GeoTools入门（六）-- 查询那点事

港控/mmm° 2022-10-10 14:59 622阅读 0赞

## 1. 查询概述 ##

作为一名程序员，每天都在开发着大量的CRUD，而查询在CRUD中占有大多数。在前面的文章里介绍了对于shp的创建和修改i，今天我们就聊一聊GeoTools里的查询，准确的说是GeoTools对shp的查询。好了，我们先看一下GeoTools对于shp查询的基本语法结构：

SimpleFeatureSource source = dataStore.getFeatureSource(typeName);
    FeatureType schema = source.getSchema();
    Filter filter = CQL.toFilter(text.getText());
    SimpleFeatureCollection features = source.getFeatures(filter);

上面的语句类似于`select * from ...`，如果我们只要shp的几个字段如何做呢？此时我们就需要借助Query对象。通过使用`Query`数据结构，您可以更好地控制您的请求，允许您只选择所需的属性；控制返回多少属性信息；并要求一些特定的处理步骤。通过下面的代码，我们发现只返回了默认的*FeatureIdentifer*和*the\_geom*属性。

String typeName = (String) featureTypeCBox.getSelectedItem();
    SimpleFeatureSource source = dataStore.getFeatureSource(typeName);
    FeatureType schema = source.getSchema();
    //name 一般为the_geom,表示记录shp的空间信息
    String name = schema.getGeometryDescriptor().getLocalName();
    Filter filter = CQL.toFilter(text.getText());
    //关键是下面的代码
    Query query = new Query(typeName, filter, new String[] { name});
    SimpleFeatureCollection features = source.getFeatures(query);

不管是通过那种方法实现shp数据的查询，我们发现都离不开Filter。查询嘛，少不了where条件那么Filter有几种创建方式呢？我们可以回想一下操作数据库的框架。一类是类似于MyBatis的通过写SQL查询数据，而另一种方式类似于JPA，通过面向对象的方式查询数据。而对于GeoTools，也同样提供了两种创建Filter的方法，他们分别是`CQL`和`FilterFactory`

## 2. CQL查询 ##

### 2.1 概述 ###

CQL工具类提供了一个很好的前端来从文本字符串生成过滤器和表达式，该工具类包含静态方法，您可以调用这些方法将文本字符串转换为表达式、过滤器或列表<过滤器>。它还能够采用这些项目并生成适当的文本表示。

CQL\-CQL() \+toFilter(String) : Filter \+toFilter(String) : Filter \+toExpression(String) : Expression \+toExpression(String,FilterFactory) : Expression \+toFilterList(String) : List<Filter> \+toCQL(Filter) : String \+toCQL(Expression) : String \+toFilterList(String,FilterFactory) : List<Filter>

### 2.2 示例 ###

#### 2.2.1 简单例子 ####

Filter filter = CQL.toFilter("attrName >= 5");

#### 2.2.2 解析过滤器列表 ####

可以一次解析过滤器列表。这对于像 GeoServer 这样的应用程序很有用，例如，它允许为 WMS GetMap 请求中的每一层定义过滤谓词。

List filters = CQL.toFilterList("att1 > 5;ogc:name = 'river'");

在这个例子中，你会得到两个过滤器，因为“;” 字符充当分隔符。

#### 2.2.3 按比较值过滤 ####

Filter result = CQL.toFilter("ATTR1 < (1 + ((2 / 3) * 4))" );
    Filter result = CQL.toFilter("ATTR1 < abs(ATTR2)" );
    Filter result = CQL.toFilter("ATTR1 < 10 AND ATTR2 < 2 OR ATTR3 > 10" );

#### 2.2.4 使用文本过滤 ####

Filter result = CQL.toFilter( "ATTR1 LIKE 'abc%'" );
    Filter result = CQL.toFilter( "ATTR1 NOT LIKE 'abc%'" );

#### 2.2.5 过滤空值 ####

Filter result = CQL.toFilter( "ATTR1 IS NULL" );
    Filter result = CQL.toFilter( "ATTR1 IS NOT NULL" );

#### 2.2.6 按比较时间值过滤 ####

*  等于一个日期
    
        Filter result = CQL.toFilter( "ATTR1 TEQUALS 2006-11-30T01:30:00Z" );
 *  之前时间
    
        Before filter = (Before) CQL.toFilter("lastEarthQuake BEFORE 2006-11-30T01:30:00Z");
 *  之前一个经期
    
        Filter result = CQL.toFilter( "ATTR1 BEFORE 2006-11-30T01:30:00Z/2006-12-31T01:30:00Z" );
 *  之后时间
    
        After filter = (After) CQL.toFilter("lastEarthQuake AFTER 2006-11-30T01:30:00Z");
 *  使用GMT+3区的之后一个时间
    
        After filter = (After) CQL.toFilter("lastEarthQuake AFTER 2006-11-30T01:30:00+03:00");
 *  之后一个经期
    
