geodatabase的类型(翻译)

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翻译 最新推荐文章于 2026-08-24 11:57:57 发布 2.9k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
File Geodatabase API 1.51 for vs2017 支持arcgis gdb格式的vs开发,可以基于c++和c#开发,支持vs2017的最新版 立即下载

总的来说geodatabase是一个用来盛放数据集的容器。 有三种类型：

1、File Geodatabases：在系统中以文件夹的形式存储。每一个数据集被放在一个最大容量为1TB的文件中。这个选项比personal geodatabases受推荐。

2、Personal Geodatabases：所有的数据集被存储在Microsoft Access数据库文件中，最大容量为2GB。

3、ArcSDE Geodatabases：存储在Oracle，Microsoft SQL Server，IBM DB2或IBM Informix等关系型数据库中。这些需要ArcSDE支持的多用户geodatabases没有用户和容量的限制。

三种Geodatabses的比较

关键值

ArcSDE Geodatabases

File Geodatabase

Personal Geodatabase

描述

一个以表的形式存储在关系型数据库中的多种形式GIS数据集的集合。这是ArcGIS推荐的数据存储格式，并且以关系型数据库管理。

一个存储在文件夹目录中的多种形式GIS数据集的集合。这是ArcGIS推荐的数据存储格式并且存储在文件系统中。

以最基本的ArcGIS数据形式存储和管理在Microsoft Access数据库中的数据。这种方式有容量限制并只能存储在Windows系统中。

用户数

多用户

多并发

ArcSDE有以下三种许可：

Personal版

Workgroup版

Enterprise版

单用户和小团体

多用户读取，单用户写入每一个要素数据集，既可以存储要素及或表。

面向单用户或小型团体的模式，适合多用户读取和单用户写入的小型数据集。但大量用户同时访问会降低性能。

存储方式

Oracle

Microsoft SQLServer

IBM DB2

IBM Informix

每一个数据集都是在文件系统中的独立文件。File Geodatabase是一个数据集的文件目录。

每一个Personal Geodatabase都是一个独立的Microsoft Access文件（.mdb）。

最大容量

与数据库容量有关

每个数据集最大容量1TB。每个File Geodatabase可以容纳多个数据集。每个数据集可以容纳数亿个要素类

每个Access文件最大容量2GB。但每个Access数据库文件最佳性能的容量范围是250MB～500MB之间。

版本支持

支持所有的数据库格式，包括跨数据库更新和复制。

不支持

不支持

操作系统

可以运行在Windows，Unix，Linux等操作系统上，并且通过数据库连接可以运行在任何用户本地网络的平台上。

可以跨平台

仅能运行在Windows操作系统上。

安全和权限

以数据库权限为准

依赖文件系统安全

依赖于Windows操作系统安全

数据管理工具

支持所有的数据库功能，包括备份、恢复、复制、支持SQL查询、安全等。

以文件系统的管理方式进行管理

Windows操作系统管理方式

备注

需要ArcSDE支持

允许以只读压缩方式存储数据以减少存储开支

通常用作于属性表管理器（通过Microsoft Access）。对象是字符串形式的文本属性。

 

File geodatabases和Personal geodatabases

File geodatabases和Personal geodatabases，是所有ArcGIS版本的用户都可以使用的（例如ArcView用户，ArcEditor用户和ArcInfo用户），旨在支持geodatabase的所有的信息模型。支持拓扑，栅格目录，在线数据集，地形数据集，地址编码等。File geodatabases和Personal geodatabases支持单用户编辑并且不支持geodatabase版本管理。File geodatabase只能支持多用户在同一时间内编辑不同的要素及或是单机/脱机的要素类或要素表。

File geodatabase是一个在9.2版本中新出现的geodatabase类型。

他的目标是：

  • 为用户提供一个广泛有效的、简单的、可扩展的geodatabase解决方案。
  • 支持跨平台工作的geodatabase
  • 对大型数据集可增长容量。
  • 提供高性能和可伸缩性，例如可以支持单个容量超过3亿个要素的数据集并且每个数据集文件在500GB以上时性能还是非常快。
  • 使用高效的数据结构以获得高性能和高效存储。File geodatabase的存储效率是shape文件和Personal geodatabase的三倍。File geodatabases同时还允许用户使用压缩方式存储一个只读方式的文件进一步减少存储空间。
  • 对于属性和数据的规模都超过了shape文件的范围。

Personal geodatabase在ArcGIS V8.0的时候就被使用了，他使用Microsoft Access数据库作为数据存储结构（.mdb文件）。他支持geodatabase，并且最大容量为2GB或更低。然而，有效的数据集大小更小，通常超过250～500MB后效率就会下降。Personal geodatabases仅支持Windows操作系统。希望进行表操作的用户可以选择Personal geodatabases。

