VisDat wächst!

Auf diesen Blogeintrag freuen wir uns ganz besonders! Die VisDat GmbH hat sich in den vergangenen Jahren sehr gut entwickelt. In verschiedenen Branchen realisieren wir inzwischen spannende und auch langfristige GIS-Projekte mit unterschiedlichen Technologien. Um die zukünftigen Aufgaben zu bewältigen, haben wir uns personell verstärkt. Seit April 2016 bringt Markus Jackenkroll sein Wissen und Engagement als neuer Mitarbeiter in unsere Firma ein, insbesondere in der Administration, Anwendung und Programmierung diverser ESRI-Produkte.

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Performancesteigerung mit spatial clustering

Der folgende Beitrag stellt eine Methode zur Steigerung der Performance räumlicher Abfragen mit Hilfe von PostgreSQL’s “CLUSTER table USING index” – Statement vor. Eine Einschränkung gleich zu Beginn: Beim Clustern einer Tabelle wird dieselbige auf der Festplatte reorganisiert neu geschrieben, so dass entsprechend dem genutzten Index die ähnlichen Zeileneinträge auf der Festplatte “nahe” beieinander liegen. Daraus erklärt sich auch der mögliche Performancegewinn. Schreibintensive Tabellen eignen sich nicht für ein Clustering.

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Veröffentlicht unter Postgresql / PostGIS

Generierung einer Tabelle mit zufälligen Punktgeometrien

Es gibt Situationen, in denen man mal schnell eine Tabelle mit zufälligen räumlichen Geometrien benötigt. Mit den folgenden Arbeitsschritten kann die realisiert werden:
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PostgreSQL’s Statistik-Kollektor (2)

Der PostgreSQL statistic collector sammelt nicht nur Informationen über die Tabellenzugriffe. Eine wichtige Datenquelle für den Entwickler bildet die Tabelle pg_stat_user_indexes, die Statistiken über die Nutzung aller Indexe in der Datenbank führt. Folgende Spalten beschreibe die Indexstatistiken:
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Veröffentlicht unter Postgresql / PostGIS

PostgreSQL’s Statistik-Kollektor (1)

PostgresSQL’s statistic collector zeichnet auf und speichert Informationen zu den Serveraktivitäten. Für den Administrator und Anwendungsentwickler verbergen sich in dieser Sammlung wertvolle Hinweise zu den Tabellen und Indexen. In der PostgreSQL – Dokumentation wird der Statistikkollektor in Kapitel 27.2. beschrieben.
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Zerlegung eines JSON-Objektes mit jsonb_each

Der Artikel Arbeiten mit JSONB in PostgreSQL zeigt die grundlegenden Techniken zum Umgang mit dem JSON-Format in PostgreSQL. Die Dokumentation führt eine Reihe von weiteren speziellen Operatoren und Funktionen für die JSON- und JSONB-Datentypen auf. Aufbauend auf dem vorangegangen Artikel wird wird im Folgenden die Anwendung der Funktion jsonb_each beschrieben. Die Funktion zerlegt das äußerste key/value-Objekt in seine einzelnen key/value-Paare.  Jedes key/value-Paar wird als ein einzelner Datensatz zurückgegeben.
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Arbeiten mit JSONB in PostgreSQL

Mit der Veröffentlichung von PostgreSQL 9.4 im Dezember 2014 wurde der Datentyp JSONB eingeführt. Im Gegensatz zum JSON-Datentyp werden JSONB-Daten binär gespeichert.

“… jsonb data is stored in a decomposed binary format that makes it slightly slower to input due to added conversion overhead, but significantly faster to process, since no reparsing is needed. jsonb also supports indexing, which can be a significant advantage”

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Weshalb geografisches Wissen für Führungspersonal wichtig ist

Der Originalartikel wurde am 28.12.2013 von Anne-Laure Fréant unter dem Titel Why leaders should learn Geography in ihrem Blog GEOPICKMEUP publiziert.  Weiterlesen ›

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Geodatenverarbeitung mit Geospatial Talend: Arbeiten mit Geooperatoren

Im vorangegangenen Blogbeitrag Geodatenverarbeitung und ETL mit Geospatial Talend: Grundlagen wurden die Grundzüge der Erstellung eines Jobs in Talend für die räumliche Datenprozessierung anhand eines einfachen  Beispiels erklärt. Der aktuelle Beitrag zeigt die Implementierung eines räumlichen Operators in den ETL-Job. Als Beispiel dient die Extraktion von Punktdaten mit dem Contains-Operator.
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Geodatenverarbeitung und ETL mit Geospatial Talend: Grundlagen

Die Definition von Verarbeitungsprozessen und die Abbildung von Modellen in der Domäne von GIS und Geodaten ist ein logischer Schritt hin zur Automatisierung und Standardisierung von Abläufen. In diesem Zusammenhang wird der ETL-Begriff häufig eingeführt. ETL beschreibt den Datenverarbeitungsprozess angefangen vom Laden / Zusammenführen unterschiedlicher Datenquellen, der Datentransformation und der Ausgabe des Datenstroms. Das E steht für Extraktion, T für Transformation und L für Load 1. Es existieren verschiedene Modellierungs- und ETL-Tools für Geodaten. Vertreter sind im Folgenden aufgelistet:

  • FME 2 
  • ArcGIS ModelBuilder 3 
  • GeoKettle 4 
  • Spatial extension for Talend 5 

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