sde数据库？如何编辑SDE数据库
各位老铁们，大家好，今天由我来为大家分享sde数据库，以及如何编辑SDE数据库的相关问题知识，希望对大家有所帮助。如果可以帮助到大家，还望关注收藏下本站，您的支持是我们最大的动力，谢谢大家了哈，下面我们开始吧！
基础数据库
(一)数据内容
基础数据库包括系统运行前所采集到的所有支撑数据，数据的具体内容在数据分类与数据源章节中已描述，概括可分为以下几类。
(1)遥感影像数据:包括历史图像数据，以及按照一定监测周期更新的遥感图像数据。
(2)数字线划图数据:矢量数据(现状专题图和历史专题图数据)、栅格数据、元数据等。入库前数据以ArcInfoCoverage格式分幅或整体存储，采用地理坐标系统。
(3)数字栅格图数据:包括1∶5万和1∶10万基础地理图形数据的扫描栅格数据。
(4)数字高程模型数据:塔里木河干流河道1∶1万和“四源一干”区域1∶10万数字高程模型。
(5)多媒体数据:考察照片、录像、录音和虚拟演示成果等多媒体资料。
(6)属性数据:社会经济与水资源数据、水利工程数据、生态环境数据等。
(二)数据存储结构
1.栅格数据
栅格数据包括遥感影像、数字栅格图、数字正射影像图、数字高程模型等，这些数据的存储结构基本类似，因此可进行统一设计。遥感图像数据库与普通的图像数据库在存储上有些差别，遥感图像作为传感器对地理、空间环境在不同条件下的测量结果(如光谱辐射特性、微波辐射特性)，必须结合同时得到的几个图像才可以认为是对环境在一定的时间条件下的完整的描述，也即是说，可能需要一个图像集合才能构成一个图像的完整的概念，并使之与语义信息产生联系(罗睿等，2000)。因此，遥感图像数据存储结构模型必须能够描述几个图像(波段)之间的逻辑关系。利用ArcSDE进行数据入库时，系统可自动建立各图像(波段)之间的关系，并按一定规则存储在数据库系统中。
对栅格数据在后台将采用Oracle数据库管理系统进行存储。Oracle系统可直接存储影像信息，并具有较强的数据管理能力，可以实现栅格数据信息的快速检索和提取。数据引擎采用ArcSDE，实现各类影像数据的入库。数据存储的关键是建立图幅索引，本系统数据的存储按图幅号、图名、采集时间等内容建立索引。
栅格数据依据图形属性一体化的存储思想，采用大二进制格式直接存储数据，这种方式的存储可实现内容的快速检索查询，按索引表检索出相关项后可直接打开栅格数据，提高栅格数据的管理效率。
2.矢量数据
本系统采用图属一体化思想即将空间数据和属性数据合二为一，全部存在一个记录集中的思想存储空间数据，是目前GIS数据非常流行的存储方法。考虑到数据的具体情况，决定采用数据库存储空间数据和属性数据，部分具有少量、定型几何信息的地理要素如水文测站、河流、湖泊等，采用图属一体化思想存储其信息，而与其有关联关系的大量、多边化的属性信息如水文信息，则存储在属性数据表中，利用唯一标识符信息建立两表的关联。
针对本系统空间数据的特点，系统按照“数据库—子库—专题(基础数据)—层—要素—属性”的层次框架来构筑空间数据库，按照统一的地理坐标系统来存储空间数据，以实现对地理实体/专题要素进行分层叠加显示。
3.多媒体数据
Oracle系统可直接存储图片和视频信息，并具有较强的数据管理能力，可以实现多媒体信息的快速检索和提取。多媒体数据存储的关键是建立索引表，本系统多媒体数据的存储按类型、时间、内容等项目建立索引，直接存储于Oracle数据库中。
多媒体数据存储时，可以将多媒体内容与索引表结构合为一体，采用大二进制格式直接存储，这种存储方式可实现内容的快速检索和查询，按索引表检索出相关项后可直接打开多媒体内容，而且多媒体数据库也便于维护管理。
(三)空间索引设计
1.矢量空间索引
确定合适的格网级数、单元大小是建立空间格网索引的关键。格网太大，在一个格网内有多个空间实体，查询检索的准确度就低。格网太小，则索引数据量成倍增长和冗余，检索的速度和效率低。每一个数据层可采用不同大小、不同级别的空间索引格网单元，但每层级数最多不能超过三级。索引方式设置遵循以下基本原则:
(1)对于简单要素的数据层，尽可能选择单级索引格网，减少RDBMS搜索格网单元索引的级数，缩短空间索引搜索的过程;
(2)如果数据层中的要素封装边界大小变化比较大，应选择2或3级索引格网;
(3)如果用户经常对图层执行相同的查询，最佳格网的大小应是平均查询范围的1.5倍;
(4)格网的大小不能小于要素封装边界的平均大小。为了减少每个格网单元有多个要素封装边界的可能性，格网单元的大小应取要素封装边界平均大小的3倍;
