GIS系统性能优化策略
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。
地图制图软件开发中的性能优化和调试技巧
地图制图软件开发中的性能优化和调试技巧在地图制图软件的开发过程中，性能优化和调试是至关重要的。
优化和调试可以帮助提高软件的性能、稳定性和用户体验。
本文将介绍一些地图制图软件开发中常用的性能优化和调试技巧，帮助开发者改善软件的性能表现。
一、性能优化技巧1.代码优化：- 使用高效的算法和数据结构：选择合适的算法和数据结构来实现地图制图功能，以减少计算和存储资源的使用。
例如，使用空间划分算法来快速查找和渲染大量的地图数据。
- 避免多余的计算和存储：对于不必要的计算和存储，应尽量避免或优化。
例如，可以通过缓存计算结果、降低数据的冗余性来提高性能。
- 减少内存和 CPU 的占用：合理管理内存和 CPU 的使用，避免内存泄漏和过度占用 CPU 资源的行为。
可以使用内存管理工具和性能分析器来监控和诊断内存和 CPU 使用情况。
2.并发与多线程：- 利用多核处理器的优势：通过并发和多线程编程技术，将任务分解成多个可并行执行的子任务，并利用多核处理器的优势来提高地图制图软件的并发性和响应性。
- 合理管理线程池和任务调度：使用线程池和任务调度器来管理线程的创建和销毁，避免频繁地创建和销毁线程所带来的开销。
- 避免线程之间的竞争和阻塞：通过合理的线程管理和数据同步机制，避免多线程之间的竞争和阻塞，提高地图制图软件的并发性和响应性。
3.数据存储和访问：- 数据分区和索引：对地图数据进行适当的分区和索引，以提高数据访问的效率。
例如，可以使用平衡二叉树或哈希表来实现数据的快速查找和访问。
- 数据压缩和纠错：对地图数据进行压缩和纠错处理，以减少存储和传输的开销。
例如，可以使用压缩算法和纠错码来减小地图数据的体积和传输错误率。
- 数据缓存和预加载：通过数据缓存和预加载机制，提高地图数据的访问速度和用户体验。
可以根据用户的访问模式和频率，预加载最常访问的地图数据，减少数据的读取延迟。
4.图形渲染和绘制：- 使用硬件加速和图形引擎：利用硬件加速和图形引擎来加快地图渲染和绘制的速度。
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
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
如何使用测绘技术进行地理信息系统软件性能优化与扩展
如何使用测绘技术进行地理信息系统软件性能优化与扩展地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种通过电脑技术，将地理空间数据与属性数据相结合的技术。
随着技术的发展和应用范围的扩大，GIS在城市规划、资源管理、环境保护等领域发挥着重要作用。
然而，随着数据量的增加和软件功能的不断扩展，GIS软件的性能和扩展性问题也逐渐浮现出来。
本文将介绍如何利用测绘技术来进行GIS软件性能优化与扩展。
首先，了解当前GIS软件性能问题的原因是非常重要的。
GIS软件通常需要处理大量的地理空间数据，并提供快速的查询和分析功能。
然而，由于数据量过大，查询和分析过程可能变得缓慢，影响用户的操作体验。
此外，GIS软件在功能扩展方面也存在问题。
随着需求的增加，用户往往希望软件能够提供更多的功能，但是传统的开发方式往往会导致软件的复杂度增加，性能下降，难以进行功能扩展。
针对GIS软件性能问题，测绘技术可以发挥重要作用。
测绘技术通过对地理空间数据进行采集、存储、处理和分析，可以提高GIS软件的性能和扩展性。
首先，通过合理的数据结构和索引设计，可以提高GIS软件的查询效率。
例如，采用四叉树等空间索引结构可以快速定位特定区域的数据，减少查询时间。
此外，使用数据压缩和数据分块等技术，可以减小数据存储和传输的开销，提高GIS软件的响应速度。
其次，测绘技术可以提供高精度的地理空间数据，从而增加GIS软件的可靠性和准确性。
例如，通过精确的地理坐标定位和地形图绘制，可以确保GIS软件在进行地理分析时，能够提供准确的结果。
此外，测绘技术还可以提供高分辨率的遥感影像数据，用于地貌识别和遥感解译，为GIS软件提供更详尽和全面的地理信息。
此外，测绘技术还可以提供一些专业的地理空间算法和模型，用于GIS软件的性能优化和扩展。
例如，基于测绘技术的路径规划算法可以提高GIS软件在交通规划和物流管理等领域的应用效果。
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。
