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一个实用的地质科学数据管理工具--中国火成岩数据库管理系统（CRDB）钱莉莉;罗文行;杨红;蔡毅【摘要】The intensive study on igneous rocks and the rapid developmentof testing technology led to the accumulation of a large number of scientific data, but these data are too scattered to be fully used. Therefore, a practical tool of geological data management ( CRDB) has been developed. Based on the characteristics of earth science data, to meet the demand of the integrat-ed management of large amounts of data and intensive study by the researchers, we d esigned the system′s data structure. The functions of CRDB are: data entry, database building, query, spatial visualization, data analysis, data and graphical output etc. , and the most notable functions are two-dimensional or three-dimensional contours generation. The CRDB can be used on stand-alone PC, also may run in the Internet or local area network to facilitate the researchers, especially the research team to managing, sharing, analyzing and deeply researching the collected data or their available data. The CRDB has a great practical value and its data structure, main functions and features are introduced in detail.%火成岩研究的不断深入和测试技术的迅猛发展导致大量火成岩科学数据的海量积累，但是这些数据由于太分散而没有得到充分综合的利用，为此，设计开发了一个简单实用的火成岩科学数据管理系统( CRDB)。
元数据技术架构设计方案一、引言元数据是指描述数据的数据，它包含了数据的定义、结构、属性及关系等信息，对于数据管理、数据集成、数据分析等应用非常重要。
为了更好地利用和管理元数据，需要建立稳定、高效的元数据技术架构。
本文将从元数据管理系统的功能需求、技术方案选择、系统架构设计等方面进行设计方案的阐述。
二、功能需求分析在设计元数据技术架构之前，首先需要明确系统的功能需求，具体包括以下方面：1.元数据采集和录入：支持从多种数据源中自动采集元数据，并提供手动录入功能，包括元数据的基本信息、属性和关系等。
2.元数据存储和管理：将采集或录入的元数据存储到元数据仓库中，并提供完整的管理功能，包括元数据的导入、导出、版本控制、权限管理等。
3.元数据查询和检索：提供基于关键字、分类、属性等方式的元数据检索功能，支持快速定位所需的元数据信息。
4.元数据分析和挖掘：支持对元数据进行统计分析和挖掘，发现数据间的关系和规律，辅助数据管理和决策。
5.元数据与数据集成：与数据管理系统和数据集成工具进行集成，实现元数据与实际数据的关联和映射，提供全局视图和数据流程分析。
6.元数据共享和协作：支持多用户、多团队之间的元数据共享和协作，提供实时的通知和权限控制，确保数据的一致性和安全性。
