최근 미니멀리스트인 척 하면서 앱 만들기 연습을 했어요. 이를 위해서는 나의 진정한 친구인 PostGIS를 사용하지 않고도 GPS 포인트를 필터링할 수 있어야 했습니다.
공간 데이터를 색인화하는 가장 인기 있는 세 가지 방법인 Geohash, H3, S2를 간략하게 살펴보았습니다.
이 세 가지 도구는 모두 확대할 때 지구본을 점점 더 작은 단위로 세분화하는 모양으로 분할하는 방식으로 작동합니다.
- GeoHash는 직사각형을 사용합니다
- H3는 육각형을 사용합니다
- S2는 와일드하며 공간 채우기 곡선을 사용합니다
이러한 유형의 인덱스가 어떻게 작동하는지 살펴볼 수 있는 좋은 방법은 https://geohash.softeng.co/에 있습니다. 각 셀을 클릭하면 확대되어 더 깊은 수준이 표시됩니다. 제가 세상에서 가장 좋아하는 장소 중 하나는 GeoHash ddk6p5입니다
이를 사용하여 GPS 데이터를 "인덱싱"하는 것은 관심 있는 각 레벨에 대한 텍스트 열을 추가하는 것만큼 간단합니다. 예를 들어 다음과 같은 테이블을 만들 수 있습니다.
CREATE TABLE IF NOT EXISTS places ( id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, name TEXT, latitude REAL, longitude REAL, geohash_level_2 TEXT, geohash_level_4 TEXT ); INSERT INTO places (name,latitude,longitude,geohash_level_2,geohash_level_4) VALUES('mt shavano', 38.618840, -106.239364, '9w', '9wu7'); INSERT INTO places (name,latitude,longitude,geohash_level_2,geohash_level_4) VALUES('blanca peak', 37.578047, -105.485796, '9w', '9wsv'); INSERT INTO places (name,latitude,longitude,geohash_level_2,geohash_level_4) VALUES('mt princeton', 38.749148, -106.242578, '9w', '9wuk'); INSERT INTO places (name,latitude,longitude,geohash_level_2,geohash_level_4) VALUES('la soufriere', 13.336299, -61.177146, 'dd', 'ddk7');
Sqlime은 이러한 쿼리를 시험해 볼 수 있는 좋은 장소입니다.
그런 다음 콜로라도 남부의 장소를 찾으려면 어떤 해시가 지도의 '9w' 부분을 덮고 있는지 찾습니다.
SELECT * FROM places WHERE geohash_level_2 = '9w';
카리브해 남부의 장소를 찾으려면 다음을 사용하세요.
SELECT * FROM places WHERE geohash_level_2 = 'dd';
이 접근 방식을 사용하려면 데이터베이스에 유지해야 하는 인덱스 수준을 미리 계획해야 합니다. 그렇지 않으면 특정 영역이나 지도 뷰포트에서 어떤 객체가 발견되는지 빠르게 찾아야 하는 간단한 애플리케이션에 적합합니다.
LIKE 쿼리를 지원하는 데이터베이스가 있으면 여러 열을 사용해야 하는 필요성을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 H3 셀 번호는 완벽하게 겹치지 않으므로 "다음으로 시작" 유형 쿼리는 H3에서 작동하지 않습니다.
마지막으로, 이 인덱스의 멋진 특징은 셀 번호가 훌륭한 실시간 이벤트 주제를 만들 수 있다는 것입니다. 따라서 위의 예에서는 남부 콜로라도에 대해 '9w'라는 이벤트 주제를 만들 수 있습니다. 그런 다음 새로운 장소가 추가되면 각각의 새로운 장소에 대해 '9w' 주제로 이벤트를 내보냅니다.
다음은 각 인덱스 유형에 대한 샘플 JavaScript(deno) 코드입니다.
GeoJSON 출력은 여기에서 볼 수 있습니다: https://geojson.io/
지오해시
import { geocoordinateToGeohash } from 'npm:geocoordinate-to-geohash' import { geohashToPolygonFeature } from 'npm:geohash-to-geojson' import geohash from 'npm:ngeohash' const lat = 38.618840 const lng = -106.239364 const hash2 = geohash.encode(lat, lng, 2) console.log('mt shavano hash at level 2', hash2) const feat2 = geohashToPolygonFeature(hash2) console.log('mt shavano hash at level 2 bounds', JSON.stringify(feat2)) // About a city block in size in CO (size changes as you head towards poles) const hash7 = geohash.encode(lat, lng, 7) console.log('mt shavano hash at level 4', hash7) const feat7 = geohashToPolygonFeature(hash7) console.log('mt shavano hash at level 4 bounds', JSON.stringify(feat7))
H3
import h3 from 'npm:h3-js' import geojson2h3 from "npm:geojson2h3" const lat = 38.618840 const lng = -106.239364 // Level 2 (~1/3 Colorado Size) const h3IndexL2 = h3.latLngToCell(lat, lng, 2); console.log('mt shavano cell at level 2', h3IndexL2) const featureL2 = geojson2h3.h3ToFeature(h3IndexL2) console.log('mt shavano cell at level 2 bounds', JSON.stringify(featureL2)) // Level 4 (~City of Salida Size) const h3IndexL4 = h3.latLngToCell(lat, lng, 4); console.log('mt shavano cell at level 4', h3IndexL4) const featureL4 = geojson2h3.h3ToFeature(h3IndexL4) console.log('mt shavano cell at level 4 bounds', JSON.stringify(featureL4))
S2
// This might be a better choice : https://www.npmjs.com/package/@radarlabs/s2 import s2 from 'npm:s2-geometry' const S2 = s2.S2 const lat = 38.618840 const lng = -106.239364 const key2 = S2.latLngToKey(lat, lng, 2) const id2 = S2.keyToId(key2) const feature2 = cellCornersToFeatureCollection(lat, lng, 2) console.log('mt shavano key at level 2', key2) console.log('mt shavano cell id at level 2', id2) console.log('mt shavano cell at level 2 corners', JSON.stringify(feature2)) const key4 = S2.latLngToKey(lat, lng, 4) const id4 = S2.keyToId(key4) const feature4 = cellCornersToFeatureCollection(lat, lng, 4) console.log('mt shavano key at level 4', key4) console.log('mt shavano cell id at level 4', id4) console.log('mt shavano cell at level 4 corners', JSON.stringify(feature4)) function cellCornersToFeatureCollection(lat, lng, level) { const ll = S2.L.LatLng(lat, lng) const cell = S2.S2Cell.FromLatLng(ll, level) const corners = cell.getCornerLatLngs() const coordinates = corners.map((pair) => { return [pair.lng, pair.lat] }) return { "type": "FeatureCollection", "features": [ { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Polygon", "coordinates": [coordinates] }, "properties": {} } ] } }
위 내용은 지리공간 색인 샘플러의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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