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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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多変量解析の前に相関行列を見よう

　Excelのピボットテーブルでクロス集計から統計解析まででも書いたが，統計解析の醍醐味は多変量解析にある．単変量解析では変数間の交絡の可能性が否定できず，重要なポイントを見落とすことがある．

　統計の専門家ではないので完全に我流の方法であるが，多変量解析における変数選択の参考になるかと思い，記しておく．

　過去に査読者とのやり取りの中で，変数選択の方法をかなり具体的に指示され，その通りにしないと通さないぞという言外の圧力を感じたことがある．

　その時は違和感を感じつつもその通りにしたら通ったのだが，どうにもその違和感がずっと残っていた．いわく，単変量解析で有意になった変数のみを組み合わせて多変量解析に持ち込む，という手法だったのだが，本当にそれで良かったのだろうか？

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