Daha çox

SDE geodatabase xüsusiyyət sinifinin ölçüsü necə alınır


Bir SDE xüsusiyyət sinifinin diskdə götürdüyü sabit disk yerinin miqdarını müəyyənləşdirmək üçün kataloq və ya arcpy-də bir yol varmı?

Kataloqda 'ölçü' sütunu boşdur və Esri kömək edir:

Ölçü, modifikasiya tarixi və oxumaq / yazma sütunları xəritələr və şəkillər kimi bir neçə fayl əsaslı obyektə tətbiq olunur. Bu sütunlarda verilənlər bazasında saxlanılan məlumatlar və ya bu məlumatların fayl sistemindən alınmasını dəstəkləməyən fayl əsaslı obyektlər üçün heç bir dəyər görünməyəcəkdir.

Arcpy-yə gəldikdə, hər hansı bir Təsvir obyektinin ölçüsünə zəng edə və ya oxuya / yaza bilən bir xüsusiyyət görmədim. Cavab sualı Diskdə fayl geodatabase xüsusiyyət sinfi ölçüsü necə alınır? bir fayl GDB üçün həll təmin edir, ancaq SDE xüsusiyyət sinifləri üçün necə edilə bilər?


Xeyr, tək bir RDBMS tətbiqi ilə bağlı olsa belə, bu məlumatları təyin etmək üçün standart bir yol yoxdur. Verilənlər bazasını bir cədvəlin saxlanması üçün sorğu verdiyiniz zaman belə, həqiqi disk istifadəsinə uyğun olmaya bilər (bloklayıcı amillər, yüksək su işarəsi və s.).


Mən bir GIS oğlanından çox bir dba olduğum üçün ümid edirəm bunun faydası var.

Digər istifadəçilərin bu məlumatı bir db-dən almanın çətin və ya səhv ola biləcəyi ilə bağlı şərhlərinə hörmət edirəm, lakin sql sorğu girişiniz olduğunu düşünürsünüzsə, əksər bütün db tətbiqləri üçün bunu həll edə bilərsiniz.

Hansı verilənlər bazasından istifadə edirsiniz? Bir xüsusiyyətin cədvəldəki tək bir sətrə çevriləcəyini düşünürəm. Bir orta axtarırsınız? Cədvəl üçün cəmi, yoxsa müəyyən bir sıra üçün kb?

SQL serverini qəbul etsək: sp_spaceused tablename sizə kb-nin işlənmiş, satır, istifadə edilmiş sahəsi və istifadə olunmamış verəcəkdir. Beləliklə, ümumi və orta hesabla işləyə bilərsiniz.

Müəyyən bir sıra müəyyən edə bilsəniz, bunu #temp masasına daxil edib sp_spaceused-i çalışdıra bilərsiniz.

Cədvəl minimum 1 səhifə və ya 8kb istifadə edəcək. Beləliklə, xüsusiyyətiniz bundan azdırsa, hesablamaq daha çətin ola bilər. Güman edirəm ki, eyni satırı n dəfə əlavə edib n-ə bölə bilərsən.

Nə əldə etməyə çalışdığınız və / və ya niyə haqqında daha çox məlumat verə bilərsiniz?


Əsas geodatabase konsepsiyası verilənlər bazasıdır. ArcGIS-də coğrafi məlumatların təşkili və istifadəsi üçün istifadə olunan əsas mexanizmdir. Geodatabase üç əsas verilənlər növü ehtiva edir:

Bu verilənlər dəsti növlərinin kolleksiyasını yaratmaq, bir coğrafi verilənlər bazası dizaynında və qurulmasında ilk addımdır. İstifadəçilər ümumiyyətlə bir sıra bu əsas verilənlər növü yaratmaqla başlayırlar. Sonra CBS davranışını modelləşdirmək, məlumatların bütövlüyünü qorumaq və mühüm bir məkan əlaqəsi ilə işləmək üçün daha inkişaf etmiş qabiliyyətlərlə (məsələn topologiyalar, şəbəkələr və ya alt tiplər əlavə etməklə) öz coğrafi verilənlər bazalarına əlavə və ya genişləndirirlər.


3.1 ArcGIS-də məlumatların saxlanması və alınması

Bu atributları oxumaq və dəyişdirmək barədə ətraflı məlumat əldə etməzdən əvvəl, coğrafi məlumat dəstlərinin ArcGIS-də necə saxlanıldığını nəzərdən keçirmək faydalıdır. Bunu bilməlisiniz, beləliklə skriptlərinizdə məlumat dəstləri aça və bəzən yeni məlumat dəstləri yarada bilərsiniz.

Geodatabases

Bu illər ərzində Esri məkan məlumatlarını saxlamağın müxtəlif yollarını inkişaf etdirdi. Verilərinizi yerləşdirməyinizi tövsiyə edirlər geodatabases, bunlar məlumat dəstlərinin saxlanılması və bu verilənlər dəstləri arasındakı əlaqələrin müəyyənləşdirilməsi üçün təşkilati strukturlardır. Fərqli böyüklüklərdə məlumatların saxlanılması üçün geodatabase-in fərqli tatları təklif olunur.

  • Geodatabases sənədləşdirin yerli fayl sistemindəki məlumatların Esri tərəfindən hazırlanmış xüsusi formatda saxlanmasının bir yoludur. Formalı sənədlərdən daha çox funksionallıq təklif edirlər və ən çox şəxsi istifadə və ya kiçik təşkilatlar üçün uyğundurlar.
  • ArcSDE geodatabases və ya "müəssisə geodatabases" məlumatları SQL Server, Oracle və ya PostgreSQL kimi əlaqəli verilənlər bazası idarəetmə sistemində (RDBMS) mərkəzi bir serverdə saxlayır. Bunlar yalnız bir kompüterə deyil, bütün bir müəssisəyə məlumat vermək üçün hazırlanmış böyük məlumat bazalarıdır. RDBMS ilə işləmək öz-özlüyündə bir iş ola bildiyindən, Esri ArcSDE-ni ArcGIS Pro və digər Esri məhsullarındakı məlumat dəstlərini RDBMS proqramına toxunmadan konfiqurasiya etməyə və oxumağa imkan verən "orta proqram" kimi inkişaf etdirmişdir.

Tək bir vektor verilənlər bazası daxilində bir coğrafi verilənlər bazasına a deyilir xüsusiyyət sinfi. Xüsusiyyət dərsləri isteğe bağlı olaraq təşkil edilə bilər xüsusiyyət məlumat dəstləri. Raster məlumat dəstləri geodatabases-da da saxlanıla bilər.

Bağımsız məlumat dəstləri

Geodatabases uzunmüddətli məlumatların saxlanması və təşkili üçün vacib olsa da, bəzən lokal fayl sistemində "müstəqil" formatda məlumat dəstlərinə daxil olmaq rahatdır. Esrinin shapefile yəqin ki, ən çox yayılmış müstəqil vektor məlumat formatıdır (hətta öz Wikipedia məqaləsi var). Bir shapefile əslində vektor həndəsələrini və atributlarını saxlamaq üçün birlikdə işləyən bir neçə sənəddən ibarətdir. Faylların hamısı eyni kök adına malikdir, lakin fərqli uzantılar istifadə olunur. İştirak edən sənədləri bir yerə yığa bilər və asanlıqla elektron poçtla göndərə və ya yükləmək üçün qovluqda yerləşdirə bilərsiniz. ArcGIS Pro-dakı Esri fayl tarayıcılarında shapefiles yalnız bir fayl kimi görünür.

ArcGIS-in ilk günlərindən bəri bağımsız bir məlumat bazasının başqa bir növü də ArcInfo əhatə dairəsi. Forma şəkli kimi, əhatə dairəsi birlikdə işləyən bir neçə sənəddən ibarətdir. Qapaqlar mütləq nəsli kəsilməkdə olan bir növdür, ancaq təşkilatınız əvvəllər ArcInfo Workstation istifadə etsəydi, bunlarla qarşılaşa bilərsiniz.

Raster məlumat dəstləri də coğrafi verilənlər bazasına yüklənmək əvəzinə tez-tez müstəqil formatda saxlanılır. Raster verilənlər bazası, JPEG və ya TIFF kimi tək bir sənəd ola bilər və ya bir shapefile kimi, birlikdə işləyən birdən çox fayldan ibarət ola bilər.

Python skriptlərində yollar təmin etmək

Tez-tez bir skriptdə bir verilənlər bazasının yolunu təqdim etməlisiniz. Yolu göstərmək üçün sintaksisini bilmək, bəzən yuxarıda sadalanan məlumatların saxlanma yolları çox çətin olur. Məsələn, aşağıda yalnız Windows Explorer-in fayl sisteminə baxsanız, bir fayl geodatabase-in necə göründüyünə dair bir nümunə verilmişdir. Ehtiyacınız olan verilənlər bazasının yolunu necə müəyyənləşdirə bilərsiniz? Eyni problem daha intuitiv olaraq adlandırılsa da, əslində üç və ya daha çox iştirak sənədinə sahib olan bir shapefile ilə baş verə bilər.

