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Comment obtenir la taille de la classe d'entités de géodatabase SDE


Existe-t-il un moyen dans catalog ou arcpy de déterminer la quantité d'espace disque qu'une classe d'entités SDE occupe sur le disque ?

Dans le catalogue, la colonne « taille » est vide et l'aide d'Esri indique :

La taille, la date de modification et les colonnes de lecture/écriture s'appliquent à plusieurs objets basés sur des fichiers, tels que des cartes et des fichiers de formes. Aucune valeur n'apparaîtra dans ces colonnes pour les données stockées dans une base de données ou des objets basés sur des fichiers qui ne prennent pas en charge la récupération de ces informations à partir du système de fichiers.

En ce qui concerne arcpy, je n'ai vu aucune propriété d'un objet Describe pouvant appeler size ou lire/écrire d'ailleurs. La réponse à la question Comment obtenir la taille de la classe d'entités de la géodatabase fichier sur le disque ? fournit la solution pour un fichier GDB, mais comment le faire pour les classes d'entités SDE ?


Non, il n'y a pas de méthode standard pour déterminer ces informations, même en ce qui concerne une seule implémentation de SGBDR. Même lorsque vous interrogez la base de données pour le stockage d'une table, cela peut ne pas correspondre à l'utilisation réelle du disque (en raison de facteurs de blocage, de limite supérieure, etc.).


Je suis un dba plutôt qu'un SIG, alors j'espère que cela sera utile.

Je respecte les commentaires des autres utilisateurs selon lesquels obtenir ces informations à partir d'une base de données peut être difficile ou trompeur, mais en supposant que vous ayez un accès aux requêtes SQL, vous devriez pouvoir résoudre ce problème pour la plupart, sinon toutes les implémentations de base de données.

Quelle base de données utilisez-vous ? Je suppose qu'une fonctionnalité se traduirait par une seule ligne dans un tableau. Vous cherchez une moyenne ? Le total pour la table, ou ko pour une ligne spécifique ?

En supposant que le serveur SQL: sp_spaceused tablename vous donnera les Ko utilisés, les lignes, l'espace utilisé et inutilisé. Ainsi, vous pouvez calculer le total et la moyenne.

Si vous pouvez identifier une ligne spécifique, vous pouvez la sélectionner dans une table #temp et exécuter sp_spaceused dessus.

Un tableau utilisera au minimum 1 page ou 8 Ko. Donc, si votre caractéristique est inférieure à cela, il pourrait être plus difficile à calculer. Je suppose que vous pourriez insérer la même ligne n fois, puis diviser par n.

Pouvez-vous nous en dire plus sur ce que vous essayez de réaliser et/ou pourquoi ?


Le jeu de données est un concept clé de la géodatabase. Il s'agit du principal mécanisme utilisé pour organiser et utiliser les informations géographiques dans ArcGIS. La géodatabase contient trois types de jeux de données principaux :

La création d'une collection de ces types de jeux de données est la première étape de la conception et de la création d'une géodatabase. Les utilisateurs commencent généralement par créer un certain nombre de ces types de jeux de données fondamentaux. Ensuite, ils ajoutent ou étendent leurs géodatabases avec des fonctionnalités plus avancées (par exemple en ajoutant des topologies, des réseaux ou des sous-types) pour modéliser le comportement du SIG, maintenir l'intégrité des données et travailler avec un ensemble important de relations spatiales.


3.1 Stockage et récupération de données dans ArcGIS

Avant d'entrer dans les détails de la lecture et de la modification de ces attributs, il est utile d'examiner comment les jeux de données géographiques sont stockés dans ArcGIS. Vous devez le savoir pour pouvoir ouvrir des ensembles de données dans vos scripts et, à l'occasion, créer de nouveaux ensembles de données.

Géodatabases

Au fil des ans, Esri a développé diverses méthodes de stockage des données spatiales. Ils vous encouragent à mettre vos données dans géodatabases, qui sont des structures organisationnelles pour stocker des ensembles de données et définir des relations entre ces ensembles de données. Différentes variantes de géodatabase sont proposées pour stocker différentes magnitudes de données.

  • Géodatabases fichier sont un moyen de stocker des données sur le système de fichiers local dans un format propriétaire développé par Esri. Ils offrent plus de fonctionnalités que les fichiers de formes et conviennent mieux à un usage personnel ou aux petites organisations.
  • Géodatabases ArcSDE ou « géodatabases d'entreprise » stocker des données sur un serveur central dans un système de gestion de base de données relationnelle (SGBDR) tel que SQL Server, Oracle ou PostgreSQL. Il s'agit de grandes bases de données conçues pour fournir des données non seulement à un ordinateur, mais à toute une entreprise. Étant donné que travailler avec un SGBDR peut être un travail en soi, Esri a développé ArcSDE en tant que "middleware" qui vous permet de configurer et de lire vos jeux de données dans ArcGIS Pro et d'autres produits Esri sans toucher au logiciel SGBDR.

