空间数据库知识点总结
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一、名词解释1.空间数据库:描述与特定空间位置有关的真实世界对象的数据集合。
2.数据库:统一存储和管理数据的基地3.空间数据:指以地球表面空间位置为参照,用来描述空间实体的位置、形状、大小及其分布等诸多方面信息的数据4.空间认知:对现实世界的空间属性包括位置、大小、距离、模式、运动和物体内部关系的认知,是通过获取、处理、存储、传递、和解译空间信息,来获取空间知识的过程5.矢量数据结构:利用欧式几何学中的点、线、面及其组合体来表示地理实体空间分布的一种数据组织方式6.栅格数据结构实际实质就是像元阵列,即像元按矩阵形式的集合7.空间关系:空间目标在一定区域上构成的与空间特性有关的联系。
8.四面体网格:将目标空间用紧密排列但不重叠的不规则四面体形成的网格来表示,其实质就是2D TIN结构在3D空间上的拓展9.空间数据库系统:指带有数据库的计算机系统,采用现代数据库技术来管理空间数据。
10.空间数据引擎:用来解决如何在关系数据库存储空间数据,实现真正的数据库方式管理空间数据,建立空间数据服务器的方法11.空间索引:指在存储空间数据时依据空间对象的位置和形状或空间对象之间的某种空间关系,按一定顺序排列的一种数据结构,其中包含空间对象的概要信息。
12.空间链接查询:是空间数据库系统一种重要的多路查询,即从两个数据集合中检索出所有满足某一条件的空间对象。
13.元数据:是关于数据的数据,用于描述数据的内容、质量、表示方式、空间参照系、管理方式、数据的所有者、数据的提供方式以及数据集的其他特征14.空间元数据:描述地理信息数据集内容、表示、空间参照、质量以及管理的数据二、填空1.空间数据特征包括:时空特征、多维特征、多尺度性、海量数据特征2.空间数据库的作用:①空间数据处理与更新②海量数据存储于管理③空间分析与决策④空间信息交换与共享3.空间数据库的特征:综合抽象特征、非结构化特征、分类编码特征、复杂性与多样性4.空间数据管理的五种方式:基于文件管理方式、文件与关系数据库混合型空间数据库、全关系型空间数据库、对象-关系型空间数据库、面向对象空间数据库5.空间类型的表现形式:感知空间、认知空间、符号空间6.空间认知模式:空间特征感知、空间对象认识、空间格局认知7.空间认知的三层模型:空间概念数据模型、空间逻辑数据模型、物理数据模型8.矢量数据结构主要有spaghetti结构和拓扑矢量数据结构9.最基本的拓扑关系:关联、临接、包含10.栅格数据结构实际实质就是像元阵列,即像元按矩阵形式的集合11.栅格数据取值的四种方法:中心归属法、面积占优法、长度占优法、重要性法12.四叉树编码的方式:规则四叉树、线性四叉树、一对四式四叉树13.栅格数据的存储:全栅格式存储、链式编码、行程编码、块式编码、四叉树编码14.空间关系可分为:拓扑关系、度量关系、顺序关系15.面向对象的数据模型涉及四个抽象概念:分类,概括,聚集,联合、以及继承和传播两个语义模型工具16.TIN常用的算法:逐点插入法、分治算法、三角形生长法17.空间构模方法可归纳为:基于面模型、基于体模型、基于混合模型18.根据模型所具有的主要特征大致可以将其分为4类:三维矢量模型、三维体元模型、混合或集成数据模型、面向实体的数据模型19.图形数据与专题数据的链接基本上有4种方式:图形数据与专题属性数据分别管理、对通用DBMS扩展以增加空间数据库的管理能力、属性数据与图形数据有统一的结构、图形数据与属性数据自成体系20.目前空间索引技术超过50多种,可概括为树结构、线性映射和多维空间区域变换三种类型,从应用范围上可以分为静态索引和动态索引21.典型的空间索引技术包括:R树索引、四叉树索引、网格索引22.四叉树索引的方法有:点四叉树索引、MX四叉树索引、PR四叉树索引、CIF四叉树索引、基于固定网格划分的四叉树索引、线性可排序四叉树索引23.SQL查询语言的优点:非过程化语言、统一的语言、所有关系数据库的公共语言24.SQL查询语言的功能:查询、操纵、定义、控制25.SQL可细分为:DDL、DML、DCL26.主要的空间查询包括:点查询、区域查询、最邻近查询27.空间查询采用的算法:过滤筛选步骤、细化步骤28.查询分析的类型:属性查询、空间查询、空间分析29.空间数据交换的方式:①外部数据交换模式②直接数据访问模式③基于空间数据转换标准的转换④空间数据互操作模式30.空间数据库的设计可分为:需求分析,概念设计,逻辑设计,物理设计,数据库的实现,数据库的运行和维护6个阶段31.空间数据库需求分析主要包括三方面内容:用户基本需求调研、分析空间数据现状、系统环境/功能分析三、问答题1.空间数据库与传统数据库的差异:①信息描述差异。
