第九章_空间数据库设计
空间数据库设计
空间数据库设计随着现代科技的不断进步，空间数据库设计已成为地理信息系统（GIS）和相关领域中一个至关重要的环节。
空间数据库主要负责存储和管理地理空间数据，包括但不限于地形、地貌、建筑物、道路等地理信息。
本文将探讨空间数据库设计的重要性及其在实现数据高效存储和管理方面的关键作用。
一、空间数据库设计概述空间数据库设计是针对空间数据的存储和管理进行规划和构建的过程。
它需要对空间数据的特性和关系进行深入理解，并运用相关的数据库技术来实现数据的有效组织和存储。
空间数据库设计需要考虑数据模型的建立、数据结构的优化、数据存储的方式以及数据访问的控制等问题。
二、空间数据库设计的重要性1、提高数据存储效率空间数据库设计通过对数据模型的优化和数据结构的调整，可以提高数据的存储效率。
这不仅可以减少存储空间的需求，还可以降低数据的维护成本。
2、增强数据管理能力通过合理的空间数据库设计，可以实现对空间数据的有效管理，包括数据的查询、更新、删除等操作。
这有助于提高数据处理效率，并保证数据的一致性和完整性。
3、促进数据共享与应用良好的空间数据库设计可以促进数据的共享与应用。
通过数据模型和数据结构的规范化，可以实现不同系统之间的数据共享和交互，从而扩大数据的应用范围。
三、空间数据库设计的关键环节1、数据模型的选择与优化在空间数据库设计中，选择适合的数据模型是至关重要的。
常见的空间数据模型有层次模型、网络模型、关系模型等，选择哪种模型取决于具体的应用需求和数据特点。
还需要根据实际需求对数据模型进行优化，以提高数据处理效率。
2、数据结构的规划与调整数据结构是空间数据库设计的核心部分，它决定了数据的组织方式和访问方式。
在规划数据结构时，需要考虑数据的完整性、一致性、并发控制等因素，以确保数据的安全性和可靠性。
同时，还需要根据实际应用需求对数据结构进行调整和优化，以满足不同场景下的数据处理需求。
3、数据存储策略的制定与实施制定合理的数据存储策略可以有效提高空间数据库的性能。
空间数据库设计步骤与内容
空间数据库设计步骤与内容
空间数据库是指在地理信息系统(GIS)中应用的一种数据库，它存储和管理与空间相关的数据和信息。
为了设计一个高效的空间数据库，必须遵循以下步骤和内容：
1.需求分析：首先需要明确用户的需求，包括数据类型、数据量、数据更新频率等。
2.数据采集：采集空间数据，可以通过卫星图像、数字地图、GPS 数据等方式获取。
3.数据处理：对采集到的数据进行处理，包括数据格式转换、数据清洗、数据拓扑检查等。
4.空间数据模型设计：根据需求和采集的数据，设计空间数据模型，包括数据表结构、空间索引等。
5.数据库系统设计：选择适合的数据库系统，如Oracle、MySQL、PostgreSQL等，设计数据库系统结构。
6.数据导入：将处理好的空间数据导入到数据库中，建立空间数据表和索引。
7.数据库应用程序设计：根据需求和数据库系统，设计应用程序，如GIS应用程序、Web应用程序等。
8.数据管理：管理空间数据，包括数据备份、数据维护、数据更新等。
9.性能优化：调整数据库系统参数，优化数据库查询效率，提高系统性能。
以上是设计空间数据库的步骤和内容，需要充分考虑用户需求和数据特点，以提高空间数据管理和应用的效率和质量。
空间数据库设计
X
X
XX
X
X
大类码 小类码 一级码 二级码 实体码
2.5.1 信息编码
• 4、编码实例：小班卡片关联与唯一码
在小班卡 片上，每条记 录对应一个小 班。小班卡片 也有小班号、 林班号、作业 区代码、林场 代码属性，字 段均为数值型。
2.5.1 信息编码
• 4、编码实例：小班卡片关联与唯一码 将林场代码、作业区代码、林班号、小班号按从
包含
n 林业调查图斑
面积
林场号 区划类型 面积
2.3 定义实体和关系
• 数据词典 以词典的方式描述和定义E-R模型设计 中出现和形成的实体、关系
实体分析矩阵
实体 类别1
实体1 实体2
…… 类别2
实体1 实体2
…..
