Будущее пространственных баз данных?

Это может быть немного не по теме. Мне не терпится узнать отраслевую важность пространственных баз данных.

Является ли пространственная база данных очень важной частью любой ГИС-системы? Или мы будем использовать другие технологии для хранения и извлечения пространственных данных в ближайшем будущем?

Я хочу знать эти вещи, потому что скоро я буду заниматься MS по оптимизации пространственной базы данных.

Пространственные базы данных предоставляют сервисы для хранения и управления геометриями, обычно расположенными в геодезической системе. Важность пространственной базы данных за вашей ГИС будет в основном зависеть от использования, но, вообще говоря, вы вряд ли сможете говорить о ГИС, если у вас нет подходящей пространственной базы данных для хранения данных.

В связи с тем, что компьютеры могут манипулировать только линейными данными одного измерения, вы можете разделить пространственные базы данных на две логические части:

• Геометрия манипулирования и индексации, с поддержкой геодезии
• Технология хранения

Алгоритмы и логика, используемые для геометрических манипуляций, действительно специфичны, а затем сопоставлены с «классическими» одномерными данными, чтобы сделать их напрямую совместимыми с компьютерами для хранения. Единственная особенность, которая имеет одну ногу в каждом мире, это пространственно-ориентированные индексы, которые используют алгоритмы, подобные R-Trees .

Для хранилища может подойти любая базовая технология, и она не сильно изменит способ манипулирования пространственными данными. Это может быть база данных SQL (и ассимилированная технология), хранилище noSQL или что-то еще. Главное, что изменится, это пространственная индексация, любая другая функция может быть реализована без существенных недостатков (ну, кроме случайной дополнительной работы).

Итак, вот мой вывод: если вы научитесь тому, как эффективно манипулировать пространственными данными, и, в зависимости от вашей способности изучать новые технологии, вы сможете адаптировать любую технологию, которая фактически используется. Изучение общих концепций, лежащих в основе пространственных данных, особенно для реляционных манипуляций, является сложной частью и использует зрелые концепции, которые вряд ли изменятся.

У меня нет такого подробного ответа, как Valise, но я думаю, что будущее за использованием баз данных Graph (NoSQL) для хранения и поиска пространственных данных. Структура графа уже достаточно широко используется в данных ГИС (представьте себе узлы и дуги). Уже есть некоторые усилия, но я их не использовал. См. Neo4j пространственный, например: http://wiki.neo4j.org/content/Neo4j_Spatial . Графики также могут быть использованы для хранения индексов, упомянутых выше ...

Просто мои два цента ...

Системы управления пространственными базами данных очень важны в ГИС (просто посмотрите на этот сайт для доказательства). Акцент всегда делался на пространственные базы данных, основанные на реляционной модели . Однако существует множество примеров различных моделей данных и подходов к обработке, которые можно использовать:

• Растровые данные используют структуры, основанные на матрицах.
• Пространственные индексы используют древовидные структуры данных .
• Сетевой анализ использует структуры данных и алгоритмы, связанные с теорией графов .

Все эти подходы имеют место в ГИС, имеют свои преимущества и недостатки. С точки зрения пользователя ГИС, Пространственная база данных - это абстракция, которая скрывает определенную структуру данных и набор алгоритмов. Вам не нужно знать тонкости логики предикатов, чтобы выполнить ограничивающий запрос.

Лично я вижу будущее пространственных баз данных как расходящихся. Мы скрываем больше лежащих в основе технологий и облегчаем пользователям задавать вопросы ГИС и создавать карты. Хорошие примеры - SimpleGeo , API Карт Google и Fusion Tables. С другой стороны, мы извлекаем код из других доменов, например, используем R для растрового анализа и используем графовые базы данных, как упоминалось в dslamb.