İhtiyacınız olan yolları əldə etməyin ən etibarlı yolu Pro-nun Kataloq Görünüşünü açmaqdır (tətbiq pəncərəsinin sağ tərəfində görünən Kataloq Bölməsindən fərqli olaraq, tətbiq pəncərəsinin ortasında görünən). Üst tərəfdəki yer qutusu, məzmununa baxılan qovluğu və ya yer verilənlər bazasını göstərir. Həmin qutunun içərisindəki açılan oxu vurmaqla yeri şəbəkə yolu kimi göstərir. İstədiyiniz yoldur. Pro-nun Kataloq görünüşündə eyni fayl coğrafi verilənlər bazası necə görünəcəkdir. Dairəvi yol, bir xüsusiyyət sinfinin geodat verilənlər bazasına necə müraciət edəcəyinizi və sonra xüsusiyyət sinifinin adını əlavə etməyinizi göstərir. (Alternativ olaraq, Kataloq Görünüşündən və ya Kataloq Bölməsindən hər hansı bir xüsusiyyət sinfinə sağ vurub, Xüsusiyyətlər-ə gedin, sonra yoluna daxil olmaq üçün Mənbə sekmesini vurun.)

Aşağıda bu yolu istifadə edərək Python skriptindəki xüsusiyyət sinfinə necə daxil ola biləcəyinizə dair bir nümunə var. Bu, Dərs 1-dəki nümunələrdən birinə bənzəyir.

Arxa əyilmənin () Python-da qorunmuş bir xarakter olduğunu unutmayın, buna görə yolda ikiqat geri əyilmə () və ya irəli əyik (/) istifadə etməlisiniz. Yollar üçün istifadə edə biləcəyiniz bir başqa üsul da xam sim, tırnak işarələrinizdən əvvəl "r" qoyduğunuz müddətdə sətirinizə əks və digər qorunan simvollar qoymağa imkan verir.

İş yerləri

Esri geoprosessinq çərçivəsində tez-tez a anlayışı istifadə olunur iş sahəsi hal hazırda işlədiyiniz qovluğu və ya coğrafi məlumat bazasını göstərmək üçün. Skriptinizdə bir iş sahəsi göstərdiyiniz zaman, hər bir verilənlər bazasının tam yolunu siyahıya salmaq lazım deyil. Bir alət işlədən zaman, jeoprosessor xüsusiyyət sinif adını görür və onun göstərdiyiniz iş yerində olduğunu düşünür.

İş sahələri, iş sahəsindəki bir çox məlumat dəstində eyni hərəkəti yerinə yetirdiyiniz zaman, toplu işləmə üçün xüsusilə faydalıdır. Məsələn, bir qovluqdakı bütün xüsusiyyət siniflərini mahalınızın sərhədinə çəkmək istəyə bilərsiniz. Bunun üçün iş axını:

  1. Bir iş yerini müəyyənləşdirin.
  2. İş sahəsindəki xüsusiyyət siniflərinin siyahısını yaradın.
  3. Bir klip xüsusiyyətini təyin edin.
  4. Siyahıdakı hər bir xüsusiyyət sinfi üzərində işləmək üçün bir döngə qurun.
  5. Döngünün içərisində Klip alətini işə salın.

Bir fayl geodatabase bazasındakı hər bir xüsusiyyət sinifini Alabama əyalət sərhədinə bağlayan, sonra çıxışı fərqli bir fayl geodatabase-ə yerləşdirən bəzi kod. İdxal arcpy-dən sonra beş sətir kodunun yuxarıda sadalanan beş addıma necə uyğun olduğunu qeyd edin.

Yuxarıdakı nümunədə arcpy.ListFeatureClasses () metodu siyahının hazırlanmasında əsas rol oynadı. Bu metod iş sahəsini nəzərdən keçirir və bu iş sahəsindəki hər bir xüsusiyyət sinifinin Python siyahısını hazırlayır. Bu siyahıya sahib olduqdan sonra hər bir maddəyə təsir göstərmək üçün for for'u asanlıqla konfiqurasiya edə bilərsiniz.

"C: Data USA USA.gdb" fayl geodatabase yerindən istifadə edərək iş sahəsinə gedən yolu təyin etdiyinizə diqqət yetirin. Shapefiles ilə işləsəydiniz, sadəcə iş sahəsi olaraq içərisində olan qovluğa gedən yolu istifadə edərdiniz. USA.gdb-ni buradan, Alabama.gdb-nı buradan yükləyə bilərsiniz.

ArcSDE ilə işləsəydiniz, iş yerinizi yaradarkən .sde əlaqə faylına gedən yoldan istifadə edərdiniz. Bu, Kataloq Görünüşündə ArcSDE-yə qoşulduğunuzda yaradılan və yerli profilinizdə yerləşdirilən bir sənəddir. Bu kursda ArcSDE məlumatlarına daxil olmayacağıq, ancaq bunu işdə edərsənsə, ArcSDE-də məlumat dəstlərinə gedən yolları başa düşmək üçün yuxarıda göstərildiyi kimi yer qutusundan istifadə edə biləcəyini unutma.


ArcSDE geodatabases-ı redaktə etmək haqqında

Yəni eyni vaxtda redaktə edən iki redaktor yalnız öz redaktələrini görür. Coğrafi məlumatlar versiyalanırsa, geodatabanın müəyyən bir versiyasında düzəliş edilə bilər. ArcSDE geodatabase-i redaktə etdiyiniz zaman öz görünüşünüz və ya geodatabase vəziyyətiniz daxilində işləyirsiniz, düzəlişlərinizi saxlayana qədər başqası görməz.

Düzəlişə başladığınızda, rutorial versiyanın öz nümayəndəliyinizlə işləyir. ArcSDE & # 8211 haradan başlayacaq? SDE-ni qazmağa başladığınız zaman kömək sənədləri ən yaxşı dostunuz olacaq.

İşə başlamaq üçün bəzi linklər: Bundan daha yaxşısına naviqasiyanı göstərəcəyəm. Bir ArcSDE geodatabase bazasındakı məlumatlar ya versiyalanmış, ya da dəyişdirilməmiş ola bilər.

Üstəlik sizə danışacaq birisini işə götürməli olduğunuz bəzi iş axını problemlərini görməyə başlayacaqsınız. Bəs Yutorial başlayır? Əsas məzmuna keçin. Həm də bir təlimat pdf ilə burada tanış ola bilərsiniz. Postgres-in bir Esri müəssisəsi coğrafi məlumat bazası kimi necə fəaliyyət göstərdiyini görməyin bir xeyiri olsa da, Windows-da SQL Server ilə davam edəcəyik. Standard və ya Advanced lisenziyası ilə mövcuddur.

Versiya redaktə etmə prosesi, versiyanın redaktə edilməsinə dair qısa bir turda daha ətraflı təsvir edilmişdir. Arcgis 9 ilə başlamaq üçün yaxşı bir təlimat tapa bilmərəm.

Arcgis server workgroup sde və ya sde personal şəxsi masaüstünüzə quraşdırdığınızı nəzərdə tutduğunuz aydın deyil. Geodatabase verilənlər bazasında dəyişiklik etmək istəmirsinizsə, redaktə etmədən redaktə sessiyasını dayandırmalısınız. Bağımsız bir maşınınız varsa, onu qarışdırmaq və bir neçə dəfə başlamaq barədə korporativ məlumat planınız deyil. Yükləyərkən, daxil edərkən və redaktə edərkən və bəzilərində təsadüfi səhvlər verir. Dönüştürülməmiş məlumatların redaktə edilməsi standart verilənlər bazası əməliyyatlarının yerinə yetirilməsinə bərabərdir.

Elektron poçt tələb olunur, lakin heç vaxt göstərilmir. Bir ArcMap düzəliş sessiyasında dəyişdirilməmiş məlumatları redaktə etdiyiniz zaman birbaşa məlumat mənbəyini düzəldirsiniz. Ters çevrilməmiş məlumatların düzəldilməsi üçün ümumi iş axını aşağıdakı kimidir:. Ev Sualları Etiketlər İstifadəçilər Cavabsızdır. Esri tez-tez bir RDBMS-də saxlanılan və çox istifadəçi geodatabases kimi ArcSDE istifadə edərək əldə edilən geodatabases-a istinad edir, çünki birdən çox istifadəçinin girişi dəstəkləməyi daha yaxşı bacarırlar. Dəyişikliklərinizi fərqli bir geodatabase versiyasına tətbiq etməyə hazır olduğunuzda, dəyişiklikləri barışdırmaq, ziddiyyətləri həll etmək və dəyişikliklərinizi geodatabase-in əsas versiyasına göndərmək yolu ilə dəyişikliklərinizi birləşdirəcəksiniz.

