আমি প্রায় সব সময় আর এর সাথে কাজ করি এবং এখন আমি এটি স্থানিক ডেটা মাইনিংয়ের জন্য ব্যবহার করছি।
আমার জিআইএস ডেটা সহ একটি পোস্টজিআইএস ডাটাবেস রয়েছে।
আমি যদি পরিসংখ্যানগত স্থানিক বিশ্লেষণ করতে চাই এবং প্লটের মানচিত্রগুলি এর পক্ষে ভাল উপায়:
উত্তর:
আপনার যদি rgdal প্যাকেজে PostGIS ড্রাইভারের ক্ষমতা থাকে তবে এটি একটি সংযোগ স্ট্রিং তৈরি এবং এটি ব্যবহারের কেবল প্রশ্ন। আমি এখানে gisডিফল্ট শংসাপত্রগুলি ব্যবহার করে আমার স্থানীয় ডাটাবেসের সাথে সংযোগ করছি , তাই আমার ডিএসএন বরং সহজ। আপনার একটি হোস্ট, ব্যবহারকারীর নাম, বা পাসওয়ার্ড যুক্ত করতে হতে পারে। তথ্যের জন্য gdal ডক্স দেখুন।
> require(rgdal)
> dsn="PG:dbname='gis'"
সেই ডাটাবেসে কী টেবিল রয়েছে?
> ogrListLayers(dsn)
[1] "ccsm_polygons" "nongp" "WrldTZA"
[4] "nongpritalin" "ritalinmerge" "metforminmergev"
একটা নাও:
> polys = readOGR(dsn="PG:dbname='gis'","ccsm_polygons")
OGR data source with driver: PostgreSQL
Source: "PG:dbname='gis'", layer: "ccsm_polygons"
with 32768 features and 4 fields
Feature type: wkbMultiPolygon with 2 dimensions
আমি কি পেয়েছি?
> summary(polys)
Object of class SpatialPolygonsDataFrame
Coordinates:
min max
x -179.2969 180.7031
y -90.0000 90.0000
Is projected: NA
proj4string : [NA]
Data attributes:
area perimeter ccsm_polys ccsm_pol_1
Min. :1.000 Min. :5.000 Min. : 2 Min. : 1
1st Qu.:1.000 1st Qu.:5.000 1st Qu.: 8194 1st Qu.: 8193
Median :1.000 Median :5.000 Median :16386 Median :16384
Mean :1.016 Mean :5.016 Mean :16386 Mean :16384
3rd Qu.:1.000 3rd Qu.:5.000 3rd Qu.:24577 3rd Qu.:24576
Max. :2.000 Max. :6.000 Max. :32769 Max. :32768
অন্যথায় আপনি আর এর ডাটাবেস কার্যকারিতা ব্যবহার করতে পারেন এবং টেবিলগুলি সরাসরি জিজ্ঞাসা করতে পারেন।
> require(RPostgreSQL)
Loading required package: RPostgreSQL
Loading required package: DBI
> m <- dbDriver("PostgreSQL")
> con <- dbConnect(m, dbname="gis")
> q="SELECT ST_AsText(the_geom) AS geom from ccsm_polygons LIMIT 10;"
> rs = dbSendQuery(con,q)
> df = fetch(rs,n=-1)
এটি বৈশিষ্ট্যটির জ্যামিতিকে ফিরিয়ে দেয় df$geom, যা কিছু করার জন্য আপনাকে spশ্রেণি অবজেক্টগুলিতে (স্প্যাটিয়ালপলিগনস, স্প্যাটিয়ালপয়েন্টস, স্প্যাটিয়াললাইনস) রূপান্তর করতে হবে। Rgeos এ readWKT ফাংশন এতে সাহায্য করতে পারে।
সচেতন হওয়া জিনিসগুলি সাধারণত ডাটাবেস কলামগুলির মতো স্টাফ যা আর ডেটা ধরণে ম্যাপ করা যায় না। রূপান্তর, ফিল্টারিং বা সীমাবদ্ধকরণ করতে আপনি কোয়েরিতে এসকিউএল অন্তর্ভুক্ত করতে পারেন। এটি আপনাকে শুরু করা উচিত।
readOGRপদ্ধতিতে কি কোনও পূর্ণ টেবিলের পরিবর্তে স্কয়ার ব্যবহার করা সম্ভব ?
whereধারা যোগ এবং এটি ওজিআর মাধ্যমে পাস করা সহজ বলে মনে হচ্ছে setAttributeFilterতবে সমস্ত কিছু সি এবং সি ++ কোডে করা উচিত ...
