ApsaraDB RDS:頂点テーブルの使用

この例では、頂点テーブルを使用して、旅行アプリのユーザー軌道を保存します。 以下のデータが各サンプリング点で収集される: ユーザID、日時、経度、緯度、高度、およびサンプリング装置の信号強度。

1. テーブルを作成します。

   CREATE TABLE sample_points (
       userid numeric, -- ユーザーID
       sample_time timestamp, -- サンプリングポイント
       x倍精度、-経度
       yの倍の精密、-- 緯度
       z倍精度、-高度
       intensity int -- サンプリングデバイスの信号強度
   ); 

2. テーブルにテストデータを挿入します。

   INSERT INTO sample_points VALUES
   (1,'2020-04-11 17:4:30 ',114.35, 39.28, 4, 80),
   (1,'2020-04-11 17:43:30 ',114.36, 39.28, 4, 30),
   (1,'2020-04-11 17:45:00 ',114.35, 39.29, 4, 50),
   (2、'2020-04-11 17:4:30 '、114.3、39、34、60) 、(2、'2020-04-11 17:43:30 '、114.3、39、38、58); 

3. userid列のインデックスを作成します。

   btree(userid) を使用してsample_pointsにインデックスを作成します。

4. すべてのサンプリングポイントでuseridが1のユーザーの軌跡ポイントを抽出します。 軌道点は、サンプリング点の時系列に基づいて配置される。

   SELECT * FROM sample_points WHERE userid = 1 ORDER BY sample_time;

抽出された軌道ポイントを処理できます。 たとえば、正確でないドリフトポイントを削除できます。

SELECT ST_removeDriftPoints( -- 不正確なドリフトポイントを削除します。
    ST_SetSRID (− 軌道の空間参照識別子 (SRID) を変更する。)
        ST_MakeTrajectory (− 軌道を構築する。)
            array_agg (
                ROW(traj.sample_time, traj.x, traj.y, traj.z, traj.int insity) -- 軌道の構築に使用する列を選択します。
            ), true, '{"intensity"}'::cstring[]),4326), 40,10, '1 minute'::interval
) FROM (SELECT * FROM sample_points WHERE userid = 1 ORDER BY sample_time) traj; 

ST_removeDriftPoint関数は軌道を返します。 軌道を頂点テーブルに変換する場合は、ST_AsTable関数を使用します。 として削除された

WITH
(
    SELECT ST_removeDriftPoints (
        ST_SetSRID (
            ST_MakeTrajectory (
                array_agg (
                    ROW(traj.sample_time、traj.x、traj.y、traj.z、traj.int ensity) 、 
                true, '{"intensity"}'::cstring[]), 4326), 40,10, '1 minute'::interval) AS trajcol
    FROM (SELECT * FROM sample_points WHERE userid = 1 ORDER BY sample_time) traj
)
SELECT f.* 削除済み、ST_AsTable(removed.trajcol) AS − 軌道を頂点テーブルに変換する。
f(sample_time timestamp,x double precision, y double precision, z double precision, intensity int);