PostgreSQL с расширением PostGIS

PostgreSQL мощнее, чем MS SQL, ее зачастую сравнивают с такой системой управления, как Oracle. Все это дает возможность рассматривать PostgreSQL как одну из наиболее продвинутых СУБД на текущий момент.

Система свободно распространяемая, относится к объектно-реляционному типу. Также как и MS SQL, функционирование PostgreSQL базируется на языке SQL, но поддерживает SQL-2011. Такая СУБД не имеет лимита ни по максимально допустимому размеру базы данных, ни по количеству записей и индексов в таблице. Среди ключевых преимуществ PostgreSQL выделяют:

• надежность транзакций и репликаций;
• легкая расширяемость;
• свободная возможность наследования;
• поддержка многих расширений и языков программирования;
• наличие качественной и подробной документации, содержащей ответы почти на все вопросы.

PostgreSQL — одна из самых популярных реляционных БД, однако, для работы с геоданными и географическими объектами, её стандартные возможности могут оказаться недостаточными. Тогда приходит на помощь расширение PostGIS.

PostGIS — это свободно распространяемое дополнение к СУБД PostgreSQL для работы с географическими объектами. Оно предоставляет мощный инструментарий для работы с пространственными данными, позволяя хранить, обрабатывать и анализировать географическую информацию.

Одной из ключевых особенностей PostGIS является возможность работы с различными форматами географических данных, такими как шейп-файлы, GeoJSON, KML и другие. Это позволяет импортировать и экспортировать данные между различными геоинформационными системами и форматами, обеспечивая максимальную гибкость и удобство в работе.

Расширение предоставляет мощные функции для работы с геометрическими объектами. Например, есть возможность делать пространственные запросы, такие как определение пересечений, поиск ближайших объектов, расчет площади и периметра и т.д. Также имеются функции для трансформации координатных систем, агрегации пространственных данных.

PostGIS обладает высокой производительностью и масштабируемостью, что позволяет эффективно работать с большими объёмами данных. Он активно используется во множестве областей, включая геологию, экологию, городское планирование, транспортное моделирование и другие, где важно анализировать пространственную информацию и принимать обоснованные решения на основе географических данных. Например, можно определить расстояние, площадь или найти ближайший объект к заданной точке.