Como a maior parte das instalações Linux, o primeiro passo é gerar o Makefile que será utilizado para construção do código fonte. Isto é feito utilizando o script shell

./configure

Sem parâmetros adicionais, este comando tentará automaticamente localizar os componentes necessários e bibliotecas para construção do fonte do PostGIS em seu sistema. Embora esta é a forma comum de uso do ./configure, o script aceita diversos parâmetros para aqueles que tem as bibliotecas e programas necessários em localizações do sistema operacional que não são padrão.

A lista a seguir mostra apenas os parâmetros comumente utilizados. Para uma lista completa, utilize os parâmetros --help ou --help=short.

	Se conseguiu o PostGIS do SVN depósito , o primeiro passo é fazer funcionar o script ./autogen.sh Este script gera a configurar script que na volta é usada para personalizar a instalação do PostGIS. Se em vez de conseguir o PostGIS como tarball, rodando ./autogen.sh não é necessariamente como configurar já foi gerado.

Uma vez que o Makefile tenha sido gerado, compilar o PostGIS é simples como rodar o comando

make

A última linha da saída deve ser "PostGIS was built successfully. Ready to install.."

As of PostGIS v1.4.0, all the functions have comments generated from the documentation. If you wish to install these comments into your spatial databases later, run the command which requires docbook. The postgis_comments.sql and other package comments files raster_comments.sql, topology_comments.sql are also packaged in the tar.gz distribution in the doc folder so no need to make comments if installing from the tar ball. Comments are also included as part of the CREATE EXTENSION install.

fazer comentários

Apresentado ao PostGIS 2.0. Isto gera html cheat sheets adequadas para referências rápidas ou para handouts dos estudantes. Exige xsltproc para construir e vai gerar 4 arquivos no folder do documento topology_cheatsheet.html, tiger_geocoder_cheatsheet.html, raster_cheatsheet.html, postgis_cheatsheet.html

Você pode baixar alguns pre-construídos disponíveis em html e pdf de PostGIS / PostgreSQL Study Guides

faça anotações

As extensões do PostGIS são contruídas e instaladas automaticamente se você estiver usando PostgreSQL 9.1 ou superior.

Se você está compilando do repositório, você precisa de compilar a função de descrições primeiro. Estas são compiladas se você possui o docbook instalado. Você pode também construir manualmente com o comando:

fazer comentários

Construir a documentação não é necessário se você está construindo de uma versão de lançamento no formato tar ball, já que estas são empacotadas pré-construídas com o tar ball.

The extensions should automatically build as part of the make install process. You can if needed build from the extensions folders or copy files if you need them on a different server.

cd extensions
cd postgis
make clean
make
export PGUSER=postgres #overwrite psql variables
make check #to test before install
make install
# to test extensions
make check RUNTESTFLAGS=--extension

	make check uses psql to run tests and as such can use psql environment variables. Common ones useful to override are PGUSER,PGPORT, and PGHOST. Refer to psql environment variables

The extension files will always be the same for the same version of PostGIS and PostgreSQL regardless of OS, so it is fine to copy over the extension files from one OS to another as long as you have the PostGIS binaries already installed on your servers.

Se você deseja instalar as extensões manualmente em um servidor diferente, do seu servidor de desenvolvimento, você precisará copiar os seguintes arquivos da pasta de extensões para a pastaPostgreSQL /share/extension da sua instalação do PostgreSQL, bem como os binários necessários para o PostGIS, se você não os tem ainda no servidor de destino.

Quando você finalizar este processo, você deverá ver postgis, postgis_topology como extensões disponíveis no PgAdmin -> Extensões.

Se você está utilizando psql, pode verificar quais estensões estão instaladas executando essa query:

SELECT name, default_version,installed_version
FROM pg_available_extensions WHERE name LIKE 'postgis%' or name LIKE 'address%';

             name             | default_version | installed_version
------------------------------+-----------------+-------------------
 address_standardizer         | 3.0.0dev         | 3.0.0dev
 address_standardizer_data_us | 3.0.0dev         | 3.0.0dev
 postgis                      | 3.0.0dev         | 3.0.0dev
 postgis_raster               | 3.0.0dev         | 3.0.0dev
 postgis_sfcgal               | 3.0.0dev         |
 postgis_tiger_geocoder       | 3.0.0dev         | 3.0.0dev
 postgis_topology             | 3.0.0dev         |
(6 rows)

Se você tem a extensão instalada no banco de dados de seu interesse, você a verá mencionada na coluna installed_version. Se você não receber nenhum registro de volta, significa que você não tem extensões do PostGIS instaladas no servidor. PgAdmin III 1.14+ também irá lhe dar esta informação na seção extensions do navegador de banco de dados e até permitirá o upgrade ou a desinstação utilizando o clique com o botão direito.

Se você tem extensões disponíveis, pode instalar a extensão postgis no seu database escolhido usando a interface da extensão pgAdmin ou rodando esses comandos sql:

CREATE EXTENSION postgis;
CREATE EXTENSION postgis_raster;
CREATE EXTENSION postgis_sfcgal;
CREATE EXTENSION fuzzystrmatch; --needed for postgis_tiger_geocoder
--optional used by postgis_tiger_geocoder, or can be used standalone
CREATE EXTENSION address_standardizer;
CREATE EXTENSION address_standardizer_data_us;
CREATE EXTENSION postgis_tiger_geocoder;
CREATE EXTENSION postgis_topology;

No psql você pode ver quais versões foram instaladas e qual esquema eles estão instalando.

\connect mygisdb
\x
\dx postgis*

List of installed extensions
-[ RECORD 1 ]-------------------------------------------------
-
Name        | postgis
Version     | 3.0.0dev
Schema      | public
Description | PostGIS geometry, geography, and raster spat..
-[ RECORD 2 ]-------------------------------------------------
-
Name        | postgis_tiger_geocoder
Version     | 3.0.0dev
Schema      | tiger
Description | PostGIS tiger geocoder and reverse geocoder
-[ RECORD 3 ]-------------------------------------------------
-
Name        | postgis_topology
Version     | 3.0.0dev
Schema      | topology
Description | PostGIS topology spatial types and functions

Extensões table spatial_ref_sys, layer, topology não podem ter o backup feito explicitamente. Só podem ser feito o backup quando a respectiva postgis ou postgis_topology extensão estiver com o backup feito, o que só acontece quando você faz backup de todo o database. Assim como PostGIS 2.0.1, somente os registros srid não compactados com o PostGIS tem o backup quando há o backup do database, então não faça mudanças nos srids que nós compactamos e espere que suas mudanças estejam lá. Coloque em um em um bilhete se encontrar algum problema. As estruturas de extensões table nunca têm o backup feito desde que elas são criadas com CREATE EXTENSION e supostas a serem as mesmas para uma dada versão de uma extensão. Estes comportamentos são construídos na extensão atual do PostSQL, portanto não há nada que possamos fazer a respeito.

Se você instalou 3.0.0dev sem usar nosso sistema de extensão maravilhoso, você pode mudar para uma extensão baseada em primeiro atualizando para a última micro versão rodando as scripts atualizadas: postgis_upgrade_22_minor.sql,raster_upgrade_22_minor.sql,topology_upgrade_22_minor.sql.

CREATE EXTENSION postgis FROM unpackaged;
CREATE EXTENSION postgis_topology FROM unpackaged;
CREATE EXTENSION postgis_tiger_geocoder FROM unpackaged;

Se desejar testar o PostGIS, rode

make check

O comando acima irá rodar através de várias verificações e testes de regressão usando a biblioteca gerada contra o database do PostreSQL atual.

	If you configured PostGIS using non-standard PostgreSQL, GEOS, or Proj4 locations, you may need to add their library locations to the LD_LIBRARY_PATH environment variable.

Atualmente, o faz verificação confia nas variáveis de ambiente PATH e PGPORT quando vai fazer as verificações - ele não usa a versão PostgreSQL que talvez tenha sido especificada utilizando o parâmetro de configuração --with-pgconfig. Portanto, certifique-se que para modificar seu PATH para ser compatível com a instalação do PostgreSQL detectada durante a configuração ou esteja preparado para iminentes aborrecimentos.

Se tiver êxito, a saída do teste deve ser parecida com a subsequente:

CUnit - A unit testing framework for C - Version 2.1-2
     http://cunit.sourceforge.net/


