Almacenamiento NoSQL de datos geoespaciales con MongoDB y Geohashing

Abstract

El objetivo de este trabajo de final de grado es comparar la eficiencia de distintos tipos de índice en la base de datos NoSQL MongoDB para el caso de datos geoespaciales. En especial se utilizará el innovador tipo de codificación Geohash, para el cual crearemos lo necesario para su codificación, decodificación y consulta una vez lo hayamos cargado a la base de datos.

Se utilizan los datos de las misiones QuikSCAT y RapidSCAT de la NASA descargados desde su repositorio, los cuales almacenan datos meteorológicos oceánicos y marinos. Para el presente proyecto, estos datos se transforman de su formato inicial a un formato más simplificado. Posteriormente, y dado que el proyecto propone almacenarlos en una base de datos NoSQL MongoDB que permita su integración homogénea y rápido acceso, se realiza de nuevo una transformación dependiendo de las necesidades de cada tipo de índice implementado por MongoDB.

El proyecto estudia los índices más adecuados para almacenar datos geoespaciales implementados por MongoDB y se comparan. También se tiene en cuenta en la comparativa el índice Geohash que se ha construido específicamente en este trabajo. Los resultados del estudio realizado miden la eficiencia en el tiempo de respuesta a las consultas espaciales, temporales y espacio-temporales, siempre con los mismos datos almacenados en todas y cada una de las pruebas realizadas.