Müəssisə geodatabase & # 8211 ArcSDE & # 8211 haradan başlayacaqsınız? & # 8211 Coğrafi İnformasiya Sistemləri Birjası

Arcgis 9 ilə mənə rəhbərlik edəcək hər hansı bir yaxşı bələdçi və qaynaq bilirsinizmi? Düzəlişlərinizi qurtardığınızda, bir əməliyyat olaraq geodatabase-ə sadiq qalırlar. Saytımızı istifadə edərək, Çerez Siyasətimizi Məxfilik Siyasətimizi və Xidmət Şərtlərimizi oxuduğunuzu və başa düşdüyünüzü təsdiq edirsiniz. Üzr istəyirik, ancaq sde şəxsi almaq üçün axtardığınız bu mövzuda komanda xətti rəhbərliyi və ya ümumiyyətlə çox admini yoxdur & # 8220.

Arcsds-in ehtiyac duyduğu məlumatların əksəriyyəti orada, yalnız onu tapmaq məsələsidir. Müəssisə coğrafi verilənlər bazasını işə saldıqdan sonra edə biləcəyiniz ilk şeylərdən biri bu rollar üçün giriş arccsde və imtiyazlar qurmaqdır. ArcGIS-də verilənlər bazası serverləri hansılardır?

ArcUser jurnalından ArcSDE Dərslikləri

Bu, düzəliş sessiyasına başladığınızdan və ya son qənaətinizdən bəri etdiyiniz bütün düzəlişləri geri qaytarır. Orada çox yaxşı məlumat var.

64 bitlik bir maşında arcsde sql server üçün konfiqurasiya problemi yaşadım. 9 arasındakı fərqə gəldikdə. & # 8220Cavabınızı Göndər & # 8221 düyməsini basaraq yenilənmiş xidmət şərtlərini oxuduğunuzu və məxfilik siyasətinizi və cookie siyasətinizi təsdiqlədiniz veb sayt bu qaydalara tabedir.

Çox istifadəçi coğrafi məlumat bazasının üstünlüklərinə aşağıdakılar daxildir. Başlanğıc əlaqəsini təmin edəcəyəm. Masaüstü üçün 64 bit sql Arc GIS serverində də bəzi problemlərim var. İşə başlamaq üçün bəzi linklər:.

Qaynaqlara gedirsinizsə. 64bit sqlserver proqramını silib x86-nı yenidən quraşdırdım, arcsde-i konfiqurasiya edə bildim. Cavabınızı Göndərin & # 8220Cavabınızı Göndər & # 8221 düyməsini basaraq, yenilənmiş xidmət məxfilik siyasətimizi və çərəz siyasətini oxuduğunuzu və veb saytınızı davamlı istifadə etməyinizin bu qaydalara tabe olduğunu qəbul edirsiniz.

Facebook istifadə edərək qeydiyyatdan keçin. Xüsusiyyətlər üçün, ArcGIS 10 sənədindəki geodatabazalar üçün yenilikləri və 10-un gətirdiyi dəyişiklikləri nəzərdən keçirin.

Bir çox istifadəçi tərəfindən eyni vaxtda düzəldilə və istifadə edilə bilən böyük bir çox istifadəçi geodatabana ehtiyacınız olduqda, ArcSDE geodatabase yaxşı bir həll təmin edir.


Müəssisədəki GIS-də Məkan Məlumat İdarəetmə

Bu məqalədə St. George Colnsulting Group və Maine Ətraf Mühitin Mühafizəsi Departamentinin Enterprise GIS üçün məkan məlumatları idarəetmə infrastrukturunun yaradılması təcrübəsi təsvir ediləcəkdir. Geniş miqyaslı məlumat dəstləri, məlumatların inventarizasiyası və təşkilat məsələləri, məlumat miqrasiyası problemləri, ArcSDE-nin Oracle 8i-də tənzimləmə təcrübəsi və görüntülərin ArcSDE-də saxlanması ilə əlaqəli məsələləri müzakirə edəcəyik. Məkan məlumatlarının əlaqəli verilənlər bazası saxlama üstünlüklərini və Geodatabase və ArcSDE arxitekturasını da müzakirə edəcəyik.

1. "Müəssisə" nədir?

"Müəssisə" sözünün bir çox fərqli tərifləri var. Buradakı müzakirələrimiz üçün "Müəssisəni" NCC-1701 Konstitusiya sinif starship demək deyil, əksinə Paylaşılan bir məlumat mənbəyinə daxil olan çoxsaylı paralel istifadəçiləri dəstəkləməsi lazım olan hər hansı bir təşkilat Bu, eyni vaxtda tək bir layihə üzərində işləyən üç və ya dörd nəfərlik dükan və ya geniş ərazi şəbəkəsi və ya internetlə birlikdə dünyaya yayılmış bir neçə min insanın mənasını verə bilər.

2. Müəssisənin məlumatların idarə edilməsi ehtiyacları nələrdir?

Hər hansı bir istifadəçi qrupu hər hansı bir məlumat varlığının çoxsaylı paralel istifadəsini tələb etdiyi anda bir təşkilatın informasiya idarəetmə ehtiyacları kəskin şəkildə dəyişir. Təhlükəsizlik, qeyd səviyyəsinin kilidlənməsi, nizamlama həllinin tənzimlənməsi və s. İlə əlaqəli bu əsas tələb müasir İlişkili Verilənlər Bazası İdarəetmə Sisteminin (RDBMS) təkamülünün əsas qüvvəsidir. Bir müəssisənin digər təşkilatlardan əsas fərqləndiricisi olduğumuz təşkilatların məlumat varlıqlarına ümumi paralel girişin mərkəzləşdirilmiş şəkildə idarə olunması üçün bu ehtiyacdır. Ən sadə formada, problem istifadəçilərinizə təşkilat üçün mərkəzləşdirilmiş şəkildə idarə olunan məlumatlara etibarlı və etibarlı giriş təmin etməkdən qaynaqlanır.

3. Köhnə məkan məlumat modelləri

Bu vaxta qədər məkan məlumatlarından ümumiyyətlə bəhs etmədik. Bu nəzarət deyil. Coğrafi İnformasiya Sistemləri bir Müəssisənin digər Məlumat Sistemlərinin kiçik bir alt hissəsidir. CİS qısaltması Coğrafi İnformasiya Sistemi deməkdir. Bir çox cəhətdən bir Müəssisə üçün Məkan Məlumatlarının idarə edilməsi ehtiyacları digər məlumatların idarə olunması ehtiyaclarından az fərqlənir. Təəssüf ki, son vaxtlara qədər CİS məlumat modelləri daha inkişaf etmiş RDBMS əmiuşağı uşaqları ilə ayaqlaşmır və ənənəvi olaraq fayl əsaslıdır. Esri baxımından ənənəvi coğrafi məlumat modellərinə aşağıdakılar daxildir:

a. Əhatə dairələri - ArcInfo üçün əsas məkan modeli. Əhatə dairəsi illərdir bizə çox yaxşı xidmət edən çox möhkəm bir məlumat modelidir. Məlumat modeli daxili topologiyanı özündə birləşdirir və uyğun xüsusiyyət konstruksiyasını tətbiq etmək üçün çox sərtdir.

b. Formalar - ArcView üçün əsas məkan məlumat modeli. Shape File modeli xüsusiyyət bütövlüyünün tətbiq edilməsi ilə əlaqədar olaraq daha az sərtdir (bəziləri təmkinli deyər) və topoloji üçün iş vaxtı hesablamasına əsaslanır.

c. Kitabxanaçı - Kitabxanaçı təbəqələr bir-birinə bitişik olan örtüklər kolleksiyasıdır. Hər bir əhatə dairəsinə 'kafel' deyilir. Plitələr hər bir kafelin tutduğu yerin (məsələn, USGS xəritəsinin sərhədləri kimi) çoxbucaqlı əhatə dairəsi olan bir indeks əhatə dairəsində müəyyən edilir. Fayansların ölçüsü və forması bərabər olmalı deyil, əksər hallarda bərabərdir. Bütün plitələr indeks əhatə dairəsi ilə göstərilən kafel sərhədlərinə uyğun olmalıdır. İndeks əhatə dairəsi kitabxanadakı hər bir təbəqə üçün bir maddə ehtiva edir, hər bir plitə üçün qeyd yalnız bu kafelə gedən yoldur. Beləliklə, ArcInfo sistemin INFO sənədindəki bir girişə əsasən kitabxananı tapmağı bilir, sonra orada hansı təbəqələrin olduğunu görmək üçün kitabxananın indeks əhatə dairəsinə baxır, sonra göstərilən yerdə plitələr axtarır. Kitabxanaların üstünlüyü, böyüdükcə bütün təbəqənin göstərilməməsidir, yalnız sizin ölçülərinizdəki plitələr - SDE-nin məkan indeksindən istifadəsinə çox oxşardır. Dezavantaj, hələ əhatə dairəsi üzərində qurulmuşdur və beləliklə çox istifadəçi düzəlişini və ekranı dəstəkləmir (hər halda çox yaxşıdır). Testlərimiz göstərdi ki, daha çox istifadəçi əlavə olunduqca kitabxana təbəqəsi ekranı sürüşməyə gəlir.

d. GeoTIFF'lər (və digər məkan qeydiyyatdan keçmiş şəkillər) - hər pikselin məkan təmsilçiliyinə, lakin çox az atribut dərinliyinə malik olduğu rasterlər üçün fayl əsaslı məkan məlumat modeli.

e. Şəbəkələr - Fayldakı hər piksel üçün daha çox atribut dərinliyinə imkan verən bir Raster təsvirinin ArcInfo nümayişi.

f. Şəkil Kataloqları - Bir şəkil kataloqu kitabxana qatına bənzəyir, lakin hər bir kataloqun öz verilənlər bazası faylı var. Verilənlər bazası faylı minX, minY, maxX, maxY və şəkil yeri cədvəlindən başqa bir şey deyil. Bir görüntünün dərəcəsini və harada saxlandığını göstərir. Bu şəkildə, istifadəçilər bütün plitələri tapmadan və bir-birinə əlavə etmədən görünən mozaika şəklində görüntü plitələrini gətirə bilərlər. ArcMap 8.0.x-də şəkil kataloqu dəstəklənməyib, lakin 8.1-dədir.

