Einige Datenquellentypen werden für Grundkarten-Layer und Karten-Services nicht unterstützt. Die Standalone-Tabelle weist eine Verbindung mit einer dieser Datenquellen auf.
Lösungen
- Ersetzen Sie die nicht unterstützte Datenquelle durch eine unterstützte Geodatabase-Feature-Class. In der folgenden Tabelle sind nicht unterstützte Datenquellen und vorgeschlagene Alternativen aufgeführt:
Nicht unterstützte Datenquellen Vorgeschlagene Alternativen ArcInfo-Coverage
Konvertieren Sie die Daten in Feature-Classes in einer Geodatabase.
CAD
Importieren Sie CAD-Inhalt in eine Geodatabase-Feature-Class.
Excel-Datei
Generieren Sie Features für jedes Excel-Arbeitsblatt, und laden Sie die resultierenden Feature-Classes in eine Geodatabase-Feature-Class.
ArcIMS- oder ArcGIS-Feature-Service
Laden Sie die ursprüngliche Datenquelle in eine Geodatabase-Feature-Class.
In-Memory-Feature-Class
Speichern Sie In-Memory-Daten als Feature-Class in einer Geodatabase.
PC ARC/INFO-Coverage
Konvertieren Sie die PC ARC/INFO-Coverages in Geodatabase-Feature-Classes.
SQLite-Datenbanktabelle
Konvertieren Sie die Daten in Feature-Classes in einer Geodatabase.
Nicht unterstützte Datenquellen für Grundkarten-Layer und Karten-Services - Wenn Sie den Karten-Layer nicht benötigen, für den im Grundkarten-Layer oder Karten-Service eine nicht unterstützte Datenquelle enthalten ist, können Sie den Karten-Layer aus dem ArcMap-Dokument löschen.
Weitere Informationen
Im Allgemeinen wird die optimale Performance mit Datasets erreicht, die in ArcGIS nativ sind – das heißt, Geodatabases und wichtige Raster- und Bild-Datasets. In vielen Fällen kann das nicht unterstützte Dataset in eine Geodatabase-Feature-Class geladen werden, die in einem Grundkarten-Layer oder in einem veröffentlichten Service verwendet werden kann.
Verwenden Sie für die optimale Performance mit Geodatabases Enterprise-Geodatabases oder File-Geodatabases. In einigen Fällen mit vielen gleichzeitigen Benutzern sind Enterprise-Geodatabases schneller. Da Enterprise-Geodatabases DBMS-basiert sind, können sie besser als File-Geodatabases in Situationen skalieren, in denen eine große Anzahl von Benutzern (Hunderte von Benutzern oder mehr) vorhanden ist.