Utiliser des données spatiales avec mssql-python

Microsoft SQL propose deux types de données spatiales que vous pouvez utiliser via le pilote mssql-python. Choisissez le type en fonction de ce que vos coordonnées représentent :

Insérer des données spatiales

Utilisez les fonctions de construction de Microsoft SQL telles que geography::Point() ou transmettez des chaînes de texte Well-Known (WKT).

Données géographiques (points)

Insérer les points géographiques à l’aide du constructeur de points avec latitude, longitude et SRID.

import mssql_python

connection_string = "Server=<server>.database.windows.net;Database=AdventureWorks2022;Authentication=ActiveDirectoryDefault;Encrypt=yes"

conn = mssql_python.connect(connection_string)
cursor = conn.cursor()

# Insert a geographic point (longitude, latitude)
# Note: Microsoft SQL uses (longitude, latitude) order
cursor.execute("CREATE TABLE #Locations (Name NVARCHAR(100), GeoLocation GEOGRAPHY)")
cursor.execute("""
    INSERT INTO #Locations (Name, GeoLocation)
    VALUES (%(name)s, geography::Point(%(lat)s, %(lon)s, 4326))
""", {"name": "Seattle", "lat": 47.6062, "lon": -122.3321})
conn.commit()

Géographie à partir de WKT (Well-Known Text)

Insérez des données géographiques en utilisant Well-Known format Text, qui prend en compte les points, les chaînes de lignes et les polygones.

# Well-Known Text format
wkt_point = "POINT(-122.3321 47.6062)"
wkt_line = "LINESTRING(-122.3321 47.6062, -122.4194 37.7749)"
wkt_polygon = "POLYGON((-122.40 47.60, -122.30 47.60, -122.30 47.65, -122.40 47.65, -122.40 47.60))"

cursor.execute("DROP TABLE IF EXISTS #Locations")
cursor.execute("CREATE TABLE #Locations (Name NVARCHAR(100), GeoLocation GEOGRAPHY)")
cursor.execute("""
    INSERT INTO #Locations (Name, GeoLocation)
    VALUES (%(name)s, geography::STGeomFromText(%(wkt)s, 4326))
""", {"name": "Route", "wkt": wkt_line})
conn.commit()

Données géométriques

Insérez des données géométriques sur plan plat en utilisant des points et des polygones pour des plans CAO ou des plans d’étage.

# Insert a geometry point (flat coordinate system)
cursor.execute("CREATE TABLE #FloorPlan (RoomName NVARCHAR(100), RoomShape GEOMETRY)")
cursor.execute("""
    INSERT INTO #FloorPlan (RoomName, RoomShape)
    VALUES (%(name)s, geometry::Point(%(x)s, %(y)s, 0))
""", {"name": "Office 101", "x": 50.0, "y": 100.0})

# Insert a geometry polygon
room_wkt = "POLYGON((0 0, 0 10, 20 10, 20 0, 0 0))"
cursor.execute("""
    INSERT INTO #FloorPlan (RoomName, RoomShape)
    VALUES (%(name)s, geometry::STGeomFromText(%(wkt)s, 0))
""", {"name": "Conference Room", "wkt": room_wkt})
conn.commit()

Requête des données spatiales

Utilisez des méthodes spatiales comme STAsText() et les Lat/Long propriétés pour récupérer les coordonnées dans un format lisible.

Récupérer sous forme de texte

Récupérer les coordonnées spatiales au format Well-Known Text ainsi que les propriétés de latitude et de longitude.

cursor.execute("""
    SELECT 
        City,
        SpatialLocation.STAsText() AS LocationWKT,
        SpatialLocation.Lat AS Latitude,
        SpatialLocation.Long AS Longitude
    FROM Person.Address
    WHERE SpatialLocation IS NOT NULL
""")

for row in cursor.fetchall()[:5]:
    print(f"{row.City}: {row.Latitude}, {row.Longitude}")
    print(f"  WKT: {row.LocationWKT}")

Récupérer au format GeoJSON

Microsoft SQL prend en charge la conversion GeoJSON. Dans SQL Server 2017+, vous pouvez utiliser des fonctions de chaîne pour construire GeoJSON directement, ou convertir en Python comme montré ci-dessous :

cursor.execute("""
    SELECT 
        City,
        SpatialLocation.STAsText() AS WKT
    FROM Person.Address
    WHERE SpatialLocation IS NOT NULL AND City = %(city)s
""", {"city": "Seattle"})

for row in cursor:
    print(f"{row.City}: {row.WKT}")

Trouvez les points proches

Trouver tous les emplacements situés à une distance spécifiée d’un point de référence en utilisant des fonctions de distance spatiale.

