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

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作者：后端小肥肠

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目录

1. 前言

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. 返回结构设计

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. 结果测试

4. 结语

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1. 前言

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。本文将探讨如何利用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，为解决类似问题的开发者提供新的思路和解决方案。

本文适合有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结果。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可能性能较差，因其设计更偏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，可能表现不佳。
• 处理千万级图斑的可行性：在处理大规模数据时可能性能较差，可能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提高处理效率。
• 优缺点： PostGIS具有成熟的空间数据处理功能和优秀的性能，但在某些情况下可能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提高处理效率，但要在短时间内完千万级图斑成叠加分析可能存在一些限制，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，能够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能力，能够轻松地处理大规模数据，因此适合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，能够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能够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，能够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，能够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能力，能够轻松地处理大规模数据。
  • 缺点：
    • 学习曲线较陡：对于新手来说，可能需要一定时间来学习Elasticsearch的数据模型和查询语法。
    • 硬件资源需求较高：在处理大规模数据时，可能需要较多的硬件资源来支持高负载的查询请求。

• 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。通过合适的索引设计和优化查询，Elasticsearch能够有效地处理千万级图斑数据，并提供快速准确的查询结果。

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 Boot	2.6.3
Java	1.8以上
Elasticsearch	7.9.3

3.1.2. pom依赖

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.locationtech.jts</groupId>
        <artifactId>jts-core</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

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：

注意看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. 返回结构设计

{
    "code": 200,
    "status": "success",
    "message": "OK",
    "data": {
        "list": [
            {
                "name": "地类名称",
                "code": "地类编码",
                "count": 178,
                "hectares": 541213,
                "ares": 3243,
                "squareMetres": 32432
            }
        ]
    }
}

由返回结构可看出，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

    private List<GeoPoint> parseWKTGeometry(String wkt) {
        List<GeoPoint> points = new ArrayList<>();
        GeometryFactory geometryFactory = new GeometryFactory();
        WKTReader reader = new WKTReader(geometryFactory);

        try {
            Geometry geometry = reader.read(wkt);
            if (geometry instanceof Polygon) {
                Polygon polygon = (Polygon) geometry;
                LinearRing ring = (LinearRing) polygon.getExteriorRing();
                Coordinate[] coordinates = ring.getCoordinates();
                for (Coordinate coord : coordinates) {
                    double lat = coord.y;
                    double lon = coord.x;
                    points.add(new GeoPoint(lat, lon));
                }
            }
        } catch (ParseException e) {
            e.printStackTrace();
        }

        return points;
    }

3.4.2. 编写叠加分析方法函数

 public ResponseStructure overlayAnalysis(OverlayDTO overlayDTO) {
        try {
            if(StringUtils.isEmpty(overlayDTO.getGeometry())){
                return ResponseStructure.failed("空间范围不可为空");
            }
            String geometry=overlayDTO.getGeometry();
            // 1. 指定检索 Index
            SearchRequest request = new SearchRequest();
            request.indices(ALIAS);

            // 2. 指定检索方式
            SearchSourceBuilder builder = new SearchSourceBuilder();

            // 3. 解析 WKT 格式的多边形
            List<GeoPoint> points = parseWKTGeometry(geometry);

            // geoPolygonQuery 代表着的是多边形查询
            builder.query(QueryBuilders.geoPolygonQuery("Shape", points)).trackTotalHits(true).size(0);

            // 4. 添加聚合查询
            TermsAggregationBuilder termsAggregationBuilder = AggregationBuilders.terms("code").field(FIELD_CODE)
                    .subAggregation(AggregationBuilders.sum("MJ").field("YJJBNTMJ")).size(500);
            builder.aggregation(termsAggregationBuilder);

            request.source(builder);

            // 5. 执行查询
            SearchResponse resp = restHighLevelClient.search(request, RequestOptions.DEFAULT);

            // 6.1 输出总数
            long total = resp.getHits().getTotalHits().value;

            // 6.2 聚合结果
            List<DataVo> lists = new ArrayList<>();
            Terms terms = resp.getAggregations().get("code");
            List<? extends Terms.Bucket> buckets = terms.getBuckets();
            for (Terms.Bucket bucket : buckets) {
                // 获取分组总面积
                Sum mj = bucket.getAggregations().get("MJ");
                Double sum = mj.getValue();
                log.info("面积：{}", sum);

                // 获取代码
                String code = bucket.getKeyAsString();
                log.info("代码：{}", code);
                QuickStatistics quickStatistics = quickStatisticsMapper.selectOne(new LambdaQueryWrapper<QuickStatistics>()
                        .eq(QuickStatistics::getCode, code).eq(QuickStatistics::getType, FIELD_CODE));

                // 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
                if (quickStatistics == null) {
                    log.info("未统计的代码：{}", code);
                    continue;
                }

                String name = quickStatistics.getName();
                lists.add(new DataVo(name, code, bucket.getDocCount(), sum, sum / 100, sum / 10000));
            }

            JBNTVO jbntvo = new JBNTVO(lists);
            return ResponseStructure.success(jbntvo);
        } catch (Exception e) {
            log.error(e.getMessage(), e);
            return ResponseStructure.failed("叠加分析异常");
        }
    }

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，它将查询结果进行处理，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. 结果测试

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结果。 

4. 结语

本文以千万级图斑叠加分析为背景，首先对比了常规技术栈和ES的优缺点，最后以实际代码讲解了如何基于ES实现千万级图斑叠加分析，如有更好的想法欢迎在评论区留言进行讨论~

文章来源:https://blog.csdn.net/c18213590220/article/details/139231255
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