(5)格网单元的大小不是一个确定性的问题，需要多次尝试和努力才会得到好的结果。有一些确定格网初始值的原则，用它们可以进一步确定最佳的格网大小。
SDE(Spatial Data Engine，即空间数据引擎)，从空间管理的角度看，是一个连续的空间数据模型，可将地理特征的空间数据和属性数据统一集成在关系型数据库管理系统中。关系型数据库系统支持对海量数据的存储，从而也可实现对空间数据的海量存储。空间数据可通过层来进行数据的划分，将具有共同属性的一类要素放到一层中，每个数据库记录对应一层中一个实际要素，这样避免了检索整个数据表，减少了检索的数据记录数量，从而减少磁盘输入/输出的操作，加快了对空间数据查询的速度。
ArcSDE采用格网索引方式，将空间区域划分成合适大小的正方形格网，记录每一个格网内所包含的空间实体(对象)，以及每一个实体的封装边界范围，即包围空间实体的左下角和右上角坐标。当用户进行空间查询时，首先计算出用户查询对象所在格网，然后通过格网号，就可以快速检索到所需的空间实体。因此确定合适的格网级数、单元大小是建立空间格网索引的关键，太大或太小均不合适，这就需要进行多次尝试，确定合适的网格大小，以保证各单元能均匀落在网格内。利用ArcSDE的索引表创建功能，记录每一网格单元的实体分布情况，形成图层空间索引表。根据空间索引表，ArcSDE实现了对空间数据的快速查询。
2.栅格数据空间索引
栅格数据的空间索引通过建立多级金字塔结构来实现。以高分辨率栅格数据为底层，逐级抽取数据，建立不同分辨率的数据金字塔结构，逐级形成较低分辨率的栅格数据。该方法通常会增加20%左右的存储空间，但却可以提高栅格数据的显示速度。在数据库查询检索时，调用合适级别的栅格数据，可提高浏览和显示速度。
(四)入库数据校验
入库数据的质量关系到系统评价分析结果的准确性。数据在生产中就需要严格进行质量控制。依据数据生产流程，将数据质量控制分成生产过程控制和结果控制。生产过程控制包括数据生产前期的质量控制、数据生产过程中的实时质量控制，结果质量控制为数据生产完成后的质量控制(裴亚波等，2003)。对入库数据的校验主要是进行数据生产完成后的质量控制和检查。
1.规范化检查
(1)代码规范化:所有地理代码尽量采用国家标准和行业标准，例如，行政代码采用中华人民共和国行政区划代码国标。
(2)数据格式规范化:所有数据采用标准交换数据格式，例如，矢量数据采用标准输出Coverage格式和E00格式。
(3)属性数据和关系数据字段规范化:所有属性数据和关系数据提前分门别类地设计字段的内容、长短和格式，操作过程中严格执行。
(4)坐标系统规范化:本系统所有与空间有关的数据采用统一的空间坐标系统，即地理坐标系统。
(5)精度规范化:所有数据按照数据精度与质量控制中所要求的精度进行采集和处理。
(6)命名规范化:所有数据按照命名要求统一命名，便于系统的查询。
(7)元数据规范化:依照元数据标准要求，进行元数据检查。
2.质量控制
数据质量是GIS成败的关键。对于关系型数据库设计，只要能保证表的实体完整性和参照完整性，并使之符合关系数据库的三个范式即可。对于空间数据库设计，则不仅要考虑数据采样、数据处理流程、空间配准、投影变换等问题，还应对数据质量做出定量分析。
数据质量一般可以通过以下几个方面来描述(吴芳华等，2001):
(1)准确度(Accuracy):即测量值与真值之间的接近程度，可用误差来衡量;
(2)精度(Precision):即对现象描述得详细程度;
(3)不确定性(Uncertainty):指某现象不能精确测得，当真值不可测或无法知道时，就无法确定误差，因而用不确定性取代误差;
(4)相容性(Compatibility):指两个来源不同的数据在同一个应用中使用的难易程度;
(5)一致性(Consistency):指对同一现象或同类现象表达的一致程度;
(6)完整性(Completeness):指具有同一准确度和精度的数据在类型上和特定空间范围内完整的程度;
(7)可得性(Accessibility):指获取或使用数据的容易程度;
(8)现势性(Timeliness):指数据反映客观现象目前状况的程度。
塔里木河流域生态环境动态监测系统的所有数据在数据质量评价后，还需要从数据格式、坐标一致性等方面进行入库质量检验，只有通过质量检验的数据才可以入库。
3.数据检验
空间数据质量检验包括以下步骤:
(1)数据命名是否规范，是否按设计要求命名;
(2)数据是否能够正常打开;
(3)投影方式是否正确;
(4)坐标系统是否正确;
(5)改错是否完成，拓扑关系是否建立;
