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Qu'est-ce qui cause la taille importante du fichier de formes et pouvez-vous la réduire efficacement ?


J'ai un fichier de formes qui contient tous les comtés de Pologne dans un fichier de formes. Le shapefile est fourni par l'agence centrale de cartographie. Le fichier avec les comtés qu'ils fournissent est d'environ 30 Mo.

Le même fichier de formes de GADM mesure environ 2 Mo et contient le même niveau de détail (comtés) avec presque les mêmes attributs. La seule information qui me manque dans GADM est l'attribut d'identifiant de comté réel que je souhaite utiliser pour faire correspondre les comtés avec mes données.

J'exécute QGIS et j'ai essayé de simplifier les géométries pour réduire la taille. J'ai également essayé SimpliPy, Generalizer mais je ne peux pas obtenir plus de 0,5% - 1% de réduction de taille. J'ai googlé et recherché Stackexchange mais je n'ai pas trouvé de réponse à ma question. Je n'ai pas non plus pu trouver d'aide pour comprendre pourquoi la taille des fichiers de formes d'une même zone peut varier autant.


Notez que le « niveau de détail » est un terme relatif. Ils peuvent montrer les mêmes informations, c'est-à-dire les comtés, mais le niveau de détail s'applique également aux lignes qui composent les limites. L'un pourrait utiliser une centaine de points pour décrire un comté, et l'autre pourrait en utiliser quelques milliers. Simplifier/Généraliser sont ce que vous utilisez sur les plus grands pour les aligner davantage, mais en fonction des paramètres, cela peut ne pas avoir beaucoup d'impact - ou peut-être trop. Ou il peut s'agir d'un fichier gonflé/corrompu qui doit être réparé.

radouxju note qu'il y a généralement deux fichiers composants d'un fichier de formes qui sont les plus volumineux - les informations .shp ou géométrie et les informations .dbf ou attribut. Selon celui qui est la source de ballonnement apparent dictera des solutions possibles.

Mapperz a suggéré http://www.mapshaper.org/ qui est un site sur lequel vous pouvez télécharger votre fichier à des fins de réparation et de simplification. Notez que le site ne semble pas offrir une option pour ne pas simplifier, donc il modifiera les données. Pour une réparation directe, vous auriez besoin de quelque chose comme Réparer la géométrie dans ArcGIS ou v.clean de GRASS via QGIS. Une réparation peut ne pas réduire la taille du fichier, mais elle ne modifiera pas non plus les données. Je ne sais pas si Mapshaper peut préserver la topologie et ne pas introduire des éclats dans les limites de polygones adjacents lors de la simplification, bien que s'ils coïncident avant, je m'attendrais à ce que les mêmes modifications soient Probablement être fait sur les deux lignes.

RobinC a en outre précisé que « Mapshaper ne vous donne que le fichier .shp, et après avoir réduit celui-ci, il vous suffit de renommer l'ancien fichier .dbf, afin que votre géométrie soit simplifiée et vos attributs conservés tels quels.

user30184 a examiné les fichiers originaux que vous avez fournis et a noté que le plus grand avait en effet beaucoup plus de sommets que le plus petit (2,25 millions contre 68 000 en nombres ronds), ce qui explique facilement la différence de taille dans le fichier .shp.


De manière générale, vous pouvez réduire le contenu du .shp (géométrie) ou du .dbf (attribut) en essayant des outils de généralisation d'autres packages SIG comme l'a souligné @GISdirtsniffer, ou en supprimant les colonnes d'attributs inutilisées.

Dans votre cas en particulier, si comme vous l'avez dit

Le même fichier de formes de GADM mesure environ 2 Mo et contient le même niveau de détail (comtés) avec presque les mêmes attributs. La seule information qui me manque dans GADM est l'attribut d'identifiant de comté réel…

Ensuite, vous pouvez utiliser la géométrie GADM plus petite au lieu de l'agence de cartographie centrale d'origine. Concrètement, vous pouvez utiliser jointure spatiale pour joindre le fichier de formes d'origine au fichier GADM et ajouter des attributs tels que l'identifiant du comté au fichier de formes GADM afin que vous disposiez à la fois des attributs nécessaires et d'un fichier de formes plus petit.


