Nominatim 地址编码
在平时开发应用中，经常会有通过经纬度获取地址信息的需求，这种需要可以通过高德等地图软件提供的收费API处理，也可以自己搭建地址编码服务器。
Nominatim
Nominatim（https://github.com/osm-search/Nominatim）是一个可以按名称和地址来搜索OSM中的数据，并生成OSM点的合成地址的工具（反向地理编码）。可用在http://nominatim.openstreetmap.org找到这个工具。Nominatim也用在OpenStreetMap首页的搜索工具栏中，同时也为MapQuest Open Initiative提供搜索支持。
数据导入阶段
读取原始OSM数据，并提取对地理编码有用的所有信息。这部分由osm2pgsql完成，该工具也可用于导入渲染数据库。它使用osm2pgsql/src/output-gatetter中的特殊地名词典输出插件。[ch]pp.导入的结果可以在数据库表中找到。
地址计算或索引阶段
从位置获取数据，并添加地理编码所需的其他信息。它按重要性对地点进行排名，将属于一起的对象链接在一起，并计算地址和搜索索引。大部分工作是通过数据库触发器在PL/pgSQL中完成的，可以在sql/functions/目录中的文件中找到。
搜索前端
实现了实际的API。它接受用户的搜索和反向地理编码查询，查找数据并以请求的格式返回结果。这部分是用PHP编写的，可以在lib/和website/目录中找到。使用apache。
Docker compose安装
services:
nominatim:
container_name: nominatim
image: mediagis/nominatim:4.4
ports:
- "5432:5432"
- "8080:8080"
environment:
TZ: Asia/Shanghai
PBF_URL: https://download.geofabrik.de/asia/china-latest.osm.pbf
REPLICATION_URL: https://download.geofabrik.de/asia/china-updates/
NOMINATIM_PASSWORD: 123456
IMPORT_WIKIPEDIA: "true"
IMPORT_US_POSTCODES: "true"
IMPORT_GB_POSTCODES: "true"
REPLICATION_UPDATE_INTVAL: 86400
THREADS: 16
volumes:
- type: bind
source: /home/test/nominatim/data/db
target: /var/lib/postgresql/14/main
- type: bind
source: /home/test/nominatim/data/flatnode
target: /nominatim/flatnode
shm_size: 1gb
5432是PostgreSQL数据库的端口，8080是服务启动之后提供的web接口端口
PBF_URL：数据包地址
REPLICATION_URL：更新包地址
NOMINATIM_PASSWORD：数据库密码
IMPORT_WIKIPEDIA：导入wiki数据
IMPORT_US_POSTCODES：导入美国邮编
IMPORT_GB_POSTCODES：导入邮编
REPLICATION_UPDATE_INTVAL：更新间隔，单位秒
THREADS：解析地址的线程
如果docker下载osm.pbf很慢，也可以用下载工具下完之后，映射到docker里面：
#PBF_URL: https://download.geofabrik.de/asia/china-latest.osm.pbf
PBF_PATH: /nominatim/data/osm/planet-latest.osm.pbf
volumes:
- /home/test/nominatim/data/osm:/nominatim/data/osm这里使用中国的pbf，安装解析过程比较长（可能需要2、3天的时间），具体时间由服务器配置决定。
看到日志出现下面的内容表示服务启动成功：
LOG: database system was shut down at 2022-08-16 05:33:06 UTC LOG: database system is ready to accept connections
全球地址数据
如果使用全量pbf数据，替换PBF_URL和REPLICATION_URL 的链接：https://ftp5.gwdg.de/pub/misc/openstreetmap/planet.openstreetmap.org/pbf/planet-latest.osm.pbf
https://ftp5.gwdg.de/pub/misc/openstreetmap/planet.openstreetmap.org/replication/day/
全量数据对硬件要求比较高，而且解析时间更长，可能需要一周的时间：
- 16 core CPU (set THREADS variable to number of cores/threads available) - 64GB RAM - 1.5TB (NVMe) SSD storage
接口API
https://nominatim.org/release-docs/develop/api/Overview/
这里主要介绍其中的3个
健康检查（/search?q=avenue%20pasteur）
[]
逆地址编码（/reverse?lat=28.259719364765736&lon=112.91566526653007&format=jsonv2&accept-language=zh）
{
"place_id": 52339186,
"licence": "Data © OpenStreetMap contributors, ODbL 1.0. http://osm.org/copyright",
"osm_type": "node",
"osm_id": 3569911293,
