Več

Kako simbolizirati nične vrednosti v ArcGIS z uporabo simbologije Količine?

Kako simbolizirati nične vrednosti v ArcGIS z uporabo simbologije Količine?


Eno številsko polje v mojih podatkih vključuje ničelne vrednosti (manjkajoči podatki). Ko v simbologiji to določim kot količine, se izkaže, da so poligoni, povezani z ničelnimi vrednostmi, odstranjeni s zemljevida. Kako lahko te vrednosti (tj. Njihove poligone) predstavim na zemljevidu? Prebral sem nekaj, kje pretvoriti ničelne vrednosti v 0, vendar je to zavajajoče, ker manjkajo vnosi in ne 0.

V to situacijo pridem, potem ko se datoteki shape pridružim s tabelo atributov, vendar mislim, da se to zgodi pri vseh podatkih, ki vključujejo manjkajoče podatke. Je to res ali je edinstven samo za postopek pridružitve?


Da, zgodilo bi se s kakršnimi koli podatki. Količine je številska vrednost in nič pomeni, da ni podatkov oz št vrednosti, zato jih ne bodo upodobili (ob predpostavki, da za to funkcijo res ni podatkov / nič in bi moralo biti tako). S kategorijami lahko vrednost Null prikažete kot vrednost, ne pa tudi s numerično sinbologijo. Odvisno od ki Metoda količin, ki jo uporabljate, je nekaj rešitev.

Ničelne vrednosti lahko spremenite v kodirano vrednost, ki pomeni nulo (na primer -999 ali kaj podobnega); nekaj, kar se ne bi zmotilo kot veljavna vrednost v naboru podatkov in ni nič (saj, kot pravite, je to zavajajoče). V klasifikaciji bi zagotovili, da bi imela vrednost svoj razred brez drugih vrednosti (to lahko storite na zavihku simbologije). Če ga imate v Legendi, samo spremenite oznako za to vrednost na Brez podatkov ali kaj podobnega.

Plast lahko dodate tudi drugič, kar simbolizira na istem polju, vendar kot funkcije (tako da so vse funkcije upodobljene enako). Pojdite na zavihek poizvedbe z definicijami lastnosti plasti in vnesite izraz"polje" je nič. To bi se moralo prikazati samo funkcije z ničelnimi vrednostmi v tej plasti in jih lahko simbolizirate, kot želite.

Upoštevajte, da datoteke oblike ne podpirajo resničnih ničelnih vrednosti - shranjene so kot ničle, če so številčne. Zaradi tega morda ne boste mogli razlikovati med resničnimi ničlami ​​v podatkih in nulami. Datoteke oblik bi morali uvoziti v razrede funkcij baze podatkov z geodatami, ki podpirajo resnične ničelne vrednosti, ali uporabiti kodirano vrednost, kot je navedeno zgoraj.


Razumevanje preglasitev zastopanja

Predstave razredov funkcij prikazujejo lastnosti vaših podatkov v skladu z lastnostmi, določenimi v pravilih zastopanja. Včasih je treba narediti izjeme od teh pravil, da prikažete celotno raznolikost svojih podatkov, odpravite zastoje ali poudarite posebne funkcije. Te izjeme, oz preglasi, je mogoče narediti za posamezne predstavitve elementov med urejalno sejo, ne da bi pri tem motili strukturo pravila predstavitve. Preglasitve je treba uporabljati zmerno, da bo vaš model preprost in učinkovit. Številna razveljavitve na zemljevidu kažejo, da je vaš trenutni nabor pravil neustrezen in bi ga bilo treba ponovno oceniti.

Poleg preglasitve lastnosti prikaza pravil zastopanja lahko preglasite tudi geometrijo predstavitev elementov, ne da bi to vplivalo na prostorsko integriteto podpornega razreda lastnosti. Nadomestna nastavitev omogoča, da se urejanje geometrije odraža neposredno v polju Oblika podpornega razreda lastnosti. Ta možnost se uporablja manj pogosto in se uporablja samo v primerih, ko je baza podatkov namenjena kartografskim izhodom v enem merilu, kjer bi želeli, da se spremembe prikažejo v vseh predstavitvah, izdelanih iz teh podatkov.

V nekaterih primerih bo treba pridobiti popoln nadzor nad prikazom elementa in ga popolnoma izključiti iz pravila zastopanja. Rezultat je brezplačno zastopanje, za katero lahko spremenite celotno strukturo pravila in celo dodate nove geometrijske elemente.


Sloji zemljevidov

Ko v ArcMap dodate nabor podatkov, se ustvari sloj. Vsaka plast zemljevida se uporablja za prikaz in delo z določenim naborom podatkov GIS. Plast predstavlja geografske podatke v ArcMap-u, na primer določeno temo podatkov. Primeri plasti zemljevidov vključujejo potoke in jezera, teren, ceste, politične meje, parcele, odtise stavb, komunalne vodnike in ortofoto posnetke.

Plast se sklicuje na podatke, ki so shranjeni v zbirkah geopodatek, pokritjih, datotekah oblik, rasterjih itd., Namesto da bi dejansko shranili geografske podatke. Tako plast vedno odraža najnovejše informacije v vaši bazi podatkov. Plast se ne bo risala na vašem zemljevidu, razen če imate tudi dostop do vira podatkov, na katerem sloj temelji.

Plasti imajo številne lastnosti, s katerimi lahko delate in jih nastavite. V kazalu lahko z desno miškino tipko kliknete plast in kliknete Lastnosti, da si ogledate pogovorno okno Lastnosti sloja, kjer lahko nastavite simbologijo, označevanje, pravila risanja in druge možnosti. Na primer, lahko določite, da se potoki črpajo z vsemi modrimi črtami, parcele se črpajo na podlagi njihove kode rabe zemljišč, parki se črpajo z zelenim polnilom in so označeni z imenom parka, digitalna nadmorska višina je prikazana kot senčen relief , in tako naprej. Poleg tega druge lastnosti vključujejo določanje meril, na katerih lahko rišejo, katere funkcije črpajo iz vira podatkov, kjer se ti podatki nahajajo v vaši bazi podatkov, lastnosti atributov, združevanja in nanašajo na delo s tabelarnimi informacijami.

