空间数据存储机制研究
空间数据的分析
立数据恢复机制，以便于在必要时进行数据恢复。
03 空间数据分析方法
统计分析法
描述性统计
多元统计分析
对空间数据进行基本的统计描述，如 均值、方差、偏度、峰度等，以了解 数据的分布和特征。
运用多元统计方法，如主成分分析、因 子分析等，对空间数据进行降维和特征 提取，以揭示数据的主要特征和结构。
推论性统计
数据预处理与清洗
针对原始空间数据中存在的噪声、异常值和缺失值 等问题，需要进行有效的预处理和清洗。
数据质量评估与改进
建立数据质量评估体系，对空间数据进行定 期评估和改进，提高数据的可用性和可信度 。
算法复杂性与计算效率问题
算法优化与改进
针对空间数据分析中的复杂算法，研究算法优 化和改进方法，提高计算效率和准确性。
时空大数据分析与挖掘
发展时空大数据分析和挖掘技术，揭示时空数据的内在规律和潜在 价值，为决策提供支持。
跨平台、跨领域应用拓展
推动空间数据分析技术在跨平台、跨领域的应用拓展，促进其在智 慧城市、环境保护、公共安全等领域的广泛应用。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
缺失值处理
对于缺失的空间数据，可 以采用插值、填充等方法 进行处理，以保证数据的 完整性。
异常值处理
对于异常的空间数据，需 要进行识别和处理，以避 免对分析结果产生不良影 响。
数据转换与标准化
坐标转换
将不同坐标系下的空间数 据转换为统一的坐标系， 以便于进行空间分析和可 视化。
数据格式转换
将不同格式的空间数据转 换为统一的格式，以便于 进行数据处理和分析。
发展多源数据协同分析算法，挖掘多 源数据之间的关联和互补信息，提高
基于空间规划的数据集成存储关键技术研究
32 信息化测绘为推进空间规划试点工作有序开展，河南省委办公厅、河南省人民政府办公厅印发了《河南省省级空间规划试点实施方案》，指出要整合各部门现有空间管控信息管理平台，搭建基础数据、目标指标、空间坐标、技术规范统一衔接共享的空间规划信息平台，为规划编制提供辅助决策，对规划实施监测评估，实现项目并联审批，提高行政审批效率。
空间规划项目开展中，数据库建设承担着中流砥柱作用[1]。
空间规划数据库采用空间数据和关系型数据统一管理的模式，高效管理基础测绘数据、地理国情普查数据、自然资源数据、空间规划底图数据、项目规划并联审批资料数据及其他行业规划专题数据。
结合项目等级的质量控制及高性能数据管理的需求，构建一个包含海量、多源、异构数据的集成化数据库系统，可实现项目中各类数据的高效分布存储和统一管理。
1 建库流程设计空间规划数据库建设分为四个阶段，即各类数据准备阶段、数据整合处理入库阶段、数据库系统设计开发实现阶段、数据库测试运行阶段。
空间规划数据库设计总体技术流程如图1所示。
（1）各类数据准备阶段。
针对项目实地调研进行需求分析和可行性分析，完成数据库建设设计方案的撰写，明确数据库包含的各项内容，对数据进行梳理，完成数据库的逻辑、运行环境和系统安全等各项设计。
（2）数据整合处理入库阶段。
按照数据库设计方案和地方地形地貌环境的实际情况进行数据预处理。
针对需求，开发数据入库检查处理工具，对各类规划数据、基础测绘数据、自然资源数据、项目审批数据孙莉1 何彬2 李亭3 孙一飞4（1.河南省测绘工程院，河南 郑州 450003；2.驻马店水利勘测设计研究院, 河南 驻马店 463000；3.中科宇图科技股份有限公司河南分公司,河南 郑州 450003 4.黄河勘测规划设计有限公司，河南 郑州 450003 ）摘 要：长期以来，政府各部门之间存在严重的规划冲突问题，解决的根本在于规划数据库的统一建立。
针对这一问题，分析项目相关的数据需求，利用空间数据和关系型数据综合建库技术，对规划数据进行综合处理，完成空间规划数据的入库与空间规划数据库系统的建立，可为空间规划信息平台的建设提供数据保障，为规划审批提供数据基础，为“多规合一”提供理论支持。
安卓数据存储实验报告
安卓数据存储实验报告一、实验背景在当今移动应用开发中，数据存储是一个至关重要的环节。
安卓系统提供了多种数据存储方式，以满足不同应用场景和数据需求。
为了深入了解安卓数据存储的机制和性能，进行了本次实验。
二、实验目的本次实验的主要目的是：1、比较安卓系统中不同数据存储方式（如内部存储、外部存储、SQLite 数据库、SharedPreferences 等）的性能和特点。
2、探究在不同数据量和操作频繁程度下，各种存储方式的效率和稳定性。
3、为实际应用开发中选择合适的数据存储方式提供依据。
三、实验环境1、操作系统：Android 112、开发工具：Android Studio 423、测试设备：＿____ 手机四、实验内容（一）内部存储内部存储是应用私有存储空间，其他应用无法直接访问。
在实验中，通过文件输入输出流进行数据的读写操作。
创建了文本文件来存储简单的字符串数据，并进行了多次读写测试。
（二）外部存储外部存储分为公共外部存储和私有外部存储。
公共外部存储可被其他应用和用户访问，私有外部存储则只有本应用可以访问。
测试了在不同外部存储区域写入和读取大文件的性能。
（三）SQLite 数据库SQLite 是安卓中常用的轻量级数据库。
创建了数据库表，进行了数据的插入、查询、更新和删除操作，同时观察了数据库操作的时间消耗和资源占用情况。
（四）SharedPreferencesSharedPreferences 适用于存储少量的键值对数据。
对其进行了读写操作，并测试了在多线程环境下的并发访问性能。
五、实验步骤1、准备测试数据，包括不同大小和类型的数据，如文本、图片等。
2、分别使用上述四种数据存储方式对测试数据进行存储和读取操作。
