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YashanDB在地理信息系统（GIS）范畴的要害功用和技术优势

邻居的猫1个月前 (12-09)数据库266

1 GIS的技能场景

地舆信息体系（Geographic Information System，简称GIS）是⼀种集成的核算机体系，⽤于捕获、存储、剖析、办理和展⽰一切类型的地舆数据。GIS的核⼼功用和原理可以从以下⼏个⽅⾯进⾏具体论述：

1.1 数据捕获与存储

GIS可以处理各种类型的地舆数据，包含但不限于地图、卫星图画、GPS数据、现场丈量数据等。这些数据可以经过数字化、扫描、直接从传感器获取或经过数据库导⼊等⽅式进⼊GIS体系。GIS⽀持多种数据格式，如⽮量数据（点、线、面）和栅格数据（像素或单元格）。

1.2 数据办理

GIS具有强⼤的数据库办理功用，可以有用地安排、存储和检索地舆数据。这包含数据的增修改查、版别操控、元数据办理和数据的备份与康复。GIS数据库体系一般与通⽤数据库办理体系（如PostGIS、Oracle Spatial等）集成，以⽀持杂乱的数据操作和查询。

1.3 数据展⽰

GIS可以将地舆数据以图形的方式展⽰在地图上。⽤⼾可以经过GIS软件创立和定制地图，包含挑选不同的地图款式、符号、颜⾊和透明度。GIS还⽀持地图的缩放、平移和标示，以及创立3D可视化和动画作用。

1.4 数据查询与剖析

GIS供给了强⼤的查询和剖析⼯具，答应⽤⼾依据空间方位和特点信息检索数据。常⻅的查询包含缓冲区剖析、路径剖析、⽹络剖析、叠加剖析等。GIS的空间剖析功用可以协助⽤⼾了解空间方式、趋势和联系，为决议计划供给⽀持。

1.5 地舆模型建⽴

GIS可以⽤于建⽴地舆模型，模仿实践国际的地舆过程和现象。例如，经过叠加不同的地舆数据层，可以剖析⼟有利地势⽤改变、环境影响评价、城市扩张等。GIS模型可以依据规矩、统计数据或机器学习算法来猜测未来的改变。

1.6 地图制造与输出

GIS⽀持地图的制造和输出，用户可以创立专业的地图和陈述，用于展现剖析成果或作为决议计划的依据。GIS输出的地图可以是纸质的、数字的或在线的，支撑多种比例尺和投影体系。

1.7 空间决议计划⽀持

GIS的中心价值在于其支撑空间决议计划的能⼒。经过GIS，用户可以评价不同计划的空间影响，进行危险剖析、资源办理和城市规划等。GIS的空间决议计划支撑功用使得它成为政府、企业和研究机构的重要东西。GIS的作业原理依据地舆坐标体系和地图投影，保证不同来历和规范的数据可以在同⼀地图上精确展展现。GIS软件经过算法处理地舆数据，执⾏空间剖析和模型模仿，并将成果以图形和陈述的方式出现给用户。
GIS技能的开展与核算机硬件的前进、数据库技能的提高以及遥感和GPS技能的应⽤严密相关。现代GIS体系一般集成了云核算、大数据和⼈⼯智能等先进技能，以提⾼数据处理能⼒和剖析精度。

2崖山数据库（YashanDB）在地舆信息体系（GIS）范畴要害

技能

崖⼭数据库（YashanDB）在地舆信息体系（GIS）范畴供给了⼀系列的功用和优化，以⽀持空间数据的办理、剖析和可视化。依据供给的信息，以下是崖⼭数据库针对GIS所供给的要害功用和特性：

2.1 原生 GIS 数据库引擎和中间件

崖⼭数据库⽀持“原生 GIS 数据库引擎和中间件 + 联系型数据库”的方式，这意味着它不只供给了传统的数据库功用，还集成了专⻔针对GIS应⽤的空间数据办理能⼒。

2.2 双形状空间能⼒

崖⼭数据库具有 GIS 引擎与 SDE（Spatial Database Engine）双形状空间能⼒，这使得它可以⽀持⽮量地图、激光云点、栅格、轨道、遥感印象等多种空间数据类型。

2.3 空间索引

YashanDB 空间数据库完成了依据 R-tree 的空间索引能⼒，这有助于提⾼空间数据的查询功率和功能。空间索引的物理存储复⽤了崖⼭原有 B-tree 的存储安排，承继了并发割裂部分锁机制等优势。

2.4 全节点 MVCC 支撑

崖⼭数据库的空间索引完成了全节点 MVCC（多版别并发操控），⽀持细粒度多版别办理和空值优化，保证了空间数据的⼀致性和并发拜访的功率。

2.5 空间核算引擎优化

崖⼭数据库的空间核算引擎在功能进步⾏了优化，特别是在处理⼤规划空间数据和杂乱查询时，功能体现优于商业和开源的空间核算引擎。

2.6 空间数据办理模型扩展

YashanDB 23.1 版别对地舆空间数据办理模型进⾏了扩展，增加了⽮量数据、规范函数、空间索引等功用，使得数据库具有高功能地舆空间⽮量数据办理能⼒。

2.7 适配 GIS 渠道

崖⼭数据库活跃与 GIS 渠道进⾏协作，完成了与中地数码 MapGIS 和超图 SuperMapGIS 的适配验证，一起打造出全国产化处理⽅案。

2.8 使用事例

崖⼭空间数据库作为核⼼时空数字底座，已被应⽤于深圳⻰华区数字孪⽣城市等项⽬，展⽰了其在实践事务场景中的应⽤价值。

2.9 未来规划

崖⼭数据库在空间数据办理⽅⾯还在继续优化和拓宽，未来的规划包含⽀持更⼤规划的空间应⽤、空间数据的分布式并⾏核算、时空数据冷热别离存储等⽅向。

3崖山数据库（YashanDB）在空间索引方面的技能优势

崖⼭数据库（YashanDB）在空间索引⽅⾯的技能查询功能首要体现在以下⼏个⽅⾯：

3.1 依据 R-tree 的空间索引结构

崖⼭数据库采⽤了 R-tree 这种平衡树结构作为其空间索引的根底。R-tree 是⼀种专为空间数据规划的索引结构，它可以有用地安排和检索多维空间中的数据。经过将空间目标依照其鸿沟框（Bounding
Box）进⾏区分和层次化办理，R-tree 可以在查询时快速定位到相关的空间数据，从⽽提⾼查询功率。