空间分析知识点总结一、概述空间分析是地理信息系统(GIS)中的一个重要领域,它旨在对数据进行空间分析和空间建模,以揭示地理现象之间的空间关系和模式。
空间分析的核心思想是地理现象具有空间相关性,即地理现象在空间上是有规律可循的。
因此,通过空间分析可以帮助我们更好地理解地理现象的分布、变化和关联,以及预测未来的发展趋势。
本文将就空间分析的相关知识点进行总结和梳理。
二、空间数据1. 空间数据类型空间数据可以分为矢量数据和栅格数据两种类型。
矢量数据是以点、线、面等基本要素来表示地理现象的数据类型,适合表示地理要素的几何形状和拓扑关系;栅格数据则是以二维网格的形式来表示地理现象的数据类型,适合表示地理现象的连续分布。
2. 空间数据结构常见的空间数据结构包括点、线、面和多点、多线、多面等复合结构。
这些数据结构都具有特定的几何表示形式和空间拓扑关系,能够准确地描述地理现象的形状和空间位置。
三、空间分析方法1. 空间关联分析空间关联分析是研究地理现象之间的空间相关性和依存性的方法,主要包括空间自相关分析、地理加权回归分析等。
通过空间关联分析,可以揭示地理现象的空间分布规律和相互影响关系,为我们理解地理现象提供重要参考。
2. 空间插值分析空间插值分析是一种通过已知的点数据来推断未知位置上的数值的方法,主要包括反距离加权插值、克里金插值、样条插值等。
通过空间插值分析,我们可以根据局部观测值推断整个区域的数值变化情况,从而对地理现象的空间分布进行预测和模拟。
3. 空间统计分析空间统计分析是一种基于空间数据进行统计分析的方法,主要包括空间集聚度、空间自回归、空间平滑等。
通过空间统计分析,可以揭示地理现象的空间分布规律和空间关联性,为我们理解地理现象的空间变化提供重要依据。
4. 空间网络分析空间网络分析是一种基于网络结构进行空间分析的方法,主要包括路径分析、服务区分析、网络优化等。
通过空间网络分析,可以解决路径规划、物流配送、交通规划等实际问题,为我们优化空间配置提供重要参考。
1、举例说明什么是空间数据、非空间数据?如何理解空间查询和非空间查询的区别?常用的空间数据库管理方式有哪几种及其各自特点。
数据:是指客观事务的属性、数量、位置及其相互关系等的符号描述.空间数据:是对现实世界中空间对象(事物)的描述,其实质是指以地球表面空间位置为参照,用来描述空间实体的位置、形状、大小及其分布特征等诸多方面信息的数据。
河流的泛洪区,卫星影像数据、气象气候数据等都可以是空间数据书店名称店员人数,去年的销售量,电话号码等是非空间数据空间查询是对空间数据的查询或命令人工管理阶段文件管理阶段缺点:1)程序依赖于数据文件的存储结构,数据文件修改时,应用程序也随之改变。
2)以文件形式共享,当多个程序共享一数据文件时,文件的修改,需得到所有应用的许可。
不能达到真正的共享,即数据项、记录项的共享.常用:文件与数据库系统混合管理阶段优点:由于一部分建立在标准的RDBMS上,存储和检索数据比较有效、可靠。
缺点:1)由于使用了两个子系统,它们各自有自己的规则,查询操作难以优化,存储在RDBMS外的数据有时会丢失数据项的语义.2)数据完整性的约束条件可能遭破坏,如在几何空间数据系统中目标实体仍存在,但在RDBMS中却已删除。
3)几何数据采用图形文件管理,功能较弱,特别是在数据的安全性、一致性、完整性、并发控制方面,比商用数据库要逊色得多全关系型空间数据库管理系统◆属性数据、几何数据同时采用关系式数据库进行管理◆空间数据和属性数据不必进行烦琐的连接,数据存取较快◆属性间接存取,效率比DBMS的直接存取慢,特别是涉及空间查询、对象嵌套等复杂的空间操作◆GIS软件:System9,Small World、GeoView等本质:GIS软件商在标准DBMS顶层开发一个能容纳、管理空间数据的系统功能。
对象关系数据库管理系统优点:在核心DBMS中进行数据类型的直接操作很方便、有效,并且用户还可以开发自己的空间存取算法. 缺点:用户须在DBMS环境中实施自己的数据类型,对有些应用相当困难。
空间数据库的概念
空间数据库是指地理信息系统在计算机物理存储介质上存储与应用相关的地理空间数据的总和,包括一组特定结构的文件。
空间数据库主要处理空间数据,如地图、城市规划、地理信息系统等。
空间数据包括空间信息和非空间信息,其中空间信息包括几何数据、空间关系数据和属性数据等,非空间信息包括时间戳、布尔值、文本注释等。
空间数据库的特点包括以下几个方面:
1. 数据量大:空间数据通常包含大量的几何数据和属性数据,因此空间数据库的数据量相对较大。
2. 数据类型复杂:空间数据包括多种类型的数据,如点、线、面、多边形等,这些数据类型之间的转换和处理比较复杂。
3. 数据关系复杂:空间数据中的空间关系比较复杂,如相邻、包含、交叉等,这些关系需要用不同的数据结构进行存储和处理。
