PostGIS教程学习十九：基于索引的聚簇

最新推荐文章于 2025-04-27 13:28:59 发布
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分类专栏： postgis 文章标签： 学习 postgresql 空间计算 数据库
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PostGIS教程学习十九：基于索引的聚簇

数据库只能以从磁盘获取信息的速度检索信息。小型数据库将完全位于于RAM缓存（内存），并摆脱物理磁盘访问速度慢的限制。但是对于大型数据库，对物理磁盘的访问将限制数据库的信息检索速度。

数据是偶尔写入磁盘的，因此存储在磁盘上的有序数据与应用程序访问或组织该数据的方式之间不需要存在任何关联。
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加速数据访问的一种方法是确保可能在同一结果集中一起被检索的记录位于硬盘上的相近物理位置。这就是所谓的"聚簇（clustering）"。

要使用正确的聚簇方案可能很棘手，但可以遵循一条通用性规则：索引定义了数据的自然排序方案，该方案类似于检索数据的访问模式。
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正因为如此，在某些情况下，以与索引相同的顺序对磁盘上的数据进行排序可以加速数据访问速度。

文章目录

一、基于R-Tree的聚簇

空间数据倾向于在客户端的窗口中访问：想想Web应用程序或桌面应用程序中的地图窗口。窗口中的所有数据都具有相近的位置信息（否则它们将不在相同的窗口中！）。

因此，基于空间索引的聚簇对于将通过空间查询访问的空间数据是有意义的：相似的事物往往具有相似的位置（地理学第一定律&#x

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CG_Hadoop：基于MapReduce的计算几何
探索地理之源 分享GIS价值
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摘要：Hadoop使用了MapReduce编程范式，目前已经被公认为是分布式环境中分析大数据的标准框架。然而，它并不能很好的应用于大规模的计算几何处理。本文介绍的CG_Hadoop是一套可伸缩的和高效的MapReduce算法，用于处理各种基本计算几何问题，例如多边形合并、skyline（轮廓线）、convex hull(凸包)、farthest pair(最远相对)以及最近相对等，这些都是其它几何算法的基础。对于每一个计算几何操作，CG_Hadoop有两个版本，一个基于Apache Hadoop系统，一个基
高性能mysql笔记—索引篇
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PostGIS教程二十：索引集群_postgis_PostGIS索引集群_
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以索引相同的顺序对磁盘上的数据进行排序可以加速数据访问速度。
postgreSql使用postgis实现空间聚簇
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【代码】postgreSql使用postgis实现空间聚簇。
Java中的R树实现：多维空间数据索引
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R树的节点类是整个R树结构的基础，它定义了节点存储的数据项和子节点的结构。一个典型的R树节点类会包含以下核心属性：entries：一个数组或列表，存储节点中的条目，每个条目可以是一个包含最小边界矩形（MBR）和指向子节点或数据记录的指针的元组。isLeaf：一个布尔值，用于标识当前节点是否为叶节点。叶节点直接包含数据记录，而非叶节点包含子节点的引用。代码块展示了一个简化的R树节点类的定义：超立方体类的构造通常需要定义其几何维度和边界属性。
空间聚簇 postgis+postgrel
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08-08 257
空间聚簇 postgis+postgrel。
PostGIS--空间聚合的使用案例
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01-02 1684
以PostGIS2.4版本说明，当前PostGIS已经提供了4种空间聚类的方法，列表如下： ST_ClusterDBSCAN ST_ClusterIntersecting ST_ClusterKMeans ST_ClusterWithin 本文简单用图形化的方式简述一下这几种方法如何使用。 一 ST_Cl...
PostGIS教程十：空间索引
挣钱花388的博客
08-12 983
虽然这对于高度事务性的数据库是必不可少的功能，但在添加索引或大容量数据之后等待自动清理运行是不明智的，如果执行大批量更新，则应该手动运行VACUUM命令。为了弄清楚要处理的数据的大概内容（读取表的一小部分信息，而不是读取表的大部分信息），PostgreSQL保存每个索引列中数据分布的。的思想，就像显微镜一样有粗粒度的调整和细粒度的调整。命令要求PostgreSQL回收表页面中因记录的更新或删除而留下的任何未使用的空间。的情况下，对要素的任何搜索都需要对数据库中的每条记录进行"顺序扫描"。
如何创建高性能的索引
