FlatGeobuf

一种为地理图形数据进行二进制编码的格式，基于 flatbuffers，它能容纳 OGC 发布的 Simple Features（简单要素）规范下的数据。

本编码格式受到 geobuf 和 flatbush 的启发。为了简单起见，此编码特地不支持随机写入。此编码格式使用希尔伯特R树（Hilbert R-Tree）作为数据结构，所以其使用范围框（Bounding Box）来进行空间检索的速度是非常快的。对于此编码格式来说，空间索引不是必须的，以便数据能以文件流的形式高效率地写入，以及适配不需要空间过滤（即空间检索）的情况。

设计目标：大数据量的静态数据要比传统格式快，且对于数据量、内容上没有大小的限制，并且适合流式或随机访问。

网站 switchfromshapefile.org 介绍了传统格式（尤其是 shapefile）的更多比对信息，且提供了一些替代方案，同时也提供了替代方案的存在缺点（例如，不适合流式传播）。

FlatGeobuf 是开源的，使用 BSD 2-Clause License 协议。

译者注

所谓流式传输，即可以一边通过 HTTP 传输数据，一边解析并可视化，而不必等待一个 fgb 文件全部请求到前端再做绘制，网络传过来多少数据，前端就画多少，极大提升单文件显示的体验。

例子（可能要魔法上网）

• 流式传输例子
• OpenLayers 例子
• Leaflet 例子

规格

• MB：魔法字符，指示此文件用，即 0x6667620366676200
• H：头部信息
• I：（可选）被打包的静态希尔伯特R树 索引数据。
• DATA：要素数据

在 fgb 文件中，任何 64 位 flatbuffer 数据值（例如坐标数据）必须进行 8字节对齐，以便直接进行内存访问。

任何字符串值假定其编码为 UTF-8。

性能

从 OSM 上下载的一份 shapefile 文件，约 90 万条线要素，选取五种格式的各方面性能比对如下表：

Shapefile GeoPackage FlatGeobuf GeoJSON GML 读取完整数据 100% 102% 46% 1500% 890% 使用空间索引读取 100% 94% 71% 70500% 39900% 写入完整数据 100% 77% 39% 390% 320% 带空间索引写入 100% 158% 65% - - 文件大小 100% 72% 77% 120% 210%

此测试使用 GDAL 的 FlatGeobuf 驱动，设置读取参数为 ogrinfo -qq -oo VERIFY_BUFFERS=NO 进行循环重复读取数据。对于文件写入的测试中，使用 ogr2ogr 以及分别使用参数 -lco SPATIAL_INDEX=NO 和 -lco SPATIAL_INDEX=YES 将原始数据转换成新文件。

在空间索引的测试项中，只选取了一个比较小的范围框，它范围内仅有 1204 个要素，仅仅是为了测试空间索引的性能。

使用一份由 251万多个多边形的数据来进行性能测试，结果如下表：

Shapefile GeoPackage FlatGeobuf 读取完整数据 100% 23% 12% 使用空间索引读取 100% 31% 26% 写入完整数据 100% 95% 63% 以空间索引写入 100% 107% 70% 文件大小 100% 77% 95%

特性

• 在 JavaScript、TypeScript、C++、C#、Java、Rust 已有实现
• 高效率的 IO 表现（包括流式和随机）
• GDAL/OGR 驱动 支持
• GeoServer WFS 输出格式 支持

程序/库支持

• Fiona（1.8.18 以上）
• GDAL（3.1 及以上）
• Geo Data Viewer（VSCode 插件）（2.3 及以上）
• GeoServer（2.17及以上）
• GeoTools（23.0及以上）
• QGIS（3.16及以上）

文档

TypeScript / JavaScript

API 文档

预打包（适用于浏览器）

• flatgeobuf.min.js 包含了通用模块
• flatgeobuf-geojson.min.js 包含了 geojson 模块
• flatgeobuf-ol.min.js 包含了 openlayers 模块

NodeJs 用法

查看 示例。

TODO

• Java 索引支持
• C 语言支持
• Go 语言支持

问答

为什么不用 WKB 几何编码？

它不是 8字节对齐的编码。所以，它没有复制完整的文件之前，最好不要用它。

为什么不用 Protobuf？

性能和随机读、流式读的原因。

为什么我用 GDAL 没有达到期望的性能表现？

GDAL 的操作，默认假设数据是不可信的，会进行数据验证以确保操作安全性。如果你相信你的数据，想要一个最大的性能表现，请设置参数 VERIFY_BUFFERS 为 NO。

与矢量瓦片比较呢？

FlatGeobuf 与矢量瓦片并无竞争关系。矢量瓦片十分适合渲染，但是它是有损格式，而且在创建成本上比较高。FlatGeobuf 是无损格式，如果不需要空间索引数据，数据的写入（创建）是非常快的。

译者注

优点

• 单文件
• 支持R树的空间索引，带索引的数据读取性能高
• 支持流式传输
• 无损格式
• 文件体积相对不大
• 多编程语言、多软件已支持

缺点

• 不支持像 GeoPackage 格式一样有扩展能力
• 几何与属性数据并未分离，若能分离，几何数据可进一步优先传输并极大提高渲染速度
• 创建文件时若使用空间索引，效率上可能会有所打折（但是也比传统格式快）
• 文件体积较之于 GeoPackage 格式无明显优势，没有使用信息压缩算法
• 编码规范文档缺乏

文章来源：https://www.cnblogs.com/onsummer/archive/2021/06/06/14856870.html

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