source:
trunk/workshop-foss4g/introduction.rst
@
35
| Revision 19, 20.7 KB checked in by djay, 13 years ago (diff) |
|---|
Partie 1 : introduction
Qu'est-ce qu'une base de données spatiales ?
PostGIS est une base de données spatiales. Oracle Spatial et SQL Server 2008 sont aussi des bases de données spatiales. Mais qu'est-ce que cela signifie, qu'est-ce qui différentie un serveur de base de données spatiales d'un non spatiale ?
La réponse courte, est ...
Les base de données spatiales permettent les stocage et la manipulation des objets spatiaux comme les autres objets de la base de données.
Ce qui suit présente briÚvement l'évolution des base de données spatiales, puis les liens entre les données spatiales et la base de données (types de données, indexes et fonctions).
Types de données spatiales fait référence aux géométries de type point, ligne et polygone;
L'indexation spatiale est utilisée pour améliorer les performance d'exécution des opérations spatiales;
Les fonctions spatiales, au sens :term:`SQL`, sont utilsées pour accéder à des propriétées ou des relations spatiales.
Conbiné, les types de données spatiales, les indexes et les fonctions fournissent une structure flexible pour optimiser les performance et les analyses.
Au commencement
Dans les premiÚres implémentations :term:`SIG` historiques, toutes les données spatiales étaient stoquées sous la forme de fichiers plats et certaines applications
:term:`SIG` spécifiques étaient nécessaires pour interpréter et manipuler les données.
Ces outils de gestion de premiÚre génération, avaient été conçu pour répondre aux besoins des utilisateurs pour lesquels toute les données étaient localisé au sein de leur agence. C'est outils étaient propriétaire, des systÚme specifiquement créé pour gérer les données spatiales.
La seconde génération des systÚmes de gestion de données spatiales stoquaient certaines données dans une base de données relationelle (habituellement les "attributs" ou autres parties non spatiales) mais ne founissaient pas encore la fléxibilité offerte par une intégration complÚte des données spatiales.
Effectivement, les bases de données spatiales sont nés lorsque les gens ont commencé à considérer les objet spatiaux comme les autres objets d'une base de données .
Les bases de données spatiales intÚgre les données spatiales sous formes d'objets de la base de données relationelle. Le changement opéré passe d'une vision centrée sur le SIG à une vision centrée sur les bases de données.
Note
Un systÚme de gestion de base de données peut être utilisée dans d'autre cadre que celui des SIG. Les bases de données spatiales sont utilisées dans divers domaines : l'anatomie humaine, les circuits intégrés de grandes envergures, les structures moléculaires, les champs electomaniétiques et bien d'autre encore.
Les types de données spatiales
Une base de données classique propose les types chaînes de caractÚres et date par exemple. Une base de données spatiales ajoute les types de données (spatiales) pour représenter les entités géographiques. Ces types de données spatiales permettre d'accéder à des propriétés de l'entité géographique comme les contours ou la dimension. Pour bien des aspects, les types de données spatiales peuvent être vu simplement comme des formes.
Les types de données spatiales sont organisés par une hierarchie de type. Chaque sous-types hérite de la structure (les atrributs) et du comportement (les méthodes et fonctions) de son type supérieur dans hierarchie.
Indexes spatiaux et étendue
Une base de données ordinaire fournit des "méthodes d'accÚs" -- connues sous le nom d'index -- pour permettre un accÚs efficace et non séquentiel à un sous ensemble de données. L'indexation des type non géographique (nombre, chaînes de caractÚres, dates) est habituellement faite à l'aide des index de type arbres binaires. Un arbre binaire est un partitionnement des données utilisant l'ordre naturel pour stoquer les données hierarchiequement.