三、技术方案选择根据功能需求分析，我们可以选择以下技术方案来实现元数据技术架构：1.元数据采集和录入：可以采用自动化的爬虫技术从数据源中抓取元数据，并通过界面化的表单来进行手动录入。
2.元数据存储和管理：可以选择关系型数据库或者图数据库来存储元数据，并采用相应的权限管理和版本控制机制。
3.元数据查询和检索：可以利用全文索引技术对元数据进行索引和检索，提高查询效率和准确性。
4.元数据分析和挖掘：可以使用各种数据挖掘和机器学习算法来分析元数据，发现潜在的关系和规律。
5.元数据与数据集成：可以采用ETL工具或者数据集成平台来实现元数据与实际数据的关联和映射。
如何进行地理数据库设计与管理地理数据库设计与管理是地理信息系统中至关重要的一环。
随着科技的发展和应用场景的拓展，地理数据库的作用越来越重要。
本文将探讨如何进行地理数据库的设计与管理，从数据整理、数据模型设计、存储与查询性能优化等各方面进行讨论。
一、数据整理地理数据库设计的第一步是数据整理。
在开始设计数据库之前，需要考虑收集哪些地理数据以及这些数据的来源。
地理数据可以包括地图数据、遥感数据、气象数据等。
数据整理阶段需要对数据进行分类、整合和去重等处理，确保数据的一致性和准确性。
同时，还需要考虑数据的格式与标准，以保证数据之间的互通和兼容性。
二、数据模型设计地理数据库设计的核心是数据模型的设计。
数据模型决定了数据的组织结构和关系。
在地理数据库中，常用的数据模型有层次模型、关系模型和对象模型等。
层次模型是将地理数据按层次结构进行组织，如将地图数据按照国家、省份、市级进行划分。
关系模型则是利用关系型数据库管理地理数据，通过表与表之间的关联实现数据的组织和查询。
对象模型则是将地理数据抽象为对象进行管理，更符合地理对象的自然属性。
在数据模型设计阶段还需要考虑数据的精度和准确度。
地理数据的精度对使用地理信息的结果有很大的影响，因此精确地定义数据的坐标系统、投影方式以及地理坐标的处理方法是必要的。
三、存储与查询性能优化地理数据库设计与管理不仅仅是数据的组织和存储，更重要的是保证数据的快速查询和处理。
在设计数据库时，需要考虑存储结构的选择、数据索引的建立以及查询语句的优化。
对于地理数据的存储结构，一般采用空间索引的方式，如R树、四叉树等。
这些索引结构能够提高查询的效率，并且支持空间查询和空间关系的判断。
对于查询性能的优化，可以采用预处理、缓存和分布式处理等技术。
预处理可以对常用的查询结果进行计算和缓存，以提高查询效率。
缓存可以将热点数据放在内存中，加快数据的读取速度。
分布式处理可以对大规模地理数据进行分布式处理，充分利用计算资源提高查询速度。
基于J2EE旳元数据管理系统旳设计与实现(一)摘要：对基于XML旳多源异构数据融合、遥感数据存储、数据持久化以及顾客访问控制技术进行了分析和设计；讨论了元数据管理系统旳实现技术、设计思想和系统构架，重视系统旳可移植性、可维护性和可扩展性；实现了基于J2EE技术旳元数据管理系统。
关键词：Java2平台企业版；元数据管理；扩展标识语言伴随信息技术旳发展，产生了海量旳信息。
怎样有效地管理和组织这些海量信息已经成为一种突出旳问题。
元数据机制是处理这一问题旳有效手段。
某些部门已经针对数据在行业内部旳应用特点来开发自己旳管理系统1]。
目前，在元数据管理系统旳建设中存在旳重要问题是：基于不一样操作系统和数据库旳管理平台不可移植、安全性差、难以维护和扩展、缺乏统一旳建设模式与内容服务提供方式2，3]。
以J2EE平台为基础旳各项技术旳成熟为这些问题提供了良好旳处理方案。
J2EE是一种运用Java2平台来简化诸多与多级处理方案旳开发、布署和管理有关旳复杂问题旳体系构造。
J2EE旳关键技术是Java2平台旳原则版，具有Java语言旳特性，是一种开放旳、跨平台旳构造，提供了健全旳意外事件处理机制，具有良好旳可移植性和扩展性。
基于J2EE旳元数据管理系统具有高效、稳定、可复用、易维护旳特点；独立于平台，可以布署于MicrosoftWindows、Linux、UNIX等操作系统之上；可对Oracle、SQLServer2023、MySQL等多种数据库进行操作。
不过J2EE波及旳技术种类繁多，在实际应用中要根据需要精确使用，并且基于J2EE旳系统需要具有良好旳系统设计构造，才能最大程度地发挥优势。
尽管基于J2EE平台旳系统具有诸多长处，但目前J2EE还没有被广泛应用在元数据管理中。