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01-08 2881
如何创建高性能的索引 EXPLAIN 类型分析 explain 指令可以帮助我们查看查询优化器 处理 执行计划 的一些细节信息 语法: explain + 执行计划 假如我们有这样的两张表(分类表和商品表),我们将结合explain 字段进行说明: #分类 CREATE TABLE category ( id int primary key auto_increment, name varchar(50) not null, c_desc varchar(200), create_time
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[【空间数据的事件处理】：与PostGIS事件触发器集成的django.contrib.gis.db.models](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/743d96aabcb621c85f158647c9049136.png) # 1. 空间数据与事件处理基础 ## 1.1 空间...
PostGis部分时空索引函数
这就是快乐嘛
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转换函数 #1.合并geom：ST_Union(geometry) #2.geom转WKT： ST_AsText(geometry) #3.WKT转geom：ST_GeomFromText(text,4326) #4.获取点对象x、y坐标值：st_x(geometry)、st_y(geometry) #5.获取线/面对象四角点坐标：st_xmin(geometry)、st_ymin(geom)、st_xmax(geometry)、st_ymax(geometry) #6.计算两点之间距离：st_dista.
geohash vs PostGIS
weixin_33881050的博客
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PG+POSTGIS地图空间位置网格聚合算法
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Postgresql - Cluster
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01-02 3918
CLUSTER — cluster a table according to an index 根据索引对表进行聚类   cluster指示postgresql根据index_name指定的索引对table_name指定的表进行集群。表上必须已经有索引。 当表被cluster时，它将根据索引信息进行物理重新排序。cluster是一次性操作：当表随后被更新时，更新不会被cluster。也就是...
空间数据索引 RTree 完全解析及 Java 实现
u011250186的博客
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最近在看空间数据索引的一些算法，感觉这哥们写的非常棒，特地转载过来。 第一部分 空间数据的背景介绍 空间数据的建模 基于实体的模型（基于对象）Entity-based models (or object based) 0-dimensional objects: 一般使用点 point 来表示那些对于不需要使用到形状信息的实体。 1-dimensional objects or ...
postGIS基本使用（二）
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1.查询 select * from d_mlp t limit 20; select ST_AsText(geom) from d_mlp t limit 20; # 每一条记录都有一个srid select st_srid(geom) from d_mlp; select 'srid=4;point(0 0)'::geometry; select * from geog...
java rtree_空间数据索引RTree完全解析及Java实现
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第一部分 空间数据的背景介绍空间数据的建模基于实体的模型(基于对象)Entity-based models (or object based)0-dimensional objects: 一般使用点point来表示那些对于不需要使用到形状信息的实体。1-dimensional objects or linear objects: 用于表示一些路网的边，一般用于表示道路road。 (polylin...
地图数据算法
neu2006zl的博客
05-24 1759
地图数据开发难免和gis算法打交道，我分类总结了地图数据常用的算法。
空间索引介绍
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空间索引的实现方式：Rtree 和其变种树 GIST-Tree、quad-tree(四叉树)、bin(网格索引)所有的空间索引都是先插入数据，把数据在内部数据结构进行划分，然后才能进行 query。这里介绍 boost 的开源 R-tree 库。
聚类 地图
