第4章 PostGISの使用

OpenGIS仕様は空間オブジェクトの表現について二つの標準を定義しています。Well-Knownテキスト (WKT)形式とWell-Knownバイナリ (WKB)形式です。WKTもWKBも、オブジェクトの型とオブジェクトを形成する座標に関する情報を持っています。

フィーチャーの空間オブジェクトのテキスト表現 (WKT)の例は、次の通りです。

OpenGIS仕様では、空間オブジェクトの内部保存書式は空間参照系識別子 (Spatial Referencing System IDentifier, SRID)を含むことも求められます。SRIDはデータベースへの挿入のために空間オブジェクトが生成される時に求められます。

これらの書式の入出力は次のインタフェースを用いて実現できます。

バイト配列 WKB = ST_AsBinary(geometry);
テキスト WKT = ST_AsText(geometry);
ジオメトリ = ST_GeomFromWKB (bytea WKB、SRID);
ジオメトリ = ST_GeometryFromText (テキスト WKT、SRID);

たとえば、OGC空間オブジェクトを生成して挿入する妥当なINSERTステートメントは次の通りです。

INSERT INTO geotable ( the_geom, the_name )
  VALUES ( ST_GeomFromText('POINT(-126.4 45.32)', 312), 'A Place');

最初のOpenGIS使用 (1.2.0より前)は2次元ジオメトリしかサポートされておらず、また、入出力の表現においてSRIDは*決して*埋め込まれません。

最後のOpenGIS 1.2.1仕様ではZ,M修飾子を指定するXYM座標とXYZ座標に対応していますが、入出力表現に、関連するSRIDが含まれていません。

PostGIS EWKB/EWKT では 3DM, 3DZ, 4D の座標サポートが追加され、SRID情報が埋め込まれます。しかしながら、EWKB/EWKT出力には次のような相違点があります。

こうすることで、EWKB/EWKTは次元を過度に指定することや、次に示すようなISOが認める潜在的エラーの種別全体を回避しています。

	PostGIS拡張書式は現在のところOGC書式のスーパーセットとなっています (全ての妥当なWKB/WKTは妥当なEWKB/EWKTです)。しかし、特にもしOGCがPostGIS拡張と矛盾する新しい書式を出すことがあるなら、これは将来変更されるかも知れません。ゆえにこの機能に頼るべきではありません。

拡張された空間オブジェクトのテキスト表現 (EWKT)の例は、次の通りです。

これらの書式の変換は次のインタフェースを用いて実現できます。

バイト配列 EWKB = ST_AsEWKB(geometry);
テキスト EWKT = ST_AsEWKT(geometry);
ジオメトリ = ST_GeomFromEWKB(bytea EWKB);
ジオメトリ = ST_GeomFromEWKT(text EWKT);

たとえば、PostGISの空間オブジェクトを作成し挿入する妥当なINSERTステートメントは次の通りです。

INSERT INTO geotable ( the_geom, the_name )
  VALUES ( ST_GeomFromEWKT('SRID=312;POINTM(-126.4 45.32 15)'), 'A Place' )

PostgreSQLの「標準的な形式」は単純なクエリ (全く関数呼び出しが無い)で得る表現であり、単純なINSERT, UPDATE, COPYで受け付けられることが保障されるものです。PostGISの"geometory"型の場合は次の通りです。

- 出力
  - バイナリ: EWKB
        ascii: HEXEWKB (EWKBのHEX表現)
- 入力
  - バイナリ: EWKB
        ascii: HEXEWKB|EWKT 

たとえば、次のステートメントは、標準的なASCII文字列による入出力の処理でEWKTを読み、HEXEWKBを返すものです。

=# SELECT 'SRID=4;POINT(0 0)'::geometry;

geometry
----------------------------------------------------
01010000200400000000000000000000000000000000000000
(1 row)

SQLマルチメディア・アプリケーション空間仕様は、円弧補完曲線を定義したSQL仕様の拡張です。

SQL-MMの定義では、3DM、3DZと4Dの座標を含みますが、SRID情報の埋め込みはできません。

Well-Known Text拡張はまだ完全にはサポートされていません。単純な曲線ジオメトリの例を次に示します。

	SQL-MM実装での全ての浮動小数点数の比較では、所定の丸め誤差があります。現在は1E-8です。

ジオグラフィ型はシンプルフィーチャーの最も簡単なもののみサポートします。標準的なジオメトリ型データで、SRIDが4326の場合は、ジオグラフィに自動でキャストされます。またデータ挿入においてEWKTとEWKBの取り決めを使うこともできます。

ジオグラフィ型のフィールドはgeography_columnsシステムビューに登録されます。

"geography_columns"ビューをチェックして、テーブルが一覧にあるか見て下さい。

CREATE TABLEの文法でジオグラフィカラムを持つテーブルを新規に生成できます。

CREATE TABLE global_points (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(64),
    location GEOGRAPHY(POINT,4326)
  );

locationカラムはジオグラフィ型で、二つの任意修飾子に対応していることにご注意ください。一つは、そのカラムで使用できる形状と次元を限定する型修飾子です。もう一つは、座標参照IDを特定の数に限定するSRID修飾子です。

型修飾子として受け付ける値は、POINT, LINESTRING, POLYGON, MULTIPOINT, MULTILINESTRING, MULTIPOLYGONです。型修飾子は、Z, M, ZMの後置子を付けることで次元制限にも対応します。たとえば、'LINESTRINGM'という型修飾子で、三つ目の次元をMとする3次元のラインストリングのみ受け付けることになります。同じように'POINTZM'で、4次元データを期待します。

SRIDを指定していない場合には、SRIDは4326 WGS84経度緯度が使われ、全ての計算はWGS 84を使って行われます。

テーブルを作ったら、次のようにしてGEOGRAPHY_COLUMNSを見ることができます。

-- メタデータビューの中身を見る
SELECT * FROM geography_columns;

ジオメトリカラムを使うのと同じようにテーブルへのデータの挿入ができます。

-- testテーブルにデータを追加する
INSERT INTO global_points (name, location) VALUES ('Town', 'SRID=4326;POINT(-110 30)');
INSERT INTO global_points (name, location) VALUES ('Forest', 'SRID=4326;POINT(-109 29)');
INSERT INTO global_points (name, location) VALUES ('London', 'SRID=4326;POINT(0 49)');

ジオメトリと同じ操作でインデックスを作成します。PostGISは、カラム型がジオグラフィであるかを見て、ジオメトリで使われる平面用インデックスの代わりに球面ベースのインデックスを作成します。

-- testテーブルに球面インデックスを作成
  CREATE INDEX global_points_gix ON global_points USING GIST ( location );

クエリと計測関数はメートル単位となります。そのため距離パラメータはメートル (面積の場合は平方メートル)単位となります。

-- 距離クエリの表示。ロンドンは1000km範囲外です
  SELECT name FROM global_points WHERE ST_DWithin(location, 'SRID=4326;POINT(-110 29)'::geography, 1000000);

ジオグラフィの威力については、シアトルからロンドンまで (LINESTRING(-122.33 47.606, 0.0 51.5))の飛行機がレイキャビク (POINT(-21.96 64.15))に最も近くなるときの距離を求めてみると分かります。

-- ジオグラフィを使った距離計算 (122.2km)
  SELECT ST_Distance('LINESTRING(-122.33 47.606, 0.0 51.5)'::geography, 'POINT(-21.96 64.15)'::geography);

-- ジオメトリを使った計算 (13.3 "度")
  SELECT ST_Distance('LINESTRING(-122.33 47.606, 0.0 51.5)'::geometry, 'POINT(-21.96 64.15)'::geometry);

異なる経度緯度座標系を試します。spatial_ref_sysテーブルで挙げられている経度緯度の空間参照系なら全て可能です。

-- NAD83経度緯度
SELECT 'SRID=4269;POINT(-123 34)'::geography;
                    geography
----------------------------------------------------
 0101000020AD1000000000000000C05EC00000000000004140
(1 row)

-- NAD27経度緯度
SELECT 'SRID=4267;POINT(-123 34)'::geography;

                    geography
----------------------------------------------------
 0101000020AB1000000000000000C05EC00000000000004140
(1 row)

-- メートル単位のNAD83 UTM、メートル単位の投影法ですのでエラーが出ます
SELECT 'SRID=26910;POINT(-123 34)'::geography;

ERROR:  Only lon/lat coordinate systems are supported in geography.
LINE 1: SELECT 'SRID=26910;POINT(-123 34)'::geography;

ジオグラフィ型は、レイキャビクとシアトル-ロンドン間の飛行機の大圏コースとの間の、球面上での本当に最も近い距離を計算します。

大圏コースマップ ジオメトリ型は、平面の世界地図上にプロットされたレイキャビクとシアトル-ロンドン間の直線とのデカルト距離という意味のない値を出します。結果の名目上の単位は「度」ですが、点間の本当の角度差にあっていませんので、「度」と言うこと自体不正確です。

ジオグラフィ型によって、経度緯度座標でデータを格納できるようになりましたが、ジオグラフィで定義されている関数が、ジオメトリより少ないのと、実行にCPU時間がかかる、というところが犠牲になっています。

選択した型が、期待する領域から出ないことを、ジオメトリ型にして使用する条件とすべきです。使用するデータは地球全体か、大陸か、州か、自治体か?