本文提出旳基于J2EE架构旳元数据管理系统建设措施和应用实例，是将J2EE引入元数据管理旳一种初步尝试。
1关键技术研究1．1基于XML旳多源异构数据融合各个部门采用了不一样旳元数据存储方式。
基础地理信息数据管理系统的设计与实现发布时间：2023-02-17T03:25:16.465Z 来源：《新型城镇化》2022年24期作者：许亚陆培[导读] 传统的CAD格式一直是大多数城市基础地理信息数据生产和存储的主要方式，该数据格式在属性表达、查询统计、空间分析以及数据存储能力等方面均存在着缺陷。
南通市测绘院有限公司江苏南通 226000摘要：本文针对CAD格式成果数据无法对大量数据进行统一管理的问题，探讨了建立基础地理信息数据管理系统的可行性和实现方法，实现了基于GIS格式的基础地理信息数据库的建设和数据无损转换等功能的实现，真正意义上解决了成果数据统一管理的问题。
关键词：CAD；基础地理信息数据库；Arc Engine；FME1 引言传统的CAD格式一直是大多数城市基础地理信息数据生产和存储的主要方式，该数据格式在属性表达、查询统计、空间分析以及数据存储能力等方面均存在着缺陷。
随着数字城市的建设和发展，不管是政府管理部门，还是测绘单位等对基础地理信息数据的需求越来越迫切。
以GIS作为成果数据管理与应用的平台目前已经成为主流手段[1]。
历史积累的CAD数据以及外业测绘的成果数据与GIS数据之前的无损转换成为关键。
同时，保持基础地理信息的现势性是测绘工作的重要使命，持续联动更新是必然要求，因而，外业测绘CAD成果快速导入基础地理信息数据库，以及快速从库中导出CAD更新底图是数据库管理成为管理系统实现的要点。
实现基础地理信息数据管理系统的建设需要解决以下技术问题：一是实现CAD数据和GIS数据之间的无损转换，包括几何图形和属性信息；二是完成出库、入库一体化操作，满足日常数据的更新维护工作。
本文针对目前需要解决的技术问题，采用FME转换系统来实现CAD成果数据和GIS数据库之间的转换，利用Arc Engine来实现出库、入库一体化操作功能，因而切实可行地实现了基础地理信息数据管理系统。
2 技术路线2.1 FMEFME（Feature Manipulate Engine）空间数据转换处理系统是加拿大Safe Software公司研发的一套完整的访问空间数据的解决方案，它的数据转换功能非常强大，支持近百种格式数据间的相互转换，如：AutoCAD DWG/DXF，ESRI Arc/Info Generate，ESRI Shape，Intergraph/Micro Statiion Design File，Oracle Spatial Cartridge（Relational）等，并能够同时进行几何数据及其属性的无损转换，也可以实现自主扩展需要转换的数据格式，让用户添加自定义的数据格式，与其他格式进行转换[2]。
元数据的数据结构及该元数据的处理方法一、引言元数据是指描述数据的数据，它提供了关于数据的信息和属性，匡助用户理解和使用数据。
元数据的数据结构和处理方法对于数据管理和数据分析非常重要。
本文将详细介绍元数据的数据结构以及针对不同类型元数据的处理方法。
二、元数据的数据结构元数据的数据结构包括以下几个重要的部份：1. 元数据标识符：用于惟一标识元数据的标识符，通常是一个字符串或者数字。
2. 元数据类型：描述元数据的类型，例如数据表、字段、文件等。
3. 元数据属性：描述元数据的属性，包括名称、描述、数据类型、长度、精度等。
4. 元数据关系：描述元数据与其他元数据之间的关系，例如数据表与字段的关系、文件与目录的关系等。
5. 元数据值：描述元数据的具体值，例如数据表的名称、字段的名称等。
6. 元数据权限：描述元数据的访问权限，包括读取权限、写入权限等。
7. 元数据版本：描述元数据的版本信息，用于追踪元数据的变化历史。
三、元数据的处理方法针对不同类型的元数据，我们可以采用不同的处理方法，以满足不同的需求。
下面将介绍几种常见的元数据处理方法。
1. 数据表元数据处理方法：字段名、数据类型、长度等属性。
- 更新数据表元数据：当数据表结构发生变化时，更新对应的元数据，保持元数据与实际数据表的一致性。
- 查询数据表元数据：通过查询元数据，可以获取数据表的结构信息，匡助用户理解和使用数据表。
