mirror of
https://github.com/ClickHouse/ClickHouse.git
synced 2024-11-28 02:21:59 +00:00
134 lines
7.0 KiB
Markdown
134 lines
7.0 KiB
Markdown
---
|
||
slug: /ru/sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-polygon
|
||
sidebar_position: 46
|
||
sidebar_label: Cловари полигонов
|
||
---
|
||
|
||
# Cловари полигонов {#polygon-dictionaries}
|
||
|
||
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:
|
||
|
||
``` xml
|
||
<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](../../../sql-reference/statements/create/dictionary.md#create-dictionary-query):
|
||
``` sql
|
||
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 поддерживаются только двумерные точки.
|
||
|
||
Пользователь может [загружать свои собственные данные](../../../sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-sources.md) во всех поддерживаемых ClickHouse форматах.
|
||
|
||
Доступно 3 типа [хранения данных в памяти](../../../sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-layout.md):
|
||
|
||
- `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](../../../sql-reference/functions/ext-dict-functions.md) для работы со внешними словарями.
|
||
Важным отличием является то, что здесь ключами являются точки, для которых хочется найти содержащий их полигон.
|
||
|
||
**Пример**
|
||
|
||
Пример работы со словарем, определенным выше:
|
||
``` sql
|
||
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:
|
||
|
||
``` sql
|
||
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:
|
||
|
||
``` text
|
||
┌─key─────────────────────────────┬─name──┐
|
||
│ [[[(3,1),(0,1),(0,-1),(3,-1)]]] │ Value │
|
||
└─────────────────────────────────┴───────┘
|
||
```
|