時空資料庫探秘

前言

全球城市化的程序依然以不可阻擋的趨勢向前推進，到2050年，接近70%的世界人口將生活在城市。人口大國中國和印度所在的亞洲將成為全球城市化最快的地區。在城市急速擴張的過程中，先進的技術將幫助城市實現可持續發展，引領城市走向更美好的未來。

從“推進國家治理體系和治理能力現代化”的提出，到最新公佈的國家“十四五規劃”綱要中對“加快建設數字經濟、數字社會、數字政府，以數字化轉型整體驅動生產方式、生活方式和治理方式變革”的強調，都體現出城市管理與城市治理正處於從傳統手段向新方法、新手段加速變化的過程中。

資料，或者說大資料，正是數字化變革的核心；資料庫技術，則為儲存、分析和利用這些資料提供了基礎技術支撐。如果說大資料是新經濟的石油，資料庫和大資料分析技術，則是儲油罐和煉油廠，將原始的資料提煉成指導城市管理的決策依據和指南。

與傳統的基於表格的資料不同，城市的每個角落，無時無刻不在生成各種各樣的資料，這些資料大多都會和時間和空間相關。典型的比如城市交通中的車流量、人流量等，跟時間和空間都是相關的。對於處理這種型別的海量資料，就需要相對應的支援時間和空間比較、查詢的資料庫來支撐，來加以利用。

時序資料庫

傳統SQL資料庫雖然也可以處理時間序列資料，但並不是專門以此為目標的。TSDB

（ TimeSeries DataBase ）

時序資料庫是專門以時間維度進行設計和最佳化的。

TSDB 通常具有以下的特點：

時間是不可或缺的絕對主角（就像 MySQL 中的主鍵一樣），資料按照時間順序組織管理

高併發高吞吐量的資料寫入

資料的更新很少發生

過期的資料可以批次刪除

InfluxDB 就是一款非常優秀的時序資料庫，可以更加高效快速的儲存大量時間序列資料並對這些資料進行實時分析。

Prometheus、Influxdb和OpenTSDB就是是三款業內比較知名且實際生產使用的時序資料庫。TimescaleDB 是基於 PostgreSQL 資料庫開發的一款時序資料庫，以外掛化的形式打包提供，隨著 PostgreSQL 的版本升級而升級，不會因為另立分支帶來麻煩。TimescaleDB的資料自動按時間和空間分片（chunk），如下圖。

空間資料庫

由於傳統的關係資料庫在空間資料的表示、儲存、管理、檢索上存在許多缺陷，從而形成了空間資料庫這一資料庫研究領域。而傳統資料庫系統只針對簡單物件，無法有效的支援複雜物件（如圖形、影象）。空間資料庫是某區域內關於一定空間要素特徵的資料集合，是地理資訊系統（GIS）在物理介質上儲存的與應用相關的空間資料總和。

基於SQL的簡單要素訪問（Simple Feature Access-Part 2：SQL option，SFA SQL）

和SQL多媒體與

應用程式

包第三部分空間

（SQL Multimedia and Application Packages-Part3：Spatial，SQL/MM Spatial），是目前兩種主流的空間資料庫國際標準，在地理資訊系統和資料庫行業得到廣泛的遵循。

商用的空間資料庫引擎比如Esri公司的ArcSDE（SDE即Spatial Database Engine，空間資料庫引擎）。目前一些開源的資料庫也支援空間資料，例如PostgreSQL由於具備PostGIS擴充套件而在開源GIS中有廣泛地應用，視覺化工具包括pgAdmin、

Quantum GIS（類似ArcGIS Desktop）。

比如，下圖列舉了幾個PostGis用於計算空間關係的函式：

空間資料的應用在我們日常生活中也很常見，比如搜尋鄰近的餐館、路徑導航等。

時空資料庫

時空資料庫能夠儲存、管理包括時間序列以及空間地理位置相關的資料。感測器網路、移動網際網路、射頻識別、全球定位系統等裝置時刻輸出時間和空間資料，資料量增長非常迅速，這對儲存和管理時空資料帶來了挑戰，傳統資料庫很難應對時空資料。時空資料是一種高維資料，普通的關係型資料庫更適合於儲存數值和字元型別資料，也缺少相關的運算元。時空資料庫具有時空資料模型、時空索引和時空運算元，完全相容SQL及SQL/MM標準，支援時空資料同業務資料一體化儲存、無縫銜接，易於整合使用。

典型的時空資料例如交通場景的資料，具有柵格、圖、路徑三種不同的空間結構，隨著時間維度的加入，可以形成時空柵格資料、時空圖資料和時空軌跡資料這三類典型的時空資料型別。不同的時空資料具有各自不同的特點和處理方法：

時空柵格資料——比較規整，是一種歐式資料，可以用二維或者三維的卷積方法；

時空圖資料——圖結構的資料，使用圖的辦法去處理，例如圖神經網路；

時空軌跡資料——是使用者的狀態轉移，可以使用馬爾科夫決策過程、深度生成模型去做預測或者分析。

時空資料庫系統或資料處理技術，其內容表現為以下三個主要方面：

（1）空間時態資料的表達。空間時態資料表達的目的在於建立空間時態一體化資料模型。它涉及到時間標誌、空間時態版本的標識、空間變化型別的定義、空間拓撲與時態拓撲、空間時態資料的儲存結構，以及存取策略等內容。

（2）空間時態資料的更新。空間時態資料的更新研究空間資料更新的型別、操作方法，更新對時空資料庫中空間和時態拓撲的影響，以及拓撲重建等問題。

（3）空間時態資料的查詢。空間時態資料的查詢探討空間時態資料的各種

跟蹤

演算法，多維資訊的複合、分析、視覺化等。

在城市數字化轉型的大背景下，對於時空大資料的分析應用，正是提高城市治理水平的關鍵點。對時空資料的分析，可以給城市治理提供指導。比如智慧訊號燈，透過實時分析多個路口的車流、人流，可以及時的改變紅綠燈狀態，最大化通行流量。

閃馬智慧，作為專注城市空間智慧管理的新一代AI中臺公司，以人工智慧和時空資料庫為核心技術，從時空大資料中挖掘價值；專注影片異常行為分析，聚焦城市空間管理，以

道路交通、工作學習、生活娛樂、城市環境、網際網路資訊

等城市五大空間管理為主軸，助力和加速城市數字化轉型。