【Groongaメモ・2】データを作成し緯度経度周辺検索を行う
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2023-10-17
2023-10-17
【Groongaメモ・1】Debianインストール・動作確認の続きです。
全国駅名緯度経度Groonga用ファイル作成
全国駅名の緯度経度データベースをまず作成します。
【Redisメモ・5】位置情報関数GEOADD・GEORADUSを使う
の、station_tsv_to_redis.phpを改造してgroonga入れ込み用JSONデータを吐くようにします。キー重複のエラーが出たら困るので、行番号-駅名というキーフィールドにします。
テーブル形式は _key, value, location とし、_key = 行番号-駅名、value = 駅名、location = 10進表現緯度経度(世界測地系)、テーブル名はEkiPosとします。
PHP | station_tsv_to_groonga.php | GitHub Source |
<?php date_default_timezone_set('Asia/Tokyo'); $file = new SplFileObject('station20151215free.txt', 'r'); $file->setFlags(SplFileObject::READ_CSV | SplFileObject::SKIP_EMPTY | SplFileObject::READ_AHEAD); $file->setCsvControl("\t"); foreach ($file as $line) { $fields[] = $line; } $n = count($fields); $i = 9; // fields[9]からが実データ echo "load --table EkiPos\n"; echo "[\n"; echo "[\"_key\", \"value\", \"location\"],\n"; for( ; $i < $n; $i++ ){ // fields[i][10]=経度,[11]=緯度,[3]=駅名,[7]=都道府県番号 // 駅名は同一駅名があるため、行番号-駅名 という感じでキー出力する。 // $pref_no = $fields[$i][7]; //if(strlen($pref_no) <= 1){ // $pref_no = "0" . $pref_no; //} echo "[\"" . ($i - 9 + 1) . "-" . $fields[$i][3] . "\","; echo " \"" . $fields[$i][3] . "\","; echo " \"" . $fields[$i][11] . "," . $fields[$i][10] . "\"],\n"; } echo "]\n";
上記Redis記事にあるstation20151215free.txtをカレントに用意し、phpを実行しINSERT JSONファイルを生成します。
#生成 php station_tsv_to_groonga.php > station_tsv_to_groonga.out.txt #確認 head station_tsv_to_groonga.out.txt load --table EkiPos [ ["_key", "value", "location"], ["1-函館", "函館", "41.773709,140.726413"], ["2-五稜郭", "五稜郭", "41.803557,140.733539"], ["3-桔梗", "桔梗", "41.846457,140.722952"], ["4-大中山", "大中山", "41.864641,140.71358"], ["5-七飯", "七飯", "41.886971,140.688556"], tail station_tsv_to_groonga.out.txt ["10819-おもろまち", "おもろまち", "26.222701,127.698391"], ["10820-古島", "古島", "26.230919,127.703079"], ["10821-市立病院前", "市立病院前", "26.227548,127.710003"], ["10822-儀保", "儀保", "26.224663,127.719039"], ["10823-首里", "首里", "26.219191,127.725492"], ["10824-九州鉄道記念館", "九州鉄道記念館", "33.944392,130.962439"], ["10825-出光美術館", "出光美術館", "33.947792,130.965292"], ["10826-ノーフォーク広場", "ノーフォーク広場", "33.955973,130.964254"], ["10827-関門海峡めかり", "関門海峡めかり", "33.960627,130.967347"], ]
テーブル定義ファイル作成
以下のようなEkiPosテーブル作成スクリプトファイルを作成。
Shell | EkiPos.grn | GitHub Source |
table_create --name EkiPos --flags TABLE_HASH_KEY --key_type ShortText column_create --table EkiPos --name value --type Text column_create --table EkiPos --name location --flags COLUMN_SCALAR --type WGS84GeoPoint table_create --name R_EkiPos --flags TABLE_PAT_KEY --key_type WGS84GeoPoint column_create --table R_EkiPos --name index --flags COLUMN_INDEX --type EkiPos --source location
最初の3行がメインテーブルで_key, value, locationを定義。
後の2行で範囲検索用インデックステーブルを定義しメインテーブルに紐づけ。
データベースファイル作成・データインサート
準備は整ったので、データベースを作成しテーブル定義、駅緯度経度データのインサートを行います。
データベースディレクトリの作成
一般ユーザ権限で普通に任意のディレクトリ(ここではgrn)を作成します。
mkdir /home/hogeuser/grn
データベース作成とテーブル定義入れ込み