Hər hansı bir fayl əsaslı məlumat modeli üçün bir neçə əhəmiyyətli məhdudiyyət var. Paralel istifadəçi girişi ümumiyyətlə performansı kəskin şəkildə aşağı salır və tək bir faylı düzəldən birdən çox istifadəçiyə dəstək olmaq mümkün deyil. Bundan əlavə, fayl sistemindəki hər hansı bir fiziki təbəqənin ölçüsündə məhdudiyyətlər var. Fayl ölçüsü həddi, əsasən verilənlərin sıxlığının bir funksiyasıdır, lakin bir çox hallarda adekvat bir performans əldə etmək üçün böyük bitişik məkan məlumat dəstlərini alt-üst etmək lazım gəlir. Kitabxana quruluşu, döşəmə məlumat dəstlərinə xas olan bəzi problemləri asanlaşdırmaq üçün hazırlanmışdır, lakin bu, hələ də tamamlanmamış bir həll olaraq qalır.

4. Yeni məkan məlumat modelləri Son beş ildə və ya daha çox müddətdə Esri və əsas məlumat bazası satıcılarının əksəriyyəti İlişkilendirme və Nesne-İlişki Veritabanı İdarəetmə Sistemlərinə əsaslanan məkan məlumat modellərinin inkişaf etdirilməsi prosesinə başladılar. Bu inkişaf səylərinin məqsədi, fayl əsaslı bir məlumat modelində olmayan Müəssisə xüsusiyyətlərini təmin etmək üçün əlaqəli verilənlər bazası texnologiyasındakı inkişaflardan faydalanmaqdır. Təhlükəsizlik, çoxsaylı paralel istifadəçi girişi və məkan indeksləri yeni Məkan Verilənlər Bazası modelləri vasitəsi ilə mövcud olan ənənəvi məkan məlumat modellərinin dramatik inkişaflarıdır. Bir çox əsas verilənlər bazası tədarükçüləri (Oracle, Informix, IBM) öz məkan bazası formatlarını təqdim etsələr də, bu məqalədə məqsədimiz Məkan Verilənlər Bazası Texnologiyasının Esrinin tətbiqinə yönəlməkdir.

a. SDE təbəqələri Esri Mekansal Verilənlər Bazası Mühərriki (SDE) artıq bir neçə ildir mövcuddur və fayl əsaslı məkan məlumat modelləri üzərində böyük performans üstünlükləri əldə etmişdir. SDE, məkan verilərinizdə bir istifadəçinin çox böyük bir məkan məlumat qatının alt hissəsini çox tez çıxarmasına və göstərməsinə imkan verən çox səviyyəli bir məkan indeks sxemi yaradır. Bu imkan, məkan məlumatları administratorunun kirəmitli məkan məlumat modelindən uzaqlaşmasına və istifadəçiləri maraqlandıran bütün coğrafi dərəcələr üçün qüsursuz məlumat qatları yaratmasına imkan verir. Müvafiq proqram təminatı ilə demək olar ki, hər hansı bir məlumat formatından məkan məlumatlarını SDE-yə yükləyə bilsəniz də, SDE, formalı sənədlərə nisbətən daha ciddi bir məkan məlumat modelini tətbiq edir və formalı sənədlər bəzən SDE-yə yükləməyə çalışarkən problem yarada bilər. SDE-yə yüklənmədən əvvəl forma sənədlərinin örtüklərə çevrilməsini tövsiyə edirik. SDE hazırda bütün Esri müştərilərinə görünən yeganə məkan məlumat formatıdır.

b. Geodatabase Geodatabase, təvazökar düşüncəmizə görə, məkan məlumat modelində otuz ilin ən əhəmiyyətli irəliləməsidir. ArcGIS 8.1 ilə tətbiq olunan Geodatabase, ətrafımızdakı dünyanı modelləşdirmək cəhdlərimizdə böyük yeni imkanlar yaradan bir obyekt-əlaqəli məlumat modelidir. İlk dəfə biz yalnız bu cisimlərin xüsusiyyətlərini deyil, ətrafdakı dünyadakı məkan cisimlərinin davranışlarını modelləşdirməyə başlaya bilərik. Bu yeni modellərə davamlılığını təmin edən əlaqəli verilənlər bazası texnologiyası ilə birləşdirildikdə, bu yeni məlumat modelləri gələcək illərdə məkan məlumatlarının istifadəçilərinə yeni bir rahatlıq təqdim edəcəkdir.

Hal-hazırda bu yeni "Geodatabase" termini ilə bağlı çox böyük qarışıqlıq var. Bir Geodatabase-i dəstəkləyən əsas texnologiya SDE tərəfindən idarə olunan bir əlaqəli verilənlər bazası cədvəlləri qrupu olduğu halda, Geodatabase özü bir MS Windows platformasında işləyərkən ArcGIS içərisində bir COM obyekt qrupu olaraq mövcuddur. Bu səbəbdən, MS Windows yaddaş məkanında işləməyən texnologiyalar (ArcIMS, ArcExplorer) və ya yeni Geodatabase obyektlərini (ArcView 3.X) görmək üçün inşa edilməmiş tətbiqetmələr, həyəcan verici yeni imkanlarından faydalana bilməyəcəkdir. bu yeni məlumat modelləri tərəfindən təqdim olunan imkanlar. SDE-nin bir Geodatabase-in saxlama aspektlərini idarə edə biləcəyi halda, SDE-nin Geodatabase obyektləri üçün müəyyən edilmiş xüsusi davranışları və ya Geodatabase-də qurulmuş əlaqələri başa düşmədiyini başa düşmək vacibdir.

Geodatabase daxilində məkan obyektlərinin saxlanmasını və idarə olunmasını təmin etmək üçün bir neçə əsas obyekt sinfi var. Bu baza siniflərinə aşağıdakılar daxildir:

mən. Xüsusiyyət Dərsləri - Bu, ən əsas Geodatabase obyekt növüdür. Bunu bir forma sənədinə və ya bir əhatə dairəsinin fərdi qatına təxminən analoji kimi düşünə bilərsiniz. Xüsusiyyət sinfi bölüşdürülmüş coğrafi ölçü, məkan referansı, atribut cədvəli və s. İlə bir qrup xüsusiyyətləri saxlayır. Xüsusiyyət sinfi içərisindəki hər bir ayrı nöqtə, xətt və ya çoxbucaqlı xüsusiyyət sinif daxilində ayrı bir obyektdir.

ii. Xüsusiyyət məlumat dəstləri - Xüsusiyyət verilənlər bazası, bir növ məkan münasibətlərini bölüşən bir qrup xüsusiyyət sinifini saxlamaq üçün nəzərdə tutulmuşdur. Məsələn, Şəhərlər və Bölgələrin təsadüfi sərhədləri bölüşdüyü şəhərlər və bölgələr xüsusiyyət siniflərini əhatə edən bir Siyasi Sərhədlər xüsusiyyət məlumat dəsti yarada bilərsiniz. Daha sonra bir şəhər sərhədinin nə vaxt dəyişdirildiyini, əlaqəli bölgədəki paylaşılan təsadüfi həndəsənin də köçürüləcəyini müəyyən edən bəzi tənzimləmə əlaqələri qura bilərsiniz. Üzv Xüsusiyyət Dərslərinin məkan əlaqələri olması üçün Xüsusiyyət Datasets-in xüsusi bir tələbi yoxdur.

