การตรวจสอบว่ามีการใช้ดัชนีแอตทริบิวต์ในแบบสอบถามจาก ArcObjects หรือไม่


11

เรามีซอฟต์แวร์บางส่วนเป็นส่วนหนึ่งของโครงการขนาดใหญ่ที่เขียนโดยใช้ ArcObjects ผ่าน. NET ซอฟต์แวร์นี้โอนย้ายและผสานข้อมูลจากฐานข้อมูลไฟล์ทางภูมิศาสตร์หลายไฟล์ในหนึ่งสคีมาไปยังฐานข้อมูลไฟล์เดียวในสคีมาที่คล้ายกัน แต่แตกต่างกัน บางขั้นตอนในการโยกย้ายเกี่ยวข้องกับการค้นหาแถวที่มีอยู่และอัปเดตด้วยข้อมูลจากตารางอื่น สิ่งนี้อาจช้ามากเมื่อฐานข้อมูลปลายทางทางภูมิศาสตร์มีขนาดใหญ่ดังนั้นฉันจึงเพิ่มดัชนีแอตทริบิวต์หลายฟิลด์เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการสืบค้น / อัปเดต

มีวิธีที่ฉันสามารถยืนยันว่าการสืบค้นกำลังใช้ดัชนีแอตทริบิวต์ใหม่และบางทีวิธีการดำเนินการค้นหา?

ฉันเดาว่าฉันกำลังมองหาเทียบเท่ากับแผนแบบสอบถาม - สิ่งที่คล้ายกับEXPLAIN PLANใน Oracle

แบบสอบถามอยู่ในฐานข้อมูลไฟล์โดยใช้ ArcObjects โดยตรง (ไม่มีแบ็กเอนด์ RDBMS หรือ SQL)


คุณได้กำหนดเวลาประสิทธิภาพด้วยและไม่มีดัชนีแอตทริบิวต์หรือไม่ ฉันคิดว่าเป็นวิธีเดียวที่จะรู้ว่าพวกเขามีผลกระทบ
blah238

ฉันกำลังทดสอบประสิทธิภาพกับชุดข้อมูลหลายขนาด ฉันจะพยายามโพสต์ผลลัพธ์เมื่อได้รับมา
ริ้น

ฉันดูใน ArcObjects class classes สำหรับสิ่งที่คล้ายกับis_size_fast?วิธีการของ Smallworld Magik ซึ่งจะคืนค่าจริงหากใช้ดัชนี แต่ฉันไม่เห็นการเรียก ArcObjects ที่เทียบเท่ากัน
ริ้น

fGDB เป็นรูปแบบฐานข้อมูลของ ESRIs มี API ที่อนุญาตให้คุณเข้าถึงข้อมูลโดยไม่มีวัตถุ ESRI แต่ฉันสงสัยว่ามันจะทำให้คุณสงสัย การใช้ข้อบ่งชี้เป็นไปโดยอัตโนมัติและไม่สามารถตรวจพบหรือยืนยัน ฉันเห็นด้วยกับ blah238 นั่นเป็นวิธีเดียวที่จะบอกได้อย่างแน่นอน ตัวเลือก 'ที่ไม่ซ้ำกัน' และ 'น้อยไปมาก' สามารถมีความแตกต่างใหญ่ แต่ใช้ตัวเลือกเหล่านี้เฉพาะเมื่อคุณมั่นใจในความเป็นเอกลักษณ์และ / หรือการขึ้น
Michael Stimson

@ blah238 ฉันคิดว่าคุณสามารถเปลี่ยนความคิดเห็นของคุณเป็นคำตอบ
PolyGeo

คำตอบ:


1

ไฟล์ Geodatabase เป็นรูปแบบฐานข้อมูลของ Esri เองมี APIที่จะช่วยให้คุณเข้าถึงข้อมูลโดยไม่ต้องใช้ ArcObjects แต่ฉันสงสัยว่ามันจะทำให้คุณไม่แน่ใจ

การใช้ดัชนีเป็นไปโดยอัตโนมัติในระดับฐานข้อมูลและไม่สามารถตรวจจับหรือยืนยันได้ยกเว้นการใช้งานฟังก์ชันที่ทันเวลา

ฉันเห็นด้วยกับ blah238 วิธีเดียวที่จะบอกได้อย่างแน่นอนคือการรันด้วยและไม่มีดัชนีที่สร้างขึ้นและเปรียบเทียบความแตกต่างในเวลา

ตัวเลือก 'ไม่ซ้ำกัน' และ 'จากน้อยไปมาก' สำหรับการสร้างดัชนีอาจมีความแตกต่างกันมาก แต่ใช้ตัวเลือกเหล่านี้เฉพาะเมื่อคุณมีความไม่แน่นอนและ / หรือขึ้นสู่สวรรค์หากข้อมูลไม่เหมาะสมดัชนีจะไม่สร้างขึ้นหรือถ้า มันสร้างมีแนวโน้มที่จะส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพมากกว่าการปรับปรุง

โดยการใช้ไซต์ของเรา หมายความว่าคุณได้อ่านและทำความเข้าใจนโยบายคุกกี้และนโยบายความเป็นส่วนตัวของเราแล้ว
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.