Suite: algorithm
  Test: test_lw_segment_side ...passed
  Test: test_lw_segment_intersects ...passed
  Test: test_lwline_crossing_short_lines ...passed
  Test: test_lwline_crossing_long_lines ...passed
  Test: test_lwline_crossing_bugs ...passed
  Test: test_lwpoint_set_ordinate ...passed
  Test: test_lwpoint_get_ordinate ...passed
  Test: test_point_interpolate ...passed
  Test: test_lwline_interpolate_points ...passed
  Test: test_lwline_clip ...passed
  Test: test_lwpoly_clip ...passed
  Test: test_lwtriangle_clip ...passed
  Test: test_lwline_clip_big ...passed
  Test: test_lwmline_clip ...passed
  Test: test_geohash_point ...passed
  Test: test_geohash_precision ...passed
  Test: test_geohash ...passed
  Test: test_geohash_point_as_int ...passed
  Test: test_isclosed ...passed
  Test: test_lwgeom_simplify ...passed
  Test: test_lw_arc_center ...passed
  Test: test_point_density ...passed
  Test: test_kmeans ...passed
  Test: test_median_handles_3d_correctly ...passed
  Test: test_median_robustness ...passed
  Test: test_lwpoly_construct_circle ...passed
  Test: test_trim_bits ...passed
  Test: test_lwgeom_remove_repeated_points ...passed
Suite: buildarea
  Test: buildarea1 ...passed
  Test: buildarea2 ...passed
  Test: buildarea3 ...passed
  Test: buildarea4 ...passed
  Test: buildarea4b ...passed
  Test: buildarea5 ...passed
  Test: buildarea6 ...passed
  Test: buildarea7 ...passed
Suite: geometry_clean
  Test: test_lwgeom_make_valid ...passed
Suite: clip_by_rectangle
  Test: test_lwgeom_clip_by_rect ...passed
Suite: force_sfs
  Test: test_sfs_11 ...passed
  Test: test_sfs_12 ...passed
  Test: test_sqlmm ...passed
Suite: geodetic
  Test: test_sphere_direction ...passed
  Test: test_sphere_project ...passed
  Test: test_lwgeom_area_sphere ...passed
  Test: test_gbox_from_spherical_coordinates ...passed
  Test: test_gserialized_get_gbox_geocentric ...passed
  Test: test_clairaut ...passed
  Test: test_edge_intersection ...passed
  Test: test_edge_intersects ...passed
  Test: test_edge_distance_to_point ...passed
  Test: test_edge_distance_to_edge ...passed
  Test: test_lwgeom_distance_sphere ...passed
  Test: test_lwgeom_check_geodetic ...passed
  Test: test_gserialized_from_lwgeom ...passed
  Test: test_spheroid_distance ...passed
  Test: test_spheroid_area ...passed
  Test: test_lwpoly_covers_point2d ...passed
  Test: test_gbox_utils ...passed
  Test: test_vector_angle ...passed
  Test: test_vector_rotate ...passed
  Test: test_lwgeom_segmentize_sphere ...passed
  Test: test_ptarray_contains_point_sphere ...passed
  Test: test_ptarray_contains_point_sphere_iowa ...passed
  Test: test_gbox_to_string_truncated ...passed
Suite: geos
  Test: test_geos_noop ...passed
  Test: test_geos_subdivide ...passed
  Test: test_geos_linemerge ...passed
  Test: test_geos_offsetcurve ...passed
  Test: test_geos_offsetcurve_crash ...passed
  Test: test_geos_makevalid ...passed
Suite: clustering
  Test: basic_test ...passed
  Test: nonsequential_test ...passed
  Test: basic_distance_test ...passed
  Test: single_input_test ...passed
  Test: empty_inputs_test ...passed
  Test: multipoint_test ...passed
  Test: dbscan_test ...passed
  Test: dbscan_test_3612a ...passed
  Test: dbscan_test_3612b ...passed
  Test: dbscan_test_3612c ...passed
Suite: clustering_unionfind
  Test: test_unionfind_create ...passed
  Test: test_unionfind_union ...passed
  Test: test_unionfind_ordered_by_cluster ...passed
  Test: test_unionfind_path_compression ...passed
  Test: test_unionfind_collapse_cluster_ids ...passed
Suite: homogenize
  Test: test_coll_point ...passed
  Test: test_coll_line ...passed
  Test: test_coll_poly ...passed
  Test: test_coll_coll ...passed
  Test: test_geom ...passed
  Test: test_coll_curve ...passed
Suite: encoded_polyline_input
  Test: in_encoded_polyline_test_geoms ...passed
  Test: in_encoded_polyline_test_precision ...passed
Suite: geojson_input
  Test: in_geojson_test_srid ...passed
  Test: in_geojson_test_bbox ...passed
  Test: in_geojson_test_geoms ...passed
Suite: iterator
  Test: test_point_count ...passed
  Test: test_ordering ...passed
  Test: test_modification ...passed
  Test: test_mixed_rw_access ...passed
  Test: test_cannot_modify_read_only ...passed
  Test: test_no_memory_leaked_when_iterator_is_partially_used ...passed
Suite: twkb_input
  Test: test_twkb_in_point ...passed
  Test: test_twkb_in_linestring ...passed
  Test: test_twkb_in_polygon ...passed
  Test: test_twkb_in_multipoint ...passed
  Test: test_twkb_in_multilinestring ...passed
  Test: test_twkb_in_multipolygon ...passed
  Test: test_twkb_in_collection ...passed
  Test: test_twkb_in_precision ...passed
Suite: serialization/deserialization
  Test: test_typmod_macros ...passed
  Test: test_flags_macros ...passed
  Test: test_serialized_srid ...NOTICE: SRID value -3005 converted to the officially unknown SRID value 0
passed
  Test: test_gserialized_from_lwgeom_size ...passed
  Test: test_gbox_serialized_size ...passed
  Test: test_lwgeom_from_gserialized ...passed
  Test: test_lwgeom_count_vertices ...passed
  Test: test_on_gser_lwgeom_count_vertices ...passed
  Test: test_geometry_type_from_string ...passed
  Test: test_lwcollection_extract ...passed
  Test: test_lwgeom_free ...passed
  Test: test_lwgeom_swap_ordinates ...passed
  Test: test_f2d ...passed
  Test: test_lwgeom_clone ...passed
  Test: test_lwgeom_force_clockwise ...passed
  Test: test_lwgeom_calculate_gbox ...passed
  Test: test_lwgeom_is_empty ...passed
  Test: test_lwgeom_same ...passed
  Test: test_lwline_from_lwmpoint ...passed
  Test: test_lwgeom_as_curve ...passed
  Test: test_lwgeom_scale ...passed
  Test: test_gserialized_is_empty ...passed
  Test: test_gserialized_peek_gbox_p_no_box_when_empty ...passed
  Test: test_gserialized_peek_gbox_p_gets_correct_box ...passed
  Test: test_gserialized_peek_gbox_p_fails_for_unsupported_cases ...passed
  Test: test_gbox_same_2d ...passed
  Test: test_signum_macro ...passed
Suite: lwstroke
  Test: test_lwcurve_linearize ...passed
  Test: test_unstroke ...passed
Suite: measures
  Test: test_mindistance2d_tolerance ...passed
  Test: test_mindistance3d_tolerance ...NOTICE: One or both of the geometries is missing z-value. The unknown z-value will be regarded as "any value"
passed
  Test: test_rect_tree_contains_point ...passed
  Test: test_rect_tree_intersects_tree ...passed
  Test: test_lwgeom_segmentize2d ...NOTICE: ptarray.c:445 - ptarray_segmentize2d: Too many segments required (1.000000e+101)
NOTICE: liblwgeom code interrupted
NOTICE: liblwgeom code interrupted
NOTICE: liblwgeom code interrupted
NOTICE: liblwgeom code interrupted
passed
  Test: test_lwgeom_locate_along ...passed
  Test: test_lw_dist2d_pt_arc ...passed
  Test: test_lw_dist2d_seg_arc ...passed
  Test: test_lw_dist2d_arc_arc ...passed
  Test: test_lw_arc_length ...passed
  Test: test_lw_dist2d_pt_ptarrayarc ...passed
  Test: test_lw_dist2d_ptarray_ptarrayarc ...passed
  Test: test_lwgeom_tcpa ...passed
  Test: test_lwgeom_is_trajectory ...NOTICE: Geometry is not a LINESTRING
NOTICE: Line does not have M dimension
NOTICE: Measure of vertex 1 (1) not bigger than measure of vertex 0 (1)
NOTICE: Measure of vertex 1 (0) not bigger than measure of vertex 0 (1)
NOTICE: Measure of vertex 2 (2) not bigger than measure of vertex 1 (3)
passed
  Test: test_rect_tree_distance_tree ...passed
Suite: effectivearea
  Test: do_test_lwgeom_effectivearea_lines ...passed
  Test: do_test_lwgeom_effectivearea_polys ...passed
Suite: chaikin
  Test: do_test_chaikin_lines ...passed
  Test: do_test_chaikin_polygons ...passed
Suite: filterm
  Test: do_test_filterm_single_geometries ...passed
  Test: do_test_filterm_collections ...passed
Suite: minimum_bounding_circle
  Test: basic_test ...passed
  Test: test_empty ...passed
Suite: miscellaneous
  Test: test_misc_force_2d ...passed
  Test: test_misc_simplify ...passed
  Test: test_misc_count_vertices ...passed
  Test: test_misc_area ...passed
  Test: test_misc_wkb ...passed
  Test: test_grid ...passed
  Test: test_grid_in_place ...passed
  Test: test_clone ...passed
  Test: test_lwmpoint_from_lwgeom ...passed
Suite: noding
  Test: test_lwgeom_node ...passed
Suite: encoded_polyline_output
  Test: out_encoded_polyline_test_geoms ...passed
  Test: out_encoded_polyline_test_srid ...passed
  Test: out_encoded_polyline_test_precision ...passed
Suite: geojson_output
  Test: out_geojson_test_precision ...passed
  Test: out_geojson_test_dims ...passed
  Test: out_geojson_test_srid ...passed
  Test: out_geojson_test_bbox ...passed
  Test: out_geojson_test_geoms ...passed
Suite: gml_output
  Test: out_gml_test_precision ...passed
  Test: out_gml_test_srid ...passed
  Test: out_gml_test_dims ...passed
  Test: out_gml_test_geodetic ...passed
  Test: out_gml_test_geoms ...passed
  Test: out_gml_test_geoms_prefix ...passed
  Test: out_gml_test_geoms_nodims ...passed
  Test: out_gml2_extent ...passed
  Test: out_gml3_extent ...passed
Suite: kml_output
  Test: out_kml_test_precision ...passed
  Test: out_kml_test_dims ...passed
  Test: out_kml_test_geoms ...passed
  Test: out_kml_test_prefix ...passed
Suite: svg_output
  Test: out_svg_test_precision ...passed
  Test: out_svg_test_dims ...passed
  Test: out_svg_test_relative ...passed
  Test: out_svg_test_geoms ...passed
  Test: out_svg_test_srid ...passed
Suite: x3d_output
  Test: out_x3d3_test_precision ...passed
  Test: out_x3d3_test_geoms ...passed
  Test: out_x3d3_test_option ...passed
Suite: ptarray
  Test: test_ptarray_append_point ...passed
  Test: test_ptarray_append_ptarray ...passed
  Test: test_ptarray_locate_point ...passed
  Test: test_ptarray_isccw ...passed
  Test: test_ptarray_signed_area ...passed
  Test: test_ptarray_insert_point ...passed
  Test: test_ptarray_contains_point ...passed
  Test: test_ptarrayarc_contains_point ...passed
  Test: test_ptarray_scale ...passed
Suite: printing
  Test: test_lwprint_default_format ...passed
  Test: test_lwprint_format_orders ...passed
  Test: test_lwprint_optional_format ...passed
  Test: test_lwprint_oddball_formats ...passed
  Test: test_lwprint_bad_formats ...passed
Suite: sfcgal
  Test: test_sfcgal_noop ...passed
Suite: split
  Test: test_lwline_split_by_point_to ...passed
  Test: test_lwgeom_split ...passed
Suite: stringbuffer
  Test: test_stringbuffer_append ...passed
  Test: test_stringbuffer_aprintf ...passed
Suite: surface
  Test: triangle_parse ...passed
  Test: tin_parse ...passed
  Test: polyhedralsurface_parse ...passed
  Test: surface_dimension ...passed
Suite: spatial_trees
  Test: test_tree_circ_create ...passed
  Test: test_tree_circ_pip ...passed
  Test: test_tree_circ_pip2 ...passed
  Test: test_tree_circ_distance ...passed
  Test: test_tree_circ_distance_threshold ...passed
Suite: triangulate
  Test: test_lwgeom_delaunay_triangulation ...passed
  Test: test_lwgeom_voronoi_diagram ...passed
  Test: test_lwgeom_voronoi_diagram_expected_empty ...passed
  Test: test_lwgeom_voronoi_diagram_custom_envelope ...passed
Suite: twkb_output
  Test: test_twkb_out_point ...passed
  Test: test_twkb_out_linestring ...passed
  Test: test_twkb_out_polygon ...passed
  Test: test_twkb_out_multipoint ...passed
  Test: test_twkb_out_multilinestring ...passed
  Test: test_twkb_out_multipolygon ...passed
  Test: test_twkb_out_collection ...passed
  Test: test_twkb_out_idlist ...passed
Suite: varint
  Test: test_zigzag ...passed
  Test: test_varint ...passed
  Test: test_varint_roundtrip ...passed
Suite: wkb_input
  Test: test_wkb_in_point ...passed
  Test: test_wkb_in_linestring ...passed
  Test: test_wkb_in_polygon ...passed
  Test: test_wkb_in_multipoint ...passed
  Test: test_wkb_in_multilinestring ...passed
  Test: test_wkb_in_multipolygon ...passed
  Test: test_wkb_in_collection ...passed
  Test: test_wkb_in_circularstring ...passed
  Test: test_wkb_in_compoundcurve ...passed
  Test: test_wkb_in_curvpolygon ...passed
  Test: test_wkb_in_multicurve ...passed
  Test: test_wkb_in_multisurface ...passed
  Test: test_wkb_in_malformed ...passed
Suite: wkb_output
  Test: test_wkb_out_point ...passed
  Test: test_wkb_out_linestring ...passed
  Test: test_wkb_out_polygon ...passed
  Test: test_wkb_out_multipoint ...passed
  Test: test_wkb_out_multilinestring ...passed
  Test: test_wkb_out_multipolygon ...passed
  Test: test_wkb_out_collection ...passed
  Test: test_wkb_out_circularstring ...passed
  Test: test_wkb_out_compoundcurve ...passed
  Test: test_wkb_out_curvpolygon ...passed
  Test: test_wkb_out_multicurve ...passed
  Test: test_wkb_out_multisurface ...passed
  Test: test_wkb_out_polyhedralsurface ...passed
Suite: wkt_input
  Test: test_wkt_in_point ...passed
  Test: test_wkt_in_linestring ...passed
  Test: test_wkt_in_polygon ...passed
  Test: test_wkt_in_multipoint ...passed
  Test: test_wkt_in_multilinestring ...passed
  Test: test_wkt_in_multipolygon ...passed
  Test: test_wkt_in_collection ...passed
  Test: test_wkt_in_circularstring ...passed
  Test: test_wkt_in_compoundcurve ...passed
  Test: test_wkt_in_curvpolygon ...passed
  Test: test_wkt_in_multicurve ...passed
  Test: test_wkt_in_multisurface ...passed
  Test: test_wkt_in_tin ...passed
  Test: test_wkt_in_polyhedralsurface ...passed
  Test: test_wkt_in_errlocation ...passed
  Test: test_wkt_double ...passed
Suite: wkt_output
  Test: test_wkt_out_point ...passed
  Test: test_wkt_out_linestring ...passed
  Test: test_wkt_out_polygon ...passed
  Test: test_wkt_out_multipoint ...passed
  Test: test_wkt_out_multilinestring ...passed
  Test: test_wkt_out_multipolygon ...passed
  Test: test_wkt_out_collection ...passed
  Test: test_wkt_out_circularstring ...passed
  Test: test_wkt_out_compoundcurve ...passed
  Test: test_wkt_out_curvpolygon ...passed
  Test: test_wkt_out_multicurve ...passed
  Test: test_wkt_out_multisurface ...passed
Suite: wrapx
  Test: test_lwgeom_wrapx ...passed

Run Summary:    Type  Total    Ran Passed Failed Inactive
              suites     44     44    n/a      0        0
               tests    299    299    299      0        0
             asserts   4087   4087   4087      0      n/a

Elapsed time =    0.196 seconds

PostgreSQL 12devel on x86_64-w64-mingw32, compiled by gcc.exe (x86_64-posix-seh-rev0, Built by MinGW-W64 project) 8.1.0, 64-bit
  Postgis 3.0.0dev - r17081 - 2018-11-28 18:50:02
  scripts 3.0.0dev r17081
  GEOS: 3.7.0-CAPI-1.11.0 673b9939
  PROJ: Rel. 5.2.0, September 15th, 2018

Running tests

 ../loader/Point .............. ok
 ../loader/PointM .............. ok
 ../loader/PointZ .............. ok
 ../loader/MultiPoint .............. ok
 ../loader/MultiPointM .............. ok
 ../loader/MultiPointZ .............. ok
 ../loader/Arc .............. ok
 ../loader/ArcM .............. ok
 ../loader/ArcZ .............. ok
 ../loader/Polygon .............. ok
 ../loader/PolygonM .............. ok
 ../loader/PolygonZ .............. ok
 ../loader/TSTPolygon ......... ok
 ../loader/TSIPolygon ......... ok
 ../loader/TSTIPolygon ......... ok
 ../loader/PointWithSchema ..... ok
 ../loader/NoTransPoint ......... ok
 ../loader/NotReallyMultiPoint ......... ok
 ../loader/MultiToSinglePoint ......... ok
 ../loader/ReprojectPts ........ ok
 ../loader/ReprojectPtsGeog ........ ok
 ../loader/Latin1 .... ok
 ../loader/Latin1-implicit .... ok
 ../loader/mfile .... ok
 ../dumper/literalsrid ....... ok
 ../dumper/realtable ....... ok
 affine .. ok
 bestsrid .. ok
 binary .. ok
 boundary .. ok
 chaikin .. ok
 filterm .. ok
 cluster .. ok
 concave_hull .. ok
 concave_hull_hard .. ok
 ctors .. ok
 curvetoline .. ok
 dump .. ok
 dumppoints .. ok
 empty .. ok
 estimatedextent .. ok
 forcecurve .. ok
 geography .. ok
 geometric_median .. ok
 in_geohash .. ok
 in_gml .. ok
 in_kml .. ok
 in_encodedpolyline .. ok
 iscollection .. ok
 legacy .. ok
 long_xact .. ok
 lwgeom_regress .. ok
 measures .. ok
 minimum_bounding_circle .. ok
 normalize .. ok
 operators .. ok
 orientation .. ok
 out_geometry .. ok
 out_geography .. ok
 polygonize .. ok
 polyhedralsurface .. ok
 postgis_type_name .. ok
 quantize_coordinates .. ok
 regress .. ok
 regress_bdpoly .. ok
 regress_gist_index_nd .. ok
 regress_index .. ok
 regress_index_nulls .. ok
 regress_management .. ok
 regress_selectivity .. ok
 regress_lrs .. ok
 regress_ogc .. ok
 regress_ogc_cover .. ok
 regress_ogc_prep .. ok
 regress_proj .. ok
 relate .. ok
 remove_repeated_points .. ok
 removepoint .. ok
 reverse .. ok
 setpoint .. ok
 simplify .. ok
 simplifyvw .. ok
 size .. ok
 snaptogrid .. ok
 split .. ok
 sql-mm-serialize .. ok
 sql-mm-circularstring .. ok
 sql-mm-compoundcurve .. ok
 sql-mm-curvepoly .. ok
 sql-mm-general .. ok
 sql-mm-multicurve .. ok
 sql-mm-multisurface .. ok
 swapordinates .. ok
 summary .. ok
 temporal .. ok
 tickets .. ok
 twkb .. ok
 typmod .. ok
 wkb .. ok
 wkt .. ok
 wmsservers .. ok
 knn_recheck .. ok
 temporal_knn .. ok
 hausdorff .. ok
 regress_buffer_params .. ok
 frechet .. ok
 offsetcurve .. ok
 relatematch .. ok
 isvaliddetail .. ok
 sharedpaths .. ok
 snap .. ok
 node .. ok
 unaryunion .. ok
 clean .. ok
 relate_bnr .. ok
 delaunaytriangles .. ok
 clipbybox2d .. ok
 subdivide .. ok
 voronoi .. ok
 minimum_clearance .. ok
 oriented_envelope .. ok
 in_geojson .. ok
 regress_brin_index .. ok
 regress_brin_index_3d .. ok
 regress_brin_index_geography .. ok
 regress_spgist_index_2d .. ok
 regress_spgist_index_3d .. ok
 regress_spgist_index_nd .. ok
 mvt .. ok
 geobuf .. ok
 mvt_jsonb .. ok
 uninstall .. ok (4643)

Run tests: 134
Failed: 0


-- if you build with SFCGAL

PostgreSQL 12devel on x86_64-w64-mingw32, compiled by gcc.exe (x86_64-posix-seh-rev0, Built by MinGW-W64 project) 8.1.0, 64-bit
  Postgis 3.0.0dev - r17081 - 2018-11-28 18:50:02
  scripts 3.0.0dev r17081
  GEOS: 3.7.0-CAPI-1.11.0 673b9939
  PROJ: Rel. 5.2.0, September 15th, 2018
  SFCGAL: 1.3.2

Running tests

 regress_sfcgal .. ok
 empty .. ok
 geography .. ok
 legacy .. ok
 measures .. ok
 regress_ogc_prep .. ok
 regress_ogc .. ok
 regress .. ok
 tickets .. ok
 concave_hull .. ok
 wmsservers .. ok
 approximatemedialaxis .. ok
 uninstall .. ok (4643)

Run tests: 13
Failed: 0

-- if you built with raster support



     CUnit - A unit testing framework for C - Version 2.1-2
     http://cunit.sourceforge.net/


