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Hola, soy Sigmund Frodo026er026Jim W., Analista de Geodatos en ESRI Support Services en Charlotte, NC con algunas ideas que podrían ayudarte a 018iluminar019 la vida interna de tu sistema de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS). Así como algunos humanos visitan a un psiquiatra para entender el funcionamiento interno de sus mentes, se sabe que las bases de datos se benefician de la ayuda de un profesional calificado que puede dar sentido a la gran cantidad de bits y bytes disociados que giran profundamente dentro de sus cerebros digitales. Un 018anE1lisis019 regular de una base de datos puede ser algo bueno y ayudar a mantener un nivel óptimo de equilibrio necesario para responder rápidamente a las consultas 018GRANDES019 de la vida, como, 01CF3mo puedo encontrar una buena hamburguesa?019<\/SPAN><\/SPAN><\/FONT><\/P>Ahora, se sabe que las geodatabases tienen un complejo 018espacial019, y analizarlas periódicamente las mantendrá ancladas en la realidad, mejorando así el rendimiento general. Pero primero, hacemos una breve digresiF3n hacia el reino de la estadEDstica026<\/SPAN><\/SPAN><\/FONT><\/P>Analizar una base de datos implica recopilar estadEDsticas que nos ayudan a comprender la naturaleza de los datos contenidos en la base. Estos hechos estadEDsticos sobre objetos como tablas, columnas e índices se almacenan internamente en las tablas del diccionario de datos del RDBMS. Ayudan al optimizador de la base a determinar el camino óptimo hacia los datos, asegurando el tiempo de respuesta más rápido para las consultas, mientras minimizan el costo en recursos de la base. Por ejemplo, obtener un conteo del número de filas contenidas en cada tabla puede ayudar al optimizador a decidir si usar o no un índice, o cómo unir mejor dos tablas al seleccionar el mejor plan de ejecución para una sentencia SQL dada.<\/SPAN><\/SPAN><\/FONT><\/P>BFQuE9 tipos de estadEDsticas se recopilan? Analizar una tabla puede recuperar y almacenar metadatos como el nFAmero de filas en cada tabla, la longitud promedio por fila en bytes, la longitud promedio por columna, los valores mEDnimo y mE1ximo contenidos en cada columna y el nFAmero de valores nulos en una columna. Otras estadEDsticas pueden describir los datos observando el nFAmero de valores distintos contenidos en una columna (conocido como su cardinalidad), asD como construyendo histogramas que dan una idea sobre c3mo estD distribuido el dato (si estD uniformemente distribuido a lo largo del rango o si estD agrupado con muchas filas con valores similares). T9rminos clDnicos como platykurtosis, leptokurtosis y sesgo vienen a la mente con afecto, pero esa es otra historia para otro momento6<\/SPAN><\/SPAN><\/FONT><\/P>Entonces podrDas preguntar: "FC3mo se recopilan las estadDsticas?" Puede ser tan simple como apuntar y hacer clic en una clase de entidad individual en ArcCatalog y luego analizar. Tambi9n podrDas usar una herramienta de lDnea de comandos ArcSDE llamada sdetable<\/B>, o la <\/SPAN>herramienta Analyze<\/A><\/SPAN><\/SPAN> disponible en ArcToolbox. O incluso podrDas configurar una tarea programada automatizada usando las herramientas para recopilar estadDsticas proporcionadas por el RDBMS especDfico que est9s usando.<\/SPAN><\/SPAN><\/FONT><\/P>Para un an1lisis m1s profundo sobre analizar una geodatabase y recopilar estadDsticas, la mayor parte de lo que necesitas para comenzar est1 ubicado en: <\/SPAN><\/FONT>Acerca de actualizar las estadisticas de geodatabase<\/A><\/SPAN>.<\/SPAN><\/FONT><\/P>Solo recuerda, dado que los datos pueden ser din1micos y estar siempre cambiando, es buena idea analizar frecuentemente para detectar cualquier cambio que pueda ocurrir en la base. En una geodatabase saludable, donde ocurren numerosas ediciones diariamente, podrDa ser prudente programar sesiones frecuentes de an1lisis. El an1lisis regular puede ayudar a mejorar el tiempo de visualizaci3n de clases versionadas, as como acelerar otros procesos de edici donde se requieren tiempos r pidos para consultas para evitar esperas. Y lo mejor es que no tiene costo alguno!<\/SPAN><\/SPAN><\/FONT><\/P>- Jim W., Analista de Soporte - Unidad Geodata, ESRI Support Services, Charlotte, NC.<\/FONT><\/SPAN><\/SPAN><\/P>
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