ArcGIS地理大数据平台配置及性能优化策略
MapGIS地理信息系统数据集成与数据优化处理方法的应用
MapGIS地理信息系统数据集成与数据优化处理方法的应用摘要：地理信息系统（GIS）可以用于管理、分析和可视化地理空间数据，以支持各种应用领域，包括城市规划、环境保护、应急响应等。
本文探讨了MapGIS地理信息系统的数据集成和数据优化处理方法，介绍了这些方法的实践应用。
通过MapGIS地理信息系统，可以更好地应对现实世界中的复杂地理问题，提高数据的质量和可用性，从而为决策制定者和研究人员提供有力支持。
关键词：地理信息系统；数据集成；数据优化引言：地理信息系统（GIS）是一种用于捕获、存储、分析和展示地理空间数据的强大工具。
它已经成为了许多领域的核心技术，如城市规划、自然资源管理、环境保护、军事战略、应急响应等。
在现代社会中，GIS的应用越来越广泛，其数据集成和优化处理方法变得至关重要。
MapGIS是一种常用的GIS软件，它提供了一系列功能，用于数据集成和数据处理的优化。
本文将讨论MapGIS在这方面的应用，探讨其在解决复杂地理问题中的重要性。
1.数据集成方法的应用MapGIS提供了各种数据集成方法，以满足不同应用领域的需求。
首先，数据输入是数据集成的关键步骤。
MapGIS支持各种数据格式，包括矢量数据、栅格数据、点云数据等。
这使得用户能够轻松地导入不同格式的地理数据，并将其整合到一个统一的系统中。
数据转换是数据集成的另一个重要步骤，MapGIS提供了强大的数据转换工具，使用户能够将不同格式的数据转换为统一的格式和坐标系，有助于消除数据不一致性，确保数据能够在同一坐标系下进行分析。
数据加载是数据集成的最后一步，它涉及将数据加载到MapGIS系统中，以便进行分析和可视化，MapGIS提供了高效的数据加载工具，使用户能够轻松地将数据加载到系统中，并创建地图、图表和报告，有助于用户更好地理解地理数据，支持决策制定和研究工作。
2.数据优化处理方法的应用数据清理是数据优化处理的关键步骤，涉及识别和纠正数据中的错误和不一致性，MapGIS提供了数据清理工具，如拓扑检查和错误检测，可以帮助用户发现和修复地理数据中的问题。
GIS软件高效处理大规模空间数据的策略与技术
GIS软件高效处理大规模空间数据的策略与技术GIS（地理信息系统）软件在处理大规模的空间数据集时，采用了多种技术和方法来确保高效、准确和可扩展的处理能力。
以下是一些主要的处理策略和技术：1. 数据索引技术GIS软件利用空间索引技术来加速对空间数据的查询和检索。
空间索引是一种数据结构，用于存储地理空间对象的位置信息，以便快速访问和检索这些对象。
常见的空间索引技术包括四叉树、R树、KD树等。
这些索引技术能够显著减少查询时所需扫描的数据量，提高查询效率。
2. 数据分块与并行处理对于大规模的空间数据集，GIS软件通常采用数据分块技术将数据划分为较小的、易于管理的块（或称为瓦片）。
然后，利用并行处理技术同时处理这些块，以加速整个数据集的处理速度。
这种分而治之的策略能够充分利用多核处理器和分布式计算资源，提高处理效率。
3. 数据压缩与存储优化GIS软件还采用数据压缩技术来减少空间数据的存储需求，并优化数据的读取速度。
通过压缩算法，可以在保持数据精度的同时减少数据的体积，从而加快数据的加载和处理速度。
此外，GIS软件还利用高效的存储策略，如空间数据库管理系统（Spatial Database Management Systems, SDBMS），来优化数据的存储和检索性能。
4. 分布式计算与云计算随着云计算技术的发展，GIS软件越来越多地利用云计算平台来处理大规模的空间数据集。
云计算平台提供了强大的计算资源和存储能力，可以支持大规模数据的并行处理和实时分析。
GIS软件通过将数据上传到云端，并利用云平台的计算资源进行处理，可以显著提高处理速度和效率。
5. 自动化与智能化处理GIS软件还具备自动化和智能化的处理能力，能够自动识别和处理空间数据中的模式和关系。
例如，GIS软件可以利用机器学习算法来自动分类和识别地理空间对象，或者利用数据挖掘技术来发现空间数据中的隐藏信息和规律。
这些自动化和智能化的处理功能能够减轻人工负担，提高处理效率和准确性。
ArcGIS Server管理与性能优化
68.5
64.3
50
0 SHP FGDB Oracle11g PostgreSQL SQL Server
大数据不同数据源矢量查询
• 大数据不同数据源矢量查询
– Shapefile劣势很明显 – 如果是只读操作File Geodatabase表现不错 – PostgreSQL 免费且足量
吞吐量KB/S
配置用户和角色的存储
•
配置用户和角色信息存储的位置
用户角色管理
•
添加用户
-
配置完存储位置以后，立即添加user和role可能会报错，重 启som和manager服务以后就可以了。
用户角色管理
•
添加角色
开启安全设置
•
激活安全机制
-
配置完用户角色以后再激活
设置服务的访问权限
• •
激活了安全机制以后，默认情况下所有的服务都不能匿 名访问 对于已有的服务，可以用特殊角色进行授权
•
根据最大吞吐量设置实例数 (通常为每个核有2 到4个 实例
最佳的做法是运 行测试实例，在 机器上查看CPU 和内存使用情 况。最大压力下 CPU使用80%为 最优
内存瓶颈（现阶段出现几率不大）解决
•
增加主机内存
•
限制主机上实例数
-
一旦达到这个限制，服务器开始取 代最近很少使用的实例，而不是创 建新的实例
Web Server (Windows/UNIX) Web Application
Web Browser ArcGIS Desktop
Web Service
ArcGIS Desktop
Administrator (ArcCatalog)
• • • •
arcgis地理配准参数
arcgis地理配准参数摘要：1.ArCGIS地理配准简介2.地理配准过程的关键参数3.参数设置方法与优化策略4.配准结果的评估与分析正文：随着地理信息系统（GIS）技术的不断发展，ArCGIS软件已成为地理信息处理和分析的重要工具。
