空间数据库论文
空间数据库的回归与发展趋势
空间数据库的回归与发展趋势余秋实1，邵燕林1（1.长江大学 地球科学学院，湖北 武汉 430000）摘 要：由于空间数据的特殊性质，空间数据库已从最初的文件索引系统逐步向大数据方向演化，并能结合不同的实际用途共同开发多个方向的数据管理系统。
从空间数据库的地理回归、空间数据的管理与分析、海量数据对空间数据库提出的新挑战、基础空间数据规则的反思与修改和对空间数据库发展的展望5个方面探讨了未来空间数据库的发展方向，从而预估未来的发展趋势，以期为我国空间数据库的发展添砖加瓦，使信息工程水平更上一层楼。
关键词：空间数据库；海量数据；发展趋势中图分类号：P208 文献标志码：B文章编号：1672-4623（2021）11-0031-03收稿日期：2020-09-07。
项目来源：湖北省教学研究资助项目（2018289）；湖北省高等学校实验室研究资助项目（HBSY2018-28）。
doi:10.3969/j.issn.1672-4623.2021.11.008空间数据库是旨在研究空间物体和空间数据的表示方法和有效存储结构，并在计算机中建立相应的数据模型，最终构建一定的空间索引方法的科学。
空间数据的特殊性质—现实性、一致性、完整性，以及特有的空间关系特征和非结构化特征等[1]，使得空间数据库从最开始的文件索引系统逐步向大数据方向演化，并能结合不同的实际用途共同开发多个方向的数据管理系统，逐步拓展了空间应用范围、增加了数据库的管理功能。
在空间数据库的全部结构中，对空间数据的存储、索引、压缩和空间查询进行处理与优化是重中之重，吸引着人们不断为之探索新技术、开发新应用。
从较早的强调继承性与多态性的面向对象的软件方法，到应用在对象关系数据库中，结合抽象数据类型来支持空间索引、空间操作和查询优化等操作，空间数据库的清晰脉络在演变中不断发展与更新，也体现了人们不断更新的应用空间数据的方式。
空间数据库的五大核心技术分别为空间概念模型、空间数据类型与操作、空间查询语言、空间操作算法和空间索引访问方法[2]。
数据库论文
数据挖掘在图书馆中的应用摘要本文在描述数据挖掘技术与方法的基础上, 探讨了数据挖掘在数字图书馆中的应用空间以及其所具有的巨大应用价值。
关键词数字图书馆数据挖掘Web 挖掘文本挖掘引言在现代科学技术推动下,高校图书馆正朝着自动化、数字化和信息化的方向发展。
同时,其职能也相应地实现了转型:除了传统的服务和教育职能外,为高校的决策、管理及建设发展提供信息咨询与服务正逐步成为日益开放和社会化的高校图书馆的重要职能。
数字图书馆的信息服务是基于信息用户的信息使用行为、习惯、偏好、特点及用户特定的需求,向用户提供满足其个性化需求的信息内容和系统功能的一种服务。
它首先应该是一种能够满足数字图书馆用户个体信息需求的一种服务;其次应该是一种培养个性、引导需求的服务,以促进社会的多样性和多元化发展。
当前国内外数字图书的信息服务系统的研究已逐步深入,信息服务的应用也迅速发展。
数据挖掘,这种全新的技术,是为解决当前“信息丰富而知识贫乏”这一问题而出现的。
目前,它已经在银行业、零售业、工程技术和医学等领域得到成功应用和空前发展,在这些领域的成功应用鼓舞着人们将数据挖掘技术应用到更多、更广泛的领域中去。
数字图书馆是综合运用多方面高新技术的数字信息资源管理系统,从它产生起就得到广泛的关注和蓬勃的发展,目前,网络上数字图书馆越来越多,数字图书馆的数据挖掘和知识发现研究具有较大的实用价值。
数据挖掘技术在图书馆中的应用将为图书馆在数字资源的组织和管理、服务质量的提升和服务方式的拓展等方面提供了技术支持,并显示出强大的生命力。
一、数据挖掘概述数据挖掘(Data Mining ,简称DM)是近10年来计算机科学研究的一个热点。
它是指从大量数据中提取或挖掘隐含的信息或知识。
数据挖掘可以在任何类型的信息载体或存储上进行。
比如数据仓库、关系数据库、事务数据库、面向对象数据库、对象—关系数据库、空间数据库、时间数据库、文本数据库、多媒体数据库、Web 数据库等等。
计算机数据库论文3篇
计算机数据库论文篇一：数据库的概述和应用随着计算机科学的迅猛发展，数据库作为一种特殊的软件工具应运而生，被广泛应用于各个领域。
数据库是一个数据组织和存储的系统，能够从大量的数据中高效地检索所需信息。
合理地应用数据库技术能够有效提升企业、组织管理的效率和质量，缩短数据处理的时间和减轻人力支出的压力。
数据库有诸多不同的类型，如关系型数据库、文本数据库、层次结构数据库、网络数据库等等。
其中关系型数据库是应用最广泛的一种数据库。
它是由若干张关系表组成，每张表是一个二维表格，由行和列组成。
每一行数据都有一个唯一的标识符，称为主键。
表与表之间通过外键实现联系，外键在一个表中引用另一个表的主键。
关系型数据库具有数据结构清晰、数据冗余较小、数据独立性高、应用广泛等特点，被广泛应用于各个领域。
