基于PostGIS(Postgres)+Node.js实现的xyz瓦片地图服务器
背景介绍
前两天研究GeoServer发布存储在PostGIS中栅格数据，最终目的是想在PostGIS中存储金字塔瓦片，用GeoServer发布，但是最后经过研究不改GeoServer源码的情况下，好像只支持将大图tif存在PostGIS数据库中进行发布，金字塔存入数据库后由于PostGIS的raster类型只存了瓦片的scale没有存类似层级的东西，导致发布后所有的金字塔层级一起显示了（没有层级控制），导致了很多影像叠加到一起了，后来又想到在数据库新增一个level字段，然后使用sld来进行控制显示，最后发现sld读不到字段表，这个路径也就放弃了（也许是我没弄对，有大佬点拨一下的话万分感谢）。
今天灵感来了（自己弄着玩），想到直接把瓦片的编号以及原始数据存到数据库，然后写个网络接口按照xyz数据源的格式请求，接口里查询数据库返回一张image给客户端，是不是就相当于一个xyz的瓦片服务器了？最终经过测试是可行的，先上两张效果图。
QGIS加载效果：
水经微图加载效果：
下面就说一下实现的具体流程
数据准备
数据是wgs84的瓦片，xyz都是从0开始，从左上角开始逆时针编号，以下是瓦片本地存储示例：
组织结构最外层为z值，第二层为x值，图片名称为y值。
数据库表示例：
然后使用Qt将瓦片读入并写入数据库，相关代码如下：
#pragma once#include <QString>
#include <QSqlDatabase>class CImageUploader
{
public:CImageUploader();~CImageUploader();void Init();void CreateTable();void UploadTileImage(const QString& strTileDir);private:QSqlDatabase m_db;
};#include "ImageUploader.h"
#include <QDir>
#include <QFile>
#include <QDebug>
#include <QFileInfo>
#include <QSqlQuery>
#include <QSqlError>
#include <QByteArray>
#include <QBuffer>QString strHostName = "192.168.1.7";
QString strDatabaseName = "Tile";
QString strUserName = "postgres";
QString strPassword = "root";
QString strPort = "4321";CImageUploader::CImageUploader()
{Init();CreateTable();
}CImageUploader::~CImageUploader()
{}void CImageUploader::Init()
{m_db = QSqlDatabase::addDatabase("QPSQL");m_db.setHostName(strHostName);m_db.setDatabaseName(strDatabaseName);m_db.setUserName(strUserName);m_db.setPassword(strPassword);m_db.setPort(strPort.toInt());if (!m_db.open()){qDebug() << "Failed to open database connection!" << m_db.lastError().text();}
}void CImageUploader::CreateTable()
{// 使用 IF NOT EXISTS 判断表是否存在QString strCreateTableQuery = QString(R"(CREATE TABLE IF NOT EXISTS Tile (id SERIAL PRIMARY KEY,x BIGINT NOT NULL,y BIGINT NOT NULL,z INT NOT NULL,data BYTEA NOT NULL);)");QSqlQuery query(m_db);if (!query.exec(strCreateTableQuery)){qDebug() << "Exec failed:" << query.lastError().text().toLocal8Bit();}
}void CImageUploader::UploadTileImage(const QString& strTileDir)
{QDir zDir(strTileDir);if (!zDir.exists()) {qDebug() << "Directory does not exist:" << strTileDir;return;}// 遍历 z 值文件夹QStringList zFolders = zDir.entryList(QDir::Dirs | QDir::NoDotAndDotDot);foreach(const QString &zFolder, zFolders) {bool zOk;int z = zFolder.toInt(&zOk);if (!zOk) {qDebug() << "Invalid z folder:" << zFolder;continue;}QDir xDir(zDir.filePath(zFolder));// 遍历 x 值文件夹QStringList xFolders = xDir.entryList(QDir::Dirs | QDir::NoDotAndDotDot);foreach(const QString &xFolder, xFolders) {bool xOk;qint64 x = xFolder.toLongLong(&xOk);if (!xOk) {qDebug() << "Invalid x folder:" << xFolder;continue;}QDir yDir(xDir.filePath(xFolder));// 遍历 y 值的图片文件QStringList imageFiles = yDir.entryList(QDir::Files);foreach(const QString &imageFile, imageFiles) {QString yValueStr = QFileInfo(imageFile).baseName();bool yOk;qint64 y = yValueStr.toLongLong(&yOk);if (!yOk) {qDebug() << "Invalid y file name:" << imageFile;continue;}QString imagePath = yDir.filePath(imageFile);QFile file(imagePath);if (!file.open(QIODevice::ReadOnly)) {qDebug() << "Failed to open image file:" << imagePath;continue;}QByteArray imageData = file.readAll();file.close();// 上传图片数据到数据库QSqlQuery query(m_db);query.prepare("INSERT INTO Tile (x, y, z, data) VALUES (:x, :y, :z, :data)");query.bindValue(":x", x);query.bindValue(":y", y);query.bindValue(":z", z);query.bindValue(":data", imageData);if (!query.exec()) {qDebug() << "Failed to upload tile image:" << query.lastError().text();}else {qDebug() << "Successfully uploaded tile image:"<< "z=" << z << ", x=" << x << ", y=" << y;}}}}
}#include <QCoreApplication>
#include "ImageUploader.h"int main(int argc, char *argv[])
{QCoreApplication a(argc, argv);CImageUploader imageUploader;imageUploader.UploadTileImage(QString::fromLocal8Bit(R"(H:\data)"));return a.exec();
}服务实现
数据写入数据库后只需要弄一个http接口了，我这里使用的是Node.js直连PostGIS数据库，然后根据请求去查数据库对应的image值，然后返回给客户端，Node代码如下：
const express = require('express');
const { Pool } = require('pg');
const app = express();
const port = 3000;// 配置PostgreSQL连接池
const pool = new Pool({user: 'postgres',host: '192.168.1.7',database: 'Tile',password: 'root',port: 4321,
});// XYZ瓦片接口
app.get('/tiles/:z/:x/:y', async (req, res) => {let { z, x, y } = req.params;// 提取数字部分的 y 值（去除文件扩展名）y = y.split('.')[0];try {// 确保 z, x, y 是有效的数字const zInt = parseInt(z, 10);const xInt = parseInt(x, 10);const yInt = parseInt(y, 10);if (isNaN(zInt) || isNaN(xInt) || isNaN(yInt)) {return res.status(400).send('Invalid tile coordinates');}// 查询数据库获取瓦片数据const queryText = `SELECT data FROM Tile WHERE z = $1 AND x = $2 AND y = $3`;const result = await pool.query(queryText, [zInt -1, xInt, yInt]);if (result.rows.length > 0) {const tileData = result.rows[0].data;res.setHeader('Content-Type', 'image/jpeg'); // 确保设置正确的图片格式res.send(tileData);} else {res.status(404).send('Tile not found');}} catch (err) {console.error('Error fetching tile:', err);res.status(500).send('Internal Server Error');}
});// 启动服务器
app.listen(port, () => {console.log(`Tile server is running at http://localhost:${port}`);
});
安装依赖：
npm init -y
npm install express pg
启动：
node server.js
然后就可以在浏览器请求测试(图片格式后缀其实没影响加不加都可)：
http://localhost:3000/tiles/{z}/{x}/{y}.jpg
例如：
localhost:3000/tiles/1/0/0.jpg效果如下：
然后就是QGIS加载测试，在XYZ Tiles新建链接，输入名称和网址，网址直接输入http://localhost:3000/tiles/{z}/{x}/{y}.jpg即可,Node做了z-1处理），图块分辨率可以不管也可以设为256*256，如下：
在水经微图里点击在线地图（自定义），在弹出的页面中，输入前面所说的网址即可，如下：
最后给两张放大的效果图(数据只有6级)：
QGIS:
水经微图：
分享到此结束。