开源Python / PostGIS原型的最佳设计

我正在编写通过apache交付的数据密集型Web应用程序。我的问题是考虑到存在多个选项，如何最好地安排处理。

我可以使用OpenLayers / JQuery / Javascript，PostGIS / Postgresql（带有pgsql），python / psycopg2，php。

该数据库包含约300万行，原型当前运行如下：

• 用户在OpenLayers窗口上单击一个点

• 坐标作为AJAX请求发送到服务器上的python函数

• 目前，我的应用程序是无状态的

• Python的psycopg2用于调用pgsql存储过程，并且将较大的WKT值集（和数据字段）返回给python模块

• 数据字段用于按以下方式对python中的WKT记录进行分类：所有WKT值均分为5组之一。实际修改了大约1％的WKT值。

• WKT的五个集合/组被缓冲以创建五个不同的多边形。我目前在数据库中调用存储过程来执行此操作。反过来，这仅使用ST_BUFFER。（我已经考虑过使用Shapely，但由于在两种情况下都使用GEOS库，因此不确定会带来性能优势。）

• 最后，将5个WKT文本值包装在JSON字符串中，然后发送回OpenLayers以呈现为五层。

我发现瓶颈是初始空间搜索和最终缓冲阶段。

我想问题是：

有没有更好的方式安排东西？例如，是否所有数据处理都应在PostgreSQL中完成（例如，使用游标），这在维护和性能方面是否是一件好事？使用切片服务器来避免将较长的WKT字符串传递到Web客户端会更好吗？您将如何解决？

缓冲瓶颈

使用ST_Buffer时，可以通过添加较低的num_seg_quarter_circle选项来降低生成形状的复杂性。这应该减少缓冲时以及后续操作中的处理量。

从PostGIS文档中：

通常，如果对现有的正确索引的表运行查询，则在PostGIS中可以获得更好的性能。这使您可以轻松访问多种优化（例如群集）。考虑单独处理变化的1％，然后将两者合并。

对于所有Web映射应用程序，您根本不需要考虑体系结构，您希望提前进行尽可能多的处理。这意味着，如果可以的话，应该预先计算缓冲区，所有数据都应该在输出SRS中，依此类推。显然，某些数据和计算需要动态进行。

我建议，除Python外，您还应查看MapServer和Geoserver进行计算并产生输出。它们都可以产生图像图块或GeoJSON输出。这两个应用程序都可以将PostGIS用作后端。