Sloje lahko shranite v datoteko na disku (.lyr), tako da jih lahko delite in znova uporabite, ne da bi delili celoten zemljevid. Ko plast shranite na disk, shranite vse o njej, na primer simbolizacijo in označevanje. Ko na drug zemljevid dodate datoteko sloja, bo narisana natanko tako, kot je bila shranjena. Drugi lahko te sloje spustijo na svoje zemljevide, ne da bi morali vedeti, kako dostopati do baze podatkov ali razvrščati podatke, kar je lahko v pomoč pri skupni rabi podatkov, shranjenih v večnamenski zbirki geodatov, s člani netehničnega osebja. Plasti lahko v omrežju, kot tudi po e-pošti, skupaj s podatki delite z ljudmi ali plast zaprete v metapodatke podatkov.


Simboliziranje podatkov v sloju

Ko v podatkovni okvir na zemljevidu dodate nabor podatkov, ArcMap privzeto nariše vse funkcije z istim simbolom in barvo. Če odprete lastnosti plasti in kliknete zavihek Simbologija, lahko spremenite način črpanja informacij. Glede na vrsto ustvarjene plasti boste našli različne načine za simboliziranje podatkov, ki jih vsebuje plast. Informacije, ki jih vsebuje sam nabor podatkov, se najpogosteje uporabljajo za določanje načina simboliziranja podatkov.

Včasih so vse funkcije nabora podatkov narisane s skupnim simbolom ali barvo. Vsi tokovi so na primer narisani z modrimi črtami in označeni z isto pisavo in velikostjo.

Vendar obstaja verjetnost, da boste pogosto želeli, da so nekateri prikazi slojev bolj izpopolnjeni in bodo želeli dodeliti simbole na podlagi vrednosti atributov. Na primer, simboli kroga, ki predstavljajo mesta na spodnjem zemljevidu, so razvrščeni v velikosti glede na število prebivalcev.

Takšni kategorični podatki se črpajo z uporabo edinstvenih simbolov za vsako kategorijo. Z neprekinjenimi numeričnimi podatkovnimi polji lahko delate z orodji za razvrščanje, da ustvarite vrsto obsegov razredov. Nato lahko dodelite simbole za risanje vsakega razreda ali uporabite barvno rampo za dodelitev barvnih vrednosti vsakemu razredu.

ArcMap vsebuje številne alternativne metode za prikazovanje in upodabljanje simbolov in prikazov na zemljevidu. Spoznavanje različnih možnosti za upodabljanje in upodabljanje slojev je pomembno za učinkovito uporabo ArcMap.

Tu so primeri treh pogosto uporabljenih metod za simboliziranje plasti.

Prikaz količine z uporabo klasifikacijskega

Številne numerične vrednosti atributov lahko odražajo vrsto meritev, na primer gostoto prebivalstva, odstotke, mere padavin itd. Takšne vrednosti lahko razvrstimo v obsege vrednosti, vsakemu razredu pa lahko za prikaz prikažemo simbol zemljevida. Količine lahko simbolizirate z graduiranimi barvami ali simboli, sorazmernimi simboli ali pikami. Ko določite vrednost atributa za uporabo, se dodeli privzeta klasifikacija. Spremenite lahko klasifikacijsko shemo, število obsegov in prelome razredov.

Ko razvrstite podatke, lahko z različnimi načini upodabljanja prikažete razrede na zemljevidu. Spodnji primer prikazuje horopletov zemljevid gostote prebivalstva (odstotek prebivalstva, mlajšega od pet let, po okrožju ZDA), narisan z uporabo graduiranih barv. Ko izberete upodabljalnik, lahko v spustnem meniju izberete barvno rampo ali določite barvo posameznega razreda tako, da dvokliknete, da se prikaže pogovorno okno Izbirnik simbolov.

Prikaz kategoričnih podatkov z uporabo edinstvenih simbolov

Dodelitev enoličnih simbolov za vsako kategorijo lahko temelji na vrednosti atributa razreda. Vrednosti iz niza razredov ali kategorij je mogoče dodeliti vsaki funkciji. Na primer, ceste ali parcele lahko narišemo na podlagi dodeljene vrednosti razreda (kategorije).

Vsaki kategoriji je dodeljen edinstven simbol & # 8212features z ujemajočo se vrednostjo kategorije so narisane z dodeljenim simbolom. Na primer, barvna shema se lahko uporabi za dodelitev edinstvene barve vsaki kategoriji atributov, kot je prikazano spodaj. Ta primer prikazuje meje za celine sveta, ki so narisane z drugačno barvo.

Združevanje količin in kategorij s pomočjo kartiranja grafikonov

Simboliziranje vsake funkcije s tabelo je način za prikaz kategorij in količin hkrati. V bistvu ustvarite kategorije iz sorodnih polj, ki vsebujejo količine. Nabor podatkov okrajev ima lahko na primer polja za starostne skupine & # 8212 pod 21, 22 do 29, 30 do 39, 40 do 49 itd. & # 8212, ki vsebujejo število ljudi v vsaki skupini. Ta polja lahko uporabite kot kategorije za ustvarjanje grafikonov, ki prikazujejo relativno število ljudi v vsaki starostni skupini za vsako okrožje.


Ustvarjanje besedila iz slojev

Plasti se uporabljajo za ustvarjanje oznak zemljevidov z uporabo vrednosti atributov. Določite lahko polje, ki ga je mogoče uporabiti kot vir besedila nalepke, in določite vrsto pravil risanja za nalepke. V tem primeru bodo upravne meje označene z njihovim imenom iz polja NAME.


Sloji v kazalu

Vsebina vam omogoča, da določite, katere plasti bodo prikazane na zemljevidu (tako, da jih vklopite in izklopite). Poleg tega vrstni red slojev v kazalu določa vrstni red risanja slojev na zemljevidu in # 8212 sloji višje v kazalu so narisani nad spodnjimi. Če želite spremeniti vrstni red, kliknite zavihek kazala Prikaz, kliknite in pridržite ime sloja ter ga povlecite navzgor ali navzdol po kazalu na nov položaj.

Pod drugimi sloji zemljevida so običajno narisani sloji s popolno pokritostjo območja, na primer zapolnjeni poligoni ali raster.


Delo z atributi plasti

Delate lahko s tabelami atributov za nabore podatkov, na katere se sklicuje posamezna plast zemljevida. Z desno tipko miške kliknite plast v kazalu vsebine, da odprete tabelo atributov. V oknu tabele lahko izvajate poizvedbe, izbirate, povečate in premikate elemente na zemljevidu itd. Kliknite meni Možnosti okna tabele, da ustvarite grafe in poročila, spremenite pisavo tabele, natisnete tabelo in izvedete različne druge operacije. Ko izberete element v tabeli ali grafu, je funkcija izbrana tudi na zemljevidu (in obratno).

