第二章 文獻探討
2.6 開放式原始碼 Web GIS 平台簡介
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圖2.9：MD5 雜湊演算法流程[25]
2.6 開放式原始碼 Web GIS 平台簡介
目前有許多開放免費地圖與程式設計資源的網路地圖服務，其中又以Google Maps 及Open Layers 普遍受各大軟體或學術領域應用，除了可提供使用者製作網路地圖，並 且可以免費使用地圖圖資，讓使用者能客製化地理影像圖資，包括衛星影像、航照圖或 早期地圖掃描影像等。
Google Maps 是由 Google 公司提供的電子地圖服務[36]，能提供傳統向量地圖及衛 星照片，其特點為透過Google Maps 提供的組件化 API，讓使用者得以自行利用或與其 他的網路服務整合應用，然而Google Maps 在實務操作上是有限制的提供服務，對於圖 徵的數量及未壓縮檔案的大小均有設限，因此無法完全滿足本研究的要求。
Open Layers 是一個完全開放 JavaScript 原始碼的地圖服務[43]，是由 MetaCarta 開 發了初步的版本，且它的所有環境都是透過JavaScript 產生，包括地圖資料、繪圖等，
它可連結多種地圖的圖層，如微軟bing 地圖、Google Maps、Yahoo 地圖及 ESRI 地圖等；
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在使用上，Open Layers 沒有開發限制與付費政策問題，所有程式元件均完全開放且免 費提供使用者應用，對於許多想要節省成本的開發團隊而言，Open Layers 是個非常適 合的網路平台服務，其簡易呈現畫面如圖2.10 所示。本研究綜合考量網路地圖軟體的使 用成本及限制後，將選擇採用Open Layers 作為研究的網路平台。
圖2.10：OpenLayers 範例畫面
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隨著Web GIS 應用層面逐漸擴張，資料的內容豐富度也隨之提昇，面對瞬息萬變的 資料，促使資訊系統與技術推陳出新，運用簡單、快速且有效率的方法來處理龐大的資 料，GeoJSON 技術也在此環境下應運而生。在第二章回顧其他地理資料交換格式，以 及對GeoJSON 的初步了解，每種格式都能有不同的 Web GIS 應用效益，然而 GeoJSON 在Web GIS 解讀過程中，簡化了格式翻譯的流程，加上簡單的內容結構，讓系統讀取與 執行效能優於其他格式，這也是本研究期待GeoJSON 能有更多的應用與發展空間原因。
本章之重點在於討論壓縮技術之設計與檢查機制流程的規劃，再於第四章進一步判 斷壓縮技術的效益與正確性。以下，3.1 節先介紹本研究實驗的系統架構；3.2 節介紹研 究的工具與資料處理的流程；3.3 節是將輸出的 GeoJSON 格式套用在本研究設計的壓縮 技術，以比較浮點式編碼與差分編碼二者的壓縮率，並評估HTTP 壓縮對於改善資料傳 遞時間的效益；3.4 節是將壓縮技術應用於不同條件下進行實驗，包括不同壓縮組合及 不同型態資料對壓縮率的影響；3.5 節是針對壓縮技術套用後，在無法預知可能發生網 路傳輸問題下，設計一套資料傳輸檢查機制，以確保資料的正確性與一致性。
3.1 系統架構
從圖3.1 所示，我們首先處理 Web GIS 需要的空間資料，並將得到的資料透過處理 轉換至資料庫，最後輸出GeoJSON 提供實驗測試；接著將本研究設計的 GeoJSON 壓縮 技術與HTTP 壓縮，依據 GeoJSON 內容進行實驗，以證明本實驗模組改善的成果；再 來將以上兩種模組用不同的組合，觀察資料傳輸時間、壓縮率與資料型態等三種條件對 壓縮的影響，並分別進行實驗；最後，在針對整體壓縮與傳遞過程，套用資料傳輸檢查 的機制，觀察這套檢查機制如何處理可能遇到的網路問題，與錯誤發生的解決方案。詳 細的各部區塊說明如下：
