第12章 空間オブジェクトを修飾する (Begining Spatial with SQL Server 2008)

SQL Server

 本章においては,他の既存のインスタンスの一部を修飾したり,結合したり,選択したりして geography 型や geometry 型のデータの新しいアイテムを生成するのに使われる多くのメソッドを紹介しよう.これらのメソッドは静的メソッドとは異なり,ジオメトリの座標点の表現から新しいデータのアイテムを代わりに生成することを了承いただきたい.

 本章で論ずるメソッドのいくつか,例えば STBuffer(), STConvexHull() および Reduse() は,単一のインスタンス上で動作する.他のメソッド,例えば STIntersection() および STDifference() は一つ以上のジオメトリ上で動作する.SQL Server 2008 におけるすべての空間機能性の場合のように,geometry 型および geography 型は利用可能なメソッドや,同じ方法でそれらを実装する同じセットをもつ必要はない.本章で紹介する各メソッドについて,いつどのようにそれが使われるかを見せよう.

付記 本章で論ずるメソッドは,それが呼び出された元のインスタンスにいかなる変化をも与えない.むしろ,それらはそれらのインスタンスで表現されるジオメトリの修飾により新しいインスタンスを生成する.

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1920年から2015年までの都道府県別の5歳階級別人口推移

1920年から2015年までの都道府県別の5歳階級別人口推移

 e-Stat を渉猟していると面白いファイルを見つけた.国勢調査は 1920 年から開始されており, 2020 年 3 月現在では最新の調査結果は 2015 年のものである.20 回分の人口データが一つのファイルにまとめられており,グラフ化するには格好のデータである.

 年齢(5歳階級),男女別-都道府県(大正9年~平成27年)というファイルである.リンク先のページにはファイルが 3 つあるが,最後のものが最も粒度が細かいので,これをグラフ化する.

年齢(5歳階級),男女別人口-都道府県(大正9年~平成27年)
年齢(5歳階級),男女別人口-都道府県(大正9年~平成27年)

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国勢調査から5歳階級の人口推移を調べる

日本人口の年齢階級推移(国勢調査より筆者作成)

 人口統計は最も重要な基幹統計の一つである.総務省の e-Stat は確かに有用であるが,かゆいところに手が届かない.例えば「市区町村ごと,年齢5歳階級ごとの人口構成の国勢調査ごとの推移を知りたい」という要求には全く無力である.

 主として技術的な理由によるものと,統計調査の粒度の細かさによる.技術的な理由としては,データベースの画面表示セル数の上限を容易に超えてしまうデータ量になってしまうことである.しかし,根本的な理由は調査の粒度の細かさである.

 2005 年以前と 2010 年以降とでは調査の精度が違う.今後は高精度なデータファイルが e-Stat に掲載されていくものと思われるが,2005 年以前に関しては都道府県より細かい粒度は存在しない.そこを求めると手作業になってしまい,現実的ではない.国立社会保障・人口問題研究所ならデータを持っているかもしれない.

 2020 年は国勢調査の年にあたる.総務省にはできるだけ細かい粒度でのデータ掲載を望むものである.

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