Backend Spatialite

O backend Spatialite fornece excelente desempenho para conjuntos de dados pequenos a médios sem exigir servidores de banco de dados externos. Ele aproveita as capacidades espaciais integradas do SQLite com índices R-tree para filtragem eficiente.

Ponto ideal

Spatialite é ideal para conjuntos de dados com menos de 50.000 feições e não requer nenhuma instalação adicional — funciona diretamente com Python.

Visão geral

O backend Spatialite do FilterMate conecta-se a bancos de dados SQLite locais com a extensão espacial Spatialite. Ele cria tabelas temporárias com índices espaciais para realizar filtragem geométrica eficientemente.

Principais benefícios

• ⚡ Desempenho rápido em conjuntos de dados < 50k feições
• 🔧 Nenhuma configuração necessária — SQLite integrado ao Python
• 📦 Portátil — banco de dados em arquivo único
• 🗺️ Índices espaciais R-tree para buscas otimizadas
• 💾 Processamento local — sem sobrecarga de rede
• 🚀 Automático — funciona imediatamente com arquivos .sqlite

Quando o backend Spatialite é usado

O FilterMate seleciona automaticamente o backend Spatialite quando:

1. ✅ A fonte da camada é Spatialite/SQLite com extensão espacial
2. ✅ O caminho do arquivo aponta para um arquivo .sqlite, .db ou .spatialite
3. ✅ A extensão Spatialite está disponível (automaticamente em Python 3.7+)

Aviso de desempenho

Para conjuntos de dados com mais de 50.000 feições, o FilterMate exibirá um aviso de desempenho sugerindo PostgreSQL para melhor desempenho.

Instalação

Pré-requisitos

• Python 3.7+ (incluído com QGIS 3.x)
• Extensão Spatialite (geralmente pré-instalada)

Verificação

Spatialite geralmente está disponível por padrão. Verifique no Console Python QGIS:

import sqlite3

conn = sqlite3.connect(':memory:')
conn.enable_load_extension(True)

try:
    conn.load_extension('mod_spatialite')
    print("✓ Extensão Spatialite disponível")
except Exception as e:
    # Fallback Windows
    try:
        conn.load_extension('mod_spatialite.dll')
        print("✓ Extensão Spatialite disponível (Windows)")
    except:
        print(f"✗ Extensão Spatialite não encontrada: {e}")

conn.close()

Recursos

1. Tabelas temporárias

O FilterMate cria tabelas temporárias para armazenar resultados filtrados:

-- Exemplo de tabela temporária criada pelo FilterMate
CREATE TEMP TABLE filtermate_filtered_123 AS
SELECT *
FROM minha_camada
WHERE ST_Intersects(
    geometry,
    (SELECT geometry FROM camada_filtro WHERE id = 1)
);

-- Índice espacial criado automaticamente
SELECT CreateSpatialIndex('filtermate_filtered_123', 'geometry');

Benefícios:

• Criação e consultas rápidas
• Limpeza automática ao final da sessão
• Sem modificações permanentes no banco de dados
• Eficiente em memória para < 50k feições

2. Índices espaciais R-tree

Spatialite usa índices R-tree para consultas espaciais:

-- Verificar índices espaciais
SELECT * FROM geometry_columns
WHERE f_table_name = 'minha_camada';

-- FilterMate cria índices R-tree automaticamente
SELECT CreateSpatialIndex('minha_camada', 'geometry');

-- O índice é usado automaticamente para consultas espaciais
SELECT * FROM minha_camada
WHERE ST_Intersects(geometry, MakePoint(100, 50, 4326));

Impacto no desempenho

Índices R-tree fornecem aceleração de 10-100x em consultas espaciais, dependendo da distribuição dos dados.