Xüsusiyyət məlumat dəstlərindən məntiqi məlumatların təşkili mexanizmləri kimi istifadə etmək texniki cəhətdən mümkündür. Məsələn, çaylar, gölməçələr, göllər və axınları özündə birləşdirən Hidroqrafiya Xüsusiyyət məlumat dəsti yarada bilərsiniz. Bu xüsusiyyət siniflərindən heç biri heç bir məkan əlaqəsini bölüşməzdi, lakin Feature Dataset məlumatları məntiqi şəkildə təşkil etmək və Enterprise istifadəçiləri tərəfindən daha asanlıqla əldə etmək üçün istifadə ediləcəkdir.

Bununla birlikdə, Xüsusiyyət Datasetinin bu "səhv istifadəsi" ilə əlaqəli əhəmiyyətli bir problem var. Hər hansı bir Xüsusiyyət Datasetindəki bir Xüsusiyyət Sınıfı redaktə üçün açıldıqda, bu Xüsusiyyət Dataset içərisindəki bütün Xüsusiyyət Sinifləri də məkan əlaqələrini yoxlamaq üçün açılır. Bu bir çox hallarda ciddi performans problemləri yarada bilər. Xüsusiyyət Datasets-in yalnız bölüşdürülmüş məkan münasibətləri olan (bunlar üçün nəzərdə tutulduğu) Xüsusiyyət Dərslərini saxlamaq üçün istifadə edilməsini və məlumatların təşkili və istifadəsi məqsədləri üçün digər mexanizmlərin hazırlanmasını tövsiyə edirik.

Müştərilərimiz üçün Maine Ətraf Mühitin Mühafizəsi Departamentində bu məqsəd üçün ArcMap-a xüsusi bir uzantı hazırladıq. Bu alətdən istifadə edərək, Məkan Məlumat Administratoru, Müəssisə xüsusiyyət siniflərini istifadəçi üçün məntiqi qruplaşdırmaq üçün çox səviyyəli bir qovluq quruluşu yarada bilər. Bu yanaşma, Məkan Məlumat Administratorunun qovluq quruluşundakı bir neçə yerə tək bir Xüsusiyyət Sınıfı daxil etməsinə imkan verən əlavə üstünlüklərə malikdir və istifadəçilərə ArcCatalog-a başlamadan və ya Əlavə et bölməsinə daxil olmadan ArcMap daxilində mövcud olan bütün Müəssisə məkan məlumatlarına baxmağa imkan verir. Məlumat informasiya qutusu.

iii. Rasters - SDE Raster, RDBMS daxilində raster məlumatlarının saxlanılması qabiliyyətini təmsil edir. Mərkəzləşdirilmiş məlumat idarəçiliyinin, təhlükəsizliyin, bir çox eyni vaxtda istifadə olunan məlumat aktivlərinin istifadəçilərinin və çox böyük məlumat dəstlərinin məkan indeksləşdirilməsinə xas olan performans qazanclarının bütün əsasları burada tətbiq olunur.

iv. Şəbəkə obyektləri - Şəbəkə topologiyası tələb edən məkan məlumat modelləri (nəqliyyat yol şəbəkələri, su paylayıcı şəbəkələr, elektrik paylayıcı şəbəkələr və s.) Geodatabase-in tətbiq olunmasını tələb edir. SDE yalnız bir şəbəkə topologiyası məlumat modelini dəstəkləmir. (Həm də xüsusi RDBMS məkan məlumatları həll yollarının çoxu yoxdur). Bununla birlikdə, Geodatabase, şəbəkə məlumat modelini tamamilə dəstəkləyir və bir çox Esri iş ortağı (ən başlıcası Kiçik və Kiçik) su / atıksu paylanması və elektrik paylanması üçün xüsusi şəbəkə məlumat modelləri inkişaf etdirmişdir.

v. Xüsusi obyektlər - Kiçik və Kiçik nümunəsi ilə yeni qeyd etdiyimiz kimi, Geodatabase daxilində xüsusi məlumat modelləri yaratmaq çox mümkündür. USGS və başqaları tərəfindən xüsusi bir hidrografiya məlumat modelinin hazırlanması üçün artıq çox iş görülmüşdür. EPA, tənzimlənən obyektlər üçün xüsusi bir məlumat modeli hazırlamaq üçün Ross Associates ilə işləyir. Geodatabase-in yeni xüsusi məlumat modelləşdirmə imkanları sayəsində, ətrafdakı dünyadakı obyektləri daha dəqiq təmsil edən daha dərin bir məkan məlumat modelləri yaratmaq mümkündür.

5. Müəssisə Geodat verilənlər bazasının tətbiqi.

Müzakirələrimizdə bu nöqtəyə gəlmiş olsanız və bəlkə də bir Enterprise Geodatabase-in təşkilatınız üçün bəzi böyük üstünlükləri təmsil etdiyini düşünməyə başlamısınızsa, verəcəyiniz növbəti sual Təşkilat Geodatabase-i təşkilatım daxilində necə tətbiq edərdim? ? İstifadəçi Konfransında bu həftə bir Geodatabase yaratmağın, bir neçə formalı sənədləri sürükləyin və içərisinə atmağın və Presto olduğunun mənasını verən bir sıra təqdimatlar eşidəcəksən! bir Müəssisə Geodatabase var. Bu bəyanat texniki cəhətdən doğru olsa da, təşkilatınıza uyğun bir Müəssisə CİS dizaynı çox daha çox düşünməyi və onu düzəltməyi planlaşdırmağı tələb edəcəkdir. Təşkilatınız üçün Enterprise CIS planlamanıza daxil edilməli olan bir neçə digər kiçik mülahizələr:

a. Memarlıq dizaynı

mən. İstifadəçilərim gündəlik iş axını daxilində CİS tətbiq etmək necə istərdilər? Burada dürüst ol. İstifadəçiləriniz, ehtimal ki, CİS ilə hal-hazırda etdiklərindən daha çox şey etmək istəyirlər, lakin məlumatları tapmaq çətin, əlverişsiz şəkildə döşənmiş, şəbəkədən keçmək çətin olduqları ilə məhdudlaşırlar və əldə etdiklərinə əmin deyillər. ən müasir nüsxə. Yeri gəlmişkən, masa üstü CİS proqramı (hələ də ArcView 3.X istifadə edirsinizsə) onlara həqiqətən istədikləri CİS imkanlarını vermir. İstifadəçilərinizin ehtiyaclarını ödəyən bir Enterprise GIS inkişaf etdirməzdən əvvəl, əvvəlcə bu ehtiyacların nə olduğunu sənədləşdirməlisiniz. Bu sənədləşmə prosesi çətin və vaxt aparan ola bilər və ofisinizin rahatlığı ilə edilə bilməz. Oradan çıxın və istifadəçilərinizlə danışın və həqiqətən CİS ilə nə etmək lazım olduqlarını müəyyənləşdirin. Yaz. İstəklərini sənədləşdirmədən əvvəl mümkünsüz kimi rədd etməyin. İstəklərinə üstünlük verin.

ii. Təşkilatımda hansı bant genişliyi mövcuddur? CİS məlumat dəstləri çox böyük və sıx ola bilər. Manipulyasiya və ya baxış məqsədi ilə bu məlumat dəstlərinin alt qruplarını da müəssisə şəbəkəsi boyunca hərəkət etdirmək ciddi şəbəkə təsirlərinə səbəb ola bilər. Yüksək tutumlu bir şəbəkəniz və hər biri nisbətən güclü bir iş stansiyasına sahib olan nisbətən az sayda CİS istifadəçisisinizsə, hər bir iş məntəqəsini birbaşa Enterprise Geodatabase ilə şəbəkə üzərindən birləşdirmək çox uyğun bir həlldir. Digər tərəfdən ideal iş yerlərindən az və paylaşılan, təvazökar bant genişliyinə sahib çox sayda paylanmış istifadəçiniz varsa, o zaman Enterprise Geodatabase ilə yüksək tutumlu şəbəkə bağlantısında mərkəzi Citrix server qurmaq və xidmət göstərmək daha yaxşı olar CİS masa üstü tətbiqetmələrə ehtiyacı olan istifadəçilər üçün Citrix bağlantıları üzərindən GIS müştəri tətbiqləriniz.

Nümunə olaraq, Rocklanddakı St. George Consulting Group ofislərimizdə 100 Mb kommutasiya edilmiş bir şəbəkə var və bütün CİS istifadəçilərimiz (təxminən səkkiz) nisbətən bacarıqlı iş yerlərinə sahibdirlər. ArcGIS-i iş yerində yerli olaraq işlətmək və Enterprise Geodatabase-ə qoşulmaq bu mühitdə yaxşı işləyir.

