因此为了确保最佳性能我们根据大小

tasmiyajannatrr

对特征进行排名然后根据缩放级别应用一定程度的简化；此过程消除了可见的细节并显着减小了数据的大小。最后我们应用一个限制来控制每个图块传输到前端进行渲染的特征数量。下面的地图渲染了一个表格其中包含来自云数据仓库的万个多边形建筑物占地面积。最后提供内容分发网络可确保相同的数据会被多次处理从而减少数据仓库中必要的计算负载同时考虑到数据可能已更新。根据数据源的性质使用同的缓存策略来处理此问题。对数据源应用查询所产生的数据被视为时间点提取并缓存一年。如果已经请求了图块则需要再次处理。然后根据它们所在的数据仓库平台对全表进行同的缓存将数据缓存最短的时间并且除非源表已更新否则会重新处理数据。

在我们平台的最新版本中我们重新审视了动态平铺技术的实施其中我们对所有这些领域进行了更新。这些带来了更快的地图更智能的功能删除可保持数据可视化的完整性 丹麦移动数据 以及更有效地利用数据仓库资源。能走多远？随着云数据仓库平台和的快速发展我们尚无法知道这项技术的局限性但我们可以肯定的是它可以走得很远正如您在最后一个示例中看到的那样通过动态平铺可视化亿个点自己试试吧在现代数据堆栈之上动态生成切片是开发尖端地理空间应用程序的关键组成部分。在我们花了很多时间针对同的数据仓库平台优化此流程因此您无需担心您可以专注于确保您的用户拥有最佳的应用程序来转换空间数据转化为真正可行的见解。您想亲自尝试一下这些功能吗？注册我们的天免费试用版或与我们的一位专家预订演示。



战略决策使用数据驱动的见解来制定长期战略从而提高整体绩效和竞争力。战略营销利用对热门路线的了解进行基于位置的营销和有针对性的促销。为了实现这一目标我们可以创建如下图所示的可视化效果在此处打​​开全屏。在此最终用户可以根据在特定社区开始或结束或在特定日期发生的行程来过滤行程。其次我们需要确保数据结构正确才能运行此分析。我们将使用下面的空间来执行此操作这将产生以下变量空间索引变量我们将使用的聚类技术要求数据采用空间索引格式即连续的空间网格。为此在步骤中我们将根据数据的经度和纬度_创建点几何图形然后在步骤中将其转换为索引_。您可以在这本免费电子书中了解有关空间索引的更多信息时间戳碰撞时间最初以字符串形式存储在变量_中因此我们将在步骤中使用字符串函数的组合来访问小时值。然后在步骤中我们将其转换为日期时间变量类型。