地理空间聚类分析
可以使用网格系统有效地分析地理空间数据,以创建地理空间群集。 可以使用地理空间工具来聚合、聚类、分区、缩减、联接和索引地理空间数据。 这些工具可改进查询运行时性能,降低存储的数据大小,并可视化聚合的地理空间数据。
支持以下地理空间聚类方法:
这些方法的核心功能包括:
- 计算地理空间坐标的 hash\index\cell 令牌。 属于同一单元格的不同地理空间坐标将具有相同的单元格令牌值。
- 计算 hash\index\cell 令牌的中心点。 这一点很有用,因为它可以代表单元格中的所有值。
- 计算单元格多边形。 计算单元格多边形对于单元格可视化或其他计算(例如,距离或多边形检查中的点)很有用。
比较方法
条件 | Geohash | S2 单元格 | H3 单元格 |
---|---|---|---|
层次结构的级别数 | 18 | 31 | 16 |
单元格形状 | 矩形 | 矩形 | 六边形 |
单元格边缘 | 直线 | 测地线 | 直线 |
投影系统 | 无。 对纬度和经度编码。 | 以立方体面为中心的二次转换。 | 以二十面体面为中心的投影。 |
领域计数 | 8 | 8 | 6 |
显著特征 | 通用前缀指示点接近程度。 | 31 个层次结构级别。 | 单元格形状为六边形。 |
性能 | 卓越 | 卓越 | 快速 |
用单元格覆盖多边形 | 不支持 | 支持 | 不支持 |
父级单元格 | 不支持 | 不支持 | 支持 |
子级单元格 | 不支持 | 不支持 | 支持 |
单元格环 | 不支持 | 不支持 | 支持 |
提示
如果特定工具没有首选项,请使用 S2 单元格。
注意
尽管地理空间坐标的哈希\索引非常快,但在某些情况下,可以应用引入时的哈希\索引来改进查询运行时。 但是,此过程可能会增加存储的数据大小。
Geohash 函数
函数名称 |
---|
geo_point_to_geohash() |
geo_geohash_to_central_point() |
geo_geohash_neighbors() |
geo_geohash_to_polygon() |
S2 单元格函数
函数名称 |
---|
geo_point_to_s2cell() |
geo_s2cell_to_central_point() |
geo_s2cell_neighbors() |
geo_s2cell_to_polygon() |
geo_polygon_to_s2cells() |
H3 单元格函数
函数名称 |
---|
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() |
相关内容
- 查看地理空间聚类分析的用例:汽车测试车队的数据分析
- 了解用于地理空间数据处理和分析的 Azure 体系结构