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Código SQL 2012 que espacialmente polilínea fina (archivo de unión) a un archivo de puntos (objetivo) y proporciona Campo de distancia

Código SQL 2012 que espacialmente polilínea fina (archivo de unión) a un archivo de puntos (objetivo) y proporciona Campo de distancia


Actualmente estoy trabajando en ArcMap 10.2.2 pero me gustaría que el código SQL creara el mismo resultado que el proporcionado por la herramienta Unión espacial.

Característica de destino = punto, Característica de unión = polilínea, Opción MÁS CERCANA y un campo de Distancia generado y mostrado en un nuevo shapefile.

He estado luchando con la función STDistance, pero esto es solo para "una" distancia entre un solo par de geometrías.


Aquí hay un enlace a MSDN sobre consultas de vecinos más cercanos. Afortunadamente, está utilizando 2012, por lo que se utilizarán los índices.

Una consulta como la suya debe estar cerca de lo que desea.

SELECT pl.ID polyID, pt.ID pointID, pt.Distance FROM Polygon pl CROSS APPLY (SELECT TOP 1 p.ID, p.SHAPE.STDistance (pl.SHAPE) Distancia DESDE el punto p DONDE p.SHAPE no es nulo ORDER BY p.SHAPE.STDistance (pl.SHAPE)) pt;

Esta consulta encontrará el punto más cercano a cada polígono.


Muchas gracias por la respuesta rápida; sin embargo, he podido conciliar los valores de distancia entre los dos métodos (herramienta espacial ArcMap / SQL / Cross Apply). Pido disculpas por la distracción y agradezco el código y el enlace. Sé que estoy en camino.


Funciones de Tableau (por categoría)

Las funciones de Tableau en esta referencia están organizadas por categoría. Haga clic en una categoría para explorar sus funciones. O presione Ctrl + F (Comando-F en una Mac) para abrir un cuadro de búsqueda que puede usar para buscar una función específica en la página.

Función

Sintaxis

Descripción

Devuelve el valor absoluto del número dado.

ABS (-7) = 7
ABS ([variación presupuestaria])

El segundo ejemplo devuelve el valor absoluto de todos los números contenidos en el campo Variación presupuestaria.

Devuelve el arco coseno del número dado. El resultado está en radianes.

Devuelve el arco seno de un número dado. El resultado está en radianes.

Devuelve el arco tangente de un número dado. El resultado está en radianes.

Devuelve el arco tangente de dos números dados (xey). El resultado está en radianes.

ATAN2 (2, 1) = 1,10714871779409

Redondea un número al entero más cercano de igual o mayor valor.

Disponibilidad por fuente de datos:

Devuelve el coseno de un ángulo. Especifique el ángulo en radianes.

COS (PI () / 4) = 0,707106781186548

Devuelve la cotangente de un ángulo. Especifique el ángulo en radianes.

Convierte un número dado en radianes a grados.

Devuelve la parte entera de una operación de división, en la que integer1 se divide por integer2.

Devuelve e elevado a la potencia del número dado.

EXP (2) = 7.389
EXP (- [Tasa de crecimiento] * [Tiempo])

Redondea un número al entero más cercano de igual o menor valor.

Disponibilidad por fuente de datos:

Asigna una coordenada x, y a la coordenada x del contenedor hexagonal más cercano. Los contenedores tienen una longitud de lado 1, por lo que es posible que sea necesario escalar las entradas de manera adecuada.

HEXBINX y HEXBINY son funciones de agrupamiento y trazado para agrupaciones hexagonales. Los contenedores hexagonales son una opción eficiente y elegante para visualizar datos en un plano x / y como un mapa. Debido a que los contenedores son hexagonales, cada contenedor se aproxima mucho a un círculo y minimiza la variación en la distancia desde el punto de datos hasta el centro del contenedor. Esto hace que la agrupación sea más precisa e informativa.

Asigna una coordenada x, y a la coordenada y del contenedor hexagonal más cercano. Los contenedores tienen una longitud de lado 1, por lo que es posible que sea necesario escalar las entradas de manera adecuada.

Devuelve el logaritmo natural de un número. Devuelve Nulo si el número es menor o igual que 0.

Devuelve el logaritmo de un número para la base dada. Si se omite el valor base, se usa la base 10.

Devuelve el máximo de dos argumentos, que deben ser del mismo tipo. Devuelve Nulo si alguno de los argumentos es Nulo. MAX también se puede aplicar a un solo campo en un cálculo agregado.

MÁX (4,7)
MAX (ventas, beneficio)
MAX ([Nombre], [Apellido])

Devuelve el mínimo de los dos argumentos, que deben ser del mismo tipo. Devuelve Nulo si alguno de los argumentos es Nulo. MIN también se puede aplicar a un solo campo en un cálculo agregado.

MIN (4,7)
MIN (ventas, beneficio)
MIN ([Nombre], [Apellido])

Devuelve la constante numérica pi: 3,14159.

Aumenta el número a la potencia especificada.

POTENCIA (5,2) = 52 = 25
POTENCIA (temperatura, 2)

También puede utilizar el símbolo ^:

Convierte el número dado de grados a radianes.

Redondea los números a un número específico de dígitos. El argumento de decimales especifica cuántos puntos decimales de precisión se incluirán en el resultado final. Si se omiten los decimales, el número se redondea al entero más cercano.

Este ejemplo redondea cada valor de Ventas a un número entero:

Algunas bases de datos, como SQL Server, permiten la especificación de una longitud negativa, donde -1 redondea el número a decenas, -2 redondea a 100, y así sucesivamente. Esto no es cierto para todas las bases de datos. Por ejemplo, no es cierto para Excel o Access.

Devuelve el signo de un número: los posibles valores devueltos son -1 si el número es negativo, 0 si el número es cero o 1 si el número es positivo.

Si el promedio del campo de ganancias es negativo, entonces

Devuelve el seno de un ángulo. Especifique el ángulo en radianes.

SIN (0) = 1.0
SIN (PI () / 4) = 0,707106781186548

Devuelve la raíz cuadrada de un número.

Devuelve el cuadrado de un número.

Devuelve la tangente de un ángulo. Especifique el ángulo en radianes.

Devuelve la expresión si no es nula; de lo contrario, devuelve cero. Utilice esta función para utilizar valores cero en lugar de valores nulos.

Función

Sintaxis

Definición

Devuelve el código ASCII del primer carácter de la cadena.

Devuelve el carácter codificado por el número de código ASCII.

Devuelve verdadero si la cadena dada contiene la subcadena especificada.

CONTAINS ("Cálculo", "alcu") = verdadero

Devuelve verdadero si la cadena dada termina con la subcadena especificada. Los espacios en blanco finales se ignoran.

ENDSWITH ("Tableau", "leau") = verdadero

Devuelve la posición de índice de la subcadena en una cadena, o 0 si no se encuentra la subcadena. Si se agrega el argumento opcional start, la función ignora cualquier instancia de subcadena que aparezca antes del inicio de la posición del índice. El primer carácter de la cadena es la posición 1.

FIND ("Cálculo", "alcu") = 2
FIND ("Cálculo", "Computadora") = 0
FIND ("Cálculo", "a", 3) = 7
FIND ("Cálculo", "a", 2) = 2
FIND ("Cálculo", "a", 8) = 0
FIND ("Cálculo", "a", 3) = 7
FIND ("Cálculo", "a", 2) = 2
FIND ("Cálculo", "a", 8) = 0

Devuelve la posición de la enésima aparición de la subcadena dentro de la cadena especificada, donde n está definido por el argumento de la ocurrencia.

Nota: FINDNTH no está disponible para todas las fuentes de datos.

FINDNTH ("Cálculo", "a", 2) = 7

Devuelve el número de caracteres más a la izquierda de la cadena.

Devuelve la longitud de la cadena.

Devuelve una cadena, con todos los caracteres en minúsculas.

Devuelve la cadena sin los espacios iniciales.

Devuelve el máximo de ayb (que debe ser del mismo tipo). Esta función se usa generalmente para comparar números, pero también funciona con cadenas. Con cadenas, MAX encuentra el valor más alto en la secuencia de clasificación definida por la base de datos para esa columna. Devuelve Null si alguno de los argumentos es Null.

Devuelve la cadena que comienza en el inicio de la posición del índice. El primer carácter de la cadena es la posición 1. Si se agrega la longitud del argumento opcional, la cadena devuelta incluye solo ese número de caracteres.

MID ("Cálculo", 2) = "cálculo"
MID ("Cálculo", 2, 5) = "alcul"

Devuelve el mínimo de ayb (que debe ser del mismo tipo). Esta función se usa generalmente para comparar números, pero también funciona con cadenas. Con cadenas, MIN busca el valor más bajo en la secuencia de clasificación. Devuelve Null si alguno de los argumentos es Null.

Busca una subcadena en la cadena y la reemplaza con reemplazo. Si no se encuentra la subcadena, la cadena no se cambia.

REPLACE ("Version8.5", "8.5", "9.0") = "Version9.0"

Devuelve el número de caracteres más a la derecha en una cadena.

Devuelve una cadena con los espacios finales eliminados.

RTRIM ("Cálculo") = "Cálculo"

Devuelve una cadena que se compone del número especificado de espacios repetidos.

Devuelve una subcadena de una cadena, utilizando un carácter delimitador para dividir la cadena en una secuencia de tokens.

La cadena se interpreta como una secuencia alterna de delimitadores y tokens. Entonces, para la cadena abc-defgh-i-jkl, donde el carácter delimitador es "-", los tokens son abc, defgh, i y jlk. Piense en estos como tokens del 1 al 4. SPLIT devuelve el token correspondiente al número de token. Cuando el número de token es positivo, los tokens se cuentan comenzando desde el extremo izquierdo de la cadena cuando el número de token es negativo, los tokens se cuentan comenzando desde la derecha.

SPLIT ('a-b-c-d', '-', 2) = 'b'
SPLIT ("a | b | c | d", "|", -2) = "c"

Nota: Los comandos de división y división personalizada están disponibles para los siguientes tipos de fuentes de datos: extracciones de datos de Tableau, Microsoft Excel, archivo de texto, archivo PDF, Salesforce, OData, Microsoft Azure Market Place, Google Analytics, Vertica, Oracle, MySQL, PostgreSQL, Teradata , Amazon Redshift, Aster Data, Google Big Query, Cloudera Hadoop Hive, Hortonworks Hive y Microsoft SQL Server.

Algunas fuentes de datos imponen límites a la división de cadenas. La siguiente tabla muestra qué fuentes de datos admiten números de token negativos (divididos desde la derecha) y si existe un límite en el número de divisiones permitidas por fuente de datos. Una función SPLIT que especifica un número de token negativo y sería legal con otras fuentes de datos devolverá este error con estas fuentes de datos: "La fuente de datos no admite la división desde la derecha".

Devuelve verdadero si la cadena comienza con subcadena. Los espacios en blanco iniciales se ignoran.

Devuelve la cadena con los espacios iniciales y finales eliminados.

TRIM ("Cálculo") = "Cálculo"

Devuelve una cadena, con todos los caracteres en mayúsculas.

Tableau proporciona una variedad de funciones de fecha. Muchos de los ejemplos usan el símbolo # con expresiones de fecha. Consulte Sintaxis de expresión literal para obtener una explicación de este símbolo. Además, muchas funciones de fecha usan date_part, que es un argumento de cadena constante. Los valores de date_part válidos que puede utilizar son:

date_part Valores
'año' Año de cuatro dígitos
'trimestre' 1-4
'mes' 1-12 o "enero", "febrero", etc.
'día del año' Día del año 1 de enero 1, 1 de febrero es 32 y así sucesivamente
'día' 1-31
'día laborable' 1-7 o "domingo", "lunes", etc.
'semana' 1-52
'hora' 0-23
'minuto' 0-59
'segundo' 0-60

Nota: Las funciones de fecha no tienen en cuenta el inicio del año fiscal configurado. Ver .Fechas de impuestos.

Función

Sintaxis

Descripción

DATEADD (parte_fecha, intervalo, fecha)

Devuelve la fecha especificada con el intervalo numérico especificado agregado a la fecha_parte especificada de esa fecha.

DATEADD ('mes', 3, # 2004-04-15 #) = 2004-07-15 12:00:00 AM

Esta expresión agrega tres meses a la fecha # 2004-04-15 #.

DATEDIFF (fecha_parte, fecha1, fecha2, [inicio_de_semana])

Devuelve la diferencia entre date1 y date2 expresada en unidades de date_part.

El parámetro start_of_week, que puede utilizar para especificar qué día debe considerarse el primer día o la semana, es opcional. Los valores posibles son 'monday', 'tuesday', etc. Si se omite, el inicio de la semana lo determina la fuente de datos. Consulte Propiedades de fecha para una fuente de datos.

DATEDIFF ('semana', # 2013-09-22 #, # 2013-09-24 #, 'lunes') = 1
DATEDIFF ('semana', # 2013-09-22 #, # 2013-09-24 #, 'domingo') = 0

La primera expresión devuelve 1 porque cuando start_of_week es 'lunes', el 22 de septiembre (un domingo) y el 24 de septiembre (un martes) son semanas diferentes. La segunda expresión devuelve 0 porque cuando start_of_week es 'domingo', el 22 de septiembre (un domingo) y el 24 de septiembre (un martes) están en la misma semana.

