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MASTER THESIS
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Analyse des solutions de spatialisation dans les graphes NoSQL afin d'exploiter la topologie arc nœud des réseaux routiers. Quelle est actuellement la solution la plus performante pour réaliser des requêtes spatiales sur un réseau routier important ?

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Déom, Paul ULiège
Promotor(s) : Donnay, Jean-Paul ULiège ; Kasprzyk, Jean-Paul ULiège
Date of defense : 9-Sep-2019/10-Sep-2019 • Permalink : http://hdl.handle.net/2268.2/7375
Details
Title : Analyse des solutions de spatialisation dans les graphes NoSQL afin d'exploiter la topologie arc nœud des réseaux routiers. Quelle est actuellement la solution la plus performante pour réaliser des requêtes spatiales sur un réseau routier important ?
Author : Déom, Paul ULiège
Date of defense  : 9-Sep-2019/10-Sep-2019
Advisor(s) : Donnay, Jean-Paul ULiège
Kasprzyk, Jean-Paul ULiège
Committee's member(s) : Fettweis, Xavier ULiège
Language : French
Keywords : [fr] NoSQL
[fr] Neo4j
[fr] Geospatial
[fr] Base de données graphe
Discipline(s) : Physical, chemical, mathematical & earth Sciences > Earth sciences & physical geography
Engineering, computing & technology > Computer science
Target public : Researchers
Professionals of domain
Student
General public
Other
Institution(s) : Université de Liège, Liège, Belgique
Degree: Master en sciences géographiques, orientation géomatique et géométrologie, à finalité spécialisée
Faculty: Master thesis of the Faculté des Sciences

Abstract

[fr] Les opérations géographiques sur un réseau routier sont principalement réalisées sur des bases de données relationnelles, comme PostGIS. Toutefois, celles-ci ne sont pas toujours efficaces. Avec l’essor des bases de données NoSQL, la plateforme Neo4j a développé une base de données NoSQL graphe. L’avantage de la base de données Neo4j pour les applications géographiques simples, comme sélectionner le chemin le plus court, est confirmé par la littérature. Cependant, pour des opérations plus complexes et nécessitant un aspect spatial plus poussé, le modèle graphe n’est plus aussi performant.
Dans ce contexte, le but de ce mémoire est de mettre en avant une solution pour réaliser de façon efficace des opérations géographiques dans une base de données graphe. La solution qui est testée est d’utiliser une extension spatiale afin de fournir une géométrie aux éléments de la base de données et ainsi de pouvoir utiliser des outils spécifiques à la géographie (indexation et requêtes spatiales).
Cette solution est appliquée sur des opérations de sélection du plus court chemin et sur la sélection d’éléments du graphe proche d’un point extérieur au graphe. Elle est ensuite comparée à une base de données graphe sans l’extension spatiale et surtout à une base de données relationnelle ayant aussi une extension spatiale : PostGIS.
Les résultats de l’analyse confirment l’hypothèse selon laquelle la base de données Neo4j sans l’extension spatiale est plus rapide pour le plus court chemin que PostGIS. Ils montrent aussi un gain de temps pour la réalisation de la recherche d’éléments proches d’un point mais aussi des pertes de performance dues à l’indexation spatiale de Neo4j. Enfin, des attentes et pistes de solutions sont établies pour des futures recherches.

[en] Geographic operations on a road network are mainly carried out on relational databases, such as PostGIS. But these are not always effective. With the rise of NoSQL databases, the Neo4j platform has developed a NoSQL graph database. The advantage of the Neo4j database for simple geographic applications, such as selecting the shortest path, is confirmed by the literature. However, for more complex operations requiring a more extensive spatial aspect, the graph model is no longer efficient. In this context, the purpose of this research is to find a solution to carry out geographic operations effectively in a graph database. The solution tested is to use a spatial extension to provide a geometry to the elements of the database to be able to use geographic tools like indexing and spatial requests. This solution is applied for selection of the shortest path and for selection of graph’s elements close to a point outside graph. It is then compared to a graph database without the spatial extension and especially to a relational database with a spatial extension : PostGIS.
The results of the analysis confirm the hypothesis that the Neo4j database without spatial extension is faster for the PostGIS shortest path. They also show a time gain in the performance of the selection of elements close to a point but also performance losses due to the spatial indexing of Neo4j. Finally, expectations and possible solutions are established for future research.


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Access DEOM_Paul_Memoire.pdf
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Size: 2.11 MB
Format: Adobe PDF

Author

  • Déom, Paul ULiège Université de Liège > Master sc. géogr., orient. géomat. & géomét., à fin.

Promotor(s)

Committee's member(s)

  • Fettweis, Xavier ULiège Université de Liège - ULiège > Département de géographie > Climatologie et Topoclimatologie
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