Ştat daxilində dörd regional ofisdə yüzdən çox istifadəçisi olduğu Maine DEP-də, bir çox regional ofis ana ofisə 10MB əlaqəni bölüşür və masaüstündə maraqlı iş yerlərindən daha azdır. Bu vəziyyətdə, Citrix yerləşdirmə modeli, geniş yayılmış şəbəkə üzərindən bu paylanmış istifadəçilərə CİS tətbiqetmələrinə əla çıxış imkanı verdi.

iii. İstifadəçilərimin masaüstü maşınlarının imkanları nələrdir? Yeni təsvir etdiyimiz kimi, ArcGIS, optimal performans üçün olduqca əhəmiyyətli bir iş stansiyası tələb edir. Don t give GIS a bad name by delivering a high performance software package on inadequate hardware.

iv. Do my users need to publish GIS data or services outside our internal network? Internet mapping infrastructure deserves a whole presentation of its own. We will not try to go into all of the considerations for designing an ArcIMS architecture here. There are a few points that we do feel should be made, however. First of all, it is very important to recognize that ArcIMS is NOT a GIS desktop application, but rather is a tool for publishing pre-defined maps over the internet. Do Not think of ArcIMS as a replacement for ArcView. Secondly, remember that ArcIMS can utilize SDE layers, but will not be able to take advantage of most of the sophisticated capabilities of the Geodatabase. If you need to have access to Geodatabase objects from within ArcIMS, you will need to do some pretty sophisticated programming an utilize ArcGIS 8.1 as a GeoObject server (not something that is handled within the current licensing language of ArcGIS).

b. Capacity planning (hardware)

mən. How large and complex is my data? Unfortunately, there are not simple elegant formulas to translate the size of a shape file into an equivalent Feature Class. Spatial database tuning is an interesting blend of art and science and involves a lot of trial and error.

ii. How many concurrent users must I support? There is an excellent white paper available on the Esri web site on System Architecture Design by Dave Peters of Esri. This paper will give you some good guidelines for hardware capacity planning.

iii. What kind of spatial operations do my users want to do? Keep in mind that all users are not created equal. Users that are concurrently editing a networked data layer will require more hardware resources than those that are selecting and drawing points layers.

mən. What are the editing needs of my users? Which layers should be visible to which groups of users? Which groups of users should be able to edit which layers? Am I serving any sensitive data? You will need to develop a security plan for your enterprise that takes these issues into consideration.

d. RDBMS Software Selection The choice of a particular RDBMS vendor for your Enterprise will likely not be determined by a list of required functionality that one vendor supports while others do not. For the most part, all of the major RDBMS vendors will be able to support the majority of your requirements. Your spatial RDBMS vendor selection will therefore fall on several other criteria:

mən. Do I have any particular RDBMS skills in house? If you already have RDBMS experience with a particular Enterprise database in house (MS Access is NOT an Enterprise database) then this vendor is most likely your best choice to implement your Enterprise Geodatabase.

ii. How large is my installation likely to get? If your Enterprise Geodatabase is likely to get very large and be distributed among several different offices, then Oracle and IBM probably offer the most scalable RDBMS platforms supporting advanced database replication.

iii. Do I have requirements to integrate spatial data with non-spatial applications? If you have non-spatial database applications within your organization that would be enhanced by GIS integration, then it makes the most sense to keep the RDBMS platform consistent across all applications.

e. GIS Software Selection - If you are going to create an Enterprise Geodatabase, you must remember that the only clients that can view all of the capabilities of this new data model will be ArcGIS clients. There are essentially three different flavors of ArcGIS to choose from each implemented with different capabilities of ArcMap, ArcCatalog, and ArcToolbox. ArcView 8.1 is able to select and analyze data from an Enterprise Geodatabase, but is unable to edit within this environment. ArcView 8.1 is only able to edit shape files and personal geodatabases. ArcEditor is able to edit data within an Enterprise Geodatabase, but does not have all of the geo-processing tools available with ArcInfo workstation. ArcInfo 8.1 is the full blown, top of the line product.

f. Təlim - Moving to an entirely new data model, often accompanied by a change in the GIS desktop software obviously will require some user training to help your users make the most of your GIS investments. There is generic training on how to use the software products available through Esri (Introduction to ArcGIS etc.) but Enterprise Geodatabases are very unique installations and you should plan on investing a fair amount of time and energy in developing user training that is specific to your installation.

6. Planning for the migration

OK, so once you have designed the systems architecture that will eventually house your new Enterprise Geodatabase, how do you start making the migration?

a. Existing spatial data inventory - Start by taking an inventory of all of your existing spatial data. How many duplicate or overlapping datasets are there? If there are differences between duplicate datasets, how will you resolve the editing differences? How much metadata exists for your current data?

b. Creating seamless datasets - For many organizations, the most important advance that a spatial data administrator can deliver to his or her users when implementing an Enterprise Geodatabase is access to seamless layers for the entire geographic extent of the organization s area of interest. Moving away from tiled data is usually greeted by great cheers from the users.

Getting there, requires a bunch of work, however. The most dependable process for creating seamless datasets from tiled data is to convert all of the data to coverages, append the data into a single coverage using the appropriate snapping tolerances, resolve any editing problems and then clean and build the seamless coverage.

c. Spatial data loading - Once you have created your source data layers, you can either import these layers into your Enterprise Geodatabase using ArcCatalog or use SDE command line options. For large data loading operations, you will probably want to make some adjustments to the dbtune options in the Geodatabase for the duration of your data loading operations and then change them back to your production settings once the loading is completed.

d. Spatial data tuning - SDE tuning is a bit of a black art. With some of the RDBMS platforms, (Oracle in particular) significant performance gains can be made by adjusting table definitions, indexes, and in some cases the placement of portions of the physical data in different places on the file system. SDE tuning is way beyond the scope of this paper and we will not attempt to do the subject justice here.

7. Start small and build incrementally.

One of the principles of the Unified Software Development process that we have come to believe in very strongly is that of iterative and incremental development and deployment. You don t need a pair of Sun 4500 s to begin your experiences with Enterprise Geodatabases. Start small. Learn the capabilities of the new software. Learn the strengths and weakness of your data. Roll out your Enterprise Geodatabase to a small number of users initially and test its performance under as many different user conditions as possible. As you gain experience with your users and your data, you will have a better understanding of how additional investments in your infrastructure could most effectively be made.

8. Looking ahead So how does an Enterprise Geodatabase fit into the broader future of GIS?

a. LOTS more spatial data is becoming available. -- There is an explosion of new spatial data becoming available and this trend will only increase over the coming years. Your ability to acquire and serve more and better spatial data to your users will increase dramatically in the next ten years. Make not mistake, your users will expect to have access to this data.

b. Network capabilities improving - Though is has not happened as quickly as any of us would like to see, network bandwidth is steadily improving and becoming accessible to more users. As bandwidth barriers fall, expect to hear from more users requesting GIS data and applications.

c. Publishing maps on the Internet - The more sophisticated capabilities are not currently available to our current map publishing software (ArcIMS). But this limitation will not be with us for long. The Arc 8 development team has indicated that with the release of ArcGIS 8.2 that it will be possible to author ArcIMS services with ArcMap. Though the complete functionality to be delivered has not be described yet, we are hopeful that these services will be fully mindful of the entire Geodatabase model.

d. Spatial data services - Your Enterprise Geodatabase will not be the only source of data of interest to your users. New Geographic data services are becoming available that will fill interesting niches particularly in temporally sensitive data (weather for example). There may be requirements for your organization to provide some of these same geographic data services either internally or externally.

e. Integration of GIS into Enterprise Information Systems - As the major RDBMS vendors mature in their ability to deliver integrated spatial data storage capabilities within their databases, the ability to integrate spatial concepts into the rest of our business database applications will become much easier to achieve and the demand for this capability will become much more common.

For more information on Enterprise Geodatabases and for all of our current documentation on the work that we are doing with the Maine Department of Environmental Protection, please visit our web site at and visit the Sharing link.


Software Defined Everything (SDE) Market Size, Industry Trends and Forecast to 2028 | Major Players – Hewlett Packard Enterprise Company, VMware Inc., Extreme Networks, Verizon Communications, Dell, Juniper Network

The latest market research report titled “Software Defined Everything (SDE) Market” methodically summarizes key elements of Software Defined Everything (SDE) market research. The report provides an in-depth study of the Software Defined Everything (SDE) market, highlighting the latest growth trends and dynamics in the Software Defined Everything (SDE) market. The report is intended to assist readers in accurately assessing current and future Software Defined Everything (SDE) market scenarios.

The Software Defined Everything (SDE) industry will see significant growth and a robust CAGR over the forecast period. According to the latest research report by Verified Market Research, the development of the Software Defined Everything (SDE) market is mainly supported by a sharp increase in demand for products and services in this industry. A detailed summary of Software Defined Everything (SDE) market valuation, sales estimate, and market stats is an important part of the report. Hence, the aim of the report is to help readers gain viable insights into the competitive spectrum of the Software Defined Everything (SDE) market. It also draws attention to the important business expansion strategies pursued by the major competitors in the market in order to strengthen their position in the world market.

Competitive Landscape

The report presents the business mechanisms and growth-oriented approaches of leading companies operating in this Software Defined Everything (SDE) market. The report highlights the numerous strategic initiatives such as new deals and collaborations, mergers and acquisitions, joint ventures, product launches, and technology upgrades being implemented by leading market competitors to gain a foothold in the marketplace. Therefore, this section contains the company profiles of the major players, the accumulation of total sales, product sales, profit margins, product prices, sales and distribution channels, and industry analyzes.

