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NoSQL
Andere Wege in der Speicherung von
Geodaten?
9.Geofachtag Sachsen-Anhalt - 16.2.2017
Holger Baumann, Hochschule Anhalt
Agenda

Status Quo – Speicherung von Geodaten in SQL-Datenbanken

Datenbanken im Web Umfeld

Verteilte Datenbanken

Begriff und Klassifizierung NoSQL Datenbanken

Beispiel: MongoDB, Geodaten in MongoDB

Schlussfolgerungen
Prof. Dr.-Ing. Holger Baumann
Hochschule Anhalt
NoSQL – Andere Wege in der Speicherung von Geodaten?
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Speicherung von Geodaten in relationalen Datenbanken
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Speicherung von Geodaten in objektrelationalen Datenbanken
Geometrie Flurstück
Geometrie Gebäude
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Datenbanksysteme mit Erweiterung für Geodaten (Auswahl)
Datenbanksystem
Oracle
PostgreSQL
MS SQL Server
IBM DB2
MySQL
SpatialLite
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Erweiterung zur Geodatenbank
Oracle Locator und Oracle Spatial
PostGIS
ab Version 2008 integriert
Spatial Extender und Geodetic Extender
keine objektrelationale Erweiterung, aber Unterstützung von
Geometrie-Datentypen, räumliche Anfragen werden teilweise
unterstützt
Variante der Datenbank SQLite als Geodatenbank, auch für mobile
Anwendungen
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Anforderungen an Datenbanken im Web-Umfeld
Quelle: http://www.smartinsights.com/internet-marketing-statistics/happens-online-60-seconds
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Anforderungen an Datenbanken im Web-Umfeld
mit Anwendungen im Web-Umfeld (Content Management, Soziale Netzwerke)
entstehen geänderte Anforderungen an Datenbanksysteme:
 extrem große Datenmengen (teilweise Peta-Byte)
 Daten häufig unstrukturiert oder semistrukturiert
 flexible Datenbank-Schemata gefordert (Tabellen zu starr)
 schnelle Antwortzeiten der Datenbank
 hohe Verfügbarkeit
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Skalierung von Datenbanken
Vertikale Skalierung
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Horizontale Skalierung
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Definition NoSQL - Datenbanksystem
NoSQL-Datenbanken sind durch folgende Punkte gekennzeichnet:
 Datenbankmodell ist nicht-relational
 schemafreies Datenmodell oder nur schwache
Schemarestriktionen
 horizontal skalierbar
 häufig anderes Konsistenzmodell als bei relationalen
Datenbanken
(nach Kudraß: Taschenbuch Datenbanken, Kapitel 12)
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Klassifizierung von NoSQL Datenbanken
Key-Value
Document
Store
Wide
Column
Store
Graph
Databases
mehr als 225 verschiedene Datenbanken [siehe: http://www.nosql-database.org/]
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Datenbank - Ranking
[Quelle: http://db-engines.com/de/ranking]
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Dokumentenorientierte Datenbank MongoDB

humongous, „gigantisch“

Schemafreie Datenbank, Dynamisches Datenbank-Schema: Schema wird zur
Laufzeit festgelegt

CAP-Theorem: Konsistenz vor Verfügbarkeit, kann aber Verfügbarkeit
aufrechterhalten, solange die Mehrzahl der Datenbankknoten miteinander
kommunizieren

verwaltet Sammlungen von JSON-ähnlichen Dokumenten

Suche in jedem Feld der Datenbank möglich, Bereichssuche, über reguläre
Ausdrücke und auch unterstützt durch JavaScript-Funktionen, die auf dem
Datenbank-Server ausgeführt werden

Unterstützung von Indizes auch von räumlichen

Replikation: Master-Slave, bei Ausfall des Masters wird ein neuer Master gewählt

Entwicklung seit 2009, Open Source, programmiert in C++, für viele Plattformen
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JSON - GeoJSON
RFC 7946: https://tools.ietf.org/html/rfc7946
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MongoDB
Bildquelle: Masterarbeit A.Kohlrusch 2016
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Indizierung von Geodaten in MongoDB
Index 2d:
 für Koordinatenpaare in der Ebene (Wertebereich -180 bis 180 !)
 Beschreibung der Punkte in JSON ist kein GeoJSON
 nur bis Version 2.2 empfohlen
 wenige Funktionen, keine Linien- und Flächenobjekte
 realisiert: GeoHash
Index 2dsphere:
 ab Version 2.6 auch Unterstützung aller Simple Feature Geometrien (OGC)
 Index für Koordinatenpaare oder GeoJSON
 kein shared-Index
 Koordinatensystem ist WGS84
 realisert: rekursive Quadtree-Zerlegung, binär kodiert
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Raumbezogenen Daten in MongoDB
Unterstützte GeoJSON-Objekte:
Point
LineString
Polygon
MultiPoint
MultiLineString
MultiPolygon
GeometryCollection
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Raumbezogene Operatoren in MongoDB
Operator
Funktion
$geoWithin
Dokumente innerhalb einer Geometrie
$geoIntersects
Dokumente, die eine Geometrie schneiden
$near
Dokumente im Umkreis zu einem Punkt (Abstand mit
Angabe größter und kleinster Wert)
$nearSphere
Dokumente im Umkreis zu einem Punkt (Abstand mit
Angabe größter und kleinster Wert), Berechnung sphärisch
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Beispieloperation
Quelle: https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/query/geoWithin/#examples
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Schlussfolgerungen - Dokumentendatenbanken
 interessantes (anderes) Konzept, kostengünstig für große
Datenmengen
 „Aufbewahren“ von Geodaten unproblematisch
 Unterstützung für Geo-Anwendungen noch sehr knapp, auf WebAnwendungen ausgerichtet, dafür möglicherweise ausreichend
 eingeschränkte Unterstützung von Koordinatensysteme (künftige
Unterstützung von Nutzerkoordinatensystemen????)
 Entwicklungen noch nicht abgeschlossen!
 auch Couchbase-Server „beginnt“ mit Unterstützung raumbezogener
Daten
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Anwendungsszenarien – Kombination verschiedener
Speichertechnologien
Quelle: Menneric, C., Arrasz, J.: Eine
Reise durch die Welt von NoSQL, 2015
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Anwendungsbeispiel: Zwischenspeicherung komplexer
Abfragen zur Visualisierung im Web-Browser
Bildquelle: Poster zur Masterarbeit A.Kohlrusch 2016
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Quellen / Literaturhinweise
http://www.nosql-database.org/
Edlich u.a.: NoSQL – Einstieg in die Welt nichtrelationaler Web 2.0 Datenbanken,
Hanser Verlag, 2010
Menneric, C., Arrasz, J.: Eine Reise durch die Welt von NoSQL, entwickler.press, 2015
Kudraß: Taschenbuch Datenbanken, Hanser Verlag, 2.Auflage, 2015
Kohlrusch, A.: Entwicklung und prototypische Umsetzung eines Informationssystems für
die Bewertung des Risikopotenzials von Pflanzenschutzmitteln unter Einsatz von
MongoDB, Masterarbeit Hochschule Anhalt, 2016
Schulz, M.: Untersuchungen zum Einsatz von Apache CouchDB als Geodatenbank,
Masterarbeit Hochschule Anhalt, 2016
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Vielen Dank für die Aufmerksamkeit!
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