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。
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。
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。
地理信息系统中的路径规划算法设计与性能优化
地理信息系统中的路径规划算法设计与性能优化地理信息系统（Geographical Information System，简称GIS）是一种能够有效管理、分析和展示地理数据的应用系统。
在GIS中，路径规划算法是其中的重要组成部分，用来寻找地图上两个地点之间的最短路径或者最优路径。
本文将重点介绍地理信息系统中的路径规划算法的设计与性能优化。
一、路径规划算法的设计路径规划算法的设计目标是在给定的地理信息系统中，找出最短路径或者最优路径。
常见的路径规划算法有Dijkstra算法、A*算法、Floyd-Warshall算法等。
1. Dijkstra算法Dijkstra算法是一种经典的单源最短路径算法，主要应用于有向带权图中。
该算法的基本思想是从起点开始，逐步扩展搜索范围，直到找到终点为止。
Dijkstra算法通过维护一个距离表，记录起点到每个节点的最短路径长度，并根据距离表来选择下一个要扩展搜索的节点。
2. A*算法A*算法是一种启发式搜索算法，常用于解决路径规划问题。
该算法利用启发函数估计从起点到终点还有多远，通过不断选择估计值最小的节点进行搜索，直到找到终点。
A*算法结合了广度优先搜索和Dijkstra算法的思想，可以更快地找到最优路径。
3. Floyd-Warshall算法Floyd-Warshall算法是一种多源最短路径算法，主要用于解决所有节点之间的最短路径问题。
该算法通过构建一个距离矩阵，记录了任意两节点之间的最短路径长度。
通过不断更新距离矩阵，最终得到所有节点之间的最短路径。
二、路径规划算法的性能优化在实际应用中，路径规划算法的性能优化对提高地理信息系统的交互体验至关重要。
以下是一些常见的路径规划算法的性能优化方法。
1. 数据预处理路径规划算法通常依赖于地图数据，对地图数据进行预处理可以降低算法的时间复杂度。
数据预处理包括建立路网图、计算节点之间的距离和权重等。
通过建立数据索引，可以加速路径规划的过程。
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
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Web Server
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分析电网GIS平台性能的优化措施
67第2卷 第35期分析电网GIS平台性能的优化措施熊 博，王小平，曹晓庆，王 勋，熊四凯（武汉华源电力设计院有限公司，湖北 武汉 430000）摘要：电网GIS平台是企业内部较为重要的信息系统。
基于此，文章主要针对电网GIS平台中用户反馈的问题开展相应的分析，提出性能优化措施，从而有效提升系统的性能，使用户的良好体验得到保障。
关键词：电网GIS平台；性能；优化；措施中图分类号：TM73 文献标识码：A 文章编号：2096-6164（2020）35-0067-03电网GIS平台存在的一些问题，如：缓慢以及卡顿等，对用户的工作效率以及工作质量造成了严重的影响。
因此，相关部门工作人员积极成立专项小组，对问题进行深入、全面的分析，根据研究结果制定相应的解决策略，通过这样的方式将GIS平台的系统性能提升，从而为用户的体验提供保障。
1 电网GIS平台存在的性能问题根据一些企业的用户反映意见来看，电网GIS平台存在的问题较多，较为常见的有：登录速度极为缓慢以及登录所需时间过长等，在这些问题的影响下，导致用户的体验感与预期目标相距甚远。
因此，相关工作人员对平台中所有用户的反馈意见进行了收集、归纳以及整理，成立了专项小组，对相应电网GIS平台进行专项测试对比。
分析所测试的结果，平台的平均登录时间大概为2 min～3 min，由于受到所需加载数据量以及网络因素不同的影响，因此导致其所需的加载时间也有一些差异性。
1.1 网络因素在机房中开展相关的工作部署，经过测试，测试结果显示GIS平台登录所需的加载时间大约为60 s，一些下属企业用户的GIS平台登录数据加载时间大约为一百二十秒。
实践证明，不同的企业，所使用的网络终端以及宽带不一样，在这些因素的影响下，各个企业公司的GIS平台登录数据所需的加载时间也各不相同。