Preden začnete delati s tabelo atributov plasti, lahko najprej nastavite različne lastnosti prikaza za tabele. To storite tako, da v pogovornem oknu Layer Properties kliknete jeziček Fields, da določite, katera polja se bodo pojavila, ko odprete tabelo sloja, katera polja bodo poimenovana (z imeni vzdevkov) in kako bodo numerična polja oblikovana. Te možnosti lahko določite tudi za posamezno polje, tako da z desno miškino tipko kliknete naslov polja v oknu tabele in kliknete Lastnosti.


Združuje in povezuje sloje in tabele atributov

Povezani podatki se pogosto zbirajo in shranjujejo v več plasteh in tabelah. Vključuje nekaj primerov povezanih podatkov, shranjenih v različnih plasteh in tabelah

  • Sloj paketov in tabela lastnika, ki vsebujeta informacije o lastnikih paketov.
  • Plast držav in okrožje, ki vsebujeta popisne podatke po okrožjih za vsako državo.
  • Plast pomožnega pola in plast transformatorja, ki navajata vse transformatorje, nameščene na vsakem pomožnem polu.

Čeprav so podatki shranjeni v različnih plasteh in tabelah, boste pogosto morali prepoznati povezane podatke za izvajanje poizvedb in urejanje povezanih podatkov. ArcMap ponuja tri metode za povezovanje povezanih podatkov: relacije, združevanja in prostorska združevanja.

    Povezava: relacija definira razmerje med dvema tabelama atributov z uporabo ključa, ki je skupen za obe tabeli. Povezave vam omogočajo dostop do povezanih podatkov, ko delate z atributi plasti. Povezava je podobna preprostemu razredu relacije, le da lahko vključuje podatke iz različnih delovnih prostorov (na primer tabela dBASE je lahko povezana s pokritostjo) in je shranjena v datoteki sloja ali dokumentu ArcMap.
    Preberite več o povezavah


Različne vrste slojev

Obstajajo različne vrste plasti. Nekatere plasti predstavljajo določeno vrsto geografske značilnosti, druge pa določeno vrsto podatkov. Vsak tip sloja ima različne mehanizme za prikaz in simboliziranje njegove vsebine ter posebne operacije, ki jih boste izvedli nad njimi. Številni sloji imajo posebne sklope orodij za delo s plastjo in njeno vsebino. Na primer z orodno vrstico urejevalnika lahko upravljate s sloji funkcij, z orodno vrstico topologije za delo z vsebino sloja topologije in z orodno vrstico pripisov za ustvarjanje in urejanje plasti pripisov (besedilo).

Tu je nekaj pogostih vrst slojev:

  • Sloj značilnosti: plast, ki se sklicuje na nabor podatkov o značilnostih (vektorjih), ki predstavljajo geografske enote kot točke, črte in poligone. Vir podatkov funkcijske plasti je mogoče shraniti v zbirke geodata, datoteke datotek, ArcInfo Coverage, datoteke CAD itd.
  • Rasterska plast: plast, ki kot vir podatkov navaja raster ali sliko.
  • Grafična plast: plast, ki se uporablja za prikaz grafike, besedila in komentarjev na tipičen način nad drugimi sloji zemljevida.
  • Storitvena plast: plast, ki se uporablja za prikaz ArcIMS, strežnika ArcGIS, storitev WMS in drugih spletnih storitev.
  • Plast geoprocesiranja: plast, ki prikazuje rezultate orodja za geoprocesiranje.

Združevanje slojev

Sloje lahko razporedimo v skupine, da združimo več plasti, ki so pogosto prikazane ali upravljane skupaj. Razvrščanje slojev lahko pomaga organizirati sorodne plasti na zemljevidu in se lahko uporablja za določanje naprednih možnosti vrstnega reda risanja. Recimo, da imate na zemljevidu dve plasti, ki predstavljata železnice in avtoceste. Te sloje lahko združite v skupine in poimenujete nastalo plast Transportne mreže (označeno na spodnji sliki). Ko počistite potrditveno polje v kazalu, se izklopijo tudi podplati za avtoceste in železnice.


Kako simbolizirati nične vrednosti v ArcGIS z uporabo simbologije Količine? - Geografski informacijski sistemi

Koristne informacije o prostorski analizi, rastrih, koordinatnih sistemih. N nIn voden ogled osebnega projekta. N nLekcije so dobro strukturirane in učitelju lahko slediti.

V tem delu sem užival večino treh tečajev na področju GIS, za katere sem pridobil certifikate. Hvala dr. Nicku Santosu za njegovo interaktivno poučevanje, naloge in projekte.

Delo skozi projekt

V zadnjem modulu tega tečaja bomo nekaj časa namenili razpravi o simbologiji. V nekaterih drugih tečajih specializacije smo malo govorili o uporabi simbologije, vendar ta modul ponuja veliko bolj poglobljen pogled na uporabo simbologije v ArcGIS. Po ogledu videoposnetkov v tem modulu boste lahko # # 27 oblikovali barvne rampe za svoje podatke, jih ustrezno razvrstili ali razvrstili, raztegnili rasterske meje ter kopirali in ponovno uporabili simbolike na več plasteh. Na koncu zaključimo projekt geoprostorske analize, preden začnete z delom na končni (strokovno ocenjeni) nalogi za ta tečaj.

