from pymongo import MongoClient, GEO2D #使用geo_example库 db = MongoClient('192.168.30.252',27017).geo_example #创建索引在places上的loc列 db.places.create_index([("loc",GEO2D)]) #插入坐标数据 result = db.places.insert_many([{"loc": [2, 5]},{"loc&q

目录 1.存入地理数据 GeoJSON数据存入 1.Ponit 点数据 2.LineString 线数据(多段线) 3. Polygon 多边形数据 4.MultiPoint多点.MultiLineString多线.MultiPolygon多多边形 5.GeometryCollection 几何集合 6.全国区县行政区划入库示例 2.创建地理索引 2.1.2dsphere索引 2.2.2d索引 2.3.geoHaystacks索引 3.检索地理数据 3.1地理空间模型 3.2.查询示例(使用全国

MongoDB 支持地理空间数据存储 官方文档 https://docs.mongodb.com/manual/geospatial-queries/ MongoDB 支持对于地理空间数据的查询操作. 空间地理数据 MongoDB 中使用 GeoJSON对象 或 坐标对 描述空间地理数据.Mongo

一.关于MongoDB 在众多NoSQL数据库,MongoDB是一个优秀的产品.其官方介绍如下: MongoDB (from "humongous") is a scalable, high-performance, open source, document-oriented database. 看起来,十分诱人!值得说明的是,MongoDB的document是以BSON(Binary JSON)格式存储的,完全支持Schema Free.这对地理空间数据是十分友好的.因为有著名的G

原文:SQL Server 2008空间数据应用系列八:基于Bing Maps(Silverlight)的空间数据存储 友情提示,您阅读本篇博文的先决条件如下: 1.本文示例基于Microsoft SQL Server 2008 R2调测. 2.具备 Transact-SQL 编程经验和使用 SQL Server Management Studio 的经验. 3.具有使用 Microsoft Visual Studio 进行 Microsoft .NET Framework开发的经验. 4.具有

背景说明 近期北京理财频道反馈用来存放股市实时数据的MongoDB数据库写响应请求很慢,难以跟上业务写入速度水平.我们分析了线上现场的情况,发现去年升级到SSD磁盘后,数据持久化的磁盘IO开销已经不是瓶颈.通过日志分析,线上单次写入(更新)请求大多在数十毫秒这个级别,数据库端观察几个主要的db在繁忙时通常有95%以上的时间在进行锁等待.线上数据库并发很高,接近1000个连接,所以怀疑是并发争用表锁导致性能不足. 我们知道MongoDB的mmap存储引擎一直是库/表级锁,因此任何写操作并发越高锁争

1.Neo4j Spatial 简介 1.1Neo4j Spatial概念 Neo4j Spatial项目是图数据库Neo4j的一个插件,它通过将空间数据映射到图模型(graph model),它将对象和关系当作顶点和边存储在图模型中.因而使得Neo4j具有空间数据的导入,存储,查询等功能[8].Neo4j Spatial支持的地理要素遵循OpenGIS的规范[9],包括点(point),线段(line-string),面(polygon),多点(multipoint),多线段(multi-li

文章转载自:https://blog.csdn.net/UbuntuTouch/article/details/106531939 随着人类在不断地探索空间,地理空间数据越来越多. 收集信息的速度以及提供位置信息的来源正在迅速增长.政府和商业卫星继续扩张.与GPS一起,它们提供了一系列不同的空间丰富的数据源,包括天气和温度模式,土地使用,土壤化学,减灾和响应,电信等. ​ 移动设备和底层网络将人员,汽车,卡车和大量踏板车变成了位置信息的来源.计算机网络将位置信息嵌入IP地址元数据中,这可以帮助I

      在各类系统应用服务端开发中,我们经常会遇到文件存储的问题. 常见的磁盘文件系统,DBMS传统文件流存储.今天我们看一下基于NoSQL数据库MongoDb的存储方案.笔者环境 以CentOS 6.5,MongoDb 2.6.3,  Nginx-1.4.7 为例,您需要了解Linux常用命令. 先来回顾一下MongoDb的内部文件结构 MongoDB在数据存储上按命名空间来划分,一个collection是一个命名空间,一个索引也是一个命名空间 同一个命名空间的数据被分成很多个Extent

http://www.cnblogs.com/wintersun/p/4622205.html 在各类系统应用服务端开发中,我们经常会遇到文件存储的问题. 常见的磁盘文件系统,DBMS传统文件流存储.今天我们看一下基于NoSQL数据库MongoDb的存储方案.笔者环境 以CentOS 6.5,MongoDb 2.6.3,  Nginx-1.4.7 为例,您需要了解Linux常用命令. 先来回顾一下MongoDb的内部文件结构 MongoDB在数据存储上按命名空间来划分,一个collection是

用云的话,节省你开发成本,快速上线,数据比较安全.缺点是一旦用了他们的,形成习惯以后,数据想迁移就会比较麻烦,你会越来越依赖,而且规模上去以后价格并不低.早年自己做的话,你需要实现分布式文件系统,这个会比较费时间,一些开源的框架又不太靠谱,或者太庞大.不果现在好了,MongoDB 3.0出来了. 用户读请求(HTTP GET) -> CDN -> Varnish -> PHP -> MongoDB Cluster 用户写请求(HTTP PUT) -> Varnish ->

