SQLite als Geodatenbank

05.05.2024

Wie bereits in einem früheren Artikel beschrieben treibe ich derzeit Anstrengungen voran, die sQLshell attraktiver für Nutzer zu machen, die mit Geodatenbanken arbeiten.

Dazu wollte ich nach PostgreSQL eine weitere Geodatenbank für die benötigten Tests gewinnen.

Ich entschied mich für SQLite. Allerdings muss ich sagen, dass ich noch nie so schwer an die benötigten Informationen gekommen bin. Eigentlich alle Ressourcen, die ich zur Information herangezogen habe waren entweder veraltet, schlicht falsch durchsetzt von toten Links.

So ist es mir bis heute unmöglich gewesen, die entsprechende Extension für SQLite aus dem Internet herunterzuladen - ich installierte sie für Ubunbtu letztlich aus den Paketquellen.

Für andere, die meine Erfahrungen nachvollziehen wollen gebe ich hier die SQL-Anweisungen an, die letztlich dazu führen, eine SQLite-Datenbank mit GIS-Erweiterungen auszustatten:

-- Laden der Extension
SELECT load_extension('mod_spatialite');
-- Initiaslisieren der benötigten Tabellenstrukturen
SELECT InitSpatialMetaData();

Anschließend kann man beginnen, erste Tabellen in der Datenbenk anzulegen:

CREATE TABLE test_geom (
  id INTEGER NOT NULL
    PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
  name TEXT NOT NULL,
  measured_value DOUBLE NOT NULL);

SELECT AddGeometryColumn('test_geom', 'the_geom', 4326, 'POINT', 'XY');

Diese werden dann mit Daten befüllt:

INSERT INTO test_geom
    (id, name, measured_value, the_geom)
  VALUES (NULL, 'first point', 1.23456,
    GeomFromText('POINT(1.01 2.02)', 4326));
INSERT INTO test_geom
  VALUES (NULL, 'second point', 2.34567,
    GeomFromText('POINT(2.02 3.03)', 4326));
INSERT INTO test_geom
    (id, name, measured_value, the_geom)
  VALUES (10, 'tenth point', 10.123456789,
    GeomFromText ('POINT(10.01 10.02)', 4326));
INSERT INTO test_geom
    (the_geom, measured_value, name, id)
  VALUES (GeomFromText('POINT(11.01 11.02)', 4326),
    11.123456789, 'eleventh point', NULL);
INSERT INTO test_geom
    (id, measured_value, the_geom, name)
  VALUES (NULL, 12.123456789, NULL, 'twelfth point');

Anschließend werden die Daten angefragt und simultan in gültiges GeoJson umgewandelt:

SELECT json_object(
	'type', 'Feature',
	'id', id,
	'geometry',json(asgeojson(the_geom)),
	'properties',json_object(
		'name',name,
		'measured_value',measured_value)
	)
	AS JSON from test_geom WHERE the_geom is not null;

Damit erhält man dann ein Ergebnis,

{"type":"Feature","id":1,"geometry":{"type":"Point","coordinates":[1.01,2.02]},"properties":{"name":"first point","measured_value":1.23456}}
{"type":"Feature","id":2,"geometry":{"type":"Point","coordinates":[2.02,3.03]},"properties":{"name":"second point","measured_value":2.34567}}
{"type":"Feature","id":10,"geometry":{"type":"Point","coordinates":[10.01,10.02]},"properties":{"name":"tenth point","measured_value":10.123456789}}
{"type":"Feature","id":11,"geometry":{"type":"Point","coordinates":[11.01,11.02]},"properties":{"name":"eleventh point","measured_value":11.123456789}}

das man nur noch in ein GeoJson.Objekt kapseln muss -

{
  "type": "FeatureCollection",
  "metadata": {
    "importantPropertyNames": [
      "measured_value"
    ],
    "showNamesOnSymbols": "True",
    "idPropertyName": "name"
  },
  "features": [
    {
      "type": "Feature",
      "id": 1,
      "geometry": {
        "type": "Point",
        "coordinates": [
          1.01,
          2.02
        ]
      },
      "properties": {
        "name": "first point",
        "measured_value": 1.23456
      }
    },
    {
      "type": "Feature",
      "id": 2,
      "geometry": {
        "type": "Point",
        "coordinates": [
          2.02,
          3.03
        ]
      },
      "properties": {
        "name": "second point",
        "measured_value": 2.34567
      }
    },
    {
      "type": "Feature",
      "id": 10,
      "geometry": {
        "type": "Point",
        "coordinates": [
          10.01,
          10.02
        ]
      },
      "properties": {
        "name": "tenth point",
        "measured_value": 10.123456789
      }
    },
    {
      "type": "Feature",
      "id": 11,
      "geometry": {
        "type": "Point",
        "coordinates": [
          11.01,
          11.02
        ]
      },
      "properties": {
        "name": "eleventh point",
        "measured_value": 11.123456789
      }
    }
  ]
}

schon kann man es mittels EBMap4D visualisieren.

Zum Abschluss noch einige der Links, die mir bei dieser mühsamen Aufgabe die eine oder andere Brotkrume zuwarfen...

Artikel, die hierher verlinken

sQLshell Version 7.7pre4 build 10491

27.05.2024

Eine neue Version der sQLshell ist verfügbar!

sQLshell, SQLite und Redis - oh my!

20.05.2024

Ich habe in letzter Zeit hin und wieder mit der sQLshell und SQLite herumgespielt - Neulich wurde ich gefragt, ob die sQLshell eigentlich auch Redis kann...

Erste Vor-Version eines Gis-Plugin für die sQLshell

12.05.2024

Wie bereits in einem früheren Artikel erwähnt plane ich, demnächst ein Plugin für die sQLshell anzubieten, das eine Visualisierung von Daten mit räumlichem Bezug im Stil eines Geoinformationssystems erlaubt.

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Vor 5 Jahren hier im Blog

  • Aviator + Websockets

    15.06.2019

    Nachdem ich in den letzten Wochen und Monaten meine Zeit und Energie in die sQLshell gesteckt habe - was sowohl Bugfixing als auch neue Features betraf - habe ich nun endlich die Zeit gefunden, ein bereits lange überfälliges Feature an dWb+ und speziell am aviator zu implementieren.

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Wer daran teilhaben und eventuell sogar davon profitieren möchte, muß damit leben, daß ich hin und wieder kleine Ausflüge in Bereiche mache, die nichts mit IT, Administration oder Softwareentwicklung zu tun haben.

Ich wünsche allen Lesern viel Spaß und hin und wieder einen kleinen AHA!-Effekt...

PS: Meine öffentlichen GitHub-Repositories findet man hier - meine öffentlichen GitLab-Repositories finden sich dagegen hier.