Предаватели

Nick Santos

Raziskovalec geoprostorskih aplikacij

Besedilo video

[GLASBA] Še enkrat pozdravljeni in dobrodošli nazaj. V tem predavanju vam bom predstavil nekaj različnih orodij, s katerimi lahko upravljate simbologijo svojih podatkov v [NEČULJENO]. & # X27ll vam bo pokazal, kako uvoziti simbologijo, shraniti svojo simbologijo, tako da jo lahko ponovno uporabite in nato, kako jo kopirati med plastmi. Kot primer bi rad, da te plasti tukaj spodaj posnemajo barve in slog v plasteh na tem zemljevidu. Imajo iste geografske plasti, vendar sem morda podatke dodal novemu dokumentu zemljevida, izgubil sem prvotno simboliko iz dokumenta zemljevida in ga želim vnesti iz zunanjega vira, ki ga imam. Torej, pokazal vam bom, kako to narediti, nato pa lahko tudi kopiram simbologijo iz teh plasti v sloje, ki so tu zgoraj. Na praktični opombi sem & # x27ve v paketu zemljevidov zagotovil ne samo dokument zemljevida in sloje, temveč bo paket zemljevidov izvlekel datoteke slojev, vendar bo datoteke # &27x27m izvlekel v v uporabniški mapi. Torej, v mojem primeru tisti, ki & # x27s c dvopičjem uporabniki poševnice na drobno, poševno ime tukaj. V vašem primeru sistem Windows pogosto hitro postavi vašo uporabniško mapo. To bo vaše ime ali kaj podobnega. In arc j s shranjuje datoteke v mapo z dokumenti. In nato v Arc GIS, nato pa izvleče pakete zemljevidov v mapo paketov. Torej greš tja in si ogledaš vse pakete zemljevidov, ki si jih uporabil. In potem v tej mapi, ki je kopija AV 1021 L9.5 in prihranki, jo lahko odprete in pod skupnimi podatki, pod uporabniškimi podatki, pokopanimi do konca tukaj, so vse datoteke slojev, ki smo jih & # x27re bo uporabil. Ko torej & # x27 delate z njim na svojem računalniku, so to podatki, s katerimi lahko kopirate podatke, ki jih na zaslonu počnem & # x27m. V redu, pustimo to # x27s pripeljati nazaj v celozaslonski prikaz tukaj. In za začetek se bom & # x27m naložil v simbologijo, ki jo bom uporabil za to plast. Lahko ga nastavim tako, kot smo ga vedno, z uporabo podokna s simbologijo. Lahko pa se odpravim tudi do naših lastnosti in pod simbologijo grem lahko uvoziti sem, namesto da bi ga neposredno nastavil. In lahko jo pustim kot definicijo simbologije uvoza iz druge plasti na zemljevidu ali iz datoteke sloja in lahko grem brskati in bom & # x27m prilepil na to pot. Vendar se pomaknite do mape, v kateri je vsa ta simbolika, ali do vseh tistih datotek slojev, ki sem vam jih pravkar pokazal, tako da so v vaših dokumentih mapa z GIS paketi. Torej bom & # x27m pritisnil Enter in v tem primeru je to Extant. Tako sem shranil karto s povprečnim obsegom in datoteko obstoječega sloja. In & # x27 ni paket slojev, je datoteka sloja in datoteke slojev imajo v resnici samo definicijo simbologije. Torej, če kliknem tukaj, nato pa bodo verjetno prisotne plasti. Kliknem v redu, simbol nastavi na to oranžno. Lahko kliknem Uporabi. Klikneš v redu. In tam ga ni veliko, toda pustimo ga povečati. In zdi se, da se to morda pokrije. Torej, če to izklopim? Ja, to se prikriva. Naj torej uvozijo naslednjega. Torej gremo na lastnosti, Uvoz. & # X27ll se vrnem k brskanju tukaj, v tej mapi pa še vedno & # x27m, tako da grem v zgodovino, ki je tista, ki jo želim za to, samo pustite, da se hitro začne zgodovinsko, in & # x27ll kliknite dodaj in potem v redu in potem v redu in bom & # x27m dobil tisto križno valilnico, ki je bila na zemljevidu, in & # x27m bom naredil enako za preostala dva. Tako sem zmagal toliko, vendar sem opazoval plast, uvoz in opazoval. Zdaj nastavite te poligone na nekakšno rdeče-oranžno. In potem imam ti dve premeščeni plasti. Torej njihove lastnosti, uvoz ta je premeščen opazili. Torej bom izbral to. Znova kliknite v redu. To je veliko ročnega dela, vendar je veliko hitrejše, kot da poskušate replicirati ta slog neposredno iz česa drugega. Ni me treba skrbeti, ali bom s pomočjo palete barv ali česa podobnega prišel do pravilnih barv. In potem je ta zadnji premeščeni strokovnjak. Torej kliknite Dodaj, nato V redu in nato V redu. In zdaj imam nekaj blizu tega zemljevida oziroma tistega, ki sem ga izvozil. Imam podobno Simbolika na tem. Enega tukaj na tem zemljevidu. V redu. No, kaj če želim kopirati to simbologijo v te druge sloje in sem morda potem imel v istem dokumentu zemljevida, vendar dejansko nisem imel datoteke s plastjo več? No, isto lahko storim v enem dokumentu zemljevida. Torej grem v lastnosti Namesto da grem do konca do datoteke sloja, lahko grem na uvoz in lahko samo iz spustnega menija tega sloja izberem, od kod želim uvoziti. Torej, želim uvoziti iz zgodovinske strokovne plasti tukaj, v to drugo zgodovinsko strokovno plast, ki jo gledam. Kliknem V redu. In to spremeni simboliko ene od slojev tukaj, naj to razširi, da boste lahko videli. Torej lahko simbologijo uvozimo iz datotek slojev, nato pa jo lahko uvozimo tudi iz drugih plasti v dokumentu zemljevida. Torej, to bom še enkrat naredil, uvozil iz druge plasti v dokumentu zemljevida. Tukaj želim uvoziti iz opazovane stvari, zato sem & # x27m uvozil opaženo. Kliknite Uporabi, V redu, nato bom to še enkrat naredil za [NEČULJENO] tukaj. V redu, torej sem pravkar kopiral simbologijo iz enega niza slojev v drugega, ne da bi šel do datotek slojev. No, zadnja stvar, ki jo lahko naredim, je, da lahko spremenim enega od teh slogov & # x27s. Lahko spremenite Simbolika. Nato bom shranil novo datoteko sloja, da jo bom lahko ponovno uporabil v drugem zemljevidnem dokumentu. Torej bom šel urejati simbol. Mogoče želim spremeniti ločitev med temi vrsticami. In sicer smo se večinoma ukvarjali le z orisi in zapolnitvami, v IJJS pa obstaja cel ogromen urejevalnik lastnosti. Tu lahko dodam še eno plast. Mogoče bi lahko spremenil plast, ločitev med temi križnimi črtami ali pa bi kot na njih spremenil na 35 stopinj in ga spremenil na 9 stopinj ali 9 točk ločitve. In bomo lahko dodate tudi druga še eden. Naj & # x27s naredi negativnih 35 stopinj, jaz pa ga bom pustil kot ne zelo debele črte in 5 ločitev. Kliknem v redu in dobimo drugačno križno valovanje na tem, kar je malo težko videti, zato ga bomo morda še malo očistili. In ločitev na teh spremenite v nekaj veliko večjega. Naj poskusi to. Malo bolje je. Še vedno je težko, vendar bi lahko rekli, da je dovolj dober za predstavitev. In kar bom na tej točki naredil, bom shranil kot datoteke sloja. Torej & # x27s ustvarijo paket plasti in shranijo kot datoteko sloja. In shranil jo bom kot datoteko sloja v isto mapo, v kateri smo bili prej. In zgodovinskega sem spremenil, torej samo za lastno vodenje evidence. Ničesar posebej ne moram imenovati, vendar ga bom tudi imenoval križna loputa, torej tukaj gre za modifikacijo križnih loput originalnih zgodovinskih črt. In tako ga lahko rešim in imam zase različico, ki jo lahko nato uvozim v drug dokument zemljevida, če želim. In če pogledam to mapo z datotekami plasti, so & # x27 veliko manjše, kot pričakujem od paketa slojev. Da & # x27s drug drugega je, ne bi & # x27 pričakoval, da lahko vse te geografske podatke dobim v 10 kilobajtov, namesto tega pa gre res samo za kup informacij, in če bi resnično imel podatke, bi verjetno bil & # x27d nekaj megabajtov, ker vsebuje vse informacije o lastnostih, vse oglišča, vse robove in vse atribute. Tako vas opozori, da datoteke slojev niso paketi slojev. So & # x27 zelo različne zveri, ki so opravljale različne funkcije. Druga stvar, ki si jo je treba ogledati, je tista, ki smo jo pravkar izvozili, bistveno večja od ostalih. In predstavljam si, da je zaradi zapletenosti simbologije ravno to, da ni samo, tukaj & # x27s je barva, potem pa tukaj & # x27s oris z barvo orisa. To je razmik med vrsticami, je & # x27s lovljenje, barve & # x27s barve, vse tiste stvari, ki sestavljajo zapleten simbol, kot je ta. Tako kot lahko dajem v skupno rabo pakete plasti, lahko tudi datoteke slojev delim z ljudmi. Tako lahko pošljem datoteke slojev in ljudje jih lahko uporabljajo kot svojo simboliko. Ali tega ni treba uporabiti za te posebne podatke. Lahko ustvarim nov razred lastnosti, novo plast mnogokotnika in tudi to simbologijo uvozim neposredno na to. Edina omejitev je, da morajo biti iste vrste podatkov. Če torej simbologijo točk izvozim kot datoteko sloja, lahko uvozim v točke. Če simvologijo vrstic izvozim v datoteko sloja, jo lahko uvozim v kateri koli drug razred lastnosti vrstic. In ista stvar pri datoteki z mnogokotnim slojem. Če izvozim poligon simboliko, jo lahko uvozim tudi v katero koli drugo plast mnogokotnika. Upoštevati je treba, da če sem tukaj simboliziral atribut, gremo torej v lastnosti, morda tukaj spremenimo svojo simboliko v nekaj podobnega. In tukaj sem simboliziran z velikostjo in uporabim to privzeto vrednost, ki smo jo uporabljali za dohodkovne lestvice, tako rekoč, da smo jih kot atribut simbolizirali za te druge. No, če ga želim kopirati v drug razred funkcij tukaj, če grem na uvoz in ga nato uvozim iz zgodovinskega strokovnega, ki sem ga pravkar spremenil, tega tukaj. Pozval me bo, katero polje je enako vrednost. Tudi če ima isto ime, bo z mano potrdil, da je polje, ki ga želim uporabiti, isto ime. Če pa ima drugačno ime, me bo prosilo, naj izberem, katero polje v razredu lastnosti ima vrednosti, na podlagi katerih simboli temeljijo na razredu lastnosti, iz katerega uvažamo. Torej bom izbral hektarje, kliknite V redu, kliknite Uporabi in tudi ta se bo posodobil. Če to izklopim, vidim. Prav, to je za to predavanje. V tem predavanju sem vam pokazal, kako lahko upravljamo naše simbološke podatke tako, da izvozimo svojo simbologijo v datoteke slojev, uvozimo iz datotek slojev in kopiramo med plastmi v istem dokumentu zemljevida. In izbira atributa, ki ga simboliziramo, ko uvozimo iz druge plasti ali datoteke sloja. To tudi zaključuje naš segment o simbologiji. Toliko več bi lahko naredili na področju kartografije in simbologije, odločitev, kaj vam pokazati, pa je bila tu precej težka. Prvotno smo želeli opraviti celoten tečaj o tem in morda ga bomo kdaj v prihodnosti, toda za zdaj je to približno takšen slog zemljevida, ki vam ga bomo pokazali. Priporočam vam, da se okopate in poiščete več. Tukaj lahko počnete najrazličnejše stvari. Še posebej, če pogledate v urejevalnik simbolov, ki sem vam ga pokazal. Če gremo do funkcij in kliknemo tukaj ter gremo urejati simbol, lahko & # x27s naredite veliko, če izberete različne vrste simbolov in začnete dodajati sloje in in še več. Najbolj napredni kartografi zelo dobro uporabljajo to paleto simbolov. Ok, se vidimo naslednjič.


