Oracle Spatial 概要説明資料

Copyright © 2016 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.
Oracle Spatial and Graph
Spatial Features 概要
⽇本オラクル株式会社
クラウド・テクノロジー事業統括
Cloud/Big Data/DISプロダクト本部
エンジニアリング部
中井亮⽮(Ryoya.Nakai@Oracle.com)
1

Safe Harbor Statement
The following is intended to outline our general product direction. It is intended for
information purposes only, and may not be incorporated into any contract. It is not a
commitment to deliver any material, code, or functionality, and should not be relied upon
in making purchasing decisions. The development, release, and timing of any features or
functionality described for Oracle’s products remains at the sole discretion of Oracle.
2

Agenda
Spatial and Graph - Spatial Features 概要
Spatial Features の価値
事例
まとめ
素材のプチッチ
http://putiya.com/
イラストわんパグ
http://www.wanpug.com/
3

Big Data Management System
4
SOURCES
DATA RESERVOIR DATA WAREHOUSE
Oracle Database
Oracle Industry
Models
Oracle Advanced Analytics
Oracle Spatial & Graph
Big Data Appliance
Apache
Flume
Oracle
GoldenGate
Oracle Event
Processing
Cloudera Hadoop
Oracle Big Data SQL
Oracle NoSQL
Oracle R Distribution
Oracle Big Data
Spatial and Graph
Oracle Database
In-Memory, Multi-tenant
Oracle Industry Models
Oracle Advanced
Analytics
Exadata
Oracle
GoldenGate
Oracle Event
Processing
Oracle Data
Integrator
Oracle Big Data
Connectors
Oracle Data
Integrator
B

継続的に製品機能を改善、強化
1995〜 Oracle7
Spatialの初リリース
ポイント情報、ポリゴン
Spatial演算⼦
1999〜 Oracle8i
オブジェクト・サポート
円、円弧
R-Tree索引
Spatial関数のサポート
2001〜 Oracle9i
空間参照システム
(座標系のサポート)
線形参照システム
Spatial Partitioning
Spatial Replication(Adv.rep)
2004〜
Oracle Database 10g
ラスター・データのサポート
トポロジ・データモデル
ネットワーク・データモデル
ジオコーディングとルーティング
2007〜
Oracle Database 11gR1
3Dデータサポート
Spatial Webサービス
Oracle Database 11gR2
Google Maps対応
2013〜
Oracle Database 12c R1
vector_acceleration
ラスター並列演算
推論機能強化
更なる処理の⾼速化を実現
Oracle 7.1で実装されたの
ち
継続的に機能追加
5
20th
ANNIVERSARY

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Oracle Spatial and Graph Option
Oracle Database Enterprise Edition
Spatial and Graph Option
Graph DB機能
Topology & Network
Data Model Graph
RDF Semantic Graph
Spatial機能

“点データ”
“線データ” “ポリゴン”
ラスタ(画像)
トポロジー
3D
f1
f2n1
n2
e1
e2
e3
e4
ネットワーク
経路探索
Routing
RDF Semantic Graphs
Web Services
(OGC)
(RDF)SPARQL (RDF)推論
Oracle Spatial and Graph - Oracle DB EEのオプション製品
7

Spatial Features
概要
地理空間、地図、位置情報を⾼度に活⽤
• 機能
– 地理空間データ(緯度経度、測地座標系),3D,LIDARデータの取り扱い
– 地図・衛星画像・リモートセンシングデータの取り扱い
– 空間索引による⾼速検索
– ⾼度な分析機能 - 線形参照システム、空間演算⼦、空間集計、空間分析、空間結合
– 空間データの変換関数も豊富に⽤意
• 特徴
– 圧倒的な機能性
– 圧倒的な性能とスケーラビリティ
– アプリケーションへの組み込みが容易
8

Agenda
事例
まとめ
http://putiya.com/
9

Spatialのはなし
空間データってなに
いろんな形や場所を表すデータ
地球上のデータ
• 地球上の形や場所を表現(2D/3D) -- ⼤抵は緯度経度
– 地球上の点のデータ (GPS,位置,所在地,店舗,駅...)
– 地球上の線のデータ (道路,線路,河川,動線...)
– 地球上の形（ポリゴン）のデータ(⾏政区画,国,海,湖,農地..)
– 地球上の⾯（点群/TIN)のデータ(地表⾯,地層, 海⽔⾯..)
デカルト座標系のデータ
• X/Y/(Z)が垂直に交差する仮想的な座標系(2D/3D)
– 機械,電⼦部品,ビル,建造物, (多くの⼈⼯物が該当)
Kevin M. Gill さんのイラスト
http://free-photos.gatag.net/2013/07/14/190000.html
点
線
形
10