The Main Companies Featured in this Report are:

&bull Hewlett Packard Enterprise Company
&bull VMware Inc.
&bull Extreme Networks
&bull Verizon Communications
&bull Dell
&bull Juniper Network
&bull Cisco Systems
&bull Intel Corporation
&bull Alcatel-Lucent
&bull HCL Technologies Limited

Software Defined Everything (SDE) Market Segmentation

Software Defined Everything (SDE) Market, By Type

&bull Software Defined Data Center (SDDC)
&bull Software Defined Networking (SDN)
&bull Software Defined Storage (SDS)

Software Defined Everything (SDE) Market, By Application

&bull Transportation
&bull Manufacturing
&bull Information Technology and Telecommunication
&bull Banking, Financial Services and Insurance (BFSI)
&bull Others

Software Defined Everything (SDE) Market Report Scope

Report Attribute Details
Market size available for years 2021 – 2028
Base year considered 2021
Historical data 2015 &ndash 2020
Forecast Period 2021 &ndash 2028
Quantitative units Revenue in USD million and CAGR from 2021 to 2028
Segments Covered Types, Applications, End-Users, and more.
Report Coverage Revenue Forecast, Company Ranking, Competitive Landscape, Growth Factors, and Trends
Regional Scope North America, Europe, Asia Pacific, Latin America, Middle East and Africa
Customization scope Free report customization (equivalent up to 8 analysts working days) with purchase. Addition or alteration to country, regional & segment scope.
Pricing and purchase options Avail of customized purchase options to meet your exact research needs. Explore purchase options

Geographical Analysis of the Software Defined Everything (SDE) Market:

The latest Business Intelligence report analyzes the Software Defined Everything (SDE) market in terms of market size and consumer base in major market regions. The Software Defined Everything (SDE) market can be divided into North America, Asia Pacific, Europe, Latin America, Middle East and Africa based on geography. This section of the report carefully assesses the presence of the Software Defined Everything (SDE) market in key regions. It determines the market share, the market size, the sales contribution, the distribution network and the distribution channels of each regional segment.

Geographic Segment Covered in the Report:

&bull North America (USA and Canada)
&bull Europe (UK, Germany, France and the rest of Europe)
&bull Asia Pacific (China, Japan, India, and the rest of the Asia Pacific region)
&bull Latin America (Brazil, Mexico, and the rest of Latin America)
&bull Middle East and Africa (GCC and rest of the Middle East and Africa)

Visualize Software Defined Everything (SDE) Market using Verified Market Intelligence:-

Verified Market Intelligence is our BI-enabled platform for narrative storytelling of this market. VMI offers in-depth forecasted trends and accurate Insights on over 20,000+ emerging & niche markets, helping you make critical revenue-impacting decisions for a brilliant future.

VMI provides a holistic overview and global competitive landscape with respect to Region, Country, and Segment, and Key players of your market. Present your Market Report & findings with an inbuilt presentation feature saving over 70% of your time and resources for Investor, Sales & Marketing, R&D, and Product Development pitches. VMI enables data delivery In Excel and Interactive PDF formats with over 15+ Key Market Indicators for your market.

Reasons to Buy:

  • Understand the demand for Software Defined Everything (SDE) to determine the viability of the market.
  • Identify the developed and emerging markets where Software Defined Everything (SDE) services are offered.
  • Identify the challenge areas and address them.
  • Develop strategies based on the drivers, trends and highlights for each of the segments.
  • Evaluate the value chain to determine the workflow and to get an idea of the current position where you are placed.
  • Recognize the key competitors of this market and respond accordingly.
  • Knowledge of the initiatives and growth strategies taken up by the major companies and decide on the direction for further growth.
  • Define the competitive positioning by comparing the products and services with the key players in the market.

Thank you for reading our report. The report can be adapted according to customer requirements. Please contact us to learn more about the report.

About Us: Verified Market Research&trade

Verified Market Research&trade is a leading Global Research and Consulting firm that has been providing advanced analytical research solutions, custom consulting and in-depth data analysis for 10+ years to individuals and companies alike that are looking for accurate, reliable and up to date research data and technical consulting. We offer insights into strategic and growth analyses, Data necessary to achieve corporate goals and help make critical revenue decisions.

Our research studies help our clients make superior data-driven decisions, understand market forecast, capitalize on future opportunities and optimize efficiency by working as their partner to deliver accurate and valuable information. The industries we cover span over a large spectrum including Technology, Chemicals, Manufacturing, Energy, Food and Beverages, Automotive, Robotics, Packaging, Construction, Mining & Gas. Etc.

We, at Verified Market Research, assist in understanding holistic market indicating factors and most current and future market trends. Our analysts, with their high expertise in data gathering and governance, utilize industry techniques to collate and examine data at all stages. They are trained to combine modern data collection techniques, superior research methodology, subject expertise and years of collective experience to produce informative and accurate research.

Having serviced over 5000+ clients, we have provided reliable market research services to more than 100 Global Fortune 500 companies such as Amazon, Dell, IBM, Shell, Exxon Mobil, General Electric, Siemens, Microsoft, Sony and Hitachi. We have co-consulted with some of the world&rsquos leading consulting firms like McKinsey & Company, Boston Consulting Group, Bain and Company for custom research and consulting projects for businesses worldwide.

US: +1 (650)-781-4080
UK: +44 (753)-715-0008
APAC: +61 (488)-85-9400
US Toll-Free: +1 (800)-782-1768


The features to be copied.

The feature class which will be created and to which the features will be copied. If the output feature class already exists and the overwrite option is set to true, the output will be deleted first. If the output feature class already exists and the overwrite option is set to false, the operation will fail.

Geodatabase configuration keyword to be applied if the output is an ArcSDE geodatabase or file geodatabase.

The Spatial Grid 1, 2, and 3 parameters apply only to file geodatabases and certain ArcSDE geodatabase feature classes. If you are unfamiliar with setting grid sizes, leave these options as 0,0,0 and ArcGIS will compute optimal sizes for you. For more information about this parameter, refer to the Add Spatial Index tool documentation.

Cell size of the second spatial grid. Leave the size at 0 if you only want one grid. Otherwise, set the size to at least three times larger than Spatial Grid 1.

Cell size of the third spatial grid. Leave the size at 0 if you only want two grids. Otherwise, set the size to at least three times larger than Spatial Grid 2.


Work smarter with accurate data

You need to have up-to-date, accurate data 24/7 for all your decision-making, and Esri's got you covered. Our tools help you automate data processes and clean your data through comprehensive checks that ensure you always have quality, accurate data. Esri also lets you set up user- or system-defined rules to preserve the attribute and spatial integrity of your data, ensuring you always have the most up-to-date data. Edit on desktop, web, or mobile apps—the choice is yours.


After Loading Data

Esri recommends the following after loading data into a geodatabase feature class:

  1. Calculate database statistics using the Analyze tool.
  2. Grant privileges for other users to access the data.
  3. Update metadata.
  4. Add geodatabase behavior (domains, sub-types, topology rules, etc.).

The second item above, which we covered last lesson, is the only one that is absolutely critical. The first item, which we'll discuss in a moment, can greatly improve performance especially as the size of the feature class increases. Metadata, covered in GEOG 484 is often overlooked, but can save a lot of headaches for anyone who has questions about the data. Geodatabase behavior functionality, covered in GEOG 484 and in Lesson 5 in this course, offers useful ways to improve the efficiency and accuracy of data maintenance workflows.

To this list, I would add the implementation of attribute and spatial indexes to improve performance. This page of the lesson will focus on database statistics and indexes.

A. Calculating DBMS statistics using the Analyze tool

Relational database packages like SQL Server provide users with the ability to calculate basic statistics on their tables, such as the common values and data distribution in each column. These statistics are stored in system tables that are utilized by the DBMS to determine the best way to carry out queries, thereby improving performance. As a table's data changes over time, the statistics will become out of date and less helpful in optimizing performance. This is why Esri recommends running the Analyze tool after major edits are made to a feature class. Let's run the tool on the states feature class we imported earlier.

  1. İçində Geoprocessing pane, open the Analyze Datasets tool.
  2. For the Input Database Connection, browse to Databases & gt census_egdb.sde və basın OK. Note that tables can only be analyzed by their owner.
  3. The Datasets to Analyze box should fill with a list of datasets (in this case all feature classes) owned by the user associated with the connection.

Basın Select All.

At the bottom of the dialog are checkboxes that control which tables associated with the selected datasets should be analyzed (base, delta and/or archive). The base table (sometimes referred to as the business table) is essentially what you see when you open the feature class's attribute table. The delta table stores changes made to the base data in a versioned feature class, while the archive table stores data enabling database users to retrieve historical states of a feature class. We'll look at these topics in the next lesson. For now, you can just leave all three boxes checked. No harm is done if the feature classes don't have delta or archive tables.

