Earth observation sciences, astrono

Earth observation sciences, astronomy, and seismology have large data sets which have inherently rich spatial and geospatial information. In combination with large collections of semantically rich objects which have a large number of thematic properties, they form a new source of knowledge for urban planning, smart cities and natural resource management.

Modeling and storing these properties indicating the relationships between them is best handled in a relational database. Furthermore, the scalability requirements posed by the latest 26-attribute light detection and ranging (LIDAR) data sets are a challenge for file-based solutions.

In this demo we show how to query a 640 billion point data set using a column store enriched with GIS functionality. Through a lightweight and cache conscious secondary index called Imprints, spatial queries performance on a flat table storage is comparable to traditional file-based solutions. All the results are visualised in real time using QGIS.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิทยาศาสตร์การสังเกตโลก ดาราศาสตร์ และวิทยาแผ่นดินไหวมีชุดข้อมูลขนาดใหญ่ซึ่งมีข้อมูลเชิงพื้นที่และเชิงพื้นที่อุดมไปด้วยเสมอ ร่วมกับคอลเลกชันขนาดใหญ่ของวัตถุทางรวยซึ่งมีคุณสมบัติเฉพาะเรื่อง พวกเขาเป็นแหล่งใหม่ของความรู้เกี่ยวกับการวางผังเมือง เมืองสมาร์ท และจัดการทรัพยากรธรรมชาติการสร้างโมเดล และการจัดเก็บคุณสมบัติเหล่านี้แสดงความสัมพันธ์ระหว่างพวกเขาจัดการการที่ดีที่สุดในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ นอกจากนี้ ความต้องการขยาย โดยการตรวจจับแสง 26-คุณลักษณะล่าสุดมากขึ้น และตั้งแต่ (LIDAR) ชุดข้อมูลที่เป็นความท้าทายสำหรับแฟ้มโซลูชันในการสาธิตนี้ เราแสดงวิธีการแบบสอบถามชุดข้อมูล 640 ล้านจุดที่ใช้เก็บคอลัมน์ที่อุดมไป ด้วยฟังก์ชันการทำงานของ GIS ผ่านน้ำหนักเบาและแคสติรองดัชนีเรียกว่ารอยประทับ ประสิทธิภาพการทำงานเชิงพื้นที่แบบสอบถามบนเก็บตารางแบนก็เปรียบได้กับดั้งเดิมแฟ้มโซลูชัน ผลลัพธ์ทั้งหมดที่ visualised ในเวลาจริงโดยใช้ QGIS

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วิทยาศาสตร์การสังเกตโลกดาราศาสตร์และ seismology มีชุดข้อมูลขนาดใหญ่ซึ่งมีข้อมูลเชิงพื้นที่และเชิงพื้นที่ที่อุดมไปด้วยโดยเนื้อแท้ ร่วมกับคอลเลกชันขนาดใหญ่ของวัตถุที่อุดมไปด้วยความหมายที่มีจำนวนมากของคุณสมบัติใจพวกเขาแบบเป็นแหล่งความรู้ใหม่สำหรับการวางแผนเมืองเมืองสมาร์ทและการจัดการทรัพยากรธรรมชาติ. การสร้างแบบจำลองและการจัดเก็บคุณสมบัติเหล่านี้แสดงให้เห็นความสัมพันธ์ระหว่างพวกเขามีการจัดการที่ดีที่สุดใน ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ นอกจากนี้ความต้องการขยายขีดความสามารถที่เกิดจากการตรวจสอบไฟ 26 แอตทริบิวต์ล่าสุดและตั้งแต่ (LIDAR) ชุดข้อมูลเป็นเรื่องที่ท้าทายสำหรับการแก้ปัญหาไฟล์ที่ใช้. ในการสาธิตนี้เราจะแสดงวิธีการสอบถาม 640,000,000,000 ข้อมูลจุดตั้งค่าการใช้ร้านค้าคอลัมน์อุดมไปด้วย ฟังก์ชั่นระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ ผ่านที่มีน้ำหนักเบาและแคชสติแอ็กเซดัชนีรองเรียกว่าประสิทธิภาพการทำงานแบบสอบถามเชิงพื้นที่ในการจัดเก็บตารางแบนก็เปรียบได้กับการแก้ปัญหาไฟล์ตามแบบดั้งเดิม ผลทั้งหมดที่มีการมองเห็นในเวลาจริงโดยใช้ QGIS