stud/I/MTM/task4-straipsnis/README.md

275 lines
11 KiB
Markdown
Raw Permalink Normal View History

2019-10-26 19:56:04 +03:00
Pasaulio oro uostų įdomybės
===========================
2019-10-26 14:33:46 +03:00
2019-10-26 19:49:54 +03:00
Kai mokėmės duomenų bazių, paprastai pavyzdiniai duomenų bazių modeliai būdavo
gana panašūs vienas į kitą ir nuobodūs: sumodeliuoti biblioteką, sumodeliuoti
"draugų" duomenų bazę, ar gyvūnų klasifikaciją.
2019-10-26 14:33:46 +03:00
2019-10-26 19:56:04 +03:00
Šis įrašas parodys, kaip prie nuobodžių SQL tipų greitai galima pridėti
erdvinius, ir iš karto kokius įdomius klausimus galime uždavinėti. Apie oro
uostus. :)
2019-10-26 14:33:46 +03:00
2019-10-26 17:01:07 +03:00
Duomenų bazės sukūrimas
-----------------------
2019-10-26 14:33:46 +03:00
2019-10-26 19:49:54 +03:00
Susikurkime PostgreSQL lentelę su viso pasaulio oro uostais (bent tais, kurie
turi [IATA kodą][1]). Oro uostų informaciją gausime iš [openflights.org][3].
2019-10-26 14:33:46 +03:00
```
2019-10-26 15:12:18 +03:00
$ ./managedb init
2019-10-26 14:33:46 +03:00
```
2019-10-26 19:49:54 +03:00
Visi skriptai ir `airports.dat` (oro uostų informacija) yra [šioje
2019-10-26 19:56:04 +03:00
repositorijoje][2]; skriptai nedideli. Kad suprastumėte toliau esančias SQL
užklausas, rekomenduoju perskaityti `init.sql`.
Kai duombazė sukurta ir duomenys importuoti, patikrinkime, kas viduje:
2019-10-26 17:01:07 +03:00
```
psql airportgames <<<"
SELECT
iata,
name,
to_char(st_y (geom), '999.99') AS latitude,
to_char(st_x (geom), '999.99') AS longitude,
to_char(st_z (geom), '9999') AS altitude
FROM
airports
WHERE
iata IN ('VNO', 'RIX', 'TLL');
"
iata | name | latitude | longitude | altitude
------+-------------------------------+----------+-----------+----------
TLL | Lennart Meri Tallinn Airport | 59.41 | 24.83 | 40
RIX | Riga International Airport | 56.92 | 23.97 | 11
VNO | Vilnius International Airport | 54.63 | 25.29 | 198
```
2019-10-26 19:49:54 +03:00
Matome Vilniaus, Rygos ir Talino oro uostų informaciją: IATA kodą, pavadinimą,
ilgumą, platumą, aukštį virš jūros lygio metrais.
2019-10-26 20:00:35 +03:00
Dabar, kai informacija ranka pasiekiama, užduokime kelis įdomesnius klausimus,
ir juos atsakykime.
2019-10-26 19:49:54 +03:00
2019-10-26 17:01:07 +03:00
Užklausos
---------
**Kokie oro uostai yra labiausiai nutolę vienas nuo kito?**
```
SELECT
a.country AS a_country,
a.iata AS a_iata,
b.country AS b_country,
b.iata AS b_iata,
2019-10-26 17:28:09 +03:00
to_char(st_distance (a.geom, b.geom, TRUE) / 1000, '99999.99') AS distance_km
2019-10-26 17:01:07 +03:00
FROM
airports a,
airports b
WHERE
2019-10-26 17:18:03 +03:00
a.iata != '\N'
AND b.iata != '\N'
AND a.gid > b.gid
2019-10-26 17:01:07 +03:00
ORDER BY
distance_km DESC
LIMIT 10;
2019-10-26 18:40:36 +03:00
a_country | a_iata | b_country | b_iata | distance_km
------------------+--------+-------------------------+--------+-------------
China | ZQZ | Argentina | OES | 20002.42
Saudi Arabia | KMX | French Polynesia | PUK | 20000.78
Indonesia | TKG | Colombia | MQU | 20000.53
French Polynesia | NAU | Ethiopia | AXU | 20000.47
Nicaragua | RNI | Cocos (Keeling) Islands | CCK | 20000.20
China | JGS | Argentina | TUC | 19999.93
Malaysia | LGL | Brazil | TFF | 19998.43
New Zealand | HLZ | Spain | ODB | 19998.36
Indonesia | PLM | Colombia | NVA | 19998.19
Malaysia | KBR | Peru | CHH | 19998.13
2019-10-26 17:01:07 +03:00
```
2019-10-26 19:49:54 +03:00
Turint galvoje, kad pusė atstumo aplink žemę ties ekvatoriais yra 20037.50 km
(ties poliais - 20004 km!), atstumas tarp tolimiausių oro uostų yra gana arti
teorinio maksimumo: trūksta tik 35km iki teorinio maksimumo ties ekvatoriumi,
ir tik 2km iki teorinio maksimumo ties poliais.
