ラスターのルックアップ¶

以下のリファレンスにあるすべての例は地理情報フィールドおよび入力に対して提供されていますが、ルックアップはラスタの両側で同じように使用できます。ルックアップがラスター入力をサポートしていない場合、入力は ST_Polygon 関数を使用して必要に応じて自動的にジオメトリに変換されます。 ラスタルックアップの概要 も参照してください。

ルックアップで使用されるデータベース演算子は、以下の 3 つのカテゴリに分類できます:

• ネイティブラスターサポート (N): この演算子は、参照先としてラスターをネイティブに受け入れ、ラスター入力をジオメトリ入力と混在させることができます。
• 双方向ラスターサポート B: このオペレータは、ルックアップの両側がラスター入力を受け取る場合のみ、ラスターをサポートします。異なるルックアップの場合は、ラスターデータは自動的にジオメトリに変換されます。
• ジオメトリ変換サポート C 。ルックアップはネイティブのラスターをサポートしていないため、すべてのラスターデータは自動的にジオメトリに変換されます。

以下の例は、さまざまなタイプのラスターサポートにおけるルックアップに相当する SQL を示しています。同じパターンがすべての空間ルックアップに適用されます。

ラスターを使った空間ルックアップは、PostGISバックエンド (この節ではPGRasterと表記) のみでサポートされています。

bbcontains¶

利用可能なDB: PostGIS, MariaDB, MySQL, SpatiaLite, PGRaster (Native)

ジオメトリまたはラスタフィールドのバウンディングボックスが、ルックアップジオメトリのバウンディングボックスを完全に含むかどうかをテストします。

実装例:

Zipcode.objects.filter(poly__bbcontains=geom)

bboverlaps¶

利用可能なDB: PostGIS, MariaDB, MySQL, SpatiaLite, PGRaster (Native)

ジオメトリフィールドのバウンディングボックスが、ルックアップジオメトリのバウンディングボックスと重なるかどうかをテストします。

実装例:

Zipcode.objects.filter(poly__bboverlaps=geom)

contained¶

利用可能なDB: PostGIS, MariaDB, MySQL, SpatiaLite, PGRaster (Native)

ジオメトリフィールドのバウンディングボックスがルックアップジオメトリのバウンディングボックスに完全に含まれるかどうかをテストします。

実装例:

Zipcode.objects.filter(poly__contained=geom)

contains¶

利用可能なDB: PostGIS, Oracle, MariaDB, MySQL, SpatiaLite, PGRaster (Bilateral)

ジオメトリフィールドにルックアップ ジオメトリが含まれているかどうかを調べます。

実装例:

Zipcode.objects.filter(poly__contains=geom)

contains_properly¶

利用可能なDB: PostGIS, PGRaster (Bilateral)

ルックアップ ジオメトリがジオメトリ フィールドの内部と交差し、境界 (または外部) と交差しない場合に true を返します。

実装例:

Zipcode.objects.filter(poly__contains_properly=geom)

coveredby¶

利用可能なDB: PostGIS, Oracle, PGRaster (Bilateral), SpatiaLite

ジオメトリフィールドのどのポイントもルックアップジオメトリの外側にないかどうかをテストします。 [3]

実装例:

Zipcode.objects.filter(poly__coveredby=geom)

covers¶

利用可能なDB: PostGIS, Oracle, PGRaster (Bilateral), SpatiaLite

ルックアップされたジオメトリ内のどのポイントも、ジオメトリフィールドの外にないかどうかテストします。 [3]

実装例:

Zipcode.objects.filter(poly__covers=geom)

crosses¶

利用可能なDB: PostGIS, MariaDB, MySQL, SpatiaLite, PGRaster (Conversion)

ジオメトリフィールドがルックアップジオメトリと空間的に交差しているかをテストします。

実装例:

Zipcode.objects.filter(poly__crosses=geom)

disjoint¶

利用可能なDB: PostGIS, Oracle, MariaDB, MySQL, SpatiaLite, PGRaster (Bilateral)

ジオメトリフィールドがルックアップジオメトリから空間的に分離しているかどうかをテストします。

実装例:

Zipcode.objects.filter(poly__disjoint=geom)

equals¶

利用可能なDB: PostGIS, Oracle, MariaDB, MySQL, SpatiaLite, PGRaster (Conversion)

ジオメトリフィールドがルックアップジオメトリと空間的に等しいかどうかをテストします。

実装例:

Zipcode.objects.filter(poly__equals=geom)

exact, same_as¶

利用可能なDB: PostGIS, Oracle, MariaDB, MySQL, SpatiaLite, PGRaster (Bilateral)