Suite: pixtype
  Test: test_pixtype_size ...passed
  Test: test_pixtype_alignment ...passed
  Test: test_pixtype_name ...passed
  Test: test_pixtype_index_from_name ...passed
  Test: test_pixtype_get_min_value ...passed
  Test: test_pixtype_compare_clamped_values ...passed
Suite: raster_basics
  Test: test_raster_new ...passed
  Test: test_raster_empty ...passed
  Test: test_raster_metadata ...passed
  Test: test_raster_clone ...passed
  Test: test_raster_from_band ...passed
  Test: test_raster_replace_band ...passed
Suite: band_basics
  Test: test_band_metadata ...passed
  Test: test_band_pixtype_1BB ...passed
  Test: test_band_pixtype_2BUI ...passed
  Test: test_band_pixtype_4BUI ...passed
  Test: test_band_pixtype_8BUI ...passed
  Test: test_band_pixtype_8BSI ...passed
  Test: test_band_pixtype_16BUI ...passed
  Test: test_band_pixtype_16BSI ...passed
  Test: test_band_pixtype_32BUI ...passed
  Test: test_band_pixtype_32BSI ...passed
  Test: test_band_pixtype_32BF ...passed
  Test: test_band_pixtype_64BF ...passed
  Test: test_band_get_pixel_line ...WARNING: Limiting returning number values to 1
WARNING: Attempting to get pixel values with out of range raster coordinates: (5, 5)
passed
  Test: test_band_new_offline_from_path ...passed
Suite: raster_wkb
  Test: test_raster_wkb ...SRID value -1 converted to the officially unknown SRID value 0
SRID value -1 converted to the officially unknown SRID value 0
SRID value -1 converted to the officially unknown SRID value 0
SRID value -1 converted to the officially unknown SRID value 0
SRID value -1 converted to the officially unknown SRID value 0
SRID value -1 converted to the officially unknown SRID value 0
passed
Suite: gdal
  Test: test_gdal_configured ...passed
  Test: test_gdal_drivers ...passed
  Test: test_gdal_rasterize ...passed
  Test: test_gdal_polygonize ...passed
  Test: test_raster_to_gdal ...Warning 6: PNG driver doesn't support data type Float64. Only eight bit (Byte) and sixteen bit (UInt16) bands supported. Defaulting to Byte

passed
  Test: test_gdal_to_raster ...passed
  Test: test_gdal_warp ...passed
Suite: raster_geometry
  Test: test_raster_envelope ...passed
  Test: test_raster_envelope_geom ...passed
  Test: test_raster_convex_hull ...passed
  Test: test_raster_surface ...INFO: Ring Self-intersection at or near point 2 -2
INFO: Ring Self-intersection at or near point 3 -3
passed
  Test: test_raster_perimeter ...passed
  Test: test_raster_pixel_as_polygon ...passed
Suite: raster_misc
  Test: test_raster_cell_to_geopoint ...passed
  Test: test_raster_geopoint_to_cell ...passed
  Test: test_raster_from_two_rasters ...passed
  Test: test_raster_compute_skewed_raster ...passed
Suite: band_stats
  Test: test_band_stats ...passed
  Test: test_band_value_count ...passed
Suite: band_misc
  Test: test_band_get_nearest_pixel ...passed
  Test: test_band_get_pixel_of_value ...passed
  Test: test_pixel_set_to_array ...passed
Suite: mapalgebra
  Test: test_raster_iterator ...passed
  Test: test_band_reclass ...passed
  Test: test_raster_colormap ...passed
Suite: spatial_relationship
  Test: test_raster_geos_overlaps ...passed
  Test: test_raster_geos_touches ...passed
  Test: test_raster_geos_contains ...passed
  Test: test_raster_geos_contains_properly ...passed
  Test: test_raster_geos_covers ...passed
  Test: test_raster_geos_covered_by ...passed
  Test: test_raster_within_distance ...passed
  Test: test_raster_fully_within_distance ...passed
  Test: test_raster_intersects ...passed
  Test: test_raster_same_alignment ...passed
Suite: misc
  Test: test_rgb_to_hsv ...passed
  Test: test_hsv_to_rgb ...passed
  Test: test_util_gdal_open ...passed

Run Summary:    Type  Total    Ran Passed Failed Inactive
              suites     12     12    n/a      0        0
               tests     65     65     65      0        0
             asserts  45896  45896  45896      0      n/a

Elapsed time =    0.499 seconds

Loading Raster into 'postgis_reg'
PostgreSQL 12devel on x86_64-w64-mingw32, compiled by gcc.exe (x86_64-posix-seh-rev0, Built by MinGW-W64 project) 8.1.0, 64-bit
  Postgis 3.0.0dev - r17081 - 2018-11-28 18:50:02
  scripts 3.0.0dev r17081
  raster scripts 3.0.0dev r17081
  GEOS: 3.7.0-CAPI-1.11.0 673b9939
  PROJ: Rel. 5.2.0, September 15th, 2018
  GDAL: GDAL 2.3.1, released 2018/06/22

Running tests

 check_gdal .. ok
 load_outdb ... ok
 check_raster_columns .. ok
 check_raster_overviews .. ok
 rt_io .. ok
 rt_bytea .. ok
 rt_wkb .. ok
 box3d .. ok
 rt_addband .. ok
 rt_band .. ok
 rt_tile .. ok
 rt_dimensions .. ok
 rt_scale .. ok
 rt_pixelsize .. ok
 rt_upperleft .. ok
 rt_rotation .. ok
 rt_georeference .. ok
 rt_set_properties .. ok
 rt_isempty .. ok
 rt_hasnoband .. ok
 rt_metadata .. ok
 rt_rastertoworldcoord .. ok
 rt_worldtorastercoord .. ok
 rt_convexhull .. ok
 rt_envelope .. ok
 rt_band_properties .. ok
 rt_set_band_properties .. ok
 rt_pixelaspolygons .. ok
 rt_pixelaspoints .. ok
 rt_pixelascentroids .. ok
 rt_setvalues_array .. ok
 rt_summarystats .. ok
 rt_count .. ok
 rt_histogram .. ok
 rt_quantile .. ok
 rt_valuecount .. ok
 rt_valuepercent .. ok
 rt_bandmetadata .. ok
 rt_pixelvalue .. ok
 rt_neighborhood .. ok
 rt_nearestvalue .. ok
 rt_pixelofvalue .. ok
 rt_polygon .. ok
 rt_setbandpath .. ok
 rt_utility .. ok
 rt_fromgdalraster .. ok
 rt_asgdalraster .. ok
 rt_astiff .. ok
 rt_asjpeg .. ok
 rt_aspng .. ok
 rt_reclass .. ok
 rt_gdalwarp .. ok
 rt_asraster .. ok
 rt_dumpvalues .. ok
 rt_makeemptycoverage .. ok
 rt_createoverview .. ok
 rt_mapalgebraexpr .. ok
 rt_mapalgebrafct .. ok
 rt_mapalgebraexpr_2raster .. ok
 rt_mapalgebrafct_2raster .. ok
 rt_mapalgebrafctngb .. ok
 rt_mapalgebrafctngb_userfunc .. ok
 rt_intersection .. ok
 rt_clip .. ok
 rt_mapalgebra .. ok
 rt_mapalgebra_expr .. ok
 rt_mapalgebra_mask .. ok
 rt_union .. ok
 rt_invdistweight4ma .. ok
 rt_4ma .. ok
 rt_setvalues_geomval .. ok
 rt_elevation_functions .. ok
 rt_colormap .. ok
 rt_grayscale .. ok
 rt_gist_relationships .. ok
 rt_intersects .. ok
 rt_samealignment .. ok
 rt_geos_relationships .. ok
 rt_iscoveragetile .. ok
 bug_test_car5 .. ok
 permitted_gdal_drivers .. ok
 tickets .. ok
 loader/Basic .. ok
 loader/Projected ... ok
 loader/BasicCopy .. ok
 loader/BasicFilename .. ok
 loader/BasicOutDB .. ok
 loader/Tiled10x10 .. ok
 loader/Tiled10x10Copy .. ok
 loader/Tiled8x8 .. ok
 clean .. ok
 uninstall .. ok (4643)

Run tests: 101
Failed: 0

-- topology regress
PostgreSQL 12devel on x86_64-w64-mingw32, compiled by gcc.exe (x86_64-posix-seh-rev0, Built by MinGW-W64 project) 8.1.0, 64-bit
  Postgis 3.0.0dev - r17081 - 2018-11-28 18:50:02
  scripts 3.0.0dev r17081
  GEOS: 3.7.0-CAPI-1.11.0 673b9939
  PROJ: Rel. 5.2.0, September 15th, 2018

Running tests

 regress/legacy_validate .. ok
 regress/legacy_predicate .. ok
 regress/legacy_invalid .. ok
 regress/sqlmm .. ok
 regress/legacy_query .. ok
 regress/addnode .. ok
 regress/addedge .. ok
 regress/addface .. ok
 regress/addface2.5d .. ok
 regress/addtopogeometrycolumn .. ok
 regress/polygonize .. ok
 regress/st_addisoedge .. ok
 regress/st_addisonode .. ok
 regress/st_addedgemodface .. ok
 regress/st_addedgenewfaces .. ok
 regress/st_changeedgegeom .. ok
 regress/st_createtopogeo .. ok
 regress/st_getfacegeometry .. ok
 regress/st_getfaceedges .. ok
 regress/st_modedgeheal .. ok
 regress/st_modedgesplit .. ok
 regress/st_newedgeheal .. ok
 regress/st_newedgessplit .. ok
 regress/st_remedgenewface .. ok
 regress/st_remedgemodface .. ok
 regress/st_simplify .. ok
 regress/topoelement .. ok
 regress/topoelementarray_agg .. ok
 regress/topogeo_addlinestring .. ok
 regress/topogeo_addpoint .. ok
 regress/topogeo_addpolygon .. ok
 regress/topogeom_edit .. ok
 regress/topogeometry_type .. ok
 regress/topojson .. ok
 regress/topologysummary .. ok
 regress/topo2.5d .. ok
 regress/totopogeom .. ok
 regress/droptopology .. ok
 regress/droptopogeometrycolumn .. ok
 regress/copytopology .. ok
 regress/createtopogeom .. ok
 regress/createtopology .. ok
 regress/gml .. ok
 regress/getnodebypoint .. ok
 regress/getedgebypoint .. ok
 regress/getfacebypoint .. ok
 regress/getringedges .. ok
 regress/gettopogeomelements .. ok
 regress/layertrigger .. ok
 regress/validatetopology .. ok
 uninstall .. ok (4643)

Run tests: 51
Failed: 0

-- if you built --with-gui, you should see this too

     CUnit - A unit testing framework for C - Version 2.1-2
     http://cunit.sourceforge.net/


Suite: Shapefile Loader File shp2pgsql Test
  Test: test_ShpLoaderCreate() ...passed
  Test: test_ShpLoaderDestroy() ...passed
Suite: Shapefile Loader File pgsql2shp Test
  Test: test_ShpDumperCreate() ...passed
  Test: test_ShpDumperDestroy() ...passed

Run Summary:    Type  Total    Ran Passed Failed Inactive
              suites      2      2    n/a      0        0
               tests      4      4      4      0        0
             asserts      4      4      4      0      n/a

As extensões postgis_tiger_geocoder and address_standardizer , atualmente só suportam o modelo PostgreSQL installcheck. Para testá-los use abaixo. Nota: fazer a instalação não é necessária se você já instalou na raiz do folder code do PostGIS.

Para address_standardizer:

cd extensions/address_standardizer
make install
make installcheck
          

Saída deve parecer com:

============== dropping database "contrib_regression" ==============
DROP DATABASE
============== creating database "contrib_regression" ==============
CREATE DATABASE
ALTER DATABASE
============== running regression test queries        ==============
test test-init-extensions     ... ok
test test-parseaddress        ... ok
test test-standardize_address_1 ... ok
test test-standardize_address_2 ... ok

=====================
 All 4 tests passed.
=====================

Para o geocoder tiger, certifique-se que você tem extensões portgis e fuzzystratch disponíveis no seu PostgreSQL. Os testes address_standardizer também irão desprezar se seus postgis construídos com address_standardizer suportar:

cd extensions/postgis_tiger_geocoder
make install
make installcheck
          

saída deve parecer com:

============== dropping database "contrib_regression" ==============
DROP DATABASE
============== creating database "contrib_regression" ==============
CREATE DATABASE
ALTER DATABASE
============== installing fuzzystrmatch               ==============
CREATE EXTENSION
============== installing postgis                     ==============
CREATE EXTENSION
============== installing postgis_tiger_geocoder      ==============
CREATE EXTENSION
============== installing address_standardizer        ==============
CREATE EXTENSION
============== running regression test queries        ==============
test test-normalize_address   ... ok
test test-pagc_normalize_address ... ok

=====================
All 2 tests passed.
=====================

Para instalar o PostGIS, digite

make install

Isso irá copiar a instalação dos arquivos do PostGIS para suas subdireções específicas pelo --prefix parâmetro de configuração. Particularmente:

Se anteriormente você rodou o comando make comments para gerar o arquivo postgis_comments.sql, raster_comments.sql, instale o arquivo sql para executar

make comments-install

	postgis_comments.sql, raster_comments.sql, topology_comments.sql foi separado da construção típica e instalações alvo desde que como isso, veio a dependência extra do xsltproc.

Perl Regex:Assemble não é mais necessário para a compilação extensão address_standardizer desde que os arquivos que ele gera são parte da fonte três. Entretanto se precisar editar o usps-st-city-orig.txt ou usps-st-city-orig.txt usps-st-city-adds.tx, você precisa reconstruir parseaddress-stcities.h que exige Regex:Assemble.

cpan Regexp::Montar

ou se estiver no Ubuntu / Debian talvez você precise fazer

sudo perl -MCPAN -e "install Regexp::Assemble"

Se está usando PostgreSQL 9.1+ e POstGIS 2.1+, você pode obter vantagem do novo modelo de extensão para instalar o tiger geocoder. Para fazer:

Primeiro instale PostGIS usando as instruções prévias.

Se você não tem uma pasta extras, faça o download http://postgis.net/stuff/postgis-3.0.0dev.tar.gz

tar xvfz postgis-3.0.0dev.tar.gz

cd postgis-3.0.0dev/extras/tiger_geocoder

Edite o tiger_loader_2015.sql (ou o último arquivo carregador que encontrar, a menos que queira carregar um ano diferente) para os paths dos seus executáveis, servidor etc ou alternativamente você pode atualizar a table loader_platform uma vez instalada. Se não quiser editar esse arquivo ou a table loader_platform, só irá conter os casos comuns de localização de itens e você terá que editar a script gerada depois de executar as funções SQL Loader_Generate_Nation_Script e Loader_Generate_Script.

Se estiver instalando o Tiger geocoder pela primeira vez, edite a script create_geocode.bat se você está no Windows ou a create_geocode.sh se estiver no Linux/Unix/Mac OSX com suas configurações específicas do PostgreSQL e execute a script correspondente da commandline.

Certifique-se que agora você tem um esquema tiger no seu banco de dados e que ele é parte do seu bando de dados search_path. Se ele não for, adicione-o com um comando algo ao longo da linha de:

ALTER DATABASE geocoder SET search_path=public, tiger;

A funcionalidade do normalizador de endereço trabalha relativamente sem nenhum dado, exceto por endereços complicados. Executar este teste e verificar as coisas se parecem com isso:

SELECT pprint_addy(normalize_address('202 East Fremont Street, Las Vegas, Nevada 89101')) As pretty_address;
pretty_address
---------------------------------------
202 E Fremont St, Las Vegas, NV 89101
                        

Uma das maiores queixas das pessoas é a função normalizador de endereços Normalize_Address que normaliza um endereço para preparação antes da geocoding. O normalizador está longe da perfeição e tentar corrigir suas imperfeições demanda um grande número de recursos. Como tal nós integramos com outro projeto que tem um mecanismo de padronizador de endereços muito melhor. Para usar esse novo address_standardizer, você compila a extensão como está descrito em Section 2.8, “Instalando e usando o padronizador de endereço” e instala como uma extensão no seu banco de dados.

