Author Archives: Jorge

About Jorge

I'm a geogeek living near Valencia, Spain. I work on geomatics and I try to have fun with technology and free software.

PostGIS Day 2019


This year I was happy to attend the PostGIS Unconference organized by the good folks from Geodan and Webmapper. The idea for the event was to cover the middle ground between typical introductory activities and developer-oriented ones, targeting then mainly PostGIS power users.

The event was held at Science Park Amsterdam, hosted around 30 people and was organized in a very open way, meaning there’s an open Google Document for anyone to jump in, propose talks, express interests, etc. Super simple. The rest of the logistics of the event involved having coffee and lunch at the venue provided by Geodan, and some beers afterward sponsored by DAT.mobility.

The list of ideas exposed at the event was large, but at the end, only three “classic” talks were delivered and after lunch, the group split into different discussions/Birds of a feather to cover the following themes:

  • Serving vector tiles with PostGIS
  • Postal codes (focused in Netherlands case)
  • Cloud discussions
  • Large data storage and partitioning

Then we grouped back to provide some outcomes/conclusions and we head towards the pub (and myself to the airport back to Valencia).

The talks were related to the BoF sessions and covered the following topics:

  • Tom van Tilburg from Geodan introduced us to Clickhouse database, and how it can complement Postgres using its Foreign Data Wrapper to rely on this highly performant columnar storage for analyzing big volumes of data, basically to perform filtering and aggregation to send back to Postgres the results to be joined with master geometries and other indicators. The approach needs to craft carefully your queries to ensure you do all the processing in Clickhouse and return only the results. Anyway, I see more and more this database being mentioned as a good technological option to pay attention to.
  • Marco Slot from Microsoft exposed how Citus, an extension for enabling sharding for Postgres, can help scale the database to manage large datasets. It’s not focused on anything geospatial in particular, but he was looking for use cases where Citus can help to achieve good results. In fact at this moment apparently Citus does not support PostGIS aggregates but you can track this issue for future developments.
  • I presented the work that my colleague Yuri and I are doing to evolve the standard OpenMapTiles workflow from generating a static MBTiles asset to serve vector tiles into serving them directly from the database, leveraging the rather recent support for the MVT format just straight from PostGIS. You can find more details about the procedure on this document I used as a script for my talk and demos.

As a conclusion, it was nice to attend this unconference, to catch up with some friends from the area, and learn how relevant it is becoming for the Postgres community to respond to big data use cases.

Banner GEOCAMP 2019

Se abre la inscripción para GEOCAMP 2019 en Valencia


Se abre la inscripción a la GEOCAMP 2019 que se celebrará el próximo sábado 15 de junio en el Museu Comarcal de L’Horta Sud, Torrent (Valencia).  El aforo está limitado a 60 personas por lo que recomendamos la inscripción a la actividad lo antes posible.

Para los que no conozcáis este evento, se trata de una desconferencia (tipo Barcamp) donde todo el mundo está invitado a participar. No hay agenda, no hay oradores confirmados, no hay charlas patrocinadas, cualquier tema relacionado con las ciencias de la Tierra es bienvenido. Ven y cuéntanos lo que te apasiona y aprende de otras experiencias y proyectos.

Al comienzo de la jornada nos reuniremos y se recogerán propuestas de charlas o cualquier otra actividad de no más de 20 o 30 minutos. Una vez recopiladas las ordenamos de manera que tengan la mayor consistencia y procedemos con la jornada. Así de simple.

postits

Además, este año se ha hecho coincidir este evento el mismo fin de semana que otro evento conocido como Geopaella, que se viene realizando desde Geoinquietos Valencia desde hace ya algunos años. Se trata de una reunión el mismo domingo 16 de junio para charlar de forma distendida sobre temas geoespaciales en buena compañía, con “auténtica” paella valenciana y en un espacio privado integrado en la huerta valenciana en la pedanía de Borbotó en l’Horta Nord (Descubre L´Horta). Los nuevos asistentes y los geoinquietos que repiten suelen valorar la clase magistral que da Fernando para saber preparar una buena paella con la materia prima recogida directamente de sus campos y en un entorno natural como la huerta, así como una gran sobremesa que se suele alargar hasta el atardecer. Hay más información y detalles para la inscripción en la página para la Geopaella 2019.

