作者 焦先，阿裡雲資料庫技術專家
目前随着移動網際網路和物聯網的廣泛應用，90%以上的資料是和時間+空間相關的，而越來越多的資料應用場景與時間和空間資訊密不可分。時間+空間次元的資料（我們稱之為時空資料）是一種高維資料，需要更為高效的資料處理方式來處理，而普通的關系型資料庫更适合于存儲數值和字元類型資料，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、移動網際網路、射頻識别、全球定位系統等裝置時刻輸出時間和空間資料，資料量增長非常迅速，這對存儲和管理時空資料帶來了挑戰，傳統資料庫很難應對以上場景。阿裡雲時空資料庫能夠存儲、管理包括時間序列以及空間地理位置相關的資料，時空資料庫具有時空資料模型、時空索引和時空算子，完全相容SQL及SQL/MM标準，支援時空資料同業務資料一體化存儲、無縫銜接，易于內建使用。
近日，阿裡雲時空資料庫正式開始免費公測，公測期間我們提供了2core4g+100G雲盤的版本供客戶免費試用。
産品使用手冊：
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産品優勢
易用（标準SQL接口）
SQL是目前最通用的資料庫通路語言，時空資料庫基于标準PostgreSQL，支援JDBC/ODBC驅動通路。時空資料同其它業務資料一體化處理，相容OGC空間計算函數；支援符合OGC規範的WKT和WKB格式資料輸入和輸出。
寫入性能強勁
時空資料，插入是一個強需求，往往有大量裝置上報軌迹、名額資料，是以對插入性能要求較高。阿裡雲時空資料庫，單機不同規格下可以支援到數萬到數十萬的TPS寫入。
高效分析能力
時空資料，除單條的查詢、POI查詢，更多的是其他的分析類需求。這對時空資料庫的分析能力也是一個挑戰。阿裡雲時空支援查詢條件自動選擇分區，高效空間索引，并行的聚合操作等提升分析性能。
自動擴充分區
業務對時空資料查詢，往往都會對時間區間進行過濾，是以時空資料通常在分區時，會有一個時間或空間分區的概念。時空資料庫支援自動擴充分區，減少使用者的管理量，不需要人為的幹預自動擴充分區。
功能豐富
具有豐富的時間和空間處理查詢函數；支援點（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。
自動保留政策
根據使用者配置，自動删除過舊資料，極大降低使用者使用成本，減少使用者管理工作。
自動Failover
阿裡雲時空資料庫提供全自動Failover機制，一旦所在硬體發生不可恢複的故障，會在非常短的時間内使用其他硬體替換故障硬體。這樣可以減少因為不可控故障引發的服務中斷時間。該Failover是全自動的，無需人工幹預，使用者也無需擔心服務由于硬體故障造成的長時間不可用。
高可靠
時空資料庫是一種高性能時空資料庫，底層存儲建立在阿裡雲高效雲盤基礎之上，高效雲盤提供99.9999999%資料高可靠保障。可以保障時空資料庫資料一旦寫入，基本不會丢失。
生态
阿裡雲時空資料庫在生态上非常易于同多種主流産品內建，比如地圖引擎（如GeoServer和MapServer）、地圖編輯系統（如QGIS和ArcGIS for Desktop）、資料分析與可視化産品（如Grafana、Zeppelin和Jupyter）、大資料分析平台（Spark），滿足子產品化內建需求，為時空資料管理提供有力支撐。
資料寫入&查詢
時空資料庫寫入和查詢非常便利，讀寫采用标準SQL，使用者可以通過JDBC/ODBC驅動操作資料庫，進行讀寫操作。
使用者也可以通過psql互動式終端向時空資料庫寫入資料，下面是幾個簡單的例子：
使用者通過互動終端查詢資料，可以如下：
關于時空資料庫的具體用法，可以參考阿裡雲時空資料庫文檔：開發指南
