Es steht wohl jeden zu so seine Daten zu verarbeiten wie er es für Sinnvoll hält!
Ob da gleich diverse DB’s zum Zuge kommen lass ich da unkommentiert!
Ein Auszug aus der Germany.osm.pbf aller Restaurant und Aufbereitung als CSV dauert da ca. 90sec und ist mit 4GB freiem Hauptspeicher zu realisieren.
Dazu wird nur osmconvert und osmfilter benötigt.
Als Beispiel:
osmconvert --drop-version --drop-author --hash-memory=4096 --max-objects=1000000000 --all-to-nodes --emulate-osmosis --out-o5m germany.osm.pbf > germany-Z.o5m
osmfilter --keep= --keep-nodes="amenity=restaurant" germany-Z.o5m> germany-R.o5m
osmconvert germany-R.o5m --csv-separator="," --csv="@id @lon @lat name cuisine addr:city addr:postcode addr:street addr:housenumber phone email website contact:phone contact:email contact:website" --csv-headline --out-csv> restauant.csv
Ergebnis:
@id,@lon,@lat,name,cuisine,addr:city,addr:postcode,addr:street,addr:housenumber,phone,email,website,contact:phone,contact:email,contact:website
359832,6.9637550,50.9051565,Campus,,,,,,,,,,,
3325823,13.6571918,51.1130814,Grundmühle,,,,,,,,,,,
16257541,8.6696746,49.5537829,Woinemer Hausbrauerei,,,,,,,,http://www.woinemer-brauerei.de,,,
16351361,8.6756383,49.5517432,Galileo,pizza,,,Grundelbachstraße,108,+49 6201 68883,,http://galileo.sx64.de/,,,
16351362,8.6749475,49.5506603,Gasthaus Eulenspiegel,,Weinheim,69469,Lindenstraße,21,,,,,,
16463584,8.6731761,49.5492597,Pizzeria Italia,italian,Weinheim,69469,Grundelbachstraße,39,,,,,,
17164622,11.6103857,48.3357971,Fürholzen,,,,,,,,,,,
18087087,11.7567485,48.1622175,Song Huong Asia-Bistro,asian,,,,,,,,,,
20090856,11.7011077,47.8772492,Oberbräu,bavarian,,,,,,,http://www.gasthof-oberbräu.de/,,,
21294583,11.4572363,50.1079221,Alte Feuerwache,,Kulmbach,95326,Grabenstraße,4,+49 9221 877877,,http://www.die-feuerwache.de/,,,
...
Die addr: und die contact: Felder zu kombinieren ist ja ein klacks in Excel …
Man muß nur darauf achten das alles in UTF8 gespeichert ist - da wird gerne mit ANSI verunstaltet!