3、记录每次操作的时间、内存使用等性能指标。
4、对相同的数据量和操作，改变操作的频繁程度，重复实验步骤2 和 3。
六、实验结果与分析（一）内部存储在小数据量和操作不频繁的情况下，内部存储的读写速度较快。
双特征空间客体捆绑关系的存储机制——来自ERP的证据
双特征空间客体捆绑关系的存储机制——来自ERP的证据傅亚强【摘要】利用事件相关电位技术(ERPs),采用延迟匹配任务的实验范式,测查了16名正常被试完成位置客体、方向客体和位置—方向捆绑客体的工作记忆诱发的皮层慢电位.实验发现:在第1个客体呈现后的300ms到600ms之间,在顶叶皮层(CP5、P7、P3),位置客体、方向客体比捆绑客体诱发了一个更负的成分;在右额(F4、FC6、FC2、F8)、右后颞(TP10)、左颞(T7)、左后颞(TP9)等脑区,捆绑客体比单一特征客体诱发出了一个更正的成分;在800至1400ms的慢波成分上,位置和方向捆绑客体在F4、FC6和F8三个记录点诱发的波形比单一特征客体的波形波幅更正.右侧前额叶参与了客体整合表征的存储,该结果支持了情景缓冲器的假设.【期刊名称】《心理学探新》【年(卷),期】2019(039)002【总页数】6页(P127-132)【关键词】捆绑过程;皮层慢电位;情景缓冲器;视空间模板【作者】傅亚强【作者单位】杭州师范大学心理学系,杭州311121【正文语种】中文【中图分类】B842.51 引言许多日常任务需要人们记住观察对象的多方面特征。
在工作记忆中，这些特征整合起来，成为一个完整客体表征，该过程称为捆绑过程(binding)，例如“向东南飞行的飞机在我的右前方”。
捆绑过程的相关研究聚焦于捆绑过程是否涉及特定的工作记忆资源之问题。
对此，研究者提出了两种观点：一种观点认为捆绑过程依赖于视觉空间模板，注意指向某一空间位置，把该位置上的多个特征捆绑起来，形成整合表征，即空间位置充当了特征捆绑的线索。
第二种观点认为，特征捆绑后形成的整合表征由情景缓冲器存储。
Langerock(2014)认为情景缓冲器是一个多种形式编码的存储系统，它有两项重要功能，一是将来自视空间模板的信息进行整合，二是存储整合表征。
第一种观点得到了Klaver(1999)研究的支持，Klaver采用ERP的方法探索了形状客体、位置客体和形状—位置捆绑客体的工作记忆激活脑区和时程。
基于机器学习的城市空间数据分析研究
基于机器学习的城市空间数据分析研究在当今数字化的时代，城市空间数据正以前所未有的速度增长和积累。
这些数据包含了城市的方方面面，如土地利用、交通流量、人口分布、建筑物信息等。
如何有效地分析和利用这些海量的数据，以支持城市的规划、管理和发展，成为了一个重要的研究课题。
机器学习作为一种强大的数据分析工具，为城市空间数据的分析提供了新的思路和方法。
一、城市空间数据的特点城市空间数据具有多源性、时空性、复杂性和高维度等特点。
多源性指的是数据来源广泛，包括传感器、卫星图像、社交媒体、政府部门等。
时空性意味着数据不仅在空间上有分布，还随时间而变化。
复杂性体现在数据的结构多样，既有结构化的数据，如表格数据，也有非结构化的数据，如图像、文本等。
高维度则是由于数据包含了众多的属性和特征。
二、机器学习在城市空间数据分析中的应用1、城市土地利用分类通过对卫星图像、航拍图像等数据的分析，利用机器学习算法，如卷积神经网络（CNN），可以实现对城市土地利用类型的准确分类，如住宅、商业、工业、绿地等。
这有助于城市规划者了解土地的使用情况，为合理规划土地资源提供依据。
2、交通流量预测基于历史的交通流量数据，运用机器学习中的回归算法，如支持向量回归（SVR）、随机森林回归等，可以对未来的交通流量进行预测。
这对于优化交通信号灯控制、规划道路建设等具有重要意义。
3、城市人口分布预测结合人口普查数据、移动手机数据等，利用机器学习模型，如高斯过程回归（GPR），能够预测城市人口的分布情况。
这有助于合理配置公共服务设施，如学校、医院等。
4、建筑物能耗预测通过分析建筑物的结构、使用情况、气象数据等，运用机器学习算法，如决策树、人工神经网络（ANN）等，可以预测建筑物的能耗。
这对于推动城市的节能减排，实现可持续发展具有重要作用。
三、机器学习应用于城市空间数据分析的挑战1、数据质量问题城市空间数据往往存在数据缺失、错误、不一致等质量问题。
这些问题可能会影响机器学习模型的训练效果和预测准确性。
趣味小知识为什么电脑可以存储大量数据
趣味小知识为什么电脑可以存储大量数据电子计算机的大量数据存储能力是现代科技的重大突破之一，使得人们能够方便地保存和管理海量的信息。
此次，我们将探讨电脑能够存储大量数据背后的原理和机制。
无论是用于工作、学习还是娱乐，对于电脑存储空间的需求似乎越来越大，因此，了解电脑存储的原理将有助于我们更好地利用它们。
要理解为什么电脑可以存储大量数据，先让我们回顾一下计算机的基本原理。
一台计算机主要由中央处理器（CPU）、存储器和输入输出设备组成。
中央处理器是计算机的核心部件，负责执行各种计算和操作，而存储器则用于存储数据和程序。
首先要了解的是计算机内部数据存储的基本单位——比特（bit）。
比特是计算机中最小的存储单位，可以表示0或1两种状态。
计算机中的所有数据都是以比特的形式存储和传输。
在计算机内部，数据的存储和传输是通过电子信号来实现的。
通过控制电子信号的开关状态，计算机能够表示和操作不同的数据。
一个比特就是一个开关，可以表示0或1。
对于一个8位的二进制数字，它可以表示256（2^8）种不同的状态。
然而，一个比特的存储容量太小了，无法满足实际的数据存储需求。
因此，计算机中使用的存储单位是字节（Byte），一个字节等于8个比特。
