Как из 123 млн записей ГАР/ФИАС получить 46 млн адресов для навигации

В актуальном ФИАС – 123 720 367 записей. Сколько из этих записей пригодны для навигации в картографических сервисах? Под адресом. пригодном для картографических и навигационных сервисов понимаю

• Адрес конкретного здания, сооружения

• Адрес земельного участка в городе, деревне, СНТ, когда земельный участок зарегистрирован в реестре, а здание еще не зарегистрировано.

ФИАС хранит не только дом, он содержит записи о квартирах, помещениях, офисах, машиноместах и другие зарегистрированные объекты. Кроме того, один логический адрес может одновременно присутствовать в нескольких классах объектов. Например, земельный участок и расположенный на нём дом могут иметь практически одинаковый адрес, отличаясь только типом объекта. Поэтому для расчета адресного ядра, потенциально пригодного для обновления картографических сервисов, я собрал отдельный pipeline обработки полного файла ГАР/ФИАС.

По файлу версии от 16.10.2026 расчёт я получил: 46 279 011 уникальных адресных позиций по России.

Важно уточнить, что 46,3 млн - это не количество зданий и не абсолютное число фактически существующих адресов России, это количество уникальных адресных позиций в построенной модели ГАР/ФИАС по формализованным правилам, которые присутствуют в ГАР на 16.10.2026.
Кроме того, что по XML-таблицам нельзя просто подсчитать строки, часть записей должна быть объединена, например: земельный участок и строение на нем – ул. Лесная, уч. 5 / ул. Лесная, д. 5 – для навигации они должны схлопнуться одну запись, а ул. Лесная, уч. 5 / ул. Лесная, д. 5 / ул. Лесная, зд. 5 – в две. Поэтому COUNT(DISTINCT full_address) здесь не поможет - нужно брать не только текст адреса, но и тип объекта, его родителя и положение в адресной иерархии. Для сравнения, кроме текстовой строки, я дополнительно использовал идентификаторы родительских адресообразующих объектов.
Дедубликация HOUSE: регион, муниципальный родитель, тип HOUSE, основной номер, дополнительный тип и дополнительной номер при их наличии.
Дедубликация STEAD: регион, муниципальный родитель, основной номер.
Сопоставление: если земельный участок находится у того же муниципального родителя, что и HOUSE, и имеет тот же основной номер, то такой участок не создает новую адресную позицию, примеры:
- уч. 5 + д. 5 = 1 адресная позиция
- уч. 5 + д. 5 + зд. 5 = 2 адресные позиции
- уч. 5 + д. 5 + зд. 5 + стр. 5 = 3 адресные позиции

Что получилось по всей России:
HOUSE unique: 34 794 219
STEAD unique: 26 206 450
Совпадающие HOUSE / STEAD: 14 721 658
Уникальных адресных позиций: 46 279 011

Является ли полученный результат в 46,3 млн адресов точным количеством адресных объектов в РФ? Ответ определенный – еще пока нет. Вот, как минимум, две причины, которые искажают результат:

1. Полученный результат содержит земельные участки под дорогами, местами общего пользования (это особенно характерно для крупных городов, СНТ), но такой адрес не является полезной точкой назначения для навигации.

2. В ФИАС до сих пор отсутствует большое количество реально существующих домов и деревенских, дачных, часто уже застроенных земельных участков. Эта проблема также массово встречается в городах и сельских населенных пунктах.

Это также подтверждается дельтами ГАР. Появление нового объекта в реестре не означает появление нового объекта на местности, по моей практической оценке 90 процентов дельт – это давно существующие адреса, которые наконец-то попали в реестр. Например – здания московского Кремля в настоящем виде существуют около 500 лет, а в ФИАС они появились только в январских дельтах 2026 года. Месячная прибавка по сумме ежемесячной дельты дает 250-300 тыс новых записей каждый месяц. И с начала 2026 года составляет 2,2 млн новых записей.

Соответственно, по моей оценке, наиболее зрелым картографическим сервисам, такие как Яндекс, 2ГИС можно иметь как ориентир масштаба национального адресного покрытия в 46 млн адресов (при этом – 46 млн это нижняя планка), так как по моей практике, 90% добавляемых адресов – адреса, пригодные для навигации, а 10% - это земельные участки под дорогами и колхозные поля.