在GIS数据处理中，地理配准是核心环节之一。
本文将详细介绍ArCGIS地理配准过程的关键参数设置方法与优化策略，并提供配准结果的评估与分析方法。
一、ArCGIS地理配准简介地理配准是将具有不同空间参考系统的地理数据（如遥感图像、地形地貌数据等）转换为统一坐标系统的过程。
ArCGIS地理配准主要包括以下几个步骤：1.准备配准数据：包括源数据（如遥感图像）和目标数据（如地形地貌数据）。
2.设置配准参数：包括几何变换类型、变换参数等。
3.执行配准：将源数据转换为目标数据的空间参考系统。
4.评估配准结果：分析配准精度和质量。
二、地理配准过程的关键参数1.几何变换类型：包括仿射变换、单应性矩阵变换、二次多项式变换等。
根据数据特点和需求选择合适的变换类型。
2.变换参数：包括平移、旋转、缩放等。
根据实际需求设置变换参数，确保数据转换准确。
3.配准算法：包括最小二乘法、光束平差法等。
选择适合的配准算法以提高配准精度。
4.相似性度量：包括欧氏距离、角度差异等。
设置合适的相似性度量指标以评估配准效果。
三、参数设置方法与优化策略1.分析数据特点：根据源数据和目标数据的特性，选择合适的几何变换类型和配准算法。
2.调整变换参数：通过多次试验和调整，找到最优的变换参数。
3.设置相似性度量：根据实际需求，合理设置相似性度量指标。
4.优化策略：采用分阶段、多参数优化策略，逐步提高配准精度。
四、配准结果的评估与分析1.评估指标：包括配准精度、重叠度、残差等。
2.评估方法：采用定量评估和定性评估相结合的方法，全面分析配准结果。
3.分析与优化：根据评估结果，进一步优化配准参数，提高配准质量。
总之，ArCGIS地理配准是一项重要且复杂的任务。
GIS性能优化方案
GIS运行性能优化方案针对GIS平台的C/S，B/S图形浏览相关功能的性能问题，进行代码优化的性能提升空间不大，主要是对SDE和ORACLE的运行性能和查询效率进行优化。
具体的优化方案如下：一、合理设置SDE和ORACLE的游标数和连接数。
操作步骤和相关命令1.ORACLE游标数和连接数下面的游标数和连接数设值，只是参考值，是茂名现场的设置，具体设值要根据服务器配置决定。
==============================select count(*) from v$open_cursor;查询当前最大游标数：show parameter open_cursors;修改最大游标数：alter system set open_cursors=3000 scope=spfile;==============================查询当前最大连接数：show parameter processes;查询当前最大会话数：show parameter sessions;修改最大连接数：alter system set processes=300 scope=spfile;修改最大会话数：alter system set sessions=300 scope=spfile;2.SDEconfig 设置连接数方法=====================================================查询当前参数值：sdemon -o info -I configsdeconfig -o export -f c:\confile.sde -i esri_sde -u sde -p sde -s 172.18.27.70sdeconfig -o alter -v CONNECTIONS=256 -i esri_sde -u sde -p sde -s 172.18.27.70=======================================================修改参数值：sdeconfig -o alter -v CONNECTIONS=256 -i esri_sde -u sde -p sde -s 172.18.27.70sdeconfig -o alter -v MINBUFSIZE=65536 -i esri_sde -u sde -p sde -s 172.18.27.70sdeconfig -o alter -v MAXBUFSIZE=262144 -i esri_sde -u sde -p sde -s 172.18.27.70sdeconfig -o alter -v MINBUFOBJECTS=512 -i esri_sde -u sde -p sde -s 172.18.27.70具体设值可以参考附件1 《SDE for Oracle优化.doc》二、修改图层索引和MXD1创建SDE直连连接：打开ArcCatalog，如下图：双击“Add 空间数据连接”节点，添加SDE直连连接弹出窗口，如下图：说明：红色框sde@orclsde，sde为密码，orclsde为本机Oracle客户端指向SDE数据库的连接字。
ArcGIS 10.1 for Server 部署与性能优化策略
运行中的实例：只占用内存，不占用CPU 使用中的实例：即占用内存，又占用CPU
具体应用如何配置实例数
偶尔使用：
–
– – –
服务不经常用到
少数人在短时间内使用 Min/Max值设置为0/1 空闲实例运行时间依业务需求设置
经常使用：
每天都进行服务请求 Min/Max设置为相等
实例数配置
示例介绍：
– – 集群：ServerA+ServerB 配置：4core/8RAM
性能影响因子
地图
虚拟化 CPU 数据源 数据结构
SDE 服务接口 内存 服务类型 存储 部署 集群
架构
网络
客户端 技术
Server 10.1 配置
服务配置过程
Client 并发请求 用户不断增加时 GIS Site站点
Port 6080
传统 GIS Server
ArcGIS 10.1 for Server
–
– – – –
使用EMF代替BMP
使用ESRI_Optimized 符号样式 如果创建缓存，无需考虑使用简单符号 使用Annotation替代Label 使用相同坐标系统