পোস্টগিসে ডেটা থাকলে তা শেফফাইলে রফতানি করবেন না। আমার দৃষ্টিকোণ থেকে, এটি এক ধাপ পিছনে।
আপনি এসকিউএল স্টেটমেন্ট ব্যবহার করে আর থেকে আপনার পোস্টগিস ডাটাবেসটি জিজ্ঞাসা করতে পারেন, সেগুলি ডেটাফ্রেম হিসাবে আমদানি করে এবং যেহেতু আপনি আর এর সাথে পরিচিত, সেখান থেকে আপনার প্রয়োজনীয় সমস্ত ভূতাত্ত্বিক বিষয়গুলি করুন। আমি বিশ্বাস করি আপনি নিজের ভূ-তাত্ত্বিক ফলাফলটি পোস্টগিসে ফিরেও রফতানি করতে পারবেন।
পোস্টগিস ফাংশন সহ এসকিউএল ব্যবহার করে আপনি ওভারলে ক্রিয়াকলাপ, দূরত্ব ইত্যাদির মতো সমস্ত ধরণের স্থানিক বিশ্লেষণও করতে পারেন।
মানচিত্রের চক্রান্তের জন্য আমি কিউজিআইএস , একটি ওপেনসোর্স জিআইএস সফটওয়্যার ব্যবহার করব , যা পোস্টগ্রিস সরাসরি পড়তে পারে (যতদূর আমি জানি যে প্রকল্পের প্রাথমিক লক্ষ্য ছিল), এবং আসন্ন সংস্করণ ২.০ দুর্দান্ত বৈশিষ্ট্যযুক্ত মানচিত্র তৈরির জন্য প্রচুর বৈশিষ্ট্য নিয়ে আসে ।
সদ্য চালু হওয়া এসএফ-প্যাকেজ (এসপি এর সাকসেসর) st_read()এবং st_read_db()কার্যাদি সরবরাহ করে। এই টিউটোরিয়ালটির পরে এবং আমার অভিজ্ঞতা থেকে এটি ইতিমধ্যে উল্লিখিত উপায়গুলির চেয়ে দ্রুত । যেহেতু এসএফ সম্ভবত একদিন এসপি প্রতিস্থাপন করবে এটি এখন দেখার জন্য এটিও একটি ভাল কল;)
require(sf)
dsn = "PG:dbname='dbname' host='host' port='port' user='user' password='pw'"
st_read(dsn, "schema.table")
আপনি RPostgreSQL ব্যবহার করে ডিবি অ্যাক্সেস করতে পারেন:
require(sf)
require(RPostgreSQL)
drv <- dbDriver("PostgreSQL")
con <- dbConnect(drv, dbname = dbname, user = user, host = host, port = port, password = pw)
st_read_db(con, table = c("schema", "table"))
# or:
st_read_db(con, query = "SELECT * FROM schema.table")
dbDisconnect(con)
dbUnloadDriver(drv)
st_write()আপনি ডেটা আপলোড করতে পারেন সঙ্গে ।
আপনার সমাধানের জন্য প্রতিটি পদক্ষেপের ভিত্তিতে আপনি একই সাথে সমস্ত সরঞ্জাম ব্যবহার করতে পারেন।
আপনি যদি আমাদের সমস্যা থেকে আমাদের আরও বিশদ জানান তবে আমরা আপনাকে আরও সুনির্দিষ্ট উত্তরের জন্য সরবরাহ করতে পারি
আমি rgdal এবং RPostgreSQL এর সংমিশ্রণেও যাব। সুতরাং, @ গুইলিউমের মতো একই কোড, আরও বেশি লাইন, একটি সিউডো-এলোমেলো টেবিলের নাম এবং আরও ভাল পারফরম্যান্সের জন্য একটি আনলগড টেবিলের ব্যবহার হ্যান্ডেল করে এমন ট্রাইচ্যাচ ছাড়া except (আমার কাছে নোট করুন: আমরা টিএমপি টেবিলটি ব্যবহার করতে পারি না, কারণ এটি রিড ওজিআর থেকে দৃশ্যমান নয়)
dbGetSp <- function(dbInfo,query) {
if(!require('rgdal')|!require(RPostgreSQL))stop('missing rgdal or RPostgreSQL')
d <- dbInfo
tmpTbl <- sprintf('tmp_table_%s',round(runif(1)*1e5))
dsn <- sprintf("PG:dbname='%s' host='%s' port='%s' user='%s' password='%s'",
d$dbname,d$host,d$port,d$user,d$password
)
drv <- dbDriver("PostgreSQL")
con <- dbConnect(drv, dbname=d$dbname, host=d$host, port=d$port,user=d$user, password=d$password)
tryCatch({
sql <- sprintf("CREATE UNLOGGED TABLE %s AS %s",tmpTbl,query)
res <- dbSendQuery(con,sql)
nr <- dbGetInfo(res)$rowsAffected
if(nr<1){
warning('There is no feature returned.');
return()
}
sql <- sprintf("SELECT f_geometry_column from geometry_columns WHERE f_table_name='%s'",tmpTbl)