        Filter result = CQL.toFilter( "ATTR1 AFTER 2006-11-30T01:30:00Z/2006-12-31T01:30:00Z" );
 *  具有持续时间的时间谓词(例如2006-11-30T01:30:00Z 之后的十天)
    
        Filter result = CQL.toFilter( "ATTR1 AFTER 2006-11-30T01:30:00Z/P10D" );Filter result = CQL.toFilter( "ATTR1 AFTER 2006-11-30T01:30:00Z/T10H" );
 *  在谓词期间
    
        During filter =(During)CQL.toFilter("lastEarthQuake DURING 1700-01-01T00:00:00/2011-01-01T00:00:00");

#### 2.2.7 基于存在的过滤器 ####

//检查是否存在
    Filter result = CQL.toFilter("ATTR1 EXISTS" );
    //检查某些东西是否不存在
    Filter result = CQL.toFilter("ATTR1 DOES-NOT-EXIST" );

#### 2.2.8 通过检查值是否介于之间来过滤： ####

Filter result = CQL.toFilter("ATTR1 BETWEEN 10 AND 20" );

#### 2.2.9 使用复合属性： ####

Filter result = CQL.toFilter("gmd:MD_Metadata.gmd:identificationInfo.gmd:MD_DataIdentification.gmd:abstract LIKE 'abc%'" );

#### 2.2.10 使用几何关系过滤： ####

Filter result = CQL.toFilter("CONTAINS(ATTR1, POINT(1 2))" );
    Filter result = CQL.toFilter("BBOX(ATTR1, 10,20,30,40)" );
    Filter result = CQL.toFilter("DWITHIN(ATTR1, POINT(1 2), 10, kilometers)" );
    Filter result = CQL.toFilter("CROSS(ATTR1, LINESTRING(1 2, 10 15))" );
    Filter result = CQL.toFilter("INTERSECT(ATTR1, GEOMETRYCOLLECTION (POINT (10 10),POINT (30 30),LINESTRING (15 15, 20 20)) )" );
    Filter result = CQL.toFilter("CROSSES(ATTR1, LINESTRING(1 2, 10 15))" );
    Filter result = CQL.toFilter("INTERSECTS(ATTR1, GEOMETRYCOLLECTION (POINT (10 10),POINT (30 30),LINESTRING (15 15, 20 20)) )" );

#### 2.2.11 九交模式判断过滤器 ####

Filter filter =ECQL.toFilter("RELATE(geometry, LINESTRING (-134.921387 58.687767, -135.303391 59.092838), T*****FF*)");

### 2.3 CQL的扩展类–ECQL ###

ECQL 语言旨在作为 CQL 的扩展，因此您可以编写 CQL 支持的所有谓词并使用新语法规则中定义的新表达式可能性。

#### 2.3.1 例子 ####

##### 2.3.1.1 按比较值过滤 #####

CQL 语言将我们限制为`propertyName`针对更一般的表达式引用 a 。ECQL 允许您在任何地方使用完整的表达式：

Filter filter = ECQL.toFilter("1000 <= population"); 
     Filter filter =ECQL.toFilter("(under18YearsOld * 19541453 / 100 ) < (over65YearsOld * 19541453 / 100 )"); 
     Filter filter = ECQL.toFilter("population BETWEEN 10000000 and 20000000");
     Filter filter =ECQL.toFilter("area(Polygon((10 10, 20 10, 20 20, 10 10))) BETWEEN 10000 AND 30000");

##### 2.3.1.2 按功能 ID 列表过滤 #####

过滤器 XML 格式允许定义捕获一组 FeatureID（通常代表一个选择）的**Id**过滤器。

//使用字符串作为 id：
    Filter filter = ECQL.toFilter("IN ('river.1', 'river.2')");
    //使用整数作为 id：
    Filter filter = ECQL.toFilter("IN (300, 301)");
    //我们尝试了几个实验，但并非所有实验都有效，留下了以下已弃用的语法：
    Filter filter = ECQL.toFilter("ID IN ('river.1', 'river.2')");

##### 2.3.1.3 基于一组值的过滤器 #####

以下过滤器选择以白银、石油或黄金为主要矿产资源的国家：

Filter filter = ECQL.toFilter("principalMineralResource IN ('silver','oil', 'gold' )");

##### 2.3.1.4 使用文本模式过滤 #####

//使用LIKE关键字过滤文本模式：
    Filter filter = ECQL.toFilter("cityName LIKE 'New%'");
    //带有ILIKE关键字的不区分大小写示例
    Filter filter = ECQL.toFilter("cityName ILIKE 'new%'");
    //ECQL 允许您测试任何两个表达式，包括文字： 
    Filter filter = ECQL.toFilter("'aabbcc' LIKE '%bb%'");