Uma vez que você instala essa extensão no mesmo banco de dados que instalou postgis_tiger_geocoder, então o Pagc_Normalize_Address pode ser usado ao invés do Normalize_Address. Essa extensão é avessa ao tiger, logo pode ser usada com outras fontes de dados como: endereços internacionais. A extensão tiger geocoder vem compactada com suas próprias versões personalizadas de mesa de regras ( tiger.pagc_rules) , gaz table (tiger.pagc_gaz), e lex table (tiger.pagc_lex). Essas você pode adicionar e atualizar para melhorar sua experiência com o padronizador de acordo com suas necessidades.

As instruções para carregar dados estão disponíveis de uma maneira mais detalhada em extras/tiger_geocoder/tiger_2011/README. Isso só inclui os passos gerais.

O carregador processa dados de downloads do site de censo para os respectivos arquivos de nação, solicitações de estados, extrai os arquivos e carrega cada estado para seu grupo separado de state tables. Cada state table herda das tables definidas no esquema tiger sendo suficiente apenas para pesquisar aquelas tables para acessar todos os dados e derrubar um conjunto de state tables a qualquer momento usando o Drop_State_Tables_Generate_Script se quiser recarregar um estado ou não precisa de um estado mais.

Para ser capaz de carregar dados, você vai precisar das seguintes ferramentas:

Se estiver atualizando do tiger_2010, você precisará gerar e executar Drop_Nation_Tables_Generate_Script. Antes de carregar qualquer dado de estado, você precisa carregar os dados da nação que será feito com Loader_Generate_Nation_Script. O qual irá gerar uma script de carregamento para você. Loader_Generate_Nation_Script é um passo que deve ser dado para atualizar (do 2010) e para novas instalações.

Para carregar dados do estado referir-se a Loader_Generate_Script para gerar uma script de dados de carregamento para sua plataforma para os estados que deseja. Note que você pode instalar estes gradativamente. Você não precisa carregar todos os estados de uma só vez. Pode carregá-los à medida que for precisando deles.

Depois que os estados desejados forem carregados, certifique-se de executar o:

SELECT install_missing_indexes();

como está descrito em Install_Missing_Indexes.

Para testar que está tudo funcionando normalmente, tente executar um geocode em um endereço no seu estado, usando Geocode

Se você tem o Tiger Geocoder compactado com 2.0+ já instalado, você pode atualizar as funções de qualquer lugar, mesmo de uma tar ball provisória, se existem correções que você mal precisa. Isso só irá funcionar para as funções não instaldas do Tiger geocoder.

Se você não tem uma pasta extras, faça o download http://postgis.net/stuff/postgis-3.0.0dev.tar.gz

tar xvfz postgis-3.0.0dev.tar.gz

cd postgis-3.0.0dev/extras/tiger_geocoder/tiger_2011

Localize a script upgrade_geocoder.bat se você está no Windows ou a scritp upgrade_geocoder.sh se voceŝ está no Linux/Unix/Mac OSX. Edite o arquio para ter suas credenciais no banco de dados do postgis.

Se estiver atualizando de 2010 ou 2011, certifique-se de desmarcar a script de carregamento para ter a última script para carregar os dados de 2012.

Então, execute a script correspondente da commandline.

Em seguida, derrube todas as nation tables e carregue as novas. Gere uma drop script com essa declaração SQL, como está detalhado em Drop_Nation_Tables_Generate_Script

SELECT drop_nation_tables_generate_script();

Execute as declarações geradas drop SQL.

Gere uma script que carrega uma nação com SELECIONAR como está detalhado em Loader_Generate_Nation_Script

Para windows

SELECT loader_generate_nation_script('windows'); 

Para unix/linux

SELECT loader_generate_nation_script('sh');

Para instruções de como executar a script gerada use: Section 2.9.4, “Carregando Dados Tiger”. Isso só precisa ser feito uma vez.

	Você pode ter uma mistura de state tables de 2010/2011 e pode atualizar cada estado separadamente. Antes de atualizar um estado para 2011, você precisa, primeiramente, derrubar as tables de 2010 para aquele estado, usando: Drop_State_Tables_Generate_Script.

Se você instalou seu banco de dados utilizando extensões, você vai precisar atualizar utilizando o modelo extensão também. Se você instalou usando o a antiga script sql, então você deveria atualizar usando a mesma. Por favor, referir-se ao apropriado.

2.11.1.1. Atualização Soft Pre 9.1+ ou sem extensões

Essa seção aplica-se somente àqueles que instalaram o PostGIS sem usar extensões. Se você tiver extensões e tentar atualizar com essa abordagem, você irá receber mensagens como:

não pode excluir ... porque a extensão do postgis depende disso.

NOTE: if you are moving from PostGIS 1.* to PostGIS 2.* or from PostGIS 2.* prior to r7409, you cannot use this procedure but would rather need to do a HARD UPGRADE.

After compiling and installing (make install) you should find a set of *_upgrade.sql files in the installation folders. You can list them all with:

ls `pg_config --sharedir`/contrib/postgis-3.0.0dev/*_upgrade.sql
                

Load them all in turn, starting from postgis_upgrade.sql.

psql -f postgis_upgrade.sql -d your_spatial_database
                

O mesmo procedimento aplica-se para as extensões de raster e topologia, com arquivos de atualização chamados rtpostgis_upgrade*.sql e topology_upgrade*.sql, respectivamente. Se você precisar deles:

psql -f rtpostgis_upgrade.sql -d your_spatial_database

psql -f topology_upgrade.sql -d your_spatial_database

psql -f postgis_upgrade.sql -d your_spatial_database

	Se não conseguir encontrar o postgis_upgrade*.sql específico para atualizar sua versão, você está usando uma versão muito cedo para uma atualização soft e precisa de uma ATUALIZAÇÃO HARD.

A função PostGIS_Full_Version deve informar sobre a necessidade de executar esse tipo de atualização usando a mensagem "procs precisa de atualização".

2.11.1.2. Atualização flexível 9.1+ usando extensões

Se você, originalmente, instalou o PostGIS com extensão, você precisará atualizar usando extensões também. Fazer uma atualização menor com extensões é razoavelmente indolor.

ALTER EXTENSION postgis UPDATE TO "3.0.0dev";
ALTER EXTENSION postgis_topology UPDATE TO "3.0.0dev";

Se você obtiver um erro note algo como:

Nenhum path de migração definido por ... para 3.0.0dev

Então você precisará fazer o backup do seu banco de dados, crie um novo como está descrito em Section 2.6, “Criando uma base de dados espacial usando EXTENSÕES” e restaure seu backup no topo desse novo banco de dados.

Se você receber um aviso como:

Versão "3.0.0dev" da extensão "postgis" já está instalada

Então tudo já está atualizado e você pode ignorar seguramente. A MENOS que você esteja tentando atualizar de uma versão SVN para a próxima (a qual não recebe um número d versão novo); nesse caso você pode incluir "próximo" à string da versão e da próxima vez vai precisar derrubar o "próximo" sufixo novamente:

ALTER EXTENSION postgis UPDATE TO "3.0.0devnext";
ALTER EXTENSION postgis_topology UPDATE TO "3.0.0devnext";

	Se você instalou o PostGIS sem uma versão específica, você pode pular a reinstalação da extensão do postgis antes de restaurar, já que o backup só tem CREATE EXTENSION postgis e assim, escolhe a versão mais nova durante a restauração.

	If you are upgrading PostGIS extension from a version prior to 3.0.0 you'll end up with an unpackaged PostGIS Raster support. You can repackage the raster support using: CREATE EXTENSION postgis_raster FROM unpackaged; And then, if you don't need it, drop it with: DROP EXTENSION postgis_raster;

Através da ATUALIZAÇÃO HARD nós queremos dizer descarga de dados/recarregamento completo dos bancos de dados ativados do postgis. Você precisa dessa atualização quando a memória interna do objeto do PostGIS mudar ou quando a ATUALIZAÇÃO SOFT não for possível. O apêndice Release Notes relata que para cada versão você precisa de uma descarga de dados/recarregamento (ATUALIZAÇÃO HARD) para atualizar.

O processo de descarga de dados/recarregamento é auxiliado pela script postgis_restore.pl que cuida de pular todas as definições de descarga de dados que pertencem ao POstGIS (incluindo as antigas), permitindo que você restaure seus dados e esquemas em um banco de dados com o PostGIS instalado sem duplicar os erros de símbolo ou trazer objetos menosprezados adiante.

Instruções suplementares para usuários do Windows estão disponíveis em Windows Hard upgrade.

O procedimento é:

Erros retornarão nos seguintes casos:

A especificação OpenGIS define dois caminhos padrão de expressar objetos espaciais: o Well-Known Text (WKT) e o Well-Known Binary (WKB). Ambos incluem informação sobre o tipo do objeto e as coordenadas que os formam.

A seguir, exemplos das representações de textos (WKT) dos objetos espaciais das características:

A especificação OpenGIS também requer que o formato do armazenamento interno dos objetos espacias incluam um identificador de sistema de referência espacial (SRID). O SRID é fundamental na criação de objetos espaciais para a inserção no banco de dados.

Entrada/Saída destes formatos estão disponíveis usando as seguintes interfaces:

bytea WKB = ST_AsBinary(geometry);
text WKT = ST_AsText(geometry);
geometry = ST_GeomFromWKB(bytea WKB, SRID);
geometry = ST_GeometryFromText(text WKT, SRID);

Por exemplo, uma declaração inserida válida para criar e inserir um objeto espacial OGC seria:

INSERT INTO geotable ( the_geom, the_name )
  VALUES ( ST_GeomFromText('POINT(-126.4 45.32)', 312), 'A Place');

OGC formats only support 2D geometries, and the associated SRID is *never* embedded in the input/output representations.

Os formatos estendidos do PostGIS estão atualmente superset de OGC (cada WKB/WKT válido é um EWKB/EWKT válido), mas isto pode airar no futuro, especificamente se OGC sai com um novo formato conflitando com nossas extensões. Assim, você NÃO DEVE confiar neste aspecto!

PostGIS EWKB/EWKT add 3DM, 3DZ, 4D coordinates support and embedded SRID information.

Examples of the text representations (EWKT) of the extended spatial objects of the features are as follows.

Conversion between these formats is available using the following interfaces:

bytea EWKB = ST_AsEWKB(geometry);
text EWKT = ST_AsEWKT(geometry);
geometry = ST_GeomFromEWKB(bytea EWKB);
geometry = ST_GeomFromEWKT(text EWKT);

Por exemplo, uma declaração inserida válida para criar e inserir um objeto espacial seria:

INSERT INTO geotable ( the_geom, the_name )
  VALUES ( ST_GeomFromEWKT('SRID=312;POINTM(-126.4 45.32 15)'), 'A Place' )

The "canonical forms" of a PostgreSQL type are the representations you get with a simple query (without any function call) and the one which is guaranteed to be accepted with a simple insert, update or copy. For the PostGIS 'geometry' type these are:

- Output
  - binary: EWKB
        ascii: HEXEWKB (EWKB in hex form)
- Input
  - binary: EWKB
        ascii: HEXEWKB|EWKT 

Por exemplo, esta declaração lê EWKT e retorna HEXEWKB no processo de entrada/saída ascii canônica:

=# SELECT 'SRID=4;POINT(0 0)'::geometry;

geometry
----------------------------------------------------
01010000200400000000000000000000000000000000000000
(1 row)

E especificação SQL Multimedia Applications Spatial estende os aspectos simples para SQL spec definindo um número de curvas circularmente interpoladas.

The SQL-MM definitions include 3DM, 3DZ and 4D coordinates, but do not allow the embedding of SRID information.

The Well-Known Text extensions are not yet fully supported. Examples of some simple curved geometries are shown below:

	Todos as comparações de pontos flutuantes dentro da implementação SQL-MM são representadas com uma tolerância específica, atualmente 1E-8.

The geography type does not support curves, TINS, or POLYHEDRALSURFACEs, but other geometry types are supported. Standard geometry type data will autocast to geography if it is of SRID 4326. You can also use the EWKT and EWKB conventions to insert data.

The geography fields get registered in the geography_columns system view.

Agora, veja a view "geography_columns" e note que sua tabela está listada.

You can create a new table with a GEOGRAPHY column using the CREATE TABLE syntax.

CREATE TABLE global_points (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(64),
    location GEOGRAPHY(POINT,4326)
  );

Note that the location column has type GEOGRAPHY and that geography type supports two optional modifiers: a type modifier that restricts the kind of shapes and dimensions allowed in the column; an SRID modifier that restricts the coordinate reference identifier to a particular number.

Os valores permitidos para o modificador de tipo são: PONTO, LINESTRING, POLÍGONO, MULTIPONTO, MULTILINESTRING, MULTIPOLÍGONO. O modificador também suporta restrições de dimensionalidade através de sufixos: Z, M, e ZM. Então, por exemplo, um modificador de 'LINESTRINGM' só permitiria line strings com três dimensões, e trataria a terceira dimensão como uma medida. Da mesma forma, 'PONTOZM' esperaria dados de quatro dimensões.

If you do not specify an SRID, the SRID will default to 4326 WGS 84 long/lat will be used, and all calculations will proceed using WGS84.

Uma vez que tenha criado sua tabela, você pode vê-la na tabela GEOGRAPHY_COLUMNS:

-- See the contents of the metadata view
SELECT * FROM geography_columns;

Você pode inserir dados na tabela da mesma forma que iria se estivesse usando uma coluna GEOMETRIA:

-- Add some data into the test table
INSERT INTO global_points (name, location) VALUES ('Town', 'SRID=4326;POINT(-110 30)');
INSERT INTO global_points (name, location) VALUES ('Forest', 'SRID=4326;POINT(-109 29)');
INSERT INTO global_points (name, location) VALUES ('London', 'SRID=4326;POINT(0 49)');

Criar um índice funciona da mesma forma que uma GEOMETRIA. O PostGIS irá notar que o tipo de coluna é GEOGRAFIA e criará um índice baseado em esfera apropriado em vez do de costume usado para GEOMETRIA.

-- Index the test table with a spherical index
  CREATE INDEX global_points_gix ON global_points USING GIST ( location );

As funções de consulta e medida usam unidades em metros. Então, os parâmetros de distância deveriam ser esperados em metros (ou metros quadrados para áreas).

-- Show a distance query and note, London is outside the 1000km tolerance
  SELECT name FROM global_points WHERE ST_DWithin(location, 'SRID=4326;POINT(-110 29)'::geography, 1000000);

You can see the power of GEOGRAPHY in action by calculating how close a plane flying from Seattle to London (LINESTRING(-122.33 47.606, 0.0 51.5)) comes to Reykjavik (POINT(-21.96 64.15)).

-- Distance calculation using GEOGRAPHY (122.2km)
  SELECT ST_Distance('LINESTRING(-122.33 47.606, 0.0 51.5)'::geography, 'POINT(-21.96 64.15)'::geography);

-- Distance calculation using GEOMETRY (13.3 "degrees")
  SELECT ST_Distance('LINESTRING(-122.33 47.606, 0.0 51.5)'::geometry, 'POINT(-21.96 64.15)'::geometry);

Testing different lon/lat projects. Any long lat spatial reference system listed in spatial_ref_sys table is allowed.

