QGIS重い・遅い時の高速化テクニック｜大量データ処理ガイド

大量のGISデータを扱うと、QGISの動作が重くなることがあります。

この記事では、大量データを効率的に扱うためのテクニックを解説します。

大量データの課題

よくある症状

・地図の表示が遅い
・ズーム・パンがカクつく
・処理に時間がかかる
・メモリ不足エラー
・QGISがフリーズ

データ量の目安

規模	フィーチャ数	注意点
小	〜10,000	通常問題なし
中	10,000〜100,000	設定の最適化推奨
大	100,000〜1,000,000	要対策
超大	1,000,000〜	専用の対策必須

空間インデックスの活用

空間インデックスとは

データの位置情報を効率的に検索するための索引です。

【空間インデックスなし】
全フィーチャを順番にチェック → 遅い

【空間インデックスあり】
位置で絞り込んでからチェック → 速い

インデックスの作成

QGIS GUI:

レイヤを右クリック
→ プロパティ
→ ソース
→ 「空間インデックスを作成」

PyQGIS:

layer = iface.activeLayer()
provider = layer.dataProvider()

# 空間インデックスを作成
if provider.capabilities() & QgsVectorDataProvider.CreateSpatialIndex:
    provider.createSpatialIndex()
    print("空間インデックスを作成しました")

GeoPackageの空間インデックス

GeoPackageでは自動的に空間インデックスが作成されます。

【確認方法】
DB Manager → GeoPackage → テーブル
→ 「情報」タブで確認

データの軽量化

ジオメトリの簡略化

複雑なポリゴンを単純化して軽量化:

QGIS GUI:

ベクタ → ジオメトリツール → ジオメトリの簡素化

パラメータ:
・許容値：0.0001（度）または10（メートル）
  → 値が大きいほど簡素化

PyQGIS:

import processing

result = processing.run("native:simplifygeometries", {
    'INPUT': layer,
    'METHOD': 0,  # Douglas-Peucker
    'TOLERANCE': 10,  # メートル
    'OUTPUT': 'memory:'
})

頂点数の削減

# 頂点数の確認
for feature in layer.getFeatures():
    geom = feature.geometry()
    if geom:
        vertex_count = sum(1 for _ in geom.vertices())
        print(f"ID {feature.id()}: {vertex_count} 頂点")

属性データの削減

不要な属性フィールドを削除:

# 必要なフィールドのみ保持
fields_to_keep = ['id', 'name', 'area']

processing.run("native:retainfields", {
    'INPUT': layer,
    'FIELDS': fields_to_keep,
    'OUTPUT': 'memory:'
})

表示設定の最適化

縮尺に応じた表示

小縮尺では表示しない設定:

レイヤプロパティ → レンダリング
→ 「縮尺に応じた表示」にチェック
→ 最小：1:10000 / 最大：1:100000

シンボルの簡素化

【重いシンボル】
・複雑なSVGアイコン
・グラデーション
・影効果
・ラベルのバッファ

【軽いシンボル】
・単純な形状（丸、四角）
・単色
・効果なし

ラベルの最適化

レイヤプロパティ → ラベル → レンダリング
→ 「このレイヤの最大フィーチャラベル数」：1000
→ 「妨げるラベルを表示」：チェックなし

レンダリング設定

設定 → オプション → レンダリング

□ 描画キャッシュを有効にする：チェック
□ キャッシュサイズ：1024MB以上

□ 並列レンダリングを使う：チェック

効率的なデータ形式

データ形式の比較

形式	読み込み速度	推奨用途
GeoPackage	◎ 高速	大量データ、推奨
Shapefile	○ 普通	互換性重視
GeoJSON	△ 遅い	Web向け、小規模
PostGIS	◎ 高速	超大規模

GeoPackageへの変換

レイヤを右クリック
→ エクスポート
→ 新規ファイルに地物を保存
→ 形式：GeoPackage

PostGISの活用

超大規模データはPostGISが最適:

【PostGISのメリット】
・サーバーサイドで処理
・インデックスが高性能
・複数人での同時アクセス
・SQLで高度なクエリ

メモリ管理

メモリ使用量の確認

Windows:

タスクマネージャー → QGIS のメモリ使用量

メモリ使用量の削減

不要なレイヤを削除:

# 使っていないレイヤを削除
for layer_id, layer in QgsProject.instance().mapLayers().items():
    if not layer.name() in ['必要なレイヤ1', '必要なレイヤ2']:
        QgsProject.instance().removeMapLayer(layer_id)

範囲を限定して読み込み:

# 特定範囲のみ読み込み
uri = f"{filepath}|layername={layername}|subset=ST_Within(geometry, ST_GeomFromText('POLYGON(...)'))"
layer = QgsVectorLayer(uri, "layer", "ogr")

処理の高速化

範囲を限定した処理

# 処理対象の範囲を限定
extent = QgsRectangle(139.7, 35.6, 139.8, 35.7)
request = QgsFeatureRequest().setFilterRect(extent)

for feature in layer.getFeatures(request):
    # 処理
    pass

空間インデックスを活用した検索

# 空間インデックスを作成
spatial_index = QgsSpatialIndex(layer.getFeatures())

# 特定範囲内のフィーチャIDを取得（高速）
ids = spatial_index.intersects(QgsRectangle(139.7, 35.6, 139.8, 35.7))

# IDからフィーチャを取得
for fid in ids:
    feature = layer.getFeature(fid)
    # 処理

バッチ更新

# 悪い例：毎回コミット
for feature in layer.getFeatures():
    layer.startEditing()
    layer.changeAttributeValue(feature.id(), 0, "value")
    layer.commitChanges()  # 毎回コミット → 遅い

# 良い例：まとめてコミット
layer.startEditing()
for feature in layer.getFeatures():
    layer.changeAttributeValue(feature.id(), 0, "value")
layer.commitChanges()  # 最後に1回 → 速い

プログレスと中断

from qgis.core import QgsTask

class LargeDataTask(QgsTask):
    def run(self):
        total = self.layer.featureCount()
        for i, feature in enumerate(self.layer.getFeatures()):
            if self.isCanceled():
                return False

            # 処理
            self.setProgress(i / total * 100)

        return True

トラブルシューティング

表示が遅い

対処:
1. 空間インデックスを作成
2. 縮尺に応じた表示を設定
3. シンボルを簡素化
4. GeoPackageに変換

処理がタイムアウト

対処:
1. データを分割して処理
2. 範囲を限定
3. バックグラウンドタスクを使用
4. PostGISで処理

メモリ不足

対処:
1. 不要なレイヤを削除
2. 64bit版QGISを使用
3. PCのメモリを増設
4. データを分割

まとめ

パフォーマンス改善の優先順位

1. 空間インデックスを作成
2. GeoPackageを使用
3. 縮尺に応じた表示を設定
4. シンボル・ラベルを簡素化
5. 必要に応じてPostGIS

チェックリスト

□ 空間インデックスを作成した
□ GeoPackageに変換した
□ 縮尺に応じた表示を設定した
□ シンボルを簡素化した
□ 不要なレイヤを削除した

参考・一次情報

QGIS「Using Vector Layers」 — QgsSpatialIndexによる範囲検索・近傍検索の高速化を説明する公式API資料です。
QGIS「General Tools」 — レイヤやラベルの縮尺依存表示を設定する公式操作資料です。
OGC「GeoPackage Standard」 — ベクターやタイルをSQLiteコンテナに格納するGeoPackageの公式規格です。
GDAL「COG – Cloud Optimized GeoTIFF generator」 — タイル、オーバービュー、HTTP範囲取得を考慮した大規模ラスター向け配置の公式資料です。

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最終更新: 2025年1月