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GeoJSON壓縮
HTTP壓縮 資料前處理
資料傳輸檢查機制 與效能影響
傳輸效能與資料壓縮分析 不同類型資料壓縮分析 資料壓縮技術
效能與壓縮率分析
圖3.1：系統架構圖 1. 資料前處理
由於收集的資料來源屬性不一，為方便實驗進行，需要將不同的檔案格式經由轉 換，以統一型態整合至空間資料庫管理，最後依實驗的資料需求，再透過資料庫 語言產生GeoJSON 格式。
2. 資料壓縮技術
資料壓縮技術分成二部份，一個是針對GeoJSON 格式產生的 GeoJSON 壓縮技術，
另一個為輔助GeoJSON 壓縮技術而運用的 HTTP 壓縮技術。其中，GeoJSON 壓縮 技術參考差分編碼演算法，以及本研究提出的浮點式編碼組成，主要目的為壓縮 座標以減少資料量，而HTTP 壓縮可以縮減 HTTP 解析 GeoJSON 格式的時間，詳 細的方法設計於3.3 節說明，並於第四章實驗探討觀察改善程度與分析成果。
3. 效能與壓縮率分析
主要分成「傳輸效能與資料壓縮分析」與「不同類型資料壓縮分析」，透過不同壓
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縮組合：「原始檔案」、「原始檔案經HTTP 壓縮」、「原始檔案經 GeoJSON 壓縮」、
「原始檔案經GeoJSON 及 HTTP 壓縮」，計算壓縮後資料傳遞的時間。其中「資 料壓縮傳輸效能分析」分析「資料量」對傳遞時間的影響；「不同類型資料壓縮分 析」則將座標資料分成連續與不連續型，分析「差異值大小」對壓縮程度的影響。
4. 資料傳輸檢查機制與效能影響
由於資料傳遞錯誤，可能影響GeoJSON 編碼之正確性，因此參考資料傳輸與驗證 之文獻，採用最普遍的資料驗證方法－「單向雜湊函數」，來避免資料錯誤的發生。
最後，將檢查機制執行時間考慮進資料傳遞的流程，於第四章探討資料檢查對傳 輸效能的影響程度。
在本研究資料搜集與實驗過程中，使用到的程式語言與軟體工具如下：
1. 程式開發：使用 PHP 程式語言，主要用途為開發 GeoJSON 壓縮函式、HTTP 壓縮 程式以及Web GIS 使用者介面。
2. 資料庫：使用 PostgreSQL 空間資料庫，處理收集的地理資料， 其主要功能除了可 利用內建的shp2pgsql 的工具轉換 shp 檔案成空間資料，另外強大的空間資料處理 函式，可支援轉換成實驗需要的GeoJSON 格式。
3. Web GIS 平台：使用 OpenLayers API 建立 GIS 使用者介面平台，並使用 JavaScript(AJAX)與平台進行互動，如放大、縮小、繪圖等。
4. 所有環境佈署在 Apache 應用伺服器。
5. 硬體：CPU 雙核 2.10GHz，記憶體 3GB。
6. 網路條件：由於實驗網路環境為一般家用 ADSL，以此模擬一般使用者查詢地理資 料的現況，網路速度約下載321KBytes/秒，上傳 107.34Kbytes/秒。
3.2 資料前處理
整個系統架構的資料處理流程，包括資料來源、資料轉換、空間資料庫以及GeoJSON 輸出，流程圖與詳細說明如下：
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圖3.2：系統架構圖 1. 資料來源：
於第二章介紹GeoJSON 中，可以發現其支援多種不同的資料型態，包括連續型的 LineString、Polygon，以及非連續型的 Point，因此為了滿足實驗的需求，從過去所 接觸的開發Web GIS 計畫中，取得台灣地區的行政區域以及商業活動的位置分佈。
行政區域資料是經由ArcGIS 軟體產生的 shp 檔案，而商業活動位置分佈則是從同 樣為PostgreSQL 資料庫匯出的檔案，包括有便利商店的分佈、捷運路線、ATM 分 佈等，因此不同的資料型態，可以滿足本研究不同的實驗與分析使用。