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，便于各類業務資料空間化、空間分析和可視化。這個場景介紹如何使用時空資料庫搭建地圖服務，并給出架構參考。
方案架構
時空資料庫作為存儲空間資料（如車輛定位資料）與空間查詢引擎，提供後端支援。GeoServer（GeoServer是一款知名的開源地圖服務引擎，支援OGC WFS、WMS、WPS等協定，易于部署，有大量的使用者）作為地圖服務引擎用于空間資料渲染和地圖釋出，前端用戶端采用Leaflet或openlayers架構，同時支援PC/Android/iOS多種類型終端。地圖釋出的主要流程包括三步：第一步在時空資料庫中導入業務資料後；第二步通過GeoServer關聯資料庫；第三步選擇需要釋出的圖層，并對圖層設定相應對式樣。
2.人員監護
人員監護應用适用對兒童和老人監護，友善實時檢視活動軌迹、健康名額（體溫、血壓、心跳等）；并設定電子圍欄（特定區域，比如學校、小區、公園等），當活動人員離開特定區域時觸發告警資訊。
時空資料庫存儲時空和名額資料，并提供空間查詢功能，提供後端支援。GeoServer作為地圖服務引擎用于空間資料渲染和地圖釋出，前端用戶端采用Leaflet或openlayers架構。電子圍欄服務用于判斷移動目标同電子圍欄的空間關系，并觸發告警資訊。
3.車輛監控
車輛監控應用适用于檢視車輛目前和曆史軌迹，對車輛的行駛區域做限定，當脫離特定路線後能夠報警；并對車輛傳感器擷取一些參數（比如車速、胎壓、電池電壓等）做實時監測。
時空資料庫作為存儲軌迹及監測名額，提供空間及名額查詢功能，提供後端支援。GeoServer作為地圖服務引擎用于空間資料渲染、地圖釋出、時空資料入庫，前端用戶端采用Leaflet或openlayers架構。電子圍欄服務用于判斷移動目标同電子圍欄的空間關系，并觸發告警資訊。電子圍欄在這裡起到過濾器，再地圖伺服器的WFS服務寫入定位和傳感器監測資料。
4.物流配送
物流配送應用适合于物流行業，提供導航規劃功能，并對物流過程做全程監控。
時空資料庫作為存儲與路徑規劃引擎，提供後端支援。GeoServer作為地圖服務引擎用于空間資料渲染、地圖釋出、時空資料入庫，前端用戶端采用Leaflet或openlayers架構。在時空資料庫存儲路網資料，路網資料是做導航規劃的基礎；在用戶端選擇起始點和目的地後，由時空資料庫計算最佳導航路線，經用戶端确認後把導航路線推送給物流終端。時空資料庫充當兩個角色：軌迹資料存儲和導航路徑計算。從物流終端擷取的軌迹資料通過地圖伺服器WFS服務存入時空資料庫。
5.軌迹分析
軌迹分析用于計算軌迹之間的關系以及軌迹與專題地圖之間的關系；軌迹分析可以用于分析道路擁堵時空特征、人員活動熱點區域、異常行駛車輛等，适用業務場景非常廣，比如可以用于商業選址、交通優化、公共安全等。
地圖伺服器（GeoServer）接收軌迹輸入，軌迹和其它監測資料存入時空資料庫；軌迹關聯計算用于軌迹聚合計算，識别軌迹之間的關系（如軌迹聚類）和軌迹與地圖之間的關系（如以道路作為專題圖，車輛軌迹的密集程度反應道路的擁堵情況）。軌迹關聯計算涉及大量的時空查詢需要利用時空資料庫做加速處理。
總結
時空資料庫通過融合時序和空間資料模型，來滿足不同時空資料場景的要求，更貼近業務；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删除過舊資料政策，來降低使用者管理成本，提升便利性。同時還在穩定性、可靠性、運維上提供優化服務，讓使用者能夠在融合的PostgreSQL生态下，更專注于自己的業務。
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