性能监视与调优
响应环节
响应时间：
– – – 传输 处理 查询 Web Server 测试工具 确定性能瓶颈 Web Adaptor 转发 t1 Browser t2 传输 传输 传输 传输
–
– – –
请求：Export地图
并发用户数：10个 运行时间：5分钟 实例数：从232个
实例数配置
最佳实例数：
– 8 Instances
140000
吞吐
7 6 5 4 3 2 1 0
ArcGIS Server地图服务性能优化策略
ArcGIS Server地图服务性能优化策略作者：俞亮，周吉金来源：《科技资讯》 2015年第8期俞亮周吉金（浙江省地理信息中心浙江杭州 310012）摘要：ArcGIS Server是一个用来构建集中管理、支持多用户的企业级GIS应用平台。
由核心的ArcObjects构建，是对ESRI其他两个应用服务器ArcSDE和ArcIMS的一个补充。
数字城市地理信息公共服务平台利用AGS提供的地图服务发布和管理功能，实现了海量空间数据的处理、发布、分享、管理业务。
ArcGIS Server的性能直接影响公共服务平台的使用性能。
影响ArcGIS Server地图服务性能的因素有很多，该文通过优化配置服务参数、调整地图数据显示、优化地图文档结构等多种手段对ArcGIS Server的地图服务进行优化，可以大幅提高地图服务的访问性能。
关键词：ArcGIS Server 地图服务性能优化地图缓存中图分类号：TP31 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2015）03（b）-0018-02①作者简介：周吉金（1984，12—），男，江西上饶人，硕士学历，工程师，研究方向：地理信息系统。
通讯作者：俞亮（1982，6—），男，浙江杭州人，本科学历，工程师，研究方向：地图学与地理信息系统。
随着数字城市建设的不断加快，越来越多的行业部门的应用系统通过调用数字城市地理信息公共服务平台提供的基于ArcGIS Server平台发布的地图服务实现了和数字城市的对接。
应用系统用户数量的不断增加，公共服务平台的地图服务负载压力越来越大，地图浏览速度逐渐变慢、数据查询性能降低。
为了提高地图服务的性能，笔者通过多种手段对地图服务进行优化，在一定程度上提高了地图访问速度。
根据实践经验，该文作者对一些优化策略进行了归纳，和大家一起分析探讨。
1 影响ArcGIS Server地图服务性能的几个因素影响ArcGIS Server地图服务性能的因素有很多，主要有以下几个因素。
GIS系统性能优化策略
特点：统一计算、统一存储、虚拟化
虚拟化部署优势
• 提高物理主机的资源使用率，降低总成本(能源消耗、维护等)
•
•
利用虚拟化技术提供的HA和FT，减少宕机时间并快速恢复、迁移、备仹虚拟机
Esri为在虚拟化环境中使用ArcGIS`软件出现的仸何问题提供技术支持，前提必须是 使用官方支持的操作系统，因为这些已经经过Esri和这些厂商之间的严格测试，尤 其是VCE Vblock环境的测试，有相应的质量保证
显示 复杂 性 数据密 度
工作流 基准
输出格 式
服务 配置
数据 缓存
服务组织，数据密度
• 高复杂地图文档
• 36个图层（点、线、面） • 每个图层有几千-几万要素 • 全部显示 • PostgreSQL
• 预览显示时间为10秒 • 低复杂地图文档
• 2个图层（线、面）
• 每个图层有几十个要素
• 全部显示 • fileGDB数据库
可操作图层来自于劢态数据源 缓存的底图可以来自于ArcGIS Online 初除地图文档中引用的其他服务
服务组织，重视消息
Analyze：
• 解决错误 • 处理警告（会影响地图绘制和显示性能） • 重视消息：潜在性能问题
服务配置，ArcGIS 10.2 for Server新特性
具备ArcGIS 10.1 for Server的新特性
• 以64位本地应用程序的形式运行，软件性能得到大的提升 • 减少单点故障，自劢配置管理，提升了处理故障恢复，使得架构更加的健壮 • 可以通过具有管理权限的REST admin API迚行管理编辑 • 采用自适应网站配置管理，与门服务弹性云部署 • 全新的Java软件组件体系结构，Linux环境支持更加友好
ArcGIS三维性能优化策略
体验“飞”的感觉目录uu----u三维应用矿产、地质、房产…………三维性能优化的重要性u海量-----üüü3、场景优化ü三维性能优化一般过程金字塔镶嵌数据集Geodatabase 存储……栅格化缓存机制可视距离冲突检测……分配内存增加虚拟内存暂停分块细节等级……CPU内存显卡硬盘优化之后的三维场景ü1、数据优化üü3、场景优化ü数据优化uu建立影像金字塔u使用镶嵌数据集管理大量影像u矢量数据以Geodatabase方式存储u-u-----1建立影像金字塔影像金字塔建立方式uuu2镶嵌数据集管理大量影像u---高效、海量的影像数据管理模型……3u uDemoüü2、图层优化ü3、场景优化ü图层优化u--uu可视距离-数据在一定的距离范围时，才显示出来u缓存机制-硬盘缓存uu1栅格化绘制u u u点线面注记Demo2不绘制拉伸面的底面Demo3可视距离u u uDemo4缓存机制内存缓存硬盘缓存4.1创建硬盘缓存Demo Array u--u----注意：缓存格式对比指标JPEG特点DXT特点CPU占用在显示前需要解压缩不需要解压即显示，显示性能更高内存占用内存占用2比特/纹元内存占用1比特/纹元硬盘占用通常情况下硬盘缓存比DXT格式小8到12倍硬盘缓存大显卡要求要求较低要求较高栅格、矢量：注记、高程：多面体：4.2创建组缓存u---u--Demo4.3缓存的迁移u u u u uDemo5OpenGL模板缓冲Demo6标注冲突检测u --u -Demoüüü3、场景优化ü场景优化uuu-uu--u1调整内存缓存u 【自定义->ArcGlobe 选项->显示缓存】【高级】将该内存缓存设置应用到所有的ArcGlobe 场景中将之前的默认设置应用到当前设置中Demo2增加虚拟内存uuu3导航时暂停分块提取u 注意：-Demo4 细节等级Demou u u u u5纹理管理u ---Demoüüü3、场景优化ü4、硬件优化硬件配置建议：uuuu-/page/partner_certified_drivers.html /us/gpudownload/fire/certified/Pages/ certified-application小结：数据类型VS优化方法数据类型优化方法栅格（影像、地形）缓存、可视距离、栅格目录、金字塔、LOD、线程挂起矢量（点、线、面）缓存、可视距离、栅格化注记（Annotation）缓存、可视距离、冲突检测模型（MultiPatch）缓存、可视距离、草图模式、纹理管理注：“冲突检测”、“纹理自动管理”由系统自动优化，无需设置总结u-u----u--u。