-- NAD 83 lon/lat
SELECT 'SRID=4269;POINT(-123 34)'::geography;
                    geography
----------------------------------------------------
 0101000020AD1000000000000000C05EC00000000000004140
(1 row)

-- NAD27 lon/lat
SELECT 'SRID=4267;POINT(-123 34)'::geography;

                    geography
----------------------------------------------------
 0101000020AB1000000000000000C05EC00000000000004140
(1 row)

-- NAD83 UTM zone meters, yields error since its a meter based projection
SELECT 'SRID=26910;POINT(-123 34)'::geography;

ERROR:  Only lon/lat coordinate systems are supported in geography.
LINE 1: SELECT 'SRID=26910;POINT(-123 34)'::geography;

O tipo GEOGRAFIA calcula a verdadeira menor distância sobre a esfera entre Reykjavik e o grande caminho de voo circular entre Seattle e Londres.

Great Circle mapper A GEOMETRIA calcula a distância cartesiana insignificante entre Reykjavik e o caminho direto de Seattle para Londres marcado em um mapa. As unidades nominais do resultado podem ser chamadas de "graus", mas o resultado não corresponde a nenhuma diferença angular verdadeira entre os pontos, então, chamá-las de "graus" é incoerente.

The geography type allows you to store data in longitude/latitude coordinates, but at a cost: there are fewer functions defined on GEOGRAPHY than there are on GEOMETRY; those functions that are defined take more CPU time to execute.

O tipo que você escolheu deveria ser condicionado da área de trabalho esperada da aplicação que você está construindo. Seus dados irão abranger o globo ou uma grande área continental, ou é local para um estado, condado ou município?

Recorra a Section 14.11, “PostGIS Function Support Matrix” para uma comparação entre o que é suportado pela Geografia vs. Geometria. Para uma breve lista e descrição das funções da Geografia, recorra a Section 14.4, “PostGIS Geography Support Functions”

A tabela spatial_ref_sys está incluída no POstGIS e uma tabela do banco de dados OGC dependente que lista mais de 3000 spatial reference systems conhecidas e detalhes necessários para transformar/reprojetar entre eles.

Although the PostGIS spatial_ref_sys table contains over 3000 of the more commonly used spatial reference system definitions that can be handled by the proj library, it does not contain all known to man and you can define your own custom projection if you are familiar with proj4 constructs. Keep in mind that most spatial reference systems are regional and have no meaning when used outside of the bounds they were intended for.

Uma ótima fonte para encontrar sistemas de referência espacial não definidos na configuração central é http://spatialreference.org/

Alguns dos sistemas de referência espacial mais comumente usados são: 4326 - WGS 84 Long Lat, 4269 - NAD 83 Long Lat, 3395 - WGS 84 World Mercator, 2163 - US National Atlas Equal Area, Spatial reference systems para cadaNAD 83, WGS 84 UTM zona - zonas UTM são as mais ideais para medição, mas só cobrem 6-graus regiões.

Vários estados dos EUA no sistema de referência espacial (em metros ou pés) - normalmente um ou 2 existem por estado. A maioria dos que estão em metros estão no centro, mas muitos dos que estão em pés ou foram criados por ESRI precisarão de spatialreference.org.

Para maiores detalhes na determinação de qual zona UTM usar para sua área de interesse, veja utmzone PostGIS plpgsql helper function.

A tabela SPATIAL_REF_SYS de definição está como segue:

CREATE TABLE spatial_ref_sys (
  srid       INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY,
  auth_name  VARCHAR(256),
  auth_srid  INTEGER,
  srtext     VARCHAR(2048),
  proj4text  VARCHAR(2048)
)

As colunas SPATIAL_REF_SYS estão como segue:

GEOMETRY_COLUMNS is a view reading from database system catalogs. Its structure is as follows:

\d geometry_columns

View "public.geometry_columns"
      Column       |          Type          | Modifiers
-------------------+------------------------+-----------
 f_table_catalog   | character varying(256) |
 f_table_schema    | character varying(256) |
 f_table_name      | character varying(256) |
 f_geometry_column | character varying(256) |
 coord_dimension   | integer                |
 srid              | integer                |
 type              | character varying(30)  |

The column meanings are:

Criando uma tabela com dados espaciais, pode ser feito em um passo. Como mostra no exemplo seguinte, o qual cria tabelas de ruas com uma coluna de geometria linestring 2D em WGS84 long lat

CREATE TABLE ROADS (ID serial, ROAD_NAME text, geom geometry(LINESTRING,4326) );

Podemos adicionar colunas usando o comando padrão ALTERAR TABELA como fazemos no próximo exemplo onde adicionamos uma linestring 3-D.

ALTER TABLE roads ADD COLUMN geom2 geometry(LINESTRINGZ,4326);

Two of the cases where you may need this are the case of SQL Views and bulk inserts. For bulk insert case, you can correct the registration in the geometry_columns table by constraining the column or doing an alter table. For views, you could expose using a CAST operation. Note, if your column is typmod based, the creation process would register it correctly, so no need to do anything. Also views that have no spatial function applied to the geometry will register the same as the underlying table geometry column.

-- Lets say you have a view created like this
CREATE VIEW public.vwmytablemercator AS
        SELECT gid, ST_Transform(geom, 3395) As geom, f_name
        FROM public.mytable;

-- For it to register correctly
-- You need to cast the geometry
--
DROP VIEW public.vwmytablemercator;
CREATE VIEW  public.vwmytablemercator AS
        SELECT gid, ST_Transform(geom, 3395)::geometry(Geometry, 3395) As geom, f_name
        FROM public.mytable;

-- If you know the geometry type for sure is a 2D POLYGON then you could do
DROP VIEW public.vwmytablemercator;
CREATE VIEW  public.vwmytablemercator AS
        SELECT gid, ST_Transform(geom,3395)::geometry(Polygon, 3395) As geom, f_name
        FROM public.mytable;

--Lets say you created a derivative table by doing a bulk insert
SELECT poi.gid, poi.geom, citybounds.city_name
INTO myschema.my_special_pois
FROM poi INNER JOIN citybounds ON ST_Intersects(citybounds.geom, poi.geom);

-- Create 2D index on new table
CREATE INDEX idx_myschema_myspecialpois_geom_gist
  ON myschema.my_special_pois USING gist(geom);

-- If your points are 3D points or 3M points,
-- then you might want to create an nd index instead of a 2D index
CREATE INDEX my_special_pois_geom_gist_nd
        ON my_special_pois USING gist(geom gist_geometry_ops_nd);

-- To manually register this new table's geometry column in geometry_columns.
-- Note it will also change the underlying structure of the table to
-- to make the column typmod based.
SELECT populate_geometry_columns('myschema.my_special_pois'::regclass);

-- If you are using PostGIS 2.0 and for whatever reason, you
-- you need the constraint based definition behavior
-- (such as case of inherited tables where all children do not have the same type and srid)
-- set optional use_typmod argument to false
SELECT populate_geometry_columns('myschema.my_special_pois'::regclass, false); 

Although the old-constraint based method is still supported, a constraint-based geometry column used directly in a view, will not register correctly in geometry_columns, as will a typmod one. In this example we define a column using typmod and another using constraints.

CREATE TABLE pois_ny(gid SERIAL PRIMARY KEY, poi_name text, cat text, geom geometry(POINT,4326));
SELECT AddGeometryColumn('pois_ny', 'geom_2160', 2160, 'POINT', 2, false);

Se executarmos em psql

\d pois_ny;

Observamos que elas são definidas de maneira diferente -- uma é typmod, outra é restrição

Table "public.pois_ny"
  Column   |         Type          |                       Modifiers

-----------+-----------------------+------------------------------------------------------
 gid       | integer               | not null default nextval('pois_ny_gid_seq'::regclass)
 poi_name  | text                  |
 cat       | character varying(20) |
 geom      | geometry(Point,4326)  |
 geom_2160 | geometry              |
Indexes:
    "pois_ny_pkey" PRIMARY KEY, btree (gid)
Check constraints:
    "enforce_dims_geom_2160" CHECK (st_ndims(geom_2160) = 2)
    "enforce_geotype_geom_2160" CHECK (geometrytype(geom_2160) = 'POINT'::text
        OR geom_2160 IS NULL)
    "enforce_srid_geom_2160" CHECK (st_srid(geom_2160) = 2160)

Nas geometry_columns, elas registram corretamente

SELECT f_table_name, f_geometry_column, srid, type
        FROM geometry_columns
        WHERE f_table_name = 'pois_ny';

f_table_name | f_geometry_column | srid | type
-------------+-------------------+------+-------
pois_ny      | geom              | 4326 | POINT
pois_ny      | geom_2160         | 2160 | POINT

Entretanto -- se se quiséssemos criar uma view como essa

CREATE VIEW vw_pois_ny_parks AS
SELECT *
  FROM pois_ny
  WHERE cat='park';

SELECT f_table_name, f_geometry_column, srid, type
        FROM geometry_columns
        WHERE f_table_name = 'vw_pois_ny_parks';

A coluna baseada em typmod registra corretamente, mas a baseada em restrições não.

f_table_name   | f_geometry_column | srid |   type
------------------+-------------------+------+----------
 vw_pois_ny_parks | geom              | 4326 | POINT
 vw_pois_ny_parks | geom_2160         |    0 | GEOMETRY

Isto pode modificar as versões futuras do PostGIS, mas por enquanto para forçar a restrição baseada em coluna view registrar corretamente, precisamos fazer isto:

DROP VIEW vw_pois_ny_parks;
CREATE VIEW vw_pois_ny_parks AS
SELECT gid, poi_name, cat,
  geom,
  geom_2160::geometry(POINT,2160) As geom_2160
  FROM pois_ny
  WHERE cat = 'park';
SELECT f_table_name, f_geometry_column, srid, type
        FROM geometry_columns
        WHERE f_table_name = 'vw_pois_ny_parks';

f_table_name   | f_geometry_column | srid | type
------------------+-------------------+------+-------
 vw_pois_ny_parks | geom              | 4326 | POINT
 vw_pois_ny_parks | geom_2160         | 2160 | POINT

O PostGIS é condescendente com as Open Geospatial Consortium’s (OGC) OpenGIS Specifications. Dessa forma, vários métodos PostGIS requerem, ou mais precisamente, presumem que as geometrias que são operadas são simples e válidas. Por exemplo, não faz sentido calcular a área de um polígono que tem um buraco definido fora do polígono, ou construir um polígono de uma linha delimitadora não simples.

De acordo com as especificações OGC, uma geometria simple é aquela que não possui pontos geométricos anômalos, como: auto interseção ou auto tangenciação e refere-se primeiramente a geometrias 0 ou 1-diemensional (ex.: [MULTI]POINT, [MULTI]LINESTRING). Por outro lado, a validade da geometria refere-se primeiramente a geometrias 2-dimensional (ex.: [MULTI]POLYGON) e define o conjunto de afirmações que caracterizam um polígono válido. A descrição de cada classe de geometria inclui condições específicas que detalham mais a simplicidade e validade geométricas.

Um POINT é herdado simple como um objeto geométrico 0-dimensional.

MULTIPOINTs são simple se nenhuma de duas coordenadas (POINTs) forem iguais (tenham o valor de coordenadas idêntico).

Uma LINESTRING é simple se não passa pelo mesmo POINT duas vezes (exceto para ponto finais, em cada caso são referidos como um anel linear e considerados fechados).

(a)	(b)
(c)	(d)

(a) e (c) são simples LINESTRINGs, (b) e (d) não são.

Uma MULTILINESTRING é simple somente se todos seus elementos forem simples e a única interseção entre qualquer um dos dois elementos ocorre em POINTs que estão nos limites dos dois elementos.

(e)

(f)

(g)

(e) e (f) são simples MULTILINESTRINGs, (g) não são.

Por definição, um POLYGON é sempre simple. Ele é valid se nenhum dos dois anéis (feitos de um exterior e um interior) no limite cruzar. O limite de um POLYGON pode intersectar em um POINT mas só como uma tangente (ex.: não em uma linha). Um POLYGON pode não ter linhas cortadas ou extremidades e os anéis interiores devem estar inteiramente contidos dentro dos anéis exteriores.

(h)	(i)	(j)
(k)	(l)	(m)

(h) e (i) são válidas POLYGONs, (j-m) não podem ser representados como POLYGONs, mas (j) e (m) podem ser representados como uma MULTIPOLYGON válida.

Um MULTIPOLYGON é valid somente se todos seus elementos forem válidos e os interiores de nenhum dos dois elementos intersectarem. Os limites de quaisquer dois elementos podem se tocar, mas somente em um número finito de POINTs.

(n)

(o)

(p)

(n) e (o) não são válidos MULTIPOLYGONs. (p), entretanto, é válido.

A maioria das funções implementadas pela biblioteca GEOS confiam na suposição de que suas geometrias são válidas como especificados pela OpenGIS Simple Feature Specification. Para verificar a simplicidade ou validade de geometrias, você pode usar a ST_IsSimple() e ST_IsValid()

-- Typically, it doesn't make sense to check
-- for validity on linear features since it will always return TRUE.
-- But in this example, PostGIS extends the definition of the OGC IsValid
-- by returning false if a LineString has less than 2 *distinct* vertices.
gisdb=# SELECT
   ST_IsValid('LINESTRING(0 0, 1 1)'),
   ST_IsValid('LINESTRING(0 0, 0 0, 0 0)');

 st_isvalid | st_isvalid
------------+-----------
      t     |     f

Por padrão, o PostGIS não aplica essa verificação de validade na geometria de entrada, porque testar a validade requer muito tempo da CPU para geometrias complexas, especialmente polígonos. Se você não confia nas fontes dos seus dados, você pode executar uma verificação nas suas tabelas adicionando uma restrição de verificação:

ALTER TABLE mytable
  ADD CONSTRAINT geometry_valid_check
        CHECK (ST_IsValid(the_geom));

If you encounter any strange error messages such as "GEOS Intersection() threw an error!" when calling PostGIS functions with valid input geometries, you likely found an error in either PostGIS or one of the libraries it uses, and you should contact the PostGIS developers. The same is true if a PostGIS function returns an invalid geometry for valid input.

	Estritamente condescendentes geometrias OGC não podem ter valores Z ou M. A função ST_IsValid() não irá considerar geometrias com dimensões maiores inválidas! Invocações de AddGeometryColumn() irão adicionar uma restrição verificando dimensões de geometrias, então é suficiente especificar 2 lá.

It is sometimes the case that the typical spatial predicates (ST_Intersects, ST_Contains, ST_Crosses, ST_Touches, ...) are insufficient in and of themselves to adequately provide that desired spatial filter.

Considere um dataset linear representando uma rede de ruas. Pode ser a tarefa de um analista GIS identificar todos os segmentos de ruas que cruzam outras, não em um ponto, mas em uma linha, talvez invalidando alguma regra de negócio. Neste caso, a ST_Crosses não fornece adequadamente o filtro espacial necessário já que, para características lineares, ela retorna true só onde elas cruzam em um ponto. Uma solução de dois passos pode ser primeiro representar a verdadeira interseção (ST_Intersection) de pares de segmentos de ruas que se intersectam espacialmente (ST_Intersects), e comparar as ST_GeometryType das intersecções com a 'LINESTRING' (lidando propriamente com casos que retornam GEOMETRYCOLLECTIONs de [MULTI]POINTs, [MULTI]LINESTRINGs, etc.). Uma solução mais elegante/rápida pode ser de fato desejável.

