pgrouting 가능 DB에서 pgr_ * 라우팅 기능이 OSM 데이터를 기반으로 영원히 사용되는 이유

osm2po 4.7.7을 사용하여 독일어 OSM 데이터 세트를 pgrouting DB에로드했습니다. 모든 것이 잘 작동합니다. 설정을 통해 osm2po를 설정했으며 Java 부분을 통해 매력처럼 작동합니다.

아무 문제없이 * _2po_4pgr 테이블을 가져 왔습니다. 이 테이블의 관계를 완전히 이해하지 못하더라도 * 2po_v 테이블조차 가져옵니다.

6m 가장자리를 모두 계산하면서 꽤 오랫동안 (12000 초) 실행되는 pgr_createTopology 함수를 실행했습니다. 나는 이것이 거래를 할 것이라고 생각했지만 여전히 느리게 느립니다.

내가 무언가를 잊었는지 알고 싶습니다. Java 라이브러리 대신 pgRouting을 사용하려고 생각했지만 현재 성능 측면에서는 비교할 수 없습니다.

pgRouting 성능의 문제는 새로운 pgr_astar 및 pgr_dijkstra가 전체 그래프를 사용하는 것 같습니다 (있는 경우 솔루션을 보장 함). 더 나은 성능을 얻는 간단한 솔루션은 사용 된 그래프를 더 작은 영역으로 제한하는 것입니다. 때로는 해결할 수없는 그래프를 생성 할 수있는 것처럼 자체 문제가 있습니다.

 (SELECT ST_Expand(ST_Extent(geom_way),0.1) as box  FROM hh_2po_4pgr as l1 WHERE l1.source =7 OR l1.target = 12) 

소스 및 대상 컬렉션에 대해 BBOX를 만들고 0.1도 확장 한 다음 동일한 쿼리를 사용하여 pgr_ query에서 그래프 크기를 제한합니다.

1.2에서 ~ 65ms의 Dijkstra

SELECT  seq, id1 AS node, id2 AS edge, g.geom_way as the_geom
    FROM pgr_dijkstra(
            'SELECT id, source, target, cost FROM hh_2po_4pgr as r, 
            (SELECT ST_Expand(ST_Extent(geom_way),0.1) as box  FROM hh_2po_4pgr as l1    WHERE l1.source =7 OR l1.target = 12) as box
            WHERE r.geom_way && box.box',
            7, 12, false, false
    ) as r INNER JOIN hh_2po_4pgr as g ON r.id2 = g.id ;

2 초 ~ ~ 50ms의 A *

SELECT seq, id1 AS node, id2 AS edge, cost
    FROM pgr_astar(
           'SELECT id, source, target, cost, x1,y1,x2,y2 FROM hh_2po_4pgr as r, 
             (SELECT ST_Expand(ST_Extent(geom_way),0.1) as box  FROM hh_2po_4pgr as l1    WHERE l1.source =7 OR l1.target = 12) as box
            WHERE r.geom_way && box.box',
            7, 12, false, false
    );

osm2po를 사용하여 postgis 테이블로 데이터 (최근 최신)를 가져옵니다. geom_way 컬럼에 추가 된 gist 색인 및 데이터베이스에 대한 전체 진공 분석 실행. 공유 메모리 1G. 작업장 512M

마지막으로 램 디스크를 사용하여 메모리에 영구적으로 존재하는 별도의 테이블 스페이스에 전체 그래프 (인덱스 포함)를 배치하는 것이 가장 좋다는 결론에 도달했습니다.

Ubuntu 13.04에서 램 디스크를 설정하려면 다음 지침을 사용했으며 제대로 작동한다고 말해야합니다 (다시 시작 / 재부팅 후 데이터를 메모리에 다시로드하는 지침이 포함되어 있음).

다음 주에는 새로운 SSD (1GB / s 읽기)를 살펴보고 성능을 비교하려고합니다.

내가 아는 한, 연속 임의 읽기가 발생하기 때문에 1M + 행 그래프를 영구적으로 액세스 할 수있는 유일한 솔루션입니다.

이 안내서 를 사용 하여 공간 데이터베이스에 대한 색인을 설정 하십시오 . 다음은 요점입니다.

 1. create indexes on ID, source and target columns.
 2. create index using GIST on geom column.
 3. vacuum
 4. cluster on geom column
 5. analyze

내 _4pgr 및 _vertex 테이블의 경우 소스 및 대상 열만 가져온 후 인덱스가 있습니다 (osm2po-core-5.1.0).