Kako simbolizirati nične vrednosti v ArcGIS z uporabo simbologije Količine? - Geografski informacijski sistemi

Prikazno polje: LocationNa

Vrsta geometrije: esriGeometryPoint

Opis: Ta nabor podatkov vsebuje točkovne značilnosti za uporabo v geografskih informacijskih sistemih, ki predstavljajo podporno infrastrukturo, ki jo železniška industrija uporablja za tekoče železniške operacije. Sem spadajo določena območja za zbiranje železniških zalog, ladijski promet, regulativne signalizacije in signali ter drugi objekti, potrebni za varno in učinkovito delovanje železniške industrije.

Izraz definicije: N / A

Besedilo avtorskih pravic: Oddelek za promet Severne Karoline, oddelek za železnice, inženirji Moffatt in Nichol, inženirji Simpson in sodelavci

Privzeta vidnost: true

Podprti formati poizvedb: JSON, AMF, geoJSON

Podpira napredne poizvedbe: prav

Podpira statistiko: prav

Lahko spremeni sloj: prav

Lahko prilagodijo simbole: napačno

Uporabite standardizirane poizvedbe: prav

Podpira pretvorbo datuma: prav

    XMin: 940963.2113414705
    YMin: 156278,28999988735
    XMax: 2695193.6605507135
    YMax: 987418,6287001371
    Prostorska referenca: 102719 (2264)