# Find locations within 10 km of Seattle
cursor.execute("""
    DECLARE @seattle geography = geography::Point(47.6062, -122.3321, 4326);
    
    SELECT 
        City,
        SpatialLocation.STDistance(@seattle) / 1000 AS DistanceKM
    FROM Person.Address
    WHERE SpatialLocation IS NOT NULL
      AND SpatialLocation.STDistance(@seattle) < 50000  -- 50 km in meters
    ORDER BY SpatialLocation.STDistance(@seattle)
""")

for row in cursor.fetchall()[:5]:
    print(f"{row.City}: {row.DistanceKM:.2f} km away")

Trouver des points à l’intérieur du polygone

Trouvez tous les points qui croisent ou se situent dans une région polygonale géographique.

# Find all addresses within a region
cursor.execute("""
    DECLARE @region geography = geography::STPolyFromText(
        'POLYGON((-122.5 47.5, -122.2 47.5, -122.2 47.7, -122.5 47.7, -122.5 47.5))',
        4326
    );
    
    SELECT City, SpatialLocation.STAsText() AS Location
    FROM Person.Address
    WHERE SpatialLocation IS NOT NULL
      AND @region.STIntersects(SpatialLocation) = 1
""")

Calculer les distances

La méthode de STDistance() Microsoft SQL renvoie les distances en mètres pour les types de géographie.

Distance entre deux points

Créez une fonction d’assistance pour calculer la distance en kilomètres entre deux points géographiques.

def get_distance_km(cursor, point1: tuple, point2: tuple) -> float:
    """Calculate distance between two points in kilometers."""
    cursor.execute("""
        DECLARE @point1 geography = geography::Point(%(lat1)s, %(lon1)s, 4326);
        DECLARE @point2 geography = geography::Point(%(lat2)s, %(lon2)s, 4326);
        SELECT @point1.STDistance(@point2) / 1000 AS DistanceKM;
    """, {
        "lat1": point1[0], "lon1": point1[1],
        "lat2": point2[0], "lon2": point2[1]
    })
    return cursor.fetchval()

# Seattle to San Francisco
distance = get_distance_km(cursor, (47.6062, -122.3321), (37.7749, -122.4194))
print(f"Distance: {distance:.2f} km")

Calculer la surface

Calculez la superficie d’une région géographique en kilomètres carrés.

cursor.execute("""
    DECLARE @region geography = geography::STPolyFromText(
        'POLYGON((-122.5 47.5, -122.2 47.5, -122.2 47.7, -122.5 47.7, -122.5 47.5))',
        4326
    );
    SELECT 
        'Seattle Region' AS Name,
        @region.STArea() / 1000000 AS AreaSqKm
""")

row = cursor.fetchone()
print(f"{row.Name}: {row.AreaSqKm:.2f} sq km")

Opérations spatiales

Microsoft SQL prend en charge les opérations ensemblistes sur les objets spatiaux, notamment l’union, l’intersection et la zone tampon.

Union des formes

Combinez deux polygones géographiques en une seule forme et calculez la surface totale.

cursor.execute("""
    DECLARE @parcel1 geography = geography::STPolyFromText(
        'POLYGON((-122.35 47.60, -122.33 47.60, -122.33 47.62, -122.35 47.62, -122.35 47.60))',
        4326
    );
    DECLARE @parcel2 geography = geography::STPolyFromText(
        'POLYGON((-122.34 47.61, -122.32 47.61, -122.32 47.63, -122.34 47.63, -122.34 47.61))',
        4326
    );
    DECLARE @combined geography = @parcel1.STUnion(@parcel2);
    
    SELECT @combined.STAsText() AS CombinedWKT,
           @combined.STArea() / 1000000 AS TotalAreaKM
""")

row = cursor.fetchone()
print(f"Combined area: {row.TotalAreaKM:.2f} sq km")

Intersection

Trouvez la zone qui chevauche où deux régions géographiques se croisent.

polygon1_wkt = "POLYGON((-122.35 47.60, -122.33 47.60, -122.33 47.62, -122.35 47.62, -122.35 47.60))"
polygon2_wkt = "POLYGON((-122.34 47.61, -122.32 47.61, -122.32 47.63, -122.34 47.63, -122.34 47.61))"

cursor.execute("""
    DECLARE @region1 geography = geography::STPolyFromText(%(wkt1)s, 4326);
    DECLARE @region2 geography = geography::STPolyFromText(%(wkt2)s, 4326);
    
    SELECT 
        @region1.STIntersection(@region2).STAsText() AS IntersectionWKT,
        @region1.STIntersection(@region2).STArea() / 1000000 AS AreaKM
""", {"wkt1": polygon1_wkt, "wkt2": polygon2_wkt})

Zone tampon (agrandir la zone)

Créez une zone tampon autour d’un point géographique et trouvez tous les emplacements situés dans le rayon tampon.

