ST_SquareGrid — Returnerar en uppsättning rutnätsrutor och cellindex som helt täcker gränserna för geometriargumentet.
setof record ST_SquareGrid(float8 size, geometry bounds);
Börjar med konceptet av en kvadratisk tiling av planet. För en given plan SRS och en given kantstorlek, med början vid SRS:ens ursprung, finns det en unik kvadratisk tiling av planet, Tiling(SRS, Size). Denna funktion svarar på frågan: vilka rutnät i en given Tiling(SRS, Size) överlappar med en given gräns.
SRS för utdatarutorna är den SRS som tillhandahålls av avgränsningsgeometrin.
Dubblering eller kantstorlek av kvadraten genererar en ny överordnad tiling som passar perfekt med den ursprungliga tilingen. Vanliga webbkartor i mercator är bara tvåpotenser av två kvadratiska rutnät i mercatorplanet.
Tillgänglighet: 3.1.0
Generating a 1 degree grid for a country.
Rutnätet kommer att fylla hela landets gränser, så om du bara vill ha rutor som berör landet måste du filtrera efteråt med ST_Intersects.
WITH grid AS ( SELECT (ST_SquareGrid(1, ST_Transform(geom, 4326))).* FROM admin0 WHERE name = 'Canada' ) SELEcT geom FROM grid
Counting points in squares (using single chopped grid).
För att göra en punktsammanfattning mot en kvadratisk platta, generera ett kvadratiskt rutnät med hjälp av punkternas utsträckning som gränser och sedan spatialt ansluta till det rutnätet. Observera att den beräknade omfattningen kan skilja sig från den faktiska omfattningen, så var försiktig och se åtminstone till att du har analyserat din tabell.
SELECT COUNT(*), squares.geom
FROM pointtable AS pts
INNER JOIN ST_SquareGrid(
1000,
ST_SetSRID(ST_EstimatedExtent('pointtable', 'geom'), 3857)
) AS squares
ON ST_Intersects(pts.geom, squares.geom)
GROUP BY squares.geom;
Counting points in squares using set of grid per point.
Detta ger samma resultat som i det första exemplet, men blir långsammare för ett stort antal punkter
SELECT COUNT(*), squares.geom FROM pointtable AS pts INNER JOIN ST_SquareGrid( 1000, pts.geom ) AS squares ON ST_Intersects(pts.geom, squares.geom) GROUP BY squares.geom;