欢迎光临猫头虎博主的技术小站，在这个数据驱动的时代，我们将一同探讨一个在现代软件开发领域日益重要的话题——地理空间查询与地理信息系统（GIS）。在移动互联网和物联网（IoT）的推动下，地理空间数据已成为数据分析和大数据处理的关键维度之一，涉及到众多场景如定位服务、路线规划、数据可视化等。接下来，我们将带领大家深入探讨如何在MySQL、PostgreSQL、Redis及MySQL 8这四种流行数据库中实现地理空间查询优化和地理数据分析。在这个全面的GIS技术指南中，我们将一起揭开数据背后的世界，发现地理空间查询在大数据分析中的无限可能！我们将探讨如何有效存储地理空间数据，实现高效的地理空间数据查询，以及如何进行精准的空间数据分析。让我们一起在这个数据科学和GIS技术交汇的旅程中，探索更多的知识和技能，挖掘地理空间数据背后的价值，开启地理信息科学的新篇章！
在前面四篇博客中我们主要讲了对于空间矢量数据的属性数据的增删改查，在这篇博文中我们要讲解空间查询–GIS系统很重要的一项功能。空间查询就是根据地物的空间位置进行查询的一种数据检索方式。比如，我们要查询一条河流经的城市；一个公园内的所有路灯；离当前位置最近的公共卫生间等等都属于常用的空间查询。
PostGIS是PostgreSQL关系数据库的空间扩展。PostGIS允许您使用几何和地理数据类型存储空间数据，使用空间函数执行空间查询以确定区域，距离，长度和周长，并在数据上创建空间索引以加速空间查询。
本文介绍了Redis、MongoDB、PostgreSQL、MySQL这四种数据库的基本特性，包括数据类型、持久化方式、事务支持、分区和分片等特性。每种数据库都有其适用的场景，例如Redis适合用于缓存和计数器，MongoDB适合用于高并发的读写，PostgreSQL适合用于事务处理和数据仓库，MySQL适合用于关系型数据库和事务处理。每种数据库都有其优缺点，需要根据具体的需求和场景来选择合适的数据库。
说起空间查询，一般上用的Arcgis server服务做空间查询，如何利用前端用js实现响应式空间查询呢。
GeoSpark是一个用于处理大规模空间数据的开源内存集群计算系统。是传统GIS与Spark的结合。GeoSpark由三层组成:Apache Spark层、Spatial RDD层和空间查询处理层。
本文介绍了如何在大数据GIS应用中利用SuperMap iObjects Java for Spark实现分布式空间大数据处理和分析，包括空间数据索引、空间数据复制、空间数据连接、空间数据聚合等。通过这些功能，用户可以方便地对空间大数据进行预处理、分析、可视化，从而为城市规划、公共安全、环境保护等领域提供有价值的决策支持。
MongoDB 将文档存储在集合中，集合类似于关系数据库中的表，除了集合之外，MongoDB还支持：
MongoDB 是一款开源、高性能的 NoSQL 数据库，以其无模式的文档存储格式（BSON）而著称，广泛应用于众多开源项目，包括但不限于 Yapi 等。它在大规模数据存储和实时数据处理方面表现出色，因此备受青睐。在本文中，我们将深入探讨 MongoDB 的特性，并详细阐述如何使用 Docker Compose 轻松部署 MongoDB 数据库，为你提供全方位的指导。
这两天刚忙完一个项目，趁着这几天任务轻松，抽空总结上一个项目所遇到的一些问题，都是很简单的基本操作，先列个大纲吧：
空间索引方法有助于加速空间查询。大多数 GIS 软件和数据库都提供了一种机制来计算和使用数据图层的空间索引。QGIS 和 PostGIS 使用基于 R-Tree 数据结构的空间索引方案 - 它使用几何边界框创建分层树。这是非常有效的，并在某些类型的空间查询中产生了很大的加速。查看我的高级 QGIS 课程的空间索引部分，我将展示如何在 QGIS 中使用基于 R 树的空间索引。
国内大部分GIS项目是根据标书来的，标书一开始也是根据GIS功能制定的。造成20多年来GIS项目和平台都千篇一律，技术和体验没有质的提高，也没有在客户工作中使用方便灵活，满足和丰富客户场景要求。
PostgreSQL是一个功能强大的对象关系型数据库管理系统（ORDBMS）。用于安全地存储数据，支持最佳做法，并允许在处理请求时检索它们。
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Spring Data MongoDB教程四(内容来源：Spring中国教育管理中心）
上篇文章说了，show warning可以看到mysql优化器的结果，执行计划的详解，select type的种类，有派生，物化，子查询，连接查询等。
在当今的数字时代，数据是组织的命脉，可以推动创新、推动洞察力并增强决策制定能力。随着企业努力有效地管理和利用其数据，选择合适的数据库变得至关重要。数据库领域向我们展示了两个突出的范例：SQL 和 NoSQL。这些不同的方法提供了不同的优势和功能，提供了丰富的数据存储和管理选项。
命令查询职责隔离。将持久化数据模型和使用数据的模块分为两部分：命令端和查询端。命令端模块和数据模型实现CUD操作，查询端模块和数据模型实现查询。查询端通过订阅命令端发布的事件，使其数据模型与命令端数据模型保持同步。
