Как хранить линии и полигоны в документах JSON?

Глядя на растущее движение NoSQL и учитывая, что базы данных, такие как MongoDB, предлагает новую перспективу в гибком хранилище данных для ГИС. Как лучше всего хранить линии и многоугольники в документах JSON, чтобы использовать преимущества двумерных индексов и пространственных функций?

GeoJSON вот спецы .

Вот пример линии и многоугольника:

{ "type": "FeatureCollection",
  "features": [
    { "type": "Feature",
      "geometry": {"type": "Point", "coordinates": [102.0, 0.5]},
      "properties": {"prop0": "value0"}
      },
    { "type": "Feature",
      "geometry": {
        "type": "LineString",
        "coordinates": [
          [102.0, 0.0], [103.0, 1.0], [104.0, 0.0], [105.0, 1.0]
          ]
        },
      "properties": {
        "prop0": "value0",
        "prop1": 0.0
        }
      },
    { "type": "Feature",
       "geometry": {
         "type": "Polygon",
         "coordinates": [
           [ [100.0, 0.0], [101.0, 0.0], [101.0, 1.0],
             [100.0, 1.0], [100.0, 0.0] ]
           ]
       },
       "properties": {
         "prop0": "value0",
         "prop1": {"this": "that"}
         }
       }
     ]
   }

Следует отметить, что поддержка MongoDB пространственных типов данных ужасно плоха для любого серьезного пространственного поиска, и это применимо ко всем аспектам с NoSQL, когда я проверял последний раз. Я немного не люблю GeoCouch, но у него еще есть путь.

GeoJSON - фантастический формат, но чтобы воспользоваться ограниченными пространственными индексами (POINT-ONLY) в Mongo, вам понадобится пространственно проиндексированная коллекция, содержащая только запись для каждой из точек многоугольника с дополнительным значением для идентификатора записи вашего Пространственная запись, находящаяся в другой коллекции, затем используйте ограничивающий прямоугольник для получения идентификаторов записей из одного и выбора из другого, эффективно эмулируя объединение.

Вы можете пойти не так, как надо, и просто сделать углы ограничивающего прямоугольника точками для своих записей, но тогда поиск ограничивающего прямоугольника может потерпеть неудачу, и в целом это вызовет некоторые довольно неэффективные шаблоны проектирования и ненадлежащим образом возлагает все виды ответственности на разработчика.

В качестве эталонной реализации вы можете обратиться к этому коду, который был представлен на Саммите разработчиков Esri в этом году.

Я совсем не был доволен пространственной поддержкой различных баз данных NoSQL. Они заходят достаточно далеко для поиска в тупых облаках, что имеет смысл, учитывая, что большинство приложений, использующих это, просто сбрасывают метки на карте Google в браузере. PostGIS по-прежнему будет лучшей рабочей лошадкой с открытым исходным кодом для управления пространственной информацией в обозримом будущем.

Это просто неправда,

«Чтобы воспользоваться пространственными индексами в Mongo, вам понадобится пространственно проиндексированная коллекция, содержащая только запись для каждой точки многоугольника, с дополнительным значением для идентификатора записи вашей пространственной записи, находящейся в другой коллекции, а затем используйте ограничивающий запрос, чтобы получить идентификаторы записей из одной [коллекции] и выбрать [записи данных] из другой [коллекции], эффективно эмулируя объединение. "

У меня есть данные точек USGS, хранящиеся в одной коллекции Mongo с записями, которые выглядят так:

> db.names.find({FEATURE_NAME: 'Mount Saint Helens', STATE_ALPHA: 'WA'})       
{ "_id" : ObjectId("4e262106d7a99b7db41a4919"), 
"_ID" : 1525360, 
"FEATURE_NAME" : "Mount Saint Helens", 
"FEATURE_CLASS" : "Summit", 
"STATE_ALPHA" : "WA", 
"STATE_FIPS" : 53, 
"COUNTY_NAME" : "Skamania", 
"COUNTY_FIPS" : "059", 
"COORDS" : [ -122.1944, 46.1912 ], 
"ELEV_IN_FT" : "8356" }

Я могу выполнять ограничивающие запросы к этим данным, которые возвращают всю запись (без необходимости в другой коллекции).

Запрос:

> box = [[-126.562500,45.089036], [-123.750000,47.040182]]
[ [ -126.5625, 45.089036 ], [ -123.75, 47.040182 ] ]
> db.names.find({"COORDS" : {"$within" : {"$box" : box}}, FEATURE_CLASS: "Summit"}, {FEATURE_NAME: true, COUNTY_NAME: true, STATE_ALPHA: true, ELEV_IN_FEET: true}).limit(5);

Отклик:

{ "_id" : ObjectId("4e2620f8d7a99b7db4146cec"), "FEATURE_NAME" : "Harlocker Hill", "STATE_ALPHA" : "OR", "COUNTY_NAME" : "Coos" }
{ "_id" : ObjectId("4e2620f8d7a99b7db414a349"), "FEATURE_NAME" : "Neskowin Crest", "STATE_ALPHA" : "OR", "COUNTY_NAME" : "Tillamook" }
{ "_id" : ObjectId("4e2620f8d7a99b7db414a105"), "FEATURE_NAME" : "Miles Mountain", "STATE_ALPHA" : "OR", "COUNTY_NAME" : "Tillamook" }
{ "_id" : ObjectId("4e2620f8d7a99b7db414934a"), "FEATURE_NAME" : "Mount Gauldy", "STATE_ALPHA" : "OR", "COUNTY_NAME" : "Tillamook" }
{ "_id" : ObjectId("4e2620f8d7a99b7db4149d06"), "FEATURE_NAME" : "Little Hebo", "STATE_ALPHA" : "OR", "COUNTY_NAME" : "Yamhill" }

Mongo также предоставляет возможность выполнять поиск ближайших соседей, а также указывать в поисках полигонов. Это хорошо задокументировано на mongodb.org