ArcGIS_Server配置和调优
ArcGIS_Server配置和调优1 Manager进程使⽤的⽹络端⼝（Windows） (2)2 Manager进程使⽤的⽹络端⼝（Linux/Solaris） (2) 2.1 默认显⽰端⼝，DISPLAY:600，可以被修改 (3)2.2 RPC端⼝ (4)Monitor (5)2.3 2422–3 GIS服务器如何⼯作 (6)server (7)3.1 GISdirectories (8)3.1.1 Serverserver启动的进程 (8)3.1.2 GIS3.1.3 监测SOC机器的状况 (8)server (9)3.2 Web3.3 Clients (10)4 Windows平台的⽹络环境 (11)server组件配置指南 (11)5 ArcGIS5.1 关于SOM的建议 (12)5.1.1 选择⼀台SOM机器 (12)5.1.2 Using a failover or round-robin configuration (12) 5.1.3 SOM帐号 (12)5.1.4 添加⽤户到agsadmin和agsusers组 (12)5.2 关于SOC建议 (12)5.2.1 SOC机器以及ArcGIS Server的许可 (13)5.2.2 添加和删除SOC机器 (13)5.2.3 给SOC帐号授权 (13)5.2.4 输⼊SOC名称 (14)5.3 关于Web servers的建议 (14)5.4 帐号和权限 (14)5.5 深⼊阅读 (16)6 预计和考虑⽤户 (16)6.1 ⽤SOC机器来容纳更多⽤户 (17)6.2 调整服务属性来容纳更多⽤户 (17)7 优化和配置服务 (18)7.1 Pooling (18)7.1.1 池化的服务 (18)7.1.2 ⾮池化的服务 (19)7.2 回收 (20)7.3 隔离级别 (21)7.4 超时 (22)7.5 通过Capacity参数限制服务器的负载 (23)7.6 服务器如何根据需求调整：Pool shrinking (23)7.7 限制⽤户对服务的操作 (24)1Manager进程使⽤的⽹络端⼝（Windows）ArcGIS Server Java的Manager系统占⽤了许多⽹络端⼝给GIS 服务和部署的应⽤程序使⽤。
如何进行地理信息系统的性能优化与扩展
如何进行地理信息系统的性能优化与扩展地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种用于收集、存储、分析和展现地理数据的工具。
随着技术的不断进步，GIS在各个领域的应用日益广泛。
然而，随着数据量的增加和应用场景的扩展，GIS的性能和扩展性也成为了一个亟需解决的问题。
本文将探讨如何进行地理信息系统的性能优化与扩展。
一、数据存储与处理优化GIS系统所处理的数据量通常很大，因此在数据存储和处理方面进行优化是提高性能的重要手段。
首先，采用合适的数据存储方式，例如将数据存储于关系数据库中，并利用索引来提高查询效率。
此外，可采用数据分片和分层存储的方式，根据数据的空间属性进行划分和存储，以减少对数据的冗余读取和写入。
二、并行计算与分布式处理针对GIS中的数据计算和处理，采用并行计算和分布式处理是提高性能的有效手段。
通过将计算任务分解为多个子任务，并在多个计算节点上并行执行，可大幅度缩短处理时间。
同时，利用分布式存储和计算框架，如Hadoop和Spark，可以将数据分布存储在多个节点上，实现并行数据处理，进一步提高系统的处理能力和性能。
三、空间索引与查询优化GIS系统中常常需要进行空间查询操作，如点在多边形内的判断、空间距离计算等。
为了提高查询效率，可以针对空间数据建立空间索引，如R树、Quadtree等。
通过索引，可以快速定位到满足条件的数据，减少查询范围，提高查询效率。
此外，还可以采用预处理的方式，将一些常用的查询结果进行预先计算和缓存，以加快后续的查询操作。
四、数据压缩与压缩由于GIS系统处理的数据量通常很大，数据的存储和传输成本也相应增加。
为了减少存储和传输的开销，可以采用数据压缩和压缩的方式来降低数据的体积。
选择合适的压缩算法和参数，可以在保证数据准确性的前提下，将数据的体积大幅度减小，提高系统的性能。
五、硬件优化与扩展在GIS系统的性能优化和扩展方面，硬件的优化与扩展也是重要的考虑因素。
ArcGIS for Server 架构设计与性能优化策略 - 韩源萌 - 上传版
发布的服务所见即所得 空间数据的管理、分析及可视化 提供企业级应用的整套方案 支持各种客户端API开发技术 支持多种服务类型及标准 与生俱来的支持SOA架构
Web GIS
Server
Online Content and Services
Web App已经悄无声息的走入我们的生活
空间数 据模型
业务数据 访问（X Y事件） 属性索引 未必要
分布式数 据I/O
地图文档设计
地图文档设计
高复杂地图文档
36个图层（点、线、面） 每个图层有几千个要素 全部显示 预览显示时间为10秒
低复杂地图文档
2个图层（线、面） 全部显示 fileGDB数据库 预览显示时间为0.11秒
地图文档设计 - 地图文档组织
为ArcGIS Server运行提 供关键信息，确保ArcGIS Server用户具备相关权限
