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第14章　インデックス作成 (Beginning Spatial with SQL Server 2008)

SQL Server

　効率的なインデックス作成は，迅速かつ効率的に結果を探索するデータベースアプリケーションを作成するために重要である．空間データを蓄積するためにデザインされる geometry 型および geography 型に加えて，SQL Server 2008 はまた空間データを使用するための新しいインデックスの型を含んでおり，それは（驚くべきことでもないが）空間インデックスと呼ばれる．本章では空間インデックスがどのように動作し，空間インデックスを使って空間クエリの速度をどのように改善するか説明する．

付記　SQL Server の汎用クラスター化インデックスおよび非クラスター化インデックスは多くの異なるデータ型のインデックスを作成するのに使われ，そこには int 型，char 型および datetime 型を使って蓄積される値を含んでいる．しかし，空間インデックスはgeometry 型および geography 型の列の上でしか作成されず，これらのデータ型の列にのみ空間インデックスは追加できる．

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第13章　空間の関係性を検査する(Begining Spatial with SQL Server 2008)

SQL Server

　空間情報を解析するとき，しばしば地球上の2つ以上の地物の関係を理解したくなる．例えば，a と b はどれだけ離れているのか？x と y との間の経路に z はあるのか？p と q は共通の境界を共有しているのか？本章では，これらの疑問に答えるためのメソッドを紹介し，空間データの2つのアイテム間の関係の異なる点から比較しよう．これらのメソッドのすべての構文は，比較のなされるインスタンスがパラメータとしてメソッドに提供され，最初のインスタンス上で次のように動作する．

Instance1.Method(Instance2)

　geometry 型および geography 型の両者が実装しているメソッドのコアセットは空間関係を比較するのに使われ，STEquals(), STIntersects(), STDistance() を含んでいる一方，geometry 型は特異的な関係を検査するのに使うもっと拡張した範囲のメソッドを実装しており，STOverlaps(), STCrosses(), および STContains() のようなものである．本章で紹介する各メソッドについて，どちらのデータ型で使われるか示そう．注意すべき点として，geometry 型および geography 型両者に実装されていても，異なるデータ型のインスタンスをそのメソッドで比較することはできないことである．例えば，STDistance() メソッドは2つの geography 型インスタンス間または2つの geometry 型インスタンス間の距離を計算することはできるが，geometry 型インスタンスと geography 型インスタンス間の距離を決定するのに使うことはできない．

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国勢調査から職業別の年齢階級グラフを作ってみた

そもそも電力事業者の従業員数はどれだけなのか？

　ヒントは経済産業省の平成29年度電力市場環境調査にあった．20 ページに就業人員の調査という項目があり，その下に統計データからの推計値がある．

　日本標準産業分類で 331 電気業が 142800 名，日本標準職業分類で 641 発電員・変電員が 32800 名とある．これは 2015 年の国勢調査に基づいている．なら，次は元のデータに当たろう．

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EXCEL VBA で Series オブジェクトをソートできなかった話

実行時エラー '451': Property Letプロシージャが定義されておらず，Property Getプロシージャからオブジェクトが返されませんでした

　Series オブジェクトを PlotOrder プロパティでソートする必要があった話をした．今回，Series オブジェクトをソートするために Collection オブジェクトに代入したのだが，配列の最終要素を取得するところで実行時エラーとなり，解決していない．

　Series オブジェクトをソートするための方法としては，元のデータで比較する方法と，Series オブジェクトの最終 Point オブジェクトの Top プロパティを比較する方法がある．

　意味としてはどちらも同じだが，どうせなら元のデータで比較するのが王道と思われたのでそちらを試したのだが，今の自分にはスキル不足で手に負えなかった．悔しい．

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日本の市区町村の時系列の人口順位をEXCELの散布図に描く

　読者がどの街に住んでいるか，俺は知らない．だが，将来読者の住む街の運命はほぼ確信を持って予言できる．今後しばらく繁栄が続くか，それとも衰退していくのかは，人口から予測できる．今日の記事ではその予測をデータを基に示す．後半は技術的な話題となる．

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EXCEL VBA でテーブルのソートを記録する

　EXCEL VBA に至る前の段階としてマクロの記録がある．いわゆる「表モード」をそのまま記録したものである．ソートはこれまで .Add メソッドが中心であったが，最近になって .Add2 メソッドが追加された．それに伴い，引数 Key の Range オブジェクトの記述が若干変わった．

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総務省の都道府県・市区町村別統計表をデータクレンジングする

都道府県・市区町村別統計表（国勢調査）

　日本の人口統計は総務省が 5 年おきに行う国勢調査が元になっている．日本の市の人口順位をEXCELにダウンロードして散布図に描くでは日本全国の都市の人口増減率と人口の関係を時系列で流すとどう推移するか予測した．今回はその予測が実態と合っているか乖離しているかの検証を行う．

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日本標準食品成分表2015をダウンロードし，データクレンジングを行う

　文部科学省には日本標準食品成分表のデータがある．食品の栄養素の計算に用いられるデータで，食品成分データベースやフィットネス，ダイエット関連アプリのデータベースの基本となっているものである．

　このデータは 5 年ごとに更新されており，最新のデータは 2015 年のものである．次の更新は 2020 年の予定である．今回の記事ではこのデータをダウンロードし，クレンジングを行う．

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