初始数据词典
实体定义
实体名 定义 唯一识别码 属性
关系定义
关系 定义
林业空间数据库的初始数据词典
点（Point）、结点（Node）、点事件 弧（Arc）、路径系统（路径和段）、线事件 多边形（Polygon）、区（Region） 注记（Annotation） 一般的图像文件、img文件、ArcInfo的Grid Info表、dbf表 ArcInfo的Grid和TIN
2.4.1 数据模型匹配
• ArcInfo的数据模型——区
• 林业空间数据库数据源选择
数据
森林调查数据 行政区划
土地利用数据 遥感数据 地形数据 气象气候
退耕还林、天然林保护 火灾分布 了望站点
数据源
纸质林相图、小班卡片 由矢量林相图衍生
纸质土地利用图、TM遥感数据 购买覆盖该区域的TM遥感影像
纸质地形图 向相关部门购买电子数据 最近5年纸质退耕、天然林图
空间数据库设计的步骤
空间数据库设计的步骤一、概述空间数据库设计是指将地理信息数据存储在数据库中，以便于管理、查询和分析。
空间数据库设计的步骤包括需求分析、数据建模、数据设计和实现等。
二、需求分析1.收集用户需求：了解用户对地理信息的需求，包括需要存储哪些类型的数据，需要进行哪些类型的查询和分析等。
2.确定数据来源：确定数据来源，包括采集现有数据或自行采集。
3.确定数据规模：根据用户需求和数据来源确定数据规模，包括要存储多少个地理信息对象，每个对象需要多少属性等。
三、数据建模1.确定实体关系：根据用户需求和数据来源确定实体关系。
例如，一个城市可以被看作是一个实体，它包含许多街道、建筑物等子实体。
2.绘制ER图：使用ER图表示实体之间的关系。
ER图应该清晰明了，并且易于理解。
3.确定属性：为每个实体和子实体确定属性，并将其添加到ER图中。
四、数据设计1.选择数据库管理系统（DBMS）：选择适合项目的DBMS。
常见的DBMS包括Oracle Spatial、PostGIS等。
2.选择适当的空间索引：选择适合项目的空间索引方式。
常见的空间索引方式包括R树、Quadtree等。
3.设计表结构：根据ER图设计表结构。
每个实体和子实体都应该对应一个表，每个属性都应该对应一个列。
五、实现1.创建数据库：在DBMS中创建数据库。
2.创建表：根据数据设计中的表结构创建表。
3.导入数据：将采集到的数据导入到数据库中。
4.创建索引：根据数据设计中选择的空间索引方式创建索引。
六、总结以上是空间数据库设计的步骤，其中需求分析和数据建模是关键步骤，需要仔细考虑。
在实现过程中，需要注意性能和安全性等问题。
空间数据库系统设计共40页文档
特化能够从已有的实体类型中创建新的实体类型， 允许从一个实例中区分出的某些实例有特定的属性，或 者与其他实体间有特定的联系。
泛化是在一组已经存在的类中识别它们共同的性 质，抽取这些共同性质建立一个新类。
图斑
土地利用
d
线状地物
零星地物
建筑物 o
其设计步骤是： （1）E-R模型向关系模型的转换
M:N时，每一个实体转换为一个单独的关系模式， 该关系模式的属性包含相应实体的所有属性。 （2）关系数据模型的规范化设计
编号
道路中心线 …
路段
组成
编号 名称
类型 长度
道路 起点
…
终点
包含依赖性实体的E-R模型
E-R模型优点： （1）基于实体、联系、属性等简单有力的概念，便于非
专家理解。 （2）容易转换成逻辑模型，方便映射到关系模式。 缺点： （1）缺少足够强有力的建模构造。
3、实体－联系扩展模型（EER） 与泛化、特化及属性继承机制密切相关。允许在数
二、空间数据库概念设计
概念模型是系统设计者和用户之间对系统的认识进 行沟通的有效手段。它可以表达建模对象的信息结构和 动态特征。
概念设计是逻辑设计和物理设计的基础。
1、概念设计的步骤 （1）确定应用领域
数据库设计必须有明确的应用领域。应用领域越 明确、越狭窄，相应的模型就越简单。 （2）确定用户需求
道路
终点
起点
道路中心线
简化的E-R模型
一个实体类型必须有至少一个唯一标识符。通过它 来实现区分实例。唯一标识符的选择通常取决于建模过 程中实施层次的一些因素。
E-R模型允许建模者表达实体进入联系的方式。此 外，联系不仅能连接两个实体类型，也可以连接多个实 体类型，甚至可以连接一个实体及其自身。
空间数据库的设计
§2.7 空间数据库的设计、建立和维护一、空间数据库的设计数据库因不同的应用要求会有各种各样的组织形式。
数据库的设计就是根据不同的应用目的和用户要求，在一个给定的应用环境中，确定最优的数据模型、处理模式、存贮结构、存取方法，建立能反映现实世界的地理实体间信息之间的联系，满足用户要求，又能被一定的DBMS接受，同时能实现系统目标并有效地存取、管理数据的数据库。
简言之，数据库设计就是把现实世界中一定范围内存在着的应用数据抽象成一个数据库的具体结构的过程。
空间数据库的设计是指在现在数据库管理系统的基础上建立空间数据库的整个过程。
