Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

# Beispiele: Koordinatenbasierte Abfragen
<a name="geospatial-example-queries"></a>

Die Beispiele in diesem Thema erstellen zwei Tabellen aus Beispieldaten, die auf verfügbar sind, GitHub und fragen die Tabellen auf der Grundlage der Daten ab. Die Beispieldaten, die nur zu Illustrationszwecken dienen und nicht garantiert korrekt sind, befinden sich in den folgenden Dateien:
+ **[https://github.com/Esri/gis-tools-for-hadoop/blob/master/samples/data/earthquake-data/earthquakes.csv](https://github.com/Esri/gis-tools-for-hadoop/blob/master/samples/data/earthquake-data/earthquakes.csv)** – Führt Erdbeben auf, die sich in Kalifornien ereignet haben. In der `earthquakes`-Beispieltabelle werden Felder aus diesen Daten verwendet.
+ **[https://github.com/Esri/gis-tools-for-hadoop/blob/master/samples/data/counties-data/california-counties.json](https://github.com/Esri/gis-tools-for-hadoop/blob/master/samples/data/counties-data/california-counties.json)** – Führt Daten auf Landkreisebene für den Bundesstaat Kalifornien im [ESRI-gemäßen GeoJSON-Format](https://doc.arcgis.com/en/arcgis-online/reference/geojson.htm) auf. Die Daten beinhalten zahlreiche Felder wie `AREA`, `PERIMETER`, `STATE`, `COUNTY` und `NAME`, aber die `counties`-Beispieltabelle verwendet nur zwei: `Name` (Zeichenfolge) und `BoundaryShape` (binär). 
**Anmerkung**  
Athena verwendet die `com.esri.json.hadoop.EnclosedEsriJsonInputFormat`, um die JSON-Daten in das koordinatenbasierte Binärformat zu konvertieren.

Mit dem folgenden Code-Beispiel wird eine Tabelle namens `earthquakes` erstellt:

```
CREATE external TABLE earthquakes
(
 earthquake_date string,
 latitude double,
 longitude double,
 depth double,
 magnitude double,
 magtype string,
 mbstations string,
 gap string,
 distance string,
 rms string,
 source string,
 eventid string
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','
STORED AS TEXTFILE LOCATION 's3://amzn-s3-demo-bucket/my-query-log/csv/';
```

Mit dem folgenden Code-Beispiel wird eine Tabelle namens `counties` erstellt:

```
CREATE external TABLE IF NOT EXISTS counties
 (
 Name string,
 BoundaryShape binary
 )
ROW FORMAT SERDE 'com.esri.hadoop.hive.serde.EsriJsonSerDe'
STORED AS INPUTFORMAT 'com.esri.json.hadoop.EnclosedEsriJsonInputFormat'
OUTPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat'
LOCATION 's3://amzn-s3-demo-bucket/my-query-log/json/';
```

Die folgende Beispielabfrage verwendet die Funktion `CROSS JOIN` für die `counties`- und `earthquake`-Tabellen. Im Beispiel wird `ST_CONTAINS` verwendet, um nach Landkreisen abzufragen, deren Grenzen Erdbebenstandorte enthalten, die mit `ST_POINT` angegeben sind. Die Abfrage gruppiert solche Landkreise nach Namen, ordnet sie nach Anzahl und gibt sie in absteigender Reihenfolge zurück.

```
SELECT counties.name,
        COUNT(*) cnt
FROM counties
CROSS JOIN earthquakes
WHERE ST_CONTAINS (ST_GeomFromLegacyBinary(counties.boundaryshape), ST_POINT(earthquakes.longitude, earthquakes.latitude))
GROUP BY  counties.name
ORDER BY  cnt DESC
```

Diese Abfrage gibt Folgendes zurück:

```
+------------------------+
| name             | cnt |
+------------------------+
| Kern             | 36  |
+------------------------+
| San Bernardino   | 35  |
+------------------------+
| Imperial         | 28  |
+------------------------+
| Inyo             | 20  |
+------------------------+
| Los Angeles      | 18  |
+------------------------+
| Riverside        | 14  |
+------------------------+
| Monterey         | 14  |
+------------------------+
| Santa Clara      | 12  |
+------------------------+
| San Benito       | 11  |
+------------------------+
| Fresno           | 11  |
+------------------------+
| San Diego        | 7   |
+------------------------+
| Santa Cruz       | 5   |
+------------------------+
| Ventura          | 3   |
+------------------------+
| San Luis Obispo  | 3   |
+------------------------+
| Orange           | 2   |
+------------------------+
| San Mateo        | 1   |
+------------------------+
```

## Weitere Ressourcen
<a name="geospatial-example-queries-additional-resources"></a>

Weitere Beispiele für koordinatenbasierte Abfragen finden Sie in den folgenden Blogbeiträgen:
+ [Erweitern Sie Geodatenabfragen in Amazon Athena mit und UDFs AWS Lambda](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/extend-geospatial-queries-in-amazon-athena-with-udfs-and-aws-lambda/) 
+ [Visualisieren Sie globale Klimadaten aus über 200 Jahren mit Amazon Athena und Amazon Quick](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/visualize-over-200-years-of-global-climate-data-using-amazon-athena-and-amazon-quicksight/).
+ [Abfragen OpenStreetMap mit Amazon Athena](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/querying-openstreetmap-with-amazon-athena/)