ジオグラフィとジオメトリ間のサポート状況の比較については「PostGIS関数対応マトリクス」をご覧下さい。ジオグラフィ関数の簡潔なリストと説明については「PostGISジオグラフィ対応関数」をご覧下さい。

PostGISで使用されるSPATIAL_REF_SYSは、OGC準拠のデータベーステーブルで3000件の空間参照系 (spatial reference systems)と、空間参照系間を変換 (投影変換)するのに必要な詳細の一覧を持っています。

PostGISのSPATIAL_REF_SYSテーブルには、PROJ投影ライブラリで処理される最も一般的な空間参照系の定義が3000件以上存在します。しかし、このテーブルに含まれていない多くの座標系があります。PROJに精通している場合には、独自の空間参照系を定義できます。ほとんどの空間参照系は地域的なものであり、範囲外で使用する場合は意味を持たない点に注意してください。

PostGISのコアセットに入っていない空間参照系を探すための素晴らしい資料がhttp://spatialreference.org/にあります。

一般的に使用される空間参照系には4326 - WGS 84経度緯度、4269 - NAD 83 経度緯度、3395 - WGS 84 メルカトル、2163 - 米国ナショナルアトラス正積図法、60個のWGS84 UTMゾーンがあります。UTMゾーンは計測に最適ですが、6度 (訳注: 経度)の領域のみをカバーします (対象地域に使用するUTMゾーンを決定するにはutmzone PostGIS plpgsql helper functionを参照してください)。

米国の州では、州平面空間参照系 (メートルまたはフィート単位)を使用します。この空間参照系は州ごとに一つか二つ存在します。ほとんどのメートル単位のものはコアのセットに存在しますが、フィート単位の多数のものやESRIが作成したものはspatialreference.orgからロードする必要があります。

地球外の座標系でさえも定義することができます。たとえばMars 2000です。この火星の座標系は非平面 (回転楕円体の度)ですが、geography型で、度でなくメートル単位で長さや近接測定値を取得することができます。

SPATIAL_REF_SYSテーブル定義は次の通りです。

CREATE TABLE spatial_ref_sys (
  srid       INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY,
  auth_name  VARCHAR(256),
  auth_srid  INTEGER,
  srtext     VARCHAR(2048),
  proj4text  VARCHAR(2048)
)

カラムは次の通りです。

GEOMETRY_COLUMNSは、データベースのシステムカタログから読み取るビューです。構造は次の通りです。

\d geometry_columns

View "public.geometry_columns"
      Column       |          Type          | Modifiers
-------------------+------------------------+-----------
 f_table_catalog   | character varying(256) |
 f_table_schema    | character varying(256) |
 f_table_name      | character varying(256) |
 f_geometry_column | character varying(256) |
 coord_dimension   | integer                |
 srid              | integer                |
 type              | character varying(30)  |

カラムは次の通りです。

空間データを持つテーブルの生成は、1段階でできます。2次元ラインストリングでWGS84経度緯度のジオメトリカラムを持つroadsテーブルの生成の例を次に示します。

CREATE TABLE ROADS (ID serial, ROAD_NAME text, geom geometry(LINESTRING,4326) );

次の、3次元ラインストリングを追加する例で示す通り、標準的なALTER TABLEコマンドを使ってカラムを追加できます。

ALTER TABLE roads ADD COLUMN geom2 geometry(LINESTRINGZ,4326);

これが必要になる事例に、SQLビューとバルクインサートの二つがあります。バルクインサートの場合には、カラムに制約を与えるか、ALTER TABLEを実行することで、geometry_columnsテーブル内の登録を訂正することができます。ビューの場合には、CAST演算を使用します。カラムが型修飾子に基づく場合には、生成処理によって正しく登録されるので、何も行う必要がありません。ジオメトリに適用する空間関数を持たないビューも、基礎となるテーブルのジオメトリカラムと同じように登録されます。

-- 次のようなビューがあるとします
CREATE VIEW public.vwmytablemercator AS
        SELECT gid, ST_Transform(geom, 3395) As geom, f_name
        FROM public.mytable;

-- 正しく登録するには、
-- ジオメトリをキャストします。
--
DROP VIEW public.vwmytablemercator;
CREATE VIEW  public.vwmytablemercator AS
        SELECT gid, ST_Transform(geom, 3395)::geometry(Geometry, 3395) As geom, f_name
        FROM public.mytable;

-- ジオメトリタイプが確実に2次元ポリゴンだと知っているなら
-- 次のようにできます。
DROP VIEW public.vwmytablemercator;
CREATE VIEW  public.vwmytablemercator AS
        SELECT gid, ST_Transform(geom,3395)::geometry(Polygon, 3395) As geom, f_name
        FROM public.mytable;

-- 次のように、バルクインサートで派生テーブルを生成したとしましょう
SELECT poi.gid, poi.geom, citybounds.city_name
INTO myschema.my_special_pois
FROM poi INNER JOIN citybounds ON ST_Intersects(citybounds.geom, poi.geom);

-- 新しいテーブルに2次元インデックスを作ります
CREATE INDEX idx_myschema_myspecialpois_geom_gist
  ON myschema.my_special_pois USING gist(geom);

-- ポイントが3次元ポイントであったり、XYMポイントであったりした場合には、
-- 次のように、2次元インデックスでなくN次元インデックスを作ることになるかも
-- 知れません。
CREATE INDEX my_special_pois_geom_gist_nd
        ON my_special_pois USING gist(geom gist_geometry_ops_nd);

-- 新しいテーブルのジオメトリカラムをgeometry_columnsに手動登録するには、
-- 次のようにします。
-- カラムを型修飾子ベースにするために、基礎となるテーブル構造も変更することに
-- 注意して下さい。
SELECT populate_geometry_columns('myschema.my_special_pois'::regclass);

-- PostGIS 2.0を使っていて、何らかの理由で古い制約をもとにした定義を行う
-- (派生テーブルが同じタイプやSRIDを持たないといった場合)ことが必要な場合には、
-- 新しい任意変数use_typemodをfalseにします。
SELECT populate_geometry_columns('myschema.my_special_pois'::regclass, false); 

古い制約を基にした手法は現在も対応していますが、制約を基にしたジオメトリカラムで直接的にビューで使われている場合は、型修飾子のようには正しくgeometry_columnsに登録されません。次の例では、型修飾子を使ったカラム定義と、制約に基づくカラムの定義とを行っています。

CREATE TABLE pois_ny(gid SERIAL PRIMARY KEY, poi_name text, cat text, geom geometry(POINT,4326));
SELECT AddGeometryColumn('pois_ny', 'geom_2160', 2160, 'POINT', 2, false);

psqlで次を実行します。

\d pois_ny;

型修飾子と制約に基づくのとでは異なった定義になっているのが見えます。

Table "public.pois_ny"
  Column   |         Type          |                       Modifiers