Un jeu de données vectorielles unique dans une géodatabase est appelée un Classe d'entités. Les classes d'entités peuvent être organisées en option dans jeux de classes d'entités. Les jeux de données raster peuvent également être stockés dans des géodatabases.

Ensembles de données autonomes

Bien que les géodatabases soient essentielles pour le stockage et l'organisation des données à long terme, il est parfois pratique d'accéder aux jeux de données dans un format « autonome » sur le système de fichiers local. Esri fichier de formes est probablement le format de données vectorielles autonome le plus répandu (il a même son propre article Wikipédia). Un fichier de formes se compose en fait de plusieurs fichiers qui fonctionnent ensemble pour stocker des géométries et des attributs vectoriels. Les fichiers ont tous le même nom racine, mais utilisent des extensions différentes. Vous pouvez compresser les fichiers participants ensemble et les envoyer facilement par e-mail ou les publier dans un dossier à télécharger. Dans les navigateurs de fichiers Esri d'ArcGIS Pro, les fichiers de formes n'apparaissent que sous la forme d'un seul fichier.

Un autre type de jeu de données autonome datant des premiers jours d'ArcGIS est l'ArcInfo couverture. Comme le shapefile, la couverture se compose de plusieurs fichiers qui fonctionnent ensemble. Les couvertures sont certainement une espèce en voie de disparition, mais vous pourriez les rencontrer si votre organisation utilisait ArcInfo Workstation dans le passé.

Les jeux de données raster sont également souvent stockés dans un format autonome au lieu d'être chargés dans une géodatabase. Un jeu de données raster peut être un fichier unique, tel qu'un JPEG ou un TIFF, ou, comme un fichier de formes, il peut être constitué de plusieurs fichiers qui fonctionnent ensemble.

Fournir des chemins dans les scripts Python

Souvent, dans un script, vous devrez fournir le chemin d'accès à un ensemble de données. Connaître la syntaxe pour spécifier le chemin est parfois un défi en raison des nombreuses manières différentes de stocker les données énumérées ci-dessus. Par exemple, vous trouverez ci-dessous un exemple de ce à quoi ressemble une géodatabase fichier si vous parcourez simplement le système de fichiers de l'Explorateur Windows. Comment spécifiez-vous le chemin d'accès à l'ensemble de données dont vous avez besoin ? Ce même défi pourrait se produire avec un fichier de formes, qui, bien que nommé de manière plus intuitive, comporte en réalité trois fichiers participants ou plus.

Le moyen le plus sûr d'obtenir les chemins dont vous avez besoin est d'ouvrir la vue Catalogue de Pro (qui s'affiche au milieu de la fenêtre de l'application, contrairement au volet Catalogue, qui s'affiche sur le côté droit de la fenêtre de l'application) et de parcourir l'ensemble de données. La zone d'emplacement en haut indique le dossier ou la géodatabase dont le contenu est affiché. En cliquant sur la flèche déroulante dans cette zone, l'emplacement s'affiche sous forme de chemin réseau. C'est le chemin que vous voulez. Voici à quoi ressemblerait la même géodatabase fichier dans la vue Catalogue de Pro. Le chemin encerclé indique comment vous feriez référence à la géodatabase d'une classe d'entités, puis ajouteriez le nom de la classe d'entités. (Vous pouvez également cliquer avec le bouton droit sur n'importe quelle classe d'entités à partir de la vue Catalogue ou du volet Catalogue, accéder à Propriétés, puis cliquer sur l'onglet Source pour accéder à son chemin.)

Vous trouverez ci-dessous un exemple de la façon dont vous pouvez accéder à la classe d'entités dans un script Python en utilisant ce chemin. Ceci est similaire à l'un des exemples de la leçon 1.

N'oubliez pas que la barre oblique inverse () est un caractère réservé en Python, vous devrez donc utiliser la double barre oblique inverse () ou la barre oblique (/) dans le chemin. Une autre technique que vous pouvez utiliser pour les chemins est le chaîne brute, qui vous permet de mettre des barres obliques inverses et d'autres caractères réservés dans votre chaîne tant que vous mettez "r" avant vos guillemets.

Espaces de travail

Le cadre de géotraitement Esri utilise souvent la notion de espace de travail pour désigner le dossier ou la géodatabase où vous travaillez actuellement. Lorsque vous spécifiez un espace de travail dans votre script, vous n'avez pas besoin de répertorier le chemin complet de chaque ensemble de données. Lorsque vous exécutez un outil, le géoprocesseur voit le nom de la classe d'entités et suppose qu'il réside dans l'espace de travail que vous avez spécifié.

