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Comment afficher une carte avec des requêtes à partir d'un fichier de carte connecté à postgres dans un navigateur à l'aide de javascript ?


Le problème est donc de savoir comment afficher une carte dans un navigateur en utilisant JavaScript.

J'ai un fichier de carte avec 2 couches : "peta" est unshples données de PostGIS et "korban" sont des données numériques de PostgreSQL, puis j'ai un fichier HTML, dans ce fichier j'utilise JavaScript pour afficher une barre d'outils mais je ne sais pas comment afficher la carte à partir de fichiers de carte.

J'ai essayé d'appeler le fichier de carte avec "http://my.site/cgi-bin/mapserv.exe?MAP=C:/ms4w/Apache/htdocs/webgis.map&LAYERS=all&MODE=MAP" et la carte s'affiche mais elle ne peut pas être zoomé, j'ai donc besoin de savoir comment afficher la carte avec une requête ?

La requête que je veux dire est quelque chose comme ça

var query = 'select ' + 'admin_90_des(edit_pande,jawa)_2010."gid", ' + 'data_korban."2009", ' + 'admin_90_des(edit_pande,jawa)_2010."kel_desa", ' + 'admin_90_des(edit_pande ,jawa)_2010."kecamatan", ' + 'admin_90_des(edit_pande,jawa)_2010."geom"' + 'DE "admin_90_des(edit_pande,jawa)_2010" ' + '"data_korban"' + 'où "admin_90_des(edit_pande ,jawa)_2010".gid="data_korban".gid '; new_dbd = new OpenLayers.Layer.WMS("Peta", "http://my.site/cgi-bin/mapserv.exe?MAP=C:/ms4w/Apache/htdocs/webgis/webgis02.map&LAYERS=ALL&MODE=MAP&korbanDBD =geom FROM (" + requête + ") AS foo USING UNIQUE gid et USING SRID=-1", { layer: ['korban', 'peta'], format: 'image/png', transparent: true }, { isBaseLayer : false }); map.addLayers([new_dbd]);

Mais je ne comprends pas comment cela fonctionne, alors s'il vous plaît, n'importe qui peut m'expliquer ou au moins me donner une idée de la façon dont puis-je afficher ma carte dans le navigateur ?


La réponse courte est que vous ne pouvez pas faire ce que vous essayez de faire. OpenLayers nécessite que vous passiez une URL à un point de terminaison WMS, par ex.

http://my.host.com/cgi-bin/mapserv?map=mywms.map&

Dans votre exemple ci-dessus, vous pointez vers une carte MapServer, pas un point de terminaison WMS. Le problème suivant est que je ne pense pas que MapServer vous permette de filtrer ou d'interroger les requêtes WMS.

GeoServer a un support CQL qui fait exactement ceci :

http://docs.geoserver.org/stable/en/user/services/wms/vendor.html#cql-filter

S'il n'y a pas d'obligation d'auto-héberger la carte, j'utiliserais simplement CartoDB, il peut faire exactement ce que vous voulez hors de la boîte. Qui a dit que je ne branche que Mango ici ? ;-)


Depuis l'interface de ligne de commande psql,

Tout d'abord, choisissez votre base de données

Ensuite, cela affiche toutes les tables du schéma actuel :

Par programmation (ou depuis l'interface psql aussi, bien sûr) :

Les tables système résident dans la base de données pg_catalog.

Vous pouvez lister toutes les bases de données et tous les utilisateurs par la commande l, (lister les autres commandes par ? ).

Maintenant, si vous voulez voir d'autres bases de données, vous pouvez changer d'utilisateur/base de données par la commande c comme c template1 , c postgres postgres et utiliser d , dt ou dS pour voir les tables/vues/etc.

Vous pouvez utiliser le terminal interactif Psql de PostgreSQL pour afficher les tables dans PostgreSQL.

1. Démarrez Psql

Habituellement, vous pouvez exécuter la commande suivante pour entrer dans psql :

Par exemple, psql template1 postgres

Une situation que vous pourriez rencontrer est la suivante : supposons que vous vous connectez en tant que root et que vous ne vous souvenez pas du nom de la base de données. Vous pouvez simplement entrer d'abord dans Psql en exécutant :

Dans certains systèmes, la commande sudo n'est pas disponible, vous pouvez plutôt exécuter l'une des commandes ci-dessous :


À propos du domaine de données

Dans ce guide, nous utiliserons le jeu de données NorthWind, un jeu de données SQL souvent utilisé. Ces données décrivent un système de vente de produits - stockage et suivi des clients, des produits, des commandes des clients, du stock de l'entrepôt, de l'expédition, des fournisseurs et même des employés et de leurs territoires de vente. Bien que l'ensemble de données NorthWind soit souvent utilisé pour illustrer les bases de données SQL et relationnelles, les données peuvent également être structurées sous forme de graphique.

