Consulta lenta ST_Intersection

Estou tentando fazer uma interseção entre duas camadas:

1. Camada de polilinha representando algumas estradas (~ 5500 linhas)
2. Camada de polígono representando buffers de forma irregular em torno de vários pontos de interesse (~ 47.000 linhas)

Por fim, o que estou tentando fazer é prender as polilinhas a esses muitos buffers (às vezes sobrepostos) e, em seguida, resumir a extensão total da estrada contida em cada buffer.

O problema é que as coisas estão lento. Não sei quanto tempo isso deve levar, mas acabei de cancelar minha consulta após> 34 horas. Espero que alguém possa apontar onde cometi algum erro com minha consulta SQL ou me indicar uma maneira melhor de fazer isso.

CREATE TABLE clip_roads AS

SELECT 
  ST_Intersection(b.the_geom, z.the_geom) AS clip_geom,
  b.*

FROM 
  public."roads" b, 
  public."buffer1KM" z

WHERE ST_Intersects(b.the_geom, z.the_geom);


CREATE INDEX "clip_roads_clip_geom_gist"
  ON "clip_roads"
  USING gist
  (clip_geom);



CREATE TABLE buffer1km_join AS

SELECT
  z.name, z.the_geom,
  sum(ST_Length(b.clip_geom)) AS sum_length_m

FROM
  public."clip_roads" b,
  public."buffer1KM" z

WHERE
  ST_Contains(z.the_geom, b.the_geom)

GROUP BY z.name, z.the_geom;

Eu tenho um índice GiST criado para a tabela de estradas original e (apenas por segurança?) Crie um índice antes de criar a segunda tabela.

O plano de consulta do PGAdmin III é assim, embora eu tenha medo de não ter muita habilidade para interpretá-lo:

"Nested Loop  (cost=0.00..29169.98 rows=35129 width=49364)"
"  Output: st_intersection(b.the_geom, z.the_geom), b.gid, b.geo_id, b.address_l, b.address_r, b.lf_name, b.lfn_id, b.lfn_name, b.lfn_type_c, b.lfn_type_d, b.lfn_dir_co, b.lfn_dir_de, b.lfn_desc, b.oe_flag_l, b.oe_flag_r, b.fcode_desc, b.fcode, b.fnode, b.tnode, b.metrd_num, b.lo_num_l, b.lo_n_suf_l, b.hi_num_l, b.hi_n_suf_l, b.lo_num_r, b.lo_n_suf_r, b.hi_num_r, b.hi_n_suf_r, b.juris_code, b.dir_code, b.dir_code_d, b.cp_type, b.length, b.the_geom"
"  Join Filter: _st_intersects(b.the_geom, z.the_geom)"
"  ->  Seq Scan on public."roads" b  (cost=0.00..306.72 rows=5472 width=918)"
"        Output: b.gid, b.geo_id, b.address_l, b.address_r, b.lf_name, b.lfn_id, b.lfn_name, b.lfn_type_c, b.lfn_type_d, b.lfn_dir_co, b.lfn_dir_de, b.lfn_desc, b.oe_flag_l, b.oe_flag_r, b.fcode_desc, b.fcode, b.fnode, b.tnode, b.metrd_num, b.lo_num_l, b.lo_n_suf_l, b.hi_num_l, b.hi_n_suf_l, b.lo_num_r, b.lo_n_suf_r, b.hi_num_r, b.hi_n_suf_r, b.juris_code, b.dir_code, b.dir_code_d, b.cp_type, b.length, b.the_geom"
"  ->  Index Scan using "buffer1KM_index_the_geom" on public."buffer1KM" z  (cost=0.00..3.41 rows=1 width=48446)"
"        Output: z.gid, z.objectid, z.facilityid, z.name, z.frombreak, z.tobreak, z.postal_cod, z.pc_area, z.ct_id, z.da_id, z.taz_id, z.edge_poly, z.cchs_0708, z.tts_06, z.the_geom"
"        Index Cond: (b.the_geom && z.the_geom)"

Esta operação está fadada a ser executada por vários dias? Atualmente, estou executando isso no PostGIS para Windows, mas, em teoria, eu poderia lançar mais hardware no problema, colocando-o no Amazon EC2. No entanto, vejo que a consulta está usando apenas um núcleo por vez (existe uma maneira de fazê-la usar mais?).

Pedro,

Qual versão do PostGIS, GEOS e PostgreSQL você está usando?
faça um

SELECT postgis_full_version (), versão ();

Muitas melhorias foram feitas entre 1.4 e 1.5 e o GEOS 3.2+ para esse tipo de coisa.

Também quantos vértices seus polígonos possuem?

Faça um

SELECT Max (ST_NPoints (the_geom)) Como maxp FROM algo;

Para ter uma idéia do seu pior cenário. A velocidade lenta como essa geralmente é causada por geometrias que são finalmente granuladas demais. Nesse caso, você pode querer simplificar primeiro.

Você também fez otimizações no seu arquivo postgresql.conf?

resposta útil de troca de pilha: /programming/1162206/why-is-postgresql-so-slow-on-windows

Ajustando o postgres: http://wiki.postgresql.org/wiki/Performance_Optimization

por experiência recomendar ANÁLISE DE VÁCUO

Ficha descarada :) Pode ajudar a ler os capítulos 8 e 9 do nosso livro. Apenas quente fora das prensas. Abordamos muitas dessas questões nesses capítulos.

http://www.postgis.us/chapter_08

http://www.postgis.us/chapter_09

Veja as duas dicas para otimizar a consulta espacial. Eles funcionam muito bem para mim. http://kb.zillionics.com/optimize-spatial-query/