4. 数据更新频繁:空间数据经常需要进行更新,如添加新数据、修改现有数据、删除旧数据等,因此需要保证数据的完整性和一致性。
5. 数据查询分析复杂:空间数据需要进行复杂的查询和分析,如查找相邻对象、计算面积、距离等,因此需要使用高效的查询和分析算法。
总之,空间数据库是一种处理和存储空间数据的特殊类型的数据库。
空间处理的知识点总结一、空间数据的表示与结构1. 空间数据类型空间数据可以分为点数据、线数据、面数据和体数据四种类型。
点数据表示一个离散的地理位置,线数据表示一条连接点的线段,面数据表示一个封闭的区域,体数据表示一个三维空间的立体结构。
2. 空间数据的结构空间数据的结构可以分为矢量数据和栅格数据两种。
矢量数据采用几何对象的描述方式,如点、线、面等,它们使用坐标来确定空间位置。
栅格数据采用格网的方式来表示空间位置,它们被分割成一个个的像元,每个像元代表一个空间位置。
3. 空间数据的属性空间数据除了空间位置外,还包括一些属性信息,如地物类型、高程、温度等。
这些属性信息可以用来描述空间对象的特征,从而进行更深入的分析和应用。
二、空间数据的处理与分析1. 空间数据的获取空间数据的获取可以通过野外调查、遥感技术、地理信息系统等手段来实现。
野外调查是指直接对地面进行实地观测和测量,遥感技术则是通过卫星、飞机等远距离手段收集空间数据,地理信息系统则是通过各种传感器和测量设备来获取空间数据。
2. 空间数据的存储空间数据的存储可以采用数据库、文件系统等方式来实现。
数据库是一种结构化的数据存储方式,它可以对空间数据进行高效的管理和检索。
文件系统则是一种非结构化的数据存储方式,它更适合小规模的空间数据管理。
3. 空间数据的分析空间数据的分析可以采用空间统计、空间建模、地理数据挖掘等方法来实现。
空间统计是指对空间数据的统计特征进行分析,如聚类分析、空间分布分析等。
空间建模是指通过数学模型来描述空间对象的行为和规律。
地理数据挖掘则是指从大量的空间数据中发现隐藏的模式和关联。
4. 空间数据的可视化空间数据的可视化可以采用地图、图表、三维模型等方式来实现。
地图是一种直观的方式来展现空间数据,它可以通过不同的颜色、符号、标签等来表示不同的属性信息。
图表是一种统计的方式来展现空间数据,它可以直观地展示空间数据的分布和变化。
三维模型则是一种模拟的方式来展现空间数据,它可以更直观地展现空间对象的形状和结构。
空间数据库资料在当今数字化的时代,数据的管理和利用变得至关重要。
空间数据库作为一种专门用于存储和管理空间数据的数据库系统,在众多领域中发挥着关键作用。
空间数据,简单来说,就是具有空间位置特征的数据。
比如地图上的地点、道路、建筑物的位置,或者地理信息系统中地形的起伏、河流的走向等。
这些数据不仅包含了常规的属性信息,如名称、类型等,更重要的是其独特的空间位置和几何形状信息。
空间数据库与传统数据库相比,有着显著的差异。
传统数据库主要处理文本、数字等简单数据类型,而空间数据库需要处理复杂的空间对象,如点、线、面等。
这就要求空间数据库具备特殊的功能和结构来有效地存储、索引和查询这些空间数据。
为了实现对空间数据的高效管理,空间数据库采用了一系列专门的技术。
其中,空间索引技术是关键之一。
常见的空间索引方法包括 R 树、四叉树等。
这些索引结构能够快速定位和检索空间数据,大大提高了数据库的查询效率。
在数据存储方面,空间数据库通常采用分层存储的方式。
将不同类型、不同精度的空间数据分别存储在不同的层次中,以便在查询时能够根据需要快速获取相应的数据。
同时,为了保证数据的准确性和完整性,空间数据库还需要进行严格的数据质量控制。
这包括对数据的采集、录入、编辑等环节进行监控和校验,确保数据的可靠性。
空间数据库的应用领域非常广泛。
在城市规划中,它可以帮助规划师分析土地利用、交通流量等情况,从而制定更合理的规划方案。
在环境保护方面,能够监测和分析污染源的分布、生态系统的变化等,为环境保护决策提供支持。
在交通管理中,通过对道路网络、车辆位置等数据的管理和分析,可以优化交通流量,提高交通运输效率。
此外,地理信息系统(GIS)也是空间数据库的重要应用领域之一。
GIS 整合了空间数据库、地图绘制、数据分析等功能,为用户提供了一个强大的工具来处理和分析地理空间信息。
无论是进行资源调查、灾害预警还是城市发展研究,GIS 都离不开空间数据库的支撑。
空间数据库知识点总结空间数据库知识点总结1、数据:指客观事物的属性、数量、位置、及其相互关系等的符号描述。
2、信息:是数据的内容,信息=数据+数据处理3、空间数据:是对空间事物的描述,实质上是指以地球表面空间位置为参照,用来描述空间实体的位置、形状、大小及其分布特征诸多方面信息的数据。
