2013Esri全球用户大会Q&A之Geodatabase

ArcGIS10.2版本引入了多项改进,包括简化Geodatabase操作体验、支持更多数据库类型如PostgreSQL9.2、IBM Netezza及Teradata等,并继续支持微软Access作为个人空间数据库。此外,还宣布了SDE命令行工具的停用计划。

Q1:ArcGIS 10.2的Geodatabase有什么改进?

ArcGIS10.2 简化了用户访问和操作Geodatabase的体验,其中的改进包括:

  • 版本视图
    • 将不再显式提供创建版本视图的GP工具,但原来的脚本和模型还可以正常使用。
    • 创建版本视图的方式迁移到了数据集(已注册版本)的右键菜单中,另外“管理”选项中的 “允许SQL访问”代替了原先的创建版本视图菜单。
    • 创建的版本视图命名规则变更为<table name>_evw。
  • 历史归档
    • Geodatabase 的历史归档支持未注册版本的表,在对应的归档视图中通过SQL语句可以对该表进行操作(增、删、改)。归档视图的创建方式很简单,就是在Desktop数据集的“管理”选项中的 “允许SQL访问”。
  • 管理
    • 创建要素类或表格后,可以根据实际需要变更字段定义(fielddefinition),例如将原本NOT NULL的字段属性修改为允许空值。
    • 为了让用户准确的了解 Geodatabase 的版本,连接属性对话框中会显示其版本信息(包括升级包信息)。
  • 新的Geodatabase平台
    • 支持 PostgreSQL 9.2版本,如果要正确创建geodatabase,就必须使用支持 PostgreSQL 9.2版本的st_geometry类库。


Q2:ArcGIS 10.2对database的支持有什么改进?

  • 支持IBM的 Netezza 7.0 and INZA 2.5 数据库,其空间数据类型是NetezzaSpatial Esri Package(一种st_geometry类型而非普通的varchar)。
  • 10.2可以连接Teradata和SQLite数据库,用户能够直接查看和分析其中的空间数据,不需要再重新导入到Geodatabase。同时也提供了一个创建SQLite数据库的Python脚本。


Q3:ArcGIS 10.2平台是否继续支持微软Access作为个人空间数据库?

ArcGISfor Server在10.1之后就不支持微软Access个人空间数据库,如果需要发布服务我们建议用户迁移到FileGeodatabase。

ArcGISfor Desktop将会继续支持微软Access个人空间数据库,暂时没有变更计划。


Q4:ArcGIS 10.2会有Spatial Data Server更新吗?

没有对Spatial Data Server的更新,我们建议用户尽可能将SDS的要素服务迁移到ArcGIS Server,因为后者已经包含了前者的所有功能,用户可以将任意数据库(DB2,Informix,Oracle,PostgreSQL或者 SQL Server)的数据发布成要素服务。


Q5:ArcGIS 10.2平台是否支持Teradata?

是的,ArcGIS 10.2支持Teradata数据库,可进行数据库连接或查询图层。这将允许用户实现对其存储的数据进行访问、制图和分析。


Q6:未来SDE命令行将何去何从?

10.2将会是支持SDE命令行的最后一个版本,(详见Esri最近发布了一个10.1升级到10.2的变更文档http://downloads2.esri.com/support/TechArticles/W26496_W25918_DEPRECATION_PLAN_FOR_ARCGIS_101_and_102_FINAL_050713.pdf),当然根据用户的反馈Esri还会继续开发和完善Geodatabase管理员工具集。


Q7:有关于File Geodatabase API的技术支持吗?

官方帮助文档和论坛都有File Geodatabase API的对应支持,另外将来Esri开发者网络(EDN)也会提供相关的技术支持。


原文地址:http://events.esri.com/uc/QandA/index.cfm?ConferenceID=CCAEEE69-1422-2418-7F1D0EB8490B776D#477

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内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商与用户之间的互动关系,售电商作为领导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时,模型综合考虑售电商在多级电力市场(如日前市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合优化,兼顾成本最小化与收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)题的Matlab代码实现,旨在解决物流与交通网络中枢纽节点的最优选址问题。通过构建数学模型,结合粒子群算法的全局寻优能力,优化枢纽位置及分配策略,提升网络传输效率并降低运营成本。文中详细阐述了算法的设计思路、实现步骤以及关键参数设置,并提供了完整的Matlab仿真代码,便于读者复现和进一步改进。该方法适用于复杂的组合优化问题,尤其在大规模网络选址中展现出良好的收敛性和实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事物流优化、智能算法研究或交通运输系统设计的研究生、科研人员及工程技术人员;熟悉优化算法基本原理并对实际应用场景感兴趣的从业者。; 使用场景及目标:①应用于物流中心、航空枢纽、快递分拣中心等p-Hub选址问题;②帮助理解粒子群算法在离散优化问题中的编码与迭代机制;③为复杂网络优化提供可扩展的算法框架,支持进一步融合约束条件或改进算法性能。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解算法流程与模型构建逻辑,重点关注粒子编码方式、适应度函数设计及约束处理策略。可尝试替换数据集或引入其他智能算法进行对比实验,以深化对优化效果和算法差异的理解。
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