OGG / 공간데이터를 저장 및 관리하기 위한 여러 타입.md

## 📂 1. 파일 기반 포맷 GIS에서 가장 많이 쓰이는 전통적 방식이에요. * **Shapefile (.shp, .shx, .dbf, …)** * 가장 오래된 벡터 포맷. * 단일 파일이 아니고 여러 파일 조합. * 속성 이름 제한(10자), UTF-8 지원 제한 등 단점 많음. * **GeoJSON (.geojson, .json)** * 웹 서비스용으로 많이 사용. * 가볍고 범용성이 좋음, 하지만 대용량에는 비효율적. * **KML/KMZ (Google Earth)** * XML 기반, 스타일 정보 포함 가능. * **FlatGeobuf (.fgb)** * 최신 포맷, 빠른 인덱싱 & 스트리밍 지원. * Shapefile/GeoJSON 대체용으로 각광. * **MBTiles (.mbtiles)** * SQLite 기반, 타일 이미지/벡터타일 저장. * 오프라인 지도 앱에서 많이 사용. * **TIFF/GeoTIFF (.tif)** * 위성영상, 항공영상 같은 래스터 데이터 저장. * **Cloud Optimized GeoTIFF (COG)** * GeoTIFF 확장판, HTTP Range 기반으로 부분 스트리밍 가능. --- ## 🗄️ 2. 데이터베이스 기반 포맷 동시 사용자 지원, 대용량 관리에 유리해요. * **PostGIS (PostgreSQL + GIS 확장)** * 가장 널리 쓰이는 오픈소스 공간 DB. * 복잡한 공간쿼리, 인덱스, 웹서비스 연동에 강력. * **Oracle Spatial / Locator** * Oracle DB의 공간 확장 기능. * **SQL Server Spatial** * Microsoft SQL Server 공간 데이터 타입. * **SpatiaLite** * SQLite 기반, GeoPackage의 전신격. * **Enterprise Geodatabase (ArcSDE)** * Esri의 DBMS 기반 공간 데이터 관리 시스템. --- ## 🚀 3. 특수 목적 포맷 * **LAS/LAZ** → LiDAR 점군 데이터 저장. (LAZ는 압축버전) * **NetCDF / HDF5** → 시계열 기후, 해양, 대기 과학 데이터. * **GRIB** → 기상 예보 데이터 표준. * **GTFS** → 대중교통 노선/시간표 데이터. --- ## 📌 정리 * **벡터 위주**: Shapefile, GeoJSON, GPKG, FlatGeobuf, GDB * **타일/웹지도**: MBTiles, COG, GeoTIFF * **대규모 분석/서비스**: PostGIS, Oracle Spatial, Enterprise GDB --- 👉 만약 지금 고민이 "대한민국 항공영상 TIFF를 효율적으로 저장하고 서비스"라면, **GeoTIFF/COG + DB(PostGIS) + Tile Cache(MBTiles)** 조합이 최적일 수 있습니다. 혹시 원하시는 건 **“파일 포맷 종류의 카탈로그”** 같은 큰 그림일까요, 아니면 \*\*현재 상황(항공영상 타일 서비스)**에 맞는 적합한 포맷 추천**을 원하시나요?