-----------+-----------------------+------------------------------------------------------
 gid       | integer               | not null default nextval('pois_ny_gid_seq'::regclass)
 poi_name  | text                  |
 cat       | character varying(20) |
 geom      | geometry(Point,4326)  |
 geom_2160 | geometry              |
Indexes:
    "pois_ny_pkey" PRIMARY KEY, btree (gid)
Check constraints:
    "enforce_dims_geom_2160" CHECK (st_ndims(geom_2160) = 2)
    "enforce_geotype_geom_2160" CHECK (geometrytype(geom_2160) = 'POINT'::text
        OR geom_2160 IS NULL)
    "enforce_srid_geom_2160" CHECK (st_srid(geom_2160) = 2160)

geometry_columnsでは、両方とも正しく登録されています。

SELECT f_table_name, f_geometry_column, srid, type
        FROM geometry_columns
        WHERE f_table_name = 'pois_ny';

f_table_name | f_geometry_column | srid | type
-------------+-------------------+------+-------
pois_ny      | geom              | 4326 | POINT
pois_ny      | geom_2160         | 2160 | POINT

しかし、次のようにビューを作ろうとします。

CREATE VIEW vw_pois_ny_parks AS
SELECT *
  FROM pois_ny
  WHERE cat='park';

SELECT f_table_name, f_geometry_column, srid, type
        FROM geometry_columns
        WHERE f_table_name = 'vw_pois_ny_parks';

型修飾子によるgeomのビューカラムは正しく登録されますが、制約に基づくものは正しく登録されません。

f_table_name   | f_geometry_column | srid |   type
------------------+-------------------+------+----------
 vw_pois_ny_parks | geom              | 4326 | POINT
 vw_pois_ny_parks | geom_2160         |    0 | GEOMETRY

これは、将来的にPostGISの版で変更されるかもしれませんが、今のところは、制約に基づくビューカラムを正しく登録させるには、次のようにします。

DROP VIEW vw_pois_ny_parks;
CREATE VIEW vw_pois_ny_parks AS
SELECT gid, poi_name, cat,
  geom,
  geom_2160::geometry(POINT,2160) As geom_2160
  FROM pois_ny
  WHERE cat = 'park';
SELECT f_table_name, f_geometry_column, srid, type
        FROM geometry_columns
        WHERE f_table_name = 'vw_pois_ny_parks';

f_table_name   | f_geometry_column | srid | type
------------------+-------------------+------+-------
 vw_pois_ny_parks | geom              | 4326 | POINT
 vw_pois_ny_parks | geom_2160         | 2160 | POINT

空間データを文字表現 (WKTかWKB)に変換できたら、SQLを使うのがPostGISにデータを持たせる最も簡単です。SQLユーティリティのpsqlを使用して、SQLのINSERTステートメントのテキストファイルをロードすると、データをPostGIS/PostgreSQLに一括読み込みできます。

データアップロードファイル (たとえばroads.sql)は次のようになるでしょう。

BEGIN;
INSERT INTO roads (road_id, roads_geom, road_name)
  VALUES (1,'LINESTRING(191232 243118,191108 243242)','Jeff Rd');
INSERT INTO roads (road_id, roads_geom, road_name)
  VALUES (2,'LINESTRING(189141 244158,189265 244817)','Geordie Rd');
INSERT INTO roads (road_id, roads_geom, road_name)
  VALUES (3,'LINESTRING(192783 228138,192612 229814)','Paul St');
INSERT INTO roads (road_id, roads_geom, road_name)
  VALUES (4,'LINESTRING(189412 252431,189631 259122)','Graeme Ave');
INSERT INTO roads (road_id, roads_geom, road_name)
  VALUES (5,'LINESTRING(190131 224148,190871 228134)','Phil Tce');
INSERT INTO roads (road_id, roads_geom, road_name)
  VALUES (6,'LINESTRING(198231 263418,198213 268322)','Dave Cres');
COMMIT;

SQLファイルのPostgreSQLへのロードはpsqlを使います。次のようにします。

psql -d [データベース名] -f roads.sql

shp2pgsqlデータローダは、ESRIシェープファイルをPostGIS/PostgreSQLデータベースに、ジオメトリまたはジオグラフィとして挿入するための適切なSQLに変換します。ローダには、次に示すコマンドラインフラグによって区別される、いくつかの操作モードがあります。

グラフィカルユーザインタフェースを持つshp2pgsql-guiもあります。コマンドラインローダのオプションのほとんどが使えます。これは、スクリプト化されていない1回限りのロードの場合や、PostGIS初心者がロードする場合に、簡単に使用できます。PgAdminIIIのプラグインとすることもできます。

ローダを使って入力ファイルを生成してアップロードするセッション例は次の通りです。

# shp2pgsql -c -D -s 4269 -i -I shaperoads.shp myschema.roadstable > roads.sql
# psql -d roadsdb -f roads.sql

変換とアップロードはUNIXのパイプを使うと一回で実行できます。

# shp2pgsql shaperoads.shp myschema.roadstable | psql -d roadsdb

データベース外へのデータ抽出の最も簡単な方法は、抽出するデータセットを定義し、SELECT問い合わせを使って、結果カラムを解析可能なテキストファイルにダンプすることです。

db=# SELECT road_id, ST_AsText(road_geom) AS geom, road_name FROM roads;

road_id | geom                                    | road_name
--------+-----------------------------------------+-----------
          1 | LINESTRING(191232 243118,191108 243242) | Jeff Rd
          2 | LINESTRING(189141 244158,189265 244817) | Geordie Rd
          3 | LINESTRING(192783 228138,192612 229814) | Paul St
          4 | LINESTRING(189412 252431,189631 259122) | Graeme Ave
          5 | LINESTRING(190131 224148,190871 228134) | Phil Tce
          6 | LINESTRING(198231 263418,198213 268322) | Dave Cres
          7 | LINESTRING(218421 284121,224123 241231) | Chris Way
(6 rows)

返されるレコードの数を減らすためにある種の制限が必要になる場合があります。属性ベースで制限をかける場合には、非空間テーブルで使うのと同じSQL文を使います。空間に制限をかけるには次の関数を使います。

次に、これらの演算子をクエリで使うことができます。SQLコマンドラインからジオメトリとボックスの指定を行うときは、明示的に文字列表現をジオメトリに変換しなければならないことに注意して下さい。たとえば、次のようになります。ただし312は架空の空間参照系番号で、ここでのデータに合致しています。

SELECT road_id, road_name
  FROM roads
  WHERE roads_geom='SRID=312;LINESTRING(191232 243118,191108 243242)'::geometry;

上のクエリは"ROADS_GEOM"テーブルから、その値と等価である単一のレコードを返します。

道路がポリゴンで定義した面を通過するかどうかをチェックするには次のようにします。

SELECT road_id, road_name
FROM roads
WHERE ST_Intersects(roads_geom, 'SRID=312;POLYGON((...))');

最も一般的な空間クエリは「フレームベース」のクエリでしょう。これは、表示するためのデータの価値のある「マップフレーム」を取得するために、データブラウザやウェブマッパのようなクライアントソフトウェアに使われます。

"&&"演算子を使うとき、比較フィーチャーをBOX3DかGEOMETRYかに指定することができます。ただし、GEOMETRYを指定すると、それのバウンディングボックスが比較に使われます。

次に示すクエリのように、フレームにBOX3Dオブジェクトを使います。

SELECT ST_AsText(roads_geom) AS geom
FROM roads
WHERE
  roads_geom && ST_MakeEnvelope(191232, 243117,191232, 243119,312);

エンベロープの投影を指定するためにSRID 312を使っていることに注意して下さい。

pgsql2shpテーブルダンパは、データベースに直接接続して、テーブル (あるいはクエリによって定義されたもの)をシェープファイルに変換するものです。基本的な文は次の通りです。

pgsql2shp [<オプション>] <database> [<スキーマ>.]<table>

pgsql2shp [<オプション>] <データベース> <クエリ>

コマンドラインオプションは次の通りです。

GiSTは「汎用的な検索木 (Generalized Search Tree)」の意味で、インデックスの一般化された形式です。GISインデックスに加えて、GiSTは通常のB木インデックスに従わない全ての種類の不規則なデータ構造 (整数配列, スペクトラルデータ等)の検索速度を向上させるために使います。

