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Bases de données spatiales dans un environnement Big Data - les bases de données spatiales

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Anonim

Les bases de données spatiales peuvent être un outil important dans votre projet Big Data. Les données spatiales elles-mêmes sont normalisées grâce aux efforts de l'Open Geospatial Consortium (OGC), qui établit OpenGIS (système d'information géographique) et un certain nombre d'autres normes pour les données spatiales.

Que vous le sachiez ou non, vous pouvez interagir avec les données spatiales tous les jours. Si vous utilisez un smartphone ou un GPS pour obtenir des indications sur un lieu particulier, ou si vous demandez à un moteur de recherche les emplacements de restaurants de fruits de mer près d'une adresse physique ou d'un point de repère, vous utilisez des applications reposant sur des données spatiales.

Ceci est important car les bases de données spatiales sont des implémentations des standards OGC, et votre entreprise peut avoir des besoins spécifiques rencontrés par les standards. Une base de données spatiale devient importante lorsque les organisations commencent à tirer parti de plusieurs dimensions différentes des données. Par exemple, un météorologue effectuant des recherches peut vouloir stocker et évaluer des données relatives à un ouragan, notamment la température, la vitesse du vent et l'humidité, et modéliser ces résultats en trois dimensions.

Dans leur forme la plus simple, les bases de données spatiales stockent des données sur des objets bidimensionnels, bidimensionnels et tridimensionnels. Vous êtes probablement familier avec les objets 2D et 3D. Un objet 2D a une longueur et une largeur. Un objet 3D ajoute de la profondeur à la longueur et à la largeur. Une page d'un livre est un objet 2D, tandis qu'un livre entier est un objet 3D.

Qu'en est-il de 2. 5D? 2. Les objets 5D sont un type particulier de données spatiales. Ce sont des objets 2D dont l'élévation est la "demi" dimension supplémentaire. La plupart des 2. bases de données spatiales 5D contiennent des informations cartographiques et sont souvent appelées systèmes d'information géographique (SIG).

Les éléments atomiques des bases de données spatiales sont des lignes, des points et des polygones. Ils peuvent être combinés de n'importe quelle façon pour représenter n'importe quel objet contraint par 2, 2, 5 ou 3 dimensions. En raison de la nature particulière des objets de données spatiales, les concepteurs ont créé des mécanismes d'indexation (indices spatiaux) conçus pour prendre en charge les requêtes ad hoc et les représentations visuelles du contenu de la base de données.

Par exemple, un index spatial répondrait à la requête "Quelle est la distance entre un point et un autre point? "Ou" Une ligne spécifique intersecte-t-elle un ensemble particulier de polygones? "Si cela semble être un énorme problème, c'est parce que c'est le cas. Les données spatiales pourraient bien représenter le plus grand défi de toutes les grandes données.

PostGIS est un projet open source géré par Refractions Research et est sous licence GNU General Public License (GPL).PostGIS est également fourni dans le cadre de l'édition de la communauté OpenGeo Suite et est proposé et supporté par OpenGeo sous une licence d'entreprise.

PostGIS est une implémentation spécialisée en couches s'exécutant sur le workhorse RDBMS PostgreSQL. Cette approche offre le meilleur des deux mondes. Vous bénéficiez de tous les avantages d'un SGBDR SQL (tels que l'intégrité transactionnelle et l'ACID) et de la prise en charge des opérations spécialisées nécessaires aux applications spatiales (reprojection, support géodésique, conversion de géométrie, etc.).

Bien que la base de données elle-même soit très importante, vous devrez également utiliser d'autres technologies pour répondre aux exigences de l'application spatiale. Heureusement, PostGIS fait partie d'un écosystème de composants conçus pour travailler ensemble pour répondre à ces besoins. En plus de PostGIS, OpenGEO Suite comprend:

  • GeoServer: Implémenté en Java, le GeoServer peut publier des informations spatiales provenant de plusieurs des principales sources de données spatiales sur le Web. Il peut s'intégrer à Google Earth et dispose également d'une excellente interface administrative.

  • OpenLayers: Bibliothèque de JavaScript utile pour afficher des cartes et d'autres représentations de données spatiales dans un navigateur Web. Il peut manipuler des images de la plupart des sources de cartographie sur le Web, y compris Bing Maps, Google Maps, Yahoo! Maps, OpenStreetMap, et ainsi de suite.

  • GeoExt: Conçu pour rendre les informations cartographiques d'OpenLayers facilement accessibles au développeur d'applications Web. Les widgets GeoExt peuvent être utilisés pour créer des fonctions d'édition, de visualisation, de style et d'autres expériences Web interactives.

  • GeowebCache: Une fois que vous avez les données dans un serveur et que vous pouvez les afficher dans un navigateur, vous devez trouver un moyen de le rendre rapide. GeowebCache est l'accélérateur. Il met en cache des blocs de données d'image (appelés mosaïques) et les rend disponibles pour une livraison rapide sur le dispositif d'affichage.

Bien que de nombreuses utilisations des données spatiales impliquent des cartes et des emplacements, les données spatiales ont beaucoup d'autres applications contemporaines et futures, y compris

  • Modélisation 3D précise du corps humain, des bâtiments, de l'atmosphère, etc. et analyse de données provenant de réseaux de capteurs

  • Intégration avec des données historiques pour examiner l'espace / les objets 3D au fil du temps

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