2019-10-26 17:28:09 +03:00
**Kurie oro uostai yra arčiausiai vienas kito?**
2019-10-26 17:18:03 +03:00
```
SELECT
a.country AS a_country,
a.iata AS a_iata,
b.country AS b_country,
b.iata AS b_iata,
2019-10-26 19:49:54 +03:00
to_char(st_y (a.geom), 'FMSG999.0000') || ',' || to_char(st_x (a.geom), 'FMSG999.0000') AS a_latlng,
to_char(st_y (b.geom), 'FMSG999.0000') || ',' || to_char(st_x (b.geom), 'FMSG999.0000') AS b_latlng,
2019-10-26 17:28:09 +03:00
to_char(st_distance (a.geom, b.geom, TRUE) / 1000, '99999.99') AS distance_km
2019-10-26 17:18:03 +03:00
FROM
airports a,
airports b
WHERE
a.iata != '\N'
AND b.iata != '\N'
AND a.gid > b.gid
ORDER BY
2019-10-26 18:40:36 +03:00
a.geom <-> b.geom ASC
LIMIT 10;
2019-10-26 19:49:54 +03:00
a_country | a_iata | b_country | b_iata | a_latlng | b_latlng | distance_km
------------------+--------+------------------+--------+--------------------+--------------------+-------------
Australia | JHQ | Australia | WSY | -20.2772,+148.7556 | -20.2761,+148.7550 | 0.14
Papua New Guinea | NDN | Papua New Guinea | KGW | -9.1436,+147.6842 | -9.1359,+147.6694 | 1.83
Papua New Guinea | KGW | Papua New Guinea | EFG | -9.1359,+147.6694 | -9.1538,+147.6598 | 2.24
Rwanda | GYI | Congo (Kinshasa) | GOM | -1.6772,+29.2589 | -1.6708,+29.2385 | 2.38
Papua New Guinea | NDN | Papua New Guinea | EFG | -9.1436,+147.6842 | -9.1538,+147.6598 | 2.92
Papua New Guinea | BNM | Papua New Guinea | KGW | -9.1078,+147.6667 | -9.1359,+147.6694 | 3.13
Virgin Islands | SPB | Virgin Islands | STT | +18.3386,-64.9407 | +18.3373,-64.9734 | 3.46
United States | SDM | Mexico | TIJ | +32.5723,-116.9800 | +32.5411,-116.9700 | 3.59
French Guiana | LDX | Suriname | ABN | +5.4831,-54.0344 | +5.5127,-54.0501 | 3.71
Papua New Guinea | BNM | Papua New Guinea | NDN | -9.1078,+147.6667 | -9.1436,+147.6842 | 4.40
2019-10-26 18:40:36 +03:00
```
2019-10-26 20:00:35 +03:00
140 metrų atstumu esantys JHQ ir WSY oro uostai Australijoje atrodo kaip [tas
pats objektas][10]. `NDN` ir `KGW` atrodo kaip du [nupjautos žolės
2019-10-26 19:49:54 +03:00
ruožai, skirti nusileisti lėktuvams][4], užskaitysime! Ketvirtosios vietos
laimėtojus tarp Ruandos ir Kongo [skiria 2.38 km][8], ir tai jau tikri nemaži
oro uostai.
2019-10-26 18:40:36 +03:00
**Aukščiausiai virš jūros lygio esantys oro uostai?**
```
SELECT
iata,
name,
country,
to_char(st_z (geom), '9999') AS altitude_m
FROM
airports
ORDER BY
altitude_m DESC
LIMIT 10;
iata | name | country | altitude_m
------+----------------------------------------+---------+------------
DCY | Daocheng Yading Airport | China | 4411
BPX | Qamdo Bangda Airport | China | 4334
KGT | Kangding Airport | China | 4280
NGQ | Ngari Gunsa Airport | China | 4274
LPB | El Alto International Airport | Bolivia | 4071
POI | Capitan Nicolas Rojas Airport | Bolivia | 3936
YUS | Yushu Batang Airport | China | 3906
\N | Copacabana Airport | Bolivia | 3838
JUL | Inca Manco Capac International Airport | Peru | 3826
GMQ | Golog Maqin Airport | China | 3787
```
**Žemiausiai po jūros lygiu esantys oro uostai?**
```
SELECT
iata,
name,
country,
to_char(st_z (geom), 'FMSG999.00') AS altitude_m
FROM
airports
WHERE
iata != '\N'
ORDER BY
st_z (geom) ASC
2019-10-26 17:18:03 +03:00
LIMIT 10;
2019-10-26 18:40:36 +03:00
iata | name | country | altitude_m
------+--------------------------------------+---------------+------------
MTZ | Bar Yehuda Airfield | Israel | -385.88
EIY | Ein Yahav Airfield | Israel | -49.99
TRM | Jacqueline Cochran Regional Airport | United States | -35.05
GUW | Atyrau Airport | Kazakhstan | -21.95
RZR | Ramsar Airport | Iran | -21.34
ASF | Astrakhan Airport | Russia | -19.81
NSH | Noshahr Airport | Iran | -18.59
IPL | Imperial County Airport | United States | -16.46
NJK | El Centro NAF Airport (Vraciu Field) | United States | -12.80
RAS | Sardar-e-Jangal Airport | Iran | -12.19
2019-10-26 17:18:03 +03:00
```
2019-10-26 20:22:54 +03:00
Aukštai ir žemai esantiems oro uostams turbūt komentarų daug nereikia. Tiesa,
abejose kategorijose turime aiškias šalis-lyderes.