是带有空间坐标的数据,包括文字、数字、图形、影像、声音等多种方式。
4、数据库:长期储存在计算机内的、有组织、可共享的数据集合。
5、空间数据库是指描述与特定空间位置有关的真实世界对象的数据集合。
6、空间数据类型:地图数据、影像数据、地形数据、属性数据7、空间数据特征:时空特征、多维特征、多尺度性、海量数据特征8、空间数据库的作用:①空间数据处理与更新②海量数据存储与管理③空间分析与决策④空间信息交换与共享。
9、空间数据管理模式现状(五种方式):文件管理方式、文件与关系数据库混合型空间数据库、全关系型空间数据库、对象-关系型空间数据库和面向对象空间数据库。
10、空间数据模型现状(三维数据结构分类):基于体描述的和基于面表示的数据模型及三维矢量、栅格、混合与面向对象的数据结构。
11、与传统数据库的差异:①信息描述差异②数据管理差异③数据操作差异④数据更新差异⑤服务应用差异。
12、空间认知:是对现实世界的空间属性包括位置、大小、距离、方向、形状、模式、运动和物体内部关系的认知,是通过获取、处理、存储、传递和解译空间信息,来获取空间知识的过程。
13、空间类型表现形式:①感知空间②认知空间③符号空间④物理空间⑤感觉运动空间。
14、空间认知模式:①空间特征感知:空间特征感知发生于感知空间;②空间对象认知:空间对象认知发生于认知空间;③空间格局认知:空间格局认知发生于符号空间。
15、现实世界认知过程:现实世界(是存在于人们头脑之外的客观世界)观察抽象为概念世界(是现实世界在人们头脑的反应)在经过定义编码模型化为数字世界(是概念世界中的信息数据化)。
空间数据库复习资料整理v3⼀、名词解释1空间数据库是地理信息系统在计算机物理存储介质上存储和应⽤的相关的地理空间数据的总合。
2空间数据库管理系统:能进⾏语义和逻辑定义存储在空间数据库上的空间数据,提供必需的空间数据查询、检索和存取功能,以及能够对空间数据进⾏有效的维护和更新的⼀套软件系统。
3空间数据库应⽤系统提供给⽤户访问和操作空间数据库的⽤户界⾯,是应⽤户数据处理需求⽽建⽴的具有数据库访问功能的应⽤软件。
⼀般需要进⾏⼆次开发,包括空间分析模型和应⽤模型。
4什么是arcSDE空间数据库引擎(SDE: Spatial Database Engine)ArcSDE是⼀个⽤于访问存储于关系数据库管理系统(RDBMS)中的海量多⽤户地理数据库的服务器软件产品。
5什么是空间数据地理信息系统的数据库(简称空间数据库或地理数据库)是某⼀区域内关于⼀定地理要素特征的数据集合。
6空间数据模型空间数据(库)模型:就是对空间实体及其联系进⾏描述和表达的数学⼿段,使之能反映实体的某些结构特性和⾏为功能。
空间数据模型是衡量GIS功能强弱与优劣的主要因素之⼀。
7空间数据结构不同空间数据模型在计算机内的存储和表达⽅式。
8场模型在空间信息系统中,场模型⼀般指的是栅格模型,其主要特点就是⽤⼆维划分覆盖整个连续空间9对象模型⾯向对象数据模型(Object―Oriented Data Model,简称O―O Data Model)是⼀种可扩充的数据模型,在该数据模型中,数据模型是可扩充的,即⽤户可根据需要,⾃⼰定义新的数据类型及相应的约束和操作。
10概念数据模型按⽤户的观点来对数据和信息建模。
⽤于组织信息世界的概念,表现从现实世界中抽象出来的事物以及它们之间的联系。
如E-R模型。
11结构数据模型从计算机实现的观点来对数据建模,是信息世界中的概念和联系在计算机世界中的表现⽅法。
如层次模型、⽹状模型、关系模型、⾯向对象模型。
12空间元数据空间元数据是指在空间数据库中⽤于描述空间数据的内容、质量、表⽰⽅法、空间参考和管理⽅式等特征的数据,是实现地理空间信息共享的核⼼标准之⼀。
空间数据库习题答案空间数据库习题答案【篇一:空间数据库复习思考题】xt>1. 什么是空间数据库?阐述空间数据库管理系统的主要功能。
2. 阐述数据库系统的外部、内部体系结构。
3. 什么是数据模型?阐述常用数据模型的基本思想。
4. 什么是空间索引?阐述格网索引、四叉树索引、r树索引的基本思想。
5. 如何扩展sql语言,使其支持空间查询?6. 阐述数据库设计的基本步骤。
7. 阐述数据库的安全性、完整性、并发控制、数据库恢复基本思想。
8. 数据库的完整性确保数据的正确性和相容性,阐述geodatabase提供了哪些措施来保证数据的完整性。
9. 深入理解geodatabase中的要素类、关系类、子类型、属性域、拓扑等基本概念及相关内容。
10. 比较、分析geodatabase中的简单关系和复合关系。