Basın Qaç to execute the tool.

Keep in mind that running Analyze may have no perceptible effect for small datasets like we're dealing with here, but might result in significant performance gains in larger datasets.

B. Attribute indexes

Attribute indexes are another mechanism used in relational databases to improve performance particularly in the execution of queries. Developing better indexing algorithms is one of the more popular research topics in the computer science field. A comprehensive review of indexing schemes is outside the scope of this course. But at the very least, you should understand that one of the more common schemes works much like the index of a book.

If you're looking for discussion of a particular topic in a book, you don't skim through each page of the book beginning with page one. You look up the topic in the index which tells you the pages where you can conduct a much narrower search for your topic. A database index often works in much the same way. Given a WHERE clause like "WHERE city = 'Philadelphia'", the index helps the DBMS begin its search at a particular row of the table rather than at row one.

Some points to keep in mind regarding indexes:

  • They can be based on one or more columns.
  • They must be created by the table owner.
  • The degree to which an index will help performance depends on the degree of uniqueness in the values being indexed. Highly unique column content will benefit most from an index, less unique column content will benefit less.
  • They require a greater amount of disk space since they are essentially alternate representations of the data that must be stored and consulted by the DBMS.
  • They can increase the processing time required for table edits since the DBMS needs to not only perform the edit but also update the index. For this reason, Esri recommends dropping indexes prior to performing bulk edits then re-creating the indexes after the edits are complete.

To see how attribute indexes are built in ArcGIS, let's create one on the name column in the us_cities feature class.

  1. In ArcGIS Pro's Catalog pane, expand the usa_L7 feature dataset.
  2. Right-click on the us_cities feature class, and select Xüsusiyyətlər.
    (Recall that the import process may have added a “_1” to the feature class name.)
  3. İçində Feature Class Properties dialog, click on the Indexes nişan. Note that an index already exists on the OBJECTID field.
  4. İçində Attribute Indexes section of the dialog, click the Əlavə et button.
  5. İçində Fields available list, of the Add Attribute Index dialog, highlight the Ad column, and click the right arrow to copy it over to the Fields Selected siyahı.

Leave the Unique checkbox unchecked. Checking this box specifies that the database can stop searching after the first match is found. Thus you'd only want to check this box if each value in the index column appears only once. That would be a bad idea in this case since some of the city names are duplicated.

But, do check the Artan box. This will create an index in which the city names are sorted in ascending order.

Assign a Ad of us_cities_name_idx.

I won't bother to have you do a test query before and after because I doubt we'd see much difference in performance with such a small table. Just keep this capability in mind if you find that your queries are taking a long time to execute.

C. Spatial indexes

While attribute indexes improve the performance of attribute queries, spatial indexes are used to improve the performance of spatial queries. Esri geodatabases support three different methods of spatial indexing, grid, R-tree, and B-tree. The grid method is analogous to the map index found in road atlases. A grid of equal-sized cells is laid over the feature class and each row and column of the grid is assigned an identifier. Geometries in the feature class are compared to this grid and a list of grid cells intersected by each geometry is produced. These geometry-grid cell intersections are stored in a table. In the example below, feature 101 intersects three grid cells while feature 102 is completely within a single cell.

Grid Cell Index
FID GX GY
101 5 9
101 5 10
101 6 9
102 4 8

Index tables like this are used to enable GIS software to answer spatial questions without having to look at each geometry in the feature class. For example, imagine selecting features from our us_cities feature class that are within the state of Pennsylvania. The software will first look up the grid cells intersected by Pennsylvania. It can then throw out all of the us_cities points that don't intersect those same grid cells. It only needs to test for containment on points that share grid cells with the Pennsylvania polygon. This testing of only the close features is much more efficient than testing all features.

It is possible to define up to three of these spatial grids per feature class. Multiple grids with different resolutions can capture the extent of features more efficiently especially when the feature class contains features that vary greatly in their extent (i.e., some small features and some large).

The grid method is employed by Esri file geodatabases and Oracle-based ArcSDE geodatabases that store geometry using the Esri ST_Geometry type. ArcGIS calculates a default grid that typically provides a high level of performance. This page in the Esri documentation (An overview of spatial indexes in the geodatabase) provides further information on spatial indexes, including when you might want to rebuild one.

SQL Server geodatabase adminstrators have two options available for storing geometries: the Microsoft geometry and Microsoft geography data types, which are similar in concept to the geometry and geography spatial data types we saw in PostGIS. The default storage method when using SQL Server is Microsoft geometry. (More on how spatial indexing works for geometry and geography types can be found below.) This can be changed when creating a feature class by selecting Use configuration keyword on the last panel of the New Feature Class wizard. For example, if you have data covering a large spatial extent and want to use SQL Server's spatial functions to calculate spherical lengths and areas on the SQL command line like we did with PostGIS, then storing the data using the geography type would make sense. Further information on these storage options can be found in the documentation (Configuration keywords for enterprise geodatabases).

Another spatial indexing method employed in ArcGIS is the R-tree which uses a set of irregularly sized rectangles (R stands for rectangle) to group together nearby objects. This (File: R-tree.svg) figure helps to illustrate how an R-tree works. The red rectangles (labeled R8-R19) are the bounding boxes around some set of features (lines or polygons). The blue rectangles (R3-R7) are an aggregation of those features into groups and the black rectangles (R1-R2) are a higher level of aggregation.

The basic idea of a search is the same, if the search geometry falls within R1 then the software knows it can disregard the features within the bounding boxes R15-R19 and instead focus on R8-R14. After that first check is completed, the blue level of the tree might be used to further narrow the search.

R-tree indexes are used in Oracle geodatabases that utilize the SDO_Geometry type. They are automatically created and managed by ArcGIS and while it is possible to delete and re-create an R-tree index, it's not clear that doing so would improve performance. If you're having performance issues in a geodatabase that uses R-tree indexing, you may want to dig further into the documentation and/or contact Esri customer support.

SQL Server-based geodatabases that implement the geometry or geography spatial type are spatially indexed using a B-tree method. (As noted above, the geometry spatial type is the default in SQL Server.) This is an indexing method commonly used for non-spatial data, but in this context modified by Microsoft to handle spatial indexing as well. Like the R-tree method, this modified B-tree method employs a rectangular grid for locating features.

Finally, Postgres-based geodatabases are spatially indexed using a Generalized Search Tree (GiST) approach. This indexing method was developed as an alternative to the older B-tree and R-tree methods for irregular data structures (such as GIS data). It realizes performance gains by breaking data up into groupings, like objects that are within, objects that overlap, objects to one side, etc.

Now that you've learned about some of the settings to consider when loading data into an enterprise geodatabase, let's look in SQL Server Management Studio to see how feature classes are stored. Reminder: remember to Stop your Instances when you finish or when you take a long break.


Theory & creation of GDB using PostgreSQL

ArcSDE (Spatial Database Engine) is a server-software sub-system (produced and marketed by Esri) that aims to enable the usage of Relational Database Management Systems for spatial data. The spatial data may then be used as part of a geodatabase (wiki source).

While traditional RDBMS software keeps track of the tables and records contained in the database, ArcSDE pushes the relational model higher so that client software can manage geographic data – which comprise several tables – seamlessly. The user need have no awareness of nor dealings with the particulars of the RDBMS. The GIS environment routes all connections to the database through the ArcSDE middleware, which manages the storing and retrieval of data (wiki source).


Get started with geodatabases in PostgreSQL

The main tutorial to follow is this from ESRI documentation. It is very important to have a look on the PostgreSQL database requirements for ArcGIS 10.6.x in order to check the compatibility between the versions. In my case I do not have the minimum supported (PostgreSQL 10.3 & PostGIS 2.4) but I have PostgreSQL 10.5 & PostGIS 2.5. It says in the documentation “Newer minor versions are supported but are not certified”. So lets test it.

During creation of the geodatabase there is a more detailed description here. While running the “Create Enterprise Geodatabase” geoprocessing tool I entered the following options:

  • DB platform: PostgreSQL
  • Instance: localhost
  • Database: myfirstgdb
  • Tablespace Name: <empty>
  • Authorization file: C:Program FilesESRILicense10.4sysgenkeycodes

After finishing I can check in pgAdmin that the myfirstgdb geodatabase exists! The next step is to create a user to own data as described in ESRI documentation. Data stored in your geodatabase should be owned by users other than the sde user. Use the Create Database User geoprocessing tool to create a user in the PostgreSQL database cluster and a schema in your new database.

First step is to create a database connection to the newly created database. In the add Database connection menu select:

Now run the Create Database User tool. Very straightforward procedure as well. Once again you can check this via pgAdmin.

Now that you have a user who can add data to your new geodatabase, connect to the database as that user. The easiest way to do that is to alter the connection file you created earlier. A small test is to try and import some data to “myfirstgdb”.


Videoya baxın: Yüzük Ölçüsü Nasıl Alınır? (Oktyabr 2021).