如何构建一个矢量瓦片服务

地图瓦片技术是在线地图服务常用的瓦片技术，瓦片就是地图瓦片的具体存储形态，提前切好的瓦片可以大大提高在线地图的访问效率。

以图片为介质的栅格瓦片使得在线地图得以迅速普及，优势在于显示效率高、方便传输。但是，随着地图的移动化和应用的逐渐深入，栅格瓦片占用带宽和存储都较大，不利于地图在移动设备的应用。

矢量瓦片的产生弥补了栅格瓦片的不足。矢量瓦片数据以矢量形式存在。矢量瓦片体积下，可高度压缩，占用的存储空间比栅格瓦片要小上千倍。数据传输体量小，地图更新的代价小

目前开源的矢量切片工具还是非常多的，列出一些主流的阐述下：

总的来说，工具虽然很多，但是没有一款可以说覆盖一切场景的，具体应用还是看场景的，比如前两个方案都是做底图数据时比较有用，都是静态矢量切片方案，geoserver能直连数据库，tippecanoe有强数据定制性要求，那么如果用户侧重点是简单点的话geoserver够了，用户侧重点是希望对数据做很多高级过滤什么的操作用tippecanoe，但步骤麻烦点。这些矢量切片工具仅仅在处理很久不变的数据，就是切一次用很久的数据，如果数据频繁变化，这种静态数据切片工具就很不好用了。

与其他方案相比，PostGIS方案的好处主要有两大点：

💡 GeoServer、Tippecanoe 皆为静态矢量切片方案，需提前准备切片数据，并进行持久化（GeoServer也可以在使用时进行切片，同时进行持久化）。PostGIS支持动态矢量切片方案，即实时计算生成切片，且不进行切片的持久化。

于我个人而言，我目前仅接触和使用到了GeoServer，且对其中的实现细节并不太清楚，所以想通过参考模仿的方式实现一个示例服务。其次，还想测试在没有如GeoWebcache此类的瓦片缓存的情况下，服务的性能如何。综上所述，其实也就是为了如下这几方面的目的：

学习，了解其中的实现细节

更好的适配

比如说，WMTS服务很明确存在缓存，WMS性能又不够好。如果使用WMTS服务确实可以提升服务的性能，但是对于源数据存在编辑的场景下，缓存问题还是会让人头疼。

那么是否存在动态的矢量瓦片服务？既能解决缓存的问题，同时还没有太大的性能问题。

你或许会提到基于PostGIS的动态矢量瓦片服务，但是有些历史的原因，短时间内没有变法变更数据库。当然也可以基于类如CDC这样的功能进行缓存的更新，但其实还是会存在缓存的问题，只是说可以通过一些手段降低缓存问题出现的概率，并无法从根本上解决问题

所以，基于此，既然PostGIS可以实现动态矢量瓦片服务，我们自然也可以。公瑾大佬曾发文说过，当下地图服务去服务化、数据不切片基本上已经是必然的趋势，那么我为什么还要去做一个服务化的东西。大概就是下面这几个原因了：

参见：矢量瓦片标准

在这里贴几个关键点（对于目前使用上来说）：

文件格式

矢量瓦片文件采用Google Protocol Buffers进行编码。Google Protocol Buffers是一种兼容多语言、多平台、易扩展的数据序列化格式。

投影和范围

矢量瓦片表示的是投影在正方形区块上的数据。矢量瓦片不应该包含范围和投影信息。解码方被假定知道矢量瓦片的范围和投影信息。

Web Mercator是默认的投影方式，Google tile scheme是默认的瓦片编号方式。两者一起完成了与任意范围、任意精度的地理区域的一一对应，例如https://example.com/17/65535/43602.mvt。

矢量瓦片可以用来表示任意投影方式、任意瓦片编号方案的数据。

内部结构

图层

每块矢量瓦片应该至少包含一个图层。每个图层应该至少包含一个要素。

几何图形编码

矢量瓦片中的几何数据被定义为屏幕坐标系。瓦片的左上角（显示默认如此）是坐标系的原点。X轴向右为正，Y轴向下为正。几何图形中的坐标必须为整数。

在这里，我选择抄GeoServer的作业。众所周知，PostGIS是开源的，那为什么没有选择抄PostGIS的作业呢？

接着说当前的事情。要实现一个动态矢量瓦片服务，我们需要先分析一下实现内容，在此先做出如下拆解：

那么大体的实现路径可归结于如下所示：

其中的核心要点总结如下：

下面将对以上几点作详细描述，本次内容基本上全部参考GeoServer实现完成。

瓦片最早是由谷歌地图提出并进行应用的，其采用特定的切割方式对采用WebMercator投影坐标的世界地图栅格影像进行切片，由于WebMercator投影方便计算机进行计算，随后各大主流WebGIS和互联网地图应用商都采用基于WebMercator投影坐标系的方式进行切片。

瓦片金字塔的主要原理为：基于某个特定的地图投影坐标系，将曲面 的地球投影到二维平面，而后将该二维平面进行多尺度地划分，即相当于制作了多个不同分辨率层级的数字地图。各层级对应相应编码，层级越高地图所对应的分辨率越高；而后对每一层级的全球空间范围地图按照某种空间划分方法进行格网划分，划分成若干行和列的固定尺寸的正方形栅格图片，这些切分出来的规整的单个格网单元称为瓦片，各层级的划分方法都是相同的。

瓦片划分方法需满足以下条件：

每一层级瓦片对应一层金字塔，各个层级的瓦片构成了整个瓦片金字塔模型。每一层中的瓦片划分方法一般采用均匀四分的划分方法，即以赤道和中央经线的交点为初始中心，不断地对地图进行四分，直到每个格网的大小为tilesize * tilesize为止，其中tilesize表示单个瓦片的边长。基于此种划分方法，第0层金字塔（金字塔顶层）用一个瓦片就能表示整张世界地图，第1层要用4^z个瓦片来表示整个世界地图，z为当前瓦片的金字塔层级。

所有瓦片的编码都是基于瓦片坐标系下进行的，瓦片坐标系的原点一般都在左上角或者左下角，TMS规范中是在左下角（GeoServer遵循该规范），但是现有的Google、MapNIK切片系统都是选用左上角作为原点，本文主要以原点在左上角的瓦片坐标系进行说明。

瓦片的编码方式如下图所示，层级用z表示，瓦片经线方向（指瓦片经度发生变化的方法，即东西向，东向为正）上编号为x，纬线方向（指瓦片维度发生变化的方向，即南北向，南向为正）上编号为y，因此每一个瓦片都可以通过一个三维元组（x,y,z）来唯一描述。

💡 节选自《高性能影像数据瓦片化关键技术研究-刘世永-2016》，章节：第二章，2.1-2.3

此处只显示核心模块

Grid，对应单层金字塔

GridSet，对应完整的金字塔层级

瓦片金字塔需要又逻辑模型与物理模型共同构成，物理模型（即瓦片集）需要根据逻辑模型的定义才可进行构建。此处以常规瓦片金字塔逻辑模型为示例，通过上述程序模型，构建瓦片金字塔逻辑模型