異なるオフィスに所在する 2 つの GIS アナリスト チーム間のコラボレーションを容易にするために、各チームが独自のエンタープライズ ジオデータベース内のデータのコピーを必要とし、同じフィーチャクラスを編集して夜間に変更を同期する必要がある場合、ジオデータベース レプリケーションが適切なソリューションです。
ジオデータベース レプリケーションの理解:
ジオデータベース レプリケーションは、2 つ以上のジオデータベース間でデータのコピーを作成できる ArcGIS のデータ分散方法です。これにより、複数のユーザーが異なる場所にある同じデータセットを操作できるようになり、変更を同期して一貫性を確保できます。
アーキスフォー
ジオデータベース レプリケーションの種類:
ジオデータベース レプリケーションには 3 つの種類があります。
一方向レプリケーション: 変更は親レプリカから子レプリカへの単一方向に送信されます。
双方向レプリケーション: 変更は親レプリカと子レプリカ間で双方向に同期されます。
これは、複数の編集者が異なる場所にある同じデータセットを更新する必要がある場合に適しています。
チェックアウト/チェックイン レプリケーション: データは編集のために子レプリカにチェックアウトされ、その後親レプリカにチェックインされます。
このシナリオでは、双方向レプリケーションが理想的です。これにより、両方のチームが同じフィーチャクラスを編集し、変更を夜間に同期して、両方のジオデータベースの一貫性を保つことができます。
アーキスフォー
代替オプション:
データベース レプリケーション: これは、DBMS レベルでデータベース全体を複製することを指します。データを同期することはできますが、ArcGIS によって管理されるジオデータベース固有の動作、ルール、および関係は考慮されません。
したがって、ジオデータベース固有の機能の同期を必要とするシナリオには適さない可能性があります。
分散コラボレーション: これは、ArcGIS Enterprise のフレームワークであり、マップ、レイヤー、アプリなどのコンテンツを複数の ArcGIS Enterprise 展開間または ArcGIS Enterprise と ArcGIS Online 間で共有できます。ただし、このシナリオで必要なデータの編集と同期を細かく制御することはできません。
ジオデータベース リソース
したがって、両チームがそれぞれのエンタープライズ ジオデータベースで同じフィーチャクラスを編集し、夜間に変更を同期できるという要件を満たすには、ジオデータベース レプリケーションが最適なソリューションです。

Amosaic データセットは、特にエンタープライズ ジオデータベースを通じて組織全体で画像にアクセスする場合に、画像の集中フォルダーを視覚化および管理するための最も適切なストレージ メカニズムです。
1. モザイク データセットとは何ですか?
* モザイク データセットは、衛星画像や航空写真などのラスター データの大規模なコレクションを管理および提供するために最適化されたジオデータベース構造です。
* 動的なモザイク、レンダリング、クエリ機能を提供します。
2. モザイク データセットを使用する理由
* 一元管理: モザイク データセットは、データを重複させることなくフォルダーに保存されている複数の画像を参照できるため、画像のソースを一元的に管理できます。
* スケーラビリティ: 大規模なラスター データのコレクションをサポートし、効率的なクエリ、レンダリング、分析を可能にします。
* オンザフライ処理: ソースデータを変更せずに画像処理とレンダリングルールを適用するオプションを提供します。
* エンタープライズ アクセス: エンタープライズ ジオデータベースに保存されたモザイク データセットは、組織全体でアクセスできるようにイメージ サービスとして公開できます。
3. 他の選択肢はないのでしょうか?
* ラスターデータセット:
* このオプションは、ジオデータベースに単一の画像またはラスター レイヤーを保存するためのものであり、複数の画像を管理するには適していません。
* ラスターカタログ:
* ラスター カタログはラスターを整理しますが、動的なモザイク、レンダリング、クエリ最適化の機能がありません。効率性が低く、現在ではモザイク データセットに取って代わられて時代遅れと見なされています。
モザイク データセットを作成して使用する手順:
* ArcGIS Pro を開き、エンタープライズ ジオデータベースに接続します。
* 「モザイク データセットの作成」ツールを使用して新しいモザイク データセットを作成します。
* 「モザイク データセットにラスターを追加」ツールを使用して、画像の集中フォルダーを指定してモザイク データセットにラスターを追加します。
* モザイク データセットを ArcGIS Enterprise のイメージ サービスとして公開し、組織全体でアクセスできるようにします。
Esri ドキュメントおよび学習リソースからの参照:
* モザイクデータセットの概要
* モザイクデータセットによる画像の管理
結論：
Amosaic データセットは、エンタープライズ ジオデータベース内の集中フォルダーから複数の画像を管理、視覚化、共有するための最適な機能を提供します。