主要包括需求分析、结构设计、和数据层设计三部分。
1、需求分析需求分析是整个空间数据库设计与建立的基础，主要进行以下工作：1）调查用户需求：了解用户特点和要求，取得设计者与用户对需求的一致看法。
2）需求数据的收集和分析：包括信息需求(信息内容、特征、需要存储的数据)、信息加工处理要求(如响应时间)、完整性与安全性要求等。
3）编制用户需求说明书：包括需求分析的目标、任务、具体需求说明、系统功能与性能、运行环境等，是需求分析的最终成果。
需求分析是一项技术性很强的工作，应该由有经验的专业技术人员完成，同时用户的积极参与也是十分重要的。
在需求分析阶段完成数据源的选择和对各种数据集的评价2、结构设计指空间数据结构设计，结果是得到一个合理的空间数据模型，是空间数据库设计的关键。
空间数据模型越能反映现实世界，在此基础上生成的应用系统就越能较好地满足用户对数据处理的要求。
空间数据库设计的实质是将地理空间实体以一定的组织形式在数据库系统中加以表达的过程，也就是地理信息系统中空间实体的模型化问题。
主要过程是见图2-7-1。
1）概念设计概念设计是通过对错综复杂的现实世界的认识与抽象，最终形成空间数据库系统及其应用系统所需的模型。
具体是对需求分析阶段所收集的信息和数据进行分析、整理，确定地理实体、属性及它们之间的联系，将各用户的局部视图合并成一个总的全局视图，形成独立于计算机的反映用户观点的概念模式。
空间数据库的设计与管理
空间数据库的设计与管理1. 引言空间数据库是指在计算机系统中用于存储和管理地理数据的数据库系统。
随着地理信息系统（GIS）的发展和应用日益广泛，空间数据库的设计与管理变得尤为重要。
本文将探讨空间数据库的设计原则、数据模型和管理方法。
2. 空间数据库的设计原则（1）空间一体性：空间数据具有一定的一体性，即地理对象的各个组成部分之间具有一定的内在关联。
在设计空间数据库时，必须考虑地理对象的组成关系和拓扑关系，确保数据元素的一致性和正确性。
（2）空间关联性：地理对象之间存在着空间关联关系，如邻近关系、包含关系等。
在数据库设计中，需要考虑地理对象之间的关联关系，并为其建立相应的索引和查询机制。
（3）数据完整性：地理数据的完整性是空间数据库设计的核心要求之一。
设计者需要定义具体的数据模型，并设置相应的完整性约束，以保证地理数据的准确性和可靠性。
3. 空间数据库的数据模型（1）层次模型：层次模型是最早被应用于空间数据库的数据模型之一。
该模型可以有效地描述地理对象之间的层次关系，但对于描述非树形结构的数据非常复杂，不适用于较复杂的地理数据。
（2）对象模型：对象模型是基于面向对象的思想，将地理对象视为实体，具有属性和行为。
该模型能够灵活地描述地理对象之间的继承和关联关系，适用于复杂的地理数据。
（3）拓扑模型：拓扑模型基于图论的思想，以节点和边表示地理对象之间的拓扑关系。
该模型适用于描述复杂的拓扑结构，如网络、流域等。
4. 空间数据库的管理方法（1）数据采集与预处理：在建立空间数据库之前，需要通过各种采集手段（如遥感技术、GPS等）获取地理数据。
同时，还需要对采集到的数据进行预处理和清洗，以保证数据的质量和准确性。
（2）数据存储与索引：地理数据一般以向量数据或栅格数据的形式存储。
对于大规模的地理数据，需要采用合适的存储结构，并设置相应的索引机制，以提高数据的存取效率。
（3）数据查询与分析：空间数据库的主要功能是支持数据的查询和分析。
空间数据库设计与管理方法
空间数据库设计与管理方法引言：随着时代的发展和科技的进步，空间数据的应用范围越来越广泛。
无论是地理信息系统、导航系统还是物流管理系统，都需要依赖空间数据来完成各自的功能。
而空间数据库的设计与管理往往成为空间数据应用的关键环节。
本文将探讨空间数据库设计与管理的方法，以帮助读者了解如何高效地利用和管理空间数据。
一、空间数据库的基本概念空间数据库是指能够存储、查询和分析空间数据的数据库。
与传统的关系型数据库相比，空间数据库在处理空间数据时具有一些特殊的需求和挑战，比如支持空间数据类型、空间索引和空间查询等。
空间数据类型包括点、线、面、多边形等，而空间索引则是为了提高空间查询的效率而设计的数据结构。
二、空间数据库的设计原则在设计空间数据库时，需要遵循一些基本原则，以确保数据库的性能和可拓展性。
1. 数据模型选择在选择数据模型时，应根据具体的应用场景来决定。
常见的空间数据模型包括关系型数据模型、对象模型和多维模型。
关系型数据模型适用于简单的空间查询和分析，而对象模型则更适合复杂的空间对象表示和关联操作。
多维模型则主要应用于OLAP（联机分析处理）系统。
2. 空间索引选择针对空间查询的需求，应选择合适的空间索引结构。
常用的空间索引结构包括R树、四叉树和网格索引等。
R树适用于范围查询，四叉树适用于点查询，而网格索引则可以快速处理空间数据的聚集查询。
