Beziehungen werden verwendet, um Attribute aus mindestens zwei Datasets unter Verwendung von gemeinsamen Feldern oder Positionen zu verbinden. Beziehungen können zum Hinzufügen von Attributen aus einer Referenztabelle zu einem anderen Dataset, zum Kombinieren von Attributen aus zwei Datasets - um tiefergehende Analysen zu ermöglichen, und zur Verortung von nichträumlichen Tabellen verwendet werden.
Wenn Sie in ArcGIS Insights eine Beziehung erstellen möchten, müssen Sie zwei oder mehr unterstützte Datasets mit gemeinsamen Feldern zu Ihrer Seite hinzufügen.
Beziehungen
Mit Insights können Sie Daten aus mindestens zwei Datasets unter Verwendung eines gemeinsamen Feldes oder einer gemeinsamen Position im Fenster Beziehungen erstellen verbinden. So können Sie beispielsweise ein Dataset für Verkaufstransaktionen einem Dataset mit Filialinformationen zuordnen, indem Sie ein gemeinsames Feld (z. B. Filialnummer) ermitteln. Über dieses gemeinsame Feld wird festgestellt, welche Zeilen aus den Datasets miteinander verbunden werden, und der Beziehungstyp legt fest, welche Zeilen im verbundenen Dataset beibehalten werden.
Die folgenden vier Beziehungstypen können zum Verbinden von Datasets verwendet werden:
Hinweis:
Räumliche Verbindungen (die mithilfe von Positionsfeldern erstellt werden) werden unter Verwendung von Schneidet als räumliche Beziehung erstellt. Sie können dennoch "Innen", "Alle", "Links" oder "Rechts" als Beziehungstyp wählen.
Das verbundene Dataset wird im Datenbereich als Ergebnis-Dataset 
dargestellt. Mithilfe eines verbundenen Datasets können Sie Ihre Analyse erweitern, indem Sie die Daten aus allen verbundenen Dataset als einzelnen Layer verwenden.
Im Kontext eines verbundenen Datasets bezieht sich die Beziehungsart auf die Beziehungen zwischen Datasets. Im Fenster Beziehungen erstellen sollten Sie sich etwas Zeit nehmen, um die Beziehungsart der Datasets zu überdenken. Dies können Eins-zu-Eins-, Viele-zu-Eins- oder Viele-zu-Vielen-Beziehungen sein. Kardinalität hat keine Auswirkungen auf den Beziehungstyp, den Sie erstellen, aber auf die Felder, die Sie ggf. im verbundenen Dataset aggregieren, oder auf das Feld, das Sie auf der Karte anzeigen möchten.
Insights schlägt außerdem ein gemeinsames Feld vor, wenn Sie die Datasets auswählen, die Sie verbinden möchten. Wenn kein Feld vorgeschlagen wird, können Sie die Felder auswählen, die Sie für die Beziehung verwenden möchten.
Unterstützte Daten
Folgende Datentypen können zur Erstellung von Beziehungen verwendet werden:
- Gehostete Feature-Layer
- Ihrer Arbeitsmappe hinzugefügte Dateien
- Datasets aus Datenbankverbindungen (in Insights in ArcGIS Enterprise und Insights desktop verfügbar)
- Ergebnis-Datasets aus räumlichen Analysen, darunter auch Ergebnisse aus nicht unterstützten Datentypen
Definitionsabfragen in Feature-Services werden zum Erstellen von Beziehungen nicht unterstützt. Die Daten in Ihrer Arbeitsmappe, die in Beziehungen nicht unterstützt werden, werden im Fenster Beziehungen erstellen deaktiviert.
Hinweis:
Es können keine Beziehungen mit Remote-Feature-Layern wie ArcGIS Living Atlas-Layern erstellt werden.
Datenbank-Datasets müssen aus derselben Datenbank und Instanz stammen, damit sie verbunden werden können. Andere Datasets müssen im selben Data Store gespeichert werden, um verbunden werden zu können.
Wenn die Datasets nicht verbunden werden können oder in getrennten Datenspeichern gespeichert sind, können Sie die Datasets in Ihre Arbeitsmappe kopieren und die kopierten Datasets zum Erstellen der Beziehung verwenden.
