2018 PostgresChina大会：阿里云时空引擎Ganos在PostgreSQL中的创新应用与多模型存储

在2018年的PostgresChina大会中，肖斐（phil.xf@aliyun.com）分享了关于阿里云时空数据库Ganos的深度洞察。演讲聚焦于时空大数据时代的挑战与解决方案，强调了时空数据在现代信息社会中的核心地位，80%的信息都与空间信息密切相关，它成为了整合多种类型数据的关键。 演讲内容涵盖了多源异构时空数据的存储与管理，包括矢量数据、栅格数据、数字高程模型（DEM）、三维模型以及激光点云等。与会者还探讨了传统的空间数据库如Oracle Spatial、MySQL Spatial Extensions、SQL Server Spatial Data和PostGIS，以及SQLite的SpatiaLite，这些都在不同程度上支持时空数据处理。 阿里云时空数据库Ganos分为两个版本：SQL版PGGanos，基于PostgreSQL，适用于TB至100TB级数据的在线时空多模事务型分析，支持多种几何模型（如平面几何、球面几何、栅格、轨迹、点云和拓扑网络模型），并且遵循OpenGIS标准，通过性能增强和模型增强来提升效率。云上GPU加速和对象存储（OSS）的一体化设计也是其亮点。 NoSQL版的HBaseGanos则以Ali-HBase为基础，面向PB至EB级别的在线时空全量大数据场景，同样支持矢量和轨迹模型，但主要侧重于海量数据的处理。 此外，演讲还提到了阿里云如何通过OLTP（在线事务处理）、OLAP（在线分析处理）和BigData处理策略，构建了一个从实时到批量处理的全面解决方案，将PostgreSQL、Greenplum Database、Hadoop等技术平台整合，包括POLARDB、RDS for PostgreSQL、HybridDB for PostgreSQL以及HBASE等服务。 Ganos在系统定位上展示了其在时空数据分析中的强大功能，无论是作为SQL数据库的扩展还是NoSQL架构的一部分，都能满足不同规模的数据管理和分析需求。通过Ganos，用户可以便捷地进行城市计算，并展示了实际应用案例，如船舶轨迹分析，甚至结合AI Spatial进行深度挖掘。 总结来说，2018年的PostgresChina大会提供了关于阿里云时空数据库Ganos在时空数据领域的先进技术和应用案例，展现了如何通过PostgreSQL与云计算的融合，应对日益增长的时空大数据挑战，推动了数据库技术的发展和应用创新。