• 海量数据展示(二)-性能优化


    背景

        之前做的海量数据数据展示,在预处理速度和在线渲染上还有有所欠缺,本文中进行一些优化工作,使得九分钟处理完一千多万面数据的3-12级矢量切片,在线浏览数据请求时间控制在10s左右。

    准备

        软件环境:PostGIS(3.0.0rc2 r17909)和 PostgreSQL( 12.0, compiled by Visual C++ build 1914, 64-bit),数据是微软开源的部分房屋数据public.california20191107(10988317条)。

    预处理

        预处理就是将3级到12级的矢量切片事先切好。首先获取数据12级的最大最小xyz,通过这个范围生成网格,然后和数据相交得到一一对应的网格表public.ca_xyz 。

    --经度转切片x
    CREATE OR REPLACE FUNCTION lon2tile(lon DOUBLE PRECISION, zoom INTEGER)
      RETURNS INTEGER AS
    $BODY$
        SELECT FLOOR( (lon + 180) / 360 * (1 << zoom) )::INTEGER;
    $BODY$
      LANGUAGE SQL IMMUTABLE;
    --纬度转切片y
    CREATE OR REPLACE FUNCTION lat2tile(lat double precision, zoom integer)
      RETURNS integer AS
    $BODY$
        SELECT floor( (1.0 - ln(tan(radians(lat)) + 1.0 / cos(radians(lat))) / pi()) / 2.0 * (1 << zoom) )::integer;
    $BODY$
      LANGUAGE sql IMMUTABLE;
    --xyz转几何
    create or replace function TileBBox (z int, x int, y int, srid int = 3857)
        returns geometry
        language plpgsql immutable as
    $func$
    declare
        max numeric := 20037508.34;
        res numeric := (max*2)/(2^z);
        bbox geometry;
    begin
        bbox := ST_MakeEnvelope(
            -max + (x * res),
            max - (y * res),
            -max + (x * res) + res,
            max - (y * res) - res,
            3857
        );
        if srid = 3857 then
            return bbox;
        else
            return ST_Transform(bbox, srid);
        end if;
    end;
    $func$;
    --数据最大最小经纬度计算最大最小xyz
    select lat2tile(ST_Y((pt).geom),12) y, lon2tile(ST_X((pt).geom),12)	x  FROM (SELECT ST_DumpPoints(ST_Extent(geom)) 	AS pt from public.california20191107) as foo where (pt).path[2] in (1,3)
    --网格表
    CREATE TABLE public.ca_xyz  ( x integer,y integer,z integer,id integer NOT NULL )  WITH (OIDS = FALSE)    TABLESPACE pg_default;
    --示例
    insert into public.ca_xyz (id,z,x,y) select 1,3,1,3 from public.california20191107  where TileBBox(3,1,3,4326)&&geom limit 1
    



        接下来就比较简单了,将quadkey生成3-11级xyz,把所有的xyz用来生成矢量切片。

    --示例
    SELECT ST_AsMVT(vt,'polygon',4096,'geo') tile  FROM (SELECT ST_AsMVTGeom(geom,Box2D(TileBBox(3,1,3,4326)),4096,0,true) AS geo FROM public.california20191107   where TileBBox(3,1,3,4326)&&geom) AS  vt
    

    后台服务

        预处理矢量切片生成完以后,使用golang把矢量切片全部加载进程序中,并且建立键值对,能够快速的判断请求的xyz在3-12级是否有数据存在数据时能快速获取。当数据请求大于12级时候,我们使用数据库查询方式获取矢量切片。对于大于12级没有缓存的数据会判断是否是12级xyz的子级,如果是就会到数据库查询并缓存到程序中,如果不是就返回url无效减少数据库查询时间。


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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/polong/p/11831981.html
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