Um segundo exemplo [teórico] pode ser aquele de um analista GIS tentando localizar todos os píeres ou docas que intersectam as margens de um lago em um linha e onde somente um fim do píer está em terra. Em outras palavras, onde um píer está, mas não completamente, dentro de um lago, e onde os pontos finais do píer estão completamente dentro e nas margens do lago. O analista pode precisar usar uma combinação de predicados espaciais para isolar o as características procuradas: ST_Contains(lake, wharf) = TRUE ST_ContainsProperly(lake, wharf) = FALSE ST_GeometryType(ST_Intersection(wharf, lake)) = 'LINESTRING' ST_NumGeometries(ST_Multi(ST_Intersection(ST_Boundary(wharf), ST_Boundary(lake)))) = 1 ... (desnecessário dizer, isto poderia se tornar um pouco complicado)

Então entre a Dimensionalidade estendida 9 Modelo de Interseção ou DE-9IM para abreviação.

4.3.6.1. Teoria

De acordo com OpenGIS Simple Features Implementation Specification for SQL, "a abordagem básica para comparar duas geometrias é fazer testes par-wise das interseções entre os interiores, limites e exteriores das duas geometrias e classificar a relação entre as duas geometrias baseada nas entradas e na matriz de "interseção" resultante."

Boundary

O limite de uma geometria é o conjunto de geometrias da próxima menor dimensão. Para POINTs, os quais têm uma dimensão 0, o limite é o conjunto vazio. O limite de uma LINESTRING são os dois pontos finais. Para POLYGONs, o limite é a linework que faz os anéis interiores e exteriores.

Interior

O interior de uma geometria são aqueles pontos deixados quando um limite é removido. Para POLYGONs, o interior é o pŕoprio POLYGON. O interior de uma LINESTRING são o conjunto de pontos reais entre os pontos finais. Para POLYGONs, o interior é a superfície areal dentro do polígono.

Exterior

O exterior de uma geometria é o universo, uma superfícies areal, não no interior ou limite da geometria.

Dada a geometria a, onde o I(a), B(a), and E(a) são Interior, Boundary, e Exterior de a, a representação matemática da matriz é:

	Interior	Boundary	Exterior
Interior	dim( I(a) ∩ I(b) )	dim( I(a) ∩ B(b) )	dim( I(a) ∩ E(b) )
Boundary	dim( B(a) ∩ I(b) )	dim( B(a) ∩ B(b) )	dim( B(a) ∩ E(b) )
Exterior	dim( E(a) ∩ I(b) )	dim( E(a) ∩ B(b) )	dim( E(a) ∩ E(b) )

Ondedim(a) é a dimensão de a como especificado em ST_Dimension mas tem o domínio de {0,1,2,T,F,*}

• 0 => point

• 1 => line

• 2 => area

• T => {0,1,2}

• F => empty set

• * => don't care

Visualmente, para dois polígonos que se sobrepõem, isto se parece com:

	Interior Boundary Exterior Interior dim(...) = 2 dim(...) = 1 dim(...) = 2 Boundary dim(...) = 1 dim(...) = 0 dim(...) = 1 Exterior dim(...) = 2 dim(...) = 1 dim(...) = 2

Leia da esquerda para a direita e de cima para baixo, a matriz dimensional é representada, '212101212'.

Uma matriz conta que iria portanto representar nosso primeiro exemplo de duas linhas que intersectam em uma linha, seria: '1*1***1**'

-- Identify road segments that cross on a line
SELECT a.id
FROM roads a, roads b
WHERE a.id != b.id
AND a.geom && b.geom
AND ST_Relate(a.geom, b.geom, '1*1***1**');

Uma matriz conta que representa o segundo exemplo de cais parcialmente na margem do lago seria '102101FF2'

-- Identify wharfs partly on a lake's shoreline
SELECT a.lake_id, b.wharf_id
FROM lakes a, wharfs b
WHERE a.geom && b.geom
AND ST_Relate(a.geom, b.geom, '102101FF2');

Para maiores informações ou leituras, veja:

• OpenGIS Simple Features Implementation Specification for SQL (version 1.1, section 2.1.13.2)

• Dimensionalidade Estendida Modelo de Interseção-Nove (DE-9IM)

• FerramentasGeo: Teoria de Ponto e a Matriz DE-9IM

• Encyclopedia of GIS By Hui Xiong

Se você puder converter seus dados para uma representação de texto, então usar SQL formatado pode ser mais fácil de colocar seus dados no PostGIS. Como com o Oracle e outros banco de dados SQL, dados só podem ser carregados em volume canalizando um grande arquivo de texto cheio de declarações SQL "INSERT" dentro do monitor SQL.

Um arquivo de atualização de dados (roads.sql por exemplo) deve se parecer com:

BEGIN;
INSERT INTO roads (road_id, roads_geom, road_name)
  VALUES (1,'LINESTRING(191232 243118,191108 243242)','Jeff Rd');
INSERT INTO roads (road_id, roads_geom, road_name)
  VALUES (2,'LINESTRING(189141 244158,189265 244817)','Geordie Rd');
INSERT INTO roads (road_id, roads_geom, road_name)
  VALUES (3,'LINESTRING(192783 228138,192612 229814)','Paul St');
INSERT INTO roads (road_id, roads_geom, road_name)
  VALUES (4,'LINESTRING(189412 252431,189631 259122)','Graeme Ave');
INSERT INTO roads (road_id, roads_geom, road_name)
  VALUES (5,'LINESTRING(190131 224148,190871 228134)','Phil Tce');
INSERT INTO roads (road_id, roads_geom, road_name)
  VALUES (6,'LINESTRING(198231 263418,198213 268322)','Dave Cres');
COMMIT;

O arquivo de dados pode ser canalizado para PostgreSQL facilmente usando o "psql" SQL monitor terminal:

psql -d [database] -f roads.sql

O carregador de dados shp2pgsql converte ESRI Shape files em SQL adequado para inserção dentro de um banco de dados PostGIS/PostgreSQL, seja em formato de geometria ou geografia. O carregador possui vários modos de operação distinguidos pelas linhas de bandeiras de comando:

Juntamente com o comando carregador shp2pgsql, existe uma interface shp2pgsql-gui gráfica com a maioria das opções como o carregador, mas pode ser mais fácil de usar para um carregamento único non-scripted ou se você é novo no PostGIS. Pode ser configurado como um plugin do PgAdminIII.

Uma seção exemplo usando o carregador para criar um arquivo de entrada e atualizando ele pode parecer com:

# shp2pgsql -c -D -s 4269 -i -I shaperoads.shp myschema.roadstable > roads.sql
# psql -d roadsdb -f roads.sql

Uma conversão e um upload podem ser feitos em apenas um passo usando encadeamento UNIX:

# shp2pgsql shaperoads.shp myschema.roadstable | psql -d roadsdb

O mais simples significa extrair os dados do banco de dados, é usar uma consulta SQL para reduzir o número de RELATOS e COLUNAS retornados e abandonar as colunas resultantes dentro de um arquivo de texto analisável:

db=# SELECT road_id, ST_AsText(road_geom) AS geom, road_name FROM roads;

road_id | geom                                    | road_name
--------+-----------------------------------------+-----------
          1 | LINESTRING(191232 243118,191108 243242) | Jeff Rd
          2 | LINESTRING(189141 244158,189265 244817) | Geordie Rd
          3 | LINESTRING(192783 228138,192612 229814) | Paul St
          4 | LINESTRING(189412 252431,189631 259122) | Graeme Ave
          5 | LINESTRING(190131 224148,190871 228134) | Phil Tce
          6 | LINESTRING(198231 263418,198213 268322) | Dave Cres
          7 | LINESTRING(218421 284121,224123 241231) | Chris Way
(6 rows)

Entretanto, às vezes algum tipo de restrição será necessária para cortar o número de campos retornados. No caso de restrições baseadas em atributos, só use a mesma sintaxe SQL como normal com uma tabela não espacial. No caso de restrições espaciais, os operadores seguintes são úteis/disponíveis:

Next, you can use these operators in queries. Note that when specifying geometries and boxes on the SQL command line, you must explicitly turn the string representations into geometries function. The 312 is a fictitious spatial reference system that matches our data. So, for example:

SELECT road_id, road_name
  FROM roads
  WHERE roads_geom='SRID=312;LINESTRING(191232 243118,191108 243242)'::geometry;

A consulta acima retornaria um único relato da tabela "ROADS_GEOM"na qual a geometria era igual ao valor.

To check whether some of the roads passes in the area defined by a polygon:

SELECT road_id, road_name
FROM roads
WHERE ST_Intersects(roads_geom, 'SRID=312;POLYGON((...))');

The most common spatial query will probably be a "frame-based" query, used by client software, like data browsers and web mappers, to grab a "map frame" worth of data for display.

Usando o operador "&&" , você pode especificar uma CAIXA3D como uma caracetrística de comparação ou uma GEOMETRIA. Entretanto, quando você especifica uma GEOMETRIA, a caixa delimitadora dela será usada para a comparação.

Using a "BOX3D" object for the frame, such a query looks like this:

SELECT ST_AsText(roads_geom) AS geom
FROM roads
WHERE
  roads_geom && ST_MakeEnvelope(191232, 243117,191232, 243119,312);

Observe o uso do SRID 312, para especificar a projeção do envelope.

A tabela dumper pgsql2shp conecta diretamente ao banco de dados e converte uma tabela (possivelmente definida por uma consulta) em um shapefile. A sintaxe básica é:

pgsql2shp [<options>] <database> [<schema>.]<table>

pgsql2shp [<options>] <database> <query>

As opções da commandline são:

GiST significa "Árvores de Pesquisa Generalizada" e é uma forma genérica de classificar. Além disso, ele é usado para acelerar pesquisas em todos os tipos de estruturas de dados irregulares (arranjos inteiros, dados espectrais etc) que não são agradáveis à classificação normal B-Tree.

Uma vez que uma tabela de dados GIS excede pouco mais de mil filas, você irá querer construir um índice para acelerar pesquisas espaciais dos dados (a menos que suas pesquisas sejam baseadas em atributos, você vai querer construir um índice normal nos campos de atributo).

A sintaxe para construir um índice GiST em uma coluna "geométrica" é a seguinte:

CREATE INDEX [indexname] ON [tablename] USING GIST ( [geometryfield] ); 

The above syntax will always build a 2D-index. To get the an n-dimensional index for the geometry type, you can create one using this syntax:

CREATE INDEX [indexname] ON [tablename] USING GIST ([geometryfield] gist_geometry_ops_nd);

Building a spatial index is a computationally intensive exercise. It also blocks write access to your table for the time it creates, so on a production system you may want to do in in a slower CONCURRENTLY-aware way:

CREATE INDEX CONCURRENTLY [indexname] ON [tablename] USING GIST ( [geometryfield] ); 

After building an index, it is sometimes helpful to force PostgreSQL to collect table statistics, which are used to optimize query plans:

VACUUM ANALYZE [table_name] [(column_name)];

BRIN stands for "Block Range Index" and is a generic form of indexing that has been introduced in PostgreSQL 9.5. BRIN is a lossy kind of index, and its main usage is to provide a compromise for both read and write performance. Its primary goal is to handle very large tables for which some of the columns have some natural correlation with their physical location within the table. In addition to GIS indexing, BRIN is used to speed up searches on various kinds of regular or irregular data structures (integer, arrays etc).

Once a GIS data table exceeds a few thousand rows, you will want to build an index to speed up spatial searches of the data (unless all your searches are based on attributes, in which case you'll want to build a normal index on the attribute fields). GiST indexes are really performant as long as their size doesn't exceed the amount of RAM available for the database, and as long as you can afford the storage size, and the penalty in write workload. Otherwise, BRIN index can be considered as an alternative.

The idea of a BRIN index is to store only the bouding box englobing all the geometries contained in all the rows in a set of table blocks, called a range. Obviously, this indexing method will only be efficient if the data is physically ordered in a way where the resulting bouding boxes for block ranges will be mutually exclusive. The resulting index will be really small, but will be less efficient than a GiST index in many cases.

Building a BRIN index is way less intensive than building a GiST index. It's quite common to build a BRIN index in more than ten time less than a GiST index would have required. As a BRIN index only store one bouding box for one to many table blocks, it's pretty common to consume up to a thousand time less disk space for this kind of indexes.

You can choose the number of blocks to summarize in a range. If you decrease this number, the index will be bigger but will probably help to get better performance.

The syntax for building a BRIN index on a "geometry" column is as follows:

CREATE INDEX [indexname] ON [tablename] USING BRIN ( [geometryfield] ); 

The above syntax will always build a 2D-index. To get a 3D-dimensional index, you can create one using this syntax

CREATE INDEX [indexname] ON [tablename] USING BRIN ([geometryfield] brin_geometry_inclusion_ops_3d);

You can also get a 4D-dimensional index using the 4D operator class

CREATE INDEX [indexname] ON [tablename] USING BRIN ([geometryfield] brin_geometry_inclusion_ops_4d);

These above syntaxes will use the default number or block in a range, which is 128. To specify the number of blocks you want to summarise in a range, you can create one using this syntax

CREATE INDEX [indexname] ON [tablename] USING BRIN ( [geometryfield] ) WITH (pages_per_range = [number]); 

Also, keep in mind that a BRIN index will only store one index value for a large number of rows. If your table stores geometries with a mixed number of dimensions, it's likely that the resulting index will have poor performance. You can avoid this drop of performance by choosing the operator class whith the least number of dimensions of the stored geometries

Also the "geography" datatype is supported for BRIN indexing. The syntax for building a BRIN index on a "geography" column is as follows:

CREATE INDEX [indexname] ON [tablename] USING BRIN ( [geographyfield] ); 

The above syntax will always build a 2D-index for geospatial objects on the spheroid.

Currently, just the "inclusion support" is considered here, meaning that just &&, ~ and @ operators can be used for the 2D cases (both for "geometry" and for "geography"), and just the &&& operator can be used for the 3D geometries. There is no support for kNN searches at the moment.

SP-GiST stands for "Space-Partitioned Generalized Search Tree" and is a generic form of indexing that supports partitioned search trees, such as quad-trees, k-d trees, and radix trees (tries). The common feature of these data structures is that they repeatedly divide the search space into partitions that need not be of equal size. In addition to GIS indexing, SP-GiST is used to speed up searches on many kinds of data, such as phone routing, ip routing, substring search, etc.

As it is the case for GiST indexes, SP-GiST indexes are lossy, in the sense that they store the bounding box englobing the spatial objects. SP-GiST indexes can be considered as an alternative to GiST indexes. The performance tests reveal that SP-GiST indexes are especially beneficial when there are many overlapping objects, that is, with so-called “spaghetti data”.

