YashanDB 在地理信息系统（GIS）领域的关键功能和技术优势

1 GIS 的技术场景

地理信息系统（Geographic Information System，简称 GIS）是⼀种集成的计算机系统，⽤于捕获、存储、分析、管理和展⽰所有类型的地理数据。GIS 的核⼼功能和原理可以从以下⼏个⽅⾯进⾏详细阐述：

1.1 数据捕获与存储

GIS 能够处理各种类型的地理数据，包括但不限于地图、卫星图像、GPS 数据、现场测量数据等。这些数据可以通过数字化、扫描、直接从传感器获取或通过数据库导⼊等⽅式进⼊GIS 系统。GIS⽀持多种数据格式，如⽮量数据（点、线、面）和栅格数据（像素或单元格）。

1.2 数据管理

GIS 具备强⼤的数据库管理功能，可以有效地组织、存储和检索地理数据。这包括数据的增删改查、版本控制、元数据管理和数据的备份与恢复。GIS 数据库系统通常与通⽤数据库管理系统（如 PostGIS、Oracle Spatial 等）集成，以⽀持复杂的数据操作和查询。

1.3 数据展示

GIS 能够将地理数据以图形的形式展⽰在地图上。⽤⼾可以通过 GIS 软件创建和定制地图，包括选择不同的地图样式、符号、颜⾊和透明度。GIS 还⽀持地图的缩放、平移和标注，以及创建 3D 可视化和动画效果。

1.4 数据查询与分析

GIS 提供了强⼤的查询和分析⼯具，允许⽤⼾根据空间位置和属性信息检索数据。常⻅的查询包括缓冲区分析、路径分析、⽹络分析、叠加分析等。GIS 的空间分析功能可以帮助⽤⼾理解空间模式、趋势和关系，为决策提供⽀持。

1.5 地理模型建立

GIS 可以⽤于建⽴地理模型，模拟现实世界的地理过程和现象。例如，通过叠加不同的地理数据层，可以分析⼟地利⽤变化、环境影响评估、城市扩张等。GIS 模型可以基于规则、统计数据或机器学习算法来预测未来的变化。

1.6 地图制作与输出

GIS⽀持地图的制作和输出，用户可以创建专业的地图和报告，用于展示分析结果或作为决策的依据。GIS 输出的地图可以是纸质的、数字的或在线的，支持多种比例尺和投影系统。

1.7 空间决策支持

GIS 的核心价值在于其支持空间决策的能⼒。通过 GIS，用户可以评估不同方案的空间影响，进行风险分析、资源管理和城市规划等。GIS 的空间决策支持功能使得它成为政府、企业和研究机构的重要工具。GIS 的工作原理基于地理坐标系统和地图投影，确保不同来源和尺度的数据能够在同⼀地图上准确展展示。GIS 软件通过算法处理地理数据，执⾏空间分析和模型模拟，并将结果以图形和报告的形式呈现给用户。GIS 技术的发展与计算机硬件的进步、数据库技术的提升以及遥感和 GPS 技术的应⽤紧密相关。现代 GIS 系统通常集成了云计算、大数据和⼈⼯智能等先进技术，以提⾼数据处理能⼒和分析精度。

2 崖山数据库（YashanDB）在地理信息系统（GIS）领域关键技术

崖⼭数据库（YashanDB）在地理信息系统（GIS）领域提供了⼀系列的功能和优化，以⽀持空间数据的管理、分析和可视化。根据提供的信息，以下是崖⼭数据库针对 GIS 所提供的关键功能和特性：

2.1 原生 GIS 数据库引擎和中间件

崖⼭数据库⽀持“原生 GIS 数据库引擎和中间件 + 关系型数据库”的模式，这意味着它不仅提供了传统的数据库功能，还集成了专⻔针对 GIS 应⽤的空间数据管理能⼒。