ひとたびGISデータテーブルが数千行を超えたら、空間検索の速度向上のためインデックスを構築したくなるでしょう (これは属性検索でない場合です。属性でしたら通常のインデックスを属性フィールドに追加します)。

GiSTインデックスをジオメトリカラムに追加するための文は次の通りです。

CREATE INDEX [インデックス名] ON [テーブル名] USING GIST ( [ジオメトリカラム名] ); 

上の文では常に2次元インデックスを構築します。n次元インデックスをジオメトリ型で使うには、次の文でインデックスを生成できます。

CREATE INDEX [インデックス名] ON [テーブル名] USING GIST ( [ジオメトリカラム名] gist_geometry_ops_nd);

空間インデックスの構築は、計算量を集中させて行われます。また、この時には、テーブルへの書き込みアクセスがブロックされます。そのため、本番システムではより遅いCONCURRENTLYを選択するかも知れません。次のようにします。

CREATE INDEX CONCURRENTLY [インデックス名] ON [テーブル名] USING GIST ( [ジオメトリカラム名] ); 

インデックス構築後に、時々PostgreSQLにテーブルの統計情報を集めさせると助かります。クエリプランの最適化に使われます。

VACUUM ANALYZE [テーブル名] [(カラム名)];

BRINは"Block Range Index"の略です。PostgreSQL 9.5で導入された汎用index methodです。BRINは不可逆インデックス手法であり、レコードが与えた検索条件に合致することを確認する二番目のチェックが必要であることを意味しています (全ての空間インデックスで言えます)。非常に速いインデックス作成、非常に小さいインデックスサイズで、合理的な読み込み効率を持ちます。主目的は、非常に大きいテーブルのテーブル内の物理位置と関係があるカラムにインデックスを作ることに対応するためです。空間インデックスに加えて、BRINは様々な種類の属性データ構造 (整数、配列等)で速度向上させることができます。

空間テーブルが、ひとたび数千行を超えると、データの空間検索の速度向上にインデックスが必要と感じることになります。GiSTインデックスは、サイズがデータベースで使えるRAM容量を超えず、インデックスのストレージサイズに余裕があり、書き込み時のインデックス更新コストにも余裕があるなら、非常に高いパフォーマンスを発揮します。そうでない場合には、非常に大きなテーブルにおいては、BRINインデックスを代替に考えることができます。

BRINインデックスは、連続するテーブルブロックの集合 (ブロック範囲と言います)の全てのジオメトリを囲むバウンディングボックスを格納します。インデックスを使用した問い合わせを実行する時に、問い合わせ範囲とインタセクトするブロック範囲を見つけるためにスキャンします。これは、データが物理的に整列していて、ブロック範囲のバウンディングボックスのオーバラップが最小である (理想的には相互に排他的である)場合に限って効率的です。結果インデックスは非常に小さいサイズですが、通常、読み込み効率は、同じデータにおけるGiSTインデックスより悪くなります。

BRINインデックスの構築は、はGiSTインデックスと比べて、CPU集中を非常に減らします。BRINインデックスはGiSTインデックスよりも、同じデータに対して10倍速く構築するのが普通です。BRINインデックスはテーブルブロックの範囲ごとに一つのバウンディングボックスしか格納しないので、GiSTインデックスと比べて、ディスクスペースを1000倍少なくできます。

レンジ内で要約するブロック数を選択できます。この数字を減らすと、インデックスは大きくなりますが、効率向上の助けになる可能性があります。

BRINを効果的にするには、テーブルデータをブロック範囲のオーバラップの量を最小にするような物理的オーダーで格納します。データが既に適切に並び替えられているかも知れません (たとえば、既に空間オーダーで並び替えられているデータセットを他のデータベースからロードする場合)。そうでない場合には、一つの空間キーによるデータの並べ替えで実現できます。一つの方法として、ジオメトリ値で並べ替えた新しいテーブルを生成することです (最近のPostGISのバージョンで効果的なヒルベルト曲線オーダーが使われています)。

CREATE TABLE table_sorted AS
   SELECT * FROM table  ORDER BY geom;

もしくは、データは、ジオハッシュを (一時的な)インデックスに使い、そのインデックスでクラスタリングを行うことによって適切に並べ替えることができます。

CREATE INDEX idx_temp_geohash ON table
    USING btree (ST_GeoHash( ST_Transform( geom, 4326 ), 20));
CLUSTER table USING idx_temp_geohash;

BRINインデックスをジオメトリカラムに追加するための文は次の通りです。

CREATE INDEX [インデックス名] ON [テーブル名] USING BRIN ( [ジオメトリカラム名] ); 

上の文で2次元インデックスを構築します。3次元インデックスをビルドするには、この文を使います。

CREATE INDEX [インデックス名] ON [テーブル名]
    USING BRIN ( [ジオメトリカラム名] brin_geometry_inclusion_ops_3d);

また、4次元演算子クラスを使う4次元インデックスを使うこともできます。

CREATE INDEX [インデックス名] ON [テーブル名]
    USING BRIN ( [ジオメトリカラム名] brin_geometry_inclusion_ops_4d);

上記のコマンドでは、範囲のブロック数はデフォルトの128を使用しています。集計で範囲のブロック数を指定するには、この文を使います。

CREATE INDEX [インデックス名] ON [テーブル名]
    USING BRIN ( [ジオメトリカラム名] ) WITH (pages_per_range = [数字]); 

また、BRINインデックスは、多数の行で一つのインデックス値を格納することを心に留めておいて下さい。テーブルに違う次元のジオメトリを格納する場合には、インデックスの効率が悪くなります。この効率欠落を回避するには、格納したジオメトリの次元数の最小値となる演算子クラスを選択します。

「ジオグラフィ」型もまたBRINインデックスに対応しています。BRINインデックスを「ジオグラフィ」カラムに構築するための文は次の通りです。

CREATE INDEX [インデックス名] ON [テーブル名] USING BRIN ( [ジオメトリカラム名] ); 

上の文では常に回転楕円体面上の地理空間オブジェクトの2次元インデックスを構築します。

現在のところは「包括対応」だけをここで考えています。これは、&&, ~, @の演算子だけが2次元で使われることを意味します (ジオメトリとジオグラフィの両方)。 &&&演算子は3次元ジオメトリで使えます。しばらくはKNN検索に対応しません。

BRINと他のインデックスとの重要な違いは、データベースがインデックスを動的に保守しないことです。テーブルの空間データを変更すると、単純にインデックスの末尾に追加しています。このためインデックス探索の能率が時間とともに低下します。インデックスはVACUUMか空間関数brin_summarize_new_values(regclass)を実行することで更新できます。このため、BRINは読み込み専用か、書き込みがほとんど発生しないよなデータでの利用では最も適切になりえます。詳細情報については、manualをご覧下さい。

空間データにBRINを使用して集計するには:

SP-GiSTは、「空間分割された一般探索木」を表します。四分木、k次元木、基数木 (トライ木)のような分割探索木に対応するインデックスの総称的な形式です。このデータ構造の一般的な機能は、検索空間を反復して分割することですが、分割は等しいサイズである必要はありません。SP-GiSTは、GISインデックスだけでなく、電話回線のルーティングや、IPルーティング、部分文字列検索等といった、様々な種類のデータを探索する速度の向上に使われます。

GiSTインデックスのためのケースですので、空間オブジェクトを覆うバウンディングボックスを保存するという意味で、SP-GiSTインデックスは不可逆です。SP-GiSTインデックスは、GiSTインデックスの選択肢の一つとして考えることができます。能率試験によって、SP-GiSTインデックスは,、多数のオーバラップするオブジェクトがある「スパゲッティデータ」と呼ばれる状態のときに、特に有利であることが分かりました。

一度GISデータテーブルが数千行を超えると、データの空間探索の速度向上にSP-GiSTインデックスを使うと良いかも知れません。「ジオメトリ」カラムにSP-GiSTインデックスを構築するための文は次の通りです。

CREATE INDEX [インデックス名] ON [テーブル名] USING SPGIST ( [ジオメトリカラム] ); 