groonga -n /home/hogeuser/grn/db 確認 <pre> groonga /home/hogeuser/grn/db table_list --output_pretty yes column_list EkiPos --output_pretty yes column_list R_EkiPos --output_pretty yes緯度経度データファイルの入れ込み いよいよ最初に作成した全国駅データファイル入れ込み。
groonga /home/hogeuser/grn/db <b style="color: #0000ff;">緯度経度範囲指定検索の実行</b> コマンドコンソールで実行してみる。東京駅(35.681454,139.767200)周辺10km以内にある駅を、近い順に距離(m)つきで100個出力する。RDBMSのようにOFFSET, LIMITページャー指定が使える。 <pre> groonga /home/hogeuser/grn/db select EkiPos --filter 'geo_in_circle(location, "35.681454,139.767200", 10000)' --scorer '_score = geo_distance(location, "35.681454,139.767200")' --output_columns '_key,_score' --sortby _score --offset 0 --limit 100 --output_pretty yes [ [ 0, 1602936879.14628, 0.003387689590454102 ], [ [ [ 538 ], [ [ "_key", "ShortText" ], [ "_score", "Int32" ] ], [ "1501-東京", 99 ], [ "1448-東京", 99 ], [ "1411-東京", 99 ], [ "1261-東京", 99 ], [ "1572-東京", 99 ], [ "1898-東京", 99 ], [ "1959-東京", 99 ], [ "2213-東京", 99 ], [ "2012-東京", 99 ], [ "1305-東京", 99 ], [ "5839-東京", 227 ], [ "5888-大手町", 384 ], [ "5913-二重橋前", 475 ], [ "7638-大手町", 537 ], [ "5820-日本橋", 573 ], [ "5889-日本橋", 573 ], [ "5838-大手町", 574 ], [ "5821-京橋", 574 ], [ "5912-大手町", 623 ], [ "5957-三越前", 658 ], [ "5956-大手町", 661 ], [ "5940-有楽町", 728 ], [ "1306-有楽町", 733 ], [ "2013-有楽町", 733 ], [ "7622-日本橋", 768 ], [ "7621-宝町", 782 ], [ "5941-銀座一丁目", 788 ], [ "5819-三越前", 851 ], [ "7637-日比谷", 884 ], [ "1573-新日本橋", 969 ], [ "5873-日比谷", 990 ], [ "5840-銀座", 1089 ], [ "5822-銀座", 1089 ], [ "5872-銀座", 1089 ], [ "5914-日比谷", 1105 ], [ "1502-神田", 1122 ], [ "1304-神田", 1122 ], [ "2011-神田", 1122 ], [ "5869-八丁堀", 1146 ], [ "5890-茅場町", 1169 ], [ "5868-茅場町", 1169 ], [ "1899-八丁堀", 1213 ], [ "7620-東銀座", 1330 ], [ "5871-東銀座", 1330 ], [ "5942-新富町", 1353 ], [ "5887-竹橋", 1385 ], [ "5818-神田", 1386 ], [ "5866-小伝馬町", 1444 ], [ "7623-人形町", 1462 ], [ "5867-人形町", 1462 ], [ "5939-桜田門", 1485 ], [ "5837-淡路町", 1551 ], [ "7663-小川町", 1557 ], [ "5870-築地", 1558 ], [ "5958-水天宮前", 1643 ], [ "7636-内幸町", 1666 ], [ "5874-霞ケ関", 1694 ], [ "5915-霞ケ関", 1694 ], [ "5841-霞ケ関", 1694 ], [ "5823-新橋", 1744 ], [ "7664-岩本町", 1746 ], [ "7639-神保町", 1759 ], [ "7662-神保町", 1827 ], [ "5955-神保町", 1827 ], [ "7665-馬喰横山", 1835 ], [ "7590-築地市場", 1837 ], [ "5911-新御茶ノ水", 1846 ], [ "1412-新橋", 1862 ], [ "2014-新橋", 1862 ], [ "1262-新橋", 1862 ], [ "1307-新橋", 1862 ], [ "7619-新橋", 1895 ], [ "7791-新橋", 1896 ], [ "1574-馬喰町", 1902 ], [ "7624-東日本橋", 1980 ], [ "1303-秋葉原", 1982 ], [ "2010-秋葉原", 1982 ], [ "1551-秋葉原", 1982 ], [ "5865-秋葉原", 1997 ], [ "5824-虎ノ門", 1999 ], [ "1550-御茶ノ水", 2024 ], [ "1503-御茶ノ水", 2024 ], [ "7765-秋葉原", 2036 ], [ "7666-浜町", 2044 ], [ "7591-汐留", 2056 ], [ "5954-九段下", 2085 ], [ "7661-九段下", 2085 ], [ "5886-九段下", 2085 ], [ "5836-御茶ノ水", 2145 ], [ "5916-国会議事堂前", 2149 ], [ "5842-国会議事堂前", 2149 ], [ "7792-汐留", 2161 ], [ "5953-半蔵門", 2352 ], [ "1552-浅草橋", 2354 ], [ "7588-月島", 2396 ], [ "5943-月島", 2396 ], [ "5817-末広町", 2421 ], [ "5952-永田町", 2446 ], [ "5938-永田町", 2446 ], [ "5975-永田町", 2446 ] ] ] ]同じ駅名が連続するのは元データの路線名が違うので出てきてしまっているが、一応期待した結果は得られた。 次回は【Groongaメモ・3】C言語ライブラリを使用し緯度経度周辺検索を行うです。
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