この問題は、従来のバージョン管理されたデータストアがベース テーブルではなくデルタ テーブル (追加と削除) を編集するために発生します。ベース テーブルに直接適用される SQL 更新はデルタ テーブルをバイパスするため、更新が不完全または不整合になります。
1. 従来のバージョン管理がアップデートに与える影響
* 従来のバージョン管理では、編集内容はデルタ テーブルに記録されます。
* A_<ObjectID> (追加): 新しく挿入された行を追跡します。
* D_<ObjectID> (削除): 削除された行を追跡します。
* SQL コマンドをベース テーブルで直接実行すると、デルタ テーブルのデータには影響がないため、フィーチャクラスに不完全な更新が反映されます。
2. 他の選択肢はないのでしょうか?
* パーティション化されたバージョン非対応フィーチャクラス:
* パーティショニングはパフォーマンスを最適化するためにデータを整理しますが、テーブル全体を更新する SQL コマンドには影響しません。
* フィーチャクラスでアーカイブが有効:
* アーカイブは個別のアーカイブ テーブルで履歴の変更を追跡しますが、フィーチャクラスの SQL コマンドに直接影響することはありません。
問題を解決する手順:
* 従来のバージョン管理されたデータの場合は、調整と後処理を使用して値を更新します。これにより、変更がデルタ テーブルとベース テーブル全体に正しく適用されるようになります。
* または、直接 SQL コマンドを実行する代わりに、ArcGIS Pro や ArcPy などのツールを使用してプログラムでデータを更新します。
Esri ドキュメントおよび学習リソースからの参照:
* 従来のバージョン管理の概要
* デルタテーブルと従来のバージョン管理
結論：
この問題は、データが従来のバージョン管理されており、直接 SQL コマンドでは編集内容が保存されている差分テーブルが考慮されないために発生します。更新を正しく適用するには、調整およびポスト ワークフローまたは ArcGIS ツールを使用してください。

シナリオを理解する:
* リクエストには、バージョン化されたフィーチャクラスと非空間テーブルからのデータを動的に結合するビューの作成が含まれます。
* データは子バージョンからのものであり、動的に更新される必要があります。
重要な考慮事項:
* バージョン対応フィーチャクラス: バージョン対応ジオデータベースの標準フィーチャクラスは、編集内容をデルタ テーブルに保存します (追加と削除)。特定のバージョンのデータにアクセスするには、これらの編集内容を含むバージョン対応ビューを使用する必要があります。
* 動的更新: バージョン管理されたビューで作成されたビューでは、データが最新バージョンの編集を反映していることが保証されます。
ビューを作成する手順:
* フィーチャクラスのバージョン対応ビューを識別します (バージョン管理中に自動的に作成されます)。
* 適切なキーでバージョン対応ビューと非空間テーブルを結合する SQL クエリを作成します。
* SQL クエリをデータベース ビューとして保存します。
参考文献:
* Esri ドキュメント: バージョン管理されたビュー。
* バージョン管理されたデータを含むビューの作成: SQL でバージョン管理されたビューを他のテーブルと結合するためのガイドライン。
正解が C である理由: バージョン対応ビューを使用すると、指定された子バージョンからの編集がデータに反映されます。このビューを非空間テーブルと結合すると、動的更新の要件が満たされます。オプション A と B では、バージョン対応の子バージョンからのデータが動的に提供されません。

シナリオを理解する:
* フィーチャクラスはバージョン管理されており、ジオデータベース トポロジに参加しています。
* 目標は、バージョン管理とトポロジの整合性を維持しながらデータを再ロードすることです。
データの再ロードに関する重要な考慮事項:
* テーブルの切り捨て: テーブルの切り捨てツールは、ジオデータベース内の個々の行の削除をログに記録せずに、フィーチャクラス内のすべての行を効率的に削除します。これは、パフォーマンスへの影響を最小限に抑えながらデータを消去するための推奨される方法です。
* 追加ツール: テーブルを切り捨てた後、追加ツールはフィーチャクラスに新しいデータをロードし、トポロジとバージョン管理構造がそのまま維持されるようにします。
* 行の削除の回避: 行を手動で削除すると、各削除がデルタ テーブルに記録され、特にバージョン管理されたデータセットの場合、潜在的なパフォーマンスのボトルネックと不要なトランザクション ログ記録につながります。
* ジオデータベース トポロジの考慮事項: 空間整合性を確保するために、データを再ロードした後にトポロジ ルールを検証する必要があります。
データを再ロードする手順:
* 既存のレコードを削除するには、「Truncate Table」ツールを使用します。
* Append ツールを使用して、新しいデータをフィーチャクラスに読み込みます。
* 再ロード後にエラーがないか確認するために、ジオデータベース内のトポロジを検証します。
参考文献:
* Esri ドキュメント: テーブルの切り捨て。
* バージョン管理されたフィーチャクラスへのデータのロード: バージョン管理されたトポロジ対応データセットのベスト プラクティス。
正解が A である理由: Truncate Table ツールを実行すると、効率的なデータ消去が保証され、Append ツールを使用すると、ジオデータベースのバージョン管理とトポロジ構造が維持されます。オプション B と C では、不要な行レベルの削除が行われますが、これは非効率的であり、バージョン管理されたワークフローを中断する可能性があります。