目前隨著移動互聯(lián)網和物聯(lián)網的廣泛應用，90%以上的數據是和時間+空間相關的，而越來越多的數據應用場景與時間和空間信息密不可分。時間+空間維度的數據（我們稱之為時空數據）是一種高維數據，需要更為高效的數據處理方式來處理，而普通的關系型數據庫更適合于存儲數值和字符類型數據，也缺少相關的時空算子。在實際應用場景上例如傳感器網絡、移動互聯(lián)網、射頻識別、全球定位系統(tǒng)等設備時刻輸出時間和空間數據，數據量增長非常迅速，這對存儲和管理時空數據帶來了挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)數據庫很難應對以上場景。阿里云時空數據庫能夠存儲、管理包括時間序列以及空間地理位置相關的數據，時空數據庫具有時空數據模型、時空索引和時空算子，完全兼容SQL及SQL/MM標準，支持時空數據同業(yè)務數據一體化存儲、無縫銜接，易于集成使用。

　　近日，阿里云時空數據庫正式開始免費公測，公測期間我們提供了2core4g+100G云盤的版本供客戶免費試用。

　　產品使用手冊：

　　https://help.aliyun.com/document_detail/116088.html

　　公測免費試用頁面：

　　https://common-buy.aliyun.com/?commodityCode=hitsdb_spatialpre#/buy

　　產品優(yōu)勢

　　易用（標準SQL接口）

　　SQL是目前最通用的數據庫訪問語言，時空數據庫基于標準PostgreSQL，支持JDBC/ODBC驅動訪問。時空數據同其它業(yè)務數據一體化處理，兼容OGC空間計算函數；支持符合OGC規(guī)范的WKT和WKB格式數據輸入和輸出。

　　寫入性能強勁

　　時空數據，插入是一個強需求，往往有大量設備上報軌跡、指標數據，因此對插入性能要求較高。阿里云時空數據庫，單機不同規(guī)格下可以支持到數萬到數十萬的TPS寫入。

　　高效分析能力

　　時空數據，除單條的查詢、POI查詢，更多的是其他的分析類需求。這對時空數據庫的分析能力也是一個挑戰(zhàn)。阿里云時空支持查詢條件自動選擇分區(qū)，高效空間索引，并行的聚合操作等提升分析性能。

　　自動擴展分區(qū)

　　業(yè)務對時空數據查詢，往往都會對時間區(qū)間進行過濾，因此時空數據通常在分區(qū)時，會有一個時間或空間分區(qū)的概念。時空數據庫支持自動擴展分區(qū)，減少用戶的管理量，不需要人為的干預自動擴展分區(qū)。

　　功能豐富

　　具有豐富的時間和空間處理查詢函數；支持點（POINT）、線（LINESTRING）、多邊形（POLYGON）、多點（MULTIPOINT）、多線（MULTILINESTRING）、多多邊形（MULTIPOLYGON）和幾何對象集（GEOMETRYCOLLECTION）等幾何類型存儲。

　　自動保留策略

　　根據用戶配置，自動刪除過舊數據，極大降低用戶使用成本，減少用戶管理工作。

　　自動Failover

　　阿里云時空數據庫提供全自動Failover機制，一旦所在硬件發(fā)生不可恢復的故障，會在非常短的時間內使用其他硬件替換故障硬件。這樣可以減少因為不可控故障引發(fā)的服務中斷時間。該Failover是全自動的，無需人工干預，用戶也無需擔心服務由于硬件故障造成的長時間不可用。

　　高可靠

　　時空數據庫是一種高性能時空數據庫，底層存儲建立在阿里云高效云盤基礎之上，高效云盤提供99.9999999%數據高可靠保障?？梢员Ｕ蠒r空數據庫數據一旦寫入，基本不會丟失。

　　生態(tài)

　　阿里云時空數據庫在生態(tài)上非常易于同多種主流產品集成，比如地圖引擎（如GeoServer和MapServer）、地圖編輯系統(tǒng)（如QGIS和ArcGIS for Desktop）、數據分析與可視化產品（如Grafana、Zeppelin和Jupyter）、大數據分析平臺（Spark），滿足模塊化集成需求，為時空數據管理提供有力支撐。

