【GIS系列】挑战千万级数据：Java和Elasticsearch在GIS中的叠加分析实践 ...

作者：后端小肥肠
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  目次
1. 媒介
2. 叠加分析场景方案对比
2.1. Geotools
2.2. PostGIS
2.3. Elasticsearch
3. 基于ElastcSearch实现叠加分析代码实践
3.1. 开发环境搭建
3.1.1. 所需版本和工具
3.1.2. pom依赖
3.2. 数据导入
3.3. 返回布局计划
3.4. 核心代码讲解
3.4.1. 将面要素wkt转换为GeoPoint类型的数组
3.4.2. 编写叠加分析方法函数
3.5. 效果测试
4. 结语

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1. 媒介

在处理千万级图斑叠加分析时，传统的后端GIS工具，如Geotools和PostGIS，往往难以满足实时性和高效性的要求。在这一挑战背景下，引入Elasticsearch作为空间叠加查询的解决方案，成为了一种创新且高效的选择。本文将探讨怎样利用Java和Elasticsearch实现GIS中的千万级图斑叠加分析，以项目场景为基础，通过对传统后端GIS工具与Elasticsearch的性能比较，旨在为读者展示Elasticsearch作为一种新兴的空间数据处理工具的价值和潜力，为解决雷同问题的开发者提供新的思路息争决方案。
本文得当有Elasticsearch和GIS后台编程基础的jym，如本文对你有帮助和启示，请三连支持一下小肥肠~
2. 叠加分析场景方案对比

假设叠加分析的场景为求一个面要素下包含的点要素，点要素图层有1000万个点，要求在短时间内返回叠加分析效果。以后端为JAVA的背景下，常用的叠加分析方案有Geotools，Postgis，ES，目前将从技术方案特点，性能，优缺点，以及处理千万级图斑的可行性这几个方面依次介绍这几种技术方案。

2.1. Geotools

• 技术方案特点： Geotools是一个开源的Java GIS工具库，提供了丰富的地理信息处理功能。
  
• 性能评估： 在处理大规模空间数据时，Geotools大概性能较差，因其计划更方向于灵活性和功能的全面性，而不是针对大规模数据的优化。
  
• 优缺点： Geotools拥有丰富的功能和灵活的定制性，但在处理千万级图斑等大规模数据时，大概表现不佳。
  
• 处理千万级图斑的可行性：在处理大规模数据时大概性能较差，大概需要额外的优化和资源才能满足实时性和高效性的要求。
  

2.2. PostGIS

• 技术方案特点： PostGIS是一个基于PostgreSQL的空间数据库扩展，提供了丰富的空间分析功能。
  
• 性能评估： PostGIS在处理大规模空间数据时性能较好，可以通过索引和优化查询来进步处理服从。
  
• 优缺点： PostGIS具有成熟的空间数据处理功能和优秀的性能，但在某些情况下大概需要额外的硬件资源来支持高负载。
  
• 处理千万级图斑的可行性：PostGIS在处理大规模数据时性能较好，通过适当的索引和优化查询可以有效进步处理服从，但要在短时间内完千万级图斑成叠加分析大概存在一些限制，特别是在复杂的叠加条件或者硬件资源受限的情况下。
  

2.3. Elasticsearch

• 技术方案特点：
  
  
  
  • 分布式实时搜索与分析引擎： Elasticsearch是一个基于分布式架构的实时搜索和分析引擎，专注于快速、实时的数据处理和查询。
    
  • 地理空间支持： Elasticsearch通过地理空间索引和查询功能，可以或许有效地处理地理空间数据，包括点、线、面等要素。
    
  • 高度可扩展性： Elasticsearch具有良好的横向扩展本领，可以或许轻松地处理大规模数据，因此得当处理千万级图斑等大规模空间数据。
    
  
  
• 性能评估：
  
  
  
  • 实时性和高效性： Elasticsearch在处理大规模数据时表现出色，具有较快的响应速度和高效的查询性能，可以或许满足实时性和高效性的要求。
    
  • 水平扩展性： 通过横向扩展集群节点，Elasticsearch可以或许有效地处理大规模数据，保持良好的性能表现。
    
  
  
• 优缺点：
  
  
  
  • 优点：
    
    
    
    • 实时性高：Elasticsearch支持实时索引和查询，可以或许快速处理最新的空间数据。
      
    • 强大的查询功能：Elasticsearch提供丰富的查询语法和功能，可以或许灵活地满足各种空间分析需求。
      
    • 可扩展性强：Elasticsearch具有良好的横向扩展本领，可以或许轻松地处理大规模数据。
      
    
    
  • 缺点：
    
    
    
    • 学习曲线较陡：对于新手来说，大概需要一定时间来学习Elasticsearch的数据模子和查询语法。
      
    • 硬件资源需求较高：在处理大规模数据时，大概需要较多的硬件资源来支持高负载的查询哀求。
      
    
    
  
  
• 处理千万级图斑的可行性：
  
  
  
  • 可行性： Elasticsearch在处理大规模数据时表现优异，尤其擅长于实时性和高效性要求较高的场景，因此对于处理千万级图斑是可行的选择。通过符合的索引计划和优化查询，Elasticsearch可以或许有效地处理千万级图斑数据，并提供快速正确的查询效果。
    
  
  

3. 基于ElastcSearch实现叠加分析代码实践

3.1. 开发环境搭建

3.1.1. 所需版本和工具

依赖版本Spring Boot2.6.3Java1.8以上Elasticsearch7.9.3 3.1.2. pom依赖

1. <dependencies>
2.     <dependency>
3.         <groupId>org.springframework.boot</groupId>
4.         <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
5.     </dependency>
6.     <dependency>
7.         <groupId>org.locationtech.jts</groupId>
8.         <artifactId>jts-core</artifactId>
9.     </dependency>
10.     <dependency>
11.         <groupId>org.springframework.boot</groupId>
12.         <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
13.     </dependency>
14. </dependencies>