##### 2.3.1.5 按空间关系过滤 #####

使用完整表达式的能力也适用于空间操作，允许我们使用函数处理几何，如下例所示：

Filter filter = ECQL.toFilter("DISJOINT(the_geom, POINT(1 2))");
    Filter filter = ECQL.toFilter("DISJOINT(buffer(the_geom, 10) , POINT(1 2))");
    Filter filter = ECQL.toFilter("DWITHIN(buffer(the_geom,5), POINT(1 2), 10, kilometers)");

以下示例显示如何使用 RELATE 操作创建过滤器。在这种情况下，DE-9IM 模式对应于**包含**空间关系，如果第一个几何图形包含第二个，则为真。

Filter filter =ECQL.toFilter("RELATE(geometry, LINESTRING (-134.921387 58.687767, -135.303391 59.092838), T*****FF*)");

以下变体显示相同，但使用 EWKT 约定为几何图形提供坐标参考系统，即在其前面加上“SRID=epsgCode;”：

Filter filter =ECQL.toFilter("RELATE(geometry, SRID=4326;LINESTRING (-134.921387 58.687767, -135.303391 59.092838), T*****FF*)");

##### 2.3.1.6 按时间关系过滤 #####

时间谓词允许建立两个给定时刻之间或时刻和时间间隔之间的关系。在下一个示例中，使用 during 谓词过滤指定日期之间发生地震的城市：

During filter =(During)ECQL.toFilter("lastEarthQuake DURING 1700-01-01T00:00:00Z/2011-01-01T00:00:00Z");

在 ECQL 中，您可以在时间谓词的左侧编写日期时间表达式：

Filter filter = ECQL.toFilter("2006-11-30T01:00:00Z AFTER 2006-11-30T01:30:00Z");

在 Before 谓词中：

Filter filter = ECQL.toFilter("2006-11-30T01:00:00Z BEFORE 2006-11-30T01:30:00Z");

在期间谓词中：

Filter filter =ECQL.toFilter("2006-11-30T01:00:00Z DURING 2006-11-30T00:30:00Z/2006-11-30T01:30:00Z ");

以下示例显示了一个时间谓词，该谓词在日期时间表达式中包含 UTC 时区 (GMT +3)：

Filter filter =ECQL.toFilter("2006-11-30T01:00:00+03:00 DURING 2006-11-30T00:30:00+03:00/2006-11-30T01:30:00+03:00 ");

##### 2.3.1.7 过滤空值 #####

Filter filter = ECQL.toFilter(" Name IS NULL");
    Filter filter = ECQL.toFilter("centroid( the_geom ) IS NULL");

##### 2.3.1.8 属性存在谓词 #####

Filter resultFilter = ECQL.toFilter("aProperty EXISTS");

##### 2.3.1.9 表达式 #####

Expression expr = ECQL.toExpression("X + 1");

##### 2.3.1.10 过滤器列表 #####

//过滤器列表仍然支持使用“;” 分隔条目：
    List<Filter> list = ECQL.toFilterList("X=1; Y<4");

##### 2.3.1.11 使用日期文字过滤 #####

Filter filter = ECQL.toFilter("foo = 1981-06-20");
    Filter filter = ECQL.toFilter("foo <= 1981-06-20T12:30:01Z");

## 3. FilterFactory ##

通过使用`FilterFactory`，您可以手动创建对象。该`FilterFactory`接口仅限于严格的规范合规性。

### 3.1 工厂过滤器基础 ###

核心过滤器抽象在这里。这组接口是关闭的（你不能创建一个新的过滤器类并期望它工作）。

«interface» Filter\+evaluate(Object) : boolean \+accept(Filter,Object) : Object«interface» BinaryLogicOperator\+getChildren()«interface» Not\+getFilter()«interface» PropertyIsNull\+getExpression()«interface» MultiValuedFilter\+getMatchAction()«interface» Id\+getIDs() \+getIdentifiers()«interface» PropertyIsBetween\+getExpression() \+getLowerBoundary() \+getUpperBoundary()«interface» BinaryComparisonOperator\+getExpression1() \+getExpression2() \+isMatchingCase()«interface» PropertyIsLike\+getExpression() \+getLiteral() \+getWildCard() \+getSingleChar() \+getEscape() \+isMatchingCase()ExcludeFilterIncludeFilterAndOrSpatialOperatorBinaryTemporalOperatorPropertyIsEqualToPropertyIsLessThanPropertyIsLessThanOrEqualToPropertyIsGreaterThanPropertyIsNotEqualToPropertyIsGreaterThanOrEqualTo

