আরকজিআইএস-এ কভারেজ, শেফিল এবং জিওডাটাবেসগুলির মধ্যে পার্থক্য কী?


24

আমি আর্কজিআইএস-এ কোভারেজ, শেফিল এবং জিওডাটাবেস দ্বারা ব্যবহৃত স্থানিক ডেটা স্টোরেজ পদ্ধতিতে পার্থক্য সম্পর্কে ভাবছিলাম। কভারেজটি প্রাথমিক ফর্ম্যাট ছিল, তারপরে শেপ ফাইল এবং এখন জিওডাটাবেসস। তাহলে শেফাইলস এবং জিওডাটাবেসেসের এই নতুন ফর্ম্যাটগুলিতে কী উন্নতি হয়েছে?

কেউ দয়া করে উদাহরণ দিয়ে ব্যাখ্যা করতে পারলে এটি দুর্দান্ত হবে।


1
আমি মনে করি প্রাথমিক স্টোরেজের তুলনায় শেফফিলগুলি ডেটা ভাগ করার ক্ষেত্রে সবসময় বেশি ছিল। এটি অবশ্যই আমার অভিজ্ঞতায় ব্যবহৃত হয়।
রাসেল ISC

3
একেবারেই না. শ্যাফিলগুলি আর্কভিউ 1/2 / 3.x এর প্রাথমিক ডেটা ফর্ম্যাট ছিল। এগুলি অবশ্যই ব্যবহারের ফর্ম্যাট (যদি তারা স্থানান্তর ফর্ম্যাট হয় তবে তারা একাধিক ফাইলে থাকত না)
ভিন্স

উত্তর:


22

এটি এমন একটি দুর্দান্ত প্রশ্ন। কভারেজ, শেফিল এবং জিওডাটাবেসগুলি বাস্তবায়নের দিক থেকে এবং দার্শনিক দিক থেকে মূলত পৃথক জিওপ্যাসিয়াল ডেটা স্টোর। আমি এটার গভীরে না গিয়ে সংক্ষেপে জানার চেষ্টা করব।

1. কভারেজ:

কভারেজগুলি আকর্ষণীয় ভূ-স্থান সংক্রান্ত ডেটা কাঠামো । তারা টপোলজি সংরক্ষণে মনোনিবেশ করে। সুতরাং আপনি দেখতে পাবেন যে জ্যামিতি উপাদানগুলিকে প্রথমে সংরক্ষণ করার উপর জোর দেওয়া হচ্ছে, তা হ'ল নোড, প্রান্ত যা সমস্ত জ্যামিতিগুলি তৈরি করে। তারপরে আপনি টেবিলগুলির একটি পৃথক সেট দেখতে পাবেন যা বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে সেই জ্যামিতিগুলি সম্পর্কিত (এবং সে কারণে তারা "বৈশিষ্ট্যগুলি" হয়ে যায়)।

ইএসআরআই সহায়তা থেকে

একটি "ক্লিন" কভারেজ নির্দিষ্ট নিয়মের গ্যারান্টি দেয়, উদাহরণস্বরূপ, প্রতিটি নোড মোড়ে নোড রয়েছে, আপনার একে অপরের উপরে দুটি (বা আরও) নোড থাকবে না (বা এমনকি অস্পষ্ট সহনীয় দূরত্বের মধ্যেও), যেগুলি নেই একে অপরের শীর্ষে দুটি প্রান্ত ইত্যাদি They এগুলির দিকনির্দেশনা (থেকে-> থেকে) থাকে এবং এটি তার বাম এবং ডানদিকে যা পার্থক্য করতে পারে।

ইএসআরআই সহায়তা থেকে পরিষ্কার পরিচ্ছন্নতা

কভারেজগুলি সম্পাদনাগুলির জন্য সত্যই ভাল কাজ করে যা টপোলজিকাল সম্পর্কের সম্পর্কে সচেতনতা প্রয়োজন (কোনও পার্সেল সীমানা সম্পাদনা করার কল্পনা করুন)। এছাড়াও, কপ্রেজগুলি খুব ভালভাবে সংকুচিত হয় যেহেতু তারা ডিজাইনের মাধ্যমে জ্যামিতিক রিডানডেন্সি সরিয়ে দেয়। প্রকৃতপক্ষে, আপনি দেখতে পাবেন যে আজকাল টপোজেসনের মতো আধুনিক ফর্ম্যাটগুলি বেশ কয়েক দশক আগে আমরা কপ্রেজগুলি থেকে শিখেছি একই কৌশলগুলি ব্যবহার শুরু করে।