Les espaces de travail sont particulièrement utiles pour le traitement par lots, lorsque vous effectuez la même action sur de nombreux ensembles de données dans l'espace de travail. Par exemple, vous souhaiterez peut-être découper toutes les classes d'entités d'un dossier à la limite de votre comté. Le flux de travail pour cela est :

  1. Définir un espace de travail.
  2. Créez une liste de classes d'objets dans l'espace de travail.
  3. Définissez une fonction de découpage.
  4. Configurez une boucle à exécuter sur chaque classe d'entités de la liste.
  5. À l'intérieur de la boucle, exécutez l'outil Clip.

Voici un code qui coupe chaque classe d'entités d'une géodatabase fichier à la limite de l'état de l'Alabama, puis place la sortie dans une géodatabase fichier différente. Notez comment les cinq lignes de code après import arcpy correspondent aux cinq étapes répertoriées ci-dessus.

Dans l'exemple ci-dessus, la méthode arcpy.ListFeatureClasses() était la clé pour créer la liste. Cette méthode parcourt un espace de travail et crée une liste Python de chaque classe d'entités dans cet espace de travail. Une fois que vous avez cette liste, vous pouvez facilement configurer une boucle for pour agir sur chaque élément.

Notez que vous avez désigné le chemin d'accès à l'espace de travail à l'aide de l'emplacement de la géodatabase fichier "C:DataUSAUSA.gdb". Si vous travailliez avec des fichiers de formes, vous utiliseriez simplement le chemin du dossier contenant comme espace de travail. Vous pouvez télécharger le fichier USA.gdb ici et le fichier Alabama.gdb ici.

Si vous travailliez avec ArcSDE, vous utiliseriez le chemin d'accès au fichier de connexion .sde lors de la création de votre espace de travail. Il s'agit d'un fichier créé lorsque vous vous connectez à ArcSDE dans la vue du catalogue et placé dans votre répertoire de profil local. Nous n'accéderons pas aux données ArcSDE dans ce cours, mais si vous le faites au travail, n'oubliez pas que vous pouvez utiliser la zone d'emplacement comme indiqué ci-dessus pour vous aider à comprendre les chemins vers les jeux de données dans ArcSDE.


A propos de la mise à jour des géodatabases ArcSDE

En d'autres termes, deux éditeurs qui éditent simultanément ne voient que leurs propres éditions. Si les données géographiques sont versionnées, elles peuvent être modifiées dans une version spécifique de la géodatabase. Lorsque vous modifiez la géodatabase ArcSDE, vous travaillez dans votre propre vue ou état de géodatabase. Personne d'autre ne voit vos modifications tant que vous ne les avez pas enregistrées.

Lorsque vous commencez à éditer, rutorial travaille avec votre propre représentation de la version. ArcSDE – par où commencer ? La documentation d'aide sera votre meilleur ami lorsque vous commencerez à creuser dans SDE.

Voici quelques liens pour vous aider à démarrer : Mieux que ça, je vais vous montrer la navigation. Les données dans une géodatabase ArcSDE adcsde être versionnées ou non versionnées.

De plus, vous commencerez à voir des problèmes de flux de travail dont vous auriez dû embaucher quelqu'un pour vous en parler. Mais aecsde début Yutorial? Passer au contenu principal. Un tutoriel pdf est également disponible ici. Bien qu'il soit avantageux de voir comment Postgres fonctionne en tant que géodatabase d'entreprise Esri, nous allons continuer avec SQL Server sous Windows. Disponible avec une licence Standard ou Advanced.

Le processus d'édition de version est décrit plus en détail dans Présentation rapide du processus d'édition de version. Je ne peux pas trouver un bon manuel pour commencer avec – The Arcgis 9.

Il n'est pas clair si vous vouliez installer arcgis server workgroup sde ou sde personal sur votre bureau. Si vous ne souhaitez pas valider les modifications apportées à la géodatabase, vous devez arrêter la session de mise à jour sans enregistrer les modifications. Et si vous avez une machine autonome et non des données d'entreprise, prévoyez de la gâcher et de recommencer plusieurs fois. Cela me donne des erreurs aléatoires lors du chargement, de l'insertion et de l'édition et quelques autres. La modification de données non versionnées équivaut à effectuer des transactions de base de données standard.