11. 什么是子类型?什么情况下创建子类型,什么情况下创建新的要素类?12. 使用microsoft visio如何设计geodatabase模式?13. 使用arcgis diagrammer如何设计geodatabase模式?14. 拓扑验证(validate)过程中的聚集处理(cluster processing)受哪些因素的影响,如何影响?15. “脏区(dirty areas )”有何作用?简述产生“脏区”的五种情况。
16. 在一个版本化的要素数据集中建立一个新拓扑或者修改一个已存拓扑的模式,请阐述如何完成?17. 请阐述在创建复制和同步复制这一过程中,对geodatabase中的拓扑是如何处理的?18. 阐述要素几何在oracle arcsde geodatabase中如何存储(5种存储方式,及每种存储方式使用的主要系统表)。
19. 阐述oracle geodatabase中的blob数据存储。
20. arcsde geodatabase在oracle中是如何识别事务表和其相联系的要素表、索引表。
空间数据库名词解释
1、空间数据库(Spatial Database):空间数据库是一种特殊的数
据库,它存储的都是关于地理空间和物理空间的信息,如地形、气候、土壤、社会结构等等。
它的主要作用是记录和分析地理和物理空间的属性信息,例如地形、气候和土壤等,以便更好地分析和利用空间资源。
2、GIS(地理信息系统):地理信息系统(GIS)是一个复杂的电子
信息系统,它能够收集、存储、处理、分析、以及可视化地理空间数据。
它由几何、属性和表示组成,最终实现信息的管理和查询,以及求解状态
变化的空间关系。
3、地理空间分析(Geospatial Analysis):地理空间分析是一种利
用GIS技术和数学模型,来分析地理空间数据,提取和模拟空间关系的过程。
它结合了几何、动态和空间分析,可以更好地揭示和模拟空间数据之
间的关系,以及更好地解决复杂的地理问题。
4、空间数据类型(Spatial Data Types):空间数据类型是一种用
来定义地理数据的形状、属性和表示的数据类型。
它们可以按照数据的不
同特性进行分类,如空间数据和属性数据。
空间数据类型可以有点、线、面、多边形和三维几何体等几何类型,以及属性类型,如数值型、文本型
和逻辑类型等。
第一章空间数据库概述1、空间数据库系统由空间数据库、空间数据库管理系统与空间数据库应用系统三部分构成。
2、空间数据的特征:空间特征、非结构化特征、空间关系特征、分类编码特征、数据种类多、抽象性特征、海量数据特征3、数据库的发展阶段⏹人工管理阶段⏹文件系统阶段:数据文件是大量文件的集合形式,每个文件包含大量记录面向用户的数据文件,用户可以通过它进行查询、修改、删除等操作;数据文件与对应的程序有一定的独立性,程序员可以不关心数据的物理存储,只考虑逻辑存储结构;由初期的顺利文件发展为索引文件、直接文件等,数据可随机存取。
数据文件只能对应一个或几个程序,仍依赖程序。
数据文件之间不能建立关系,数据冗余。
⏹文件-关系数据库管理系统:用文件系统管理几何图形数据,用商用RDBMS管理属性数据,几何图形数据和属性数据之间通过对象标识或内部连接码(OID)进行连接。
两者独立地组织、管理和检索。
缺点:该模式中,文件管理系统的功能较弱,特别是在数据的安全性、一致性、完整性、并发控制以及数据损坏后的数据恢复方面缺少基本的功能。
⏹全关系型数据库管理系统:图形和属性数据都用RDBMS来管理模式1:图形数据按关系模型组织。
涉及一系列关系连接运算,相当费时。
模式2:将图形数据的变长部分处理成二进制块(Block)字段。
但Block的读写效率比定长的属性字段慢得多,特别涉及对象的嵌套时,更慢。
⏹对象-关系数据库管理系统:DBMS软件商或GIS软件商基于面向对象技术在RDBMS中进行扩展,使之能直接存储和管理非结构化的空间数据。
主要解决空间数据的变长记录的管理,效率比全关系型二进制Block的管理高得多。
缺点:但仍没有解决对象的嵌套问题,空间数据结构不能由用户定义,用户不能根据GIS要求再定义,使用上受一定限制。
⏹面向对象数据库管理系统:适应于空间数据的表达和管理,它不仅支持变长记录,而且支持对象的嵌套、信息的继承与聚集。
面向对象的空间数据库管理系统允许用户定义对象和对象的数据结构以及它的操作。
引言:空间数据库是一种具有特殊功能的数据库系统,它可以存储、管理和查询空间相关的数据,并为用户提供空间数据分析和空间关系处理的功能。
本文将进一步探讨什么是空间数据库及其特点。
概述:空间数据库是一种专门用于处理与空间位置有关的数据的数据库系统。
与传统的关系数据库不同,空间数据库能够存储和处理具有空间属性的数据,例如地理位置、地形等。
它提供了一种强大的数据管理和空间分析工具,可以用于各种领域,如地理信息系统、遥感技术和环境研究。
正文内容:1. 空间数据模型空间数据库采用了特定的数据模型来表示空间数据。