### 3.2 比较 ###

过滤器数据模型的核心是属性比较；这些过滤器允许您测试特征的属性并仅选择匹配的特征：

FilterFactory2 ff = CommonFactoryFinder.getFilterFactory2();Filter filter;
    // 与equals相同功能的查询
    ff.equal(ff.property("land_use"), ff.literal("URBAN"));
    // 判断值是否为null
    filter = ff.isNull(ff.property("approved"));
    filter = ff.less(ff.property("depth"), ff.literal(300));
    filter = ff.lessOrEqual(ff.property("risk"), ff.literal(3.7));
    filter = ff.greater(ff.property("name"), ff.literal("Smith"));
    filter = ff.greaterOrEqual(ff.property("schedule"), ff.literal(new Date()));
    // 判断两个数值之前的结果
    filter = ff.between(ff.property("age"), ff.literal(20), ff.literal("29"));
    filter = ff.between(ff.property("group"), ff.literal("A"), ff.literal("D"));
    // 不等于的简写
    filter = ff.notEqual(ff.property("type"), ff.literal("draft"));
    // like模式的过滤器
    filter = ff.like(ff.property("code"), "2300%");
    // 您可以使用自定义的通配符
    filter = ff.like(ff.property("code"), "2300?", "*", "?", "\\");

### 3.3 空 vs 空 ###

比较属性值的一个相关主题是测试属性*是否*具有值。在简单的情况下`PropertyIsNull`可用于检查属性是否存在；并且该值为空。我们也有允许一个属性出现零次或多次的情况；在这种情况下，我们需要一种清晰的方法来检查属性根本不存在（即发生 = 零）。

FilterFactory2 ff = CommonFactoryFinder.getFilterFactory2();
    Filter filter;
    // 如果approved等于“null”，正如前面的测试示例
    filter = ff.isNull(ff.property("approved"));
    // 此示例检查是否存在approved
    filter = ff.isNil(ff.property("approved"), "no approval available");

### 3.4 匹配动作 ###

实现该`MultiValuedFilter`接口的所有过滤器都支持对在评估时返回多个值的操作数进行过滤。可以通过`MatchAction`属性修改这些过滤器处理多个值的方式。可以通过一个简单的 getter 来检索该属性：

filter.getMatchAction()

`MatchAction` 有三个可能的值：

*  `MatchAction.ANY`—当没有`MatchAction`指定时，它被设置为默认值`MatchAction.ANY`。如果任何可能的操作数组合的计算结果为真，则计算结果为真：
    
        List<Integer> ages = Arrays.asList(new Integer[] { 7, 8, 10, 15});
        Filter filter = ff.greater(ff.literal(ages), ff.literal(12), false, MatchAction.ANY);
        System.out.println("Any: " + filter.evaluate(null)); // prints Any: true
 *  `MatchAction.ALL` — 如果所有可能的操作数组合的计算结果为真，则计算结果为真。：
    
        List<Integer> ages = Arrays.asList(new Integer[] { 7, 8, 10, 15});
        Filter filter = ff.greater(ff.literal(ages), ff.literal(12), false, MatchAction.ALL);
        System.out.println("All: " + filter.evaluate(null)); 
        // prints All: false
 *  `MatchAction.ONE` — 如果恰好一种可能的值组合评估为真，则评估为真：
    
        List<Integer> ages = Arrays.asList(new Integer[] { 7, 8, 10, 15});
        Filter filter = ff.greater(ff.literal(ages), ff.literal(12), false, MatchAction.ONE);
        System.out.println("One: " + filter.evaluate(null)); 
        // prints One: true
    
    在几种情况下可能有多个值：使用应用程序模式时，或直接使用 java 对象时。当针对这种性质的丰富内容评估表达式时，子引用可能会返回多值属性。
    
    例如，此过滤器测试是否所有孩子都超过 12 岁：
    
        Filter filter = ff.greater(ff.property("child/age"), ff.literal(12), true, MatchAction.ALL);

### 3.5 逻辑过滤器 ###

可以使用通常的 AND、OR 和 NOT 二进制逻辑组合过滤器。

filter = ff.not(ff.like(ff.property("code"), "230%"));
    //您还可以组合筛选器以缩小返回的结果范围
    filter = ff.and(ff.greater(ff.property("rainfall"), ff.literal(70)),ff.equal(ff.property("land_use"), ff.literal("urban"), false));
    filter = ff.or(ff.equal(ff.property("code"), ff.literal("approved")),ff.greater(ff.property("funding"), ff.literal(23000)));

### 3.6 标识符 ###

在 GIS 意义上使用过滤器更多地作为“选择”的另一种有趣方式。在这种情况下，我们将直接匹配`FeatureId`.

«interface» Identifier\+getID() : Object \+matches(Object) : boolean \+equals(Object) : boolean \+hashCode() : int \+toString() : String«interface» RecordId\+getID() : String \+matches(Object) : boolean«interface» ObjectId\+getId() : Long \+matches(Object) : boolean«interface» GmlObjectId\+getID() : String \+matches(Object) : boolean«interface» FeatureId\+getID() : String \+matches(Object) : boolean

最常见的测试是针对`FeatureId`：

FilterFactory2 ff = CommonFactoryFinder.getFilterFactory2();
    Filter filter = ff.id(ff.featureId("CITY.98734597823459687235"), ff.featureId("CITY.98734592345235823474"));