规划 ArcGIS Server 站点配置
客户端
GIS服务器
站点管理员，连 接到ArcGIS Server Manger
ArcGIS Site
http:6080
Manager
服务器目录与配置 存储，存储本地能 体现最佳性能
The ability to increase output and maintain acceptable performance
Capacity – 吞吐量
The maximum level of output the system can produce, e.g. X cars/sec X maps/sec
一个显示请求需要1.32秒，最大3.78Mbps流量（5Mb/1.32Sec）
基于地理信息系统的建设方案优化方法
基于地理信息系统的建设方案优化方法引言：地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种用于收集、存储、处理、分析和展示地理空间数据的技术。
它已经在各个领域得到广泛应用，包括城市规划、环境保护、土地管理等。
然而，在GIS项目的实施过程中，往往会遇到一些问题，例如数据不准确、系统性能不佳等。
本文将探讨基于地理信息系统的建设方案优化方法，旨在提高项目的效率和质量。
一、数据质量的提升在GIS项目中，数据是至关重要的。
数据质量的好坏直接影响到系统的可靠性和准确性。
因此，我们需要采取一系列措施来提升数据的质量。
1.1 数据源的选择在选择数据源时，应优先选择可靠的、经过验证的数据。
可以从政府部门、专业机构或者合作伙伴获取数据，确保数据的准确性和完整性。
1.2 数据清洗和整合在数据导入系统之前，需要对数据进行清洗和整合。
清洗数据可以去除重复、错误和不完整的数据，确保数据的一致性和准确性。
整合数据可以将多个数据源的数据进行合并，形成一个统一的数据集。
1.3 数据质量评估在数据导入系统之后，需要对数据进行质量评估。
可以采用一些指标来评估数据的质量，例如准确性、完整性、一致性等。
如果发现数据存在问题，需要及时进行修复和更新。
二、系统性能的优化除了数据质量的提升，系统性能的优化也是一个重要的方面。
在GIS项目中，系统的性能直接影响到用户的体验和效率。
下面是一些优化系统性能的方法。
2.1 硬件设备的升级如果系统性能不佳，可以考虑升级硬件设备。
例如，增加内存、更换处理器等。
升级硬件设备可以提高系统的运行速度和响应时间。
2.2 系统架构的优化系统架构的优化是提高系统性能的关键。
可以采用分布式架构或者集群架构来提高系统的并发处理能力。
此外，还可以采用缓存技术来减少对数据库的访问，提高系统的响应速度。
2.3 系统调优系统调优是一种通过调整系统参数和配置来提高系统性能的方法。
可以通过调整数据库参数、优化SQL查询语句等来减少系统的负载和提高系统的响应速度。
ArcGIS Server部署策略与性能优化
ArcGIS Server
ArcSDE
多SOC部署（MIME）
网绚负载均衡
WS (2) Web Tier (WS1) SOM
…
WS (N) 全双工的千兆网
SOC (1)
SOC (2)
… SOC (N)
是否存在 网绚瓶颈
ArcSDE
多SOC部署（URL）
网绚负载均衡
Virtual Dir (1) Web Tier (WS1) SOM File Server (1)
但是这个结果并非绝 对，在某些情况下可 能结果也会相反。一 般还是推荐直连。
100 80 60 40 20 0
83.6
62.9
服务连接
直连 吞吐率（KB/s）
数据库参数调整 创建/维护 属性索引 更新数据库统计信息 版本压缩 检查空间索引
数据源种类太多，无法穷尽。 在可选的基础上，模拟业务情况，测试 +比较。 明天的讲座《海量空间数据库实施策 略》中会有一些供参考的基准结果。
MIME vs. URL
一般磁盘总是先于网绚成为系统瓶颈 MIME伸缩性较好 输出小图片MIME更有优势
MIME vs. URL
200000
吞吐量(Tr/Hr) 150000 100000 50000 0 FGDB_Local_MIME FGDB_Local_URL
Portland (large images)
2010 Esri 中国区域用户大会 ArcGIS Server 部署策略 与性能优化
吴泳锋
ArcGIS Server 系统中的性能影响因素
硬件 数据源 ArcGIS Server 配置 服务 开发框架
硬件的影响
影响响应速度
如何进行地理信息系统性能评估和优化
如何进行地理信息系统性能评估和优化地理信息系统（GIS）是现代社会中不可或缺的技术工具，用于管理和分析各种地理数据。
然而，像任何其他软件系统一样，GIS的性能可能会受到限制。
因此，进行地理信息系统性能评估和优化是至关重要的。
本文将探讨如何进行这样的评估和优化，并提供一些实用的建议。
一、性能评估1. 收集数据：首先，收集关于GIS使用的实际数据，包括用户的数量、数据量和处理需求等。
这将有助于评估系统的负载。
2. 设定基准：确定性能基准是非常重要的。
在评估性能时，将基准与实际结果进行比较，可以提供有关系统性能的准确评估。
3. 测试方案：设计合适的测试方案以评估GIS性能。
这可以包括模拟用户活动、数据查询和分析操作等。
确保测试方案尽可能接近实际使用情况。
4. 测试工具：选择适当的测试工具来监测和评估系统的性能。
这些工具可以提供关键的性能指标，如响应时间、吞吐量和并发用户数等。
5. 分析结果：根据收集的数据和测试结果，进行深入分析并识别系统的瓶颈。
这可以通过检查系统的各个组件、资源利用和响应时间等指标来完成。
二、性能优化1. 硬件升级：如果性能评估发现系统在硬件方面存在瓶颈，那么考虑进行硬件升级是有必要的。
例如，增加内存、处理器或存储容量等，以提升系统的性能。
2. 软件优化：对GIS系统进行软件层面的优化也是关键。
例如，合理设计数据库结构、索引和查询优化可以提高系统的响应速度。
3. 并行处理：利用并行处理技术可以显著提升GIS系统的性能。
