- Open-Source-Single-Node-DB-Engine für analytische Workloads, die mit Fokus auf Geodatenverarbeitung (geospatial) entwickelt wurde und Vektor- und Raster-Operationen sowie räumliche Optimierung integriert
- Ziel ist es, die schnellste Abfragegeschwindigkeit für räumliche Analysen und eine breite Funktionsabdeckung bereitzustellen
- Ausgelegt auf die Verarbeitung kleiner bis mittlerer Datensätze auf lokalen Maschinen oder einzelnen Cloud-Instanzen; verteilte Verarbeitung kann über SedonaSpark/SedonaFlink/SedonaSnow angebunden werden
- Basiert auf Columnar in-memory-Datensätzen und nutzt das Arrow-Format; Spatial indexing/CRS-Tracking sowie ein Spatial-aware optimizer erhöhen Speichereffizienz und Verarbeitungsgeschwindigkeit
- Unterstützt räumliche Abfragen wie Spatial Range, Spatial KNN, Spatial Join, KNN Join, Map Algebra, NDVI, Mask und Zonal Statistics
- Raster-Operationen sind ebenfalls geplant: SedonaDB Raster wird erweitert, mit dem Ziel der Funktionsparität zu den Raster operators von SedonaSpark
- Unterstützt sowohl Legacy- als auch moderne Formate wie GeoParquet/GeoJSON/Shapefile/WKT/WKB
- Bietet eine duale API für Python und SQL und ist mit dem PyArrow-Ökosystem wie GeoPandas, DuckDB und Polars interoperabel
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