Lindorm:クイックスタート

前提条件

• LindormTable が有効化されており、データベースエンジンのバージョンが 2.6.5 以降であること。 バージョンの確認またはアップグレード方法の詳細については、「LindormTable バージョンガイド」および「マイナーバージョンの更新」をご参照ください。

• JDK 1.8 以降のバージョンがインストールされた Java 環境が必要です。

• Lindorm ワイドテーブル SQL の接続アドレスが取得され、ホワイトリストが設定されていること。 詳細については、「インスタンスへのアクセス」をご参照ください。

操作手順

時空間データテーブルを作成し、時空間範囲で軌跡をクエリするには、次のステップを実行します。

1. 時空間データテーブルの作成とデータ書き込み

2. クエリ効率を向上させるための時空間インデックスの作成

3. 指定された時空間範囲内の軌跡ポイントデータのクエリ

時空間データテーブルの作成とデータ書き込み

Lindorm-cli を使用した LindormTable への接続とデータ書き込み

1. LindormTable に接続します。 この例では、Lindorm-cli を使用して Linux にデプロイされたクライアントから接続します。

   JDBC 接続の使用方法の詳細については、「Lindorm ワイドテーブル SQL Java API を使用した LindormTable への接続と使用」をご参照ください。

   1. Lindorm-cli をダウンロードします。

   2. Lindorm-cli パッケージを解凍します。

   3. 接続アドレスを取得し、次のコマンドを実行して Lindorm ワイドテーブルに接続します。

      ./lindorm-cli -url <jdbc url> -username <username> -password <password>

      パラメーター	値の例	取得方法
      jdbc url	jdbc:lindorm:table:url=http://ld-bp17j28j2y7pm****-proxy-lindorm-pub.lindorm.rds.aliyuncs.com:30060	Lindorm ワイドテーブル SQL の接続アドレス。 取得方法の詳細については、「インスタンスへのアクセス」をご参照ください。
      username	root	ユーザー名は Lindorm クラスター管理システムで確認できます。 パスワードを忘れた場合は、クラスター管理システムで変更できます。 詳細については、「ユーザーパスワードの変更」をご参照ください。
      password	root

      次の結果が返されます。

      Connected to jdbc:lindorm:table:url=http://ld-bp17j28j2y7pm****-proxy-lindorm-pub.lindorm.rds.aliyuncs.com:30060
      lindorm-cli version: 1.0.15

2. 次の 2 つの方法のいずれかで時空間データテーブルを作成します。

   時空間データテーブルは軌跡ポイントを格納します。 軌跡ポイントには、経度 (x)、緯度 (y)、時間 (t) の情報が含まれます。 Lindorm GanosBase では、x と y のデータを 2 つの方法で格納できます。 次の表では、格納方法とその特徴について説明します。

   ストレージメソッド	特徴
   Geometry(Point) 空間データ型を使用して、x と y のデータを単一の列に格納します。	高いパフォーマンス。
   通常の点座標を使用して、x と y のデータを別々の列に格納します。	既存データを x と y の 2 つの別々の列に格納すると、パフォーマンスが低下します。

   • Geometry(Point) 空間データ型を使用して、x と y のデータを単一の列に格納します。 時空間データテーブルを作成する文は次のとおりです。

     CREATE TABLE gps_data (id int, g geometry(point), t timestamp, ship_name varchar, PRIMARY KEY(id, t));

     パラメーター	説明
     g	空間列。 空間データ型は Geometry(Point) です。
     t	時間列。 サポートされているデータの型は Time、Timestamp、または Long です。 Long 型を使用する場合、時間はミリ秒単位の UNIX タイムスタンプとして表されます。
     ship_name	名前列。 たとえば、時空間データポイントを生成する船の名前です。
     PRIMARY KEY(id, t)	id と t で構成されるプライマリキー。

   • 通常の点座標を使用して、x、y、t のデータを 3 つの別々の列に格納します。 時空間データテーブルを作成する文は次のとおりです。

     CREATE TABLE gps_data_point (id int, x double, y double, t timestamp, ship_name varchar, PRIMARY KEY(id, t));

3. 次の 2 つの方法のいずれかで、軌跡ポイントデータを一度に 1 つずつ書き込みます。

   • ST_MakePoint 時空間関数を使用して軌跡ポイントデータを構築します。 たとえば、ST_MakePoint(119.073544,25.3244) は、経度 119.073544、緯度 25.3244 の軌跡ポイントを表します。

