前言

矢量数据与栅格数据是最为普遍的空间数据类型，在多个领域的GIS类应用中都有大范围使用。Ganos具备完整矢栅数据处理能力，依托阿里云云原生数据库的弹性并行能力，计算效率相较于传统方案有数倍甚至数十倍提升，目前已经在资源管理、交通物流、城市治理、应急处置等多个领域的客户实践中得到了广泛肯定。

由于Ganos依托云原生数据库，相较于自行安装在本地电脑上的传统单机版数据库而言，它的使用方法有些不同，因此在我们发布了一系列的最佳实践文章后，收到了很多用户反馈，一部分用户对于Ganos高效的栅矢数据处理方法很感兴趣，但在数据入库时出现了一些困惑。本次我们专门出一篇解读文章，帮助大家更好的理解如何采用云原生的相关工具进行数据导入操作。

Ganos矢栅数据入库方法

Ganos与PostGIS矢栅数据入库方法区别

使用过社区版Postgresql中PostGIS组件的用户都了解，PostGIS提供了shp2pgsql和raster2pgsql两个命令行工具，帮助用户快速导入矢栅数据。工具需要用户自行指定导入数据的SRID、文件编码、表名、导入方式等信息，栅格工具还需要增加栅格波段、切片大小等信息才可以实现数据导入。这样的方式对于PolarDB这样的云原生数据库并不适用，主要原因为：

1. PostGIS提供的导入工具需要用户对于数据库所部署的服务器有完全的掌控，数据需要尽可能上传至服务器的本地磁盘；而云原生数据库PolarDB为共享存储架构，无本地磁盘的概念，同时云原生会考虑底层服务器资源的弹性能力，用户并不清楚数据库所在宿主机的相关信息；
   
2. PostGIS Raster与Ganos Raster在存储结构上存在显著的不同，相关对比信息请参考文章《基于Ganos的栅格引擎开展区域面雨量分析》
   

因此，从云原生架构的角度出发，Ganos依托云原生对象存储OSS，提供更为便捷的函数级入库工具，支持矢量、栅格数据的快速写入。

Ganos矢栅数据入库方法介绍

矢量数据入库

1. GIS桌面工具导入

由于Ganos所承载的阿里云PolarDB数据库100%兼容PostgreSQL，因此可以使用类似于QGIS这样的GIS桌面工具，通过创建PG数据连接源的方式建立与PolarDB数据的连接，之后采用桌面工具自带的数据导入功能完成数据入库。QGIS连接PG数据的方法网格上的介绍案例非常丰富，此处不再赘述。

2. 基于FDW导入

Ganos推荐使用FDW的方式导入矢量数据。外部数据包装器FDW（FOREIGN DATA WRAPPER）是PostgreSQL提供用于访问外部数据的插件，外部数据源包括本实例中其它库中的数据或其他实例的数据。Ganos FDW提供了对于多种空间数据类型的统一访问，会自动将几何空间数据类型映射为Geometry字段类型，从而允许与数据库内部表进行统一地访问与查询。

比如我们可以把存储在OSS上的poly.shp文件导入到Ganos作为一张带有geometry字段类型的数据表使用，具体流程如下：

首先创建相关扩展：

CREATE EXTENSION ganos_spatialref;CREATE EXTENSION ganos_geometry;CREATE EXTENSION ganos_fdw;

然后通过ST_RegForeignTables方法（参考手册）将空间数据文件poly.shp注册为外表：

SELECT ST_RegForeignTables('OSS://<ak_id>:<ak_secret>@<endpoint>/path/poly.shp');

注册成功后，可以通过information_schema.foreign_tables视图查询到我们刚刚注册的FDW表（poly）：

SELECT foreign_table_name FROM information_schema.foreign_tablesORDERBY foreign_table_name ASC;

注意，注册为外表只是通过映射的方式看到具体内容，具体数据并未真正写入数据库中，所以还需要使用如下命令创建数据库表并插入数据：

CREATETABLE poly_db ASSELECT*FROM poly;

栅格数据入库

Ganos提供了两个将外部栅格数据源导入数据库的函数，他们分别是：ST_ImportFrom（参考手册）和ST_CreateRast（参考手册）。他们的功能都是从外部栅格数据创建raster类型对象用于保存影像数据的元信息。但是区别在于ST_ImportFrom会将数据分成若干规则大小（默认为256x256像素）的数据块chunk存储在数据库中(具体位置通过chunkTableName参数指定)，而ST_CreateRast只创建一个raster对象，并不会将具体像素信息导入到数据库中。

1. Tiff数据入库

Tiff数据为目前最常见的栅格数据格式之一，下面我们通过具体案例来展示如何从OSS导入Tiff数据到Ganos中。假设我们在OSS存在一景tiff影像，其路径为：

oss://mybucket/data/G50E009001DOM.tif

首先，我们需要创建一个包含有raster字段类型的表来保存：

CREATETABLE raster_table
(  id integer,  format text,  rast raster
);

然后我们分别通过ST_ImportFrom和ST_CreateRast方式导入，具体SQL语句如下：

INSERTINTO raster_table
SELECT1,'TIFF', ST_ImportFrom('chunk_table','OSS://<ak>:<ak_secret>@oss-cn-beijing-internal.aliyuncs.com/mybucket/data/G50E009001DOM.tif');INSERTINTO raster_table
SELECT2,'TIFF', ST_CreateRast('OSS://<ak>:<ak_secret>@oss-cn-beijing-internal.aliyuncs.com/mybucket/data/G50E009001DOM.tif');

