除了应用程序和服务优化之外，对于性能改进同等重要的领域是特定服务背后的数据存储和特征。 Web 服务中使用的大多数数据具有表格特征（影像服务除外），并且通常涉及以下两者：
几何和属性都可以进行优化，以支持改进的服务性能。 要了解影响数据访问性能的设置，请参阅 ArcGIS Pro 文档中有关这些领域的其他可用文档。
您可以通过属性缩减来优化属性使用。 简而言之，这需要移除或隐藏表中可能存在但应用程序或用例不需要的列或属性的过程。 要实现此目的，可通过在不需要列时将其移除，或者在创作以进行发布时取消选中列以在地图中显示这些列（例如，对于地图图像图层）。 托管要素图层视图还可以配置为排除特定用例不需要的属性。
属性索引ji建立是另一个重要的考虑因素，主要是当列将用于在应用程序中进行过滤或查询时。 当请求过滤器基于已知属性或正在查询文本、数字或基于日期的属性时，可通过建立索引更快、更高效地查询，并且建议通过添加属性索引在关系数据库中利用已构建的优化技术。 属性索引可以在地理数据库级别下为要素类添加，也可以添加为托管要素图层的服务属性。
还可以通过多种重要方式优化几何列 – 具体取决于数据的用例和要求。 一种选项是空间制图综合，通常也称为简化，它是简化、平滑或降低几何制图表达（如线或面）的细节层次的过程，以减小要素大小并降低存储和处理要求。 如果原始数据在所包含的折点方面过于精确或过于详细，则可以永久完成此过程，也可以在用于可视化的数据的只读副本上完成，同时保留原始数据中的完整详细信息。
密切相关指降低空间精度的理念，它指的是几何或地理数据类型，它通常存储要素每个折点的实际坐标的小数值，例如 124999.24541512。 该值表示一个线性单位，它取决于数据集的坐标系，但是该单位可能大至十进制度，也可能小至英尺或米。 无论如何，确保捕获的空间精度反映数据的实际用例对于功能和性能都很重要。
对于具有基于米的线性单位的坐标系中的数据，存储为（123456.789101112、234567.891011121）的几何的精度为 9 位小数位数，相当于纳米级精度。 如果数据是由 GPS 单元捕获的，精度为 1 米（平均），则该精度值显著夸大了实际测量精度。 通过移除小数部分来降低数据集的空间精度不仅更准确，而且在网络请求中传输几何时，几何的大小将减小 50%，这有助于解决从序列化过程到带宽限制的所有问题。 对于高度详细的面要素，使用适当的空间精度尤为重要，因为折点的数量可能很快达到数千条记录，并且由此对服务性能产生显著影响。
除了属性和几何调整之外，其他更高级别的数据存储方法可能有助于优化性能，包括：