最常用的空间数据模型是对象-关系数据模型,它将地理对象(如点、线、面)表示为数据库中的表格,并使用关系型数据库管理系统进行存储和查询。
其他常用的模型包括层次模型和网状模型。
这些模型提供了对空间数据的强大支持,使用户能够进行高效的空间数据操作。
2. 空间索引技术空间数据库使用索引技术来提高对空间数据的查询效率。
传统的索引结构无法有效地处理空间数据的查询,因为它们只能处理一维数据。
为了解决这个问题,空间数据库采用了特殊的索引结构,如R树和四叉树。
这些索引结构将空间数据分割成多个小区域,并为每个区域分配一个唯一的标识符。
这样一来,用户在查询空间数据时只需要遍历相关的区域,而无需扫描整个数据库。
3. 空间关系查询空间数据库提供了丰富的空间关系查询功能,用户可以通过空间关系来检索和分析空间数据。
常见的空间关系查询操作包括相交、包含和相邻等。
这些查询能够帮助用户快速获取特定关系的空间数据,从而满足各种应用需求,如城市规划、环境保护和路线规划等。
4. 空间数据分析空间数据库具有强大的空间数据分析功能,用户可以利用这些功能来进行空间数据的统计和分析。
例如,用户可以对城市的人口分布进行统计分析,找出人口密度较高的区域。
同时,空间数据库还支持空间数据的可视化,用户可以通过地图和图表等方式直观地展现空间数据的特征和变化。
5. 空间数据一致性与完整性空间数据库对空间数据的一致性和完整性有严格要求。
《空间数据库》范围及重点1.第一章:绪论1)空间数据库基本概念、组成部分、名称简写之间的联系与区别与联系;答;利用当代的系统方法,在地理学、地图学原理的指导下,对地理空间进行科学的认识与抽象,将地理数据库化为计算机处理时所需的形式与结构,形成综合性的信息系统技术——空间数据库或者SDBMS是海量SD的存储场所、提供SD处理与更新、交换与共享,实现空间分析与决策的综合系统。
组成:存储系统、管理系统、应用系统是SDBS的简称2)目前空间数据库实现方案;答:ORDBMS3)GIS,RS与空间数据库之间的联系;4)常见的空间数据库产品答:轻量级:MS的Access、FoxPro、SUN的MySQL中等:MS的SQL Server系列重量级:Oracle的Oracle不太熟悉的有:Sybase、Informix、DB2 、Ingress、PostgreSQL(PG)等5)产生空间数据库的原因;答:直接利用?SD特征:空间特性非结构化特征空间关系特征多尺度与多态性海量数据特性存在的问题:复杂图形功能:空间对象复杂的空间关系数据变长记录6)空间数据库与普通关系数据库的主要区别。
答:关系数据库管理属性数据,空间数据采用文件库或图库形式;增加大二进制数据类型(BLOB),解决变长数据存储问题;将空间数据/属性数据全部存放在数据库中;但空间特性由程序处理2.第二章:空间数据库模型1)如何理解空间数据库模型;2)空间数据及空间关系;… (1) 空间数据类型几何图形数据影像数据属性数据地形数据元数据:对空间数据进行推理、分析和总结得到的关于数据的数据,数据来源、数据权属、数据产生的时间数据精度、数据分辨率、元数据比例尺地理空间参考基准、数据转换方法…(2) 空间关系指地理空间实体之间相互作用的关系:拓扑关系:形状、大小随投影改变。
在拓扑变换下不变的拓扑变量,如相邻、包含、相交等,反映空间连续变化的不变性方位关系:地理空间上的排列顺序,如前后、上下、左右和东、南、西、北等方位度量关系:距离远近等3)空间数据库如何建模;DB设计三步骤‹ Conceptual Data Model:与应用有关的可用信息组织、数据类型、联系及约束、不考虑细节、E-R模型Logic Data Model 层次、网状、关系,都归为关系,SQL的关系代数(relational algebra, RA) Physical Data Model:解决应用在计算机中具体实现的各种细节,计算机存储、数据结构等4)模型之间如何转换?5)可行的空间数据库建模方案。
为什么与统计数据相比空间数据更复杂,那空间数据该如何组织与管理·数据类型多(几何数据、关系数据、辅助数据)·数据操纵复杂(一般数据检索、增加、删除等,空间数据定位检索、拓扑关系检索等)·数据输出多样(数据、报表、图形)·数据量大,空间数据种类多(测量、统计数据、文字;地图、影像等)空间数据的非结构化特征·事务数据库:数据记录一般是结构化的。
每一个记录有相同的结构和固定的长度,记录中每个字段表达的只能是原子数据,内部无结构,不允许嵌套记录·空间数据:这种结构化不能满足要求。
需要存储地理实体的空间坐标:实体位置、大小形状;拓扑关系等文件与数据库混合管理。
基本思想:属性数据存储在常规的RDBMS中;几何数据存储在空间数据管理系统中;两个子系统间用标识符联系起来(即通过关键字联系)。