Spatialのはなし
何がむつかしいの？
地球は丸いです
• 緯度経度は直交座標系じゃないです
– 経線は南極と北極で交わります
– 緯度経度の世界に特有のことがいろいろあります
• 北緯20度東経20度 - 北緯21度東経21度の距離 (152.110 km)
• 北緯30度東経30度 - 北緯31度東経31度の距離 (146.647 km)
地球は丸いけど真球じゃないです
– ちょびっと極がでっぱって横もひずんでます
– 緯度経度は想定する回転楕円体と標準の地表⾯を定義して決定されます
• 標⾼の⾼い国、低い国、緯度の⾼い国、低い国で座標の取り⽅が
違います（各国の測地座標系)
これらを考慮して⼀から実装するのは⼤変です
select sdo_geom.sdo_distance(
sdo_geometry(2001,8307,sdo_point_type(20,20,null),null,null),
sdo_geometry(2001,8307,sdo_point_type(21,21,null),null,null),0.005,'unit=km'
) from dual;
select sdo_geom.sdo_distance(
sdo_geometry(2001,8307,sdo_point_type(30,30,null),null,null),
sdo_geometry(2001,8307,sdo_point_type(31,31,null),null,null),0.005,'unit=km'
) from dual;
11

Spatialのはなし
• 空間情報システムのよく聞く話
12
自力実装 GIS導入空間DB導入
Oracle Spatial
導入
未活用
位置情報を活⽤したい、けど、何を使えばいいのか
今は地図上に点を出すだけで⾒れればいいから、、
店舗が検索できればいいだけだから、、
GoogleMapも使えるしそんなに難しくないでしょ、、
あるかないかの判定するだけだし、、
誤差あっても⼤体あってれば⼤丈夫
実装の壁

Spatialのはなし
空間情報システムのよく聞く話
13
Oracle Spatial
導入
未活用
当初やりたかったことはなんとかできた
遅い
データ増えちゃった
⾒てわかったから次に⾏きたい（⼈⼝統計などのレイヤーの重ね合わせ表⽰など)
機能追加を想定してなかった
測地系１つしか使えないから他のデータが⼊れられない
国内の情報しか⾒れない
⾒れるけど分析はできない
GeoHashだと精度が悪い
機能の壁

Spatialのはなし
14
Oracle Spatial
導入
未活用性能の壁
⾊々できるようになった
けど、遅い、重い
より⾼度な分析をしたいが性能的に限界
GISに⼊れたデータの範囲でしかデータの分析ができない
ラスターデータの構築（モザイク化など）に時間がかかる
分析できる量に制限がある
※多くのGISソフトは⾮常に⾼い機能性を持っていますが、クライアント側のメ
モリ上で演算します。そのため⼤きなデータについては空間DBにオフロードする
機能を有しています

Spatialのはなし
15
Oracle Spatial
導入
未活用
⼀部処理をDBにオフロードできるようになった
が、結局、遅い
メンテナンス性が低い（エラーデータなどのデータメンテナンスも必要）
ラスターデータの構築（モザイク化など）に時間がかかる
基幹DBのデータ（店舗売り上げなど)と突き合わせたい
セキュリティに問題がある
分析できる量や範囲の制限がまだ残る
測地系の変換がオフロードできない
空間DBでの絞り込みの⽅式が不⼗分
※多くの空間DBは並列処理が苦⼿で関数の種類も限られる為、オフロードできる範囲に制限
が発⽣するケースがあります
本気の壁

Spatialのはなし
16
Oracle Spatial
導入
未活用
⽇本国内では広く皆様へアピールできていないため
現時点では知る⼈ぞ知るものになっていますが、
多くのGIS,空間系システムが最後に辿りつくのがOracle Spatial になります
移⾏の際に元のシステムでちゃんとしたデータのバリデーションをしていなかったために
データ修正コストがかかることもあります
利活⽤が期待される空間情報システムでは最初からお使いいただけるとTCOや各
種コストが低減できるものと思っております
実装
コスト
移⾏
コスト
移⾏
コスト
移⾏
コスト
HW
コスト
HW
コスト

Spatialのはなし
17
Oracle Spatial
導入
未活用
私が聞いた範囲での性能問題や要件拡⼤による乗り換えのお話
• MS SQL Server から Oracle Spatial への移⾏
• ESRI データ型から Oracle Spatialデータ型への移⾏
• TERADATA から Oracle Spatial への移⾏
• PostGIS から Oracle Spatial への移⾏
実装
コスト
移⾏
コスト
移⾏
コスト
移⾏
コスト

