No.2ベストアンサー
- 回答日時:
https://bard.google.com/
の回答です。
直訳なので変なところもある思いますが
悪しからずです。
SNSのカテゴリごとに新たにデータベースを作成する必要はありません。 単一のデータベースを使用して、カテゴリごとに異なるテーブルを作成できます。 これにより、データの管理が容易になり、パフォーマンスが向上します。
以下は、東京 23 区を皇居を中心とした 4 つのエリア (南東、南西、北東、北西) に分類する SQL クエリです。
SQL
SELECT ward_name, area
FROM tokyo_wards
WHERE ST_Distance(geom, 'POINT(35.689501 139.691711)') < 10000
ORDER BY ST_X(geom), ST_Y(geom);
ORDER BY ST_X(ジオム)、ST_Y(ジオム);
コードは意図して使用してください。
このクエリでは、皇居から 10,000 メートル以内にある東京のすべての区が選択されます。 次に、宮殿に対する相対的な位置に基づいて、それらを 4 つのエリアにグループ化します。
東南:宮殿の南、隅田川の東にある区
西南:宮殿の南、隅田川の西にある区
北東:皇居の北、隅田川の東にある区
北西部:皇居の北、隅田川の西にある区
ST_Distance 関数は 2 点間の距離を計算します。 ST_X 関数と ST_Y 関数は、点の X 座標と Y 座標を返します。 ORDER BY 句は、結果を X 座標と Y 座標で並べ替えます。
以下は、指定された条件に基づいたSQLクエリです。
sql
Copy code
SELECT
*,
CASE
WHEN latitude >= 35.6851 AND longitude >= 139.7527 THEN '北東'
WHEN latitude >= 35.6851 AND longitude < 139.7527 THEN '北西'
WHEN latitude < 35.6851 AND longitude >= 139.7527 THEN '南東'
WHEN latitude < 35.6851 AND longitude < 139.7527 THEN '南西'
ELSE 'その他'
END AS area
FROM
tokyo_23_wards;
このクエリでは、「tokyo_23_wards」というテーブルが東京23区の情報を持っていることを前提としています。各行には区の緯度と経度が含まれており、それに基づいて「area」という列が追加されます。緯度と経度が皇居の座標(35.6851度、139.7527度)と比較され、該当するエリア名が振られます。
---------------------------
ChatGPT3の回答です。
直訳なので変なところもある思いますが悪しからずです。
混乱を招いて申し訳ございません。 あなたの説明によると、東京 23 区を皇居との関係での区の座標に基づいて 4 つのエリア (南東、南西、北東、北西) に分類したいようです。
これを実現するのに役立つ SQL クエリを次に示します。
sql
Copy code
SELECT
*,
CASE
WHEN latitude >= 35.6851 AND longitude >= 139.7527 THEN 'northeast'
WHEN latitude >= 35.6851 AND longitude < 139.7527 THEN 'northwest'
WHEN latitude < 35.6851 AND longitude >= 139.7527 THEN 'southeast'
WHEN latitude < 35.6851 AND longitude < 139.7527 THEN 'southwest'
ELSE 'other'
END AS area
FROM
tokyo_23_wards;
東京 23 区の情報を含む「tokyo_23_wards」という名前のテーブルがあり、各区に緯度と経度の座標があると仮定すると、このクエリは結果に「area」という名前の追加列を追加します。 「エリア」列では、皇居の座標 (35.6851、139.7527) に対する緯度と経度に基づいて、各区を 4 つの指定エリアのいずれかに分類します。
の回答です。
直訳なので変なところもある思いますが
悪しからずです。
SNSのカテゴリごとに新たにデータベースを作成する必要はありません。 単一のデータベースを使用して、カテゴリごとに異なるテーブルを作成できます。 これにより、データの管理が容易になり、パフォーマンスが向上します。
以下は、東京 23 区を皇居を中心とした 4 つのエリア (南東、南西、北東、北西) に分類する SQL クエリです。
SQL
SELECT ward_name, area
FROM tokyo_wards
WHERE ST_Distance(geom, 'POINT(35.689501 139.691711)') < 10000
