GPU 助力高速地物分析在真实世界中，多数物体与地理位置相关，我们称之为“地物” ( Features ) ，对地物的存

地物分析

在真实世界中，多数物体与地理位置相关，我们称之为“地物” ( Features ) ，对地物的存储和处理分析就是空间 ( GIS ) 数据库的基本功能。

在 O2O 、 LBS 、物联网、新零售等这些越来越倾向线下业务的互联网行业中，本质都绕不开对“地物”的处理。无论是运动的对象（人、机器人、动物、汽车、自行车、无人机、地铁等），还是静止的对象（商店、公司、广场、水系、停车点等），这些“地物”都需要做存储和运算，业务人员如果掌握了 GIS 数据分析，就相当于拥有了处理“地物”的利器，多了一把在行业中披荆斩棘的斧子。

由 ZILLIZ 公司自主研发设计，基于 CPU/GPU 异构计算体系结构的新一代数据分析平台 MegaWise(https://www.zilliz.com/cn/docs/megawise_intro) ，利用 GPU 加速 GIS 数据的处理分析，助力行业领导者实现高速地物分析。本文将 MegaWise 与 PostGIS (对象－关系型数据库系统 PostgreSQL 的一个扩展) 进行常用 GIS 功能实验测试，从而对两款地物分析工具进行比对。

MegaWise 与 PostGIS

MegaWise 是一款基于 GPU 加速的分析数据库，充分利用 GPU 的并行处理能力，能够在毫秒内返回对数十亿行表的 SQL 查询结果。同时 MegaWise 原生支持 SQL 的语法、快速查询编译、查询矢量化和高级三级内存管理，具备极高的 GIS 数据分析性能。
PostGIS 是基于 PostgreSQL 的空间扩展，它提供如下空间信息服务功能：空间对象、空间索引、空间操作函数和空间操作符，从而实现 GIS 空间分析功能。

对地物数据进行处理时， PostGIS 通常将地理位置数据转换为 Geometry 对象，如常用函数ST_MakePoint ( latitude , longitude ) 将经纬度数据描述成 POINT ( latitude , longitude ) 类型，通过对 POINT 处理以实现地物分析。而 MegaWise 通过自主研发 GIS 函数，避免了空间几何类型的转换，可以直接处理 GIS 数据，充分利用 CPU/GPU 所构成的混合异构运算能力，实现高速地物分析。

实验测试

接下来将对常用地物分析功能进行测试，本次实验数据来自开源数据集 nyc-taxi-data 中的三亿数据，测试环境如下：

Component	Config / Version
CPU	Intel(R) Platinum 8163 CPU @ 2.50GHz24核48线程
Number of CPU	2
Graphics card	GeForce RTX 2080Ti 11GB 4卡
Mem	768GB
Disk	8TB
PostgreSQL	11.1
PostGIS	2.5
MegaWise	0.4.2

本次主要对以下四个常用 GIS 功能进行测试：

根据经纬度计算两点间的球面距离；
经纬度变换，EPSG:4326 坐标转 EPSG:900913 坐标；
判断坐标上的点是否在指定的圆内；
判断坐标上的点是否在指定的多边形内。

测试结果如下：

	MegaWise函数	MegaWise(ms)
SQL1	distance_in_meters	131
SQL2	gis_discrete_trans_scale_ long_epsg_4326_900913 gis_discrete_trans_scale_ lat_epsg_4326_900913	141
SQL3	is_in_circle	83
SQL4	is_in_polygon	98

	PostGIS函数	PostGIS(ms)
SQL1	ST_Distance	17340
SQL2	ST_Transform	17735
SQL3	ST_PointInsideCircle	17251
SQL4	ST_Contains	17177

说明：MegaWise 自研 GIS 函数见 (https://www.zilliz.com/cn/docs/release_notes_0.4.0)，如 distance_in_meters (longitude1, latitude1, longitude2, latitude2) ，根据经纬度计算两点间的球面距离，与 PostGIS 中 ST_Distance (geometry g1, geometry g2) 的功能对应，从而进行对比实验测试， PostGIS 函数介绍参考(http://postgis.net/docs/manual-2.3/reference.html)。

可以看出，MegaWise 利用 GPU 大规模并行处理，性能提升百倍。同时，相比 PostGIS 需要将经纬度转为 Geometry 空间对象，MegaWise 对空间数据对象的相关知识几乎没有要求，使用者可以轻松实现地物分析。

总结

使用 MegaWise 可以告别处理地理空间对象的繁琐，轻松实现地物分析，而且性能提升百倍。同时，MegaWise 不仅能对 GIS 地理位置数据分析，还能实现可视化交互，ZILLIZ 公司设计研发了新一代海量时空数据可视化分析平台 ZILLIZ Analytics ，率先使用 GPU 的大规模并行处理和视觉渲染能力进行数据可视化呈现。与传统方案相比，ZILLIZ Analytics 具备平台高吞吐、高性价比、低延时三重优势，显著降低单位算力成本，对十亿级数据集的查询分析提供亚秒级响应。

ZILLIZ Analytics 平台包括 MegaWise 核心数据计算引擎，Picasso 图形渲染引擎和 Infini 可视化交互分析界面，其前端组件基于 React 构建，各类图表基于 D3 开发，用户可以灵活配置各个图表，支持针对多列数据进行聚合或者过滤。通过特有的 crossfilter sql 生成功能，用户可以进行多 chart 交互操作，并实时更新图表。下面是对纽约出租车数年的订单的汇总分析图：

MegaWise 通过 GPU 的大规模并行处理和视觉渲染能力，比传统地物分析方案性能提升百倍，同时 ZILLIZ Analytics 可以实现可视化地物分析，帮助行业决策者提供实时分析的能力，更多用法等您去探索。