2. 文件元数据处理方法：- 提取文件元数据：通过解析文件的头部信息，提取文件的元数据，包括文件名、文件大小、创建时间等属性。
- 更新文件元数据：当文件发生变化时，更新对应的元数据，保持元数据与实际文件的一致性。
- 查询文件元数据：通过查询元数据，可以获取文件的基本信息，匡助用户管理和查找文件。
3. 数据字段元数据处理方法：- 创建字段元数据：根据数据表的字段信息，创建对应的元数据，包括字段名、数据类型、长度、精度等属性。
- 更新字段元数据：当字段的属性发生变化时，更新对应的元数据，保持元数据与实际字段的一致性。
工程地质数据管理系统及应用分析摘要：工程地质数据管理系统（GDM）在对施工项目的各种地质数据的统计、分析和管理上起着非常重要的作用。
工程地质数据作为地质信息的基本要素之一，需要经过专门的数据管理系统进行相关操作。
所以，工程地质数据管理系统的应用情况就应该受到广泛重视。
本文主要针对工程地质数据管理系统的应用情况展开相关论述。
关键词：工程；地质数据；管理系统Abstract: Engineering geological data as geological information is one of the basic elements, it require specialized data management system for the relevant operation. Therefore, the engineering geological data management system application we should pay attention to. This article mainly aims at the engineering geological data management system application development author.Key words: engineering geological data; management system;中图分类号:F407.1文献标识码： A 文章编号：随着我国建筑事业的不断发展，建筑工程项目管理系统的不断完善，对于工程项目中所涉及的各项数据都需要经过专业的数据管理系统进行分析、统计和储存。
这一系统的应用，对于工程项目的地质勘测、合理施工等等，都起着非常重要的作用。
特别是近年来，工程地质数据库的研究得到了非常迅速的发展，并已经在各行各业中得到了广泛应用。
工程地质数据是地质信息的基本要素之一，通过对地质数据进行有效的管理，可以使地质信息更加完善，这一工作也是地质资料信息化的重要内容。
浅谈地理信息元数据的设计摘要：地理信息元数据是关于地理相关数据和信息资源的描述信息.本文通过对地理信息元数据确定的原则，元数据的主要内容与设计，元数据的组织与管理模式几个部分，浅谈地理信息元数据设计应注意的方面。
地理信息元数据的设计使用，帮助人们有效地定位、评价、获取和使用地理相关数据。
关键词：地理信息元数据元数据的设计管理模式1 引言随着“数字地球”，“数字中国”的付诸实施，空间信息飞速扩长，如何有效管理、使用、共享这些异构、多源、海量数据的问题日益突出，地理信息元数据以其描述性、开放性、简易性而逐渐得到认可[1]。
元数据是关于数据与信息资源的数据，即关于数据与数据集的内容、质量、状况和其它特性信息，是实现数据高效组织、管理、维护、快速检索、访问、存取的核心和关键技术之一[2]。
地理信息元数据是关于地理相关数据和信息资源的描述信息。
地理信息数据内容繁杂且数据量庞大，建立地理信息元数据是对其进行管理及共享的有效可行方法[3]。
它通过对地理空间数据的内容、质量、数据格式、数据采集时间和其他特征进行描述与说明，帮助人们有效地定位、评价、获取和使用地理相关数据[4]。
2 地理信息元数据确定的原则建立元数据集合，是帮助人们理解和使用元数据所描述的数据对象，以实现空间数据的标准化为目的，以实现数据的共享为前提[5]。
元数据的选择和组织必须遵循一定的规则，以全面描述数据对象，并方便用户使用。
地理信息元数据的确定需要遵循以下的原则：2.1 完整性元数据设计中需要挑选出一些最重要的元数据，构成核心元数据集。
核心元数据是有效描述数据特征的最小元数据数据集合，它应该完整地描述数据集最重要的信息。
