Dataset erstellen und verwalten

Mit Datasets können Sie raumbezogene Daten aus einer lokalen Datei oder aus Google Cloud Storage in die Google Maps Platform hochladen. Ein Dataset kann dann in der Cloud Console mit einem oder mehreren Kartenstilen verknüpft werden. Nach dem Verknüpfen können Sie mit der Data-driven Styling API Ihre Kartenanwendung dynamisch gestalten.

Sie können auch mithilfe einer REST API Ihre raumbezogenen Daten in einen Datensatz hochladen. Weitere Informationen finden Sie unter Maps Datasets API.

Rollen konfigurieren

Wenn Sie Datasets in einem Google Cloud-Projekt erstellen oder verwalten möchten, müssen Sie für das Projekt entweder die IAM-Rolle „Owner“ oder „Editor“ haben.

Hinweis: Wenn Sie das Projekt erstellt haben, haben Sie dafür die Rolle „Owner“. Auf der Seite IAM in der Google Cloud Console werden Konten mit der Rolle „Project Owner“ und „Project Editor“ angezeigt.

Alternativ können Sie einem Nutzer- oder Dienstkonto, mit dem Sie Datasets verwalten, die folgenden IAM-Rollen zuweisen:

• Nutzer oder Dienstkonten mit der Rolle Maps Platform Datasets Admin haben Lese-/Schreibzugriff auf Datasets im Projekt. Mit dieser Rolle kann der Nutzer alle Vorgänge für einen Datensatz ausführen.
• Die Rolle Maps Platform Datasets Viewer gewährt Lesezugriff auf Datensätze im Projekt. Mit dieser Rolle können Sie Listen-, Abruf- oder Downloadvorgänge für ein Dataset ausführen.

Weitere Informationen

Datenquelle für ein Dataset

Nachdem Sie einen Datensatz erstellt haben, laden Sie die Daten aus Google Cloud Storage oder aus einer lokalen Datei in den Datensatz hoch.

• Geben Sie beim Upload von Daten aus Cloud Storage den Dateipfad zur Ressource an, die die Daten in Cloud Storage enthält. Dieser Pfad hat das Format gs://GCS_BUCKET/FILE.

  Der Nutzer, der die Anfrage stellt, benötigt die Rolle Storage Object Viewer oder eine andere Rolle mit der Berechtigung storage.objects.get. Weitere Informationen zum Verwalten des Zugriffs auf Cloud Storage finden Sie unter Übersicht über die Zugriffssteuerung.

• Geben Sie beim Hochladen von Daten aus einer lokalen Datei den Pfad zur GeoJSON-, KML- oder CSV-Datei an, die die hochzuladenden Daten enthält.

Voraussetzungen

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 350 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, das Dataset zu löschen, bis eine Antwort vom Uploadvorgang zurückgegeben wurde.

Hinweis : Kartenkacheln, die mit Daten erstellt wurden, die über die Maps Datasets API hochgeladen wurden, können bei niedrigen Zoomstufen dichte oder komplexe Daten löschen oder vereinfachen. Wenn ein Nutzer beispielsweise auf einen Bundesstaat oder ein Land herauszoomt (z. B. Zoomstufe 5–12), sehen die gekachelten Daten möglicherweise anders aus als beim Heranzoomen einer Stadt oder eines Viertels (z. B. Zoomstufe 13–18). So bleiben die Kacheln schlank und leistungsfähig, wenn sie mit einem Karten-Renderer verwendet werden.

Tipp : Bei großen Datendateien mit vielen Attributen, die Sie nicht für die Gestaltung benötigen, und Sie die Rendering-Leistung optimieren möchten, entfernen Sie die nicht benötigten Attribute aus der Datei. Wenn Sie die Anzahl der Attribute reduzieren, wird die Größe der Kartenkacheln verringert und die Rendering-Leistung verbessert.

Best Practices für die Datenvorbereitung

Wenn Ihre Quelldaten komplex oder groß sind, z. B. dichte Punkte, lange Linienzeichenfolgen oder Polygone (oft größer als 50 MB), sollten Sie Ihre Daten vor dem Hochladen vereinfachen, um die beste Leistung in einer visuellen Karte zu erzielen.