　　數據寫入&查詢

　　時空數據庫寫入和查詢非常便利，讀寫采用標準SQL，用戶可以通過JDBC/ODBC驅動操作數據庫，進行讀寫操作。

　　用戶也可以通過psql交互式終端向時空數據庫寫入數據，下面是幾個簡單的例子：

　　關于時空數據庫的具體用法，可以參考阿里云時空數據庫文檔：開發(fā)指南

　　https://help.aliyun.com/document_detail/115574.html

　　場景

　　1.地圖服務

　　地圖服務是一種非常廣泛的應用，便于各類業(yè)務數據空間化、空間分析和可視化。這個場景介紹如何使用時空數據庫搭建地圖服務，并給出架構參考。

　　時空數據庫作為存儲空間數據（如車輛定位數據）與空間查詢引擎，提供后端支持。GeoServer（GeoServer是一款知名的開源地圖服務引擎，支持OGC WFS、WMS、WPS等協(xié)議，易于部署，有大量的用戶）作為地圖服務引擎用于空間數據渲染和地圖發(fā)布，前端客戶端采用Leaflet或openlayers框架，同時支持PC/Android/iOS多種類型終端。地圖發(fā)布的主要流程包括三步：第一步在時空數據庫中導入業(yè)務數據后；第二步通過GeoServer關聯(lián)數據庫；第三步選擇需要發(fā)布的圖層，并對圖層設定相應對式樣。

　　2.人員監(jiān)護

　　人員監(jiān)護應用適用對兒童和老人監(jiān)護，方便實時查看活動軌跡、健康指標（體溫、血壓、心跳等）；并設定電子圍欄（特定區(qū)域，比如學校、小區(qū)、公園等），當活動人員離開特定區(qū)域時觸發(fā)告警信息。

　　時空數據庫存儲時空和指標數據，并提供空間查詢功能，提供后端支持。GeoServer作為地圖服務引擎用于空間數據渲染和地圖發(fā)布，前端客戶端采用Leaflet或openlayers框架。電子圍欄服務用于判斷移動目標同電子圍欄的空間關系，并觸發(fā)告警信息。

　　3.車輛監(jiān)控

　　車輛監(jiān)控應用適用于查看車輛當前和歷史軌跡，對車輛的行駛區(qū)域做限定，當脫離特定路線后能夠報警；并對車輛傳感器獲取一些參數（比如車速、胎壓、電池電壓等）做實時監(jiān)測。

　　時空數據庫作為存儲軌跡及監(jiān)測指標，提供空間及指標查詢功能，提供后端支持。GeoServer作為地圖服務引擎用于空間數據渲染、地圖發(fā)布、時空數據入庫，前端客戶端采用Leaflet或openlayers框架。電子圍欄服務用于判斷移動目標同電子圍欄的空間關系，并觸發(fā)告警信息。電子圍欄在這里起到過濾器，再地圖服務器的WFS服務寫入定位和傳感器監(jiān)測數據。

　　4.物流配送

　　物流配送應用適合于物流行業(yè)，提供導航規(guī)劃功能，并對物流過程做全程監(jiān)控。

　　時空數據庫作為存儲與路徑規(guī)劃引擎，提供后端支持。GeoServer作為地圖服務引擎用于空間數據渲染、地圖發(fā)布、時空數據入庫，前端客戶端采用Leaflet或openlayers框架。在時空數據庫存儲路網數據，路網數據是做導航規(guī)劃的基礎；在客戶端選擇起始點和目的地后，由時空數據庫計算最佳導航路線，經客戶端確認后把導航路線推送給物流終端。時空數據庫充當兩個角色：軌跡數據存儲和導航路徑計算。從物流終端獲取的軌跡數據通過地圖服務器WFS服務存入時空數據庫。

　　5.軌跡分析

　　軌跡分析用于計算軌跡之間的關系以及軌跡與專題地圖之間的關系；軌跡分析可以用于分析道路擁堵時空特征、人員活動熱點區(qū)域、異常行駛車輛等，適用業(yè)務場景非常廣，比如可以用于商業(yè)選址、交通優(yōu)化、公共安全等。

　　地圖服務器（GeoServer）接收軌跡輸入，軌跡和其它監(jiān)測數據存入時空數據庫；軌跡關聯(lián)計算用于軌跡聚合計算，識別軌跡之間的關系（如軌跡聚類）和軌跡與地圖之間的關系（如以道路作為專題圖，車輛軌跡的密集程度反應道路的擁堵情況）。軌跡關聯(lián)計算涉及大量的時空查詢需要利用時空數據庫做加速處理。

　　總結

　　時空數據庫通過融合時序和空間數據模型，來滿足不同時空數據場景的要求，更貼近業(yè)務；提供多元化索引（空間索引和時序索引等）來滿足不同類型場景條件查詢需求；提供自動分片及自動刪除過舊數據策略，來降低用戶管理成本，提升便利性。同時還在穩(wěn)定性、可靠性、運維上提供優(yōu)化服務，讓用戶能夠在融合的PostgreSQL生態(tài)下，更專注于自己的業(yè)務。

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