আপনি যখন থ্রিডি ডেটা নিয়ে কাজ করছেন তখন কভারেজগুলি আরও জটিল হয়ে উঠতে পারে (উদাহরণস্বরূপ, নীচে উপরের এবং নীচের দিকে একটি ব্রিজের মডেলিং করা) কারণ আমরা যে অ্যালগরিদমগুলি তাদের সাথে মোকাবিলা করার জন্য ব্যবহার করতাম সেগুলি সহজাতভাবে বোঝানো হত 2 ডি প্ল্যানার গ্রাফ গণিতের জন্য।

তাহলে আমরা কেন এ থেকে দূরে সরে গেলাম? এটি দীর্ঘতর উত্তর নেবে, তবে সম্ভবত আমাদের কিছুটা আরও ব্যাখ্যা করা উচিত যা ইএসআরআই শেফিলগুলি প্রথমে জনপ্রিয় করেছে।

2. ইএসআরআই শেফিল:

পাশাপাশি এসেছিল শেফিল। সম্ভবত এটির সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্যটি ছিল এটি ছিল / এটি একটি ওপেন স্পেসিফিকেশন যা প্রয়োগ করার জন্য (তুলনামূলকভাবে) সহজ ছিল। বৈশিষ্ট্যগুলি ডিবিএফ ফাইলগুলি লাভ করেছে , সুতরাং ইতিমধ্যে অনেকগুলি লাইব্রেরি রয়েছে যা অনুমানের একটি বড় অংশ প্রয়োগ করে। "পরিষ্কার" ধারণা ছিল না, যার অর্থ প্রতিটি পৃথক জ্যামিতিকে কেবল নিজের চারপাশের জ্যামিতিগুলি বিবেচনায় না নিয়ে বা তারা ছেদ করে নিলে নিজেকে উপস্থাপনের বিষয়ে চিন্তা করতে হবে। এর অর্থ হ'ল কোনও শেফফিল সঠিক ছিল কিনা তা নিশ্চিত করার জন্য আমাদের কোনও জটিল গণিত করার দরকার নেই (কভারেজের অংশের তুলনায় পৃথক)।

একাধিক জ্যামিতি রয়েছে যা একে অপরকে অতিক্রম করে? অবশ্যই না কেন। একে অপরের উপরে দুটি পয়েন্ট? আমার অতিথি হোন.

কখনও কখনও, (যুক্তিযুক্ত) "সেরা" ফর্ম্যাটটি যেটি জিতে থাকে তা নয়, তবে যেটি গ্রহণ করা হয়। যদি কোনও ফর্ম্যাট বাস্তবায়ন করা সহজ হয় তবে জটিল আকারের চেয়ে গ্রহণের আরও ভাল সম্ভাবনা রয়েছে। সেটাই ছিল শেফিল।

হঠাৎ করে আপনার বেশ কয়েকটি লাইব্রেরি (ওপেন সোর্স এবং মালিকানা) এবং সফ্টওয়্যার বিক্রেতারা এটিকে সমর্থন করে supported সুতরাং সব দুর্দান্ত ছিল।

স্পষ্ট প্রশ্নটি তখন - কেন জিওডাটাবেস?

৩. জিওডাটাবেসস:

আমি বিশ্বাস করি জিওডাটাবেসগুলি ভূগর্ভস্থ ডেটা স্টোরগুলির মধ্যে একটির মধ্যে সবচেয়ে বেশি ভুল বোঝে। লোকেরা এগুলিকে সাধারণত "একটি ভূ-স্থানীয় বিন্যাস" হিসাবে মনে করে। কয়েক বছর আগে, কেউ জিজ্ঞাসা করেছিলেন "ইএসআরআই জিওডাটাবেস কি?" । আমার উত্তরটি তখন কী ছিল তা পুনরাবৃত্তি করার পরিবর্তে আমি আপনাকে প্রথমে এটি পড়তে স্বাগত জানাই। আমি অপেক্ষা করব :)

এখন আপনি যে উত্তরটি পড়েছেন এবং একটি জিওডাটাবেস কী তা জানেন, আমি সেই উত্তরে আরও কিছুটা প্রসারিত করতে পারি। সেই সময়ে, এসকিউএলকে অনুকূলকরণ এবং ক্যোয়ারী অপ্টিমাইজারগুলি লেখার জন্য অনেকগুলি গবেষণা ছিল যা সূচকগুলি, কলাম স্টোরগুলি ইত্যাদির উন্নতি করেছিল (এখনও আছে)। এসকিউএল ডেটাস্টোরের শীর্ষে জিওডাটাবেস তৈরি করে আমরা সেই সমস্ত গবেষণা নিখরচায় নিতে পারি। আমরা কেবলমাত্র ভূস্থানিক ধারণা মনোযোগ প্রয়োজন, এবং এসকিউএল ডাটা স্টোর ভালো, Geodatabase ভাল, খুব পায়, বিনামূল্যে জন্য । খারাপ প্রস্তাব না হাহ?

