Mit dem neuen Release von ArcGIS Pro 2.9 werden Cloud Data Warehouses und neue Cloud Plattformen unterstützt. Weiterhin stehen die Werkzeuge für das Überprüfen und Reparieren von Geometrien für SQLite ab dieser Version zur Verfügung.

Unterstützung von Cloud Data Warehouses

Cloud Data Warehouses sind dafür konzipiert, riesige Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen, u.U. auch weltweit, zu aggregieren, zu verwalten und für Abfragen bereitzustellen. Da sie als Database-as-a-Service bereitgestellt werden, sind sie eine kostengünstige Alternative zu lokal gehosteten Datenbanken, denn der Vendor übernimmt die Wartung und gewährleistet zudem eine hochwertige Performance.
Mit ArcGIS Pro 2.9 und ArcGIS Enterprise 10.9.1 ist es erstmals möglich eine Datenbankverbindung zu einem Cloud Data Warehouse zu erstellen, um sich anschließend Daten anzeigen zu lassen, Analysen durchzuführen oder zu veröffentlichen. Folgende Data Warehouses werden unterstützt:

  • Google Big Query
  • Snowflake
  • Amazon Redshift


Die Unterstützung von Cloud Data Warehouses ist dafür eingerichtet, um Abfragen auf die im Dataware-House abgespeicherten Daten zu ermöglichen und damit zu neuen Erkenntnissen zu gelangen. Auf Cloud Data Warehouses kann weder eine Enterprise Geodatabase erstellt werden noch können Transaktionen durchgeführt werden.

Neben der klassischen Analyse von Daten mit nativen DBMS SQL-Mitteln steht Ihnen in ArcGIS Pro das Einfügen von Abfrage-Layern und Feature-Binning (für Google Big Query und Snowflake) zur Verfügung.

Abfrage-Layer greifen direkt auf die Datenbank zu und werden als Layer in ArcGIS Pro hinzugefügt. Falls es sich um reine Tabellen ohne Raumbezug handelt, werden sie als Standalone-Tabellen angezeigt. Damit die Performance bei der Darstellung dieser bis zu Milliarden von Datensätzen gewährleistet ist, können Sie eine materialistische Ansicht erstellen, bei der die SQL-Abfrage im Data-Warehouse gespeichert wird. So wird verhindert, dass beim Zoomen
oder Verschieben des Layers immer wieder eine neue Abfrage an die Datenbank geschickt wird. Dies spart Zeit und Kosten.

Abb.1: Abfrage-Layer mit materialisierter Ansicht erstellen


Anschließend können Sie den Layer als Web-Layer in ArcGIS Enterprise 10.9.1 veröffentlichen. Auch hier können Sie zwischen verschiedenen Optionen wählen, um die Kosten gering zu halten und eine schnelle Performance zu gewährleisten: Entweder Sie wählen eine materialistische Ansicht, bei der die Daten im Cloud Data Warehouse referenziert sind oder Sie erstellen einen Snapshot, der im ArcGIS Data Store von ArcGIS Enterprise gespeichert wird.

Abb.2: Daten aus einem Data-Warehouse freigeben

Eine weitere Option für die Datenanalyse bietet Feature-Binning. Diese Methode können Sie verwenden, wenn Sie aus großen Datensätzen (Punktdatensätze) Muster auf Makro- oder Mikroebene visualisieren oder erkunden wollen. Beim Feature-Binning werden große Mengen an Punkt-Features in dynamische Polygon-Abschnitte zusammengefasst. Diese können über skalierte Detaillierungsebenen variieren. Ein einzelner Abschnitt stellt alle Punkt-Features innerhalb seiner Grenzen auf der vorliegenden Detaillierungsebene dar. Feature-Binning erhöht die Performance und erleichtert Ihnen die Interpretation Ihrer Daten.
In dem folgenden Beispiel wurden Meerestemperatur-Messungen (Punkt-Messungen), die durch Schiffe während ihrer Fahrt auf den Weltmeeren aufgenommen wurden, durch Feature-Binning visualisiert. Deutlich erkennbar sind hier beispielsweise die hohen Temperaturen im Golf von Mexiko.