数据库应用的领域广泛，如金融、贸易、医疗、教育、网站等。
在金融领域，数据库应用于数据管理、交易记录、客户管理等方面。
在贸易领域，数据库应用于库存管理、业务流程、订单追踪等方面。
在医疗领域，数据库应用于病人信息管理、医学研究、医疗保险等方面。
在教育领域，数据库应用于学生信息管理、教学计划、成绩管理等方面。
在网站方面，数据库应用于网站内容管理、用户数据管理、访问量统计等方面。
总之，数据库在现代社会的各个领域就像一位默默无闻的守护者，在为我们提供便利与帮助，提高了我们办公效率的同时，也在默默记录着生活点滴。
因此，在我们对其广泛应用的同时，要注重数据的保护和规范，提高数据管理的精度和规范性。
篇二：数据库的设计与实现数据库的设计和实现对于一个系统的稳定性和可维护性至关重要。
在设计和实施数据库时，需要从以下方面考虑：首先，需要对数据库的结构、领域和使用环境进行分析和规划。
在分析的过程中，需要确定表的数量、表之间的关系和数据元素的种类与数目。
在规划的过程中，需要确定数据库的命名和物理存储区域的位置。
其次，需要对数据进行建模和设计。
设计数据时，应该根据数据之间的联系来设计表的关系。
数据库论文——精选推荐
数据库摘要数据库（DataBase，DB）是一个长期存储在计算机内的、有组织的、有共享的、统一管理的数据集合。
它是一个按数据结构来存储和管理数据的计算机软件系统。
严格地说，它是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。
在经济管理的日常工作中，常常需要把某些相关的数据放进这样的“仓库”，并根据管理的需要进行相应的处理。
J.Martin给数据库下了一个比较完整的定义：数据库是存储在一起的相关数据的集合，这些数据是结构化的，无有害的或不必要的冗余，并为多种应用服务；数据的存储独立于使用它的程序；对数据库插入新数据，修改和检索原有数据均能按一种公用的和可控制的方式进行。
当某个系统中存在结构上完全分开的若干个数据库时，则该系统包含一个“数据库集合”。
关键词：数据库，发展史，发展阶段，基本属性，常用数据库，未来发展引言：数据库发展史数据库技术从诞生到现在，在不到半个世纪的时间里，形成了坚实的理论基础、成熟的商业产品和广泛的应用领域，吸引越来越多的研究者加入。
数据库的诞生和发展给计算机信息管理带来了一场巨大的革命。
三十多年来，国内外已经开发建设了成千上万个数据库，它已成为企业、部门乃至个人日常工作、生产和生活的基础设施。
同时，随着应用的扩展与深入，数据库的数量和规模越来越大，数据库的研究领域也已经大大地拓广和深化了。
30年间数据库领域获得了三次计算机图灵奖（C.W. Bachman,E.F.Codd, J.Gray），更加充分地说明了数据库是一个充满活力和创新精神的领域。
“数据库”一词源于英文“Database”,直译为资料仓库,所以数据库实际上就是一个由大量资料所组成的集合。
但是这些资料不是杂乱无章的堆积在一起,而是按照一定的规律和规则存储在计算机中。
数据库的优点是很明显的, 它具有结构化的存储方式, 最小的空间冗余,而且在数据库中处理事务的程序与被处理的事务资料是分开存储的,这种独立性能够更好的保持资料的完整性和程序的可扩展性。
BUAA-SID1
BUAA-SID1.0空间目标图像数据库BUAA-SID1.0空间目标图像数据库的论文随着航空航天技术的发展，空间目标成为国防安全领域的重要研究对象。
然而，传统的空间目标图像处理方法常常过于单一，难以满足实际应用需求。
为了更好地支持空间目标识别、跟踪、分类等任务，我们建立了BUAA-SID1.0空间目标图像数据库，并对其进行了深入的研究和分析。
BUAA-SID1.0空间目标图像数据库包含多种类型的卫星图像，包括光学图像、合成孔径雷达（SAR）图像等，覆盖多个时间点和空间范围。
其中，光学图像主要用于拍摄地球表面的物理场及其变化；而SAR图像则可以在天气恶劣及地球表面覆盖物影响下获得目标图像，更适用于目标跟踪和识别。
我们选择了常见的几种空间目标进行研究分析，包括人造卫星、星座、天文台等，对其各自的特征进行了系统地分析和总结。
在此基础上，我们提出了一种改进的目标识别算法，可以有效地将不同时间、角度和模态的卫星图像匹配和对比。
该算法在BUAA-SID1.0数据库上取得了很好的识别效果。
此外，我们还对BUAA-SID1.0数据库进行了数据预处理和测量标准化，确保了数据质量的稳定性和可靠性。
通过数据可视化和可视化分析工具，我们可以更好地理解和处理BUAA-SID1.0数据库中的空间目标图像，为相关研究提供更加精准的数据支持。
总之，BUAA-SID1.0空间目标图像数据库为空间目标的相关研究提供了重要的数据来源和支持。
我们相信，该数据库的建立和研究将为空间目标识别和跟踪等方面的研究提供有力的支持和指导。
在BUAA-SID1.0空间目标图像数据库的研究中，我们还探讨了多种数据处理、特征提取和分类算法。
