空間データベースの未来？

少し話題から外れているかもしれません。Spatial Databasesの業界特有の重要性を知りたいと思っています。

Spatial Databaseは、GISシステムの非常に重要な部分ですか？または、近い将来、他のテクノロジーを使用して空間データを保存および取得しますか？

これらのことを知りたいのは、すぐに空間データベース最適化でMSを追求するからです。

空間データベースは、一般に測地システムに配置されているジオメトリを保存および操作するサービスを提供します。GISの背後にある空間データベースの重要性は主に使用法に依存しますが、一般的に言えば、データストレージ用の適切な空間データベースがない場合、GISについて話すことはほとんどできません。

コンピューターは線形の1次元データしか操作できないため、空間データベースを2つの論理部分に分割できます。

• 測地学サポート付きの幾何学操作と索引付け
• ストレージ技術

ジオメトリ操作に使用されるアルゴリズムとロジックは実際に特定のものであり、「クラシック」な1次元データにマッピングされて、ストレージ用のコンピューターと直接互換性があります。各世界に1つの足を持つ唯一の機能は、R-Treesと同様のアルゴリズムを使用する空間認識インデックスです。

ストレージについては、基盤となるテクノロジーはどれでも適合でき、空間データの操作方法をあまり変更しません。SQLデータベース（および同化技術）またはnoSQLストレージなどです。変更される主なものは空間インデックスです。他の機能は大きな欠点なしで実装できます（時折の追加作業を除く）。

したがって、ここに私の結論があります。空間データを効率的に操作する方法を学び、新しいテクノロジーを習得する能力に応じて、テクノロジーが実際に使用されているものに適応できるようになります。特にリレーショナル操作のための空間データの背後にある一般的な概念を学ぶことは難しい部分であり、変更される可能性が低い成熟した概念を使用します。

Valiseほど詳細な回答はありませんが、空間データの格納と取得にGraph（NoSQL）データベースを使用することには将来があると思います。グラフ構造は、GISデータで既に非常に広範囲に使用されています（ノードとアークを考えてください）。すでにいくつかの努力がありますが、私はそれらを使用していません。例として、Neo4j空間を参照してください：http ://wiki.neo4j.org/content/Neo4j_Spatial 。グラフを使用して、上記のインデックスを保存することもできます...

ちょうど私の2セント...

GISでは、空間データベース管理システムが非常に重要です（このサイトを参照してください）。常に、リレーショナルモデルに基づく空間データベースに重点が置かれています。ただし、さまざまなデータモデルの例と、使用できる処理アプローチが多数あります。

• ラスターデータは、マトリックスに基づく構造を使用します。
• 空間インデックスは、ツリーデータ構造を利用します。
• ネットワーク分析では、グラフ理論に関連するデータ構造とアルゴリズムを使用します。

これらのアプローチはすべてGISでの位置を持ち、長所と短所があります。GISユーザーの観点から見ると、空間データベースは、特定のデータ構造とアルゴリズムのセットを隠す抽象化です。バウンディングボックスクエリを実行するために、述語ロジックの複雑さを知る必要はありません。

個人的には、空間データベースの将来は分岐していると考えています。基礎となるテクノロジーをより多く隠し、ユーザーがGISに質問したり、マップを作成したりするのを容易にします。良い例はSimpleGeo、Google Maps API、およびFusion Tablesです。一方、ラスター解析にRを使用したり、dslambで述べたようにグラフデータベースを使用したりするなど、他のドメインからコードをプルしています。