Ventajas de las bases de datos espaciales frente los shapefiles

Las bases de datos espaciales (BBDDEE) almacenan y gestionan cartografía SIG de una forma más eficiente y con muchas más posibilidades que los modelos tradicionales y estandarizados por muchos años ya, ficheros SIG cartográficos como son los shapefile, otorgando una mayor organización y capacidad para definir comportamientos en nuestro modelo de datos cartográfico.

Si analizamos más detalladamente algunos de los inconvenientes de un shapefile, encontramos entre otros:

Ilustración 1. Estructura shapefile. Fuente: http://desktop.arcgis.com/

El shapefile no se compone de un único archivo, es de formato multiarchivo. El mínimo requerido es de tres:

• .shp: es el archivo principal que almacena la geometría de la entidad; necesario.
• .shx: es el archivo de índice que almacena el índice de la geometría de la entidad; necesario.
• .dbf: es la tabla dBASE que almacena la información de atributos de las entidades; necesaria.

Opcionalmente, puede tener más como el .prj. Esta forma de almacenamiento lo hace más susceptible para sufrir corrupciones frente a las bases de datos espaciales y además puede provocar que en el transcurso de envío y transferencia de datos no se transmitan todos los archivos que compongan el shapefile, e incluso en muchas ocasiones usuarios no expertos no son capaces de manejar bien este tipo de archivos.

1. No permite almacenar grandes volúmenes de información (Máximo 2 GB).
2. No permite almacenar geometrías de tipo multi (sólo almacena una geometría por tabla).
3. Presenta incontinencia en ciertos datos, ya que los de tipo numéricos los redondea, y no dispone de formato fecha o formato hora.
4. No permite almacenar topología ni aplicar reglas topológicas.

¿Qué me aportan las bases de datos espaciales?

Sabiendo estos inconvenientes, veremos algunas de las ventajas que tienen las bases de datos espaciales frente a los shapefiles.

Ilustración 2: Base de datos espacial Postgis. Fuente: https://geoinnova.org/

Al basarse en SQL, se han definido una serie de funcionalidades utilizando SQL. Estas funcionalidades abarcan la mayoría de las operaciones típicas que pueden llevarse a cabo con datos geográficos:

• Mediciones Espaciales: Para calcular la longitud de una línea, el área de un polígono, la distancia entre geometrías,…
• Funciones Espaciales: Modificar geometrías existentes para crear nuevas, es decir, operar con geometrías para obtener nuevas geometrías (intersección, buffering,…)
• Predicados Espaciales: Devuelven un booleano (verdadero/falso) acerca de la condición de una o más geometrías espaciales. Por ejemplo, si dos geometrías interseccionan o si están dentro de un área de influencia.
• Creación de Geometrías: Normalmente en base a una lista de coordenadas, se genera una nueva geometría.

• Descripción de Geometrías: Devuelven información específica acerca de una geometría, por ejemplo qué punto es el centro de un círculo.

Podemos afirmar entonces que la mayoría de las operaciones complejas e interesantes como los joins espaciales, agregaciones, etc, se pueden expresar en una sola línea de SQL, mientras que si quisiéramos programar este tipo de operaciones para realizarlas con shapefiles, nos resultaría más costoso y con más líneas de código.

El analista SIG o el profesional que trabaje con cartografía tras el aprendizaje y uso de PostGIS verá como las limitaciones respecto al análisis espacial de que disponen los SIG de escritorio desaparecen al utilizar SQL espacial. Además de realizar análisis espaciales avanzados comentados anteriormente, podrá trabajar con grandes volúmenes de información pudiendo diseñar desde simples bases de datos geográficas hasta  complejos modelos de datos cartográfico para la gestión cartográfica de bases de datos que sirvan de soporte para grandes trabajo de análisis o para su posterior uso en una Infraestructura de bases de datos espaciales.

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