Hinweis

In diesem Dokument werden die Voraussetzungen, Best Practices und häufigen Fehler bei der Arbeit mit Datensätzen beschrieben.

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 zulässige 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 kann der Upload einige Minuten oder sogar Stunden dauern. Wenn beim Hochladen ein Fehler auftritt, erhalten Sie eine Fehlermeldung. Versuchen Sie nicht, den Datensatz zu löschen, bevor eine Antwort vom Uploadvorgang zurückgegeben wurde.

Hinweis : Kartenkacheln, die mit Daten erstellt wurden, die mit der Maps Datasets API hochgeladen wurden, können bei niedrigen Zoomstufen entfernt oder vereinfacht werden. Wenn ein Nutzer beispielsweise auf die Ebene eines Bundeslandes oder Landes herauszoomt (z. B. Zoomstufe 5–12), sehen die gekachelten Daten möglicherweise anders aus als beim Heranzoomen auf eine Stadt oder ein Viertel (z. B. Zoomstufe 13–18). Dies geschieht, um die Kacheln schlank und leistungsfähig zu halten, wenn sie mit einem Karten-Renderer verwendet werden.

Tipp : Wenn Ihre Datendatei groß ist und viele Attribute enthält, die Sie für das Styling nicht benötigen, und Sie die Rendering-Leistung optimieren möchten, bearbeiten Sie die Datei und entfernen Sie die nicht benötigten Attribute. Dadurch verringert sich die Größe der Kartenkacheln und die Karte kann schneller gerendert werden.

Best Practices für die Datenvorbereitung

Wenn Ihre Quelldaten komplex oder groß sind, z. B. dicht gedrängte Punkte, lange Linienstrings oder Polygone (oft fallen Quelldateien mit einer Größe von mehr als 50 MB in diese Kategorie), sollten Sie Ihre Daten vor dem Hochladen vereinfachen, um die beste Leistung in einer visuellen Karte zu erzielen.

Hier sind einige Best Practices für die Vorbereitung Ihrer Daten:

1. Minimieren Sie die Anzahl der Feature-Eigenschaften. Behalten Sie nur die Elementeigenschaften bei, die für die Stilisierung Ihrer Karte erforderlich sind, z. B. „id“ und „category“. Sie können einem Element in einer Clientanwendung mithilfe von datengestützten Stilen auf einem eindeutigen Schlüssel zusätzliche Eigenschaften hinzufügen. Weitere Informationen finden Sie unter Daten in Echtzeit mit datengestützten Stilen ansehen.
2. Verwenden Sie nach Möglichkeit einfache Datentypen für Elementobjekte, z. B. 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 beliebigen geospatialen Tool wie dem Open-Source-Dienstprogramm Mapshaper.org oder in BigQuery mit ST_Simplify für komplexe Polygongeometrien tun.
4. Clustern Sie sehr dichte Punkte, bevor Sie eine Datei hochladen. Sie können dies in einem beliebigen geospatialen Tool tun, z. B. mit den Open-Source-Clusterfunktionen von turf.js oder in BigQuery mit ST_CLUSTERDBSCAN für dichte Punktgeometrien.

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

Anforderungen für GeoJSON-Dateien

Die Maps Datasets API unterstützt die aktuelle GeoJSON-Spezifikation. sowie 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 nur GeoJSON-Dateien mit Daten im Koordinatenreferenzsystem 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 behandeln

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.