时空数据库应用场景
RDS PG Ganos时空数据库应用场景比较广泛，包括互联网出行、LBS、运动社交、外卖递送、智慧物流、自动驾驶（车联网/物联网），以及传统的遥感、测绘行业等。

什么叫时空计算？
时空计算存在于我们生活的方方面面，本意是指移动对象（也就是轨迹）在时间和空间两个维度的变化带来的计算问题；但目前所说的时空计算通常也包括纯空间维度或者时间维度的计算问题。举个例子来讲，拿到一批公交车运行的轨迹数据以及公交站牌的位置数据，如何分析出今日公交在某个站点是甩站，这就需要利用轨迹数据和位置数据进行分析计算，挖掘出公交多次经过了某个站点，但它是不停的。

ganos 是不是可以替换postGIS
是的，完全可以，Ganos还会提供更多的高级特性，在功能上更丰富，性能上也更有优势。

这些矢量数据和栅格数据会提供吗？还是只听，然后到时候用ganos上试一试呢？
会同步给大家，提供下载地址，支持step by step完成整个案例。

老师 有什么开源解决方案
GIS开源三件套：PostgreSQL、PostGIS、GeoServer。

nvdi刚没听明白/ndvi是一种影像算法，可以理解为外部表吗。
ndvi本身是遥感学里的一个概念，可以理解为植被覆盖度，它通常以m*n的栅格数据（.tif文件）提供，而Ganos里面是可以将栅格数据原始文件存放在OSS中，类似于这个tif文件就是Ganos的一个外表，Ganos可直接对它进行读、分析计算。

raster还是原生结构是吗？ganos不是直接读取数据库而是用oss？有没有对栅格数据做压缩呢？
raster是原生结构，在Ganos中就是raster数据类型，可以直接创建带这个字段的表。
首先Ganos是以插件形式存在于PG中，使得PG有了管理时空数据的能力，PG + Ganos就相当于时空数据库，而PG Ganos管理栅格数据是可以借助OSS作为外部存储的，节约数据库的存储成本，如果你不care数据库存储成本，也可以完全不需要OSS，直接都存入数据库内部，直接存入数据库内部的栅格数据肯定会做压缩的。

ganos支持管理三维数据吗？例如osgb格式的数据。ganos插件可以运行在pgxl环境下吗？
osgb格式的数据理论上可以存入PG Ganos，也可以借助OSS存储，但目前没有做优化处理，所以不建议用这种方式管理，Ganos支持三维模型会作为下一步计划支持。
目前Ganos不支持独立输出，只能是绑定在RDS PG/PolarDB中售卖，但不额外收费。

ganos可以支持高并发处理么？还是偏离线数处理；它和利用pyhon的进行时空分析有那些异同？
Ganos是RDS PG数据库里面的插件，所以它的并发度就是PG的并发度，包括高可用增加并发能力也都是依赖于PG数据库，它是一种便在线数据处理；离线数据批处理可以了解一下阿里云的Spark Ganos/DLA Ganos。

请问老师，矢量数据和影像的场景有没有什么比较好的应用吗？oss+pg是不是很成熟的方案？
OSS+PG已经是非常成熟的方案了，在遥感AI方面，监测农作物长势、灾害评估、违章建筑识别等等场景都是矢量数据+栅格数据处理的场景，举个例子，课程里面也讲到的案例，给一份行政区划数据（矢量），一份建筑密度数据（栅格）两者直接表表join叠加分析，即可计算出所有行政区的建筑密度值。这个案例中建筑密度数据可以替换成植被覆盖指数数据、地物高度数据等等。

直接使用postgis函数直接生成mvt好？还是通过空间函数查询出来空间数据，利用其他语言生成mvt的方式好？
这个问题需要分开来讲，如果数据量小，可以直接用postgis函数生成mvt，简单方便，而且函数里面可以套函数，用空间过滤将一部分不关心的数据过滤掉再生成mvt；如果数据量超大，直接用postgis的函数性能会成为瓶颈，即使开了并行也可能转不动了，这个时候你可以开发应用程序，利用分布式多个节点、多线程等等技术组合解决。
推荐Ganos中的矢量金字塔技术，针对亿级的面数据，提前创建好矢量金字塔，再调用mvt生成函数，也能在分钟内得到你想要的mvt数据。