Courriel Obligatoire, mais jamais affiché. Lorsque vous modifiez des données non versionnées dans une session de mise à jour ArcMap, vous modifiez directement la source de données. Le workflow général pour la modification des données non versionnées est le suivant : Accueil Questions Tags Utilisateurs sans réponse. Esri fait souvent référence aux géodatabases stockées dans un SGBDR et accessibles à l'aide d'ArcSDE en tant que géodatabases multi-utilisateurs, car elles sont mieux à même de prendre en charge l'accès par plusieurs utilisateurs. Lorsque vous êtes prêt à appliquer vos mises à jour à une version différente de la géodatabase, vous fusionnez vos modifications via un processus de rapprochement des mises à jour, de résolution des conflits et de publication de vos modifications dans la version parent de la géodatabase.

Géodatabase d'entreprise – ArcSDE – par où commencer ? Échange de pile de systèmes d'information géographique –

Connaissez-vous de bons guides et ressources pour me guider avec arcgis 9. Lorsque vous enregistrez vos modifications, elles sont validées dans la géodatabase en tant que transaction unique. En utilisant notre site, vous reconnaissez avoir lu et compris notre Politique relative aux cookiesPolitique de confidentialité et nos Conditions d'utilisation. Désolé, mais sde personal n'a pas l'administration de la ligne de commande ni beaucoup d'administration, d'ailleurs, le didacticiel que vous recherchez peut-être pour vous familiariser.

La plupart des informations dont arcsds ont besoin sont là, il suffit de les trouver. L'une des premières choses que vous voudrez peut-être faire après le lancement d'une géodatabase d'entreprise est de configurer la connexion arccsde et les privilèges pour ces rôles. Que sont les serveurs de base de données dans ArcGIS ?

Tutoriels ArcSDE du magazine ArcUser

Cela annule toutes les modifications que vous avez apportées depuis le début de la session de modification ou depuis votre dernière sauvegarde. Beaucoup de bonnes informations là-bas.

Sur une machine 64 bits, j'ai eu des problèmes lors de la configuration d'arcsde pour le serveur SQL. site Web est soumis à ces politiques.

Les avantages d'une géodatabase multi-utilisateurs incluent : Je fournirai un lien de départ. J'ai également quelques problèmes avec le serveur SQL 64 bits Arc GIS for Desktop. Voici quelques liens pour vous aider à démarrer :.

Si vous allez aux ressources. J'ai fini par désinstaller sqlserver 64 bits et réinstaller x86, puis j'ai pu configurer arcsde. Publiez votre réponse Supprimer En cliquant sur “Publier votre réponse”, vous reconnaissez avoir lu nos conditions d'utilisation mises à jour, notre politique de confidentialité et notre politique en matière de cookies et que votre utilisation continue du site Web est soumise à ces politiques.

Inscrivez-vous en utilisant Facebook. Pour plus de détails, consultez le document Quoi de neuf pour les géodatabases dans ArcGIS 10 pour connaître les modifications apportées par 10.

Lorsque vous avez besoin d'une grande géodatabase multi-utilisateurs pouvant être modifiée et utilisée simultanément par de nombreux utilisateurs, la géodatabase ArcSDE constitue une bonne solution.


Gestion des données spatiales dans un SIG d'entreprise

Cet article décrira l'expérience du St. George Colnsulting Group et du Maine Department of Environmental Protection dans la création d'une infrastructure de gestion de données spatiales pour un SIG d'entreprise. Nous discuterons des problèmes liés à la création de jeux de données spatiales à grande échelle, des problèmes d'inventaire et d'organisation des données, des problèmes de migration des données, de l'expérience de réglage pour ArcSDE dans Oracle 8i et du stockage d'images dans ArcSDE. Nous discuterons également des avantages du stockage en base de données relationnelle des données spatiales et de l'architecture de la géodatabase et d'ArcSDE.

1. Qu'est-ce qu'une « entreprise » ?

Il existe de nombreuses définitions différentes du mot « entreprise ». Pour les besoins de nos discussions ici, nous ne prenons pas « Entreprise » pour signifier un vaisseau spatial de classe Constitution NCC-1701, mais plutôt Toute organisation qui doit prendre en charge plusieurs utilisateurs simultanés accédant à une ressource d'informations partagée. Cela peut signifier un magasin de trois ou quatre personnes travaillant simultanément sur un seul projet ou plusieurs milliers de personnes réparties dans le monde entier en réseau avec un réseau étendu ou Internet.

2. Quels sont les besoins en gestion de données d'une entreprise ?

Les besoins de gestion de l'information d'une organisation changent radicalement dès qu'un groupe d'utilisateurs nécessite une utilisation simultanée multiple de tout actif d'information. Cette exigence de base, avec ses exigences de sécurité, de verrouillage au niveau des enregistrements, de résolution des conflits d'édition, etc., est la force principale derrière l'évolution du système de gestion de base de données relationnelle (SGBDR) moderne. C'est ce besoin de gestion centralisée de l'accès simultané partagé aux actifs informationnels d'une organisation que nous considérons comme le principal différenciateur d'une entreprise par rapport aux autres organisations. Dans sa forme la plus simple, le problème se résume à fournir à vos utilisateurs un accès sécurisé et fiable aux informations gérées de manière centralisée pour l'organisation.

