Räumliche Datenverwaltung mit DuckDB
Von den SQL-Grundlagen zur fortgeschrittenen Geodatenanalyse
Entfesseln Sie die Leistungsfähigkeit von DuckDB für moderne Geodatenanalyse. Dieser praxisnahe Leitfaden hilft GIS-Fachleuten, effiziente räumliche Datenverwaltung zu meistern und massive reale Datensätze mithilfe von SQL, Python und der räumlichen Erweiterung von DuckDB in aussagekräftige Erkenntnisse zu verwandeln. Eine farbige Druckausgabe ist auf Amazon erhältlich.
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About the Book
Beherrschen Sie moderne räumliche Datenverwaltung mit DuckDB, der schnellen und effizienten analytischen Datenbank, die die Arbeit von GIS-Fachleuten mit Geodaten grundlegend verändert. Dieser umfassende Leitfaden führt Sie von grundlegenden SQL-Konzepten bis hin zur fortgeschrittenen Geodatenanalyse, mit praxisnahen Beispielen auf Basis realer Datensätze wie dem US National Wetlands Inventory, den globalen Gebäudegrundrissen von Overture und den NYC-Taxidaten.
Erfahren Sie, wie die räumliche Erweiterung von DuckDB und die GDAL-Integration es ermöglichen, massive Geodatensätze mit beispielloser Geschwindigkeit und Effizienz zu verarbeiten. In 14 praxisorientierten Kapiteln mit lauffähigen Codebeispielen und Schritt-für-Schritt-Anleitungen lernen Sie den Umgang mit Shapefiles, GeoJSON, GeoParquet sowie cloud-nativen Formaten wie PMTiles und erstellen interaktive Karten und Dashboards, die Ihre Daten zum Leben erwecken.
Für wen dieses Buch gedacht ist
Dieses Buch richtet sich an GIS-Analysten, Data Scientists und Spatial Developers, die DuckDB für ihre Geodaten-Workflows nutzen möchten. Ganz gleich, ob Sie von klassischen GIS-Werkzeugen wechseln, größere Datensätze effizienter verarbeiten wollen oder räumliche Analysen in moderne Datenpipelines integrieren möchten, dieses Buch bietet die praktische Anleitung, die Sie benötigen. Grundkenntnisse räumlicher Konzepte sind hilfreich, Vorkenntnisse in DuckDB oder SQL sind jedoch nicht erforderlich.
Was Sie lernen werden
- DuckDB mit der räumlichen Erweiterung installieren und konfigurieren
- SQL-Abfragen für räumliche Datenoperationen schreiben und optimieren
- DuckDB mit Python, Pandas und Polars integrieren
- Geodatenformate importieren und exportieren: Shapefile, GeoJSON, GeoParquet, PMTiles
- Geometrieoperationen, Projektionen und Messungen durchführen
- Räumliche Joins, Punkt-in-Polygon- und Nächster-Nachbar-Abfragen ausführen
- Daten interaktiv mit Leafmap und Jupyter Notebooks visualisieren
- Große cloud-native Datensätze mit PMTiles und Vektorkacheln visualisieren
- Mit Fallstudien zu Feuchtgebieten, Gebäuden und Mobilitätsdaten arbeiten
- Dynamische Dashboards mit Solara erstellen
- Die Performance für großskalige Geodatenverarbeitung optimieren
- GDAL für erweiterte Formatunterstützung und Konvertierungen nutzen
Zentrale Merkmale
- Praxisorientierter, beispielgetriebener Ansatz mit vollständig lauffähigem Code
- Übungen am Ende jedes Kapitels zur Festigung des Gelernten
- Reale Datensätze und Fallstudien durchgehend
- Nahtlose Integration in das Python-Ökosystem (Leafmap, Pandas, GeoPandas)
- Umfassende Abdeckung der räumlichen Funktionen von DuckDB 1.4.x
- Klare, schrittweise Workflows für produktionsreife Analysen
- Experten-Tipps zur Fehlerbehebung und Leistungsoptimierung
Am Ende dieses Buches werden Sie DuckDB sicher für Ihre Workflows zur räumlichen Datenverwaltung und -analyse einsetzen können, Datensätze beliebiger Größe verarbeiten, komplexe räumliche Analysen problemlos durchführen und interaktive, leistungsstarke Anwendungen entwickeln, die tiefe georäumliche Erkenntnisse liefern.
Author
About the Author
Dr. Qiusheng Wu is an Associate Professor at the University of Tennessee and an Amazon Scholar. His research focuses on geospatial data science, with an emphasis on using open-source Python tools and cloud computing to study environmental change. He is the creator of several widely-used Python packages, including geemap, leafmap, and geoai, and is dedicated to advancing geospatial analysis and visualization. Dr. Wu's work is a cornerstone of the open-source geospatial community, and he brings his deep expertise to this book, guiding you through the process of learning and mastering geospatial programming with Python.
Episode 318
An Interview with Qiusheng Wu
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