2.2 双形态空间能力

崖⼭数据库具备 GIS 引擎与 SDE（Spatial Database Engine）双形态空间能⼒，这使得它能够⽀持⽮量地图、激光云点、栅格、轨迹、遥感影像等多种空间数据类型。

2.3 空间索引

YashanDB 空间数据库实现了基于 R-tree 的空间索引能⼒，这有助于提⾼空间数据的查询效率和性能。空间索引的物理存储复⽤了崖⼭原有 B-tree 的存储组织，继承了并发分裂局部锁机制等优势。

2.4 全节点 MVCC 支持

崖⼭数据库的空间索引实现了全节点 MVCC（多版本并发控制），⽀持细粒度多版本管理和空值优化，确保了空间数据的⼀致性和并发访问的效率。

2.5 空间计算引擎优化

崖⼭数据库的空间计算引擎在性能上进⾏了优化，特别是在处理⼤规模空间数据和复杂查询时，性能表现优于商业和开源的空间计算引擎。

2.6 空间数据管理模型扩展

YashanDB 23.1 版本对地理空间数据管理模型进⾏了扩展，增加了⽮量数据、标准函数、空间索引等功能，使得数据库具备高性能地理空间⽮量数据管理能⼒。

2.7 适配 GIS 平台

崖⼭数据库积极与 GIS 平台进⾏合作，完成了与中地数码 MapGIS 和超图 SuperMapGIS 的适配验证，共同打造出全国产化解决⽅案。

2.8 应用案例

崖⼭空间数据库作为核⼼时空数字底座，已被应⽤于深圳⻰华区数字孪⽣城市等项⽬，展⽰了其在实际业务场景中的应⽤价值。

2.9 未来规划

崖⼭数据库在空间数据管理⽅⾯还在持续优化和拓展，未来的规划包括⽀持更⼤规模的空间应⽤、空间数据的分布式并⾏计算、时空数据冷热分离存储等⽅向。

3 崖山数据库（YashanDB）在空间索引方面的技术优势

崖⼭数据库（YashanDB）在空间索引⽅⾯的技术查询性能主要体现在以下⼏个⽅⾯：

3.1 基于 R-tree 的空间索引结构

崖⼭数据库采⽤了 R-tree 这种平衡树结构作为其空间索引的基础。R-tree 是⼀种专为空间数据设计的索引结构，它能够有效地组织和检索多维空间中的数据。通过将空间对象按照其边界框（BoundingBox）进⾏划分和层次化管理，R-tree 能够在查询时快速定位到相关的空间数据，从⽽提⾼查询效率。

3.2 外包框优化

在 R-tree 索引中，每个节点都有⼀个外包框，它包含了该节点下所有⼦节点的边界框。崖⼭数据库通过⾃适应算法优化了外包框的计算，对于较⼤的空间对象，系统能够提前计算其外包框，确保提取外包框的 I/O 消耗可控。这种优化减少了不必要的数据访问，提⾼了查询性能。

3.3 物理存储的复用

崖⼭数据库的空间索引在物理存储上复⽤了原有的 B-tree 存储组织，这意味着空间索引能够继承 Btree 在数据管理⽅⾯的优势，如并发分裂局部锁机制等。这种复⽤不仅提⾼了空间索引的效率，还减少了系统的复杂性和维护成本。

3.4 性能测试与优化

崖山数据库在性能测试⽅⾯进⾏了⼤量⼯作，特别是在处理⼤规模空间数据和复杂查询时。通过与商业和开源的空间计算引擎进⾏对⽐，崖⼭数据库展⽰了其在空间计算性能上的优势，这表明其空间索引的优化是有效的。

4 GIS 的 R-tree 性能测试对比

4.1 测试对象

本次测试的对象是 YashanDB、PostgreSQL 单机的 rtree 性能对⽐测试（表数据量、表数据相同、表结构⼀致，表上仅带 R-tree 索引）。测试环境使⽤统⼀参数规格的虚拟机， YashanDB 和 PostgreSQL 部署在同⼀台机器上。

