这位老哥用自己10年跑步数据做了一个GIS系统

作为一名GIS（地理信息系统）领域的从业者，我们每天都在与各种地理数据、空间分析和可视化技术打交道。最近小编在 HackerNews上发现了一个神奇的网站：No Days Off。这个网站的作者是friggeri，用自己连续10年每天跑步的GPX文件，开发了一个堪称“个人跑步GIS系统”的可视化网站，非常专业、好玩。小编就喜欢这种好玩的东西，今天给大家介绍一下。

关于 No Days Off

网址：

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技术栈：

• j前端: Next.js
• 数据库: PostgreSQL
• 缓存: Redis
• 可视化: 自研SVG组件

从GIS的专业角度看，nodaysoff.run 远不止是一个简单的数据展示页面。它完整地体现了一个GIS系统的核心流程：数据采集、数据处理、数据管理、空间分析与可视化。

多源数据采集与整合

这个系统的基础是作者10年来积累的GPX文件。GPX (GPS Exchange Format) 是我们GIS领域非常熟悉的一种数据格式，它以XML格式为基础，记录了地理坐标（经纬度）、海拔、时间戳等信息。

核心数据源: 作者通过Strava的批量导出功能，获取了自己所有的跑步历史记录（GPX文件）。

数据整合: 这位老哥没有止步于此。他利用 OpenWeatherMap (天气数据API) 和 OpenCageData (地理编码API) 对每一条跑步记录进行了丰富化处理。这意味着，他不仅知道自己每一天在哪里跑、跑了多远，还知道当天的天气如何、具体的地理位置名称。这正是GIS项目中常见的操作，即将不同来源、不同维度的数据进行融合，以获得更深层次的洞察。

高效数据管理

面对10年的海量数据，高效的管理和处理是关键。作者采用的“后端+缓存”架构，堪称小型GIS应用的典范。

空间数据库: 使用 PostgreSQL + PostGIS 作为数据库来存储和管理所有的跑步数据。PostGIS+PostgreSQL对于处理GPX这类地理数据，得心应手。

增量更新: 通过接入 Strava的Webhook API，系统可以实现新跑步数据的自动、增量更新。这意味着每当他完成一次新的跑步并同步到Strava，这个GIS系统就会自动“成长”。

性能优化: 为了保证前端访问的流畅性，他将预先计算好的统计数据缓存在 Redis 中。这样，用户在前端进行交互时，无需实时查询庞大的原始数据库，极大地提升了用户体验。

结语

这个看似简单的技术栈，却完美地支撑了一个个人GIS项目的需求。构建一个GIS应用，不一定需要依赖庞大而昂贵的商业软件。通过开源技术和清晰的GIS思维，同样可以打造出功能强大且极具个性的产品，尤其现在还有AI的加持。

当然最让人惊讶的除了GIS本身，还有就是作者这10年如一日的坚持，整整十年、跨越七大洲的奔跑足迹，这份自律能力的确让人敬佩。在此小编也给广大外业GIS、测绘人员支个招，把你们这么多年牛马走过的地方也管理起来，相信一定比它更让人震撼（手动狗头）！！

参考：

https://news.ycombinator.com/item?id=44522683