复制代码

3.2. 数据导入

基于工具将点要素图层导入Elasticsearch，这里怎么导入的不细讲，相关资料可自行百度：

留意看Shape字段类型要如上图才能支持面包含点类型的叠加分析。 
3.3. 返回布局计划

1. {
2.     "code": 200,
3.     "status": "success",
4.     "message": "OK",
5.     "data": {
6.         "list": [
7.             {
8.                 "name": "地类名称",
9.                 "code": "地类编码",
10.                 "count": 178,
11.                 "hectares": 541213,
12.                 "ares": 3243,
13.                 "squareMetres": 32432
14.             }
15.         ]
16.     }
17. }

复制代码

由返回布局可看出，我们需要返回点要素的name,code和面积属性（平方米，公亩，公顷）。
3.4. 核心代码讲解

3.4.1. 将面要素wkt转换为GeoPoint类型的数组

1.     private List<GeoPoint> parseWKTGeometry(String wkt) {
2.         List<GeoPoint> points = new ArrayList<>();
3.         GeometryFactory geometryFactory = new GeometryFactory();
4.         WKTReader reader = new WKTReader(geometryFactory);
6.         try {
7.             Geometry geometry = reader.read(wkt);
8.             if (geometry instanceof Polygon) {
9.                 Polygon polygon = (Polygon) geometry;
10.                 LinearRing ring = (LinearRing) polygon.getExteriorRing();
11.                 Coordinate[] coordinates = ring.getCoordinates();
12.                 for (Coordinate coord : coordinates) {
13.                     double lat = coord.y;
14.                     double lon = coord.x;
15.                     points.add(new GeoPoint(lat, lon));
16.                 }
17.             }
18.         } catch (ParseException e) {
19.             e.printStackTrace();
20.         }
22.         return points;
23.     }

复制代码

3.4.2. 编写叠加分析方法函数

1. public ResponseStructure overlayAnalysis(OverlayDTO overlayDTO) {
2.         try {
3.             if(StringUtils.isEmpty(overlayDTO.getGeometry())){
4.                 return ResponseStructure.failed("空间范围不可为空");
5.             }
6.             String geometry=overlayDTO.getGeometry();
7.             // 1. 指定检索 Index
8.             SearchRequest request = new SearchRequest();
9.             request.indices(ALIAS);
11.             // 2. 指定检索方式
12.             SearchSourceBuilder builder = new SearchSourceBuilder();
14.             // 3. 解析 WKT 格式的多边形
15.             List<GeoPoint> points = parseWKTGeometry(geometry);
17.             // geoPolygonQuery 代表着的是多边形查询
18.             builder.query(QueryBuilders.geoPolygonQuery("Shape", points)).trackTotalHits(true).size(0);
20.             // 4. 添加聚合查询
21.             TermsAggregationBuilder termsAggregationBuilder = AggregationBuilders.terms("code").field(FIELD_CODE)
22.                     .subAggregation(AggregationBuilders.sum("MJ").field("YJJBNTMJ")).size(500);
23.             builder.aggregation(termsAggregationBuilder);
25.             request.source(builder);
27.             // 5. 执行查询
28.             SearchResponse resp = restHighLevelClient.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
30.             // 6.1 输出总数
31.             long total = resp.getHits().getTotalHits().value;
33.             // 6.2 聚合结果
34.             List<DataVo> lists = new ArrayList<>();
35.             Terms terms = resp.getAggregations().get("code");
36.             List<? extends Terms.Bucket> buckets = terms.getBuckets();
37.             for (Terms.Bucket bucket : buckets) {
38.                 // 获取分组总面积
39.                 Sum mj = bucket.getAggregations().get("MJ");
40.                 Double sum = mj.getValue();
41.                 log.info("面积：{}", sum);
43.                 // 获取代码
44.                 String code = bucket.getKeyAsString();
45.                 log.info("代码：{}", code);
46.                 QuickStatistics quickStatistics = quickStatisticsMapper.selectOne(new LambdaQueryWrapper<QuickStatistics>()
47.                         .eq(QuickStatistics::getCode, code).eq(QuickStatistics::getType, FIELD_CODE));
49.                 // 如果大数据库查到的代码没有在 pg 库的数据字典中，忽略不统计
50.                 if (quickStatistics == null) {
51.                     log.info("未统计的代码：{}", code);
52.                     continue;
53.                 }
55.                 String name = quickStatistics.getName();
56.                 lists.add(new DataVo(name, code, bucket.getDocCount(), sum, sum / 100, sum / 10000));
57.             }
59.             JBNTVO jbntvo = new JBNTVO(lists);
60.             return ResponseStructure.success(jbntvo);
61.         } catch (Exception e) {
62.             log.error(e.getMessage(), e);
63.             return ResponseStructure.failed("叠加分析异常");
64.         }
65.     }

复制代码

上述方法使用Elasticsearch进行查询，根据指定的几何图形执行地理多边形查询，并添加聚合查询以计算特定区域内的指标数据。最后，它将查询效果进行处理，包括统计各个区域的指标数据和计算相关指标，然后封装成特定的VO对象返回。如果在执行过程中出现异常，则记录错误信息并返回相应的错误响应。 
3.5. 效果测试

由上图可知，只需要输入叠加面要素的wkt格式数据，便可在短时间内拿到叠加分析效果。 
4. 结语

本文以千万级图斑叠加分析为背景，起首对比了常规技术栈和ES的优缺点，最后以现实代码讲解了怎样基于ES实现千万级图斑叠加分析，如有更好的想法欢迎在批评区留言进行讨论~

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