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  • als Antwort auf: POI: Nutzbarkeit der Dateien mit Locus #28650

    cebewee
    Teilnehmer

    The poi positions are stored in the poi_index table; the poi_index_node, poi_index_rowid, poi_index_parent tables are just an artifact of the poi_index table using an R*Tree index. See https://www.sqlite.org/draft/rtree.html.

    That means, all the information you need can be obtained by quering the poi_index table. The tables poi_index_node and so on can be safely ignored.

    als Antwort auf: POI: Nutzbarkeit der Dateien mit Locus #24612

    cebewee
    Teilnehmer

    I have been able to successfully create an empty database from scratch. I wrote down the description on https://gitlab.com/noschinl/locus-poi-db. The input subdirectory contains a Jupyter notebook creating such a file. I don’t know when I’ll find time to continue, so I’ll just put this out here.

    Entries can be added just like Lmu described.

    3 Benutzer dankten dem Autor für diesen Beitrag.
    als Antwort auf: POI: Nutzbarkeit der Dateien mit Locus #23782

    cebewee
    Teilnehmer

    Ich hoffe ja immer noch, dass jemand die Locus-POI-DB-Mechanik komplett reverse engineered, so dass man die Locus-POI-DBs direkt selbst erstellen kann … Es ist auf jeden Fall nicht einfach. Gaouargas und ich haben uns bisher die Zähne daran ausgebissen …

    Ich habe mir heute das Format der Datenbank mal kurz angeschaut. Auf den ersten Blick sieht das Format nicht zu schlimm aus. Wenn man sich die Blobs in den „geom“-Feldern anschaut, findet man raus, dass die Werte alle mit dem Wert 0001E6100000 (in Hex-Darstellung) anfangen. Wenn man mal danach googlet, findet man relativ schnell heraus, dass das vermutlich irgendwas mit spatialite zu tun hat (eine Bibliothek für spatial data in SQLite).

    Öffnet man jetzt die Datei in spatialite gui, so gibt es da nur eine begrenzte Zahl an Nutzer-Tabellen: Cities, Cities_Names, FoldersRoot, FoldersSub, MetaData, Points, Points_Key_Value, Points_Root_Sub, Postcodes, Regions, Regions_Names, Street_In_Cities, Streets, TagKeys, TagValues sowie einen View View_Cities_Def_Names. Das Datenmodell dieser Tabellen sieht auf den ersten Blick erstmal recht einfach zu verstehen aus — in der GUI sieht man insbesondere, das die „geom“-Spalte nicht einfach nur ein Blob ist, sondern z.B. ein MULTIPOLYGON (z.B. in Cities, also die Umrisse der Stadt) oder ein POINT (z.B. in Points).

    Man kann die Datei auch in QGIS laden (als spatialite-Datei) und dann z.B. die Städte als Layer einblenden

    Der große Rest der Tabellen erscheinen mir interne Tabellen von bzw. für spatialite zu sein.

    Soweit als Abendanalyse der POI-Daten. Vielleicht hilft das schon mal jemandem weiter, aber zum Erzeugen muss man sicher noch mal tiefer einsteigen.

    Viele Grüße, cebewee

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