ARTICLE : SQL et système d'information géographique (SIG)

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26/10/2010, 15h44
SQLpro

ARTICLE : SQL et système d'information géographique (SIG)

Cet article fait la synthèse de l'état de l'art en matière de SIG sous SQL dans les SGBDR

Un système d’information géographique (SIG ou GIS en anglais pour geographical information system, aussi appelé SIRS pour système d’information à référence spatiale) est constitué de type de données et méthodes permettant d’établir des plans et des cartes pour traiter différents problèmes relatifs aux données spatiales et planaires. Les SIG sont aujourd'hui largement intégrés aux SGBDR et permettent des manipulations via des requêtes écrites en langage SQL.

Contenu :

0 - Introduction

1 - Type SQL pour les objets spatiaux

2 - Types des données spatiales

3 - Représentation logique des données géométriques

4 - Identificateur de référence spatiale (SRID)

5 - Expression des valeurs

6 - Méthodes
6.1 - Constructeur de types
6.2 - Transtypage des types géométriques
6.3 - Méthodes communes
6.4 - Méthodes testant les relations topologiques entre les objets
6.5 - Méthodes DE-9IM et autour de...
6.6 - Méthodes de calcul
6.7 - Méthodes intergéométriques
6.8 - Méthodes spécifiques

7 - Et quoi encore ?

CONCLUSION : comparaison PostGreSQL / PostGIS vs SQL Server 2008

http://blog.developpez.com/sqlpro/p9...n-geographiqu/

A +
26/10/2010, 18h21
elsuket

Ma souris en fume déjà ;)

Merci !
26/10/2010, 22h05
calagan99

Merci beaucoup pour cet article.
Je pensais justement aujourd'hui de cette nouveauté dans MS SQL 2008 en imaginant qu'elle pourrait me permettre de résoudre un problème auquel je suis confronté en ce moment.
Désormais, j'ai une bonne idée des possibilités offertes par cette fonctionnalité.
27/10/2010, 09h34
SQLpro

4 pièce(s) jointe(s)

En particulier dans SQL Server et à travers son outil SQL Server Management Studio, vous avez un onglet supplémentaire pour montrer visuellement les résultat des requêtes SIG GEOMETRY (planaire) ou GEOGRAPHY c'est à dire avec les projections...
1) équirectangulaire :
http://www.developpez.net/forums/att...1&d=1288164801
2) Mercator :
http://www.developpez.net/forums/att...1&d=1288164834
3) Robinson :
http://www.developpez.net/forums/att...1&d=1288164854
4) Bonne :
http://www.developpez.net/forums/att...1&d=1288164878

A +

Pour ce qui est de postgres, il faudrait aussi parler des index de type gist qui permettent de faire des recherches très rapides sur les formes géométriques, par exemple trouver les lignes de la table dont les coordonnées géographiques sont contenues dans une box...

Code:

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CREATE TABLE test_geo AS SELECT BOX( POINT( x,y ), POINT( x,y ) ) AS coords FROM (SELECT random() x, random() y FROM generate_series( 1,1000000 ) s ) foo;
VACUUM test_geo;
 
EXPLAIN ANALYZE SELECT count(*) FROM test_geo WHERE coords && '((0.5,0.5),(0.51,0.51))'::BOX;
                                                    QUERY PLAN                                                    
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Aggregate  (cost=19865.60..19865.61 rows=1 width=0) (actual time=136.094..136.095 rows=1 loops=1)
   ->  Seq Scan on test_geo  (cost=0.00..19853.10 rows=5000 width=0) (actual time=0.393..136.064 rows=98 loops=1)
         Filter: (coords && '(0.51,0.51),(0.5,0.5)'::box)
 Total runtime: 136.134 ms
(4 lignes)
CREATE INDEX test_geo_coords ON test_geo USING gist( coords );
 
EXPLAIN ANALYZE SELECT count(*) FROM test_geo WHERE coords && '((0.5,0.5),(0.51,0.51))'::BOX;
                                                             QUERY PLAN                                                             
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Aggregate  (cost=7242.06..7242.07 rows=1 width=0) (actual time=0.522..0.522 rows=1 loops=1)
   ->  Bitmap Heap Scan on test_geo  (cost=215.35..7229.55 rows=5000 width=0) (actual time=0.327..0.508 rows=98 loops=1)
         Recheck Cond: (coords && '(0.51,0.51),(0.5,0.5)'::box)
         ->  Bitmap Index Scan on test_geo_coords  (cost=0.00..214.10 rows=5000 width=0) (actual time=0.307..0.307 rows=98 loops=1)
               Index Cond: (coords && '(0.51,0.51),(0.5,0.5)'::box)
 Total runtime: 0.564 ms

Bien évidemment cela existe aussi sous SQL Server avec quelques raffinements. Voici la syntaxe (en dehors des paramètres généraux des index) de la création d'un index spatial pour une colonne GEOMETRY ou GEOGRAPHY dans SQL Server 2008 :

Code:

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Create Spatial Index 
CREATE SPATIAL INDEX index_name 
  ON <object> ( spatial_column_name )
    {
       [ USING <geometry_grid_tessellation> ]
          WITH ( <bounding_box> 
                [ [,] <tesselation_parameters> [ ,...n ] ] 
                [ [,] <spatial_index_option> [ ,...n ] ] ) 
     | [ USING <geography_grid_tessellation> ] 
          [ WITH ( [ <tesselation_parameters> [ ,...n ] ]
                   [ [,] <spatial_index_option> [ ,...n ] ] ) ]
    } 
  [ ON { filegroup_name | "default" } ]
; 
 
<object> ::=
    [ database_name. [ schema_name ] . | schema_name. ] 
                table_name
 
<geometry_grid_tessellation> ::=
{ GEOMETRY_GRID }
 
<bounding_box> ::=
BOUNDING_BOX = ( {
        xmin, ymin, xmax, ymax 
   | <named_bb_coordinate>, <named_bb_coordinate>, <named_bb_coordinate>, <named_bb_coordinate> 
  } )
 
<named_bb_coordinate> ::= { XMIN = xmin | YMIN = ymin | XMAX = xmax | YMAX=ymax }
 
<tesselation_parameters> ::=
{ 
    GRIDS = ( { <grid_density> [ ,...n ] | <density>, <density>, <density>, <density>  } ) 
  | CELLS_PER_OBJECT = n 
}
 
<grid_density> ::=
{
     LEVEL_1 = <density> 
  |  LEVEL_2 = <density> 
  |  LEVEL_3 = <density> 
  |  LEVEL_4 = <density> 
}
 
<density> ::= { LOW | MEDIUM | HIGH }
 
<geography_grid_tessellation> ::= 
{ GEOGRAPHY_GRID }

Les essais que j'ai pu mené sont que SQL Server est plus pointu en indexation sur un bon nombre de requêtes sargeable que ne l'est PotsGreSQL/PostGis. Mais ces essais n'ayant pas été fait avec une volumétrie suffisante, je ne ferais pas de papier sur le sujet.

Enfin, dans mon ouvrage, sur SQL (3e edition), je parle des techniques interne d'indexation notamment au niveau des tesselations et des courbes de Hilbert.

A +

28/10/2010, 10h35
zinzineti

Il faut que je prenne quelques jours de congés pour bien lire cet article ;)
J'ai déjà vu des démos sur le sujet, mais je pas encore eu l'occasion de pratiquer moi-même. En tout cas merci pour cet article.

A+