mapfile文件,mapfile是什么

mapserver的mapfile文件怎么调式

一、手工修改：

这种方式槛太高，首先需要了解mapfile文件的结构，需要熟读Mapfile宝典《Mapfile

Reference》，搞清楚每个参数的详细含义，一般人没有个把星期是搞不懂的。

二、其它软件输出：

目前部分开源软件支持输出MapServer格式的文件，像QGIS

，MapWinGIS等，ArcGIS也有相关的插件可以输出mapfile，但它们输出的文件往往会丢失很多信息，像符号等很容易丢失，而且容易出错，在MapServer中无法直接使用，还需要打开做进一步修改，也就是说还需要了解Mapfile的文档结构。

我一直在想为什么MapServer就没有配置工具呢？其实，关于MapServer的工程文件配置界面，已经有其他人做过相关的开发，有几个这方面的开源项目，都是BS架构开发的，个人感觉比较好的是maplab，做的比较深入，功能也相对比较丰富，但不知道什么原因，这些项目到目前为止都停止开发了，maplab最后的版本可能是maplab-?xml:namespace

prefix = st1

/，比较老了，已经不支持现在的MapServer5，，可能是维护起来比较困难，大家都放弃开发了。

工作中我们也有这方面的需求，开发一个mapfile生成工具，这个光荣的任务是由我来承担的，由于我以前是做组件开发的，相对来说更熟悉CS架构，并不打算用BS的方式来开发。MapServer可以生成的C#类库，本来想用它在C#中直接做用户界面，但不知道什么原因，在ASP.NET项目中用C#调用这些类库是没有问题的，但在Windows应用程序项目中便问题多多（难道是封装出来的类库只能再BS架构中用？）。时间紧迫没精力去研究太深，后来我索性用自己最擅长的技术了，管他麻不麻烦，先实现了再说。具体实现就是将MapServer的C类库重新封装成了一系列COM接口，然后再在C#中调用自己封装的接口来做界面，很快地便实现了一个小工具。有人可能会问，为什么不直接用VC做界面，没什么原因，就是我不喜欢，太麻烦，C#开发界面多方便，呵呵。

总体来说我对这个小工具还是很满意的，功能也不多，就像是一个小型的GIS软件，由地图显示、图层列表、工具条和菜单几个部分组成，可以直接打开MapServer的mapfile文件并显示，如果打开map文件出错可以显示详细的错误信息，也可以新建一个mapfile文件，直接向mapfile中添加图层，对其配置符号，设置标注，可见比例尺等。对打开的mapfile文件可以进行缩放等各种浏览操作，mapfile的各种属性配置基本都可以修改并实时的体现在工具的显示界面中，修改到自己满意了之后，可以将mapfile文件输出，直接在MapServer中调用。

甚至可以加上属性查询、空间量算等功能，所有MapServer能实现的功能都可以做到这个小工具中，当然这些都是后话了，工作中不需要这些所以也就没有实现。

完成之后，发现这就是一个小型的桌面GIS系统，虽然开始开发的时候感觉这么做走了弯路，现在想想这也是一条可取之路，开源软件的更新频率很高，如果MapServer的底层库函数发生了变化，也只需要将它的C类库重新编译一次就可以继续使用了，即使MapServer扩展了功能模块，我们也只需要再增加相关的接口便可以。维护起来相对比较简单，软件的持续更新也就有了保障。

mapfile存储小文件怎么样

Mapfile 结构和语法

您可以在 mapfile 中输入以下基本类型的指令：

段声明。

映射指令。

节到段的排序。

大小符号声明。

文件控制指令。

每个指令可以跨越多行，并且可以包含任意数量的空格（包括换行符），但空格后面要跟随一个分号。

通常，段声明后面跟有映射指令。您可以声明段，然后定义节成为该段的一部分所依据的标准。如果在未首先声明要映射到的段（内置段除外）的情况下输入映射指令或大小符号声明，则会为该段赋予缺省属性。此类段为隐式声明的段。

大小符号声明和文件控制指令可以出现在 mapfile 中的任何位置。

以下各节将针对每种指令类型进行介绍。对于所有语法讨论，以下表示法都适用。

所有项都为固定宽度，所有冒号、分号、等号和 at （@） 符号都按原样输入。

所有以斜体表示的项都是可替换的。

mapfileparser 文件在哪

尊敬的三星用户您好：根据您的描述，安卓系统手机的“我的文件”（文件管理）在应用程序中，打开应用程序，左右滑动查找即可，部分手机型号如Note 3，“我的文件”（文件管理）是在“Samsung”文件夹中。

Mycat 分片规则

在数据切分处理中，特别是水平切分中，中间件最终要的两个处理过程就是数据的切分、数据的聚合。选择合适的切分规则，至关重要，因为它决定了后续数据聚合的难易程度，甚至可以避免跨库的数据聚合处理。

避跨库 join 的很好的方式，但不是所有的业务场景都适合这样的规则，因此本文将讲述如何选择合适的切分规则。

如果业务中有些数据类似于数据字典，比如配置文件的配置，常用业务的配置或者数据量不大很少变动的表，这些表往往不是特别大，而且大部分的业务场景都会用到，那么这种表适合于 Mycat 全局表，无须对数据

进行切分，只要在所有的分片上保存一份数据即可， Mycat 在 Join 操作中，业务表与全局表进行 Join 聚合会优先选择相同分片内的全局表 join，避免跨库 Join，在进行数据插入操作时， mycat 将把数据分发到全局表对应的所有分片执行，在进行数据读取时候将会随机获取一个节点读取数据。

