select '{"type": "Feature", "properties": {"name":"' ,name ,'","centroid":[' ,SUBSTRING(rt, 1 , CHARINDEX(',',rt)-1) ,',' ,SUBSTRING(rt ,CHARINDEX(',',rt)+1 ,len(rt)-charindex(',',rt)) ,']}, "geometry": { "coordinates": [ [ [' ,cast(SUBSTRING(rt, 1 , CHARINDEX(',',rt)-1)as float) -0.0001 ,',' ,cast(SUBSTRING(rt ,CHARINDEX(',',rt)+1 ,len(rt)-charindex(',',rt))as float) + 0.0001 ,'], [' ,cast(SUBSTRING(rt, 1 , CHARINDEX(',',rt)-1)as float)+ 0.0001 ,',' ,cast(SUBSTRING(rt ,CHARINDEX(',',rt)+1 ,len(rt)-charindex(',',rt))as float) + 0.0001 ,'], [' ,cast(SUBSTRING(rt, 1 , CHARINDEX(',',rt)-1)as float) + 0.0001 ,',' ,cast(SUBSTRING(rt ,CHARINDEX(',',rt)+1 ,len(rt)-charindex(',',rt))as float) -0.0001 ,'], [' ,cast(SUBSTRING(rt, 1 , CHARINDEX(',',rt)-1)as float) -0.0001 ,',' ,cast(SUBSTRING(rt ,CHARINDEX(',',rt)+1 ,len(rt)-charindex(',',rt))as float) -0.0001 ,'], [' ,cast(SUBSTRING(rt, 1 , CHARINDEX(',',rt)-1)as float) -0.0001 ,',' ,cast(SUBSTRING(rt ,CHARINDEX(',',rt)+1 ,len(rt)-charindex(',',rt))as float) + 0.0001 ,'] ] ], "type": "Polygon" } },' from 学校测试数据 where rt != '-1'; 和 select distinct NAME from 学校测试数据 where rt != '-1';的查询结果的数量应该一致吗？但是为什么第一个查询的结果比第二个少非常多呢？

这两个查询的结果数量不应该一致。第一个查询是一条 SQL 语句，它的结果是一条包含多个 JSON 对象的字符串，每个 JSON 对象代表一个 Feature，因此它的结果数量应该与符合条件的记录数量相同。而第二个查询是一个简单的 SELECT DISTINCT 语句，它的结果是一个包含所有不同名称的记录的列表，因此它的结果数量应该比第一个查询的结果数量少得多。

在第一个查询中，每个记录都会生成一个 Feature，无论它们的名称是否相同。因此，如果有多个记录具有相同的名称，它们会生成多个相同名称的 Feature。这就是为什么第一个查询的结果数量比第二个查询的结果数量多得多的原因。

相关问题

分析代码： def read_signal(self): tiles_features = read_inputh_tiles_feature(self.input_path, "semantic", "TL") tree_point = [] for tiles, features in tiles_features.items(): for feature in features: if feature['geometry']["type"] == "Point": signal_point = MyPoint(feature['geometry']['coordinates'], feature['properties']) else: TL_Polygon = Polygon(feature["geometry"]["coordinates"][0]) outer_ring = TL_Polygon.boundary TL_point = outer_ring.interpolate(outer_ring.project(TL_Polygon.centroid)) signal_point = MyPoint(coordinate=list(TL_point.coords)[0], properties=feature["properties"]) tile_lane_id_list = [] for lane_id in signal_point.properties["lane_id_list"]: tile_lane_id_list.append(tiles + "_" + str(lane_id)) signal_point.properties["lane_id_list"] = tile_lane_id_list signal_point.properties["tile"] = tiles self.signal_lamp_and_lane[tiles] = {} signal_point.point.id = feature["properties"]["id"] tree_point.append(signal_point.point) self.signal_lamp[feature["properties"]["id"]] = signal_point self.signal_tree = STRtree(tree_point)

该段代码是一个类的方法，名为`read_signal`。它的主要目的是从指定路径下的文件中读取数据，创建交通信号灯并将其添加到一个空的STRtree中。

具体来说，该方法首先调用`read_inputh_tiles_feature`函数，从指定路径下的文件（格式为inputh格式）中读取数据。该函数返回一个字典，其中包含了每个tile以及其对应的features。

接下来，该方法遍历字典中的每个feature，根据其`geometry`属性的类型，将其转化成一个`MyPoint`对象。如果`geometry`的类型是"Point"，则直接使用其`coordinates`属性创建`MyPoint`对象。否则，该方法将`coordinates`属性转化成一个多边形对象，并计算该多边形的中心点，然后使用中心点的坐标创建`MyPoint`对象。

在将`MyPoint`对象添加到树中时，该方法还会将其`lane_id_list`属性中的每个元素添加一个前缀，以便唯一标识每个lane。最后，该方法将每个tile的交通信号灯存储在`signal_lamp_and_lane`字典中，将每个交通信号灯存储在`signal_lamp`字典中，以及将所有的`MyPoint`对象添加到一个空的STRtree中。

总之，该方法的作用是从指定路径下的文件中读取数据，创建交通信号灯并将其添加到空的空间索引中，以便在后续的操作中进行查询和分析。

逐行分析一下代码： def read_signal(self): tiles_features = read_inputh_tiles_feature(self.input_path, "semantic", "TL") tree_point = [] for tiles, features in tiles_features.items(): for feature in features: if feature['geometry']["type"] == "Point": signal_point = MyPoint(feature['geometry']['coordinates'], feature['properties']) else: TL_Polygon = Polygon(feature["geometry"]["coordinates"][0]) outer_ring = TL_Polygon.boundary TL_point = outer_ring.interpolate(outer_ring.project(TL_Polygon.centroid)) signal_point = MyPoint(coordinate=list(TL_point.coords)[0], properties=feature["properties"]) tile_lane_id_list = [] for lane_id in signal_point.properties["lane_id_list"]: tile_lane_id_list.append(tiles + "_" + str(lane_id)) signal_point.properties["lane_id_list"] = tile_lane_id_list signal_point.properties["tile"] = tiles self.signal_lamp_and_lane[tiles] = {} signal_point.point.id = feature["properties"]["id"] tree_point.append(signal_point.point) self.signal_lamp[feature["properties"]["id"]] = signal_point self.signal_tree = STRtree(tree_point)

这段代码是一个类中的一个方法，方法名为"read_signal"。这个方法会读取一个输入路径中的特征文件，并将每个特征转换成一个MyPoint类的对象。这个MyPoint类定义了一个点的坐标和属性。如果特征是一个点，那么直接将其转换成MyPoint对象；如果特征是一个多边形，则将其转换成一个MyPoint对象，坐标为多边形的中心点。

接着，这个方法会将每个特征点所在的道路编号添加到其属性中，并将其所在的瓦片编号也添加到其属性中。然后，将每个特征点的id作为键，以MyPoint对象作为值，添加到一个名为"signal_lamp"的字典中。

最后，这个方法会将所有的特征点添加到一个STRtree数据结构中，以便于后续的空间查询。STRtree是一种空间索引数据结构，可以快速地查找在一个给定区域内的所有点。