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Visão Geral dos Backends

O FilterMate usa uma arquitetura multi-backend para fornecer desempenho ideal em diferentes fontes de dados. O backend é selecionado automaticamente com base no tipo da sua camada — nenhuma configuração necessária.

O que são Backends?​

Backends são os motores que processam suas operações de filtragem. O FilterMate inclui três backends especializados otimizados para diferentes fontes de dados:

  • Backend PostgreSQL: Processamento no servidor para velocidade máxima
  • Backend Spatialite: Banco de dados local com índices espaciais
  • Backend OGR: Compatibilidade universal para formatos de arquivo
Resposta rápida

A maioria dos usuários não precisa se preocupar com backends! O FilterMate escolhe automaticamente o melhor para seus dados. Basta carregar sua camada e filtrar.

Arquitetura​

modules/backends/
  ├── base_backend.py        # Interface abstrata
  ├── postgresql_backend.py  # Backend PostgreSQL/PostGIS
  ├── spatialite_backend.py  # Backend Spatialite
  ├── ogr_backend.py         # Backend OGR universal
  └── factory.py             # Seleção automática de backend

Lógica de seleção automática​

O FilterMate seleciona inteligentemente o melhor backend com base na sua camada:

Como funciona:

  1. Detecta o tipo de provedor da camada (PostgreSQL, Spatialite ou OGR)
  2. Verifica a disponibilidade do PostgreSQL (psycopg2 está instalado?)
  3. Seleciona o backend ideal com avisos de desempenho quando necessário
  4. Faz fallback graciosamente se a melhor opção não estiver disponível

Comparação de backends​

RecursoPostgreSQLSpatialiteOGR
Velocidade (<10k feições)<1s ⚡<1s ⚡~2s
Velocidade (100k feições)~2s ⚡~8s~15s 🐌
Velocidade (1M feições)~10s ⚡~60s 🐌Timeout ❌
Operações concorrentesExcelenteBomLimitado
InstalaçãoOpcional (psycopg2)Integrado ✓Integrado ✓
Fonte de dadosPostgreSQL/PostGISArquivos .sqliteShapefiles, GPKG, etc.
Ideal paraGrandes conjuntos (>50k)Conjuntos médios (<50k)Todos os formatos

Recursos dos backends​

Backend PostgreSQL​

Tecnologia: Processamento no servidor com views materializadas

Capacidades:

  • ✅ Views materializadas para filtragem ultra-rápida
  • ✅ Índices espaciais nativos (GIST)
  • ✅ Operações espaciais no servidor
  • ✅ Suporte a operações concorrentes

Usado automaticamente quando:

  • A fonte da camada é PostgreSQL/PostGIS
  • psycopg2 está instalado
  • Recomendado para >50k feições

Desempenho: O melhor da categoria para grandes conjuntos de dados

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Backend Spatialite​

Tecnologia: Tabelas temporárias com índices R-tree

Capacidades:

  • ✅ Índices espaciais R-tree
  • ✅ Operações de banco de dados local
  • ✅ Detecção automática de índices espaciais
  • ✅ Nenhuma instalação adicional necessária

Usado automaticamente quando:

  • A fonte da camada é Spatialite (.sqlite, .db)
  • Sempre disponível
  • Ideal para <50k feições

Desempenho: Bom equilíbrio entre velocidade e simplicidade

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Backend OGR​

Tecnologia: Framework de processamento QGIS

Capacidades:

  • ✅ Compatibilidade universal (Shapefiles, GeoPackage, CSV, etc.)
  • ✅ Operações baseadas em memória
  • ✅ Funciona com todos os formatos suportados pelo OGR
  • ✅ Criação automática de índice espacial (v1.9+)

Usado automaticamente quando:

  • A fonte da camada é baseada em arquivo (Shapefile, GeoPackage, etc.)
  • Fallback quando PostgreSQL não está disponível
  • Funciona com qualquer fonte de dados