    Renderer:
      Edinstveni upodabljalec vrednosti:
      Polje 1: FacType
      Polje 2: nič
      Polje 3: nič
      Ločilo polja: ,
      Privzeti simbol:
        N / A
      • Vrednost: Dvorišče
        Oznaka: Glavno železniško dvorišče
        Opis:
        Simbol:
      • Vrednost: Intermodalni
        Oznaka: Intermodalni prenos
        Opis:
        Simbol:
      • Vrednost: Pretovarjanje
        Oznaka: Intermodalni prenos
        Opis:
        Simbol:
      • Vrednost: Postaja
        Oznaka: Postaja
        Opis:
        Simbol:
      • Vrednost: Postaja | Avtobus Amtrak
        Oznaka: Postaja - avtobus Amtrak
        Opis:
        Simbol:
        Podpira statistiko: resnično
        Podpira OrderBy: true
        Podpira Distinct: true
        Podpira Označeno: true
        Podpira TrueCurve: true
        Podpira obseg povratnih poizvedb: true
        Podpira poizvedbe z razdaljo: resnično
        Podpira izraz SQL: true
        Podpira poizvedbo z ResultType: false

      Ima priloge: napačno

      Vrsta pojavnega okna HTML: esriServerHTMLPopupTypeAsHTMLText

      • OBJECTID (tip: esriFieldTypeOID, vzdevek: OBJECTID)
      • Železnica (type: esriFieldTypeString, vzdevek: železnica, dolžina: 50)
      • Datum (vrsta: esriFieldTypeDate, vzdevek: Datum, dolžina: 8)
      • Tip (type: esriFieldTypeString, vzdevek: Type, length: 10)
      • Vir (vrsta: esriFieldTypeString, vzdevek: Vir, dolžina: 200)
      • LocationNa (tip: esriFieldTypeString, vzdevek: LocationNa, dolžina: 50)
      • FacType (vrsta: esriFieldTypeString, vzdevek: FacType, dolžina: 25)
      • Železnica_L (tip: esriFieldTypeString, vzdevek: Railroad_L, dolžina: 50)
      • Oblika (type: esriFieldTypeGeometry, vzdevek: Shape)

      Sloj: železniški prehodi (1)

      Ime: Železniški prehodi

      Prikazno polje: CrossingId

      Vrsta geometrije: esriGeometryPoint

      Opis: Predloženi nabor podatkov vključuje podatke o točkah za uporabo v GIS, ki predstavlja javne prehode v Severni Karolini. Vključeni so le odprti in neaktivni prehodi. Zaprti prehodi so izpuščeni. Atributi za vsako prečkanje vključujejo identifikacijsko številko FRA prehoda ter zemljepisno širino in dolžino prehoda. Lokacija in status prečkanja sta bila potrjena z navzkrižnim sklicevanjem na zbirko podatkov o javnih prehodih zvezne železniške uprave z bazo podatkov o prehodih železniškega podjetja Severne Karoline, kartami železniških družb in letalskimi posnetki. Kadar obstajajo dvomi, je bil status prehoda raziskan tako, da se je obrnil na železniško podjetje, lastnika zemljišča ali občino, v pristojnost katere je prehod. Atributi izhajajo neposredno iz NCDOT-ove državne avtoritativne zbirke podatkov o železniški in avtocestni bazi (SARAH).

      Izraz definicije: N / A

      Besedilo avtorskih pravic: Oddelek za transporte železniškega oddelka Severne Karoline, inženirji Moffatt & Nichol, inženirji Simpson in sodelavci

      Privzeta vidnost: true

      Podprti formati poizvedb: JSON, AMF, geoJSON

      Podpira napredne poizvedbe: prav

      Podpira statistiko: prav

      Lahko spremeni sloj: prav

      Lahko prilagodijo simbole: napačno

      Uporabite standardizirane poizvedbe: prav

      Podpira pretvorbo datuma: prav

        XMin: 493586.7904793024
        YMin: 72807,77387039363
        XMax: 2854613,8354761302
        YMax: 1027329,7824734747
        Prostorska referenca: 102719 (2264)

        Renderer:
          Preprosti upodabljalec:
          Simbol:Oznaka:
          Opis:
          Podpira statistiko: resnično
          Podpira OrderBy: true
          Podpira Distinct: true
          Podpira paginacijo: true
          Podpira TrueCurve: true
          Podpira obseg povratnih poizvedb: true
          Podpira poizvedbe z razdaljo: resnično
          Podpira izraz SQL: true
          Podpira poizvedbe z ResultType: false

        Ima priloge: napačno

        Vrsta pojavnega okna HTML: esriServerHTMLPopupTypeAsHTMLText

        • OBJECTID (tip: esriFieldTypeOID, vzdevek: OBJECTID)
        • CrossingId (vrsta: esriFieldTypeString, vzdevek: CrossingId, dolžina: 100)
        • Železnica (type: esriFieldTypeString, vzdevek: železnica, dolžina: 100)
        • PrfxMilePost (vrsta: esriFieldTypeString, vzdevek: PrfxMilePost, dolžina: 100)
        • MilePost (vrsta: esriFieldTypeDouble, vzdevek: MilePost)
        • XPnamen ( type: esriFieldTypeString , alias: XPurpose , length: 100 )
        • PosXing ( type: esriFieldTypeString , alias: PosXing , length: 100 )
        • Ulica ( type: esriFieldTypeString , alias: Street , length: 255 )
        • Najbližje ( type: esriFieldTypeString , alias: Nearest , length: 25 )
        • CityCD ( type: esriFieldTypeString , alias: CityCD , length: 255 )
        • CntyCD ( type: esriFieldTypeString , alias: CntyCD , length: 50 )
        • PolCont ( type: esriFieldTypeString , alias: PolCont , length: 100 )
        • Photo_N ( type: esriFieldTypeString , alias: Photo_N , length: 200 )
        • Photo_S ( type: esriFieldTypeString , alias: Photo_S , length: 200 )
        • Photo_E ( type: esriFieldTypeString , alias: Photo_E , length: 200 )
        • Photo_W ( type: esriFieldTypeString , alias: Photo_W , length: 200 )
        • Oblika ( type: esriFieldTypeGeometry , alias: Shape )
        • Zemljepisna širina ( type: esriFieldTypeDouble , alias: Latitude )
        • Zemljepisna dolžina ( type: esriFieldTypeDouble , alias: Longitude )
        • SfxMilePost ( type: esriFieldTypeString , alias: SfxMilePost , length: 10 )
        • Avtocesta ( type: esriFieldTypeString , alias: Highway , length: 15 )

        Layer: Rail Track (2)

        Display Field: OPERATOR

        Geometry Type: esriGeometryPolyline

        Opis: The dataset provided includes line data for use in geographic information systems that represents all of the standard gauge freight and passenger railroad track in North Carolina, and contains the following information: owner, operator, track type, branch, beginning milepost, ending milepost, in service status, and out of service date (where applicable). The linework was digitized based on the most recent statewide aerial photography provided by the State of North Carolina. Select areas of inactive track have been added to the dataset to aid in preserved and future corridor analysis.