• 多様な機能性
– 変換、分析〜バリデーションや修正まで
– 測地系の明⽰的/暗黙的変換
– 空間分析、集計関数、線形参照システム..
• 本気の性能、スケーラビリティ
– R-Tree型空間索引による⾼速な空間検索
– Oracleの並列化/⾼速化技術を享受
– Spatial Vector Acceleration
• 組み込み容易性
– ほとんどの機能はSQLベースでのアクセスが可能
– 空間関連処理をDBへオフロード
ベクトルデータ関連の実装関数約250種
• 豊富な空間位相判定
• 空間データの変換、分析関数、測地系変換
• ラスター、３Dデータ、点群、TINにも対応
⼀般的なGeoDatabaseの限界を突破
• 検索範囲を範囲階層で絞り込む索引構造
• パーティションによるパラレルクエリ対応
• 索引のパーティション化にも対応
• 12c新機能SVAにより更なる⾼速化
SQLで空間データを⾃在に扱える
• 上述の空間判定、変換、分析関数も
• アプリケーションは結果の取り扱いに注⼒
ラスターデータ関連の実装関数約190種
• オルソ補正,光学補正,モザイク化,ピラミッド化
• 演算(ラスター代数)
18

Spatial ベクトルデータ関数群
機能概要数
空間演算⼦ where句で指定する空間データの判定などを⾏う演算⼦(補助演算⼦含む） 18
空間集計関数空間データの集計処理や空間データの特性を抽出する関数群 7
パッケージ名概要数
SDO_CS 座標系の変換や標準フォーマットなどの操作、座標系の構築などの機能が含まれています 38
SDO_GEOM 空間データを操作、演算するための基本的な機能が含まれています 35
SDO_LRS 線形参照システムの操作、変換⽤の機能が含まれています 47
SDO_PC_PKG 点群の取り扱いに関する機能が含まれます 8
SDO_TIN_PKG TIN(不規則三⾓網）の取り扱いに関する機能が含まれます 7
SDO_UTIL 空間データのバリデーションや簡素化、変換などのユーティリティ機能が含まれています 45
SDO_SAM 空間分析・マイニング⽤の機能が含まれます 10
SDO_GCDR ジオコーディング⽤の機能が含まれています 7
SDO_TUNE チューニングや索引作成の⾒積もりに関する機能が含まれます 4
SDO_CSW_PROCESS CSWサービス⽤の処理⽤の関数・プロシージャなどが実装されています 11
SDO_OLS OpenLS対応の機能 2
SDO_WFS_LOCK WFSによるトランザクションの排他制御⽤の機能 2
SDO_WFS_PROCESS WFSによる処理操作⽤の機能 15
SDO_MIGRATE ⼀部の3rd Party製ローダでロードされた空間データのアップグレードに利⽤するものです 1

多様な機能性:空間データ型(SDO_GEOMETRY) 点
• １つのデータ型で様々な空間データを表現可能になっています
• 正規化されたメタデータが内部化されることで様々な関数に情報を提供します
SDO_GEOMETRY(
2001 ,
8307 ,
SDO_POINT_TYPE(x1,y1) ,
null,
null
)
SDO_GEOMETRYの点（位置）の例
データのタイプ:2次元の点 (1)
測地座標系のSRID:8307
点オブジェクト専⽤の座標格納場所
点以外の場合に利⽤
点以外の場合に利⽤
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多様な機能性:空間データ型(SDO_GEOMETRY) ポリゴン
• 複雑な形状もデータの解釈情報とともに格納さ
れ正確性を保持できます
• これがSpatialの機能性の源泉になっています
SDO_GEOMETRY(
2003,
8307,
NULL,
SDO_ELEM_INFO_ARRAY(1, 1003, 1),
SDO_ORDINATE_ARRAY(
x1, y1, x2, y2, x3,y3, x4,y4, x5,y5, x6, y6 ) )
SDO_GEOMETRYのポリゴンの例
(x4,y4)
(x5,y5)
(x3,y3)(x2,y2)
(x6,y6)
(x1,y1)
データのタイプ:2次元のポリゴン(3)
測地座標系のSRID:8307
点オブジェクト専⽤の座標格納場所(点以外
の場合は使わないのでnull)
ORDINATESの解釈情報:１つめから
始まる座標の頂点間を直線で結ぶポリ
ゴンの意味
各頂点の座標を格納
21

多様な機能性:空間演算⼦
• SQL⽂中の条件句 (where句)で空間判定に利⽤できる演算⼦
– 空間索引の作成が必須になります
空間演算⼦（⼀部）説明
SDO_FILTER ２つの空間データの重なりを最⼩矩形(MBR) で簡易判定 (⼀次フィルター)
⼤量の空間データを絞り込むのに有⽤
SDO_NN 与えた空間データと最も近い空間データの⾏を順に返す
SDO_NN_DISTANCE 上記で得られるジオメトリとの距離を返す(SDO_NNと併せて使う補助演算⼦）
SDO_WITHIN_DISTANCE ２つのジオメトリの距離が指定範囲内かを判定
SDO_JOIN 空間結合⽤の演算⼦
SDO_RELATE 2つのジオメトリの位相関係を判定する汎⽤の演算⼦。
この演算⼦ではパラメータで位相関係を与えて判定するが、位相関係ごとの専⽤演算⼦
SDO_ANNYCONNECT, SDO_CONTAINSなども⽤意されている。
測地座標系は暗黙的に変換され、座標系を跨いだ検索をシームレスに実現
SDO_NN(かえる,おたまじゃくし列)
22