首先，我们对基本的数据处理技术进行了研究，包括色彩平衡、去噪和增强等。
这些技术可以帮助提高数据质量，减少图像误差，增加目标的识别和跟踪精度。
其次，我们对目标的特征提取进行了研究。
我们采用了多种方法，包括滤波器、傅里叶变换和小波变换等，以提取目标形状、纹理和颜色等特征信息。
毕业论文数据库
毕业论文数据库数据库是计算机科学的重要基础，是管理和维护数据集合的系统。
它是按照一定的数据结构组织、存储和管理数据的软件系统。
数据库的应用非常广泛，比如银行、图书馆、学校等各个领域都会使用数据库来管理他们的数据。
数据库的毕业论文主要涉及到数据库的设计、实现和性能优化等方面。
数据库设计是数据库系统开发的第一步，它是为了满足用户需求而对数据进行组织和构建的过程。
数据库设计的目标是实现高效、灵活、稳定和安全的数据库系统。
它包括数据建模和关系模型的设计。
数据建模是指将现实世界的实体和关系转化为数据库中的表和关系的过程，它通常使用ER图来表示。
关系模型是数据库中最常用的数据模型，它将数据组织为表格，每个表格包含一系列列和行，分别表示属性和记录。
在数据库设计过程中，需要考虑到数据的一致性、完整性和安全性等方面。
数据库实现是数据库设计的下一步，它是将数据库设计转化为实际的数据库系统的过程。
数据库实现通常包括数据库创建和数据导入两个步骤。
数据库创建是指按照数据库设计的要求创建数据库和表格的过程。
数据导入是指将数据从外部源导入到数据库中的过程。
在数据库实现过程中，需要选择合适的数据库管理系统（DBMS），如MySQL、Oracle等，以及合适的编程语言（如SQL）来实现数据库系统。
数据库性能优化是数据库系统维护和管理的重要任务，它是为了提高数据库的响应速度和处理能力，以适应用户需求的变化。
数据库性能优化通常包括索引优化、查询优化和存储优化等方面。
索引优化是指通过创建合适的索引来加速查询操作的过程。
查询优化是指通过优化查询语句和查询计划来提高查询性能的过程。
存储优化是指通过合理分配和管理存储空间来提高数据库性能的过程。
数据库性能优化是一个复杂的任务，需要结合实际应用场景和具体需求进行分析和优化。
综上所述，数据库的毕业论文主要涉及到数据库设计、实现和性能优化等方面。
数据库设计是为了满足用户需求而对数据进行组织和构建的过程；数据库实现是将数据库设计转化为实际的数据库系统的过程；数据库性能优化是为了提高数据库的响应速度和处理能力，以适应用户需求的变化。
空间数据库更新模式、技术与方法
城
勘
测
Ｄｅ ． ｅ ２０１１ Ｎｏ ６ ．
Ｕｒ ｎ ｏｅ ｈ ｅ ｌＩ ｅ ｔｇ ｔｏ ＆ Ｓｕ ｖ ｙｉｇ ｂａ Ｇｅ ｔｅ ｎｉａ ｎｖ ｓｉ ａｉｎ ｒｅ ｎ
然用户数据 库 的更 新 问题将极 大 简化 ， 实 际上几 乎 找 但 不到这样 的城市 ， 由于条块分割 、 自为政 、 Ｉ 往往 各 ＧＳ提供
商激烈竞争 等 原 因 ， 得 异构 空 间数 据 库普 遍 存 在 （ 使 例 如 ：ＷＧ库 、 ｐｎｏＳｐｅＭ ｐ Ｍ ｐ Ｉ、ｅＳ ｒ 等 ） Ｄ ＭａＩ 、ｕｐｒ ａ 、 ａＧＳＧ ｏｔ 等 ｆ ａ ， 即使使用相同 ＧＳ平台软件 ， Ｉ 数据标准也常常不一样 。
３ ２ 用 户数 据库 更新 模式 ． （） １ 同构 数据 库 更新
由于技术和历史 的原 因 ， 个城 市 （ 区域 ） 一 或 各应 用
领域无法共享一 个空 间数 据库 ， 往往 是 各部 门为 满足 各
自的需要都有 自己独立运 行 的空 间数 据库 。同构用 户数 据库可 以看 做是各 应用 领域 （ ￣／ 规 ｔ国土／ ｊ 房地 产／ 通／ 交 市政等 ） 同时使用 多个空 间数据库 副本 ， 者虽然数 据库 或 实现上有所不 同， 但逻辑上遵循统一 的空间数 据标准 。
关 键 词 ： 间数 据 库 ； 新 模 式 ； 术 与 方 法 空 更 技
由于 现实世 界 空 间实体 及其相 互关 系 随时 间 不断 发 生变 化 ， 使地 理 空 间 数 据库 的持 续 更 新 既是 一项 长
期 艰 巨任 务 ， 又是 一 个 复 杂 的 系统 工程 。它不 仅 涉 及
毕业论文的数据库设计
毕业论文的数据库设计毕业论文的数据库设计在如今数字化时代的浪潮中，数据库设计成为了信息管理的重要一环。
对于许多计算机科学与技术专业的学生来说，毕业论文的数据库设计是一个重要的任务。
本文将探讨毕业论文数据库设计的重要性、设计原则和步骤，以及一些常见的设计模式和技巧。
一、毕业论文数据库设计的重要性数据库设计是一个关键的环节，它直接影响着系统的性能和可靠性。
一个合理的数据库设计能够提高系统的数据访问效率、数据存储空间利用率，并且方便数据的管理和维护。
对于毕业论文来说，数据库设计的好坏往往是评审和评分的重要标准之一。
一个精心设计的数据库能够体现出学生的专业能力和创新思维。