L'ordre naturel des nombres, des chaînes de caractÚres et des dates est assez simple à déterminer -- chaque valeur est inférieure, plus grande ou égale à toutes les autres valeurs. Mais, étant donné que les polygones peuvent se chevaucher, peuvent être contenu dans un autre et sont représenté par un tableau en deux dimensions (ou plus), un arbre binaire ne convient pas pour indexer les valeurs. Les vraies bases de données spatiales fournissent un "index spatial" qui répond plutÎt à la question : "quel objet se trouve dans une étendue spécifique ?"
Une étendue correspond au rectangle de plus petite taille capable de contenir un objet géographique.
Les étendues sont utilisées car répondre à la question : "est-ce que A se trouve à 'intérieur de B ? " est une opération couteuse pour les polygones mais rapide dans le cas ou ce sont des rectangles. Même des polgones et des lignes complex peuvent être représenté par une simple étendue.
Les index spatiaux doivent réalisé leur ordanencement rapidement afin d'être utile. Donc au lien de fournir des résultats extacts, comme le font les arbres binaires, les index spatiaux fournisse des résultats approximatifs. La question "quelles lignes sont à l'intérieur de ce polygone" sera interprété par un index spatial comme : "quelles lignes ont une étendue qui est contenue dans l'étendue de ce polygone ?"
Les incréments spatiaux réels mis en application par de diverses bases de données varient considérablement. Les index spatiaux actuellement utilisés par les différents systÚme de gestion de bases de données varient considérablement. L'implémentation la plus commune est l'arbre R (utilisé dans PostGIS), mais il existe aussi des implémentations de type Quadtrees, et des indexes basés sur une grille.
Les Fonctions spatiales
Pour manipuler les données lors d'une requête, une base de données classique fournit des fonctions comme la concaténation de chaînes de caractÚres, le cacul de la clef md5 d'une chaîne, la réalisation d'opérations mathématiques sur les nombres ou l'extraction d'informations spécifiques sur une date. Une base de données spatiales fournit un ensemble complet de fonctions pour analyser les composants géographiques, déterminer les relations spatiales et manipuler les objets géographiques. Ces fonctions spatiales servent de piÚce de légo pour de noombreux projet SIG.
La majorité des fonctions spatiales peuvent être regroupées dans l'une des cinq catégories suivantes :
- Conversion: fonctions qui convertissent les données géographiques dans un format externe..
- Gestion: fonctions qui permettre de gérer les informations relatives aux tables spatiales et l'administration de PostGIS.
- Récupération: fonctions qui permettent de récupérer les propriété et les mesures d'une géométrie.
- Comparaison: fonctions qui permettent de comprer deux géométries en respectant leur relations spatiales.
- Contruction: fonctions qui permettent de construire de nouvelles géométrie à partir d'autre.
La liste des fonctions possibles est trÚs vaste, mais un ensemble communs à l'ensemble des implémentation est défini par la spécification term:OGC :term:`SFSQL` et sont implémentées (ainsi que certaines supplémentaires) dans PostGIS.
Quest-ce que PostGIS ?
PostGIS confÚre au systÚme de gestion de base de données PostgreSQL le status de base de données spatiales en ajoutant les trois supports suivants : les types de données spatiales, les indexes et les fonctions. Ãtant donné que cela est basé sur PostgreSQL, PostGIS bénéficie automatiquement des capacités orienté "entreprise" ainsi que le respect des standards de cette implémentation.
Mais qu'est-ce que PostgreSQL ?
PostgreSQL est une puissant systÚme de gestion de données relationel à objets (SGBDRO). Il a été publié sous la licence de style BSD et est donc un logiciel libre. Comme avec beaucoup de logiciels libres, PostgreSQL n'est pas controlé par une société unique mais par une communauté de développeurs et de sociétés qui le développer.
PostgreSQL a été conçu depuis le début en conservant à l'esprit qu'il serait potentiellement nécessaire de l'étendre à l'aide d'extensions particuliÚres -- la possibilité d'ajouter de nouveau types, des nouvelles fonctions et des méthodes d'accÚs à chaud. Grâce à cela, une extension de PostgreSQL peut être développé par une équipe de développement séparé, bien que le lien soit encore trÚs fortement lié au coeur de la base de données PostgreSQL.
