मानचित्र डेटा संग्रहीत करने के लिए आदर्श डेटा संरचना?


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एक साक्षात्कार परीक्षण में मुझसे यह पूछा गया था। मैंने परीक्षण पर ठीक किया लेकिन इस प्रश्न का उत्तर देने के लिए पर्याप्त नहीं था। मैं यह जानने के लिए उत्सुक हूं कि डेटा की क्वेरी करने के लिए मैं किन डेटा संरचनाओं का उपयोग कर सकता हूं।

मूल रूप से यह विचार है कि सड़क अनुभाग (रेखाएँ, बिंदुओं से बने) किसी प्रकार की डेटा संरचना में संग्रहीत होंगे। यह क्विक क्विक होना चाहिए कि कौन से रोड सेक्शन (या पॉइंट) एक बिंदु (त्रिज्या) से एक निश्चित दूरी के भीतर हैं।


वास्तव में अधिक जानने के लिए, मैं इस पर पढ़ूंगा : cgal.org , फिर इन परियोजनाओं को देखें: cgal.org/projects.html#gis , वह ढूंढें जो आप चाहते हैं जैसा दिखता है, और फिर एपीआई और अंत में उपयोग का अध्ययन करें एपीआई का मेकअप।
जॉब

जवाबों:


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भौगोलिक डेटा को संग्रहीत करने का विशिष्ट तरीका एक स्थानिक डेटा संरचना के साथ है जैसे कि आर-ट्री (या कुछ प्रकार, जैसे आर + ट्री, आर * ट्री, आदि) यह इसी तरह से है कि भौगोलिक डेटा प्रकार सामान्य रूप से जीआईएस-सक्षम में लागू होते हैं आरडीबीएमएस। (मुझे पता है कि Microsoft के SQL Server 2008 और PostGIS दोनों ही भौगोलिक प्रकारों के लिए R- पेड़ों का उपयोग करते हैं।) वे आपके द्वारा बताई गई सभी बुनियादी आवश्यकताओं को पूरा करते हैं, और चौराहे, स्थान, दूरी और अन्य क्वेरी प्रकारों का समर्थन करते हैं।

डेटा के प्रकार के आधार पर, आप आम तौर पर केडी-ट्री, क्वाड-ट्री, ऑक्ट्रीज़, बाउंडिंग वॉल्यूम पदानुक्रम (अक्ष-संरेखित बाउंडिंग बॉक्स ट्री सहित), आदि जैसी चीज़ों का उपयोग कर सकते हैं। यह वास्तव में 3 डी गेम में बहुत अधिक सामान्य है, चूँकि किसी वस्तु का आकार और आकार चौराहे के प्रश्नों के लिए अधिक प्रासंगिक है। वे आर-पेड़ों की तुलना में अक्सर जीआईएस के लिए उपयोग किए जाते हैं।


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मानचित्र डेटा पर विभिन्न प्रकार के ऑपरेशनों के लिए इष्टतम परिणामों के लिए अलग-अलग भंडारण स्वरूपों की आवश्यकता होगी। उदाहरण के लिए, निम्नलिखित तीन कार्यों पर विचार करें:

  1. एक बिंदु को देखते हुए, उस बिंदु के निकटतम सड़क का पता लगाएं
  2. एक निश्चित आकार के भौगोलिक क्षेत्र को देखते हुए, उन सभी सड़कों को खोजें जो उस क्षेत्र के भीतर हैं।
  3. दो सड़कों को देखते हुए, उनके बीच सबसे छोटा मार्ग खोजें।

आवश्यकताओं में अंतर पर्याप्त रूप से महान हैं कि जब तक किसी को नक्शे में "लाइव" परिवर्तनों को समायोजित करने की आवश्यकता नहीं होगी, तब तक डेटा की तीन अलग-अलग प्रतियां संग्रहीत करने की संभावना बेहतर होगी - प्रत्येक उपरोक्त कार्यों में से एक के लिए अनुकूलित - कोशिश करने से एक प्रारूप के साथ आने के लिए जो सभी तीन कार्यों को अच्छी तरह से संभाल सकता है।

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