3. Les anciens modèles de données spatiales

Jusqu'à présent, nous n'avons pas du tout mentionné spécifiquement les données spatiales. Ce n'est pas un oubli. Les systèmes d'information géographique ne sont qu'un petit sous-ensemble des autres systèmes d'information d'une entreprise. L'acronyme SIG signifie système d'information géographique après tout. À bien des égards, les besoins de gestion des données spatiales pour une entreprise sont peu différents des autres besoins de gestion des données. Malheureusement, jusqu'à très récemment, les modèles de données SIG n'ont pas suivi le rythme de certains de leurs cousins ​​SGBDR plus sophistiqués et ont traditionnellement été basés sur des fichiers. Du point de vue d'Esri, les modèles de données géographiques traditionnels ont inclus :

une. Couvertures -- Le modèle spatial de base pour ArcInfo. La couverture est un modèle de données très solide qui nous a très bien servi pendant de nombreuses années. Le modèle de données comprend une topologie interne et est très rigoureux quant à l'application d'une construction appropriée des caractéristiques.

b. Fichiers de formes -- Le modèle de données spatiales de base pour ArcView. Le modèle Shape File est beaucoup moins rigoureux (certains diraient bâclé) sur l'application de l'intégrité des fonctionnalités et repose sur le calcul de la topologie à l'exécution.

c. Bibliothécaire -- Les couches de bibliothèque sont des collections de couvertures adjacentes les unes aux autres. Chaque couverture est appelée une « tuile ». Les tuiles sont définies dans une couverture d'index qui est une couverture polygonale de l'espace occupé par chaque tuile (comme une limite de carte USGS). Les carreaux ne doivent pas nécessairement être de taille ou de forme égales, mais le sont généralement. Toutes les tuiles doivent se conformer aux limites de tuiles spécifiées par la couverture d'index. La couverture d'index contient un élément pour chaque couche de la bibliothèque, l'enregistrement de chaque tuile est simplement le chemin d'accès à cette tuile. Ainsi, ArcInfo sait trouver la bibliothèque en fonction d'une entrée dans le fichier INFO du système, puis regarde dans la couverture d'index de la bibliothèque pour voir quelles couches s'y trouvent, puis recherche les tuiles là où cela est spécifié. L'avantage des bibliothèques est que la couche entière n'est pas rendue lorsque vous effectuez un zoom avant, uniquement les tuiles dans votre étendue - très similaire à l'utilisation de l'index spatial par SDE. L'inconvénient est qu'il est toujours construit sur le modèle de couverture et ne prend donc pas en charge (très bien, de toute façon) l'édition et l'affichage multi-utilisateurs. Nos tests ont montré que l'affichage de la couche de bibliothèque se ralentit à mesure que de plus en plus d'utilisateurs sont ajoutés.

ré. GeoTIFFs (et autres images enregistrées dans l'espace) -- un modèle de données spatiales basé sur un fichier pour les rasters où chaque pixel a une représentation spatiale mais plutôt peu de profondeur d'attribut.

e. GRILLES - La représentation ArcInfo d'une image raster qui permet une plus grande profondeur d'attribut pour chaque pixel du fichier.

F. Catalogues d'images -- Un catalogue d'images est similaire à une couche de bibliothèque, mais chaque catalogue possède son propre fichier de base de données. Le fichier de base de données n'est rien de plus qu'une table de minX, minY, maxX, maxY et l'emplacement de l'image. Il spécifie l'étendue d'une image et où elle est stockée. De cette manière, les utilisateurs peuvent importer des tuiles d'images sous la forme d'une mosaïque apparente sans trouver toutes les tuiles et les assembler. Les catalogues d'images n'étaient pas pris en charge dans ArcMap 8.0.x, mais le sont dans 8.1.

Il existe plusieurs limitations importantes à tout modèle de données basé sur des fichiers. L'accès des utilisateurs simultanés dégrade généralement considérablement les performances et il n'est pas possible de prendre en charge plusieurs utilisateurs simultanés éditant un seul fichier. De plus, il existe des limites à la taille de toute couche physique dans le système de fichiers. La limite de taille de fichier est en grande partie fonction de la densité des données impliquées, mais dans de nombreux cas, il devient nécessaire de sous-ensembles de grands ensembles de données spatiales contiguës afin d'obtenir des performances adéquates. La structure Librarian a été développée pour rationaliser certains des problèmes résultants inhérents à la mosaïque de jeux de données, mais elle reste une solution plutôt incomplète.

