Майбутнє баз просторових даних?

Це може бути трохи поза темою. Мені хочеться дізнатися про галузеві бази даних просторових даних.

Чи є просторова база даних дуже важливою частиною будь-якої системи ГІС? Або ми будемо використовувати інші технології для зберігання та отримання просторових даних найближчим часом?

Я хочу знати ці речі, тому що незабаром я збираюся вивчити MS з питань оптимізації просторової бази даних.

Просторові бази даних надають послуги для зберігання та маніпулювання геометріями, як правило, розміщеними в геодезичній системі. Важливість просторової бази даних за вашим ГІС залежатиме здебільшого від використання, але загалом кажучи, про ГІС навряд чи можна говорити, якщо у вас немає належної просторової бази даних для зберігання даних.

Через те, що комп’ютери можуть керувати лише лінійними, одномірними даними, можна розділити просторові бази даних на дві логічні частини:

• Маніпулювання геометрією та індексація, із підтримкою геодезії
• Технологія зберігання

Алгоритми та логіка, що використовуються для маніпуляції з геометрією, дійсно конкретні, а потім відображаються на "класичні" дані одного виміру, щоб зробити їх безпосередньо сумісними з комп'ютерами для зберігання. Єдина особливість, яка має одну ногу в кожному світі - це просторово усвідомлені індекси, в яких використовуються алгоритми, схожі на R-Дерева .

Для зберігання може підходити будь-яка основна технологія, яка не дуже змінить спосіб маніпулювання просторовими даними. Це може бути база даних SQL (і засвоєна технологія) або якесь сховище noSQL або щось інше. Головне, що зміниться, - це просторове індексування, будь-яка інша функція може бути реалізована без істотного недоліку (ну, крім випадкових додаткових робіт).

Тож ось мій висновок: якщо ви навчитесь ефективно ефективно керувати просторовими даними та, залежно від вашої здатності до вивчення нових технологій, ви зможете адаптувати будь-яку технологію, яка фактично використовується. Вивчення загальних понять, що стоять за просторовими даними, особливо для реляційних маніпуляцій, є важкою частиною і використовує зрілі концепції, які, ймовірно, не зміняться.

У мене немає такої ґрунтовної відповіді, як у Valise, але я думаю, що майбутнє у використанні баз даних Graph (NoSQL) є для зберігання та пошуку просторових даних. Структура графіків вже досить широко використовується в даних ГІС (подумайте про вузли та дуги). Є вже певні зусилля, але я їх не використав. Дивіться, наприклад, просторовий Neo4j: http://wiki.neo4j.org/content/Neo4j_Spatial . Графіки також можуть бути використані для зберігання згаданих вище індексів ...

Всього два мої центи ...

Системи управління просторовими базами даних є дуже важливими в ГІС (просто подивіться на цей сайт для підтвердження). Акцент завжди робився на просторових базах даних, що базуються на реляційній моделі . Однак є численні приклади різних моделей даних та підходів до обробки, які можна використовувати:

• Растрові дані використовують структури на основі матриць.
• Просторові індекси використовують структури даних про дерева .
• Мережевий аналіз використовує структури даних та алгоритми, пов'язані з теорією графіків .

Усі ці підходи мають місце в ГІС і мають переваги та недоліки. З точки зору користувача ГІС, просторова база даних - це абстракція, яка приховує певну структуру даних та набір алгоритмів. Вам не потрібно знати тонкощі логіки предиката, щоб виконати запит на обмежувальну скриньку.

Особисто я бачу майбутнє просторових баз даних як розбіжне. Ми приховуємо більше основної технології та полегшуємо користувачам задавати питання ГІС та робити карти. Хорошими прикладами є SimpleGeo , API Карт Google і Fusion Tables. З іншого боку, ми втягуємо код з інших областей, таких як використання R для растрового аналізу та використання баз даних графіків як згадуваний dslamb.