Erstellen einer Beziehung
Um weitere Informationen dazu zu erhalten, wie eine Beziehung zum Verbinden von Datasets erstellt wird, können Sie die folgenden Schritte ausführen, oder einem Beispielanwendungsfall folgen, der Sie durch den Vorgang, einschließlich Beschreibungen und Ergebnissen für jeden Beziehungstyp, führt.
- Klicken Sie oberhalb des Datenbereichs auf die Schaltfläche Beziehungen erstellen
.Das Fenster Beziehungen erstellen wird mit einer Liste der Datasets für die aktuelle Seite unter Eigene Daten angezeigt.
- Klicken Sie unter Eigene Daten auf mindestens ein zu verbindendes Dataset.
Hinweis:
Wenn Sie die Beziehungstypen Links (Left Join) oder Rechts (Right Join) verwenden möchten, müssen Sie sicherstellen, dass sich das Dataset, das sich links oder rechts befinden soll, an der gewünschten Stelle befindet. Das zuerst ausgewählte Dataset wird links angezeigt, nachdem Sie es der Seite hinzugefügt haben.Tipp:
Es empfiehlt sich, das Dataset mit der höchsten Detaillierungsebene (das granularste) links zu platzieren. Für den unten beschriebenen Beispielanwendungsfall sollte sich das Dataset "StoreTransactions" links befinden.
Wenn Sie das erste Dataset auswählen, wird die Ansicht mit nur den Datasets aktualisiert, die für eine Beziehung geeignet sind.
Insights analysiert die Datasets, die Sie hinzugefügt haben, und schlägt – basierend auf dem im Feld enthaltenen Datentyp und dem Namen des Feldes – ein für die Verbindung zu verwendendes Feld vor. Wenn ein Feld vorgeschlagen wird, werden Miniaturansichten, die das jeweilige Dataset darstellen, mit einer Linie verbunden, und das vorgeschlagene Feld wird in jeder Miniaturansicht angezeigt:
- Führen Sie einen der folgenden Vorgänge aus:
- Wenn das vorgeschlagene Feld akzeptabel ist und Sie den Standardbeziehungstyp "Innen" verwenden möchten, fahren Sie mit dem letzten Schritt fort.
- Für den Fall, dass Sie ein anderes Feld verwenden möchten, fügen Sie ein anderes zu verbindendes Feld hinzu, oder wählen Sie einen anderen Beziehungstyp aus, und fahren Sie mit dem nächsten Schritt fort.
- Wurde kein gemeinsames Feld erkannt, wird eine Linie zwischen den Dataset-Miniaturansichten angezeigt und das Fenster Beziehung erstellen geöffnet, in dem Sie die gemeinsamen Felder auswählen können. Fahren Sie mit Schritt 5 fort.
- Um Beziehungseigenschaften zu bearbeiten, z. B. das Auswählen eines anderen Feldes, das Hinzufügen anderer zu verbindender Felder oder das Ändern des Beziehungstyps, klicken Sie auf der Beziehungslinie, die die Dataset-Miniaturansichten verbindet, auf die Schaltfläche Beziehung bearbeiten
. - Wählen Sie in einem oder mehreren Datasets ein anderes Feld oder einen anderen Beziehungstyp aus und schließen Sie das Dialogfeld "Beziehungseigenschaften" oder klicken Sie auf einen Bereich außerhalb dieses Dialogfeldes.
- Optional: Wenn für die Beziehung ein zusammengesetzter Schlüssel erforderlich ist, können Sie zusätzliche Felder mit der Schaltfläche Felder hinzufügen unter Felder auswählen hinzufügen.
Wenn Sie beispielsweise "CityName" mit "CityName" verbinden, müssen Sie möglicherweise auch den Landkreis, das Bundesland und das Land angeben, da Werte in "CityName" im Dataset dupliziert sind.
- Führen Sie einen der folgenden Vorgänge aus:
- Klicken Sie auf Fertig stellen (im unteren rechten Bereich), um mit der Beziehung fortzufahren.
- Klicken Sie auf Abbrechen, um die aktuelle Beziehung rückgängig zu machen.
