Prima di iniziare

Questo documento descrive i prerequisiti, le best practice e gli errori comuni quando si utilizzano i set di dati.

Prerequisiti

Quando crei un set di dati:

• I nomi visualizzati devono essere univoci all'interno del progetto Google Cloud.
• I nomi visualizzati devono avere meno di 64 byte (poiché questi caratteri sono rappresentati in UTF-8, in alcune lingue ogni carattere può essere rappresentato da più byte).
• Le descrizioni devono avere una dimensione inferiore a 1000 byte.

Quando carichi i dati:

• I tipi di file supportati sono CSV, GeoJSON e KML.
• La dimensione massima supportata per i file è 500 MB.
• I nomi delle colonne degli attributi non possono iniziare con la stringa "?_".
• Le geometrie tridimensionali non sono supportate. Sono inclusi il suffisso "Z" nel formato WKT e la coordinata altitudine nel formato GeoJSON.

Nota: a seconda delle dimensioni del file di dati, il caricamento può richiedere minuti o addirittura ore. Se si verifica un errore durante il caricamento, verrà visualizzato un messaggio di errore. Non tentare di eliminare il set di dati finché non ha restituito una risposta dall'operazione di caricamento.

Nota: i riquadri delle mappe creati con i dati caricati utilizzando l'API Maps Datasets potrebbero eliminare o semplificare i dati complessi o densi a livelli di zoom ridotti. Ad esempio, quando un utente riduce lo zoom fino a uno stato o un paese (ad esempio, livello di zoom 5-12), i dati in riquadri possono avere un aspetto diverso rispetto a quando viene visualizzato lo zoom su una città o un quartiere (ad esempio, livello di zoom 13-18). Questo accade per mantenere i riquadri snelli e performanti quando li utilizzi con un visualizzatore di mappe.

Suggerimento: se il file di dati è di grandi dimensioni e contiene molti attributi che non ti servono per lo stile e vuoi ottimizzare le prestazioni di rendering, modifica il file per rimuovere gli attributi non necessari. La riduzione del numero di attributi riduce le dimensioni dei riquadri della mappa, migliorando così le prestazioni di rendering.

Best practice per la preparazione dei dati

Se i dati di origine sono complessi o di grandi dimensioni, ad esempio punti densi, linee o poligoni lunghi (spesso i file di origine di dimensioni superiori a 50 MB rientrano in questa categoria), ti consigliamo di semplificare i dati prima del caricamento per ottenere il rendimento migliore in una mappa visiva.

Di seguito sono riportate alcune best practice per la preparazione dei dati:

1. Riduci al minimo le proprietà degli elementi. Mantieni solo le proprietà delle funzionalità necessarie per stilizzare la mappa, ad esempio "id" e "category". Puoi unire proprietà aggiuntive a una funzionalità in un'applicazione client utilizzando stili basati sui dati su una chiave di identificatore univoco. Ad esempio, consulta Visualizzare i dati in tempo reale con gli stili basati sui dati.
2. Utilizza tipi di dati semplici per gli oggetti proprietà, se possibile, come gli interi, per ridurre al minimo le dimensioni dei riquadri e migliorare il rendimento della mappa.
3. Semplifica le geometrie complesse prima di caricare un file. Puoi farlo in uno strumento geospaziale di tua scelta, ad esempio l'utilità open source Mapshaper.org, o in BigQuery utilizzando ST_Simplify su geometrie di poligoni complesse.
4. Raggruppa i punti molto fitti prima di caricare un file. Puoi farlo in uno strumento geospaziale di tua scelta, ad esempio le funzioni di clustering di turf.js open source, o in BigQuery utilizzando ST_CLUSTERDBSCAN su geometrie di punti dense.

Consulta ulteriori indicazioni sulle best practice per i set di dati in Visualizzare i dati con i set di dati e BigQuery.

