在本文中，我们将介绍 PostGIS 的一些基础知识及其功能，以及一些可用于简化解决方案或提高性能的提示和技巧。
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。
人类理解世界其实是按照三维的角度，而传统的关系型数据库是二维的，要想描述空间地理位置，点、线、面，我们就需要一个三维数据库，即所谓空间数据库。
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！
PostGIS是一个空间数据库，空间数据库像存储和操作数据库中其他任何对象一样去存储和操作空间对象。
顺便安装postgresql-devel、libxml2-devel，后边编译安装PostGIS会用到。
相信如果提起地理数据的处理，首先想起的数据库就是postgis, 对大名鼎鼎的postgresql + 插件的方式来将POSTGRESQL 变成纯纯的地理数据处理的数据库，这是人尽皆知和童叟无欺的功能。
前言 软件下载官网：https://www.postgresql.org/download/
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。
PostGIS是PostgreSQL的空间扩展，他使得PostgreSQL支持空间数据类型，比如点、线段、折线段、多边形、椭圆等等，并且能够使用高效的空间索引进行存储和查找。
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。
PostGIS作为PostgreSQL数据库的空间扩展，提供了对空间数据管理的支持。对于空间矢量数据，PostGIS提供了Geometry和Geography俩种类型用于空间对象的存储，Geometry使用笛卡尔坐标系，而Geography使用球面坐标系（默认是WGS84坐标系）。对于空间栅格数据，则提供了Raster类型。
整体分为四个大部分，分别为Spark基础篇，Scala基础篇，GeoMesa基础篇和GeoMesa进阶篇。
在GIS数据处理时，我们最熟悉的就是ArcGIS了，它的功能十分强大，但同时对电脑性能要求也挺高，而且很多功能我们其实用不上；其他类似的GIS软件还有：GeoDa、LocaSpace图新地球、uDig、OpenJump、QGIS、gVSIG、Whitebox GAT、SAGA GIS、GRASS GIS、MapWindow、ILWIS、Diva GIS。
假如动物们也用GPS，突然有那么一天北极的公北极熊有点冲动，想刷一下附近有没有母熊。要求距离越近越好，不是澳大利亚动物园那只，也不是格陵兰岛上被囚禁的那群呆企鹅，要是有点共同的嗜好就再好不过了。这种应用场景如何解决？
PostgreSQL 被称为是“最高级的开源数据库”，它的数据类型非常丰富，用它来解决一些比较偏门的需求非常适合。
现在使用经纬度转geohash的算法，将二维的距离运算转换为like前缀匹配。通过比较9位到5位前缀，来获取附近5米到3km之内的坐标，为了寻求更快的定位方法，测试一下postgres的空间类型。
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。
基于哈希表实现，只有匹配所有列的查询才有效。对于每一行数据，存储引擎都会对所有索引列计算一个哈希码，哈希码是一个较小的值，不同键值的行计算出的哈希码也不一样。哈希索引将所有的哈希码存储在索引中，同时保存指向每个数据行的指针。
技术美术师经常参与研发的就是三维可视化系统了，这是一个前期以技术研发为主，后期以内容开发为主的大型项目，目前课题处于前期研发阶段，主要包含5个方向：
摘要 Simple features是一种在计算机中编码矢量空间数据（点、线、面等）的标准化方法。sf包在R语言中引入了simple features对象，它基本具备和sp、rgeos、rgdal一样的矢量空间数据处理能力。本文主要描述此包的基本功能，其在R语言诸多扩展生态系统中的地位，以及在连接R语言与其他空间计算系统中的潜在价值。
随着技术的发展和人类的进步，人们的生活节奏越来越快，每一天都淹没在“数据”的海洋中。我们在享受先进技术、快捷网络以及城市便捷性的同时，越来越追求精神层面的享受。但同样的，在我们中常常会有一些人，他们难以适应日新月异的快节奏生活，于是越来越多的面对这个忙碌的世界感到迷茫，不知道一天都做了什么，不知道一天这么多事情该如何处理。随着时代的发展，我们每一天都有越来越多的事情等待完成，人们的步伐越来越快，渐渐的忘记了我们去过那里，忘记了我们去做过什么，忽略了我们的生活结构是怎样。“复盘”是帮助一个人进步很好的方式，但快节奏的生活让越来越多的人忘记了自己的轨迹，更难以去优化自己的生活轨迹；换句话说，我们将自己有限的精力放在了更重要的地方，可记录并优化生活结构这样非常有助于我们提高生活效率的方式却常常无法完成。 于是，我们想到了开发“智能生活管家”系统，以用户APP的方式和用户交互并提供相关功能，我们希望将自己所学专业知识，运用到实际生活中，甚至能够帮助人们更好的生活！
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。
