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Exécution d'une requête spatiale sur une table énorme

Exécution d'une requête spatiale sur une table énorme


J'ai deux tables contenant la géométrie : 1 contenant de gros polygones (régions, srid=4326) et une autre contenant des polygones plus petits (pand, srid=28992, contenant ~9,9 millions de lignes)

En utilisant l'un des grands polygones, je veux trouver tous les plus petits polygones dans le plus grand polygone. En fin de compte, je veux que le jeu de résultats soit groupé par une colonne. Mais maintenant, je veux juste compter le nombre de lignes (= nombre d'objets dans la grande région)

Voici la requête que j'utilise en ce moment :

WITH regio AS ( SELECT ST_Transform(the_geom,28992) as the_geom FROM public.regions WHERE gid = 622 ) SELECT count(*) AS count FROM public.smaller AS p WHERE ST_Within ( p.geovlak, (SELECT the_geom FROM regio) )

Mais d'une manière ou d'une autre, cette requête prend âge compléter. Voici le plan de requête :

Agrégat (coût=3018553.41… 3018553.42 lignes=1 largeur=0) CTE regio -> Index Scan utilisant regions_prim_key_gid2 sur les régions (coût=0.28… 8.29 lignes=1 largeur=1458) Index Cond : (gid = 622) InitPlan 2 (retourne $1 ) -> CTE Scan on regio (coût=0.00… 0.02 rows=1 width=32) -> Seq Scan sur p plus petit (coût=0.00… 3010265.32 rows=3311910 width=0) Filtre : st_within(geovlak, $1)

Je ne suis pas un expert dans la lecture de ces plans de requêtes ; mais l'avant-dernière ligne indique qu'il y a ~ 3,3 lignes au lieu de ~ 9,9. Il y a donc déjà un filtrage en place. Mais
1 - de quel filtrage s'agit-il ? Et
2 - Je n'arrive pas à comprendre où réside le problème dans cette requête.

Lors du changement decompter(*)à un*etlimitele résultat à 10; la requête prend 99 secondes pour s'exécuter, ce n'est donc pas non plus assez rapide. Je peux comprendre que cela prend un certain temps, mais il fonctionne toujours :(

Index spatiaux :

CREATE INDEX small_geom_idx ON plus petit USING gist (geovlak);

La question est un doublon de celle ici, mais elle n'est peut-être pas si évidente, alors laissez-moi vous expliquer.

ST_Within est défini comme :

-- Inlines index magic CRÉER OU REMPLACER LA FONCTION ST_Within(geom1, geom2 geometry) RETURNS boolean AS 'SELECT $1 && $2 AND _ST_Contains($2,$1)' LANGUAGE 'sql' IMMUTABLE;

Comme vous pouvez le voir, la fonction utilise && et comme cet opérateur peut utiliser un index, c'est ce qui rend la fonction rapide si elle est en ligne. Votre fonction n'est pas intégrée, car parfois le planificateur de requêtes pense que cela n'en vaut pas la peine.

Réécrivez la requête afin qu'il n'y ait pas de sous-requête en tant qu'argument de fonction :

WITH regio AS ( SELECT ST_Transform(the_geom,28992) as the_geom FROM public.regions WHERE gid = 622 ) SELECT count(*) AS count FROM public.smaller AS p JOIN regio AS r ON ST_Within ( p.geovlak,r.the_geom)

Si le planificateur est toujours têtu, insérez la requête manuellement.


Le système de commandement d'urgence de la gestion urbaine

L'entreprise partenaire SuperMap développe le système de commandement d'urgence de gestion urbaine et d'attraction commerciale basé sur SuperMap 9D. Le système applique une table de sable de terrain 3D aux couleurs fidèles, des informations géographiques, une intégration de système et d'autres technologies de l'information pour exécuter des applications spéciales de surveillance terrestre, de planification, de trafic et de vidéo sur la table de sable physique et électronique sous forme d'intégration 2D et 3D et de grande visualisation de données. Il intègre la gestion des terres, la gestion de la planification, la gestion du trafic, la surveillance vidéo à distance, la gestion des urgences à distance et d'autres gestions de la sécurité publique dans les gestions urbaines avec des caractères de forte évolutivité, de convergence et de transitions en douceur à partir de différentes plates-formes.

Le système affichera l'état de l'utilisation des terres, l'aménagement du territoire, l'offre de terres, la réserve foncière, la propriété foncière, la ligne rouge de base des terres agricoles et les données d'urbanisme du service de planification urbaine et rurale de la ville sous forme d'intégration 2D et 3D et de visualisation de données volumineuses. dans le bureau du gouvernement de la ville. En cliquant sur le bloc de couleur du terrain et en le combinant avec la carte, il est possible de comprendre rapidement la situation des différents types de terrains dans la ville. De plus, il peut être combiné avec la table de sable physique sur site pour réaliser l'interaction de la table de sable physique et électronique via le système de commande vocale, le système de contrôle intégré et le terminal mobile. Cette combinaison virtuelle fournit des supports pour l'urbanisme, la construction, la gestion et la prise de décision spatiale. Il peut être largement utilisé dans l'attraction des investissements gouvernementaux et la gestion des urgences urbaines, par exemple, si les investisseurs souhaitent enquêter sur les lieux, ils peuvent utiliser des cartes 2D, des images cartographiques haute résolution et des cartes 3D en temps réel pour comprendre une série de situations, telles que la situation de réserve du terrain dans la ville et les aménagements environnants sur la plate-forme sans se rendre sur le site. Il aide à la sélection du site et à l'atterrissage du projet d'attraction d'investissement. En outre, la plate-forme peut être connectée à la plate-forme de gestion des données volumineuses et vidéo des transports de la ville pour comprendre clairement la situation du trafic autour de l'incident et la situation en temps réel sur le site, afin de fournir au directeur municipal une assistance de commande d'urgence dans la prise de décision. quand se produit l'urgence dans la ville.