Desempenho: Bom para conjuntos de dados pequenos a médios (<10k)

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Verificando seu backend ativo​

Via mensagens do FilterMate​

O FilterMate exibe mensagens informativas ao carregar camadas:

  • "Usando backend PostgreSQL" → Modo PostgreSQL (melhor desempenho)
  • "Usando backend Spatialite" → Modo Spatialite
  • "Usando backend OGR" → Modo OGR (baseado em arquivo)

Via Console Python​

Abra Plugins → Console Python no QGIS:

# Verificar disponibilidade do PostgreSQL
from modules.appUtils import POSTGRESQL_AVAILABLE
print(f"PostgreSQL disponível: {POSTGRESQL_AVAILABLE}")

# Verificar o backend da camada atual
from modules.backends.factory import BackendFactory

layer = iface.activeLayer()
backend = BackendFactory.create_backend(layer)
print(f"Backend: {backend.__class__.__name__}")
# Saída: PostgresqlBackend, SpatialiteBackend ou OgrBackend

Requisito PostgreSQL​

O FilterMate requer o pacote Python psycopg2 para suporte ao PostgreSQL.

Instalação:

# Usando pip
pip install psycopg2-binary

# No Ubuntu/Debian
sudo apt-get install python3-psycopg2

# No macOS (com QGIS Homebrew)
/Applications/QGIS.app/Contents/MacOS/bin/pip3 install psycopg2-binary

Verificar instalação:

import psycopg2
print(psycopg2.__version__)
# Esperado: '2.9.x (dt dec pq3 ext lo64)'

Se não instalado:

  • Camadas PostgreSQL usarão a filtragem nativa do QGIS (mais lenta)
  • Você verá um aviso: "psycopg2 não encontrado, usando fallback"
  • Camadas Spatialite e OGR funcionam normalmente

Otimizações de desempenho​

O FilterMate inclui otimizações automáticas para todos os backends:

Otimizações PostgreSQL​

  • Views materializadas: Consultas em menos de um segundo em tabelas de milhões de linhas
  • Índices GIST: Operações espaciais otimizadas pelo PostgreSQL
  • Processamento no servidor: Sem transferência de dados para o QGIS

Otimizações Spatialite (v1.9+)​

  • Tabelas temporárias com índices R-tree: 44,6× mais rápido que operações em memória
  • Ordenação de predicados: 2,3× mais rápido com avaliação ideal
  • Detecção de índices espaciais: Usa automaticamente índices existentes

Otimizações OGR (v1.9+)​

  • Criação automática de índice espacial: 19,5× mais rápido em grandes conjuntos de dados
  • Otimização de grandes conjuntos: Melhoria de 3× para >50k feições
  • Processamento eficiente em memória: Pegada de memória reduzida

Otimizações universais​

  • Cache de geometria: 5× mais rápido para operações multi-camadas
  • Mecanismos de retry: Lida automaticamente com bloqueios SQLite
  • Reparo de geometria: Abordagem multi-estratégia para geometrias inválidas

Solução de problemas​

Aviso "psycopg2 não encontrado"​

Sintoma: Mensagem de aviso ao usar camadas PostgreSQL

Solução:

  1. Instale psycopg2 (veja a seção de instalação acima)
  2. Reinicie o QGIS
  3. Recarregue sua camada

Desempenho lento​

Sintoma: A filtragem leva mais de 10 segundos

Diagnóstico:

  • Verifique o backend no painel FilterMate (seção de informações da camada)
  • Anote o tamanho do seu conjunto de dados (contagem de feições)

Soluções:

  • Backend OGR com >10k feições: Converter para Spatialite ou PostgreSQL
  • Spatialite com >50k feições: Migrar para PostgreSQL
  • PostgreSQL sem psycopg2: Instalar psycopg2

Veja Escolhendo o Backend certo para guias de migração detalhados.

Próximos passos​