上の文では、2次元インデックスを構築します。ジオメトリ型の3次元インデックスは、次のように、3次元演算子クラスを使用して生成します。

CREATE INDEX [インデックス名] ON [テーブル名] USING SPGIST ([ジオメトリカラム] spgist_geometry_ops_3d);

空間インデックスの構築は、計算量を集中させて行われます。また、この時には、テーブルへの書き込みアクセスがブロックされます。そのため、本番システムでは、より遅いCONCURRENTLYを選択するかも知れません。次のようにします。

CREATE INDEX CONCURRENTLY [インデックス名] ON [テーブル名] USING SPGIST ( [ジオメトリカラム] ); 

インデックス構築後に、時々PostgreSQLにテーブルの統計情報を集めさせると助かります。クエリプランの最適化に使われます。

VACUUM ANALYZE [テーブル名] [(カラム名)];

SP-GiSTインデックスは次の演算子を含むクエリの実行速度を向上させられます。

現時点ではkNN探索に対応していません。

通常、インデックスは見えないところでデータアクセスの速度向上を行います。すなわち、ひとたびインデックスが構築されたら、クエリプランナは自動的に、クエリプランの速度を向上させるためにインデックス情報を使うべき時を判断します。残念なことに、クエリプランナはGiSTインデックスの使用について十分に最適化できず、時々、検索で空間インデックスを使用すべきなのに、テーブル全体を順に走査することがあります。

空間インデックスが使われていないのが分かった場合には、少しの行えることがあります。

OpenGIS Simple Features Implementation Specification for SQLによると「二つのジオメトリの比較の基本的なアプローチは、二つのジオメトリの内部、境界、外部のインタセクションの比較と、『インタセクション行列』の要素に基づく2ジオメトリの関係の分類です」。

点集合トポロジ理論では、2次元空間に埋め込まれたジオメトリの中にあるポイントは、次に示す三つの集合に分類されます。

Dimensionally Extended 9-Intersection Model (DE-9IM)は、二つのジオメトリの空間関係を九つの交差の次元を指定することで記述します。交差次元は3×3の交差行列で正式に表現することができます。

ジオメトリgに対する内部、境界、外部はI(g)、B(g)、E(g)と表記します。また、dim(s)はsの集合を{0,1,2,F}の値で示すます。

この表記法を使うと、二つのジオメトリaとbの交差行列は次の通りです。

二つのオーバラップするポリゴンについて可視化すると、次のようになります。

	内部 (Interior) 境界 (Boundary) 外部 (Exterior) 内部 (Interior) dim( I(a) ∩ I(b) ) = 2 dim( I(a) ∩ B(b) = 1 dim( I(a) ∩ E(b) ) = 2 境界 (Boundary) dim( B(a) ∩ I(b) ) = 1 dim( B(a) ∩ B(b) ) = 0 dim( B(a) ∩ E(b) ) = 1 外部 (Exterior) dim( E(a) ∩ I(b) ) = 2 dim( E(a) ∩ B(b) ) = 1 dim( E(a) ∩ E(b) = 2

左から右に、上から下に読みます。交差行列の文字列表現は'212101212'です。

詳細情報については次をご覧下さい。

共通の空間関係を簡単に決定できるように、PGC SFSは名前付き空間関係述語の集合を定義しています。PostGISではST_Contains、ST_Crosses、ST_Disjoint、ST_Equals、ST_Intersects、ST_Overlaps、ST_Touches、ST_Withinが提供されています。非標準の空間関係述語ST_Covers、ST_CoveredBy、ST_ContainsProperlyも定義されています。

空間述語は通常SQLのWHERE節やJOIN節内で条件に使用されます。名前付き空間述語は、インデックスが有効なら自動的に空間インデックスを使うので、バウンディングボックス演算子&&を使う必要はありません。例えば次のようになります。

SELECT city.name, state.name, city.geom
FROM city JOIN state ON ST_Intersects(city.geom, state.geom);

詳細や図についてはPostGIS Workshopをご覧下さい。

名前付き空間関係が求める空間フィルタ条件を与えるのに不十分となる場合があります。

例えば、道路ネットワークを表現する線データセットを考えてみます。点でなく線で交差する全ての道路の辺を識別しなければならないことがあります (ビジネスルールの検証のためならありえます)。この場合、ST_Crossesでは、点で交差する場合しかtrueを返さないので、必要な空間フィルタになりません。 2ステップ解決法を示します。まず、空間的にインタセクトしている同路線の二本を抜き出し (ST_Intersects)、実際にインタセクトしている部分を計算 (ST_Intersection)します。次いで、インタセクトしている部分のST_GeometryTypeがLINESTRING' かどうかを確認します ([MULTI]POINT、[MULTI]LINESTRING等のGEOMETRYCOLLECTIONを返す場合に適切に処理します)。 明らかに、より単純でより速い解法が望ましいです。

二つ目の例では、湖の境界とインタセクトし、かつ終端が岸に上がっている波止場を見つけます。言い換えると、波止場が湖に含まれるが完全には含まれず、湖の境界線とインタセクトして、波止場の終端が確実に湖内または境界にある場合を指します。空間述語を併用すると求める地物を見つけることができます。 ST_Contains(lake, wharf) = TRUE ST_ContainsProperly(lake, wharf) = FALSE ST_GeometryType(ST_Intersection(wharf, lake)) = 'LINESTRING' ST_NumGeometries(ST_Multi(ST_Intersection(ST_Boundary(wharf), ST_Boundary(lake)))) = 1 … 言うまでもないですが非常に複雑ですね。

この要件は完全なDE-9IM交差行列の計算で満たすことができます。PostGISは、これを行うST_Relate関数を提供しています。次のようにします。

SELECT ST_Relate( 'LINESTRING (1 1, 5 5)',
                  'POLYGON ((3 3, 3 7, 7 7, 7 3, 3 3))' );
st_relate
-----------
1010F0212

特定の空間関係をテストするには、交差行列パターンを使います。これは、追加シンボル{T,*}で拡張された行列表現です。

交差行列パターンを使って、特定の空間関係の評価がより簡潔な方法で可能です。交差行列パターンのテストにST_RelateとST_RelateMatchを使うことができます。上に挙げた一つ目の例では、二つのラインがライン内部でインタセクトする交差行列パターンは'1*1***1**'となります。

-- ライン内でインタセクトする道路区間を見つける
SELECT a.id
FROM roads a, roads b
WHERE a.id != b.id
      AND a.geom && b.geom
      AND ST_Relate(a.geom, b.geom, '1*1***1**');

二つ目の例です。一本のラインが部分的にポリゴン内部とポリゴン外部とにある場合の交差行列パターンは '102101FF2'となります。

-- 一部が湖の水涯線上にある波止場を見つける
SELECT a.lake_id, b.wharf_id
FROM lakes a, wharfs b
WHERE a.geom && b.geom
      AND ST_Relate(a.geom, b.geom, '102101FF2');

現版のPostgreSQL (9.6を含む)では、TOASTテーブルに従うクエリオプティマイザの弱さに苦しみます。 TOASTテーブルは、(長いテキスト、イメージ、多数の頂点を持つ複合ジオメトリといった)通常のデータページに適合しない、(データサイズという意味では)巨大な値を納めるための「拡張部屋」の一種です。詳細情報は the PostgreSQL Documentation for TOASTをご覧ください。

(高解像度で全てのヨーロッパの国の境界を含むテーブルのような)大きなジオメトリがあるうえ、行がそう多くないテーブルを持つようになると、この問題が出てきます。テーブル自体は小さいのですが、多くのTOASTスペースを使います。例として、テーブル自体は概ね80行で3データページしか使わなくてもTOASTテーブルで8225ページを使うとします。

ここで、ジオメトリ演算子の&&を使って、ほとんどマッチしないようなバウンダリボックスを検索するクエリを出してみます。クエリオプティマイザにはテーブルは3ページ80行しかないように見えます。オプティマイザは、小さなテーブルを順に走査する方がインデクスを使うよりも早いと見積もります。そして、GiSTインデクスは無視すると決めます。通常なら、この見積もりは正しいです。しかし、この場合は&&演算子が全てのジオメトリをディスクから呼び出してバウンディングボックスと比較しなければならなくなり、ゆえに、全てのTOASTページもまた呼び出す必要があります。