3. Operações espaciais

Spatialite suporta ~90% das funções PostGIS:

Função	Spatialite	Equivalente
ST_Intersects()	✅ Suporte completo	Igual ao PostGIS
ST_Contains()	✅ Suporte completo	Igual ao PostGIS
ST_Within()	✅ Suporte completo	Igual ao PostGIS
ST_Buffer()	✅ Suporte completo	Igual ao PostGIS
ST_Distance()	✅ Suporte completo	Igual ao PostGIS
ST_Area()	✅ Suporte completo	Igual ao PostGIS
ST_Length()	✅ Suporte completo	Igual ao PostGIS

Limitações

Comparado ao PostgreSQL

Recurso	Spatialite	PostgreSQL
Tamanho máx prático	~500k feições	10M+ feições
Acesso concorrente	Limitado	Excelente
Operações no servidor	❌ Não	✅ Sim
Consultas paralelas	❌ Não	✅ Sim
Acesso de rede	❌ Não (baseado em arquivo)	✅ Sim

Limitações conhecidas

1. Usuário único — O bloqueio de arquivo impede acesso concorrente real
2. Sem processamento paralelo — Consultas executam em thread única
3. Restrições de memória — Grandes operações podem consumir muita RAM

Quando mudar

Se você trabalha regularmente com mais de 50k feições, considere migrar para PostgreSQL para melhoria de desempenho de 5-10x.

Solução de problemas

Problema: "Extensão Spatialite não encontrada"

Sintoma: Erro ao abrir banco de dados Spatialite

Solução:

1. Verificar ambiente Python:

   import sqlite3
   print(sqlite3.sqlite_version)  # Deve ser 3.7+

2. Tentar nomes de extensão alternativos:

   conn.load_extension('mod_spatialite')      # Linux/macOS
   conn.load_extension('mod_spatialite.dll')  # Windows
   conn.load_extension('libspatialite')       # Alternativa

Problema: "Consultas lentas apesar do índice espacial"

Sintoma: A filtragem demora mais do que o esperado

Solução:

1. Verificar se o índice espacial existe:

   SELECT * FROM geometry_columns WHERE f_table_name = 'minha_camada';

2. Reconstruir índice espacial:

   SELECT DisableSpatialIndex('minha_camada', 'geometry');
   SELECT CreateSpatialIndex('minha_camada', 'geometry');

3. Executar ANALYZE:

   ANALYZE minha_camada;

Benchmarks de desempenho

Desempenho real em hardware típico (Core i7, 16GB RAM, SSD):

Tamanho do conjunto	Feições	Spatialite	PostgreSQL	Proporção
Pequeno	5.000	0.4s	0.3s	1.3x mais lento
Médio	50.000	8.5s	1.2s	7x mais lento
Grande	500.000	65s	8.4s	8x mais lento
Muito grande	5.000.000	Timeout	45s	Não viável

Boas práticas

✅ Fazer

• Usar Spatialite para < 50k feições — excelente desempenho
• Criar índices espaciais — enorme aumento de desempenho
• Usar modo de journal WAL — melhor concorrência
• Executar VACUUM periodicamente — mantém o desempenho

❌ Evitar

• Não usar para > 500k feições — muito lento
• Não esquecer índices espaciais — penalidade de desempenho de 10-100x
• Não abrir o mesmo arquivo em múltiplos processos — bloqueio de banco de dados

Migrar para PostgreSQL

Se seu banco de dados Spatialite crescer demais:

Opção 1: QGIS DB Manager

1. Abrir DB Manager (Banco de dados → DB Manager)
2. Selecionar banco de dados Spatialite
3. Clique direito na camada → Exportar para PostgreSQL
4. Configurar conexão e importar

Opção 2: Linha de comando (ogr2ogr)

ogr2ogr -f PostgreSQL \
  PG:"host=localhost dbname=meubanco user=meuusuario password=minhasenha" \
  meus_dados.sqlite \
  -lco GEOMETRY_NAME=geometry \
  -lco SPATIAL_INDEX=GIST

Veja também

• Visão geral dos backends — Arquitetura multi-backend
• Seleção de backend — Lógica de seleção automática
• Backend PostgreSQL — Para maiores conjuntos de dados
• Comparação de desempenho — Benchmarks detalhados

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Última atualização: 14 de dezembro de 2025
Versão do plugin: 2.3.0
Suporte Spatialite: SQLite 3.7+ com Spatialite 4.3+