多様な機能性: 空間演算⼦:SDO_INSIDE (SDO_RELATE)
• 空間演算⼦は普通にSQL内の条件句(WHERE)に記述
• SDO_INSIDEは与えた空間データの内部にあるかを判定する空間演算⼦です
– 表に格納された空間データの検索を⾼速に⾏います
SELECT c.mkt_id, c.name
FROM cola_markets c
WHERE SDO_INSIDE(
c.shape ,
SDO_GEOMETRY(2003, NULL, NULL,
SDO_ELEM_INFO_ARRAY(1,1003,3),
SDO_ORDINATE_ARRAY(5,6, 12,12))
) = 'TRUE';
5,6,12,12の矩形とc.shape列を⾛査、
矩形内に⼊っている場合(INSIDE位
相関係)にTRUEになります
MKT_ID NAME
---------- --------------------------------
4 cola_d
通常のWHERE句同様にTRUEとなっ
た⾏が戻ります
ねずみ INSIDE ⽳
23

Map data © NAVTEQ
多様な機能性: 空間演算⼦:SDO_WITHIN_DISTANCE
• 指定距離内のデータを簡単に検索できます
– (例はmile単位、unitでkm/m単位の指定も可能)
SELECT c.holding_company, c.location
FROM competitor c,
bank b
WHERE b.site_id = 1604
AND SDO_WITHIN_DISTANCE(
c.location,
b.location,
'distance=2 unit=mile' ) = 'TRUE'
⾃社Northport⽀店の付近2マイルの競合店舗を検索
24

補足：空間位相関係
位相関係
DISJOINT 境界および内部が交差しない。
TOUCH 境界は交差するが、内部は交差しない。
OVERLAPBDYDISJOINT
1つのオブジェクトの内部が他のオブジェクトの境界
および内部と交差するが、その2つの境界は交差しない。
たとえば、1本の線がポリゴンの外側から始まり、ポリ
ゴンの内側で終わる場合に発⽣します。
OVERLAPBDYINTERSECT 2つのオブジェクトの境界および内部が交差する。
EQUAL 2つのオブジェクトの境界および内部が同じである。
CONTAINS
1つのオブジェクトの内部および境界が完全にもう1つ
のオブジェクトの内部に含まれている。
COVERS
1つのオブジェクトの内部が、完全にもう1つのオブ
ジェクトの内部または境界に含まれ、その2つのオブ
ジェクトの境界が交差する。
INSIDE
CONTAINSの逆。A INSIDE Bは、B CONTAINS Aを
意味します。
COVEREDBY
COVERSの逆。A COVEREDBY Bは、B COVERS Aを
意味します。
ON
1つのオブジェクトの内部および境界が、もう1つのオ
ブジェクトの境界上にある。この関係は、たとえば、1
本の線がポリゴンの境界上にある場合に発⽣します。
ANYINTERACT オブジェクトがなんらかの形で接合する。
OVERLAPBYINTERSECT
25

空間データ 1次フィルタ
空間データ２次フィルタ
多様な機能性:２段階フィルタ処理によるクエリ処理
空間索引の利⽤
結果データ
コストの⾼い厳密な空間判定演
算の範囲を最⼩境界矩形(MBR)
をベースとした空間索引で⾼速
に絞り込みます
26

多様な機能性:空間索引(R-Tree)
空間索引はSPATIAL_INDEXという索引タイプになります
• R-Tree構造のドメイン索引で作成します
– ジオメトリが含まれる最⼩境界矩形(MBR)をツリー構造で管理
• これによりジオメトリの関係性の判定時に対象を絞り込める
実体は
MDRT_XXX$ という表
MDRS_XXX$ というシーケンス
で構成される。
シーケンスは索引内のIDに使⽤されている。
create indexで付けた名前とのMappingは
USER_SDO_INDEX_METADATA ビューで確認可能。
a
b
c
d a b c d
ジオメトリへのポイント
R
S
R S
root
R-tree
root
27

多様な機能性:測地系変換
• 空間データの測地座標系の暗黙的変換、明⽰的変換が利⽤できます
– サポートされる測地座標系のリストはMDSYS.CS_SRS表に格納されています
– 投影座標系(UTMなど)や定点からの距離型の座標系にも対応しています
– 国内では⽇本の測地系（新・旧）にも対応しています
• SRID 30161-30179: （旧）⽇本測地系(平⾯直交座標)
• SRID 2443-2461 : JGD2000 (⽇本の世界測地系)
– SRIDに範囲があるのは19の座標原点ごとにSRIDが定義されているため
• 明⽰的変換
– 空間参照パッケージ(SDO_CS)に座標系の変換関数をご⽤意しております
• 暗黙的変換
– 空間演算⼦を⽤いた問い合わせでは暗黙的な変換が⾏われ正しい検索が⾏われます
SQL> select count(*) from mdsys.cs_srs ;
COUNT(*)
----------
5962
28

