考慮將shp格式的地圖數據發布到webgis上去的想法有一段時間了，正好有空閑時間便忙碌開來，沒想到期間遇到了諸多的問題
1.開發工具:
Geoserver,Openlayer,Ext-js,Postgres/Postgis,Python2.6,PIL,TileCache
2.地圖數據
我的地圖數據是08年的全國地圖，按每個省市分隔開來，每個省市又分了若干個圖層文件，格式是mapinfo的Tab，容量10G
由于沒有全國大比例圖，在偶然的一個機會從網上下載到一份C/S的監控系統，沒想到安裝目錄內就有一份全國圖，就是比例不高。
3.處理過程
1.Tab轉換成shp: Ogr工具可以完成這兩種格式的轉換，編寫python腳本可以輕易處理完
在轉換數據之前需要提醒的是，發現在處理多邊形圖層時，這個多邊形圖層并不是簡單的多邊形，也就是那種mapinfo允許存在polygon和pline的圖層，這將導致之后的導入空間數據庫的失敗，因為postgis要求每個圖層數據類型必須是一致的，不能存在多種類型，所以編寫mapbasic腳本，將這些pline對象從這多邊形圖層中剔去即可。
2.數據校驗： 這個過程非常重要，任何提供的的矢量數據都有可能存在錯誤數據，所以第一步必須要修復這些可能存在的錯誤，工具就是ＡｒｃＧｉｓ,使用其工具對每個省市的每個圖層文件進行修復。
3.導入空間數據庫： 編寫腳本，將ｓｈｐ數據轉成ｓｑｌ文件，此時必須注意空間數據庫的字符編碼與ｓｑｌ數據字符編碼要吻合或者能夠自動轉換。ｐｇ２ｓｑ由于轉換成ｓｑｌ時，由于ｓｈｐ數據中某些圖層表存儲的字符編碼不統一導致產生的非法的ｓｑｌ數據，所以必須對這些數據進行修正，并采用ｕｌｔｒａｅｄｉｔ將數據進行轉碼成數據的字符集類型，我使用的是utf-8.
4.數據分離： 由于提供的全國地理數據是沒有根據應用來分層的，所有的道路都合在同一個叫road的圖層內，然后通過屬性來區分道路的級別，由于我們在控制顯示道路時是需要分層分級別的，所以必須將這些數據要分離成不同的道路圖層，道路共10級別（0-9），編寫腳本將每個省市的道路切割成road_?10級道路層(select into即可搞定)。
同樣，除了道路之外還有其他的比如河流，POI對象等都需要進行分割到不同圖層以便更精確的現實控制。
5.配置Geoserver： 數據都有了，接下來就是配置繪制引擎了。Geoserver提供WFS,WMS服務，性能一般，由于是java開發的。不管3721，配置了最新的I5主機，將java虛擬機的內存設置的最大，將postgis的數據庫內存也足夠調大。手工添加了1，2個圖層到geoserver，preview一下，ok！
接下來編寫控制這些圖層的SLD了，這些花了好些時間學習和開發（學習sld對我以前開發嵌入式地圖引擎風格配置也是一種幫助，之后的嵌入式地圖引擎也全部使用sld進行配置了！）
由于全國數據分31個省市，每個省市都配置了21個圖層，所以要人工11加到geoserver還真是很大的問題，不過沒關系，有python在手，然后對geoserver的配置文件研究了一把便寫了腳本將幾百個圖層全加了進去，然后將這些圖層按省市進行分組，再次Preview，ok！
6.Cache Tile生成: 使用過GeoWebCache，發現很多地方實在不好理解，幸好找到了TileCache，代碼也容易修改，研讀了TileCache代碼之后修改了N處地方，把效率提高了10倍以上?，F在的問題在于Tilecache實現了Disk Cache,Memory Cache,但就是沒有DB cache，每個tile將創建一個文件，如果這些文件很小，有的甚至才幾十字節也要浪費一個文件塊空間，效率不高，如果采用db的話空間就能節省很多，等以后有了時間自己編寫一個后端為postgres的Tile Cache吧。
Tile Cache生成有些問題要注意：
１. 空白ｔｉｌｅ： 由于我設置的繪制設置的BBox非常大，所以在繪制的時候有些空白區域也將提交給geoserver進行處理，這樣浪費了處理時間，同時這些產生的小規格圖塊大大占據了磁盤空間，所以修改的代碼將不存儲這些空白tile，僅僅存儲這些tile的文件名稱，而不保存內容
２. tilecache的Resolutions，ZoomLevels，BBox和Openlayers的屬性必須一樣，否則Opnelayers無法顯示正確的tile
3. tile相交檢測： 同樣是空白區域的繪制，如果每次都提交給geoserver的話，geoserver將根據配置的layer去相交并繪制一次，這就完全沒有必要的，我的解決方式就是提前將31個省市產生他們的MBR，然后再tile進行提交給geoserver之前，將請求的tile的bbox與這些省市的mbr進行相交測試，只有相交的圖層才送入geoserver繪制
4. 大網格繪制： 每次以256×256的規格給geoserver繪制全國圖的話效率實在太低，之后修改成2048×2048規格，整體的繪制效率上升了n倍，繪制完了之后采用split_tile.py將這些大塊切割成256規格的小塊，必須注意產生的序號
寫得好累