Trumpas įvadas į GIS programuotojui =================================== Jei tau nesvetimos duomenų bazės ar programavimas, ir iš žinių norėjote daugiau, šis įrašas -- jums. Labai trumpai susipažinsime, kaip sukurti "erdvinę" duomenų bazę ir leisti naudingas užklausas. Turinys: - Kas yra PostGis? - Užduoties aprašymas. - Užduoties vykdymas. - Pavyzdžiai. Kas yra PostGis? ---------------- PostGis yra PostgreSQL įskiepis, pridedantis naujų duomenų tipų ir funkcijų, skirtų dirbti su erdve. Ką tai reiškia? Išspręskime užduotį ir sužinosime. Užduotis -------- Susikurkime PostgreSQL lentelę su viso pasaulio oro uostais (bent tais, kurie turi [IATA kodą][1]) ir pažaiskime su duomenimis. Toliau tekste -- atsakymas į keletą su kelionėmis ir oro uostais susijusių klausimų. Duomenų bazės sukūrimas ----------------------- Susidarys iš kelių dalių: - Duomenų bazės sukūrimas. - Duomenų importavimas. - Užklausos. Oro uostų informaciją gausime iš [openflights.org][3]; `airports.dat` failas jūsų patogumui yra šioje repositorijoje. Sukurkime ir importuokime duomenų bazę (skriptai paprasti, rekomenduoju peržiūrėti): ``` $ ./managedb init ``` Sukūrėme duombazę su visais oro uostais; patikrinkime, kas viduje: ``` 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 ``` 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, to_char(st_distance (a.geom, b.geom, TRUE) / 1000, '99999.99') AS distance_km FROM airports a, airports b WHERE a.iata != '\N' AND b.iata != '\N' AND a.gid > b.gid ORDER BY distance_km DESC LIMIT 10; 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 ``` **Kurie oro uostai yra arčiausiai vienas kito?** ``` SELECT a.country AS a_country, a.iata AS a_iata, b.country AS b_country, b.iata AS b_iata, to_char(st_distance (a.geom, b.geom, TRUE) / 1000, '99999.99') AS distance_km FROM airports a, airports b WHERE a.iata != '\N' AND b.iata != '\N' AND a.gid > b.gid ORDER BY a.geom <-> b.geom ASC LIMIT 10; a_country | a_iata | b_country | b_iata | distance_km ------------------+--------+------------------+--------+------------- Australia | JHQ | Australia | WSY | 0.14 Papua New Guinea | NDN | Papua New Guinea | KGW | 1.83 Papua New Guinea | KGW | Papua New Guinea | EFG | 2.24 Rwanda | GYI | Congo (Kinshasa) | GOM | 2.38 United Kingdom | WRY | United Kingdom | PPW | 2.83 Papua New Guinea | NDN | Papua New Guinea | EFG | 2.92 Papua New Guinea | BNM | Papua New Guinea | KGW | 3.13 Virgin Islands | SPB | Virgin Islands | STT | 3.46 United States | SDM | Mexico | TIJ | 3.59 French Guiana | LDX | Suriname | ABN | 3.71 ``` Dėl pirmų 4 oro uostų įrodymų neradau, kad jie greta, bet WRY ir PPW tikrai [netoli][4]. **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 LIMIT 10; 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 ``` Pabaiga ------- Kaip matėme šiame įraše, PostGis suteikia erdvines funkcijas, duomenų tipus ir indeksus prie patogios ir pažįstamos PostgreSQL sąsajos. Užduotys susidomėjusiam skaitytojui: * Kodėl artimiausių oro uostų užklausoje naudojome [<->][5], o tolimiausių -- [st_distance][6]? * Kokį atstumą skristume aplink žemę, jei iš Vilniaus skristume ta pačia platuma? * Kiek kartų reikia nuskristi United Economy klase aplink žemę Vilniaus platumoje, kad uždirbtume [nemokamus pusryčius][2]? [1]: https://en.wikipedia.org/wiki/International_Air_Transport_Association_code [2]: https://www.united.com/ual/en/us/fly/mileageplus/premier/full-premier-benefits-chart.html [3]: https://openflights.org/data.html [4]: https://goo.gl/maps/CCkqFvhN9rWfrsxT6 [5]: https://postgis.net/docs/geometry_distance_knn.html [6]: https://postgis.net/docs/ST_Distance.html