Räumliche Datenbanken in einer Big Data Umgebung - Dummies

Räumliche Datenbanken können ein wichtiges Werkzeug in Ihrem Big-Data-Projekt sein. Räumliche Daten selbst werden durch die Bemühungen des Open Geospatial Consortium (OGC) standardisiert, das OpenGIS (Geographisches Informationssystem) und eine Reihe anderer Standards für Geodaten einführt.

Ob Sie es wissen oder nicht, Sie können jeden Tag mit räumlichen Daten interagieren. Wenn Sie ein Smartphone oder ein Global Positioning System (GPS) für Wegbeschreibungen zu einem bestimmten Ort verwenden oder eine Suchmaschine nach Standorten von Fischrestaurants in der Nähe einer physischen Adresse oder eines Orientierungspunktes fragen, verwenden Sie Anwendungen, die auf Geodaten basieren.

Dies ist wichtig, da es sich bei räumlichen Datenbanken um Implementierungen der OGC-Standards handelt und Ihr Unternehmen möglicherweise spezielle Anforderungen erfüllt, die von den Standards erfüllt werden. Eine räumliche Datenbank wird wichtig, wenn Organisationen beginnen, mehrere unterschiedliche Dimensionen von Daten zu nutzen. Zum Beispiel könnte ein Meteorologe, der Forschung betreibt, Daten, die mit einem Hurrikan zusammenhängen, einschließlich Temperatur, Windgeschwindigkeit und Luftfeuchtigkeit, speichern und auswerten und diese Ergebnisse in drei Dimensionen modellieren.

In ihrer einfachsten Form speichern räumliche Datenbanken Daten über 2-dimensionale, 2, 5-dimensionale und 3-dimensionale Objekte. Sie kennen wahrscheinlich 2D- und 3D-Objekte. Ein 2D-Objekt hat Länge und Breite. Ein 3D-Objekt fügt der Länge und Breite Tiefe hinzu. Eine Seite aus einem Buch ist ein 2D-Objekt, während ein ganzes Buch ein 3D-Objekt ist.

Was ist mit 2. 5D? 2. 5D-Objekte sind eine spezielle Art von räumlichen Daten. Sie sind 2D-Objekte mit Höhe als zusätzliche "halbe" Dimension. Die meisten 2. 5D-Geodatenbanken enthalten Mapping-Informationen und werden häufig als Geographische Informationssysteme (GIS) bezeichnet.

Die atomaren Elemente von räumlichen Datenbanken sind Linien, Punkte und Polygone. Sie können beliebig kombiniert werden, um jedes Objekt darzustellen, das durch 2, 2, 5 oder 3 Dimensionen eingeschränkt ist. Aufgrund der besonderen Natur räumlicher Datenobjekte erstellten die Designer Indizierungsmechanismen (räumliche Indizes) zur Unterstützung von Ad-hoc-Abfragen und visuellen Darstellungen der Inhalte der Datenbank.

Ein räumlicher Index würde zum Beispiel die Abfrage "Was ist die Entfernung zwischen einem Punkt und einem anderen Punkt? "Oder" Schneidet sich eine bestimmte Linie mit einem bestimmten Satz von Polygonen? "Wenn das ein großes Problem ist, dann ist das so. Räumliche Daten können die größte Big-Data-Herausforderung von allen darstellen.

PostGIS ist ein Open-Source-Projekt, das von Refractions Research unterhalten wird und unter der GNU General Public License (GPL) lizenziert ist.PostGIS wird auch als Teil der OpenGeo Suite Community Edition geliefert und von OpenGeo unter einer Enterprise-Lizenz angeboten und unterstützt.

PostGIS ist eine spezialisierte, mehrschichtige Implementierung, die auf dem Arbeitspferd RDBMS PostgreSQL ausgeführt wird. Dieser Ansatz bietet das Beste aus beiden Welten. Sie erhalten alle Vorteile eines SQL-RDBMS (z. B. Transaktionsintegrität und ACID) und Unterstützung für die für räumliche Anwendungen erforderlichen Spezialoperationen (Reprojektion, geodätische Unterstützung, Geometriekonvertierung usw.).

Obwohl die Datenbank selbst sehr wichtig ist, benötigen Sie auch andere Technologien, um die räumlichen Anwendungsanforderungen zu erfüllen. Glücklicherweise ist PostGIS Teil eines Ökosystems von Komponenten, die entwickelt wurden, um gemeinsam auf diese Bedürfnisse einzugehen. Neben PostGIS besteht die OpenGEO Suite aus folgenden Komponenten:

• GeoServer: Der in Java implementierte GeoServer kann räumliche Informationen aus mehreren der wichtigsten räumlichen Datenquellen im Internet veröffentlichen. Es kann in Google Earth integriert werden und verfügt außerdem über ein hervorragendes webbasiertes administratives Frontend.

• OpenLayers: Eine Bibliothek für JavaScript, die zum Anzeigen von Karten und anderen Darstellungen von Geodaten in einem Webbrowser nützlich ist. Es kann Bilder aus den meisten Mapping-Quellen im Web bearbeiten, einschließlich Bing Maps, Google Maps, Yahoo! Karten, OpenStreetMap und so weiter.

• GeoExt: Entwickelt, um die Karteninformationen von OpenLayers für den Webanwendungsentwickler verfügbar zu machen. GeoExt-Widgets können zum Erstellen von Bearbeitungs-, Anzeige-, Stil- und anderen interaktiven Web-Erlebnissen verwendet werden.

• GeowebCache: Nachdem Sie die Daten auf einem Server gespeichert haben und sie in einem Browser anzeigen können, müssen Sie eine Möglichkeit finden, diese schnell zu machen. GeowebCache ist der Beschleuniger. Es speichert Teile von Bilddaten (sogenannte Kacheln) und stellt sie für eine schnelle Lieferung an das Anzeigegerät bereit.

Während viele der Nutzungen von Geodaten Karten und Orte betreffen, gibt es für Geodaten viele andere zeitgenössische und zukünftige Anwendungen, darunter

• Präzise 3D-Modellierung des menschlichen Körpers, der Gebäude, der Atmosphäre usw.

• Sammeln und Analyse von Daten aus Sensornetzwerken

• Integration mit historischen Daten zur Untersuchung von 3D-Raum / Objekten über die Zeit