4.2 测试场景

4.2.1 带索引的情况

性能场景⼀：YashanDB:

select count(OGR_FID) from GIS_OSM_ROADS_FREE_1 where ST_CoveredBy(YAS_GEOMETRY, st_geomfromtext('POLYGON((115.416827 39.442078,117.508251 39.442078,117.508251 41.058964, 115.416827 41.058964, 115.416827 39.442078))', 4326));

PostgreSQL:

select count(gid) from GIS_OSM_ROADS_FREE_1 where ST_CoveredBy (geom,st_geomfromtext('POLYGON((115.416827 39.442078,117.508251 39.442078, 117.50825141.058964, 115.416827 41.058964, 115.416827 39.442078))', 4326));

性能场景⼆：YashanDB:

select count(a.OGR_FID),count(c.OGR_FID) from GIS_OSM_ROADS_FREE_1 a,WORLD_LAKES c where ST_contains(c.YAS_GEOMETRY,a.YAS_GEOMETRY);

PostgreSQL:

select count(a.gid),count(c.gid) from GIS_OSM_ROADS_FREE_1 a, WORLD_LAKES cwhere ST_contains(c.geom,a.geom);

4.2.2 不带索引的情况，使⽤的性能场景⼆的语句

YashanDB:

select count(OGR_FID) from GIS_OSM_ROADS_FREE_1 where ST_CoveredBy(YAS_GEOMETRY, st_geomfromtext('POLYGON((115.416827 39.442078,117.508251 39.442078,117.508251 41.058964, 115.416827 41.058964, 115.416827 39.442078))', 4326));

PostgreSQL:

select count(gid) from GIS_OSM_ROADS_FREE_1 where ST_CoveredBy (geom,st_geomfromtext('POLYGON((115.416827 39.442078,117.508251 39.442078, 117.50825141.058964, 115.416827 41.058964, 115.416827 39.442078))', 4326));

4.2.3 创建索引

YashanDB:

create rtree index OSI_14506 on GIS_OSM_ROADS_FREE_1(YAS_GEOMETRY);

PostgreSQL:

create index index_GIS_OSM_ROADS_FREE_1 on GIS_OSM_ROADS_FREE_1 usingrtree (geom);

4.2.4 WORLD_COUNTRIES 的数据量加到 60 万+

YashanDB:

select count(OGR_FID) from WORLD_COUNTRIES where ST_Within (YAS_GEOMETRY,st_geomfromtext('POLYGON((-69.882232666015625 12.411109924316406, -69.94694519042968812.436665534973145, -70.059036254882812 12.540207862854004, -70.05966186523437512.627776145935059, -70.033195495605469 12.618331909179688, -69.93223571777343812.528055191040039, -69.896957397460938 12.480833053588867, -69.89140319824218812.472221374511719, -69.885559082031250 12.457777023315430, -69.87486267089843812.415276527404785, -69.882232666015625 12.411109924316406))', 4326));

PostgreSQL:

select count(gid) from WORLD_COUNTRIES where ST_Within (geom,st_geomfromtext('POLYGON((-69.882232666015625 12.411109924316406, -69.94694519042968812.436665534973145, -70.059036254882812 12.540207862854004, -70.05966186523437512.627776145935059, -70.033195495605469 12.618331909179688, -69.93223571777343812.528055191040039, -69.896957397460938 12.480833053588867, -69.89140319824218812.472221374511719, -69.885559082031250 12.457777023315430, -69.87486267089843812.415276527404785, -69.882232666015625 12.411109924316406))', 4326));

4.3 测试结果汇总

整体的测试数据优于 PostgreSQL，特别是创建 R-tree 索引的速度，个别场景⽐如数据来源于表，YashanDB 没有对表数据的缓存，相对 PostgreSQL 会慢⼀点。汇总数据，采⽤的是三次执⾏结果的平均值，采用四舍五入