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<think>好的，用户想在地图上实现聚类功能，询问相关的算法或工具。我需要结合已有的引用资料和常见的地理数据聚类方法来解决这个问题。 首先，地图数据通常是空间数据，包含经纬度坐标。常见的空间聚类算法有DBSCAN、K-Means、层次聚类等。根据引用[4]，DBSCAN是基于密度的算法，适合处理噪声和不同形状的簇，可能适合地图上的不规则分布点。比如，城市中的热点区域可能密度较高，而偏远地区点较少，DBSCAN能自动识别这些密集区域并排除噪声。 引用[3]提到K-Means和层次聚类，但K-Means需要预先指定簇的数量，这对于地图数据可能不适用，因为用户可能不知道有多少个聚集区域。层次聚类可以生成树状图，但计算量较大，适合小规模数据。 另外，SOM算法（引用[1]）虽然用于高维数据，但地图数据是二维的，可能不太适用，不过如果有其他属性特征结合空间坐标，可以考虑。 工具方面，前端常用的有Leaflet的插件，比如Leaflet.markercluster，适合在浏览器中实时聚合大量标记。后端处理可以用Python的scikit-learn库实现DBSCAN或K-Means，或者使用PostGIS的空间聚类函数，如ST_ClusterDBSCAN。 还需要考虑数据规模，如果是大规模数据，可能需要分布式处理，如Spark MLlib中的聚类算法。如果用户需要实时可视化，结合前端工具更合适。 总结下来，推荐的算法主要是DBSCAN和基于网格的方法，工具则根据应用场景选择前端库或后端处理库。同时，需要提到参数调优和性能优化，比如DBSCAN的eps和min_samples设置。</think>### 地图数据聚类算法与工具推荐 #### 1. **核心算法选择** 地图数据通常包含空间坐标（如经纬度），适合采用**空间聚类算法**。以下是几种适用算法及其特点： - **DBSCAN（基于密度的聚类）** - **适用场景**：处理噪声数据、发现任意形状的簇（如城市热点区域）[^4]。 - **优势**：无需预设簇数量，自动识别高密度区域。 - **参数**：需调整邻域半径（$eps$）和最小样本数（$min\_samples$）。 - **公式示例**： $$ \text{核心点条件：} N_{eps}(p) \geq min\_samples $$ 其中 $N_{eps}(p)$ 表示点 $p$ 邻域内的样本数。 - **K-Means（划分式聚类）** - **适用场景**：已知大致簇数量且数据呈球形分布（如固定区域的交通站点）[^2]。 - **缺点**：需预先指定 $k$ 值，对噪声敏感。 - **层次聚类** - **适用场景**：小规模数据，需可视化聚类过程（如行政区划层级聚合）[^3]。 - **缺点**：时间复杂度高（$O(n^2)$）。 - **Grid-Based Clustering（基于网格的聚类）** - **适用场景**：快速处理大规模地理数据（如地图瓦片统计）。 - **方法**：将地图划分为网格单元，统计单元内点的密度。 #### 2. **工具与库推荐** 根据开发环境和需求选择工具： - **前端工具（实时可视化）** - **Leaflet.markercluster**：基于 Leaflet 的标记聚合插件，支持动态聚类[^3]。 - **Deck.gl**：支持 WebGL 加速的大规模点数据渲染，内置网格聚类和热力图功能。 - **后端处理（Python 生态）** - **scikit-learn**：提供 DBSCAN、K-Means 等算法实现。 ```python from sklearn.cluster import DBSCAN coords = [[lat1, lon1], [lat2, lon2], ...] # 输入经纬度列表 clustering = DBSCAN(eps=0.01, min_samples=5).fit(coords) ``` - **GeoPandas**：结合空间索引加速邻域查询。 - **空间数据库（PostGIS）** - 使用 `ST_ClusterDBSCAN` 函数直接在数据库层实现聚类： ```sql SELECT ST_ClusterDBSCAN(geom, eps := 0.01, minpoints := 5) OVER() AS cluster_id, geom FROM points_table; ``` - **大数据场景（分布式计算）** - **Apache Spark（MLlib）**：支持分布式 K-Means 和 DBSCAN（需第三方扩展）。 #### 3. **参数调优与性能优化** - **DBSCAN 参数**： - $eps$：根据地图比例尺调整（例如 0.01 度 ≈ 1.1 公里）。 - $min\_samples$：根据噪声容忍度设定（通常 3-5）。 - **K-Means 的 $k$ 值**：可通过肘部法（Elbow Method）或轮廓系数（Silhouette Score）选择。 - **性能优化**： - 使用 R-Tree 或 Quad-Tree 索引加速邻域搜索。 - 对经纬度进行标准化（如转换为平面坐标）。 #### 4. **应用案例** - **交通热力图**：使用 DBSCAN 识别城市拥堵区域[^4]。 - **POI 分类**：结合 K-Means 将地图上的商铺按密度分组。 - **实时地图渲染**：通过 Leaflet.markercluster 动态聚合百万级标记点[^3]。 ---
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