PROJ项目中辅助数据库导致CRS列表重复问题的技术分析
2025-07-07 21:02:14作者:廉彬冶Miranda
问题背景
在PROJ地理空间坐标转换库的使用过程中,开发人员发现当使用辅助数据库(auxiliary database)来管理美国新参考系统NSRS-2022时,执行projinfo --list-crs命令会出现坐标参考系统(CRS)列表重复的现象。这一问题特别出现在使用LC1(兰伯特圆锥等角投影第一种形式)投影的条目上,而使用横轴墨卡托投影(TM)的条目则显示正常。
问题现象深入分析
通过具体案例可以观察到以下现象:
-
对于使用横轴墨卡托投影的CRS(如NSRS:SD_ABDN):
- 在CRS列表中只出现一次
- 但其WKT2输出中的METHOD字段为空
-
对于使用兰伯特圆锥等角投影的CRS(如NSRS:SD):
- 在CRS列表中出现两次
- WKT2输出中的METHOD字段显示完整("Lambert Conic Conformal (1SP)")
技术分析表明,这种差异源于辅助数据库创建过程中对两种投影类型采用了不同的处理方式:
- 兰伯特投影(LC1)直接插入到
conversion表中 - 横轴墨卡托投影(TM)则插入到
conversion_table中
根本原因探究
经过代码审查,发现问题出在AuthorityFactory::getCRSInfoList方法的SQL查询逻辑上。该方法在构建CRS列表时,会同时查询主数据库和辅助数据库中的conversion_method表,但没有正确处理两者之间的关系,导致:
- 对于直接插入
conversion表的LC1投影,其方法信息被重复获取 - 对于插入
conversion_table的TM投影,由于查询逻辑不同,方法信息未被正确填充
解决方案与修复
PROJ开发团队通过以下方式解决了这一问题:
- 修正了SQL查询逻辑,确保正确关联转换方法信息
- 统一了投影类型的存储方式,建议优先使用直接插入
conversion表的方式 - 处理了辅助数据库中
conversion_method表的冗余数据问题
技术启示与最佳实践
这一问题的解决为使用PROJ辅助数据库的开发人员提供了重要经验:
- 数据库结构一致性:在创建辅助数据库时,应保持与主数据库一致的结构和插入方式
- 投影方法存储:优先使用直接插入
conversion表的方式存储投影定义 - 数据完整性检查:使用辅助数据库前,应检查并清理可能引起冲突的冗余数据
- 触发器处理:注意主数据库和辅助数据库之间触发器的相互作用
影响范围与版本信息
该问题影响PROJ 9.6.0版本,在使用辅助数据库功能时可能出现。修复后版本用户应确保:
- 辅助数据库结构符合规范
- 投影定义采用一致的存储方式
- 必要时清理冗余的转换方法数据
通过这一案例,我们不仅解决了具体的技术问题,也为PROJ库的辅助数据库功能使用提供了更清晰的指导原则。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
最新内容推荐
SteamVR 1.2.3 Unity插件:兼容Unity 2019及更低版本的VR开发终极解决方案 ZLIB 1.3 静态库 Windows x64 版本:高效数据压缩解决方案完全指南 2023年最新HTMLCSSJS组件库:提升前端开发效率的必备资源 Qt控件CSS样式实例大全 - 打造现代化GUI界面的终极指南 Adobe Acrobat XI Pro PDF拼版插件:提升排版效率的专业利器 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
305
2.68 K
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
136
163
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
233
309
暂无简介
Dart
596
130
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
630
227
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
642
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.06 K
614
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
195
71
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
36
642