geo <- dbGetQuery(con,sql)
if(length(geo)>1){
tname <- sprintf("%s(%s)",tmpTbl,geo$f_geometry_column[1])
}else{
tname <- tmpTbl;
}
out <- readOGR(dsn,tname)
return(out)
},finally={
sql <- sprintf("DROP TABLE %s",tmpTbl)
dbSendQuery(con,sql)
dbClearResult(dbListResults(con)[[1]])
dbDisconnect(con)
})
}
ব্যবহার:
d=list(host='localhost', dbname='spatial_db', port='5432', user='myusername', password='mypassword')
spatialObj<-dbGetSp(dbInfo=d,"SELECT * FROM spatial_table")
তবে, এটি এখনও বেদনাদায়ক ধীর:
বহুভুজ একটি ছোট সেট জন্য (6 বৈশিষ্ট্য, 22 ক্ষেত্র):
পোস্টগিস অংশ:
user system elapsed
0.001 0.000 0.008
পড়ুন ওজিআর অংশ:
user system elapsed
0.313 0.021 1.436
এখন একটি আরপোস্টজিআইএস প্যাকেজ রয়েছে যা এসকিউএল কোয়েরি সহ পোস্টজিআইএস জহমগুলিকে আর এ আমদানি করতে পারে।
আপনি rgdal এবং RPostreSQL একত্রিত করতে পারেন। এই উদাহরণ ফাংশনটি RPostgreSQL দিয়ে একটি অস্থায়ী টেবিল তৈরি করে এবং এটি একটি স্থানিক অবজেক্টের আউটপুট জন্য রিডিং ওজিআর প্রেরণ করে। এটি সত্যিই অদক্ষ এবং কুরুচিপূর্ণ তবে এটি বেশ ভালভাবে কাজ করে। নোট করুন যে ক্যোয়ারীর একটি নির্বাচন বাছাই হওয়া উচিত এবং ব্যবহারকারীর ডাটাবেজে লেখার অ্যাক্সেস থাকা দরকার।
RPostGIS <- function(coninfo,query) {
dsn=paste("PG:dbname='",coninfo$dbname,"' host='",coninfo$host,"' port='",coninfo$port,"' user='",coninfo$user,"' password='",coninfo$password,"'", sep='')
drv <- dbDriver("PostgreSQL")
con <- dbConnect(drv, user=coninfo$user, password=coninfo$password, dbname=coninfo$dbname)
res <- dbSendQuery(con,paste('CREATE TABLE tmp1209341251dva1 AS ',query,sep=''))
geo <- dbGetQuery(con,"SELECT f_geometry_column from geometry_columns WHERE f_table_name='tmp1209341251dva1'")
if(length(geo)>1){
tname=paste("tmp1209341251dva1(",geo$f_geometry_column[1],")")
}else{
tname="tmp1209341251dva1";
}
out <- tryCatch(readOGR(dsn,tname), finally=dbSendQuery(con,'DROP TABLE tmp1209341251dva1'))
dbDisconnect(con)
return(out)
}
আপনি এ জাতীয় কিছু দিয়ে কল করতে পারেন:
> require('rgdal')
> require('RPostgreSQL')
> coninfo=list(host='localhost',dbname='spatial_db',port='5432',user='myusername',password='mypassword')
> spatial_obj<-RPostGIS(coninfo,"SELECT * FROM spatial_table")
আপনি যদি 'এসT_AsText (geom) কে geomwkt হিসাবে একটি কোয়েরি ফিরিয়ে দেন এবং ফলাফলকে ডেটাতে আনেন, আপনি ব্যবহার করতে পারেন:
library(rgeos);library(sp)
wkt_to_sp <- function(data) {
#data is data.frame from postgis with geomwkt as only geom
SpP <- SpatialPolygons(lapply(1:length(data$geomwkt),
function(x) Polygons(list(Polygon(readWKT(data$geomwkt[x]))),x)))
data <- data[,!(names(data) == "geomwkt")]
return(SpatialPolygonsDataFrame(SpP, data))
}
তবুও বেদনাদায়ক ধীর গতি .... একটি পরীক্ষায় 100 জহমের জন্য 1 সেকেন্ড।
জিওটুপল - https://github.com/rhansson/geotuple একটি ওয়েব অ্যাপ্লিকেশন যা আর-সার্ভার এবং পোস্টজিআইএসকে সংযুক্ত করে (RPostgreSQL ব্যবহার করে)
rgadl? আমি উবুন্টুতে রয়েছি 13.04 ...