Google Cloud Platform Japan 公式ブログ: BigQuery GIS

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BigQuery GIS による天文データのクエリ

2019年6月14日金曜日

※この投稿は米国時間 2019 年 5 月 15 日に Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。BigQuery GIS

BigQuery はオンライン分析（OLAP）向けに作られており、非トランザクショナルな膨大なデータセットの処理に最適化されています。毎年という周期（プロジェクトによって異なります）で発行される天文カタログの操作の大半は、これに当てはまります。

BigQuery は、BigQuery GIS を使った球面幾何学でのクエリをサポートします。天球上にオブジェクトを配置するには球面幾何学が必要です。

BigQuery GIS は専用のデータベースプラットフォームとほぼ同じスピードで天文データのクエリを実行できるほか、フルテーブルスキャンに使用すると、もっと高速になることがあります。

WISEGaiaLSST 天球座標系の基礎GIS 少しの間、地球を見下ろしてみるS2 Geometry ライブラリ再び天空に向かってThe Structure of Scientific Revolutions例

天球は、その主旨からして真球なので、地球が少し平べったいこと（楕円体になっていること）による GIS システムの補正機能は無効にする必要があります。好都合なことに、BigQuery GIS はデフォルトで真球を使用しています。

天球の極は、地球の地理学的な極と一致します。星の位置を示す座標（ra、dec）は固定されたままです。

こちら例とデータセット食変光星である「こと座ベータ星」

  SELECT
  w1mpro_ep,
  mjd,
  load_id,
  frame_id
FROM
  `bigquery-public-data.wise_all_sky_data_release.mep_wise`
WHERE
  source_id_mf='3425p651_ac51-032187'
ORDER BY
  mjd ASC

Data Studio

テーブルを分割しました。

天体を三角測量するレベル 7 HTM 空間インデックスキーの整数値でデータをクラスタ化しました。

ジオメトリ型の POINT を使用して天体の位置を事前に計算しました。

ST_WITHIN の代わりに ST_CONTAINS を使用して、空間のリージョンを制限し、データセットのサイズを小さくしました。

  CREATE TEMP FUNCTION
  ArcSecondDistance(p1 GEOGRAPHY, p2 GEOGRAPHY,
    d FLOAT64) AS (ST_DISTANCE(p1,p2) < d * 30.8874796235);
SELECT
  source_id_mf,
  point
FROM
  `bigquery-public-data.wise_all_sky_data_release.mep_wise`
WHERE
  ArcSecondDistance(point,
    ST_GEOGPOINT(201.5, -2.6),60)
  AND ST_CONTAINS(
   ST_GEOGFROMTEXT('Polygon((201.00 -3.10,201.00 -2.10,202.00 -2.10,202.00 -3.10, 201.00 -3.10))'),point)

BigQuery の一般公開データセットこちらのドキュメントBigQuery GIS を使用したハリケーン進路のプロットニューヨーク市でのシティバイクの移動データに関するチュートリアル- By Ross Thomson, Cloud Solutions Architect

ラベル: BigQuery GIS

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