NoSQL и пространственные данные

Question

Был ли у кого-нибудь из вас опыт использования баз данных NoSQL (нереляционных) для хранения пространственных данных?Есть ли какие-либо потенциальные преимущества (скорость, пространство и т. д.) от использования таких баз данных для хранения данных, скажем, для настольного приложения (по сравнению с использованием SpatiaLite или PostGIS)?

я видел сообщения об использовании MongoDB для пространственных данных, но меня интересует сравнение производительности.

Answer 1

графические базы данных, такие как Neo4j очень хорошо подходят, особенно потому, что вы можете динамически добавлять различные схемы индексирования по мере продвижения.Типичными действиями, которые вы можете выполнять с базовыми данными, являются, конечно же, индексирование 1D (например,Временная шкала или B-деревья) или более интересные вещи, такие как кривые Гильберта и т. д., см. Блог Ника.Кроме того, для демонстрации в реальном времени посмотрите настольный инструмент ГИС с открытым исходным кодом AWE. здесь, базовый индексированный график становится видимым примерно в 07:00 .

Answer 2

Couchdb также имеет простое пространственное расширение.

http://vmx.cx/cgi-bin/blog/index.cgi/category/CouchDB

Answer 3

В настоящее время MongoDB использует геохеширование с B-деревьями, которое будет медленнее, чем R-деревья PostGIS (боюсь, я не могу назвать точные цифры, но существует множество теоретической литературы по различиям).Однако на этих слайдах http://www.slideshare.net/nknize/rtree-spatial-indexing-with-mongodb-mongodc автор рассказывает о добавлении R-деревьев в MongoDB и шардинге по геоключу.Вы говорите об использовании настольных компьютеров, поэтому геошардинг может не представлять интереса, поскольку преимущества сегментирования будут больше ощущаться на массивных наборах данных.В конечном счете, вероятно, все сводится к тому, что вы хотите делать с пространственными данными.Postgis имеет гораздо больше функций и поддерживает топологию, растры, 3D, преобразования между системами координат, поэтому, если это то, что вы ищете, PostGIS по-прежнему будет лучшим вариантом.Если вы заинтересованы в хранении миллиардов/триллионов пространственных объектов и просто выполняете базовый поиск всех точек рядом или внутри этой точки на основе некоторых критериев, то MongoDB, вероятно, будет очень хорошим выбором.

Answer 4

Я храню пространственные данные с помощью ZODB.Конечно, существует некоторое преимущество в производительности при доступе к локальным данным файла (Spatialite) или сокету Unix (PostGIS) по сравнению с запросами TCP или HTTP (CouchDB и т. д.), но наличие пространственного индекса имеет самое большое значение.Я использую те же R-деревья, которые упоминались в статье MongoDB, но есть много хороших вариантов.Пакет топологии JTS имеет различные пространственные индексы для Java.

Answer 5

Кассандра также является вариантом для пространственных данных:

http://www.readwriteweb.com/cloud/2011/02/video-simplegeo-cassandra.php

Answer 6

Tarantool поддерживает пространственный двумерный индекс (RTREE) с поиском ближайшего соседа, перекрытием, содержанием и другими пространственными операторами.Tarantool хранит весь набор данных в оперативной памяти, что делает его единственной базой данных OSS в памяти с поддержкой пространственного индекса.https://github.com/tarantool/tarantool/wiki/R-tree-index-quick-start-and-usage

Answer 7

MarkLogic(Enterprise NoSQL) обеспечивает пространственную функциональность.Этот продукт NoSQL предоставляет ГИС-приложениям возможность объединять несколько объектов в один объект.Это обеспечивает поддержку управления отношениями между структурированным и неструктурированным контентом, информацией о происхождении и родословной данных, исторической и временной информацией и т. д.в одном лице.