时空数据库

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阿里云时空数据库能够存储、管理包括时间序列以及空间地理位置相关的数据。传感器网络、移动互联网、射频识别、全球定位系统等设备时刻输出时间和空间数据,数据量增长非常迅速,这对存储和管理时空数据带来了挑战,传统数据库很难应对时空数据。阿里云时空数据库具有时空数据模型、时空索引和时空算子,完全兼容SQL及SQL/MM标准,支持时空数据同业务数据一体化存储、无缝衔接,易于集成使用。

产品优势
简单易用
支持JDBC/ODBC驱动访问,完全兼容SQL标准,支持时空数据同其它业务数据一体化处理,兼容OGC空间计算函数;支持符合OGC规范的WKT和WKB格式数据输入和输出。存储和计算资源易于扩展,方便随着业务量增加对数据库做扩容。
功能丰富
具有丰富的时间和空间处理查询函数;支持点(POINT)、线(LINESTRING)、多边形(POLYGON)、多点(MULTIPOINT)、多线(MULTILINESTRING)、多多边形(MULTIPOLYGON)和几何对象集(GEOMETRYCOLLECTION)等几何类型存储。支持500余种空间处理函数和20余种时序处理函数。
高可靠
阿里云时空数据库底层存储建立在阿里云盘古系统之上,具有数据的高可靠性和数据在线备份特性。
性能优越
单机规格下可以支持到数万到10万以上的TPS写入,支持查询条件自动选择分区,高效空间索引,并行的聚合操作等提升分析性能。

精心打造的功能

丰富的时空处理功能

具有丰富的时间和空间处理查询函数;支持点(POINT)、线(LINESTRING)、多边形(POLYGON)、多点(MULTIPOINT)、多线(MULTILINESTRING)、多多边形(MULTIPOLYGON)和几何对象集(GEOMETRYCOLLECTION)等几何类型存储。

高效数据写入能力

时空数据场景下高效写入是一个强需求,往往有大量设备上报轨迹、指标数据,因此对插入性能要求较高。阿里云时空数据库,单机不同规格下可以支持到数万到数十万的TPS写入。

高效数据分析能力

时空数据,除单条的查询、POI查询,更多的是其他的分析类需求。这对时空数据库的分析能力也是一个挑战。阿里云时空支持查询条件自动选择分区,高效空间索引,并行的聚合操作等提升分析性能。

自动保留策略

根据用户配置,自动删除过旧数据,极大降低用户使用成本,减少用户管理工作。

数据存储高可靠

阿里云时空数据库底层存储建立在阿里云高效云盘基础之上,高效云盘提供99.9999999%数据高可靠保障。可以保障时空数据库数据一旦写入,基本不会丢失。

场景介绍

交通物流

分析不同区域交通的拥堵原因,以及道路流量的时空变化特征,优化公共路线;不同时间及不同区域车辆通行情况、目的地空间分布特征,来优化配送效率。

物联网

对海量的移动设备、传感器网络等的位置信息数据进行高效处理,实现实时轨迹追踪、电子围栏、异常告警、区域聚合分析等场景。

新零售

分析消费者地理分布特征,帮助商家优化营业网点;分析消费者活动轨迹,建立多种类型的电子围栏,供精准的时空推送。

产品动态

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