多様な機能性:空間データのvalidateとその修正
• 整合性のチェック機能、不正データの⼀部修正機能を実装しています
– 修正機能で全てのエラーが解決できるわけではありません
– 複雑な修正では、修正結果が意図通りかをご確認頂くことをお薦めします
• 特にデータと意図する形状のギャップが⼤きい場合
29
⽬的サブプログラム説明
チェック SDO_GEOM.VALIDATE_GEOMETRY_WITH_CONTEXT 引数に与えられたジオメトリをチェックする関数
チェック SDO_GEOM.VALIDATE_LAYER_WITH_CONTEXT 引数に与えられた表と列からチェック結果を結果表に格納する
プロシージャ
修正 SDO_UTIL.RECTIFY_GEOMETRY ⼊⼒ジオメトリを可能であれば修正して出⼒する関数
修正 SDO_UTIL.REMOVE_DUPLICATE_VERTICES ⼊⼒ジオメトリの重複点を除去して出⼒する関数
修正 SDO_UTIL.SIMPLIFY ⼊⼒ジオメトリを誤差の範囲で簡素化し修正可能な問題があれ
ば修正して出⼒する関数

多様な機能性:エラーデータの修正
• rectify_geometryによる⾃⼰交差ポリゴンの修正は下記にようになります
※単純な内周外周の座標順の修正処理は並びの反転操作になります
30
rectify_geometryによる修正例
⾃⼰交差したポリゴンの外周想定部を表現
する為に２つのポリゴン要素に変換します
修正前：
SDO_GEOMETRY(2003, 4301, NULL,
SDO_ELEM_INFO_ARRAY(1, 1003, 1),
SDO_ORDINATE_ARRAY(
127, 26, 128, 26, 127, 27, 128, 27, 127, 26))
修正後
SDO_GEOMETRY(2007, 4301, NULL,
SDO_ELEM_INFO_ARRAY(1, 1003, 1, 9, 1003, 1),
SDO_ORDINATE_ARRAY(
127.5, 26.5030468, 128, 27, 127, 27, 127.5, 26.5030468,
128, 26, 127.5, 26.5030468, 127, 26, 128, 26))
• 重複する頂点
• ⾃分⾃⾝と交わるポリゴン境界
• ⽅向が無効な、ポリゴンの外部または内部の輪
(両⽅の輪の向きが無効な場合も含む)
SDO_UTIL.rectify_geometryの修正対象
select rectify_geometry(geom, 0.1 ) from ... ;
・geomはジオメトリ。
・0.1は許容差。デフォル
トではm単位。

• 複数のポリゴンや線などを集めて⼀つの空間データと⾒做すこ
とができます
他にも重⼼算出,凸包図形,最⼩境界矩形の抽出などの空
間集計関数があります
SELECT SDO_AGGR_UNION(sdo_aggr_type(a.geometry, 0.5)
FROM counties
WHERE state = ‘New York’;
Spatial Featuresの価値
多様な機能性:空間集計関数:SDO_AGGR_UNION
ニューヨーク州の境界を群のUNION(OR演算)で⽣成する例
31

多様な機能性:空間集計関数:クラスタリング
• 位置によるクラスタリングもできます
– 境界ポリゴンデータ(右図⾚線)も抽出できます
– 統計解析/機械学習への位置情報適⽤が容易にな
ります
• 空間情報をクラスターのラベルで属性化
• 動線の場合には定時的なクラスタリングからより詳細な
動線の特徴を抽出しやすくなります
32
SELECT * FROM TABLE (
SELECT
SDO_SAM.SPATIAL_CLUSTERS('bus20130101_2038','PT', 4)
FROM dual
);
400台以上のバスの1⽉１⽇8時38分の位
置情報を４つにクラスタリングした例

