為地理位置數據設計數據庫：關鍵考慮因素

地理位置數據是一種數據類型，包括有關特定對象的地理位置的信息。 為了有效地存儲和管理地理定位數據，了解如何為此類數據構建數據庫非常重要。 在為地理定位數據設計數據庫時，需要牢記一些關鍵注意事項。 首先要考慮的是數據存儲的粒度級別。 例如，數據將存儲在國家級別、州級別還是城市級別？ 粒度級別將影響數據庫的總體大小以及可針對數據運行的查詢的複雜性。 第二個考慮因素是數據的存儲格式。 有幾種不同的選項可用於存儲地理位置數據，包括緯度/經度對、GeoJSON 和 KML。 每個選項都有自己的優點和缺點，因此選擇最適合應用程序特定需求的格式非常重要。 最後，重要的是要考慮將用於數據的索引策略。 出於性能原因，索引很重要，但它也會影響數據庫的整體結構。 對於地理定位數據，一種常見的索引策略是使用四叉樹索引。 通過牢記這些考慮因素，可以有效地設計用於存儲地理定位數據的數據庫。

許多主流科技公司正在基於位置的服務領域嘗試NoSQL數據庫。 結構化查詢語言（如 SQL）和關係數據庫（如 MySQL）的工作方式相反。 NoSQL 數據庫之間沒有共同的特徵，其中許多不需要固定的表模式或連接操作。 MongoDB（開源）、BigTable（Google 專有）和 Google Earth（可通過 Google Earth 獲得）只是少數可以處理空間數據的 NoSQL 數據庫。 Cassandra（Facebook 開發的 NoSQL 數據庫）和 CouchDB（Facebook 開發的 NoSQL 數據庫）也是開源軟件平台。 可以使用 Web 服務 Amazon SimpleDB。 NoSQL 框架不僅僅是數據存儲的容器； 它是它們的集合。

大量開發人員使用 NoSQL 技術來解決空間問題，而不是依賴於數據庫。 相反，他們將使用本地或託管服務。 期望有更多的數據庫選項，而不是更少。 感謝 Paul Ramsey 和他在賓夕法尼亞州立大學 Geog897g 的學生的投入。

Nosql 數據庫是如何構建的？

SQL 數據庫（也稱為 NoSQL 數據庫）存儲數據的方式與傳統數據庫不同，因為它們具有非表格性質。 NoSQL 數據庫根據其數據模型由多種類型組成。 文檔類型包括圖表、圖形和寬列，以及鍵值類型。

與傳統的關係數據庫相比，NoSQL 數據庫以其獨有的格式存儲數據。 文檔、鍵值、寬列和圖形類型是最常見的。 存儲數據的成本在過去十年中急劇下降，這使得 NoSQL 數據庫應運而生。 開發人員可以存儲大量非結構化數據，因為他們可以將這些系統用於各種目的。 文檔數據庫、鍵值數據庫、寬列存儲和圖形數據庫都是 NoSQL 數據庫的示例。 當不需要加入時，查詢時間會縮短。 物聯網解決方案的用例範圍從關鍵（例如財務數據）到更有趣和荒謬（例如存儲智能貓砂盒中的物聯網讀數）。

在本教程中，您將學習如何選擇和使用 NoSQL 數據庫。 此外，我們還將深入了解一些關於 NoSQL 數據庫的常見誤解。 根據 DB-Engines 的說法，MongoDB 是地球上最流行的非關係數據庫。 本教程的目的是教您如何在不在計算機上安裝任何東西的情況下查詢 MongoDB 數據庫。 MongoDB 集群是您存儲數據庫的位置。 Atlas 的存儲容量可以在為集群配置後增加。 Atlas Data Explorer、MongoDB Shell 或 MongoDB Compass 都是手動創建數據庫的可能方法。

結果，Atlas 的示例數據將導入到此腳本中。 NoSQL 數據庫為開發人員提供了多種優勢，包括能夠並行建模和縮放數據、快速查詢數據以及使用閃電般快速的查詢。 Data Explorer 是插入新文檔、編輯現有文檔和刪除文檔的最便捷方式。 您可以使用聚合框架分析您的數據，這是可用的最強大的工具之一。 Chart 是在 Atlas 和 Atlas Data Lake 中可視化數據的最簡單方法之一。