¡¡Esperamos vuestra asistencia y vuestras contribuciones al evento!!

Mail:  info@geocamp.es
Twitter: @geocampes ( #geocampes )
Web: http://geocamp.es/

Mini speech #TopoGala


Ayer sin avisar me hicieron salir a decir unas palabras en la cena anual de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Cartográfica, Geodésica y Topográfica de la Universidad Politécnica de Valencia. Es una cena que organizan con ilusión los alumnos, a la que también acuden algunos profesores y personal no docente, y se invita a externos de la empresa privada. Esta fue mi tercera cena y se pueden ver fotos y burradas en #TopoGala.

El caso es que estaba cansado, y había bebido un poco, así que lo cierto es no dije nada especialmente interesante, y eso que ya en la cena del año pasado me quedé con un regusto raro, me explico.

El sector de la geomática y la ingeniería civil no está en su mejor momento; aunque parece que lo peor ya ha pasado sigue siendo difícil para los nuevos profesionales hacerse un hueco. En tiempos de guerra todo agujero es trinchera, así que andar soltando por el mundo a personas espabiladas, con idiomas, y con cierta capacidad para la responsabilidad no iba a ser ignorado por empresas de consultoría a las que, en fin, aparentemente no les es fácil fichar ingenieros en informática noveles. Es el mercado amigo.

Así que con ese contexto, estas serían las frases que les hubiera dicho a esos 100 o 120 estudiantes de grado y máster si me volvieran a dar la oportunidad.

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12 years with you


This blog makes today 12 years old. Yes, we haven’t posted that much lately, indeed we are still around, busy with our projects, families, and lives. We keep sharing some content in our twitter and LinkedIn social networks and will maintain this place for sure. 12 years is already a lot, but our passion for geospatial content and sharing it is not less than when we started this space.

Leave us a comment if you remember a content we created that you liked, or whatever comes to your head!

We love you!!

Photo by Audrey Fretz on Unsplash

Curso GIS Cloud en UNIGIS


Por segundo año tutorizo el curso de GIS Cloud en el máster a distancia UNIGS. El curso se ofrece tanto como módulo para los alumnos del máster profesional en SIG como curso de especialización abierto a cualquiera que quiera profundizar en esta temática.

El curso se desarrolla entre el 14 de mayo y el 25 de junio y el período de inscripción acaba el 7 de mayo con un precio de 375 euros, bonificables a través de la Fundación Estatal para la Formación en el Empleo (anteriormente conocida como Fundación Tripartita).

El año pasado fue una experienca muy interesante. Como trabajador en remoto y además miembro de un equipo de soporte, la metodología didáctica de los cursos de UNIGS me resulta totalmente familiar. Desde sus casas o centros de trabajo los alumnos siguen los materiales a su ritmo y disponen de varios foros (en función del tipo de duda) para preguntar. Es muy interesante ver cómo poco a poco la gente se suelta y cómo acaban por ayudarse entre ellos. Para mí son unas semanas ajetreadas, de intentar resolver las dudas lo más rápido posible y a la vez dar la mejor información complementaria para que puedan aprender el máximo. A la vez algunos hasta descubren que se pueden incrustar gifs animados casi en cualquier lado 😄.

Personalmente creo que el curso me enriquece a mí tanto como a los alumnos, porque nada te da mejor perspectiva que el feedback que te devuelven aquellos que llegan por primera vez, con pocos prejuicios y diferenets backgrounds.

