SQL Serverでサブクエリとウィンドウ関数のパフォーマンスを比較した．用いたデータベースはHeatStrokeDBで，熱中症の搬送人員と最高気温との相関関係を可視化し閾値をχ二乗検定するで作成したものである．
比較するツールはSET STATISTCS PROFILE ONコマンドである．クエリストアは筆者の環境では機能しなかった．
SQL Serverでサブクエリとウィンドウ関数とのパフォーマンスを比較する
SQL Serverで空間インデックスを設定し空間演算を高速化する
データベースのテーブルに適切なインデックスを設定するのはクエリを高速化するうえで重要な施策である．今回，空間演算にコストがかかっていたクエリが空間インデックスの設定により高速化したので報告する．
SQL Serverの実行計画を取得しクエリストアを表示する
SQL Serverのクエリのコストを評価するには実行計画を取得する必要がある．最近のバージョンではクエリストアでクエリのコストを視覚化することが可能となった．今回はSQL Serverの実行計画を取得する従来の方法と，クエリストアを表示する方法を紹介する．元にした記事は日平均気温の過去30日間の移動平均をSQL Serverのウィンドウ関数を用いて計算するである．
オーストラリアのジオコーディング
オーストラリアでの住所からのジオコーディングはGeoscape社が担当しており，そのプロジェクト名をG-NAFという．オーストラリア政府から補助金を受けており，2029年まで無料公開されることが決まっている．
データ数は1500万件以上，空間参照系はGDA94(EPSG: 4283)またはGDA2020(EPSG: 7844)である．
今回はSQL Serverでデータベースからテーブル作成，データのインポート，テーブルへの主キーと外部キーの作成までを行う．
RからRODBCパッケージを介してSQL Serverに接続する
RからSQL Serverに接続する方法を試行錯誤していた．今回その方法を見つけたので備忘録として公開する．
ポアソン回帰モデルおよび負の二項分布モデルを用いて熱中症搬送人員数に対する日最高気温と平均水蒸気圧の回帰係数を推定する
以前，熱中症搬送人員数は日最高気温と相関関係があり，片対数グラフで直線になると述べた．今回はポアソン回帰モデルおよび負の二項分布モデルで熱中症搬送人員数に対する日最高気温と平均水蒸気圧の回帰係数を推定する．
“ポアソン回帰モデルおよび負の二項分布モデルを用いて熱中症搬送人員数に対する日最高気温と平均水蒸気圧の回帰係数を推定する” の続きを読む
第14章 インデックス作成 (Beginning Spatial with SQL Server 2008)
効率的なインデックス作成は，迅速かつ効率的に結果を探索するデータベースアプリケーションを作成するために重要である．空間データを蓄積するためにデザインされる geometry 型および geography 型に加えて，SQL Server 2008 はまた空間データを使用するための新しいインデックスの型を含んでおり，それは（驚くべきことでもないが）空間インデックスと呼ばれる．本章では空間インデックスがどのように動作し，空間インデックスを使って空間クエリの速度をどのように改善するか説明する．
付記 SQL Server の汎用クラスター化インデックスおよび非クラスター化インデックスは多くの異なるデータ型のインデックスを作成するのに使われ，そこには int 型，char 型および datetime 型を使って蓄積される値を含んでいる．しかし，空間インデックスはgeometry 型および geography 型の列の上でしか作成されず，これらのデータ型の列にのみ空間インデックスは追加できる．
“第14章 インデックス作成 (Beginning Spatial with SQL Server 2008)” の続きを読む
国土数値情報のダムデータをSQL Serverにアップロードする
ダムには目的がある．治水，利水，河川維持，発電などである．今回は国土数値情報ダウンロードサービスの内，ダムデータをダウンロードしてみた．
第 7 章 ジオコーディング (Beginning Spatial with SQL Server 2008)
これまで数章にわたって，多くの異なる技術を紹介してきた．その技術により SQL Server 2008 内に空間データを追加できる．geometry 型および geography 型の静的メソッドを WKT, WKB および GML などのジオメトリ表現と共に直接使用する，Virtual Earth ウェブコントロール上にプロットポイントにより空間の特徴を視覚的にマークする，あるいは，様々な他の空間データフォーマットから既に存在する空間データをインポートする．本章では，SQL Server において空間情報のアイテムを定義するのを助けてくれる最後の一つの技術について考察しよう．ジオコーディングである．
注意 本章で議論しているジオコーディングの方法は .NET アセンブリの生成を必要とする．それにより SQLCLR の機能を拡張し，外部ウェブサービスとの連携が可能となる．このアセンブリを生成するのに使われたサンプルコードに従うには，Microsoft Visual Studio を使わなくてはならない．使用可能な Visual Studio には多くのエディションが存在する．本章でのコードは Microsoft Visual Basic 2008 Express Edition でも Microsoft Visual C# 2008 Express Edition でも動作し，どちらも無料で http://www.microsoft.com/express/download/ からダウンロードできる．
“第 7 章 ジオコーディング (Beginning Spatial with SQL Server 2008)” の続きを読む
第 11 章 空間オブジェクトのプロパティを検査する(Begining Spatial with SQL Server 2008)
第 4 部 空間データの解析
本書のこの部では，geography 型および geometry 型でデータをフィルターし解析できるメソッドを論ずる．それはアプリケーションにおいて空間データの力を開発するのに使うのに必要な主要な機能を提供してくれる．
そのメソッドは3つのカテゴリに分類される．章ごとに一つ．第11章では個別の空間オブジェクトのプロパティについての情報を解析して返すメソッドを扱う．第12章では既存のオブジェクト間の組み合わせまたは修飾の間の新しいオブジェクトを定義するメソッドをカバーする．第13章ではオブジェクト間の関係をテストするメソッドを紹介する．例えば同一性，近接性，交差などである．
“第 11 章 空間オブジェクトのプロパティを検査する(Begining Spatial with SQL Server 2008)” の続きを読む