(6)属性数据是否正确，包括字段设置是否依据设计进行、是否有空属性记录、是否有属性错误记录等。
关系数据质量检验包括以下步骤:
(1)数据命名是否规范，是否按设计要求命名;
(2)数据是否能够正常打开;
(3)数据字段是否按设计要求设置;
(4)是否有空属性记录;
(5)是否有属性错误记录。
属性数据的校验，主要采用以下三种方式:
(1)两次录入校验:对一些相互之间毫无关联的数据，进行两次的录入，编写程序对两次录入的结果进行比较，找出两次录入结果不一样的数据，查看正确值，进行改正。
(2)折线图检验:对一些相互之间有关联的序列数据，如人口统计数据，对这一类数据，编写程序把数据以折线图的形式显示在显示器上，数据的序列一般都有一定规律，如果出现较大的波动，则需对此点的数据进行检查修改。
(3)计算校验:对一些按一定公式计算后所得结果与其他数据有关联的数据，如某些数据的合计等于另一数据，编写程序对这类数据进行计算，计算结果与有关联的数据进行比较，找出结果不一样的数据，查看正确值，进行改正。
图形数据的校验，主要包括以下步骤(陈俊杰等，2005):
(1)图层校验:图形要素的放置图层是唯一的。对于入库的Coverage数据，系统将根据图层代码进行检查，确保图形要素对层入座。
(2)代码检查:图形要素的代码是唯一的。对于入库的Coverage数据，系统将根据入库要素代码与特征表中的代码进行比较，确保入库数据代码存在，杜绝非法代码入库。
(3)类型检查:对入库的数据，检查该要素的类型与特征表中的类型是否一致，确保图形要素对表入座。如点要素、线要素、面要素仅能赋相应的点、线、面代码，且该代码必须与特征表中的数据类型代码相同。
(4)范围检查:根据入库的数据，确定该类要素的大体范围(如X、Y坐标等)，在数据入库前，比较入库数据与范围数据的大小，若入库数据在该范围内，则入库，否则给出提示检查信息。
(五)数据入库
1.遥感影像数据
利用空间数据引擎———ArcSDE可实现遥感影像数据在Oracle数据库中的存储和管理，在影像数据进行入库时，应加入相应的索引和影像描述字段。
遥感影像入库步骤:
(1)影像数据预处理:要将塔里木河遥感影像数据库建成一个多分辨率无缝影像数据库系统，客观上要求数据库中的影像数据在几何空间、灰度空间连续一致。因此，在数据采集阶段就需要对影像数据进行预处理，包括图像几何校正、灰度拼接(无缝镶嵌)、正射处理、投影变换等。
几何校正的目的是使校正后的图像重新定位到某种地图投影方式，以适用于各种定位、量测、多源影像的复合及与矢量地图、DTM等的套合显示与处理。几何校正多采用二次多项式算法和图像双线性内插重采样法进行图像校正。将纠正后具有规定地理编码的图像按多边形圈定需要拼接的子区，逐一镶嵌到指定模版，同时进行必要的色彩匹配，使整体图像色调一致，完成图像的几何拼接，再采用金字塔影像数据结构和“从粗到精”的分层控制策略实现逐级拼接。
数字正射影像具有统一的大地坐标系、丰富的信息量和真实的景观表达，易于制作具有“独立于比例尺”的多级金字塔结构影像。可以采用DTM和外方位元素经过数字微分纠正方法，获得数字正射影像，它的基本参数包括原始影像与正射影像的比例尺、采样分辨率等(方涛等，1997)。
投影变换需根据数据库系统定义的标准转换到统一的投影体系下。
(2)影像数据压缩:随着传感器空间分辨率的提高和对遥感信息需求的日益增长，获取的影像数据量成几何级数增大，如此庞大的数据将占用较大的存储空间，给影像的存储和传输带来不便(葛咏等，2000)。目前，系统处理的遥感影像数据已达数百千兆，单个文件的影像数据最大达到了2G，这样的数据量在调用显示时速度很慢，对影像数据进行压缩存储，将大大提高影像访问效率。本系统采用ArcSDE软件提供的无损压缩模式对入库影像进行压缩。
(3)影像导入:遥感影像的入库可通过ArcSDE或入库程序进行导入，并填写相关的索引信息，在入库时对大型的遥感影像数据进行自动分割，分为若干的块(tiles)进行存储。
(4)图像金字塔构建:采用ArcSDE提供的金字塔构建工具在入库时自动生成图像金字塔，用户只需要选择相应的参数设置即可。图像金字塔及其层级图像按分辨率分级存储与管理。最底层的分辨率最高，并且数据量最大，分辨率越低，其数据量越小，这样，不同的分辨率遥感图像形成了塔式结构。采用这种图像金字塔结构建立的遥感影像数据库，便于组织、存储与管理多尺度、多数据源遥感影像数据，实现了跨分辨率的索引与浏览，极大地提高了影像数据的浏览显示速度。
2.数字线划图
对纸图数字化、配准、校正、分层及拼接等处理后，生成标准分幅和拼接存储的数字矢量图，就可以进行图形数据入库。
