地理空間クラスタリング

地理空間データは、グリッド システムを使用して効率的に分析し、地理空間クラスターを作成できます。 地理空間ツールを使用して、地理空間データの集計、クラスター化、パーティション分割、削減、結合、およびインデックス化を行うことができます。 これらのツールにより、クエリ実行時のパフォーマンスが向上し、格納データ サイズが縮小され、集計された地理空間データが視覚化されます。

Azure Data Explorer は、次の地理空間クラスタリングの方式をサポートしています。

これらの方式のコア機能は次のとおりです。

  • 地理空間座標のハッシュ\インデックス\セル トークンを計算します。 同じセルに属している地理空間座標のセル トークン値が同じになります。
  • ハッシュ\インデックス\セル トークンの中心点を計算します。 この点は、セル内のすべての値を表すことができるため便利です。
  • セル ポリゴンを計算します。 セルの多角形の計算は、セルの視覚化やその他の計算 (多角形チェックの距離やポイントなど) に役立ちます。

方法の比較

条件 Geohash S2 セル H3 セル
階層数 18 31 16
セル形状 四角形 四角形 六角形
セル エッジ 直線 測地線 直線
投射系 なし。 緯度と経度をエンコードします。 立方体面心二次変換。 二十面体面心心射図法。
ネイバー カウント 8 8 6
顕著な特徴 共通のプレフィックスは、点近接を示します。 31 階層。 セル形状は六角形です。
パフォーマンス 最高 最高 Fast
セルを使用したカバー ポリゴン サポートされていません サポートされています サポートされていません
セルの親 サポートされていません サポートされていません サポートされています
セルの子 サポートされていません サポートされていません サポートされています
セルのリング サポートされていません サポートされていません サポートされています

ヒント

特定のツールが優先設定されていない場合は、S2 セルを使用します。

Note

地理空間座標のハッシュ化\インデックス化は非常に高速ですが、クエリ ランタイムを向上させるためにインジェストに対するハッシュ化\インデックス化を適用可能なケースがあります。 ただし、このプロセスでは、格納データ サイズが増加する可能性があります。

Geohash 関数

関数名
geo_point_to_geohash()
geo_geohash_to_central_point()
geo_geohash_neighbors()
geo_geohash_to_polygon()

S2 セル関数

関数名
geo_point_to_s2cell()
geo_s2cell_to_central_point()
geo_s2cell_neighbors()
geo_s2cell_to_polygon()
geo_polygon_to_s2cells()

H3 セル関数

関数名
geo_point_to_h3cell()
geo_h3cell_to_central_point()
geo_h3cell_neighbors()
geo_h3cell_to_polygon()
geo_h3cell_parent()
geo_h3cell_children()
geo_h3cell_rings()