{"id":19885,"date":"2025-03-20T07:00:00","date_gmt":"2025-03-20T10:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/darkorchid-wallaby-287256.hostingersite.com\/?p=19885"},"modified":"2025-03-19T15:55:35","modified_gmt":"2025-03-19T18:55:35","slug":"consultas-espaciais-no-data-warehouse-do-fabric","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataex.com.br\/en\/consultas-espaciais-no-data-warehouse-do-fabric\/","title":{"rendered":"Consultas espaciais no Data Warehouse do Fabric"},"content":{"rendered":"<span class=\"span-reading-time rt-reading-time\" style=\"display: block;\"><span class=\"rt-label rt-prefix\">Reading time:<\/span> <span class=\"rt-time\"> 6<\/span> <span class=\"rt-label rt-postfix\">minutes<\/span><\/span>\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"307\" src=\"http:\/\/dataex.com.br\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/0-Criador-de-Imagem-do-Cabecalho-Blog-DataEX-9-1024x307.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-19886\" srcset=\"http:\/\/dataex.com.br\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/0-Criador-de-Imagem-do-Cabecalho-Blog-DataEX-9-980x294.png 980w, http:\/\/dataex.com.br\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/0-Criador-de-Imagem-do-Cabecalho-Blog-DataEX-9-480x144.png 480w\" sizes=\"(min-width: 0px) and (max-width: 480px) 480px, (min-width: 481px) and (max-width: 980px) 980px, (min-width: 981px) 1024px, 100vw\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Os dados espaciais tornaram-se cada vez mais importantes em v\u00e1rios campos, desde o planejamento urbano e monitoramento ambiental at\u00e9 o transporte e a log\u00edstica. O Fabric Data Warehouse oferece funcionalidades espaciais que permitem consultar e analisar dados espaciais com efici\u00eancia.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Nesta postagem do blog, vamos nos aprofundar nos recursos espaciais no Data Warehouse do Fabric e demonstrar como usar as fun\u00e7\u00f5es espaciais em suas consultas.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Introdu\u00e7\u00e3o aos dados espaciais<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">O Fabric Data Warehouse oferece suporte a dois tipos de dados espaciais prim\u00e1rios:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>O tipo de dados geometry \u00e9 usado para dados espaciais planares (euclidianos). O tipo de dados geometry \u00e9 adequado para aplica\u00e7\u00f5es que operam em superf\u00edcies planas. Ele suporta uma ampla gama de opera\u00e7\u00f5es espaciais, incluindo o c\u00e1lculo de dist\u00e2ncias, interse\u00e7\u00f5es e rela\u00e7\u00f5es espaciais.<\/li>\n\n\n\n<li>O tipo de dados geography foi projetado para dados espaciais de terra redonda. \u00c9 ideal para aplica\u00e7\u00f5es que lidam com dados geod\u00e9sicos, como coordenadas GPS. Ele considera a curvatura da Terra e fornece opera\u00e7\u00f5es espaciais precisas em grandes dist\u00e2ncias.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Esses tipos de dados encapsulam informa\u00e7\u00f5es espaciais e fornecem muitas fun\u00e7\u00f5es para rela\u00e7\u00f5es de c\u00e1lculo e propriedades de dados espaciais. Observe que esses tipos n\u00e3o podem ser usados como tipos de coluna em tabelas. Voc\u00ea pode us\u00e1-los como vari\u00e1veis, express\u00f5es e par\u00e2metros de fun\u00e7\u00f5es. Se voc\u00ea precisar armazenar fisicamente dados espaciais nas tabelas, dever\u00e1 usar pares de colunas float (lat,lon) para persistir os pontos ou VARBINARY(MAX)\/VARCHAR(MAX) onde voc\u00ea armazena o conte\u00fado em formato de texto bin\u00e1rio ou conhecido conhecido e, em seguida, convert\u00ea-los em objetos espaciais usando as fun\u00e7\u00f5es geometry::P oint(), geometry::STGeomFromWKB() ou geometry::STGeomFromText().<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Fun\u00e7\u00f5es espaciais no Data Warehouse do Fabric<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\" id=\"leia-mais-linkedin\">O Data Warehouse do Fabric oferece muitas fun\u00e7\u00f5es que operam em objetos espaciais para executar v\u00e1rios c\u00e1lculos e transforma\u00e7\u00f5es. Algumas das fun\u00e7\u00f5es mais usadas incluem:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>STDistance()<\/strong>: calcula a dist\u00e2ncia mais curta entre duas inst\u00e2ncias espaciais.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>STIntersection():<\/strong>\u00a0retorna a interse\u00e7\u00e3o geom\u00e9trica de duas inst\u00e2ncias espaciais.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>STIntersects()<\/strong>\/<strong>STWithin()<\/strong>: verifica se um objeto est\u00e1 dentro de outro objeto.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>STUnion():<\/strong>\u00a0combina duas inst\u00e2ncias espaciais em uma \u00fanica inst\u00e2ncia.