3. 数据库分区对于大规模的空间数据库，可以考虑将数据进行分区。
分区可以提高数据库的查询性能和并行处理能力。
常见的分区策略包括水平分区和垂直分区。
水平分区将数据行划分到不同的物理存储设备上，而垂直分区将数据列划分到不同的表中。
三、空间数据库的管理方法除了设计合理的数据库结构，还需要合理地管理数据库的运行和维护，以保证数据库的可靠性和效率。
1. 数据备份与恢复定期进行数据备份是保证数据库可靠性的重要手段。
可以通过全量备份和增量备份相结合的方式来提高备份效率。
同时，要定期进行数据恢复测试，确保备份数据的可用性。
空间数据库设计步骤与内容
空间数据库设计步骤与内容
空间数据库设计的步骤与内容如下：
1.确认空间数据的主题，并进行需求分析：在进行空间数据库设计前，需要确认设计的主题，例如：城市规划、资源管理等。
然后分析该主题下
的需求，了解用户要达到的目标和所需要的空间数据支持。
2.收集数据：收集相关的空间数据，包括地图数据、卫星图像、遥感
数据、传感器数据等。
3.数据预处理：对收集的空间数据进行筛选、去重、标准化等预处理，以确保数据质量。
4.确定数据模型：根据需求和收集的数据，确定适合目标的数据模型，包括层次模型、关系模型、对象模型等。
5.设计数据模式：在确定好数据模型后，根据模型设计数据模式，即
定义数据类型、表结构、属性和关系等。
6.实施数据库：根据设计出的数据模式，实施数据库。
主要包括数据
库的创建、表的建立和数据的导入等。
7.空间索引设计：对于空间数据的查询和分析，需要进行空间索引设计，以提高数据的查询效率。
8.数据备份和恢复：进行数据库备份和恢复的设计，以保证数据的安
全性和可靠性。
9.数据库安全性设计：设计数据库权限、用户身份验证等安全措施，
以保证数据的安全性。
10.数据库性能优化：为了提高数据库的性能，需要进行索引优化、查询路径优化、SQL优化等。
通过以上的步骤，就可以设计出具有良好性能、完整性和安全性的空间数据库。
空间数据库的设计与实现
空间数据库的设计与实现随着互联网的快速发展，数据量和种类愈发繁多，如何高效地存储和管理这些数据已成为现代技术的重要问题。
其中，空间数据的存储和管理更是难度加大。
在众多的数据库类型中，空间数据库因其独有的数据特征和应用场景而受到越来越多的关注。
本文将讨论空间数据库的设计与实现。
一、空间数据的特点空间数据不同于一般的数据，它具有以下几个特点：1.空间数据具有空间位置信息，比如地理经纬度、海拔高度等。
2.空间数据是动态的，实时的，具有时空特征，比如车辆行驶轨迹、气象信息等。
3.空间数据是多源异构的，比如不同的卫星影像数据、传感器数据、气象数据等。
4.空间数据具有高维度且数据量大，比如地理信息系统（GIS）中的空间数据就可以包含很多维度。
二、空间数据库的设计针对空间数据的特点，空间数据库需要在传统数据库设计的基础上，增加空间数据的相关特性，设计出适合空间信息存储和管理的数据库系统。
设计空间数据库需要考虑以下几个方面：1.数据格式：空间数据通常以不同的格式存储，比如矢量数据、栅格数据等，需要了解各种数据格式特点并确定哪种数据格式最适合存储具体的空间信息。
2.空间索引：基于传统的索引方式，空间数据需要一种特殊的索引方式来支持空间查询，以提高空间信息的检索效率，例如R树索引等。
3.坐标系统：不同的坐标系统精度和误差不同，需要根据具体情况选用合适的坐标系统，同时还需要考虑多个不同坐标系统之间的转换问题。
4.数据采集和存储：根据空间数据的特点，数据的采集和存储需要特殊考虑，需要考虑数据的时空特征、数据量大小、数据来源等。
5.数据安全：空间数据的安全性非常重要，需要采用加密等方式保障空间数据的安全。
三、空间数据库的实现空间数据库设计完成后，需要用具体的技术实现。
通常来说，空间数据库可以采用以下两种方式实现：1.扩展传统数据库：对传统的数据库进行扩展，支持空间数据处理，在传统的关系数据库系统中增加空间数据类型和空间索引。
空间数据库设计步骤与内容
空间数据库设计步骤与内容1.确定需求和目标：首先，需要明确用户的需求和数据库的目标。
例如，数据库可能需要存储各种类型的地理空间数据，如点、线、面、栅格等。
同时，数据库的目标可能包括高效性能、数据一致性、安全性等。
2.空间数据模型设计：空间数据模型是描述和组织空间数据的框架。
常用的空间数据模型包括矢量模型和栅格模型。
矢量模型将空间数据表示为点、线和面等要素的集合，而栅格模型将空间数据表示为规则的网格结构。
选择适合项目需求的空间数据模型，并进行相应的设计。
4.空间索引设计：在空间数据库中，通常需要使用空间索引来加速空间查询操作。
空间索引是一种数据结构，可以将空间数据进行分层组织，以便快速找到满足查询条件的数据。
常见的空间索引包括R树、四叉树、网格索引等。
根据具体情况选择适合的空间索引，并进行相应的设计。
5.数据采集和导入：对于已有的空间数据，需要进行数据采集和导入。
