ClickHouse空间大数据

背景    海量点的可视化是业界的一大难题，本文采用像素聚合方式尝试聚合千万到上亿的点数据减少为前端可以接受的点数，然后进行渲染思路    采用微软的地图计算公式，计算出每级每个点的像素聚合值实现聚合

缓冲区查询是非常常见的空间查询，用来查询周边的信息。本文介绍了H3来进行缓冲区查询的方案。 H3是由Uber开源的一个六边形分层索引网格系统，也是最近几年实现数据聚合的主要趋势，在H3出现之前大部分情况采用的是Geohash算法，墨卡托投影，还有一些其他投影技术，比如Googl…

使用geohash进行表分区，然后搜索最近的geohash，最后扫描对应geohash表里最近点。使用分区后得到比较可观的性能提升

Hash函数intHash64可以用于将元素不可逆的伪随机打乱。经过测试一亿多个点得抽样性能比较满意，可以为页面提供比较满意得展示。注意事项：sample的字段必须是int类型，必须在主键或者排序中。

现在业务中往往有海量点和建筑物的关联，但是传统关系数据处理时间总不太理想。本文尝试使用ClickHouse导入面数据，并进行多面和多点的关联。 把wkt转为阵列为后面计算做准备(分割字符串，得到单个坐标组并转为float阵列)，目前只是使用单面和无洞的多边形面数据。 根据面的范…

ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)，本文介绍一些ClickHouse的空间分析运用