Wenn Sie auf Fertig stellen klicken, wird das Fenster Beziehungen erstellen geschlossen. Ein neues Ergebnis-Dataset
mit verbundenen Daten wird zum Datenbereich hinzugefügt.
Beispielanwendungsfall
In diesem Abschnitt wird ein Beispielanwendungsfall beschrieben, der die Erstellung einer Beziehung zwischen zwei Datasets zur Beantwortung bestimmter Fragen sowie die Auswirkungen der jeweiligen Beziehung auf die Daten im verbundenen Dataset veranschaulicht.
Folgende Fragen können in diesem Zusammenhang gestellt werden:
- Was bedeutet Umsatzerlös nach Geschäft?
- Wo befindet sich das Geschäft mit dem höchsten Umsatz in der Stadt?
Auf der Arbeitsmappenseite befinden sich zwei Datasets zur Beantwortung dieser Frage. Beim ersten Dataset handelt es sich um die folgende Excel-Tabelle, die Geschäftstransaktionen von drei Filialen zeigt:
| OrderID | StoreID | TotalAmount | PaymentMethod |
|---|---|---|---|
1204 | 1 | $91.48 | Credit |
1295 | 1 | $103.86 | Credit |
1316 | 3 | $97.81 | Debit |
1406 | 2 | $103.24 | Credit |
1421 | 2 | $44.95 | Cash |
1426 | 2 | $153.71 | Debit |
1454 | 3 | $168.95 | Credit |
Das Dataset "StoreTransactions" alleine kann eine Zusammenfassung von "TotalAmount" nach "StoreID" zeigen (wenn Sie StoreID in ein Zeichenfolgenfeld ändern und ein Balkendiagramm erstellen). Wenn jedoch Analyseergebnisse an Teams in der Organisation freigegeben werden sollen, wird zur Verdeutlichung der Ergebnisse ein Bericht besser geeignet sein, der "TotalAmount nach Geschäftsname" zeigt.
Außerdem kann das Dataset "StoreTransactions" die Filialstandorte nicht auf einer Karte anzeigen.
Das zweite Dataset ist ein Feature-Layer, der die folgenden sechs Filialstandorte anzeigt:
| StoreID | StoreName |
|---|---|
1 | Baskets and Cases |
2 | Toys! Toys! Toys! |
3 | Robert's Plants |
4 | Aisha's Bookstore and Coffee Shop |
5 | Gadgets and Gizmos |
6 | Sally's Hardware and Construction |
Diese Datasets verfolgen Daten auf zwei Detaillierungsebenen. Das erste Dataset verfolgt Daten auf der Transaktionsebene, die eine detailliertere Ebene aufweist als die zweite Tabelle, die die Daten auf der Geschäftsebene verfolgt.
Demzufolge werden doppelte Datensätze (Zeilen) in der Spalte "StoreID" in StoreTransactions angezeigt, während StoreLocations nur eindeutige Datensätze in der Spalte "StoreID" aufweist. Pro Geschäft sind viele Transaktionen vorhanden. Dies wird als Viele-zu-Eins-Beziehung bezeichnet, ein bestimmter Kardinalitätstyp zwischen den Datasets.
Bei näherer Betrachtung dieser Daten fällt auf, dass das Feld "StoreID" die optimale Wahl zur Erstellung einer Beziehung zwischen den beiden Datasets ist.
Um die Fragen für diesen Anwendungsfall zu beantworten, müssen Sie die folgenden Schritte ausführen:
- Berücksichtigen die Auswirkungen, die der jeweilige Beziehungstyp auf das resultierende verbundene Dataset hat.
- Befolgen Sie die Anweisungen unter Erstellen einer Beziehung (oben), um die Beziehung zu erstellen, die für die Eingabe-Datasets optimal geeignet ist.
- Visualisieren Sie die verbundenen Daten, um die Fragen zu beantworten.
- Verwenden Sie die Felder "StoreName" und "TotalAmount" aus dem verbundenen Dataset, um durch ein Balkendiagramm oder eine Summentabelle eine Aggregation der Felder zu erhalten. Umsätze werden nach Geschäftsname aggregiert.
- Erstellen Sie mit dem Feld "TotalAmount" eine Karte mit abgestuften Symbolen.
