计算视图里的projection和aggregation节点区别

本文主要讨论了SQL查询中Projection和Aggregation的区别,前者主要用于选择需要的列和计算,不涉及聚集操作;后者在节点中处理值的聚集,如分组和计算总和,允许设置维度和值的类型以及过滤规则。

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Projection 和 Aggregation到底有什么区别?

看名字就能看出来的。

那么在什么场景下用呢?

1. Projection就是投影,也就是说你本来的源里有什么,就直接给你拿出来。

    除了这个,它使用的场景就是:

    只映射需要的列。 添加计算列。 定义列的参数给源数据做过滤。

    也就是说在这个节点里,只投影。是没有办法给值添加一些聚集的语义,让它去选最大值或者最小值啥的。默认的聚集功能就是在更粗的维度上进行sum。

2. 聚集节点。在聚集节点里,会把字段分为维度和值。但是在投影节点虽然是decimal类型,但是还是只是个字段没有细分。

到聚集节点下值类型就会有聚集类型设置。

同时维度类型可以设置transparent filter 和 Keep flag等。因为你要告诉系统,上面的值到底要在哪些维度上做聚集。有些维度不需要做聚集的,要求放过。人家金额值可能就只想按照销售组来分组聚集,不想按照销售组下面的销售类别来聚集。

回答: 在Cartopy中,projectiontransform是两个不同的概念。projection用于定义地图的投影方式,而transform用于将数据从一种投影方式转换到另一种投影方式。 projection定义了地图的投影方式,例如平面投影、圆柱投影、锥形投影等。它决定了地图的形状变形程度。在Cartopy中,可以使用不同的projection对象来定义不同的投影方式,如PlateCarree、Mercator、LambertConformal等。 transform用于将数据从一种投影方式转换到另一种投影方式。在绘制地图时,通常需要将数据从其原始投影方式转换为地图的投影方式。这样可以确保数据正确地显示在地图上。在Cartopy中,可以使用transform参数来指定数据的投影方式,例如PlateCarree()表示数据使用经纬度坐标系。 在引用\[2\]中的示例中,当省略transform参数时,数据将默认使用当前的投影方式进行绘制。这可能导致数据在地图上显示不正确。因此,在使用Cartopy绘制地图时,通常需要将数据转换为地图的投影方式,以确保正确的显示。 总结起来,projection用于定义地图的投影方式,transform用于将数据从一种投影方式转换为另一种投影方式。在使用Cartopy绘制地图时,需要同时考虑这两个概念,以确保数据正确地显示在地图上。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [Cartopy理解变换投影关键字](https://blog.youkuaiyun.com/weixin_50205885/article/details/120869055)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [python – 使用cartopy在其他项目中绘制投影数据](https://blog.youkuaiyun.com/weixin_39550258/article/details/111069679)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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