**Arčiausiai ašigalių esantys oro uostai?**
Čia nusižengsime iki šiol buvusiai taisyklei filtruoti oro uostus tik su IATA kodais. Jūsų malonumui:
```
SELECT
name,
country,
to_char(st_y (geom), 'FMSG999.0000') || ',' || to_char(st_x (geom), 'FMSG999.0000') AS a_latlng
FROM
airports
WHERE
gid != 13011
ORDER BY
abs(st_y (geom)) DESC
LIMIT 15;
name | country | a_latlng
----------------------------------+------------+--------------------
South Pole Station Airport | Antarctica | -90.0000,+.0000
Alert Airport | Canada | +82.5178,-62.2806
Nagurskoye | Russia | +80.8032,+47.6636
Eureka Airport | Canada | +79.9947,-85.8142
Ny-Ålesund Airport (Hamnerabben) | Svalbard | +78.9275,+11.8743
Pyramiden Heliport | Norway | +78.6523,+16.3372
Svalbard Airport, Longyear | Norway | +78.2461,+15.4656
McMurdo Station Pegasus Field | Antarctica | -77.9634,+166.5250
Svea Airport | Svalbard | +77.8969,+16.7250
Williams Field | Antarctica | -77.8674,+167.0570
McMurdo Station Ice Runway | Antarctica | -77.8540,+166.4690
Siorapaluk Heliport | Greenland | +77.7865,-70.6387
Qaanaaq Airport | Greenland | +77.4886,-69.3887
Thule Air Base | Greenland | +76.5312,-68.7032
Grise Fiord Airport | Canada | +76.4261,-82.9092
```
2019-10-26 19:49:54 +03:00
2019-10-26 20:27:52 +03:00
**Atstumas tarp šiauriausio ir piečiausio oro uosto?**
```
SELECT
to_char(
st_distance (
(SELECT geom FROM airports WHERE name = 'South Pole Station Airport'),
(SELECT geom FROM airports WHERE name = 'Alert Airport'),
TRUE
)/1000,
'99999.99') AS km;
km
-----------
19168.26
```
2019-10-26 18:52:33 +03:00
Pabaigai
--------
2019-10-26 18:40:36 +03:00
2019-10-26 18:52:33 +03:00
PostGis prie pažįstamos ir galingos PostgreSQL sąsajos suteikia erdvines
2019-10-26 19:51:35 +03:00
[funkcijas, duomenų tipus ir indeksavimo galimybes][9]. Jau žinant PostgreSQL,
2019-10-26 20:00:35 +03:00
importuoti erdvinius duomenis ir pradėti juos analizuoti reikia tikrai ne daug.
2019-10-26 18:40:36 +03:00
Užduotys susidomėjusiam skaitytojui:
2019-10-26 18:52:33 +03:00
2019-10-26 18:40:36 +03:00
* Kodėl artimiausių oro uostų užklausoje naudojome [<->][5], o
2019-10-26 18:52:33 +03:00
tolimiausių -- [`st_distance`][6]?
2019-10-26 20:00:35 +03:00
* Kokį atstumą skristume aplink žemę Vilniaus platuma?
2019-10-26 18:40:36 +03:00
* Kiek kartų reikia nuskristi United Economy klase aplink žemę Vilniaus
2019-10-26 20:00:35 +03:00
platuma, kad uždirbtume [nemokamus pusryčius][7]?
2019-10-26 14:33:46 +03:00
[1]: https://en.wikipedia.org/wiki/International_Air_Transport_Association_code
2019-10-26 19:49:54 +03:00
[2]: https://github.com/motiejus/stud/tree/master/MTM/task4-straipsnis
2019-10-26 14:33:46 +03:00
[3]: https://openflights.org/data.html
2019-10-26 19:49:54 +03:00
[4]: https://goo.gl/maps/RD3d9fsH8NwzAnsYA
2019-10-26 18:40:36 +03:00
[5]: https://postgis.net/docs/geometry_distance_knn.html
[6]: https://postgis.net/docs/ST_Distance.html
2019-10-26 19:49:54 +03:00
[7]: https://www.united.com/ual/en/us/fly/mileageplus/premier/full-premier-benefits-chart.html
[8]: https://goo.gl/maps/3usBcUHDWnefVmab6
2019-10-26 19:51:35 +03:00
[9]: https://postgis.net/docs/reference.html
2019-10-26 20:00:35 +03:00
[10]: https://goo.gl/maps/T6WQhT2FDUdymnRB9