目前随着移动互联网和物联网的广泛应用，90%以上的数据是和时间+空间相关的，而越来越多的数据应用场景与时间和空间信息密不可分。时间+空间维度的数据（我们称之为时空数据）是一种高维数据，需要更为高效的数据处理方式来处理，而普通的关系型数据库更适合于存储数值和字符类型数据，也缺少相关的时空算子。在实际应用场景上例如传感器网络、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以上场景。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，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。

5月5日，阿里云时空数据库正式开始免费公测，公测期间我们提供了2core4g+100G云盘的版本供客户免费试用。
产品使用手册：https://help.aliyun.com/document_detail/116088.html?spm=a2c4g.11174283.6.727.1b22130eu4OBeh
公测免费试用页面：https://common-buy.aliyun.com/?commodityCode=hitsdb_spatialpre#/buy
注意：需要用户先免费创建自己的VPC环境才能试用，详情参见下图，VPC创建也是完全免费的

产品优势

易用（标准SQL接口）

SQL是目前最通用的数据库访问语言，时空数据库基于标准PostgreSQL，支持JDBC/ODBC驱动访问。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。

写入性能强劲

时空数据，插入是一个强需求，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。

自动扩展分区

业务对时空数据查询，往往都会对时间区间进行过滤，因此时空数据通常在分区时，会有一个时间或空间分区的概念。时空数据库支持自动扩展分区，减少用户的管理量，不需要人为的干预自动扩展分区。

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。

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。

自动Failover

阿里云时空数据库提供全自动Failover机制，一旦所在硬件发生不可恢复的故障，会在非常短的时间内使用其他硬件替换故障硬件。这样可以减少因为不可控故障引发的服务中断时间。该Failover是全自动的，无需人工干预，用户也无需担心服务由于硬件故障造成的长时间不可用。

高可靠

时空数据库是一种高性能时空数据库，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。

生态

阿里云时空数据库在生态上非常易于同多种主流产品集成，比如地图引擎（如GeoServer和MapServer）、地图编辑系统（如QGIS和ArcGIS for Desktop）、数据分析与可视化产品（如Grafana、Zeppelin和Jupyter）、大数据分析平台（Spark），满足模块化集成需求，为时空数据管理提供有力支撑。

数据写入&查询

时空数据库写入和查询非常便利，读写采用标准SQL，用户可以通过JDBC/ODBC驱动操作数据库，进行读写操作。
用户也可以通过psql交互式终端向时空数据库写入数据，下面是几个简单的例子：

INSERT INTO tsdb_test VALUES (1001, '2019-03-11 16:34:15', 1002.2,
ST_SetSRID(ST_MakePoint(10.3,20.1),4326)

用户通过交互终端查询数据，可以如下：

SELECT time,uid,speed,dev_type,ST_AsText(position) FROM metrics
WHERE time >'2017-01-01 01:02:00' AND time < '2017-01-01 01:11:02' AND
ST_Contains(ST_SetSRID(ST_MakeBox2D(ST_Point(12.4, 25.5),ST_Point(13.0,26.1)),4326),position);

关于时空数据库的具体用法，可以参考阿里云时空数据库文档：开发指南

场景

地图服务

地图服务是一种非常广泛的应用，便于各类业务数据空间化、空间分析和可视化。这个场景介绍如何使用时空数据库搭建地图服务，并给出架构参考。

方案架构

时空数据库作为存储空间数据（如车辆定位数据）与空间查询引擎，提供后端支持。GeoServer（GeoServer是一款知名的开源地图服务引擎，支持OGC WFS、WMS、WPS等协议，易于部署，有大量的用户）作为地图服务引擎用于空间数据渲染和地图发布，前端客户端采用Leaflet或openlayers框架，同时支持PC/Android/iOS多种类型终端。地图发布的主要流程包括三步：第一步在时空数据库中导入业务数据后；第二步通过GeoServer关联数据库；第三步选择需要发布的图层，并对图层设定相应对式样。

人员监护

人员监护应用适用对儿童和老人监护，方便实时查看活动轨迹、健康指标（体温、血压、心跳等）；并设定电子围栏（特定区域，比如学校、小区、公园等），当活动人员离开特定区域时触发告警信息。

方案架构

时空数据库存储时空和指标数据，并提供空间查询功能，提供后端支持。GeoServer作为地图服务引擎用于空间数据渲染和地图发布，前端客户端采用Leaflet或openlayers框架。电子围栏服务用于判断移动目标同电子围栏的空间关系，并触发告警信息。

车辆监控

车辆监控应用适用于查看车辆当前和历史轨迹，对车辆的行驶区域做限定，当脱离特定路线后能够报警；并对车辆传感器获取一些参数（比如车速、胎压、电池电压等）做实时监测。

方案架构

时空数据库作为存储轨迹及监测指标，提供空间及指标查询功能，提供后端支持。GeoServer作为地图服务引擎用于空间数据渲染、地图发布、时空数据入库，前端客户端采用Leaflet或openlayers框架。电子围栏服务用于判断移动目标同电子围栏的空间关系，并触发告警信息。电子围栏在这里起到过滤器，再地图服务器的WFS服务写入定位和传感器监测数据。

物流配送

物流配送应用适合于物流行业，提供导航规划功能，并对物流过程做全程监控。

方案架构

时空数据库作为存储与路径规划引擎，提供后端支持。GeoServer作为地图服务引擎用于空间数据渲染、地图发布、时空数据入库，前端客户端采用Leaflet或openlayers框架。在时空数据库存储路网数据，路网数据是做导航规划的基础；在客户端选择起始点和目的地后，由时空数据库计算最佳导航路线，经客户端确认后把导航路线推送给物流终端。时空数据库充当两个角色：轨迹数据存储和导航路径计算。从物流终端获取的轨迹数据通过地图服务器WFS服务存入时空数据库。

轨迹分析

轨迹分析用于计算轨迹之间的关系以及轨迹与专题地图之间的关系；轨迹分析可以用于分析道路拥堵时空特征、人员活动热点区域、异常行驶车辆等，适用业务场景非常广，比如可以用于商业选址、交通优化、公共安全等。

方案架构

地图服务器（GeoServer）接收轨迹输入，轨迹和其它监测数据存入时空数据库；轨迹关联计算用于轨迹聚合计算，识别轨迹之间的关系（如轨迹聚类）和轨迹与地图之间的关系（如以道路作为专题图，车辆轨迹的密集程度反应道路的拥堵情况）。轨迹关联计算涉及大量的时空查询需要利用时空数据库做加速处理。

总结

时空数据库通过融合时序和空间数据模型，来满足不同时空数据场景的要求，更贴近业务；提供多元化索引（空间索引和时序索引等）来满足不同类型场景条件查询需求；提供自动分片及自动删除过旧数据策略，来降低用户管理成本，提升便利性。同时还在稳定性、可靠性、运维上提供优化服务，让用户能够在融合的PostgreSQL生态下，更专注于自己的业务。

原文链接

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产品优势

易用（标准SQL接口）

写入性能强劲

高效分析能力

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生态

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场景

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人员监护

车辆监控

物流配送

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