この問題に苦しむかどうかを見るには、PostgreSQLの"EXPLAIN ANALYZE"コマンドを使います。詳細情報と技術情報については、PostgreSQL性能メーリングリストのスレッドhttp://archives.postgresql.org/pgsql-performance/2005-02/msg00030.phpをご覧下さい。

また、PostGISの新しいスレッドhttps://lists.osgeo.org/pipermail/postgis-devel/2017-June/026209.htmlもご覧下さい。

PostgreSQLコミュニティでは、TOASTを意識したクエリ見積もりを作ることで、この問題を解決しようとしています。今のところは、二つの応急処置があります。

一つは、クエリプランナにインデクスの使用を強制することです。クエリを発行する前に"SET enable_seqscan TO off;"をサーバに送信します。これは基本的にクエリプランナに対して可能な限り順に走査することを避けるよう強制します。そのためGiSTインデクスを通常使うようになります。しかし、このフラグは接続するたびに設定しなければならず、他のケースにおいてはクエリプランナに誤った見積もりをさせることになるので、 "SET enable_seqscan TO on;"をクエリの後に送信すべきです。

もう一つは、順に走査することをクエリプランナが考える程度に早くすることです。これは、バウンダリボックスの「キャッシュ」を行う追加カラムを作成し、このカラムにマッチさせるようにすることで達成することができます。ここでの例では次のようになります。

SELECT AddGeometryColumn('myschema','mytable','bbox','4326','GEOMETRY','2');
UPDATE mytable SET bbox = ST_Envelope(ST_Force2D(the_geom));

そして、次のように、&&演算子をgeom_columnに対して行っていたものをbboxに変更します。

SELECT geom_column
FROM mytable
WHERE bbox && ST_SetSRID('BOX3D(0 0,1 1)'::box3d,4326);

もちろん、mytableの行を変更または追加したら、bboxを「同期」するようにしなければなりません。最もすっきりした方法はトリガです。もしくは、アプリケーションを変更してbboxカラムの現状を保持するか、テーブル更新後にいつもUPDATEクエリを実行するかでも対応できます。

PostGISとMapServerとを併用するには、MapServerの設定方法を知る必要がありますが、本文書の範囲外です。本節では、PostGIS独特の問題と設定詳細について説明します。

PostGISをMapServerで使うには、次のものが必要です。

MapServerは、他のPostgreSQLクライアントと同じくPostGIS/PostgreSQLデータにアクセスします。アクセスにはlibpqインタフェースを使います。つまり、MapServerは、PostGISサーバにアクセスするあらゆるネットワークに繋がっている計算機にインストールすることができ、PostGISをデータソースとして利用できます。システム間の接続が速いほど良くなります。

USING疑似SQL節を使ってMapServerがより複雑なクエリの結果を理解できるようにするための情報を追加します。より詳しく言うと、ビューまたは副問い合わせが元テーブル (DATA定義で"FROM"の右にあるもの)として使われる時、MapServerが自動的に一意な識別子がそれぞれの行にあるか、また、SRIDがテーブルにあるかを判別するのは困難です。USING節によって、MapServerがこれらの情報を得ることができます。例を次に挙げます。

DATA "geom FROM (
  SELECT
    table1.geom AS geom,
    table1.gid AS gid,
    table2.data AS data
  FROM table1
  LEFT JOIN table2
  ON table1.id = table2.id
) AS new_table USING UNIQUE gid USING SRID=4326"

簡単な例から始めて、ステップアップしていきましょう。次のMapServerレイヤ定義を考えて下さい。

LAYER
  CONNECTIONTYPE postgis
  NAME "roads"
  CONNECTION "user=theuser password=thepass dbname=thedb host=theserver"
  DATA "geom from roads"
  STATUS ON
  TYPE LINE
  CLASS
    STYLE
      COLOR 0 0 0
    END
  END
END

このレイヤは"roads"テーブルにある道路ジオメトリの全部を黒線で表示するものです。

では、少なくとも1:100000にズームするまでは高速道路だけを表示したい、としましょう。次の二つのレイヤで、その効果が実現できます。

LAYER
  CONNECTIONTYPE postgis
  CONNECTION "user=theuser password=thepass dbname=thedb host=theserver"
  PROCESSING "CLOSE_CONNECTION=DEFER"
  DATA "geom from roads"
  MINSCALE 100000
  STATUS ON
  TYPE LINE
  FILTER "road_type = 'highway'"
  CLASS
    COLOR 0 0 0
  END
END
LAYER
  CONNECTIONTYPE postgis
  CONNECTION "user=theuser password=thepass dbname=thedb host=theserver"
  PROCESSING "CLOSE_CONNECTION=DEFER"
  DATA "geom from roads"
  MAXSCALE 100000
  STATUS ON
  TYPE LINE
  CLASSITEM road_type
  CLASS
    EXPRESSION "highway"
    STYLE
      WIDTH 2
      COLOR 255 0 0
    END
  END
  CLASS
    STYLE
      COLOR 0 0 0
    END
  END
END

一つ目のレイヤはスケールが1:100000以上であるときに使われ、道路タイプが"highway"である道路のみ黒線で表示されます。FILTERオプションによって、道路タイプが"highway"の場合のみ表示することになります。

二つ目のレイヤはスケールが1:100000未満である時に使われ、"highway"は赤い二重細線で表示され、他の道路は黒線で表示されます。

さて、MapServerの機能を使うだけで、二つのおもしろいことを実行しました。しかし、DATAのSQLステートメントは、単純なままです。道路名が (どういう理由かは知りませんが)他のテーブルに収められていて、それのデータを取得するためにテーブルを連結して、道路のラベルを取る必要がある、とします。

LAYER
  CONNECTIONTYPE postgis
  CONNECTION "user=theuser password=thepass dbname=thedb host=theserver"
  DATA "geom FROM (SELECT roads.gid AS gid, roads.geom AS geom,
        road_names.name as name FROM roads LEFT JOIN road_names ON
        roads.road_name_id = road_names.road_name_id)
        AS named_roads USING UNIQUE gid USING SRID=4326"
  MAXSCALE 20000
  STATUS ON
  TYPE ANNOTATION
  LABELITEM name
  CLASS
    LABEL
      ANGLE auto
      SIZE 8
      COLOR 0 192 0
      TYPE truetype
      FONT arial
    END
  END
END

このANNOTAIONレイヤでは、縮尺が1:20000以下のときに、全ての道路に緑色のラベルを表示します。また、この例は、 DATA定義で、SQLのJOINを使用する方法も示しています。

...

...

raster2pgsqlは、GDALがサポートするラスタ書式をPostGISラスタテーブルにロードするのに適切なSQLにするバイナリファイルです。ラスタのオーバビューの生成だけでなく、ラスタファイルのフォルダのロードも可能です。

raster2pgsqlは、ほとんどの場合、PostGISの一部としてコンパイルされます (GDALライブラリをコンパイルしている場合)が、バイナリファイルによってサポートされるラスタタイプは、GDALでコンパイルされたのと同じです。raster2pgsqlがサポートするラスタタイプの一覧を得るには、-Gスイッチを使います。この一覧は、インストールした PostGIS が提供するST_GDALDriversと同じになるはずです。

	このツールの古い版では、Pythonスクリプトでした。実行ファイルに置き換えられています。Pythonスクリプトが必要な場合は、 GDAL PostGIS Raster Driver Usageに、Pythonの例があります。raster2pgsqlのPythonスクリプトは、今後のPostGIS rasterでは動作しないかも知れませんし、サポートされませんので、ご注意ください。

	同じアラインメントを持つラスタの集合から特定の要素のオーバビューを生成する時、オーバビューが同じアラインメントを持たないことがあります。オーバビューが同じアラインメントを持たない例についてはhttp://trac.osgeo.org/postgis/ticket/1764をご覧下さい。

