2026年6月GEO数据查询平台Top5排名：哪个最适合你？

空间数据库选择

gis项目的数据库究竟该选用什么呢, 这一直困扰着我们, 每次在工作里碰到时都会一阵唏嘘, 之后重新开始依旧一脸茫然, 而且就连向度妈查找也是一通乱找, 花费了时间和精力, 可到最后也很难找到我们想要的内容！

今日, 于我手头现有的资料范围之内, 以一种较为缓慢且循序渐进的方式, 从中整理出属于我的那一套选择方式。仅是用于供他人参考而已。

首先来说明一下空间数据库的存在-空间数据库：

空间数据的存在必定是用以服务空间数据的, 然而空间数据与一般的数据全都属于数据范畴, 究竟具体存在着什么样的区别呢之处了? 运用一般数据库去存管空间数据会存在什么问题或者潜在的弊端?

咱这些学地理专业的, 都清楚, 空间数据有这样的特征, 时空方面, 也就是空间、属性、时间, 多维度呢, 包含空间维、时间维、数据属性、数据来源、数据载体等, 多尺度, 就是空间的多尺度、时间的多尺度, 海量, 是二维分块分图幅, 垂直分层。

针对此展开分析, 空间所具备的海量程度, 与当下大数据呈现出的大量级状况相比较而言, 空间海量究竟如何? 大数据海量又究竟怎样呢。

大数据的通用数据库如何选型？

参考文章：大数据数据库选型：NoSQL数据库入门

文中入门性的介绍了noSQL并简单说了下优势，如下:

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NoSQL数据库在大数据处理上，具有明显的一些优势，比如：

①灵活的可扩展性（增加廉价硬件）

②灵活的数据模型（视频/音频/位置地图等）

③很好的与云计算融合

确切地讲, 没有投身大数据行业，对其了解极为有限（以后有时间才将思索朝着深入方面想去考虑）, 然而在地理行业里, 半结构以及非结构的数据那可是层出不穷、接连不断的, 虽说就当下工作来讲, 都在尽最大可能去思索着完成到实施结构化, 以此达成批量操作, 促使风险降低, 防止出现那重复性的劳动等情况。

貌似扯远了，接着说，

空间数据库选择：

通常来讲, 较为常用的, 大概要数postgressql加上postgis了吧?

postgressql百度查询介绍：

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我们接着往下聊，

不断进步的是仍不断进步着的开源和商用,不然,怎么去赚钱呢~。当然,空间数据库的意义更多的在于空间数据的管理。

知晓地理专业的人士都清楚, esri以及supermap乃是当前在市场份额方面占据比例最大的两家gis厂商, 将其分开来进行观察的话, 如此这般:

geodatabase

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SuperMap SDX+空间数据库引擎

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自此，空间数据选择方案2、3：esri、supermap。

我们接着往下聊，

开源, 在商业可用产品都呈现出来之后, 是不是就会稳定地朝着下方推进, 而不再进行平行发展了呢? 答案所显示的情况是这样子的: 并非如此。不光是几大数据库厂商不认可这种情况, 就连致力其中的爱好者们同样也不会答应。与之相对应, 随之需要接着继续朝着下面展开查探。

此文参考内容为: 比较SQL Server 2008 R2, Oracle 11G R2, PostgreSQL/PostGIS 1.5的空间特性。

地理信息系统: PostGIS与PostgreSQL相比, 和MySQL相比, 又与SQL Server相比, 哪一个更具优势呢?

深入浅出Oracle Spatial

关乎主流空间数据的存储解决办法, 我们瞧见被推荐的5种解决办法, 除开上面所提及的postgis加上postgresql之外, 另有oracle spatial, mocrosoftsql server（自2008年起）, mysql, sybase。

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这样一来, 我们就逐个地慢慢地去进行分析, 并且查找资料来加以说明, 首先是oracle。

参考文章：Oracle下载及安装超详细教程