コンテキスト GreaterManchesterCrime.sqlには6つの列があります。フィールド/列は以下の通りです。 CrimeID – これは、各犯罪記録を一意に識別するためにランダムに生成されたテキスト文字列です。 CrimeTS – これは、記録された犯罪または活動のタイムスタンプです。 Location – これは、犯罪が発生した大マンチェスターの地域のテキスト説明です。 LSOA – これはテキストです。Lower Layer Super Output Area (LSOA) は地理的な地域です。Lower Layer Super Output Areasは、イングランドとウェールズの小地域統計の報告を改善するために設計された地理的階層です。 Type – これはテキストです。犯罪の種類または分類です。 Outcome – これはテキストです。警察の調査結果を示します。 TheGeom – これは、犯罪が行われた場所のWGS 84 (EPSG:4326) の経度と緯度による地理的位置です。 内容 GreaterManchesterCrime.sqlは、2018年8月に英国の大マンチェスター警察によって検出され、調査されたすべての犯罪の地理的位置情報付きのリストです。 謝辞 https://data.police.uk/data/ 動機 これは私の最初の授業課題であり、空間データベース学習への第一歩でした。 そのため、このデータセットといくつかのサンプル問題を練習用に共有しています。 質問1：大マンチェスターで、LSOAの名前に「マンチェスター」が含まれ、2018年8月の最後の1時間に発生したすべての犯罪を見つけるSQLクエリを書いてください。 質問2：データベーステーブルのcrimeidフィールドの構造を見てください。crimeidの最初の3ブロックがアルファベットのみで構成され、結果に「no suspect identified」というテキストが含まれる行をテーブルから抽出するSQLクエリを書いてください。 質問3：マンチェスターのオールドトラフォードフットボールスタジアムの緯度と経度は (53.463056, -2.291389) です。この正確な座標位置から2000メートル以内に記録されたすべての行（犯罪）を返すSQLクエリを書いてください。計算には、英国用のUTM ESPG:32630を使用することをおすすめします。 質問4：マンチェスター・ピカデリーはマンチェスターで最大の鉄道駅です。座標（緯度、経度）：53.477013, -2.229452。残念ながら、駅周辺の地域は犯罪が特に頻発する場所です。この正確な位置から2000メートル以内に記録されたすべての行（犯罪）を返すSQLクエリを書いてください。犯罪種類の列に「theft」（大文字小文字を区別しない）という単語が含まれる行のみを返してください。