        Definition Expression: N / A

        Copyright Text: North Carolina Department of Transportation Rail Division, Moffatt & Nichol Engineers, Simpson Engineers and Associates

        Default Visibility: true

        Supported Query Formats: JSON, AMF, geoJSON

        Supports Advanced Queries: prav

        Supports Statistics: prav

        Can Modify Layer: prav

        Can Scale Symbols: napačno

        Use Standardized Queries: prav

        Supports Datum Transformation: prav

          XMin: 493457.6516299695
          YMin: 70271.39672531188
          XMax: 2854678.049914643
          YMax: 1039996.54683806
          Spatial Reference: 102719 (2264)


        Examples of normalization:

        The two choropleth maps of population above reveal two distinctly different patterns of population distribution for Eastern Massachusetts. The map of the raw count statistic: Persons Per Census Tract reveals the fact that many larger tracts in the suburbs have more people than most of the urban tracts, which are smaller in area. The map on the right shows population normalized by land area: Persons per Hectare. The normalized map reveals that, once the size of the tract is factored out, the smaller tracts are more densely populated.

        The viewer of the map interprets the darkness of each color shade as representing intensity. The darker areas appear heavier and draw attention. The map on the left promotes the idea that, with respect to population, there are large, intense areas in the suburbs, which is false.


        How to symbolize null values in ArcGIS using Quantities symbology? - Geografski informacijski sistemi

        Display Field: ACREAGE

        Geometry Type: esriGeometryPolygon

        Opis: <DIV STYLE="text-align:Left"><DIV><DIV><P><SPAN>Official Digital Zoning layer for Anne Arundel County, MD. Last updated 2/11/2021.</SPAN></P></DIV></DIV></DIV>

        Service Item Id: f4de7d0fe2a548f4a49cbfe92f6726d4

        Copyright Text: Anne Arundel County Office of Planning & Zoning GIS (Geographic Information Systems)

        Default Visibility: false

        Supported Query Formats: JSON, geoJSON, PBF

        Supports Advanced Queries: prav

        Supports Statistics: prav

        Can Scale Symbols: napačno

        Use Standardized Queries: prav

        Supports ValidateSQL: prav

        Supports Calculate: prav

        Supports Datum Transformation: prav

          XMin: 1357656.4989415556
          YMin: 381270.2498509735
          XMax: 1484421.0055826306
          YMax: 572245.2950654775
          Spatial Reference: 2893 (2893)


        Libraries, Domains, and Subtypes

        Subtypes and domains should not be used with One-Way recordsets or field syncs. Domains and Subtypes' primary function is to make data entry easier in ArcGIS. Editing of data for One-Way recordsets or fields should only be done in Cartegraph. If a domain or sub-type is used in a One-Way integration, the same normalization process and outcome is expected as a Two-Way integration as detailed below. It is recommended to use string fields on in the ArcGIS feature class instead of Domains and subtypes when doing a One-Way integration.

        The geodatabase may use subtypes and domains to store data efficiently and to ensure data is entered consistently. A subtype or domain is associated with a Cartegraph library. Though subtypes can provide default values in the geodatabase, this functionality cannot be used in the Cartegraph data structure, if associated. Domains and subtypes are managed in ArcCatalog. Consult Esri&rsquos documentation for detailed information.

        Domains and subtypes contain the values allowed for input into a field. This ensures data entry consistency. Similarly, Cartegraph contains libraries which also contain values allowed for input into lookup fields.

        When libraries are associated with domains or subtypes:

        • The values in the library must match what is stored in the domain or subtype:
          • Values that are not in the library are added to the library during the initial sync of the association.
          • Values that exist in the library that are not in the domain or subtype are removed from the Cartegraph library. If the values are being referenced in Cartegraph, they are not removed and the sync fails.

          A coded domain stores an integer or text value in the geodatabase, but displays a longer text value to the user, which is what must exist in the Cartegraph library if a coded domain is being associated.

          To edit to the list of permitted values when a domain or subtype is associated to a library:

          1. Add or remove the new value in ArcCatalog.
          2. Republish connected ArcGIS service.
          3. Sync the database connection in Cartegraph GIS Integration.

          When a coded domain value is associated with a field with its source in a library, the Description is stored in the Cartegraph library. When you change data in Cartegraph, the Description is passed from Cartegraph into the geodatabase. The geodatabase converts the value to the appropriate code, which is stored in the geodatabase.

          A domain or subtype can only be associated with a single Cartegraph library. If the geo domain contains type values that relate to manholes, meters, and pumps, it can be associated to a single library&mdashPump Types&mdashbut not to Pump Types, Water Meter Types, and Manhole Types.

          A Cartegraph library can be used by multiple recordsets (Cities). A single domain (City_Code) can be associated to the Sewer Manholes City field and the Sewer Mains City field since they both get their data from the Cities library. You cannot associate the City_Code domain to both the Cities and Counties libraries.

          Normalize Data

          Before you integrate the geodatabase and Cartegraph data, remember that all domains and subtypes associated with libraries must have matching values. The rule for creating associations is the geodata values always win, so during the initial sync of the association the values from the domain or subtype are added to the library and any values in the library not in the domain or subtype are removed from the library.

          • Normalization is not required when using a domain to populate an empty library. When the association is made and synched, all the domain values will be added to the library.
          • Users must ensure that the domain contains no duplicate values in the description field if it is associated with a Cartegraph unique field.
          • If desirable values exist in the Cartegraph library, these need to exist in the domain or subtype before associating them. If they do not exist, manually add them to the geo side before making the association.
          • If Cartegraph does not have an appropriate field or library, this structure can be added during the association. During the creation of the GIS Integration, Cartegraph allows selecting <New Field> and <New Library>. If these options are used, a new lookup field and library are created in the Cartegraph database formatted with the same properties as the geodatabase field and domain, and the library contains the values from the domain.

          Examples of domains associated with libraries:

          Coded Domain (City_Code) associated with the Cartegraph library, Cities.

          The integer value stored in geodatabase is displayed in the Code column, while the Text value seen by the Esri user is the Description column:


          Story 5: Showing Distribution

          Showing distribution is about explaining how variables are spread out. For example in maps we see distribution across locations histograms show the distribution of frequencies or counts, continuous data, and ranges box plots show distribution and variance together.

