効果的なデータ式の作成—ArcGIS Dashboards

データ式を作成して、ダッシュボード内のデータドリブンエレメントで利用できます。データ式を使用すると、アクセスできるデータセットを使用して強固なビジュアライゼーションを構築することで、効果的なダッシュボードを作成することができます。次に、効果的なデータ式を作成するためのベストプラクティスを示します。

注意:

サンプルデータ式を表示して、すぐに作業を開始できます。

データ式にはパフォーマンスのトレードオフがあり、複雑なワークフローや大規模データセットには使用しないでください。これらの状況で所有しているデータを操作している場合は、ホストレイヤーのリモデリングと公開をお勧めします。

FeatureSet 関数を使用してレイヤーのデータをクエリする場合は、必要とするフィーチャと列のみを要求し、必要な場合にのみジオメトリデータをクエリします。
次のデータ式では、FeatureSetByPortalItem 関数で必要な列を指定することにより、レイヤーから必要な列のみを取得し、ジオメトリは取得しません。その後、Filter 関数を使用して、ビジュアライゼーションに必要な行のみを返します。
```
var fs = Filter(FeatureSetByPortalItem(Portal('https://www.arcgis.com'),'f8492125f78445b284751ced4e9d6573',0,['Waterbody_Type', 'Sample_Date', 'Mercury'], false),'Mercury > 0.3');
```
同じダッシュボード内の複数のエレメントでデータ式を再使用できます。同じデータを処理して返す複数の式を作成しないようにします。

データ式にジオメトリ関数を使用しないようにします。ジオメトリ関数は、ダッシュボードのパフォーマンスに影響を与える場合があります。代わりに、データを事前に処理します。

次の式は、Contains() と Buffer() ジオメトリメソッドを使用して、国有林から 50 マイル以内にある化石燃料抽出ユニットを検索します。国有林と抽出ユニットの位置情報は、異なる 2 つのレイヤーにあります。ジオメトリメソッドは、ループ処理でデータセット内の各国有林が実行されるため、式が遅くなります。

var p = 'https://arcgis.com/'; 
var nf = '% NF';  
var nfs = Filter(FeatureSetByPortalItem(Portal(p),'3d86e0ee5f34471ab30a1ad19a08c21f',0),'NAME LIKE @nf');  
var wells = FeatureSetByPortalItem(Portal(p),'f30ebe47eebc4534b7a385835d6bfedb',0);

var Dict = {  
 'fields': [{ 'name': 'NF_name', 'type': 'esriFieldTypeString' },  
 {'name': 'area','type': 'esriFieldTypeDouble'},  
 {'name': 'n_wells','type': 'esriFieldTypeInteger'}],  
 'geometryType': '',   
 'features': []};  

var counts = 0;   
var index = 0;  

for (var nf in nfs) {   
    counts = Count(Contains(Buffer(nf, 50, 'miles'), wells))  
    Dict.features[index] = {   
            'attributes': {   
                'NF_name': nf.NAME,    
                'area': nf.SQMI,    
                'n_wells': counts  
            }}   
    index++; };  

return FeatureSet(Text(Dict));

ダッシュボードエレメントの標準構成で実行できる操作またはクエリのデータ式を使用しないようにします。
たとえば、データドリブンエレメントはフィルターを使用して、次の式の結果を生成できます。
```
return Filter(FeatureSetByPortalItem(Portal('https://www.arcgis.com'),'f8492125f78445b284751ced4e9d6573',0,['Waterbody_Type', 'Sample_Date', 'Mercury'], false),'Mercury > 0.3');
```

データ式を使用して大規模なデータセットを処理しないようにします。

次の式は、列のカンマ区切り値を別々の行に変換します。この処理は、for ループ処理で一度に 1 つのフィーチャが実行されるため、遅い式になります。

var fs = FeatureSetByPortalItem(Portal('https://www.arcgis.com'), 'd10b9e8dbd7f4cccbd0a938a06c586e9',0,['Report_road_condition'], false);
  
var choicesDict =  
{'fields': [{'name': 'split_choices', 'type': 'esriFieldTypeString'}],  
  'geometryType': '',  
  'features': []};  
 
var index = 0;  

for (var feature in fs) {  
    var split_array  =  Split(feature["Report_road_condition"], ',')  
    var count_arr = Count(split_array)  
    for(var i = 0; i < count_arr; i++){  
        choicesDict.features[index] = {  
            'attributes': {
         'split_choices':Trim(split_array[i]),   
            } }  
index++;}  
};  

return GroupBy(FeatureSet(Text(choicesDict)),['split_choices'], [ {name:'split_count',expression:'split_choices',statistic: 'COUNT'}]);

元のデータが更新された場合、データ式の更新間隔のみを設定します。更新間隔をデータが更新される頻度を反映した値に設定します。
テキストエディターを使用して、データ式のコピーを保存します。ダッシュボード内で未使用のデータ式は保存されません。
データ式は、適切なデータモデリングの代わりと見なすべきではありません。可能な場合は常に、ダッシュボードに取り込む前にデータを処理してください。

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