ClickHouse/docs/ru/sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-polygon.md

slug	sidebar_position	sidebar_label
/ru/sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-polygon	46	Cловари полигонов

Cловари полигонов

Словари полигонов позволяют эффективно искать полигон, в который попадают данные точки, среди множества полигонов. Для примера: определение района города по географическим координатам.

Пример конфигурации словаря полигонов:

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

Соответствущий DDL-запрос:

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))
...

При конфигурации словаря полигонов ключ должен иметь один из двух типов:

• Простой полигон. Представляет из себя массив точек.
• Мультиполигон. Представляет из себя массив полигонов. Каждый полигон задается двумерным массивом точек — первый элемент этого массива задает внешнюю границу полигона, последующие элементы могут задавать дырки, вырезаемые из него.

Точки могут задаваться массивом или кортежем из своих координат. В текущей реализации поддерживается только двумерные точки.

Пользователь может загружать свои собственные данные во всех поддерживаемых ClickHouse форматах.

Доступно 3 типа хранения данных в памяти:

• POLYGON_SIMPLE. Это наивная реализация, в которой на каждый запрос делается линейный проход по всем полигонам, и для каждого проверяется принадлежность без использования дополнительных индексов.

• POLYGON_INDEX_EACH. Для каждого полигона строится отдельный индекс, который позволяет быстро проверять принадлежность в большинстве случаев (оптимизирован под географические регионы). Также на рассматриваемую область накладывается сетка, которая значительно сужает количество рассматриваемых полигонов. Сетка строится рекурсивным делением ячейки на 16 равных частей и конфигурируется двумя параметрами. Деление прекращается при достижении глубины рекурсии MAX_DEPTH или в тот момент, когда ячейку пересекают не более MIN_INTERSECTIONS полигонов. Для ответа на запрос находится соответствующая ячейка, и происходит поочередное обращение к индексу для сохранных в ней полигонов.

• POLYGON_INDEX_CELL. В этом размещении также строится сетка, описанная выше. Доступны такие же параметры. Для каждой ячейки-листа строится индекс на всех попадающих в неё кусках полигонов, который позволяет быстро отвечать на запрос.

• POLYGON. Синоним к POLYGON_INDEX_CELL.

Запросы к словарю осуществляются с помощью стандартных функций для работы со внешними словарями. Важным отличием является то, что здесь ключами будут являются точки, для которых хочется найти содержащий их полигон.

Пример

Пример работы со словарем, определенным выше:

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;

В результате исполнения последней команды для каждой точки в таблице points будет найден полигон минимальной площади, содержащий данную точку, и выведены запрошенные аттрибуты.

Пример

Вы можете читать столбцы из полигональных словарей с помощью SELECT, для этого включите store_polygon_key_column = 1 в конфигурации словаря или соответствующего DDL-запроса.

Запрос:

CREATE TABLE polygons_test_table
(
    key Array(Array(Array(Tuple(Float64, Float64)))),
    name String
) ENGINE = TinyLog;

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;

Результат:

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