Beziehungstypen
Anhand des Beziehungstyps, den Sie verwenden, und des gemeinsamen Feldes, das Sie auswählen, werden die Datensätze festgelegt, die Sie im verbundenen Dataset beibehalten. Die folgenden Unterabschnitte bieten einen Einblick in das Aussehen des verbundenen Datasets nach Beziehungstyp.
Beziehungstyp "Innen (Inner Join)"
Wenn Sie die Schritte unter Erstellen einer Beziehung (oben) unter Verwendung des Standardbeziehungstyps ausgeführt haben, verwendet das verbundene Dataset den Beziehungstyp "Innen (Inner Join)".
Der Beziehungstyp "Innen (Inner Join)" behält nur die Datensätze bei, die beiden Datasets entsprechen. Es werden keine NULL-Datensätze hinzugefügt.
| OrderID | StoreID | TotalAmount | PaymentMethod | StoreID | StoreName |
|---|---|---|---|---|---|
1204 | 1 | $91.48 | Credit | 1 | Baskets and Cases |
1295 | 1 | $103.86 | Credit | 1 | Baskets and Cases |
1316 | 3 | $97.81 | Debit | 3 | Robert's Plants |
1406 | 2 | $103.24 | Credit | 2 | Toys! Toys! Toys! |
1421 | 2 | $44.95 | Cash | 2 | Toys! Toys! Toys! |
1426 | 2 | $153.71 | Debit | 2 | Toys! Toys! Toys! |
1454 | 3 | $168.95 | Credit | 3 | Robert's Plants |
Bei den ausgeschlossenen Datensätzen handelt es sich um die Datensätze für StoreID 4 bis 6 aus dem Dataset "StoreLocations".
Der Standardbeziehungstyp eignet sich gut zur Beantwortung der Fragen des Beispielanwendungsfalls oben. Mit dem Beziehungstyp "Innen (Inner Join)" werden Daten bereitgestellt, für die bei der Visualisierung der Daten keine NULL-Werte angezeigt werden.
Beziehungstyp "Alle (Full Outer Join)"
Der Beziehungstyp "All" (Full Outer Join) behält alle Datensätze aus beiden Datasets bei und behandelt Datensätze, die keine Übereinstimmungen enthalten, als NULL-Werte.
| OrderID | StoreID | TotalAmount | PaymentMethod | StoreID | StoreName |
|---|---|---|---|---|---|
1204 | 1 | $91.48 | Credit | 1 | Baskets and Cases |
1295 | 1 | $103.86 | Credit | 1 | Baskets and Cases |
1316 | 3 | $97.81 | Debit | 3 | Robert's Plants |
1406 | 2 | $103.24 | Credit | 2 | Toys! Toys! Toys! |
1421 | 2 | $44.95 | Cash | 2 | Toys! Toys! Toys! |
1426 | 2 | $153.71 | Debit | 2 | Toys! Toys! Toys! |
1454 | 3 | $168.95 | Credit | 3 | Robert's Plants |
5 | Gadgets and Gizmos | ||||
6 | Sally's Hardware and Construction | ||||
4 | Aisha's Bookstore and Coffee Shop |
Das resultierende Dataset enthält NULL-Werte in den aus dem linken Dataset (StoreTransactions) stammenden Spalten für Datensätze, die den "StoreIDs" 4, 5 und 6 aus dem rechten Dataset (StoreLocations) entsprechen. Dies ist darauf zurückzuführen, dass für diese Filialen-IDs im linken Dataset keine übereinstimmenden Datensätze vorhanden sind.
Beziehungstyp "Links (Left Outer Join)"
Bei Verwendung des Beziehungstyps "Links (Left Outer Join)" müssen Sie sicherstellen, dass das Dataset, dessen Datensätze Sie beibehalten möchten, sich auf der linken Seite des Fensters Beziehungen erstellen befindet, indem Sie dieses Dataset zuerst auswählen. Weitere Informationen finden Sie unter Erstellen einer Beziehung.
