geo_polygon_lookup插件（预览版）

适用于：✅Azure 数据资源管理器

该 geo_polygon_lookup 插件查找 Polygon 查阅表中的值，并返回具有匹配值的行。 该插件通过 evaluate 运算符调用。

语法

T|evaluategeo_polygon_lookup(LookupTable,LookupPolygonKey,SourceLongitude,SourceLatitude, [ radius ] , [ return_unmatched ] , [ lookup_area_radius ] , [ return_lookup_key ] )

参数

退货

该 geo_polygon_lookup 插件返回联接的结果（查找）。 表的架构是源表和查阅表的并集，类似于运算符的结果lookup。

多边形中的点包含是通过 geo_point_in_polygon（）测试的，或者如果设置了半径，则为 geo_distance_point_to_polygon（）。

如果 return_unmatched 参数设置为 true，则生成的表包括匹配的行和不匹配的行（用 null 填充）。

如果 return_unmatched 参数设置为 false或省略（使用默认值 false ），则生成的表包含与匹配结果相同的记录数。 与执行相比 return_unmatched=true ，此查找变体的性能更好。

设置 lookup_area_radius 长度会替代内部匹配机制，并可能会改善或恶化运行时和\或内存消耗。 它不会影响查询正确性。 请阅读下面有关如何设置此可选值的详细信息。

多边形定义和约束

dynamic（{“type”： “Polygon”，“coordinates”： [ LinearRingShell， LinearRingHole_1， ...， LinearRingHole_N ]}）

dynamic（{“type”： “MultiPolygon”，“coordinates”： [[LinearRingShell， LinearRingHole_1， ...， LinearRingHole_N ]， ...， [LinearRingShell， LinearRingHole_1， ...， LinearRingHole_M]]}）

• LinearRingShell 是必需的，并定义为 counterclockwise 坐标的有序数组 [[lng_1，lat_1],...,[lng_i，lat_i],...,[lng_j，lat_j],...,[lng_1，lat_1]]。 只能有一个 shell。
• LinearRingHole 是可选的，定义为 clockwise 坐标的有序数组 [[lng_1，lat_1],...,[lng_i，lat_i],...,[lng_j，lat_j],...,[lng_1，lat_1]]。 可以有任意数量的内环和孔。
• 线性顶点必须具有至少三个坐标。 第一个坐标必须等于最后一个坐标。 至少需要四个条目。
• 坐标 [经度， 纬度] 必须有效。 经度必须是 [-180， +180] 范围内的实数，纬度必须是 [-90， +90] 范围内的实数。
• LinearRingShell 将括在球体的大部分部分。 LinearRing 将球体划分为两个区域。 选择两个区域中的较小区域。
• 线性边缘长度必须小于 180 度。 选择两个顶点之间的最短边缘。
• LinearRings 不得交叉，不得共享边缘。 LinearRings 可能会共享顶点。

设置lookup_area_radius（如果需要）

设置查找区域半径会覆盖内部机制，以便将位置与其各自的多边形匹配。 该值是一个以米为单位的距离。 理想情况下，查找区域半径应表示与多边形中心之间的距离，这样，在该距离内，一个点以一对一的方式与一个多边形完全匹配，在该距离内，该多边形不超过一个多边形。 由于多边形数据可能很大，因此多边形的大小和形状可能会大不相同，并且多边形彼此相近，因此很难想出性能最佳的半径。 如果需要，下面是一个可能有所帮助的示例。

PolygonsTable |项目值 = sqrt（geo_polygon_area（多边形）） |summarize min = min（value）， avg = avg（value）， max = max（value）

尝试使用从平均值开始到最小值（如果多边形彼此接近）的查找半径，或者最大值为 2。

例子

以下示例仅返回匹配的行。

let polygons = datatable(polygon_name:string, polygon:dynamic)
[
    "New York", dynamic({"type":"Polygon", "coordinates":[[[-73.97375470114766,40.74300078124614],[-73.98653921014294,40.75486501361894],[-73.99910622331991,40.74112695466084],[-73.97375470114766,40.74300078124614]]]}),
    "Paris", dynamic({"type":"Polygon","coordinates":[[[2.57564669886321,48.769567764921334],[2.420098611499384,49.05163394896812],[2.1016783119165723,48.80113794475062],[2.57564669886321,48.769567764921334]]]}),
];
let locations = datatable(location_name:string, longitude:real, latitude:real)
[
    "Empire State Building", -73.98567337898565, 40.74842629977377,
    "National Museum of Mathematics", -73.98778501496217, 40.743565232771545,
    "Eiffel Tower", 2.294489426068907, 48.858263476169185,
    "London", -0.13245599272019604, 51.49879464208368,
    "Statue of Liberty",  -74.04462223203123, 40.689195627512674,
];
locations
| evaluate geo_polygon_lookup(polygons, polygon, longitude, latitude, return_lookup_key = true)