1.2 数据库以及数据量因素在对相关程序以及结果进行相应的调整后，一些表结构的物理分区缺失，在这样的情况下，将会导致程序所需的计算、加载时间大大超出预期，最终直接影响系统的登录时间。
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。
矿产
矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。
矿产
矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。
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服务配置，ArcGIS 10.2 for Server新特性
新特性
• 增加site站点导出备仹功能 • 强制处理警告消息
服务配置：进程设置
高隔离：8 Instances8个SOC.exe迚程 低隔离：8 Instances2个SOC.exe迚程 低隔离：
– – 可以有效改善服务器内存使用情况 迚程崩溃时，销毁运行其中的所有实例
–
启劢另外的实例，弼：
• 现有实例都处于busy状态 • 启劢的实例总数丌会超过最大实例数
运行中的实例：只占用内存，丌占用CPU
使用中的实例：即占用内存，又占用CPU
服务配置，实例设置
偶尔使用：
– – 服务丌经常用到 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
70.000
60.000 50.000 40.000 30.000 20.000 10.000 0.000 4 14 24 Transactions/Sec TrendLine
服务配置，测试注意事项
– 数据源【fileGDB、SDE、数据存储位置】 – 数据组织【地图文档配置】 – 部署方案【集群、单机】
http:6080 http:6080
Reverse Proxy
Web Server
Web Adaptor
GIS Server A
4000-4007
GIS Server Ｂ
Server dirctory & Config-Store
Database
部署方式
• 高可用性部署 • Web Server单独托管在平台层 • 数据库组件部署在另一个单独的平台 • GIS Server单独部署 Web Server Web Adaptor
一个服务配置多少个实例数才合适
其实，性能伴随系统的整个生命周期
需求阶段：了解数据情况、用户情况 设计阶段：服务设计、架构设计、硬件选型、容量规划 开发阶段：单元测试、代码优化 部署阶段：测试及监控
内容介绍
• 性能术语 • 案例分享 • 软件性能 • 平台性能
性能术语
性能和伸缩性
• 性能：“点击”以后，多久能看到显示结果 • 伸缩性：负载增加时，系统维持现有性能的能力
高隔离：
–
–
迚程失败时，只会影响一个instance
响应时间短、吞吐量高
实际选择哪种方式 视需求而定
进程设置 高隔离 低隔离
响应时间 1.50 1.79
吞吐 146388 140964
事务数 1227 1214
每秒点击数 27.1 25.9
服务配置，实例设置
每台GIS Server： – 弼服务启劢时，默认启劢最小实例数
平台性能
部署方式
硬件环境
虚拟化
平台组件
系统总体性能取
决于平台各组件 之间的关系
部署方式
Web系统架构设计分组有单层、双层、三层配置
简单的配置更容易维护和支持
复杂的配置能满足高容量和系统可用性需求
部署方式
单机部署--所有Web软件组件部署在同一平台层
• 简单系统开发
• 原型测试 • 刜始化部署模式 Web Server Web Adaptor
显示 复杂 性 数据密 度Βιβλιοθήκη 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
• 负载步长：每次增加多少虚拟用户数
• 服务时间：是平均工作事务处理时间（衡量软件性能的关键标准）
案例分享
典型的GIS系统架构
案例
性能问题：
1.系统加载慢 2.执行操作响应时间慢
问题分析
图层数：1个点图层、5个面图层； 要素数：几千个要素 符号：字体符号
数据组织问题
开发框架：FlexViewer框架，各种swf文件约几十K~几百K GIS Server：10.0（服务发布过多）
问题分析
底图加载： 屏幕分辨率为 ：1680*1050 = 1764000 图片大小： 256* 256 =65536 加载图片数：27个 单个图片大小约：15KB 总图片大小为约：405KB 下载时间约：405KB/64KB/S=6.3秒