(1)分幅矢量图形数据、图幅接合表:按图形比例尺、图幅号、制作时间、图层等方式，通过入库程序导入到数据库中，同时导入与该地理信息相对应的属性信息，建立空间信息与属性信息的关联。
(2)拼接矢量图形数据:按图形比例尺、制作时间、图层等方式，通过入库程序导入到数据库中，同时导入与该地理信息相对应的属性信息，建立空间信息与属性信息的关联。
3.栅格数据
对纸图数字化、配准、校正、分层及拼接等处理后，生成标准分幅和整体存储的数字栅格图，然后进行图形数据入库。
(1)分幅栅格图形数据、图幅接合表:按图形比例尺、图幅号、制作时间等方式，通过入库程序导入到数据库中。
(2)整幅栅格图形数据:按比例尺、制作时间等方式，通过入库程序导入到数据库中。
4.数字高程模型
(1)分幅数字高程模型数据、图幅接合表:按图形比例尺、图幅号、制作时间等方式，通过入库程序导入到数据库中。
(2)拼接数字高程模型数据:按比例尺、制作时间等方式通过入库程序导入到数据库中。
5.多媒体数据
多媒体数据入库可根据多媒体数据库内容的需要对入库数据进行预处理，包括音频、视频信息录制剪接、文字编辑、色彩选配等。对多媒体信息的加工处理需要使用特定的工具软件进行编辑。由于音频信息和视频信息数据量巨大，因此，对多媒体数据存储时需采用数据压缩技术，现在的许多商用软件已能够直接存储或播放压缩后的多媒体数据文件，这里主要考虑根据数据显示质量要求选择采用不同的存储格式。图4－2为各类多媒体数据的加工处理流程。
图4－2多媒体数据加工处理流程图
6.属性数据
将收集的社会经济、水利工程、生态环境等属性资料，进行分析整理，输入计算机，最后经过程序的计算处理，存储到数据库中，具体流程如图4－3所示。
图4－3属性数据入库流程图
sde是什么职位
SDE是指供应商开发工程师。
SDE（SoftwareDevelopEngineer），IT公司中的职位的一种，主要负责软件的研发等。源点论数据工程SDE，传统企业升级改造彻底解决方案，红领模式的成果。
其工作职责是负责互联网产品后端服务器架构设计，要求系统具有可扩展性，能够支持大量并发用户；根据产品需求完成服务器架构和模块设计、编码、测试以及文档编写等工作；优化系统性能，保证服务器质量和性能。
软件开发工程师是从事软件开发相关工作的人员的统称。软件开发工程师的技术要求是比较全面的，除了最基础的编程语言（C语言／C++/JAVA等）、数据库技术（SQL/ORACLE/DB2等）、NET平台技术、C#、C/SB/S程序开发，还有诸多如JAVASCRIPT、AJAX、HIBERNATE、SPRING、J2EE、WEBSERVICE、STRUTS等前沿技术。
SDE的任职要求：
1、熟练使用计算机语言，如VC++、Java等进行编程，能够自主的程序的编写及检测工作。
2、熟悉移动设备嵌入式技术，能够熟练地应用ArcGIS、ArcSDE等技术进行软件的基础研发工作。
3、精通数据库管理技术。因为作为一名软件开发工程师，对数据库进行管理与调试是必需的，所以要求其具备精通数据库管理技术。
4、熟悉软件开发的过程，若是已经参与过软件开发的工程是将在求职期间更具有优势。
5、具备服务器的安装、配置及故障检修能力，能够在第一时间做出最优处理。
如何编辑SDE数据库
1.打开 SDE数据。 SDE数据一定要使用工作空间工厂去初始化工作空间，在工作空间打开 FeatureClass，这是最常规的操作。下面通过一段 C#代码连接 SDE，打开并返回一个 IWorkspace。 public IWorkspace FindWsByDefault(){ IPropertySet propSet= new PropertySetClass(); propSet.SetProperty("Server", Lan); propSet.SetProperty("Instance", yangyang); propSet.SetProperty("Database",""); propSet.SetProperty("User", user); propSet.SetProperty("Password", pwd); propSet.SetProperty("Version", version); IWorkspaceFactory factory= new SdeWorkspaceFactoryClass(); IWorkspace workspace= factory.Open(propSet, 0); return workspace;}通过上述代码打开了 SDE的工作空间，接下来要做的就是获取要编辑的 FeatureClass。