从形式上讲，这种 Id 匹配风格不应与传统的基于属性的评估（例如边界框过滤器）混合使用。您还可以使用`Set<FeatureId>`：

FilterFactory2 ff = CommonFactoryFinder.getFilterFactory2();
    Set<FeatureId> selected = new HashSet<>();
    selected.add(ff.featureId("CITY.98734597823459687235"));
    selected.add(ff.featureId("CITY.98734592345235823474"));
    Filter filter = ff.id(selected);

另一个使用标识符的地方是在处理版本信息时。在这种情况下`ResourceId`，使用由 a`fid`和 a组成的a `rid`。`ResourceId` 可用于探索版本信息：

FilterFactory2 ff = CommonFactoryFinder.getFilterFactory2();
    Filter filter;
    // 获取特定修订版本
    filter = ff.id(ff.featureId("CITY.98734597823459687235", "A457"));
    // 您还可以使用ResourceId获取特定的修订版本
    filter = ff.id(ff.resourceId("CITY.98734597823459687235", "A457", new Version()));
    //获取符合条件的上一个
    filter =ff.id(ff.resourceId("CITY.98734597823459687235", "A457", new Version(Action.PREVIOUS)));
    // 获取符合条件的下一个
    filter =ff.id(ff.resourceId("CITY.98734597823459687235", "A457", new Version(Action.NEXT)));
    // 获取第一个
    filter =ff.id(ff.resourceId("CITY.98734597823459687235", "A457", new Version(Action.FIRST)));
    // 获取第一个（即索引=1）
    filter = ff.id(ff.resourceId("CITY.98734597823459687235", "A457", new Version(1)));
    // 获取序列中的第12条记录（即索引=12）
    filter = ff.id(ff.resourceId("CITY.98734597823459687235", "A457", new Version(12)));
    // 获取接近1985年1月数据
    DateFormat df = DateFormat.getDateInstance(DateFormat.SHORT);df.setTimeZone(TimeZone.getTimeZone("GMT"));
    filter =ff.id(ff.resourceId("CITY.98734597823459687235","A457",new Version(df.parse("1985-1-1"))));
    // 获取90年代所有的实体对象
    filter =ff.id(ff.resourceId("CITY.98734597823459687235",df.parse("1990-1-1"),df.parse("2000-1-1")));

### 3.7 空间过滤器 ###

«interface» Filter\+evaluate(Object) : boolean \+accept(FilterVisitor,Object) : Object«interface» MultiValuedFilter\+getMatchAction()«interface» SpatialOperator«interface» BinarySpatialOpeator\+getExpression1() \+getExpression2()«interface» BoundedSpatialOperator«interface» Contains«interface» Crosses«interface» Equals«interface» Intersects«interface» Overlaps«interface» Touches«interface» WithIn«interface» DistanceBufferOperator\+getDistance() \+getDistanceUnits()«interface» DWithIn«interface» Beyond«interface» DisJoint«interface» BBOX\+getPropertyName() \+getSRS() \+getMinX() \+getMinY() \+getMaxX() \+getMaxY()

这是一个快速示例，展示了如何在边界框中请求特征。

FilterFactory2 ff = CommonFactoryFinder.getFilterFactory2();
    ReferencedEnvelope bbox = new ReferencedEnvelope(x1, x2, y1, y2, DefaultGeographicCRS.WGS84);
    Filter filter = ff.bbox(ff.property("the_geom"), bbox);

### 3.8 时间过滤器 ###

时间过滤器最近由过滤器 2.0 规范定义，是 GeoTools 8.0 的新增功能。

«interface» Filter\+evaluate(Object) : boolean \+accept(FilterVisitor,Object) : Object«interface» MultiValuedFilter\+getMatchAction()«interface» BinaryTemporalOperator\+getExpression1() \+getExpression2()«interface» After«interface» Ends«interface» AnyInteracts«interface» Meets«interface» Before«interface» MetBy«interface» Begins«interface» OverlappedBy«interface» BegunBy«interface» TContains«interface» During«interface» TEquals«interface» EndedBy«interface» TOverlaps

gt-main 模块提供了一些我们需要的实现类：

*  `DefaultIntant`：这是用于表示单个时间点的 Instant 的实现。
 *  `DefaultPeriod`：这是Period的一个实现，用于表示时间范围。

这是一个示例，说明它们的构造和与时间过滤器的使用：

// 使用gt main的默认实现
    DateFormat FORMAT = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSSZ");
    Date date1 = FORMAT.parse("2001-07-05T12:08:56.235-0700");
    Instant temporalInstant = new DefaultInstant(new DefaultPosition(date1));
    // 简单检查属性是否在
    Filter after = ff.after(ff.property("date"), ff.literal(temporalInstant));
    // 也可以在一定期限内检查属性
    Date date2 = FORMAT.parse("2001-07-04T12:08:56.235-0700");
    Instant temporalInstant2 = new DefaultInstant(new DefaultPosition(date2));
    Period period = new DefaultPeriod(temporalInstant, temporalInstant2);
    Filter within = ff.toverlaps(ff.property("constructed_date"), ff.literal(period));