数据采集可以通过现场测量、遥感影像解译等方式获得。
导入数据时，需要对数据进行格式转换和数据清洗等操作，以符合数据库的要求。
此外，在导入过程中还要注意数据的空间参考系统、坐标系统等相关信息的一致性。
6.数据查询和分析：一个好的空间数据库应具备强大的查询和分析功能。
通过SQL查询语言或特定的空间查询语言，可以对数据库中的空间数据进行查询、分析和可视化。
常见的空间查询操作包括点和面的相交、线和面的缓冲区分析等。
7.数据库安全和权限管理：对于空间数据库来说，数据的安全性至关重要。
设计空间数据库时，需要考虑用户权限管理、数据加密、备份和恢复等安全机制。
通过合理的用户权限管理，可以控制用户对数据的访问权限，保护数据的安全性。
8.性能优化和扩展：在设计空间数据库时，需要考虑数据库的性能优化和扩展性。
可以通过合理的表结构设计、索引优化、查询优化等方式提高数据库的查询性能。
此外，对于大规模的空间数据，可能需要使用分布式数据库系统或并行计算等技术来满足数据库的扩展需求。
空间数据库设计
空间数据库设计在当今数字化的时代，数据的管理和利用变得越来越重要，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，在地理信息系统、城市规划、导航系统等众多领域发挥着关键作用。
那么，什么是空间数据库设计呢？它可不是简单地把数据塞到一个库里就完事，而是一个需要精心规划和深思熟虑的过程。
空间数据库设计的第一步，是明确需求。
这就好比盖房子之前要知道住的人有多少、有什么特殊的生活习惯和需求一样。
我们需要了解将要存储的数据类型，是点、线、面等几何对象，还是地理坐标、属性信息等。
还要清楚数据的来源，是来自实地测量、卫星遥感，还是其他渠道。
同时，要知道数据的使用目的，是用于分析、查询，还是用于可视化展示。
比如说，在城市规划中，我们可能需要存储建筑物的位置、形状、高度等信息，还要考虑道路、公园、公共设施等的分布。
而在导航系统中，重点可能是道路的网络结构、交通流量等。
只有明确了这些需求，才能为后续的设计工作打下坚实的基础。
接下来，就是概念设计阶段。
在这个阶段，我们要构建一个概念模型，用一种易于理解的方式来描述数据的结构和关系。
常用的方法有实体关系模型（ER 模型）。
把空间数据中的各种实体，比如建筑物、道路等，以及它们之间的关系，比如相邻、包含等，清晰地表示出来。
以一个校园地图的空间数据库设计为例，实体可以包括教学楼、图书馆、操场等，它们之间的关系可能有教学楼靠近操场，图书馆在校园的中心位置等。
通过这种概念模型，我们可以对整个数据库的结构有一个宏观的把握，发现潜在的问题和矛盾。
完成概念设计后，就进入逻辑设计阶段。
这时候，要把概念模型转化为具体的数据库模型，比如关系型数据库中的表结构。
在这个过程中，需要确定每个表的字段、数据类型、约束条件等。
对于空间数据，通常会使用专门的空间数据类型，比如几何类型（POINT、LINESTRING、POLYGON 等）来存储点、线、面等对象。
还是以校园地图为例，我们可能会有一个“教学楼”表，其中包含“教学楼名称”“位置”“建筑面积”等字段，“位置”字段就可以使用空间数据类型来存储教学楼的坐标或几何形状。
空间数据库设计的步骤
空间数据库设计的步骤引言•空间数据库的概念和意义•空间数据库在实际应用中的重要性空间数据库设计步骤1.确定需求和目标–确定空间数据库的用途和目标–定义数据库的范围和边界–了解用户需求和使用场景2.收集和整理空间数据–收集必要的地理空间数据–对数据进行清理和预处理–整理数据结构和格式3.建立空间数据库模型–选择合适的数据库管理系统–设计数据库表结构–定义数据关系和约束4.空间数据建模–根据需求设计空间数据模型–选择合适的空间数据类型和索引方式–进行数据建模和存储方案设计5.空间数据导入和处理–将收集到的空间数据导入数据库–进行数据处理和转换–确保数据的一致性和完整性6.空间数据查询和分析–设计查询语句和分析方法–使用查询语言进行数据查询–进行数据分析和可视化7.数据库性能优化和调优–分析和评估数据库性能–优化查询和数据访问性能–调整数据库配置和参数8.数据库安全和维护–设计合理的用户权限和访问控制–定期备份和恢复数据库–监控数据库运行状态和性能–提供灾备和故障恢复方案确定需求和目标在设计空间数据库之前，首先要明确数据库的使用目的和需求。
根据不同的应用场景和业务需求，确定数据库的范围和边界，以便明确设计的方向和目标。
收集和整理空间数据收集地理空间数据是设计空间数据库的第一步。
需要确定所需数据的类型，例如地图、卫星影像、传感器数据等。
然后进行数据的收集和清理，剔除重复、冗余和错误的数据。
最后，整理数据的结构和格式，便于后续的建模和存储。
建立空间数据库模型选择合适的数据库管理系统（DBMS）是设计空间数据库的关键。
常见的空间数据库管理系统包括PostGIS、Oracle Spatial等。
