Hologres で PostGIS を使用してポリゴン内のポイントを検索 - Hologres - Alibaba Cloud - Hologres

Hologres では、PostGIS の空間関数を使用してテーブル内の空間データをクエリできます。このトピックでは、オンプレミスマシンから Hologres にデータをインポートし、PostGIS の空間関数を使用して Hologres 内のデータをクエリする方法について説明します。

前提条件

Hologres インスタンスが作成されます。詳細については、「Hologres インスタンスを購入する」をご参照ください。
Hologres インスタンスにデータベースが作成されます。詳細については、「データベースを作成する」をご参照ください。
このトピックで使用するサンプル空間データがダウンロード済みであること。データをダウンロードするには、次のリンクをクリックしてください：
- accommodations テーブル
- zipcodes テーブル

背景情報

PostGIS は PostgreSQL の空間拡張であり、オブジェクト、インデックス、関数、演算子などの空間機能を提供します。

このトピックでは、経度、緯度、座標、距離など、さまざまなタイプの空間情報を含むサンプルデータテーブルを提供します。手順に従って HoloWeb を使用してテーブルを作成し、ローカルデータを accommodations テーブルと zipcode テーブルにインポートした後、PostGIS の空間関数を使用して空間データをクエリできます。

操作手順

ステップ	説明
ステップ 1：Hologres テーブルの作成	Hologres インスタンスのデータベースで、地理的位置 (経度と緯度)、リスティング名、その他のデータなどの宿泊施設データを保存する accommodations テーブルを作成します。また、ベルリンの郵便番号データを保存する zipcode テーブルを作成します。
ステップ 2：サンプル空間データのインポート	HoloWeb の [オンプレミスファイルのインポート] 機能を使用して、ローカルファイルから accommodations テーブルと zipcode テーブルにデータをインポートします。
ステップ 3：空間関数を使用したデータのクエリ	PostGIS の空間関数を使用して、2 つの Hologres テーブル内の空間データをクエリします。

ステップ 1：Hologres テーブルの作成

次の手順に従って、データベース内に accommodations テーブルと zipcode テーブルを作成します。

HoloWeb コンソールの [SQL エディター] ページにログインします。
SQL Editor タブの下にあるアイコンをクリックして、Ad-hoc Query ウィンドウを開きます。クエリウィンドウのツールバーで、Hologres の Instance Name と データベース を選択します。
PostGIS 拡張機能をロードします。
コマンドエディターで、次の SQL ステートメントを入力し、Run をクリックします。
```
CREATE extension IF NOT EXISTS postgis; -- PostGIS 拡張機能をロードします。
```
accommodations テーブルを作成します。
次の SQL ステートメントを実行して、accommodations テーブルを作成します。このテーブルには、地理的位置 (経度と緯度)、リスティング名、その他のデータを含む宿泊施設データが保存されます。
説明
テーブルの作成後、結果を確認できます。クエリウィンドウの左側で、Table Directory の横にあるアイコンをクリックし、public > [テーブル] に移動します。または、Operational Logs を確認して、テーブルが存在することを確認します。
```
CREATE TABLE public.accommodations (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  shape GEOMETRY,
  name VARCHAR(100),
  host_name VARCHAR(100),
  neighbourhood_group VARCHAR(100),
  neighbourhood VARCHAR(100),
  room_type VARCHAR(100),
  price SMALLINT,
  minimum_nights SMALLINT,
  number_of_reviews SMALLINT,
  last_review DATE,
  reviews_per_month NUMERIC(8,2),
  calculated_host_listings_count SMALLINT, 
  availability_365 SMALLINT
);
```
zipcode テーブルを作成します。
次の SQL ステートメントを実行して、ベルリンの郵便番号データを保存する zipcode テーブルを作成します。
説明
テーブルの作成後、結果を確認できます。クエリウィンドウの左側で、Table Directory の横にあるアイコンをクリックし、public > [テーブル] に移動します。または、Operational Logs を確認して、テーブルが存在することを確認します。
```
CREATE TABLE public.zipcode (
  ogc_field INTEGER PRIMARY KEY NOT NULL,
  wkb_geometry GEOMETRY,
  gml_id VARCHAR(256),
  spatial_name VARCHAR(256),
  spatial_alias VARCHAR(256),
  spatial_type VARCHAR(256)
 );
```

ステップ 2：サンプル空間データのインポート

テーブルを作成した後、HoloWeb の Import On-premises File 機能を使用して、accommodations テーブルと zipcode テーブルにデータをインポートします。