# Find all addresses within 5km buffer of a point
cursor.execute("""
    DECLARE @center geography = geography::Point(47.6062, -122.3321, 4326);
    DECLARE @buffer geography = @center.STBuffer(5000);  -- 5 km buffer
    
    SELECT City
    FROM Person.Address
    WHERE SpatialLocation IS NOT NULL
      AND @buffer.STIntersects(SpatialLocation) = 1
""")

Intégration Python

Récupérez les chaînes WKT depuis Microsoft SQL et analysez-les avec la bibliothèque Shapely pour le traitement de géométrie côté client.

Avec la bibliothèque Shapely

Installez en exécutant pip install shapely.

from shapely import wkt
from shapely.geometry import Point, Polygon

# Retrieve spatial data from Person.Address
cursor.execute("""
    SELECT City, SpatialLocation.STAsText() AS WKT
    FROM Person.Address
    WHERE SpatialLocation IS NOT NULL AND City IN ('Seattle', 'Redmond')
""")

for row in cursor:
    # Parse WKT into Shapely geometry
    geom = wkt.loads(row.WKT)
    
    if isinstance(geom, Point):
        print(f"{row.City}: Point at ({geom.x}, {geom.y})")
    elif isinstance(geom, Polygon):
        print(f"{row.City}: Polygon with area {geom.area}")

Créer des données spatiales avec Shapely

Créez des objets géométriques à l’aide de la bibliothèque Shapely et convertissez-les au format WKT pour les insérer dans Microsoft SQL.

from shapely.geometry import Point, Polygon, LineString
from shapely import wkt

# Create geometries in Python
seattle = Point(-122.3321, 47.6062)
seattle_wkt = wkt.dumps(seattle)

route = LineString([(-122.3321, 47.6062), (-122.4194, 37.7749)])
route_wkt = wkt.dumps(route)

# Insert into a temp table
cursor.execute("CREATE TABLE #Routes (Name NVARCHAR(100), Path NVARCHAR(MAX))")
cursor.execute("""
    INSERT INTO #Routes (Name, Path)
    VALUES (%(name)s, %(wkt)s)
""", {"name": "Seattle to SF", "wkt": route_wkt})

cursor.execute("SELECT Name, Path FROM #Routes")
row = cursor.fetchone()
print(f"{row.Name}: {row.Path[:40]}...")

Convertir en GeoJSON

Convertir les données spatiales du format WKT en GeoJSON pour les applications web et les services de cartographie.

import json
from shapely import wkt
from shapely.geometry import mapping

cursor.execute("""
    SELECT City, SpatialLocation.STAsText() AS WKT
    FROM Person.Address
    WHERE SpatialLocation IS NOT NULL AND City = 'Seattle'
""")

row = cursor.fetchone()
geom = wkt.loads(row.WKT)

geojson = {
    "type": "Feature",
    "properties": {"name": row.City},
    "geometry": mapping(geom)
}

print(json.dumps(geojson, indent=2))

Intégration avec GeoDataFrame

Chargez les données spatiales de Microsoft SQL dans un GeoPandas GeoDataFrame pour une analyse géospatiale avancée.

import geopandas as gpd
from shapely import wkt
import pandas as pd

cursor.execute("""
    SELECT AddressID, City, SpatialLocation.STAsText() AS WKT
    FROM Person.Address
    WHERE SpatialLocation IS NOT NULL AND City = 'Seattle'
""")

# Build DataFrame
rows = cursor.fetchall()
df = pd.DataFrame(
    [(r.AddressID, r.City, r.WKT) for r in rows],
    columns=['id', 'city', 'wkt']
)

# Convert to GeoDataFrame
df['geometry'] = df['wkt'].apply(wkt.loads)
gdf = gpd.GeoDataFrame(df, geometry='geometry', crs="EPSG:4326")

# Now use GeoPandas operations
print(gdf.head())

Index spatiaux

Créez des index spatiaux dans Microsoft SQL pour accélérer les requêtes sur de grands ensembles de données spatiaux.