J'utiliserais l'outil Simplifier pour réduire le nombre de sommets. J'ai rencontré cela trop de fois.


Mis à part l'évidence ( -Os -s ), l'alignement des fonctions sur la plus petite valeur possible qui ne plantera pas (je ne connais pas les exigences d'alignement ARM) peut écraser quelques octets par fonction.
-Os devrait désactive déjà les fonctions d'alignement, mais cela peut toujours être par défaut une valeur comme 4 ou 8. Si l'alignement, par ex. à 1 est possible avec ARM, cela pourrait économiser quelques octets.

-ffast-math (ou le moins abrasif -fno-math-errno ) ne définira pas errno et évitera certaines vérifications, ce qui réduit la taille du code. Si, comme la plupart des gens, vous ne lisez pas errno de toute façon, c'est une option.

Utiliser correctement __restrict (ou restrict ) et const supprime les charges redondantes, rendant le code à la fois plus rapide et plus petit (et plus correct). Marquer correctement les fonctions pures en tant que telles élimine les appels de fonction.

L'activation de LTO peut aider, et si ce n'est pas disponible, compiler tous les fichiers source dans un binaire en une seule fois ( gcc foo.c bar.c baz.c -o programme au lieu de compiler foo.c , bar.c , et baz. c aux fichiers objets d'abord, puis la liaison) aura un effet similaire. Il rend tout visible à l'optimiseur en même temps, lui permettant éventuellement de mieux fonctionner.

-fdelete-null-pointer-checks peut être une option (notez que ceci est normalement activé avec n'importe quel "O", mais ne pas sur des cibles embarquées).

Mettre des globales statiques (vous n'en avez pas tant que ça, espérons-le, mais quand même) dans une structure peut éliminer beaucoup de frais généraux les initialiser. J'ai appris cela lors de l'écriture de mon premier chargeur OpenGL. Avoir tous les pointeurs de fonction dans une structure et initialiser la structure avec = <> génère un appel à memset , tandis que l'initialisation des pointeurs de la « manière normale » génère une centaine de kilo-octets de code juste pour remettre chacun à zéro individuellement.

Éviter la statique de constructeur non triviale local variables comme le diable (les types POD ne posent aucun problème). Gcc initialisera threadsafe non trivial-constructor locals statiques à moins que vous ne compiliez avec -fno-threadsafe-statics , qui se lie dans beaucoup de code supplémentaire (même si vous n'utilisez pas du tout de threads).

Utiliser quelque chose comme libowfat au lieu du crt normal peut très réduisez votre taille binaire.


Avec la dernière version de R 64 bits et la dernière version de rgdal, essayez simplement de la lire dans :

Où "shpfilename" est le nom de fichier sans l'extension.

Si cela échoue, mettez à jour votre question avec les détails de ce que vous avez fait, ce que vous avez vu, les détails de la taille des fichiers - chacun des fichiers "shpfilename.*", les détails de votre version R, système d'exploitation et version rgdal.

Ok, donc la question concerne plus une stratégie pour traiter les gros fichiers, pas "comment lit-on un fichier de formes dans R".

Cet article montre comment utiliser l'approche diviser-appliquer-recombiner comme solution en sous-ensembles des fichiers de formes.

À partir de la réponse actuelle, supposons que vous ayez un SpatialPolygonsDataFrame appelé shpdata. shpdata aura un attribut de données (accessible via @data) avec une sorte d'identifiant pour chaque polygone (pour les fichiers de formes Tiger, c'est généralement quelque chose comme 'GEOID'). Vous pouvez ensuite parcourir ces identifiants en groupes et sous-ensemble/traiter/exporter les shpdata pour chaque petit lot de polygones. Je suggère soit d'écrire des fichiers intermédiaires au format .csv, soit de les insérer dans une base de données comme sqlite.


