Зачем же обычному человеку информация из прошлой публикации "Как поместить весь мир в обычный ноутбук: PostgreSQL и OpenStreetMap"? Если надоело в пятницу читать мемасики и лайкать фотографии котиков в соцсетях, то можно задаться глобальными проблемами аналитики и посчитать протяженность дорог России. Ведь не за горами времена автомобилей с автопилотами... Это конечно не 42, как ответ на главный вопрос жизни, вселенной и всего такого, но результаты будут тоже достаточно лаконичными. Для этого нам понадобится ноутбук или обычный десктоп, несколько десятков гигабайт свободного места, установленный docker, JVM 11+, maven и мой проект openstreetmap_h3.  Анализировать геоданные мы будем с помощью PostgreSQL 15.1, PostGIS 3.3.2, H3 4.1.1. Исходные данные из проекта OpenStreetMap, запросы к БД не претендуют на правильность и качество исходных данных в масштабе страны нам не известно! Данная публикация является грубой интерпретацией данных OSM в первом приближении и не претендует на истинность и неопровержимость. Так же как не стоит верить оценке Хабра на чтение статьи в 127 минут, что сильно превышает реальные 5 минут, которые вы потратите на ознакомление с публикацией. Сначала скачаем OSM данные для всей России: Клонируем мою утилиту для импорта данных: Соберем проект:  Затем соберем контейнер postgres15_postgis на основе postgis:15-3.3  Запустим создание скриптов импорта страны в PostgreSQL и прогуляемся пока идет обработка данных.  Объем всех данных после обработки 62,2 GB включает в себя и исходные данные russia-latest.osm.pbf  3,5 GB, обогащенные координатами пути в файле russia-latest_loc_ways.pbf 5,7 GB, эти же данные разделенные на файлы отдельных блоков 5,7 GB. Файлы для импорта в PostgreSQL это 3638 файлов в 7 директориях общим объемом 47,4 GB:  Запустим импорт данных в базу: И дождемся окончания загрузки:  Подключимся к базе данных любым удобным для вас клиентом. Для меня это выглядит так, если на компьютере нет ничего кроме докера: Или так, если psql установлен локально: Видим, что объем геоданных России после импорта 31 GB Под дорогами мы будем подразумевать объект ways у которого указан тег highway.  Сначала посчитаем общую протяженность всех дорог, тротуаров, грунтовок, троп: Сделаем то же самое только для тех, где указан тип покрытия. Теперь просуммируем по типу покрытия: Теперь посмотрим протяженность по типу дорог: И добавим к типу дорог тип покрытия: Беглый анализ данных показал, что только 26% от дорожной сети в OSM в России имеет информацию о типе дорожного покрытия(2025814 из 7808564 объектов ways). Если каждый житель родины у кого есть смартфон пометит тип покрытия и их качество на ближайших дорогах в проекте OpenStreetMap, то анализ дорожной сети на основе открытых данных станет проще и ваш оффлайн навигатор не поведет вас маршрутом по дороге с плохим состоянием дорожного полотна и машина с автопилотом не развалится на ухабах! Известная нам длина всего по чему можно перемещаться , что можно назвать "дорогой" в данных OpenStreetMap о России составляет 4 265 048 км. На первом месте по суммарной протяженности "Дороги сельскохозяйственного назначения, лесотехнические и лесозаготовительные дороги, не ведущие к жилым или промышленным объектам, стихийно возникшие проезды."  1 658 443км (38.88% от общей протяженности), а на втором "улиц и переулков, которые проходят вокруг и между жилых зон"  587 152 км, на третьем месте "улицы и дороги, имеющие самый низкий статус в дорожной сети"  545 354км.  java / open source