写一个函数，通过 FeatureClass的别名和所在的 Dataset返回 FeatureClass。做法是先遍历所有的 DataSet，找到符合要求的 Dataset之后遍历里面的要素，返回与参与别名一致的 FeatureClass（顺便说一下，FeatureClass在没有指定别名的时候默认与 FeatureClass名称相同）//查找指定要素 public IFeatureClass FindClassByName(IWorkspace ws, string className, string dsName){ IEnumDataset enumDs; if(dsName!=""){ enumDs= ws.get_Datasets(esriDatasetType.esriDTFeatureDataset); IFeatureDataset featureDs= enumDs.Next() as IFeatureDataset; while(featureDs!= null){ if(featureDs.Name== dsName){ return GetFcFromDataset(featureDs, className);} featureDs= enumDs.Next() as IFeatureDataset;}} else{ enumDs= ws.get_Datasets(esriDatasetType.esriDTFeatureClass); return GetFcFromEnumDataset(enumDs,className);} return null;}//在数据集中查找要素类 private IFeatureClass GetFcFromDataset(IFeatureDataset featDs, string className){ IFeatureClass featClass; IFeatureClassContainer fcContainer= featDs as IFeatureClassContainer; for(int i= 0; i< fcContainer.ClassCount; i++){ featClass= fcContainer.get_Class(i); if(featClass.AliasName== className){ return featClass;}} return null;}//在要素类集合中查找要素类 private IFeatureClass GetFcFromEnumDataset(IEnumDataset enumDs, string className){ IFeatureClass featClass= enumDs.Next() as IFeatureClass; while(featClass!= null){ if(featClass.AliasName== className){ return featClass;} featClass= enumDs.Next() as IFeatureClass;} return null;}//通过要素类名和数据集名在指定的工作空间中寻找要素类 public IFeatureClass FindClassByName(string className, string datasetName){ IWorkspace ws= FindWsByDefault(); IFeatureClass featClass= FindClassByName(ws, className, datasetName); return featClass;}特别需要留意的是最后一个函数 FindClassByName（，，先是打开 SDE的工作空间，在这）个工作空间返回符合条件的要素集。通过这样的指向才能对 SDE的 FeatureClass进行写入和删除的操作。可以把上述代码写成一个静态类，这样就可以很方便的通过数据集名称和要数集别名指向要编辑的 FeatureClass了。值得一提的是，很多新手都没有养成这种良好的习惯，就是先打开工作空间再进行数据的编辑，即便是使用 shp文件或是 MDB数据。他们习惯性的使用 MapControl去加载 MXD文件，然后在 MapControl通过 MapControl.get_layer(index)的方法去获取图层，然后将其转为 IFeatureLayer或是 IFeatureClass进行操作。