Im Folgenden finden Sie einige Best Practices für die Vorbereitung Ihrer Daten:

1. Minimieren Sie die Featureeigenschaften. Behalten Sie nur Elementeigenschaften bei, die für den Stil Ihrer Karte erforderlich sind, z. B. „id“ und „category“. Mithilfe von datengetriebenen Stilen für einen eindeutigen Kennungsschlüssel können Sie zusätzliche Attribute mit einem Feature in einer Clientanwendung verknüpfen. Ein Beispiel dafür finden Sie unter Daten mit datengestützten Stilen in Echtzeit ansehen.
2. Verwenden Sie nach Möglichkeit einfache Datentypen für Eigenschaftsobjekte (z. B. Ganzzahlen), um die Kachelgröße zu minimieren und die Kartenleistung zu verbessern.
3. Komplexe Geometrien vereinfachen, bevor Sie eine Datei hochladen Dazu können Sie ein Geodatentool Ihrer Wahl verwenden, z. B. das Open-Source-Dienstprogramm Mapshaper.org, oder in BigQuery für komplexe Polygongeometrien ST_Simplify.
4. Cluster mit sehr hoher Punktdichte vor dem Hochladen einer Datei Dazu können Sie ein Geodatentool Ihrer Wahl verwenden, z. B. die Open-Source-turf.js-Clusterfunktionen, oder in BigQuery für dichte Punktgeometrien ST_CLUSTERDBSCAN verwenden.

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

Anforderungen für GeoJSON-Dateien

Das Maps SDK for iOS unterstützt die aktuelle GeoJSON-Spezifikation. Das Maps SDK for iOS unterstützt auch 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.

Das Maps SDK for iOS unterstützt keine GeoJSON-Dateien, die Daten in einem anderen Koordinatenreferenzsystem als WGS84 enthalten.

Weitere Informationen zu GeoJSON finden Sie unter diesem Link.

Anforderungen für KML-Dateien

Für das Maps SDK for iOS 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 beheben

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.: Wert für Region fehlt.
• 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.

Dataset erstellen

So erstellen Sie einen Datensatz:

1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Datasets auf.
2. Klicken Sie auf Dataset erstellen.
3. Geben Sie den Namen des Datensatzes ein. Es darf nur einen Datensatz mit diesem Namen geben.
4. Geben Sie optional eine Beschreibung für den Datensatz ein.
5. Klicken Sie auf Weiter. Daraufhin wird die Seite Daten importieren angezeigt.
6. Wählen Sie als Uploadquelle für die Daten im Dataset Desktop (d. h. eine lokale Datei in Ihrem System) oder Google Cloud Storage-Bucket aus.
   • Klicken Sie unter Desktop auf Durchsuchen und wählen Sie in der Dateiauswahl die gewünschte Datei aus.
   • Klicken Sie unter Google Cloud Storage-Bucket auf Durchsuchen und wählen Sie den Bucket und die Datei mit den Daten aus.
7. Wählen Sie das Dateiformat aus.
8. Klicken Sie auf Weiter, um Ihre Einstellungen zu prüfen.
9. Klicken Sie auf Erstellen. Daraufhin wird die Seite Datasets mit dem neuen Datensatz angezeigt. Der Status sollte In Bearbeitung lauten.
10. Warten Sie, bis der Datensatz den Status Abgeschlossen hat.

Dataset ansehen oder ändern

Nachdem das Dataset erstellt wurde, lautet sein Status Abgeschlossen. Sie können sich dann die Details zum Datensatz ansehen.

So rufen Sie den Datensatz auf oder ändern ihn:

1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Datasets auf.
2. Klicken Sie auf den Namen des Datasets. Daraufhin wird die Seite Dataset-Details angezeigt.
   1. Klicken Sie auf den Tab Details, um Informationen zum Datensatz zu sehen. Auf diesem Tab können Sie auch den Namen und die Beschreibung des Datensatzes bearbeiten.
   2. Klicken Sie auf den Tab Vorschau, um das Dataset auf einer Karte zu sehen.
   3. Klicken Sie auf den Tab Tabellendaten, um alle Attribute des Datasets zu sehen. Mit diesen Attributen können Sie den Datensatz auf der Karte gestalten.
   4. Klicken Sie auf die Schaltfläche Herunterladen, um die Daten in eine lokale Datei herunterzuladen.
   5. Klicken Sie auf die Schaltfläche Löschen, um das Dataset zu löschen.

   6. Klicken Sie auf die Schaltfläche Import Data File (Datendatei importieren), um neue Daten in das Dataset hochzuladen.

      Durch das Hochladen neuer Daten in das Dataset wird eine neue Version des Datasets erstellt. Wenn die neuen Daten erfolgreich hochgeladen wurden:

      • Der Status der neuen Version des Datasets ist auf ABGESCHLOSSEN gesetzt.
      • Die neue Version wird zur „aktiven“ Version und ist die von Ihrer Anwendung verwendete Version.

      Wenn beim Upload ein Fehler auftritt, gehen Sie so vor:

      • Der Status der neuen Dataset-Version wird auf einen anderen Status als ABGESCHLOSSEN gesetzt. Wenn es beispielsweise eine vorherige "aktive" Version gibt, wird der Status des Datasets auf REVERTED gesetzt.
      • Die zuvor „aktive“ Dataset-Version bleibt die „aktive“ Version und wird von der Anwendung verwendet.