### 3.9 表达式 ###

上面提到的许多过滤器都是作为两个（或多个）表达式之间的比较呈现的。表达式用于访问保存在 Feature（或 POJO、Record 或 …）中的数据。核心表达式抽象在这里 - 该集合是开放的，您可以定义新函数。

«interface» Expression\+evaluate(Object) : Object \+evaluate(Object,Class<T>) : T \+accept(ExpressionVisitor,Object) : Object«interface» PropertyName\+getPropertyName() \+getNamespaceContext()«interface» Literal\+getValue() : Object«interface» Function\+getName() : String \+getParameters() : List<Expression> \+getFallbackValue() : Literal«interface» Add«interface» Divide«interface» Multiply«interface» Subtract«interface» BinaryExpression\+getExpression1() : Expression \+getExpression2() : Expression

表达式非常有用，您会在 GeoTools 的许多部分中看到它们弹出。样式使用它们来选择用于描绘的数据等等。

*  PropertyName
    
    该`PropertyName`表达式用于从您的数据模型中提取信息。最常见的用途是访问特征属性。
    
        FilterFactory2 ff = CommonFactoryFinder.getFilterFactory2( GeoTools.getDefaultHints() );
        Expression expr = ff.property("name");
        //计算
        Object value = expr.evaluate( feature );
        if( value instanceof String){  
           name = (String)value;
        }else{ 
           name = "(invalid name)";
        }
    
    您还可以将值具体要求为字符串，如果无法将该值强制为字符串，则将返回 null：
    
        FilterFactory2 ff = CommonFactoryFinder.getFilterFactory2( GeoTools.getDefaultHints() );
        Expression expr = ff.property("name");
        String name = expr.evaluate( feature, String );
         //evaluate
        if( name == null ){ 
            name = "(invalid name)";
        }
 *  X 路径和命名空间
    
    可以在过滤器中使用 XPath 表达式。这对于针对复杂特征评估嵌套属性特别有用。要评估 XPath 表达式，`org.xml.sax.helpers.NamespaceSupport`需要一个 对象来将前缀与名称空间 URI 相关联。`FilterFactory2`支持创建`PropertyName`具有关联命名空间上下文信息的表达式：
    
        FilterFactory2 ff = CommonFactoryFinder.getFilterFactory2( GeoTools.getDefaultHints() );
        NamespaceSupport namespaceSupport = new NamespaceSupport();
        namespaceSupport.declarePrefix("foo", "urn:cgi:xmlns:CGI:GeoSciML:2.0" );
        Filter filter = ff.greater(ff.property("foo:city/foo:size",namespaceSupport),ff.literal(300000));
    
    可以从现有`PropertyName`表达式中检索命名空间上下文信息：
    
        PropertyName propertyName = ff.property("foo:city/foo:size", namespaceSupport);
        NamespaceSupport namespaceSupport2 = propertyName.getNamespaceContext();
 *  职能
    
    您可以使用`FilterFactory2`以下方法创建函数：
    
        FilterFactory2 ff = CommonFactoryFinder.getFilterFactory2( GeoTools.getDefaultHints() );
        PropertyName a = ff.property("testInteger");
        Literal b = ff.literal( 1004.0 );
        Function min = ff.function("min", a, b );
    
    对于需要多个参数的函数，您需要使用数组：
    
        FilterFactory ff = CommonFactoryFinder.getFilterFactory(null);
        PropertyName property = ff.property("name");
        Literal search = ff.literal("foo");
        Literal replace = ff.literal("bar");
        Literal all = ff.literal( true );
        Function f = ff.function("strReplace", new Expression[]{ property,search,replace,all});
    
    找不到函数时该怎么办 - 创建函数将失败！Symbology Encoding 2.0 规范的概念是`fallbackValue`\- 虽然我们还没有通过工厂提供它，但您可以使用`FunctionFinder`.
    
        FunctionFinder finder = new FunctionFinder(null);
        finder.findFunction("pi", Collections.emptyList(), ff.literal(Math.PI));

### 3.10 过滤器访问者 ###

`FilterVisitor`用于遍历过滤器数据结构。常见用途包括：

*  询问有关过滤器内容的问题
 *  对过滤器执行分析和优化（比如用“2”替换“1+1”）
 *  转换过滤器（想想搜索和替换）

当使用 XSLT 处理遍历树时，对 XML 文档（也形成树）使用类似的方法。

所有这些活动都有一个共同点：

*  需要检查过滤器的内容
 *  需要建立结果或答案

这是一个快速代码示例，显示了使用访问者遍历数据结构：

class FindNames extends DefaultFilterVisitor { 
        public Set<String> found = new HashSet<String>();
        //我们只感兴趣属性名称表达式
        public Object visit( PropertyName expression, Object data ) { 
            found.add( expression.getPropertyName() );
            return found;
        }
    }
    // 将访问者传递到过滤器以开始遍历
    FindNames visitor = new FindNames();
    filter.accept( visitor, null );
    System.out.println("Property Names found "+visitor.found );

