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지리공간 클러스터링

  • 아티클

그리드 시스템을 사용하여 지리 공간적 데이터를 효율적으로 분석하여 지리 공간적 클러스터를 만들 수 있습니다. 지리 공간적 도구를 사용하여 지리 공간적 데이터를 집계, 클러스터, 파티션, 축소, 조인 및 인덱싱할 수 있습니다. 이러한 도구는 쿼리 런타임 성능을 개선하고 저장된 데이터 크기를 줄이며 집계된 지리 공간적 데이터를 시각화합니다.

Azure Data Explorer 지리 공간적 클러스터링 다음 방법을 지원합니다.

이러한 메서드의 핵심 기능은 다음과 같습니다.

  • 지리 공간 좌표의 hash\index\cell 토큰을 계산합니다. 동일한 셀에 속하는 서로 다른 지리 공간 좌표에는 동일한 셀 토큰 값이 있습니다.
  • hash\index\cell 토큰의 중심점을 계산합니다. 이 점은 셀의 모든 값을 나타낼 수 있으므로 유용합니다.
  • 셀 다각형을 계산합니다. 셀 다각형 계산은 셀 시각화 또는 기타 계산(예: 다각형 검사의 거리 또는 지점)에 유용합니다.

방법 비교

조건 Geohash S2 셀 H3 셀
계층 수준 18 31 16
셀 셰이프 사각형 사각형 육각
셀 가장자리 스트레이트 geodesic 스트레이트
프로젝션 시스템 없음 위도 및 경도를 인코딩합니다. 큐브 얼굴 중심 이차 변환입니다. 이코사헤드론 얼굴 중심 노모닉.
인접 항목 수 8 8 6
눈에 띄는 기능 일반적인 접두사는 점 근접성을 나타냅니다. 31개 계층 수준입니다. 셀 모양은 육각형입니다.
성능 매우 우수함 매우 우수함 빠름
셀로 다각형 덮기 지원되지 않음 지원됨 지원되지 않음
셀 부모 지원되지 않음 지원되지 않음 지원됨
셀 자식 지원되지 않음 지원되지 않음 지원됨
셀 링 지원되지 않음 지원되지 않음 지원됨

팁

특정 도구에 대한 기본 설정이 없는 경우 S2 셀을 사용합니다.

참고

지리 공간 좌표의 해시\인덱싱은 매우 빠르지만 수집 시 해시\인덱싱을 적용하여 쿼리 런타임을 개선할 수 있는 경우가 있습니다. 그러나 이 프로세스는 저장된 데이터 크기를 늘릴 수 있습니다.

Geohash 함수

함수 이름
geo_point_to_geohash()
geo_geohash_to_central_point()
geo_geohash_neighbors()
geo_geohash_to_polygon()

S2 셀 함수

함수 이름
geo_point_to_s2cell()
geo_s2cell_to_central_point()
geo_s2cell_neighbors()
geo_s2cell_to_polygon()
geo_polygon_to_s2cells()

H3 셀 함수

함수 이름
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()

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