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Posibles soluciones al trabajar con grandes volúmenes de datos = Possibles solucions per treballar amb grans volums de dades

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Comunicación a cargo de Josep Sitjar (SIGTE-Universitat de Girona) sobre posibles soluciones al trabajar con grandes volúmenes de datos. Al trabajar con volúmenes de datos geográficos significativamente grandes, el uso de índices espaciales resulta imprescindible. En esta comunicación se expondrán un par de ejemplos prácticos, vinculados a dos proyectos distintos, en los que ha resultado fundamental trabajar con índices espaciales. El primer caso es un proyecto de webmapping en el que se requiere la visualización de varios miles de puntos geoposicionados. La carga de todas estas entidades en el navegador y su visualización a través de una librería como OpenLayers resulta muy ineficiente sin la aplicación de un índice espacial. En cambio, utilizando la librería Supercluster, que hace uso de RBush para la indexación espacial, el tiempo de respuesta es extraordinariamente rápido. El segundo caso está vinculado a un proceso de análisis espacial cuyo propósito es generar una malla de 5 m2 que cubra una extensa zona e intersectarla con otras capas, cuya geometría es poligonal. La generación de la malla y la intersección con las demás capas resulta inviable, en cuanto a recursos del sistema, en un entorno como QGIS. En estas circunstancias, el desarrollo de un script en Python, utilizando librerías como Shapely y Fiona, hacen viable el proceso, aunque con un tiempo de ejecución muy elevado. Sin embargo, implementando el índice R-Tree a través de la interfaz STR-Packed de Shapely, el proceso se lleva a cabo de forma sumamente rápida ​
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