     INSERT INTO gps_data (id, g, t, ship_name) VALUES (1,ST_MakePoint(119.073544,25.3244), '2021-01-01 10:00:00', 'ship001');
     INSERT INTO gps_data (id, g, t, ship_name) VALUES (1,ST_MakePoint(119.073544,25.3244), '2021-01-01 10:05:03', 'ship001');
     INSERT INTO gps_data (id, g, t, ship_name) VALUES (1,ST_MakePoint(119.073544,25.324382), '2021-01-01 10:08:32', 'ship001');
     INSERT INTO gps_data (id, g, t, ship_name) VALUES (1,ST_MakePoint(119.073536,25.324418), '2021-01-01 10:10:22', 'ship001');
     INSERT INTO gps_data (id, g, t, ship_name) VALUES (2,ST_MakePoint(19.07352,25.34), '2021-01-01 08:20:21', 'ship002');
     INSERT INTO gps_data (id, g, t, ship_name) VALUES (2,ST_MakePoint(19.07352,25.33), '2021-01-01 08:22:20', 'ship002');

     説明

     • ST_MakePoint 時空間関数の詳細については、「ST_MakePoint」をご参照ください。

     • ST_GeomFromText 時空間関数を使用して軌跡ポイントデータを構築することもできます。 軌跡ポイントのフォーマットは Well-known Text (WKT) 標準を使用します。 ただし、ST_GeomFromText 関数は ST_MakePoint 関数よりも書き込みパフォーマンスが低くなります。 ST_GeomFromText 時空間関数の詳細については、「ST_GeomFromText」をご参照ください。

   • 通常の点座標を使用します。

     INSERT INTO gps_data_point (id, x, y, t, ship_name) VALUES (1, 119.073544, 25.3244, '2021-01-01 10:00:00', 'ship001');
     INSERT INTO gps_data_point (id, x, y, t, ship_name) VALUES (1, 119.073544, 25.3244, '2021-01-01 10:05:03', 'ship001');
     INSERT INTO gps_data_point (id, x, y, t, ship_name) VALUES (1, 119.073544, 25.324382, '2021-01-01 10:08:32', 'ship001');
     INSERT INTO gps_data_point (id, x, y, t, ship_name) VALUES (1, 119.073536, 25.324418, '2021-01-01 10:10:22', 'ship001');
     INSERT INTO gps_data_point (id, x, y, t, ship_name) VALUES (2, 19.07352, 25.34, '2021-01-01 08:20:21', 'ship002');
     INSERT INTO gps_data_point (id, x, y, t, ship_name) VALUES (2, 19.07352, 25.33, '2021-01-01 08:22:20', 'ship002');

4. 任意： 次の 2 つの方法のいずれかで、軌跡ポイントデータをバッチで書き込みます。

   • ST_MakePoint 時空間関数を使用します。

     UPSERT INTO gps_data (id, g, t, ship_name) VALUES(1,ST_MakePoint(119.073544,25.3244), '2021-01-01 10:00:00', 'ship001'),(1,ST_MakePoint(119.073544,25.3244), '2021-01-01 10:05:03', 'ship001'),(1,ST_MakePoint(119.073544,25.324382), '2021-01-01 10:08:32', 'ship001'),(1,ST_MakePoint(119.073536,25.324418), '2021-01-01 10:10:22', 'ship001'),(2,ST_MakePoint(19.07352,25.34), '2021-01-01 08:20:21', 'ship002'),(2,ST_MakePoint(19.07352,25.33), '2021-01-01 08:22:20', 'ship002');

   • 通常の点座標を使用します。

     UPSERT INTO gps_data_point (id, x, y, t, ship_name) VALUES(1, 119.073544, 25.3244, '2021-01-01 10:00:00', 'ship001'),(1, 119.073544, 25.3244, '2021-01-01 10:05:03', 'ship001'),(1, 119.073544, 25.324382, '2021-01-01 10:08:32', 'ship001'),(1, 119.073536, 25.324418, '2021-01-01 10:10:22', 'ship001'),(2, 19.07352, 25.34, '2021-01-01 08:20:21', 'ship002'),(2, 19.07352, 25.33, '2021-01-01 08:22:20', 'ship002');

5. SELECT 文を使用して、書き込まれたデータをクエリします。

   • ST_AsText 時空間関数を使用して、時空間データを人間が判読可能なテキスト形式に変換します。

     SELECT id, ST_AsText(g) AS position, ship_name FROM gps_data;

