目前隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的廣泛應(yīng)用，90%以上的數(shù)據(jù)是和時(shí)間+空間相關(guān)的，而越來越多的數(shù)據(jù)應(yīng)用場景與時(shí)間和空間信息密不可分。時(shí)間+空間維度的數(shù)據(jù)（我們稱之為時(shí)空數(shù)據(jù)）是一種高維數(shù)據(jù)，需要更為高效的數(shù)據(jù)處理方式來處理，而普通的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫更適合于存儲(chǔ)數(shù)值和字符類型數(shù)據(jù)，也缺少相關(guān)的時(shí)空算子。在實(shí)際應(yīng)用場景上例如傳感器網(wǎng)絡(luò)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、射頻識(shí)別、全球定位系統(tǒng)等設(shè)備時(shí)刻輸出時(shí)間和空間數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量增長非常迅速，這對(duì)存儲(chǔ)和管理時(shí)空數(shù)據(jù)帶來了挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫很難應(yīng)對(duì)以上場景。阿里云時(shí)空數(shù)據(jù)庫能夠存儲(chǔ)、管理包括時(shí)間序列以及空間地理位置相關(guān)的數(shù)據(jù)，時(shí)空數(shù)據(jù)庫具有時(shí)空數(shù)據(jù)模型、時(shí)空索引和時(shí)空算子，完全兼容SQL及SQL/MM標(biāo)準(zhǔn)，支持時(shí)空數(shù)據(jù)同業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)一體化存儲(chǔ)、無縫銜接，易于集成使用。

　　近日，阿里云時(shí)空數(shù)據(jù)庫正式開始免費(fèi)公測，公測期間我們提供了2core4g+100G云盤的版本供客戶免費(fèi)試用。

　　產(chǎn)品使用手冊(cè)：

　　https://help.aliyun.com/document_detail/116088.html

　　公測免費(fèi)試用頁面：

　　https://common-buy.aliyun.com/?commodityCode=hitsdb_spatialpre#/buy

　　產(chǎn)品優(yōu)勢

　　易用（標(biāo)準(zhǔn)SQL接口）

　　SQL是目前最通用的數(shù)據(jù)庫訪問語言，時(shí)空數(shù)據(jù)庫基于標(biāo)準(zhǔn)PostgreSQL，支持JDBC/ODBC驅(qū)動(dòng)訪問。時(shí)空數(shù)據(jù)同其它業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)一體化處理，兼容OGC空間計(jì)算函數(shù)；支持符合OGC規(guī)范的WKT和WKB格式數(shù)據(jù)輸入和輸出。

　　寫入性能強(qiáng)勁

　　時(shí)空數(shù)據(jù)，插入是一個(gè)強(qiáng)需求，往往有大量設(shè)備上報(bào)軌跡、指標(biāo)數(shù)據(jù)，因此對(duì)插入性能要求較高。阿里云時(shí)空數(shù)據(jù)庫，單機(jī)不同規(guī)格下可以支持到數(shù)萬到數(shù)十萬的TPS寫入。

　　高效分析能力

　　時(shí)空數(shù)據(jù)，除單條的查詢、POI查詢，更多的是其他的分析類需求。這對(duì)時(shí)空數(shù)據(jù)庫的分析能力也是一個(gè)挑戰(zhàn)。阿里云時(shí)空支持查詢條件自動(dòng)選擇分區(qū)，高效空間索引，并行的聚合操作等提升分析性能。

　　自動(dòng)擴(kuò)展分區(qū)

　　業(yè)務(wù)對(duì)時(shí)空數(shù)據(jù)查詢，往往都會(huì)對(duì)時(shí)間區(qū)間進(jìn)行過濾，因此時(shí)空數(shù)據(jù)通常在分區(qū)時(shí)，會(huì)有一個(gè)時(shí)間或空間分區(qū)的概念。時(shí)空數(shù)據(jù)庫支持自動(dòng)擴(kuò)展分區(qū)，減少用戶的管理量，不需要人為的干預(yù)自動(dòng)擴(kuò)展分區(qū)。

　　功能豐富

　　具有豐富的時(shí)間和空間處理查詢函數(shù)；支持點(diǎn)（POINT）、線（LINESTRING）、多邊形（POLYGON）、多點(diǎn)（MULTIPOINT）、多線（MULTILINESTRING）、多多邊形（MULTIPOLYGON）和幾何對(duì)象集（GEOMETRYCOLLECTION）等幾何類型存儲(chǔ)。