(1) L'interface principale du système

L'interface principale affichera la carte globale de la division de la ville après la connexion.

(2) scènes d'images 3D, 2D et haute résolution

(3) Chargement de l'état d'utilisation des terres dans les applications terrestres spéciales sur des scènes 2D

(4) Chargement de l'aménagement du territoire dans une application spéciale au sol sur des images haute résolution et des scènes 3D

(5) Chargement de l'offre de terre dans l'application de terre spéciale sur des scènes 3D

(6) Chargement de la réservation de terrain dans une application de terrain spéciale sur des scènes 3D et des scènes d'images haute résolution

(7) Chargement de la ligne rouge des terres agricoles de base dans l'application spéciale des terres sur des scènes d'images haute résolution

(8) Chargement des urbanismes globaux en application foncière spéciale sur des scènes 3D et 2D


Variations dans le développement des paysages résidentiels périurbains : timing, localisation et forces motrices

L'expansion de l'utilisation des terres résidentielles, une composante importante de l'étalement urbain, a une variété de facteurs et d'implications environnementales. L'objectif de cet article est d'aborder le calendrier, l'emplacement et les mécanismes des différents types de développement résidentiel. À l'aide de données parcellaires et d'images aériennes prises entre 1950 et 2000 pour huit cantons du sud-est du Michigan, nous avons échantillonné et classé des polygones (854 au total) de quatre types résidentiels. Les caractéristiques socioéconomiques ont été recueillies à partir des données du recensement américain au niveau du canton et assignées à des polygones d'échantillonnage en fonction du canton dans lequel ils se trouvaient. Nous avons ensuite appliqué une analyse de survie pour atteindre l'objectif ci-dessus. Nous avons constaté que (1) les taux de développement variaient entre les types résidentiels au fil du temps et (2) l'évolution de ces types peut s'expliquer par différents facteurs. Différencier ces types résidentiels et leurs modèles variant dans le temps permet de mieux comprendre les effets environnementaux de l'expansion de l'utilisation des terres résidentielles dans les zones périurbaines.

Remarques

1. Notre définition opérationnelle des zones périurbaines, dans le contexte de plusieurs autres définitions (p. ex., Hammer, Stewart, Winkler, Radeloff et Voss 2004 Hammer, RB , Stewart, SI , Winkler, R. , Radeloff, VC et Voss, PR 2004. Caractérisation des modèles de densité résidentielle spatiale et temporelle à travers le Midwest américain, 1940-1990. Paysage et urbanisme, 69 : 183 – 199 . [Crossref], [Web of Science ®] , [Google Scholar] Theobald 2005 Theobald, D. 2005 . Modèles de paysage de croissance exurbaine aux États-Unis de 1980 à 2020 . Écologie et société, 10(1) : 32 [Crossref], [Web of Science ®] , [Google Scholar] Berube, Singer, Wilson et Frey 2006 Berube, A. , Singer, A. , Wilson, J.H. et Frey, W.H. 2006 . Trouver Exurbia: les communautés à croissance rapide de l'Amérique à la périphérie métropolitaine, série de recensement des villes vivantes, Washington, DC : Brookings Institution . [Google Scholar] ) sont des agglomérations à faible densité qui sont contiguës aux zones urbaines métropolitaines mais déconnectées des services d'égout et d'eau de la ville.

2. Les entretiens approfondis de Vigmostad (2003) avec 15 promoteurs immobiliers prospères du Michigan ont révélé que ces facteurs comprennent les prédictions de « où va la croissance », les situations financières, les caractéristiques physiques du site (par exemple, la pente), « où il y a est l'eau et les égouts,' 'district scolaire', 'où le client semble vouloir aller', les différences entre les municipalités, les 'conditions du sol' et 'les lois fiscales et le zonage.' Un développeur a mentionné sa préoccupation concernant la préservation du bassin versant et front de mer en examinant l'inventaire des caractéristiques naturelles du Michigan, et d'autres ont mentionné certaines préoccupations éthiques et religieuses telles que « walk our talk » et « la réputation est extrêmement importante » (Vigmostad 2003 Vigmostad, KE 2003 . Perspectives des promoteurs immobiliers du Michigan sur le développement, la durabilité et la nature : une autoethnographie, doctorat non publié. thèse, Michigan State University, Department of Resource Development . [Google Scholar]).

3. Pour une description plus facile, nous nous référons à 1960, 1970, … et 2000 sans souligner ±2 ans ou le fait qu'il s'agit d'années approximatives.

4. Les temps de survie sont utilisés comme variable de réponse dans la procédure SAS lifereg, et les coefficients ainsi obtenus doivent être inversés en signes si on les interprète comme des coefficients de risques (Allison 1995 Allison, P.D. 1995 . Analyse de survie à l'aide de SAS® : un guide pratique, Cary, Caroline du Nord : SAS Institute Inc . [Google Scholar] , p. 68-70).

5. Ces interactions comprennent (1) des termes entre chaque variable indépendante potentielle (tableau 2) et décennie pour capturer tout effet dynamique associé à ces variables et (2) des termes entre la densité de population et chacune des trois variables socio-économiques pour contrôler les effets simplement causés. par une demande foncière modifiée (densité de population comme proxy).