ঠিক আছে, তাই আপনি আপনার ESRI বিশ্বে আপনি কতটা বড় ডেটাসেট ব্যবহার করছেন সে সম্পর্কে এই ধরণের অনানুষ্ঠানিক ক্যোয়ারী / সমীক্ষার অনুমান করি ...
আমি একটি রাজ্যব্যাপী ডেটাসেট তৈরি করছি এবং রক্ষণ করছি, যেখানে আমাকে ব্যক্তিগত ঘর পর্যায়ে নিয়ে যেতে হবে, না পার্সেল স্তর তবে আমাদের সিস্টেমে পার্সেল প্রতি একাধিক মেলিং ঠিকানা। অনেক জায়গায় আমি রাস্তার নেটওয়ার্ক বা ইউএসপিএস এএমএস / এআইএস ডেটা থেকে গণনা করা তাত্ত্বিক ঠিকানা ব্যবহার করছি। সুতরাং আমার ঠিকানা তালিকাটি প্রায় 13.5 মিলিয়ন ঠিকানা এবং মাসিক বা ত্রৈমাসিকের মধ্যে বড় হচ্ছে।
এই মুহূর্তে কেউ কি ঠিকানার তথ্য / সঠিকভাবে অনুসন্ধানের তথ্যের একটি লাইভ সিস্টেম বজায় রেখে চলেছেন যা এই অবিচ্ছিন্ন ডেটাসেটে বড়?
অন্যরা কীভাবে এত বড় ডেটাसेट পরিচালনা করছেন সে সম্পর্কে আমি সহযোগিতা করতে বা আরও কথা বলতে চাই। যখন আমি ছেদগুলি বা স্থানিক যোগদানের মতো কাজ সম্পাদনের চেষ্টা করি তখন ইএসআরআই সফ্টওয়্যারটি প্রবাহিত হবে বলে মনে হচ্ছে issues ইএসআরআই বলছে তারা এই ধরণের সমস্যা দেখেন না তবে 9.3.1-এর পরে আমার এই সমস্যাগুলি রয়েছে তাই আমি একাধিক মেশিনে পুনরায় তৈরি করতে পারার কারণে আমি প্রথম / একমাত্র ব্যক্তি হতে পারি না।
আমার প্ল্যাটফর্মটি এখন ডেস্কটপে ESRI আর্কজিআইএস 10, জিওমিট্রি স্থানিক অবজেক্টটি ব্যবহার করে একটি এসকিউএল ২০০8 ব্যাকএন্ডে আরকিএসডিই 9.3.1-এসপি 1 এর সাথে কথা বলছে। সুতরাং আমি সত্যিই বহিরাগত কিছু করছি না; তবে এখনও আমার কাছে মনে হয় যে কিছু কিছু জায়গায় আমি সম্ভবত খামটিকে চাপ দিচ্ছি।
[আরও]
আমি যে বিষয়ে জানতে আগ্রহী তা হ'ল এই ডেটাসেটগুলি ব্যবহারের জন্য প্রক্রিয়াগুলি অপ্টিমাইজ করতে অন্যান্য ব্যক্তিরা কী করছেন। আমি এক মাস এগিয়ে মিলিয়ন মিলিয়ন রেকর্ডের অ্যাডওয়ার্ড যুক্ত করব এবং যখন আপনি অন্যান্য প্রসেসগুলি চালাবেন এবং আরও বিশ্লেষণের জন্য ডেটা সংযুক্ত করবেন তখন আপনি জটিল যোগদানের সাথে কাজ শুরু করবেন when আচ্ছা, আপনি কেবল_ফিড ব্যবহার করে ছেদগুলি / ওভারলেগুলি / পরিচয়গুলি থেকে ডেটা আউটপুট আউট করেন এবং এতে যোগদানের জন্য আপনি একটি পাতলা মাঝারি টেবিল পান; তবে আপনি যখন এই টেবিলটি তৈরির বিভাজন এবং বিজয়ের চেষ্টা শুরু করেন আপনি সেই সমস্যাগুলিকে আঘাত করতে শুরু করেন যেখানে আপনাকে আপনার উত্সের ডেটাটিকে কার্যকরী অঞ্চলে বিভক্ত করতে হবে তবে তারপরে আপনার আইডিএস পুনরাবৃত্তি করতে হবে যা আপনি ফিরে মার্জ করতে পারবেন না; সুতরাং আপনার কাছে এমন ছোট ছোট ডেটা রয়েছে যা আপনি সহজেই আর পুরো করতে পারবেন না।
বিকল্পগুলি কাউন্টি-বাই-কাউন্টি স্কেলে ডেটা ভেঙে দেওয়া, তারপরে স্থানীয় দর্শনগুলি ব্যবহার করে এটি আবার একত্রিত হওয়া ইত্যাদি সম্পর্কে চিন্তাভাবনা করুন ... অন্য ব্যবহারকারীরা যদি এত বড় আকারে একই ধরণের সমস্যাগুলি দেখছেন তবে ছোট পদচিহ্নের।