4. Les nouveaux modèles de données spatiales Au cours des cinq dernières années environ, Esri et la plupart des principaux fournisseurs de bases de données ont commencé le processus de développement de modèles de données spatiales basés sur des systèmes de gestion de bases de données relationnelles et objet-relationnelles. L'objectif de ces efforts de développement est de tirer parti des progrès de la technologie des bases de données relationnelles afin de fournir les fonctionnalités d'entreprise manquant dans un modèle de données basé sur des fichiers. La sécurité, l'accès simultané à plusieurs utilisateurs et les index spatiaux sont des améliorations spectaculaires des modèles de données spatiales traditionnels disponibles via les nouveaux modèles de bases de données spatiales. Alors que bon nombre des principaux fournisseurs de bases de données (Oracle, Informix, IBM) ont introduit leurs propres formats de bases de données spatiales propriétaires, pour les besoins de cet article, nous nous concentrerons sur la mise en œuvre de la technologie de base de données spatiale par Esri.

une. Couches SDE Le moteur de base de données spatiale (SDE) d'Esri existe depuis plusieurs années maintenant et a obtenu de grands avantages en termes de performances par rapport aux modèles de données spatiales basés sur des fichiers. SDE crée un schéma d'index spatial à plusieurs niveaux sur vos données spatiales permettant à un utilisateur d'extraire et de restituer très rapidement un sous-ensemble d'une très grande couche de données spatiales. Cette capacité permet à un administrateur de données spatiales de s'éloigner du modèle de données spatiales en mosaïque et de créer des couches de données transparentes pour l'ensemble de l'étendue géographique présentant un intérêt pour les utilisateurs. Bien que vous puissiez charger des données spatiales dans SDE à partir de presque n'importe quel format de données avec le logiciel approprié, SDE applique un modèle de données spatiales beaucoup plus rigoureux que les fichiers de forme, et les fichiers de forme peuvent parfois poser problème lors de la tentative de chargement dans SDE. Nous vous recommandons de convertir les fichiers de forme en couvertures avant d'être chargés dans SDE. SDE est actuellement le seul format de données spatiales visible par tous les clients Esri.

b. La géodatabase La Géodatabase est, à notre humble avis, l'avancée la plus significative du modèle de données spatiales en trente ans. La géodatabase, telle qu'elle est implémentée avec ArcGIS 8.1, est un modèle de données relationnel objet qui permet d'énormes nouvelles capacités dans nos tentatives de modéliser le monde qui nous entoure. Pour la première fois, nous pouvons commencer à modéliser les comportements des objets spatiaux dans le monde qui nous entoure et pas seulement les attributs de ces objets. Couplés à la technologie de base de données relationnelle qui confère à ces nouveaux modèles leur persistance, ces nouveaux modèles de données offriront une grande nouvelle flexibilité aux utilisateurs de données spatiales dans les années à venir.

Il existe actuellement une énorme confusion à propos de ce nouveau terme « Géodatabase ». Alors que la technologie sous-jacente qui prend en charge une géodatabase est un groupe de tables de bases de données relationnelles administrées par SDE, la géodatabase elle-même existe en tant que groupe d'objets COM dans ArcGIS car elle s'exécute sur une plate-forme MS Windows. Pour cette raison, les technologies qui ne s'exécutent pas dans l'espace mémoire de MS Windows (ArcIMS, ArcExplorer) ou les applications qui n'ont pas été conçues pour voir les nouveaux objets de la géodatabase (ArcView 3.X) ne pourront pas profiter de la nouvelle opportunités offertes par ces nouveaux modèles de données. Il est important de réaliser que bien que SDE puisse gérer les aspects de stockage d'une géodatabase, SDE ne comprend aucun des comportements personnalisés qui peuvent avoir été définis pour les objets de la géodatabase ou les relations qui ont été établies au sein de la géodatabase.

Dans la géodatabase, il existe plusieurs classes d'objets de base pour permettre le stockage et la gestion des objets spatiaux. Ces classes de base comprennent :

je. Classes d'objets - C'est le type d'objet de géodatabase le plus basique. Vous pouvez le considérer comme à peu près analogue à un fichier de forme ou à une couche individuelle d'une couverture. Une classe d'entités stocke un groupe d'entités avec une étendue géographique, une référence spatiale, une table attributaire, etc. partagées. Chaque point, ligne ou polygone individuel au sein d'une classe d'entités est un objet distinct au sein de la classe d'entités.

ii. Jeux de données d'entité - Un jeu de données d'entités est destiné à stocker un groupe de classes d'entités qui partagent une sorte de relation spatiale. Par exemple, vous pouvez créer un jeu de données d'entités « Political Boundaries » qui inclut des classes d'entités Towns and Countys où les villes et les comtés partagent des limites coïncidentes. Vous pouvez ensuite établir des relations d'édition qui déterminent que chaque fois qu'une limite de ville est déplacée, toute géométrie coïncidente partagée dans le comté associé sera également déplacée. Les jeux de classes d'entités n'exigent pas spécifiquement que les classes d'entités membres aient des relations spatiales.