          Choropleth Maps: Distribution

          Choropleth Maps provide an easy way to visualize data variances across geographic units for example by country, state, region, divisions, or counties. 9 In choropleth maps, the colors displayed are proportional with values. These types of visualizations are good when geography is central to your story, such as informing decisions on:

          • Allows visualization on information trends by location, usually by geographic unit
          • Color scales allow you to categorize, organize, and visualize your data into ranges
          • Great for when your data is not precisely geolocated – i.e., you only have states, regions, counties, etc.
          • Location disaggregation limited by the geographic admin unit selected (i.e., you cannot visualize variances within the administrative unit)
          • You can only show one variable at a time, unless you add symbols
          • Requires a geolocation (admin unit) for each unit of data
          • If your audience is not as familiar with the geography of this particular place, the meaning can get lost
          • Consider pitfalls like whether your map is emphasizing raw values when per capita would be more appropriate be aware when your data is really just showing population density and not concentrations of trends

          Maps can be created with software like ArcGIS, Google Maps. Analytical software can also help calculate things like minimum distance between two points of interest.

          Heat Maps: Concentrations

          A heat map, also known as an isopleth map, is a graphical representation of data where data are mapped to their precise location and represented as a range of colors. Heat maps allow you to visualize frequencies and concentrations across administrative units. It is useful when you anticipate differences across geographic areas (e.g., urban vs. rural settings) usually related to population concentrations. 10.

          • Allows you to view frequencies/concentrations and distributions of data where it actually occurs
          • Not limited to administrative unit
          • Can only show one variable at a time
          • Requires precise geolocation (coordinates)
          • Some other geographic details may get lost – e.g., bodies of water, cities, borders
          • If your audience is not as familiar with the geography of this particular place, the meaning can get lost
          • Consider pitfalls like whether your map is emphasizing raw values when per capita would be more appropriate be aware when your data is really just showing population density and not concentrations of trends

          Key difference between heat maps and choropleth maps is that the visualization of your data is not limited to the administrative unit. But choropleth maps are only useful if distribution or concentration is important – you need some significant variances in your data (such as population concentration) across locations in order for the story to emerge (otherwise it is all strange colors).

          Histograms: Frequencies

          Histograms allow you to view frequencies, or the distribution of your data, by grouping data into ranges or intervals. Histograms are good for when you’re observing frequencies across a known or continuous distribution of intervals, like age, test scores, or probability. They are also great for displaying data that usually follow a “bell curve” distribution by showing the precise value within the range indicated by the x-axis.

          Usually with histograms, the values along the x-axis are usually the intervals/ranges across a known distribution, and the y-axis is the frequency (or the number of times data values occur within the given range). For example, it’s clear that the majority of farmers reported a 100-300% increase in yield after the intervention. As with bar graphs, the y-axis should always start at zero for all histograms.

          At first glance, this may look like a bar graph. The key difference between histograms and bar graphs is that you cannot reorder the x or y-axis without losing meaning.

          For example – how could you rearrange the ranges on the x-axis? (hint: you can’t – it wouldn’t make sense)

          • Good for visualizing whether your data are skewed in one direction or another
          • Understand where values fall along a series of ranges
          • Sometimes, vertical axis as frequencies is not as intuitive
          • Generalizes your data according to ranges
          • Only works when frequencies or distribution are important

          In the first example – it’s pretty clear that most farmers reported a positive increase in yield – which is pretty good! However, a significant number of farmers reported a decrease in yield – i.e., the results are not as positively skewed as we would hope.

          Double Histograms and/or violin plots can also be useful for displaying multiple distributions at once, such as population age distribution by gender. 11.

          Great for when you want to display range and variance across categories. The “box” in box plots captures where 75% of your data values fall, while the lines coming out of the box show the range of outliers in the remaining 25% of your values. For example, fertilizer type B recorded the highest instance of growth, but also has a very wide range of effects on growth overall. 12 In fact, sometimes growth was less compared to the control group.

          This chart also shows that you can bet on more predictable increases in yield values with fertilizer types A and C than you might with B.

          Box plots are created by plotting values of descriptive Statistics (aka “central tendencies”):

          • The line starts at the minimum value
          • The top line of the box represents the first/upper quartile = halfway between median and minimum
          • The line in the middle of the box represents the median = the “middle value” of your data (if you laid out your data across a number line)
          • The bottom line of the box represents the third/lower quartile = halfway between median and maximum
          • The line ends at the maximum value
          • Clearly displays descriptive statistics that summarize how your data varies across categories – median, upper quartile, lower quartile, and outliers
          • “Box” clearly shows the range of values where 75% of your data fall
          • It is not the most intuitive visualization, especially for audiences that are unfamiliar with descriptive statistics
          • Requires calculation of mean, Q1, and Q3

          How do columns with excessive NULL values hurt database performance?

          I have a legacy system that store comments in the database. I created a new system to replace the legacy system, that also stores comments in the database. For reasons that it would take too long to explain here, I must store the comments that come from the new system in another column, not in the same column where the comments from the legacy system are stored. I am trying to think if it would be healthier for the performance of my database to store the comments that come from the new system, in another table, instead of creating a new column in the same table because this would mean to have too many NULL values. It would mean that by design, every row would have a NULL value for sure. See the table below to better understand what I mean:

          As I mentioned, with the new system, the column "Comments legacy system" will have NULL values from 2019 and on. I am trying to decide whether or not I should have the "Comments new system" column in the same table, which still forces to always have NULL values, or put "Comments new system" in a separate column.

          I am trying not to hurt performance by having too many NULL values in columns that by the nature of the design, will always have NULL values. Those columns are not indices by the way, so that will not be a problem, but still I am concerned about hurting performance by having an excessive number of NULL values in my columns. Avoiding those excessive NULL values is one of the benefits of a normalized database by the way, so I assume excessive NULL values in columns are generally a bad idea and bad design. Hvala vam.

          Notice in the table, how if in 2019 I have 10 million rows, the "Comments legacy system" will be a column with 10 million NULL values in that column. This means that the table will have an excessive number of NULL values, by design. Similarly, if in 2018 or earlier I have 200 million rows, "Comments new system" will have 200 million rows with NULL values. Again, this will be a table with an excessive number of NULL values, by design. That is what I am concerned about and what makes me think if redesigning this, maybe with a new table to store both legacy and new system comments, to avoid columns with excessive NULL values.


          Poglej si posnetek: ESRI ArcGIS Creating Polygon Centroid