这可以通过将任务分解为多个子任务并在多个处理器上同时运行来实现。
4. 数据压缩和存储：对于大规模的地理数据，采用数据压缩和存储技术可以降低存储开销并加快数据加载的速度。
5. 缓存优化：使用缓存技术可以避免重复计算，并加快数据访问速度。
通过合理配置缓存策略和缓存刷新机制，可以显著提升GIS系统的性能。
6. 定期维护和监控：地理信息系统需要定期进行维护和监控，以确保其性能始终处于最佳状态。
地理信息系统开发库ArcGIS for Server新特性、部署架构及性能优化
2. 新特性
ArcGIS 10.4 版本系列
•
ArcGIS 10.4 在2016年1月发布
-ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
增加了许多新的功能
•
ArcGIS 10.4.1 在2016年5月发布
-
纯粹的维护版本，只是修复了一些bug
单个集群模式
• 在10.3.1 版本中，作为一个可选项被引入；
• 在10.4 版本中，创建新站点或者升级原有站点（除了原站点具有多
基本部署（主动+被动）
• 应用场景： 内部使用或外网使用 可用性要求较高
•
优势： 包含了HA备份部署
备机的License不需要额外费用
•
注意问题： 依赖于外部的负载均衡 需要保持两个Server完全同步
基本部署（主动+主动）
•
应用场景： 性能要求高
发布地图切片
高性能
• •
优势： 注意问题：
依赖于外部负载均衡
• 多机部署
- 基本部署+负载均衡 - 基本部署+Web Adapter - 集群部署
4. 性能优化
性能优化
Client App 影响因素： • 系统架构 • 平台性能 Server
• 数据访问
• 地图设计 • 服务配置
Storage
• 服务类型的选择
系统架构
• 多机站点可以提高性能
平台性能
地理处理服务和服务器扩展默认httphttps通信协议基本部署webadapter基本部署webadapter集群部署典型部署情景单机基本部署开发测试易搭建高性能没有备份机默认设置只能用60806443端口安全数据arcgisserver站点基本部署代理内部使用公开服务增加请求开销不具备高可用性只能使用token验证基本部署webadaptorwebadaptor是esri针对arcgisserver的代理应用支持iiswebsphereweblogictomcat等web容器提高第三方web容器的安全实现web层的安全控制基本部署主动被动内部使用或外网使用可用性要求较高包含了ha备份部署备机的license不需要额外费用依赖于外部的负载均衡需要保持两个server完全同步基本部署主动主动性能要求高发布地图切片依赖于外部负载均衡必须保持所有的server同步多机基本部署第三方均衡器便轻松调整站点能力负载均衡统一的访问接口使用共享网络位置降低了服务性能需要了解第三方负载均衡器无法使用web层安全验证多机基本部署webadaptor支持web层安全验证不需要第三方负载均衡器集群部署gis服务器计算机可配置为运行特定的服务子集如果将群集配置为在单个gis服务器上运行则该群集可造成单点故障增加整体网络通信量基本部署webadapter基本部署webadapter集群部署小结性能优化性能优化clientappserverstorage影响因素
地理信息系统中的性能测试与优化
地理信息系统中的性能测试与优化随着互联网技术的不断发展，地理信息系统（GIS）已经成为了数字化时代中不可缺少的一部分。
在GIS中，地图、地物、地形等地理数据通过各种算法进行处理，进而为人们提供丰富、准确的地理信息服务。
而GIS的性能，直接决定了这些地理信息服务的质量和效率。
因此，在GIS开发和应用过程中，性能测试与优化显得尤为重要。
一、GIS的性能指标在进行GIS性能测试和优化之前，需要明确GIS性能的主要指标。
通常情况下，GIS性能主要与以下几个方面有关。
1.数据处理速度：GIS系统需要处理大量的地理数据，包括地图矢量数据、卫星影像数据、遥感数据等。
在数据量较大、处理算法较复杂的情况下，GIS系统的数据处理速度会成为系统性能的瓶颈。
2.用户并发访问能力：GIS系统通常需要支持大量的用户同时访问，因此系统的并发性能也是一个重要的指标。
3.地图绘制速度：地图的绘制速度也是GIS系统性能的关键指标之一。
在用户进行地图操作、缩放、漫游等操作时，GIS系统需要进行地图重新绘制。
如果地图绘制速度过慢，会严重影响用户体验。
4.系统的可用性和稳定性：GIS系统需要长时间稳定运行，正确处理用户的请求。
因此，系统的可用性和稳定性也是性能测试的重要指标。
二、GIS性能测试的方法为了确保GIS系统的性能，需要进行全面的性能测试。
在GIS性能测试中，主要涉及以下几个方面。
1.负载测试：负载测试是测试系统在高负载环境下的性能，例如：并发访问数量、数据量等。
通过模拟实际环境下GIS系统的用户数量、访问量等，可以测试GIS系统的性能极限，并找出系统在极限情况下的故障点。
2.稳定性测试：稳定性测试主要是在长时间运行环境下测试系统在多次重复负载下的表现。
稳定性测试可以找出系统在长期运行中的问题，例如内存泄漏、系统崩溃等。
3.可用性测试：可用性测试主要是测试GIS系统是否按照用户的期望运行，能否满足用户的需求。
在可用性测试中，需要测试各种GIS功能是否正常、是否易于使用、是否满足用户需求等。
ArcGIS 10.2 for Server架构设计与性能优化策略
条件：
•
•
• •
具有相同的Server Manager管理员账号、密码
具有相同的机器名、完全限定域名 如果注册了地理数据库，要求具有相同的数据库账号、密码
部署模式-单机
适用场景：
-
开发
http://80
-
测试
所有组件在一台机器 可选择性安装WebAdaptor
Web Server
Web Ad• •
综合衡量系统需求 结合IT基础设施
性能优化
• 性能问题 • 优化策略
你有没有遇到过这些问题呢？
1. 2.
并发用户很高时，为什么系统CPU利用率很低？ 执行了一次地图查询，为什么响应很慢？
3.
4. 5.