Il est techniquement possible d'utiliser des ensembles de données d'entités comme mécanismes d'organisation logique des données. Par exemple, vous pouvez créer un jeu de données d'entités « hydrographie » comprenant des rivières, des étangs, des lacs et des ruisseaux. Aucune de ces classes d'entités ne partagerait de relation spatiale, mais le jeu de données d'entités serait utilisé pour organiser logiquement les données et les rendre plus facilement accessibles aux utilisateurs de l'entreprise.

Il existe cependant un problème important associé à cette « utilisation abusive » de l'ensemble de données d'entités. Chaque fois qu'une classe d'entités dans un jeu de classes d'entités est ouverte pour mise à jour, toutes les autres classes d'entités de ce jeu de classes d'entités sont également ouvertes afin de vérifier les relations spatiales. Cela peut créer de graves problèmes de performances dans de nombreux cas. Nous recommandons que les jeux de données d'entités soient uniquement utilisés pour stocker des classes d'entités avec des relations spatiales partagées (pour lesquelles ils étaient après tout destinés) et que d'autres mécanismes soient développés à des fins d'organisation et de convivialité des données.

Nous avons développé une extension personnalisée d'ArcMap à cette fin pour nos clients du Maine Department of Environmental Protection. À l'aide de cet outil, l'administrateur de données spatiales peut créer une structure de dossiers à plusieurs niveaux pour organiser les classes d'entités Enterprise en groupes logiques pour l'utilisateur. Cette approche présente l'avantage supplémentaire de permettre à l'administrateur de données spatiales d'inclure une seule classe d'entités à plusieurs endroits dans la structure de dossiers et permet aux utilisateurs d'afficher toutes les données spatiales d'entreprise disponibles à partir d'ArcMap sans avoir à démarrer ArcCatalog ou à accéder à l'outil Ajouter. Boîte de dialogue de données.

iii. Rasters - Un Raster SDE représente la capacité de stocker des données raster dans un SGBDR. Toutes les justifications de la gestion centralisée de l'information, de la sécurité, des utilisateurs simultanés multiples des actifs d'information centraux et des gains de performances inhérents à l'indexation spatiale de très grands ensembles de données s'appliquent ici.

iv. Objets réseau - Les modèles de données spatiales qui nécessitent une topologie de réseau (réseaux routiers de transport, réseaux de distribution d'eau, réseaux de distribution électrique, etc.) nécessitent la mise en œuvre de la Géodatabase. SDE seul ne prend pas en charge un modèle de données de topologie de réseau. (La plupart des solutions de données spatiales RDBMS propriétaires non plus). Cependant, la géodatabase prend entièrement en charge le modèle de données de réseau et plusieurs partenaires commerciaux d'Esri (notamment Minor et Minor) ont développé des modèles de données de réseau personnalisés pour la distribution d'eau/eaux usées et la distribution électrique.

v. Objets personnalisés - Comme nous venons de le mentionner avec l'exemple Minor et Minor, il est tout à fait possible de créer des modèles de données personnalisés au sein de la géodatabase. Beaucoup de travail a déjà été fait pour développer un modèle de données hydrographiques personnalisé par l'USGS et d'autres. L'EPA travaille avec Ross Associates pour développer un modèle de données personnalisé pour les installations réglementées. Avec les nouvelles capacités de modélisation de données personnalisées de la géodatabase, il est désormais possible de créer des modèles de données spatiales avec beaucoup plus de profondeur qui représentent plus précisément les objets du monde qui nous entoure.

5. Implémentation d'une géodatabase d'entreprise.

Si vous êtes arrivé à ce point de notre discussion et que vous commencez à penser qu'une géodatabase d'entreprise représente peut-être de grands avantages pour votre organisation, la prochaine question que vous vous poserez est la suivante : « Comment dois-je procéder pour mettre en œuvre une géodatabase d'entreprise au sein de mon organisation ? ? Vous entendrez un certain nombre de présentations cette semaine lors de la conférence des utilisateurs qui impliquent que tout ce que vous avez à faire est de créer une géodatabase, de glisser-déposer quelques fichiers de forme dedans et Presto! vous avez une géodatabase d'entreprise. Bien que cette affirmation puisse être techniquement correcte, la conception d'un SIG d'entreprise adapté à votre organisation nécessitera beaucoup plus de réflexion et de planification pour bien faire les choses. Voici quelques autres considérations mineures qui devraient entrer dans votre planification d'un SIG d'entreprise pour votre organisation :