事实上，MXD已经不用开发者写一句加载图层的代码就完成了对图层的加载，确实比较方便。但是它有很多看不见的操作没有表现出来，加载完数据之后就把工作空间给自动关闭了。对于 shp文件和 MDB数据，通过读取地图控件的图层是可以直接达到写入的目的，但一旦有用户进行操作该图层文件就会被锁死，这就是不支持版本技术的表现。而 SDE数据由于存在版本（原理不多说了），因此有需要去确保数据的安全性和一致性，必须使用工作空间的形式去打开。如果用读取 MapControl图层的方法去获取 FeatureClass，实际上获取的是一个没有打开的编辑操作的 FeatureClass，在 ESRI的帮助文档里面我们不难发现它是只读的，就像在 ArcMap里面没有用 Editor执行 startEdit一样。 2.编辑 SDE数据利用上述的方法获取了 FeatureClass后就可以用常规的方式对其进行编辑，如 delete（）和 CreateFeature()，或是更改属性值。但是仍然会出现无法编辑数据的现象，这种现象通常提示没有足够的授权去编辑数据，这就涉及到 AE对 SDE数据编辑的授权，也就是 gdbedite的授权（主要是在 AE9.2里面）。关于 GDBEdite的授权，懒羊羊已经在之前发过一份比较完整的文档，但还是在这里再归纳一下。 ArcEngine9.2在用户许可上做了很大的改动，应用程序是强制初始化许可，也就是说必须使用 LicenseControl或 AO接口初始化许可，否则应用程序无法启动。 Engine9.1未采取强制初始化许可策略，而是应用程序创建时就初始化标准 Engine许可。在一般情况下，我们会用将 LicenseControl拖放到主窗体上完成初始化。但当 Engine程序需要使用 ArcGIS Engine Enterprise Geodatabase（以下简称 GDB Update）许可的时候，我们就往往会由于意识不到应该使用该许可，以及无法正确的初始化该许可而陷入麻烦。对于许可这东西，首先要学会看软件产品的购货单。下表是一份关于 ArcEngine9.2的购货单。下面对 GDB update许可进行讨论 1．什么情况下需要 GDB Update许可当需要对 SDE里数据进行编辑时，以及需要在 SDE和 Personal Geodatabase中创建复杂 ArcGIS对象时，需要使用 GDB Update许可。对 SDE里的数据编辑，很好理解，大致就是进行数据插入，删除，更新；对表添加、删除和修改，表结构的变化（添加、删除列）等，因为这些动作都会造成后台数据库的写操作。对于 Personal Geodatabase，进行简单数据对象和编辑，包括创建、删除和修改普通表都是不需要 GDB Update许可的，但对于复杂的 Geodatabse对象的创建、删除和修改，则需要 GDB Update许可，其中复杂的 Geodatabse对象包括几何网络，网络分析模型，拓扑，关系类。这也是为什么往往有写好了一个创建几何网络或拓扑的程序后，执行起来会被报“需要 Geodatabase Update许可”的错。 2．怎样初始化 GDB Update许可当我们意识到需要使用 Engine的 GDB Update许可时，怎样才能将它正确的初始化呢？ Engine给我们提供了两种初始化许可的方法： 1）使用 LicenseControl控件。将该控件拖放到主窗体之上，勾选适当的许可，并确保程序启动该窗体可加载，就可以完成许可初始化。如下图： 2）使用 IAoInitialize.Initialize方法加入适当的参数进行初始化下面是 C#的代码 private IAoInitialize m_AoInitialize= new AoInitializeClass(); private void Form1_Load(object sender, EventArgs e){ m_AoInitialize.Initialize(esriLicenseProductCode.esriLicenseProductCo deEngineGeoDB);}在窗体加载的时候初始化 GDB许可。当然，对于一个健壮的程序而言，我们还需要在初始化之前先判断将被初始化的许可是否可用，应先使用 IsProductCodeAvailable方法进行判断，需要初始化扩展模块的许可，可使用 CheckOutExtension方法。
好了，文章到此结束，希望可以帮助到大家。