由於 NoSQL 數據庫的靈活性，它們可以處理非結構化和半結構化數據。 這允許更快和更多的迭代開發，因為不需要在數據庫中重建數據。 NoSQL 數據庫還可以擴展以處理大量數據，因為它們支持可擴展性。 最後，NoSQL 數據庫的數據結構允許它們以全新的方式處理數據，這是它們獨有的。 NoSQL 數據庫是大規模數據集的理想選擇，因為它們可以被修改以滿足獨特的需求。

哪種類型的 Nosql 數據庫用於跟踪實體關係？

這個問題沒有明確的答案，因為它取決於應用程序的特定需求。 然而，用於跟踪實體關係的一些最流行的 nosql 數據庫包括 MongoDB、Couchbase 和 Cassandra。

任何使用替代 SQL 數據庫的系統都稱為 NoSQL。 與關係數據庫管理系統中使用的傳統行列表不同，此應用程序中使用的數據模型由不同的結構組成。 NoSQL 數據庫彼此之間有很大的不同。 具有橫向擴展架構的文檔數據庫通常用於實現最廣泛採用的文檔數據庫。 電子商務平台、交易平台和移動應用程序開發只是用例的幾個示例。 我們詳細研究了 MongoDB 和 PostgreSQL，並將它們相互比較。 使用列式數據庫可以在幾秒鐘內收集到這些數據。

由於他們寫入數據的方法，他們無法一致地寫入數據。 圖形數據庫經過優化以捕獲和搜索數據元素之間的連接，作為其搜索和捕獲功能的一部分。 使用這些方法可以更有效地在 SQL 中連接多個表。

哪種 Nosql 數據庫類型最適合存儲具有復雜關係的數據？

文檔數據庫是無架構的數據庫，允許您定義架構而無需事先遵循它。 我們可以使用該系統以 XML 和 JSON 等文檔格式存儲複雜數據。

哪種類型的 Nosql 數據庫在其結構中使用邊和關係？

有向圖結構用於表示 Graph Base NoSQL 數據庫中的數據。 圖由節點和邊組成。 圖是一組對象的表示，某些對像對通過某種類型的鏈接鏈接到這些對象。

Nosql地理空間

地理空間數據是包含地理成分（例如緯度和經度）的數據。 Nosql 數據庫非常適合存儲和查詢地理空間數據。 許多 nosql 數據庫內置了對地理空間數據類型和操作的支持。

空間數據（文件、數據庫、Web 服務）是一種存儲地理信息的數據，可用於位置感知應用程序。 來自空間圖層的數據可用於表示地圖上的圖形圖層，但也可用於分析地理特徵和位置。 它是一種特殊類型的數據庫管理系統，僅支持空間對象，主要由空間分析師使用。 我們將空間數據稱為製圖信息的點、線和區域，因為它是為存儲和處理它們而構建的。 通常，圖形專業人員使用 ESRI 的桌面製圖軟件來創建（靜態）地圖。 除了導入數據之外，Web 開發人員還可以利用空間數據庫通過位置感知的 Web 映射應用程序層查詢數據。 在訪問空間數據時，開發人員最常見的做法是製作地圖，無論是在線地圖、移動應用程序中還是桌面計算機上。

當您開始將空間數據用作另一個帶坐標的對象時，您會注意到它與 NoSQL 數據庫的配合情況。 基於集群的計算的使用允許空間數據隨著時間的推移而增長，查詢資源隨時可用。 這些應用程序可以輕鬆隱藏幕後常用的更複雜的空間查詢。 空間數據庫通常會簡單地計算數據集中每個要素周圍的矩形，並將其用作粗略索引來查詢它。 他們使用 MBR 來確定特徵的接近程度，以便他們可以忽略相距太遠而不重要的特徵。 可以使用基於 N1QL/SQL 的 NoSQL 軟件（例如 Couchbase）執行文檔請求。 在地理空間對象的幫助下，下游應用程序可以直接連接到它們。