     次の結果が返されます。

     +----+------------------------------+-----------+
     | id |           position           | ship_name |
     +----+------------------------------+-----------+
     | 1  | POINT (119.073544 25.3244)   | ship001   |
     | 1  | POINT (119.073544 25.3244)   | ship001   |
     | 1  | POINT (119.073544 25.324382) | ship001   |
     | 1  | POINT (119.073536 25.324418) | ship001   |
     | 2  | POINT (19.07352 25.34)       | ship002   |
     | 2  | POINT (19.07352 25.33)       | ship002   |
     +----+------------------------------+-----------+

   • 通常の点座標を使用します。

     SELECT * FROM gps_data_point;

     次の結果が返されます。

     +----+-------------------------------+------------+-----------+-----------+
     | id |               t               |     x      |     y     | ship_name |
     +----+-------------------------------+------------+-----------+-----------+
     | 1  | 2021-01-01 10:00:00 +0000 UTC | 119.073544 | 25.3244   | ship001   |
     | 1  | 2021-01-01 10:05:03 +0000 UTC | 119.073544 | 25.3244   | ship001   |
     | 1  | 2021-01-01 10:08:32 +0000 UTC | 119.073544 | 25.324382 | ship001   |
     | 1  | 2021-01-01 10:10:22 +0000 UTC | 119.073536 | 25.324418 | ship001   |
     | 2  | 2021-01-01 08:20:21 +0000 UTC | 19.07352   | 25.34     | ship002   |
     | 2  | 2021-01-01 08:22:20 +0000 UTC | 19.07352   | 25.33     | ship002   |
     +----+-------------------------------+------------+-----------+-----------+

Java JDBC を使用した LindormTable への接続とデータ書き込み

// 接続を確立します。
Connection connection = DriverManager.getConnection(url, properties);
final String tableName = "testtbl"
// テーブルを作成します。
try (Statement stmt = conn.createStatement()) {
    stmt.execute("create table " + tableName +
        "(p1 int, c1 varchar, c2 geometry(point), constraint primary key (p1))");
}

// データを書き込むためのパラメーター化クエリ文。
final String upsertSql = "upsert into " + tableName + "(p1,c1,c2) values (?,?,ST_MakePoint(?,?))";

// 文を準備します。
try (PreparedStatement preparedStatement = conn.prepareStatement(upsertSql)) {
  // プレースホルダーに対応するパラメーターをバインドします。
  preparedStatement.setInt(1, 0);
  preparedStatement.setString(2, "name");
  preparedStatement.setDouble(3, 5.0);
  preparedStatement.setDouble(4, 5.0);
  // 書き込み操作を実行します。
  preparedStatement.executeUpdate();
}

クエリ効率を向上させるための時空間インデックスの作成

クエリ文の WHERE 句に時空間範囲が含まれている場合、時空間インデックスを作成してクエリを高速化できます。 時空間インデックスは、時空間プライマリキーインデックスと時空間セカンダリインデックスに分類されます。 これらは Lindorm のプライマリキーインデックスとセカンダリインデックスに対応します。 詳細については、「時空間インデックスの作成」をご参照ください。

1. 時空間データテーブルのプロパティを設定します。

   ALTER TABLE gps_data SET 'MUTABILITY'='MUTABLE_LATEST';
   ALTER TABLE gps_data SET 'CONSISTENCY'='strong';

   説明

   任意のタイムスタンプでデータ更新を許可するインデックスを使用する場合は、MUTABILITY プロパティを MUTABLE_ALL に設定する必要があります。 ALTER TABLE gps_data SET 'MUTABILITY' = 'MUTABLE_ALL'; を実行します。 Mutability の分類の詳細については、「基本概念」をご参照ください。

2. 時空間セカンダリインデックスを作成します。 この例では、時空間データテーブルはすでに作成されています。 したがって、時空間セカンダリインデックスを作成することによってのみ、データクエリを高速化できます。 次の例では、空間列と時間列にインデックスを作成します。

   CREATE INDEX idt ON gps_data (Z-ORDER(g,t));

指定された時空間範囲内の軌跡ポイントデータのクエリ

SELECT id,t,ST_AsText(g),ship_name FROM gps_data WHERE ST_Contains(ST_GeomFromText('POLYGON ((18 24, 20 24, 20 26, 18 26, 18 24))'),g) AND t>'2021-01-01 08:21:00' AND t<'2021-01-01 08:23:00';

+----+-------------------------------+------------------------+-----------+
| id |               t               |     "ST_AsText"(g)     | ship_name |
+----+-------------------------------+------------------------+-----------+
| 2  | 2021-01-01 08:22:20 +0000 UTC | POINT (19.07352 25.33) | ship002   |
+----+-------------------------------+------------------------+-----------+