8 Форматы Геопространственных Данных для ГИС

Сравнительная Таблица Форматов Геопространственных Данных

Название Формата	Общий рейтинг	Ссылка на сайт (Спецификация/Основная Библиотека)	1. Производительность Клиентского Рендеринга (deck.gl/Kepler.gl) (15%)	2. Производительность Клиентской Обработки Атрибутов (Фильтры/Расчеты) (18%)	3. Эффективность Хранения (Сжатие на R2) (12%)	4. Эффективность Передачи по Сети (Размер чанка/тайла) (10%)	5. Поддержка Геометрии (Полигоны гексагонов) (7%)	6. Поддержка Атрибутов (Колонки, типы) (10%)	7. Легкость Генерации (Пайплайн на Python) (5%)	8. Легкость Использования на Клиенте (Загрузка/Парсинг) (5%)	9. Поддержка Чанкинга/Партиционирования (для больших данных) (5%)	10. Интеграция с Табличным UI (на клиенте) (10%)	11. Стандартизация и Интероперабельность (ГИС/Аналитика) (2%)	12. Минимализм Зависимостей на Клиенте (для чтения) (1%)
GeoArrow (Чанки)	8.93	geoarrow.org	9	10	9	9	9	10	8	10	8	10	7	9
GeoParquet (Чанки)	8.86	geoparquet.org	9	10	10	8	9	10	8	9	8	10	8	8
Vector Tiles (MVT)	7.33	docs.mapbox.com/vector-tiles/specification/	10	6	8	10	10	7	6	8	10	6	9	7
GeoJSON (Чанки)	5.58	geojson.org	6	5	4	5	10	8	9	7	6	7	6	9

Детальная Расшифровка Оценок для GeoArrow (Чанки) (Общий рейтинг: 8.93):

1. Производительность Клиентского Рендеринга (15%): 9. Отлично. deck.gl/loaders.gl эффективно читают геометрию из GeoArrow и передают на GPU.
2. Производительность Клиентской Обработки Атрибутов (18%): 10. Идеально. Формат Arrow создан для быстрой аналитики атрибутов в памяти.
3. Эффективность Хранения (12%): 9. Очень хорошо сжимается, но может уступать Parquet на очень больших объемах для хранения на диске.
4. Эффективность Передачи по Сети (10%): 9. Эффективный бинарный формат, очень быстрая десериализация. Логику чанкинга нужно реализовать.
5. Поддержка Геометрии (7%): 9. Отлично хранит геометрию по спецификации GeoArrow (WKB, GeoBuffers и т.д.).
6. Поддержка Атрибутов (10%): 10. Превосходно. Полная поддержка типизированных колонок.
7. Легкость Генерации (5%): 8. GeoPandas может записывать в Feather (Arrow IPC формат) с геометрией (если pyarrow поддерживает гео-типы или вы сами кодируете геометрию в WKB). Прямая запись в "GeoArrow файл" может потребовать более низкоуровневой работы с pyarrow.
8. Легкость Использования на Клиенте (5%): 10. loaders.gl и Apache Arrow JS делают загрузку и парсинг очень быстрыми и удобными.
9. Поддержка Чанкинга/Партиционирования (5%): 8. Файлы Arrow легко разбивать на чанки. Пространственное партиционирование требует вашей логики.
10. Интеграция с Табличным UI (10%): 10. Идеально, данные в Arrow-формате легко передаются в табличные компоненты.
11. Стандартизация и Интероперабельность (2%): 7. Важный стандарт для обмена геоданными в памяти и между системами, использующими Arrow. Менее распространен как файловый архивный формат по сравнению с GeoParquet.
12. Минимализм Зависимостей на Клиенте (1%): 9. loaders.gl и Apache Arrow JS.

Обновленный Вывод:

GeoArrow (Чанки) теперь выходит на первое место с небольшим отрывом от GeoParquet (Чанки).

GeoArrow выигрывает за счет потенциально еще более быстрой загрузки/парсинга на клиенте (параметр 8) и чуть лучшей эффективности передачи по сети (параметр 4), так как это формат, близкий к представлению данных "в памяти".
GeoParquet остается очень сильным конкурентом, немного выигрывая в эффективности хранения/сжатия на диске (параметр 3) и, возможно, в более широкой интероперабельности как файловый формат (параметр 11).

Для вашего сценария, где критична производительность клиентской обработки и рендеринга, и вы будете загружать чанки данных со статического хранилища, оба формата (GeoArrow и GeoParquet) являются превосходным выбором.

Выбор между ними может зависеть от:

Нюансов поддержки в geopandas для записи (GeoParquet поддерживается очень хорошо и просто).
Размера итоговых файлов на диске (Parquet может дать чуть лучшее сжатие).
Скорости чтения на клиенте (Arrow может быть чуть быстрее для десериализации).