优点:由于一部分建立在标准的RDBMS上,存储和检索数据比较有效、可靠。
缺点:1由于使用了两个子系统,它们各自有自己的规则,查询操作难以优化,存储在RDBMS外的数据有时会丢失数据项的语义。
2数据完整性的约束条件可能遭破坏,如在几何空间数据系统中目标实体仍存在,但在RDBMS中却已删除。
全关系型空间数据库管理系统。
基本思想:采用同一DBMS存储空间数据和属性数据,即在标准的关系数据库上增加空间数据管理层;利用该层将结构查询语言(GeoSQL)转化成标准的SQL查询,借助索引数据的辅助关系实施空间索引操作。
优点:省去了空间数据库和属性数据库间的繁琐连接,空间数据存取速度快。
缺点:由于是存取、效率上总是低于DBMS 中所用的直接操作过程,且查询过程复杂。
对象关系数据库管理系统。
关系型数据库+空间数据引擎。
思想:用户将自己的空间数据交给独立于数据库之外的空间数据引擎,由空间数据引擎来组织空间数据在关系型数据库中的存储;用户需要访问数据的时候,再通过空间数据引擎,由引擎从关系型数据库中去除数据并转化为客户可以使用的方式。
优点:访问速度快,支持通用的关系数据库管理系统,空间数据按BLOB存取,可跨数据库平台与特定GIS平台结合紧密,应用灵活。
缺点:空间操作和处理无法在数据库内核中实现,数据模型较为复杂,扩展SQL比较困难,不易实现数据共享与互操作。
对象关系数据库管理系统。
扩展对象关系型数据库管理系统。
思想:对关系数据库关系系统进行扩展,使之能管理非结构化的空间数据,用户利用这种能力增加空间数据类型及相关函数,从而将空间数据类型与函数从空间数据引擎转移到数据库管理系统中。
优点:空间数据的管理与通用数据库系统融为一体,空间数据按对象存取,可在数据库内核中实现空间操作和处理,扩展SQL比较方便容易实现数据共享与互操作。
缺点:实现难度大,压缩数据比较困难,目前功能与性能还较差。
·扩展的关系数据类型:1大对象类型LOB 2 BOOLEAN 3集合类型ARRAY 4用户定义的类型5面向对象的数据类型·扩展的对象类型:1行对象与行类型[第①步定义行类型②创建行类型③创建基于行类型的表2列对象与对象类型①创建列对象②创建表,定义其中属性是对象类型3抽象数据类型(ADT)·参照类型:REF类型,值是OID①创建两个行类型②创建两个基于行类型的表③描述这两个表的参照关系地理空间建模的方法(二分法)地理空间建模是对空间实体的数据抽象后对实体对象或场的描述。
·基于实体的描述。
主要描述不连续的个体现象,适合表示有固定形状的空间实体,强调个体现象,对象之间的空间位置关系通过拓扑关系进行连接。
核心思想:将地理实体和现象作为独立的对象,以独立的方式存在,主要描述不连续的地理现象,任何现象都是一个对象,实体由不同的对象组成。
零维对象:点;一维对象:polyline线段、边界、链、弧段、网络(特性:长度,弯曲度,方向性);二维对象:polygon简单多边形、非简单多边形、凸多边形、单调多边形、有洞多边形、区域(区域为一组多边形)(特性:面积、周长、独立性或与其他地物相邻、内岛屿或锯齿状外形、重叠性与非重叠性。
·基于场的描述。
核心思想:把地理空间的事物和现象作为连续的变量来看待,如空气中污染物的集中程度、地表的温度。
在空间中任何点上都有一个表达这一现象的值。
·场模型和实体模型在计算机中实现共存。
地理空间表达模式曲面细分模式(镶嵌)。
规则镶嵌和不规则镶嵌。
用镶嵌模式表达基于实体的模型:二维空间中的空间实体被表示为包含它的有限像素子集。
点实体被描述为一个像元,用像元的地址。
多线多边形和区域实体:用有限个像元构成的像元集来表达。
用镶嵌模式表达基于场的模型:基于场的数据被定义为空间上的连续函数,在镶嵌模型中,不再是点的连续函数,而是像素的连续函数,每个单元通过一定的数值表达方式表达诸如环境污染程度。
植被覆盖类型等空间地理现象。
TIN就是镶嵌模型的一种类型,基于对2D空间的三角剖分矢量模式。
对象被表达为由点和边组成。
用矢量模式表达基于实体的模型:point : [x: real, y: real] polyline : < point > polygon : < point > region : { polygon } 。
用矢量模式表达基于场的模型-图斑模型,等值线模型,选样模型。
数字高程模型DEM。
它是用一组有序数值阵列形式表示地面高程的一种实体地面模型实体集合的表达方式面条模型。
特点:独立地描述实体集中任意实体的几何信息;面条模型不存储拓扑关系,所有的拓扑关系在需要的时候进行计算。
优点:独立地描述实体集中任意实体的几何信息.面条模型不存储拓扑关系,所有的拓扑关系在需要的时候进行计算。
缺点1缺乏空间对象之间的拓扑关系的明确信息,如邻接或包容2由于没有共享信息,数据存储冗余,例如,两个多边形之间的公共边界表示两次。