Masque GTiff avec shapefile en python avec gdal, ogr, etc.

OK, après un peu de bricolage, j'ai peaufiné un script à partir du lien hypertexte du site dans la deuxième ligne de commentaire. Le but du script est de découper/masquer un LARGE raster (c'est-à-dire qui ne peut pas tenir dans une application Python 2.7.5 32 bits) au format GTiff avec un fichier de formes avec plusieurs polygones (chacun avec un enregistrement "Nom") et d'enregistrer le rasters découpés dans un sous-répertoire "clip", où chaque grille masquée est nommée d'après le "Nom" de chaque polygone. Comme le script d'origine, il suppose que le GTiff et le fichier de formes sont dans la même projection et se chevauchent correctement, et il traite

100 masques/sec. Cependant, j'ai modifié ce script pour 1) travailler avec une grille d'altitude à valeur flottante, 2) charger uniquement la fenêtre de la plus grande grille en mémoire qui est délimitée par le polygone actuel (c'est-à-dire pour réduire la charge mémoire), 2) exportations GTiff qui ont le droit (c'est-à-dire non décalé) de géolocalisation et de valeur.

CEPENDANT, j'ai du mal avec chaque grille masquée ayant ce que j'appellerai une "ombre du côté droit". C'est pour chaque

ligne verticale dans un polygone où le côté droit de cette ligne est à l'extérieur du polygone donné, la grille masquée comprendra une cellule raster à droite de ce côté de polygone.

Ainsi, ma question est la suivante : qu'est-ce que je fais de mal qui donne à la grille masquée une ombre à droite ?


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Presque toutes les pertes de qualité d'image se produisent la première fois qu'une image est compressée au format JPEG. Peu importe combien de fois un JPEG est recompressé avec les mêmes paramètres, les pertes générationnelles sont limitées à l'erreur d'arrondi.

Les limites du MCU restent intactes (8x8 blocs).

Le sous-échantillonnage de chrominance est désactivé.

DQT constant (même paramètre de qualité).

Pourtant, les erreurs d'arrondi peuvent être importantes pour chaque itération que les critères ci-dessus ne sont pas remplis, et il est prudent de conserver des sauvegardes de tous les fichiers originaux.

L'algorithme de compression JPEG

Convertir l'espace colorimétrique. Si vous le souhaitez, sous-échantillonnez les informations de couleur (sous-échantillonnage de la chrominance) (Perte). Si elle n'est pas sous-échantillonnée, la perte d'informations est le résultat de Erreur d'arrondi.

Segmentation. Divisez chaque canal en blocs de 8x8 (MCU = Minimal Coding Unit). (Sans perte)

Remarque : si le sous-échantillonnage de la chrominance est activé, les MCU peuvent effectivement être de 16x8, 8x16 ou 16x16, en termes d'image d'origine. Cependant, les MCU sont toujours tous des blocs 8x8.

Transformée en cosinus discrète (DCT) sur chaque MCU. La perte d'informations est le résultat de Erreur d'arrondi.

Quantification. La valeur dans chaque cellule du MCU est divisée par un nombre spécifié dans une table de quantification (DQT). Les valeurs sont arrondies à l'inférieur, dont beaucoup deviendront zéro. Il s'agit de la principale partie avec perte de l'algorithme.