使用例:

raster2pgsql raster_options_go_here raster_file someschema.sometable > out.sql

ローダを用いて入力ファイルを100x100のタイルで生成して、データベースにアップロードする例は、次の通りです。

	public.demelevationでなくdemelevation というようにスキーマ名を外すことができます。この場合、ラスタテーブルはデータベースまたユーザの指定するデフォルトのスキーマに生成されます。

raster2pgsql -s 4326 -I -C -M *.tif -F -t 100x100 public.demelevation 
> elev.sql
psql -d gisdb -f elev.sql

変換とアップロードはUNIXのパイプを使うと一回で実行できます。

raster2pgsql -s 4326 -I -C -M *.tif -F -t 100x100 public.demelevation | psql -d gisdb

マサチューセッツ州平面のメートル単位の空中写真タイルをaerialという名前のスキーマにロードします。 元の画像と2, 4レベルのオーバビューのテーブルとを生成します。 データ格納にCOPYを使用し (データベースに仲介ファイルなくまっすぐ入ります)、-eでトランザクションを指定しないようにします (待たずにテーブルのデータを見たい場合には良いです)。ラスタを128x128ピクセルのタイルに分解してラスタ制約を適用します。INSERTモードでなくCOPYモードを使用します。-Fで、カラム名をタイル切り出し元ファイルのファイル名にします。

raster2pgsql -I -C -e -Y -F -s 26986 -t 128x128  -l 2,4 bostonaerials2008/*.jpg aerials.boston | psql -U postgres -d gisdb -h localhost -p 5432

-- サポートされているラスタタイプの一覧:
raster2pgsql -G

-Gコマンドの出力は次のようになります。

Available GDAL raster formats:
  Virtual Raster
  GeoTIFF
  National Imagery Transmission Format
  Raster Product Format TOC format
  ECRG TOC format
  Erdas Imagine Images (.img)
  CEOS SAR Image
  CEOS Image
  JAXA PALSAR Product Reader (Level 1.1/1.5)
  Ground-based SAR Applications Testbed File Format (.gff)
  ELAS
  Arc/Info Binary Grid
  Arc/Info ASCII Grid
  GRASS ASCII Grid
  SDTS Raster
  DTED Elevation Raster
  Portable Network Graphics
  JPEG JFIF
  In Memory Raster
  Japanese DEM (.mem)
  Graphics Interchange Format (.gif)
  Graphics Interchange Format (.gif)
  Envisat Image Format
  Maptech BSB Nautical Charts
  X11 PixMap Format
  MS Windows Device Independent Bitmap
  SPOT DIMAP
  AirSAR Polarimetric Image
  RadarSat 2 XML Product
  PCIDSK Database File
  PCRaster Raster File
  ILWIS Raster Map
  SGI Image File Format 1.0
  SRTMHGT File Format
  Leveller heightfield
  Terragen heightfield
  USGS Astrogeology ISIS cube (Version 3)
  USGS Astrogeology ISIS cube (Version 2)
  NASA Planetary Data System
  EarthWatch .TIL
  ERMapper .ers Labelled
  NOAA Polar Orbiter Level 1b Data Set
  FIT Image
  GRIdded Binary (.grb)
  Raster Matrix Format
  EUMETSAT Archive native (.nat)
  Idrisi Raster A.1
  Intergraph Raster
  Golden Software ASCII Grid (.grd)
  Golden Software Binary Grid (.grd)
  Golden Software 7 Binary Grid (.grd)
  COSAR Annotated Binary Matrix (TerraSAR-X)
  TerraSAR-X Product
  DRDC COASP SAR Processor Raster
  R Object Data Store
  Portable Pixmap Format (netpbm)
  USGS DOQ (Old Style)
  USGS DOQ (New Style)
  ENVI .hdr Labelled
  ESRI .hdr Labelled
  Generic Binary (.hdr Labelled)
  PCI .aux Labelled
  Vexcel MFF Raster
  Vexcel MFF2 (HKV) Raster
  Fuji BAS Scanner Image
  GSC Geogrid
  EOSAT FAST Format
  VTP .bt (Binary Terrain) 1.3 Format
  Erdas .LAN/.GIS
  Convair PolGASP
  Image Data and Analysis
  NLAPS Data Format
  Erdas Imagine Raw
  DIPEx
  FARSITE v.4 Landscape File (.lcp)
  NOAA Vertical Datum .GTX
  NADCON .los/.las Datum Grid Shift
  NTv2 Datum Grid Shift
  ACE2
  Snow Data Assimilation System
  Swedish Grid RIK (.rik)
  USGS Optional ASCII DEM (and CDED)
  GeoSoft Grid Exchange Format
  Northwood Numeric Grid Format .grd/.tab
  Northwood Classified Grid Format .grc/.tab
  ARC Digitized Raster Graphics
  Standard Raster Product (ASRP/USRP)
  Magellan topo (.blx)
  SAGA GIS Binary Grid (.sdat)
  Kml Super Overlay
  ASCII Gridded XYZ
  HF2/HFZ heightfield raster
  OziExplorer Image File
  USGS LULC Composite Theme Grid
  Arc/Info Export E00 GRID
  ZMap Plus Grid
  NOAA NGS Geoid Height Grids

データベース内でラスタやラスタテーブルを生成したい場合が多くあります。これを行うための関数が多数あります。一般的な手順は次の通りです。

raster_columnsは、ラスタタイプのデータベースにおける全てのラスタテーブルカラムのカタログです。テーブルの制約を使ったビューなので、他のデータベースのバックアップからラスタテーブルをリストアしたとしても、情報は常に矛盾がありません。raster_columnsカタログには次のカラムがあります。

ローダを使わずにテーブルを生成したり、ロード時に-C フラグを忘れたりした場合には、事後にAddRasterConstraintsで制約を強制でき、raster_columnsカタログは、ラスタタイルの共通の情報を登録します。

raster_overviewsは、オーバビューで使われるラスタテーブルカラムに関する情報のカタログで、オーバビューを用いる際に知っておくと便利な情報も持ちます。オーバビューテーブルはraster_columnsとraster_overviewsの両方のカタログに入れられます。オーバビューもラスタの一つであるのは確かですが、より高い解像度テーブルの解像度を落としたカリカチュアになるという特殊な目的を満たすためでもあるからです。ラスタをロードする際に-lスイッチを使うと、オーバビューが主ラスタテーブルと一緒に生成されます。もしくは、AddOverviewConstraintsを使うと手動で生成できます。

オーバビューテーブルには、他のラスタテーブルと同じ制約と、オーバビュー特有の制約となる追加情報があります。

	raster_overviewsの情報はraster_columnsとは重複しません。raster_columnsにあるオーバビューテーブルに関する情報が必要な場合は、raster_overviewsとraster_columnsとを結合すると、必要な情報の集合を完全に取得することができます。

オーバビューの主たる理由は次の二つです。

raster_overviewsカタログには、次の情報のカラムがあります。

本節では、PHPのPostgreSQLドライバとST_AsGDALRaster等の関数を使って、HTML imgタグに埋め込むことができるPHPリクエストストリームにラスタの1、2、3バンドを出力する方法を示します。

サンプルクエリでは、 指定したWGS84バウンディングボックスにインタセクトするタイルを取って、 ST_Unionでインタセクトしたタイルを結合して全てのバンドを返し、ST_Transformでユーザ指定投影法に変換し、ST_AsPNGを使ってPNGで結果を出力するためのラスタ関数群全体をまとめる方法を示します。

次で示すスクリプトは、

http://mywebserver/test_raster.php?srid=2249

で、マサチューセッツ州平面 (フィート単位)のラスタ画像を取得するものです。

<?php
/** test_raster.phpのコンテンツ **/
$conn_str ='dbname=mydb host=localhost port=5432 user=myuser password=mypwd';
$dbconn = pg_connect($conn_str);
header('Content-Type: image/png');
/** 特定の投影法が要求された場合にはそれを使い、それ以外ではメートル単位マサチューセッツ州平面を使います **/
if (!empty( $_REQUEST['srid'] ) && is_numeric( $_REQUEST['srid']) ){
                $input_srid = intval($_REQUEST['srid']);
}
else { $input_srid = 26986; }
/** set bytea_outputは、PostgreSQL 9.0以上で必要になるかも知れませんが、8.4では不要です **/
$sql = "set bytea_output='escape';
SELECT ST_AsPNG(ST_Transform(
                        ST_AddBand(ST_Union(rast,1), ARRAY[ST_Union(rast,2),ST_Union(rast,3)])
                                ,$input_srid) ) As new_rast
 FROM aerials.boston
        WHERE
         ST_Intersects(rast, ST_Transform(ST_MakeEnvelope(-71.1217, 42.227, -71.1210, 42.218,4326),26986) )";
$result = pg_query($sql);
$row = pg_fetch_row($result);
pg_free_result($result);
if ($row === false) return;
echo pg_unescape_bytea($row[0]);
?>