DATENAME (fecha_parte, fecha, [inicio_de_semana])

Devuelve date_part of date como una cadena. El parámetro start_of_week, que puede utilizar para especificar qué día debe considerarse el primer día o la semana, es opcional. Los valores posibles son 'monday', 'tuesday', etc. Si se omite start_of_week, la fuente de datos determina el inicio de la semana. Consulte Propiedades de fecha para una fuente de datos.

DATENAME ('año', # 2004-04-15 #) = "2004"
DATENAME ('month', # 2004-04-15 #) = "Abril"

Devuelve [date_string] como fecha. El argumento date_format describe cómo se organiza el campo [cadena]. Debido a la variedad de formas en que se puede ordenar el campo de cadena, date_format debe coincidir exactamente. Para obtener una explicación completa, consulte Convertir un campo en un campo de fecha.

DATEPARSE ('aaaa-MM-dd', # 2004-04-15 #) = "4 de abril de 2004"

Nota: Esta función está disponible a través de los siguientes conectores: conexiones de archivos de texto y Excel no heredados, extractos de Amazon EMR Hadoop Hive, Cloudera Hadoop, Google Sheets, Hortonworks Hadoop Hive, MapR Hadoop Hive, MySQL, Oracle, PostgreSQL y Tableau. Es posible que algunos formatos no estén disponibles para todas las conexiones.

Nota: DATEPARSE no es compatible con las variantes de Hive. Solo se admiten Denodo, Drill y Snowflake.

DATEPART (fecha_parte, fecha, [inicio_de_semana])

Devuelve date_part of date como un número entero.

El parámetro start_of_week, que puede utilizar para especificar qué día debe considerarse el primer día o la semana, es opcional. Los valores posibles son 'monday', 'tuesday', etc. Si se omite start_of_week, la fuente de datos determina el inicio de la semana. Consulte Propiedades de fecha para una fuente de datos.

Nota: Cuando date_part es el día de la semana, el parámetro start_of_week se ignora. Esto se debe a que Tableau se basa en un orden fijo de día de la semana para aplicar compensaciones.

DATEPART ('año', # 2004-04-15 #) = 2004
DATEPART ('mes', # 2004-04-15 #) = 4

DATETRUNC (fecha_parte, fecha, [inicio_de_semana])

Trunca la fecha especificada con la precisión especificada por date_part. Esta función devuelve una nueva fecha. Por ejemplo, cuando trunca una fecha a mitad de mes a nivel de mes, esta función devuelve el primer día del mes. El parámetro start_of_week, que puede utilizar para especificar qué día debe considerarse el primer día o la semana, es opcional. Los valores posibles son 'monday', 'tuesday', etc. Si se omite start_of_week, la fuente de datos determina el inicio de la semana. Consulte Propiedades de fecha para una fuente de datos.

DATETRUNC ('trimestre', # 2004-08-15 #) = 2004-07-01 12:00:00 AM
DATETRUNC ('mes', # 2004-04-15 #) = 2004-04-01 12:00:00 AM

Devuelve el día de la fecha indicada como un número entero.

Devuelve verdadero si una cadena dada es una fecha válida.

ISDATE ("15 de abril de 2004") = verdadero

Devuelve un valor de fecha construido a partir del año, mes y fecha especificados.

Disponible para extractos de datos de Tableau. Verifique la disponibilidad en otras fuentes de datos.

MAKEDATE (2004, 4, 15) = # 15 de abril de 2004 #

Devuelve una fecha y hora que combina una fecha y una hora. La fecha puede ser una fecha, una fecha y una hora o un tipo de cadena. La hora debe ser una fecha y hora.

Nota: esta función solo está disponible para conexiones compatibles con MySQL (que para Tableau son MySQL y Amazon Aurora).

MAKEDATETIME ("1899-12-30", # 07: 59: 00 #) = # 30/12/1899 7:59:00 AM #
MAKEDATETIME ([Fecha], [Hora]) = # 1/1/2001 6:00:00 AM #

MAKETIME (hora, minuto, segundo)

Devuelve un valor de fecha construido a partir de la hora, minuto y segundo especificados.

Disponible para extractos de datos de Tableau. Verifique la disponibilidad en otras fuentes de datos.

MAX (expresión) o MAX (expr1, expr2)

Suele aplicarse a números, pero también funciona en fechas. Devuelve el máximo de a y b (a y b deben ser del mismo tipo). Devuelve Nulo si alguno de los argumentos es Nulo.

MAX (# 2004-01-01 #, # 2004-03-01 #) = 2004-03-01 12:00:00 AM
MAX ([ShipDate1], [ShipDate2])

MIN (expresión) o MIN (expr1, expr2)

Suele aplicarse a números, pero también funciona en fechas. Devuelve el mínimo de a y b (a y b deben ser del mismo tipo). Devuelve Nulo si alguno de los argumentos es Nulo.

MIN (# 2004-01-01 #, # 2004-03-01 #) = 2004-01-01 12:00:00 AM
MIN ([ShipDate1], [ShipDate2])

Devuelve el mes de la fecha indicada como un número entero.

Devuelve la fecha y hora actual del sistema local.

Devuelve el cuarto de la fecha dada como un número entero.

Devuelve la semana de la fecha indicada como un número entero.

Devuelve el año de la fecha indicada como un número entero.

Función

Sintaxis

Descripción

Devuelve VERDADERO si algún valor en & ltexpr1 & gt coincide con cualquier valor en & ltexpr2 & gt.

Los valores en & ltexpr1 & gt pueden ser un conjunto, una lista de valores literales o un campo combinado.

Realiza una conjunción lógica sobre dos expresiones.

IF (ATTR ([Market]) = "África" ​​AND SUM ([Sales]) & gt [Emerging Threshold]) THEN "Buen rendimiento"

Realiza pruebas lógicas y devuelve los valores adecuados. La función CASE evalúa la expresión, la compara con una secuencia de valores, valor1, valor2, etc. y devuelve un resultado. Cuando se encuentra un valor que coincide con la expresión, CASE devuelve el valor de retorno correspondiente. Si no se encuentra ninguna coincidencia, se utiliza la expresión de retorno predeterminada. Si no hay un retorno predeterminado y ningún valor coincide, se devuelve Null.

CASE es a menudo más fácil de usar que IIF o IF THEN ELSE.

Normalmente, usa una función SI para realizar una secuencia de pruebas arbitrarias y usa una función CASE para buscar una coincidencia con una expresión. Pero una función CASE siempre se puede reescribir como una función SI, aunque la función CASE generalmente será más concisa.

Muchas veces puede usar un grupo para obtener los mismos resultados que una función de caso complicada.

CASE [Región] CUANDO 'Oeste' ENTONCES 1 CUANDO 'Este' ENTONCES 2 ELSE 3 FIN

CASE LEFT (DATENAME ('weekday', [Order Date]), 3) WHEN 'Sun' THEN 0 WHEN 'Mon' THEN 1 WHEN 'Tue' THEN 2 WHEN 'Wed' THEN 3 WHEN 'Thu' THEN 4 WHEN 'Fri 'ENTONCES 5 CUANDO' Sáb 'ENTONCES 6 FIN

Prueba una serie de expresiones que devuelven el valor & ltthen & gt para el primer & ltexpr & gt verdadero.

Si [Beneficio] & gt 0 ENTONCES 'Rentable' ELSE 'Pérdida' FIN

Prueba una serie de expresiones que devuelven el valor & ltthen & gt para el primer & ltexpr & gt verdadero.

SI [Beneficio] & gt 0 ENTONCES 'Rentable' ELSEIF [Beneficio] = 0 ENTONCES 'Punto de equilibrio' ELSE 'Pérdida' END

Prueba una serie de expresiones que devuelven el valor & ltthen & gt para el primer & ltexpr & gt verdadero. Debe colocarse al final de una expresión.

SI [Beneficio] & gt 0 ENTONCES 'Rentable' ELSEIF [Beneficio] = 0 ENTONCES 'Punto de equilibrio' ELSE 'Pérdida' END

Prueba una serie de expresiones que devuelven el valor & ltthen & gt para el primer & ltexpr & gt verdadero.

SI [Beneficio] & gt 0 ENTONCES 'Rentable' ELSEIF [Beneficio] = 0 ENTONCES 'Punto de equilibrio' ELSE 'Pérdida' END

Devuelve & ltexpr1 & gt si no es nulo, de lo contrario devuelve & ltexpr2 & gt.

Comprueba si se cumple una condición y devuelve un valor si es VERDADERO, otro valor si es FALSO y un tercer valor opcional o NULO si se desconoce.

Devuelve verdadero si una cadena dada es una fecha válida.

Devuelve verdadero si la expresión es NULL (no contiene datos válidos).

Devuelve el máximo de una sola expresión en todos los registros o el máximo de dos expresiones para cada registro.

Devuelve el mínimo de una expresión en todos los registros o el mínimo de dos expresiones para cada registro.

Realiza una negación lógica en una expresión.

SI NO [Beneficio] & gt 0 ENTONCES "No rentable" FIN

Realiza una disyunción lógica en dos expresiones.

SI [Beneficio] & lt 0 O [Beneficio] = 0 ENTONCES "Necesita mejorar" FIN

Prueba una serie de expresiones que devuelven el valor & ltthen & gt para el primer & ltexpr & gt verdadero.

IF [Beneficio] & gt 0 ENTONCES 'Rentable' ELSEIF [Beneficio] = 0 ENTONCES 'Punto de equilibrio' ELSE 'no rentable' END

Busca el primer & ltvalue & gt que coincide con & ltexpr & gt y devuelve el & ltreturn & gt correspondiente.

CASE [RomanNumberal] CUANDO 'I' ENTONCES 1 CUANDO 'II' ENTONCES 2 ELSE 3 FIN

Devuelve & ltexpression & gt si no es nulo; de lo contrario, devuelve cero.

Agregaciones y aritmética de punto flotante: Es posible que los resultados de algunas agregaciones no siempre sean exactamente los esperados. Por ejemplo, puede encontrar que la función Suma devuelve un valor como -1.42e-14 para una columna de números que sabe que debe sumar exactamente 0. Esto sucede porque el Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos (IEEE) 754 flotante- El estándar de puntos requiere que los números se almacenen en formato binario, lo que significa que los números a veces se redondean a niveles extremadamente finos de precisión. Puede eliminar esta distracción potencial utilizando la función REDONDEAR (consulte Funciones numéricas) o formateando el número para mostrar menos lugares decimales.

Función

Sintaxis

Definición

Devuelve el valor de la expresión si tiene un solo valor para todas las filas. De lo contrario, devuelve un asterisco. Los valores nulos se ignoran.

Devuelve el promedio de todos los valores de la expresión. AVG solo se puede utilizar con campos numéricos. Los valores nulos se ignoran.

Un cálculo agregado que combina los valores en el campo del argumento. Los valores nulos se ignoran.

Nota: La función COLLECT solo se puede utilizar con campos espaciales.

CORR (expresión 1, expresión2)

Devuelve el coeficiente de correlación de Pearson de dos expresiones.

La correlación de Pearson mide la relación lineal entre dos variables. Los resultados van de -1 a +1 inclusive, donde 1 denota una relación lineal positiva exacta, como cuando un cambio positivo en una variable implica un cambio positivo de magnitud correspondiente en la otra, 0 denota que no hay relación lineal entre la varianza y -1 es una relación negativa exacta.

CORR está disponible con las siguientes fuentes de datos:

  • Extractos de datos de Tableau (puede crear un extracto a partir de cualquier fuente de datos)
  • Colmena de Cloudera
  • EXASolución
  • Firebird (versión 3.0 y posteriores)
  • Google BigQuery
  • Hortonworks Hadoop Hive
  • IBM PDA (Netezza)
  • Oráculo
  • PostgreSQL
  • Presto
  • SybaseIQ
  • Teradata
  • Vertica

Para otras fuentes de datos, considere la posibilidad de extraer los datos o utilizar WINDOW_CORR. Consulte Funciones de cálculo de tablas.

Nota: El cuadrado de un resultado CORR es equivalente al valor R-Cuadrado para un modelo de línea de tendencia lineal. Consulte los términos del modelo Trend Line.

Puede utilizar CORR para visualizar la correlación en un diagrama de dispersión desagregado. La forma de hacerlo es utilizar una expresión de nivel de detalle con ámbito de tabla. Por ejemplo:

Con una expresión de nivel de detalle, la correlación se ejecuta en todas las filas. Si usó una fórmula como CORR (Ventas, Beneficio) (sin los corchetes circundantes para que sea una expresión de nivel de detalle), la vista mostraría la correlación de cada punto individual en el diagrama de dispersión con cada otro punto, que no está definido.

Devuelve el número de elementos de un grupo. Los valores nulos no se cuentan.

COVAR (expresión 1, expresión2)

Devuelve el covarianza muestral de dos expresiones.

La covarianza cuantifica cómo dos variables cambian juntas. Una covarianza positiva indica que las variables tienden a moverse en la misma dirección, como cuando los valores más grandes de una variable tienden a corresponder a valores más grandes de la otra variable, en promedio. La covarianza de muestra utiliza el número de puntos de datos no nulos n - 1 para normalizar el cálculo de la covarianza, en lugar de n, que es utilizado por la covarianza de la población (disponible con la función COVARP). La covarianza de la muestra es la opción adecuada cuando los datos son una muestra aleatoria que se utiliza para estimar la covarianza para una población más grande.

