空間/時空資料（Spatial/Spatio-temporal Data，以下統稱時空資料）是帶有時間/空間位置資訊的圖形映像資料，用來表示事物的位置、形態、變化及大小分布等多維資訊。
早期業內按向量/柵格二元分類方法來劃分時空資料，並在3S等傳統行業默默發揮其“位置服務”作用，未能破圈；近年來伴隨物聯網智能終端在各領域滲透落地，會源源不斷生產一種新的感知型時空資料，這類時空資料的應用價值從單一的“位置服務”拓展到多維聯合分析/時空模式挖掘等交叉方向，大有“無位置不智能”之架勢演化。
時空資料分類
傳統空間型：向量資料如電子地圖、DEM高程模型資料等。
柵格型：遙感影像、全景影像等。
感知型：智能終端感知位置資料、雷射點雲等。
時空模型分類
幾何模型：遵循OpenGIS規範，分為2D（X，Y）、3D（X，Y，Z）、4D（X，Y，Z，M）等Geometry類型。
柵格模型：柵格模型由按行和列（或格網）組織的像元（或像素）矩陣組成，每個像元都包含一個資訊值（例如溫度），柵格資料可以是數字航空像片、衛星影像、數字圖片或甚至掃描的地圖。
軌跡模型：軌跡資料是針對移動對象（Moving Feature）所記錄的連續位置變化資訊，例如車輛的軌跡、人的軌跡等。
應用情境
商業情境
商業選址，人流和人口分布特徵分析；
配送人員跟蹤/打卡，配送軌跡/路徑分析；
LBS訊息推送，LBS廣告推送；
消費者分析，消費地區、空間關聯分析。
交通情境
公用交通、互連網出行、智慧物流等即時定位服務；
不同路段/路口交通流統計，人流/車串流分析與預測，ETA到達時間預估；
車輛起始地/目的地彙總分析；
車輛監控，車輛調度/派單最佳化；
軌跡匹配，相似軌跡/路徑分析；
運力分布/分析，移動目標即時運行熱力圖；
動態電子圍欄管理，電子圍欄監控與警示。
公用安全情境
特殊人群跟蹤，兒童監護；
特殊車輛追蹤、異常車輛識別；
警報推送，危險提醒；
健康碼行程監控與管理。
自動駕駛情境
雷射點雲端儲存、檢索、分析、時空模式發現；
高精度軌跡匹配，局部路徑規劃；
高精地圖生產與儲存管理。
AnalyticDB PostgreSQL版中的時空引擎
AnalyticDB PostgreSQL版提供兩種擴充模組用於對空間/時空資料進行高效的儲存、索引、查詢和分析計算。
PostGIS：社區開源的空間引擎方案。
GanosBase：基於PostgreSQL生態自研的時空引擎方案。
類別
功能/效能對比
PostGIS
支援幾何模型，完全遵循OpenGIS規範，提供空間幾何對象、空間幾何索引、空間幾何操作函數和空間幾何操作符等豐富功能；
支援柵格模型，提供部分柵格操作函數和操作符；
不支援軌跡模型。
GanosBase
支援幾何模型，完全相容PostGIS幾何模型介面，支援已有應用平滑遷移；效能與PostGIS無差別；
支援柵格模型，提供較為豐富的柵格資料管理和分析計算的函數，支援OSS資料來源；效能優於PostGIS；
支援軌跡模型，提供一組資料類型，函數和預存程序，協助使用者高效管理、查詢和分析時空軌跡資料。
具體優勢如下：
易用性強，雙引擎可平滑切換，資料零調整可從單機PostgreSQL遷移到AnalyticDB PostgreSQL版；
性價比高，基於MPP並行計算架構，相同效能指標和計算資源，AnalyticDB PostgreSQL版處理的時空資料體量遠大於單機PostgreSQL；整合OSS，冷熱資料分層管理，尤其對柵格資料/雷射點雲的儲存和計算，可保證效能不降成本可降。