arcgis提取数据库

ArcGIS 提取数据库详细教程

一、ArcGIS 中数据库类型简介

在 ArcGIS 中，常见的数据库类型包括文件地理数据库（File Geodatabase）、个人地理数据库（Personal Geodatabase）以及企业级地理数据库（如基于 SQL Server、Oracle 等的数据库），不同类型的数据库在存储结构、功能特性以及适用场景方面有所差异。

二、从文件地理数据库提取数据

（一）直接复制要素类或表

1、在 ArcCatalog 中，连接到包含目标数据库的文件夹，找到需要提取的数据所在的文件地理数据库。

2、右键单击要提取的要素类或表，选择“复制”。

3、切换到目标文件夹或新的地理数据库连接中，右键单击空白处，选择“粘贴”，数据会被完整地复制到新位置，包括其属性表、索引、约束等信息。

（二）使用导出功能

1、打开 ArcMap，添加需要提取数据的图层（该图层数据来源于文件地理数据库）。

2、右键单击图层，选择“数据”->“导出数据”。

3、在弹出的对话框中，设置导出文件的存储位置、文件格式（可以是 shapefile、geodatabase 要素类等）以及坐标系等参数，如果只想提取选中的部分要素，可先在图层上进行选择操作，再执行导出，这样仅会导出选中的要素数据。

三、从个人地理数据库提取数据

（一）利用 ArcCatalog 的导出工具

1、启动 ArcCatalog，展开个人地理数据库的连接，找到要提取的数据集（可以是要素类或表）。

2、选中数据集后，点击菜单栏中的“地理处理”->“导出”->“将要素类转换为要素类”（如果是表则选择相应针对表的转换工具）。

3、在工具参数设置界面，指定输出位置（可以是一个文件夹或者另一个地理数据库），设置输出名称，并根据需要调整其他参数，如是否保留原属性字段、坐标系转换等，点击“确定”开始提取数据。

（二）通过创建视图并导出

1、在 ArcMap 中，连接到个人地理数据库并添加相关图层。

2、在图层上创建需要的数据视图，例如通过定义查询（右键单击图层，选择“属性”->“定义查询”）来筛选出特定条件的要素。

3、右键单击图层，选择“数据”->“导出数据”，后续操作与从文件地理数据库导出类似，将视图中的数据提取出来保存为新的数据集。

四、从企业级地理数据库提取数据

（一）使用 SQL 查询结合 ArcGIS 工具

1、了解企业级数据库的连接信息，包括服务器地址、数据库名称、用户名、密码以及端口号等，在 ArcCatalog 或 ArcMap 中，通过“添加数据库连接”建立与企业级地理数据库的连接。

2、打开 ArcMap，添加来自企业级数据库的图层，如果熟悉 SQL 语言，可以直接在图层的属性表中使用“选择依据”功能输入 SQL 查询语句，筛选出需要提取的数据，筛选出某个区域内、特定属性值的要素。

3、右键单击图层，选择“数据”->“导出数据”，设置输出路径、格式等参数，将查询结果导出为新的数据集，也可以使用 ArcToolbox 中的“SQL 查询”工具，直接输入 SQL 语句提取数据并保存到指定位置。

（二）利用数据库管理系统的备份与还原功能（间接提取）

1、登录到企业级数据库管理系统（如 SQL Server Management Studio 对于 SQL Server 数据库），进行数据库的备份操作，可以选择备份整个数据库、特定的表或视图等。

2、将备份文件传输到本地或其他合适的环境中，如果需要恢复到 ArcGIS 可识别的格式，可能需要进一步的处理，对于 SQL Server 备份文件，可以先在 SQL Server 实例中恢复数据库到一个临时位置，然后再通过 ArcGIS 的连接功能访问恢复后的数据库，将数据导出为 ArcGIS 支持的格式。

五、相关问题与解答

问题 1：在从文件地理数据库提取数据时，复制和导出功能有什么区别？

答：复制功能是直接将原始数据及其所有相关属性、索引等完整地复制到新位置，新数据与原数据在结构上基本一致，且操作相对简单快捷，适用于需要在相同或类似环境下快速获取数据副本的情况，而导出功能则更灵活，它可以允许用户在导出过程中对数据进行一些定制化处理，如重新设置坐标系、选择部分属性字段导出、根据特定条件筛选要素后导出等，并且可以导出为多种不同的数据格式，以满足不同的应用需求。

问题 2：从企业级地理数据库提取数据时，使用 SQL 查询需要注意什么？

答：要确保 SQL 查询语句的准确性，避免语法错误，否则可能无法正确提取数据或导致程序报错，要充分了解企业级数据库的表结构、字段含义以及数据之间的关系，以便编写出能够精准筛选出所需数据的查询语句，需要注意权限问题，确保用于连接数据库的用户具有执行相应查询操作的权限，在处理大量数据时，复杂的 SQL 查询可能会对数据库性能产生影响，应尽量优化查询语句，提高查询效率，例如合理使用索引、避免全表扫描等操作。

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