আজকাল, জিওস্ট্যাটিয়াল ডেটার জন্য বেশ কয়েকটি উল্লেখ রয়েছে। এই প্রযুক্তিগুলি (যদি কিছু থাকে) কীভাবে প্রতিস্থাপন করতে চলেছে সে সম্পর্কে জুরি এখনও বাইরে রয়েছে। তবুও, আপনি যদি এই বিষয়ে আগ্রহী হন, আমি কয়েক বছর আগে জিআইএসে এখানে জিজ্ঞাসা করা একটি প্রশ্নের উত্তর পড়ার পরামর্শ দিচ্ছি: "আকৃতির ফাইলটি প্রতিস্থাপনের কোনও প্রচেষ্টা আছে কি"?

আশা করি এটা কাজে লাগবে!


12

বেশিরভাগ তথ্য এসরি হেল্প এবং কিছু অনুসন্ধানে পাওয়া যায়, তাই আমি সবেমাত্র কয়েকটি ভাল পাঠ্য সংকলন করেছি।

ক্রেভ্রেজ কীভাবে সংরক্ষণ করা হয়? যেহেতু এটি স্বত্বাধিকারী ফর্ম্যাট, আপনি কীভাবে অ্যালগরিদমগুলি কার্যকর করা হয় সে সম্পর্কে কোনও প্রযুক্তিগত বিবরণ পাবেন না (যদি না @ ভিংস কিছুটা আলোকপাত না করে)।

শেফাইলগুলি পরে এসেছিল এবং এটি একটি মান হিসাবে প্রয়োগ করা হয়েছিল যা আন্তঃব্যবহারের একটি নির্দিষ্ট স্তর সরবরাহ করে provided ইএসআরআই শেফিল প্রযুক্তিগত বিবরণটিতে সম্পূর্ণ বিবরণ রয়েছে।

জিওডাটাবেসগুলি পরে চালু হয়েছিল। প্রথম ব্যক্তিগত জিওডাটাবেস আসে (এমএস অ্যাক্সেস), তারপরে জিওডাটাবেস ফাইল (বাইনারি এনক্রিপ্ট করা ফর্ম্যাট) এবং এন্টারপ্রাইজ (বা আরএসএসডিই) জিওডাটাবেস যা আর্কএসডিই এবং ডিবিএমএস প্রযুক্তির সুবিধা নিয়েছিল। : আপনি এখানে geodatabases সম্বন্ধে আরও পড়তে পারেন geodatabases প্রকারভেদ এবং একটি geodatabase স্থাপত্য

জিআইএস.এসইতে একটি ভাল পঠন: ফাইল জিওডাটাবেস (* .gdb), ব্যক্তিগত জিওডাটাবেস (* .mdb) বা শেফফিল ব্যবহার করবেন কিনা?

পারফরম্যান্স সম্পর্কিত, এখানে অনেকগুলি মানদণ্ড সম্পাদন করা হয়েছিল এবং ফাইল জিওডাটাবেসগুলি পড়ার / লেখার তথ্যের ক্ষেত্রে দ্রুততম হিসাবে প্রদর্শিত হয়। ব্যক্তিগত জিওডাটাবেসস এবং শেফফিলগুলি হ'ল ধীরে ধীরে এবং সম্ভবত এগুলি ব্যবহারের একমাত্র কারণ হ'ল পুরানো সিস্টেমগুলিকে সমর্থন করা যা কিছু এমএস অ্যাক্সেস ব্যবসায়িক যুক্তি বা শেফফিল পড়া / রূপান্তরকে মনে রেখে নির্মিত হয়েছিল support

আরকিএসডিই ভিত্তিক জিওডাটাবেসগুলি প্রায়শই প্রায়শই ফাইল জিওডাটাবেসগুলি সম্পাদন করে যখন ডিবিএমএস টিউন করা হয় তবে এটি সমস্ত স্টোর, নেটওয়ার্ক এবং হার্ডওয়্যারের ধরণের উপর নির্ভর করে। মাপদণ্ডের বিষয়ে আরও তথ্যের জন্য, Esri সিস্টেম ডিজাইন কৌশল কৌশলগুলি (এবং এখানে ) দেখুন।


