Einführung in raumbezogene Analysen
In einem Data Warehouse wie BigQuery sind in der Regel Standortinformationen verfügbar. Viele zentrale Geschäftsvorgänge drehen sich um Standortdaten. Beispielsweise können Sie den Breiten- und Längengrad des Standorts Ihrer Lieferfahrzeuge oder -pakete im Zeitablauf erfassen. Sie haben auch die Möglichkeit, Kundentransaktionen aufzuzeichnen und die Daten mit einer anderen Tabelle mit Filialstandortdaten zu verknüpfen.
Mit dieser Art von Standortdaten lässt sich dann ermitteln, wann ein Paket voraussichtlich ankommt, oder feststellen, welche Kunden ein Schreiben für einen bestimmten Filialstandort erhalten sollen. Mit raumbezogenen Analysen können Sie raumbezogene Daten in BigQuery mithilfe geografischer Datentypen und geografischer GoogleSQL-Funktionen analysieren und visualisieren.
Beschränkungen
Raumbezogene Analysen unterliegen den folgenden Einschränkungen:
- Geografische Funktionen sind nur in GoogleSQL verfügbar.
- Der Datentyp
GEOGRAPHY
wird derzeit nur von der BigQuery-Clientbibliothek für Python unterstützt. Bei anderen Clientbibliotheken konvertieren SieGEOGRAPHY
-Werte mithilfe der FunktionST_ASTEXT
oderST_ASGEOJSON
in Strings. Bei der Konvertierung in Text mithilfe vonST_AsText
wird nur ein Wert gespeichert. Bei der Konvertierung in WKT werden die Daten alsSTRING
-Daten und nicht alsGEOGRAPHY
-Daten annotiert.
Kontingente
Für die verschiedenen Arten von Jobs, die Sie für Tabellen mit raumbezogenen Daten ausführen können, gelten Kontingente und Beschränkungen für raumbezogene Analysen, einschließlich der folgenden Jobtypen:
- Daten laden (Ladejobs)
- Daten exportieren (Exportjobs)
- Daten abfragen (Abfragejobs)
- Tabellen kopieren (Kopierjobs)
Weitere Informationen zu allen Kontingenten und Limits finden Sie unter Kontingente und Limits.
Preise
Wenn Sie raumbezogene Analysen verwenden, basieren Ihre Gebühren auf den folgenden Faktoren:
- Die Menge an Daten in den Tabellen mit raumbezogenen Daten
- Die Abfragen, die Sie für die Daten ausführen
Informationen zu den Preisen für Speicher finden Sie unter Speicherpreise.
Informationen zu den Preisen für Abfragen finden Sie unter Preismodelle für Analysen.
Viele Tabellenvorgänge sind kostenlos, einschließlich das Laden von Daten, Kopieren von Tabellen und Exportieren von Daten. Obwohl diese Vorgänge kostenlos sind, unterliegen sie dennoch den Kontingenten und Beschränkungen von BigQuery. Weitere Informationen zu allen kostenlosen Vorgängen finden Sie auf der Seite "Preise" unter Kostenlose Vorgänge.
Nächste Schritte
- Informationen zum Einstieg in raumbezogene Analysen finden Sie unter Erste Schritte mit raumbezogenen Analysen.
- Weitere Informationen zu Visualisierungsoptionen für raumbezogene Analysen finden Sie unter Raumbezogene Daten visualisieren.
- Weitere Informationen zur Arbeit mit Geodaten finden Sie unter Mit raumbezogenen Daten arbeiten.
- Weitere Informationen zur Aufnahme der Geodaten von Google Earth Engine in BigQuery finden Sie unter Raumbezogene Google Earth Engine-Daten laden.
- Weitere Informationen zu Funktionen von GoogleSQL für Geodaten-Analysen finden Sie unter Geografische Funktionen in GoogleSQL.
- Weitere Informationen zu verschiedenen Grid-Systemen finden Sie unter Rastersysteme für räumliche Analysen.