二、数据库设计的原则和步骤1. 数据库设计的原则（1）合理性原则：数据库设计应符合系统的需求，能够满足系统的功能和性能要求。
（2）规范性原则：数据库设计应符合数据库管理系统的规范和标准，遵循统一的命名规则和数据类型定义。
（3）灵活性原则：数据库设计应具备一定的灵活性，能够适应系统的变化和扩展。
2. 数据库设计的步骤（1）需求分析：明确系统的功能需求和数据需求，了解用户的需求和期望。
（2）概念设计：根据需求分析的结果，绘制出概念模型（如实体关系图），确定实体、属性和关系。
（3）逻辑设计：将概念模型转化为逻辑模型（如关系模型），确定关系的属性和约束。
（4）物理设计：将逻辑模型转化为物理模型，确定数据库的存储结构、索引策略和数据分布方式。
（5）实施和维护：根据物理设计的结果，创建数据库、表和索引，实施数据库设计，并进行数据的导入和维护。
三、常见的数据库设计模式和技巧1. 实体-关系模型（ER模型）：ER模型是一种常用的数据库设计模式，它通过实体、属性和关系的概念，描述了数据之间的关系和约束。
2. 范式化设计：范式化设计是一种规范化的数据库设计方法，它通过分解关系，消除冗余和数据依赖，提高数据库的性能和可靠性。
3. 反范式化设计：反范式化设计是一种针对性能优化的数据库设计方法，它通过增加冗余数据和索引，提高数据的访问效率。
基于ArcSDE的空间数据库的研究
基于ArcSDE的空间数据库的研究摘要：本报告所涉及的研究内容是结合徐州香醅酒业有限公司标准化系统集成的子系统——酒厂应急系统的实现而进行的。
本论文研究的主要是结合酒厂应急系统的数据库建设，探讨arcsde的结构框架。
主要是分为对空间数据库相关技术的理论研究以及对相关技术的系统实现。
关键词：arcsde数据库oracle spatial一、研究背景及意义近年来，随着理论和空间数据库的发展，地理信息系统（gis）的应用己经渗透到社会的各个领域，如在测绘规划、城市交通管理、管线管理、环境整治、大型工程调度管理等领域，同时，随着遥感、等先进技术的迅猛发展使得系统所面临处理的数据量趋于海量，从而对于以空间数据处理和分析为核心的地理信息系统来说，对系统中空间数据的管理、表达和评估也变得越来越重要，如何有效的组织和管理中的空间数据，充分发挥空间数据的作用是系统优劣的前提和关键，它将直接影响到各种实际应用的性能。
空间数据不仅数据量大，而且数据结构十分复杂，随着应用范围的扩大和的迅速发展、普及，应用开始逐渐向分布式的管理系统领域转移，而原有的混合式空间数据管理模式在实现数据共享、网络通信、并发控制及数据的安全性等方面存在着极大的缺陷，因此寻求一种将属性数据和空间数据进行一体化管理的有效模式己经成为未来发展的必然趋势[1]。
空间数据库中数据存储经历的三个阶段是:拓扑关系数据存储模式、oracle spatial模式和arcsde模式[2，3]。
拓扑关系数据存储模式将空间数据存在文件中，而将属性数据存在数据库系统中，二者以一个关键字相连。
这样分离存储的方式由于存在数据的管理和维护困难、数据访问速度慢、多用户数据并发共享冲突等问题而不适用本系统。
而oracle spatial实际上只是在原来的数据库模型上进行了空间数据模型的扩展，实现的是“点、线、面”等简单要素的存储和检索，所以它并不能存储数据之间复杂的拓扑关系，也不能建立一个空间几何网络。
数据库论文
数据库系统及应用论文10计本3 陈孝婕1004012033一、学习DB的收获在学习数据库的过程中，慢慢对数据库有了解。
数据库并不是想象中的难，也并不是像外人看来很神奇。
作为计算机专业的学生，这样的专业术语或者专业知识是最基本的。
学习的时候没有想象中的那么难，只要上课能听懂就基本还可以。
没有听懂的在下课后可以问问同学，自己看看书也可以很快的了解。
但是难的主要是数据库实验这一部分，每一次做实验都是急匆匆的，没有深入了解其中的精髓，很多时候都是草草了事，平时也没注意到，可是真到最终考试的时候就开始后悔了。
反思回来，实验课其实是我们最应该用心学习的课，他不仅让我们更加熟练的掌握了理论性的知识，还让我们切身体会到数据库的实用性和他给我们带来的好处。
通过对数据库的学习，我也明白了各行各业都离不开数据库。
可见数据库这门课的广泛性，如果能够认真学好它会使将来在工作生活中的知识面更加宽广，有利于将来的工作。
第一次接触数据库，第一次接触ＳＱＬ语言，虽然陌生，但是可以让我从头开始学，就算没有基础的人也可以学好。
刚开始练习ＳＱＬ语言的时候，并不是很难，基本上都是按照老师的步骤来做，还很有成就感。
后来学了单表查询和连接查询后，就慢慢发现越学越困难了，每个题目都要思考很久，并且每个题目基本上不止一个答案，所以必须找出最优的答案。
后面的删除、插入、修改这些题目都变化蛮大的，书本上的例题根本无法满足我们，老师会在上课的时候仔细地举一些例题让我们更加了解这方面的知识。