目前 Mycat 没有做全局表的数据一致性检查，后续版本 1.4 之后可能会提供全局表一致性检查，检查每个分片的数据一致性。

全局表的配置如下：

有一类业务，例如订单（order）跟订单明细（order_detail） ,明细表会依赖于订单，也就是说会存在表的主从关系，这类似业务的切分可以抽象出合适的切分规则，比如根据用户 ID 切分,其他相关的表都依赖于用户 ID，再或者根据订单 ID 切分，总之部分业务总会可以抽象出父子关系的表。这类表适用于 ER 分片表，子表的记录与所关联的父表记录存放在同一个数据分片上，避免数据 Join 跨库操作。

以 order 与 order_detail 例子为例， schema.xml 中定义如下的分片配置,order,order_detail 根据 order_id进行数据切分，保证相同 order_id 的数据分到同一个分片上，在进行数据插入操作时， Mycat 会获取 order 所在的分片，然后将 order_detail 也插入到 order 所在的分片。

有一类业务场景是 “主表 A+关系表+主表 B” ，举例来说就是商户会员+订单+商户，对应这类业务，如何切分？

从会员的角度，如果需要查询会员购买的订单，那按照会员进行切分即可，但是如果要查询商户当天售出的订单，那又需要按照商户做切分，可是如果既要按照会员又要按照商户切分，几乎是无法实现，这类业务如何选择切分规则非常难。目前还暂时无法很好支持这种模式下的 3 个表之间的关联。目前总的原则是需要从业务角度来看，关系表更偏向哪个表，即“A 的关系” 还是“B 的关系” ，来决定关系表跟从那个方向存储，未来 Mycat版本中将考虑将中间表进行双向复制，以实现从 A-关系表 以及 B-关系表的双向关联查询如下图所示：

当你没人任何字段可以作为分片字段的时候，主键分片就是唯一选择，其优点是按照主键的查询最快，当采用自动增长的序列号作为主键时，还能比较均匀的将数据分片在不同的节点上。

若有某个合适的业务字段比较合适作为分片字段，则建议采用此业务字段分片，选择分片字段的条件如下：

对于非主键分片的 table， 填写属性 primaryKey，此时 MyCAT 会将你根据主键查询的 SQL 语句的第一次执行结果进行分析，确定该 Table 的某个主键在什么分片上，并进行主键到分片 ID 的缓存。第二次或后续查询

mycat 会优先从缓存中查询是否有 id–node 即主键到分片的映射，如果有直接查询，通过此种方法提高了非主键分片的查询性能。

通过在配置文件中配置可能的枚举 id，自己配置分片，本规则适用于特定的场景，比如有些业务需要按照省份或区县来做保存，而全国省份区县固定的，这类业务使用本条规则，配置如下：

上面 columns 标识将要分片的表字段， algorithm 分片函数，

其中分片函数配置中， mapFile 标识配置文件名称， type 默认值为 0， 0 表示 Integer，非零表示 String；

所有的节点配置都是从 0 开始， 0 代表节点 1：

本条规则类似于十进制的求模运算，区别在于是二进制的操作,是取 id 的二进制低 10 位，即 id 二进制1111111111 。

此算法的优点在于如果按照 10 进制取模运算，在连续插入 1 -10 时候 1 -10 会被分到 1 -10 个分片，增大了插入的事务控制难度，而此算法根据二进制则可能会分到连续的分片，减少插入事务事务控制难度。

配置说明：

上面 columns 标识将要分片的表字段， algorithm 分片函数，partitionCount 分片个数列表， partitionLength 分片范围列表

分区长度:默认为最大 2^n=1024 ,即最大支持 1024 分区

约 束 :

count,length 两个数组的长度必须是一致的。

1024 = sum((count[i] length[i])). count 和 length 两个向量的点积恒等于 1024

用法例子：

如果需要平均分配设置：平均分为 4 分片， partitionCount partitionLength=1024

此分片适用于，提前规划好分片字段某个范围属于哪个分片，

配置说明：

上面 columns 标识将要分片的表字段，algorithm 分片函数，rang-long 函数中 mapFile 代表配置文件路径，defaultNode 超过范围后的默认节点。

所有的节点配置都是从 0 开始，及 0 代表节点 1 ，此配置非常简单，即预先制定可能的 id 范围到某个分片：

此规则为对分片字段求摸运算。

配置说明：

上面 columns 标识将要分片的表字段， algorithm 分片函数，

此种配置非常明确即根据 id 进行十进制求模预算，相比固定分片 hash，此种在批量插入时可能存在批量插入单事务插入多数据分片，增大事务一致性难度。

此规则为按天分片：

配置说明：

columns ：标识将要分片的表字段

algorithm ：分片函数

dateFormat ：日期格式

sBeginDate ：开始日期

sEndDate：结束日期

sPartionDay ：分区天数，即默认从开始日期算起，分隔 10 天一个分区

如果配置了 sEndDate 则代表数据达到了这个日期的分片后后循环从开始分片插入。

此种规则是取模运算与范围约束的结合，主要为了后续数据迁移做准备，即可以自主决定取模后数据的节点分布。

partition-pattern.txt内容如下：

配置说明：

上面 columns 标识将要分片的表字段， algorithm 分片函数，patternValue 即求模基数， defaoultNode默认节点，如果配置了默认，则不会按照求模运算；

mapFile 配置文件路径：

配置文件中， 1 -32 即代表 id%256 后分布的范围，如果在 1 -32 则在分区 1 ，其他类推，如果 id 非数据，则会分配在 defaoultNode 默认节点：