ジオメトリフィールドがルックアップジオメトリと "等しい" かどうかをテストします。Oracle、MySQL、SpatiaLite では空間的な等しさをテストし、PostGIS ではバウンディングボックスの等しさをテストします。

実装例:

Zipcode.objects.filter(poly=geom)

intersects¶

利用可能なDB: PostGIS, Oracle, MariaDB, MySQL, SpatiaLite, PGRaster (Bilateral)

ジオメトリフィールドがルックアップジオメトリと空間的に交差しているかどうかをテストします。

実装例:

Zipcode.objects.filter(poly__intersects=geom)

isempty¶

利用可能なDB: PostGIS

ジオメトリが空かどうかをテストします。

実装例:

Zipcode.objects.filter(poly__isempty=True)

isvalid¶

利用可能なDB: MySQL, PostGIS, Oracle, SpatiaLite

ジオメトリが有効かどうかをテストします。

実装例:

Zipcode.objects.filter(poly__isvalid=True)

overlaps¶

利用可能なDB: PostGIS, Oracle, MariaDB, MySQL, SpatiaLite, PGRaster (Bilateral)

ジオメトリフィールドがルックアップ ジオメトリと空間的に重なっているかどうかをテストします。

relate¶

利用可能なDB: PostGIS, MariaDB, Oracle, SpatiaLite, PGRaster (Conversion)

ジオメトリフィールドが指定されたパターンの値によって空間的に関連しているかをテストします。このルックアップには (geom, pattern) というタプルパラメータが必要であり、pattern の形式は空間バックエンドによって異なります。

# A tuple lookup parameter is used to specify the geometry and
# the intersection pattern (the pattern here is for 'contains').
Zipcode.objects.filter(poly__relate=(geom, "T*T***FF*"))

SELECT ... WHERE ST_Relate(poly, geom, 'T*T***FF*')

SELECT ... WHERE Relate(poly, geom, 'T*T***FF*')

Zipcode.objects.filter(poly__relate=(rast, 1, "T*T***FF*"))
Zipcode.objects.filter(rast__2__relate=(rast, 1, "T*T***FF*"))

SELECT ... WHERE ST_Relate(poly, ST_Polygon(rast, 1), 'T*T***FF*')
SELECT ... WHERE ST_Relate(ST_Polygon(rast, 2), ST_Polygon(rast, 1), 'T*T***FF*')

Zipcode.objects.filter(poly__relate=(geom, "anyinteract"))

SELECT ... WHERE SDO_RELATE(poly, geom, 'anyinteract')

touches¶

利用可能なDB: PostGIS, Oracle, MariaDB, MySQL, SpatiaLite

ジオメトリ フィールドがルックアップ ジオメトリに空間的に接しているかどうかをテストします。

実装例:

Zipcode.objects.filter(poly__touches=geom)

within¶

利用可能なDB: PostGIS, Oracle, MariaDB, MySQL, SpatiaLite, PGRaster (Bilateral)

ジオメトリフィールドが空間的にルックアップジオメトリ内にあるかどうかをテストします。

実装例:

Zipcode.objects.filter(poly__within=geom)

left¶

利用可能なDB: PostGIS, PGRaster (Conversion)

ジオメトリフィールドのバウンディングボックスが、ルックアップ ジオメトリのバウンディングボックスよりも厳密に左側にあるかどうかをテストします。

実装例:

Zipcode.objects.filter(poly__left=geom)

PostGIS では下記の SQL と同等です:

SELECT ... WHERE poly << geom

right¶

利用可能なDB: PostGIS, PGRaster (Conversion)

ジオメトリフィールドのバウンディングボックスが、ルックアップ ジオメトリのバウンディングボックスの厳密に右側にあるかどうかをテストします。

実装例:

Zipcode.objects.filter(poly__right=geom)

PostGIS では下記の SQL と同等です:

SELECT ... WHERE poly >> geom

overlaps_left¶

利用可能なDB: PostGIS, PGRaster (Bilateral)

ジオメトリフィールドのバウンディングボックスが、ルックアップ ジオメトリのバウンディングボックスと重なるか、または左にあるかどうかをテストします。

実装例:

Zipcode.objects.filter(poly__overlaps_left=geom)

PostGIS では下記の SQL と同等です:

SELECT ... WHERE poly &< geom

overlaps_right¶

利用可能なDB: PostGIS, PGRaster (Bilateral)

ジオメトリフィールドのバウンディングボックスが、ルックアップ ジオメトリのバウンディングボックスと重なっているか、または右側にあるかどうかをテストします。

実装例:

Zipcode.objects.filter(poly__overlaps_right=geom)

PostGIS では下記の SQL と同等です:

SELECT ... WHERE poly &> geom

overlaps_above¶

利用可能なDB: PostGIS, PGRaster (Conversion)

ジオメトリフィールドのバウンディングボックスがルックアップジオメトリのバウンディングボックスと重なっているか、または上にあるかどうかをテストします。

実装例:

Zipcode.objects.filter(poly__overlaps_above=geom)

PostGIS では下記の SQL と同等です:

SELECT ... WHERE poly |&> geom

overlaps_below¶

利用可能なDB: PostGIS, PGRaster (Conversion)

ジオメトリフィールドのバウンディングボックスがルックアップジオメトリのバウンディングボックスと重なっているか、または下にあるかどうかをテストします。

実装例:

Zipcode.objects.filter(poly__overlaps_below=geom)

PostGIS では下記の SQL と同等です:

SELECT ... WHERE poly &<| geom

strictly_above¶

利用可能なDB: PostGIS, PGRaster (Conversion)

ジオメトリフィールドのバウンディングボックスが、ルックアップジオメトリのバウンディングボックスの厳密に上にあるかどうかをテストします。

実装例:

Zipcode.objects.filter(poly__strictly_above=geom)

PostGIS では下記の SQL と同等です:

SELECT ... WHERE poly |>> geom

strictly_below¶

利用可能なDB: PostGIS, PGRaster (Conversion)

ジオメトリフィールドのバウンディングボックスが、ルックアップジオメトリのバウンディングボックスの厳密に下にあるかどうかをテストします。

実装例:

Zipcode.objects.filter(poly__strictly_below=geom)

PostGIS では下記の SQL と同等です:

SELECT ... WHERE poly <<| geom

distance_gt¶

指定された距離値よりも、ルックアップジオメトリからジオメトリフィールドへの距離が大きいモデルを返します。

実装例:

Zipcode.objects.filter(poly__distance_gt=(geom, D(m=5)))

distance_gte¶

ルックアップしたジオメトリからジオメトリフィールドまでの距離が、指定した距離の値以上であるモデルを返します。

実装例:

Zipcode.objects.filter(poly__distance_gte=(geom, D(m=5)))

distance_lt¶

ルックアップしたジオメトリからジオメトリフィールドまでの距離が、指定した距離の値よりも小さいモデルを返します。

実装例:

Zipcode.objects.filter(poly__distance_lt=(geom, D(m=5)))

distance_lte¶

ルックアップされたジオメトリからジオメトリフィールドまでの距離が、指定された距離の値以下であるモデルを返します。

実装例:

Zipcode.objects.filter(poly__distance_lte=(geom, D(m=5)))

dwithin¶

ルックアップしたジオメトリからジオメトリフィールドまでの距離が、指定した距離以内のモデルを返します。 Distance オブジェクトを指定できるのは、対象となるジオメトリが投影システムの場合のみであることに注意してください。地理ジオメトリの場合は、ジオメトリフィールドの単位を使用する必要があります (例えば WGS84 の場合は度)。

実装例:

Zipcode.objects.filter(poly__dwithin=(geom, D(m=5)))

集計関数¶

Django はいくつかの GIS 固有の集計関数を提供しています。これらの集計関数の使い方の詳細については、 集計に関するトピックガイド を参照してください。

例:

>>> from django.contrib.gis.db.models import Extent, Union
>>> WorldBorder.objects.aggregate(Extent("mpoly"), Union("mpoly"))

>>> qs = City.objects.filter(name__in=("Houston", "Dallas")).aggregate(Extent("poly"))
>>> print(qs["poly__extent"])
(-96.8016128540039, 29.7633724212646, -95.3631439208984, 32.782058715820)

>>> qs = City.objects.filter(name__in=("Houston", "Dallas")).aggregate(Extent3D("poly"))
>>> print(qs["poly__extent3d"])
(-96.8016128540039, 29.7633724212646, 0, -95.3631439208984, 32.782058715820, 0)

>>> qs = City.objects.filter(name__in=("Houston", "Dallas")).aggregate(MakeLine("poly"))
>>> print(qs["poly__makeline"])
LINESTRING (-95.3631510000000020 29.7633739999999989, -96.8016109999999941 32.7820570000000018)

>>> u = Zipcode.objects.aggregate(Union(poly))  # This may take a long time.
>>> u = Zipcode.objects.filter(poly__within=bbox).aggregate(
...     Union(poly)
... )  # A more sensible approach.