根据需求设计数据库的表结构，包括常规属性和空间属性。
同时，需要定义数据的关系和约束，保证数据的一致性和完整性。
空间数据建模在数据库模型的基础上，针对空间数据进行建模。
根据具体需求设计空间数据的模型，选择合适的空间数据类型和索引方式。
地理空间数据库第9章 空间数据库设计与实现
用户参与的重要性 用原型法来帮助用户确定他们的需求 预测系统的未来改变
9.3 概念结构设计
概念结构设计：是对用户信息需求的综 合分析、归纳，形成一个不依赖于空间 数据库管理信息结构设计。是从用户的 角度对现实世界的一种信息描述。
比较流行的建模工具有E-R图和UML模 型。
工作过程
结果：形成用户需求分析调查报告
9.2.2 数据流图与数据字典
空间数据库需求分析过程中通常使用数据 流图和数据字典来对用户需求加以描述。
数据流图以图形的方式描绘数据在系统中 流动和处理的过程，描述了数据流动、存领教 与处理的逻辑关系。作用有二：
（1）描述系统的整体概念； （2）划分系统边界。
F
1.1
2.1
2.3
3.1
1.2
1.3
2.2
2.4
3.2
3.3
F
பைடு நூலகம்
DFD/L2.1
DFD/L2.2
DFD/L2.3
二、数据流图分层
2．分解处理功能和数据
（1）分解处理功能： 将处理功能的具体内容分解 为若干子功能，将子功能继续分解，直到把工作 过程表达清楚为止。
（2）分解数据：在处理功能的同时，其所用的数 据也逐级分解，形成数据流图，数据流图表达了 数据和处理过程的关系。
9.2 需求分析
据CAAOS发布的调查报告，美国1995年在IT上 花费2500亿美元用于175 000个软件项目，但是 其中31%项目在完成前被取消，53%的项目成 本为原始估计的189%，仅仅16%软件项目按时、 按预算完成。
9.2 需求分析
9.2.1 需求分析的任务与方法 9.2.2 数据流图与数据字典
空间数据库系统设计
简化的E-R模型
添加标题
一个实体类型必须有至少一个唯一标识符。通过它
01
添加标题
来实现区分实例。唯一标识符的选择通常取决于建模过
空间数据库的设计目标 满足用户要求 准确模拟现实世界 数据模型的性质和数据库设计的质量。 良好的数据库性能 减少冗余数据、有利于快速访问数据。 能够被某个数据库管理系统接受
空间数据库概念设计
概念设计是逻辑设计和物理设计的基础。
动态特征。
02
行沟通的有效手段。它可以表达建模对象的信息结构和
概念模型是系统设计者和用户之间对系统的认识进
选择对象类型
04
03
02
01
对象类型定义和属性描述 例如，对象类型：道路 定义：所有汽车可以通行的道路，但不包括长度小于100m的道路。 属性：道路承载量 允许的取值范围：最小为0t,最大为30t. 对象类型的调整 几何表示
继承关系
关系
包括位置精度、属性精度、现势性等。
质量要求
标识符
编码
实体-联系模型（E-R）
详细设计模型质量的评估
01
02
03
地理信息元数据的设计
地理信息元数据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。 元数据确定的原则 完整性 （2）准确性 （3）结构性 与其他标准的一致性
元数据的主要内容 标识信息 （2）数据质量信息 空间参照系统信息 对数据集使用的空间参照系统的说明。 内容信息 （5）分发信息 核心元数据参考信息 发布与更新的日期，建立核心元数据单位的联系信息。
空间数据库的设计与实现
空间数据库的设计与实现随着互联网和物联网技术的快速发展，数据的规模和复杂程度逐渐增加，数据存储与管理方面的需求也变得越来越迫切。
而空间数据作为一种具有地理位置信息的数据类型，其空间关系和拓扑关系的复杂度更是将数据存储与管理的任务推向了新的挑战。
因此，针对空间数据的特点，设计与实现一种高效的空间数据库成为了当前研究的热点之一。
一、空间数据的特点空间数据具有地理位置信息，与传统数据相比，其独特的特征主要体现在以下几个方面：1.空间数据是三维的，具有高维度、大规模的特性。
2.空间数据涵盖范围广，具有局部较强的相关性和全局综合性特点。
3.空间数据具有强的空间关系和拓扑关系，相邻数据之间有很强的关联性。
4.空间数据的获取成本较高，通常需要使用昂贵的传感器设备进行采集。
二、空间数据库设计的主要方法面对空间数据的复杂性，开发高效的空间数据库是一项值得探究的跨领域任务。
目前，主要的空间数据库设计方法主要包括空间索引技术、空间数据模型、空间查询优化等。
1.空间索引技术在传统的数据库中，为实现快速定位和查询数据的目的，常常使用B+树结构等索引结构进行存储。
而针对空间数据的索引结构则需要考虑其空间关系和拓扑关系，主要包括R树、Quadtree等等。
其中R树可以将空间信息进行层次化表示，并且在查询时可以有效地削减搜索空间；Quadtree则是一种可以将平面划分为四个等分的树形结构，它可以方便地对空间数据进行多级叠加。
