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 essere inferiori a 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" in formato WKT e le coordinate di altitudine in formato GeoJSON.

Nota: a seconda delle dimensioni del file di dati, il caricamento può richiedere minuti o persino 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 avrà restituito una risposta dall'operazione di caricamento.

Nota: i riquadri della mappa creati con dati caricati utilizzando l'API Maps Datasets potrebbero ridurre o semplificare i dati densi o complessi a livelli di zoom ridotti. Ad esempio, quando un utente riduce lo zoom in uno stato o in un paese (ad esempio, livello di zoom 5-12), i dati affiancati potrebbero avere un aspetto diverso rispetto a quando vengono ingranditi una città o un quartiere (ad esempio, livello di zoom 13-18). Questo accade per mantenere i riquadri snelli e performanti utilizzandoli 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. Se riduci il numero di attributi, riduci 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, lunghe stringhe di linee o poligoni (spesso le dimensioni dei file di origine superiori a 50 MB rientrano in questa categoria), ti consigliamo di semplificare i dati prima di caricarli per ottenere le migliori prestazioni 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 gli stili basati sui dati in una chiave di identificatore univoco. Ad esempio, consulta Visualizzare i dati in tempo reale con gli stili basati sui dati.
2. Se possibile, utilizza tipi di dati semplici per gli oggetti della proprietà, ad esempio numeri interi, per ridurre al minimo le dimensioni dei riquadri e migliorare le prestazioni della mappa.
3. Semplifica le geometrie complesse prima di caricare un file. Puoi farlo in uno strumento geospaziale a tua scelta, ad esempio l'utilità open source Mapshaper.org, oppure 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.
• Caratterizza gli oggetti. Un oggetto elemento contiene una geometria e altre coppie di nome/valore, il cui significato è specifico dell'applicazione.
• Raccolte di funzionalità. Una raccolta di elementi è un insieme di oggetti elemento.

L'API Maps Datasets non supporta i file GeoJSON contenenti 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 come <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 (Testo noto)
• 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 contiene dati delle coordinate x e 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, queste possono comparire 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 più comuni di GeoJSON 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 longitudine e latitudine. 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.