现实世界中存在大量的多维空间数据，如加油站位置、河流走向等。为了高效存储和管理海量的空间数据，很多基于Key-Value存储的空间数据库，如开源的空间插件GeoMesa[1]、京东城市自研的时空数据引擎JUST[2]，都使用了空间填充曲线技术。它们能够将多维空间数据转换到一维空间上，并通过转换后的一维空间索引值存储和查询多维数据，因此能够在Key-Value数据库中存储管理海量的时空数据。
PostGIS作为postgresql针对地理空间数据的拓展功能，可以帮助我们有效管理和固化空间矢量数据，以及开展空间数据分析，而geopandas作为Python生态中优秀的空间数据分析处理工具，自然在与PostGIS进行交互方面开发了相应的功能。
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。
本月，YashanDB 举办了 2023 新品发布会。作为国产数据库行业的一颗新星，崖山数据库 YashanDB 从“出道”之初便凭借着“自研技术”成为了信创领域的一匹黑马。此次发布会则再一次引发了行业的讨论。
PostGIS作为postgresql针对「地理空间数据」的拓展功能，可以帮助我们有效管理和固化空间矢量数据，以及开展空间数据分析，而geopandas作为Python生态中优秀的空间数据分析处理工具，自然在与PostGIS进行交互方面开发了相应的功能。
mysql 索引能够轻易将查询性能提高几个数量级，而一个“最优”索引有时比一个“好的”索引性能要高两个数量级。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说mysql 空间索引 性能_mysql数据可用空间,希望能够帮助大家进步!!!
1.mysql默认的查询方式是遍历整个表： 什么是索引：索引记录的是数据的的存储位置，他是一种特殊的数据结构，索引可以提高查询的效率， 他是独立于数据表之外的
MySQL中基本索引类型，没有什么限制，允许在定义索引的列中插入重复值和空值，纯粹为了查询数据更快一点。
本文主要介绍了地理空间数据（Geospatial Data）以及它在 Nebula Graph 中的具体实践。
MySQL的GIS（空间信息系统）功能从8.0开始进行了大幅改进,包括支持空间数据参照系统，空间数据索引等等新功能和新特性。
数据索引就好比新华字典的音序表。它是对数据表中一列或者多列的值进行排序后的一种结构，其作用就是提高表中数据的查询速度。
我们来看一下全文索引（Full-Text Index）。全文搜索使用逆向索引的方式在大量文本中搜索单词或短语。这类搜索可以是精确也可以是模糊的，目前只支持CHAR、VARCHAR、TEXT和LONGTEXT这几种数据类型。目前对于RapidsDB来说，仅在列存表上支持全文索引。此外，全文索引CREATE TABLE查询的一部分启用。这意味着在创建表后不能删除或更改全文索引。如果表被删除，那么索引会被自动删除。
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。
在MySQL中，索引属于存储引擎级别的概念，不同存储引擎对索引的实现方式是不同的。MyISAM和InnoDB存储引擎只支持BTREE索引，MEMORY/HEAP存储引擎支持HASH和BTREE索引。
简单回顾一下Mysql的历史，Mysql 是一个关系型数据库管理系统，由瑞典 Mysql AB 公司开发，目前属于 Oracle 公司。关系型数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性。
我们都知道，数据库索引可以帮助我们更加快速的找出符合的数据，但是如果不使用索引，Mysql则会从第一条开始查询，直到查询到符合的数据，这样也会导致一个问题：如果没有添加索引，表中数据很大则查询数据花费的时间更多。而这时候我们为字段添加一个索引，Mysql就会快速搜索数据，可以节省大量时间。MyISAM和InnoDB是最经常使用的两个存储引擎，MyISAM和InnoDB索引都是采用B+树的数据结构，那B树和B+树的区别是什么呢？
它是一种特殊的唯一索引，（设置了主键底层就自动设置）了，不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引。
表示唯一的，不允许重复的索引，如果该字段信息保证不会重复例如身份证号用作索引时，可设置为unique
MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的，索引可以大大提高MySQL的检索速度。
创建全文索引的示例： CREATE FULLTEXT INDEX fulltext_index_name ON table_name (column1, column2);
索引有很多种类型，为不同的场景提供更好的性能。在MySQL中，索引是在存储引擎层而不是服务器层实现。不同存储引擎的索引其工作方式并不一样。也不是所有存储引擎都支持所有类型的索引。即使多个存储引擎支持同一种类型的索引，其底层实现也可能不同。
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
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