Как улучшить производительность рендеринга очень большого шейп-файла?

У меня есть полигональный шейп-файл с файловым компонентом 100 МБ .dbf и 500 МБ .shp. Причина, по которой он так велик, заключается в том, что он классифицируется как база земли для всего района.

Каждый раз, когда я просматриваю файл в ArcCatalog или ArcMap и слегка перемещаю окно просмотра, весь файл необходимо перерисовать с нуля. Я пробовал пространственное индексирование и импорт в базу геоданных - ни один из подходов не обеспечивает заметного улучшения производительности в отношении рендеринга.

Страница справки Esri предполагает, что для повышения производительности шейп -файла пользователь может обобщить файл . Хотя это, очевидно, сработает, я не хочу терять какую-либо информацию. Разделение файла не является идеальным, так как я делаю много геообработки / запросов по всей его области. Думаю, я мог бы избежать одновременного просмотра всей области, но иногда, например, полезно видеть, какие части файла выбрал запрос.

Есть ли какой-то другой подход, который я мог бы использовать для улучшения производительности рендеринга?

(Теоретически, создание «пирамид» шейп-файлов было бы идеальным - я не уверен, почему ArcGIS никогда не поддерживал такой подход - по крайней мере, я знаю ...)

Мои мысли:

1. Экспортируйте свой шейп-файл в класс пространственных объектов файловой базы геоданных - я думаю, что его производительность рисования будет лучше, но я не уверен, насколько
2. Если вы используете ArcGIS Desktop 10.0 или более поздней версии, переместите его в слой базовой карты - это значительно улучшит производительность рисования
3. Если вам нравится звук пирамид для векторных данных, обязательно проголосуйте за эту идею ArcGIS .

Есть много советов по улучшению производительности ArcMap, которые могут помочь, но вот три совета, которые я использовал.

1. Я бы удостоверился, что система координат фрейма данных соответствует моему шейп-файлу и любым другим слоям, которые у меня есть в оглавлении; но чем меньше слоев будет отображаться, тем лучше.
2. Я бы использовал мою символику только на основе простых линий и заливок без прозрачности или других сложностей.
3. Если вам нужен как обзор, так и возможность панорамирования вблизи, подумайте об использовании лупы или средства просмотра.

Вы можете улучшить рендеринг, установив параметры отображения слоя, чтобы слой не отображался в больших масштабах (например,> 1: 10000). Вы можете найти эту опцию в свойствах слоя: Свойства слоя> вкладка «Общие»> «Не показывать слой при уменьшении масштаба за пределами ...»

Кроме того, местоположение хранилища имеет значение - например, если оно хранится на старом сервере с низкой пропускной способностью, вы гарантированно будете иметь низкую производительность. Я обычно обрабатываю 1 ГБ + векторные данные на сервере, что заставляет меня задаться вопросом, нужно ли обновлять спецификации вашей системы (для справки, я использую 12 ГБ ОЗУ, 2-е поколение i7, средняя видеокарта).

Вам нужно сделать карту, чтобы сделать ваши запросы? Что если вы запустили скрипты Python и получили доступ к данным, не рисуя карту? Я не уверен, что ваш точный процесс, потребности и т. Д., Но мысль.

В качестве продолжения ответа Аарона вы также можете использовать запрос определения, чтобы ограничить число результатов, возвращаемых для визуализации (и оно включает анализ - я считаю, что он работает во многом как выбор). Если не все функции необходимы для просмотра в любой конкретный момент и вы не переключаете регионы на тонну, запрос определения может быть работоспособным решением, но не точным ответом на ваш вопрос или потребности.

Я слышу ваше разочарование. Я обычно работаю с такими большими шейп-файлами, и у меня вообще нет проблем с отображением. Я согласен со всеми вышеприведенными комментариями, особенно чтобы убедиться, что все в одной проекции, включая фрейм данных. Я предполагаю, что вы скопировали файл локально и не пытаетесь получить к нему доступ по сети? Одна вещь, которая вызовет проблемы с отображением шейп-файлов такого размера, - это наличие большого количества вершин, как в потоковой сети. Единственное решение, которое я нашел в этом, - это создание скрипта Python для определения слоя на лету, поэтому я рисую только несколько за раз. Другое дело было бы обновить графическую память вашего компьютера и графическую карту.