【森城市】GIS数据漫谈（二）— 空间数据库与地图服务

GIS的发展史是跟随IT技术的发展史进展的，比如前面提到的各种矢量数据、栅格数据的文件都属于空间数据。由于地理数据本身的大数据属性，一个城市地理信息系统的数据量可能达几十GB，如果考虑影像数据的存储，可能达几百个GB。地理信息系统的海量数据，带来了系统运转、数据组织与储存、网络传输等一系列技术困难，自然也给数据管理增加了难度。

为了更好的管理GIS数据便发展出了空间数据库，随着技术的发展很多主流数据库基本上都支持空间数据扩展，比如MySQL、Oracle、PostGIS等。

有了空间数据库管理GIS数据，怎么去对接这些数据呢？总不能一个个去导GeoJSON吧。OGC【开放地理空间信息联盟 （Open Geospatial Consortium-OGC）】为上面讲过的数据源设计了一些服务比如WMS、WMTS、WFS 等等。

在GIS的Web应用中，无论原始数据存在文件里也好，还是存在数据库里也好，都可以利用这些标准的地图服务在网络中通过http(s)协议进行访问共享。一般GIS大厂的Server产品或开源的GIS Server（比如 GeoServer）都支持发布这些地图服务。

WMS（Web Map Service）

该服务的最主要能力就是将GIS数据（无论原始数据是矢量数据还是栅格数据）发布成“图片”。即根据客户端请求参数（主要是bbox范围），服务器端返回相应的“图片”。

WMS常用的三种操作：

• GetMap：根据请求参数，返回一个图片 

• GetFeatureinfo：根据请求参数里的坐标，返回查询到的对象属性信息 

• GetCapabilities：返回服务的元数据 

将“站点”、“铁路”、“湖泊”数据发布成WMS服务，则可以通过WMS服务根据bbox范围请求相应数据渲染后的地图图片。绝大部分的地图应用前端库对WMS服务都有相应图层支持。

WMS 有时又被称为“动态”地图服务，服务器会从客户端发出请求的参数（比如图层名称、BBox范围内）去数据库或文件中检索查询相应范围的数据，然后再根据配置的样式渲染成图片，最终返回给客户端。

如果客户端请求频发或并发请求高，地图图层包含的数据量又非常庞大、配置的样式复杂时，服务端承担的负载就会增大。因此，后来又发展出了地图瓦片缓存机制。简单说就是按一定的规则把“渲染”后的地图图片存放在服务器上，当客户端再次调用时服务端就直接返回“缓存”的图片，不用再次“动态”渲染，所以就有了地图瓦片服务。

地图瓦片服务

地图瓦片指将一定范围内的地图按照一定的尺寸和格式，按缩放级别或者比例尺，切成若干行和列的正方形栅格图片，对切片后的正方形栅格图片被形象的称为瓦片（tile）。

瓦片地图金字塔模型是一种多分辨率层次模型，从瓦片金字塔的底层到顶层，分辨率越来越低，但表示的地理范围不变。

Google 地图采用的 Web Mecator 投影和瓦片分级切割方案，也成为目前互联网地图事实上的标准。

WMTS（Web Map Tile Service）

WMTS是一种OGC定义的地图瓦片服务标准，WMTS 是 OGC 提出的缓存技术标准，即在服务器端缓存被切割成一定大小瓦片的地图，对客户端只提供这些预先定义好的单个瓦片的服务，将更多的数据处理操作如图层叠加等放在客户端，从而缓解 GIS 服务器端数据处理的压力。

与之对应的还有Google Tile、 OSGeo 的 TMS（Tile Map Service）等等，虽然各个规范有所不同，但基本上都可以在uearth API中尝试使用 TileLayer 加载这些地图瓦片服务。

无论是WMS服务还是地图瓦片（切片）服务，最终调用的都是“图片”而不是数据本身。虽然浏览器几乎没有渲染的压力，但是样式不够灵活，只能在低代码ThingJS中调整整体图片的效果，不方便效果调整（如果调整了服务端的地图样式配置又需要重新切片）。所以又有了WFS服务来直接的提供对矢量数据的操作。

WFS（Web Feature Service）

WFS为客户端提供了操作矢量数据的能力，除了返回查询数据外，还提供了新增、修改、删除数据的标准接口。意思是所看到的是要素是矢量图形，而不是一张图片。

矢量图形和图片要素的区别是不会随着放大程度的改变而失真，矢量要素方便交互和编辑、修改形状等。

利用 GeoServer 将数据（如铁路）发布成WFS服务直接在前端进行查询，返回结果后（一般为geojson格式），用 ThingJS/uearth 相关 API 进行绘制。

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