Vorbereitung

In diesem Dokument werden die Voraussetzungen, Best Practices und häufige Fehler beschrieben. wenn Sie mit Datasets arbeiten.

Vorbereitung

Beim Erstellen eines Datensatzes ist Folgendes zu beachten:

• Anzeigenamen müssen innerhalb Ihres Google Cloud-Projekts eindeutig sein.
• Anzeigenamen müssen kleiner als 64 Byte sein. Da diese Zeichen in UTF-8 dargestellt werden, kann in einigen Sprachen jedes Zeichen durch mehrere Bytes dargestellt werden.
• Beschreibungen müssen kleiner als 1.000 Byte sein.

Beim Hochladen von Daten ist Folgendes zu beachten:

• Unterstützte Dateitypen sind CSV, GeoJSON und KML.
• Die maximal unterstützte Dateigröße beträgt 500 MB.
• Die Namen von Attributspalten dürfen nicht mit dem String „?_“ beginnen.
• Dreidimensionale Geometrien werden nicht unterstützt. Dazu gehören das Suffix „Z“ im WKT-Format und die Höhenkoordinaten im GeoJSON-Format.

Hinweis : Je nach Größe der Datendatei wird der Upload Die Ausführung kann Minuten oder sogar Stunden dauern. Wenn beim Hochladen ein Fehler auftritt, erhalten Sie eine Fehlermeldung. Versuchen Sie nicht, das Dataset zu löschen, bevor eine Antwort von Uploadvorgang durchführen.

Hinweis : Kartenkacheln, die mit Daten erstellt wurden, die mit der Die Maps Datasets API kann dichte oder komplexe Daten bei niedrigen Zoomstufen verwerfen oder vereinfachen. Wenn zum Beispiel ein zu einem Bundesstaat oder Land herauszoomt (z. B. Zoomstufe 5 bis 12), werden die gekachelten Daten als beim Heranzoomen einer Stadt oder eines Viertels (z. B. Zoomstufe 13 bis 18). Das passiert um die Kacheln schlank und leistungsstark zu halten, indem Sie die Kacheln mit einem Karten-Renderer verwenden.

Tipp : Wenn Ihre Datendatei groß ist und viele Attribute die Sie für die Gestaltung nicht benötigen und Sie die Rendering-Leistung optimieren möchten, bearbeiten Sie das um die nicht benötigten Attribute zu entfernen. Wenn Sie die Anzahl der verkleinert die Größe der Kartenkacheln und verbessert so die Rendering-Leistung.

Best Practices für die Datenvorbereitung

Wenn Ihre Quelldaten komplex oder groß sind, z. B. dichte Punkte, lange Linienzeichenfolgen oder Polygone Quelldateien, die größer als 50 MB sind, fallen in diese Kategorie. Es empfiehlt sich, Ihre Daten zu vereinfachen. um eine optimale Leistung zu erzielen.

Hier sind einige Best Practices für die Vorbereitung Ihrer Daten:

1. Minimieren Sie Feature-Properties. Nur Elementeigenschaften beibehalten, die zum Gestalten von Elementen erforderlich sind Ihre Karte, zum Beispiel „id“ und „Kategorie“. Sie können zusätzliche Properties mit einem Feature in einem Client verknüpfen. Anwendung, bei der datengestützte Stile für einen eindeutigen ID-Schlüssel verwendet werden. Siehe zum Beispiel Daten mit datengestützten Stilen in Echtzeit ansehen
2. Verwenden Sie nach Möglichkeit einfache Datentypen für Property-Objekte wie Ganzzahlen, um die Kachelgröße zu minimieren und die Kartenleistung zu verbessern.
3. Vereinfachen Sie komplexe Geometrien, bevor Sie eine Datei hochladen. Sie können dies in einem Geodaten-Tool Ihrer Wahl, z. B. das Open-Source-Tool Mapshaper.org oder in BigQuery mit ST_Simplify mit komplexen Polygongeometrien.
4. Cluster sehr dichte Punkte vor dem Hochladen einer Datei Sie können dies in einem Geodaten-Tool Ihrer Wahl, z. B. das Open-Source-Tool turf.js-Clusterfunktionen oder in BigQuery mit ST_CLUSTERDBSCAN an dichten Punktgeometrien.