Datensätze, die mit denen aus dem linken Dataset (StoreTransactions) übereinstimmen, sowie übereinstimmende Datensätze aus dem rechten Dataset (StoreLocations) werden beibehalten. Wenn rechts keine Übereinstimmung gefunden wird, sind auf der rechten Seite NULL-Werte enthalten.
| OrderID | StoreID | TotalAmount | PaymentMethod | StoreID | StoreName |
|---|---|---|---|---|---|
1204 | 1 | $91.48 | Credit | 1 | Baskets and Cases |
1295 | 1 | $103.86 | Credit | 1 | Baskets and Cases |
1316 | 3 | $97.81 | Debit | 3 | Robert's Plants |
1406 | 2 | $103.24 | Credit | 2 | Toys! Toys! Toys! |
1421 | 2 | $44.95 | Cash | 2 | Toys! Toys! Toys! |
1426 | 2 | $153.71 | Debit | 2 | Toys! Toys! Toys! |
1454 | 3 | $168.95 | Credit | 3 | Robert's Plants |
Dieses verbundene Dataset sieht genauso aus wie der Beziehungstyp "Innen (Inner Join)". Zur Beantwortung der Fragen des Beispielanwendungsfalls können Sie den Beziehungstyp "Links (Left Join)" oder "Innen (Inner Join)" verwenden, um eine Beziehung zwischen den beiden Tabellen und anschließend ein Balkendiagramm zu erstellen, das keine NULL-Werte anzeigt.
Wenn die linke Seite (StoreTransactions) einen Datensatz für "StoreID" 7 enthält, der nicht im Dataset "StoreLocations" rechts vorhanden ist, weist ein "Links (Left Join)" NULL-Datensätze auf der rechten Seite auf.
| OrderID | StoreID | TotalAmount | PaymentMethod | StoreID | StoreName |
|---|---|---|---|---|---|
1204 | 1 | $91.48 | Credit | 1 | Baskets and Cases |
1295 | 1 | $103.86 | Credit | 1 | Baskets and Cases |
1316 | 3 | $97.81 | Debit | 3 | Robert's Plants |
1406 | 2 | $103.24 | Credit | 2 | Toys! Toys! Toys! |
1421 | 2 | $44.95 | Cash | 2 | Toys! Toys! Toys! |
1426 | 2 | $153.71 | Debit | 2 | Toys! Toys! Toys! |
1454 | 3 | $168.95 | Credit | 3 | Robert's Plants |
1502 | 7 | $112.65 | Cash |
Beziehungstyp "Rechts (Right Outer Join)"
Bei Verwendung des Beziehungstyps "Rechts (Right Outer Join)" müssen Sie sicherstellen, dass das Dataset, dessen Datensätze Sie beibehalten möchten, sich rechts im Fenster Beziehungen erstellen befindet, indem Sie zunächst das linke und dann das rechte Dataset auswählen. Weitere Informationen finden Sie unter Erstellen einer Beziehung.
Datensätze, die mit denen aus dem rechten Dataset (StoreLocations) übereinstimmen sowie übereinstimmende Datensätze aus dem linken Dataset (StoreTransactions) werden beibehalten. Wenn links keine Übereinstimmung gefunden wird, sind auf der linken Seite NULL-Werte enthalten.
| OrderID | StoreID | TotalAmount | PaymentMethod | StoreID | StoreName |
|---|---|---|---|---|---|
1204 | 1 | $91.48 | Credit | 1 | Baskets and Cases |
1295 | 1 | $103.86 | Credit | 1 | Baskets and Cases |
1316 | 3 | $97.81 | Debit | 3 | Robert's Plants |
1406 | 2 | $103.24 | Credit | 2 | Toys! Toys! Toys! |
1421 | 2 | $44.95 | Cash | 2 | Toys! Toys! Toys! |
1426 | 2 | $153.71 | Debit | 2 | Toys! Toys! Toys! |
1454 | 3 | $168.95 | Credit | 3 | Robert's Plants |
5 | Gadgets and Gizmos | ||||
6 | Sally's Hardware and Construction | ||||
4 | Aisha's Bookstore and Coffee Shop |
Das Balkendiagramm, das als Ergebnis aus dem Dataset nach dem Beziehungstyp "Rechts (Right Outer Join)" entsteht, enthält NULL-Werte.