Balayage en zigzag. Réorganisez les valeurs de chaque MCU en une séquence de nombres suivant un motif en zigzag. Les zéros qui se sont produits pendant la quantification seront regroupés. (Sans perte)

DPCM = modulation différentielle par impulsions codées. Convertissez les séquences de nombres en une forme plus facile à compresser. (Sans perte)

RLE = codage de longueur d'exécution. Les zéros consécutifs sont compressés. (Sans perte)

Entropie/Codage de Huffman. (Sans perte)

Recompresser les JPEG

Notez que le sous-échantillonnage des canaux de couleur et la quantification sont les seules étapes intentionnellement avec perte. Mis à part l'erreur d'arrondi pour le moment, toutes les autres étapes sont sans perte. Une fois la quantification effectuée, l'inversion et la répétition de l'étape donnent des résultats identiques. En d'autres termes, la re-quantification (avec le même DQT) est sans perte.

En principe, il est possible de créer un algorithme de rééchantillonnage sans perte après le premier passage. Cependant, avec l'implémentation dans ImageMagick, les couleurs peuvent changer radicalement avant que l'état d'équilibre ne soit atteint, comme le montre l'image.

Dans des conditions optimales, la recompression d'un JPEG avec les mêmes paramètres de qualité donnerait exactement le même JPEG. En d'autres termes, la recompression des JPEG est potentiellement sans perte. En pratique, la recompression des JPEG n'est pas sans perte, mais sujette et limitée par une erreur d'arrondi. Bien que les erreurs d'arrondi finissent souvent par converger vers zéro, afin que la même image soit recréée, le sous-échantillonnage de la chrominance peut entraîner des changements de couleur importants.

Démonstration (même paramètre de qualité)

J'ai écrit le script bash suivant, qui utilise ImageMagick pour recompresser à plusieurs reprises un fichier JPEG avec un paramètre de qualité donné :

Après l'avoir laissé tourner pendant quelques centaines d'itérations, j'ai exécuté md5sum sur les résultats :

Nous pouvons voir que, en effet, l'erreur d'arrondi a convergé vers zéro, et la même image est reproduite, encore et encore.

J'ai répété cela plusieurs fois avec des images et des paramètres de qualité différents. Habituellement, l'état d'équilibre est atteint et le exact la même image est reproduite encore et encore.

Et les résultats de @mattdm ?

J'ai essayé de répliquer les résultats de mattdm en utilisant Imagemagick sur Ubuntu 18.04. L'original était une conversion brute au format TIFF dans Rawtherapee, mais il semble ne plus être disponible. A sa place, j'ai pris la version agrandie et je l'ai réduite à sa taille d'origine (256x256). Ensuite, j'ai recompressé à plusieurs reprises à 75 jusqu'à ce que j'obtienne la convergence. Voici le résultat (original, 1, n, différence):

Mes résultats sont différents. Sans le véritable original, la raison de la différence est impossible à déterminer.

Et le montage de @ths ?

J'ai recompressé l'image depuis le coin supérieur gauche du montage jusqu'à convergence à 90. Voici le résultat (original, 1, n, différence) :

Après avoir activé le sous-échantillonnage de la chrominance, les couleurs changent au moment où l'état d'équilibre est atteint.

Changement parmi un petit nombre de paramètres

En modifiant la variable q2, le réglage de la qualité peut être limité à un ensemble de valeurs uniformément réparties.

Pour un petit nombre de choix de réglage, l'équilibre peut éventuellement être atteint, ce qui est visible lorsque les valeurs md5 commencent à se reproduire. Il semble que plus l'ensemble est grand, plus cela prend du temps, et plus l'image devient mauvaise, avant que l'équilibre puisse être atteint.

Ce qui semble se produire à l'équilibre, c'est que le coefficient DCT avant la quantification doit être divisible par toutes (ou la plupart) des valeurs quantiques. Par exemple, si vous basculez entre deux DQT où le coefficient DCT est divisé alternativement par 3 et 5, l'équilibre sera atteint lorsque le coefficient DCT est divisible par 15. Cela explique pourquoi la baisse de qualité est bien supérieure à la différence entre les réglages d'origine.

