木木本尊87681

地图可视化项目中往往有要求进行内阴影的需求，但是这样对于动态生成的场景就不太满足，本文基于canvas进行动态绘制内阴影

之前有个老项目用了4.23的版本，就想着升级到最新4.26，万万没想到折腾了一天，踩了不少坑终于搞好了。

本文就使用GraalVM和Apache Sedona进行相交分析.Apache Sedona™(incubating)就是一个专门处理大规模空间数据的spark框架

i3s标准是一种用树结构来组织大体积量三维数据的数据格式标准，比如在位图界的jpg格式一样，只不过i3s是“标准”，目前由slpk格式的文件实现,内部采用json文件来描述数据...

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

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

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…

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。

之前做的海量数据数据展示，在预处理速度和渲染上还有有所欠缺，比如单个切片文件还是太大，本文中进行一些优化工作,使得一分钟处理完一千多万点数据的1-11级矢量切片，在线浏览数据请求时间控制在1s左右。 软件环境:PostGIS,数据是微软开源的部分房屋数据public.calif…