## 4. 简单示例 ##

本示例通过一个过滤器从Shape或者其他数据源选择一个要素集合。

### 4.1 引入pom ###

<properties>
        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
        <geotools.version>19.1</geotools.version>
    </properties>
    <dependencies>
        
        <dependency>
            <groupId>org.geotools</groupId>
            <artifactId>gt-epsg-hsql</artifactId>
            <version>${geotools.version}</version>
        </dependency>
        
        <dependency>
            <groupId>org.geotools</groupId>
            <artifactId>gt-shapefile</artifactId>
            <version>${geotools.version}</version>
        </dependency>
        
        <dependency>
            <groupId>org.geotools</groupId>
            <artifactId>gt-swing</artifactId>
            <version>${geotools.version}</version>
        </dependency>
    </dependencies>
    <repositories>
        <repository>
            <id>osgeo</id>
            <name>OSGeo Release Repository</name>
            <url>https://repo.osgeo.org/repository/release/</url>
            <snapshots><enabled>false</enabled></snapshots>
            <releases><enabled>true</enabled></releases>
        </repository>
        <repository>
            <id>osgeo-snapshot</id>
            <name>OSGeo Snapshot Repository</name>
            <url>https://repo.osgeo.org/repository/snapshot/</url>
            <snapshots><enabled>true</enabled></snapshots>
            <releases><enabled>false</enabled></releases>
        </repository>
    </repositories>

### 4.2 创建一个启动类 ###

package cn.surpass.geotools.tutorial.query;
    
    import org.geotools.data.DataStore;
    import org.geotools.data.DataStoreFactorySpi;
    import org.geotools.data.DataStoreFinder;
    import org.geotools.data.Query;
    import org.geotools.data.postgis.PostgisNGDataStoreFactory;
    import org.geotools.data.shapefile.ShapefileDataStoreFactory;
    import org.geotools.data.simple.SimpleFeatureCollection;
    import org.geotools.data.simple.SimpleFeatureSource;
    import org.geotools.filter.text.cql2.CQL;
    import org.geotools.swing.action.SafeAction;
    import org.geotools.swing.data.JDataStoreWizard;
    import org.geotools.swing.table.FeatureCollectionTableModel;
    import org.geotools.swing.wizard.JWizard;
    import org.opengis.feature.type.FeatureType;
    import org.opengis.filter.Filter;
    
    import javax.swing.*;
    import javax.swing.table.DefaultTableModel;
    import java.awt.*;
    import java.awt.event.ActionEvent;
    import java.util.Map;
    
    /** * @author SurpassLiang * @version 1.0 * @ClassName cn.surpass.geotools.tutorial.query * @date 2021/6/25 22:56 * @desc */
    public class QueryLab extends JFrame { 
        private DataStore dataStore;
        private JComboBox<String> featureTypeCBox;
        private JTable table;
        private JTextField text;
    
        public static void main(String[] args) throws Exception { 
            JFrame frame = new QueryLab();
            frame.setVisible(true);
        }
    }

### 4.3 初始化选择文件源的功能按钮 ###

private void initFileAction(JMenu fileMenu){ 
        fileMenu.add(new SafeAction("Open shapefile...") { 
            @Override
            public void action(ActionEvent e) throws Throwable { 
                connect(new ShapefileDataStoreFactory());
            }
        });
        fileMenu.add(new SafeAction("Connect to PostGIS database...") { 
            @Override
            public void action(ActionEvent e) throws Throwable { 
                connect(new PostgisNGDataStoreFactory());
            }
        });
        fileMenu.add(new SafeAction("Connect to DataStore...") { 
            public void action(ActionEvent e) throws Throwable { 
                connect(null);
            }
        });
        fileMenu.addSeparator();
        fileMenu.add(new SafeAction("Exit") { 
            public void action(ActionEvent e) throws Throwable { 
                System.exit(0);
            }
        });
    }

### 4.4 初始化数据选择功能按钮 ###

private void initDataAction(JMenu dataMenu){ 
        dataMenu.add(new SafeAction("Get features") { 
            public void action(ActionEvent e) throws Throwable { 
                filterFeatures();
            }
        });
        dataMenu.add(new SafeAction("Count") { 
            public void action(ActionEvent e) throws Throwable { 
                countFeatures();
            }
        });
        dataMenu.add(new SafeAction("Geometry") { 
            public void action(ActionEvent e) throws Throwable { 
                queryFeatures();
            }
        });
    }