多様な機能性:線形参照システム(LRS)
• 動線を動線として保持できます
– 位置情報にメジャー値を付与する機能
• メジャー値を時間とすることで動線になります
– 指定時間での位置の引き当て
– 指定範囲時間の動線の取り出し
• これを使うことで
– 動線と他の情報の引き当て（イベントや属性データなど）が可能になります
33
act 位置 (SDO_GEOMETRY)
1 SDO_GEOMETRY(3302, 8307, NULL, SDO_ELEM_INFO_ARRAY(1, 2, 1),
SDO_ORDINATE_ARRAY(139.52735, 35.80990333, 1212761875000,
139.52734, 35.80990167, 1212761878000, 139.5273383, 35.80990167,
1212761881000, 139.5273367, 35.8099,1212761884000, 139.5273333,
35.8099, 1212761887000, 139.52733, 35.80989833,1212761890000,
139.5273233, 35.80989833, 1212761893000, ....
2 SDO_GEOMETRY(3302, 8307, NULL, SDO_ELEM_INFO_ARRAY(1, 2,
1),SDO_ORDINATE_ARRAY(139.5320533, 35.80897667, 1212762024000,
139.53163, 35.808875, 1212762027000, 139.531155, 35.808835,
1212762030000, 139.530695, 35.80873167,, ...
... .....
99 SDO_GEOMETRY(3302, 8307, NULL, SDO_ELEM_INFO_ARRAY(1, 2,
1),SDO_ORDINATE_ARRAY(139.5157617, 35.82439, 1212762174000,
139.5152133, 35.82477, 1212762177000, 139.514675, 35.825165,
1212762180000, 139.5141517, 35.82557833, 1212762183000,
139.5136333, 35.82598667, 1212762186000,139.51316,
35.82638833,....
※動線を通常のデータ持ち⽅（線）で保持する場合、時間の情報が切り離されてしまう
ため時間を軸とした分析ができなくなってしまいますが、線形参照システムを利⽤する
ことで⾃然に取り扱うことができます

多様な機能性:ラスターデータ機能
• 画像化された地図、衛星写真を扱う機能です
– ⾮可視光含むリモートセンシングデータもイケます
– 買収やOSS利⽤などでなくNative実装です
• 画像処理の並列化実装を実現しています
• 各種補正処理（偏移修正、幾何学補正、オルソ補正など)
• モザイク化、ピラミッド化、再投影処理、セグメント化...
• Viewer,GDALベースLoaderなど周辺ツールもあります
• ラスター代数式もDB内で実⾏できます
34
(Data Courtesy of Canadian
National Railway Company)
(Imagery Courtesy of USGS)

• ラスターデータ⽤サブプログラム193種をご⽤意しております
– 機能だけでなく並列化や⼤量データへの対応⼒があるのでとりあえず集めてロードして
からなんとかするアプローチが可能になります
多様な機能性:ラスターデータ関数群
ラスター機能
パッケージ名概要数
SDO_GEOR
GeoRasterオブジェクトに関する情報の作成、変更および取得を⾏うサブプログラム
が含まれています
147
SDO_GEOR_ADMIN GeoRasterに関連する管理操作を⾏うためのサブプログラムが含まれています 14
SDO_GEOR_AGGR
GeoRasterオブジェクトに対する⾼度な⼤規模モザイク処理、追加処理および仮想モ
ザイク処理を実⾏するためのサブプログラムが含まれています
6
SDO_GEOR_RA GeoRasterに関連するラスター代数および分析操作のためのサブプログラム 6
SDO_GEOR_UTL GeoRasterに関連するユーティリティ操作を⾏うためのサブプログラムが含まれます 20
計193
35
※⼀般的なラスターデータの取り扱いではデータが⼤きくなるた
め先に⽬視や他の⼿段で絞り込む⼿法が多く取られます

多様な機能性:ラスターデータ処理例:衛星写真
36
衛星写真データなどはそのままでは使いにくいので様々な加⼯をします
• ⽶国地質調査所(USGS)の衛星ランドサットの⼤量データをモザイク化
– 3178枚の衛星写真(180GB), 10種類のUTM(投影⽅法)が混在
• 個々の衛星写真は境界部に⿊い背景を含む
• 個々の画像は回転していて、隣接画像と重なりあう
– ⼿順
• ローディング,空間索引作成,モザイク化,ピラミッド化
• 仮想モザイクにより⾼速な再投影処理などを実現
(Imagery Courtesy of USGS)
再投影
アルベルス正積円錐図法WGS84

多様な機能性:ラスターデータ処理例:⾼解像度航空写真
37
⼤量の⾼解像度航空写真を完全にモザイク化
• カナディアン・ナショナル鉄道の⾼解像度航空写真(2.5〜3cm精度)のモザイク化
– 4586枚の航空写真(各160〜400MB)、全体で1.382TB
– 微妙に異なる解像度, 回転⾓度はバラバラ,隣接画像は場合により８枚以上が重なりあう
– ⼿順
• ピラミッド化、セグメント化、モザイク化を繰り返しながら⽣成
– 巨⼤なモザイク化をせずにコンパクトに完全なモザイクを⽣成
• そのままモザイク化した場合、46.58TBになるところを1.828TBに圧縮
(Data Courtesy of Canadian
National Railway Company)
※解像度の違う画像を個々にピラミッド化すると全
体のデータがバラバラになり検索、閲覧処理が遅く
なります。それらを統⼀的に扱えるよう正規化的な
処理を含めて完全なモザイク化と表現しています