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>STBuffer():<\/strong>\u00a0cria uma \u00e1rea de buffer em torno de uma inst\u00e2ncia espacial.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">O Data Warehouse do Fabric n\u00e3o d\u00e1 suporte a \u00edndices espaciais e fun\u00e7\u00f5es de agrega\u00e7\u00e3o (por exemplo, STUnionAggregate() ou STEnvelopeAggregate()), mas as fun\u00e7\u00f5es dispon\u00edveis no Data Warehouse permitem que voc\u00ea implemente muitos cen\u00e1rios.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Demonstrando recursos espaciais com o armaz\u00e9m de amostras<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para mostrar as funcionalidades espaciais no Data Warehouse do Fabric, usaremos o data warehouse de exemplo no Fabric. Um warehouse de amostra permite que voc\u00ea comece rapidamente com sua experi\u00eancia de warehouse, fornecendo uma amostra de dados que voc\u00ea pode consultar imediatamente sem a necessidade de carregar seus dados.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"500\" src=\"http:\/\/dataex.com.br\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/imagem-1-1.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-19887\" srcset=\"http:\/\/dataex.com.br\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/imagem-1-1.png 1024w, http:\/\/dataex.com.br\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/imagem-1-1-980x479.png 980w, http:\/\/dataex.com.br\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/imagem-1-1-480x234.png 480w\" sizes=\"(min-width: 0px) and (max-width: 480px) 480px, (min-width: 481px) and (max-width: 980px) 980px, (min-width: 981px) 1024px, 100vw\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Criar um armaz\u00e9m de amostra no ambiente do Fabric<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">O data warehouse de exemplo inclui informa\u00e7\u00f5es sobre as viagens de t\u00e1xi com os locais de embarque e desembarque expressos como pares (longitude, latitude). Vejamos alguns exemplos de como aproveitar esses dados de forma eficaz.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Exemplo 1: Viagens com mais de 50 km em novembro de 2013<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Suponha que precisamos encontrar as viagens em novembro de 2013 com mais de 50 km. Podemos filtrar linhas por data, converter locais de embarque\/desembarque em pontos geogr\u00e1ficos e calcular a dist\u00e2ncia entre os locais de embarque e desembarque:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"744\" height=\"109\" src=\"http:\/\/dataex.com.br\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/imagem-2-1.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-19888\" srcset=\"http:\/\/dataex.com.br\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/imagem-2-1.png 744w, http:\/\/dataex.com.br\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/imagem-2-1-480x70.png 480w\" sizes=\"(min-width: 0px) and (max-width: 480px) 480px, (min-width: 481px) 744px, 100vw\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Observe que precisamos saber a unidade de medida usada para medir a dist\u00e2ncia entre os locais de embarque e desembarque. Para isso, precisamos fornecer o par\u00e2metro SRID. O SRID=4326 define que uma unidade de medida que \u00e9 retornada por uma dist\u00e2ncia deve ser metros e, portanto, podemos comparar a dist\u00e2ncia calculada com 50.000, o que representa 50 km. Voc\u00ea pode verificar a unidade de medidas para SRIDs usando a seguinte consulta (observe que a maioria dos SRIDs est\u00e1 usando meter):<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"746\" height=\"79\" src=\"http:\/\/dataex.com.br\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/imagem-3-1.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-19889\" srcset=\"http:\/\/dataex.com.br\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/imagem-3-1.png 746w, http:\/\/dataex.com.br\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/imagem-3-1-480x51.png 480w\" sizes=\"(min-width: 0px) and (max-width: 480px) 480px, (min-width: 481px) 746px, 100vw\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Exemplo 2: As viagens come\u00e7ando perto do Empire State Building<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Voc\u00ea pode encontrar facilmente as viagens come\u00e7ando perto de algum local espec\u00edfico, como Empire State Building, Nova York, Estados Unidos, medindo uma dist\u00e2ncia a partir desse ponto (40.748817,-73.985428) at\u00e9 o local de partida:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"743\" height=\"93\" src=\"http:\/\/dataex.com.br\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/imagem-4-1.