<\/HEAD>
<\/DIV>
Olá, aqui é Sigmund FrodoeerJim W., Analista de Geodados na ESRI Support Services em Charlotte, NC, com algumas ideias que podem ajudar a iluminar você sobre a vida interior do seu sistema de gerenciamento de banco de dados relacional (RDBMS). Assim como alguns humanos visitam um psiquiatra para entender o funcionamento interno de suas mentes, sabe-se que bancos de dados se beneficiam da ajuda de um profissional qualificado que pode dar significado à vasta quantidade de bits e bytes dissociados que giram profundamente dentro de seus cérebros digitais. A anlise regular de um banco de dados pode ser algo bom e ajudar a manter um nível ótimo de equilíbrio necessário para responder rapidamente às grandes consultas da vida, como, "Onde posso encontrar um bom hambúrguer?"<\/SPAN><\/FONT><\/P>Agora, sabe-se que geodatabases têm um complexo espacial, e analisá-los periodicamente os mantém ancorados na realidade, melhorando assim o desempenho geral. Mas primeiro, faremos uma breve digressão no reino da estatística<\/SPAN><\/SPAN><\/FONT><\/P>Analisar um banco de dados envolve coletar estatísticas que nos ajudam a entender a natureza dos dados contidos no banco. Esses fatos estatísticos sobre objetos como tabelas, colunas e índices são então armazenados internamente nas tabelas do dicionário de dados do RDBMS. Eles ajudam o otimizador do banco a determinar o caminho ótimo para os dados, garantindo o tempo de resposta mais rápido para consultas, enquanto minimizam o custo dos recursos do banco. Por exemplo, obter uma contagem de quantas linhas de dados existem em cada tabela pode ajudar o otimizador a decidir se deve usar um índice ou qual a melhor forma de juntar duas tabelas ao selecionar o melhor plano de execução para uma determinada instrução SQL.<\/SPAN><\/SPAN><\/FONT><\/P>Que tipos de estatísticas são coletadas? Analisar uma tabela pode recuperar e armazenar metadados como o número de linhas em cada tabela, o comprimento médio da linha em bytes, o comprimento médio da coluna, os valores mínimo e máximo contidos em cada coluna e o número de valores nulos em uma coluna. Outras estatísticas podem descrever os dados observando o número de valores distintos contidos em uma coluna (conhecido como sua cardinalidade), bem como construindo histogramas que dão uma ideia de como os dados estão distribuídos (se os dados estão distribuídos uniformemente ao longo do seu intervalo ou se estão agrupados com muitas linhas contendo valores semelhantes). Termos clínicos como platykurtose, leptokurtose e assimetria vêm à mente com carinho, mas essa é outra história para outra ocasião<\/SPAN><\/SPAN><\/FONT><\/P>Então, você pode perguntar: "Como exatamente as estatísticas são coletadas?" Pode ser tão simples quanto apontar e clicar em uma classe de feição individual no ArcCatalog e depois analisar. Você também pode usar uma ferramenta de linha de comando ArcSDE chamada sdetable<\/B>, ou a ferramenta <\/SPAN>Analyze<\/A><\/SPAN><\/SPAN> disponível no ArcToolbox. Ou talvez queira configurar uma tarefa agendada automatizada usando as ferramentas para coletar estatísticas fornecidas pelo RDBMS específico que você está usando.<\/SPAN><\/SPAN><\/FONT><\/P>Para uma análise mais aprofundada sobre analisar um geodatabase e coletar estatísticas, a maior parte do que você precisa para começar está localizada em: <\/SPAN><\/FONT>Sobre atualizar estatísticas do geodatabase<\/A>.<\/SPAN><\/SPAN><\/FONT><\/P>Lembre-se apenas que, como os dados podem ser dinâmicos e sempre mutáveis, é uma boa ideia analisar frequentemente para captar quaisquer mudanças que possam ocorrer no banco. Em um geodatabase saudável, onde várias edições podem ocorrer diariamente, pode ser sábio agendar sessões frequentes de análise. A análise regular pode ajudar a melhorar o tempo de exibição das classes de feição versionadas, bem como acelerar outros processos de edição onde tempos rápidos de resposta a consultas são necessários para evitar esperas. E o melhor de tudo: não há custo algum!<\/SPAN><\/SPAN><\/FONT><\/P>- Jim W., Analista de Suporte - Unidade Geodata, ESRI Support Services, Charlotte, NC.<\/FONT><\/SPAN><\/SPAN><\/P>\n\n\n\n<\/BODY><\/HTML>