多様な機能性:ラスターデータ処理例:農業分析基盤
38
リモートセンシングデータ、気温、地形データを統合した分析基盤
• アメリカ５つの州の農業分析基盤(サンプル実装)
– 53GB,133枚の30m解像度の衛星写真(⽶国地質調査所;ランドサット)
– 124GB,874タイル,SRTM DEM (スペースシャトルの全世界⽴体地形データ)
– 336GB,396レイヤ,33年間分の世界の気温データ
• データを各種指標に分解、レイヤー化することで分析基盤に
(Source Temperature Data Courtesy of
Remote Sensing Systems -
http://www.remss.com/)
(SRTMData Courtesy of
JPL, NASA)
(Landsat TM Image
Courtesy of USGS)

並列処理
39
P1
P3
P2
P4
1. Oracleの並列実⾏エンジンを活⽤
2. 出⼒領域をサブ領域に分割しサブ領域
を並列で処理します
3. 並列度(DOP)の制御も可能です
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
1 4 8 16 32
NN
Bilinear
Biquadratic
Cubic
Degree of Parallelism
Minutes
(Xie, et al. In-database Image Processing in Oracle Spatial GeoRaster. In: the
Proceedings of ASPRS 2013 Annual Conference, Baltimore, Maryland, March 24-
28, 2013)
並列モザイク化と並列度
テストデータ:
• 31枚のランドサットTM画像 (11.9GB)
ハードウェア:
• x4170 M2 Sun Server ( 24 CPUs,8 disks )
⾼速化:
5倍の⾼速化(18.65分から3.75分) (NN)
44.2分が8.88分に (Cubic)
オーバーラップが多い場合にはもっと⾼速になります

Graph Features - Network Data Model
• 機能
– ネットワークデータモデル
– トポロジーデータモデル（位相関係の固定が可能）
– ロードオンデマンド（⼤規模ネットワークへの対応）
– 様々な地理的ネットワークの制約を取り込んだリアルな分析が可能
• 電⾞・バス・⾃動⾞などの複数の交通⼿段を跨いだグラフ
• 時間帯による制限、右折禁⽌、⾼度制限など経路上に発⽣する制約
– Spatial Featuresとの相互運⽤
• 特⻑
– 地理空間系ネットワークに特化した機能が豊富
– 地球規模の⼤規模なネットワーク分析が可能
– ネットワークの制約を動的に変更可能
地理空間や論理空間での経路や関係性を分析
分析⽤関数（⼀部）
最短経路
K短経路
巡回セールスマン
利⽤⽤途：
• 電⼒・⽔道などライフライン管理
• 断⽔時の影響範囲分析など
• 輸送経路の最適化
• ネットワーク経路網のモデル化
• 交通網のシミュレーション
40
より高度な分析へ

Agenda
事例
まとめ
http://putiya.com/
41

Spatial Features - 豊富な実績
Most Widely Deployed Spatial Database
Omaha Public Power, Reliant, Southern, US DoE, Western Power Corp, Severn Trent, Bejing Power,
Georgia Power, Czech Telem, Copenhagen Energy, Electrable, Gaz de France, Hydro-Quebec,
Equitable Resources, Nova Naturgas, Sao Paulo Electric, Xcel Energy.
Utilities
AT&T, Bell South, British Telecom, Cingular, Intrado, Nextel, Sprint, T-Mobile, Telkom,
Telenor, Telstra, Telus, Telia, Cellcom, Verizon, VIAG, Vodaphone, Wind
Telco & Wireless LBS
German Rail, Austrian Rail, California, Iowa, Florida, Maine, Maryland, Minnesota, New
York, Oklahoma, Pennsylvania, Alabama, Alberta, London Rail, Netherlands Transport,
Australia,
Transportation Management
Berlin, Dutch Police, New York City, Chicago, Los Angeles, San Jose, San Mateo,
Washington DC, Cleveland, Detroit, Phoenix, Winnipeg, Vancouver, Edmonton,
Stockholm…
Local Authorities
Ordnance Survey (UK, IR, NI), US Census, NIMA, USGS, US Army, Denmark, Sweden, The
Netherlands, Poland, Australia, Singapore Land Authority
National Mapping, Cadasters
& Hydrographic Agencies
42

様々な分野のアプリケーションとの相互運用
43

Garmin セグメントサービスを実現
• ユーザ同⼠で最速タイムを競い、リアルタイムに
ランキングされるバーチャルレース機能
• ユーザが⾃由に設定したコースでのレース
• 過去のレース王者とのリアルタイム対戦
SOLUTIONS
• Oracle Exadata Machine (Half Rack)
• Oracle Database 11g Enterprise Edition
• Spatial Option with 線形参照システム
• Oracle Partitioning
• Parallel Pipelined Functions
RESULTS
• 数秒でユーザのアクティビティとセグメントを照
合し、数分で新しいセグメントと5TB以上のアク
ティビティデータを照合
• 40TB/合計50億マイル（地球20万周）以上もの
GPSデータを⼀元的に管理し、処理を簡素化
• 既存GPSデータのリファクタリングも完了
• Garmin Edge 1000 のリアルタイムなバーチャ
ルレース機能を実現
Garmin International
Segments and Leaderboards
CHALLENGES / OPPORTUNITIES
• 数秒以内でコースとユーザのアクティビティ
（動線）の妥当性の判定ができること
• 3億件ものユーザアクティビティの初期ロード
• データの質の向上