El temario es básicamente el mismo del año pasado con las inevitables actualizaciones de pantallas y pequeños detalles pero en general la estructura me parece muy balanceada para el tiempo del que disponen:

  • Una introducción genérica a qué son los servicios en la nube en general
  • Primera aproximación con Google Fusion Tables, un servicio ya veterano pero que sigue siendo muy válido para trabajar con datos sencillos
  • Luego seguimos con Mapbox, el mejor servicio (tanto entre los productos libres como privativos) para diseñar mapas vistosos y potencialmente complejos. Mapbox Studio es una herramienta que no te la acabas.
  • Acabamos con CARTO Builder, un completo SIG en la nube con el que hacer análisis y publicar cuadros de mando que van más allá de un simple mapa.

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Usando CARTO Builder para ver datos del servicio municipal de alquiler bicicletas de Barcelona

En realidad como en cualquier curso de este tipo, lo importante es aprender a valorar las herramientas, encontrar sus puntos fuertes y sus puntos débiles así como desarrollar las capacidades para criticar cualquier otro servicio al que los alumnos se enfrenten en el futuro. Como decía un excompañero de trabajo, es esto mismo lo que nos hace tecnólogos en lugar de simples operadores de un software concreto.

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Mapbox Studio es gloria bendita

Finalmente comentar que me encanta el flujo de trabajo que la gente del SIGTE lleva, usando para el control de la documentación repositorios git con tareas y pull requests asociadas y Sphinx para la edición de la documentación. Se nota que tienen mucha experiencia y saben lo que hacen.

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Poder escribir en restructuredText y mantener un control de cambios “sano” no se paga con dinero

Pues nada, eso es todo, que si lo que he contado te parece interesante y te apetece dedicar unas semanas de esta primavera a aprender más sobre los SIG en la nube, nos vemos en el Moodle de UNIGIS 😉.

Geocamp ES 2017


Quedan poco más de dos semanas para la GeocampES 2017, que este año se va a celebrar el sábado 16 de Septiembre en Almería, organizada por Geoinquietos Almería, Hacklab Almería y UNIA. Como cada año la idea es organizar un evento sencillo, divertido y muy técnico y participativo. No hay agenda, siguiendo el modelo de desconferencia habitual, al llegar allí se espera que un buen porcentaje de los asistentes se postulen para salir a contar algo: puede ser una charla convencional, una demostracíon de algo en lo que estás trabajando, una dinámica de grupo que te parezca interesante, etc. Cualquier actividad con una componente geo bien definida (o no tanto) es bienvenida.

La idea de Geocamp ES se tomó siguiendo el liderazgo de los compañeros de Portugal. A diferencia sus geocamps en pequeños pueblos más o menos alejados de todo, las anteriores Geocamp españolas se han celebrado en ciudades. En cualquier caso este año nos vamos a Almería, que está un poco más difícil de acceder (sin exagerar) pero sigue siendo una ciudad que seguro va a ofrecernos un espacio agradable y totalmente adecuado para pasarlo bien aprendiendo.

Si lo que te he contado te parece mínimamente interesante, anímate y prepara un fin de semana por el sur de España con el resto de la comunidad geoespacial.

Apúntate aquí.

Aggregating points: JSON on SQL and loops on infowindows


NOTE: I’ll use CARTO but you can apply all this to any webmapping technology backed by a modern database.

Get all the data

So we start with the typical use case where we have a one to many relationship like this:

    select e.cartodb_id,
           e.displayname,
           e.division,
           e.photourl,
           l.cartodb_id as locaction_id,
           l.location,
           l.the_geom_webmercator
      from locations l
inner join employees e
        on e.location = l.location
  order by location

Easy peasy, we have a map with many stacked points. From here you can jump to this excellent post by James Milner about dense point maps. My example is not about having thousands of scattered points that at certain zoom levels overlap. Mine is a small set of locations but many points “stacking” on them. In this case you can do two things: aggregate or not. When you aggregate you pay a prize for readability: reducing all your data to those locations and maybe using visual variables to show counts or averages or any other aggregated value and finally try to use the interactivity of your map to complete the picture.