3.2 外包框优化

在 R-tree 索引中，每个节点都有⼀个外包框，它包含了该节点下一切⼦节点的鸿沟框。崖⼭数据库经过⾃习惯算法优化了外包框的核算，关于较⼤的空间目标，体系可以提早核算其外包框，保证提取外包框的 I/O 耗费可控。这种优化减少了不必要的数据拜访，提⾼了查询功能。

3.3 物理存储的复用

崖⼭数据库的空间索引在物理存储上复⽤了原有的 B-tree 存储安排，这意味着空间索引可以承继Btree 在数据办理⽅⾯的优势，如并发割裂部分锁机制等。这种复⽤不只提⾼了空间索引的功率，还减少了体系的杂乱性和保护本钱。

3.4 功能测验与优化

崖山数据库在功能测验⽅⾯进⾏了⼤量⼯作，特别是在处理⼤规划空间数据和杂乱查询时。经过与商业和开源的空间核算引擎进⾏对⽐，崖⼭数据库展⽰了其在空间核算功能上的优势，这表明其空间索引的优化是有用的。

4 GIS的R-tree功能测验比照

4.1 测验目标

本次测验的目标是YashanDB、PostgreSQL单机的rtree功能对⽐测验（表数据量、表数据相同、表结构⼀致，表上仅带R-tree索引）。测验环境使⽤统⼀参数标准的虚拟机， YashanDB和PostgreSQL布置在同⼀台机器上。

4.2 测验场景

4.2.1带索引的状况

功能场景⼀：
YashanDB:

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select count(OGR_FID) from GIS_OSM_ROADS_FREE_1 where ST_CoveredBy
(YAS_GEOMETRY, st_geomfromtext('POLYGON((115.416827 39.442078,117.508251 39.442078,
117.508251 41.058964, 115.416827 41.058964, 115.416827 39.442078))', 4326));

PostgreSQL:

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select count(gid) from GIS_OSM_ROADS_FREE_1 where ST_CoveredBy (geom,
st_geomfromtext('POLYGON((115.416827 39.442078,117.508251 39.442078, 117.508251
41.058964, 115.416827 41.058964, 115.416827 39.442078))', 4326));

功能场景⼆：
YashanDB:

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select count(a.OGR_FID),count(c.OGR_FID) from GIS_OSM_ROADS_FREE_1 a,
WORLD_LAKES c where ST_contains(c.YAS_GEOMETRY,a.YAS_GEOMETRY);

PostgreSQL:

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select count(a.gid),count(c.gid) from GIS_OSM_ROADS_FREE_1 a, WORLD_LAKES c
where ST_contains(c.geom,a.geom);

4.2.2不带索引的状况，使⽤的功能场景⼆的句子

YashanDB:

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select count(OGR_FID) from GIS_OSM_ROADS_FREE_1 where ST_CoveredBy
(YAS_GEOMETRY, st_geomfromtext('POLYGON((115.416827 39.442078,117.508251 39.442078,
117.508251 41.058964, 115.416827 41.058964, 115.416827 39.442078))', 4326));

PostgreSQL: 点击检查代码

select count(gid) from GIS_OSM_ROADS_FREE_1 where ST_CoveredBy (geom,
st_geomfromtext('POLYGON((115.416827 39.442078,117.508251 39.442078, 117.508251
41.058964, 115.416827 41.058964, 115.416827 39.442078))', 4326));

4.2.3创立索引

YashanDB:

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create rtree index OSI_14506 on GIS_OSM_ROADS_FREE_1(YAS_GEOMETRY);

PostgreSQL: 点击检查代码

create index index_GIS_OSM_ROADS_FREE_1 on GIS_OSM_ROADS_FREE_1 using
rtree (geom);

4.2.4 WORLD_COUNTRIES的数据量加到60万+

YashanDB:

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select count(OGR_FID) from WORLD_COUNTRIES where ST_Within (YAS_GEOMETRY,
st_geomfromtext('POLYGON((-69.882232666015625 12.411109924316406, -69.946945190429688
12.436665534973145, -70.059036254882812 12.540207862854004, -70.059661865234375
12.627776145935059, -70.033195495605469 12.618331909179688, -69.932235717773438
12.528055191040039, -69.896957397460938 12.480833053588867, -69.891403198242188
12.472221374511719, -69.885559082031250 12.457777023315430, -69.874862670898438
12.415276527404785, -69.882232666015625 12.411109924316406))', 4326));

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select count(gid) from WORLD_COUNTRIES where ST_Within (geom,
st_geomfromtext('POLYGON((-69.882232666015625 12.411109924316406, -69.946945190429688
12.436665534973145, -70.059036254882812 12.540207862854004, -70.059661865234375
12.627776145935059, -70.033195495605469 12.618331909179688, -69.932235717773438
12.528055191040039, -69.896957397460938 12.480833053588867, -69.891403198242188
12.472221374511719, -69.885559082031250 12.457777023315430, -69.874862670898438
12.415276527404785, -69.882232666015625 12.411109924316406))', 4326));