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# Dictionnaires de polygones
> Configurez des dictionnaires de polygones pour les recherches d’appartenance d’un point à un polygone.
Le dictionnaire `polygon` (`POLYGON`) est optimisé pour les requêtes de type point-dans-polygone, c’est-à-dire essentiellement des recherches de « géocodage inversé ».
À partir d’une coordonnée (latitude/longitude), il détermine efficacement quel polygone ou quelle région (parmi un grand nombre de polygones, comme des frontières de pays ou de régions) contient ce point.
Il est particulièrement adapté pour associer des coordonnées géographiques à leur région d’appartenance.
Exemple de configuration d’un dictionnaire polygon :
Si vous utilisez un dictionary avec ClickHouse Cloud, utilisez l’option DDL query pour créer vos dictionaries, et créez votre dictionary en tant qu’utilisateur `default`.
Vérifiez également la liste des dictionary sources prises en charge dans le [guide de compatibilité Cloud](/fr/products/cloud/guides/cloud-compatibility).
```sql theme={null}
CREATE DICTIONARY polygon_dict_name (
key Array(Array(Array(Array(Float64)))),
name String,
value UInt64
)
PRIMARY KEY key
LAYOUT(POLYGON(STORE_POLYGON_KEY_COLUMN 1))
...
```
```xml theme={null}
keyArray(Array(Array(Array(Float64))))nameStringvalueUInt6401
...
```
Lors de la configuration du dictionnaire polygon, la clé doit être de l’un des deux types suivants :
* Un polygone simple. Il s’agit d’un tableau de points.
* MultiPolygon. Il s’agit d’un tableau de polygones. Chaque polygone est un tableau bidimensionnel de points. Le premier élément de ce tableau correspond à la limite extérieure du polygone, et les éléments suivants définissent les zones à en exclure.
Les points peuvent être spécifiés sous la forme d’un tableau ou d’un tuple de coordonnées. Dans l’implémentation actuelle, seuls les points bidimensionnels sont pris en charge.
L’utilisateur peut importer ses propres données dans tous les formats pris en charge par ClickHouse.
Il existe 3 types de [stockage en mémoire](/fr/reference/statements/create/dictionary/layouts/overview#storing-dictionaries-in-memory) :
| Layout | Description |
| -------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| `POLYGON_SIMPLE` | Implémentation naïve. Un parcours linéaire de tous les polygones est effectué pour chaque requête, avec vérification de l’appartenance sans index supplémentaire. |
| `POLYGON_INDEX_EACH` | Un index distinct est créé pour chaque polygone, ce qui permet des vérifications d’appartenance rapides dans la plupart des cas (optimisé pour les régions géographiques). Une grille est superposée à la zone, en divisant récursivement les cellules en 16 parties égales. La division s’arrête lorsque la profondeur de récursion atteint `MAX_DEPTH` ou qu’une cellule n’intersecte pas plus de `MIN_INTERSECTIONS` polygones. |
| `POLYGON_INDEX_CELL` | Crée également la grille décrite ci-dessus avec les mêmes options. Pour chaque cellule feuille, un index est construit sur tous les fragments de polygones qu’elle contient, ce qui permet de répondre rapidement aux requêtes. |
| `POLYGON` | Synonyme de `POLYGON_INDEX_CELL`. |
Les requêtes sur les dictionnaires sont effectuées à l’aide des [fonctions](/fr/reference/functions/regular-functions/ext-dict-functions) standard de gestion des dictionnaires.
Une différence importante ici est que les clés sont les points pour lesquels vous souhaitez trouver le polygone qui les contient.
**Exemple**
Exemple d’utilisation du dictionnaire défini ci-dessus :
```sql theme={null}
CREATE TABLE points (
x Float64,
y Float64
)
...
SELECT tuple(x, y) AS key, dictGet(dict_name, 'name', key), dictGet(dict_name, 'value', key) FROM points ORDER BY x, y;
```
À l’issue de l’exécution de la dernière commande pour chaque point de la table 'points', le polygone de surface minimale contenant ce point sera trouvé, et les attributs demandés seront renvoyés.
**Exemple**
Vous pouvez lire des colonnes depuis des dictionnaires polygonaux via une requête SELECT : il suffit d’activer `store_polygon_key_column = 1` dans la configuration du dictionnaire ou dans la requête DDL correspondante.
```sql title="Query" theme={null}
CREATE TABLE polygons_test_table
(
key Array(Array(Array(Tuple(Float64, Float64)))),
name String
) ENGINE = MergeTree
ORDER BY tuple();
INSERT INTO polygons_test_table VALUES ([[[(3, 1), (0, 1), (0, -1), (3, -1)]]], 'Value');
CREATE DICTIONARY polygons_test_dictionary
(
key Array(Array(Array(Tuple(Float64, Float64)))),
name String
)
PRIMARY KEY key
SOURCE(CLICKHOUSE(TABLE 'polygons_test_table'))
LAYOUT(POLYGON(STORE_POLYGON_KEY_COLUMN 1))
LIFETIME(0);
SELECT * FROM polygons_test_dictionary;
```
```text title="Response" theme={null}
┌─key─────────────────────────────┬─name──┐
│ [[[(3,1),(0,1),(0,-1),(3,-1)]]] │ Value │
└─────────────────────────────────┴───────┘
```