2. 資料轉換：
面對不同的檔案來源，必須先有初步轉換成可以讓PostgreSQL 資料庫讀取的格式。
透過內建的「shp2pgsql」執行檔案，可以將 shp 轉換成 SQL 語言並匯入。另外商
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業活動位置分佈資料原本即PostgreSQL 資料庫匯出，在這邊可直接透過資料庫的 回存功能匯入。
3. 空間資料庫：
PostgreSQL 之所以作為本研究實驗的主要資料庫，主要因為 PostgreSQL 除了具有 一般商業資料庫的功能外，更含括幾何空間(geometry)及使用者自定資料型態，讓 使用者可以方便的對資料進行處理與儲存，另外為使空間資料可以符合OGC 制定 的規格，另外附加了PostGIS (Geographic Object for PostgreSQL) 自由軟體套件，可 以輸出如GeoJSON、GML、KML 等 Web GIS 使用的空間資料格式。
4. GeoJSON 產生：
在GeoJSON 輸出階段，可以直接以「ST_AsGeoJSON」資料庫函式語法，產生 GeoJSON 格式，其格式範例如下：
SELECT ST_AsGeoJSON(1,(the_geom)) FROM TABLE;
其語法代表從資料庫中選擇資料所屬的資料表，並將資料表中存放空間資料物件欄 位「the_geom」，用 ST_AsGeoJSON 轉換成 GeoJSON 格式，而 ST_AsGeoJSON (1,(the_geom),5)中的 1 代表 GeoJSON 版本(目前皆為 1)。最後當 PHP 程式接收到 GeoJSON 格式，篩選出座標物件中的座標陣列，即可進行下一步驟的 GeoJSON 資 料壓縮技術套用。
5. 擷取座標內容：
GeoJSON 中含有大量的座標資料，也是本研究的壓縮重點，因此先將格式中過濾 出座標集，以方便壓縮方法的套用流程。
3.3 資料壓縮技術
從文獻回顧以及3.1 的 GeoJSON 格式輸出範例，可以直接辨識出 GeoJSON 格式中，
座標資料佔有相當大的比例、由於鄰近座標數值相近故差異值較小。基於以上發現可以 歸納兩點方向，一為縮減座標資料量；二為利用座標值相近與差異小的特性。
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在資料壓縮方法設計過程，參考相關處理序列資料的壓縮技術，以「差分編碼」演 算法最接近本研究的需求，差分編碼簡單來說即兩值相減所得到的「差異值」，因此假 設僅儲存差異值，則資料大小就會減少。
然而，座標資料經由差分編碼後，發現壓縮成效不彰，原因在於座標的浮點數格式 相減後，小數點與尾數間許多值為零的結果，如圖3.3 所示，在這邊本研究將小數點與 尾數間的值為零現象稱之為「前置零」。另外，前置零的存在影響字串長度，因此本研 究提出一個可以去除前置零字元的方法－浮點式編碼，並於下文作詳細的介紹。
120.57425 , 0.00037 , 0.0001
前置零
原始資料 ：120.57425 , 120.57462 , 120.57472 差分編碼
圖3.3：差分編碼產生的前置零
另一個探討的議題是HTTP 壓縮技術，從文獻中得知，所有經伺服器傳遞的資訊，
都需要經過HTTP 層解析在回應至用戶端。換句話說，資料內容愈多，花費的解析時間 與頻寬使用率就愈高。參考減少頻寬與提昇效能的方法研究中，最普遍的方法為GZIP 壓縮演算法，因此本研究採用GZIP 壓縮演算法進行 HTTP 壓縮，以輔助減少 GeoJSON 資料的解析時間。
綜合以上說明，本節可以歸納二個部份，分別為GeoJSON 壓縮技術與 HTTP 壓縮技術。
綜合以上說明，本節可以歸納二個部份，分別為GeoJSON 壓縮技術與 HTTP 壓縮技術。