Hinweis

In diesem Dokument werden die Voraussetzungen, Best Practices und häufigen Fehler bei der Arbeit mit Datasets beschrieben.

Vorbereitung

Beim Erstellen eines Datensatzes ist Folgendes zu beachten:

• Anzeigenamen müssen innerhalb Ihres Google Cloud-Projekts eindeutig sein.
• Anzeigenamen müssen kleiner als 64 Byte sein. Da diese Zeichen in UTF-8 dargestellt werden, kann in einigen Sprachen jedes Zeichen durch mehrere Bytes dargestellt werden.
• Beschreibungen müssen kleiner als 1.000 Byte sein.

Beim Hochladen von Daten ist Folgendes zu beachten:

• Unterstützte Dateitypen sind CSV, GeoJSON und KML.
• Die maximal zulässige Dateigröße beträgt 500 MB.
• Die Namen von Attributspalten dürfen nicht mit dem String „?_“ beginnen.
• Dreidimensionale Geometrien werden nicht unterstützt. Dazu gehören das Suffix „Z“ im WKT-Format und die Höhenkoordinaten im GeoJSON-Format.

Hinweis: Je nach Größe der Datendatei kann der Upload Minuten oder sogar Stunden dauern. Wenn beim Hochladen ein Fehler auftritt, erhalten Sie eine Fehlermeldung. Versuchen Sie nicht, den Datensatz zu löschen, bevor Sie eine Antwort vom Upload-Vorgang erhalten haben.

Hinweis: Kartenkacheln, die mit Daten erstellt wurden, die über die Maps Datasets API hochgeladen wurden, können dichte oder komplexe Daten bei niedrigen Zoomstufen auslassen oder vereinfachen. Wenn ein Benutzer beispielsweise auf einen Bundesstaat oder ein Land herauszoomt (z. B. Zoomstufe 5-12), können die gekachelten Daten anders aussehen als beim Hineinzoomen in eine Stadt oder ein Stadtviertel (z. B. Zoomstufe 13-18). Dies geschieht, um die Kacheln mithilfe eines Kartenrenderers schlank und performant zu halten.

Tipp: Wenn Ihre Datendatei groß ist und viele Attribute enthält, die Sie für das Styling nicht benötigen, und Sie die Rendering-Leistung optimieren möchten, bearbeiten Sie die Datei, um die überflüssigen Attribute zu entfernen. Durch die Reduzierung der Anzahl der Attribute verringert sich die Größe der Kartenkacheln, wodurch die Darstellungsleistung verbessert wird.

Best Practices für die Datenvorbereitung

Wenn Ihre Quelldaten komplex oder umfangreich sind, z. B. dichte Punktwolken, lange Linienzüge oder Polygone (oft fallen Quelldateien mit einer Größe von mehr als 50 MB in diese Kategorie), sollten Sie Ihre Daten vor dem Hochladen vereinfachen, um die beste Performance in einer visuellen Karte zu erzielen.

Hier sind einige bewährte Methoden zur Datenaufbereitung:

1. Feature-Attribute minimieren: Behalten Sie nur die Feature-Eigenschaften bei, die zum Gestalten Ihrer Karte erforderlich sind, zum Beispiel „id“ und „category“. Sie können einem Feature in einer Clientanwendung zusätzliche Eigenschaften hinzufügen, indem Sie datengesteuerte Stile über einen eindeutigen Identifikationsschlüssel verwenden. Zum Beispiel siehe Daten in Echtzeit mit datengesteuertem Styling.
2. Verwenden Sie nach Möglichkeit einfache Datentypen für Eigenschaftsobjekte, wie z. B. Ganzzahlen, um die Kachelgröße zu minimieren und die Kartenperformance zu verbessern.
3. Komplexe Geometrien vor dem Hochladen einer Datei vereinfachen. Dies können Sie mit einem Geodatenwerkzeug Ihrer Wahl tun, beispielsweise mit dem Open-Source-Tool Mapshaper.org oder in BigQuery mit ST_Simplify für komplexe Polygon-Geometrien.
4. Clustern Sie sehr dichte Punkte vor dem Hochladen einer Datei. Dies können Sie mit einem Geodatenwerkzeug Ihrer Wahl tun, zum Beispiel mit den Open-Source-Clusterfunktionen von turf.js, oder in BigQuery mit ST_CLUSTERDBSCAN auf dichten Punktgeometrien.

Weitere Hinweise zu Best Practices für Datasets finden Sie unter Visualisieren Sie Ihre Daten mit Datasets und BigQuery.

