폴리곤 딕셔너리

polygon (POLYGON) 딕셔너리는 포인트-인-폴리곤(point-in-polygon) 쿼리, 즉 "역지오코딩(reverse geocoding)" 조회에 최적화되어 있습니다. 좌표(위도/경도)가 주어지면, 국가 또는 지역 경계와 같은 다수의 폴리곤 집합 중에서 해당 좌표를 포함하는 폴리곤/지역을 효율적으로 찾아냅니다. 위치 좌표를 해당 지역에 매핑하는 데 적합합니다.

폴리곤 딕셔너리 구성 예시:

팁

ClickHouse Cloud에서 딕셔너리를 사용하는 경우, 딕셔너리를 생성할 때 DDL 쿼리 옵션을 사용하고 default USER로 딕셔너리를 생성하십시오. 또한 Cloud Compatibility guide에서 지원되는 딕셔너리 소스 목록을 확인하십시오.

DDL
구성 파일

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))
...

<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 유형 중 하나이어야 합니다:

단순 폴리곤입니다. 점들의 배열로 이루어져 있습니다.
MultiPolygon. 폴리곤의 배열입니다. 각 폴리곤은 점들의 2차원 배열입니다. 이 배열의 첫 번째 요소는 폴리곤의 외곽 경계를 나타내며, 이후 요소들은 제외할 영역을 지정합니다.

포인트는 좌표의 배열 또는 튜플로 지정할 수 있습니다. 현재 구현에서는 2차원 포인트만 지원됩니다.

사용자는 ClickHouse에서 지원하는 모든 형식으로 자신의 데이터를 업로드할 수 있습니다.

사용 가능한 인메모리 스토리지 유형은 3가지입니다:

레이아웃	설명
`POLYGON_SIMPLE`	단순한 구현입니다. 각 쿼리마다 모든 폴리곤을 순차적으로 한 번씩만 탐색하면서, 별도의 인덱스 없이 포함 여부를 검사합니다.
`POLYGON_INDEX_EACH`	각 폴리곤마다 별도의 인덱스를 구축하여 대부분의 경우 포함 여부를 빠르게 확인할 수 있도록 합니다(지리적 영역에 최적화됨). 영역 위에 그리드를 중첩한 다음, 셀을 16개의 동일한 부분으로 재귀적으로 분할합니다. 재귀 깊이가 `MAX_DEPTH`에 도달하거나 하나의 셀과 교차하는 폴리곤 수가 `MIN_INTERSECTIONS` 이하가 되면 분할을 중단합니다.
`POLYGON_INDEX_CELL`	또한 위에서 설명한 것과 동일한 옵션으로 그리드를 생성합니다. 각 리프 셀에 대해서는, 해당 셀에 속하는 모든 폴리곤 조각에 대해 인덱스를 구축하여 쿼리에 빠르게 응답할 수 있도록 합니다.
`POLYGON`	`POLYGON_INDEX_CELL`과 동일한 의미입니다.

딕셔너리 쿼리는 딕셔너리 작업을 위한 표준 함수를 사용하여 수행됩니다. 중요한 차이점은 여기서 키가 해당 점을 포함하는 폴리곤을 찾으려는 좌표 점이 된다는 것입니다.

예시

위에서 정의한 딕셔너리를 사용하는 예시:

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 점에 대해 마지막 명령을 실행하면, 해당 점을 포함하는 최소 면적 다각형을 찾고 요청된 속성을 출력합니다.

예시

폴리곤 딕셔너리에서 컬럼을 SELECT 쿼리로 읽을 수 있습니다. 이를 위해 딕셔너리 구성이나 해당 DDL 쿼리에서 store_polygon_key_column = 1을 설정하십시오.

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;

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