Un diagramme entité-relation (ERD) du jeu de données Northwind est présenté ci-dessous.

Tout d'abord, il s'agit d'un modèle assez grand et détaillé. Nous pouvons réduire un peu cela pour notre exemple et choisir les entités les plus critiques pour notre graphique - en d'autres termes, celles qui pourraient le plus bénéficier de la visualisation des connexions. Pour notre cas d'utilisation, nous voulons vraiment optimiser les relations avec les commandes - quels produits étaient impliqués (avec les catégories et les fournisseurs pour ces produits), quels employés y ont travaillé et les responsables de ces employés.

En utilisant ces exigences commerciales, nous pouvons réduire notre modèle à ces entités essentielles.


6 réponses 6

Voici la requête que Management Studio utilise pour remplir ces nombres :

Vous devez effectuer des calculs ici, tout comme Management Studio, afin d'obtenir les mêmes chiffres. De plus, la jointure gauche à sys.internal_tables semble au mieux superflue. Ajustez donc cette requête pour qu'elle corresponde à votre sortie idéale :

Avec cette mise à jour, en supposant que votre base de données ne change pas entre-temps, cela devrait donner :

Faire quelques calculs simples et isoler uniquement les trois nombres que vous voulez :

La requête d'Aaron est bonne, mais comme alternative, j'utilise cette requête des requêtes DMV de Glenn Berry
(vous auriez besoin de changer le calcul pour les TB) :

Voici quelques SQL qui pourraient fonctionner pour vous.

C'est de l'ancien SQL mais ça marche toujours. Un de ces jours, je vais le réécrire pour utiliser les fichiers sys.database_files comme la réponse d'Aaron.

Après avoir travaillé sur une question similaire (Querying True Physical Database File Sizes), je pense qu'une requête qui affiche les différentes tailles de fichiers, séparées, par ex. par journal et base de données, et la taille du fichier sur le disque serait plus utile pour la plupart des utilisateurs.

Cela inclut la taille du fichier système et l'espace qu'il occupe sur le disque, ainsi que la taille du fichier SQL, l'espace SQL utilisé et, par extension, l'espace libre SQL. Il inclut le chemin complet du fichier en cours d'évaluation. Un utilisateur devra modifier le calcul de 'Size_On_Disk_Bytes' si le disque est formaté en utilisant une taille d'allocation différente de la taille par défaut (4096 octets).


Visionneuse de carte de la vallée de Moreno (MV 2 )

La visionneuse de carte de la vallée de Moreno (MV2) permet d'accéder aux informations cartographiques et parcellaires recueillies par l'équipe du système d'information géographique (SIG) de la vallée de Moreno. L'utilisation de ces cartes implique l'acceptation de nos directives d'utilisation (cliquez sur l'en-tête ci-dessous pour développer).

Les informations affichées sur la visionneuse de carte de la vallée de Moreno sont compilées à partir du SIG du comté de Riverside et du SIG de la ville de Moreno Valley. Les informations sur la base terrestre et les installations sur cette carte sont uniquement à des fins d'affichage et ne doivent pas être invoquées sans vérification indépendante de leur exactitude. Le comté de Riverside et la ville de Moreno Valley ne sont pas responsables des réclamations, pertes ou dommages résultant de l'utilisation de cette carte.

Les fonctionnalités de Moreno Valley Map Viewer incluent :