本博客的目的是演示如何使用 R 編程語言以及 Leaflet 映射包輕鬆請求數據並繪製結果。 真正的戰鬥是在外部與查詢進行的。 成熟的 GIS 應用程序和空間數據庫也能夠生成大量數據。 該規範包括空間特徵的許多不同類型和功能。 另一種流行的空間連接形式是點的連接，特別是將點分組為多邊形。 最困難的方面是設計一個基於計算幾何的系統，這需要創建新的特徵。 資源管理的重要性怎麼強調都不過分，因為這樣做很困難。

Nosql和空間數據有什麼關係？

由於 NoSQL 是為處理大量工作負載而構建的，因此依賴它的 GIS 應用程序總是會因為其分佈式計算特性而增加額外的奢侈。 使用集群時，空間數據會隨著時間的推移而增長，並且可以輕鬆擴展查詢資源。

使用地理空間索引的好處

您必須在 MongoDB 中創建空間索引才能在 MongoDB 中使用空間數據。 通過將此索引用作空間查詢索引，您可以更有效地查詢空間形狀和點的集合。 使用緯度和經度等多種標準的地理空間索引可用於定位文檔中的所有位置。 使用映射索引有什麼好處？ 地圖索引可以加快在文檔中定位對象的過程，因為它可以使用地理索引來定位它們。 以下示例將是一個可以找到您所在城市的所有餐館的地方。 因為地理空間索引是基於緯度和經度的，所以很容易找到符合您的條件的文檔。 同樣，使用地理空間索引可以幫助您定位不一定位於同一區域的對象。 您可能想要查找具有特定地理區域內的緯度和經度的所有文檔。 使用地理空間索引可以根據您的標準輕鬆找到您需要的所有具有緯度和經度的文檔。 如何創建地理空間索引？ 要創建地理空間索引，您必須首先創建一個數據集合，其中包含要索引的數據。 需要空間索引，後跟集合。 作為最後一步，您必須生成一個使用地理空間索引來定位對象的查詢。 使用 psy GIS 時要記住哪些關鍵事項？ 使用空間數據時應遵循以下指示。 在文檔中搜索對象時，最好使用地理空間索引。 在進行 GIS 時，請確保您的文檔格式正確。 查詢對象時，必須始終提供參考坐標。 假設文檔包含地理信息絕不是一個好主意。 在使用索引之前，最好檢查一下數據的格式。

地理空間數據存儲

地理空間數據存儲是指存儲與物理位置相關聯的數字數據的過程。 此類數據可用於創建地圖和其他可視化效果，幫助人們了解周圍的世界。 有多種方法可以存儲地理空間數據，包括使用數據庫、文件和 Web 服務。

物聯網 (IoT)、自願地理信息 (VGI) 和開放地理空間數據等開源地理空間數據都越來越受歡迎。 PostgreSQL/PostGIS 數據庫導入過程使用命令行實用程序 HOGS 進行了簡化。 它的開發目的是展示傳統存儲佈局和 NoSQL 文檔存儲的性能。 雖然 NoSQL 的速度承諾可能看起來很有吸引力，但也有缺點。 因此，為了了解我們是否可以真正放棄關係數據庫管理系統（RDBMS）的原則，我們必須首先考慮這一點。 HOGS 是一個開源命令行實用程序，它使用開源 GDAL/OGR 庫自動將異構地理空間數據導入 a/postGIS 數據庫。 文檔存儲、圖形數據庫、面向對象的數據庫和鍵值存儲都是 NoSQL 數據存儲的示例。

文檔存儲將數據存儲為文檔而不是關係數據庫中的表，因為它們沒有明確的模式。 由於它們的易用性，它們經常與開源數據集結合使用。 MongoDB 和 CouchDB 使用的 GeoJSON 標準用於提供空間功能。 阿米里安等人。 研究面向文檔的模型比大型多邊形空間數據的關係模型快 19%。 Amirian 及其同事使用 Microsoft SQL Server 2012 根據用戶的輸入測試了三種不同的“地理空間大數據”存儲策略。 XML 文檔（NoSQL 文檔存儲）佈局在其設置期間提供了最佳性能和可擴展性。