HoloWeb コンソールで、上部メニューの Data Solutions をクリックします。
Data Solutions ページで、左側メニューの Import On-premises File をクリックし、New Data Import をクリックします。
データをインポートする Hologres テーブルを指定します。
Import On-premises File ダイアログボックスで、ジョブ名を入力し、インスタンス、データベース、ターゲットテーブル (accommodations または zipcode) を選択して、Next をクリックします。

インポートするデータとエンコード形式を指定します。

Upload File タブで、次の表に記載されているパラメータを設定し、[次へ] をクリックします。需要导入的数据信息

パラメータ	説明
ファイルの選択	[参照] をクリックして、インポートするデータファイルをアップロードします。拡張子が .txt、.csv、.log のファイルのみがサポートされています。ダウンロードした accommodations または zipcode のデータファイルを選択します。
区切り文字	データエントリを区切るために使用される区切り文字。この例では、[SEMICOLON] を選択します。説明ドロップダウンリストの右側にあるオプションを選択して、ビジネス要件に基づいてカスタム区切り文字を指定することもできます。
元のエンコード	この例では、UTF-8 を選択します。
先頭行をヘッダーとして使用	デフォルトでは、このオプションは選択されていません。インポートするデータの最初の行が Hologres テーブルのヘッダーとして使用される場合は、このオプションを選択します。

設定を確認します。
[インポート概要] タブで、インポートの詳細を確認します。すべての情報が正しい場合は、Upload をクリックします。
実行結果を確認します。
ジョブが完了すると、[インポート概要] ステップで実行が成功したかどうかが表示されます。実行が失敗した場合は、トラブルシューティングのためにエラー原因を確認し、データを再度インポートできます。
SQL エディターで SQL ステートメントを実行して、ターゲット Hologres テーブル内のデータエントリ数または詳細データをクエリすることもできます。
- データエントリ数の確認
  accommodations テーブルには 22,248 件のレコードが含まれ、zipcode テーブルには 190 件のレコードが含まれている必要があります。
```
SELECT COUNT(*) FROM accommodations; -- accommodations テーブル内のレコード数をクエリします。
SELECT COUNT(*) FROM zipcode; -- zipcode テーブル内のレコード数をクエリします。
```
- 詳細データのクエリ
```
SELECT * FROM accommodations; -- accommodations テーブル内のレコードをクエリします。
SELECT * FROM zipcode; -- zipcode テーブル内のレコードをクエリします。
```

ステップ 3：空間関数を使用したデータのクエリ

必要な Hologres テーブルを作成し、サンプル空間データをテーブルにインポートすると、空間関数を使用して Hologres の空間データをクエリできます。以下に参考例を示します。空間関数の構文については、「地理情報分析のための PostGIS」をご参照ください。

accommodations テーブルから、空間参照系識別子 (SRID) が 4326 のレコード数をクエリします。
- サンプルコード：
```
SELECT COUNT(*) FROM public.accommodations WHERE ST_SRID(shape) = 4326;
```
- 返される結果：
```
 count 
-------
 22248
(1 row)
```

Well-Known Text (WKT) 形式を使用して、指定された条件を満たすジオメトリオブジェクトをクエリします。この例では、Hologres の zipcode テーブル内の郵便番号が世界測地系 1984 (WGS84) で保存されているかどうかを確認できます。システムは SRID 4326 を使用します。

説明

同じ空間参照系内の空間データのみが相互に参照できます。

サンプルコード：

SELECT  ogc_field
        ,spatial_name
        ,spatial_type
        ,ST_SRID(wkb_geometry)
        ,ST_AsText(wkb_geometry)
FROM    public.zipcode
ORDER BY spatial_name
;

返される結果：

ogc_field  spatial_name  spatial_type  st_srid  st_astext
---------------------------------------------------------------
0           10115        Polygon        4326     POLYGON((...))
4           10117        Polygon        4326     POLYGON((...))
8           10119        Polygon        4326     POLYGON((...))
...
(190 rows returned)

GeoJSON 形式を使用して、SRID が 10117 に設定されたベルリンのミッテ (Mitte) のポリゴン、その次元、およびポリゴン上の点数をクエリします。

サンプルコード：

SELECT  ogc_field
        ,spatial_name
        ,ST_AsGeoJSON(wkb_geometry)
        ,ST_Dimension(wkb_geometry)
        ,ST_NPoints(wkb_geometry)
FROM    public.zipcode
WHERE   spatial_name = '10117'
;

