面对对大体量矢量数据ArcGIS的优化方法
大数据量矢量数据的可视化需要解决的问题,就是如何在可接受的短时间内,能展示大数据量的矢量地图。
解决方案一:采用预先渲染的切片进行展示
切片是预先渲染的数据集,也是响应最快的展示方式。目前ArcGIS提供栅格切片和矢量切片两种切片格式。这两种切片格式各有利弊,如下表所示:
|
栅格切片 |
矢量切片 |
|
|
支持ArcGIS Desktop所有符号 |
支持 |
仅部分 |
|
支持高分辨屏幕自适应 |
不支持 |
支持 |
|
支持小比例尺下展示全部数据 |
支持 |
不支持,会自动简化数据。 |
|
支持动态改变样式 |
不支持 |
支持 |
|
生产耗时 |
耗时长 |
耗时短 |
由上述表格,可以得出,只有栅格切片才能支持展示全部数据。因此对于大数据量的矢量数据的展示,建议在小比例尺下预先生产栅格切片,并设置合理的比例尺。
解决方案二:使用查询图层进行动态聚合展示
在把大数据量的矢量数据进行可视化时,当地图缩放到小比例尺时,往往会出现地图上叠加了过多的要素,失去了地图应该表达的实际业务意义。因此,这时可以考虑使用按区域聚合的方法,制作具有实际业务意义的专题地图。具体方法如下:
1、创建用于聚合的区域,可以使用行政区域,或者使用Generate Tessellation工具创建六边形或正方形格网。

2、添加查询图层。通过SQL进行数据的动态聚合。这里可以使用两种SQL思路,第一是使用属性字段进行关联,第二种是使用空间SQL函数。显然第一种方法速度上是更快的,因为运算简单。
以下是示例代码:
SELECT c.objectid, c.Name, c.shape, c.POP2010, fo.Rainfall AS Weighted_Total_Rainfall
FROM COUNTIES_IL c
INNER JOIN
(
SELECT t.fips, (sum(r.rainfall_inch * t.area) / sum(t.area)) AS rainfall
FROM COUNTIES_THSN_INTSCT_IL t
INNER JOIN
(
SELECT site_no, Sum(rainfall_inch) AS rainfall_inch
FROM USGS_RAINFALL_TIMESERIES_IL
GROUP BY site_no
) r
ON r.site_no = t.site_no
GROUP BY t.FIPS
) fo
ON c.fips = fo.fips
解决方案三:使用ArcGIS Pro提供的数据聚合功能
对于存储在SDE或者关系型数据库的点数据,可以之间使用ArcGIS Pro提供的数据聚合功能。该功能使用起来十分简单,ArcGIS Pro 2.4以上版本可用。具体方法如下:
1、使用Enable Feature Binning工具,启用要素类的动态聚合功能。目前支持的数据库类型包括:Db2、PostgreSQL、MS SQL Server、Oracle、SAP HANA。支持的聚合方式有:平行六边形、点状六边形、正方形、大地哈希网格。该工具在聚合可视化的同时,还能对指定的属性字段进行统计,支持的统计类别包括:聚合的点要素个数、平均值、最大最小值、标准差和总和。对于静态的不经常更新的数据,可以对聚合结果进行缓存,这样显示速度会更快。

2、对于聚合结果的缓存,可以使用Manage Feature Bin Cache工具来管理缓存,可指定缓存的最大详细比例尺级别,也可以添加或删除属性字段统计信息。

解决方案四:使用SOI实现服务器端动态聚合
可以把需要被聚合的大体量数据存放在支持高效读取的存储系统中,例如Elasticsearch、Redis或者HBase或PostgreSQL-XL。

