WebGIS中基于控制点库进行SHP数据坐标转换的一种查询优化策略

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1.前言

目前项目中基于控制点库进行SHP数据的坐标转换，流程大致为：遍历图层要素，获取每个要素的坐标串，查询控制点库，分别进行坐标转换，构建新的要素，最后构建新的图层。此方法效率如下：

a.控制点库有100W个控制点对。

b.待转换SHP数据有5K个面要素。

转换完毕大概需要120分钟。

此效率是相对较低的，如果想对更多包含大量要素的图层组数据进行批量转换，耗时会成倍增长。这里，我们进行了一些列优化探索。

2.思路分析

以上方法，耗时最多的是大表查询，即在控制点库中查询对应参考坐标。

对大表查询有很多种优化策略，比如将大表改成多个小表，根据业务建立相关索引等等。这里我们一起探讨另外一种方法，流程图如下：

                       

该思路的核心为：遍历获得单个feature后，便根据该feature的extent建立包含局部信息的视图，减少不必要的全表查询。

最后结果测试为：

a.控制点库有100W个控制点对。

b.待转换SHP数据有5K个面要素。

转换完毕大概需要5分钟。

3.进一步优化

以上方法是利用视图来进行查询优化，但是每个视图建立完后还需要控制代码销毁。这个过程会影响效率。

3.1事务临时表

临时表分为了会话临时表和事务临时表。

会话临时表是指：该临时表肯定与会话有关。会话在不退出时，则些临时表中的数据存在，会话退出，该临时表中的数据也会随之消失。并且，在多用户操作的情况下，一个会话从来不阻塞另一个会话使用临时表。即使锁定临时表，一个会话也不会阻塞其他会话使用临时表。

事务临时表是指：该临时表与事务相关，当进行事务提交或者事务回滚的时候，临时表中的数据将自行被截断。

根据业务需求，这里选用事务临时表，主要利用其事务结束后会自动将数据做TRUNCATE的功能。

事务临时表的构建规则如下：

Create global temporary table table_name
(col1 type1, col2 type2 …)
On commit delete rows;

3.2测试结果

使用事务临时表进行改造后，测试结果如下：

a.控制点库有100W个控制点对。

b.待转换SHP数据有5K个面要素。

转换完毕大概需要2.5分钟。

4.总结

这里的核心思想还是进行大表改小表，不过将小表设计为临时表，此种方法在过滤查询数据时效果十分明显。

 

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