ArcGIS的Compress、Compact、Analyze命令
ArcGIS的Compress命令有两种，一种是对ArcSDE数据的压缩命令，一种是针对FileGDB数据的压缩命令。
ArcSDE数据的Compress
使用方式
以下相关命令的使用方式类比参考
1：ArcCatalog方式。
1．在ArcCatalog中，单击View菜单，指向Toolbars，并单击Customize。
2．复选toolbars列表中的Context Menus。
3．单击Context Menus菜单。
4．单击Remote Database Context Menu旁边的箭头。
5．单击定制对话框中的Commands选项卡。
6．单击Geodatabase tools。
7．单击并从Commands列表中拖动Compress Database命令到Remote Database Context Menu的子菜单中。
该命令出现在弹出式菜单中。
8．单击定制对话框的Close按钮
2：ArcToolbox方式
Database-Compress
3：代码方式
IVersionedWorkspace.Compress
4：命令行
compress_management 'Database Connections\Connection to deerfoot.sde'
5：脚本语言
import arcgisscripting
gp = arcgisscripting.create()
gp.toolbox = "management"
gp.compress("Database Connections\Connection to deerfoot.sde"
6：SDE命令
sdeversion -o compress [-N]
[-u <DB_user_name>] [-p <DB_User_password>] [-q]
[-i <service>] [-s <server_name>] [-D <database>]
版本原理简单介绍
利用ArcGIS版本进行管理，在版本注册（without the option to move edits to base）针对某个要素类会产生一组Delta表（A表增加表、D表删除表），数据的编辑信息其实是记录在Delta表中，然后在SDE元数据库中的States表中记录编辑的状态，State_lineages表记录一个要素的横向变化。利用State_ID来对这些表进行相互关联。但是在用户在操作过程中会多次协调、提交，在子版本没有提交Default版本的情况下删除子版本等等，这些都会在数据库中的产生大量的冗余或者无效数据，如果时间累计，则会造成数据的查询分析效率低下。
适用范围
利用ArcGIS版本原理来管理SDE数据库，并且对数据进行频繁的编辑（增加、删除、修改）
压缩前准备
<!--[if !supportLists]-->Ø <!--[endif]-->按照工作需求，尽量对版本进行协调和提交
<!--[if !supportLists]-->Ø <!--[endif]-->删除已经协调过的版本
压缩（Compress）命令在没有首先进行版本调和、提交和删除版本的情况下也可以执行，但压缩效率可能不明显。
压缩目标
1：删除未引用的状态和多余的数据（States）
<!--[if !supportLists]-->Ø <!--[endif]-->某个版本进行删除之后，该版本的相关操作状态
<!--[if !supportLists]-->Ø <!--[endif]-->重复进行版本协调、提交产生的状态等
减少存储空间
2：将所有版本的Delta表数据转移到Base表中(without the option to move edits to base)
减少检索时间
压缩建议
建议定期对版本数据进行压缩。如果累计时间太久，数据量巨大，则压缩时间也会相应加长
压缩注意事项
<!--[if !supportLists]-->Ø <!--[endif]-->只有ArcSDE管理员才能执行Compress操作，不能压缩其他用户的数据
<!--[if !supportLists]-->Ø <!--[endif]-->一旦数据库进行压缩之后，删除数据不能恢复。
<!--[if !supportLists]-->Ø <!--[endif]-->压缩完数据库之后，建议使用Analyze工具进行数据库统计，这样就会加快显示和查询的性能
<!--[if !supportLists]-->Ø <!--[endif]-->压缩时用户可以连接，但是如果有用户进行编辑，则被锁定不参与压缩。
FGDB数据的Compress
数据类型
支持：Geodatabase、数据集、要素类、普通表等
半支持：Raster Dataset、Raster Catalog通过GP工具才能实现
不支持： Schematic、Cadastral fabric、 Survey dataset
应用范围
成熟的数据（不需要经常编辑的数据）
压缩原理
将数据压缩为Read-Only格式
压缩识别
选择数据集-右框（Contents）
要素类-Properties -General
压缩效果
可以减少文件的存储空间
可以感觉到在查询和显示方面有轻微的性能改进，但其他操作略有减缓
压缩限制
压缩后的数据不能进行数据编辑。
可以编辑的：要素类名称（别名）、属性索引、元数据
压缩说明
压缩为无损的，不会有信息丢失
压缩依据
<!--[if !supportLists]-->Ø <!--[endif]-->要素类中构成要素点的平均数
<!--[if !supportLists]-->n <!--[endif]-->点和简单线压缩比要高于多点构成的线或者面
<!--[if !supportLists]-->Ø <!--[endif]-->字段类型
<!--[if !supportLists]-->n <!--[endif]-->文本、整型、日期型等压缩比要高于浮点型和双精度类型
<!--[if !supportLists]-->Ø <!--[endif]-->分辨率（resolution)
<!--[if !supportLists]-->n <!--[endif]-->分辨率高的压缩比高于分辨率低的
压缩注意
压缩的数据可以进行创建、复制、粘贴等功能。那么就数据就会包括已压缩的数据和未压缩的数据的混合状态。但是如果需要编辑数据，需要重新解压缩数据。
如果压缩关系类的一侧，不能编辑另一测。混合状态可以创建拓扑，但仅限于未压缩的数据。
Compacting file and personal geodatabases
原因
当第一次将数据加载到FGDB或者PGDB中时，文件中的记录是顺序排列的，但是如果以后删除或者添加要素，则文件中的记录就没有顺序了，会存在很多没有利用的空间，这将加大文件存储的空间，使得数据访问起来速度很慢。
作用
Compacting是将文件记录整理、重新归类，以减少存储空间。
范围
如果经常添加或者删除数据，就必须定期对数据实现Compact，这能够减少文件大小，提高访问速度。
注意
如果数据被独占不能进行Compact功能
Analyze
适用范围
数据集
业务表、要素表、A表、D表、历史表、栅格表
单独表分析使用Arctoolbox工具
分析原理
更新表的统计信息以及这些表的索引的统计信息
适用情况
在数据加载、数据删除、数据更新、数据压缩等操作
适用目的
提高数据库检索查询的效率
其他
如果该要素数据集包含几何网络，则该网络的表也进行了更新。
