Единый каталог

Всё, что есть в системе — слои, таблицы, карты, файлы, скрипты, стили — живёт в едином каталоге. Вы организуете ресурсы в папки, присваиваете теги и настраиваете доступ: кто может смотреть, кто — редактировать, кто — конфигурировать.

Каталог разделён на три вкладки:

• Только мои — ваши личные данные
• Все доступные — всё, к чему вам дали доступ
• Публичные — открытые данные организации

Поиск по тегам, фильтры по типу ресурса — даже в каталоге с тысячами объектов нужный слой находится за секунды. Для автоматизации доступен API каталога: программное создание ресурсов, обновление метаданных, синхронизация с внешними системами.

Слои поддерживают справочники (lookups) — связанные таблицы-классификаторы для полей, что упрощает ввод данных и обеспечивает единообразие значений. Для повышения производительности слои на базе PostgreSQL и EQL можно публиковать в формате векторных тайлов (MVT).

Подробнее: Слои, данные и карты и Администрирование.

EQL — язык запросов

Представьте, что вы можете написать SQL-запрос и тут же увидеть результат на карте. EQL (EverGIS Query Language) — это именно такой инструмент. Синтаксис знакомый: SELECT, WHERE, GROUP BY, JOIN — но с пространственными функциями PostGIS и гексагональной индексацией H3.

Что можно делать:

• Query Layers — виртуальные слои, которые не хранят данные, а формируют их «на лету» по запросу. Агрегация по районам, объединение нескольких таблиц, фильтрация по сложным условиям — всё в одном запросе.
• Параметризация — добавьте @price_min, @property_type в запрос и дайте пользователю менять их через интерфейс дашборда. Один запрос — множество сценариев.
• Безопасность на уровне строк — системные параметры @username и @userroles позволяют показывать каждому пользователю только его данные.

Пример: аналитик создаёт Query Layer с объектами недвижимости, где цена за квадратный метр в заданном диапазоне, площадь не менее указанной, и объекты находятся внутри выбранного на карте полигона. Параметры задаются через дашборд — и вот у вас интерактивный инструмент исследования рынка.

Практический пример: SQL-запросы и дашборды. Синтаксис: SQL-подобные запросы в справочнике.

Python в платформе

Если стандартных инструментов недостаточно — напишите Python-скрипт. ЭверГИС запускает пользовательский код в изолированных Docker-контейнерах (песочницах), так что ваш скрипт не может навредить платформе, а платформа не ограничивает ваш код.

Доступны все популярные библиотеки: Pandas, GeoPandas, Shapely, Scikit-learn, requests — и многие другие.

Сценарии использования:

• Python Layer — слой, данные которого генерируются скриптом. Например, слой погоды, который при каждом запросе обращается к метеорологическому API и возвращает точки с температурой.
• Python Source — источник данных из нестандартной системы. Подключитесь к API городского транспорта и покажите автобусы на карте в реальном времени.
• Задачи геообработки — запустите скрипт с ML-моделью как фоновую задачу: прогноз стоимости недвижимости, кластеризация инцидентов, расчёт индекса NDVI по снимку.
• Данные для дашбордов — результаты скриптов можно отображать в виджетах и информационных карточках.

Пример с пространственным анализом: Зоны доступности станций метро.