地理空間分析の概要

BigQuery のようなデータ ウェアハウスでは、位置情報が非常によく使われます。多くの重要なビジネス上の決定は、位置情報を中心に行われます。たとえば、配送車両またはパッケージの緯度と経度を時間の経過とともに記録できます。また、顧客トランザクションを記録し、店舗の位置情報を使用して別のテーブルにデータを結合することもできます。

この種の位置情報を使用して、パッケージがいつ到着するかの判断や、特定の店舗の位置のメーラーを受け取る顧客の判別ができます。地理空間分析では、地理データ型と標準の SQL 地理関数を使用して、BigQuery で地理空間データを分析し、可視化できます。

制限事項

地理空間分析には次の制限があります。

  • 地理関数は標準 SQL でのみ使用できます。
  • 現在 GEOGRAPHY データ型をサポートしているのは、Python 用の BigQuery クライアント ライブラリだけです。他のクライアント ライブラリの場合は、ST_ASTEXT または ST_ASGEOJSON 関数を使用して GEOGRAPHY 値を文字列に変換してください。ST_AsText を使用してテキストへ変換すると 1 つの値しか格納されないため、WKT に変換したデータは GEOGRAPHY 型ではなく STRING 型となります。

割り当て

地理空間分析の割り当てと制限は、地理空間データを含むテーブルに対して実行できる、次のようなさまざまなタイプのジョブに適用されます。

すべての割り当てと制限の詳細については、割り当てと制限をご覧ください。

料金

地理空間分析を使用する場合、料金は次の要素に基づいて計算されます。

  • 地理空間データを含むテーブルに格納されているデータの量
  • データに対して実行するクエリ

ストレージの料金については、ストレージの料金をご覧ください。

クエリの料金については、分析料金モデルをご覧ください。

データの読み込み、テーブルのコピー、データのエクスポートなど、多くのテーブル オペレーションは無料です。これらのオペレーションは無料ですが、BigQuery の割り当てと制限が適用されます。すべての無料オペレーションについては、料金ページの無料のオペレーションをご覧ください。

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