Pourquoi choisir PostgreSQL ?
Une question que se pose souvent les gens familliés avec les bases de données libres est : "Pourquoi PostGIS n'a pas été basé sur MySQL ?"
PostgreSQL a:
- prouvé sa fiabilité et respect l'intégrité des données ( propriétés ACID)
- un support soigneux des standard SQL (respecte la norme SQL92)
- un support pour le développement d'extensions et de nouvelles fonctions
- un modÚle de développement orienté communauté
- pas de limite sur la taille des colonne (les tuples peuvent être "TOAST"és) pour supporter des objets géographiques
- un structure d'index générique (GiST) permettant l'indéxation à l'aide d'abres R
- facile ajout de fonctions personalisées
Tout ceci combiné, PostgreSQL permet un cheminement simple du développement nécessaire à l'ajout des types spatiaux. Dans le monde propriétaires, seul Illustra (maintenant Informix Universal Server) permet une extension aussi simple. Ceci n'est pas une cohincidence, Illustra estune version propriétaire modifiées du code original de PostgreSQL publié dans les années 1980.
Puisque le cheminement du développement nécessaire à l'ajout de types à PostgreSQL est direct, il semblé naturel de commencer par là . Lorsque MySQL a publié des types de données spatiales de base dans sa version 4.1, l'équipe de PostGIS a jeuté un coup d'oueil dans leur code et cela a confirmé le choix initial d'utiliser PostgreSQL. Puisque les objets géographiques de MySQL doivent être considérés comme un cas particulier de chaînes de caractÚres, le code de MySQL a été diffus dans l'intégralité du code de base. Le développement de PostGIS version 0.1 a prit un mois. Réaliser un projet "MyGIS" 0.1 aurait prit beaucoup plus de temps, c'est sans doute pourquoi il n'a jamais vu le jour.
Pourquoi pas des fichier Shapefile ?
Les fichiers shapefile (et les autres formats) ont été la maniÚre standard de stoquer et d'interragir avec les données spatiales depuis l'origine des SIG. Néanmoins, ces fichiers "plats" ont les inconvénients suivants :
- Les fichier au formats SIG requiÚrent un logiciel spécifique pour les lire et les écrire. Le langage SQL est une abstraction de l'accÚs alléatoire au données et à leur analyse. Sans cette bastraction, vous devrez développer l'accÚs et l'anayse par cos propre moyens.
- L'accÚs concurent au données peut entraine foier un stoquage de données corrompues. Alors qu'il est possible d'écrire du code supplémentaire afin de garantir la cohérence des données, une fois ce problÚme solutionné et celui de la performance associée, vous aurez re-écrit la partie la plus important d'un systÚme de base de données. Pourquoi ne pas simplement utilisé une base de données standard dans ce cas ?
- Les questions compliquées nécessitent des logiciels compliqués pour y répondre. Les question intéressantes et compliquées (jointures spatiales, aggrégations, etc) qui sont exprimables en une ligne de SQL grâce à la base de données, nécessitent une centaines de lignes de code spécifiques pour y répondre dans le cas de fichiers.
La plupart des utilisateurs de PostGIS ont mis en place des systÚmes où diverses applications sont succeptible d'accéder aux données, donc avoir les méthodes d'accÚs SQL standard simplifit le déploiement et le développement. Certains utilisateurs travaille avec de grand jeux de données, avec des fichiers, qui peuvent être segmenté en plusieurs fichiers, mais dans une base de données ces données peuvent être stoqué dans une seule grande table.
En résumé, la combinaison du support de l'accÚs cocurent, des requêtes complexes spécifiques et de la performance sur de grand jeux de données sont ce qui différencies les base de données spatiales des systÚmes utilisant des fichiers.
Un bref histoirique de PostGIS
En mai 2001, la société Refractions Research publie la permiÚre version de PostGIS. PostGIS 0.1 fournissait les objets, les indexes et des fonctions utilies. Le résultat était une base de données permettant le stockage et l'accÚs mais pas encore l'analyse.