不仅如此，老师还给我们提供了大量的课件，通过这些ＰＰＴ，我们可以巩固课内的知识，还可以学习内容相关的知识，更好地完成老师布置的作业。
通过本学期数据库的学习及大作业的完成，很有去作项目的冲动，但深知自己的能力水平有限，还需要更多的学习。
二、数据库主要知识点我们首先从第一章绪论了解了数据库的概念，其中有几个较为重要的知识点，即数据库系统ＤＢＳ、数据库管理系统ＤＢＭＳ的概念以及数据库管理员ＤＢＡ的职责。
数据仓库概论论文
数据仓库概论—数据仓库与数据挖掘数据仓库与数据挖掘在信息化时代来临、互联网高速发展的今天，社会已处于数据爆炸的状态下。
当数据量极度增长时，人们感到面对信息海洋像大海捞针一样束手无策，而这些存在的数据可以被广泛的使用，并且也迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。
因此，需要一种从大量数据中去粗存精、去伪存真的技术。
数据挖掘技术就是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果，是数据库、数据仓库或其他信息库中的知识发现，是信息技术自然演化的结果。
一、数据仓库（一）什么是数据仓库数据可以存放在不同类型的数据库中，最近出现的一种数据库结构是数据仓库。
是从多个数据源收集数据，存储于一个统一的数据模式下的数据体，通常驻留在单一站点，以支持管理决策。
首先它是面向主题的，每一行业甚至企业建立自己的数据仓库，它关注决策者的数据建模与分析。
其次它集成存储了整个企业各部门各时期的数据，因此它是时变的和非易失的。
数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了企业从过去某一时点到目前各个阶段的信息，通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。
而在实际数据挖掘中经常使用的是数据集市，它面向部门，关心某一主题，因此更灵活和实用。
概言之，数据仓库是一种语义上一致的数据存储，它充当决策支持数据模型的物理实现，并存放企业战略决策所需信息。
（二）数据仓库的数据组织在数据仓库发展过程中，适当的数据组织非常重要，同样大小的数据仓库采用不同组织形式，完成数据分析和处理的时间会有所不同，它有以下不同的组织形式。
简单堆积文件组织方式，是将每天由数据库提取并处理后的数据逐天存储起来。
在定期综合文件组织方式中，数据存储单位被分成日、周、月、季度、年等多个级别，数据被逐一的添加到每天的数据集合中。
当一个星期结束，每天数据被综合成周数据，周数据被综合成月数据，以此类推。
后者的数据量比前者大大减少，但由于数据被进行高度的综合，造成数据的细节在综合中丢失。
基于OracleSpatial的空间数据库的索引与查询优化
基于OracleSpatial的空间数据库的索引与查询优化【摘要】本论文以查询模型为分析对象，并对空间索引进行了分析，结合本单位的实际情况，对空间查询的优化进行了探讨。
【关键词】空间数据库，索引，查询优化一、前言近年来，OracleSpatial的空间数据库正在不断的完善，但依然存在一些问题和不足需要改进，在技术快速发展的新时期，不断完善OracleSpatial的空间数据库的索引与查询优化，对空间数据库的发展有着重要意义。
二、查询模型OracleSpatial使用双层查询模型来解决空间查询问题，即初级过滤操作和二级过滤操作。
经过两次过滤，将返回精确的查询结果集，在的级操作过滤步骤中，近似匹配满足条件的一组候选对象，这些对象有可能满足给定的空间查询要求，其结果集是精确查询的父集。
选择近似表示的条件为:如果对象A与对象B的近似满足一种关系，那么对象A与对象B就可能具有那种空间关系。
例如，如果近似表示是分离的，那么对象A和对象B就将是分离的，但是如果近似表示非分离的，对象A和对象B 仍可能是分离的。
然后通过二次过滤，对初次过滤结果再次求精，就得到实体间的精确空间关系。
使用这样的二次过滤策略有几项优点:空间对象一般都很大，因此要占用大量主内存。
空间对象的近似表示在载入内存时占用的时间和空间要少的多。
对空间对象的计算一般都很复杂，计算花费很大。
对象越复杂，计算空间关系就越复杂。
使用近似对象的计算一般会很快，需要的计算周期也要短的多。
三、空间索引OracleSpatial将空间索引功能引入数据库引擎，是一项重要特征。
空间索引是根据空间准则把搜索限制在各表（或数据空间）内的一种机制。
对于在与查询区域重叠的数据空间中查找对象之类的查询，要对其做出有效处理就需要索引。
这由一个查询多边形（封闭定位）定义。
第二种类型的查询（空间连接）是从两个数据空间内找出对象对，这两个数据空间在空间范围内互动。
OracleSpatial为建立空间数据的索引提供了基于线性四叉树的索引方案和基于参考树的索引方案。
计算机数据库毕业论文范文
计算机数据库专业的学生在毕业的时候需要提交论文，下面是为大家整理的计算机数据库毕业论文，希望对大家有帮助。
