قبل از اینکه شروع کنی

این سند پیش نیازها، بهترین شیوه ها و خطاهای رایج هنگام کار با مجموعه داده ها را شرح می دهد.

پیش نیازها

هنگام ایجاد یک مجموعه داده:

  • نام‌های نمایشی باید در پروژه Google Cloud شما منحصربه‌فرد باشند.
  • نام های نمایشی باید کمتر از 64 بایت باشند (از آنجایی که این کاراکترها در UTF-8 نشان داده می شوند، در برخی از زبان ها هر کاراکتر را می توان با چندین بایت نشان داد).
  • توضیحات باید کمتر از 1000 بایت باشد.

هنگام آپلود داده ها:

  • انواع فایل های پشتیبانی شده CSV، GeoJSON و KML هستند.
  • حداکثر اندازه فایل پشتیبانی شده 500 مگابایت است.
  • نام ستون های مشخصه نمی تواند با رشته "?_" شروع شود.
  • هندسه های سه بعدی پشتیبانی نمی شوند. این شامل پسوند "Z" در قالب WKT و مختصات ارتفاع در قالب GeoJSON است.

بهترین شیوه های آماده سازی داده ها

اگر داده‌های منبع شما پیچیده یا بزرگ است، مانند نقاط متراکم، رشته‌های بلند یا چند ضلعی (اغلب اندازه فایل منبع بزرگتر از 50 مگابایت در این دسته قرار می‌گیرد)، قبل از آپلود، داده‌های خود را ساده کنید تا به بهترین عملکرد در نقشه بصری دست یابید.

در اینجا برخی از بهترین روش ها برای آماده سازی داده های شما آورده شده است:

  1. ویژگی های ویژگی را به حداقل برسانید . فقط ویژگی های ویژگی مورد نیاز برای استایل دادن به نقشه خود را حفظ کنید، به عنوان مثال "id" و "category". می‌توانید ویژگی‌های اضافی را با استفاده از سبک‌های مبتنی بر داده در یک کلید شناسه منحصربه‌فرد به یک ویژگی در برنامه مشتری ملحق کنید. برای مثال، مشاهده داده‌های خود را در زمان واقعی با استایل مبتنی بر داده‌ها ببینید.
  2. در صورت امکان از انواع داده های ساده برای اشیاء دارایی، مانند اعداد صحیح، برای به حداقل رساندن اندازه کاشی و بهبود عملکرد نقشه استفاده کنید .
  3. قبل از آپلود فایل، هندسه های پیچیده را ساده کنید . می‌توانید این کار را در یک ابزار جغرافیایی انتخابی خود، مانند ابزار منبع باز Mapshaper.org یا در BigQuery با استفاده از ST_Simplify در هندسه‌های چندضلعی پیچیده انجام دهید.
  4. قبل از آپلود فایل ، نقاط بسیار متراکم را دسته بندی کنید . شما می توانید این کار را در یک ابزار مکانی انتخابی خود، مانند توابع خوشه منبع باز turf.js ، یا در BigQuery با استفاده از ST_CLUSTERDBSCAN در هندسه های نقطه متراکم انجام دهید.

در Visualize your data with Datasets و BigQuery، راهنمایی‌های اضافی درباره بهترین شیوه‌های مجموعه داده‌ها را ببینید.

الزامات GeoJSON

Maps Datasets API از مشخصات GeoJSON فعلی پشتیبانی می کند. Maps Datasets API همچنین از فایل‌های GeoJSON که حاوی هر یک از انواع شیء زیر هستند پشتیبانی می‌کند:

  • اجسام هندسی شیء هندسی یک شکل فضایی است که به عنوان اتحاد نقاط، خطوط و چندضلعی ها با سوراخ های اختیاری توصیف می شود.
  • اشیاء را مشخص کنید . یک شیء ویژگی شامل یک هندسه به اضافه جفت‌های نام/مقدار اضافی است که معنای آن‌ها مختص کاربرد است.
  • مجموعه های ویژه مجموعه ویژگی مجموعه ای از اشیاء ویژگی است.

Maps Datasets API از فایل‌های GeoJSON که داده‌هایی در یک سیستم مرجع مختصات (CRS) غیر از WGS84 دارند، پشتیبانی نمی‌کند.