-- Geography index on Person.Address
CREATE SPATIAL INDEX SIX_Address_SpatialLocation
ON Person.Address(SpatialLocation)
USING GEOGRAPHY_GRID
WITH (
    GRIDS = (LEVEL_1 = MEDIUM, LEVEL_2 = MEDIUM, LEVEL_3 = MEDIUM, LEVEL_4 = MEDIUM),
    CELLS_PER_OBJECT = 16
);

-- Geometry index (example with custom table)
CREATE SPATIAL INDEX SIX_FloorPlan_RoomShape
ON dbo.FloorPlan(RoomShape)
USING GEOMETRY_GRID
WITH (
    BOUNDING_BOX = (0, 0, 1000, 1000),
    GRIDS = (LEVEL_1 = HIGH, LEVEL_2 = HIGH, LEVEL_3 = HIGH, LEVEL_4 = HIGH)
);

Astuces pour les performances

Appliquer ces techniques pour maintenir l’efficacité des requêtes spatiales à grande échelle.

Utilisez des indications d’index spatial

Utilisez des index spatiaux pour accélérer les requêtes sur de grands ensembles de données spatiaux.

cursor.execute("""
    DECLARE @region geography = geography::STPolyFromText(
        'POLYGON((-122.5 47.5, -122.2 47.5, -122.2 47.7, -122.5 47.7, -122.5 47.5))',
        4326
    );

    SELECT City
    FROM Person.Address
    WHERE SpatialLocation IS NOT NULL
      AND SpatialLocation.STIntersects(@region) = 1
""")

Filtrez d’abord, puis calculez

Optimisez les requêtes spatiales en appliquant d’abord un filtre rapide à boîtes englobantes, puis en effectuant des calculs précis de distance.

# Approximate filter with bounding box, then precise calculation
cursor.execute("""
    DECLARE @center geography = geography::Point(47.6062, -122.3321, 4326);
    
    SELECT City, SpatialLocation.STDistance(@center) AS Distance
    FROM Person.Address
    WHERE SpatialLocation IS NOT NULL
      AND SpatialLocation.Filter(@center.STBuffer(10000)) = 1  -- Fast bounding box filter
      AND SpatialLocation.STDistance(@center) < 10000         -- Precise distance check
    ORDER BY Distance
""")

Réduire la précision pour l’affichage

Simplifiez les géométries spatiales pour l’affichage en réduisant la précision des coordonnées.

cursor.execute("""
    SELECT 
        City,
        SpatialLocation.Reduce(100).STAsText() AS SimplifiedWKT  -- 100 meter tolerance
    FROM Person.Address
    WHERE SpatialLocation IS NOT NULL AND City = 'Seattle'
""")

Systèmes de référence de coordonnées

Le SRID détermine le système de coordonnées et influence la manière dont Microsoft SQL calcule les distances et les surfaces.

Valeurs SRID courantes

Le SRID (Spatial Reference Identifier) définit le système de coordonnées de vos données. Utiliser le mauvais SRID produit des calculs incorrects de distance et de surface.

Convertir d’un SRID à un autre

Récupérer les données spatiales et vérifier son SRID pour vérifier le système de coordonnées.

cursor.execute("""
    -- Geography is always round-earth, but SRID defines datum
    SELECT SpatialLocation.STAsText() AS WKT,
           SpatialLocation.STSrid AS SRID
    FROM Person.Address
    WHERE SpatialLocation IS NOT NULL
""")

Bonnes pratiques

Appliquez ces directives pour travailler correctement et efficacement avec les données spatiales.

Valider la géométrie

Vérifiez la validité des données spatiales et identifiez tout problème géométrique avant le traitement.

cursor.execute("""
    SELECT 
        City,
        SpatialLocation.STIsValid() AS IsValid,
        SpatialLocation.IsValidDetailed() AS InvalidReason
    FROM Person.Address
    WHERE SpatialLocation IS NOT NULL
      AND SpatialLocation.STIsValid() = 0
""")

for row in cursor:
    print(f"Invalid: {row.City} - {row.InvalidReason}")

Rendre la géométrie valide

Utilisez la MakeValid() méthode pour corriger automatiquement les formes géométriques invalides.

# Example with a temp table
cursor.execute("""
    CREATE TABLE #SpatialFix (Name NVARCHAR(100), GeoLocation GEOGRAPHY);
    INSERT INTO #SpatialFix VALUES ('Test', geography::STGeomFromText('POLYGON((0 0, 0 1, 1 0, 0 0))', 4326));
    UPDATE #SpatialFix
    SET GeoLocation = GeoLocation.MakeValid()
    WHERE GeoLocation.STIsValid() = 0
""")

Choisissez le bon type

Le choix entre geography et geometry détermine comment Microsoft SQL calcule les distances et les surfaces :

• Géographie : Emplacements réels (points GPS), calculs de la surface terrestre, distances en mètres.
• géométrie : surfaces planes (plans d’étage, CAD), systèmes de coordonnées cartésiennes, ou quand le SRID n’a pas d’importance.

Contenu connexe

• Mappages de types de données
• Documentation spatiale Microsoft SQL