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GIS大数据存储预研

 文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/

1. 背景

在实际项目运行中,时常会出现希望搜索周边所有数据的需求。但是以常规的存储方案,每种资源均为一个图层或一个表,比如人员轨迹表、车辆轨迹表、各类空间图层表等。在进行全文空间收索时,基于传统空间关系库或后台图层服务的遍历查询则过于耗时。这里,我们研究基于ElasticSearch来进行所有数据的整合,以及全文查询服务的提供,并且分别从查询效率、查询精度、查询类型、存储空间四个维度来进行方案的验证。

2.实验数据准备

试验数据包含5个行政面图层、3个线图层(一、二、三级道路中心线)以及75个点图层。一共83个图层。

3.存储设计和对比

a.一个shp对应一个索引。索引中记录shp图层的属性信息和几何信息。

b.增加wkt字段以保存原始坐标。由于ES的空间查询仅支持wgs84坐标,在导入数据时我们将即利用wkt字段保留原始坐标,而es的location字段则保存转换后的wgs84坐标数据结构设计:

以下为点、线、面的存储结构:

 

                                          点

                                        线

                                       面

 

83张图层的占用存储空间变化:

  表名

Shp大小

储存占用空间

9.91mb

3.3mb

行道树

25.3mb

8.3mb

X1井盖

23.6mb

7.7mb

X2井盖

24.1kb

10kb

X3井盖

729 kb

458.8kb

合计

198mb

72.5mb

 

4.查询验证(类型、效率、精度)

4.1查询类型—面查点

以网格面fid为122的面进行查询。

http请求

GET /_all/_search

{

    "query":{

        "bool": {

           "filter": {

                "geo_shape": {

                    "location": {

                        "shape": wkt,

"relation": "within"

                    }

                }

            }

        }

    }

}

效率:

查询到137个结果,耗时517毫秒

精度:

 

4.2查询类型—面查线

以街道面fid为2的面进行查询三种道路中心线。

 

http请求

GET /一级道路中心线,二级道路中心线,三级道路中心线/_search

{

    "query":{

        "bool": {

           "filter": {

                "geo_shape": {

                    "location": {

                        "shape": wkt,

"relation": "within"

                    }

                }

            }

        }

    }

}

效率:

35条结果,耗时151毫秒

精度:

 

4.3查询类型—面查面

同样以街道面fid为2的面进行查询社区面

http请求

GET /社区面/_search

{

    "query":{

        "bool": {

           "filter": {

                "geo_shape": {

                    "location": {

                        "shape": wkt,

"relation": "within"

                    }

                }

            }

        }

    }

}

效率:

7条结果,耗时1406毫秒

精度:

 

4.4查询类型—点查面

查找井盖fid为10929的点落在哪一块网格、社区、街道内。

http请求

GET /index/_search

{

    "query":{

        "bool": {

           "filter": {

                "geo_shape": {

                    "location": {

                        "shape": wkt

                    }

                }

            }

        }

    }

}

效率和精度:

查询结果是正确的,耗时都在5毫秒以内。

5.总结

利用ES来进行空间大数据的存储和运用无论从精度、效率、存储利用空间上均是非常合适的选择。但是从项目实施的角度,仍然有以下内容需要完成:

a.elasticsearch的脚本化搭建。

b.入库工具开发

c.后台服务接口封装,对输入参数(坐标等)以及输出结果(坐标等)根据对应环境转换

d.前端将全文检索——文本或空间,以标准功能开发

 

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