创建时空索引

可以在创建时空数据表时添加二级索引,也可以在创建时空数据表之后添加二级索引。添加后支持增加和删除时空二级索引,不支持修改时空二级索引。创建时空主键索引 时空编码作为主键索引的组成部分,此时主键索引为时空主键索引。创建时空...

时空索引介绍

时空索引介绍 Lindorm Ganos扩展了 云原生多模数据库 Lindorm 原有的主键索引和二级索引能力来提高时空查询速度。在创建主键索引或二级索引时,通过加入 Z-ORDER 索引函数来为空间列(Geometry类型的列)或者空间和时间组合列(Geometry...

CREATE INDEX

本文介绍创建时空索引的语法。语法 create_index_statement:=CREATE INDEX[index_name]ON table_name '(' index_identifier ')'[INCLUDE include_identifier][ASYNC][index_options]index_identifier:=column_name[desc][',' index_...

时空内存索引

时空内存索引能够在进行流表JOIN操作时显著提升针对时空数据的查询效率。在使用Lindorm流引擎处理计算任务时,您可以在连接器(Connector)中设置相关参数的值,选择是否构建时空内存索引。本文介绍时空内存索引的使用限制及使用方法。使用...

使用Simple存储策略

本文介绍时空数据库Ganos中如何使用Simple存储策略。背景信息 时空数据具有个体大、总量大的特点,Ganos中的栅格、轨迹、点云等数据类型往往需要采用专业的压缩算法压缩后再存入数据库表中,而当前数据库提供的存储策略只支持固定简单的...

使用Simple存储策略

本文介绍时空数据库Ganos中如何使用Simple存储策略。背景信息 时空数据具有个体大、总量大的特点,Ganos中的栅格、轨迹、点云等数据类型往往需要采用专业的压缩算法压缩后再存入数据库表中,而当前数据库提供的存储策略只支持固定简单的...

基本概念

Elasticsearch与关系型数据库的映射关系如下表所示:Elasticsearch 关系型数据库 索引(index)数据库Database)文档类型(type)表(Table)文档(document)一行数据(Row)字段(field)一列数据(Column)映射(mapping)数据库的...

减灾与应急时空解决方案与案例

底层采用云原生数据库 PolarDB PostgreSQL版(兼容Oracle)+Ganos时空数据库引擎形成坚实底座,中间层采用GeoServer进行空间数据服务发布。支持直接导入面向对象存储OSS上存储的各类栅格数据,导入时会自动读取栅格数据中的元数据信息,并...

性能测试

以时空轨迹数据为7.6 GB为例,写入耗时的测试结果如下:数据库 写入耗时 云原生多模数据库 Lindorm Ganos引擎 7分钟 开源GeoMesa(HBase)13分钟 云数据库MongoDB分片集群 34分钟 创建时空索引后的时空数据存储空间占用情况 创建时空主键...

时空服务介绍

时空主键索引 时空主键索引可以加快时空数据查询的速度,查询条件中支持空间范围或者包含空间范围和时间范围。空间范围查询:CREATE TABLE gtest(id INT,g GEOMETRY(POINT),name VARCHAR,PRIMARY KEY(Z-ORDER(g),id));空间范围和时间范围...

元数据数据字典

COLLATION_NAME:列collation名 COLUMN_TYPE:列类型(包含精度)COLUMN_KEY:列索引信息 EXTRA:列额外信息 PRIVILEGES:列权限信息 COLUMN_COMMENT:列注释 GENERATION_EXPRESSION:生成列 STATISTICS STATISTICS表提供关于数据库索引的...

Trajectory最佳实践

采用合理的分区表 随着使用时间的增加,数据库中的轨迹数据量也不断增加,导致数据库索引变大,查询变慢。您可考虑采用分区表的模式降低单表数据量。使用分区表请参见PostgreSQL文档中 分区表 相关章节。减少使用字符串类型属性 轨迹属性中...

方案选择

查询数据:仅将需要检索的字段存入Elasticsearch(基于Lucene分布式索引数据库),借助于Elasticsearch的索引能力,提供可以应付维度膨胀的订单数据,然后必要时反查MySQL获取订单完整信息。该方案应付了数据维度膨胀带来的困扰,但是随着...