ORDER BY ST_X(geom), ST_Y(geom);
ORDER BY ST_X(ジオム)、ST_Y(ジオム);
コードは意図して使用してください。
このクエリでは、皇居から 10,000 メートル以内にある東京のすべての区が選択されます。 次に、宮殿に対する相対的な位置に基づいて、それらを 4 つのエリアにグループ化します。
東南:宮殿の南、隅田川の東にある区
西南:宮殿の南、隅田川の西にある区
北東:皇居の北、隅田川の東にある区
北西部:皇居の北、隅田川の西にある区
ST_Distance 関数は 2 点間の距離を計算します。 ST_X 関数と ST_Y 関数は、点の X 座標と Y 座標を返します。 ORDER BY 句は、結果を X 座標と Y 座標で並べ替えます。
以下は、指定された条件に基づいたSQLクエリです。
sql
Copy code
SELECT
*,
CASE
WHEN latitude >= 35.6851 AND longitude >= 139.7527 THEN '北東'
WHEN latitude >= 35.6851 AND longitude < 139.7527 THEN '北西'
WHEN latitude < 35.6851 AND longitude >= 139.7527 THEN '南東'
WHEN latitude < 35.6851 AND longitude < 139.7527 THEN '南西'
ELSE 'その他'
END AS area
FROM
tokyo_23_wards;
このクエリでは、「tokyo_23_wards」というテーブルが東京23区の情報を持っていることを前提としています。各行には区の緯度と経度が含まれており、それに基づいて「area」という列が追加されます。緯度と経度が皇居の座標(35.6851度、139.7527度)と比較され、該当するエリア名が振られます。
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ChatGPT3の回答です。
直訳なので変なところもある思いますが悪しからずです。
混乱を招いて申し訳ございません。 あなたの説明によると、東京 23 区を皇居との関係での区の座標に基づいて 4 つのエリア (南東、南西、北東、北西) に分類したいようです。
これを実現するのに役立つ SQL クエリを次に示します。
sql
Copy code
SELECT
*,
CASE
WHEN latitude >= 35.6851 AND longitude >= 139.7527 THEN 'northeast'
WHEN latitude >= 35.6851 AND longitude < 139.7527 THEN 'northwest'
WHEN latitude < 35.6851 AND longitude >= 139.7527 THEN 'southeast'
WHEN latitude < 35.6851 AND longitude < 139.7527 THEN 'southwest'
ELSE 'other'
END AS area
FROM
tokyo_23_wards;
東京 23 区の情報を含む「tokyo_23_wards」という名前のテーブルがあり、各区に緯度と経度の座標があると仮定すると、このクエリは結果に「area」という名前の追加列を追加します。 「エリア」列では、皇居の座標 (35.6851、139.7527) に対する緯度と経度に基づいて、各区を 4 つの指定エリアのいずれかに分類します。
No.1
- 回答日時:
以下は、指定された条件に基づいて東京23区を皇居を中心とした4つのエリアに分類するためのSQLクエリです。
sql
Copy code
SELECT
ward_name,
CASE
WHEN latitude >= 35.6851 AND longitude >= 139.7527 THEN '南東'
WHEN latitude >= 35.6851 AND longitude < 139.7527 THEN '南西'
WHEN latitude < 35.6851 AND longitude >= 139.7527 THEN '北東'
WHEN latitude < 35.6851 AND longitude < 139.7527 THEN '北西'
END AS area
FROM
tokyo_23_wards;
上記のクエリでは、tokyo_23_wards テーブルに東京23区の情報が格納されていることを前提としています。ward_name 列は各区の名前を表し、latitude 列と longitude 列はそれぞれ緯度と経度を示しています。クエリの結果として、区の名前と該当するエリア(南東、南西、北東、北西)が表示されます。
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