本節では、Npgsql PostgreSQL .NETドライバとST_AsGDALRaster等の関数を使って、HTML imgタグに埋め込むことができるように、ラスタの1、2、3バンドを出力する方法を示します。

この例ではNpgsql .NET PostgreSQLドライバが必要です。最新版はhttp://npgsql.projects.postgresql.org/にあります。最新版をダウンロードして、ASP.NET の binフォルダに入れるだけでうまくいきます。

サンプルクエリでは、 指定したWGS84バウンディングボックスにインタセクトするタイルを取って、 ST_Unionでインタセクトしたタイルを結合して全てのバンドを返し、ST_Transformでユーザ指定投影法に変換し、ST_AsPNGを使ってPNGで結果を出力するためのラスタ関数群全体をまとめる方法を示します。

この例はC#で実装している点を除いては「ST_AsPNG を他の関数とあわせて使った PHP 出力例」と同じです。

次で示すスクリプトは、

http://mywebserver/TestRaster.ashx?srid=2249

で、マサチューセッツ州平面 (フィート単位)のラスタ画像を取得します。

-- web.config 接続文字列部 --
<connectionStrings>
    <add name="DSN"
        connectionString="server=localhost;database=mydb;Port=5432;User Id=myuser;password=mypwd"/>
</connectionStrings
>

// TestRaster.ashxのコード
<%@ WebHandler Language="C#" Class="TestRaster" %>
using System;
using System.Data;
using System.Web;
using Npgsql;

public class TestRaster : IHttpHandler
{
        public void ProcessRequest(HttpContext context)
        {

                context.Response.ContentType = "image/png";
                context.Response.BinaryWrite(GetResults(context));

        }

        public bool IsReusable {
                get { return false; }
        }

        public byte[] GetResults(HttpContext context)
        {
                byte[] result = null;
                NpgsqlCommand command;
                string sql = null;
                int input_srid = 26986;
        try {
                    using (NpgsqlConnection conn = new NpgsqlConnection(System.Configuration.ConfigurationManager.ConnectionStrings["DSN"].ConnectionString)) {
                            conn.Open();

                if (context.Request["srid"] != null)
                {
                    input_srid = Convert.ToInt32(context.Request["srid"]);
                }
                sql = @"SELECT ST_AsPNG(
                            ST_Transform(
                                        ST_AddBand(
                                ST_Union(rast,1), ARRAY[ST_Union(rast,2),ST_Union(rast,3)])
                                                    ,:input_srid) ) As new_rast
                        FROM aerials.boston
                                WHERE
                                    ST_Intersects(rast,
                                    ST_Transform(ST_MakeEnvelope(-71.1217, 42.227, -71.1210, 42.218,4326),26986) )";
                            command = new NpgsqlCommand(sql, conn);
                command.Parameters.Add(new NpgsqlParameter("input_srid", input_srid));


                            result = (byte[]) command.ExecuteScalar();
                conn.Close();
                        }

                }
        catch (Exception ex)
        {
            result = null;
            context.Response.Write(ex.Message.Trim());
        }
                return result;
        }
}

これは、一つの画像を返すクエリを取り、指定したファイルに出力する、簡単なJavaコンソールアプリケーションです。

最新のPostgreSQL JDBCドライバはhttp://jdbc.postgresql.org/download.htmlからダウンロードできます。

あとで示すコードをコンパイルします。コマンドは次の通りです。

set env CLASSPATH .:..\postgresql-9.0-801.jdbc4.jar
javac SaveQueryImage.java
jar cfm SaveQueryImage.jar Manifest.txt *.class

次のようにコマンドラインから呼び出します。

java -jar SaveQueryImage.jar "SELECT ST_AsPNG(ST_AsRaster(ST_Buffer(ST_Point(1,5),10, 'quad_segs=2'),150, 150, '8BUI',100));" "test.png" 

-- Manifest.txt --
Class-Path: postgresql-9.0-801.jdbc4.jar
Main-Class: SaveQueryImage

// SaveQueryImage.javaのコード
import java.sql.Connection;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
import java.io.*;

public class SaveQueryImage {
  public static void main(String[] argv) {
      System.out.println("Checking if Driver is registered with DriverManager.");

      try {
        //java.sql.DriverManager.registerDriver (new org.postgresql.Driver());
        Class.forName("org.postgresql.Driver");
      }
      catch (ClassNotFoundException cnfe) {
        System.out.println("Couldn't find the driver!");
        cnfe.printStackTrace();
        System.exit(1);
      }

      Connection conn = null;

      try {
        conn = DriverManager.getConnection("jdbc:postgresql://localhost:5432/mydb","myuser", "mypwd");
        conn.setAutoCommit(false);

        PreparedStatement sGetImg = conn.prepareStatement(argv[0]);

        ResultSet rs = sGetImg.executeQuery();

                FileOutputStream fout;
                try
                {
                        rs.next();
                        /** Output to file name requested by user **/
                        fout = new FileOutputStream(new File(argv[1]) );
                        fout.write(rs.getBytes(1));
                        fout.close();
                }
                catch(Exception e)
                {
                        System.out.println("Can't create file");
                        e.printStackTrace();
                }

        rs.close();
                sGetImg.close();
        conn.close();
      }
      catch (SQLException se) {
        System.out.println("Couldn't connect: print out a stack trace and exit.");
        se.printStackTrace();
        System.exit(1);
      }
  }
}

これは、サーバディレクトリ内でレコードごとにファイルを生成するPythonストアド関数です。plpythonが必要です。plpythonuとplpython3uの両方が正しく動作します。

CREATE OR REPLACE FUNCTION write_file (param_bytes bytea, param_filepath text)
RETURNS text
AS $$
f = open(param_filepath, 'wb+')
f.write(param_bytes)
return param_filepath
$$ LANGUAGE plpythonu;

-- 5つの画像をPostgreSQLサーバに可変サイズで描きます。
-- PostgreSQLデーモンのアカウントにフォルダへの書き込み権限が必要ですので
-- ご注意ください。
-- 生成されたファイル名をエコーバックします。
 SELECT write_file(ST_AsPNG(
        ST_AsRaster(ST_Buffer(ST_Point(1,5),j*5, 'quad_segs=2'),150*j, 150*j, '8BUI',100)),
         'C:/temp/slices'|| j || '.png')
         FROM generate_series(1,5) As j;

     write_file
---------------------
 C:/temp/slices1.png
 C:/temp/slices2.png
 C:/temp/slices3.png
 C:/temp/slices4.png
 C:/temp/slices5.png

PSQLから組み込み機能を用いてバイナリを出力するのは簡単ではありません。ここで紹介する方法は、レガシーなラージオブジェクトをサポートするPostgreSQL上に乗っかる、ちょっとしたハックです。まずは、psqlを起動して、データベースに接続します。

この方法はPythonの場合と違い、ローカル機にファイルが生成されます

SELECT oid, lowrite(lo_open(oid, 131072), png) As num_bytes
 FROM
 ( VALUES (lo_create(0),
   ST_AsPNG( (SELECT rast FROM aerials.boston WHERE rid=1) )
  ) ) As v(oid,png);
-- 次のような出力が得られます --
   oid   | num_bytes
---------+-----------
 2630819 |     74860

-- 続いて、oidを書き留めて、'C:/temp/aerial_smap.png'を
-- ローカルのコンピュータ上のファイルパスに置き換えたうえで、
-- 次を実行します。
 \lo_export 2630819 'C:/temp/aerial_samp.png'

-- db上のラージオブジェクトストレージからファイルを削除します
SELECT lo_unlink(2630819);