字节是计算机存储容量的基本单位，我们通常使用的存储空间（如硬盘、内存）的大小都是以字节为单位来表示的。
现代计算机的存储容量通常以千字节（KB）、兆字节（MB）、千兆字节（GB）甚至是吉字节（TB）来计算。
这些单位之间的换算关系是：1 KB = 1024 B1 MB = 1024 KB1 GB = 1024 MB1 TB = 1024 GB那么，电脑如何实现大容量的数据存储呢？其实，计算机的存储原理涉及到硬盘和内存这两个重要组件。
首先，我们来看硬盘。
硬盘是计算机中最主要的存储设备之一，它通过圆盘上的磁性材料来存储数据。
硬盘的结构复杂，但其基本原理是利用磁场的变化来表示和存储数据。
硬盘上的圆盘被分成一个个小的磁区，每个磁区可以存储一定量的数据。
城市地理空间数据更新机制和流程探究
城市地理空间数据更新机制和流程探究白易【摘要】从基础地理数据、专题数据的角度,分析了城市地理空间数据的内涵,研究了各类数据更新机制中的关键问题,制定了包括更新责任机构、更新周期在内的更新策略,探索了实用的更新技术,规定了数据更新的质量检查和安全控制方案,制定了历史数据管理机制.探究了具备应用价值的城市地理空间数据更新流程,并用实验证明了更新机制和流程的可操作性.【期刊名称】《地理空间信息》【年(卷),期】2011(009)001【总页数】3页(P63-65)【关键词】城市地理空间数据;基础地理数据;专题数据;数据更新【作者】白易【作者单位】武汉大学地理信息系统教育部重点实验室,湖北武汉,430079;武汉大学资源与环境科学学院,湖北武汉,430079【正文语种】中文【中图分类】P208随着城市地理空间数据在各方面的深入应用，其现势性已成为管理者和用户最为关注的热点问题并对数据的使用深度和广度产生重要影响。
自 1999年 D. FRITSCH博士提出“当前GIS的核心已从数据生产转为数据更新，数据更新关系着GIS的可持续发展”[1]这一观点以来，国内外众多学者纷纷在推帚和散点相结合的更新机制（英国，1999）、数据更新模型（美国俄亥俄州立大学测图中心，2002）、基础地理数据库更新步骤（蒋捷，1999）、动态更新技术体系（陈军，2004）等方面进行了有意义的研究 [2-5]，浙江（徐韬，2004）、上海（叶云，2005）[6-7]等省市有关部门也进行了有效的基础地理数据更新实践。
但是，城市地理空间数据包括基本框架（即基础地理数据）和专题数据两部分，而绝大多数已有研究和实践都只是立足于基础地理数据更新，还缺少规范有效的基础地理数据加专题数据的更新机制与技术方法。
专题数据具有专业性、统计性和空间性特点，其更新对于具备社会性的城市而言必不可少，且更新手段与基础空间数据比起来有特殊性。
因此，从城市地理空间数据更新的需要出发，探讨城市基础空间数据更新、专题数据更新问题，研究合理并且有效的数据更新机制和流程，给出不同情况下的更新策略，具有较为重要的实际意义。
基于elasticsearch的时空大数据存储与分析方法
152 •电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering数据库技术• Data Base Technique【关键词】时空大数据 Elasticsearch 空间索引1 引言地理信息技术的快速发展，使其信息化水平越来越高，随之而来的是数据的爆炸式增长，使得海量空间数据的存储与查询时效性面临巨大挑战。
由于空间数据的特殊性，在存储和管理方面也存在诸多的限制，而分布式技术的迅速发展，无疑为空间数据的存储与管理提供了解决方法。
ElasticSearch 作为一个分布式可扩展的实时搜索和分析引擎，在海量数据的存储与搜索方面得到广泛应用。
由于ElasticSearch 面向文档的特性，使得它在海量空间数据的存储方面也有很好的表现，但如何实现空间数据的高效查询是业界研究的一个热点问题。
传统的关系型数据库大多建立树的索引实现空间查询，在面临大数据量的查询时其性能很难满足实际需求，而传统的空间索引很难应用于非关系型数据库中，所以需要对空间数据进行转换，将转换后的数据作为索引字段以用于查询。
因此，本文依据ElasticSearch 的存储特性，结合四叉树网格编码算法，将矢量数据进行转换，并构建空间索引，以提升空间数据的查询效率。
在此基础上，设计并实现了基于Spark 的空间数据分析的优化方案，为海量空间数据的存储与查询分析提供了一种快速有效的解决方案。
2 四叉树网格编码算法由于四叉树编码算法原理较简单且容易实现，已被广泛应用于地理信息系统的业务处基于Elasticsearch 的时空大数据存储与分析方法文/俞志宏 栗国保 李少白理中。
该算法的基本思想是将一个已知范围的空间划分成四个相等的子空间，并按照此方式递归执行，直到树的层次达到指定的深度或满足某种终止条件时则停止划分。
本文依据四叉树编码算法的思想，实现了利用平面直角坐标系所划分的四个象限作为编号的四叉树编码算法。
操作系统内存管理实验报告
操作系统内存管理实验报告操作系统内存管理实验报告引言：操作系统是计算机系统中的核心软件，负责管理计算机系统的各种资源，其中内存管理是操作系统的重要功能之一。
内存管理的目标是有效地管理计算机的内存资源，提高计算机系统的性能和可靠性。
本实验旨在通过设计和实现一个简单的内存管理系统，加深对操作系统内存管理原理的理解，并通过实践来加深对操作系统的认识。
一、实验背景计算机内存是计算机系统中的重要组成部分，它用于存储程序和数据。
在操作系统中，内存被划分为多个不同的区域，每个区域有不同的用途和访问权限。
内存管理的主要任务是为进程分配内存空间，并进行合理的管理和调度，以提高系统的性能和资源利用率。
二、实验目的本实验旨在通过设计和实现一个简单的内存管理系统，加深对操作系统内存管理原理的理解，并通过实践来加深对操作系统的认识。