Changement parmi un plus grand nombre de paramètres

Bourriquet n'est pas content lorsque q2 est modifié comme suit :

Pour faire une vidéo, utilisez ffmpeg :

Regarder les 9999 premières itérations, c'est presque comme regarder de l'eau bouillir. Vous voudrez peut-être doubler la vitesse de lecture. Voici Bourriquet après 11999 itérations :

Et si les limites du MCU changeaient ?

Si les changements se produisent un nombre limité de fois, la recompression répétée est susceptible d'atteindre un état stable. Si des changements se produisent à chaque itération, l'image se dégradera probablement de la même manière que lorsque DQT change.

Qu'en est-il de l'édition ?

L'effet de la recompression après l'édition dépend de l'édition particulière effectuée. Par exemple, enregistrer avec le même paramètre de qualité après avoir réduit les artefacts JPEG réintroduirait les mêmes artefacts. Cependant, l'application d'un changement localisé, tel qu'un pinceau de guérison, n'affecterait pas les zones qui n'ont pas été touchées.

La baisse la plus importante de la qualité d'image se produit la première fois que le fichier est compressé à un paramètre de qualité donné. La recompression ultérieure avec le même paramètre ne devrait pas introduire de changement supérieur à l'erreur d'arrondi. Je m'attendrais donc à ce que les cycles de modification-réenregistrement à un paramètre de qualité donné ressemblent à n'importe quelle autre image enregistrée avec le même paramètre de qualité (tant que les limites du MCU restent intactes et le sous-échantillonnage de la chrominance est désactivé).

Et ces vidéos ?

Modification des paramètres de qualité. (La plupart des vidéos.)

Perturber les limites du MCU. (Recadrage ou Rotation)

D'autres manœuvres qui réduisent la qualité de l'image ou interfèrent avec l'algorithme JPEG ?

Puis-je écraser mes originaux avec des JPEG recompressés ?

Il est prudent de conserver des sauvegardes de tous les fichiers originaux, mais si vous en écrasez accidentellement un, les dommages sont probablement limités. Ce serait aussi bien de travailler en JPEG avec le sous-échantillonnage de chrominance désactivé.


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La distinction importante ici est entre les échecs de cache causés par la taille de votre ensemble de données et les échecs de cache causés par la façon dont votre cache et l'alignement des données sont organisés.

Supposons que vous ayez un cache mappé direct de 32 Ko et considérons les 2 cas suivants :

Vous itérez à plusieurs reprises sur un tableau de 128k. Il n'y a aucun moyen que les données puissent tenir dans ce cache, donc tous les manques sont des manques de capacité (sauf le premier accès de chaque ligne qui est un manque obligatoire, et le resterait même si vous pouviez augmenter votre cache à l'infini).

Vous avez 2 petits tableaux de 8k, mais malheureusement, ils sont tous les deux alignés et mappés sur les mêmes ensembles. Cela signifie que bien qu'ils puissent théoriquement tenir dans le cache (si vous corrigez votre alignement), ils n'utiliseront pas la taille complète du cache et se disputeront plutôt le même groupe d'ensembles et se battront les uns les autres. Ce sont des échecs de conflit, car les données pourraient s'adapter, mais entrent toujours en collision en raison de l'organisation. Le même problème peut se produire avec les caches associatifs définis, bien que moins souvent (disons que le cache est bidirectionnel, mais vous avez 4 ensembles de données alignés. ).

Les 2 types sont en effet liés, vous pourriez dire qu'étant donné des niveaux élevés d'associativité, d'asymétrie d'ensemble, des alignements de données appropriés et d'autres techniques, vous pourriez réduire les conflits, jusqu'à ce que vous vous retrouviez avec de véritables manques de capacité inévitables.


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L'échange du contenu avec un autre vecteur échange la capacité.

Swap() ne changerait que la structure de données interne.

Avec C++11, vous pouvez appeler la fonction membre Shrink_to_fit() . Le projet de norme article 23.2.6.2 dit :

Shrink_to_fit est une requête non contraignante pour réduire la capacité () à la taille () . [Remarque : La demande est non contraignante pour permettre une latitude pour les optimisations spécifiques à la mise en œuvre. -note de fin]

Allez voir Scott Meyers Effective STL item 17.

