空間/時空數據（Spatial/Spatio-temporal Data，以下統稱時空數據）是帶有時間/空間位置信息的圖形圖像數據，用來表示事物的位置、形態、變化及大小分布等多維信息。
早期業內按矢量/柵格二元分類方法來劃分時空數據，并在3S等傳統行業默默發揮其“位置服務”作用，未能破圈；近年來伴隨物聯網智能終端在各領域滲透落地，會源源不斷生產一種新的感知型時空數據，這類時空數據的應用價值從單一的“位置服務”拓展到多維聯合分析/時空模式挖掘等交叉方向，大有“無位置不智能”之架勢演化。
時空數據分類
傳統空間型：矢量數據如電子地圖、DEM高程模型數據等。
柵格型：遙感影像、全景影像等。
感知型：智能終端感知位置數據、激光點云等。
時空模型分類
幾何模型：遵循OpenGIS規范，分為2D（X，Y）、3D（X，Y，Z）、4D（X，Y，Z，M）等Geometry類型。
柵格模型：柵格模型由按行和列（或格網）組織的像元（或像素）矩陣組成，每個像元都包含一個信息值（例如溫度），柵格數據可以是數字航空像片、衛星影像、數字圖片或甚至掃描的地圖。
軌跡模型：軌跡數據是針對移動對象（Moving Feature）所記錄的連續位置變化信息，例如車輛的軌跡、人的軌跡等。
應用場景
商業場景
商業選址，人流和人口分布特征分析；
配送人員跟蹤/打卡，配送軌跡/路徑分析；
LBS消息推送，LBS廣告推送；
消費者分析，消費區域、空間關聯分析。
交通場景
公共交通、互聯網出行、智慧物流等實時定位服務；
不同路段/路口交通流統計，人流/車流分析與預測，ETA到達時間預估；
車輛起始地/目的地聚合分析；
車輛監控，車輛調度/派單優化；
軌跡匹配，相似軌跡/路徑分析；
運力分布/分析，移動目標實時運行熱力圖；
動態電子圍欄管理，電子圍欄監控與告警。
公共安全場景
特殊人群跟蹤，兒童監護；
特殊車輛追蹤、異常車輛識別；
警報推送，危險提醒；
健康碼行程監控與管理。
自動駕駛場景
激光點云存儲、檢索、分析、時空模式發現；
高精度軌跡匹配，局部路徑規劃；
高精地圖生產與存儲管理。
AnalyticDB PostgreSQL版中的時空引擎
AnalyticDB PostgreSQL版提供兩種擴展模塊用于對空間/時空數據進行高效的存儲、索引、查詢和分析計算。
PostGIS：社區開源的空間引擎方案
Ganos：基于PostgreSQL生態自研的時空引擎方案
類別 | 功能/性能對比 |
PostGIS |
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Ganos |
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具體優勢如下：
易用性強，雙引擎可平滑切換，數據零調整可從單機PostgreSQL遷移到AnalyticDB PostgreSQL版；
性價比高，基于MPP并行計算架構，相同性能指標和計算資源，AnalyticDB PostgreSQL版處理的時空數據體量遠大于單機PostgreSQL；集成OSS，冷熱數據分層管理，尤其對柵格數據/激光點云的存儲和計算，可保證性能不降成本可降。