COVAR está disponible con las siguientes fuentes de datos:

  • Extractos de datos de Tableau (puede crear un extracto a partir de cualquier fuente de datos)
  • Colmena de Cloudera
  • EXASolución
  • Firebird (versión 3.0 y posteriores)
  • Google BigQuery
  • Hortonworks Hadoop Hive
  • IBM PDA (Netezza)
  • Oráculo
  • PostgreSQL
  • Presto
  • SybaseIQ
  • Teradata
  • Vertica

Para otras fuentes de datos, considere la posibilidad de extraer los datos o utilizar WINDOW_COVAR. Consulte Funciones de cálculo de tablas.

Si expresión1 y expresión2 son iguales, por ejemplo, COVAR ([beneficio], [beneficio]), COVAR devuelve un valor que indica qué tan ampliamente se distribuyen los valores.

Nota: El valor de COVAR (X, X) es equivalente al valor de VAR (X) y también al valor de STDEV (X) ^ 2.

La siguiente fórmula devuelve la covarianza de muestra de Ventas y Beneficios.

COVARP (expresión 1, expresión2)

Devuelve el covarianza poblacional de dos expresiones.

La covarianza cuantifica cómo dos variables cambian juntas. Una covarianza positiva indica que las variables tienden a moverse en la misma dirección, como cuando los valores más grandes de una variable tienden a corresponder a valores más grandes de la otra variable, en promedio. La covarianza de la población es la covarianza de la muestra multiplicada por (n-1) / n, donde n es el número total de puntos de datos no nulos. La covarianza de la población es la opción adecuada cuando hay datos disponibles para todos los elementos de interés en lugar de cuando solo hay un subconjunto aleatorio de elementos, en cuyo caso la covarianza de la muestra (con la función COVAR) es apropiada.

COVARP está disponible con las siguientes fuentes de datos:

  • Extractos de datos de Tableau (puede crear un extracto a partir de cualquier fuente de datos)
  • Colmena de Cloudera
  • EXASolución
  • Firebird (versión 3.0 y posteriores)
  • Google BigQuery
  • Hortonworks Hadoop Hive
  • IBM PDA (Netezza)
  • Oráculo
  • PostgreSQL
  • Presto
  • SybaseIQ
  • Teradata
  • Vertica

Para otras fuentes de datos, considere la posibilidad de extraer los datos o utilizar WINDOW_COVARP. Consulte Funciones de cálculo de tablas.

Si expresión1 y expresión2 son iguales, por ejemplo, COVARP ([beneficio], [beneficio]), COVARP devuelve un valor que indica qué tan ampliamente se distribuyen los valores.

Nota: El valor de COVARP (X, X) es equivalente al valor de VARP (X) y también al valor de STDEVP (X) ^ 2.

La siguiente fórmula devuelve la covarianza poblacional de Ventas y Beneficios.

Devuelve el máximo de una expresión en todos los registros. Si la expresión es un valor de cadena, esta función devuelve el último valor donde el último está definido por orden alfabético.

Devuelve la mediana de una expresión en todos los registros. La mediana solo se puede utilizar con campos numéricos. Los valores nulos se ignoran. Esta función no está disponible para libros de trabajo creados antes de Tableau Desktop 8.2 o que usan conexiones heredadas. Tampoco está disponible para conexiones que utilicen cualquiera de las siguientes fuentes de datos:

  • Acceso
  • Amazon Redshift
  • Cloudera Hadoop
  • HP Vertica
  • IBM DB2
  • IBM PDA (Netezza)
  • Microsoft SQL Server
  • MySQL
  • SAP HANA
  • Teradata

Para otros tipos de fuentes de datos, puede extraer sus datos en un archivo de extracción para usar esta función. Consulte Extraiga sus datos.

Devuelve el mínimo de una expresión en todos los registros. Si la expresión es un valor de cadena, esta función devuelve el primer valor donde primero se define por orden alfabético.

Devuelve el valor de percentil de la expresión dada correspondiente al número especificado. El número debe estar entre 0 y 1 (inclusive), por ejemplo, 0,66, y debe ser una constante numérica.

Esta función está disponible para las siguientes fuentes de datos.

Conexiones de archivos de texto y Microsoft Excel no heredadas.

Extrae y extrae tipos de fuentes de datos solo (por ejemplo, Google Analytics, OData o Salesforce).

Sybase IQ 15.1 y fuentes de datos posteriores.

Orígenes de datos de Oracle 10 y posteriores.

Orígenes de datos de Cloudera Hive y Hortonworks Hadoop Hive.

EXASolution 4.2 y fuentes de datos posteriores.

Para otros tipos de fuentes de datos, puede extraer sus datos en un archivo de extracción para usar esta función. Consulte Extraiga sus datos.

Devuelve la desviación estándar estadística de todos los valores en la expresión dada según una muestra de la población.

Devuelve la desviación estándar estadística de todos los valores en la expresión dada según una población sesgada.

Devuelve la suma de todos los valores de la expresión. SUM se puede utilizar solo con campos numéricos. Los valores nulos se ignoran.

Devuelve la varianza estadística de todos los valores en la expresión dada según una muestra de la población.

Devuelve la varianza estadística de todos los valores de la expresión dada en toda la población.

Función

Sintaxis

Descripción

Devuelve el nombre completo del usuario actual. Este es el nombre completo de Tableau Server o Tableau Online cuando el usuario inicia sesión; de lo contrario, es el nombre completo local o de red del usuario de Tableau Desktop.

Si el administrador Dave Hallsten está registrado, este ejemplo devuelve True solo si el campo Administrador de la vista contiene a Dave Hallsten. Cuando se usa como filtro, este campo calculado se puede usar para crear un filtro de usuario que solo muestra datos que son relevantes para la persona que inició sesión en el servidor.

Devuelve verdadero si el nombre completo del usuario actual coincide con el nombre completo especificado, o falso si no coincide. Esta función usa el nombre completo de Tableau Server o Online cuando el usuario inicia sesión; de lo contrario, usa el nombre completo local o de red para el usuario de Tableau Desktop.

Este ejemplo devuelve verdadero si Dave Hallsten es el usuario actual; de lo contrario, devuelve falso.

Devuelve verdadero si la persona que usa Tableau actualmente es miembro de un grupo que coincide con la cadena dada. Si la persona que actualmente usa Tableau está registrada, la membresía del grupo la determinan los grupos en Tableau Server o Tableau Online. Si la persona no ha iniciado sesión, esta función devuelve falso.

Nota: La función devolverá un valor "Verdadero" si la cadena dada es "Todos los usuarios", ya sea que hayan iniciado sesión en Tableau Server, Tableau Online o sin conexión.

La función ISMEMBEROF () también aceptará dominios de Active Directory. El dominio de Active Directory debe declararse en el cálculo con el nombre del grupo.

SI ISMEMBEROF ("dominio.lan Ventas") ENTONCES "Ventas" ELSE "Otro" FIN

Devuelve verdadero si el nombre de usuario del usuario actual coincide con el nombre de usuario especificado, o falso si no coincide. Esta función usa el nombre de usuario de Tableau Server o Online cuando el usuario inicia sesión; de lo contrario, usa el nombre de usuario local o de red para el usuario de Tableau Desktop.

Este ejemplo devuelve verdadero si dhallsten es el usuario actual; de lo contrario, devuelve falso.

Nota: "Todos los usuarios" siempre se devolverá como verdadero.

Devuelve el dominio del usuario actual cuando el usuario inicia sesión en Tableau Server. Devuelve el dominio de Windows si el usuario de Tableau Desktop está en un dominio. De lo contrario, esta función devuelve una cadena nula.

[Administrador] = NOMBRE DE USUARIO () Y [Dominio] = DOMINIO DE USUARIO ()

Devuelve el nombre de usuario del usuario actual. Este es el nombre de usuario de Tableau Server o Tableau Online cuando el usuario ha iniciado sesión; de lo contrario, es el nombre de usuario local o de red del usuario de Tableau Desktop.

Si el administrador dhallsten inició sesión, esta función solo devolvería True cuando el campo Administrador en la vista sea dhallsten. Cuando se utiliza como filtro, este campo calculado se puede utilizar para crear un filtro de usuario que solo muestre datos relevantes para la persona que inició sesión en el servidor.

PRIMERO( )

Devuelve el número de filas de la fila actual a la primera fila de la partición. Por ejemplo, la vista siguiente muestra las ventas trimestrales. Cuando se calcula FIRST () dentro de la partición de fecha, el desplazamiento de la primera fila de la segunda fila es -1.

Ejemplo

Cuando el índice de fila actual es 3, FIRST () = -2.

ÍNDICE ()

Devuelve el índice de la fila actual en la partición, sin ninguna clasificación con respecto al valor. El índice de la primera fila comienza en 1. Por ejemplo, la siguiente tabla muestra las ventas trimestrales. Cuando se calcula INDEX () dentro de la partición de fecha, el índice de cada fila es 1, 2, 3, 4. etc.

Ejemplo

Para la tercera fila de la partición, INDEX () = 3.

Devuelve el número de filas desde la fila actual hasta la última fila de la partición. Por ejemplo, la siguiente tabla muestra las ventas trimestrales. Cuando se calcula LAST () dentro de la partición de fecha, el desplazamiento de la última fila de la segunda fila es 5.

Ejemplo

Cuando el índice de fila actual es 3 de 7, LAST () = 4.

BUSCAR (expresión, [desplazamiento])

Devuelve el valor de la expresión en una fila de destino, especificado como un desplazamiento relativo de la fila actual. Utilice FIRST () + ny LAST () -n como parte de su definición de desplazamiento para un objetivo en relación con la primera / última fila de la partición. Si se omite el desplazamiento, la fila con la que comparar se puede establecer en el menú de campo. Esta función devuelve NULL si no se puede determinar la fila de destino.

La vista a continuación muestra las ventas trimestrales. Cuando se calcula BUSCAR (SUMA (Ventas), 2) dentro de la partición Fecha, cada fila muestra el valor de ventas de 2 trimestres en el futuro.

Ejemplo

LOOKUP (SUM ([Profit]), FIRST () + 2) calcula la SUM (Profit) en la tercera fila de la partición.

MODEL_PERCENTILE (target_expression, predictor_expression (s))

Devuelve la probabilidad (entre 0 y 1) de que el valor esperado sea menor o igual que la marca observada, definida por la expresión de destino y otros predictores. Esta es la función de distribución predictiva posterior, también conocida como función de distribución acumulativa (CDF).

Esta función es la inversa de MODEL_QUANTILE. Para obtener información sobre las funciones de modelado predictivo, consulte Cómo funcionan las funciones de modelado predictivo en Tableau.

Ejemplo

La siguiente fórmula devuelve el cuantil de la marca para la suma de las ventas, ajustado por el recuento de pedidos.

MODEL_QUANTILE (cuantil, target_expression, predictor_expression (s))

Devuelve un valor numérico objetivo dentro del rango probable definido por la expresión objetivo y otros predictores, en un cuantil especificado. Este es el Cuantil Predictivo Posterior.

Esta función es la inversa de MODEL_PERCENTILE. Para obtener información sobre las funciones de modelado predictivo, consulte Cómo funcionan las funciones de modelado predictivo en Tableau.

Ejemplo

La siguiente fórmula devuelve la suma de ventas pronosticada mediana (0,5), ajustada por el recuento de pedidos.

MODEL_QUANTILE (0.5, SUM ([Ventas]), COUNT ([Pedidos]))

PREVIOUS_VALUE (expresión)

Devuelve el valor de este cálculo en la fila anterior. Devuelve la expresión dada si la fila actual es la primera fila de la partición.

Ejemplo

SUM ([Beneficio]) * PREVIOUS_VALUE (1) calcula el producto corriente de SUM (Beneficio).

RANGO (expresión, ['asc' | 'desc'])

Devuelve el rango de competencia estándar para la fila actual en la partición. A los valores idénticos se les asigna un rango idéntico. Utilice el 'asc' opcional | argumento 'desc' para especificar orden ascendente o descendente. El valor predeterminado es descendente.

Con esta función, el conjunto de valores (6, 9, 9, 14) estaría clasificado (4, 2, 2, 1).

Los nulos se ignoran en las funciones de clasificación. No están numerados y no cuentan contra el número total de registros en los cálculos de rango percentil.

Para obtener información sobre las diferentes opciones de clasificación, consulte Cálculo de clasificación.

Ejemplo

La siguiente imagen muestra el efecto de las diversas funciones de clasificación (RANK, RANK_DENSE, RANK_MODIFIED, RANK_PERCENTILE y RANK_UNIQUE) en un conjunto de valores. El conjunto de datos contiene información sobre 14 estudiantes (StudentA a StudentN). La columna Edad muestra la edad actual de cada estudiante (todos los estudiantes tienen entre 17 y 20 años). Las columnas restantes muestran el efecto de cada función de rango en el conjunto de valores de edad, siempre asumiendo el orden predeterminado (ascendente o descendente) para la función.

RANK_DENSE (expresión, ['asc' | 'desc'])

Devuelve el rango denso de la fila actual en la partición. A los valores idénticos se les asigna un rango idéntico, pero no se insertan espacios en la secuencia numérica. Utilice el 'asc' opcional | argumento 'desc' para especificar orden ascendente o descendente. El valor predeterminado es descendente.