### 4.5 初始化构造方法 ###

public QueryLab() { 
        setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);
        getContentPane().setLayout(new BorderLayout());
    
        text = new JTextField(80);
        text.setText("include"); // include selects everything!
        getContentPane().add(text, BorderLayout.NORTH);
    
        table = new JTable();
        table.setAutoResizeMode(JTable.AUTO_RESIZE_OFF);
        table.setModel(new DefaultTableModel(5, 5));
        table.setPreferredScrollableViewportSize(new Dimension(500, 200));
    
        JScrollPane scrollPane = new JScrollPane(table);
        getContentPane().add(scrollPane, BorderLayout.CENTER);
    
        JMenuBar menubar = new JMenuBar();
        setJMenuBar(menubar);
    
        JMenu fileMenu = new JMenu("File");
        menubar.add(fileMenu);
    
        featureTypeCBox = new JComboBox<>();
        menubar.add(featureTypeCBox);
    
        JMenu dataMenu = new JMenu("Data");
        menubar.add(dataMenu);
        pack();
    
        initFileAction(fileMenu);
        initDataAction(dataMenu);
    }

### 4.6 连接数据存储 ###

在快速入门中，我们使用`FileDataStoreFinder`连接到特定文件。这次我们将使用更通用`DataStoreFinder`的连接参数映射。

请注意，相同的代码可用于连接到由`DataStoreFactorySpi`( *Service Provider Interface* ) 参数指定的完全不同类型的数据存储 。文件菜单操作使用`ShapefileDataStoreFactory`or 或的实例调用此方法`PostgisNGDataStoreFactory`。

将`JDataStoreWizard`显示一个对话框，其中包含适用于 shapefile 或 PostGIS 数据库的输入字段。它需要比`JFileDataStoreChooser`Quickstart 中使用的代码多几行来提示用户输入 shapefile，但允许更好的控制。

*  文件菜单操作调用此方法进行连接。
    
        private void connect(DataStoreFactorySpi format) throws Exception { 
          JDataStoreWizard wizard = new JDataStoreWizard(format);
          int result = wizard.showModalDialog();
          if (result == JWizard.FINISH) { 
              Map<String, Object> connectionParameters = wizard.getConnectionParameters();
              dataStore = DataStoreFinder.getDataStore(connectionParameters);
              if (dataStore == null) { 
                  JOptionPane.showMessageDialog(null, "Could not connect - check parameters");
              }
              updateUI();
          }
        }
 *  更新用于选择特征类型的组合框的辅助方法：
    
        private void updateUI() throws Exception { 
          ComboBoxModel<String> cbm = new DefaultComboBoxModel<>(dataStore.getTypeNames());
          featureTypeCBox.setModel(cbm);
          table.setModel(new DefaultTableModel(5, 5));
        }

### 4.7 查询 ###

下面是我们显示所选特征的策略：

*  获取用户选择的特征类型名称，并`FeatureSource` 从`DataStore`.
 *  获取在文本字段中输入的查询条件，并使用 CQL 类创建 `Filter`对象。
 *  将 传递`Filter`给`getFeatures`方法，该方法将与查询匹配的特征作为`FeatureCollection`.
 *  `FeatureCollectionTableModel`为我们的对话框创建一个`JTable`. 这个 GeoTools 类接受`FeatureCollection`并检索每个要素的要素属性名称和数据。

#### 4.7.1 使用`featureSource.getFeatures(filter)`获取要素数据 ####

private void filterFeatures() throws Exception { 
        String typeName = (String) featureTypeCBox.getSelectedItem();
        SimpleFeatureSource source = dataStore.getFeatureSource(typeName);
    
        Filter filter = CQL.toFilter(text.getText());
        SimpleFeatureCollection features = source.getFeatures(filter);
        FeatureCollectionTableModel model = new FeatureCollectionTableModel(features);
        table.setModel(model);
    }

#### 4.7.2 获取数据数目 ####

private void countFeatures() throws Exception { 
        String typeName = (String) featureTypeCBox.getSelectedItem();
        SimpleFeatureSource source = dataStore.getFeatureSource(typeName);
    
        Filter filter = CQL.toFilter(text.getText());
        SimpleFeatureCollection features = source.getFeatures(filter);
    
        int count = features.size();
        JOptionPane.showMessageDialog(text, "Number of selected features:" + count);
    }

#### 4.7.3 重新映射查询结果信息 ####

通过使用`Query`数据结构，您可以更好地控制您的请求，允许您只选择所需的属性；控制返回多少特征；并要求一些特定的处理步骤，例如重投影。

private void queryFeatures() throws Exception { 
        String typeName = (String) featureTypeCBox.getSelectedItem();
        SimpleFeatureSource source = dataStore.getFeatureSource(typeName);
    
        FeatureType schema = source.getSchema();
        String name = schema.getGeometryDescriptor().getLocalName();
    
        Filter filter = CQL.toFilter(text.getText());
        Query query = new Query(typeName, filter, new String[] { name});
        SimpleFeatureCollection features = source.getFeatures(query);
        FeatureCollectionTableModel model = new FeatureCollectionTableModel(features);
        table.setModel(model);
    }