2
কভারেজ ফাইল ফর্ম্যাটগুলি ফরট্রান এসডিকে ডকুমেন্টেশনের (ল্যাব, এআরসি, এবং টিএক্সটি আদিম, এবং আরও পিএটি, এএটি, প্যাল, র্যাট, এবং বর্ণমালার স্যুপের অনেকগুলি) মধ্যে নথিভুক্ত করা হয়েছিল। বেশিরভাগ "অ্যালগোরিদম" ফাইল ফর্ম্যাট থেকে স্বতন্ত্র ছিল এবং তাই এসডিকে নথিভুক্ত নয়।
ভিনস

2
আমি মনে করি ব্যক্তিগত জিওডাটাবেসগুলি আরকএসডিই / এসডিই / এসডিবিই জিওডাটাবেসগুলি পরে ফাইল জিওডাটাবেসগুলির আগে এসেছিল।
পলিজিও

3
এসডিবিই এবং এসডিইর পরে অবশ্যই, তবে আর্কএসডিই নাম পরিবর্তনটি পিজিডিবি ফর্ম্যাট প্রকাশের সাথে একযোগে ছিল। এফজিডিবি পরে এসেছিল।
ভিনস

ড্যানিয়েল মরিসেট বিপরীত প্রকৃতির জন্য কভারেজ ফর্ম্যাটটি যথেষ্ট ইঞ্জিনিয়ারড, এটি এখন জিডিএল / ওজিআর স্যুটটির অংশ। avce00.maptools.org/docs/v7_bin_cover.html
ম্যাট উইলকি

1
@ পলিজিও আপনি ঠিক বলেছেন মজাদার ঘটনা: এসডিই এক পর্যায়ে অ্যাক্সেস ডাটাবেস সমর্থিত। আপনি ArcSDE API এ দেখতে পারেন সংযোগ তথ্য দখল জন্য: help.arcgis.com/en/geodatabase/10.0/sdk/arcsde/api/capi/... SE_DBMS_IS_JET মাইক্রোসফট জেট ইঞ্জিন জন্য en.wikipedia.org/wiki/Microsoft_Jet_Database_Engine
রাগী ইয়াছার বারহুম

8

এই ফর্ম্যাটগুলির মধ্যে প্রাথমিক পার্থক্য হল বৈশিষ্টগুলি জ্যামিতির সাথে সম্পর্কিত। ক্রেভ্রেজেসের উত্তেজনায় ফিরে, কোডিংয়ের ভাষাটি ফরট্রান ছিল, যার অর্থ COMMON ব্লকগুলিতে স্থির বাফার আকার। এর মধ্যে সর্বাধিক সীমাবদ্ধ ছিল প্রতি লাইনের আদিম 500 টির লম্বা ("চাপ") ices এই বিধিনিষেধটি "সিউডো-নোডস" (যে জায়গাগুলিতে আরকগুলি কেবলমাত্র অন্য একটি আরকের সাথে যোগদান করে) ধারণাটি প্রবর্তন করে এবং অন্যান্য অনেক ডেটা অ্যাক্সেস অপারেশনকে জটিল করে তোলে।

কভারেজ মডেল বহুভুজ বর্ণনার জন্য একটি "বহুভুজ আরক তালিকা" (পল) ব্যবহার করেছে, যার জন্য আরকগুলির তালিকা পাওয়ার জন্য একটি ফাইল পড়ার জন্য বহুভুজ শেডিং অ্যালগরিদম প্রয়োজন ছিল, তারপরে ভার্টেক্স গণনা পেতে আর্কগুলি নিজেই পড়ুন, তারপরে পর্যাপ্ত র‌্যাম বরাদ্দ করুন সমস্ত শীর্ষবিন্দু সংরক্ষণ করুন, তারপরে আরকসটি আবার পড়তে ফিরে যান, এবার একটি সম্পূর্ণ বহুভুজ একত্রিত করার জন্য উল্লম্বগুলি সামনে বা বিপরীতে অনুলিপি করে। কেবলমাত্র এআরসি ফাইলটিতে দুটি ভিজিট করার পরে বহুভুজ পর্যাপ্তরূপে বর্ণিত হতে পারে এবং তারপরে বহুভুজ প্রতিবেশীদের ছায়া দেওয়ার জন্য একই আর্কগুলির মধ্যে অনেকগুলিই (বিপরীত দিকে) প্রবেশ করতে হবে।