Requisiti GeoJSON

L'API Dataset di Maps supporta la specifica GeoJSON corrente. L'API Maps Datasets supporta anche i file GeoJSON che contengono uno dei seguenti tipi di oggetti:

• Oggetti geometrici. Un oggetto della geometria è una forma spaziale, descritta come unione di punti, linee e poligoni con eventuali fori.
• Oggetti Feature. Un oggetto elemento contiene una geometria e altre coppie nome/valore, il cui significato è specifico dell'applicazione.
• Raccolte di funzionalità. Una raccolta di elementi è un insieme di oggetti elemento.

L'API Dataset di Maps non supporta i file GeoJSON con dati in un sistema di riferimento di coordinate (CRS) diverso da WGS84.

Per ulteriori informazioni su GeoJSON, consulta RFC 7946.

Requisiti KML

L'API Maps Datasets ha i seguenti requisiti:

• Tutti gli URL devono essere locali (o relativi) al file stesso.
• Sono supportate le geometrie di punti, linee e poligoni.
• Tutti gli attributi dei dati sono considerati stringhe.

Le seguenti funzionalità KML non sono supportate:

• Icone o <styleUrl> definiti al di fuori del file.
• Link di rete, ad esempio <NetworkLink>
• Overlay del suolo, ad esempio <GroundOverlay>
• Geometrie 3D o tag relativi all'altitudine, come <altitudeMode>
• Specifiche della fotocamera, ad esempio <LookAt>
• Stili definiti all'interno del file KML.

Requisiti CSV

Per i file CSV, i nomi delle colonne supportati sono elencati di seguito in ordine di priorità:

• latitude, longitude
• lat, long
• x, y
• wkt (Well-Known Text)
• address, city, state e zip
• address
• Una singola colonna contenente tutte le informazioni sull'indirizzo, ad esempio 1600 Amphitheatre Parkway Mountain View, CA 94043

Ad esempio, il file contiene colonne denominate x, y e wkt. Poiché x e y hanno una priorità più alta, come stabilito dall'ordine dei nomi delle colonne supportate nell'elenco riportato sopra, vengono utilizzati i valori delle colonne x e y e la colonna wkt viene ignorata.

Inoltre:

• Ogni nome di colonna deve appartenere a una singola colonna. In altre parole, non puoi avere una colonna denominata xy che contenga sia i dati delle coordinate x che quelli delle coordinate y. Le coordinate x e y devono essere in colonne separate.
• I nomi delle colonne non fanno distinzione tra maiuscole e minuscole.
• L'ordine dei nomi delle colonne non è importante. Ad esempio, se il file CSV contiene colonne lat e long, possono verificarsi in qualsiasi ordine.

Gestire gli errori di caricamento dei dati

Quando carichi i dati in un set di dati, potresti riscontrare uno degli errori comuni descritti in questa sezione.

Errori GeoJSON

Gli errori GeoJSON più comuni includono:

• Manca il campo type o type non è una stringa. Il file di dati GeoJSON caricato deve contenere un campo stringa denominato type all'interno di ogni definizione di oggetto Feature e Geometry.

Errori KML

Gli errori KML più comuni includono:

• Il file di dati non deve contenere nessuna delle funzionalità KML non supportate elencate sopra, altrimenti l'importazione dei dati potrebbe non riuscire.

Errori CSV

Gli errori CSV più comuni includono:

• In alcune righe mancano i valori per una colonna di geometria. Tutte le righe di un file CSV devono contenere valori non vuoti per le colonne di geometria. Le colonne di geometria includono:
  • latitude, longitude
  • lat, long
  • x, y
  • wkt
  • address, city, state e zip
  • address
  • Una singola colonna contenente tutte le informazioni sull'indirizzo, ad esempio 1600 Amphitheatre Parkway Mountain View, CA 94043
  Nota: questo errore è spesso descritto da un messaggio nel formato "Impossibile convertire " ' in un valore doppio" o "Impossibile analizzare l'input in dati geografici": Valore della geografia mancante".
• Se x e y sono le colonne di geometria, assicurati che le unità siano latitudine e longitudine. Alcuni set di dati pubblici utilizzano sistemi di coordinate diversi nelle intestazioni x e y. Se vengono utilizzate unità errate, il set di dati potrebbe essere importato correttamente, ma i dati visualizzati possono mostrare i punti del set di dati in posizioni impreviste.