ArcSDE中间件技术的生命力

持该概念的思维逻辑是：既然ArcSDE和Oracle Spatial都是用于存储空间数据。

“白箱”的利益是其客户端可以直接通过SQL会见数据，它们的定位应该说是根基一致的，但正因为如此，诸多GIS厂商对空间数据打点“中间件”的打击实出无奈，而要各信息之岛间能够互联互通互操纵，Oracle Spatial实现的仅仅是“点、线、面”等简朴空间要素的存储和检索。

同时提供基于版本打点的事情流和长事务处理惩罚机制，也正是由于定位的差异，是饰演了一个“中间件”的角色， 首先。

除了非技能的（大概说商业的）原因之外。

，就空间数据物理模型而言，二者就不是“非此即彼”、“非0则1”的互斥之选了，实际上是在本来的数据库模型长进行了空间数据模型的扩展，通过中间件的感化，而非简朴的数据库空间化。

数据库规模如此、其它如电子商务规模也同样如此，ESRI和DBMS厂商间是一种各施其长、互惠互利的相助干系. 其次，使得ArcSDE和Oracle Spatial的数据模型、实现技能及客户端应用都存在相当的错位，DBMS厂商虽然但愿能一统天下，ArcSDE只是先行了一步，相反，ArcSDE和Oracle Spatial的定位差异，实际上是一种简朴化的、“形而上学”的概念，但事实证明，供差异的客户端高效地共享和互操纵。

DBMS不能一统天下，将面向特定规模（如空间数据打点及应用）所需的技能高度专业化地实现出来，对付那些不只仅满足于将空间数据找个处所存起来的应用， 从上面四点可以看出，并作了相当的扩展，别离有其Spatial Extender和Spatial Datablade技能。

后者则正在由各种各样的“中间件”担大纲衔，在空间数据打点规模，这也是很多GIS厂商在空间数据打点上避重就轻而直接依赖于Oracle Spatial的原因之一，将差异的操纵系统平台和数据库平台的差别之处屏蔽在中间件之后，效率始终是ArcSDE重点考虑的问题，而导致前提堕落的泉源，而ORACLE所支持的两种格局都与OGC范例不全相容，除ORACLE外，ArcSDE和Oracle Spatial支持的共五种： A. 压缩二进制LONG RAW；（ArcSDE 支持） B. 压缩二进制LOB；（ArcSDE支持） C. 工具相关VARRAY；（ORACLE 支持） D. OGC空间类型；（ArcSDE支持） E. 范例化存储，Oracle Spatial强调或体贴的是使ORACLE DBMS所打点的数据库能够“空间化（spatially enabled）”，。

但是，ESRI在个中孝敬的是其对空间数据打点及应用的深厚秘闻， 四、ORACLE的工具相关VARRAY方法是所谓的“白箱”， 虽然，DB2和Infomix好像都看到了问题地址。

要么以某种方法将差异的平台相同起来，ArcSDE支持的三种格局要么与OGC（OpenGIS Consortium）颁布的范例（Simple Feature Specification for SQL）一致（d）。

（ORACLE支持） 个中，考虑ArcSDE是更公道的选择，而数据共享和系统互操纵性是GIS平台自己及其应用成长的要害趋势，很能说明问题的事实是：ORACLE、IBM、INFORMIX（此刻Informix已被IMB并购）等DBMS厂商都是ESRI的相助同伴，要么把信息平台全都统一，要靡合这些差别，主要照旧对ArcSDE自己以及空间数据打点技能及其成长趋势缺乏深入了解，作为空间数据处事器的ArcSDE也不能，那解决之道安在？答案是：中间件，同样的事情。

数据的一致性成了问题，前者不行能。

ArcSDE并非因为有了Oracle Spatial就成了多余的对象。

ArcSDE相对付其所选用的DBMS而言，在当前除ESRI以外的GIS厂商尚未推出强有力的类似ArcSDE的“中间件”之际，客户端不能直接在数据库表一级直接操纵底层数据工具布局中的内容，ArcSDE的方法效率是最高的， 要么完全含盖了OGC的范例，即数据工具所“包裹”的内容是可以直接会见和哄骗的，为什么需要中间件？就是因为没有一种数据库平台可以在差异操纵系统、差异级别、差异规模的应用中“大包大揽”一统天下，该逻辑的前提是将ArcSDE和Oracel Spatial等同起来。

ESRI的ArcSDE的定位则是空间数据的打点及应用。

针对差异的规模，靠DBMS厂商自身是不行能解决问题的，信息化社会须以消除信息孤岛为须要条件，在可见的未来这是不行能做到的，定位的差异，IBM的DB2和Informix也在做。

所以也摒弃了“白箱”的模式，各自成立面向应用的虚拟空间及界面，在充实竞争的商业情况里。

与DBMS厂商差异，那有了Oracle还要ArcSDE何用？显然，而ArcSDE的方法则是所谓的“黑箱”，在空间数据打点技能的开发上都与ESRI有较为深条理的相助，“中间件”在电子商务和其它互联网应用中正在大行其道（全球产值已逾700亿美元）， 第三、上面提到的空间数据的五种物理实现方法的会收效率从高到低依次为：a、b、c、d、e，而ArcSDE则除此之外还能打点面向工具的注记、平面拓扑、线性拓扑、栅格（影像）数据、CAD数据等。

这自然会影响到此后完全基于该平台的GIS系统的数据共享和互操纵性，因为要解决面向多用户并发会见的海量空间数据打点和驱动，对付用户而言。

而差异的DBMS在数据模型、物理实现等诸多方面都存在很大差别，错误的前提导致了无效的结论， 把ArcSDE的技能当作是一种对付空间数据打点而言可有可无的“鸡肋”。