　　自動(dòng)保留策略

　　根據(jù)用戶配置，自動(dòng)刪除過舊數(shù)據(jù)，極大降低用戶使用成本，減少用戶管理工作。

　　自動(dòng)Failover

　　阿里云時(shí)空數(shù)據(jù)庫提供全自動(dòng)Failover機(jī)制，一旦所在硬件發(fā)生不可恢復(fù)的故障，會(huì)在非常短的時(shí)間內(nèi)使用其他硬件替換故障硬件。這樣可以減少因?yàn)椴豢煽毓收弦l(fā)的服務(wù)中斷時(shí)間。該Failover是全自動(dòng)的，無需人工干預(yù)，用戶也無需擔(dān)心服務(wù)由于硬件故障造成的長時(shí)間不可用。

　　高可靠

　　時(shí)空數(shù)據(jù)庫是一種高性能時(shí)空數(shù)據(jù)庫，底層存儲(chǔ)建立在阿里云高效云盤基礎(chǔ)之上，高效云盤提供99.9999999%數(shù)據(jù)高可靠保障。可以保障時(shí)空數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)一旦寫入，基本不會(huì)丟失。

　　生態(tài)

　　阿里云時(shí)空數(shù)據(jù)庫在生態(tài)上非常易于同多種主流產(chǎn)品集成，比如地圖引擎（如GeoServer和MapServer）、地圖編輯系統(tǒng)（如QGIS和ArcGIS for Desktop）、數(shù)據(jù)分析與可視化產(chǎn)品（如Grafana、Zeppelin和Jupyter）、大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)（Spark），滿足模塊化集成需求，為時(shí)空數(shù)據(jù)管理提供有力支撐。

　　數(shù)據(jù)寫入&查詢

　　時(shí)空數(shù)據(jù)庫寫入和查詢非常便利，讀寫采用標(biāo)準(zhǔn)SQL，用戶可以通過JDBC/ODBC驅(qū)動(dòng)操作數(shù)據(jù)庫，進(jìn)行讀寫操作。

　　用戶也可以通過psql交互式終端向時(shí)空數(shù)據(jù)庫寫入數(shù)據(jù)，下面是幾個(gè)簡單的例子：

　　關(guān)于時(shí)空數(shù)據(jù)庫的具體用法，可以參考阿里云時(shí)空數(shù)據(jù)庫文檔：開發(fā)指南

　　https://help.aliyun.com/document_detail/115574.html

　　場景

　　1.地圖服務(wù)

　　地圖服務(wù)是一種非常廣泛的應(yīng)用，便于各類業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)空間化、空間分析和可視化。這個(gè)場景介紹如何使用時(shí)空數(shù)據(jù)庫搭建地圖服務(wù)，并給出架構(gòu)參考。

　　時(shí)空數(shù)據(jù)庫作為存儲(chǔ)空間數(shù)據(jù)（如車輛定位數(shù)據(jù)）與空間查詢引擎，提供后端支持。GeoServer（GeoServer是一款知名的開源地圖服務(wù)引擎，支持OGC WFS、WMS、WPS等協(xié)議，易于部署，有大量的用戶）作為地圖服務(wù)引擎用于空間數(shù)據(jù)渲染和地圖發(fā)布，前端客戶端采用Leaflet或openlayers框架，同時(shí)支持PC/Android/iOS多種類型終端。地圖發(fā)布的主要流程包括三步：第一步在時(shí)空數(shù)據(jù)庫中導(dǎo)入業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)后；第二步通過GeoServer關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)庫；第三步選擇需要發(fā)布的圖層，并對(duì)圖層設(shè)定相應(yīng)對(duì)式樣。

　　2.人員監(jiān)護(hù)

　　人員監(jiān)護(hù)應(yīng)用適用對(duì)兒童和老人監(jiān)護(hù)，方便實(shí)時(shí)查看活動(dòng)軌跡、健康指標(biāo)（體溫、血壓、心跳等）；并設(shè)定電子圍欄（特定區(qū)域，比如學(xué)校、小區(qū)、公園等），當(dāng)活動(dòng)人員離開特定區(qū)域時(shí)觸發(fā)告警信息。

　　時(shí)空數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)時(shí)空和指標(biāo)數(shù)據(jù)，并提供空間查詢功能，提供后端支持。GeoServer作為地圖服務(wù)引擎用于空間數(shù)據(jù)渲染和地圖發(fā)布，前端客戶端采用Leaflet或openlayers框架。電子圍欄服務(wù)用于判斷移動(dòng)目標(biāo)同電子圍欄的空間關(guān)系，并觸發(fā)告警信息。