So at this point we have something like this map, no aggregation yet, but using transparency we can see where CARTO has many employees. We could also use a composite operation instead of transparency to modify the color of the stacked points.

Stacking points using transparency

Stacking points using transparency

Aggregate and count

OK, let’s do a GROUP BY the geometry and an aggregation like counting. At least now we know how many people are there but that’s all, we loose the rest of the details.

    select l.the_geom_webmercator,
           min(e.cartodb_id) as cartodb_id,
           count(1) as counts
      from locations l
inner join employees e
        on e.location = l.location
  group by l.the_geom_webmercator

Grouping by location and counting

Grouping by location and counting

Aggregate one field

But in my case, with CARTO we have PostgreSQL at hand so we can do way more than that. PostgreSQL has many many cool features, handling JSON types is one of them. Mix that with the fact that almost all template systems for front-end applications allow you to iterate over JavaScript Objects and you have a winner here.

So we can combine the json_agg function with MustacheJS iteration over objects to allow rendering the names of our employees.

    select l.the_geom_webmercator,
           min(e.cartodb_id) as cartodb_id,
           l.location,
           json_agg(e.firstname) as names, -- JSON aggregation
           count(1) as counts
      from locations l
inner join employees e
        on e.location = l.location
  group by l.the_geom_webmercator,l.location

And this bit of HTML and Mustache template to create a list of employees we can add to the infowindow template:

<ul style="margin:1em;list-style-type: disc;max-height:10em;">
{{#names}}<li class="CDB-infowindow-title">{{.}}</li>{{/names}}
</ul>
{{^names}}loading...{{/names}}

List of employees on the infowindow

We could do this without JSON types, composing all the markup in the SQL statement but that’s generating quite a lot of content to move to the frontend and of course making the whole thing way harder to maintain.

Aggregate several fields

At this point we can repeat the same function for the rest of the fields but we need to iterate them separatedly. It’d be way better if we could create JSON objects with all the content we want to maintain in a single output field we could iterate on our infowindow. With PostgreSQL we can do this with the row_to_json function and nesting an inner double SELECT to give the properties names. We can use directly row_to_json(row(field1,field2,..)) but then our output fields would have generic names.

    select l.the_geom_webmercator,
           min(e.cartodb_id) as cartodb_id,
           l.location,           
           count(1) as counts,
           json_agg(row_to_json((
             SELECT r
               FROM (
                 SELECT photourl as photo,
                        coalesce(preferredname,firstname,'') as name
             ) r
           ),true)) as data
      from solutions.bamboo_locations l
inner join solutions.bamboo_employees e
        on e.location = l.location
  group by l.the_geom_webmercator,l.location
  order by counts asc

With this query now we have a data field with an array of objects with the display name and web address for the employee picture. Easy now to compose this in a simple infowindow where you can see the faces and names of my colleagues.

<div style="column-count:3;">
{{#data}}
<span style="display:inline-block;margin-bottom:5px;">
  <img style="height:35px;" src="{{photo}}"/> 
  <br/>
  <span style="font-size:0.55em;">{{name}}</span>
</span>
{{/data}}
</div>

{{^data}}
loading...
{{/data}}

Adding pictures and names

That’s it. You can do even more if you retrieve all the data directly from your database and render on the frontend, for example if you use D3 you probably can do fancy symbolizations and interactions.

One final note is that if you use UTF grids (like in these maps with CARTO) you need to be conservative with the amount of content you put on your interactivity because with medium and big datasets this can make your maps slow and too heavy for the front-end. On those cases you may want to change to an interactivity that works like WMS GetFeatureInfo workflow, where you retrieve the information directly from the backend when the user clicks on the map, instead of retrieving everything when loading your tiles.

Check the map below and how the interactions show the aggregated contents. What do you think of this technique? Any other procedure to display aggregated data that you think is more effective?