具体目标包括：1. 设计和实现一个简单的内存分配算法，实现内存的动态分配和回收；2. 实现内存的地址映射机制，实现虚拟地址到物理地址的转换；3. 实现内存保护机制，确保进程之间的内存隔离和安全性；4. 实现内存的页面置换算法，提高内存的利用率和性能。
三、实验设计与实现1. 内存分配算法为了实现内存的动态分配和回收，我们设计了一个简单的内存分配算法。
该算法根据进程的内存需求和剩余内存空间的大小，选择合适的内存块进行分配。
当进程结束或释放内存时，将已使用的内存块标记为空闲状态，以便下次分配。
2. 地址映射机制为了实现虚拟地址到物理地址的转换，我们设计了一个地址映射机制。
该机制使用页表来记录虚拟地址与物理地址的映射关系。
当进程访问内存时，操作系统根据页表将虚拟地址转换为物理地址，并进行内存访问。
3. 内存保护机制为了确保进程之间的内存隔离和安全性，我们实现了一个简单的内存保护机制。
该机制通过设置每个进程的访问权限，限制进程对内存的读写操作。
只有获得相应权限的进程才能访问内存，确保进程之间的数据安全和隔离。
网络计算环境下大容量数据安全存储策略研究
网络计算环境下大容量数据安全存储策略研究徐艳;王茜【摘要】近年来,随着计算机技术的发展,网络环境下的数据运算能力愈来愈强;加之,大数据时代的来临将人们日常生活、工作、学习的物质化信息转化为数据化关联性链条,通过网络进行大数据资源共享,简化了工作学习的繁杂,提升了工作学习效率;但是,传统的网络储存策略常常出现数据泄露、储存服务器数据溢出等一系列储存安全问题;针对问题产生原因,提出网络计算环境下大容量数据安全存储策略研究方法;通过采用数据修正单元、逻辑补偿单元与节点加密单元,对传统网络储存策略进行动态化针对性解决;通过仿真实验证明,提出的网络计算环境下大容量数据安全存储策略研究方法,具有数据储存响应速度快、反渗透逻辑性强、数据安全级别高、易用性强的优点.%In recent years,with the development of computer technology,data computing power under the network environment become more and more strong.In addition,the advent of the era of big data will turn people's daily life,work and study the materialization of information into digital correlation chain,big data through the network resource sharing,simplifies the learning multifarious work,improve the efficiency of work and study.However,the traditional network storage strategy often leaks of data overflow and a series of storage,storage server data security issues.In view of the problem,put forward under the network computing environment,large capacity data security storage strategy research methods.By adopting data correction unit,logic compensationunit and node encryption unit dynamic targeted to solve the traditional network storage strategy.Through the simulation experiments show thatunder the network computing environment of large capacity data storage strategy research method,a data storage response speed,reverse osmosis,strong logicality,the advantages of high data security,ease of use.【期刊名称】《计算机测量与控制》【年(卷),期】2017(025)008【总页数】5页(P147-150,158)【关键词】网络计算环境;数据安全;存储策略;数据溢出【作者】徐艳;王茜【作者单位】电子科技大学成都学院微电子技术系,成都 611731;电子科技大学成都学院微电子技术系,成都 611731【正文语种】中文【中图分类】TP311随着科技迅猛发展，海量数据也出现飞速发展态势，同时，海量数据存储也受到越来越严峻的挑战，其爆炸性的数据一直冲击着我们的生活，同时，各行各业对海量数据的安全性要求越来越高。
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。
基于元数据的空间数据管理研究
根据 最 新 的 Ｆ Ｄ Ｇ Ｃ的用 户手 册 ， 准 中定 义 了 标 三类元 素 ： （）子集 （ｅｔｎ）标准 中主要 的章节 被 称为 １ Ｓｃｏｓ ： ｉ
子集， 其实它也是复合元素 。
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｐ ｔ ｌ ｔ ａ ａ ｅ ｎ ａ ｅ ｉ Ｍ ｅ ａ ａ ｓ ａ ｃ ｆＳ ａ ａ ａ Ｍ ｎ ｇ ｍｅ ｔＢ ｓ ｄ Ｏ ！ ｉ Ｄａ ｌ ｔｄ ｔ ａ