上文中，实现了简单的针对graphiclayer的空间查询工作，在本节，将更加详细的介绍针对graphiclayer的空间查询。首先，空间查询的方式：提供多种类型的空间查询，包括点周边、线周边、面内等多种方式；其次，图形绘制完成后状态的展示；再次，结果的显示。实现后的结果如下：
处理地理位置数据已成为许多应用程序的核心需求。无论是推送附近的餐馆还是对全国范围内的服务点进行分析，快速而准确地处理和检索地理位置信息都至关重要。Redis，作为一种高性能的内存数据库，为我们提供了这样的解决方案。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/163459.html原文链接：https://javaforall.cn
查询模式分为：ID、SQL、BOUNDS、BUFFER等，能够以字段、空间等形式进行数据的查询，各类查询类型在下边对应的查询条件也不相同。
通过拷贝WFSLayer或FeatureLayer上和鼠标绘制的几何图形空间相交的graphic到一个新的GraphicsLayer实现空间查询功能时，当查询目标层是FeatureLayer层，在缩放级别小的时候执行空间查询，然后放大地图时，查询结果GraphicsLayer没有跟随查询目标层FeatureLayer一起增稠几何节点而在地图上看到两个图层不重合的问题。
哈喽，技术探索者们！猫头虎博主今天又与你们相遇啦！最近发现很多朋友在搜索“PostgreSQL索引优化”、“如何提高PostgreSQL查询速度”等关键词，决定带给大家这篇《提高查询速度：PostgreSQL索引实用指南》。让我们一同探讨如何利用索引让你的查询飞起来吧！
MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库，由C++语言编写，旨在为Web应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。它是介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，被看作是非关系数据库中功能最丰富、最像关系数据库的。MongoDB的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。MongoDB最大的特点是它支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。
个人博客：https://suveng.github.io/blog/ 2d 地理空间索引 概述 2D地理空间索引可以将文档与二维空间中的位置（例如地图上的点）相关联。MongoDB将位置字段中的二维坐标解释为点，并且可以将这些点编入特殊索引类型以支持基于位置的查询。地理空间索引提供特殊的地理空间查询操作。例如，您可以基于与其他位置的邻近度或基于指定区域中的包含查询文档。
WMS是一个返回图片地图的服务，图片本身就是栅格数据的一种，而对于矢量数据则可以进行矢量栅格化；因此，WMS的数据源既可以是栅格数据，也可以是矢量数据。而WFS则不同，它是一个专门针对于矢量数据的服务，其返回的也是矢量要素本身。在Web环境中，图片是很容易进行可视化展示的，甚至图片本身就是GUI中一类很重要的元素。但矢量要素则不同，是不太容易可视化的。例如，如果要在前端的HTML5页面中展示获取的要素，就需要调用HTML5的Canvas元素来进行绘图，这其中涉及到繁复的操作不说，也很有可能会有性能问题。因此，WFS并不关心可视化问题，而是为返回GIS矢量数据而设计的，同时还支持矢量的查询、增加、删除以及修改等事务性操作。
Hey！探险家们，猫头虎博主再次与你相聚！最近，有不少伙伴在搜索“PostgreSQL 扩展推荐”、“PostgreSQL插件增效” 等词条，想要找到一些能够增强自己数据库能力的利器。好吧，这篇《增强你的PostgreSQL：最佳扩展和插件推荐》应该能满足你的好奇心！
地理数据可视化在许多领域都是至关重要的，无论是研究地理空间分布、城市规划、环境保护还是商业决策。Python语言以其强大的数据处理和可视化库而闻名，而Geopandas作为其地理信息系统（GIS）领域的扩展，为处理地理空间数据提供了方便的工具。本文将介绍如何使用Python和Geopandas进行地理数据可视化，并提供实用的代码示例。
在Oracle数据库中，表空间与数据文件之间的关系非常密切，这二者相互依存，也就是说，创建表空间时必须创建数据文件，增加表空间时也必须指定表空间；
MongoDB主要使用B树和B+树作为其索引结构，特别是B+树，在MongoDB的索引实现中扮演着重要角色。B+树是一种自平衡的树结构，它通过维护有序的数据和平衡的树形态，确保了高效的查询、插入和删除操作。
这里第一句话很关键，文档上说，mongoDB 是一个「文档型数据库，旨在简化开发和扩展」。
随着数据量的不断增加，传统的关系型数据库在某些应用场景下面临着性能和扩展性的瓶颈。MongoDB，作为一个非关系型数据库（NoSQL），在这个背景下逐渐崭露头角。它以其高度可扩展性、灵活的数据模型和快速的读写性能，受到了越来越多开发者的青睐。与此同时，Java作为一门强大的编程语言，也一直是构建大规模应用的首选之一。本文将探讨如何将Java与MongoDB完美结合，以构建高性能的应用程序。