Fondamentalement, vous ne pouvez pas réduire directement la taille de stockage d'un std::vector . resize() et reseve() ne réduiront jamais l'empreinte mémoire réelle d'un conteneur. Le "truc" consiste à créer un nouveau conteneur de la bonne taille, à copier les données et à les échanger avec le conteneur actuel. Si nous souhaitons vider un conteneur, c'est simplement :

Si nous devons copier les données, nous devons effectuer la copie :

Cela crée un nouveau vecteur avec les données de l'ancien, en effectuant la copie qui serait requise dans toute opération ayant l'effet dont vous avez besoin. Ensuite, appeler swap() échangera simplement les tampons internes entre les objets. À la fin de la ligne, le vecteur temporaire qui a été créé est supprimé, mais il a les entrailles de l'ancien vecteur et l'ancien vecteur a les entrailles de la nouvelle copie qui a la taille exacte dont nous avons besoin.


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Vérifiez vos demandes de rapports. En avez-vous qui contiennent DISTINCT ? L'un d'entre eux a-t-il une jointure cartésienne ?

L'une des requêtes de rapport accède-t-elle aux serveurs liés en tant que membres d'une jointure ? Si tel est le cas, cela peut entraîner une croissance du journal tempdb et de la base de données.

Lorsque les rapports sont exécutés le matin, l'un d'entre eux se bloque-t-il ?

Nous avons eu un problème similaire, après avoir soulevé un appel PSS avec Microsoft et une enquête approfondie sur le problème, nous avons zoné sur la cause et la résolution possibles suivantes.

La cause probable des symptômes est due au fait que les disques/lun sur lesquels les bases de données utilisateur sont placées ont de graves problèmes de réponse d'E/S, ce qui fait que le point de contrôle automatique sur les bases de données utilisateur prend beaucoup de temps à se terminer.

Désormais, le point de contrôle sur tempdb se produit uniquement lorsque le journal tempdb est plein à 70 % et a également une priorité inférieure à celle des points de contrôle de la base de données utilisateur. Ainsi, effectivement, lorsque le point de contrôle automatique sur la ou les bases de données utilisateur est émis et tente de se terminer, en raison de l'utilisation intensive de tempdb, le fichier journal tempdb se remplit rapidement à 70% d'utilisation du journal, le point de contrôle tempdb se produit mais est mis en file d'attente derrière le point de contrôle de la base de données utilisateur .

Pendant le temps qu'il faut au point de contrôle de la base de données utilisateur pour terminer, le fichier journal tempdb continue de se remplir et si la croissance automatique est définie, le fichier journal grandit lorsqu'il nécessite plus d'espace. C'est la raison pour laquelle le fichier journal continue de croître.

En résumé, la cause la plus probable des symptômes que vous décrivez est due à une mauvaise réponse des E/S des disques/lun pour votre utilisateur et/ou les fichiers de base de données/journaux tempdb.

Nous avons contourné le problème pendant que nous réglions le sous-système d'E/S en configurant une alerte qui s'est déclenchée lorsque le fichier journal tempdb est devenu plein à 75 % et en réponse a exécuté un travail qui a forcé un "CHECKPOINT" manuel (qui a la priorité sur le système automatique points de contrôle), en effaçant le journal tempdb l'empêchant de croître automatiquement indéfiniment. C'est toujours une bonne idée de laisser le fichier journal en croissance automatique pour toute autre éventualité. En outre, je vous recommande fortement d'envisager de réduire la taille du fichier journal tempdb à quelque chose de significatif selon votre environnement après avoir mis le correctif.

