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使用 DuckDB 掌握现代空间数据管理。DuckDB 是一款快速而高效的分析型数据库，正在重塑 GIS 专业人员处理地理空间数据的方式。本书从基础 SQL 概念出发，逐步深入到高级地理空间分析，通过真实世界数据集的动手示例，帮助你建立扎实而实用的能力。这些数据集包括美国国家湿地数据集、Overture 全球建筑轮廓数据，以及纽约市出租车数据。

你将深入了解 DuckDB 的空间扩展以及与 GDAL 的集成方式，从而以前所未有的速度和效率处理海量地理空间数据。通过 14 个实践性章节，配合可直接运行的代码示例和循序渐进的教程，你将学会处理 Shapefile、GeoJSON、GeoParquet 以及 PMTiles 等云原生格式，并构建交互式地图和仪表板，让数据真正“活”起来。

本书适合谁

本书面向希望在地理空间工作流程中使用 DuckDB 的 GIS 分析师、数据科学家和空间开发者。无论你是从传统 GIS 工具转型，还是希望更高效地处理大规模数据，亦或是希望将空间分析集成到现代数据流水线中，本书都能为你提供实用指导。具备基本的空间概念将有所帮助，但不要求事先具备 DuckDB 或 SQL 经验。

你将掌握的技能

安装和配置带有空间扩展的 DuckDB
编写并优化用于空间数据操作的 SQL 查询
将 DuckDB 与 Python、Pandas 和 Polars 集成
导入和导出地理空间格式，包括 Shapefile、GeoJSON、GeoParquet 和 PMTiles
执行几何运算、投影和测量
运行空间连接、点在多边形内分析和最近邻查询
使用 Leafmap 和 Jupyter Notebook 进行交互式可视化
使用 PMTiles 和矢量瓦片可视化大规模云原生数据
基于湿地、建筑和出行数据的案例研究
使用 Solara 构建动态仪表板
针对大规模地理空间处理进行性能优化
利用 GDAL 实现高级格式支持和数据转换

主要特色

以实践为导向，所有示例代码均可直接运行
每章配有练习，帮助巩固所学内容
全书贯穿真实世界数据集和案例
与 Python 生态系统无缝集成，包括 Leafmap、Pandas 和 GeoPandas
全面覆盖 DuckDB 1.4.x 的空间功能
清晰、循序渐进的生产级分析工作流程
专家级故障排查建议和性能调优经验

在本书结束时，你将能够自信地使用 DuckDB 进行空间数据管理和分析，轻松处理任意规模的数据集，完成复杂的空间分析，并构建高性能、交互式应用，挖掘深层次的地理空间洞见。

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