数据库技术在测绘工程项目管理中的应用【摘要】随着社会不断进步和发展，科学技术水平也在不断提高，促使不断发展测绘技术，会在一定程度上影响测绘工程项目管理的工作。
建筑实际施工的时候需要十分庞大的数据。
所以，对于建筑整体质量来说，数据库管理就变得十分重要。
本文主要分析了测绘工程中数据库技术的应用，并且提出了合理的建议，以便于为以后进一步分析和发展数据库技术提供基础和保障。
【关键词】数据库技术;测绘工程;项目管理;应用随着不断发展国民经济，城市化进程不断加剧，城市作为勘测单位，每年都需要承接很多工程，怎样有效管理测绘工程项目是未来建筑发展的主要方向。
传统的测绘工程项目管理是在纸质文档基础上建立的管理方式，由于科学技术的进步已经逐渐不能满足社会发展需求。
本文通过分析测绘工程项目管理中应用地理信息数据库技术，并且分析应用项目的空间位置、产值、合同、时限、属性等相关信息，并且空间化、具体化传统测绘工程项目，以便于达到分析、分类统计、查询测绘工程项的目的，并且还能够在一定程度上降低管理成本以及提高项目管理效率。
一、数据库技术基本概念数据库技术是一种核心的信息系统技术，是一种借助计算机来辅助管理数据的方式。
数据库技术最根本的作用实际上是存储数据、组织数据，并且还能够处理和获取数据信息。
数据库技术能够合理应用数据库设计、结构、相关应用、存储管理等方法以及基本理论，并且分析处理数据库中的相关数据信息。
数据库技术在应用的时候主要研究目标可以在一定程度上决定数据库研究实际内容。
所以数据库技术最根本的就是利用数据来建立管理数据的相关数据库，依据应用系统能够处理分析数据信息，依据数据库的管理系统能够分析处理、修改、删除、添加相关数据信息[1]。
二、测绘工程的基本概念测量工程实际上就是依据测量空间中的相关信息来合理绘制地形图。
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空间数据库概述武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室，湖北武汉，430079摘要：空间数据库是地理信息系统的核心，每一次空间数据库技术的变革都带来地理信息系统软件的革命。
本文是一片综述性文章，首先阐述了空间数据库的概念、内容、特征，然后介绍了空间数据管理的发展过程，其中对象—关系数据库是目前空间数据的主要管理模式，最后探讨了空间数据库的前沿发展。
关键词：空间数据库；对象-关系数据库；空间数据库模型1空间数据库概念空间数据库是地理信息系统的核心，它具有通用数据库的基本内涵，是指以特定的数据结构（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，满足不同用户对空间信息需求的数据库[1]。
2空间数据库内容由于地理空间数据分为两种类型，一种是具有几何特征和离散特点的地理要素，即空间对象数据，如点、线、面、体等对象；另一种是指在一定空间范围内连续变化的地理对象，即场对象数据，如某一地理空间的数字高程模型、不规则三角网、栅格影像数据等，因此以应用性质划分空间数据库，空间数据库可分为基础地理空间数据库和专题数据库。
基础地理空间数据库包括矢量地形要素数据（DLG）、数字高程模型（DEM）、数字正射影像（DOM）、数字栅格地图（DRG）以及元数据库[2]。
（1）矢量地形要素数据库：矢量核心地形要素数据库是存储在计算机中的各种数字地形数据及其数据管理软件的集合。
矢量核心地形要素数据库包含有居民地、水系、测量控制点等内容。
它既包括以矢量结构描述的带有拓扑关系的空间信息，又包括以关系结构描述的属性信息。
（2）数字高程模型数据库：数字高程模型是定义在X、Y 域离散点（规则或不规则）的以高程信息表达地面起伏形态的数据集合。
数字高程模型数据库是计算机存储的数字高程模型数据及其管理软件的集合。
数字高程模型数据库可以用于和高程信息有关的地表形态分析、坡度分析、通视分1析、洪水淹没分析等方面。
（3）数字正射影像数据库：数字正射影像数据库是具有正射投影的数字影像的数据集合。
数字正射影像提供丰富和直观的信息，具有良好的可判读性和可测量性。
数字正射影像数据库可以结合数字地形数据库中的信息或其他相关信息作为各种形式的数字或模拟正射影像图。
（4）数字栅格地图：数据栅格地图数据库是数字栅格地图及其管理软件的集合。
数字栅格地图对现有纸质地图通过计算机处理后的栅格数据文件。
纸质地形图通过扫描并进行几何纠正、内容更新和数据压缩处理可生成数字栅格地图。
数字栅格地图保存模拟地形图的全部内容和几何精度，生产快捷，成本较低。
（5）元数据库：元数据库是描述数据库中各数字文件的元数据构成的数据库。
元数据库包括系统各数据库及数字文件的基本信息、空间数据信息、坐标系统信息、数据质量信息、分层要素信息、发布信息和元数据参考信息等。
