OpenStreetMap आयात करें। कुछ चरणों में डेटाबेस में बाइनरी स्रोत से टेबल तक

आमतौर पर, जब कोई ओएसएम के बारे में बात करता है, तो वेब सेवाओं में से एक आपके सिर में पॉप अप करता है, या ओएसएम डेटा के आधार पर मैपसेम जैसे एप्लिकेशन। वास्तव में, ओएसएम परियोजना मुख्य रूप से डेटा है, बाकी सब कुछ अनिवार्य रूप से उनके उपयोग का एक विशेष मामला है। सेवाएं आमतौर पर उनके नियमों के अनुसार खींची गई जानकारी का केवल एक हिस्सा प्रदान करती हैं।

प्रारंभ में, OSM अंकों का एक संग्रह है, बिंदुओं के बीच लिंक और उनके लिए टैग। सामुदायिक स्रोतों के दो प्रारूप हैं। प्रारंभ में, XML का उपयोग डेटा वितरित करने के लिए प्राथमिकता के रूप में किया गया था , लेकिन असम्पीडित रूप में Planet.osm फ़ाइल पहले ही टेराबाइट्स से अधिक हो गई है, और मुझे अपेक्षाकृत अधिक जानकारी के लिए इसका उपयोग करने का कोई कारण नहीं दिखता है। पीबीएफ का एक बड़ा फायदा है - यह द्विआधारी है और पूरी पृथ्वी फ़ाइल का आकार लगभग 50 जीबी है (एक्सएमएल संकुचित लगभग 80 जीबी)।

यह ओसमोसिस टूल का उपयोग करके "देशी" प्रारूप से ओएसएम डेटा आयात करने के बारे में होगा।

हमें Postgis एक्सटेंशन के साथ PostgreSql की भी आवश्यकता है, जिसमें हम OSM डेटा आयात करेंगे।

नतीजतन, उनके डेटाबेस में यहां सूचीबद्ध टैग के साथ वस्तुओं पर जानकारी प्राप्त करना संभव है ।

DB तैयारी।

सबसे पहले, Postgresql में एक डेटाबेस बनाएं, नाम वास्तव में मायने नहीं रखता है।

psql -c "CREATE DATABASE map;" 

अगला, आगे के काम के लिए आवश्यक एक्सटेंशन जोड़ें।

 psql -d map -c "CREATE EXTENSION postgis; CREATE EXTENSION hstore; " 

पोस्टगिस एक्सटेंशन, डेटाबेस से "कनेक्ट" करता है, जो कि जियोडेटा के साथ काम करने के लिए वास्तविक मॉड्यूल है (मैं आपको याद दिलाता हूं कि आपको पोस्टग्रास को स्थापित करना होगा)। Hstore एक्सटेंशन को कुंजी / मान सेट के साथ काम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जैसा कि OSM टैग में बहुत सारी जानकारी समाहित की जाएगी।

डाउनलोड करें ओसमोसिस । संक्षेप में, यह OSM डेटा के साथ कई प्रकार के संचालन के लिए सॉफ्टवेयर है। कमांड लाइन के साथ काम करने पर कुछ अच्छे दस्तावेज हैं। जावा में स्रोत। नीचे हम कमांड लाइन का उपयोग करेंगे। मैंने एक जावा लाइब्रेरी के रूप में भी ओस्मोसिस का उपयोग किया, स्रोत कोड (GitHub पर उपलब्ध) मेरे लिए पर्याप्त स्पष्ट था, और एपीआई का उपयोग करना आसान था।

अब हम आयात के लिए डेटाबेस तैयार कर रहे हैं। ऑस्मोसिस / स्क्रिप्ट फ़ोल्डर में स्थित लिपियों का उपयोग करके आवश्यक तालिकाओं और कार्यों को बनाया जा सकता है। मुख्य स्क्रिप्ट के अतिरिक्त, हम SQL कोड निष्पादित करेंगे जो लाइनों की ज्यामिति को संग्रहीत करने के लिए एक क्षेत्र बनाएंगे। यह इस तथ्य के कारण है कि ओएसएम डेटा को ज्यामितीय आकृतियों के सेट की तुलना में बिंदु कनेक्शन के रूप में अधिक प्रतिनिधित्व किया जाता है।

 psql -d map -fc:\osmosis\script\pgsnapshot_schema_0.6.sql psql -d map -fc:\osmosis\script\pgsnapshot_schema_0.6_linestring.sql 