Abb.3: Feature-Binning auf der Grundlage von Punktdatensätzen (Temperaturmessungen), abgespeichert in einem Cloud Data Warehouse – hier: Darstellung der Meerestemperaturen

Neue Cloud-Plattformen: Oracle Cloud und Google Cloud SQL

Mit Oracle Cloud und Google Cloud SQL sind zwei neue Cloud-Plattformen hinzugekommen, die von ArcGIS Pro 2.9 unterstützt werden und verbunden werden können.
Auf beiden Cloud-Plattformen können Sie Datenbanken nutzen, die als Database-as-a-Service angeboten werden. Das bedeutet, Sie haben keinen Zugriff auf den Rechner, der die Datenbank hostet – dafür werden Ihnen jegliche Wartungsaufgaben, wie etwa das Aufspielen von Sicherheitspatches abgenommen.
In der Oracle Cloud wird ab ArcGIS 2.9 die Autonomous Transaction Processing Database unterstützt – in der Google Cloud die Datenbanken SQL PostgreSQL und SQL Server.
Sie können auf allen genannten Datenbanken sowohl Simple Features nutzen, als auch eine vollumfängliche Enterprise-Geodatabase erstellen, die es ermöglicht Topologie-Regeln aufzustellen, eine Versionierung einzurichten, Attributregeln aufzusetzen und vieles mehr.

Bei PostgreSQL können Sie beim Erstellen einer Enterprise Geodatabase ab ArcGIS Pro 2.9 zwischen zwei räumlichen Datentypen wählen: ST_Geometry und – jetzt neu: PostGIS.

Abb.4: Erstellen einer Enterprise-Geodatabase in PostgreSQL mit dem Datentyp PostGIS

Dies ist ein immenser Vorteil, wenn Sie sich beispielsweise dafür entscheiden sollten, Ihre Datenbank zunächst on-premise also in Ihrer eigenen Umgebung zu installieren und später auf Google Cloud SQL for PostgreSQL migrieren möchten. Denn der räumliche Datentyp  „ST_Geometry“ von Esri kann nicht in Cloud-Datenbankdiensten konfiguriert werden, der native Datentyp, PostGIS, jedoch schon.

Natürlich können Sie Ihre Karten, Daten und Analyseergebnisse in Cloud-SQL-Data Stores auch mit anderen im Unternehmen teilen, indem Sie sich über ArcGIS Enterprise registrieren und entweder als Map Service oder als Feature Service veröffentlichen.

Bitte beachten Sie dabei folgendes:

Für eine optimale Leistung ist es dringend empfohlen, dass ArcGIS Enterprise Web Services oder ArcGIS Pro in der gleichen Cloud-Region wie die Cloud-SQL-Data Stores laufen, um eine optimale Performance zu erreichen und die Latenz zu minimieren.

Überprüfen und Reparieren von Geometrien

In ArcGIS-Anwendungen wird vorausgesetzt, dass die Geometrie eines Features bestimmten Spezifikationen entspricht. In Datenbankmanagementsysteme wie beispielweise Oracle, SQL Server oder PostgreSQL können Geodaten auch in dem nativen Geodatenformat der jeweiligen Datenbank abgespeichert und entsprechend durch manuelle SQL-Ausdrücke verändert werden. Dies kann dazu führen, dass ArcGIS die Daten nicht mehr verarbeiten kann. Mit den beiden Werkzeugen „Geometrie überprüfen“ bzw. „Geometrie reparieren“ können eventuelle Fehler entdeckt und anschließend behoben werden.

NEU in ArcGIS Pro 2.9:
Jetzt stehen Ihnen diese beiden Werkzeuge auch zum Überprüfen und Reparieren von Features, die in SQLite (SpatiaLite und GeoPackages) gespeichert sind, zur Verfügung.

Dieser Blogbeitrag ist eine Anlehnung an den ursprünglich veröffentlichten globalen ArcGIS Blogbeitrag.