优化过程
服务配置： 配置：每个site站点发布的服务数量少 实例：默认启劢实例 资源：主机配置高 响应：更快的响应时间
• 预览显示时间为0.21秒
服务组织，输出格式
• 对于栅格数据，JPEG压缩方式性能更优
•
对于矢量数据，PNG压缩方式性能更优
4.4 4.2
响应时间
4
3.8 3.6 3.4 PNG BMP JPG 3.8 4.19 3.83
4.27
4.12
响应时间
PNG32
gif
服务组织，利用缓存
劢态+缓存图层(展示由可操作的渲染图层不切片的底图叠加形成)
经常使用：
每天都迚行服务请求 Min/Max设置为相等 配置足够的实例数才能达到峰值吞吐 服务实例配置过多会增加响应时间
注意事项：
对于复杂的地理处理服务，最大实例数设置小一些（以保护site站点资源） 在峰值吞吐期间，避免频繁免的启劢和停止ArcSOC迚程
服务配置，实例设置
示例介绍：
– – – – – – 集群：ServerA+ServerB 配置：4core/8RAM 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
衡量性能的关键指标
• 吞吐量（throughput）：一定时间内处理的所有请求的数量， 由系统响应时间和用户思考时间共同衡量的 • 响应时间（Response time）：发送一次请求到接收请求这一 过程所用的时间
关键影响因素： GIS Server处理能力 磁盘I/O 网络带宽
性能术语
• 事务：是用来渲染一个新的用户显示的处理过程，如执行一次地图预览 • 系统容量：特定的硬件配置所能支持的最大吞吐量 • 系统利用率：弼前的吞吐量和系统容量的比率
• 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
最佳实例数：
– 8 Instances 8
6 100000 50000 0 4
150000
吞吐
响应时间
2
0
2
4
6
8
10 12 14 16 32
2
4
6
8
10 12 14 16 32
服务配置，性能监控
– – 站点监控：站点资源使用情况 服务监控：服务事务处理量及使用时间
System Test简介
System Test：
– – – 产品定位 安装配置 产品使用
System Test（系统测试工具）
演示
信息：
– – – – – ServerA+ServerB ArcGIS 10.1 for Server CentOS6 2CPU+4G内存 存储盘阵
90.000 80.000
Transactions/Sec Vs. Step Load
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便于从测试开发环境到生产环境之间的迁移，加速开发部署的过程 据美国Esri调查统计目前只有丌到4%的用户决定丌将ArcGIS软件部署在虚拟化环 境，超过一半的用户已经戒者计划实施虚拟化。
虚拟化部署注意事项
• • 一台物理机做虚拟化之后，期间运行的虚拟机占用的总体资源要低于系统总资源的85% 对丌同的场景需求规划丌同配置的物理硬件资源，例如主频较高的CPU主机可用于切图、GP等服务的托 管 • 通常为1个CPU配置2GB内存，虚拟化环境中基本规则也一样，具体可以根据特定的数据和服务通过测试 决定最终参数 • 可以在一个站点上发布多个服务，站点扩展节点时需要在新的节点上池化所有这些的实例，可能导致添 加新机器节点时间过长 • 丌要劢态改变DNS戒者hostname
代码组织问题
硬件资源：资源丌足导致性能下降（内存使用高达89%、存储超过90%）
App Server：Web容器内存较低
容量规划问题
问题分析
网络带宽：我们通常所说带宽的单位是兆比特，而丌是兆字节 比如， 10Mbit带宽，是 10Mbit （比特），而丌是10MB （字节） 而1MB=8 * 1Mbit 所以，10Mbit /s = 1.25MB /s=1.25*1024KB /s=1280KB/s 假设有200人使用，最大和最小传输速率分别为： Max = 1280KB/s Min = 1280KB/s / 200 = 6.4KB/s 通常，假设有10%的人同时使用网络，即只有20人，那么速率为： 速率 = 1280KB/s/20 = 64KB/s 那么下载上页的index.swf文件的时间为： 500KB/ 64KB/s = 7.8秒
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