एक डेटाबेस में OSM डेटा आयात करें

खैर, अब लगभग सब कुछ तैयार है। आप आयात भी चला सकते हैं। यह तय करना आवश्यक है कि हम स्रोत के रूप में क्या लेंगे। अर्थात्, आपको प्रारूप और स्रोत चुनने की आवश्यकता है। प्रारंभ में, OSM समुदाय XML प्रारूप का उपयोग करता है (और उपयोग करता है)। लेकिन, डेटा की मात्रा बढ़ रही है और बढ़ रही है, इसलिए पाठ प्रारूप में धीरे-धीरे भीड़ हो रही है। PBF का उपयोग करना कुछ अधिक सुविधाजनक है। केंद्रीय स्रोत planet.openstreetmap.org में संपूर्ण ग्लोब के डेटा हैं। एक फ़ाइल के साथ आप परियोजना के पूरे ज्ञानकोष को डाउनलोड कर सकते हैं, जो पहले से ही द्विआधारी रूप में 40 गीगाबाइट से अधिक हो गया है। उन मामलों में जब मैं वहां से डेटा का एक टुकड़ा काटना चाहता था, मैंने आमतौर पर पूरी रात काम करने वाले लैपटॉप को छोड़ दिया, यह अस्थायी फ़ाइलों के लिए एसएसडी पर 100GB से अधिक मुक्त स्थान प्रदान करता है।

हमारे मामले में, हम समुदाय के सदस्यों के अपलोड का उपयोग करके शुरू कर सकते हैं। ऐसे संसाधन हैं जो केवल एक विशिष्ट क्षेत्र के लिए डेटा डाउनलोड करना संभव बनाते हैं। उदाहरण के लिए, download.geofabrik.de । वोरोनिश क्षेत्र लें। वहां यह एक फाइल में शामिल है जिसमें पूरे केंद्रीय संघीय जिले के लिए डेटा है। आप केंद्रीय-फ़ेडर-डिस्ट्रिक्ट-latest.osm.pbf डाउनलोड कर सकते हैं, और फिर डेटाबेस में आयात करते समय वांछित "टुकड़ा" को निर्देशांक द्वारा एक अलग फ़ाइल या फ़िल्टर में काट सकते हैं। मैं पहला विकल्प सुझाऊंगा:

 c:\osmosis\bin\osmosis.bat --read-pbf file="c:\downloads\central-fed-district-latest.osm.pbf" --bounding-box top=52.059564 left=37.92290 bottom=49.612297 right=43.225858 --write-pbf file="c:\map\voronezh.osm.pbf" 

यहां सब कुछ सरल है। हम PBF फ़ाइल पढ़ते हैं, निर्देशांक की आयत द्वारा पढ़ने के परिणामों को फ़िल्टर करते हैं, और आउटपुट फ़ाइल को फ़िल्टर करने के बाद परिणाम लिखते हैं। आप आयत का उपयोग करके अधिक सटीक रूप से निर्देशांक द्वारा फ़िल्टर कर सकते हैं, लेकिन एक बहुभुज जिसका निर्देशांक एक अलग फ़ाइल में है।

परिणामस्वरूप फ़ाइल voronezh.osm.pbf डेटाबेस में आयात की जाती है। कनेक्ट करने के लिए, डेटाबेस एक्सेस मापदंडों के साथ एक गुण फ़ाइल बनाएँ:

 host=localhost database=map user=pguser password=pgpassword dbType=postgresql 

खैर, आयात ही:

 c:\osmosis\bin\osmosis.bat --read-pbf c:\map\voronezh.osm.pbf --write-pgsql authFile=c:\map\databaseinfo.properties 

आयातित डेटा

अब आप पहले से ही अध्ययन करना शुरू कर सकते हैं कि हमारे पास डेटाबेस में क्या है। पहला विचार यह है कि आंकड़ों का एक सेट है, लेकिन यह पूरी तरह से सच नहीं है। जैसा कि मैंने कहा, मुख्य तत्व बिंदु है। अंक के बीच लिंक (संबंध) बनाकर बाकी सब कुछ बनाया जाता है। हम अभी तक गहराई में नहीं जाएंगे, खासकर जब से हाथ पहले से ही कुछ डेटा के साथ अपनी "फ्लैट" तालिका बनाने के लिए खुजली कर रहे हैं। खैर, लाइनों और बिंदुओं के लिए सब कुछ तैयार है, आपको बस आवश्यक फ़ील्ड के साथ एक तालिका बनाने की आवश्यकता है, और वहां आवश्यक प्रविष्टियां डालें। और हमारे पास कौन से क्षेत्र हैं? यहां विकी की मदद करने के लिए। उदाहरण के लिए, कुंजी / मान युग्म पावर = लाइन लें । उन क्षेत्रों की सूची चुनें, जिनका हम उपयोग करेंगे, उदाहरण के लिए: नाम, वोल्टेज, ऑपरेटर, केबल। यह पता चला है कि हम उन पंक्तियों का चयन करना चाहते हैं जिनके पास फ़ील्ड नाम, वोल्टेज, ऑपरेटर, केबलों के साथ-साथ आवश्यक रूप से बिजली = रेखा संपत्ति है। एक तालिका बनाएँ:

 CREATE TABLE power_lines ( name varchar, voltage varchar, operator varchar, cables varchar, geom geometry ) 

और हमारे नए टेबल को भरने के लिए स्वयं अनुरोध करें:

 INSERT INTO power_lines SELECT ways.tags -> 'name' as name, ways.tags -> 'voltage' as voltage, ways.tags -> 'operator' as operator, ways.tags -> 'cables' as cables, ways.linestring as geom FROM ways WHERE ways.tags -> 'power' IN ( 'line' ) 

हो गया, हमारे पास बिजली लाइनों के साथ एक टेबल है, जहां कुछ लाइनों में कुछ फ़ील्ड भी भरे हुए हैं! खैर, तालिका निश्चित रूप से दिलचस्प है, लेकिन ज्यामिति को देखने के लिए डेटा को देखना भी अच्छा होगा। ऐसा करने का सबसे तेज़ तरीका QGIS के साथ है, सिवाय इसके कि इस शक्तिशाली GIS को पहले स्थापित किया जाना चाहिए। वहां हम पहले से ही एक Postgis लेयर जोड़ते हैं, सब्सट्रेट के रूप में किसी भी मैप का उपयोग करें (आप OpenLayers प्लगइन का उपयोग कर सकते हैं)। कॉन्फ़िगर किया गया, देखो:



हुर्रे! यहां तक ​​कि सच्चाई के समान, मैंने सोचा, बिजली की लाइनों पर खिड़की से बाहर देखना।

और बहुभुज?

डॉट्स के साथ स्थिति लगभग समान है, सिवाय इसके कि आपको नोड्स टेबल का उपयोग करने की आवश्यकता है। KDPV में सबस्टेशनों का डेटा होता है। और बहुभुज के बारे में क्या? बहुभुज भी लाइनों (बंद) से मिलकर बनता है। ऐसा लगता है कि आप बस लाइनों को बंद कर सकते हैं और परिणाम का आनंद ले सकते हैं, लेकिन यह उस तरह से काम नहीं करता है। कई नुकसान हैं। बहुभुज में कई बंद लाइनें शामिल हो सकती हैं।

उदाहरण के लिए, एक द्वीप एक झील पर हो सकता है। इसलिए, हमें लैंडफिल में एक "छेद" मिलता है। मुझे "एक्सक्लेव" शब्द के अर्थ के बारे में भी सीखना था (मेरी शर्म की बात है, मैं केवल "एन्क्लेव" के बारे में जानता था)। बहुभुज भी समूहीकृत हैं। उदाहरण के लिए, एक जंगल में कई "टुकड़े" हो सकते हैं। जिसे हमें एक वस्तु के रूप में प्रस्तुत करना चाहिए। यह सब बंद करने के लिए, हमें खुले बहुभुजों को काटना होगा यदि कुछ डेटा मानचित्र के बाहर है। मैंने एसक्यूएल स्क्रिप्ट में इन, और कुछ अन्य समस्याओं को हल किया, जिन्हें मैंने काम करने के बाद सुरक्षित रूप से शेल्फ पर रखा था। ऑस्मोसिस-मल्टीपोलीगॉन परियोजना गिटहब पर पाई गई थी। अनिच्छा से, मैंने फैसला किया कि इस समाधान का उपयोग करना मेरे दो दिनों में मेरे घुटने पर लिखी गई स्क्रिप्ट के सेट से बेहतर विकल्प है। हम वैसा ही करते हैं जैसा कि README में कहा जाता है, अर्थात्, हम लिपियों की सूची को निष्पादित करते हैं, और हमारे पास मल्टिपलगन्स तालिका है, जो निर्देश से भरा है। हमने बहुभुज के साथ तालिका को भरने के बाद, आप वह प्राप्त कर सकते हैं जो हम प्राप्त करना चाहते हैं। चलो पार्कों के क्षेत्र का चयन करें?

हम विकी को देखते हैं और एक स्क्रिप्ट लिखते हैं:

 CREATE TABLE parks ( name varchar, geom geometry ); INSERT INTO parks SELECT m.tags -> 'name' as name, m.geom FROM multipolygons m WHERE m.tags -> 'leisure' IN ( 'park' ) 

अब हम कल्पना करते हैं:



ठीक है, ईमानदार होने के लिए, यहां आप डेटा की प्रासंगिकता के बारे में बहस कर सकते हैं। लेकिन यह एक और चर्चा का विषय है।