Con esta función, el conjunto de valores (6, 9, 9, 14) estaría clasificado (3, 2, 2, 1).

Los nulos se ignoran en las funciones de clasificación. No están numerados y no cuentan contra el número total de registros en los cálculos de rango percentil.

Para obtener información sobre las diferentes opciones de clasificación, consulte Cálculo de clasificación.

RANK_MODIFIED (expresión, ['asc' | 'desc'])

Devuelve el rango de competencia modificado para la fila actual en la partición. A los valores idénticos se les asigna un rango idéntico. Utilice el 'asc' opcional | argumento 'desc' para especificar orden ascendente o descendente. El valor predeterminado es descendente.

Con esta función, el conjunto de valores (6, 9, 9, 14) se clasificaría (4, 3, 3, 1).

Los nulos se ignoran en las funciones de clasificación. No están numerados y no cuentan contra el número total de registros en los cálculos de rango percentil.

Para obtener información sobre las diferentes opciones de clasificación, consulte Cálculo de clasificación.

RANK_PERCENTILE (expresión, ['asc' | 'desc'])

Devuelve el rango percentil de la fila actual de la partición. Utilice el 'asc' opcional | argumento 'desc' para especificar orden ascendente o descendente. El valor predeterminado es ascendente.

Con esta función, el conjunto de valores (6, 9, 9, 14) se clasificaría (0,00, 0,67, 0,67, 1,00).

Los nulos se ignoran en las funciones de clasificación. No están numerados y no cuentan contra el número total de registros en los cálculos de rango percentil.

Para obtener información sobre las diferentes opciones de clasificación, consulte Cálculo de clasificación.

RANK_UNIQUE (expresión, ['asc' | 'desc'])

Devuelve el rango único de la fila actual en la partición. A los valores idénticos se les asignan diferentes rangos. Utilice el 'asc' opcional | argumento 'desc' para especificar orden ascendente o descendente. El valor predeterminado es descendente.

Con esta función, el conjunto de valores (6, 9, 9, 14) estaría clasificado (4, 2, 3, 1).

Los nulos se ignoran en las funciones de clasificación. No están numerados y no cuentan contra el número total de registros en los cálculos de rango percentil.

Para obtener información sobre las diferentes opciones de clasificación, consulte Cálculo de clasificación.

RUNNING_AVG (expresión)

Devuelve el promedio móvil de la expresión dada, desde la primera fila de la partición hasta la fila actual.

La vista a continuación muestra las ventas trimestrales. Cuando RUNNING_AVG (SUM ([Ventas]) se calcula dentro de la partición de fecha, el resultado es un promedio móvil de los valores de ventas para cada trimestre.

Ejemplo

RUNNING_AVG (SUM ([Profit])) calcula el promedio móvil de SUM (Profit).

RUNNING_COUNT (expresión)

Devuelve el recuento actual de la expresión dada, desde la primera fila de la partición hasta la fila actual.

Ejemplo

RUNNING_COUNT (SUM ([Profit])) calcula el recuento actual de SUM (Profit).

RUNNING_MAX (expresión)

Devuelve el máximo acumulado de la expresión dada, desde la primera fila de la partición hasta la fila actual.

Ejemplo

RUNNING_MAX (SUM ([Profit])) calcula el máximo acumulado de SUM (Profit).

RUNNING_MIN (expresión)

Devuelve el mínimo acumulado de la expresión dada, desde la primera fila de la partición hasta la fila actual.

Ejemplo

RUNNING_MIN (SUM ([Profit])) calcula el mínimo corriente de SUM (Profit).

RUNNING_SUM (expresión)

Devuelve la suma acumulada de la expresión dada, desde la primera fila de la partición hasta la fila actual.

Ejemplo

RUNNING_SUM (SUM ([Profit])) calcula la suma acumulada de SUM (Profit)

Devuelve el número de filas de la partición. Por ejemplo, la vista siguiente muestra las ventas trimestrales. Dentro de la partición de fecha, hay siete filas, por lo que el tamaño () de la partición de fecha es 7.

Ejemplo

TAMAÑO () = 5 cuando la partición actual contiene cinco filas.

SCRIPT_BOOL

Devuelve un resultado booleano de la expresión especificada. La expresión se pasa directamente a una instancia de servicio de extensión de análisis en ejecución.

En expresiones R, use .argnorte (con un punto inicial) para referenciar parámetros (.arg1, .arg2, etc.).

En expresiones de Python, use _argnorte (con un guión bajo inicial).

Ejemplos de

En este ejemplo de R, .arg1 es igual a SUM ([Profit]):

El siguiente ejemplo devuelve True para los ID de tienda en el estado de Washington y False en caso contrario. Este ejemplo podría ser la definición de un campo calculado titulado IsStoreInWA.

SCRIPT_BOOL ('grepl (". * _ WA", .arg1, perl = TRUE)', ATTR ([ID de tienda]))

Un comando para Python tomaría esta forma:

SCRIPT_BOOL ("return map (lambda x: x & gt 0, _arg1)", SUM ([Profit]))

SCRIPT_INT

Devuelve un resultado entero de la expresión especificada. La expresión se pasa directamente a una instancia de servicio de extensión de análisis en ejecución.

En expresiones R, use .argnorte (con un punto inicial) para hacer referencia a los parámetros (.arg1, .arg2, etc.)

En expresiones de Python, use _argnorte (con un guión bajo inicial).

Ejemplos de

En este ejemplo de R, .arg1 es igual a SUM ([Profit]):

En el siguiente ejemplo, la agrupación en clústeres de k-means se utiliza para crear tres clústeres:

SCRIPT_INT ('resultado & lt- kmeans (data.frame (.arg1, .arg2, .arg3, .arg4), 3) resultado $ cluster', SUM ([Longitud del pétalo]), SUM ([Ancho del pétalo]), SUM ( [Longitud del sépalo]), SUM ([Ancho del sépalo]))

Un comando para Python tomaría esta forma:

SCRIPT_INT ("mapa de retorno (lambda x: int (x * 5), _arg1)", SUM ([Beneficio]))

SCRIPT_REAL

Devuelve un resultado real de la expresión especificada. La expresión se pasa directamente a una instancia de servicio de extensión de análisis en ejecución. En

Expresiones R, use .argnorte (con un punto inicial) para hacer referencia a los parámetros (.arg1, .arg2, etc.)

En expresiones de Python, use _argnorte (con un guión bajo inicial).

Ejemplos de

En este ejemplo de R, .arg1 es igual a SUM ([Profit]):

El siguiente ejemplo convierte los valores de temperatura de Celsius a Fahrenheit.

SCRIPT_REAL ('biblioteca (udunits2) ud.convert (.arg1, "celsius", "grado_fahrenheit")', AVG ([Temperatura]))

Un comando para Python tomaría esta forma:

SCRIPT_REAL ("mapa de retorno (lambda x: x * 0.5, _arg1)", SUM ([Beneficio]))

SCRIPT_STR

Devuelve un resultado de cadena de la expresión especificada. La expresión se pasa directamente a una instancia de servicio de extensión de análisis en ejecución.

En expresiones R, use .argnorte (con un punto inicial) para hacer referencia a los parámetros (.arg1, .arg2, etc.)

En expresiones de Python, use _argnorte (con un guión bajo inicial).

Ejemplos de

En este ejemplo de R, .arg1 es igual a SUM ([Profit]):

El siguiente ejemplo extrae una abreviatura de estado de una cadena más complicada (en la forma original 13XSL_CA, A13_WA):

SCRIPT_STR ('gsub (". * _", "", .Arg1)', ATTR ([ID de tienda]))

Un comando para Python tomaría esta forma:

SCRIPT_STR ("mapa de retorno (lambda x: x [: 2], _arg1)", ATTR ([Región]))

TOTAL (expresión)

Devuelve el total de la expresión dada en una partición de cálculo de tabla.

Ejemplo

Suponga que está comenzando con esta vista:

Abre el editor de cálculo y crea un nuevo campo al que llama Totalidad:

Luego suelta Totality on Text, para reemplazar SUM (Sales). Su vista cambia de manera que suma valores basados ​​en el valor predeterminado Calcular usando:

Esto plantea la pregunta: ¿Cuál es el valor predeterminado de Compute Using? Si hace clic con el botón derecho (Control-clic en una Mac) Totality en el panel Datos y elige Editar, ahora hay un poco de información adicional disponible:

El valor predeterminado de Calcular usando es Tabla (horizontal). El resultado es que Totality suma los valores en cada fila de su tabla. Por lo tanto, el valor que ve en cada fila es la suma de los valores de la versión original de la tabla.

Los valores en la fila 2011 / Q1 en la tabla original fueron $ 8601, $ 6579, $ 44262 y $ 15006. Los valores de la tabla después de que Totality reemplaza a SUM (Ventas) son $ 74,448, que es la suma de los cuatro valores originales.

Observe el triángulo junto a Totalidad después de colocarlo en Texto:

Esto indica que este campo está utilizando un cálculo de tabla. Puede hacer clic con el botón derecho en el campo y elegir Editar cálculo de tabla para redirigir su función a un valor de Calcular usando diferente. Por ejemplo, puede establecerlo en Tabla (abajo). En ese caso, su tabla se vería así:

WINDOW_AVG (expresión, [inicio, fin])

Devuelve el promedio de la expresión dentro de la ventana. La ventana se define mediante compensaciones de la fila actual. Utilice FIRST () + ny LAST () - n para desplazamientos desde la primera o última fila de la partición. Si se omiten el inicio y el final, se utiliza toda la partición.

Por ejemplo, la vista siguiente muestra las ventas trimestrales. Un promedio de ventana dentro de la partición Fecha devuelve el promedio de ventas en todas las fechas.

Ejemplo

WINDOW_AVG (SUM ([Beneficio]), FIRST () + 1, 0) calcula el promedio de SUM (Beneficio) de la segunda fila a la fila actual.

WINDOW_CORR (expresión1, expresión2, [inicio, fin])

Devuelve el coeficiente de correlación de Pearson de dos expresiones dentro de la ventana. La ventana se define como compensaciones de la fila actual. Utilice FIRST () + ny LAST () - n para desplazamientos desde la primera o última fila de la partición. Si se omiten el inicio y el final, se utiliza toda la partición.

La correlación de Pearson mide la relación lineal entre dos variables. Los resultados van de -1 a +1 inclusive, donde 1 denota una relación lineal positiva exacta, como cuando un cambio positivo en una variable implica un cambio positivo de magnitud correspondiente en la otra, 0 denota que no hay relación lineal entre la varianza y -1 es una relación negativa exacta.

Ejemplo

La siguiente fórmula devuelve la correlación de Pearson de SUM (Beneficio) y SUM (Ventas) de las cinco filas anteriores a la fila actual.

WINDOW_CORR (SUM [Beneficio]), SUM ([Ventas]), -5, 0)

WINDOW_COUNT (expresión, [inicio, fin])

Devuelve el recuento de la expresión dentro de la ventana. La ventana se define mediante compensaciones de la fila actual. Utilice FIRST () + ny LAST () - n para desplazamientos desde la primera o última fila de la partición. Si se omiten el inicio y el final, se utiliza toda la partición.

Ejemplo

WINDOW_COUNT (SUM ([Beneficio]), FIRST () + 1, 0) calcula el recuento de SUM (Beneficio) de la segunda fila a la fila actual

WINDOW_COVAR (expresión1, expresión2, [inicio, fin])

Devuelve el covarianza muestral de dos expresiones dentro de la ventana. La ventana se define como compensaciones de la fila actual. Utilice FIRST () + ny LAST () - n para desplazamientos desde la primera o última fila de la partición. Si se omiten los argumentos inicial y final, la ventana es la partición completa.

La covarianza de muestra utiliza el número de puntos de datos no nulos n - 1 para normalizar el cálculo de la covarianza, en lugar de n, que utiliza la covarianza de la población (con la función WINDOW_COVARP). La covarianza de la muestra es la opción adecuada cuando los datos son una muestra aleatoria que se utiliza para estimar la covarianza para una población más grande.

Ejemplo

La siguiente fórmula devuelve la covarianza de muestra de SUM (Beneficio) y SUM (Ventas) de las dos filas anteriores a la fila actual.

WINDOW_COVAR (SUM ([Beneficio]), SUM ([Ventas]), -2, 0)

WINDOW_COVARP (expresión1, expresión2, [inicio, fin])

Devuelve el covarianza poblacional de dos expresiones dentro de la ventana. La ventana se define como compensaciones de la fila actual. Utilice FIRST () + ny LAST () - n para desplazamientos desde la primera o última fila de la partición. Si se omiten el inicio y el final, se utiliza toda la partición.

La covarianza de la población es la covarianza de la muestra multiplicada por (n-1) / n, donde n es el número total de puntos de datos no nulos. La covarianza de la población es la opción adecuada cuando hay datos disponibles para todos los elementos de interés en lugar de cuando solo hay un subconjunto aleatorio de elementos, en cuyo caso la covarianza muestral (con la función WINDOW_COVAR) es apropiada.

Ejemplo

La siguiente fórmula devuelve la covarianza de población de SUM (Beneficio) y SUM (Ventas) de las dos filas anteriores a la fila actual.