  • Cartographie générale :
    Affichez et interrogez de manière interactive toutes les couches SIG et les images aériennes disponibles. Recherchez facilement des informations sur les propriétés, le zonage, les horaires de ramassage des ordures et de balayage des rues, les emplacements des écoles, des parcs, des installations publiques ou toute autre couche SIG disponible. Recherchez par APN ou adresse et choisissez l'outil Identifier pour récupérer toutes les informations disponibles à partir des couches SIG visibles. Sélectionnez des colis ou créez des requêtes pour générer une table d'envoi/de notification exportable.
  • Zonage de recherche :
    Localisez une propriété et utilisez l'outil Identifier pour afficher les informations de zonage. Confirmez que toutes les couches de zonage sont cochées comme visibles (zonage, zonage AICUZ, zonage PUD, zonage ISA et zonage tampon résidentiel). Vous pouvez également vous référer aux sources suivantes :
    Légende de l'Atlas de zonage de la vallée de Moreno (05/12)
    - Code municipal de la vallée de Moreno
  • Créer des rapports de colis :.
    Sous l'onglet Rapport, cliquez sur &ldquoCréer un rapport de colis&rdquo et entrez une adresse ou un APN pour obtenir un document imprimable. Le rapport peut inclure l'évaluateur, le zonage, le district municipal, le ramassage des ordures et d'autres informations d'intérêt.
  • Imprimez un calendrier de balayage des rues :
    Sur le panneau d'accueil, sélectionnez « Obtenir votre calendrier de balayage des rues ». Cet outil ouvrira une fenêtre pour la saisie d'adresse et créera un calendrier à afficher ou à imprimer.
  • Utilisez Google Street View :
    Faites un clic droit n'importe où sur la carte pour accéder instantanément à Google Street View ou utilisez l'outil Lancer Google Maps (situé sous l'onglet Se déplacer) pour passer de Moreno Valley Map Viewer à Google Maps. Cette fonctionnalité vous permet d'obtenir une vue plus approfondie de votre emplacement et des caractéristiques environnantes.
  • Création et impression de cartes :
    Créez une carte en mode portrait ou paysage de différentes tailles, de 8.5&rdquo x 11&rdquo à 11&rdquo x17&rdquo. Le Moreno Valley Map Viewer génère la carte sous la forme d'un fichier pdf Adobe Acrobat. Vous pouvez ensuite imprimer, enregistrer ou envoyer par courrier électronique le fichier de carte pdf.

Intéressant aussi.

Limites des zones inondables
Informations sur les données sur les limites d'inondation fournies par la FEMA


Ouvert /app.js (à la racine de votre projet) et copiez le texte suivant ci-dessous où vous déclarez le Objet d'application express (après la ligne var app = express() ). Remplacez la chaîne d'URL de la base de données ('insérez_votre_base_de_données_url_ici') avec l'URL de localisation représentant votre propre base de données (c'est-à-dire en utilisant les informations de mongoDB Atlas).

Comme indiqué dans l'introduction à Mongoose ci-dessus, ce code crée la connexion par défaut à la base de données et se lie à l'événement d'erreur (afin que les erreurs soient imprimées sur la console).


Testez-le

Pour tester cette application, vous pouvez exécuter le serveur de développement App Engine dans l'instance Cloud Shell. Revenez à la ligne de commande Cloud Shell et saisissez ce qui suit :

Vous verrez quelques lignes de sortie de journal vous indiquant que vous exécutez effectivement le serveur de développement sur l'instance Cloud Shell, avec l'application Web hello world à l'écoute sur le port localhost 8080. Vous pouvez ouvrir un onglet de navigateur Web sur cette application en appuyant sur le bouton Aperçu Web bouton et en sélectionnant le Aperçu sur le port 8080 élément de menu dans la barre d'outils Cloud Shell.

Cliquer sur cet élément de menu ouvrira un nouvel onglet dans votre navigateur Web avec les mots "Hello, world!" servis depuis le serveur de développement App Engine.

À l'étape suivante, vous ajouterez les données de recyclage de la ville d'Austin à cette application et commencerez à les visualiser.


Vous devriez avoir un cluster Hadoop opérationnel car nous allons nous salir les mains. Si vous n'avez pas encore de cluster, mes tutoriels suivants pourraient vous aider à en créer un. Les didacticiels sont adaptés à Ubuntu Linux, mais les informations s'appliquent également à d'autres variantes Linux/Unix.

    – Comment mettre en place un pseudo-distribué, à un seul nœud Cluster Hadoop soutenu par le système de fichiers distribué Hadoop (HDFS) – Comment configurer un distribué, multi-nœud Cluster Hadoop soutenu par le système de fichiers distribué Hadoop (HDFS)

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Esteban est un chercheur chevronné en sécurité et un spécialiste de la cybersécurité avec plus de 15 ans d'expérience. Depuis qu'il a rejoint SecurityTrails en 2017, il est notre référence en matière de sécurité technique des serveurs et d'informations sur les sources d'information.

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