主要观点：地理分析在军事事务中至关重要，本文讨论用 PostgreSQL 处理地理空间数据及常见地理分析任务，涵盖找最近对象、距离计算等，还探索确定多边形内点和地理空间聚合技术等，目标是提供实用示例和技巧。
关键信息：

• 利用 osm2pgsql 工具将俄罗斯军事多边形数据导入 PostgreSQL，创建相关表如 military_geometries 等。
• 从 NASA 卫星获取火灾数据并导入 PostgreSQL 数据库的 viirs_fire_events 表。
• 探讨利用不同索引（如 btree、hash、brin、gist、spgist 等）提高查询性能，比较各索引类型的优缺点。
• 用 GiST 和 SP-GiST 索引解决找最近邻居等任务，展示其在地理空间分析中的作用。
• 介绍 Uber 的 H3 六边形网格系统用于地理空间数据聚合和解决复杂地理分析任务，通过 PostgreSQL 扩展实现相关功能并举例说明。
  重要细节：
• 文章所用材料和数据为开源且经军事代表批准。
• OSM 数据中 2022 年初有 2995 个俄罗斯军事对象被删除，可能导致 Streisand 效应。
• 不同索引类型在创建时间、索引大小、查询执行时间等方面各有特点，gist 和 spgist 在处理地理数据时较有效。
• H3 系统有 15 个级别，可将地球表面细分，PostgreSQL 可通过安装 h3 扩展实现相关功能，如转换坐标、获取边界等。
• 文中通过多个 SQL 查询和示例展示各种地理分析操作和技巧。