WINDOW_COVARP (SUM ([Beneficio]), SUM ([Ventas]), -2, 0)

WINDOW_MEDIAN (expresión, [inicio, fin])

Devuelve la mediana de la expresión dentro de la ventana. La ventana se define mediante compensaciones de la fila actual. Utilice FIRST () + ny LAST () - n para desplazamientos desde la primera o última fila de la partición. Si se omiten el inicio y el final, se utiliza toda la partición.

Por ejemplo, la vista siguiente muestra las ganancias trimestrales. Una mediana de ventana dentro de la partición Fecha devuelve el beneficio mediano en todas las fechas.

Ejemplo

WINDOW_MEDIAN (SUM ([Beneficio]), FIRST () + 1, 0) calcula la mediana de SUM (Beneficio) desde la segunda fila hasta la fila actual.

WINDOW_MAX (expresión, [inicio, final])

Devuelve el máximo de la expresión dentro de la ventana. La ventana se define mediante compensaciones de la fila actual. Utilice FIRST () + ny LAST () - n para desplazamientos desde la primera o última fila de la partición. Si se omiten el inicio y el final, se utiliza toda la partición.

Por ejemplo, la vista siguiente muestra las ventas trimestrales. Un máximo de ventana dentro de la partición Fecha devuelve las ventas máximas en todas las fechas.

Ejemplo

WINDOW_MAX (SUM ([Beneficio]), FIRST () + 1, 0) calcula el máximo de SUM (Beneficio) de la segunda fila a la fila actual.

WINDOW_MIN (expresión, [inicio, fin])

Devuelve el mínimo de la expresión dentro de la ventana. La ventana se define mediante compensaciones de la fila actual. Utilice FIRST () + ny LAST () - n para desplazamientos desde la primera o última fila de la partición. Si se omiten el inicio y el final, se utiliza toda la partición.

Por ejemplo, la vista siguiente muestra las ventas trimestrales. Un mínimo de ventana dentro de la partición Fecha devuelve las ventas mínimas en todas las fechas.

Ejemplo

WINDOW_MIN (SUM ([Beneficio]), FIRST () + 1, 0) calcula el mínimo de SUM (Beneficio) de la segunda fila a la fila actual.

WINDOW_PERCENTILE (expresión, número, [inicio, fin])

Devuelve el valor correspondiente al percentil especificado dentro de la ventana. La ventana se define mediante compensaciones de la fila actual. Utilice FIRST () + ny LAST () - n para desplazamientos desde la primera o última fila de la partición. Si se omiten el inicio y el final, se utiliza toda la partición.

Ejemplo

WINDOW_PERCENTILE (SUM ([Beneficio]), 0,75, -2, 0) devuelve el percentil 75 de SUM (Beneficio) de las dos filas anteriores a la fila actual.

WINDOW_STDEV (expresión, [inicio, fin])

Devuelve la desviación estándar de la muestra de la expresión dentro de la ventana. La ventana se define mediante compensaciones de la fila actual. Utilice FIRST () + ny LAST () - n para desplazamientos desde la primera o última fila de la partición. Si se omiten el inicio y el final, se utiliza toda la partición.

Ejemplo

WINDOW_STDEV (SUM ([Beneficio]), FIRST () + 1, 0) calcula la desviación estándar de SUM (Beneficio) de la segunda fila a la fila actual.

WINDOW_STDEVP (expresión, [inicio, final])

Devuelve la desviación estándar sesgada de la expresión dentro de la ventana. La ventana se define mediante compensaciones de la fila actual. Utilice FIRST () + ny LAST () - n para desplazamientos desde la primera o última fila de la partición. Si se omiten el inicio y el final, se utiliza toda la partición.

Ejemplo

WINDOW_STDEVP (SUM ([Beneficio]), FIRST () + 1, 0) calcula la desviación estándar de SUM (Beneficio) de la segunda fila a la fila actual.

WINDOW_SUM (expresión, [inicio, final])

Devuelve la suma de la expresión dentro de la ventana. La ventana se define mediante compensaciones de la fila actual. Utilice FIRST () + ny LAST () - n para desplazamientos desde la primera o última fila de la partición. Si se omiten el inicio y el final, se utiliza toda la partición.

Por ejemplo, la vista siguiente muestra las ventas trimestrales. Una suma de ventana calculada dentro de la partición Fecha devuelve la suma de las ventas en todos los trimestres.

Ejemplo

WINDOW_SUM (SUM ([Beneficio]), FIRST () + 1, 0) calcula la suma de SUM (Beneficio) de la segunda fila a la fila actual.

WINDOW_VAR (expresión, [inicio, fin])

Devuelve la varianza muestral de la expresión dentro de la ventana. La ventana se define mediante compensaciones de la fila actual. Utilice FIRST () + ny LAST () - n para desplazamientos desde la primera o última fila de la partición. Si se omiten el inicio y el final, se utiliza toda la partición.

Ejemplo

WINDOW_VAR ((SUM ([Beneficio])), FIRST () + 1, 0) calcula la varianza de SUM (Beneficio) de la segunda fila a la fila actual.

WINDOW_VARP (expresión, [inicio, fin])

Devuelve la varianza sesgada de la expresión dentro de la ventana. La ventana se define mediante compensaciones de la fila actual. Utilice FIRST () + ny LAST () - n para desplazamientos desde la primera o última fila de la partición. Si se omiten el inicio y el final, se utiliza toda la partición.

Ejemplo

WINDOW_VARP (SUM ([Beneficio]), FIRST () + 1, 0) calcula la varianza de SUM (Beneficio) de la segunda fila a la fila actual.

Estas funciones de paso a través de RAWSQL se pueden utilizar para enviar expresiones SQL directamente a la base de datos, sin que Tableau las interprete primero. Si tiene funciones de base de datos personalizadas que Tableau no conoce, puede usar estas funciones de transferencia para llamar a estas funciones personalizadas.

Por lo general, su base de datos no comprenderá los nombres de los campos que se muestran en Tableau. Dado que Tableau no interpreta las expresiones SQL que incluye en las funciones de transferencia, el uso de los nombres de campo de Tableau en su expresión puede provocar errores. Puede utilizar una sintaxis de sustitución para insertar el nombre de campo o la expresión correctos para un cálculo de Tableau en SQL de paso. Por ejemplo, si tuviera una función que calculó la mediana de un conjunto de valores, podría llamar a esa función en la columna de Tableau [Ventas] de esta manera:

Dado que Tableau no interpreta la expresión, debe definir la agregación. Puede utilizar las funciones RAWSQLAGG que se describen a continuación cuando utilice expresiones agregadas.

Las funciones de paso a través de RAWSQL no funcionarán con fuentes de datos publicadas.

Estas funciones pueden devolver resultados diferentes a partir de Tableau Desktop 8.2 que en versiones anteriores de Tableau Desktop. Esto se debe a que Tableau ahora usa ODBC para funciones de transferencia en lugar de OLE DB. ODBC se trunca cuando devuelve valores reales como números enteros OLE DB redondea cuando devuelve valores reales como números enteros.


Solicitar parámetros

Especifica los pedidos que deben visitar las rutas.

Especifique una ubicación desde la que sale un vehículo al comienzo de su jornada laboral y a la que regresa al final de la jornada laboral.

Especifique las rutas que están disponibles para el problema de generación de rutas del vehículo en cuestión.

Proporcione la identidad de un usuario que tenga los permisos para acceder al servicio.

Especifique el formato de respuesta.

El valor predeterminado es html.

Especifique la fecha de inicio de las rutas. El valor del parámetro debe especificarse como un valor numérico que represente los milisegundos desde la medianoche del 1 de enero de 1970.

Elija el modo de transporte para el análisis.

El valor predeterminado es Personalizado.

Especifique la zona horaria para los campos de entrada de fecha y hora.

Especifique la impedancia, que es un valor que representa el esfuerzo o el costo de viajar a lo largo de tramos de carretera o en otras partes de la red de transporte.

Valores: TravelTime | Minutos | TruckTravelTime | TruckMinutes | WalkTime | Millas | Kilómetros | TimeAt1KPH

Estos valores son específicos de los servicios publicados con los datos de ArcGIS StreetMap Premium. Los valores serán diferentes si utiliza sus propios datos para el análisis.

Especifique los períodos de descanso, o pausas, para las rutas en un problema de ruta de vehículo determinado.

Especifique las unidades de tiempo para todos los valores de atributo basados ​​en tiempo especificados con diferentes parámetros.

El valor predeterminado es Minutos.

Valores: Minutos | Segundos Horas | Dias

Especifique las unidades de distancia para todos los valores de atributo basados ​​en la distancia especificados con diferentes parámetros.

El valor predeterminado es Miles.

Valores: Millas | Kilómetros | Pies | Yardas | Metros | NáuticosMetros

Especifique la región en la que realizar el análisis.

Restrinja o permita la vuelta en los cruces.

El valor predeterminado es ALLOW_DEAD_ENDS_AND_INTERSECTIONS_ONLY.

Valores: ALLOW_DEAD_ENDS_AND_INTERSECTIONS_ONLY | NO_UTURNS | ALLOW_UTURNS | ALLOW_DEAD_ENDS_ONLY

Valore la importancia de respetar las ventanas de tiempo sin causar infracciones.

El valor predeterminado es Medio.

Especifique si los pedidos asignados a una ruta individual están agrupados espacialmente.

El valor por defecto es verdadero .

Especifique áreas que delineen territorios de trabajo para rutas determinadas.

Especifique los depósitos intermedios que las rutas pueden visitar para recargar o descargar la carga que están entregando o recogiendo.

Empareje los pedidos de recogida y entrega para que sean atendidos por la misma ruta.

Valore la importancia de reducir el exceso de tiempo de tránsito de los pares de pedidos.

El valor predeterminado es Medio.

Especifique uno o más puntos que actúen como restricciones temporales o representen tiempo o distancia adicional que puede ser necesario para viajar por las calles subyacentes.

Especifique una o más líneas que prohíban viajar en cualquier lugar donde las líneas se crucen con las calles.

Especifique polígonos que restrinjan completamente el viaje o escalen proporcionalmente el tiempo o la distancia necesarios para viajar en las calles intersecadas por los polígonos.

Especifique si se debe utilizar la jerarquía al encontrar las mejores rutas para la flota de vehículos.

El valor por defecto es verdadero .

Especifique qué restricciones debe respetar el servicio.

Puede especificar el valor de este parámetro como en el siguiente ejemplo:

Para ver todos los valores aceptados para este parámetro, consulte la sección de restricciones a continuación.

Especifique valores adicionales requeridos por un atributo o restricción, como si la restricción prohíbe, evita o prefiere viajar por carreteras restringidas. Para ver todos los valores aceptados para este parámetro, consulte la sección attribute_parameter_values ​​a continuación.

Especifique la forma de las rutas de salida.

El valor por defecto es verdadero .

Especifique la cantidad en la que desea simplificar la geometría de ruta devuelta por el servicio.

Especifique si el servicio debe generar instrucciones de manejo para las rutas que se incluyen como parte de la solución del problema de generación de rutas para vehículos.

El valor predeterminado es falso.

Especifique el idioma que se debe utilizar al generar direcciones de conducción. Se aplica solo cuando el parámetro populate_directions está establecido en true.

Para ver todos los valores aceptados, consulte la sección Directions_language a continuación.

Especifique el nombre del estilo de formato de las instrucciones. Se aplica solo cuando el parámetro populate_directions está establecido en true.

El valor predeterminado es NA Desktop.

Valores: NA Desktop | NA Navegación | Campus de NA

Especifique si el servicio debe crear un archivo ZIP que contenga una geodatabase de archivos que contenga las entradas y salidas del análisis en un formato que pueda usarse para compartir capas de ruta con su portal.

El valor predeterminado es falso.

Especifique si el servicio debe guardar la configuración del análisis como un archivo de capa de análisis de red.

El valor predeterminado es falso.

Especifique configuraciones adicionales que pueden influir en el comportamiento del solucionador.

Especifique la impedancia basada en el tiempo.

El valor predeterminado es TravelTime.

Valores: TravelTime | Minutos | TruckTravelTime | TruckMinutes | WalkTime | TimeAt1KPH

Estos valores son específicos de los servicios publicados con los datos de ArcGIS StreetMap Premium. Los valores serán diferentes si utiliza sus propios datos para el análisis.

Especifique la impedancia basada en la distancia.

El valor predeterminado es Kilómetros.

Estos valores son específicos de los servicios publicados con los datos de ArcGIS StreetMap Premium. Los valores serán diferentes si utiliza sus propios datos para el análisis.

Especifique si la herramienta debe crear las formas para las paradas asignadas y no asignadas de salida.

El valor predeterminado es falso.

Especifique el formato en el que se crean las funciones de salida.

El valor predeterminado es Conjunto de características.

Valores: Conjunto de características | Archivo JSON | Archivo GeoJSON

Especifica si los pedidos no válidos se ignorarán al resolver el problema de la ruta del vehículo.

El valor predeterminado es falso.

Especifique la referencia espacial de las geometrías.


Código SQL 2012 que polilínea espacialmente fina (archivo de unión) a un archivo de puntos (objetivo) y proporciona Campo de distancia - Sistemas de información geográfica

Термины в модуле (177)

Una forma de representar el mundo real en una computadora.
& quot un mapa inteligente, que puede tener imágenes, video, audio, texto y tablas adjuntos & quot

-Tipo de característica representada por separado

-Cada característica está codificada de forma única, lo que permite que las características se superpongan

Líneas (ubicaciones X y ampY conectadas)

La matriz de filas y columnas representa el espacio geográfico

-Principalmente imágenes de teledetección y georreferenciación

-Las superficies planas son más fáciles de trabajar (cálculo de distancias)

-Esperoide / Elipsoide formado al girar una elipse alrededor de uno de sus ejes (para tener en cuenta la centrífuga, etc.)

