기능 클래스의 기능 수를 계산하는 가장 빠른 방법은 무엇입니까?

arcpy (30x 더 빠른 검색 커서)로 데이터 액세스 모듈을 도입하면 SQL 기준과 일치하는 계산 기능이 전통적인 MakeTableView + GetCount 방법보다 빠르는지 알고 싶습니다.

위의 답변 에서 솔루션을 테스트했으며 실제 데이터에서 그 차이는 무시할 수 있습니다. 다른 답변의 결과와는 달리, ArcMap의 arcpy.MakeTableView_management 및 arcpy.da.SearchCursor 시간은 동일합니다.

쿼리 유무에 관계없이 변형을 테스트했으며 쿼리 버전 코드 및 최종 측정 결과를 아래에서 참조하십시오

@staticmethod
def query_features(feature_class, query):

    # Method 1
    time.sleep(5)  # Let the cpu/ram calm before proceeding!
    start_time = time.clock()
    count = len(list(i for i in arcpy.da.SearchCursor(feature_class, ["OBJECTID"], query)))
    end_time = time.clock()
    arcpy.AddMessage("Method 1 finished in {} seconds".format((end_time - start_time)))
    arcpy.AddMessage("{} features".format(count))

    # Method 2
    time.sleep(5)  # Let the cpu/ram calm before proceeding!
    start_time = time.clock()
    arcpy.MakeTableView_management(feature_class, "myTableView", query)
    count = int(arcpy.GetCount_management("myTableView").getOutput(0))

    end_time = time.clock()
    arcpy.AddMessage("Method 2 in {} seconds".format((end_time - start_time)))
    arcpy.AddMessage("{} features".format(count))

아래 결과 :

    No query:
    Method 1 finished in 5.3616442 seconds
    804140 features
    Method 2 in 4.2843138 seconds
    804140 features

    Many results query:
    Method 1 finished in 12.7124766 seconds
    518852 features
    Method 2 in 12.1396602 seconds
    518852 features

    Few results query:
    Method 1 finished in 11.1421476 seconds
    8 features
    Method 2 in 11.2232503 seconds
    8 features

파일 지오 데이터베이스 내에서 무작위로 생성 된 백만 개의 포인트가있는 예제를 사용하고 있습니다. 여기에 첨부되어 있습니다 .

다음은 시작하는 데 필요한 코드입니다.

import time
import arcpy

arcpy.env.workspace = "C:\CountTest.gdb"

time.sleep(5) # Let the cpu/ram calm before proceeding!

"""Method 1"""
StartTime = time.clock()
with arcpy.da.SearchCursor("RandomPoints", ["OBJECTID"]) as cursor:
    rows = {row[0] for row in cursor}

count = 0
for row in rows:
    count += 1

EndTime = time.clock()
print "Finished in %s seconds" % (EndTime - StartTime)
print "%s features" % count

time.sleep(5) # Let the cpu/ram calm before proceeding!

"""Method 2"""
StartTime2 = time.clock()
arcpy.MakeTableView_management("RandomPoints", "myTableView")
count = int(arcpy.GetCount_management("myTableView").getOutput(0))

EndTime2 = time.clock()
print "Finished in %s seconds" % (EndTime2 - StartTime2)
print "%s features" % count

그리고 몇 가지 초기 결과 :

>>> 
Finished in 6.75540050237 seconds
1000000 features
Finished in 0.801474780332 seconds
1000000 features
>>> =============================== RESTART ===============================
>>> 
Finished in 6.56968596918 seconds
1000000 features
Finished in 0.812731769756 seconds
1000000 features
>>> =============================== RESTART ===============================
>>> 
Finished in 6.58207512487 seconds
1000000 features
Finished in 0.841122157314 seconds
1000000 features

더 크고 복잡한 데이터 세트를 상상해보십시오. SearchCursor는 무한정 크롤링됩니다.

결과에 전혀 만족하지는 않지만 DataAccess 모듈은 GIS 개발 분야에서 광범위하게 사용되고 있습니다. MakeTableView + GetCount 방법보다 더 유연하므로이 모듈을 사용하여 일부 함수 정의를 다시 작성하려고합니다.