2.2 准确性各个元数据元素应该从某个侧面准确地描述数据集合的某些特征。
在确定核心元数据内容的时候，需要对相关领域的理论与技术有全面的了解，准确而简洁地将描述数据集主要特征的数据元素整合起来。
2.3 结构性地理信息元数据之间具有复杂的联系，应根据实际其结构联系进行合理组织，以便对元数据进行修改或扩展时不破坏其整体结构。
元数据的数据结构及该元数据的处理方法元数据是描述数据的数据，它包括数据的属性、特征和结构等信息，用于描述和组织数据集合。
元数据的数据结构和处理方法对于数据的管理和利用非常关键。
下面将详细介绍元数据的数据结构以及处理方法，包括元数据的分类、元数据的数据结构模型、元数据的采集和管理方法等。
一、元数据的分类元数据可以按照不同的维度进行分类，包括以下几种分类方式：1.技术元数据和业务元数据：技术元数据主要描述数据的存储、传输和处理等技术细节，如数据格式、数据源、数据传输方式等；业务元数据则更关注数据的业务含义和关联关系，如数据的定义、数据的归属、数据的用途等。
2.概念元数据和物理元数据：概念元数据描述数据的概念模型，包括数据的逻辑结构、数据的关系和数据的约束等；而物理元数据则描述数据的物理实现，包括数据的存储方式、数据的索引和数据的分布等。
3.元数据的层次结构：元数据可以分为不同的层次，从宏观到微观，如全局元数据、库级元数据和表级元数据等，不同层次的元数据具有不同的粒度和职责。
二、元数据的数据结构模型1.层次结构模型：元数据可以采用树形或图形结构进行组织和管理，不同层次的元数据之间通过父子节点关联。
这种模型的优点是简单易于理解和使用，但是不够灵活和扩展。
2.关系模型：元数据以关系数据库的形式进行存储和管理，使用关系模型能够更好地处理元数据之间的复杂关系和约束。
这种模型的优点是灵活性强，可以满足不同的查询和操作需求，但是数据存储和查询的效率相对较低。
3.对象模型：元数据以对象的形式进行组织和管理，每个元数据对象包括属性和方法等。
这种模型的优点是具有较好的可扩展性和表达能力，能够更好地描述和处理元数据的复杂关系，但是实现和应用较为复杂。
三、元数据的采集和管理方法1.手工采集方法：手工采集方法是指人工编写代码或通过用户界面输入元数据的方法。
这种方法适合于元数据较少、变动频率不高的场景，但是效率较低，容易出错。
元数据管理系统设计与实现随着互联网的飞速发展，海量数据的生成和处理成为了当前技术发展的重点，数据资源的利用率和价值也成为数据处理的核心问题。
而元数据的管理则成为一项关键的工作，为保证数据资源的正常使用和数据价值的最大化提供了可靠的技术保障。
本文将从数据资源管理的角度，介绍一个元数据管理系统的设计和实现过程。
一、需求分析在进行元数据管理系统的设计和实现前，首先需要对其需求进行明确和分析。
通常包括以下几个方面：1. 数据规范统一元数据作为数据资源的描述信息，需要在采集和存储时保证其规范和统一，避免数据冗余和信息重复。
2. 数据管理和控制元数据管理系统需要对数据资源的访问和控制进行管理，确保敏感数据不被非授权人员访问或修改。
3. 归档和备份元数据管理系统需要对数据资源进行归档和备份，以保证数据的安全性和可靠性。
4. 数据分析和应用元数据管理系统需要支持数据的分析和应用，为用户提供丰富的数据查询和可视化展示方式，帮助用户快速准确地获取需要的信息。
二、系统设计1. 数据结构设计元数据管理系统的数据结构应该符合标准化，以保证数据的规范和统一。
常用的数据结构包括树形结构、表格结构和图形结构等。
在设计时需要考虑系统的扩展性和兼容性。
2. 系统架构设计元数据管理系统的架构设计涉及到前端和后端的结构。
前端可以采用Web或移动端的方式进行设计和实现，后端可以采用传统的数据库架构或分布式架构。
3. 服务层设计元数据管理系统的服务层应该支持多种服务类型，如API服务、文件服务和流服务等。
同时还需支持数据异步化处理，以提高系统的性能和响应速度。
三、系统实现1. 数据库设计与实现在数据库的设计和实现上，可以采用主流的关系型数据库或NoSQL数据库等，以保证数据的可靠性和可扩展性。
同时还需要考虑数据粒度和数据安全性等方面。
2. 界面设计和实现系统的界面设计应该符合用户体验和界面美感的要求，同时也需要考虑页面的布局和逻辑交互。
通常可以采用前端框架进行实现，如Bootstrap和AngularJS等。