-Utilice Latitud (N-S) y Longitud (E-W)

Cilíndrico
-Papel plano envuelto alrededor del globo
-La distorsión es más baja donde el & quot; papel & quot toca el mundo
-Distorsión más alta en el ecuador

Forma verdadera (ortormórfica o conforme)
-Conserva la forma y los ángulos generalmente a expensas del área
-Ejemplo: la proyección de Mercator muestra Groenlandia casi del mismo tamaño que América del Sur
-Util para costas

Escala equidistante o verdadera
-Preservar escala real o distante a lo largo de una o más líneas

Verdadera dirección
-Preserva la dirección lejos del centro del mapa
-Consistente con azimutal

Mercator
-Todos los rumbos constantes de la brújula son líneas rectas

-Puede causar problemas si los datos no tienen un sistema de proyección asignado y no coinciden con sus datos (necesitaría configurar los datos usted mismo)

-Le dice cuándo se creó el conjunto de datos, quién lo creó, etc.

-El proceso se considera muy aburrido y tedioso en entornos de trabajo GIS

-Por lo general, es una tarea de nivel de entrada.

-Utilizar una imagen o documento escaneado en el monitor de la computadora como fuente de datos & quot; retroceso & quot;

-Habilidades de formación operativa

-Percepción e inteligencia

-Componentes físicos de la hoja de mapa

Una colección de software que administra la estructura de la base de datos y controla el acceso a los datos almacenados en una base de datos.

-Definición de una base de datos (especificando tipos de datos)
-Construir la base de datos (almacenar los datos en sí en un almacenamiento persistente)

-Manipular la base de datos

-Consultando la base de datos para recuperar datos específicos

-El DBMS se encarga de traducir las manipulaciones de los usuarios en operaciones eficientes sobre estructuras físicas de datos

2. Jerárquico (organiza los datos en diferentes niveles y utiliza asociaciones uno-muchos entre niveles
-info solo se puede relacionar de una manera
-No puedo almacenar información en las tablas, ya que deben estar anidadas (heredando la información de la tabla anterior)
-limitado, por lo que aún repite los datos

3. Orientado a objetos (las conexiones se forman entre tablas mediante vínculos entre tablas)
-modelo no común en SIG
-hierarchical es un subconjunto

-Uno a muchos (muchos registros en una tabla pueden estar relacionados con un registro en otra tabla; varias casas comparten la misma calle)

-Distancia de ponderación inversa

Se pueden crear (y almacenar) relaciones y definir la topología entre geometría dentro de la clase de entidad y entre varias clases de entidad

Ordinal (relación clasificada diferenciada)
-p.ej. Ciudad pueblo Villa

Intervalo (intervalos conocidos pero sin 0 real)
- p.ej. Temperatura, elevación

Se utiliza uniformemente en todos los sistemas relacionales.

Declarativo: el usuario expresa lo que espera como resultado sin especificar cómo debe operar el sistema para calcular el resultado. Da libertad al sistema para elegir una ejecución adecuada

Sencillo y accesible para no expertos

Se basa en fundamentos matemáticos

Y: si quieres que dos cosas sean ciertas al mismo tiempo

Vinculación del diseño con el propósito del mapa
-Jerarquía visual, edición de elementos decorativos de diseño, selección de proyecciones cartográficas

Planificación de un diseño
-Equilibrar espacios vacíos, refinar alineaciones

Saturación (cantidad de croma / riqueza de color)

-Coso imprimir en masa
-Difícil de reproducir
-Daltonismo

-Matiz
La cualidad que distingue un color del siguiente (azul, rojo verde)
Use diferentes matices para datos nominales y categóricos

-Valor
Qué tan claro u oscuro haces tu color
-Croma
Qué tan rico o brillante configura su color (gris = croma bajo, saturación pura = croma completo)
Ambos se adaptan mejor a los datos cuantitativos

Cian, magenta, amarillo, negro (algunas impresoras)

Barras
Se comparan visualmente fácilmente entre sí

Círculos y pasteles más difíciles de interpretar para la gente

Puede ser visualmente obstructivo y las barras pueden extenderse a áreas del mapa que no son deseadas.

los diferentes anchos de las líneas indican los volúmenes de flujo

-Los datos de categoría se clasificarán de acuerdo a clases mutuamente excluyentes y se codificarán adecuadamente.

-El término 'rampa de color' indica este cambio gradual en la apariencia del color.

-A menudo, los colores graduados se aplican a polígonos o mapas de coropletas. Los datos ráster también se pueden codificar de esta manera

-Por ejemplo, la población (ciudad, pueblo) se asociará con un símbolo de tamaño particular y se mapeará en consecuencia

-Los puntos se colocan aleatoriamente dentro de un límite de característica (por ejemplo, estado, país, municipio)

-Existe una relación fija entre un solo punto y la cantidad de fenómenos que representa.

-Más puntos equivalen a más de esos fenómenos en el área en particular

-Utilizando este método o leyendo los mapas resultantes, no asuma que los puntos representan la verdadera ubicación de los fenómenos.

-La ubicación de los puntos es aleatoria dentro del área a la que se asocian (por ejemplo, estado, país del municipio)

Un conjunto de métodos cuyos resultados cambian cuando cambian las ubicaciones de los objetos que se analizan.

-Una área está dentro de una cierta tolerancia, la otra área está fuera o más allá de este nivel de tolerancia

--Transformación
-Transformaciones geométricas (cambios de escala, deformaciones, rotaciones, etc.)

-Si nos interesa.
Contaminación en un lago
¡Mida en puntos particulares, en lugar de drenar y mida todo el lago!
Es muy probable que un lugar en un lago tenga valores similares a los de lugares cercanos a él.

disminuye al aumentar la distancia

-Existe una serie de estadísticas de medición diferentes
I de Moran global: univariante y multivariante
LISA (medida local): Univariante

Distancia inversa ponderada
-Método más utilizado por los analistas de SIG
-Utiliza la primera ley de Tobler
-Otorga mayor peso a los puntos más cercanos a los sitios sin muestrear
-Basado en idea de barrios
-Limita el rango de valores por regresión a la media

Kriging
-adaptado por D.G. Krige como método óptimo de interpolación para su uso en la industria minera

-Basado en la velocidad a la que cambia la varianza entre puntos en el espacio

-Análisis de superficie de tendencia
la superficie es aproximada por un polinomio

-Geocodificación de direcciones
-Un tipo de geocodificación que implica una forma de trazar la información de la dirección de la calle como un punto en un mapa

-Requiere dos conjuntos de datos
-Dirección de calle individual en una tabla
-Base de datos de referencia con información de calles en un mapa e información sobre códigos postales, nombres de calles, direcciones, etc.asignados a segmentos de línea

Problema del camino más corto
-Distancia más corta
-Impedimentos para viajar - raster
-Las redes en vector pueden ofrecer una mayor flexibilidad
-Varios caminos considerados

Problema del vendedor ambulante
-Un vendedor necesita visitar un grupo específico de clientes en un día y hacerlo por la mejor ruta (generalmente la más rápida)

Modelado de ubicación y asignación
-Modelo de oferta y demanda a través de una red
-Doble problema que simultáneamente ubica instalaciones y asigna puntos de demanda a las instalaciones.

-Abreviaturas desconocidas no reconocidas por el proceso de búsqueda

-Mapas fuera de fecha o fuentes de información

-Base de datos de referencia inexacta

-Un sistema de puntuación cuantificará e indicará el número de partidos exitosos. Esto permitirá al usuario decidir si necesita mejorar la búsqueda o no.

-Puede implicar un proceso iterativo para hacer coincidir todas las direcciones

Neill Glover trabajó en el diseño de un monitor de velocidad basado en mapas
Con más de 6000 muertes en la carretera en Malasia al año, su empresa quería investigar a Malasia como un mercado potencial.

Las entradas pueden ser datasets ráster o capas ráster, coberturas, shapefiles, tablas, constantes y números.

-Pero si entendemos la cartografía como una disciplina que intenta comunicar información espacial de manera eficiente, entonces se relaciona con la ciencia.

Se requieren mediciones científicas para generar un mapa / mapa base como elevaciones, distancias, etc. y también se utiliza la ciencia para comprender la psicología del lector para comprender la mejor manera de comunicar la información de manera eficiente.
-Entender a los humanos, sus necesidades, demandas y habilidades.
-Comprensión de datos, modelos, etc. y cómo comunicarlos mejor.

Para la pendiente, es posible que desee conocer las variaciones en la pendiente del paisaje porque desea encontrar las áreas con mayor riesgo de deslizamiento de tierra según el ángulo de inclinación de un área.

Es una colección de software que administra la estructura de la base de datos y controla el acceso a los datos almacenados en una base de datos.

Es importante ya que hay una gran cantidad de registros (datos) para almacenar
Y es importante saber cuál es la conexión entre esos registros
(Los datos espaciales requieren una gestión especial debido a las relaciones dentro de los datos)

Facilita el proceso de.
-Definición de una base de datos (especificando los tipos de datos, estructuras y restricciones a tener en cuenta)

-Construir la base de datos (almacenar los datos en sí en un almacenamiento persistente)

-Manipular la base de datos

-Consultando la base de datos para recuperar datos específicos

DBMS es importante ya que almacena y recupera datos de forma estructurada. Ayuda a especificar la organización lógica de una base de datos y acceder y utilizar la información dentro de una base de datos.


Hfrhyu

¿Cómo se llama cuando un tipo de voz canta un 'solo'?

¿Cuáles son las ventajas y desventajas de ejecutar one shots en comparación con las campañas?

¿Qué sucede cuando un dragón metálico y un dragón cromático se aparean?

Aterrizando con vientos muy fuertes

¿Es prudente retener acciones que se han desplomado y luego se han estabilizado?

Manga sobre una trabajadora que fue arrastrada a otro mundo junto con esta chica de secundaria y le dijeron que ya no la necesitan.

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extraer caracteres entre dos comas?

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¿Debo utilizar una cuenta de correo electrónico personal u oficial cuando me registre en sitios web externos con fines laborales?

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¿Exportar clase de entidad a varias clases de entidad según los valores de campo usando ArcGIS Desktop?

Shapefile de un solo polígono a varios shapefiles de polígono ¿Dividir la clase de entidad por valores únicos para un atributo / campo en ArcGIS for Desktop? Dividir la capa de polígono en varias capas por valores en la columna de la tabla de atributos utilizando ArcGIS for Desktop? Cómo separar estados en un archivo de EE. UU. Utilizando ArcGIS for Desktop ? Exportar a SHP con ArcPy con query? Crear nuevas clases de entidad a partir de filas en una clase de entidad poligonal? Automatizar la extracción por atributo usando ArcGIS ModelBuilder? Iterar / recorrer en bucle a través de Seleccionar por atributos y exportar datos? Usar código Python para extraer todos los atributos shapefilecreando muchos Shapefiles desde un shapefile único multi-poligonal usando herramientas ArGIS ¿Eliminar registros de múltiples clases de entidades similares por valores de atributo usando una declaración SQL en ArcGIS Desktop? ¿Crear puntos individuales a partir de un campo de recuento en una clase de entidad de puntos usando ArcGIS for Desktop? clase de entidad a clase de entidad ETL usando entrada múltiple f clases de entidad con esquemas variados ¿Combinar varias clases de entidad en una sola clase de entidad usando ArcGIS for Desktop? ¿Fusionar varias clases de entidad en una clase de entidad preexistente en la geodatabase con dominios codificados? ¿Exportación masiva de clases de entidad según el nombre de campo en ArcGIS Desktop? ¿Clases de entidad en blanco existentes usando ModelBuilder? ¿Alineando o integrando entidades de dos clases de entidad usando ArcGIS Desktop? ¿Exportando múltiples clases de entidad con campos unidos usando ArcPy?


Motivo del bloqueo: El acceso desde su área se ha limitado temporalmente por razones de seguridad.
Tiempo: Vie, 25 de junio de 2021 23:13:54 GMT

Sobre Wordfence

Wordfence es un complemento de seguridad instalado en más de 3 millones de sitios de WordPress. El propietario de este sitio utiliza Wordfence para administrar el acceso a su sitio.

También puede leer la documentación para obtener más información sobre las herramientas de bloqueo de Wordfence & # 039s, o visitar wordfence.com para obtener más información sobre Wordfence.

Generado por Wordfence el viernes 25 de junio de 2021 a las 23:13:54 GMT.
El tiempo de su computadora:.


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¿Por qué debería hacer conexiones directas a una geodatabase de ArcSDE?

$ SDEHOME / etc & # 8211 Comprensión de SDEHOME y sus componentes

Ya sea & # 8217s $ SDEHOME% o% SDEHOME%, la carpeta & # 8220etc & # 8221 contiene una gran cantidad de información que, cuando se produce un error, puede señalar algo tonto y fácil de solucionar o al menos guiarle en la dirección correcta.