Quel est le modèle de récupération défini sur la base de données temporaire ? S'il n'est pas défini sur Simple, définissez-le sur Simple. Cela devrait l'empêcher de grandir. S'il est déjà défini sur Simple, je dirais qu'il y a un problème sous-jacent qui doit être résolu et que toute tentative de réduire le fichier traite simplement les symptômes du problème et non la cause première.

J'ai passé les dernières heures à lire et à prendre des notes à ce sujet

Il y a beaucoup de détails là-dedans et des suggestions pour résoudre les problèmes. Il semble qu'à moins que votre tempdb ne s'étende et ne s'arrête jamais de croître, elle prend probablement juste la quantité d'espace dont elle a besoin et aurait dû être configurée pour avoir cette taille au départ. Il y a une section sur l'estimation de l'espace requis pour votre tempdb ainsi que sur la recherche de ce qui pourrait prendre de l'espace dans tempdb. En conséquence, la première chose que je vais faire est de déplacer tempdb vers un lecteur plus grand et de voir ce qui se passe à partir de là.

Il y a une section intitulée 'Espace requis pour la journalisation tempdb' qui indique quelles fonctionnalités utilisent le journal, il existe une autre section précédente qui détaille le sur-ensemble de fonctionnalités qui utilisent tempdb.

La rubrique intitulée « Surveillance des E/S » a quelques idées sur les compteurs de performances à surveiller, un rapide coup d'œil à mon serveur les place dans le territoire que vous avez probablement un goulot d'étranglement. Je vais les surveiller pendant un moment et voir comment les choses se déroulent. Le fichier journal tempdb était également utilisé à moins de 50%, ce qui correspond à l'idée qu'il s'est développé sous charge ce matin et a conservé cet espace depuis.

Je vais de l'avant en partant du principe que la taille à laquelle il a grandi est la taille qu'il doit avoir, surveillez cette taille à l'avenir et assurez-vous qu'il y a de la place pour la croissance quel que soit le lecteur sur lequel il se trouve. Comme suggéré par certains ici, je vais examiner ce qui s'exécute au fur et à mesure que le journal temporaire se développe et voir si quelque chose peut y être modifié. Je garderai également un œil sur ces compteurs de performances io pour voir si quelque chose doit être traité.

Il y avait une autre section intéressante intitulée 'Mise à niveau vers SQL Server 2005' ce qui indique que tempdb est utilisé pour plus de choses en 2005 qu'en 2000 (à la fois de nouvelles fonctionnalités et des fonctionnalités existantes qui n'utilisaient pas tempdb auparavant). Je n'ai que récemment mis à niveau vers 2005, cela pourrait donc être en partie la raison pour laquelle cela est soudainement devenu un problème. Je ne me souviens pas avoir vu cela ailleurs en ce qui concerne la mise à niveau vers 2005, ce qui est un peu pénible.


Le format XLSM est de rendre Excel compatible avec Open XML, mais il y a très peu de cas où nous utilisons réellement le format XML d'Excel. Cela réduit la taille de près de 50% sinon plus

Par exemple, si vous devez enregistrer le cours de l'action pendant environ 10 ans et que vous devez enregistrer Open, High, Low, Close pour une action, cela entraînera (252*10) * (4) cellules utilisées

Au lieu d'utiliser des colonnes séparées pour Open, High, Low, Close, enregistrez-les dans une seule colonne avec un séparateur de champs Open:High:Low:Close

Vous pouvez facilement écrire une fonction pour extraire des informations de la seule colonne quand vous le souhaitez, mais cela libérera presque les 2/3 de l'espace que vous occupez actuellement.


Comportement de la buse

La prochaine partie que nous devons examiner est le comportement dans le hotend et la buse. Dans des conditions parfaites, la zone de chaleur ferait fondre complètement le filament et assurerait un flux laminaire stable à travers la buse pendant qu'elle rétrécit le matériau de son diamètre de départ à la largeur d'extrusion.