Trajectory最佳实践

采用合理的分区表 随着使用时间的增加,数据库中的轨迹数据量也不断增加,导致数据库索引变大,查询变慢。您可考虑采用分区表的模式降低单表数据量。使用分区表请参见PolarDB文档中 分区表使用。减少使用字符串类型属性 轨迹属性中如有大量...

Trajectory最佳实践

采用合理的分区表 随着使用时间的增加,数据库中的轨迹数据量也不断增加,导致数据库索引变大,查询变慢。您可考虑采用分区表的模式降低单表数据量。使用分区表请参见PolarDB文档中 分区表使用。减少使用字符串类型属性 轨迹属性中如有大量...

Trajectory最佳实践

采用合理的分区表 随着使用时间的增加,数据库中的轨迹数据量也不断增加,导致数据库索引变大,查询变慢。您可考虑采用分区表的模式降低单表数据量。使用分区表请参见PostgreSQL文档中 分区表 相关章节。减少使用字符串类型属性 轨迹属性中...

基本概念

轨迹存储模型 移动对象采集的时空数据点在数据库中存储时,基本采用以下三种模型 点模型:定义点模型各属性字段,每个点为一条记录。轨迹线模型:整条轨迹为一条记录。轨迹分段线模型:整条轨迹切分成多段,每个轨迹段为一条记录。其中,...

列存索引如何实现高效数据过滤

Nullable列优化 由于Null值处理逻辑比较特殊,数据库索引一般针对Null值的列支持不太好。不同数据库对Nullable列的处理不尽相同。PolarDB IMCI针对Nullable列进行了优化,使得Null值对查询的性能影响大大减少。在PolarDB的用户使用场景中,...

删除时空对象

一般情况下,轨迹数据都是以“追加”的方式写入到数据库中的。但在一些场景中,也会有删除时空对象的需求,HBase Ganos支持按时间段、按时空范围、按时空对象ID三种删除方式。根据时间段删除 HBase Ganos支持使用HBase TTL技术来删除过期的...

删除时空对象

一般情况下,轨迹数据都是以“追加”的方式写入到数据库中的。但在一些场景中,也会有删除时空对象的需求,Lindorm Ganos支持按时间段、按时空范围、按时空对象ID三种删除方式。Lindorm Ganos支持使用HBase TTL技术来删除过期的数据,目前...

开启时空两阶段查询优化

Ganos在时空索引框架基础上进行的深度优化,可减少时空查询中额外的数据I/O及计算开销。...在数据库session中开启或关闭查询优化的命令如下:开启 set polar_enable_gist_refine=true;关闭 set polar_enable_gist_refine=false;

时空查询的性能调优

同时,使用Sharding可以在写入数据时将空间或时空相邻的数据写入到索引表的不同位置,进而写入到数据库物理存储的不同分片中。您可以通过 Z-ORDER 索引函数,为数据类型为点(Point)的列创建时空索引,并指定索引分片(Shard)的数量 ...

功能特性

SLS增量导入 TSDB全量迁移至时序引擎 时间序列数据库(Time Series Database,简称TSDB)全量迁移至Lindorm时序引擎。TSDB全量迁移至时序引擎 导入MongoDB数据 通过DataWorks将MongoDB的离线数据迁移至Lindorm宽表。导入MongoDB数据 通用...

开启时空两阶段查询优化

Ganos在时空索引框架基础上进行的深度优化,可减少时空查询中额外的数据I/O及计算开销。...在数据库session中开启或关闭查询优化的命令如下:开启 SET rds_enable_gist_refine=true;关闭 SET rds_enable_gist_refine=false;

Profile性能诊断及优化案例

Bitmap索引 Bloom filter索引 优化数据倾斜 单表物化视图 确认Join左右表Plan是否合理 确认JoinRuntimeFilter是否生效 Colocate Join 确认分桶或分区裁剪是否生效 Bitmap索引 Bitmap索引是一种使用bitmap的特殊数据库索引。bitmap即为一个...

功能简介

时空轨迹:移动对象数据库中记录对象连续位置变化信息的数据模型(详见轨迹存储模型 基本概念),移动对象数据库时空轨迹数据提供基本操作、查询和分析功能支持。针对移动对象时空轨迹(以下简称轨迹)数据,Lindorm Ganos提供以下核心...

快速入门

操作流程 从创建时空数据表到根据时空范围查询轨迹,您需要完成以下操作:创建时空数据表并写入数据 创建时空索引提高查询效率 查询指定时空范围的轨迹点数据 创建时空数据表并写入数据 通过Lindorm-cli连接宽表引擎并写入数据 连接Lindorm...

