Tegola 开源矢量瓦片服务器使用教程
1. 项目介绍
Tegola 是一个用 Go 语言编写的开源矢量瓦片服务器,旨在高效地处理和分发 Mapbox 矢量瓦片。它支持多种空间数据源,包括 PostGIS、GeoPackage 和 SAP HANA Spatial。Tegola 提供了原生的几何处理功能,如简化、裁剪、验证、交集、包含、缩放和平移,并且完全符合 Mapbox 矢量瓦片 v2 规范。
主要特性
- 多数据源支持:支持 PostGIS、GeoPackage 和 SAP HANA Spatial。
- 嵌入式查看器:自动生成样式,方便数据可视化和检查。
- 缓存支持:支持多种缓存后端,如文件、S3、Redis 和 Azure Blob 存储。
- 并行处理:并行化瓦片服务和几何处理,提高性能。
- 多投影支持:支持 Web Mercator (3857) 和 WGS84 (4326) 投影。
- AWS Lambda 支持:支持在 AWS Lambda 上运行。
- HTTPS 支持:支持通过 HTTPS 提供服务。
- Prometheus 支持:支持 Prometheus 监控。
2. 项目快速启动
2.1 安装 Tegola
首先,从 Tegola GitHub 发布页面 下载适合你平台的二进制文件。
2.2 配置文件
Tegola 使用 TOML 格式的配置文件。以下是一个简单的配置示例,使用 PostGIS 作为数据源:
# 注册一个 MVT 数据提供者
[[providers]]
name = "my_postgis"
type = "mvt_postgis"
uri = "postgresql://tegola:<password>@localhost:5432/tegola?ssl_mode=prefer"
# 配置数据提供者的图层
[[providers.layers]]
name = "landuse"
sql = "SELECT ST_AsMVTGeom(geom, BBOX) AS geom, gid FROM gis.landuse WHERE geom && BBOX"
# 配置地图
[[maps]]
name = "zoning"
# 配置地图图层
[[maps.layers]]
name = "landuse"
provider_layer = "my_postgis.landuse"
min_zoom = 10
max_zoom = 16
2.3 启动服务器
将配置文件保存为 config.toml,然后在终端中运行以下命令启动 Tegola 服务器:
./tegola serve --config=config.toml
2.4 访问服务器
启动后,你可以通过浏览器访问 http://localhost:8080 来查看内置的查看器。你也可以通过以下 URL 获取矢量瓦片:
- 获取地图瓦片:
http://localhost:8080/maps/zoning/{z}/{x}/{y} - 获取地图图层瓦片:
http://localhost:8080/maps/zoning/landuse/{z}/{x}/{y}
3. 应用案例和最佳实践
3.1 城市规划
Tegola 可以用于城市规划应用,通过高效地分发矢量瓦片数据,帮助城市规划师和决策者快速查看和分析地理数据。例如,可以使用 Tegola 提供的地图服务来展示不同区域的用地类型、交通流量等信息。
3.2 物流管理
在物流管理中,Tegola 可以用于实时跟踪和可视化物流路径。通过将 PostGIS 中的路径数据转换为矢量瓦片,Tegola 可以高效地提供这些数据,帮助物流公司优化路线和提高效率。
3.3 环境监测
环境监测应用中,Tegola 可以用于展示环境数据,如空气质量、水质等。通过将监测数据与地理信息系统结合,Tegola 可以提供实时的环境数据可视化服务。
4. 典型生态项目
4.1 Mapbox GL JS
Mapbox GL JS 是一个用于在 Web 上渲染地图的 JavaScript 库。Tegola 生成的矢量瓦片可以直接与 Mapbox GL JS 集成,提供高性能的地图渲染服务。
4.2 OpenLayers
OpenLayers 是一个开源的 JavaScript 库,用于在 Web 上显示地图。Tegola 生成的矢量瓦片也可以与 OpenLayers 集成,提供丰富的地图交互功能。
4.3 QGIS
QGIS 是一个开源的地理信息系统软件,支持多种数据源和格式。Tegola 可以作为 QGIS 的数据源,通过插件或直接访问 Tegola 服务器,提供矢量瓦片数据。
通过这些生态项目的集成,Tegola 可以广泛应用于各种地理信息系统和地图服务中,提供高效、灵活的矢量瓦片服务。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C0112
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00