2.空间数据模型空间数据模型是空间数据库构建的基石。
不同的空间数据模型在数据的描述和处理方面存在很大的差异。
因此，选择合适的空间数据模型对空间数据库的设计和实现具有重要意义。
常见的空间数据模型包括内在数据模型和外在数据模型。
内在数据模型主要针对在计算机中的物理存储结构，例如空间向量模型、栅格模型等；而外在数据模型更关注数据的语义表达，例如面向对象数据模型、图形结构数据模型等。
同时，不同的数据模型之间也可以进行转换和集成，以满足不同领域数据处理的要求。
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转换规则、 DBMS功能、 优化方法
设计概念结构
概念设 计阶段
设计逻辑结构
9.1.2 空间 数据库设计 过程
逻辑设 计阶段 数据模型优化 应用要求, DBMS详 细特征 设计物理结构 物理设 计阶段 评价设计、性能预测 不满意
物理实现
数据库 实施阶段
试验性运行 不满意 数据库运行
9.2 需求分析
9.2.1 需求 分析的任务 与方法
Ⅱ： 准 备 相 应 的 问 题 清 单
用户基本需 求调研问题 清单
用户数据现 状问题清单
用户系统分 析问题清单
Ⅲ： 整理问 题清单 /形成 调研 报告
用户基本需 求调研报告
用户数据现 状调研报告
用户系统分 析调研报告
9.2.2 数据流图与数据字典
1．数据流图的基本成分
以地图M为例： 地图M中有两个面实体ⅠⅡ Ⅰ多边形由a,b,e组成 Ⅱ多边形由b,c,d组成 a边的两个端点是1，2 b边的两个端点是2，4 c边的两个端点是2，3 d边的两个端点是3，4 e边的两个端点是1，4
M 1 e 4 d Ⅰ b Ⅱ 3 a 2 c
关系模型例
联系
他参与实体的一个实例相联系。
例如，实体MANAGER和FOREST之间的联系manages就
是一个一对一的联系。
多对一（M∶1）
多对一联系可将一个实体的多个实例与另一个参与该联系的
实体的一个实例相连接。
Belongs_to是实体FACILITY与FOREST之间的一个多对一联系，
E-R图向关系模型的转换（续）
转换原则
⒈ 一个实体型转换为一个关系模式。
确定实体间的 所有联系
绘制表示一个单元 的空间E-R图
将空间E-R图转化为GIS软件 和RDBMS可接受的数据模型
将各个单元的空间E-R 图组合起来，并优化
9.3.2 利用UML模型设计
UML模型是另一个流行的概念建模工具。是用于面向对象软 件设计的概念层建模的新兴标准之一。它是一种综合型语 言，用于在概念层对结构化模式和动态行为进行建模。 UML是一种通用的可视化建模语言，用于对软件进行描述、 可视化处理理解、构造和建立软件制品的文档。
（3）一个1:N联系可以转换为一个独立的关系模式，也可以与n 端对应的关系模式合并。如果转换为一个独立的关系模式，则与 该联系相连的各实体的码以及联系本身的属性均转换为关系的属 性，而关系的码为n端实体的码。
（4）一个1:1联系可以转换为一个独立的关系模式，也 可以与任意一端对应的关系模式合并。 （5）三个或三个以上实体间的一个多元联系转换为一 个关系模式。与该多元联系相连的各实体的码以及联 系本身的属性均转换为关系的属性。而关系的码为各 实体码的组合。 （6）同一实体集的实体间的联系，即自联系，也可按 上述1:1、1:N和M:N三种情况分别处理。 （7）具有相同码的关系模式可合并。
●
●
〗
–（7）任意形状
• 对于形状的组合，我们用通配符（*）表示，它表示各种 形状。 • 例如，一个灌溉网是由泵站（点）、水渠（线）以及水库 （多边形）所组成的。
–（8）用户自定义形状
• 除了点、线和多边形这些基本形状外，用户还可以定义自 己的形状。 • 例如，为了表达更多的信息，用户可能更愿意使用感叹号 之类的象形图来表示灌溉网。
2）数据结构
数据结构反映了数据之间的组合关系。一个数据结构 可以由若干个数据项组成，也可以由若干个数据结构 组成，或由若干个数据项和数据结构混合组成。对数 据结构的描述通常包括以下内容：数据结构名，含义 说明，组成：数据项或数据结构。
3）数据流
是数据结构在系统内传播的路径。对数据流的描述通常包括以下 内容：数据流名，说明，数据流来源，数据流去向，组成：数据 结构，平均流量，高峰期流量。 4）数据存储 数据存储是数据结构停留或保存的地方，也是数据流的来源和去 向之一。它可以是手工文档或手工凭单，也可以是计算机文档。 对数据存储的描述通常包括以下内容:数据存储名，说明，编号， 输入的数据流，输出的数据流数据结构，数据量，存取频度，存 取方式。 5）处理过程 处理过程的具体处理逻辑一般用判定表或判定树来描述。数据字 典中只需要描述处理过程的说明性信息，通常包括以下内容：处 理过程名，说明，输入：数据流，输出：数据流，处理：简要说 明。