Once a GIS data table exceeds a few thousand rows, an SP-GiST index may be used to speed up spatial searches of the data. The syntax for building an SP-GiST index on a "geometry" column is as follows:

CREATE INDEX [indexname] ON [tablename] USING SPGIST ( [geometryfield] ); 

The above syntax will build a 2-dimensional index. A 3-dimensional index for the geometry type can be created using the 3D operator class:

CREATE INDEX [indexname] ON [tablename] USING SPGIST ([geometryfield] spgist_geometry_ops_3d);

Building a spatial index is a computationally intensive operation. It also blocks write access to your table for the time it creates, so on a production system you may want to do in in a slower CONCURRENTLY-aware way:

CREATE INDEX CONCURRENTLY [indexname] ON [tablename] USING SPGIST ( [geometryfield] ); 

After building an index, it is sometimes helpful to force PostgreSQL to collect table statistics, which are used to optimize query plans:

VACUUM ANALYZE [table_name] [(column_name)];

An SP-GiST index can accelerate queries involving the following operators:

There is no support for kNN searches at the moment.

Ordinarily, indexes invisibly speed up data access: once the index is built, the query planner transparently decides when to use index information to speed up a query plan. Unfortunately, the PostgreSQL query planner sometimes does not optimize the use of GiST indexes well, so sometimes searches which should use a spatial index instead may perform a sequential scan of the whole table.

Se você achar que seus índices não estão sendo usados (ou seus atributos) há algumas coisas que pode fazer:

Ao construir uma consulta é importante lembrar que somente os operadores baseados na caixa delimitadora como && podem tirar vantagem do índice GiST. Funções como ST_Distance() não podem usar o índice para otimizar sua operação. Por exemplo, a consulta a seguir seria devagar em uma tabela grande:

SELECT the_geom
FROM geom_table
WHERE ST_Distance(the_geom, 'SRID=312;POINT(100000 200000)') < 100

This query is selecting all the geometries in geom_table which are within 100 units of the point (100000, 200000). It will be slow because it is calculating the distance between each point in the table and our specified point, ie. one ST_Distance() calculation for each row in the table. We can avoid this by using the single step index accelerated function ST_DWithin to reduce the number of distance calculations required:

SELECT the_geom
FROM geom_table
WHERE ST_DWithin(the_geom, 'SRID=312;POINT(100000 200000)', 100)

This query selects the same geometries, but it does it in a more efficient way. Assuming there is a GiST index on the_geom, the query planner will recognize that it can use the index to reduce the number of rows before calculating the result of the ST_Distance() function. Notice that the ST_MakeEnvelope geometry which is used in the && operation is a 200 unit square box centered on the original point - this is our "query box". The && operator uses the index to quickly reduce the result set down to only those geometries which have bounding boxes that overlap the "query box". Assuming that our query box is much smaller than the extents of the entire geometry table, this will drastically reduce the number of distance calculations that need to be done.

Os exemplos desta seção farão uso de duas tabelas, uma tabela de ruas lineares e uma de limites de municípios poligonais. As definições para a tabela bc_roads são:

Column      | Type              | Description
------------+-------------------+-------------------
gid         | integer           | Unique ID
name        | character varying | Road Name
the_geom    | geometry          | Location Geometry (Linestring)

A definição para a tabela bc_municipality é:

Column     | Type              | Description
-----------+-------------------+-------------------
gid        | integer           | Unique ID
code       | integer           | Unique ID
name       | character varying | City / Town Name
the_geom   | geometry          | Location Geometry (Polygon)

SELECT sum(ST_Length(the_geom))/1000 AS km_roads FROM bc_roads;

km_roads
------------------
70842.1243039643
(1 row)

SELECT
  ST_Area(the_geom)/10000 AS hectares
FROM bc_municipality
WHERE name = 'PRINCE GEORGE';

hectares
------------------
32657.9103824927
(1 row)

SELECT
  name,
  ST_Area(the_geom)/10000 AS hectares
FROM
  bc_municipality
ORDER BY hectares DESC
LIMIT 1;

name           | hectares
---------------+-----------------
TUMBLER RIDGE  | 155020.02556131
(1 row)

SELECT
  m.name,
  sum(ST_Length(r.the_geom))/1000 as roads_km
FROM
  bc_roads AS r,
  bc_municipality AS m
WHERE
  ST_Contains(m.the_geom, r.the_geom)
GROUP BY m.name
ORDER BY roads_km;

name                        | roads_km
----------------------------+------------------
SURREY                      | 1539.47553551242
VANCOUVER                   | 1450.33093486576
LANGLEY DISTRICT            | 833.793392535662
BURNABY                     | 773.769091404338
PRINCE GEORGE               | 694.37554369147
...

CREATE TABLE pg_roads as
SELECT
  ST_Intersection(r.the_geom, m.the_geom) AS intersection_geom,
  ST_Length(r.the_geom) AS rd_orig_length,
  r.*
FROM
  bc_roads AS r,
  bc_municipality AS m
WHERE
  m.name = 'PRINCE GEORGE'
        AND ST_Intersects(r.the_geom, m.the_geom);

SELECT
  sum(ST_Length(r.the_geom))/1000 AS kilometers
FROM
  bc_roads r,
  bc_municipality m
WHERE
        r.name = 'Douglas St'
        AND m.name = 'VICTORIA'
        AND ST_Intersects(m.the_geom, r.the_geom);

kilometers
------------------
4.89151904172838
(1 row)

SELECT gid, name, ST_Area(the_geom) AS area
FROM bc_municipality
WHERE ST_NRings(the_geom) > 1
ORDER BY area DESC LIMIT 1;

gid  | name         | area
-----+--------------+------------------
12   | SPALLUMCHEEN | 257374619.430216
(1 row)

O raster2pgsql é um carregador raster executável que carrega formatos raster, suportados pelo GDAL, para sql, carregando ema table raster PostGIS. É capaz de carregar pastas de arquivos raster bem como criar overviews de rasters.

Já que o raster2pgsql está compilado como parte do PostGIS (a menos que você compile sua própria biblioteca GDAL), os tipos raster suportados pelo executável serão os mesmos que os compilados na biblioteca de dependência GDAL. Para pegar essa lista de tipos de rasters que seu raster2pgsql suporta, use o -G. Esses deve ser os mesmos daqueles fornecidos pela sua instalação PostGIS documentada aqui ST_GDALDrivers se você está usando a mesma biblioteca gdal para ambos.

	A versão mais antiga dessa ferramenta era um phyton script. O executável substituiu o phyton script. Se você continuar achando necessário os exemplos phyton script, um pode ser encontrado em: GDAL PostGIS Raster Driver Usage. Por favor, note que o raster2pgsql python script pode não funcionar com versões futuras do raster PostGIS e não ser mais suportada.

	Na criação de overviews de um fator específico de um conjunto de rasters que estão alinhados, é possível que as overviews não se alinhem. Visite http://trac.osgeo.org/postgis/ticket/1764 para ver um exemplo onde as overviews não se alinham.

USO EXEMPLO:

raster2pgsql raster_options_go_here raster_file someschema.sometable > out.sql

Uma sessão de exemplo usando o carregador para criar um arquivo de entrada fazendo upload de seus azulejos fragmentados em 100x100, pode ficar parecido com:

	Você pode nomear o esquema ex: demelevation em vez de public.demelevation e a tabela raster será criada no esquema padrão do banco de dados ou usuário

raster2pgsql -s 4326 -I -C -M *.tif -F -t 100x100 public.demelevation 
> elev.sql
psql -d gisdb -f elev.sql

Uma conversão e u upload podem ser feitos em apenas um passo usando encadeamento UNIX:

raster2pgsql -s 4326 -I -C -M *.tif -F -t 100x100 public.demelevation | psql -d gisdb

Carregue as tiles em metros dos rasters do estado plano de Massachusetts no esquema chamado: aerial e crie uma view completa,tabelas panoramas de níveis 2 e 4, use o modo cópia para inserir (sem arquivos intermediários), e -e não força tudo em uma transação (é bom se você quiser ver dados em tabelas sem esperar nada por isso). Quebre os rasters em 128x128 pixel tiles e aplique restrições de rasters. Utilize o modo cópia em vez da tabela inserida. (-F) Inclui um campo chamado filename para conter o nome do arquivo de onde as tiles cortam.

raster2pgsql -I -C -e -Y -F -s 26986 -t 128x128  -l 2,4 bostonaerials2008/*.jpg aerials.boston | psql -U postgres -d gisdb -h localhost -p 5432

--get a list of raster types supported:
raster2pgsql -G

Os comandos -G geram uma lista parecida com

Available GDAL raster formats:
  Virtual Raster
  GeoTIFF
  National Imagery Transmission Format
  Raster Product Format TOC format
  ECRG TOC format
  Erdas Imagine Images (.img)
  CEOS SAR Image
  CEOS Image
  JAXA PALSAR Product Reader (Level 1.1/1.5)
  Ground-based SAR Applications Testbed File Format (.gff)
  ELAS
  Arc/Info Binary Grid
  Arc/Info ASCII Grid
  GRASS ASCII Grid
  SDTS Raster
  DTED Elevation Raster
  Portable Network Graphics
  JPEG JFIF
  In Memory Raster
  Japanese DEM (.mem)
  Graphics Interchange Format (.gif)
  Graphics Interchange Format (.gif)
  Envisat Image Format
  Maptech BSB Nautical Charts
  X11 PixMap Format
  MS Windows Device Independent Bitmap
  SPOT DIMAP
  AirSAR Polarimetric Image
  RadarSat 2 XML Product
  PCIDSK Database File
  PCRaster Raster File
  ILWIS Raster Map
  SGI Image File Format 1.0
  SRTMHGT File Format
  Leveller heightfield
  Terragen heightfield
  USGS Astrogeology ISIS cube (Version 3)
  USGS Astrogeology ISIS cube (Version 2)
  NASA Planetary Data System
  EarthWatch .TIL
  ERMapper .ers Labelled
  NOAA Polar Orbiter Level 1b Data Set
  FIT Image
  GRIdded Binary (.grb)
  Raster Matrix Format
  EUMETSAT Archive native (.nat)
  Idrisi Raster A.1
  Intergraph Raster
  Golden Software ASCII Grid (.grd)
  Golden Software Binary Grid (.grd)
  Golden Software 7 Binary Grid (.grd)
  COSAR Annotated Binary Matrix (TerraSAR-X)
  TerraSAR-X Product
  DRDC COASP SAR Processor Raster
  R Object Data Store
  Portable Pixmap Format (netpbm)
  USGS DOQ (Old Style)
  USGS DOQ (New Style)
  ENVI .hdr Labelled
  ESRI .hdr Labelled
  Generic Binary (.hdr Labelled)
  PCI .aux Labelled
  Vexcel MFF Raster
  Vexcel MFF2 (HKV) Raster
  Fuji BAS Scanner Image
  GSC Geogrid
  EOSAT FAST Format
  VTP .bt (Binary Terrain) 1.3 Format
  Erdas .LAN/.GIS
  Convair PolGASP
  Image Data and Analysis
  NLAPS Data Format
  Erdas Imagine Raw
  DIPEx
  FARSITE v.4 Landscape File (.lcp)
  NOAA Vertical Datum .GTX
  NADCON .los/.las Datum Grid Shift
  NTv2 Datum Grid Shift
  ACE2
  Snow Data Assimilation System
  Swedish Grid RIK (.rik)
  USGS Optional ASCII DEM (and CDED)
  GeoSoft Grid Exchange Format
  Northwood Numeric Grid Format .grd/.tab
  Northwood Classified Grid Format .grc/.tab
  ARC Digitized Raster Graphics
  Standard Raster Product (ASRP/USRP)
  Magellan topo (.blx)
  SAGA GIS Binary Grid (.sdat)
  Kml Super Overlay
  ASCII Gridded XYZ
  HF2/HFZ heightfield raster
  OziExplorer Image File
  USGS LULC Composite Theme Grid
  Arc/Info Export E00 GRID
  ZMap Plus Grid
  NOAA NGS Geoid Height Grids

Em várias ocasiões, você vai querer criar rasters e tabelas rasters no banco de dados. Existe uma superabundância de funções que fazem isto. Os passos gerais para seguir.

O raster_columns é um catálogo de todas as colunas de tabela raster no seu banco de dados que são do tipo raster. É uma view utilizando as restrições nas tabelas para que a informação seja sempre consistente, mesmo se você tiver restaurado uma tabela raster de um backup de outro banco de dados. As seguintes colunas existem no catálogo raster_columns.

Se você criou suas tabelas sem o carregador ou esqueceu de especificar a bandeira -C durante o carregamento, você pode forçar as restrições depois de usá-las de fato AddRasterConstraints para que o catálogo raster_columns registre as informações comuns sobre as tiles raster.

raster_overviews cataloga informação sobre as colunas de tabelas raster usadas para panoramas e informações adicionais sobre elas, que são úteis para saber quando usar os panoramas. As tabelas de panoramas são catalogadas em raster_columns e raster_overviews, porque elas são raster, mas também têm um propósito especial de serem uma caricatura de baixa resolução de uma tabela de alta resolução. Elas são geradas ao longo do lado da tabela raster principal quando você usa a troca -l no carregamento raster ou podem ser geradas manualmente, utilizando: AddOverviewConstraints.

Tabelas resumidas contêm as mesmas restrições que as outras tabelas raster bem como informações adicionais somente restrições específicas para panoramas.

	A informação em raster_overviews não duplica a informação em raster_columns. Se você precisa da informação sobre uma tabela panorama presente em raster_columns, você pode unir as raster_overviews e raster_columns para obter o conjunto completo de informações que precisa.

Duas razões principais para panoramas são:

O catálogo raster_overviews contém as seguintes colunas de informação.

Nesta seção, demonstraremos como usar o driver PHP PostgreSQL e a família ST_AsGDALRaster de funções para gerar banda 1,2,3 de um raster para um fluxo de solicitação PHP que pode ser inserido em uma img src html tag.

A consulta exemplo demonstra como combinar um conjunto de funções raster para apanhar todas as tiles que intersectam uma caixa delimitadora wgs 84 e então une com ST_Union as tiles intersectando retornando todas as bandas, transforma para projeção de usuário específico usando ST_Transform, e gera os resultados como um png usando ST_AsPNG.

Você poderia chamar o abaixo usando

http://mywebserver/test_raster.php?srid=2249

para obter a imagem raster no Massachusetts state plane feet.

<?php
/** contents of test_raster.php **/
$conn_str ='dbname=mydb host=localhost port=5432 user=myuser password=mypwd';
$dbconn = pg_connect($conn_str);
header('Content-Type: image/png');
/**If a particular projection was requested use it otherwise use mass state plane meters **/
if (!empty( $_REQUEST['srid'] ) && is_numeric( $_REQUEST['srid']) ){
                $input_srid = intval($_REQUEST['srid']);
}
else { $input_srid = 26986; }
/** The set bytea_output may be needed for PostgreSQL 9.0+, but not for 8.4 **/
$sql = "set bytea_output='escape';
SELECT ST_AsPNG(ST_Transform(
                        ST_AddBand(ST_Union(rast,1), ARRAY[ST_Union(rast,2),ST_Union(rast,3)])
                                ,$input_srid) ) As new_rast
 FROM aerials.boston
        WHERE
         ST_Intersects(rast, ST_Transform(ST_MakeEnvelope(-71.1217, 42.227, -71.1210, 42.218,4326),26986) )";
$result = pg_query($sql);
$row = pg_fetch_row($result);
pg_free_result($result);
if ($row === false) return;
echo pg_unescape_bytea($row[0]);
?>

Nesta seção, demonstraremos como usar o driver PHP PostgreSQL .NET driver e a família ST_AsGDALRaster de funções para gerar banda 1,2,3 de um raster para um fluxo de solicitação PHP que pode ser inserido em uma img src html tag.