（6）专题数据：专题数据包括一些土地利用专数据、规划管理数据、农业数据、水利数据等。
它们的形式可以是矢量形式或栅格形式，所以可采用矢量数据结构或栅格数据结构进行存储和管理[3]。
3空间数据库特征空间数据不仅具有普通对象的属性特征，还具有与位置相关的空间特征。
所以，地理空间数据库与一般数据库相比，具有以下特征[1]：（1）空间特征。
空间特征是空间数据最主要的特征，它描述了空间物体的位置、形态、空间拓扑关系等。
这就要求GIS除了具备通用数据库管理系统或文件系统的关键字索引和辅助关键字索引外，还需建立空间索引机制。
（2）空间关系特征。
空间数据除了空间坐标隐含了空间分布关系外，空间数据中也记录了拓扑数据结构表达的多种空间关系。
这种拓扑数据结构一方面方便了空间数据的查询和空间分析，另一方面也给空间数据的一致性和完整性维护增加了难度。
（3）多尺度与多态性。
不同观察尺度具有不同的比例尺和精度，同一地物在不同情况下会有形态差异,这就要求空间数据库具备有效的多尺度空间数据组织与管理功能，这也是一般关系型数据库所不具备的。
（4）非结构化特征。
在一般关系型数据库管理系统中，数据记录通常2是结构化的。
即它满足关系数据模型的第一范式要求，每条记录是定长的，数据项表达的只能是原始数据，不允许嵌套记录。
而空间数据则不能满足这种结构化要求，这也是为什么空间图形数据难以直接采用通用的关系型数据管理系统的原因之一。
（5）分类编码特征。
一般而言，为了唯一识别地理实体和共享空间数据，每一个空间对象都有一个分类编码，而这种分类编码往往属于国家标准，或行业标准，或地区标准。
通过分类编码将空间数据和属性数据关联起来。
（6）海量数据特征。
空间数据量是巨大的，通常称为海量数据，所以通常需要在二维空间上划分为块和图幅、在垂直方向上划分为层来进行管理。
4空间数据管理发展过程4.1人工管理阶段在20世纪50年代中期，计算机主要用于科技计算，不需要将数据长期保存，需要时人工输入数据。
4.2文件管理阶段在20世纪60年代中期，文件管理方式是将所有的数据都存放于一个或多个文件中，包括结构化的属性数据。
采用文件管理数据的优点是灵活，即每个软件厂商可以任意定义自己的文件格式，管理各种数据，这一点在存储需要加密的数据以及非结构化的、不定长的结合体坐标记录时是有帮助的。
文件管理的缺点也是显而易见的：每个文件都是为特定的用途设计的，同样数据在多个文件中重复存储，造成数据冗余较大；程序和数据间的独立性较差，应用程序依赖于文件的存储结构，修改文件存储结构就要修改程序；对数据的表示和处理能力较差，文件结构和操作比较单一；数据不一致，更新时会造成同一数据在不同文件中的不一致；数据联系弱，文件与文件之间是独立的，文件之间的联系必须通过程序来构造[4]。
4.3文件与数据库系统混合管理阶段文件和关系数据库混合系统中，图形用数据文件存储，属性用关系数据库表存储，两者通过标识符相连接。
混合结构管理模式的优点是：GIS可通过DBMS提供的高级编程语言的接口直接操纵属性数据，查询属性数据，并在GIS的用户界面下显示查询结果；在ODBC推出后，GIS软件商只需要开发GIS与ODBC的接口软件，就可将属性数据与任何一个支持ODBC的RDBMS连接，这样用户可以在一个界3面下处理图形和属性数据。
其缺点主要是：属性数据和图形数据通过ID联系，使得查询运算、模型操作运算速度慢；数据分布和共享困难；属性数据和图形数据分开存储，数据的安全性、一致性、完整性、并发控制以及数据损坏后的恢复方面缺少基本的功能；缺乏表示空间对象及其关系的能力[5]。
4.4纯关系型空间数据库管理系统在纯关系型数据库管理方式下，图形数据与属性数据都采用现有的关系型数据库来存储，使用关系数据库的标准连接机制来进行空间数据与属性数据的连接。
对于变长结构的空间几何数据，一般采用两种方式处理：（1）按照关系型数据库组织数据的基本原则，对变长的几何数据进行关系范式的分解，分解成定长记录的数据表进行存储。
（2）将图形数据的变长部分处理成Binary二进制Block块字段。
这种管理方式的优点是省去了空间数据和属性数据的繁琐连接，空间数据的存取速度快，缺点是由于查询过程涉及空间索引，效率上低于DBMS中所用的直接操作过程，且查询过程复杂。
4.5对象-关系数据库管理系统对象-关系数据库成为目前最为流行的空间数据管理方式。
它是在传统关系数据库管理系统基础上，进行扩展使之能够同时管理矢量图形数据和属性数据。
扩展的方式有两种：一种是GIS软件商在传统关系数据库管理系统之上进行扩展，外加一个空间数据管理引擎；另一种是在关系数据库系统中进行扩展，使之能直接存储和管理空间数据[1]。
对象-关系数据库的管理方式有以下特点：在关系数据库管理系统基础上扩展；采用对象关系数据模型；将空间坐标存在变长记录中；增加空间数据管理的操纵函数；不支持拓扑关系；建立高效的空间索引。
