폴리곤 딕셔너리

점이 폴리곤 내부에 있는지 조회하기 위한 폴리곤 딕셔너리를 구성합니다.

polygon (POLYGON) 딕셔너리는 포인트-인-폴리곤 쿼리, 즉 본질적으로 “리버스 지오코딩” lookup에 최적화되어 있습니다. 좌표(위도/경도)가 주어지면, 해당 점을 포함하는 폴리곤/지역(국가 또는 지역 경계처럼 여러 폴리곤 집합 중 하나)을 효율적으로 찾습니다. 위치 좌표를 해당 좌표가 속한 지역에 매핑하는 데 적합합니다.

폴리곤 딕셔너리를 구성하는 예시는 다음과 같습니다.

ClickHouse Cloud에서 딕셔리를 사용하는 경우, 딕셔너리를 만들 때는 DDL query 옵션을 사용하고 사용자 default로 생성하십시오. 또한 Cloud Compatibility 가이드에서 지원되는 딕셔너리 소스 목록도 확인하십시오.

DDL

CREATE DICTIONARY polygon_dict_name (
    key Array(Array(Array(Array(Float64)))),
    name String,
    value UInt64
)
PRIMARY KEY key
LAYOUT(POLYGON(STORE_POLYGON_KEY_COLUMN 1))
...

설정 파일

<dictionary>
    <structure>
        <key>
            <attribute>
                <name>key</name>
                <type>Array(Array(Array(Array(Float64))))</type>
            </attribute>
        </key>

        <attribute>
            <name>name</name>
            <type>String</type>
            <null_value></null_value>
        </attribute>

        <attribute>
            <name>value</name>
            <type>UInt64</type>
            <null_value>0</null_value>
        </attribute>
    </structure>

    <layout>
        <polygon>
            <store_polygon_key_column>1</store_polygon_key_column>
        </polygon>
    </layout>

    ...
</dictionary>

폴리곤 딕셔너리를 구성할 때 키는 다음 두 가지 타입 중 하나여야 합니다.

• 단순 폴리곤입니다. 점의 배열입니다.
• MultiPolygon입니다. 폴리곤의 배열입니다. 각 폴리곤은 점의 2차원 배열이며, 이 배열의 첫 번째 요소는 폴리곤의 외곽 경계이고 그 뒤 요소들은 내부에서 제외할 영역을 지정합니다.

점은 좌표 배열 또는 튜플로 지정할 수 있습니다. 현재 구현에서는 2차원 점만 지원됩니다.

사용자는 ClickHouse가 지원하는 모든 포맷으로 자체 데이터를 업로드할 수 있습니다.

사용 가능한 인메모리 저장소 타입은 3가지입니다.

Layout	Description
POLYGON_SIMPLE	단순한 구현입니다. 각 쿼리마다 모든 폴리곤을 선형으로 순회하면서, 추가 인덱스 없이 포함 여부를 확인합니다.
POLYGON_INDEX_EACH	각 폴리곤에 대해 별도의 인덱스를 생성하므로 대부분의 경우 포함 여부를 빠르게 확인할 수 있습니다(지리적 영역에 최적화됨). 영역 위에 격자를 씌우고 셀을 재귀적으로 16개의 동일한 부분으로 나눕니다. 재귀 깊이가 MAX_DEPTH에 도달하거나 셀이 MIN_INTERSECTIONS개 이하의 폴리곤과만 교차하면 분할을 중지합니다.
POLYGON_INDEX_CELL	위에서 설명한 것과 동일한 옵션으로 격자를 생성합니다. 각 리프 셀에 대해 그 안에 속하는 모든 폴리곤 조각에 대한 인덱스를 생성하여 빠른 쿼리 응답을 가능하게 합니다.
POLYGON	POLYGON_INDEX_CELL의 동의어입니다.

딕셔너리 쿼리는 딕셔너리를 다루는 표준 함수를 사용해 수행합니다. 중요한 차이점은 여기서 키가 폴리곤에 포함되는지 확인하려는 점이라는 것입니다.

예시

위에서 정의한 딕셔너리를 사용하는 예시는 다음과 같습니다.

CREATE TABLE points (
    x Float64,
    y Float64
)
...
SELECT tuple(x, y) AS key, dictGet(dict_name, 'name', key), dictGet(dict_name, 'value', key) FROM points ORDER BY x, y;

‘points’ 테이블의 각 지점에 대해 마지막 명령을 실행하면, 해당 지점을 포함하는 최소 면적의 폴리곤을 찾아 요청된 속성을 출력합니다.

예시

SELECT 쿼리를 통해 폴리곤 딕셔너리의 컬럼을 읽을 수 있습니다. 딕셔너리 구성 또는 해당 DDL 쿼리에서 store_polygon_key_column = 1을 활성화하기만 하면 됩니다.

Query

CREATE TABLE polygons_test_table
(
    key Array(Array(Array(Tuple(Float64, Float64)))),
    name String
) ENGINE = MergeTree
ORDER BY tuple();

INSERT INTO polygons_test_table VALUES ([[[(3, 1), (0, 1), (0, -1), (3, -1)]]], 'Value');

CREATE DICTIONARY polygons_test_dictionary
(
    key Array(Array(Array(Tuple(Float64, Float64)))),
    name String
)
PRIMARY KEY key
SOURCE(CLICKHOUSE(TABLE 'polygons_test_table'))
LAYOUT(POLYGON(STORE_POLYGON_KEY_COLUMN 1))
LIFETIME(0);

SELECT * FROM polygons_test_dictionary;

Response

┌─key─────────────────────────────┬─name──┐
│ [[[(3,1),(0,1),(0,-1),(3,-1)]]] │ Value │
└─────────────────────────────────┴───────┘