motiejus/stud
1
Fork 0
Code Releases Activity
e33834d707
stud/MTM/task4-straipsnis/README.md
Motiejus Jakštys e33834d707 final touches before submission
2019-10-26 20:00:35 +03:00

224 lines
8.8 KiB
Markdown
Raw Blame History

Pasaulio oro uostų įdomybės
===========================
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.
Šis įrašas parodys, kaip prie nuobodžių SQL tipų greitai galima pridėti
erdvinius, ir iš karto kokius įdomius klausimus galime uždavinėti. Apie oro
uostus. :)
Duomenų bazės sukūrimas
-----------------------
Susikurkime PostgreSQL lentelę su viso pasaulio oro uostais (bent tais, kurie
turi [IATA kodą][1]). Oro uostų informaciją gausime iš [openflights.org][3].
```
$ ./managedb init
```
Visi skriptai ir `airports.dat` (oro uostų informacija) yra [šioje
repositorijoje][2]; skriptai nedideli. Kad suprastumėte toliau esančias SQL
užklausas, rekomenduoju perskaityti `init.sql`.
Kai duombazė sukurta ir duomenys importuoti, 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
```
Matome Vilniaus, Rygos ir Talino oro uostų informaciją: IATA kodą, pavadinimą,
ilgumą, platumą, aukštį virš jūros lygio metrais.
Dabar, kai informacija ranka pasiekiama, užduokime kelis įdomesnius klausimus,
ir juos atsakykime.
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
```
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.
**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_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,
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 | 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
```
140 metrų atstumu esantys JHQ ir WSY oro uostai Australijoje atrodo kaip [tas
pats objektas][10]. `NDN` ir `KGW` atrodo kaip du [nupjautos žolės
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.
**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
```
Aukštai ir žemai esantiems oro uostams turbūt komentarų daug nereikia. Tik
abejais atvejais aiškūs pirmųjų vietų laimėtojai.
Pabaigai
--------
PostGis prie pažįstamos ir galingos PostgreSQL sąsajos suteikia erdvines
[funkcijas, duomenų tipus ir indeksavimo galimybes][9]. Jau žinant PostgreSQL,
importuoti erdvinius duomenis ir pradėti juos analizuoti reikia tikrai ne daug.
Užduotys susidomėjusiam skaitytojui:
* Kodėl artimiausių oro uostų užklausoje naudojome [<->][5], o
tolimiausių -- [`st_distance`][6]?
* Kokį atstumą skristume aplink žemę Vilniaus platuma?
* Kiek kartų reikia nuskristi United Economy klase aplink žemę Vilniaus
platuma, kad uždirbtume [nemokamus pusryčius][7]?
[1]: https://en.wikipedia.org/wiki/International_Air_Transport_Association_code
[2]: https://github.com/motiejus/stud/tree/master/MTM/task4-straipsnis
[3]: https://openflights.org/data.html
[4]: https://goo.gl/maps/RD3d9fsH8NwzAnsYA
[5]: https://postgis.net/docs/geometry_distance_knn.html
[6]: https://postgis.net/docs/ST_Distance.html
[7]: https://www.united.com/ual/en/us/fly/mileageplus/premier/full-premier-benefits-chart.html
[8]: https://goo.gl/maps/3usBcUHDWnefVmab6
[9]: https://postgis.net/docs/reference.html
[10]: https://goo.gl/maps/T6WQhT2FDUdymnRB9
View Git Blame Copy Permalink