系统并发不高，但是发布的服务较多，如何进行资源配置？
系统并发较高，CPU利用率超过85%，如何进行优化？ 在平台选型时，有哪些参考工具及方法论吗？
性能影响因子
平台性能 数据管理 GIS系统性能 系统架构 客户端技 术 用户工作 流
软件性能
ArcGIS for Server配置-实例
并发请求时，后台经历了哪些过程呢？
服务发布
实例数配 置
启动SOC 进程
负载增加
配置更多 实例数
启动更多 SOC进程
更多CPU 核数
ArcGIS for Server配置-实例
•
• •
整合GIS Server与Web Server
接收请求，并转发给GIS Server 隐藏端口、arcgis目录 Web容器 负载均衡 反向代理
GIS Server
Portal for ArcGIS
•
Web Server
• • •
基于ArcGIS的GIS应用服务平台性能调优
基于ArcGIS的GIS应用服务平台性能调优张志强（天津中科遥感信息技术有限公司，天津，300384）摘要：基于ArcGIS开发的WebGIS应用平台，其性能问题是衡量系统优越性的标准之一，所以需要通过多种手段调优系统，来保证系统的正常稳定运行。
本文从多个角度调整GIS应用服务平台，保证平台的正常运行。
关键词：WebGIS、ArcGIS、系统性能优化1.概述传统的GIS系统多数以C/S结构开发建设，不能满足GIS网络化使用的需要。
随着WebGIS 应用的展开，服务的性能正逐渐成为制约WebGIS发展的瓶颈。
当前WebGIS实现方式主要有胖客户端和瘦客户端两种方式。
在胖客户端方式下，空间数据的绘制与操作是在客户端进行的，而在瘦客户端的方式下，客户端看到的是服务器端渲染好的某种格式的图片，操作也是有服务器端进行处理。
这两种方式都有各自的特点，但是考虑到实际运用中用户体验性和数据保密性等要求，一般采用瘦客户端方式开发。
在实际工作中，由于数据量大、使用频繁，平台的服务负载较为沉重，平台服务性能问题是制约平台建设的瓶颈问题，也是衡量平台建设的标准之一，应采用多种方式保证平台服务性能。
2.平台部署结构平台采用ESRI公司的ArcGIS 9.3系列软件搭建，采用Oracle 10g作为平台使用的数据库系统。
平台包括多层架构，系统总体结构从下到上主要分为网络层、数据层、功能层和应用层。
平台的调优可以从多个层次进行，包括数据层、功能层和应用层等。
3.系统性能优化方案3.1.对于数据库和ArcSDE进行优化文献[1]研究了基于Oracle和ArcSDE的空间信息访问的优化操作，分别从操作系统、内存、磁盘I/O等多方面进行了性能的改进和优化。
其优化原则是将访问频繁的文件分开放置到不同的硬盘上，降低磁盘I/O竞争。
在工作中，可以使用磁盘阵列的方式，将一份文件分割存于几个硬盘上，提高磁盘吞吐量和速度，同时为表和索引建立不同的表空间，建立和调整ArcSDE的空间索引等方式对数据库和ArcSDE进行性能优化。
地籍可视化系统开发中的性能优化策略
地籍可视化系统开发中的性能优化策略地籍可视化系统作为一种基于地理信息系统(GIS)的应用，用于展示和管理地籍相关的数据，对于提高土地管理效率、优化决策过程具有重要意义。
在地籍可视化系统开发中，性能优化是一个关键的问题，因为系统需要处理大量的地理数据，并实时呈现在用户面前。
本文将探讨地籍可视化系统开发中的性能优化策略。
首先，为了提高地籍可视化系统的性能，我们需要对数据库进行优化。
地籍可视化系统的数据通常存储在关系型数据库中，如MySQL、Oracle等。
在数据库的设计中，我们可以采用合适的索引策略来加快查询速度，减少数据库的读取时间。
另外，可以采用数据库分表分区的方式，将数据分散存储在不同的表和分区中，以减少单个表或分区的数据量，从而提高查询效率。
其次，前端页面的渲染也是地籍可视化系统性能优化的重要方面。
前端页面的渲染通常由浏览器负责，而浏览器在处理大量的地理数据时可能会出现卡顿或加载缓慢的情况。
为了优化前端页面的渲染性能，我们可以采用以下策略：1. 使用合适的地图引擎：选择合适的地图引擎可以提高地图加载速度，并确保系统的地图显示效果良好。
2. 数据分块加载：将地理数据划分成小的块，并使用分块加载的方式逐步加载数据，减少首次加载的数据量和时间。
3. 数据压缩和缓存：对地理数据进行压缩和缓存，减少数据传输的时间和流量。
4. 图层可见范围控制：根据用户的视野范围，动态控制图层的可见性，只显示当前用户感兴趣的部分数据，减少不必要的数据加载和渲染。
最后，服务器端的性能优化也是地籍可视化系统开发中不可忽视的问题。
服务器端需要处理用户请求，并迅速返回地理数据或计算结果。
为了优化服务器端的性能，我们可以采取以下策略：1. 并发处理：使用多线程或多进程技术，实现并发处理用户请求，提高系统的响应速度。
2. 数据缓存：将常用的地理数据或计算结果缓存在内存中，减少数据库查询或计算的次数。
3. 负载均衡：采用负载均衡技术，将用户请求分散到多台服务器上，提高系统的吞吐量和并发处理能力。
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80%
78% 82% 85% 85% 78%
68.5%
64% 61% 81.5% 78% 60%
50%
47% 41.9% 42% 49% 52%
40.5%
40.3% 41.2% 40.7% 41% 41%
实践3：系统参数影响
实践表明：系统参数设为系统默认时（既 80%），性能 最优
实践4：不同存储类型性能对比
1、输入数据
| 发布成服务
1、准备数据
2、选择注册大数据文件共享
3、输入数据路径注册
1、输入数据 | 服务查看
查看服务清单
查看服务目录
Portal里查看服务
2、分布式计算|与传统GIS Server处理区 别
传统GIS Server处理并发请求： • 启动多实例
GA Server大数据分布式计算： • 分解多个task
3、结果存储|Big Data Store
• • • • 分布式存储 横向扩展 高效检索 备份机制
4、内容发布、可视化显示
丰富的分析工具 5大类，11小类
涵盖了点、线、面的统计、分析、管理 汇总数据
• • • • • 聚合点 连接要素 轨迹构建 汇总属性 范围内汇总
分析模式
• • • • 计算密度 查找热点 创建时空立方体 创建缓冲区
2、软件平台性能|GeoAnalytics参数配置
• 参数设置：站点(根) > System > GeoAnalyticsTools>参数
– CPU参数：是针对集群中总CPU核数进行设置 – 内存参数：是针对每个GA节点进行设置
2、软件平台性能|GeoAnalytics参数配置
• GeoAnalytics参数设置举例：
方案一 方案二
8core 8core
16G 64G
39分钟 9分钟
60% 90%
>95% ~50%
实践2：内存利用率|点聚合性能测试
• 方案一，内存利用率
• 方案二，内存利用率
实践2：DataStore内存密集型|copy to datastore
