随着5G、IoT、对地观测技术的快速发展，遥感影像、移动对象、物联信息等空天传感数据呈爆发式增长，对数据存储、查询和分析计算构成了极大挑战。Ganos是构建在云原生关系型数据库PolarDB、多模数据库Lindorm（HBASE增强版）和数据湖DLA平台上的专业级时空增值服务，已被广泛应用。本次发布的Ganos aerospace是Ganos V3.0针对空天传感数据存储和处理的重大特性升级。
Ganos aerospace产品形态
Ganos aerospace可基于PolarDB/Lindorm/DLA各自产品独立部署使用，也可以基于产品组合构建数据库大数据一体化平台。系统底层提供了支撑天基/空基的大规模空天数据存储能力，包括批量快速写入、空天多维表达、多维时空索引和冷热多级存储等，上层提供数据管理、交批查询处理以及分析计算与操作。
Ganos aerospace系统框架
Ganos aerospace的5个重磅特性介绍如下：
空天网格码。基于全球网格剖分理论，Ganos在PolarDB内引入了一种全新的网格数据类型geomgrid，支持空间对象打码和网格对象计算等操作。系统可以无缝对接北京大学/旋极伏羲基于GeoSOT的网格大数据平台构建空天数据库-网格大数据一体化解决方案。原生网格数据类型的引入增强了空天数据库的统一时空标识能力、空天计算加速能力和基于地球空间网格的数据共享能力。
空天网格剖分示意图
移动对象原生索引。针对日益增多的移动对象（人、车、船、飞行器等）时空多维查询处理需求，Ganos在PolarDB内加入了一种数据库原生通用轨迹索引Trajgist。Trajgist支持二维、三维以及高达四维时空轨迹查询，且支持多种索引组合加速和查询时按维度智能选择。Trajgist与Ganos已有轨迹类型无缝匹配，增强了移动对象的操作能力并大幅提升数据检索性能，可适配交通、物流、航海/航天等各类应用场景。
移动对象原生索引
基于两阶段优化的跨节点并行查询处理。基于PolarDB的共享存储架构，Ganos实现了跨节点空间并行查询处理框架，并通过引入拓扑索引增强过滤，大幅提升空间查询性能。经权威第三方测评结果表明，2亿级图斑做叠加分析并统计面积，采用80进程并行计算，10分钟即可出结果（中间包含裁剪出7800万超大结果集），比传统方案至少快出一个数量级。
基于两阶段优化的跨节点并行查询处理框架
矢量快显访问加速。大体量的矢量数据入库后即时全局浏览一直是业界难题，额外找工具切图发布又耗时耗力。数据库能解决图形显示问题？没听错！Ganos创新设计并在PolarDB中引入了一种大规模图形显示加速黑科技——稀疏矢量金字塔索引，客户端可通过与数据库实时交互，秒级快速可视化访问“亿级规模”多边形地物，而创建索引仅需分钟级并消耗仅5%的额外存储空间。
基于【捷泰天域】提供亿级多边形真实数据实现终端快显访问
栅格动态时空拼图。要构建遥感“最强大脑”，需建立基于动态计算的遥感数据组织、处理和应用模式。Ganos综合了PolarDB的空天索引、Lindorm的空天多模存储和DLA Serverless Spark的空天计算能力，为用户提供单元化存储、时空化组织和像素级调用的全新处理框架。内部测试表明，1000景遥感影像时空拼图效率可达到秒级，革新传统预处理/预切片模式为按需时空动态并行计算模式，节约至少50%存储和处理成本。
栅格动态时空拼图
阿里云空天数据库技术负责人谢炯指出，空天大数据服务已从基于静态切片的“胶卷”时代全面走向动态计算的“数码”时代。Ganos aerospace联合AI Earth引擎（达摩院发布的首个泛自然资源行业AI引擎）、OSS对象存储、以及微服务框架，为用户构建免切片存储、时空一体、动态计算、智能分析全新架构的云原生空天大数据平台提供了核心能力支撑，可广泛应用于城市管理、自然资源、应急管理、交通物流、公益事业等不同行业。划重点，以上Ganos aerospace所有组件和特性全部为数据库之上的免费增值服务，提供线上/线下部署方案。
云原生空天大数据平台方案