网络模型。
用于在基于网络(图)的应用中对网络进行表达。
点node弧arc。
特点:planar 每个边的交点记录为一个节点(node),即使这个节点不对应于任何地理实体。
优点:是对网络拓扑的本质描述。
缺点:二维对象之间的关系的信息没有存储在这个模型。
拓扑模型。
特点:Noplanar, 边的交叉不产生交点。
优点:几何是共享不重复。
数据模型代表相邻的多边形,因此他们不需要计算的需求。
有助于更新一致,只有一个边界更新即可。
可以促进网络和共享。
缺点:比面条模型更复杂, 可能处理更慢.一些结构信息没有实际的语义含义.增加一个新的对象需要对平面图进行重新计算.空间数据是对现实世界中空间对象(事物)的描述,其实质是指以地球表面空间位置为参照,用来描述空间实体的位置、形状、大小及其分布特征等诸多方面信息的数据。
空间数据的基本特征:空间特征,时间特征,属性特征空间数据库指以特定的信息结构(如国土、规划、环境、交通等)和数据模型(如关系模型、面向对象模型等)表达、存储和管理从地理空间中获取的某类空间信息,以满足不同用户对空间信息需求的数据库。
空间数据库系统:数字栅格地图数据库(DRG),数字高程模型数据库(DEM),数字正射影像数据库(DOM)矢量地形要素数据库(DLG)专题数据库(TD)元数据库(MD)数字高程模型数据库(DEM)是定义在平面X,Y上规则格网点上高程数据集构成的数据库影像数据库由各种航空航天遥感数据或经过扫描处理的影像数据构成的数字正射影像数据库数字栅格地形图:纸质地形图扫描后经几何纠正,并进行内容更新和数据压缩处理得到数字数字栅格地图分布式数据库:逻辑上是一个统一的数据库系统,物理上分散在不同的场地(节点),各场地通过计算机网络连接在一起,统一由一个分布式数据库管理系统( DDBMS )管理分布数据库特点:地方自治性,相互协作性;位置透明性;副本透明性;分布式数据库;演绎数据库;时态数据库;实时数据库。
空间实体:地理空间中的物体,通常包括两个组成部分:实体描述:实体由属性集来描述;空间描述:包括几何和拓扑地图:依据一定的数学法则,运用地图语言(地图符号)对现实世界的科学抽象和概括。
地图对空间尸体的属性表示:符号与标记;定位表示:点状要素、线状要素、面状要素。
欧氏空间:许多地理现象模型建立的基础是嵌入在一个坐标空间中,在这种坐标空间中,根据常用的公式可以测量点之间的距离与方位,这个带坐标的空间模型叫欧氏空间不规则三角网TIN模型:按照一定的规则将离散点连接成覆盖整个区域且互不重叠、结构最佳的三角形。
存储方式:1按三角形来存储;2点和它们的邻居伪空间数据:一些形式的空间数据不能被直接用于空间应用。
这样的空间数据被称为伪空间数据拓扑:当图形形状在弯曲、拉伸、收缩或其他方式扭曲下几何形状保持不变的属性。
几何:“Geometry”通常被理解为数学的一个分支,用来处理零维和高维空间的点、线、角、面和表面的属性及关系。
在几何对象模型中,“Geometry”用来表达在数据库中至少有一个几何属性“对象”的空间要素。
拓扑关系:指满足拓扑几何学原理的各空间数据间的相互关系。
即用结点、弧段和多边形所表示的实体之间的相邻、连通和包含等关系。
Coverage:矢量数据的基本存储单元,存储指定区域内地理要素的位置,拓扑关系及其专题属性。
主要特点:空间数据与文件数据相结合,能够存储矢量要素之间的拓扑关系。
缺陷:1Coverage模型的某些可取之处没有必要了(拓扑关系——面向对象技术解决;存储空间;计算机运行能力提高——实时计算)2空间数据不能很好的与其行为相对应3以文件方式保存空间数据,属性数据存放在另外DBMS中;对数据一致性有影响4Coverage模型的拓扑结构不够灵活5不同的Coverage之间无法建立拓扑关系TIN:根据区域有限个点集,将区域划分成相等的三角面网络,数字高程由连续的三角面组成,三角面的形状和大小取决于不规则分布的测点的密度和位置。
八叉树:八叉树是一种用于描述三维空间的树状数据结构。
过程:假设要表示的形体V可以放在一个充分大的正方体C内,八叉树的每个节点与C的一个子立方体对应,树根与C 本身相对应,如果V=C,那么V的八叉树仅有树根,如果V≠C,则将C等分为八个子立方体,每个子立方体与树根的一个子节点相对应。
只要某个子立方体不是完全空白或完全为V所占据,就要被八等分,从而对应的节点也就有了八个子节点。
这样递归判断、分割一直进行到节点所对应的立方体或是完全空白,或是完全为V占据,或是其大小已是预先定义的体素大小。
八叉树节点有灰节点,白节点,黑节点。
数据存储机制:二级存储(1主存:数据索引2外存:数据)[寻找时间>延迟时间>传输时间] 物理存储介质:速度:高—低,容量:小—大。