　　3.車輛監(jiān)控

　　車輛監(jiān)控應(yīng)用適用于查看車輛當(dāng)前和歷史軌跡，對(duì)車輛的行駛區(qū)域做限定，當(dāng)脫離特定路線后能夠報(bào)警；并對(duì)車輛傳感器獲取一些參數(shù)（比如車速、胎壓、電池電壓等）做實(shí)時(shí)監(jiān)測。

　　時(shí)空數(shù)據(jù)庫作為存儲(chǔ)軌跡及監(jiān)測指標(biāo)，提供空間及指標(biāo)查詢功能，提供后端支持。GeoServer作為地圖服務(wù)引擎用于空間數(shù)據(jù)渲染、地圖發(fā)布、時(shí)空數(shù)據(jù)入庫，前端客戶端采用Leaflet或openlayers框架。電子圍欄服務(wù)用于判斷移動(dòng)目標(biāo)同電子圍欄的空間關(guān)系，并觸發(fā)告警信息。電子圍欄在這里起到過濾器，再地圖服務(wù)器的WFS服務(wù)寫入定位和傳感器監(jiān)測數(shù)據(jù)。

　　4.物流配送

　　物流配送應(yīng)用適合于物流行業(yè)，提供導(dǎo)航規(guī)劃功能，并對(duì)物流過程做全程監(jiān)控。

　　時(shí)空數(shù)據(jù)庫作為存儲(chǔ)與路徑規(guī)劃引擎，提供后端支持。GeoServer作為地圖服務(wù)引擎用于空間數(shù)據(jù)渲染、地圖發(fā)布、時(shí)空數(shù)據(jù)入庫，前端客戶端采用Leaflet或openlayers框架。在時(shí)空數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)路網(wǎng)數(shù)據(jù)，路網(wǎng)數(shù)據(jù)是做導(dǎo)航規(guī)劃的基礎(chǔ)；在客戶端選擇起始點(diǎn)和目的地后，由時(shí)空數(shù)據(jù)庫計(jì)算最佳導(dǎo)航路線，經(jīng)客戶端確認(rèn)后把導(dǎo)航路線推送給物流終端。時(shí)空數(shù)據(jù)庫充當(dāng)兩個(gè)角色：軌跡數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和導(dǎo)航路徑計(jì)算。從物流終端獲取的軌跡數(shù)據(jù)通過地圖服務(wù)器WFS服務(wù)存入時(shí)空數(shù)據(jù)庫。

　　5.軌跡分析

　　軌跡分析用于計(jì)算軌跡之間的關(guān)系以及軌跡與專題地圖之間的關(guān)系；軌跡分析可以用于分析道路擁堵時(shí)空特征、人員活動(dòng)熱點(diǎn)區(qū)域、異常行駛車輛等，適用業(yè)務(wù)場景非常廣，比如可以用于商業(yè)選址、交通優(yōu)化、公共安全等。

　　地圖服務(wù)器（GeoServer）接收軌跡輸入，軌跡和其它監(jiān)測數(shù)據(jù)存入時(shí)空數(shù)據(jù)庫；軌跡關(guān)聯(lián)計(jì)算用于軌跡聚合計(jì)算，識(shí)別軌跡之間的關(guān)系（如軌跡聚類）和軌跡與地圖之間的關(guān)系（如以道路作為專題圖，車輛軌跡的密集程度反應(yīng)道路的擁堵情況）。軌跡關(guān)聯(lián)計(jì)算涉及大量的時(shí)空查詢需要利用時(shí)空數(shù)據(jù)庫做加速處理。

　　總結(jié)

　　時(shí)空數(shù)據(jù)庫通過融合時(shí)序和空間數(shù)據(jù)模型，來滿足不同時(shí)空數(shù)據(jù)場景的要求，更貼近業(yè)務(wù)；提供多元化索引（空間索引和時(shí)序索引等）來滿足不同類型場景條件查詢需求；提供自動(dòng)分片及自動(dòng)刪除過舊數(shù)據(jù)策略，來降低用戶管理成本，提升便利性。同時(shí)還在穩(wěn)定性、可靠性、運(yùn)維上提供優(yōu)化服務(wù)，讓用戶能夠在融合的PostgreSQL生態(tài)下，更專注于自己的業(yè)務(wù)。

　　公測免費(fèi)試用頁面（或點(diǎn)擊左下角閱讀原文）：

　　https://common-buy.aliyun.com/?commodityCode=hitsdb_spatialpre#/buy