Ｎｉ ｕⅪ ａ ｌ Ｊ Ｍ ｉ ２ａｏ刁 ・ ｏｉ ｎ ｉ ｎ ￣ａ
（ ｅｉ ｏ ａｏ ｃ ｎｅ＆ Ｅｇ ｅｒ ｇＣｌｇ ， ｈｎｏｇＵ ｉ ｒｔ ｏ Ｓｉ ｃ ｎ ｅｈｏ ｇ，Ｑｎｄｏ ６５０ Ｇ ｏ ｆ ｍ ｔｎＳｉ ｃ ｎｒ ｉ ｅ ｎｉ ｅ ｎ ｏｅｅ Ｓａｄ ｎ ｅｓｙ ｆ ｃ ｎｅａｄＴｃｎｌ ｙ ｉ ａ ２ ６１ ） ｎ ｉ ｌ ｎ ｖ ｉ ｅ ｏ ｇ
ｔ ｓ ｓａｅｄｔ，ｈ ａ ｅ ｏｓｗｃｎ ｎｔｎａｄｐ ｂ ｍ ｏｍ ｎ ａ ｓ ｔ ｖ ｇ ｈ ｇ ｅｍ ｌ ｓ ｐｔｌ ｔ， ｈｒ ｉｃｒ ｉ ｅ ｅ ｐｃ ａ ｔ ｄｔ ｄ ｓ ｔｅ ｊ ｃｏ ｒ ｌ ｓ ａｙｓ ｌ ，ｈ ｓ ｉ ｏ ｒ ａ ｅ ａａ ｄａ ｔｅ ｓ ｅｔｎ ｎ ａ ｅ ａｏ ｎ ｏｕ ｉ ｎ ｏｅ ｆ ｃｅ ｅ ａｎ ｆ ￣ｓ ｓｓ ｉ ａ ｅ ａ
数据库中的空间数据的存储与查询
数据库中的空间数据的存储与查询当今社会的科技发展带来了海量的数据产生。
为了更好地管理和利用这些数据，数据库系统起到了至关重要的作用。
数据库系统能够高效地存储和检索数据，在其中，空间数据也是一种重要的数据类型。
空间数据指的是带有地理、位置或空间属性的数据。
在本文中，我将讨论数据库中的空间数据的存储与查询方法。
数据库中的空间数据存储方案通常包括两种类型：基于非空间数据库的存储方法和基于空间数据库的存储方法。
首先，基于非空间数据库的存储方法是指将空间数据存储在普通的关系型数据库表中。
这种方法的优点是可以方便地利用关系型数据库的成熟技术和工具。
例如，可以使用关系型数据库的索引机制对空间数据进行高效查询。
同时，通过在表中添加空间索引，可以进一步提高查询性能。
在具体的存储方案方面，最常用的方法是使用几何数据类型来存储空间数据。
例如，在MySQL中，可以使用GEOMETRY类型来存储点、线、多边形等几何对象。
而在PostgreSQL中，可以使用PostGIS扩展来支持空间数据的存储和查询。
这些几何数据类型允许用户在数据库中存储丰富的空间数据，并提供了相应的函数和操作符来处理这些数据。
其次，基于空间数据库的存储方法是指使用专门的空间数据库管理系统来存储和处理空间数据。
这种方法的优势在于可以更好地支持空间数据的特殊需求，例如空间索引的构建和查询优化。
空间数据库管理系统还提供了一系列的空间函数和操作符，如空间关系判断、空间缓冲区分析等，方便用户进行高级的空间查询。
在选择数据库存储方法时，需要考虑空间数据的规模、运行效率和查询需求等因素。
对于简单的空间数据，基于非空间数据库的存储方法可能已经足够。
但对于特别大规模或复杂的空间数据，基于空间数据库的存储方法往往更具优势。
当我们在数据库中存储了空间数据后，就需要进行查询操作。
查询空间数据的目的通常有两种：一是获取特定区域或位置的数据，二是进行空间分析和计算。
为了实现第一种目的，可以使用基于位置的查询方法。
城市大比例尺基础空间数据库动态更新机制研究与实现
及政务地理信息服务平 台、 公众服务地理信息平台建立 为目标 ， 彻底转变传统城市规划测量生产方式与空间信 息 发 布与共 享 交 换 机 制 ， 立 了广 州市 １ ５０ ｌ ２００ 建 ：０ ，： ０ ，
ｐ ｏ ｅ ｓａ ｄ ａ ｔ ａ ｒ ｄ ｃｉｎ ｏ ｅ ａ ｉｎ ， ｎ ｎ ｌ ｏ ｅ ｔ ｂ ｉ ｅ ｆｂ ｓｃ ｓ ａｉｌｄ ｔ ｂ ｓ ｐ ａｉ ｇ ｍｅ ｈ ｎ ｓ ． ｒｃ ｓ ｎ ｃ ｕ ｌｐ ｏ ｕ ｔ ｐ ｒ ｔ ｓ ａ ｄ ｆ ａｌ ｔ ｓａ ｌ ｈ ａ ｓ ｔ ａ ｉ ｐ ｔ ａａ ａ ｅ ｕ ｄ ｔ ｃ ａ ｉｍｓ ｏ ｏ ｉ ｙ ｓ ｏ ａ ｎ Ｋｅ ｒ ｓ ｄ ｎ ｍｉ ｐ ａ ｉ ｇ ｇ ｉ ｅ ｅ ｔ ｔｍｐ ａ ｅ ｃ ｎｒ ｌｔｃ ｎ ｌｇ ； ｐ ｔａ ａ ａ ａ ｅ ｙ ｗｏ ｄ ： ｙ ａ ｃ ｕ ｄ ｔ ； ｒ ｎ ｄ； ｖ ｎ ；ｅ ｌｔ ｏ ｔ ｅ ｈ ｏｏ ｙ ｓ ａｉｌｄ ｔ ｂ ｓ ｓ ｏ
续 经过 数据 提 取 、 据 重 组 、 据 扩 充 ， 立政 务 地 理框 数 数 建
２ 城 市 空 间数 据 库 动 态 更 新体 系建 立
本文 在分 析城 市规 划测 量 工 作流 程 与基 础 地 理 空 间 数 据库 更新 之 间关 系 基础 上 ， 过标 准 制定 、 空模 型建 通 时
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｈ ｓｐ ｐ ｒａ ａｙ ｅ ｅｌ ｎ ｓ ｒ ｃ ：Ｔ ｉ ａ ｅ ｎ ｌｚ ｄ ｔ ｏ ｇ—ｓ ｎ ｉ ｇ ｉｓ ｅ ｏ ｅ “ ｐ ａ ｅｃ ｎ ｉｔ ｎ “ ｌｗ ｕ ｄ ｔ ”ｉ ｅｃ ｎ ｔｕ ｔ ｎ ｏ ｒ ａ ｐ — ｈ ｔ ｄｎ ｕ ｆｔ ａ ｓ ｈ Ｕ ｄ ｔ ｏ ｆ ｃ ’ ｄ ｓ ｐ ａｅ ｎ ｔ ｏ ｓ ｃｉ ｆｕ ｂ ｎ ｓ ａ ｌ ’ａ ｏ ｈ ｒ ｏ ｔ ｄ ｔｂ ｓ ｎ ｄ ｐｈ． ａ ｅ ｎ ｔｅ ｐ ｅ ｉｕ ｔ ｏ ｓ ｏ ｈ ｅ ｅ ｒ ｈ ｉ ｐ ｃ ｉ ａ ａ ａ ｅ ｉ ｅ ｔ Ｂ ｓ ｄ ｏ ｈ ｒ ｖｏ ｓ ｍｅ ｈ ｄ ｆｔ ｅ ｒ ｓ ａ ｃ ｎ ｓ ａ ｅ—ｔ ａａ—ｕ ｄ ｔ ｎ ｈ ｈ ｒ ｃｅ ｉｔ ｓ ｏ ｃｕ ｌ ｍ ｉ ｄｔ ｍｅ ｐ ａｅ ａ ｄ ｔｅ ｃ ａａ ｔｒ ｉ ｆａ ｔ ａ ｓｃ
如何进行空间数据管理和共享
如何进行空间数据管理和共享空间数据管理和共享在当今信息化时代具有重要意义。
随着科技的快速发展和大数据的广泛应用，空间数据成为各行各业不可或缺的资源。