Você precisará do driver npgsql .NET PostgreSQL para este exercício que pode ser obtido em: http://npgsql.projects.postgresql.org/. Apenas faça o download e coloque na sua pasta ASP.NET bin e você estará pronto.

A consulta exemplo demonstra como combinar um conjunto de funções raster para apanhar todas as tiles que intersectam uma caixa delimitadora wgs 84 e então une com ST_Union as tiles intersectando retornando todas as bandas, transforma para projeção de usuário específico usando ST_Transform, e gera os resultados como um png usando ST_AsPNG.

Este é o mesmo exemplo de Section 5.3.1, “PHP Exemplo Outputting usando ST_AsPNG em consenso co outras funções raster” exceto implementado em C#.

Você poderia chamar o abaixo usando

http://mywebserver/TestRaster.ashx?srid=2249

para obter a imagem raster no Massachusetts state plane feet.

-- web.config connection string section --
<connectionStrings>
    <add name="DSN"
        connectionString="server=localhost;database=mydb;Port=5432;User Id=myuser;password=mypwd"/>
</connectionStrings
>

// Code for TestRaster.ashx
<%@ WebHandler Language="C#" Class="TestRaster" %>
using System;
using System.Data;
using System.Web;
using Npgsql;

public class TestRaster : IHttpHandler
{
        public void ProcessRequest(HttpContext context)
        {

                context.Response.ContentType = "image/png";
                context.Response.BinaryWrite(GetResults(context));

        }

        public bool IsReusable {
                get { return false; }
        }

        public byte[] GetResults(HttpContext context)
        {
                byte[] result = null;
                NpgsqlCommand command;
                string sql = null;
                int input_srid = 26986;
        try {
                    using (NpgsqlConnection conn = new NpgsqlConnection(System.Configuration.ConfigurationManager.ConnectionStrings["DSN"].ConnectionString)) {
                            conn.Open();

                if (context.Request["srid"] != null)
                {
                    input_srid = Convert.ToInt32(context.Request["srid"]);
                }
                sql = @"SELECT ST_AsPNG(
                            ST_Transform(
                                        ST_AddBand(
                                ST_Union(rast,1), ARRAY[ST_Union(rast,2),ST_Union(rast,3)])
                                                    ,:input_srid) ) As new_rast
                        FROM aerials.boston
                                WHERE
                                    ST_Intersects(rast,
                                    ST_Transform(ST_MakeEnvelope(-71.1217, 42.227, -71.1210, 42.218,4326),26986) )";
                            command = new NpgsqlCommand(sql, conn);
                command.Parameters.Add(new NpgsqlParameter("input_srid", input_srid));


                            result = (byte[]) command.ExecuteScalar();
                conn.Close();
                        }

                }
        catch (Exception ex)
        {
            result = null;
            context.Response.Write(ex.Message.Trim());
        }
                return result;
        }
}

Este é um exemplo de aplicativo console java que utiliza uma consulta que retorna uma imagem e gera um arquivo específico.

Você pode baixar os últimos drivers PostgreSQL JDBC de http://jdbc.postgresql.org/download.html

Você pode compilar o código seguinte usando um comando como:

set env CLASSPATH .:..\postgresql-9.0-801.jdbc4.jar
javac SaveQueryImage.java
jar cfm SaveQueryImage.jar Manifest.txt *.class

E chama da linha de comando com algo tipo

java -jar SaveQueryImage.jar "SELECT ST_AsPNG(ST_AsRaster(ST_Buffer(ST_Point(1,5),10, 'quad_segs=2'),150, 150, '8BUI',100));" "test.png" 

-- Manifest.txt --
Class-Path: postgresql-9.0-801.jdbc4.jar
Main-Class: SaveQueryImage

// Code for SaveQueryImage.java
import java.sql.Connection;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
import java.io.*;

public class SaveQueryImage {
  public static void main(String[] argv) {
      System.out.println("Checking if Driver is registered with DriverManager.");

      try {
        //java.sql.DriverManager.registerDriver (new org.postgresql.Driver());
        Class.forName("org.postgresql.Driver");
      }
      catch (ClassNotFoundException cnfe) {
        System.out.println("Couldn't find the driver!");
        cnfe.printStackTrace();
        System.exit(1);
      }

      Connection conn = null;

      try {
        conn = DriverManager.getConnection("jdbc:postgresql://localhost:5432/mydb","myuser", "mypwd");
        conn.setAutoCommit(false);

        PreparedStatement sGetImg = conn.prepareStatement(argv[0]);

        ResultSet rs = sGetImg.executeQuery();

                FileOutputStream fout;
                try
                {
                        rs.next();
                        /** Output to file name requested by user **/
                        fout = new FileOutputStream(new File(argv[1]) );
                        fout.write(rs.getBytes(1));
                        fout.close();
                }
                catch(Exception e)
                {
                        System.out.println("Can't create file");
                        e.printStackTrace();
                }

        rs.close();
                sGetImg.close();
        conn.close();
      }
      catch (SQLException se) {
        System.out.println("Couldn't connect: print out a stack trace and exit.");
        se.printStackTrace();
        System.exit(1);
      }
  }
}

Esta é uma função plpython armazenada que cria um arquivo no diretório do servidor para cada relato. Requer que tenha instalado plpython. Deve funcionar bem com plpythonu e plpython3u.

CREATE OR REPLACE FUNCTION write_file (param_bytes bytea, param_filepath text)
RETURNS text
AS $$
f = open(param_filepath, 'wb+')
f.write(param_bytes)
return param_filepath
$$ LANGUAGE plpythonu;

--write out 5 images to the PostgreSQL server in varying sizes
-- note the postgresql daemon account needs to have write access to folder
-- this echos back the file names created;
 SELECT write_file(ST_AsPNG(
        ST_AsRaster(ST_Buffer(ST_Point(1,5),j*5, 'quad_segs=2'),150*j, 150*j, '8BUI',100)),
         'C:/temp/slices'|| j || '.png')
         FROM generate_series(1,5) As j;

     write_file
---------------------
 C:/temp/slices1.png
 C:/temp/slices2.png
 C:/temp/slices3.png
 C:/temp/slices4.png
 C:/temp/slices5.png

Infelizmente o PSQL não tem facilidade em usar funcionalidade embutida para binários gerados. Isto é um pequeno hack no legado PostgreSQL de suporte de objetos grandes. Para usar, primeiro lance sua linha de comando psql conectada no seu banco de dados.

Diferente da aproximação python, esta cria o arquivo no seu computador local.

SELECT oid, lowrite(lo_open(oid, 131072), png) As num_bytes
 FROM
 ( VALUES (lo_create(0),
   ST_AsPNG( (SELECT rast FROM aerials.boston WHERE rid=1) )
  ) ) As v(oid,png);
-- you'll get an output something like --
   oid   | num_bytes
---------+-----------
 2630819 |     74860

-- next note the oid and do this replacing the c:/test.png to file path location
-- on your local computer
 \lo_export 2630819 'C:/temp/aerial_samp.png'

-- this deletes the file from large object storage on db
SELECT lo_unlink(2630819);
                        

Para utilizar o PostGIS com o MapServer, você precisa saber como configurar o MapServer, o que esta além do escopo desta documentação. Esta seção ira cobrir questões relativas ao PostGIS, além de detalhes de configuração.

Para utilizar o PostGIS com o MapServer, você vai precisar:

O MapServer acessa os dados do PostGIS/PostgreSQL como qualquer outro cliente PostgreSQL -- utilizando a interface libpq. Isso significa que o MapServer pode ser instalado em qualquer máquina com acesso à rede para o servidor do PostGIS, e usar o POstGIS como uma fonte de dados. Quanto mais rápida a conexão entre os sistemas, melhor.

A pseudo oração SQL USING é usada para adicionar algumas informações para ajudar o mapserver a entender os resultados de pesquisas mais avançadas. Mais especificamente, quando uma view ou uma subselect são usadas como a source table (a coisa para a direita do "DE" em uma definição DATA) é mais difícil para o mapserver determinar automaticamente um identificador único para cada fila e também a SRID para a table. A oração USING pode fornecer o mapserver com essas duas informações:

DATA "geom FROM (
  SELECT
    table1.geom AS geom,
    table1.gid AS gid,
    table2.data AS data
  FROM table1
  LEFT JOIN table2
  ON table1.id = table2.id
) AS new_table USING UNIQUE gid USING SRID=4326"

Vamos começar com um exemplo simples e trabalhar com ele. Considere a seguinte definição de camada MapServer:

LAYER
  CONNECTIONTYPE postgis
  NAME "roads"
  CONNECTION "user=theuser password=thepass dbname=thedb host=theserver"
  DATA "geom from roads"
  STATUS ON
  TYPE LINE
  CLASS
    STYLE
      COLOR 0 0 0
    END
  END
END

Essa camada irá expor todas as geometrias de rua nas roads tables como linhas pretas.

Agora, digamos que queremos mostrar somente as estradas antes de aproximarmos para uma escala 1:100000 - as próximas duas camadas irão alcançar esse efeito:

LAYER
  CONNECTIONTYPE postgis
  CONNECTION "user=theuser password=thepass dbname=thedb host=theserver"
  PROCESSING "CLOSE_CONNECTION=DEFER"
  DATA "geom from roads"
  MINSCALE 100000
  STATUS ON
  TYPE LINE
  FILTER "road_type = 'highway'"
  CLASS
    COLOR 0 0 0
  END
END
LAYER
  CONNECTIONTYPE postgis
  CONNECTION "user=theuser password=thepass dbname=thedb host=theserver"
  PROCESSING "CLOSE_CONNECTION=DEFER"
  DATA "geom from roads"
  MAXSCALE 100000
  STATUS ON
  TYPE LINE
  CLASSITEM road_type
  CLASS
    EXPRESSION "highway"
    STYLE
      WIDTH 2
      COLOR 255 0 0
    END
  END
  CLASS
    STYLE
      COLOR 0 0 0
    END
  END
END

A primeira camada é usada quando a escala é maior que 1:100000, e exibe apenas as ruas do tipo "estrada" como linhas pretas. A opção FILTRO faz com que apenas as ruas do tipo "estradas" sejam exibidas.

A segunda camada é usada quando a escala é menor que 1:100000, e irá exibir estradas como duas linhas vermelhas grossas, e outras ruas como linhas pretas normais.

Portanto, fizemos algumas coisas interessantes utilizando apenas a funcionalidade MapServer, mas nossa declaração SQL DATA continuou simples. Suponha que o nome da rua está guardado em outra table (por alguma razão) e precisamos ingressar para pegar ele e etiquetar nossas ruas.

LAYER
  CONNECTIONTYPE postgis
  CONNECTION "user=theuser password=thepass dbname=thedb host=theserver"
  DATA "geom FROM (SELECT roads.gid AS gid, roads.geom AS geom,
        road_names.name as name FROM roads LEFT JOIN road_names ON
        roads.road_name_id = road_names.road_name_id)
        AS named_roads USING UNIQUE gid USING SRID=4326"
  MAXSCALE 20000
  STATUS ON
  TYPE ANNOTATION
  LABELITEM name
  CLASS
    LABEL
      ANGLE auto
      SIZE 8
      COLOR 0 192 0
      TYPE truetype
      FONT arial
    END
  END
END

Essa camada de comentário adiciona etiquetas verdes a todas as ruas quando a escala fica abaixo de 1:20000 ou menor que isso. Ela também demonstra como usar um ingresso SQL em uma definição DATA.

...

...

Versões atuais do PostgreSQL (incluindo a 8.0) sofrem de um problem no otimizador de queries quando falamos de tabelas TOAST. As tabelas TOAST são extensões utilizadas para armazenamento de grandes valores (no sentido de tamanho do dado) que não cabem normalmente nas páginas de dados (grandes blocos de texto, imagens ou geometrias complexas com muitos vértices, veja a documentação oficial para maiores informações).

Este problema ocorre se você possui tabelas com geometrias grandes, mas não muitas linhas (uma tabela dos limites todos os países europeus em alta resolução). A tabela em si, é pequena, mas utiliza muito espaço TOAST. Em nosso exemplo, a tabela em si possuía apenas 80 linhas e utilizava apenas 3 páginas de dados, mas a tabela TOAST utilizava 8225 páginas de dados.

Emita uma pesquisa onde você utiliza o operador && para pesquisa por um retângulo envolvente que bate com poucas dessas linhas. O otimizador de pesquisas ve esta tabela contendo apenas 3 páginas e 80 linhas. Como a tabela é pequena, ele estima que um scan sequencial em uma tabela tão pequena será mais rápida do que utilizar um índice, ignorando o mesmo. Geralmente esta estimativa é correta, mas em nosso caso o operador && tem que buscar todas as geometrias em disco para comparação dos retângulos envolventes, lendo todas as páginas TOAST também.

Para visualizar se você sofre com este bug, utilize um "EXPLAIN ANALYZE" na pesquisa em questão. Para maiores informações e detalhes técnicos, você pode recorrer a lista do postgres sobre desempenho: http://archives.postgresql.org/pgsql-performance/2005-02/msg00030.php

and newer thread on PostGIS https://lists.osgeo.org/pipermail/postgis-devel/2017-June/026209.html

O pessoal responsável pelo PostgreSQL está tentando resolver esta questão por transformar o otimizador de pesquisas ciente das tabelas TOAST. Por enquanto, existem duas soluções:

A primeira solução é forçar o estimador de pesquisar a utilizar o índice. Emita um comando "SET enable_seqscan TO off" ao servidor antes de emitir a pesquisa. Isto força o estimador a evitar scans sequenciais sempre que possível, utilizando o índice GIST como de costume. Mas esta flag deve ser setada para cada conexão e causa o estimador a decidir mal em outros casos, portanto, você deve habilitar "SET enable_seqscan TO on;" após a pesquisa.

A segunda solução é fazer a pesquisa sequencial tão rápida quanto o estimador imagina. Isto pode ser feito criando uma coluna adicional que cacheia o retângulo envolvente e realizando as pesquisas em cima desta coluna. Em nosso exemplo, os comandos são:

SELECT AddGeometryColumn('myschema','mytable','bbox','4326','GEOMETRY','2');
UPDATE mytable SET bbox = ST_Envelope(ST_Force2D(the_geom));

Altere sua query para usar o operador && contra o retângulo envolvente ao invés da colunas geométrica, assim:

SELECT geom_column
FROM mytable
WHERE bbox && ST_SetSRID('BOX3D(0 0,1 1)'::box3d,4326);

Claro, se você alterar ou adicionar colunas a mytable, você deve manter o retângulo envolvente em sincronia. A forma mais transparente de fazer isto seria através de triggers, mas você também querer modificar sua aplicação para manter a coluna do retângulo envolvente atualizada or executar a query de UPDATE após cada modificação.

Estas configuração estão no arquivo postgresql.conf:

constraint_exclusion

shared_buffers

work_mem (memória utilizada para operações de ordenamento e queries complexas)

work_mem (memória utilizada para operações de ordenamento e queries complexas)

maintenance_work_mem (utilizado para VACUUM, CREATE INDEX, etc.)

max_parallel_workers_per_gather

This setting is only available for PostgreSQL 9.6+ and will only affect PostGIS 2.3+, since only PostGIS 2.3+ supports parallel queries. If set to higher than 0, then some queries such as those involving relation functions like ST_Intersects can use multiple processes and can run more than twice as fast when doing so. If you have a lot of processors to spare, you should change the value of this to as many processors as you have. Also make sure to bump up max_worker_processes to at least as high as this number.