输出

以下示例返回匹配行和非匹配行。

let polygons = datatable(polygon_name:string, polygon:dynamic)
[
    "New York", dynamic({"type":"Polygon", "coordinates":[[[-73.97375470114766,40.74300078124614],[-73.98653921014294,40.75486501361894],[-73.99910622331991,40.74112695466084],[-73.97375470114766,40.74300078124614]]]}),
    "Paris", dynamic({"type":"Polygon","coordinates":[[[2.57564669886321,48.769567764921334],[2.420098611499384,49.05163394896812],[2.1016783119165723,48.80113794475062],[2.57564669886321,48.769567764921334]]]}),
];
let locations = datatable(location_name:string, longitude:real, latitude:real)
[
    "Empire State Building", -73.98567337898565, 40.74842629977377,
    "NY National Museum of Mathematics", -73.98778501496217, 40.743565232771545,
    "Eiffel Tower", 2.294489426068907, 48.858263476169185,
    "London", -0.13245599272019604, 51.49879464208368,
    "Statue of Liberty",  -74.04462223203123, 40.689195627512674,
];
locations
| evaluate geo_polygon_lookup(polygons, polygon, longitude, latitude, return_unmatched = true, return_lookup_key = true)

输出

以下示例返回半径设置为 7 km 的匹配行和非匹配行。

let polygons = datatable(polygon_name:string, polygon:dynamic)
[
    "New York", dynamic({"type":"Polygon", "coordinates":[[[-73.97375470114766,40.74300078124614],[-73.98653921014294,40.75486501361894],[-73.99910622331991,40.74112695466084],[-73.97375470114766,40.74300078124614]]]}),
    "Paris", dynamic({"type":"Polygon","coordinates":[[[2.57564669886321,48.769567764921334],[2.420098611499384,49.05163394896812],[2.1016783119165723,48.80113794475062],[2.57564669886321,48.769567764921334]]]}),
];
let locations = datatable(location_name:string, longitude:real, latitude:real)
[
    "Empire State Building", -73.98567337898565, 40.74842629977377,
    "NY National Museum of Mathematics", -73.98778501496217, 40.743565232771545,
    "Eiffel Tower", 2.294489426068907, 48.858263476169185,
    "London", -0.13245599272019604, 51.49879464208368,
    "Statue of Liberty",  -74.04462223203123, 40.689195627512674,
];
locations
| evaluate geo_polygon_lookup(polygons, polygon, longitude, latitude, radius = 7000, return_unmatched = true, return_lookup_key = true)

输出

以下示例按多边形计算位置。

let polygons = datatable(polygon_name:string, polygon:dynamic)
[
    "New York", dynamic({"type":"Polygon", "coordinates":[[[-73.97375470114766,40.74300078124614],[-73.98653921014294,40.75486501361894],[-73.99910622331991,40.74112695466084],[-73.97375470114766,40.74300078124614]]]}),
    "Paris", dynamic({"type":"Polygon","coordinates":[[[2.57564669886321,48.769567764921334],[2.420098611499384,49.05163394896812],[2.1016783119165723,48.80113794475062],[2.57564669886321,48.769567764921334]]]}),
];
let locations = datatable(location_name:string, longitude:real, latitude:real)
[
    "Empire State Building", -73.98567337898565, 40.74842629977377,
    "NY National Museum of Mathematics", -73.98778501496217, 40.743565232771545,
    "Eiffel Tower", 2.294489426068907, 48.858263476169185,
    "London", -0.13245599272019604, 51.49879464208368,
    "Statue of Liberty",  -74.04462223203123, 40.689195627512674,
];
locations
| evaluate geo_polygon_lookup(polygons, polygon, longitude, latitude)
| summarize count() by polygon_name

输出

相关内容

• geo_point_in_polygon概述（）
• geo_distance_point_to_polygon概述（）
• geo_polygon_to_s2cells概述（）