然而，要实现空间数据的高效管理和有效共享并非易事。
本文将围绕如何进行空间数据管理和共享展开探讨，旨在提供一些思路和方法来解决这一挑战。
一、空间数据管理空间数据管理是指对所有与地理空间有关的数据进行集中存储、处理和管理的过程。
它涉及数据的整合、清洗、存储、更新和查询等内容，目的是提高数据的质量和可用性。
空间数据管理需要考虑以下几个方面。
1.数据整合与清洗首先，空间数据管理需要将来自不同来源的数据进行整合。
这些数据可能来自各个部门、不同类型的传感器或人工采集渠道。
因此，对数据进行清洗和去重是必要的，在此过程中，可以使用一些开源数据清洗工具来帮助识别和修复数据中的错误和缺失。
2.数据存储与处理对于大规模的空间数据集，如何高效地存储和处理是一个关键问题。
传统的关系型数据库可能不足以应对大规模数据的存储和处理需求，因此，一些新兴的大数据技术如分布式文件系统和列式存储系统可以被应用于空间数据管理中，以提高性能和可伸缩性。
3.数据更新与维护空间数据管理需要保证数据的准确性和时效性。
因此，需要建立一套完善的数据更新与维护机制，包括定期的数据更新、错误修复和数据质量监控等。
此外，还应建立数据版本管理系统，以追踪不同时间点的数据变化，并确保数据的一致性和可追溯性。
二、空间数据共享空间数据共享是指在数据管理的基础上，将数据分享给相关利益相关方和公众。
空间数据共享的目的是促进信息共享和合作，推动创新和决策制定。
以下是一些关于空间数据共享的思考。
1.共享政策与法规为了促进空间数据共享，需要建立相关的政策和法规。
政府在制定和落实相关政策时应考虑公众的需求和利益，同时平衡数据开放和隐私保护之间的关系。
此外，政府还应该明确相关的数据共享标准和规范，以确保数据的质量和可信度。
2.共享平台与技术空间数据的共享需要建立相应的共享平台和技术。
空间数据库的概念及发展趋势研究
空间数据库的概念及发展趋势研究随着科技的发展，人类对于空间数据的需求变得越来越迫切。
因此，在过去的几十年中，空间数据库已经成为了一个重要的工具，用于管理和存储所有与空间数据相关的信息。
空间数据库在GIS（地理信息系统）和其他地理信息领域的应用中扮演着重要的角色，这也使得空间数据库的发展变得更加迅速。
本文将围绕空间数据库的概念、发展历程和未来趋势展开探讨。
一、空间数据库概念空间数据库是一种数据存储和管理技术，可用于存储和管理空间地理数据。
可以说，空间数据库是一个用于存储空间数据并允许对数据进行查询、分析和处理的系统。
空间数据库存储的是空间数据，包括地理位置数据、地图数据、遥感数据、传感器数据等。
空间数据是一个包含地球表面和太空物体位置信息的数据形式，具有非常广泛的使用领域，在土地资源和管理、自然灾害研究、城市规划、环保等领域和气象、天文、地质、生态、农业、林业、草业和渔业等多个自然科学领域中都发挥着重要的作用。
二、空间数据库发展历程1、空间数据库的初期发展：地理名称系统和地图信息系统。
早在20世纪60年代，空间数据库就从地理名称系统（GNS）和地图信息系统（MIS）开始出现。
这两个系统使用非常简单的结构和处理方式就能够满足早期的空间数据需求。
但随着数据量和数据种类的增加，这两个系统已经无法满足用户的需求。
2、地理信息系统（GIS）的出现GIS 作为空间数据库的代表，从上世纪70年代末开始出现。
GIS系统采用了关系数据库管理系统（RDBMS）与地理信息分析软件的集成，可以使用增长的数据和计算能力提供更强大和功能更丰富的解决方案。
GIS系统成为了很多行业和领域的工具，实现了空间数据的分析、处理和利用。
3、互联网时代的空间数据库互联网的普及和GIS软件发展的速度都促进了空间数据库的发展，使得更多的用户可以通过网络和云端平台使用空间数据。
目前互联网上的空间数据库主要分为两类，一种是商业化的空间数据库，比如百度地图、高德地图和谷歌地图等；另一种是开源空间数据库，比如开源GIS，如PostGIS和GeoServer，具有高效和灵活的特点。
什么是空间数据库及其特点
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。
空间数据管理与分析系统设计研究
空间数据管理与分析系统设计研究摘要：随着科技的进步和应用范围的不断扩大，空间数据管理与分析系统的设计研究显得越来越重要。
本文将重点探讨空间数据管理与分析系统的设计原则、功能需求以及技术实现方法，并介绍了一种基于空间数据管理与分析系统的应用案例。
1. 引言空间数据管理与分析系统在各个领域中起着重要的作用，可用于城市规划、环境监测、农业决策等众多领域。
因此，设计一套高效、可靠、易用的空间数据管理与分析系统对于提高数据处理和决策分析的效率具有重要意义。
2. 空间数据管理与分析系统设计原则（1）数据完整性与一致性：系统应能保证空间数据的完整性和一致性，避免数据重复、冗余与错误。
（2）系统的可扩展性：系统应具有良好的可扩展性，能够适应不同规模和需求的数据集。
（3）易用性和可视化：系统应提供直观、易用的用户界面，使用户能够方便地进行数据管理和分析操作。
（4）系统的效率和性能：系统应具备高效的数据处理和分析能力，能够在短时间内完成大规模空间数据的处理和分析任务。
（5）系统的安全性：系统应具备严格的权限控制和数据安全机制，确保数据的安全与保密。
3. 空间数据管理与分析系统功能需求（1）空间数据采集和存储：系统应能够方便地采集和存储不同来源和格式的空间数据。
（2）数据预处理和清洗：系统应提供数据预处理和清洗功能，包括数据去重、数据纠错、数据格式转换等。
（3）数据查询与检索：系统应支持多种查询方式，包括地理范围查询、属性查询和空间拓扑查询等。