Anforderungen für GeoJSON-Dateien

Die Maps Datasets API unterstützt die aktuelle GeoJSON-Spezifikation. Die Maps Datasets API unterstützt auch GeoJSON-Dateien, die einen der folgenden Objekttypen enthalten:

• Geometrieobjekte. Ein Geometrieobjekt ist eine räumliche Form, die als Einheit aus Punkten, Linien und Polygonen mit optionalen Löchern beschrieben wird.
• Feature-Objekte. Ein Feature-Objekt enthält eine Geometrie sowie zusätzliche Name/Wert-Paare, deren Bedeutung anwendungsspezifisch ist.
• Feature-Sammlungen. Eine Feature-Sammlung besteht aus einer Reihe von Feature-Objekten.

Die Maps Datasets API unterstützt nur GeoJSON-Dateien mit Daten im Koordinatenreferenzsystem WGS84.

Weitere Informationen zu GeoJSON finden Sie unter diesem Link.

Anforderungen für KML-Dateien

Für die Maps Datasets API gelten die folgenden Anforderungen:

• Alle URLs müssen lokal oder relativ zur Datei selbst sein.
• Punkt-, Linien- und Polygongeometrien werden unterstützt.
• Alle Datenattribute werden als Strings betrachtet.

Die folgenden KML-Funktionen werden nicht unterstützt:

• <styleUrl> oder Symbole, die außerhalb der Datei definiert wurden
• Netzwerk-Links, z. B. <NetworkLink>
• Boden-Overlays, z. B. <GroundOverlay>
• 3D-Geometrien oder höhenbezogene Tags wie <altitudeMode>
• Kameraspezifikationen wie etwa <LookAt>
• In der KML-Datei definierte Stile

Anforderungen für CSV-Dateien

Im Folgenden sind die zulässigen Spaltennamen für CSV-Dateien nach ihrer Priorität aufgelistet:

• latitude, longitude
• lat, long
• x, y
• wkt (Well-Known Text)
• address, city, state, zip
• address
• Eine einzelne Spalte mit allen Adressinformationen, z. B. 1600 Amphitheatre Parkway Mountain View, CA 94043

Die Datei enthält beispielsweise Spalten mit den Namen x, y und wkt. Da x und y eine höhere Priorität haben – wie aus der Reihenfolge der zulässigen Spaltennamen in der Liste oben hervorgeht –, werden die Werte in den Spalten x und y verwendet und die Spalte wkt ignoriert.

Außerdem gilt:

• Jeder Spaltennamen muss zu einer einzigen Spalte gehören. Das heißt, Sie können keine Spalte namens xy mit x- und y-Koordinatendaten haben. Die x- und y-Koordinaten müssen sich in separaten Spalten befinden.
• Bei Spaltennamen wird Groß-/Kleinschreibung nicht berücksichtigt.
• Die Reihenfolge der Spaltennamen spielt keine Rolle. Wenn die CSV-Datei beispielsweise die Spalten lat und long enthält, können sie in beliebiger Reihenfolge verwendet werden.

Fehler beim Hochladen von Daten beheben

Beim Hochladen von Daten in einen Datensatz kann einer der in diesem Abschnitt beschriebenen Fehler auftreten.

GeoJSON-Fehler

Häufiger GeoJSON-Fehler:

• Das Feld type fehlt oder type ist kein String. Die hochgeladene GeoJSON-Datendatei muss als Bestandteil der Definition jedes Feature- und Geometrieobjekts ein Stringfeld mit dem Namen type enthalten.

KML-Fehler

Häufiger KML-Fehler:

• Wenn die Datendatei eine der oben aufgeführten nicht unterstützten KML-Features enthält, kann der Datenimport fehlschlagen.

CSV-Fehler

Häufige CSV-Fehler:

• Bei einigen Zeilen fehlen Werte für eine Geometriespalte. Alle Zeilen in einer CSV-Datei müssen in den Geometriespalten Werte enthalten, die nicht leer sind. Geometriespalten sind:
  • latitude, longitude
  • lat, long
  • x, y
  • wkt
  • address, city, state, zip
  • address
  • Eine einzelne Spalte mit allen Adressinformationen, z. B. 1600 Amphitheatre Parkway Mountain View, CA 94043
  Hinweis: Bei diesem Fehler werden oft Meldungen wie „Unable to convert ' ' to a double“ oder „Could not parse input to geography.: Geography value is missing“ ausgegeben.
• Wenn x und y Ihre Geometriespalten sind, müssen die Einheiten Längen- bzw. Breitengrad sein. Einige öffentliche Datasets verwenden unter den Spaltenüberschriften x und y andere Koordinatensysteme. Wenn die falschen Einheiten verwendet werden, wird der Datensatz unter Umständen trotzdem erfolgreich importiert. Die Datensatzpunkte können bei den gerenderten Daten aber an unerwarteten Orten auftreten.