برای اطلاعات بیشتر در مورد GeoJSON، مطابق با RFC 7946 را ببینید.

الزامات KML

Maps Datasets API شرایط زیر را دارد:

  • همه URL ها باید محلی (یا نسبی) به خود فایل باشند.
  • هندسه نقطه، خط و چند ضلعی پشتیبانی می شود.
  • تمام ویژگی های داده رشته ها در نظر گرفته می شوند.
ویژگی های KML زیر پشتیبانی نمی شوند:
  • نمادها یا <styleUrl> که خارج از فایل تعریف شده است.
  • پیوندهای شبکه، مانند <NetworkLink>
  • پوشش های زمینی، مانند <GroundOverlay>
  • هندسه های سه بعدی یا هر برچسب مرتبط با ارتفاع مانند <altitudeMode>
  • مشخصات دوربین مانند <LookAt>
  • سبک های تعریف شده در داخل فایل KML.

الزامات CSV

برای فایل‌های CSV، نام ستون‌های پشتیبانی‌شده به ترتیب اولویت در زیر فهرست شده‌اند:

  • latitude ، longitude
  • lat ، long
  • x ، y
  • wkt (متن معروف)
  • address ، city ، state ، zip
  • address
  • یک ستون شامل تمام اطلاعات آدرس، مانند 1600 Amphitheatre Parkway Mountain View, CA 94043

به عنوان مثال، فایل شما حاوی ستون هایی با نام های x ، y و wkt است. از آنجایی که x و y اولویت بیشتری دارند، همانطور که با ترتیب نام ستون های پشتیبانی شده در لیست بالا مشخص می شود، از مقادیر ستون های x و y استفاده می شود و ستون wkt نادیده گرفته می شود.

علاوه بر این:

  • نام هر ستون باید متعلق به یک ستون باشد. یعنی شما نمی توانید ستونی به نام xy داشته باشید که حاوی داده های مختصات x و y باشد. مختصات x و y باید در ستون های جداگانه باشند.
  • نام ستون ها به حروف بزرگ و کوچک حساس هستند.
  • ترتیب نام ستون ها مهم نیست. به عنوان مثال، اگر فایل CSV شما حاوی ستون های lat و long باشد، می توانند به هر ترتیبی رخ دهند.

خطاهای آپلود داده را مدیریت کنید

هنگام آپلود داده ها در یک مجموعه داده، ممکن است یکی از خطاهای رایج شرح داده شده در این بخش را تجربه کنید.

خطاهای GeoJSON

خطاهای رایج GeoJSON عبارتند از:

  • فیلد type وجود ندارد، یا type رشته نیست. فایل داده GeoJSON آپلود شده باید دارای یک فیلد رشته ای به نام type به عنوان بخشی از هر شی Feature و تعریف شی هندسه باشد.

خطاهای KML

خطاهای رایج KML عبارتند از:

  • فایل داده نباید دارای هیچ یک از ویژگی های KML پشتیبانی نشده ذکر شده در بالا باشد، در غیر این صورت ممکن است وارد کردن داده ها با شکست مواجه شود.

خطاهای CSV

خطاهای رایج CSV عبارتند از:

  • برخی از سطرها مقادیری برای یک ستون هندسه ندارند. همه ردیف‌های یک فایل CSV باید حاوی مقادیر غیر خالی برای ستون‌های هندسه باشند. ستون های هندسی عبارتند از:
    • latitude ، longitude
    • lat ، long
    • x ، y
    • wkt
    • address ، city ، state ، zip
    • address
    • یک ستون شامل تمام اطلاعات آدرس، مانند 1600 Amphitheatre Parkway Mountain View, CA 94043
  • اگر x و y ستون های هندسی شما هستند، مطمئن شوید که واحدها طول و عرض جغرافیایی هستند. برخی از مجموعه داده های عمومی از سیستم های مختصات متفاوتی در زیر سربرگ های x و y استفاده می کنند. اگر از واحدهای اشتباه استفاده شود، مجموعه داده ممکن است با موفقیت وارد شود، اما داده های ارائه شده می توانند نقاط داده را در مکان های غیرمنتظره نشان دهند.