返される結果：

ogc_field  spatial_name  spatial_type                                   st_dimension  st_npoints
------------------------------------------------------------------------------------------------
4           10117         {"type":"Polygon", "coordinates":[[[...]]]}    2             331

SRID を 4326 に設定し、ブランデンブルク門から 500 メートル以内にある宿泊施設の数をクエリします。
- サンプルコード：
```
SELECT  COUNT(*)
FROM    public.accommodations
WHERE   ST_DistanceSphere(shape, ST_GeomFromText('POINT(13.377704 52.516431)', 4326)) < 500
;
```
- 返される結果：
```
 count 
-------
    29
(1 row)
```

近くの宿泊施設に関する情報に基づいて、ブランデンブルク門の位置を大まかに推定します。

サンプルコード：

WITH
    poi(loc) AS ( 
        SELECT st_astext(shape) 
        FROM accommodations 
        WHERE name LIKE '%brandenburg gate%' )
SELECT  COUNT(*)
FROM    accommodations a
        ,poi p
WHERE   ST_DistanceSphere(a.shape, ST_GeomFromText(p.loc, 4326)) < 500
;

返される結果：
```
 count 
-------
    60
(1 row)
```

ブランデンブルク門周辺のすべての宿泊施設の詳細情報をクエリし、宿泊施設を価格の降順で並べ替えます。

サンプルコード：

SELECT  name
        ,price
        ,ST_AsText(shape)
FROM    public.accommodations
WHERE   ST_DistanceSphere(shape, ST_GeomFromText('POINT(13.377704 52.516431)', 4326)) < 500
ORDER BY price DESC
;

返される結果：

                        name                        | price |                st_astext                 
----------------------------------------------------+-------+------------------------------------------
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 CTY Centre Students Home| G4                       |   101 | POINT(13.3808081476226 52.5130957830586)
 Room for two with private shower / WC              |    99 | POINT(13.3786877948382 52.5208018292043)
 StudentsHome CityCentre Mitte 91-0703              |    95 | POINT(13.3810390515141 52.5142363781923)
 FIRST LOCATION - FAIR PRICE K621                   |    80 | POINT(13.3823909855061 52.5131554670458)
 LONG STAY FOR EXPATS/STUDENTS- CITY CENTRE | K921  |    75 | POINT(13.380320945399 52.512364557598)
 Nice4Students! City Centre 8732                    |    68 | POINT(13.3810147526683 52.5136623602882)
 Comfy Room in the heart of Berlin                  |    59 | POINT(13.3813167311819 52.5127345388756)
 FO(U)R STUDENTS HOME-Best centre Location!         |    57 | POINT(13.380850032042 52.5131726958513)
 Berlin Center Brandenburg Gate !!!                 |    55 | POINT(13.3849641540689 52.5163902851474)
 !!! BERLIN CENTER BRANDENBURG GATE                 |    55 | POINT(13.379997730927 52.5127577639174)
 Superb Double Bedroom in Central Berlin            |    52 | POINT(13.3792991992688 52.5156572293422)
 OMG! That's so Berlin!                            |    49 | POINT(13.3754883007165 52.5153487677272)
 Apartment in Berlin's old city center              |    49 | POINT(13.3821761577766 52.514037240604)
(29 rows)

最も価格が高い宿泊施設とその郵便番号の詳細情報をクエリします。

サンプルコード：

SELECT  a.price
        ,a.name
        ,ST_AsText(a.shape)
        ,z.spatial_name
        ,ST_AsText(z.wkb_geometry)
FROM    accommodations a
        ,zipcode z
WHERE   price = 9000
AND     ST_Within(a.shape, z.wkb_geometry)
;

返される結果：

price   name                                 st_astext                                  spatial_name      st_astext
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
9000    Ueber den Dächern Berlins Zentrum    POINT(13.334436985013 52.4979779501538)    10777             POLYGON((13.3318284987227 52.4956021172799,...

ベルリンで人気のある宿泊施設をクエリし、宿泊施設を郵便番号でグループ化してから、宿泊施設数で並べ替えます。

サンプルコード：

SELECT  z.spatial_name AS zip
        ,COUNT(*) AS numAccommodations
FROM    public.accommodations a
        ,public.zipcode z
WHERE   ST_Within(a.shape, z.wkb_geometry)
GROUP BY zip
ORDER BY numAccommodations DESC
;

返される結果：

zip      numaccommodations
----------------------------
10245    872
10247    832
10437    733
10115    664
...
(187 rows returned)