轨迹服务

解决方案 时空数据的在线查询与低成本存储 Lindorm Ganos时空数据类型为Lindorm宽表引擎的原生数据类型,因此您可以直接使用Lindorm宽表引擎的SQL语法进行在线时空范围查询和在线周边查询。Lindorm Ganos时空引擎提供高性能的时空在线查询...

基本概念

该系统兼容开源GeoMesa、GeoServer等生态,内置了高效的时空索引算法、空间拓扑几何算法等,结合 云原生多模数据库 Lindorm 宽表引擎强大的分布式存储能力以及DAL Spark分析平台,可以广泛应用于空间或时空存储、查询、分析和数据挖掘场景...

基本概念

如点、线、面状要素 在矢量数据基础上结合时间属性,组成的时空数据(或时空轨迹数据)针对时空几何对象的相关操作,如时空关系判断 时空索引 Lindorm Ganos能够提供优异的查询性能,其背后的机制在于为时空数据建立了高效的时空索引。...

基本概念

时空索引 DLA Ganos能够提供优异的查询性能,其背后的机制在于在底层NoSQL数据库中基于空间填充曲线(Space Filling Curve)模型为时空数据建立了高效的时空索引。例如在Lindorm(HBase)中,时空索引以Rowkey形式存在,详情请参见 创建...

时空大对象特征签名

时空大对象特征签名是Ganos针对时空大对象存储优化的手段,它可以将时空大对象的元数据信息存储在数据库行内,将对象实体信息存储在行外,从而减少时空索引创建、Spatial Join查询等场景的I/O开销,提升处理性能。设置GUC开关 您可以在连接...

基本概念

时空索引 HBase Ganos能够提供优异的查询性能,其背后的机制在于为时空数据建立了高效的时空索引。在HBase Ganos中,时空索引以HBase的Rowkey形式存在,请参考 创建索引表。时空关系 时空关系是指两个时空几何对象之间的时间和空间的相对...

时空大对象特征签名

时空大对象特征签名是Ganos针对时空大对象存储优化的手段,它可以将时空大对象的元数据信息存储在数据库行内,将对象实体信息存储在行外,从而减少时空索引创建、Spatial Join查询等场景的I/O开销,提升处理性能。设置GUC开关 您可以在连接...

简介

系统兼容开源GeoMesa、GeoServer等生态,内置了高效的时空索引算法、空间拓扑几何算法、遥感影像处理算法等,结合云数据库HBase强大的分布式存储能力以及Spark分析平台能力,广泛应用于空间、时空、遥感大数据存储、查询、分析与数据挖掘...

CREATE INDEX

Z-ORDER函数:对一个或多个时空数据类型列创建时空二级索引。语法如下:Z-ORDER '(' column_identifier(',' column_identifer)*')' column_identifer 的数据类型必须为时空数据类型。关于时空索引的详细介绍,请参见 时空索引。​ CAST函数...

创建索引

HBase Ganos API通过索引表来存储和查询数据。用户通过调用DataStore的createSchema(SimpleFeatureType)方法来创建索引。SimpleFeatureType定义Ganos中SimpleFeature的模式,由一系列常见的属性组成。HBase Ganos支持所有标准GeoTools属性...

查询计划和查询重规划

升级数据库小版本和大版本的方法,请参见 升级数据库小版本 和 升级数据库大版本。如果上述方法都没有产生效果,您可以 提交工单 联系技术支持协助解决。相关文档 Query Plans cursor.hint()planCacheSetFilter planCacheClearFilters

创建和删除索引

HBase Ganos会根据GeoJson格式所描述的数据类型自动创建不同的索引表,包括属性索引表、时空索引表等。创建索引语法如下:配置参数 说明 URL/index/:alias/:index 方法 POST URL参数 alias=[alphanumeric]表示ds名称。index=[alphanumeric]...

配置流引擎的宽表连接器

数据缓存过期之后,执行下一次查询时会重建时空索引。geomHint 无 否 指定的时空Lookup Join查询,格式为<columnName>:,例如 fence:st_contains。在执行Lookup Join查询时,Join条件中的时空等式将被替换为指定的时空查询。例如,fence=ST...
共有200条 < 1 2 3 4 ... 200 >
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