由于对象-关系数据库提供了对于非结构化的数据管理的扩展，其效率比纯关系型数据库管理方式高得多，同时，它又具有数据的安全性、一致性、完整性、并发控制以及数据损坏后的恢复方面等基本功能，支持海量数据管理，它成为目前大型GIS系统常用的数据管理方式。
4.6面向对象的数据库系统如果应用面向对象数据库管理空间数据，则可以扩充对象数据库中的数据类型以支持空间数据，包括点、线、多边形等几何体，并且允许定义4对于这些几何体的基本操作，包括计算距离、检测空间关系、缓冲区计算等，也可以由对象数据库管理系统“无缝”地支持。
这样，通过对象数据库管理系统提供了对于各种数据的一致的访问接口以及部分空间模型服务，不仅实现了数据共享，而且空间模型服务也可以共享。
不过，目前面向对象的数据库系统远未成熟，许多的技术问题仍需要进一步的研究。
5空间数据库模型GeodatabaseGeodatabase是一种采用标准关系数据库技术来表现地理信息的空间数据库模型，它能实现矢量数据和栅格数据一体化存储，有三种格式：Personal Geodatabase，是基于Access 数据库的实现；File Geodatabase，是基于文件的实现；多用户Geodatabase，通过ArcSDE空间数据库引擎，在Oracle、SQL Server等DBMS中实现。
在Geodatabase数据库模型中，可以将图形数据和属性数据同时存储在一个数据表中，每一个图层对应这样一个数据表[6]。
在ArcGIS中，可以通过ArcCatalog对Geodatabase进行组织和管理。
6空间数据库发展前沿6.1空间数据仓库空间数据仓库具有面向主题、集成性、综合性、时间相关性、面向空间的特征，该技术从理论和实践上都展示出在空间数据存储上的巨大价值，它的目标是支持数字地球发展、空间数据集成、空间决策支持发展的需求。
目前空间数据仓库技术远未发展成熟，仍有巨大的研究发展空间[7]。
6.2智能空间数据库随着人工智能技术的发展和应用，智能空间数据库也得到了新的发展，主要包括：数据库存储技术方面的智能化，智能空间数据库与专家系统的结合，智能化空间决策支持模型库。
6.3新型数据库随着用户需求的提高和存储技术的发展，应运而生了一系列新型数据库，如分布式数据库、演绎数据库、多媒体数据库、工程数据库、时态数据库、实时数据库等，尤其是云存储与云计算（属于分布式数据库）环境下的位置信息服务成为当前研究的热点。
参考文献[1]张新长，马林兵，张青年.地理信息系统数据库[M].北京：科学出版社，52004.[2]黄杏元,马劲松,汤勤.地理信息系统概论[M].北京:高等教育出版社,2004.[3] 龚健雅，杜道生，李清泉等.当代地理信息技术[M].北京:科学出版社,2004.[4]吴信才.空间数据库[M].北京:科学出版社,2009. [5] 崔铁军.地理空间数据库原理[M].北京:科学出版社,2007.[6] 吴秀芹,张洪岩,李瑞改等.ArcGIS 9地理信息系统应用与实践[M].北京:清华大学出版社,2007.[7]王树良.空间数据挖掘视角[M].北京:测绘出版社,2006.Brief Introduction of Spatial DatabaseDong HongpingState Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing,Wuhan University, Wuhan 430079,ChinaAbstract : Spatial database is the most important module in GIS software. This paper firstly discusses the conception, content, essential characters of spatial database, then introduces developing process of spatial database, and the methods of object-relation is the main model of spatial database. At last, the paper explores its frontier development.Key Words: spatial database; the methods of object-relation; models of spatial databaseFirst Author: Dong Hongping, Master of Engineering in State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University. She majors in indoor navigation and indoor positioning on mobile device. E-mail:1546185050@6。