シナリオの概要:
* フィーチャ データセットに 5 つのフィーチャクラスが追加され、move-edits-to-base オプションを使用せずにバージョン対応として登録されます。
* その後、同じフィーチャ データセットに別のフィーチャクラスが追加されます。
* フィーチャ データセット内のフィーチャクラスを編集しようとすると、エラーが発生します。
問題の原因: フィーチャ データセットがバージョン管理対象として登録されている場合、その中のすべてのフィーチャクラスはバージョン管理状態の一貫性を維持する必要があります。以前にバージョン管理されたフィーチャ データセットに新しいフィーチャクラスを追加すると、同期が中断され、編集中にエラーが発生する可能性があります。
解決：
* フィーチャ データセットでバージョン管理の登録を解除: これにより、データセット内のすべてのフィーチャクラスからバージョン管理が削除され、バージョン管理の状態がリセットされます。
* フィーチャ データセットを再度バージョン対応として登録します。これにより、新しく追加されたフィーチャクラスも含め、すべてのフィーチャクラスが同じバージョン対応状態で正しく登録されます。(ArcGIS ドキュメント: データセットをバージョン対応として登録する) 代替オプション:
* オプション B: フィーチャ データセット全体を登録解除して再登録しない限り、バージョン管理の競合が続くため、フィーチャ データセットを再度登録しても問題は解決されません。
* オプション C: 編集内容をベースに移動するオプションへの切り替えは不要であり、編集ワークフローが変更されるため、現在の設定やユーザーのニーズに合わない可能性があります。
したがって、管理者はフィーチャ データセットをバージョン管理から登録解除し、再登録してエラーを解決する必要があります。

シナリオを理解する:
* 編集者は、変更が他のユーザーにすぐに表示されないように、編集内容を分離する必要があります。
* 編集内容は公開される前に確認される必要があり、構造化された承認プロセスが必要になります。
* 組織は RDBMS ユーザーの数を削減することを目指しており、アクセスと権限の集中管理を提案しています。
編集モデルの概要:
* ブランチ バージョン管理: Web ベースのワークフロー用に設計されており、各エディターが直接 RDBMS にアクセスする必要はありません。ただし、ブランチ バージョン管理で行われた編集は本質的に共同作業であり、ユーザーごとのブランチ ワークフローによって明示的に制御されない限り分離されないため、複雑さが増します。
* 従来のバージョン管理:
* プライベートバージョンによる個別の編集をサポートします。
* 編集者は独自のバージョンを作成し、変更を加えて、デフォルト バージョンと調整して投稿することでレビューのために送信できます。
* RDBMS への直接アクセスが集中化されるため、個々の RDBMS ユーザーの必要性が軽減されます。
* バージョン管理されていない編集: 分離された編集やバージョン管理されたワークフローをサポートしていないため、このシナリオには適していません。
従来のバージョン管理を実装する手順:
* フィーチャクラスをバージョン管理された状態でエンタープライズ ジオデータベースに登録します。
* 編集者が個別の編集を行うためのプライベート バージョンを作成できるようにします。
* レビュー後に編集を調整して投稿するためのワークフローを実装します。
参考文献:
* Esri ドキュメント: 従来のバージョン管理。
* バージョン管理された編集のベスト プラクティス: 編集を分離して確認するためのガイドライン。
正解が B である理由: 従来のバージョン管理は、編集を分離し、投稿前にレビューを可能にし、集中バージョン管理によって RDBMS ユーザーの数を削減するなど、すべての要件を満たしています。
ブランチのバージョン管理は Web 中心であり、構造化されたレビュー プロセスが欠けています。一方、バージョン管理されていない編集では分離やバージョン管理はサポートされません。

複雑な従来のバージョン ツリーで子バージョンからデータを追加する際にパフォーマンスの問題が発生する場合、多くの場合、基本テーブルに問題があることを示しています。この場合、選択したデータセットの基本テーブルを分析するパラメーターが最も関連しています。
1. 従来のバージョン管理におけるベーステーブルの役割
* 従来のバージョン管理では、ベース テーブルにフィーチャクラスまたはテーブルの元のデータが格納されます。子バージョンで行われた変更は、デルタ テーブル (追加と削除) で追跡されます。
* ベース テーブルが最適化されていない場合 (古い統計、断片化されたインデックスなど)、データのクエリやレンダリング時にパフォーマンスが低下する可能性があります。
2. ベース テーブルを分析する理由
* 「選択したデータセットの基本テーブルを分析」パラメータは、基本テーブルのデータベース統計を評価および更新し、クエリの最適化を改善します。
* このプロセスにより、データベース クエリ オプティマイザーはデータを取得するときに効率的な決定を下すことができます。
3. 他の選択肢はないのでしょうか?
* システムテーブルを含める:
* これは、管理タスクには重要ですが、ユーザー データセットのパフォーマンスの問題とは関係のないジオデータベース システム テーブルを分析します。
* 選択したデータセットのアーカイブテーブルを分析する:
* これは、アーカイブが有効になっているデータセットに固有のものです。このシナリオでは、アーカイブが使用されているとは言及されていません。
ベーステーブルを分析する手順:
* OpenArcGIS Pro または、データセットの分析ツールで Python スクリプトを使用します。
* パフォーマンスの問題があるデータセットを指定します。
* [選択したデータセットの基本テーブルを分析] パラメータを選択します。
* ツールを実行し、更新された統計を監視します。
Esri ドキュメントおよび学習リソースからの参照:
* データセット分析ツール
* クエリパフォーマンスの向上
結論：
従来のバージョン管理で子バージョンからデータを追加するときに統計を更新し、パフォーマンスを向上させるには、「選択したデータセットの基本テーブルを分析」パラメータを使用する必要があります。

