BigQuery 지리 정보 시스템(GIS) 소개

BigQuery 같은 데이터 웨어하우스에서 위치 정보는 매우 흔합니다. 중요한 비즈니스 의사 결정의 상당수가 위치 데이터를 중심으로 고려됩니다. 예를 들면 시간의 경과에 따라 배송 차량 또는 패키지의 위도와 경도를 기록할 수 있습니다. 고객 트랜잭션을 기록하고 데이터를 점포 위치 데이터가 있는 다른 테이블에 조인할 수도 있습니다.

이러한 유형의 위치 데이터를 사용하여 패키지가 도착할 예상 시점을 확인하거나 특정한 상점 위치의 우편물을 수신할 고객을 정할 수 있습니다. BigQuery GIS에서는 지리 데이터 유형과 표준 SQL 지리 함수를 사용하여 BigQuery에서 지리공간 데이터를 분석하고 시각화할 수 있습니다.

제한사항

BigQuery GIS에는 다음과 같은 제한사항이 있습니다.

  • 지리 함수는 표준 SQL에서만 사용할 수 있습니다.
  • Python용 BigQuery 클라이언트 라이브러리만 현재 GEOGRAPHY 데이터 유형을 지원합니다. 다른 클라이언트 라이브러리의 경우에는 ST_ASTEXT 또는 ST_ASGEOJSON 함수를 사용하여 GEOGRAPHY 값을 문자열로 변환하세요. ST_AsText를 사용하여 텍스트로 변환하면 하나의 값만 저장되며, WKT로 변환하면 데이터가 GEOGRAPHY 유형 대신 STRING 유형으로 주석 처리됩니다.

BigQuery GIS 할당량

BigQuery GIS의 할당량과 제한은 다음과 같은 GIS 데이터를 포함하는 테이블에 대하여 실행할 수 있는 여러 유형의 작업에 적용됩니다.

모든 할당량 및 한도에 대한 자세한 내용은 할당량 및 한도를 참조하세요.

BigQuery GIS 가격

BigQuery GIS를 사용하는 경우 청구 기준은 다음과 같습니다.

  • BigQuery GIS 데이터가 포함된 테이블에 저장된 데이터의 양
  • 데이터에 대하여 실행하는 쿼리

저장소 가격에 대한 자세한 내용은 저장소 가격을 참조하세요.

쿼리 가격에 대한 자세한 내용은 쿼리 가격을 참조하세요.

데이터 로드, 복사, 내보내기를 포함한 여러 테이블 작업이 무료입니다. 이러한 작업은 무료이더라도 BigQuery의 할당량 및 한도가 적용됩니다. 모든 무료 작업에 대한 자세한 내용은 가격 페이지의 무료 작업을 참조하세요.

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