তুলনা করে, শেফফিল এবং বিভিন্ন জিওডাটাবেস ফর্ম্যাটগুলি সম্পূর্ণ জ্যামিতিটিকে একটি একক বস্তু হিসাবে সংরক্ষণ করে (কীভাবে বস্তুটি শারীরিকভাবে প্রয়োগ করা হয় তার বিভিন্ন প্রয়োগের বিশদ সহ)। ভাগ করা সীমানা সম্পাদনা করার চেষ্টা করার সময় এটির ত্রুটি রয়েছে, তবে বহুগুণ শেডের চেয়ে অপারেশন উল্লেখযোগ্যভাবে কম হয়।

"সম্পূর্ণ আকৃতি" স্টোরেজ মডেলটি কভারেজ বিন্যাস এবং নতুনগুলির মধ্যে মূল পার্থক্য এবং এই পার্থক্যটি এতটাই মৌলিক যে শেফফাইল এবং বিভিন্ন জিওডাটাবেস ফর্ম্যাটের মধ্যে কোনও বাস্তব পার্থক্য দেখতে পাওয়া শক্ত hard আসলে, শেফফাইল ফর্ম্যাটটি FGDB জ্যামিতিগুলিতে FGDB এপিআইয়ের মাধ্যমে অ্যাক্সেস করতে ব্যবহৃত হয়েছিল, যদিও এফজিডিবি সেই সঠিক বিন্যাসটি ব্যবহার করে না, কারণ এটি একটি নতুন ভার্টেক্স লেআউট প্রবর্তনের চেয়ে সহজ ছিল।


5

বিন্যাসগুলির মধ্যে আরও একটি পার্থক্য হ'ল কোনও জিওডাটাবেস বৈশিষ্ট্য শ্রেণীর মধ্যে সম্পর্কের মডেল করতে পারে । রাগী যেমন উল্লেখ করেছেন,

কভারেজগুলি সম্পাদনাগুলির জন্য সত্যই ভাল কাজ করে যা টপোলজিকাল সম্পর্কের সম্পর্কে সচেতনতা প্রয়োজন (কোনও পার্সেল সীমানা সম্পাদনা করার কল্পনা করুন)।

তবে এই সচেতনতাটি কেবল একটি কভারেজের মধ্যেই বিদ্যমান - আপনি যদি 2 বা ততোধিক কভারেজের মধ্যে সম্পর্কের মডেল করতে চান তবে কোডটি লেখার দায়িত্ব আপনার যে "অবৈধ" টপোলজিকাল সম্পর্কের জন্য পরীক্ষা করে।

উদাহরণস্বরূপ, যদি পার্সেল বহুভুজগুলির ফাঁক না থাকতে পারে এবং পার্সেল সীমানাগুলি রাস্তাগুলির সাথে হুবুহু বা শেফফাইলের সাথে হুবহু সারিবদ্ধ হওয়া উচিত তবে এটি কেস কিনা তা যাচাই করা আপনার পক্ষে অবলম্বন করা উচিত এবং এই বিধিগুলি যথাযথভাবে প্রমাণিত না হওয়াতে ম্যানুয়ালি কোনও ত্রুটি ঠিক করা উচিত।

একটি জিওডাটাবেস allyচ্ছিকভাবে টপোলজি অবজেক্টকে সমর্থন করতে পারে , যা আপনাকে আপনার ডেটার জন্য অনুমোদিত টপোলজিকাল নিয়ম সংজ্ঞায়িত করতে দেয়। গুরুত্বপূর্ণভাবে, এই নিয়মগুলি আপনার জিওডাটাবেজে ফিচার ক্লাসের মধ্যে এবং এর মধ্যে উভয়ই ঘটতে পারে ।

আর্কম্যাপের মধ্যে টপোলজি সম্পাদনা সরঞ্জাম আপনাকে টপোলজিকাল লঙ্ঘন খুঁজে পেতে এবং কিছু ক্ষেত্রে এগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে ঠিক করতে সহায়তা করে

জিওডাটাবেস টপোলজির প্রবর্তনের আগে ("ভাল পুরাতন দিনগুলি") টপোলজিকাল লঙ্ঘন সনাক্তকরণের জন্য দীর্ঘ এবং জটিল এএমএল স্ক্রিপ্টগুলি লেখার পক্ষে সাধারণ ছিল, তারপরে আর্কইডিট-এ ম্যানুয়ালি ম্যাসেজগুলি সম্পাদনা করুন (এত মজা নয়)।

আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.