El archivo dbinit.sde se lee cada vez que se inicia la instancia de ArcSDE. Este archivo se puede utilizar para establecer variables de entorno para el registro de errores, rutas de ubicación, nombres de usuario, contraseñas y más. Aquí hay dos variables de entorno para habilitar un registro de intercepción de clientes.

establecer SDEINTERCEPTLOC = & # 8220C: Temp client_intercept & # 8221

Este archivo contiene las palabras clave de configuración y sus valores especificados. Normalmente, los parámetros predeterminados son aceptables, pero es posible crear nuevas palabras clave o cambiar los valores predeterminados. Este es un tema en sí mismo, así que lo dejo por ahora. Eche un vistazo a estos enlaces para obtener más detalles:

Este archivo actualiza la tabla sde.server_config en la base de datos. La mayoría de los parámetros de inicialización en esta tabla no deberían necesitar ser alterados de su configuración predeterminada, excepto posiblemente la ubicación TEMP en las instalaciones de Windows y MINBUFFSIZE y MAXBUFFSIZE, que se pueden ajustar para mejorar el rendimiento de carga de datos.

El parámetro TCPKEEPALIVE es el valor que parece que más cambio. Establecer esto en TRUE puede ayudar a evitar procesos gsvr huérfanos que pueden acaparar recursos de red y evitar conexiones adicionales. Aquí & # 8217s un ejemplo para cambiar el parámetro TCPKEEPALIVE a verdadero con el comando sdeconifg:

C: & gt sdeconfig -o alter -v TCPKEEPALIVE = TRUE -i & ltservice & gt -D & ltdatabase_name & gt

Este archivo almacena el nombre y el número de puerto TCP / IP para el servicio ArcSDE. Las máquinas Unix siempre extraerán información de este archivo para conectarse. Las máquinas con Windows solo usarán este archivo cuando inicien un servicio con el comando sdemon. El archivo de servicios de Windows se puede encontrar en el directorio% windir% System32 drivers etc.
#
# Protocolo remoto ESRI ArcSDE
#
#esri_sde 5151 / tcp

El giomgr escucha las solicitudes para conectarse a la base de datos. Cuando se recibe la solicitud, giomgr genera un proceso gsrvr para ese cliente. Cuando un servicio no se inicia o si el giomgr no arroja un gsrvr, aparecerá una breve descripción del problema y un código de error en este archivo. Eche un vistazo a este enlace que describe los códigos de retorno de error de ArcSDE.

sdedc_ & ltdatabase_name & gt.log

Contiene información de conexión e información sobre comandos específicos e informa de errores en la inicialización de la conexión. Al igual que el registro de servicio, esto informará lo que está sucediendo durante una conexión directa.

Sugerencia: Si tiene un directorio etc en su ubicación de instalación de ArcGIS, el archivo está escrito allí. Si no tiene ni una variable SDEHOME ni un directorio etc, los archivos de registro se escriben en el directorio temporal.

Permisos de usuario de ArcSDE ESRI 10.2

El usuario de SDE es responsable de varias tareas de mantenimiento de la geodatabase, incluida la compresión y la gestión de versiones, entre otras. El usuario de SDE también es propietario de las tablas, los activadores y los procedimientos del sistema de geodatabase.Los privilegios de DBMS necesarios para administrar y alterar la geodatabase se otorgan al usuario de SDE al crear la geodatabase durante el proceso posterior a la instalación. Por lo tanto, es absolutamente innecesario otorgar todos los permisos y agregar el usuario SDE a cada función de administrador. A veces, incluso puede tener un efecto adverso en el rendimiento y la usabilidad. El usuario de SDE solo necesitará ser miembro del rol Público.

Se recomienda que el administrador de ArcSDE y su esquema solo se utilicen para administrar y almacenar tablas del sistema de ArcSDE. Debe crear esquemas de usuario separados en los que almacenar sus objetos de datos de ArcSDE, como clases de entidad y datasets ráster. No debe almacenar estos objetos en el espacio de almacenamiento # 8217s del administrador de ArcSDE, ya que posiblemente podría bloquear el servicio ArcSDE al llenar el espacio de almacenamiento # 8217s del administrador de ArcSDE. Seguir la práctica de almacenar solo tablas del sistema en el espacio de almacenamiento del administrador de ArcSDE & # 8217s simplifica la administración de ArcSDE.

Otra buena idea es crear un usuario con los privilegios necesarios para crear y actualizar geodatabases. Al igual que el usuario de SDE, esta cuenta no debe usarse para crear datos.

Básicamente, SYSADMIN o SERVERADMIN o GRANT DBA TO SDE suenan realmente geniales y potentes, no es 100% necesario. Solo pido un poco de fe en el antiguo y confiable asistente de posinstalación. Fe en que hará crecer su usuario de SDE y lo convertirá en el mejor administrador de geodatabase que pueda ser.

Errores de conexión de ArcSDE

El enlace aquí le proporcionará información detallada sobre todos los errores en ArcSDE y los más importantes se dan a continuación:

"SDE no se está ejecutando en el servidor"

Si un servicio es su método de conexión preferido, es posible que esté familiarizado con este error.

Esto simplemente significa que el servicio ArcSDE no se ha iniciado (o se ha detenido). Verifique el cuadro de diálogo Propiedades de conexión y asegúrese de que el nombre de servicio o el número de puerto correctos estén especificados correctamente. Si confía en este derecho, puede comprobar el estado del servicio de dos formas. Para los usuarios de Windows, abra el panel de servicio haciendo clic derecho en Mi PC y luego en Administrar (o haga clic en Ejecutar & gtservices.msc). Si el servicio no se inicia, haga clic en iniciar y verifique.

Los usuarios de Linux preferirán utilizar el comando SDE sdeservice -o list. El parámetro -i se puede utilizar para especificar un servicio en particular. Si el estado devuelve NOT_STARTED, use el comando sdemon -o start para activarlo.

& # 8220 No se pudo cargar la biblioteca del servidor & # 8221

La ayuda de Desktop 10 indica que & # 8220Este mensaje generalmente se devuelve cuando SDEHOME está configurado incorrectamente en la variable de ruta del sistema o como su propia variable de entorno & # 8221. Esta razón es ciertamente válida y común, pero suele ser la sintaxis de conexión directa. Asegúrese de que el nombre del servidor esté escrito correctamente y que la cadena de conexión directa siga los estándares especificados para su DBMS.

Un buen consejo es verificar la variable de ruta (en una ruta de tipo de símbolo del sistema). Asegúrese de que la ruta SDEHOME sea correcta y también sea la primera entrada en la serie de rutas. Además, observe la variable% SDEHOME% real. Busque barras adicionales o barras hacia atrás. Barras diagonales que deberían ser barras diagonales inversas o viceversa. También está el punto y coma siempre escurridizo.

Esto no es siempre tan simple como parece. Sin embargo, generalmente significa que el nombre de usuario o la contraseña se ingresaron incorrectamente. Si & # 8217 está seguro de que todo está escrito correctamente & # 8230 & # 8230 ..

Compruebe qué instancia de ArcSDE se especificó para la conexión. Si se proporcionó el servicio ArcSDE, la sintaxis de conexión directa o el nombre de la base de datos incorrectos, la autenticación se está produciendo en otra base de datos o servidor, que puede no tener este usuario en él.
Si está utilizando la autenticación del sistema operativo, asegúrese de que el DBMS reconozca el inicio de sesión.
Si se está conectando a una geodatabase en SQL Server, verifique si la política de contraseña compleja está configurada en la base de datos de SQL Server. Si es así, asegúrese de que la contraseña del usuario cumpla con los requisitos de la política de contraseñas. Si no es así, el usuario no puede conectarse a la base de datos.

Si un servicio o una conexión directa en cualquiera de los sistemas operativos no se inicia manualmente, puede ser un buen momento para llamar al soporte de Esri. Asegúrese de anotar cualquier mensaje de error y navegue hasta la carpeta SDEHOME etc y copie los archivos de registro. Si se siente aventurero, mire los archivos de registro, anote los errores y busque los códigos de retorno. A veces es necesario descifrar un poco, pero la información necesaria para resolver el problema está ahí.

Cómo sincronizar usuarios de forma masiva a una geodatabase recién creada en SQL Server

A menudo existe la necesidad de crear o restaurar una geodatabase en SQL Server, ya sea para pruebas o para una nueva base de datos de producción. El procedimiento sp_change_users_login funciona bien para sincronizar uno o dos usuarios. Cuando hay muchos más, este método puede no ser el mejor camino a seguir.

Siga estos sencillos pasos para sincronizar sus usuarios de forma masiva:

En SQL Server Management Studio:

Haga clic derecho en la base de datos original & gt Tasks & gt Generate Scripts.

Solo desea sincronizar usuarios, por lo que solo marque & # 8216Users & # 8217 en la sección Elegir objetos específicos.

La sección Establecer opciones de secuencias de comandos le permite especificar dónde desea guardar la salida SQL. En la mayoría de los casos, lo envío al portapapeles.

Haga clic en siguiente varias veces y luego termine.

Abra una nueva ventana de consulta y pegue (o cargue) en su script SQL recién generado. Deberá cambiar USE [& # 8216original_db_name & # 8217] en la parte superior para que coincida con la nueva base de datos con la que desea sincronizar los usuarios.

Ahora haga algunas conexiones de prueba como los usuarios recién sincronizados.

Problema: rendimiento deficiente de la compresión

Una guía para la replicación de geodatabase (geodatabase distribuida)

Crear una réplica es una excelente manera de compartir una parte o la totalidad de su geodatabase con otros usuarios. Una réplica puede ser más que una simple copia de su geodatabase, es esencialmente una versión de su geodatabase con la capacidad de sincronizar cambios. Esto debe estar bien planificado y administrado, ya que puede complicarse, especialmente en un entorno desconectado.

Aquí hay algunas cosas en las que pensar antes de crear una réplica:

Planifique cuidadosamente qué datos deben replicarse, ¿participa en la funcionalidad avanzada de la geodatabase, como las redes geométricas y la topología? ¿Deberían replicarse también los datos de apoyo? Intente hacer su réplica a prueba de futuro si es posible para que no tenga que volver a crearla con demasiada frecuencia.

¿Necesita sincronizar en ambas direcciones o será suficiente con 1 vía?

Si planea tener una gran cantidad de datos en su réplica, considere exportar y cargar los datos en su geodatabase secundaria antes de crear la réplica. Luego, cree una réplica con la opción de registrar solo los datos existentes. Esto significa que solo tendrá que sincronizar pequeñas cantidades de datos. Recomiendo esto porque siempre existe la posibilidad de corrupción al enviar grandes cantidades de datos a través de una red, especialmente si es a través de Internet.

Una réplica bidireccional solo está disponible cuando ambas geodatabase son geodatabases de ArcSDE. Los datos también deben registrarse como versionados sin la opción de mover las ediciones a la base.

Todos los datos replicados deben tener una columna de ID global. Esto se puede crear usando la herramienta & # 8216Add Global ID & # 8217s & # 8217. Si planea utilizar la opción registrar solo datos existentes, debe proporcionar los datos ID global & # 8217 antes de copiarlos a la otra geodatabase.

Hay muchas formas de distribuir su geodatabase, desde una réplica de verificación con una geodatabase de archivos local hasta una réplica desconectada bidireccional compleja completa. Dependiendo de sus requisitos, incluso puede usar ArcGIS Server y luego crear una réplica desde su servicio de ArcGIS Server. Este es un tema para el futuro.

Este es un buen punto de partida del Centro de recursos de Esri para ayudarlo a aprender más sobre la creación de réplicas:

Trabajar con réplicas de geodatabase

Recursos útiles para reconstruir índices y actualizar estadísticas en una geodatabase SDE para SQL Server y ORACLE:

Dos tareas que se encuentran en todos los RDBMS & # 8217 compatibles con Esri son actualizar las estadísticas del DBMS y reconstruir los índices. Si está cargando datos de forma masiva o ejecutando operaciones DML intensivas en consultas con SQL, estas tareas deberán realizarse con frecuencia. Afortunadamente para nosotros, estos son relativamente sencillos de lograr.

Los scripts que se encuentran aquí proporcionan el SQL tanto para actualizar estadísticas como para reconstruir índices. Las bases de datos de Oracle deben configurarse para actualizar las estadísticas automáticamente. El script de Sql Server sigue siendo aplicable para geodatabases en Sql Server 2008, 2008R2 y 2012 aunque dice Sql Server 2000/2005.

Además, si está utilizando ArcGIS 10.1, hay algunas nuevas herramientas de geoprocesamiento que pueden hacer esto.
ArcGIS 10.1 y # 8211 ArcToolBox:

Herramientas de gestión de datos y gtGeodatabase Administration y gtAnalyze Datasets

Actualiza las estadísticas de la base de datos de las tablas base, las tablas delta y las tablas de archivo, junto con las estadísticas de esas tablas e índices # 8217. Esta herramienta se utiliza en geodatabases corporativas para ayudar a obtener un rendimiento óptimo del optimizador de consultas RDBMS & # 8217s. Las estadísticas obsoletas pueden provocar un rendimiento deficiente de la geodatabase.

Herramientas de gestión de datos y gtGeodatabase Administration e índices gtRebuild:

Actualiza índices de conjuntos de datos y tablas del sistema almacenados en una geodatabase corporativa. Esta herramienta se utiliza en geodatabases corporativas para reconstruir atributos existentes o índices espaciales. Los índices desactualizados pueden provocar un rendimiento deficiente de la geodatabase.

