공간 데이터베이스의 미래?

주제가 약간 다를 수 있습니다. Spatial Databases의 산업별 중요성을 알고 자합니다.

공간 데이터베이스는 모든 GIS 시스템에서 매우 중요한 부분입니까? 아니면 가까운 시일 내에 다른 기술을 사용하여 공간 데이터를 저장하고 검색합니까?

곧 Spatial Database Optimization에서 MS를 추구하기 때문에 이러한 것들을 알고 싶습니다.

공간 데이터베이스는 일반적으로 측지 시스템에 배치 된 형상을 저장하고 조작하는 서비스를 제공합니다. GIS 뒤의 공간 데이터베이스의 중요성은 주로 사용량에 달려 있지만 일반적으로 데이터 저장소에 적합한 공간 데이터베이스가 없으면 GIS에 대해 거의 이야기 할 수 없습니다.

컴퓨터가 선형의 1 차원 데이터 만 조작 할 수 있기 때문에 공간 데이터베이스를 두 개의 논리적 부분으로 분할 할 수 있습니다.

• 측지 지원을 통한 형상 조작 및 색인 생성
• 저장 기술

지오메트리 조작에 사용되는 알고리즘과 논리는 실제로 특정 적이며 "클래식"1 차원 데이터에 매핑되어 컴퓨터와 스토리지와 직접 호환됩니다. 각 세계에서 발을 가진 유일한 기능은 공간 인식 인덱스이며, R-Trees 와 유사한 알고리즘을 사용합니다 .

스토리지의 경우 모든 기본 기술이 적합 할 수 있으며 공간 데이터를 조작하는 방식을 크게 바꾸지 않습니다. SQL 데이터베이스 (및 동화 된 기술)이거나 일종의 noSQL 스토리지 또는 다른 것일 수 있습니다. 주요 변경 사항은 공간 인덱싱이며 다른 기능은 큰 단점없이 구현할 수 있습니다 (때로는 추가 작업 제외).

공간 데이터를 효율적으로 조작하는 방법을 배우고 새로운 기술을 배우는 능력에 따라 기술이 실제로 사용되는 모든 것을 조정할 수 있습니다. 공간 데이터의 기본 개념, 특히 관계 조작에 대한 학습은 어려운 부분이며 변경되지 않는 성숙한 개념을 사용합니다.

Valise만큼 정답은 없지만 공간 데이터를 저장하고 검색하기 위해 Graph (NoSQL) 데이터베이스를 사용할 미래가 있다고 생각합니다. 그래프 구조는 이미 GIS 데이터에서 상당히 광범위하게 사용됩니다 (노드 및 호 생각). 이미 몇 가지 노력이 있지만 사용하지 않았습니다. : 예를 들어 Neo4j는 공간 참조 http://wiki.neo4j.org/content/Neo4j_Spatial . 그래프는 또한 위에서 언급 한 인덱스를 저장하는 데 사용될 수 있습니다 ...

내 두 센트 ...

공간 데이터베이스 관리 시스템은 GIS에서 매우 중요합니다 (증거는이 사이트를 참조하십시오). 관계형 모델을 기반으로하는 공간 데이터베이스에 항상 중점을 두었습니다 . 그러나 다양한 데이터 모델 및 처리 방법에 대한 수많은 예가 있습니다.

• 래스터 데이터는 행렬 기반 구조를 사용합니다.
• 공간 인덱스는 트리 데이터 구조를 사용 합니다.
• 네트워크 분석은 그래프 이론 과 관련된 데이터 구조와 알고리즘을 사용합니다 .

이러한 모든 접근 방식은 GIS에 적용되며, 장점과 단점이 있습니다. GIS 사용자의 관점에서 공간 데이터베이스는 특정 데이터 구조와 알고리즘 세트를 숨기는 추상화입니다. 경계 상자 쿼리를 수행하기 위해 복잡한 술어 논리를 알 필요는 없습니다.

개인적으로 저는 공간 데이터베이스의 미래가 분 기적이라고 생각합니다. 우리는 더 많은 기본 기술을 숨기고 있으며 사용자가 GIS 질문을하고지도를보다 쉽게 ​​만들 수 있도록하고 있습니다. 좋은 예는 SimpleGeo , Google Maps API 및 Fusion Tables입니다. 반면에 우리는 래스터 분석을 위해 R을 사용하고 dslamb가 언급 한 그래프 데이터베이스를 사용하는 것과 같은 다른 도메인에서 코드를 가져옵니다.