En supposant que notre filament reste laminaire, alors le flux de matière entrant est exactement le même que le flux sortant, rien ne bégaie. Mais si les facteurs dans le tuyau sont éteints, alors nous obtenons un écoulement turbulent. lecture supplémentaire

Ainsi, le débit n'est pas forcément linéaire, et on peut facilement identifier plusieurs facteurs qui impactent le comportement dans la buse. Faisons un rapide récapitulatif des différents facteurs :

  • Les matériaux se dilatent différemment (avec un facteur $alpha$ ) sous l'effet du chauffage, impactant ainsi le volume du matériau dans la buse, qui à son tour impacte le débit volumétrique et la pression dans la buse. C'est Température et dépendant du matériel. plus loin sur ce
  • La viscosité du matériau a un impact énorme sur le comportement de l'écoulement. La plupart des viscosités des plastiques sont fonction de la température mais aussi dépendant du matériel
  • La forme de la buse peut avoir un faible impact sur le débit (principalement si elle est irrégulière ou rugueuse). Le facteur le plus influent, cependant, est la diamètre de la buse, ce qui impacte directement le débit.

Comment tous ces effets s'écoulent dans une buse

Supposons que l'écoulement soit assuré et que l'on puisse ignorer le frottement de la buse sur le matériau. Ensuite, nous obtenons la formule de Freeman pour Flow :

$Q=Av$ où Q est le débit volumétrique en 0,001 m³/s, A la surface de la buse en m², v est la vitesse à la sortie en m/s.

$A=r^2pi$ est la formule du cercle bien connue, r est le rayon de la buse, qui est la moitié du diamètre de la buse
$ A_<0.4 ext< mm Buse>>=1.256 imes10^<-7> ext< m>^2$

$v=sqrt<2P>$ est l'équation de Bernoulli, nous indiquant que la vitesse d'écoulement dépend de la pression (voir Nozzle Behavior point 1). En conséquence, nous obtenons que le débit volumétrique à travers notre buse dépend de la pression comme ceci :

$Q=sqrt 2 pi imes r imessqrt P$
$ Q_<0.4 ext< mm Buse>>=1.777 imes10^<-7> ext< m>^2 imessqrt

$

La pression dans la buse est la somme de la pression générée par la force avec laquelle le matériau est poussé par l'extrudeuse ( $P_F=F/A'$ ) et l'expansion du matériau dans la buse ( $P_e$ ).

Comme nous l'avons établi dans la partie Extrudeuse, le taux d'extrusion dépend quelque peu du diamètre effectif de l'engrenage taillé $d_e$ . Le diamètre effectif de la roue dentée a également un effet sur la pression dans la buse : la profondeur de coupe des dents dans le filament détermine la force qu'elles transmettent. L'autre facteur qui impacte la force transmise via le filament est la vitesse d'extrusion $v_e$ , on écrit donc $F(d_e,v_e)$ . En plus de cela, le diamètre réel du filament $A'$ joue un autre facteur, comme exploré sous les effets de filament. La dilatation thermique, qui dépend du coefficient du matériau $alpha$ et de l'augmentation de température $Delta T$ s'ajoute à la pression dans la buse, nous écrivons donc $P_e(alpha,Delta T)$ . Ainsi, l'expression du débit volumétrique sortant de la buse est

$Q=sqrt 2 imes r pi imessqrt +P_e(alpha,Delta T)>$

Si cet écoulement est laminaire et non turbulent, on peut lire le nombre de Reynolds $Re$ qui dépend de la viscosité (dynamique/cinématique) $mu=frac u ho$ (rho est la densité). La viscosité dépend de la température, nous écrivons donc $ u(T)$ . Le dernier facteur dans la formule du nombre de Reynolds est le diamètre hydraulique $D_H$ , qui pour notre cas se résume au diamètre de la buse, donc $D_H=2r$ . Pour notre cas cela donne :


Voir la vidéo: ArcGIS - Converting a geodatabase to shapefiles (Octobre 2021).