面对对大体量矢量数据ArcGIS的优化方法的更多相关文章
- Android中ListView的几种常见的优化方法
Android中的ListView应该算是布局中几种最常用的组件之一了,使用也十分方便,下面将介绍ListView几种比较常见的优化方法: 首先我们给出一个没有任何优化的Listview的Adapte ...
- 提升网速的路由器优化方法(UPnP、QoS、MTU、交换机模式、无线中继)
在上一篇<为什么房间的 Wi-Fi 信号这么差>中,猫哥从微波炉.相对论.人存原理出发,介绍了影响 Wi-Fi 信号强弱的几大因素,接下来猫哥再给大家介绍几种不用升级带宽套餐也能提升网速的 ...
- php-fpm优化方法详解
php-fpm优化方法 php-fpm存在两种方式,一种是直接开启指定数量的php-fpm进程,不再增加或者减少:另一种则是开始时开启一定数量的php-fpm进程,当请求量变大时,动态的增加php-f ...
- 30多条mysql数据库优化方法,千万级数据库记录查询轻松解决(转载)
1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索 ...
- php-fpm进程数优化方法
原文地址:https://www.douban.com/note/315222037/ 背景最近将Wordpress迁移至阿里云.由于自己的服务器是云服务器,硬盘和内存都比较小,所以内存经常不够使,通 ...
- DevExpress ChartControl大数据加载时有哪些性能优化方法
DevExpress ChartControl加载大数据量数据时的性能优化方法有哪些? 关于图表优化,可从以下几个方面解决: 1.关闭不需要的可视化的元素(如LineMarkers, Labels等) ...
- Tomcat从内存、并发、缓存方面优化方法
Tomcat有很多方面,从内存.并发.缓存四个方面介绍优化方法. 一.Tomcat内存优化 Tomcat内存优化主要是对 tomcat 启动参数优化,我们可以在 tomcat 的启动脚本 cata ...
- 股票投资组合-前进优化方法(Walk forward optimization)
code{white-space: pre;} pre:not([class]) { background-color: white; }if (window.hljs && docu ...
- Caffe学习系列(8):solver优化方法
上文提到,到目前为止,caffe总共提供了六种优化方法: Stochastic Gradient Descent (type: "SGD"), AdaDelta (type: &q ...
随机推荐
- 【洛谷 P4302】 [SCOI2003]字符串折叠(DP)
题目链接 简单区间dp 令\(f[i][j]\)表示\([i,j]\)的最短长度 先枚举区间,然后在区间中枚举长度\(k\),看这个区间能不能折叠成几个长度为\(k\)的,如果能就更新答案. #inc ...
- ANE打包工具使用视频教程 -- 梦宇技术 @极客学院
来源:http://xtiqin.blog.163.com/blog/static/17017217920133584934827/ ANE打包工具使用视频教程 2013-04-05 08:49:34 ...
- kubernetes 配置网络插件 flannel
概述 在学习docker时知道docker有四种常用的网络模型 bridge:桥接式网络 joined:联盟式网络,共享使用另外一个容器的网络名称空间 opened:容器直接共享使用宿主机的网络名称空 ...
- IDEA中导入Maven模块
IDEA中导入Maven模块方式有二种: 1)批量添加,不可添加文件夹 2)单个添加,可添加任意文件
- MyBatis 多表连接查询
多表连接的两种方式(数据库逻辑模型): 1.一对一关系 2.一对多关系 一.通过 resultMap 和 association 实现一对一关系 在 mapper.xml 文件里面的代码: <r ...
- mysql 压力测试工具sysbench
2.1 只读示例 ./bin/sysbench --test=/usr/share/sysbench/tests/include/oltp_legacy/oltp.lua --mysql-host=1 ...
- 2013.5.2 - KDD第十四天
今天早上来了之后就处理语料,然后发现处理好后的gbk编码的语料在HPC上没法训,而utf8在上面训练可以.后来就让它在上面训着,学长还没来. 学长回来之后问他怎么回事,他说不应该,然后我们看了一下第一 ...
- 【转】Guava cache使用总结
缓存分为本地缓存和远端缓存.常见的远端缓存有Redis,MongoDB:本地缓存一般使用map的方式保存在本地内存中.一般我们在业务中操作缓存,都会操作缓存和数据源两部分.如:put数据时,先插入DB ...
- 【Vue-01】基础Vue语法+JS复习
Vue学习疑问及总结_SZS 0.vue router 带参数跳转 发送:this.$router.push({path:'/news',query:{id:row.id}}) 接收:var id=t ...
- keras模块学习之泛型模型学习笔记
本笔记由博客园-圆柱模板 博主整理笔记发布,转载需注明,谢谢合作! Keras泛型模型接口是: 用户定义多输出模型.非循环有向模型或具有共享层的模型等复杂模型的途径 适用于实现:全连接网络和多输入 ...