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	Spatial Joins	空間結合
	Spatial joins are the bread-and-butter of spatial databases. They allow you to combine information from different tables by using spatial relationships as the join key. Much of what we think of as "standard GIS analysis" can be expressed as spatial joins.	空間結合は空間データベースの基本です。空間関係を結合キーにによって使用することで、異なるテーブルからの情報を結びつけることができます。「標準GIS解析」と考えるものの多くは空間結合として表現できます。
	In the previous section, we explored spatial relationships using a two-step process: first we extracted a subway station point for 'Broad St'; then, we used that point to ask further questions such as "what neighborhood is the 'Broad St' station in?"	前の節では、空間関係を2ステップで調べました。すなわち、最初に地下鉄 'Broad St' 駅のポイントを抽出し、その後、そのポイントを「'Broad St' のある地区は何ですか?」といった、より大きな問題の質問に使いました。
	Using a spatial join, we can answer the question in one step, retrieving information about the subway station and the neighborhood that contains it:	空間結合を使うと、この地下鉄駅に関する情報の検索と、地下鉄駅を含む地区の検索とを1ステップで実行できます:
	We could have joined every subway station to its containing neighborhood, but in this case we wanted information about just one. Any function that provides a true/false relationship between two tables can be used to drive a spatial join, but the most commonly used ones are: :command:`ST_Intersects`, :command:`ST_Contains`, and :command:`ST_DWithin`.	全ての地下鉄駅と、その駅の属する地区とを結合することができますが、この場合は一つだけ情報が必要でした。二つのテーブルの間の TRUE / FALSE 関係を返す関数は全て、空間結合で使うことができます。最も一般的には :command:`ST_Intersects`, :command:`ST_Contains`, :command:`ST_DWithin` が使われます。
	Join and Summarize	結合と要約
	The combination of a ``JOIN`` with a ``GROUP BY`` provides the kind of analysis that is usually done in a GIS system.	``GROUP BY`` と ``JOIN`` の組合せによって、GIS システムで通常行われるような解析が可能です。
	For example: "What is the population and racial make-up of the neighborhoods of Manhattan?" Here we have a question that combines information from about population from the census with the boundaries of neighborhoods, with a restriction to just one borough of Manhattan.	例: 「マンハッタンの地区ごとの人口と人口構成比率は?」国勢調査から人口情報と、地区の境界データとの組み合わせた質問があり、マンハッタンの一つの行政区のみに制限された質問となります。
	What's going on here? Notionally (the actual evaluation order is optimized under the covers by the database) this is what happens:	ここで何がおこっているのでしょう? 概念上 (実際の評価順はデータベース内部で最適化されています) は次のことが発生しています:
	The ``JOIN`` clause creates a virtual table that includes columns from both the neighborhoods and census tables.	"JOIN" 節で、地区とセンサスの両方のテーブルからのコラムを持つ、仮想的なテーブルが発生します。
	The ``WHERE`` clause filters our virtual table to just rows in Manhattan.	"WHERE" 節で、仮想テーブルをマンハッタン内の行にフィルタリングします。
	The remaining rows are grouped by the neighborhood name and fed through the aggregation function to :command:`Sum()` the population values.	残る行は地区名でグループ化され、人口値を :command:`Sum()` する集約関数に渡されます。
	After a little arithmetic and formatting (e.g., ``GROUP BY``, ``ORDER BY``) on the final numbers, our query spits out the percentages.	最後の数に関する計算とフォーマット調整 (例: ``GROUP BY``, ``ORDER BY``) の後に、クエリはパーセンテージを吐き出します。
	The ``JOIN`` clause combines two ``FROM`` items. By default, we are using an ``INNER JOIN``, but there are four other types of joins. For further information see the `join_type <http://www.postgresql.org/docs/9.1/interactive/sql-select.html#SQL-FROM>`_ definition in the PostgreSQL documentation.	``JOIN`` 節は、二つの ``FROM`` の項目を結合します。デフォルトでは ``INNER JOIN`` を使いますが、4種の結合のタイプがあります。詳細については、PostgreSQL ドキュメントで定義されている `join_type <https://www.postgresql.jp/document/current/html/sql-select.html#SQL-FROM>`_ をご覧下さい。
	We can also use distance tests as a join key, to create summarized "all items within a radius" queries. Let's explore the racial geography of New York using distance queries.	距離テストも結合キーとして使うことができます。「半径内の全ての地物」クエリを生成する場合に使います。距離クエリを使ってニューヨークの人種地理を見ていきましょう。
	First, let's get the baseline racial make-up of the city.	最初に、市の人種構成の基準を得ましょう。
	So, of the 8M people in New York, about 44% are recorded as "white" and 26% are recorded as "black".	ニューヨーク市には 800万人がいて、44% が「白人」で、26% が「黒人」と記録されています。
	Duke Ellington once sang that "You / must take the A-train / To / go to Sugar Hill way up in Harlem." As we saw earlier, Harlem has far and away the highest African-American population in Manhattan (80.5%). Is the same true of Duke's A-train?	デューク・エリントンは、かつて「あなたは / A列車に乗らないと / だって / ハーレムのシュガーヒルにいくのでしょう」と歌いました。先に見た通り、ハーレムはアフリカ系アメリカ人の人口がはるかに多くなっています (80.5%)。デューク・エリントンの A列車もそう言えるでしょうか?

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yellow73 Suggestion accepted postgis-workshop joins Japanese	English In the previous section, we explored spatial relationships using a two-step process: first we extracted a subway station point for 'Broad St'; then, we used that point to ask further questions such as "what neighborhood is the 'Broad St' station in?" Japanese 2 characters edited Current translation Translated 前の節では、空間関係を2ステップで調べました。すなわち、最初に地下鉄 'Broad St' 駅のポイントを抽出し、その後、そのポイントを「'Broad St' のある町地区は何ですか?」といった、より大きな問題の質問に使いました。 a year ago
yellow73 Suggestion added postgis-workshop joins Japanese	English In the previous section, we explored spatial relationships using a two-step process: first we extracted a subway station point for 'Broad St'; then, we used that point to ask further questions such as "what neighborhood is the 'Broad St' station in?" Japanese 2 characters edited Current translation 前の節では、空間関係を2ステップで調べました。すなわち、最初に地下鉄 'Broad St' 駅のポイントを抽出し、その後、そのポイントを「'Broad St' のある町地区は何ですか?」といった、より大きな問題の質問に使いました。 a year ago
yellow73 Suggestion accepted postgis-workshop joins Japanese	English In the previous section, we explored spatial relationships using a two-step process: first we extracted a subway station point for 'Broad St'; then, we used that point to ask further questions such as "what neighborhood is the 'Broad St' station in?" Japanese 113 characters edited Translated 前の節では、空間関係を2ステップで調べました。すなわち、最初に地下鉄 'Broad St' 駅のポイントを抽出し、その後、そのポイントを「'Broad St' のある町は何ですか?」といった、より大きな問題の質問に使いました。 a year ago
yellow73 Suggestion added postgis-workshop joins Japanese	English In the previous section, we explored spatial relationships using a two-step process: first we extracted a subway station point for 'Broad St'; then, we used that point to ask further questions such as "what neighborhood is the 'Broad St' station in?" Japanese 113 characters edited 前の節では、空間関係を2ステップで調べました。すなわち、最初に地下鉄 'Broad St' 駅のポイントを抽出し、その後、そのポイントを「'Broad St' のある町は何ですか?」といった、より大きな問題の質問に使いました。 a year ago

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