Weitere Informationen zu Best Practices für Datasets finden Sie unter Daten mit Datasets und BigQuery visualisieren

Anforderungen für GeoJSON-Dateien

Die Maps Datasets API unterstützt die aktuelle GeoJSON-Spezifikation. Die Maps Datasets API unterstützt auch GeoJSON-Dateien, die einen der folgenden Objekttypen enthalten:

• Geometrieobjekte. Ein Geometrieobjekt ist eine räumliche Form, die als Einheit aus Punkten, Linien und Polygonen mit optionalen Löchern beschrieben wird.
• Feature-Objekte. Ein Feature-Objekt enthält eine Geometrie sowie zusätzliche Name/Wert-Paare, deren Bedeutung anwendungsspezifisch ist.
• Feature-Sammlungen. Eine Feature-Sammlung besteht aus einer Reihe von Feature-Objekten.

Die Maps Datasets API unterstützt keine GeoJSON-Dateien, die Daten in einem Koordinatenreferenzsystem enthalten. (CRS) mit Ausnahme von WGS84.

Weitere Informationen zu GeoJSON finden Sie unter diesem Link.

Anforderungen für KML-Dateien

Für die Maps Datasets API gelten die folgenden Anforderungen:

• Alle URLs müssen lokal oder relativ zur Datei selbst sein.
• Punkt-, Linien- und Polygongeometrien werden unterstützt.
• Alle Datenattribute werden als Strings betrachtet.

Die folgenden KML-Funktionen werden nicht unterstützt:

• <styleUrl> oder Symbole, die außerhalb der Datei definiert wurden
• Netzwerk-Links, z. B. <NetworkLink>
• Boden-Overlays, z. B. <GroundOverlay>
• 3D-Geometrien oder höhenbezogene Tags wie <altitudeMode>
• Kameraspezifikationen wie etwa <LookAt>
• In der KML-Datei definierte Stile

Anforderungen für CSV-Dateien

Im Folgenden sind die zulässigen Spaltennamen für CSV-Dateien nach ihrer Priorität aufgelistet:

• latitude, longitude
• lat, long
• x, y
• wkt (Well-Known Text)
• address, city, state, zip
• address
• Eine einzelne Spalte mit allen Adressinformationen, z. B. 1600 Amphitheatre Parkway Mountain View, CA 94043

Die Datei enthält beispielsweise Spalten mit den Namen x, y und wkt. Da x und y eine höhere Priorität haben – wie aus der Reihenfolge der zulässigen Spaltennamen in der Liste oben hervorgeht –, werden die Werte in den Spalten x und y verwendet und die Spalte wkt ignoriert.

Außerdem gilt:

• Jeder Spaltennamen muss zu einer einzigen Spalte gehören. Das heißt, Sie können keine Spalte namens xy mit x- und y-Koordinatendaten haben. Die x- und y-Koordinaten müssen sich in separaten Spalten befinden.
• Bei Spaltennamen wird Groß-/Kleinschreibung nicht berücksichtigt.
• Die Reihenfolge der Spaltennamen spielt keine Rolle. Wenn die CSV-Datei beispielsweise die Spalten lat und long enthält, können sie in beliebiger Reihenfolge verwendet werden.

Fehler beim Hochladen von Daten beheben

Beim Hochladen von Daten in einen Datensatz kann einer der in diesem Abschnitt beschriebenen Fehler auftreten.

GeoJSON-Fehler

Häufiger GeoJSON-Fehler:

• Das Feld type fehlt oder type ist kein String. Die hochgeladene GeoJSON-Datendatei muss als Bestandteil der Definition jedes Feature- und Geometrieobjekts ein Stringfeld mit dem Namen type enthalten.

KML-Fehler

Häufiger KML-Fehler:

• Wenn die Datendatei eine der oben aufgeführten nicht unterstützten KML-Features enthält, kann der Datenimport fehlschlagen.

CSV-Fehler

Häufige CSV-Fehler:

• Bei einigen Zeilen fehlen Werte für eine Geometriespalte. Alle Zeilen in einer CSV-Datei müssen in den Geometriespalten Werte enthalten, die nicht leer sind. Geometriespalten sind:
  • latitude, longitude
  • lat, long
  • x, y
  • wkt
  • address, city, state, zip
  • address
  • Eine einzelne Spalte mit allen Adressinformationen, z. B. 1600 Amphitheatre Parkway Mountain View, CA 94043
  Hinweis: Bei diesem Fehler werden oft Meldungen wie „Unable to convert ' ' to a double“ oder „Could not parse input to geography.: Geography value is missing“ ausgegeben.
• Wenn x und y Ihre Geometriespalten sind, müssen die Einheiten Längen- bzw. Breitengrad sein. Einige öffentliche Datasets verwenden unter den Spaltenüberschriften x und y andere Koordinatensysteme. Wenn die falschen Einheiten verwendet werden, wird der Datensatz unter Umständen trotzdem erfolgreich importiert. Die Datensatzpunkte können bei den gerenderten Daten aber an unerwarteten Orten auftreten.