导入成功后，通过查询结果可以看到两种方式都会创建一个raster对象，并且生成的raster对象都可以使用Ganos提供的栅格相关UDF进行操作，如下：

SELECT id,ST_Georeference(rast),st_extent(rast),ST_NumBands(rast),ST_SRID(rast),st_value(rast,0,100,100),st_value(rast,1,200,200)FROM raster_table;

输出结果：

但是ST_ImportFrom方法会创建一个新的表(chunk_table)用于保存具体像素值信息，此时即使原始影像删除也不会影响我们的使用。而ST_CreateRast则仅仅只创建了一个raster对象，其中包含了对外部影像的逻辑映射信息，但具体数据仍然以文件方式存在OSS上。

2. HDF5/NetCDF数据入库

HDF5/NetCDF是另外两种常见的栅格数据格式，广泛适用于地球对地观测、科学计算等领域，尤其在气象、海洋、地球科学相关领域有非常广泛应用。ST_ImportFrom和ST_CreateRast函数同样支持HDF5/NetCDF类型的数据导入，SQL语法也与前面基本相同：

INSERTINTO raster_table
Select3,'NC', ST_ImportFrom('chunk_table','OSS://<ak>:<ak_secret>@oss-cn-beijing-internal.aliyuncs.com/dmybucket/data/Z_NAFP_C_BABJ_20210430000556_P_HRCLDAS_RT_CHN_0P01_HOR-WIV-2021043000.nc');INSERTINTO raster_table
Select4,'NC', ST_CreateRast('OSS://<ak>:<ak_secret>@oss-cn-beijing-internal.aliyuncs.com/mybucket/data/Z_NAFP_C_BABJ_20210430000556_P_HRCLDAS_RT_CHN_0P01_HOR-WIV-2021043000.nc');

注意，与Tiff不同的是，对于含有subdataset的HDF5/NetCDF文件，在导入时候还需要在文件路径后面注明subdataset的名称，具体方式如下：

对于NetCDF文件：

INSERTINTO raster_table
Select5,'NC', ST_ImportFrom('chunk_table','OSS://<ak>:<ak_secret>@oss-cn-beijing-internal.aliyuncs.com/dmybucket/data/image.nc:sub_name');

而对于HDF5文件：

INSERTINTO raster_table
Select5,'HDF5', ST_ImportFrom('chunk_table','OSS://<ak>:<ak_secret>@oss-cn-beijing-internal.aliyuncs.com/dmybucket/data/image.hdf5://path/sub_name');

另外对于多维度(大于3)的NC/HDF5文件，还需要指定chunkdim参数。这是因为rast在数据库中的chunk是按照(w, h, b)尺寸进行加载和存储的，这里的w为chunk宽，h为chunk高，b为波段数，当nc文件波段数大于3个时候，需要将除去xy坐标后其他所有波段的乘积作为chunk的波段数进行存储。如下面这个nc文件：

这里的dimension除了lat和lon外，还有两个维度time和isobaric。所以我们在使用ST_ImportFrom入库时，必须指定chunkdim的中的波段数为除去lat和lon之外的其他所有波段的乘积（这里是120），这样才能查询到正确的结果。SQL如下：

insertinto nc_table values(1, ST_ImportFrom('nc_rbt','/Users/xiaofei/Data/raster/nc_demo.nc','{"chunkdim":"(256,256,120)"}'));

3. 数据批量入库

对于OSS上的批量数据，需要配合程序脚本进行入库，下面我们以Pyhon为例，展示如何将OSS上的栅格数据批量导入数据库中：

#连接ossauth=oss2.Auth('AK_ID', 'AK_Secret')
bucket=oss2.Bucket(auth, '***endpoint***', '***bucket_name***')
#连接数据库，获取游标con=psycopg2.connect(database="***dataq***", user="***dde***",
options="-c search_path=aster,public",  # 模式password="******", host="*******", port="******")
cur=con.cursor()
#入库的SQL语句insert_sql="INSERT into {raster_table_name}(filename, band_index, raster_obj) VALUES ..."# 从oss中获取所有hdf5文件名，并保存forobjinoss2.ObjectIterator(bucket, prefix="..."):
ff=open("upload.txt", mode='a', encoding='utf-8')
filename=obj.key.split('/')[-1]
iffilename.find(".hdf5") ==-1:
continueelse:
ff.write(filename+'\n')
# 获取文件列表fileList= {}
withopen('upload.txt', 'r') asf:
fileList=f.read().split('\n')
# 遍历文件列表，生成sql并入库forfileinfileList:
# 编辑insert_sql,添加参数...#入库：try:
cur.execute(insert_sql)
con.commit()
logging.info(filename+" finished")
except (Exception, psycopg2.Error) ase:
logging.info(filename+" error!")
print(filename+" 上传失败\n")

总结

综上，云原生数据有其自身独特的数据写入方式，Ganos函数级的导入工具可以帮助用户构建SQL级别的入库-查询-分析-服务一体化能力，用户不需要在不同的业务阶段使用不同的手段操作数据，工作流程标准，易用性高。Ganos在三维数据、轨迹数据的导入方面也同样使用了类似方式，后续会专题开展详细介绍。