你问我答：什么是MapGIS分布式大数据存储方案？
随着物联网、云计算、人工智能等技术的快速发展以及互联网应用的不断深入，数据的获取方式有了天翻地覆的变化，可简便快速的获取相对于过去成百上千倍的数据量，数据的类型也越来越丰富多样，数据更新的速率也在不断提升。针对越来越海量、多样，频繁更新的地理大数据应用要求，传统的关系型数据库越来越无法胜任大数据时代的要求。
问：MapGIS是如何有效实现多源异构、海量的地理大数据的存储？
MapGIS在传统关系型空间数据库引擎MapGIS SDE的基础之上，针对地理大数据的特点，构建了MapGIS DataStore分布式数据库引擎，其集成整合了多种开源分布式数据库和文件系统，分别用来存储和管理关系型数据，切片型数据，实时型数据和非结构化数据，形成针对地理大数据应用场景相关的解决方案。
图1 MapGIS DataStore存储方案
问:对于海量数据的存储和查询请求，MapGIS是如何进行快速查询？
传统关系型数据库在存储海量矢量数据时，只能部署在单个服务器上，无法承受海量数据的存储和查询请求，尤其是对于对象个数超过千万条的复杂空间数据，其性能会急剧下降。PostgreSQL是一个功能强大的开源关系型数据库，其具备矢量点线面的高效存储和查询的的能力，并且可以构建分布式的数据库集群。MapGIS将PostgreSQL集成和融入到MapGIS DataStore中，将其作为海量矢量数据的存储引擎，可实现海量矢量数据的分布式存储，将传统数据库的复杂表进行数据分块分节点，同时可控制每个存储节点的数据量在千万左右，在此基础之上利用空间索引分区技术实现快速查询，最终有效解决传统关系型数据存在的瓶颈问题。
问：MapGIS的切片数据存储和读取性能怎么样？能够解决高并发问题吗？
传统关系型数据库存储海量切片数据时，存在硬盘I/O读写瓶颈，另外为了维护数据的一致性，也会牺牲很大的读写效率，从而导致切片数据的并发读取速度无法满足应用需求。MongoDB是一个基于分布式存储的NoSQL型数据库，其介于关系型数据库和非关系型数据库之间。MapGIS集成MongoDB并且融入到MapGIS DataStore中，将其作为切片数据的存储引擎，实现亿级切片数据的存储，可方便的复制迁移以及秒级的并发访问，实现了切片数据的高性能存储和读取，有效解决切片数据的高并发读取瓶颈。
问:实时数据的存储和分析存在哪些问题？它和传统的GIS 数据有什么区别？
传统关系型数据库不适用于海量实时数据的存储和分析，主要原因是实时数据具有数据海量、结构单一、存储和交互速度频繁等特征，如何有效实现实时数据的采集、存储和检索是实时数据的难题。实时数据具有持续产生、实时动态更新等多种特点，它需要持续的更新数据库记录、前端应用中也需要实时展示最新状态，而这种更新频率通常是秒级或者是分钟级的，而传统的、静态的GIS数据，可能每半年/一年，或者更长的周期，才会集中大规模的更新一次数据。
问:MapGIS是怎样进行海量数据实时管理的？
Elasticsearch是一个基于Apache Lucene(TM)的开源搜索引擎， Lucene可以被认为是迄今为止最先进、性能最好的、功能最全的搜索引擎库。MapGIS集成Elasticsearch并且融入到MapGIS DataStore中，将其作为实时数据存储引擎，在实现海量实时数据接入和存储的基础上，整合ElasticSearch并构建了分层索引，实现海量实时数据的管理，并能实时生成聚合图和热度图。
图4 实时型数据存储
问:你们的解决方案可以解决非结构化数据时存在容错性差、性能不足、无法适应海量非结构化数据管理的问题吗？
HDFS是一种分布式文件系统，其是Hadoop生态体系的基石，且与Spark技术无缝结合。MapGIS集成HDFS并且融入到MapGIS DataStore中，将其作为非结构化数据存储引擎，实现图像、音频、视频、办公文档等非结构化数据的存储，使用一致性的哈希算法将数据分发到多个存储节点，通过可配置的副本机制保证数据的可用性，并提供高并发访问能力，有效解决非结构化数据存储的瓶颈难题。
问:相比于其他企业的解决方案，MapGIS分布式大数据解决方案有哪些优势？
MapGIS 充分融合IT前沿技术，增加了MapGIS DataStore分布式存储引擎，集成和融合了PostgreSQL、MongoDB、Elasticsearch、HDFS各种数据库，充分支持各种非关系型数据库，适用于多种不同数据的存储和管理，另提供ETL工具、安装部署工具以及一体化管理维护工具，实现各种数据库的一体化安装部署和维护，形成完整的地理大数据存储管理方案
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