• 测试场景：
测试场景
基期地类图斑 （模拟）
存储类型
• • Maximum allowed memory per job per machine (GB): 6 Maximum allowed compute cores per job (CPU):4
2、软件平台性能|GeoAnalytics实例数
• 设置GeoAnalytics GP工具的最大实例数，是指可以同时运 行多少个任务数，系统默认的每个节点最大实例数为1， 集群中有三个节点，那么最大实例数为3 既：可以同时执行三个分析任务： 当前有一个任务正在执行：
大数据成果库
1、输入数据 | 类型、来源
Web GIS Layer • 要素服务
Big Data File Share • • 分隔符文件（csv，tsv..） Shapefile
来源：
• • File GDB DBMS
来源： • File（CIFS、NFS） • HDFS • Hive • 云存储
ArcGIS Data Store
X,Y 影像大数据平台 矢量大数据平台 实时大数据平台
GIS Server
提供GIS服务器能力
Geocoding
Business Analyst
Raster Analytics
GeoAnalytics Server
GeoEvent Server
GeoAnalytics Server
ArcGIS地理大数据平台配置及性能优化 策略
刘春影
目录
1、ArcGIS GeoAnalytics介绍 2、性能影响因子 3、性能优化实践 4、配置方案参考 5、总结
ArcGIS GeoAnalytics介绍
什么是ArcGIS GeoAnalytics
1. 对时空数据进行分布式计算处理的新平台
3、数据组织
• Feature Service • bigdata file share
数据 1 类型
• •
csv shp
存储 2 形式
运行 3 场景
• 文件型存储 • 分布式存储 • 云存储
• 计算密集型 • 网络I/O密集型 • 磁盘I/O密集型
3、数据组织|①数据类型
数据预 处理
数据集 准备 Bigdata file share
4、部署模式
单机部署：
• 测试环境
• 计算集群：GA节点配置、数量 • 存储集群：spatioltemporal节点配 置、数量
集群部署：
性能优化实践
典型大数据分析场景
场 景 与 资 源 消 耗
CPU计算密集型
内存密集型 磁盘I/O密集型 网络I/O密集型
如点聚合运算（Aggregate Points）
• • Maximum allowed memory per job per machine (GB): 12 Maximum allowed compute cores per job (CPU): 9
2、软件平台性能|GeoAnalytics参数配置
GeoAnalytics参数设置举例：
– 举例2，同时执行两个任务，集群中有三个节点，每个节点配置： 4core、12G内存，那么集群中总资源为：12core、48G内存，同时执 行两个任务时，参数设置：12core x 40%=4.8core，16G x 40%=6.4G 内存，结果取整，参数设置为：CPU：4，内存：6。设置参数：
场景描述
copy
datastore
to
1000万
HDFS
1000万条基期地类图斑数据，由
HDFS分布式存储，拷贝到 Spatiotemporal时空大数据存储
• 测试结果：
测试场景 耗时 GACPU利 用率 copy datastore to GA内存 利用率 DataStore CPU利用率 DataStore 内存利用率
Feature Service
3、数据组织|②数据存储形式
File
HDFS
Hive
CloudStone
•
公共存储： • Windows共享 • Linux共享 • 优点： • 使用便捷 • 缺点： • 性能瓶颈
• • 分布式文件存储 • 优点： • 海量数据处理速度快 • 冗余机制 • 缺点： • 大量小文件存储不适合
实践小结
系统性能优化是一个反复实践的过程！
综合影响因素：数据规模、分析场景、参数设置、节点配置
不要忽略了DataStore！
1. DataStore时空大数据存储，建议采用本地磁盘 2. 亿级数据，数据源采用HDFS分布式存储 3. 系统参数，设置为80%时最优
部署模式
基础WebGIS+分布式存储+分布式计算
用率
40% 40% 41%
方案一 方案二
方案三
方案四 方案五 方案六 方案七 方案八
480万
480万 480万 480万 480万 480万
1000万
1000万 1000万 1.3亿 1.3亿 1.3亿
80%
70% 60% 80% 70% 60%
37
42 45 54 60 60
云存储 • 优点： • 高可扩展性 • 高容错性 • 高吞吐量 • 缺点： • 需要专业的 运维
3、数据组织|③运行场景
关于计算、分析的理解：
– 计算：找出这间屋子里谁个子最高 – 分析：找出这间屋子里谁跟谁关系最好
内容分析：需要关联更多属性，消耗资源更多 • 点聚合统计：属于空间计算 • Join连接：属于空间分析，如分析出从一个ATM机，到另一 个ATM机的转账记录，要求一小时以内、且转出ATM机之 间距离在1KM以内、且转账金额为5万美金以内的要素 相同数据规模下，Join工具消耗资源更高！
拷贝数据到Relational ，对DataStore CPU利用率较高
实践2：内存密集型|点聚合性能测试
• 测试数据
测试 测试场 景 数据量 3000万条 数据结构 较为复杂
数据描述
2014年纽约出租 车运行数据
分析内容 1km格网，点聚 合
• 测试结果
测试 CPU 内存 耗时
CPU资源利用
率
内存利用率
临近分析
数据管理 • 拷贝到DataStore
位置查找
• 查找相似位置
性能影响因子
谈及性能，我们在谈什么？
响应时间
？
系统吞吐量
？
资源利用率 ？
是指系统正常运行时，各项计算资源利用率维持在理想范围内，且遇到峰值
访问时，依然保持健壮性、稳定性运行、具备良好扩展性、延展性的一种能 力
而这种能力，需要硬件平台、软件平台、部署模式、软件配置等各项指标综
4
480万条
1.3亿条
实践3：系统参数影响|面状数据统计
• 测试结果
场景 耕地质量 基期地 类图斑 系统参 数 耗时 GA CPU GA内存利 Datastore Datastore CPU利用 内存利用
等别数据
100万 200万
数据
100万 200万 80% 80%
（分钟） 利用率
4.4 25 84% 75%
如属性关联运算 （ Join ）、 缓 冲区分析（ Buffer）
大数据分析过程、结果数据写入
空间数据读取读取、加载过程
分析场景与资源利用
不同分析场景、对系统资源利用率概览：
实践1：CPU密集型运算|GA CPU利用率
点聚合运算，对GA CPU利用率较高
实践1：CPU密集型运算|DataStore CPU利 用率