フィーチャクラス内の特定のフィールドへのアクセスを制限するには、GIS データ管理者はデータベース ビューを使用する必要があります。
1. データベース ビューとは何ですか?
* データベース ビューは、SQL クエリによって作成される仮想テーブルです。1 つ以上のテーブルまたはフィーチャクラスのデータが表示されますが、アクセスできるのは指定されたフィールドと行のみです。
* ビューを使用すると、管理者は基になるデータを変更せずに、ユーザーに表示されるフィールドとレコードを制御できます。
2. データベース ビューを使用する理由
* 特定のユーザーに表示されるフィールド (または行) を制限することで、データ アクセスをきめ細かく制御できます。
* マルチユーザー環境でのデータ セキュリティ ポリシーの適用に役立ちます。
* 使用ケースに応じて、読み取り専用レイヤーとして共有したり、更新権限を制限して共有したりできます。
3. 他の選択肢はないのでしょうか?
* レイヤーファイル:
* レイヤー ファイル (*.lyr) は、データのシンボル化と表示方法のみを定義します。データベース レベルでのフィールド アクセスは制限されません。権限のないユーザーは、直接データベース接続を通じて非表示のフィールドにアクセスできます。
* クエリレイヤー:
* クエリ レイヤーを使用すると、ArcGIS でデータを表示するときにカスタム SQL クエリを実行できますが、セキュリティ対策にはなりません。ユーザーはクエリを変更またはバイパスして、すべてのフィールドにアクセスできます。
データベース ビューを作成する手順:
* 必要なフィールドのみを指定して、SQL を使用してビューを定義します。
ビュー制限付きビューの作成
フィールド1、フィールド2を選択
フィーチャクラスから
WHERE <条件>;
* ベース テーブルへのアクセスを制限しながら、承認されたユーザーにビューへの権限を付与します。
* 必要に応じて、ArcGIS でビューを読み取り専用レイヤーとして公開します。
Esri ドキュメントおよび学習リソースからの参照:
* データベースビューの作成と使用
* エンタープライズ ジオデータベースのデータ セキュリティ
結論：
データベース ビューは、フィーチャクラス内の特定のフィールドへのアクセスを制限し、データ共有の柔軟性を提供しながらデータのセキュリティを確保する最も効果的な方法です。

エンタープライズ ジオデータベースをそのまま維持しながら新しいサーバーに移動するには、RDBMS エクスポート/インポート プロセスが適切な方法です。
1. RDBMS エクスポート/インポートを使用する理由
* エンタープライズ ジオデータベースは、基盤となる RDBMS (SQL Server、PostgreSQL、Oracle など) と緊密に統合されています。データベース全体をエクスポートおよびインポートすると、次のことが保証されます。
* すべてのジオデータベース構成 (テーブル、インデックス、メタデータなど) は保持されます。
* 移行プロセス中にデータの整合性が失われることはありません。
* この方法では、ジオデータベースの構造と関係が維持されます。
2. 他の選択肢はないのでしょうか?
* ファイルジオデータベースへのエクスポート:
* ファイル ジオデータベースにエクスポートするとデータの転送が可能になりますが、ユーザー権限、バージョン管理、レプリケーション構成などのエンタープライズ ジオデータベース構造は保持されません。
* 双方向レプリケーション:
* レプリケーションは、ジオデータベース全体を新しいサーバーに移動するためではなく、ジオデータベース間のデータ変更を同期するために設計されています。また、一部の管理構成が残される場合もあります。
3. RDBMSエクスポート/インポートの手順
* データベースをエクスポートします:
* RDBMS ツール (PostgreSQL の場合は pg_dump、SQL Server Management Studio など) を使用して、ジオデータベースの完全バックアップを作成します。
* 関連するすべてのスキーマ、インデックス、メタデータが含まれていることを確認します。
* 新しいサーバーにインポート:
* 新しいサーバーに RDBMS をセットアップし、エンタープライズ ジオデータベース用に構成します。
* バックアップ ファイルをインポートして、新しいサーバー上のジオデータベースを復元します。
* 移行後の手順:
* ArcGIS Pro または ArcGIS Server で接続を再構成し、新しいジオデータベースを指すようにします。
* すべての機能が期待どおりに動作することを確認するためにテストします。
Esri ドキュメントおよび学習リソースからの参照:
* エンタープライズ ジオデータベースのバックアップと復元
* バックアップと復元のための RDBMS ツール
結論：
RDBMS エクスポート/インポート プロセスにより、すべての構成とデータの整合性を維持しながら、エンタープライズ ジオデータベースを新しいサーバーに完全に移行できます。