une. Conception architecturale

je. Comment mes utilisateurs aimeraient-ils appliquer le SIG dans leur flux de travail quotidien ? Soyez honnête ici. Vos utilisateurs aimeraient probablement faire beaucoup plus avec le SIG qu'ils ne le font actuellement, mais ils sont limités par le fait que les données sont difficiles à trouver, tuilées de manière peu pratique, difficiles à parcourir sur le réseau, et ils ne savent pas s'ils ont la copie la plus à jour. Et, au fait, le logiciel SIG de bureau (si vous utilisez toujours ArcView 3.X) ne leur donne pas les types de fonctionnalités SIG qu'ils aimeraient vraiment. Avant de pouvoir développer un SIG d'entreprise qui réponde aux besoins de vos utilisateurs, vous devez d'abord documenter quels sont ces besoins. Ce processus de documentation peut être difficile et prendre du temps et ne peut pas être effectué dans le confort de votre bureau. Allez-y et parlez à vos utilisateurs et découvrez ce qu'ils ont vraiment besoin de faire avec le SIG. Écris le. Ne rejetez aucune de leurs demandes comme impossible avant de les documenter. Prioriser leurs demandes.

ii. Quel type de bande passante est disponible au sein de mon organisation ? Les jeux de données SIG peuvent être très volumineux et denses. Déplacer même des sous-ensembles de ces ensembles de données sur le réseau de l'entreprise à des fins de manipulation ou de visualisation peut avoir de graves conséquences sur les performances du réseau. Si vous disposez d'un réseau de grande capacité et d'un nombre relativement restreint d'utilisateurs SIG chacun avec un poste de travail relativement puissant, alors connecter chaque poste de travail directement à la géodatabase d'entreprise sur le réseau est une solution très viable. Si, d'un autre côté, vous avez un grand nombre d'utilisateurs distribués avec des postes de travail moins qu'idéals et une bande passante partagée et modeste, alors vous feriez mieux de configurer un serveur Citrix central sur un lien réseau haute capacité vers votre géodatabase d'entreprise et servir vos applications clientes SIG via des connexions Citrix pour les utilisateurs qui ont besoin d'applications de bureau SIG.

Par exemple, dans nos bureaux de St. George Consulting Group à Rockland, nous avons un réseau commuté de 100 Mo et tous nos utilisateurs SIG (environ huit) ont des postes de travail relativement performants. L'exécution d'ArcGIS localement sur le poste de travail et la connexion à la géodatabase d'entreprise fonctionnent parfaitement dans cet environnement.

Au Maine DEP, où ils comptent plus d'une centaine d'utilisateurs dans quatre bureaux régionaux de l'État, de nombreux bureaux régionaux partagent une connexion de 10 Mo avec le bureau principal et disposent de postes de travail moins qu'excitants sur le bureau. Dans cette situation, le modèle de déploiement Citrix a fourni un accès exceptionnel aux applications SIG à ces utilisateurs répartis sur le réseau étendu.

iii. Quelles sont les capacités des ordinateurs de bureau de mes utilisateurs ? Comme nous venons de le décrire, ArcGIS nécessite un poste de travail assez conséquent pour des performances optimales. 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)

je. 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.

je. 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.

ré. 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:

je. 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. Training - 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?

une. 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.

ré. 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?

une. 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.

ré. 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.

Paysage concurrentiel

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 Des détails
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.

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  • Identify the developed and emerging markets where Software Defined Everything (SDE) services are offered.
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  • 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. Dans le Geoprocessing pane, open the Analyze Datasets tool.
  2. For the Input Database Connection, browse to Databases > census_egdb.sde and click OK. Note that tables can only be analyzed by their owner.
  3. le 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.

Cliquez sur 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). le base table (sometimes referred to as the business table) is essentially what you see when you open the feature class's attribute table. le 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.

Cliquez sur Cours 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 Propriétés.
    (Recall that the import process may have added a “_1” to the feature class name.)
  3. Dans le Feature Class Properties dialog, click on the Indexes tab. Note that an index already exists on the OBJECTID field.
  4. Dans le Attribute Indexes section of the dialog, click the Add button.
  5. Dans le Fields available list, of the Add Attribute Index dialog, highlight the NAME column, and click the right arrow to copy it over to the Fields Selected liste.

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 Ascending boîte. This will create an index in which the city names are sorted in ascending order.

Assign a Nom de 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 Arrêter 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”.


Voir la vidéo: Créer classe dentités. ArcGIS. géodatabase. arcgis الدرس 03 احتراف (Octobre 2021).