（4）空间数据可视化：系统应提供灵活、直观的空间数据可视化方式，包括地图展示、图表展示和动画展示等。
（5）空间数据分析和建模：系统应提供多种空间数据分析和建模工具，包括空间插值、空间关联分析和空间推理等。
（6）决策支持和结果展示：系统应能够为用户提供决策支持，生成可视化的结果图表和报告。
4. 空间数据管理与分析系统技术实现方法（1）数据库设计与管理：采用关系数据库或地理数据库作为数据存储和管理的基础，利用数据库的索引、视图和事务机制提高数据的查询效率和数据的完整性。
详解Oracle RAC的存储机制
详解Oracle RAC的存储机制
林美蓉
【期刊名称】《网管员世界》
【年(卷),期】2012(000)008
【摘要】Oracle数据库中可以实现高可用性的RAC技术对大家来说并不陌生，
其使用的Shared--Disk架构，使所有的集群节点共享存储。
当前共享存储主要有四种主流的解决方案：自动存储管理（ASM）、Oracle集群文件系统（OCFS）、网络文件系统（NFS）和裸设备（RAWDevice）。
按照Oracle的推荐顺序是：ASM—OCFS—NFS—RAW Device。
【总页数】2页(P76-77)
【作者】林美蓉
【作者单位】海南
【正文语种】中文
【中图分类】TP311.13
【相关文献】
1.SF Oracle RAC存储管理和集群方案在八钢产销系统中的应用 [J], 乔嵩
2.基于Oracle XML DB的GML空间数据存储机制 [J], 王晓明;李景文;李恺毅;程
小凯;朱明
3.Oracle 10g RAC下“军卫一号”数据库升级和Oracle Data Guard部署 [J],
曹锐;杨爱华;蔺宁
4.基于Oracle RAC数据库的应用系统的容错处理机制 [J], 林波
5.基于Oracle VM模板的Oracle RAC快速部署研究 [J], 吴丽杰;张婷;张璐璐因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
OPC UA服务器地址空间与数据存储研究与开发的开题报告
OPC UA服务器地址空间与数据存储研究与开发的开题报告1. 研究背景近年来，工业自动化领域中的OPC UA通信协议已经逐渐成为了工业通信中的重要标准之一，其主要依靠一种基于HTTP的状态转换协议RESTful来提供数据传输和交互机制。
同时，在数据存储方面，随着工业物联网技术的不断发展，越来越多的工业设备需要及时地采集和存储相关的数据，因此，研究和开发OPC UA服务器地址空间与数据存储已经成为了当今工业自动化中的重要课题。
2. 研究目的与意义本课题旨在研究和开发一种基于OPC UA通信协议的服务器地址空间及相关数据存储方案，以达到以下目的和意义：（1）研究和实现OPC UA服务器的地址空间结构，对OPC UA规范中定义的节点类型和属性进行深入探讨和研究；（2）设计和开发一种可靠的OPC UA数据存储方案，以便于对采集到数据进行存储、备份和恢复；（3）结合实际工业场景中的需求，探索和实现一些应用场景，例如OPC UA的数据订阅和事件触发等。
3. 研究内容及技术路线（1）OPC UA服务器地址空间的研究与实现研究和实现OPC UA服务器地址空间，包括节点类型的定义、节点属性的设置、访问权限的配置等。
（2）OPC UA数据存储方案的设计与开发设计和开发一种可靠的OPC UA数据存储方案，以方便对采集到的数据进行存储、备份和恢复，包括数据存储结构的设计和数据读写接口的实现等。
（3）应用场景的研究和实现结合实际工业场景，探讨和实现一些具有实际应用意义的场景，例如OPC UA的数据订阅和事件触发等。
4. 研究计划及预期成果（1）研究计划：第一年：完成OPC UA服务器地址空间的研究和实现，包括节点类型的定义、节点属性的设置、访问权限的配置等；第二年：完成OPC UA数据存储方案的设计和开发，包括数据存储结构的定义和数据读写接口的实现等；第三年：结合实际工业场景，探讨和实现一些具有实际应用意义的方案，例如OPC UA的数据订阅和事件触发等。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
街道 街坊 宗地号 宗地面积 权利人 …
5 10
1
123.4 张三 …
5 10
1
123.4 张三 …
…… …
…
……
Geometry 20 ,0 , 20, 10 ,0 , 10
0 ,0 , 20, 0 …
EntitySEQ 1 2 …
按表 1 这样设计的表通过 ObjectID 字段定义了实体 的惟一性 , 通过 EntitySEQ 字段定义了此实体的坐标记录
采用这样的混合数据模型一方面利用了 GIS 产品提 供的空间索引 、空间查询 、空 间分析 的能力 ;另 一方面 也 利用了关 系 数 据库 对 属性 数 据的 强 大 的查 询 、定 位 能 力 。但这样的 混合 数据 模型 也存 在以 下几 点明 显的 不 足 :(1)空间数据采用 各个 GIS 厂 商定义 的各种 格式 , 不 利于数据共享 ;(2)空间数据 以文件 格式存储 , 安全性 难 以得到保 证 , 也 不利 于管 理 ;(3)空间 数据 、属 性数 据 的 一致性维护比 较困 难 ;(4)对 C/ S , B/ S 体系 结构 的支 持 能力差 , 不利于数据的传输 。
4.2 Oracle Spatial
在 Oracle 8i 版本 后 , Oracle 数 据库 中 内置 了空 间数 据库 引擎 Oracle Spatial 。Oracle Spatial 通过 Geometrytype 类型能把复杂的地图对象 存入 Oracle 中 , 能为 其建立 RTree 及 Quad-Tree(四分树)空 间数据 索引 , 并能运 用 SQL 对空间数据查询 , 从而在 Oracle 上 实现了 对空间 图形数 据和属性 数 据的 统一 管 理 。通过 Oracle Spatial , 能 实现 空间数据级的互操作 , 如图 3 所示 。