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-19890\" srcset=\"http:\/\/dataex.com.br\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/imagem-4-1.png 743w, http:\/\/dataex.com.br\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/imagem-4-1-480x60.png 480w\" sizes=\"(min-width: 0px) and (max-width: 480px) 480px, (min-width: 481px) 743px, 100vw\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Essa consulta seleciona todos os registros do dbo. Mesa de viagem onde o ponto de partida da viagem (PickupLongitude e PickupLatitude) est\u00e1 a 10 metros das coordenadas do Empire State Building.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Voc\u00ea pode alterar facilmente essa consulta e fornecer qualquer outro local para localizar as viagens que come\u00e7am ou terminam nesse local. Basta substituir as coordenadas do Empire State Building pelos valores de longitude e latitude do local desejado. Isso o torna uma ferramenta vers\u00e1til para analisar padr\u00f5es de viagem e entender a distribui\u00e7\u00e3o geogr\u00e1fica das viagens.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Exemplo 3: Viagens a partir do Central Park<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Em vez de um \u00fanico ponto, podemos definir uma \u00e1rea (por exemplo, limites do Central Park) e encontrar todas as viagens que come\u00e7am dentro dessa \u00e1rea:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"743\" height=\"185\" src=\"http:\/\/dataex.com.br\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/imagem-5-1.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-19891\" srcset=\"http:\/\/dataex.com.br\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/imagem-5-1.png 743w, http:\/\/dataex.com.br\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/imagem-5-1-480x120.png 480w\" sizes=\"(min-width: 0px) and (max-width: 480px) 480px, (min-width: 481px) 743px, 100vw\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Observe que aqui estamos usando dados de geometria em vez de geografia, porque n\u00e3o estamos usando unidades de medidas. As fun\u00e7\u00f5es de geometria s\u00e3o mais eficientes do que as fun\u00e7\u00f5es de geografia e, como s\u00f3 precisamos verificar se o local se cruza com a \u00e1rea, podemos usar a geometria.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Conclus\u00e3o<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">As funcionalidades espaciais no Fabric Data Warehouse fornecem uma API robusta para consultar e analisar dados espaciais. Ao aproveitar esses recursos, voc\u00ea pode obter insights valiosos e tomar decis\u00f5es informadas com base em rela\u00e7\u00f5es e padr\u00f5es espaciais. Incentivamos voc\u00ea a explorar o data warehouse de exemplo e experimentar as fun\u00e7\u00f5es espaciais para liberar todo o potencial de seus dados espaciais.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Source:<\/strong> <a href=\"https:\/\/blog.fabric.microsoft.com\/pt-br\/blog\/exploring-spatial-functionalities-in-fabric-data-warehouse?ft=All\">Blog Microsoft Fabric<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Desbloqueie o poder dos dados espaciais com o Microsoft Fabric<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Os dados espaciais est\u00e3o revolucionando setores como log\u00edstica, planejamento urbano e monitoramento ambiental. O <strong>Microsoft Fabric Data Warehouse<\/strong> oferece funcionalidades avan\u00e7adas para consultas espaciais, permitindo que sua empresa otimize a an\u00e1lise de dados geogr\u00e1ficos com efici\u00eancia. Com suporte a tipos de dados <strong>geometry<\/strong> e <strong>geography<\/strong>, voc\u00ea pode calcular dist\u00e2ncias, identificar padr\u00f5es e tomar decis\u00f5es estrat\u00e9gicas com base na localiza\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Quer entender como essas tecnologias podem impulsionar seus neg\u00f3cios? <strong>Agende uma reuni\u00e3o com a DataEX<\/strong> e descubra como extrair o m\u00e1ximo valor dos seus dados espaciais com solu\u00e7\u00f5es inteligentes e inovadoras.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Preencha o formul\u00e1rio e nosso time de especialistas entrar\u00e1 em contato.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">E n\u00e3o se esque\u00e7a de ler o <a href=\"https:\/\/darkorchid-wallaby-287256.hostingersite.com\/blog\/\">Blog Data Universe<\/a> diariamente e nos siga em nossas <a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/company\/dataex\/?viewAsMember=true\">social networks<\/a>.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p><span class=\"span-reading-time rt-reading-time\" style=\"display: block;\"><span class=\"rt-label rt-prefix\">Tempo de leitura:<\/span> <span class=\"rt-time\"> 6<\/span> <span class=\"rt-label rt-postfix\">minutos<\/span><\/span>Os dados espaciais tornaram-se cada vez mais importantes em v\u00e1rios campos, desde o planejamento urbano e monitoramento ambiental at\u00e9 o transporte e a log\u00edstica. 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