GeoSpark是基于Spark分布式的地理信息计算引擎，相比于传统的ArcGIS，GeoSpark可以提供更好性能的空间分析、查询服务。
1、前言 和关系型数据库一样，MongoDB的索引可以提高查询执行效率。索引就好比书中的目录，可以快速定位书中某一页。适当的索引查询，优化器可以快速地返回结果集。 2、MongoDB支持的索引类型 在MongoDB主要支持以下几种索引类型： ·单列索引 ·复合索引 ·多键索引 ·全文索引 ·地理空间索引 ·哈希索引 2.1 单列索引 在MongoDB中，每个集合都会默认创建一个唯一索引列”_id”，”_id”列是最基本的单列索引。 创建单列索引可以使用以下语法： db.collection.cre
CouchDB 是一种开源的 NoSQL 数据库服务，它使用基于文档的数据模型来存储数据。CouchDB 的数据源提供了高度可扩展性、高可用性和分布式性质。它支持跨多个节点的数据同步和复制，可以在多个节点之间共享数据。CouchDB 的数据模型支持复杂的文档结构，可以存储和查询包含多个层次结构、嵌套对象和数组的 JSON 数据。CouchDB 的查询功能非常强大，支持多种类型的查询，包括 MapReduce 查询、全文搜索和地理空间查询。此外，CouchDB 还具有高度的安全性和可配置性，可以灵活地管理数据和访问控制。CouchDB 可以轻松地与其他应用程序和服务集成，例如 Node.js、Python、Java 等，可以构建高度可靠和高性能的应用程序和服务。总之，CouchDB 是一种可靠的数据源，适用于需要处理复杂文档结构的应用程序和服务。
《「一起学」》系别终于启动了，这个系列我主要会「按照我学习的思路」，给大家更新一下，为的是「学习方法和思路」，当然重要的还有知识，以及 moon 平常是怎么学习一个新的技术的
MongoDB 4.0 已正式发布，MongoDB 是一个开源文档数据库，提供高性能、高可用性和自动扩展。
1. JSON 支持：MySQL 5.7 引入了对 JSON 数据类型的支持，使得存储和查询 JSON 数据变得更加方便。您可以存储和操作 JSON 数据，使用内置的 JSON 函数进行查询和分析。
MongoDB Manual (Version 4.2）> Indexes > 2dsphere Indexes
MongoDB 是一个开源的、跨平台的、面向文档的、基于分布式文件存储的数据库系统，MongoDB 是由 C++ 语言开发，旨在为 Web 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。在高负载的情况下，通过添加更多的节点，可以保证服务器性能。
点击上方蓝字每天学习数据库 今天，要说风吹得最大的城市莫过于春城昆明了，腾讯全球数字生态大会在彩云之南华丽开幕。 俗话说把猪放在风口上，猪也能上天。时下，数字化产业互联网升级的风吹得越来越热，当你不知道怎么做的时候，“上云”是不二选择，数据作为企业最重要的资产之一，加上了云的马达会发挥超乎想象的威力。 数据上云，交给腾讯云数据库。 云南在腾讯云数据库的加持下，已经成功翻上了一朵“数据便民”之云。 5月21日腾讯全球数字生态大会，以“腾讯云数据库助你一部手机游云南”华丽开场。腾讯云数据库人美声甜技术过硬的迪
空间查询和属性查询是常用的两种对数据的检索与查询方式，在本节，将讲述Arcgis for Js下如何实现featurelayer的这两种查询方式，先贴图给大家看看：
要按照矢量中的几何位置去筛选矢量集合，您可以使用空间查询或选择工具。以下是一些示例：
具体实现效果可参照我的前一篇文章： https://blog.csdn.net/qq_42779423/article/details/106885322
新型冠状病毒肺炎（COVID-19，简称“新冠肺炎”）疫情肆虐全球多个国家，2020年3月11日，世界卫生组织 (WHO) 正式宣布将新冠肺炎列为全球性大流行病。在全球抗击新型冠状病毒疫情的过程中，产生了前所未有的大规模疫情数据，利用大数据分析技术和方法能够协助发现病毒传染源、监测疫情发展、调配救援物资，从而更好地进行疫情防控工作。空间数据分析作为大数据分析的重要组成，将数据智能处理、直观展示和交互分析有机地结合，使机器智能和人类智慧深度融合、优势互补，为疫情防控中的分析、指挥和决策提供有效依据和指南。
一直在寻求openlayers中wfs加载和属性查询的相关操作，功夫不负有心人，蓦然回首，那人却在灯火阑珊处，找到了这篇博文：http://blog.csdn.net/longshengguoji/article/details/39377931，试了下，在IE8中正常运行，但是在chrom中涉及到跨域的问题，待后期接解决吧。本文讲解如何通过wfs实现属性的查询与展示。
一直听说MongoDB才是【专业】搞地理空间查询的，人家才是【专业】的！相当长一段时间来，一说搞【附近】就会相当一批人的脑海里就不自主浮想到MongoDB... ...
空间计算涵盖诸多内容，从概念、应对措施、工具、技术到系统，这些东西让我们对“位置”有了新的理解，极大地改变了我们的生活。新的变化包括：我们该如何理解自己与位置信息之间的关系，如何沟通并可视化位置信息，
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