他們的一些研究結果表明，應在廣泛的工作流場景中考慮基於文檔的模型。 使用 MongoDB 查詢點和復合數據的性能是 PostGIS 的三倍，速度是 PostGIS 的六倍。 儘管如此，當查詢半徑增加時，PostgIS 在半徑查詢方面的性能優於 MongoDB 超過 3 倍。 儘管如此，作者承認 NoSQL 數據庫缺乏一些類似於 RDBMS 的功能，但聲明這將在未來改變。 Python 被選為實現 HOGS 系統的語言是因為它的多平台可用性和與 GDAL/OGR 和 GEOS 等開源庫的集成，以及它的多平台集成。 數據庫以兩種不同的方式存儲：特徵和數據集存儲。 要素表包含每個屬性的行、一個幾何列和一個要素 ID 列； 每行都有一個帶有數據集的特徵。

一列包含 id。 Geometry 和 ID 列都是單獨的列，除了表格之外，它們被組織成列。 主要區別在於所有屬性都存儲在 jsonb 類型的單個列中。 HOGS 可用於通過使用增量版本號和相關時間戳來支持數據集版本控制。 HOGS 同時使用 NoSQL 和傳統的基於表的存儲佈局。 在導入階段，每個數據集的文件在使用 COPY 語句寫入數據庫之前被讀取和解析。 因為導入中的每個文件都是它自己的文件，所以這個階段可以與其他文件同時執行。 導入速度、查詢速度和數據庫大小都針對每個數據存儲佈局進行了測量。

挪威測繪局（稱為 N50）為每個基準提供了一個開放數據集。 一個比例為 1:50,000 的挪威大陸數據集包含八個具有多個拓撲層的子數據集（要素集合）。 完整數據集中提取數據後，共有 3415 個文件，總大小為 7.9 GB。 基於表的導入方式比jsonb導入方式快44%。 導入表格佈局大約需要 1 小時 19 分鐘，而 jstrelb 佈局大約需要三個小時。 我們使用表佈局導入速度從該系統的查詢日誌中獲得了 840 個查詢幾何。 這些多邊形覆蓋了挪威大陸 1 到 100 米的範圍。

所有指標都表明基於表的佈局比 jsonb 風格的 NoSQL 佈局表現更好。 由於存儲屬性的方式和使用的表的數量，這可能是一個問題。 兩個數據庫都使用 PostgreSQL/PostGIS，並且兩個數據庫都使用 PostGIS 幾何類型。 數據查詢和 jsonb 文件之間的主要區別在於表的大小； jsonb-files 中的公用表比數據查詢中的公用表大。 許多數據集可以根據它們包含的特徵類型分為單獨的數據集。 與 NoSQL 文檔存儲組合表佈局相比，我們發現傳統的每個數據集一個表佈局優於同類數據集的 NoSQL 文檔存儲組合表佈局。 通過在 GDAL/OGR 系統中利用 GDAL/OGR，HOGS 可以自動化並且不會引入額外的複雜性。

具有異構特徵混合的各種數據集的單個表似乎更易於使用，但這種佈局不適用於其他 GIS 包。 下一步是建立更全面的基准設置，其中包括更大的數據集。 不建議使用 Postgres 中的 jsonb-datatype 在地球同步數據的元數據上下文中存儲同質數據集。 如果單個數據庫實例的存儲空間要求不超過另一個數據庫實例的存儲空間要求，則該語句將保持原樣。 傳統的 RDBMS 技術可用於高效存儲和查詢大量地理空間數據。 MongoDB 2018 手冊。根據 Del Alba 的說法，PostgresQL 中的 JSONB 數據類型使操作更快。

你認為 Nosql 可以處理土地利用和土地覆蓋數據嗎？ 自然生態。 本書出版時間為 11:438 至 4426。只要您遵循知識共享許可 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)，您就可以在任何您希望的媒體中發表這篇文章。 據提交人稱，沒有相互競爭的利益。 儘管已發布的地圖和機構隸屬關係包含管轄權聲明，施普林格·自然仍然保持中立。

Gis 的多種用途

地理信息系統(GIS) 可用於多種用途，包括犯罪現場製圖、氣候變化研究和土地管理。 有多種類型的 GIS 軟件可用，每種軟件都更適合特定任務。 ESRI、MapInfo 和 TopoGIS 是流行的 GIS 軟件包的示例。