管理要素图格缓存 (数据管理)

摘要

管理启用要素图格的数据的要素图格缓存。

要素图格用于将大量点要素聚合到通过缩放的细节层次变化的动态面图格中。 了解如何启用要素图格和使用图格化要素图层。

使用情况

• 在要素类上启用要素图格并生成静态缓存时使用此工具。 如果基础数据已更改，请运行此工具以更新缓存以反映数据的最新状态。 如果在没有静态缓存的要素类上运行此工具，则会生成静态缓存。 使用此工具可以添加或删除缓存中存储的汇总统计信息或修改缓存的细节层次。

• 要素图格仅适用于在以下平台的企业级地理数据库或数据库中存储的点和多点要素类：

  • BigQuery
  • IBM Db2
  • Microsoft SQL Server
  • Oracle
  • PostgreSQL
  • SAP HANA
  • Snowflake
  但是，由于聚合结果不会缓存 SAP HANA 中的图格，因此 SAP HANA 数据不需要或不支持此工具。

• 使用细节层次参数指定要包含在缓存中的切片方案的最高细节层次。 切片方案是比例范围的连续体。 根据特定地图，您可能希望放弃在切片方案中极大的或极小的比例处创建缓存。 选择与显示数据的地图的预期用途最匹配的细节层次。

参数

对话框

标注	说明	数据类型
输入要素	将更新其静态缓存的启用图格的要素类。	Feature Layer
立方图格类型 (可选)	指定要启用的图格化类型。 如果正在使用 SAP HANA 数据，则仅支持正方形、平六边形和尖六边形选项。 此参数不支持 BigQuery 或 Snowflake 要素。 平六边形—也称为平面几何六边形或平面六边形图格的图格化方案。 切片是六边形方向在顶部具有六边形平边的六边形镶嵌。 这是 Microsoft SQL Server、Oracle 和 PostgreSQL 数据的默认值。 尖六边形—也称为尖几何六边形或尖六边形图格的图格化方案。 切片是六边形方向在顶部具有六边形点的六边形镶嵌。 正方形—分块是正方形细分的图格化方案，也称为几何正方形或正方形图格。 这是 Db2 和 SAP HANA 数据的默认值。 Geohash—分块是矩形细分的图格化方案。 由于 Geohash 图格始终使用 WGS84 地理坐标系（GCS WGS84、EPSG WKID 4326），因此无法为 Geohash 图格指定图格坐标系。	String
细节层次 (可选)	指定将用于缓存的最高细节层次。 此参数不支持 BigQuery 或 Snowflake 要素。 切片方案是比例范围的连续体。 根据特定地图，您可能希望放弃在切片方案中极大的或极小的比例处创建缓存。 此工具将检查地图中的比例可变选项，并提供进行缓存的最高比例范围。 选择与显示数据的地图的预期用途最匹配的细节层次。 世界—将使用世界比例作为最高细节层次。 多个大洲—将使用多个大洲比例作为最高细节层次。 单个大洲—将使用单个大洲比例作为最高细节层次。 多个国家/地区—将使用多个国家/地区比例作为最高细节层次。 单个国家/地区—将使用单个国家/地区比例作为最高细节层次。 多个省/自治区/直辖市—将使用多个省/自治区/直辖市比例作为最高细节层次。 单个省/自治区/直辖市—将使用单个省/自治区/直辖市比例作为最高细节层次。 多个县—将使用多个县比例作为最高细节层次。 单个县—将使用单个县比例作为最高细节层次。 多个城市—将使用多个城市比例作为最高细节层次。 单个城市—将使用单个城市比例作为最高细节层次。	String
将统计信息添加到缓存 (可选)	指定将在图格缓存中汇总并存储的统计信息。 统计信息用于符号化图格，并为图格中的所有点提供聚合信息。 汇总统计信息 shape_count （总要素计数）始终可用。 字段 - 计算汇总统计信息时基于的字段。 支持的字段类型包括短整型、长整型、浮点型和双精度型。 统计类型 - 要为指定字段计算的统计类型。 可以计算图格中所有要素的统计信息。 可用统计类型如下： 平均值 (AVG) - 计算指定字段的平均值 最小值 (MIN) - 查找指定字段的所有记录的最小值 最大值 (MAX) - 查找指定字段的所有记录的最大值 标准差 (STDDEV) - 计算字段的标准差值 总和 (SUM) - 添加指定字段的总计值	Value Table
从缓存中删除统计信息 (可选)	将从缓存中删除的汇总统计信息。 您无法删除默认 COUNT 汇总统计信息。	String

