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1.背景
在多个项目中涉及到互联网地图的内网显示，通过自制工具完成了互联网地图的瓦片下载。但是此种方法存在如下几个问题：
a.瓦片均是离散型图片，远程部署非常耗时。
b.瓦片下载中，涉及到将互联网瓦片下载至内存，然后建立对应文件夹，然后保存至本地的过程，效率不高。
除了以上两个问题外，还有存储占用比较多等等缺点。是否有类似于ArcGIS的Bundle型瓦片组织格式来解决存储占用、远程部署等已有问题的解决方案？
2.自定义Bundle格式
2.1利用Sqlite进行存储
2.1.1Sqlite的优点
a. 轻量级
SQLite和C/S模式的数据库软件不同，它是进程内的数据库引擎，因此不存在数据库的客户端和服务器。使用SQLite一般只需要带上它的一个动态库，就可以享受它的全部功能。
这样非常便于我们将其作为一个文件来看待。
b. 单一文件
所谓的“单一文件”，就是数据库中所有的信息（比如表、视图、触发器、等）都包含在一个文件内。并且这个文件可以copy到其它目录或其它机器上，也同样可以使用。
通过这个单一文件性，我们便可以将本身需要离散存储的文件进行统一管理了。
c. 跨平台/可移植性
除了主流操作系统，SQLite还支持了很多冷门的操作系统，比如Android、Windows Mobile、Symbin、Palm、VxWorks等的支持。
一次存储，多点使用。
d.内存数据库（in-memory database）
目前内存越来越廉价， SQLite的内存数据库特性就越发显得好用。SQLite 的API不区分当前操作的数据库是在内存还是在文件（对于存储介质是透明的）。所以如果你觉得磁盘I/O有可能成为瓶颈的话，可以考虑切换 为内存方式。切换的时候，操作SQLite的代码基本不用大改，只要在开始时把文件Load到内存，结束时把内存的数据库Dump回文件就可以了。
在存储瓦片时，如果瓦片数据不算多，内存足够用，可以切换为内存方式，进一步提高瓦片读取效率。
2.1.2缺点
a.并发访问的锁机制
SQLite在并发（包括多进程和多线程）读写方面的性能一直不太理想。数据库可能会被写操作独占，从而导致其它读写操作阻塞或出错。
b. SQL标准支持不全
在它的官方网站上，具体列举了不支持哪些SQL92标准。
2.2 瓦片以MBTiles规范进行组织
MBTiles 是一种地图瓦片存储的数据规范，可大大提高海量地图瓦片的读取速度，比通过瓦片文件方式的读取要快很多，适用于Android、IPhone等智能手机的离线地图存储。
MBTiles通过视图,可以重复使用冗余瓦片数据，从而减少瓦片占用的空间，而不是一个单一的、文字表。比如：地图覆盖大面积的纯蓝色像海洋或空的土地，造成成千上万的重复、冗余的瓦片数据，例如,4/2/8的瓦片在太平洋中间,可能看起来就是一张蓝色图片虽然它可能是一些处于第3级,但在16级可能存在数以百万计的蓝色图片,他们都完全一样。
MBTiles通用方法是将瓦片表分成两张:一个用来存储原始图像和一个存储瓷砖坐标对应那些图片。具体设计如下：
a.设计map表
对瓦片行列号以及对应的瓦片ID进行存储。
b.设计images表
对瓦片进行存储。
c.设计视图tiles
基于map和images生成。
3.开发瓦片下载和打包存储工具
3.1瓦片下载工具
瓦片下载工具基于瓦片寻址算法开发，针对不同互联网地图，瓦片的行列号算法等稍有不同。尤其是针对百度地图，其瓦片算法会按照百度的瓦片分级偏移规则进行换算。这里不做累述。
3.2基于MBTiles规范进行存储
设计思路为：
a.多线程瓦片下载，内存中开辟容器池。
b.当内存容器池满后，进行整体入库至sqlite。入库时进行上锁，规避Sqlite对多事务支持不理想问题。
4.改造后端进行测试
4.1改造后端
后端按照连接池的思想，支持通过行列号在Sqlite中读取到瓦片。
4.2前端测试
5.方案优点总结
a.提高瓦片下载存储速度。经测试，比本地图片存储方式效率至少提高一倍。主要由于，一是二进制存储，无转换过程。二是减少各层级文件夹建立耗时。
b.减少存储空间。MBTiles规范可以减少冗余瓦片。
c.便于数据转移。所有瓦片存储于一个文件夹中，便于数据转移部署。
d.提高海量地图瓦片的读取速度，比通过瓦片文件方式的读取要快很多。原因为单个文件不再涉及到目录寻址，并且也不需要将瓦片读取为二进制再传出。
6.待测试
由于sqlite本身对多事务支持不是很良好，大并发访问瓦片的情景还需测试。下一步准备使用Jmeter进行测试。
7.扩展使用
目前矢量切图工具，存储的也均是离散型的PBF。使用MBTiles进行存储，也能实现便于部署的目的。并且，一个图层使用一个视图，这种概念与ArcGIS中的图层入库也更为相似。
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