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。

Azure 数据资源管理器支持以下地理空间聚类分析方法:

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()