시작하기 전에

이 문서에서는 기본 요건, 권장사항, 일반적인 오류를 설명합니다. 몇 가지 예를 살펴보겠습니다

기본 요건

데이터 세트를 만들 때는 다음 조건을 충족해야 합니다.

  • 표시 이름은 Google Cloud 프로젝트 내에서 고유해야 합니다.
  • 표시 이름은 64바이트 미만이어야 합니다. 이러한 문자는 UTF-8로 표시되므로 일부 언어에서는 각 문자가 여러 바이트로 표시될 수 있습니다.
  • 설명은 1,000바이트 미만이어야 합니다.

데이터를 업로드할 때는 다음 사항에 유의하세요.

  • 지원되는 파일 형식은 CSV, GeoJSON, KML입니다.
  • 지원되는 최대 파일 크기는 500MB입니다.
  • 속성 열 이름은 '?_' 문자열로 시작할 수 없습니다.
  • 3차원 도형은 지원되지 않습니다. WKT 형식의 'Z' 서픽스와 GeoJSON 형식의 고도 좌표가 여기에 포함됩니다.
를 통해 개인정보처리방침을 정의할 수 있습니다.

데이터 준비 권장사항

소스 데이터가 밀집된 점, 긴 유도선 또는 다각형과 같이 복잡하거나 큰 경우 (보통 50MB보다 큰 소스 파일 크기가 이 카테고리에 속합니다.), 데이터를 단순화하는 것이 좋습니다. 하여 시각적 지도에서 최상의 성능을 달성할 수 있습니다.

다음은 데이터 준비에 관한 권장사항입니다.

  1. 지형지물 속성 최소화. 스타일을 지정하는 데 필요한 지형지물 속성만 유지 내 지도(예: 'id') 'category'입니다 클라이언트의 지형지물에 추가 속성을 조인할 수 있습니다. 고유 식별자 키에 데이터 기반 스타일을 사용하여 애플리케이션에 액세스할 수 있습니다 예를 들면 다음과 같습니다. 데이터 기반 스타일 지정으로 데이터를 실시간으로 확인하세요.
  2. 가능하다면 정수와 같은 속성 객체에 간단한 데이터 유형을 사용하세요. 을 사용하여 타일 크기를 최소화하고 지도 성능을 개선할 수 있습니다.
  3. 파일을 업로드하기 전에 복잡한 도형을 단순화합니다. 이 작업은 오픈소스처럼 직접 선택한 지리정보 도구 Mapshaper.org 유틸리티 또는 ST_Simplify 살펴봤습니다.
  4. 파일을 업로드하기 전에 매우 밀집된 포인트를 클러스터링합니다. 이 작업은 오픈소스처럼 직접 선택한 지리정보 도구 turf.js 클러스터 함수 또는 BigQuery ST_CLUSTERDBSCAN 사용 사용할 수 있습니다.

데이터 세트 권장사항에 대한 추가 안내 보기: 데이터 세트 및 BigQuery로 데이터 시각화

GeoJSON 요구사항

Maps Datasets API는 GeoJSON 사양. Maps Datasets API는 다음 객체 유형이 포함된 GeoJSON 파일도 지원합니다.

  • 도형 객체. 도형 객체는 점, 선, 다각형(구멍이 있을 수 있음)으로 설명된 공간 도형입니다.
  • 지형지물 객체. 지형지물 객체에는 도형과 추가 이름/값 쌍이 포함되어 있으며, 그 의미는 애플리케이션별로 다릅니다.
  • 지형지물 컬렉션. 지형지물 컬렉션은 지형지물 객체의 집합입니다.

Maps Datasets API는 좌표 참조 시스템에 데이터가 있는 GeoJSON 파일을 지원하지 않습니다. (CRS)(WGS84 제외)

GeoJSON에 대한 자세한 내용은 RFC 7946 준수를 참고하세요.

KML 요구사항

Maps Datasets API의 요구사항은 다음과 같습니다.

  • 모든 URL은 파일 자체에 대한 로컬 URL 또는 상대 URL이어야 합니다.
  • 점, 선, 다각형 도형이 지원됩니다.
  • 모든 데이터 속성은 문자열로 간주됩니다.
다음과 같은 KML 지형지물은 지원되지 않습니다.
  • 파일 외부에 정의된 아이콘 또는 <styleUrl>
  • 네트워크 링크(예: <NetworkLink>)
  • 지면 오버레이(예: <GroundOverlay>)
  • 3D 도형 또는 고도 관련 태그(예: <altitudeMode>)
  • 카메라 동작 지정(예: <LookAt>)
  • KML 파일 내에서 정의된 스타일

CSV 요구사항

CSV 파일의 경우 지원되는 열 이름이 우선순위에 따라 아래에 나열되어 있습니다.

  • latitude, longitude
  • lat, long
  • x, y
  • wkt(Well-Known Text)
  • address, city, state, zip
  • address
  • 모든 주소 정보가 포함된 단일 열(예: 1600 Amphitheatre Parkway Mountain View, CA 94043)

예를 들어 파일에 x, y, wkt라는 열이 포함되어 있는 경우, 위 목록에 표시된 지원되는 열 이름의 순서에 따라 xy의 우선순위가 더 높기 때문에 xy 열의 값이 사용되고 wkt 열은 무시됩니다.

다음 사항도 적용됩니다.

  • 하나의 열 이름은 하나의 열에 속해야 합니다. 즉, x와 y 좌표 데이터를 모두 포함하는 xy라는 열은 있을 수 없습니다. x 좌표와 y 좌표는 각각 별도의 열에 있어야 합니다.
  • 열 이름은 대소문자를 구분하지 않습니다.
  • 열 이름의 순서는 중요하지 않습니다. 예를 들어 CSV 파일에 lat 열과 long 열이 포함되어 있으면 어떤 순서로든 발생할 수 있습니다.

데이터 업로드 오류 처리

데이터 세트에 데이터를 업로드할 때 이 섹션에서 설명하는 일반적인 오류 중 하나가 발생할 수 있습니다.

GeoJSON 오류

일반적인 GeoJSON 오류는 다음과 같습니다.

  • type 필드가 누락되었거나 type이 문자열이 아닙니다. 업로드된 GeoJSON 데이터 파일에는 각 지형지물 객체 및 도형 객체 정의의 일부로 type이라는 문자열 필드가 포함되어야 합니다.

KML 오류

일반적인 KML 오류는 다음과 같습니다.

  • 위에서 언급한 지원되지 않는 KML 기능이 데이터 파일에 포함되어서는 안 됩니다. 그렇지 않으면 데이터 가져오기에 실패할 수 있습니다.

CSV 오류

일반적인 CSV 오류는 다음과 같습니다.

  • 일부 행에 도형 열의 값이 없습니다. CSV 파일의 모든 행에는 도형 열을 위한 비어 있지 않은 값이 있어야 합니다. 도형 열에는 다음이 포함됩니다.
    • latitude, longitude
    • lat, long
    • x, y
    • wkt
    • address, city, state, zip
    • address
    • 모든 주소 정보가 포함된 단일 열(예: 1600 Amphitheatre Parkway Mountain View, CA 94043)
  • xy가 도형 열인 경우 단위가 경도 및 위도인지 확인합니다. 일부 공개 데이터 세트는 xy 헤더 아래에 다른 좌표계를 사용합니다. 잘못된 단위를 사용해도 데이터 세트를 성공적으로 가져올 수 있지만 렌더링된 데이터에서 데이터 세트 포인트가 예기치 않은 위치에 표시될 수 있습니다.