9.1.1 空间数据库设计原则
1）空间数据库设计与应用系统设计相结合的原则
2）数据独立性原则 3）共享度高、冗余度低原则 4）用户与系统的接口简单性原则 5）系统可靠性、安全性与完整性原则 6）系统具有重新组织、可修改与可扩充性原则
应用需求 （数据、处理）
需求收集和分析
需求分 析阶段
关系 普通关联 递归关联 限定关联 关联 关联类 聚合 组成
说明 类与类之间联接的描述 类与它本身之间的关联关系 使用限定词将关联中多的那一 端具体对象分成对象集 与一个关联关系相连的类 表明类与类之间的关系具有整 体与部分的特点 在聚合关系中，构成整体的部 分类，完全隶属于整体类 一个类的所以信息被另一个类 继承，继承某个类的类中不仅 可以有属于自己的信息，而且 还拥有了被继承类中的信息， 这种机制就是通用化，通用化 也称继承 对同一事物的两种描述建立在 不同的抽象层上，体现说明和 现实之间的关系 两个模型元素间的关系
数据流
数据流 处理 数据输出
F
S DFD/L0
F
F
1 2 DFD/L1
3
F
F
1.2 DFD/L2.1
1.1 1.3
2.1 2.2 DFD/L2.2
2.3 2.4 3.2
3.1 3.3 F
DFD/L2.3
3．数据字典
1）数据项 数据项的描述通常包括以下内容: 数据项名，数据项 含义说明，别名，数据类型，长度，取值范围，取值 含义，与其他数据项的逻辑关系，数据项之间的联系 “取值范围”，“与其他数据项的逻辑关系”。
9.2.1 9.2.2
需求分析的任务与方法 数据流图与数据字典
分析数据现状 Ⅰ： 明 确 调 查 内 容 用户需求调查 现行业务处理流程 数据性质、获取途径 与应用范围 数据间的关系 数据使用频率 用户的数据要求、处 理方式与处理要求 数据内容是否符合要求 数据的有效性 数据的完整性 数据的现势性 数据的表示方法 数据加工的难易程度 数据的标准化 数据的数量与质量 数据的来源 系统分析 分析系统环境和条件 确定系统边界 确定计算机实现的功能 抽象出系统模型
基本形状的语法
基本形状的象形图
–（4）复合形状
• 为了处理那些不能用某个基本形状表示的对象， 我们定义了一组聚合的形状，并用基数来量化这 些复合形状。
<基数> 0.1 1 1,n 0,n n 基数的语法 〗 n ● 0，n
使用了基数的多重形 状的象形图
–（5）导出形状
• 如果一个对象的形状是由其他对象的形状导出的， 那么就用斜体形式来表示这个象形图。
关系模型中应遵循以下条件： （1）二维表中同一列的属性是相同的； （2）赋予表中各列不同名字（属性名）； （3）二维表中各列的次序是无关紧要的； （4）没有相同内容的元组，即无重复元组； （5）元组在二维表中的次序是无关紧要的。 关系模型的优点：（1）结构灵活，可满足所有用布尔逻辑 运算和数字运算规则形成的询问要求；（2）能搜索、组合 和比较不同类型的数据；（3）加入和删除数据方便；（4） 适宜地理属性数据的模型。关系模型的缺点：许多操作都 要求在文件中顺序查找满足特定关系的数据，若数据库很 大的话，这一查找过程要花很多时间。
基本成分 名称 加工 备注 输入数据在此进行变换产生输出数据， 要注明加工的名字 数据输入的源点或数据输出的汇点， 要注明源点和汇点的名字 被加工的数据与流向，应给出数据流 名字，可用名词或动词性短语命名 需用名词或名词性短语命名
外部实体
数据流
或
标识 名字
数据存储文件
• 2．数据流图分层
数据存储
数据来源
示例类A 示例类A 示例类A
表示法
示例类B * 示例类A *
限定条件 自相关
限定关联
示例类B
关联类 示例类A 示例类A 0..* 示例类B 示例类B
表9-1 UML类图 表示法
示例类A 1
0..*
示例类B
示例类A
通用化
示例类B
实现 依赖
<Realize>
示例类B
示例类A
示例类B
9.4 逻辑结构设计
这里假定每个设施仅仅属于一个森林，但每个森林可以有多 个设施。
多对多（M∶N）
一个实体的多个实例会与另一个参与该联系的实体的多个实
例相联系。
实体RIVER和FACILITY之间的联系supplies_water_to正是这
样的一个联系。
ER图
用象形图扩展ER模型
• 实体象形图
–（1）象形图
作为一种建模语言，UML的定义包括UML语义和UML表示法两个部分： （1）UML语义，描述基于UML的精确元模型定义。元模型为UML的所有 元素在语法和语义上提供了简单、一致、通用的定义性说明，使开发 者能在语义上取得一致，消除了因人而异的最佳表达方法所造成的影 响。 （2）UML表示法，定义UML符号的表示法，为开发者或开发工具使用 这些图形符号和文本语法为系统建模提供了标准。这些图形符号和文 字所表达的是应用级的模型，在语义上它是UML元模型的实例。UML包 含五类图，用例图、静态图、对象图、行为图、交互图和实现图。这 里我们采用静态图当中的类图。