OVERVIEW
• あらゆる規模や業種で利⽤可能なSaaSベースのジ
オマーケティングソリューションを構築
• ブラジルのジオマーケティングのリーダー企業
• バーガーキングの出店計画をサポート(利⽤事例)
• 顧客データへの⾼度なセキュリティの提供
• スケーラビリティと⾼可⽤性
• ⼤規模なデータに対する⾼速なクエリレスポンス
• 頻繁なデータ更新に対応するメカニズムの提供
• 様々な利⽤ニーズに応える豊富なSpatial機能
SOLUTIONS
• Oracle Database 11c Enterprise Edition
• Spatial&Graph with Network Data Model
• Oracle Fusion Middleware 11.1.1.7
• MapViewer 11g
• Oracle Weblogic
• Apex
RESULTS
• 300以上の顧客企業に対してリーズナブルな価
格でSaaSモデルでのジオマーケティングソ
リューション提供を可能に
• ⾼速で安定したアーキテクチャによって優れた
ユーザエクスペリエンスを提供
• ⾼度な空間分析機能(アイソクローン、クラスタ
リング、ヒートマップのような）によって、
様々な規模、業種のニーズを完全にカバー
Geofusion
Insert application screenshothere
45

OVERVIEW
• 商⽤衛星による⾼解像度の衛星画像の販売提供
を⾏っている企業。6機の衛星を保有し、制御な
どの運⽤も⾏っています
• 数百万平⽅kmもの広⼤な範囲の画像情報の分析
、解析も実施しています
• 顧客へのSLA遵守のために空間検索の⼤幅な
機能向上が求められていました
• 曇った状態のスクラップ画像を再利⽤可能に
する必要がありました RESULTS
• 契約顧客への画像の配信スケジュールの希
望に沿える⽐率が⼤きく改善しました
• 注⽂の完了量が20％増加しました
• 低コストでスクラップ画像から価値ある画
像への変換を実現し画像の原価を下げるこ
とに成功しました
SOLUTIONS
• Oracle Database 11g Enterprise Edition
• Oracle Real Application Clusters
• Oracle Spatial and Graph with GeoRaster
• Oracle Partitioning
DigitalGlobe Imagery Factory

Agenda
事例
まとめ
http://putiya.com/
47

Oracle Spatial and Graph - Spatial Features
まとめ:この資料でお伝えしたこと
• 超強⼒な空間データベース機能を提供します
–機能が⾮常に豊富です
–管理性も考慮されています
–並列処理、⼤量処理に対応しています
–ほとんどの機能をSQLから利⽤できるのでアプリケーションへの
組み込みも簡単です
ご興味のある機能や空間データを利⽤して実現したいことな
どお聞かせいただけましたら幸いです
48

補足資料１
姉妹品のご紹介
Oracle Fusion Middleware MapViewer
50

Spatial and Graphオプション
• Oracle Database EEのオプション
– Exadata Database Machineなど
• 位置付け
– 永続的データストア
– ⼤規模、⾼度な分析基盤
• 空間機能
– ⾼度な地理・空間分析機能
• グラフ機能
– RDFセマンティックグラフ
– ネットワークデータモデル(地理空間向け）
Big Data Spatial and Graph
• Big Data 基盤⽤のオプション
– Big Data Applianceなど
• 位置付け
– グラフ分析基盤
– （未整理データの保管と前処理）
• 空間機能
– 空間演算処理の実装(API)
• グラフ機能
– プロパティグラフ
– 並列グラフ分析エンジン(PGX)
Spatial and Graph と Big Data Spatial and Graphの違い
姉妹品
51

Oracle Fusion Middleware MapViewer
• 地図、空間データから画像データを⽣成、配信するアプリケーション
• データベース内のSpatialデータを画像化
• Zoom-In/Zoom-Outなどの⼀般的な地図機能の提供
• 背景地図データにはASPサービスも利⽤可能(GoogleMapなど)
• 多⽤なAPIに対応(XML Request, Java API, JavaScript, HTML5 )
• ライセンスはWebLogicの全てのEditionにバンドル
• ＯＧＣ標準のWeb Serviceに対応 (WMS,
• データ取り込み・設定⽤アプリ(mapbuilder)はOTNにて無償提供。
デモサイト: http://slc02okf.oracle.com/mvdemo/home.jsp
52

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