"lat": "-41.2903464",
"lon": "174.7779487",
"category": "place",
"type": "house",
"place_rank": 30,
"importance": 0.00000999999999995449,
"addresstype": "place",
"name": "",
"display_name": "138, Wakefield Street, Te Aro, 惠灵顿 / 惠靈頓 / 威靈頓, 6011, 紐西蘭/新西兰",
"address": {
"house_number": "138",
"road": "Wakefield Street",
"suburb": "Te Aro",
"city": "惠灵顿 / 惠靈頓 / 威靈頓",
"county": "惠灵顿 / 惠靈頓 / 威靈頓",
"state": "惠灵顿 / 惠靈頓 / 威靈頓",
"ISO3166-2-lvl4": "NZ-WGN",
"postcode": "6011",
"country": "紐西蘭/新西兰",
"country_code": "nz"
},
"boundingbox": [
"-41.2903964",
"-41.2902964",
"174.7778987",
"174.7779987"
]
}
ID详情（/details?osmtype=W&osmid=1274999787&format=json&accept-language=zh）
{
"place_id": 73967428,
"parent_place_id": 74020996,
"osm_type": "N",
"osm_id": 3569911293,
"category": "place",
"type": "house",
"admin_level": 15,
"localname": "138",
"names": [],
"addresstags": {
"city": "Wellington",
"housenumber": "138",
"postcode": "6011",
"street": "Wakefield Street",
"suburb": "Te Aro"
},
"housenumber": "138",
"calculated_postcode": "6011",
"country_code": "nz",
"indexed_date": "2024-08-13T00:20:54+00:00",
"importance": 9.99999999995449e-6,
"calculated_importance": 9.99999999995449e-6,
"extratags": [],
"calculated_wikipedia": null,
"rank_address": 30,
"rank_search": 30,
"isarea": false,
"centroid": {
"type": "Point",
"coordinates": [
174.7779487,
-41.2903464
]
},
"geometry": {
"type": "Point",
"coordinates": [
174.7779487,
-41.2903464
]
}
}
压力测试
使用lua脚本进行压力测试
-- 设置随机数种子
math.randomseed(os.time())
-- 随机生成经度和纬度的函数
function generate_random_coordinates()
local longitude = math.random() * 360 - 180 -- [-180, 180]
local latitude = math.random() * 180 - 90 -- [-90, 90]
return longitude, latitude
end
-- 定义请求的函数，wrk会在每次请求之前调用这个函数
request = function()
-- 生成随机的经纬度
local longitude, latitude = generate_random_coordinates()
-- 构建带有随机经纬度的请求URL
local url = "/reverse?lon=" .. string.format("%.6f", longitude) .. "&lat=" .. string.format("%.6f", latitude).."&format=jsonv2&accept-language=zh"
-- 返回 GET 请求，包含自定义的 URL
--print(url)
return wrk.format("GET", url)
end
-- 定义返回的函数
response = function(status, headers, body)
if status ~= 200 then
print(body)
return
测试命令
wrk -t100 -c10000 -d600s -s request.lua --latency http://localhost:8080
开启100个线程，模拟10000个连接，持续600秒，结果如下：
Running 10m test @ http://localhost:8080
100 threads and 10000 connections
Thread Stats Avg Stdev Max +/- Stdev
Latency 32.97ms 38.66ms 1.99s 92.99%
Req/Sec 70.11 61.57 2.96k 89.25%
Latency Distribution
50% 24.34ms
75% 42.52ms
90% 64.47ms
99% 116.16ms
2609713 requests in 10.00m, 1.22GB read
Socket errors: connect 0, read 17012, write 50793, timeout 26407
Requests/sec: 4349.02
Transfer/sec: 2.08MB