实验要用到遥感影像,,TM,,之前是可以在美国USGS上下载的,但是要FQ了,有点麻烦,, 想到之前本科实在地理空间数据云平台下载的,就试了一下以前的账号,完美!,, TM数据很丰富,到2017年的都有,,可以提供FTP批量下载,,按照提示,下载了filezilla软件,, 按照地理空间数据云平台提供的地址,输入自己的账号和密码,就可以连接了. 打开远程站点,可以看到批量TM数据,右键下载就可以了.速度很快,很方便,, 至于下载地址,应该是左边的本地站点,我没改,应该可以修改下载地址的,, PS

上一篇主要介绍了MongoDB的基本操作,包括创建.插入.保存.更新和查询等,链接为MongoDB基本操作. 在本文中主要介绍MongoDB的聚合以及与Python的交互. MongoDB聚合 什么是聚合 MongoDB中聚合(aggregate)主要用于处理数据(诸如统计平均值,求和等),并返回计算后的数据结果. 聚合是基于数据处理的聚合管道,每个文档通过由多个阶段组成的管道,可以对每个阶段的管道进行分组.过滤等功能,然后经过一系列处理,输出结果. 语法:db.集合名称.aggregate({

文章转载自:https://blog.csdn.net/UbuntuTouch/article/details/106546064 在之前的文章 "Observability:使用 Elastic Stack 分析地理空间数据 (一)",我详述了如何从 OpenSky Network API 接口把数据导入到 Elasticsearch,并对这些数据进行可视化分析.也许针对很对的情况这个已经很满足了,因为它确实可以帮我们从很多实时数据中提取很多有用用用的东西. 在今天的文章中,我们将参

 需求: 不知道大家有没有遇到过这样的需求:自己的服务器出于对数据库安全的保护,需要对存储的数据进行加密保护.这样万一数据库被人拿到,别人也不能拿到数据库里面的内容.这里还有一个前提:前端的展示页面是不对外公开的,需要验证才能进入.为什么提这个,就是因为前端所展现的内容一定是明文的,不然管理人员如何阅读查看呢(这也给爬虫留下了机会,不过关键还是在于你能够拿到管理人员的密码). 背景介绍: 系统数据库采用的是Mongodb: 后台使用的语言是Python: python与数据库的交互主要借助于Py

本文使用官方C# Driver,实现在MongoDB中存储,查询空间数据(矢量) 空间数据的存储 本例中,从一个矢量文件(shapefile格式)中读取矢量要素空间信息以及属性表,并写入到MongoDB中去,其中读取shapefile文件以及将空间信息转成json的功能通过Ogr库实现 //打开MongoDB的Collection MongoDatabase db = server.GetDatabase("aa"); MongoCollection colSheng = db.Get

有两种类型的空间数据.geometry 数据类型支持平面或欧几里得(平面球)数据.geometry 数据类型符合适用于 SQL 规范的开放地理空间联盟 (OGC) 简单特征 1.1.0 版. 另外,SQL Server 支持 geography 数据类型,该数据类型可存储诸如 GPS 纬度和经度坐标之类的椭圆体(圆球)数据. geometry 和 geography 数据类型支持十一种空间数据对象或实例类型.但是,这些实例类型中只有七种“可实例化”:可以在数据库中创建并使用这些实例(或可对其进行

1. 多进程爬虫 对于数据量较大的爬虫,对数据的处理要求较高时,可以采用python多进程或多线程的机制完成,多进程是指分配多个CPU处理程序,同一时刻只有一个CPU在工作,多线程是指进程内部有多个类似"子进程"同时在协同工作.python中有多种多个模块可完成多进程和多线程的工作,此处此用multiprocessing模块完成多线程爬虫,测试过程中发现,由于站点具有反爬虫机制,当url地址和进程数目较多时,爬虫会报错. 2. 代码内容 #!/usr/bin/python #_*_ c

LBS(Location Based Services)定位服务,即根据用户位置查询用户附近相关信息,这一功能在很多应用上都有所使用.基于用户位置进行查询时,需要提供用户位置的经纬度.为了提高查询速度,MongoDB为坐标平面查询提供了专门的索引,称作地理空间(2d)索引. 1. 创建地理空间索引 地理空间索引又称为2d索引.创建其它形式的索引,我们会按升序或降序(1或-1)的形式创建索引,不同于其它形式的索引,创建地理空间索引要指定的值为:2d.语法结构如下: db.<collection>

这篇关于高德地图的随笔内容会多一点, 一.业务说明     对应APP业务中的成员有两类,一是服务人员,二是被服务人员,  主要实现功能, 对APP中的服务人员位置进行时时定位, 然后通过被服务人员登录APP时提供的一个经纬度来计算服务人员与被服务人员之间的距离 单位m. 下面是整个详细流程,从创建高德对应应用(这里注册我就不说了)------最后完成此功能. 二.创建servlet对应的高德地图应用,创建自己的云图数据库表 注册帐号后登录点击右上角的控制台,会出现下面这个界面,我截图 这里当然

要点目录: I.保存数据 II.打开文件   III.创建并写入文件 IV.关闭文件 V.读文件 VI.给文件加锁 VII.删除文件 VIII.其他有用的文件操作函数 IX.数据库管理系统 1.保存数据的方法 存储数据有两种基本方法:保存到普通文件,或者保存到数据库中.当具有大量订单时,应该使用一个数据库管理系统. 2.订单添加收货地址 本篇将使用上一篇所介绍的订单的改进版本. Html代码如下: <html> <head> <title>Bob's Auto Part