ArcGIS会一直支持不同用途的Personal geodatabases。然而，更加推荐使用file geodatabase。对于个人或是小团体来说，使用基于文件的数据集是GIS工程理想的选择。他有良好的性能，同时可以存储大容量的数据而不必使用数据库。此外，它还支持跨平台操作。

通常，用户将使用多个文件的数据集合或personal geodatabases存储他们的数据并且开展GIS工作。

ArcSDE geodatabase

当你想使用一个可供多人同时使用、编辑的多用户的geodatabase时，ArcSDE geodatabase就成为你的首选。他增加了管理一个共享的、多用户的geodatabase和一系列的以版本管理为基础的GIS工作流程。能够充分利用组织的企业关系数据库的能力，是ArcSDE的地理数据库的关键优势。

ArcSDE geodatabases可以适应多种数据库的存储模式（IBM DB2，Informix，Oracle和SQL Server）。ArcSDE geodatabases主要用于广泛的工作组，部门和企业的配置中。他们利用其基础架构，以充分利用数据库管理系统支持。

  • 非常大的，连续的GIS数据
  • 多用户同时使用
  • 长事务处理与版本控制工作流程
  • 关系型数据库支持GIS数据管理（）如果关系型数据库支持可伸缩性，可靠性，安全，恢复，完整性等等）
  • 如果数据库支持空间SQL类型（例如Oracle，Informix和DB2）。

通过使用大型空间数据库，发现在处理GIS数据所使用的大型二进制数据块的吞吐方面数据库效率很高。另外GIS数据的大小和支持用户的数量也比仅仅使用GIS文件要大很多。

ArcSDE有三种使用方式

ArcSDE的地理数据库的规模很容易从个人，单用户过渡到工作组地理数据库地理数据库，一直到非常大的企业地理数据库。ArcSDE geodatabase在以下ESRI软件产品中有效：

个人版的ArcSDE在ArcEditor和ArcInfo中有效： 从9.2版本以来，ArcEditor和ArcInfo包含了免费的Microsoft SQL Server Express数据库。这些桌面程序包含的ArcSDE是个人版ArcSDE，允许三个同时使用的用户，其中一个可以进行编辑。

SQL Server Expreess仅限制在一个CPU内核上运行，内存大小限制为1GB。最大的数据量是4GB。

个人版ArcSDE包含了ArcSDE geodatabase使用SQL Server Express的在ArcEditor和ArcInfo中的所有管理工具。这包含了少量用户和同一时间单用户编辑的ArcSDE geodatabase功能。可以在ArcCatalog中配置和管理这些ArcSDE geodatabase。不需要其他软件或数据库管理工具。

在ArcGIS Server中使用的Workgroup版ArcSDE： Workgroup版的ArcGIS Server包含SQL Server Express版的ArcSDE支持。在这个级别的ArcSDE中，你可以使用SQL Server Express支持10个同时在线的Windows桌面版用户和多种编辑程序（例如ArcView,ArcEditor,ArcInfo用户，ArcGIS Engine应用，AutoCAD，MicroStation和其他一些编辑程序）并且支持多种Web应用链接。（可以翻阅license许可获取在链接类型上的进一步信息）。

SQL Server Express只能运行在一个CPU内核中，最大内存不超过1GB。数据量最大不不超过4GB。

通过个人版ArcSDE，你可以通过ArcEditor或者是ArcInfo去创建、管理workgroup版的ArcSDE geodatabases。你可以通过在ArcCatalog中的SQL Server Express管理这些workgroup版本的ArcSDE geodatabases。不需要其他软件或数据库管理工具。

在这种背景下，你可以将为团队服务的ArcGIS Server理解为ArcEditor或是ArcInfo的一个帮你管理和服务workgroup版本的ArcSDE geodatabases的扩展。当然，ArcGIS Server可以执行更多的功能和事务。

Enterprise版本的ArcGIS Server中的Enterprise版本的ArcSDE： 这是ArcSDE最原始的运行在Oracle、SQL Server、IBM DB2和IBM Informaix上的技术并且可以适应任何数据量的数据库和用户数，可以运行在任意数量和配置的计算机上。这个级别的ArcSDE需要用户自己提供数据库的许可才可以使用。数据库通常以数据库管理系统（DBA）来进行管理。

总结

  • 你不必监听和管理SQL Server Express使用的CPU和内存。SQL Server Express软件会自动的将计算机的内存限制在1GB，CPU内核限制在1个，数据容量限制在4GB。
  • Personal版本的ArcSDE是免费包含在ArcEditor和ArcInfo中的。如果你选择安装SQL Server Express，那么你可以通过ArcCatalog管理SQL Server Express数据库。
  • 这么多级别的版本可以使用户利用ArcSDE geodatabases充分满足任何数量的用户，无论多或少。组织可以使用一个可扩充的数据结构，从单用户系统直到大型企业应用。