Comme le nombre de fonctions augmenté, le besoin d'un principe d'organisation devint clair. La spécification "Simple Features for SQL" (:term:`SFSQL`) publiée par l'Open Geospatial Consortium fournit une telle structure avec des indications pour le nommage des fonctions et les pré-requis.
Avec le support dans PostGIS de simples fonctions d'analises et de jointures spatiales, Mapserver devint la premiÚre application externe permettant de visualiser les données de la base de données.
Au cours de ces derniÚres années le nombre de focntions fournies par PostGIS grandit, mais sa puissance restait limité. La plupart des fonctions interressantes (ex : ST_Intersects(), ST_Buffer(), ST_Union()) étaient difficile à implémenter. Les écrire en repartant du début promettait des années de travail.
Heureusement un second projet, nommé "Geometry Engine, Open Source" or GEOS vit le jour. Cette librairie fournit l'ensemble des algorythmes nécessaire à l'implémentation de la spécification :term:`SFSQL` . En se liant à GEOS, PostGIS fournit alors le support complet de la :term:`SFSQL` depuis la version 0.8.
Comme la capacité de PostGIS grandit, un autre problÚme fit surface : la représentation utilisée pour stoquer les géométrie n'était pas assez afficace. Pour de petits objets comme les points ou de courtes lignes, les métadonnées dans la représentation occupé plus de 300% supplémentaires. Pour des raisons de performance, il fut nécessaire de faire faire un régime à la représentation. En réduisant l'entête des métadonnées et les dimensions requises, l'espace supplémentaire fut réduit drastiquement. Dans PostGIS 1.0 cette nouvelle, plus rapide et plus légÚre représentation devint la représentation par défaut.
Les mises à jour récentes de PostGIS ont permit d'éttendre la compatibilité avec les standard, d'ajouter les géométries courbes et les signatures de fonctions spécifiées dans la norme ISO :term:`SQL/MM`. Dans un soucis de performance, PostGIS 1.4 augmenta considérablement la rapidité d'exécution des fonctions de tests sur les géométries.
Qui utilisent PostGIS ?
Pour une liste complÚte des cas d'utilisation, consultez la page web : PostGIS case studies.
Institut Geographique National, France
L'IGN utilise PostGIS pour stoquer des cartes topographiques de grande résolutions du pays : la "BDUni". La BDUni a plus de 100 millions d'entités, et est maintenu par une équipe de 100 persnone qui vérifie les observations et ajoute de nouvelles données à la base tout les jours. L'installation de l'IGN utilise le systÚme transactionel de la base de données pour assurer la consistance durant les phases de mises à jour et utilise un serveur de rtandby par transfert de journaux afin de conserver un état cohérent en cas de défaillance du systÚme.
GlobeXplorer
GlobeXplorer est un service web fournissant un accÚs en ligne à une imagerie satellite et photos aériennes de plusieures petabytes. GlobeXplorer utilise PostGUS poru gérer les métadonnées associées avec le catalogue d'images, donc les requêtes pour accéder aux images recherche d'abort dans le catalogue PostGIS pour récupérer la localisation des imagess demandées, puis récupÚre ces images et les retourne au client. Lors du proeccessus de mise en place de leur systÚme, GlobeXplorer essaya d'autre systÚme de base de données spatiales mais conserva PostGIS à cause de la combinaison du prix et de la performance qu'il offre.
Quest-ce qu'un application qui supporte PostGIS ?
PostGIS est devenu une base de données spatiales communément utilisée, et le nombre d'application tierce qui support le stoquage ou la récupération des donées n'a séssé d'augmenter. Les application qui supportent PostGIS contiennent à la fois des applications libres et des application propriétaires tournant sur un serveur ou localement depuis votre bureau.
La table suivante propose une liste des logiciels qui tirent profit de PostGIS :