派生输出

标注	说明	数据类型
更新的要素	具有更新的要素箱缓存的输入要素。	Feature Layer

Python

arcpy.management.ManageFeatureBinCache(in_features, {bin_type}, {max_lod}, {add_cache_statistics}, {delete_cache_statistics})

名称	说明	数据类型
in_features	将更新其静态缓存的启用图格的要素类。	Feature Layer
bin_type (可选)	指定要启用的图格化类型。 如果正在使用 SAP HANA 数据，则仅支持 SQUARE、FLAT_HEXAGON 和 POINTY_HEXAGON 选项。 此参数不支持 BigQuery 或 Snowflake 要素。 FLAT_HEXAGON—也称为平面几何六边形或平面六边形图格的图格化方案。 切片是六边形方向在顶部具有六边形平边的六边形镶嵌。 这是 Microsoft SQL Server、Oracle 和 PostgreSQL 数据的默认值。 POINTY_HEXAGON—也称为尖几何六边形或尖六边形图格的图格化方案。 切片是六边形方向在顶部具有六边形点的六边形镶嵌。 SQUARE—分块是正方形细分的图格化方案，也称为几何正方形或正方形图格。 这是 Db2 和 SAP HANA 数据的默认值。 GEOHASH—分块是矩形细分的图格化方案。 由于 Geohash 图格始终使用 WGS84 地理坐标系（GCS WGS84、EPSG WKID 4326），因此无法为 Geohash 图格指定图格坐标系。	String
max_lod (可选)	指定将用于缓存的最高细节层次。 此参数不支持 BigQuery 或 Snowflake 要素。 切片方案是比例范围的连续体。 根据特定地图，您可能希望放弃在切片方案中极大的或极小的比例处创建缓存。 此工具将检查地图中的比例可变选项，并提供进行缓存的最高比例范围。 选择与显示数据的地图的预期用途最匹配的细节层次。 WORLD—将使用世界比例作为最高细节层次。 CONTINENTS—将使用多个大洲比例作为最高细节层次。 CONTINENT—将使用单个大洲比例作为最高细节层次。 COUNTRIES—将使用多个国家/地区比例作为最高细节层次。 COUNTRY—将使用单个国家/地区比例作为最高细节层次。 STATES—将使用多个省/自治区/直辖市比例作为最高细节层次。 STATE—将使用单个省/自治区/直辖市比例作为最高细节层次。 COUNTIES—将使用多个县比例作为最高细节层次。 COUNTY—将使用单个县比例作为最高细节层次。 CITIES—将使用多个城市比例作为最高细节层次。 CITY—将使用单个城市比例作为最高细节层次。	String
add_cache_statistics [[Field, Statistic Type],...] (可选)	指定将在图格缓存中汇总并存储的统计信息。 统计信息用于符号化图格，并为图格中的所有点提供聚合信息。 汇总统计信息 shape_count （总要素计数）始终可用。 字段 - 计算汇总统计信息时基于的字段。 支持的字段类型包括短整型、长整型、浮点型和双精度型。 统计类型 - 要为指定字段计算的统计类型。 可以计算图格中所有要素的统计信息。 可用统计类型如下： 平均值 (AVG) - 计算指定字段的平均值 最小值 (MIN) - 查找指定字段的所有记录的最小值 最大值 (MAX) - 查找指定字段的所有记录的最大值 标准差 (STDDEV) - 计算字段的标准差值 总和 (SUM) - 添加指定字段的总计值	Value Table
delete_cache_statistics [delete_cache_statistics,...] (可选)	将从缓存中删除的汇总统计信息。 您无法删除默认 COUNT 汇总统计信息。	String

派生输出

名称	说明	数据类型
out_features	具有更新的要素箱缓存的输入要素。	Feature Layer

代码示例

ManageFeatureBinCache 示例（Python 窗口）

添加新统计信息以计算最大深度并为名为 Earthquakes 的要素图层设置要素箱缓存的细节层次。

import arcpy
arcpy.ManageFeatureBinCache_management("lod_gdb.elec.Earthquakes", "SQUARE", 
                                       "STATE", "depth_km MAX")

环境

当前工作空间

特殊情况

许可信息

• Basic: 是
• Standard: 是
• Advanced: 是