ArcSDE在数据库事务处理框架下支持长短事务处理

ArcSDE地理空间数据库包括对多用户地理空间数据库编辑和更新的先进技术支持。对于GIS日益增长的用户和众多传感器网络数据管理需求来说，交互管理的需求越来越迫切。在GIS中，长事务处理往往那个需要依赖更多的命令，而短事务处理依赖于数据库的短事务处理框架。

在大多数情况下，GIS的用户需要专业的交互需求，其中的某些事务处理甚至需要跨越很长的时间周期（通常是几小时，几天甚至是几个月，而不仅仅是以秒或者分钟计算）。

另外，一个GIS中的独立编辑单元涉及多个行甚至多个表。用户需要撤销或者重复操作。当他们提交他们的操作是，用户希望以一个独立的事务形式来对待并处理一个编辑单元。而且，执行的操作通常是在一个从中央、共享数据库断开的系统中。

通过这些专业的GIS数据处理流程，在每一个用户都拥有自己的共享GIS数据视图或者是状态的时候，GIS数据库一定能够正常运行。

在一个多用户数据库中，GIS事务处理遵循数据库事务处理框架。ArcSDE就充当了将这些短事务处理变为高级的，复杂的GIS事务处理的一个媒介。

ArcSDE的是通过在数据库中储存的记录增量变化信息这一点;隔离多个编辑会话使用的版本，并支持复杂的交易，自动归档和历史查询实现这一过程的。

 

原文http://webhelp.esri.com/arcgisdesktop/9.2/index.cfm?TopicName=Types_of_geodatabases

标签
#sql server #数据库 #microsoft #express #数据库管理工具
#informix
通义千问语言模型Qwen2.5架构详解 此外，将基于API的模型 Qwen-Plus 与领先的专有和开源模型进行了对比，包括 GPT4-o、Claude-3.5-Sonnet、Llama-3.1-405B和DeepSeek-V2.5。Qwen2.5-Math-72B-Instruct的整体性能超越了Qwen2-Math-72B-Instruct和GPT4-o，甚至是非常小的专业模型如 Qwen2.5-Math-1.5B-Instruct也能在与大型语言模型的竞争中取得高度竞争力的表现。近来也出现了明显的转向小型语言模型（SLMs）的趋势。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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风的专栏 3855

geodatabase 设计概述【译】

翻译、修改自【ArcGIS Desktop Help 9.3-> Geodatabases and ArcSDE -> Designing a geodatabase -> An overview of geodatabase】 geodatabase 设计概述 GIS设计：将地理信息组织成一系列的数据专题——能够按照地理位置整合在一起的图层。首先，确...

weixin_30289831的博客 325

AE SDK 翻译之： Geodatabase API best practices

http://help.arcgis.com/en/sdk/10.0/arcobjects_net/conceptualhelp/index.html#/Geodatabase_API_best_practices/000100000047000000/

SONGYINGXU的博客 591

geodatabase和MySQL关联_地理空间数据库（Geodatabase）结构(翻译)

用户通常将地理空间数据库(geodatabase)当作他们存储地理空间信息的物理存储方式，通常是使用数据库或者是文件系统。另外作为一个数据集集合的物理实例，每一个地理空间数据库有一些额外的关键方面：地理空间数据库拥有广泛的描述和管理空间信息的信息模型。这种广泛的信息模型以一系列装载要素类的简单数据表、栅格数据集和属性表。另外，先进的GIS数据对象添加GIS管理空间完整性的行为，规则和与矢量要素、栅...

weixin_39942213的博客 260

关于File Geodatabase的一些了解，转一位老兄的

File Geodabase是ESRI抛开微软Access容量限制自己开发的Personal Geodatabase存储格式 一.File Geodatabase 优点如下： 1) 跨平台，可以支持windows ,linux, Solaris 2) FGDB支持所有Geodatabase的特征，包括vector ,raster , terrian、annotation 等等 3) 海...

weixin_30897079的博客 836

提高Esri Geodatabase工作的性能

原文发布时间：2012-09-04翻译文章链接：http://fmepedia.safe.com/articles/FAQ/Improving-Performance-when-working-with-Geodatabases翻译：毛毛虫通常ArcSDE 读模块/写模块提供了比Geodatabase_SDE 读模块/写模块更好的性能。ArcSDE写模块允许缓冲写入，这会提高装载数据性能，因为它是...

fmechina的博客 483

Geodatabase 10.2新特性（一）

Geodatabase 10.2新特性注意：该文档都是依照Esri官方发布的内部资料翻译而成，所有内容都是有据可循的，但是在正式版没有发布之前，不保证所有内容都与正式版完全一致，所以相关内容仅供参考。Geodatabase 10.2 Technology Story for existing ArcGIS users (What is new)Because the geodatabase is

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