No importa cuál elija, estos recursos se pueden ejecutar como tareas automatizadas como SQL o las herramientas ArcToolBox se pueden exportar a Python y automatizar también. De cualquier manera, hazlo.

CÓMO CONFIGURAR SDE INTERCEPT EN ESCRITORIO SDEINTERCEPT VIDEO ARCSDE ARCGIS ESRI 10.2

CÓMO CONFIGURAR SDE INTERCEPT EN ESCRITORIO SDEINTERCEPT VIDEO ARCSDE ESRI 10.2

Le mostraré cómo configurar una intercepción s para analizar los diversos problemas,

1. Asegúrese de cerrar ArcMap o ArcCatalog si lo tiene abierto.

2. La configuración del seguimiento se puede realizar agregando una variable de entorno a las Variables de entorno del sistema o mediante la línea de comandos. Tenga en cuenta que agregar la variable al sistema continuará rastreando hasta que se elimine. Una vez que haya terminado con el seguimiento, elimine la variable para evitar que su sistema se llene con estos archivos. Además, configurar esto por línea de comando solo permanece durante la sesión de CMD.

3. Configure las variables del sistema de Windows:

En el menú Inicio, haga clic con el botón derecho en Equipo y elija Propiedades.

En Variables del sistema, elija nuevo. Agregue lo siguiente:

Nombre de variable: SDEINTERCEPT

La mayúscula & # 8220T & # 8221 en este valor escribirá la hora completa, minuto, segundo y milisegundo para cada comando registrado.

Cree otra variable de sistema y complete lo siguiente:

Nombre de variable: SDEINTERCEPTLOC

Valor de la variable: C: TEMP client_intercept

La ruta al archivo puede estar en cualquier lugar que elija, pero asegúrese de proporcionar un nombre de archivo. El nombre del archivo también puede tener cualquier nombre, pero no proporcione una extensión de archivo.

Aquí hay un ejemplo de cómo configurar esto a través del símbolo del sistema:

Ahora, reinicie ArcGIS y realice una conexión a una geodatabase. Debería ver el archivo creado en SDEINTERCEPTLOC definido con extensiones de archivo numéricas.

Para cada conexión y sesión de ArcGIS, se crearán dos archivos. Esto es normal. El archivo con el tamaño más grande recibió el último comando y este debe ser el que se diagnostique.

¡Gracias y feliz blogueo!
:D

Cómo crear un archivo por lotes para la intercepción SDE y leer las intercepciones SDE.

1. Abra su bloc de notas y pegue esto:

establecer SDEINTERCEPTLOC = C: TEMP client_Intercept
establecer SDEINTERCEPT = cwrTf
@echo apagado
start / d "C: Archivos de programa ArcGIS Desktop10.2 bin " Arcmap.exe

Asegúrese de tener la ruta a su carpeta temporal (para contener la traza) y que la ruta a ArcMap sea correcta.

2. Guarde el archivo con la extensión .bat.

En este ejemplo, las variables de entorno SDEINTERCEPT y SDEINTERCEPTLOC se establecen para la sesión actual y se inicia ArcMap. Realice una conexión a una geodatabase SDE y los archivos client_intercept deberían aparecer en SDEINTERCEPTLOC que especificó.


Trabajo relacionado

Los aspectos de modelado, gestión y descubrimiento de conocimientos sobre trayectorias espacio-temporales (sin procesar) de objetos en movimiento se han investigado exhaustivamente en las últimas dos décadas [16], incluidos muchos algoritmos y sistemas, que se extienden desde la gestión de datos [3] hasta la minería de datos [ 1]. Por otro lado, la gestión de datos de movilidad semántica es una entrada relativamente nueva en la agenda de investigación. Los modelos de trayectorias semánticas incluyen [9, 13], mientras que recientemente también se han propuesto técnicas para extraer trayectorias semánticas de las crudas [22]. En [16], el lector interesado puede encontrar un estudio de modelos y técnicas relevantes.

Según el modelo de última generación [9], una trayectoria semántica se define como una secuencia de episodios, etiquetados como "Paradas" o "Movimientos", cada uno asociado con metadatos (etiquetas) apropiados. Técnicamente, las paradas son lugares (puntos o regiones) donde el objeto permanece estático (cualquier definición que se utilice para realizar este comportamiento) y Moves son las partes de la trayectoria del objeto entre dos Stops, es decir, donde está el objeto Moviente. Este modelo se amplió en [13] para permitir la gestión de dichos datos en arquitecturas de bases de datos extensibles, así como para apoyar su modelado y análisis a varias escalas y / o granularidades espacio-temporales.

Tradicionalmente, la información agregada de las bases de datos se almacena en un almacén de datos (DW), en forma de cubos de datos [2]. Los cubos de datos son vistas de un DW, que se utilizan para análisis multidimensionales, el denominado Procesamiento Analítico en Línea (OLAP). El paradigma del cubo de datos se ha extendido para admitir DW espaciales [4] y de trayectoria (sin procesar) [7, 8, 18], que incluyen dimensiones espaciales, temporales y temáticas, así como medidas espaciales, espacio-temporales y numéricas. En [20] se propuso un modelo DW para datos de movilidad enriquecidos semánticamente, llamado Mob-warehouse, para enriquecer los datos de trayectoria con conocimiento de dominio siguiendo el llamado modelo 5W1H (Quién, Dónde, Cuándo, Qué, Por Qué, Cómo). En [5], se propuso otro modelo semántico adaptado a datos abiertos y enlazados. En [13], se propuso una representación basada en gráficos de cubos de datos sensibles a la movilidad.

Aparte de la inclusión de la semántica a nivel conceptual, uno de los desafíos planteados en [13] fue la necesidad de apoyar de manera eficiente la gestión y análisis de dichos datos. Por lo tanto, [13] esbozó el panorama general de un marco de tres niveles previsto, de la siguiente manera: (i) en la capa inferior, se encuentra un MOD tradicional, que está a cargo de los datos de movilidad sin procesar y está respaldado por métodos de acceso bien conocidos y funcionalidad de consulta [8, 16] (ii) en la capa intermedia, es el SMD el que proporciona nuevos tipos de datos, métodos de indexación y operadores que amplían los lenguajes de consulta MOD para consultar y analizar datos de movilidad desde una perspectiva semántica (iii) en el En la capa superior, la interfaz de la aplicación proporciona a los usuarios la funcionalidad de consulta y análisis en MOD o SMD, a través de SQL simple.

Este documento presenta un marco de análisis y gestión de datos, que es una realización de esa visión. Hasta donde sabemos, este enfoque es novedoso y proporciona una herramienta valiosa en manos de los investigadores en el campo.


A.33. Versión 2.0.0

Este es un lanzamiento importante. Se requiere una actualización completa. Sí, esto significa una recarga de volcado completo y algunas preparaciones especiales si está utilizando funciones obsoletas. Consulte la Sección 2.10.2, “Actualización completa” para obtener detalles sobre la actualización. Consulte la Sección 14.12.8, “Funciones de PostGIS nuevas, comportamiento modificado o mejorado en 2.0” para obtener más detalles y funciones nuevas o cambiadas.

Testers: nuestros héroes olvidados

Estamos en deuda con los numerosos miembros de la comunidad de PostGIS que fueron lo suficientemente valientes como para probar las nuevas funciones de esta versión. Ningún lanzamiento importante puede tener éxito sin esta gente.

A continuación se muestran los que han sido más valientes, proporcionaron informes de errores muy detallados y completos, y un análisis detallado.

Andrea Peri: muchas pruebas de topología, comprobando la corrección
Andreas Forø Tollefsen - prueba de trama
Chris English - funciones del cargador de pruebas de estrés de topología
Salvatore Larosa - pruebas de robustez de topología
Brian Hamlin - Benchmarking (también ramas experimentales antes de que se doblen en el núcleo), pruebas generales de varias piezas, incluidas Tiger y Topology. Pruebas en varias máquinas virtuales de servidor
Mike Pease - prueba del geocodificador Tiger - informes muy detallados de problemas
Tom van Tilburg - prueba de trama

Cambios importantes / importantes

# 722, # 302, la mayoría de las funciones obsoletas eliminadas (más de 250 funciones) (Regina Obe, Paul Ramsey)

El SRID desconocido cambió de -1 a 0 (Paul Ramsey)

- (más desaprobado en 1.2) se eliminó el búfer, la longitud, las intersecciones (y las funciones internas se renombraron) de variantes que no son ST, etc.

- Si ha estado utilizando funciones obsoletas, CAMBIE sus aplicaciones o sufra las consecuencias. Si no ve una función documentada, no es compatible o es una función interna. Algunas restricciones en tablas más antiguas se crearon con funciones obsoletas. Si restaura, es posible que deba reconstruir las restricciones de la tabla con populate_geometry_columns (). Si tiene aplicaciones o herramientas que dependen de funciones obsoletas, consulte la P: 3.2 para obtener más detalles.

# 944 geometry_columns ahora es una vista en lugar de una tabla (Paul Ramsey, Regina Obe) para las tablas creadas de la manera anterior lee (srid, type, dims) restricciones para columnas de geometría creadas con modificadores de tipo lee la definición de columna rom

# 1081, # 1082, # 1084, # 1088 - Las funciones de administración son compatibles con las funciones de creación de columnas de geometría typmod ahora predeterminadas para la creación de typmod (Regina Obe)

# 1083 probe_geometry_columns (), rename_geometry_table_constraints (), fix_geometry_columns () eliminado - ahora obsoleto con la vista geometry_column (Regina Obe)

# 817 Cambio de nombre de viejas funciones 3D a la convención ST_3D (Nicklas Avén)

# 548 (sorta), ST_NumGeometries, ST_GeometryN ahora devuelve 1 (o la geometría) en lugar de nulo para geometrías individuales (Sandro Santilli, Maxime van Noppen)

Nuevas características

Soporte para TIN y PolyHedralSurface y mejora de muchas funciones para soportar 3D (Olivier Courtin / Oslandia)

Soporte ráster integrado y documentado (Pierre Racine, Jorge Arévalo, Mateusz Loskot, Sandro Santilli, David Zwarg, Regina Obe, Bborie Park) (Empresa desarrolladora y financiadora: University Laval, Deimos Space, CadCorp, Michigan Tech Research Institute, Azavea, Paragon Corporation , Centro UC Davis de Enfermedades Transmitidas por Vectores)

Reconocimiento 3D de índices espaciales: en curso (Paul Ramsey, Mark Cave-Ayland)

Soporte de topología mejorado (más funciones), documentado, testing (Sandro Santilli / Faunalia para RT-SIGTA), Andrea Peri, Regina Obe, Jose Carlos Martinez Llari

Funciones de soporte de medición y relación 3D (Nicklas Avén)

ST_3DDistance, ST_3DClosestPoint, ST_3DIntersects, ST_3DShortestLine y más.

Índices espaciales N-dimensionales (Paul Ramsey / OpenGeo)

ST_Split (Sandro Santilli / Faunalia para RT-SIGTA)

ST_IsValidDetail (Sandro Santilli / Faunalia para RT-SIGTA)

ST_MakeValid (Sandro Santilli / Faunalia para RT-SIGTA)

ST_RemoveRepeatedPoints (Sandro Santilli / Faunalia para RT-SIGTA)

Soporte de ST_GeometryN y ST_NumGeometries para no colecciones (Sandro Santilli)

ST_IsCollection (Sandro Santilli, Maxime van Noppen)

ST_SharedPaths (Sandro Santilli / Faunalia para RT-SIGTA)

ST_RelateMatch (Sandro Santilli / Faunalia para RT-SIGTA)

ST_ConcaveHull (Regina Obe y Leo Hsu / Paragon Corporation)

ST_UnaryUnion (Sandro Santilli / Faunalia para RT-SIGTA)

ST_AsX3D (financiación Regina Obe / Arrival 3D)

ST_OffsetCurve (Sandro Santilli, Rafal Magda)

Mejoras

Cargador de archivos de formas hecho tolerante con valores multibyte truncados que se encuentran en algunos archivos de formas gratuitos en todo el mundo (Sandro Santilli)

Gran cantidad de correcciones de errores y mejoras en shp2pgsql Fortalecimiento de las pruebas de regresión para cargadores Reproyecte el soporte para geometría y geografía durante la importación (Jeff Adams / Azavea, Mark Cave-Ayland)

Conversión de pgsql2shp de una lista predefinida (Loic Dachary / Mark Cave-Ayland)

Cargador de interfaz gráfica de usuario shp-pgsql: admite la carga de varios archivos a la vez. (Mark Leslie)

Extras: tiger_geocoder actualizado de usar el antiguo formato TIGER para usar el nuevo formato TIGER shp y estructura de archivo (Stephen Frost)

Extras: tiger_geocoder revisado para trabajar con datos del censo de TIGER 2010, adición de función de geocodificador inverso, varias correcciones de errores, mejoras de precisión, límite máximo de retorno de resultados, mejoras de velocidad, rutinas de carga. (Regina Obe, Leo Hsu / Paragon Corporation / financiación proporcionada por Hunter Systems Group)

Revisión y corrección de la documentación general. (Kasif Rasul)

Limpiar las clases de JDBC de PostGIS, revisar para usar la compilación de Maven. (Maria Arias de Reyna, Sandro Santilli)