Amazon Redshift は、2025 年 11 月 1 日以降、新しい Python UDF の作成をサポートしなくなります。Python UDF を使用する場合は、その日付より前に UDF を作成してください。既存の Python UDF は引き続き通常どおり機能します。詳細については、ブログ記事を参照してください。

H3_ToChildren

H3_ToChildren は、特定の H3 インデックスの指定された解像度で子 H3 セル ID のリストを返します。H3 インデックスの詳細については、「H3」を参照してください。

構文

H3_ToChildren(index, resolution)

引数

戻り型

SUPER — H3 セル ID のリストを表します。

インデックスまたは解像度が NULL の場合、NULL が返されます。

index が有効でない場合、エラーが返されます。

解像度がインデックスの解像度と 15 の間 (両端の数値を含む) にない場合、エラーが返されます。

出力サイズが SUPER の最大サイズ制限を超えると、エラーが返されます。

例

次の SQL は、H3 セルのインデックスを表す VARCHAR と、すべての子の目的の解像度を表す INTEGER を入力し、解像度 6 で子を含む SUPER 配列を返します。

SELECT H3_ToChildren('85283473fffffff', 6);

 h3_tochildren                                                
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 [604189641121202175,604189641255419903,604189641389637631,604189641523855359,604189641658073087,604189641792290815,604189641926508543]

次の SQL は、H3 セルのインデックスを表す BIGINT と、すべての子の望ましい解像度を表す INTEGER を入力し、解像度 6 で子を含む SUPER 配列を返します。

SELECT H3_ToChildren(599686042433355775, 6);

 h3_tochildren                                              
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 [604189641121202175,604189641255419903,604189641389637631,604189641523855359,604189641658073087,604189641792290815,604189641926508543]

注: 解像度とインデックス解像度の差は 7 以下であれば安全です。

次の例は、SUPER サイズ制限を超えるクエリの回避策を示しています。入力 H3 インデックスと目的の子解像度の解像度の差が大きすぎる (7 より大きい) 場合。この手順では、小さなステップ (一度に最大 5 つの解像度レベル) で子を段階的に拡張し、最終的な結果をユーザーが作成したテーブルに保存することで問題を解決します。

CREATE OR REPLACE PROCEDURE generate_h3_children()
LANGUAGE plpgsql
AS $$
BEGIN
    -- Drop and create h3_children table that will contain the results
    DROP TABLE IF EXISTS h3_children;
    CREATE TABLE h3_children (
        h3_index BIGINT,
        child_res INTEGER,
        children SUPER
    );

    -- Create temporary table for steps
    DROP TABLE IF EXISTS h3_steps;
    CREATE TABLE h3_steps (
        h3_index BIGINT,
        current_res INTEGER,
        target_res INTEGER,
        h3_array SUPER
    );

    -- Initial insert into h3_steps
    INSERT INTO h3_steps
    SELECT h3_index, H3_Resolution(h3_index), child_res, ARRAY(h3_index)
    FROM h3_indexes; -- Insert from your table with h3_index and child_res as columns

    -- Loop until we reach target resolution
    -- We expect at most 3 iterations considering that we can start at resolution
    -- 0 and target/child resolution equal to 15 (0 -> 5 -> 10 -> 15)
    WHILE EXISTS (
        SELECT 1
        FROM h3_steps h
        GROUP BY h3_index, target_res
        HAVING MAX(current_res) < target_res
    ) LOOP
        -- Populate the h3_steps table with the tables that need to
        -- reach closer to the target res
        INSERT INTO h3_steps
        SELECT
            h.h3_index,
            LEAST(h.current_res + 5, h.target_res), -- Do not exceed target res
            h.target_res,
            -- Take the children of the child cell at resolution current_res of the
            -- h3_index
            H3_ToChildren(c.child::BIGINT, LEAST(h.current_res + 5, h.target_res))
        FROM h3_steps h, UNNEST(h.h3_array) AS c(child)
        WHERE h.current_res < h.target_res
        AND h.current_res = (SELECT MAX(current_res)
                           FROM h3_steps
                           WHERE h3_index = h.h3_index
        );
    END LOOP;

    -- Store final results
    INSERT INTO h3_children
    SELECT h3_index AS h3_index, target_res AS child_res, h3_array AS children
    FROM h3_steps
    WHERE current_res = target_res;
END;
$$;

-- Create the source table for H3_ToChildren queries
CREATE TABLE h3_indexes (
    h3_index BIGINT,
    child_res INTEGER,
    PRIMARY KEY (h3_index, child_res)
);
INSERT INTO h3_indexes (h3_index, child_res)
VALUES (x'8001fffffffffff'::BIGINT, 11);

-- Execute the procedure
CALL generate_h3_children();

-- View results
SELECT * FROM h3_children;