大壕娱乐游戏
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
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：
用户通过交互终端查询数据，可以如下：
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。