Futuro dos bancos de dados espaciais?

Pode ser um pouco estranho. Estou ansioso para conhecer a importância específica do setor dos bancos de dados espaciais.

O Banco de Dados Espaciais é uma parte muito importante de qualquer sistema GIS? Ou usaremos outras tecnologias para armazenar e recuperar dados espaciais em um futuro próximo?

Eu quero saber essas coisas porque em breve vou buscar o MS em Otimização de Banco de Dados Espaciais.

Os bancos de dados espaciais fornecem serviços para armazenar e manipular geometrias, geralmente posicionadas em um sistema geodésico. A importância do banco de dados espacial por trás do seu GIS dependerá principalmente do uso, mas de um modo geral, dificilmente você poderá falar sobre o GIS se não tiver um banco de dados espacial adequado para armazenamento de dados.

Como os computadores podem manipular apenas dados lineares de uma dimensão, é possível dividir os bancos de dados espaciais em duas partes lógicas:

• Manipulação e indexação de geometria, com suporte a geodésia
• Tecnologia de armazenamento

Os algoritmos e a lógica usados ​​para a manipulação da geometria são realmente específicos e, em seguida, mapeados para dados de uma dimensão "clássicos" para torná-los diretamente compatíveis com os computadores para armazenamento. O único recurso que tem um pé em cada mundo são os índices com reconhecimento espacial, que usam algoritmos semelhantes aos R-Trees .

Para o armazenamento, qualquer tecnologia subjacente pode ser adequada e não muda muito da maneira como você manipula os dados espaciais. Pode ser um banco de dados SQL (e tecnologia assimilada) ou algum tipo de armazenamento noSQL ou qualquer outra coisa. A principal coisa que mudará é a indexação espacial, qualquer outro recurso pode ser implementado sem grandes inconvenientes (bem, exceto o trabalho adicional ocasional).

Então, aqui está a minha conclusão: se você aprender como manipular dados espaciais de maneira eficiente e, dependendo da sua capacidade de aprender novas tecnologias, poderá adaptar-se ao que a tecnologia realmente for usada. Aprender os conceitos gerais por trás dos dados espaciais, especialmente para manipulação relacional, é a parte mais difícil e usa conceitos maduros que provavelmente não mudarão.

Não tenho uma resposta tão completa quanto a Valise, mas acho que há futuro no uso de bancos de dados Graph (NoSQL) para o armazenamento e recuperação de dados espaciais. A estrutura do gráfico já é usada extensivamente nos dados GIS (pense em nós e arcos). Já existem alguns esforços, mas ainda não os usei. Veja Neo4j espacial, por exemplo: http://wiki.neo4j.org/content/Neo4j_Spatial . Os gráficos também podem ser usados ​​para armazenar os índices mencionados acima ...

Apenas meus dois centavos...

Os sistemas espaciais de gerenciamento de banco de dados são muito importantes no SIG (basta olhar neste site para obter provas). Sempre foi dada ênfase aos bancos de dados espaciais baseados no modelo relacional . No entanto, existem vários exemplos de diferentes modelos de dados e abordagens de processamento que podem ser usadas:

• Dados rasterizados usam estruturas baseadas em matrizes.
• Os índices espaciais utilizam estruturas de dados em árvore .
• A análise de rede usa estruturas de dados e algoritmos relacionados à teoria dos grafos .

Todas essas abordagens têm lugar no SIG e apresentam vantagens e desvantagens. Da perspectiva do usuário de GIS, um banco de dados espacial é uma abstração que oculta uma estrutura de dados específica e um conjunto de algoritmos. Você não precisa conhecer os meandros da lógica de predicado para fazer uma consulta de caixa delimitadora.

Pessoalmente, vejo o futuro dos bancos de dados espaciais como divergentes. Estamos escondendo mais da tecnologia subjacente e facilitando aos usuários fazer perguntas de GIS e fazer mapas. Bons exemplos são SimpleGeo , APIs do Google Maps e Fusion Tables. Por outro lado, estamos obtendo código de outros domínios, como o R para análise de varredura e o uso de bancos de dados de gráficos, como mencionado no dslamb.