Abstract :In GIS , the storage of spatial data is important .The paper discussed storage models of spatial data , and pointed out good storage model is extended RDBMS or oriented RDBMS .ORDBMS will become more popular in GIS . Key words :Spatial Data ;RDBMS Storage ;ORDBMS Storage ;ARCSDE ;Oracle Spatial
(1)以二进制方式打开图像文件 , 读取二进制数据 。 (2)把二进制数据存储 , 如下示例所示 :
Set MyConnection =Server.CreateObject(″ADODB .Connection″) MyConnection .open =″Driver={M icrosort Accesss Driver (＊.mdb);dbq =″Serve r .Mappath(″CLGL .mdb″)″} Dim Res as New ADODB .Recordset Mystr =″Select ＊ from CLKZD″ Res .open Mystr , MyConnection Res .Addnew Res .(″DZJ″).Appendchunk BufferData Res(″XZBZ″)=坐标值(, 其它字段赋值) … Res .update Res .Close
表 ,毋 需关 联业务 表到 F 表和 S 表 , 从 而使 对象关 系数
据运行速度很快 。其中 F 表结构如下 :
fid INTEGER NOT NULL,
numofpt s entity
INTEGER NOT NULL, SMALLINT NOT NULL,
eminx eminy
图 3 基于 Oracle Spatial 的空间数据互操 作
5 空间数据库存储的实践———ARCSDE 的存储
ARCSDE 是全球最大的 GIS 厂商 ESRI 公司的空间数
据库引擎 , 主要由 A 表 、F 表 、S 表 及部 分元 数据表 所构
成 。在 Oracle8i Spatial 对象关 系数据 库中只有 业务表 A
· 40 ·
计算机应用研究
2003 年
中 ,采用了 上述 表设 计结 构 。为减 少属 性的 重复 存 储 ,
也可把表 1 分解为两个表 , 如表 2(属性表)和表 3 或表 4
(几何表)所示 。其中表 2 在原属性表的 基础上加上 Ob-
jectID 字段以便与表 3 或表 4 关联 ;表 3 的几何实体以 一
序数 , Geometry 字段 存放的 是具 体的 坐标 值 。当然 此表 存在的最大的问题是存 储空间的 浪费 。一般 而言 , 很难
确定 Geometry 字 段 的 长 度 , 但 其 优点 是 脱 离 了 具 体的 GIS 软件 , 便于数据 共享 。目 前 , 在我 国的部 分城 市 GIS
FLOAT(64)NOT NULL, FLOAT(64)NOT NULL,
emaxx
FLOAT(64)NOT NULL,
(下转第 74 页)
· 74 ·
计算机应用研究
2 常规的空间数据存储方式
常规的空间数据一般以 数据文 件的方式 存在 , 如 在 ArcInfo 中以 Coverage 方式 存 在 , 由 一 系 列的 文 件 组 成 ,
收稿日期 :2002-04-29;修返日期 :2002-07-08
如 :tic , bad , arc , aat , pat , tol 等 , 对 任一要 素的修改 将引起 一系列文 件的 变化 。在 AutoCAD 中以 Dwg 的 文件 方式 存在 , 所有的空 间操 作都 在 Dwg 中得 以反映 , 这样 的数 据管理模式不利于数据的安全 、共享 、发布 。
try Type , 用于解决空间 数据的 存储与 查询 , 如 IBM DB2 , Informix ,Oracle Spatial 等 , 其空间数据与 属性数 据存储于
同一表中 , 如表 7 所示 。
表 7 空间 数据的对象关系存储表
FeatureID 街道 街坊 宗地号 宗地面积 权利人 … 几何值 Geometry Type
图 2 类与子类关系图
这样可采用 SQL 进行空间查询 , 例 如从地 块数据库 中查找与某一多边形相交的所有地块 , 其 SQL 语句为 :
SELECT Parcel .Name , Parcel .Id FROM Parcels WHERE Intersects(Parcels .Geometry , MyPolygon)
Geometry 几何实体字段(字符型 , 长度根据 具体几何类型 而定);另一个为 EntitySEQ 字段(定义一个实体所在的行 数 、字符型)。以土地 管理为 例 。图 1 所示为 某一图斑 。 其表结构与存储内容如表 1 所示 。
图 1 土地图斑 表 1 空间数据的全关系存储表
ObjectID 1 1 …
传统的几何类型的数据读取比 较简单 , 但 要真正 实 用 ,还需 建 立空 间 数 据库 引 擎 SDE(Spatial Database Engine), 使传统的 GIS 产品既能使用全关系数据库 , 又不降 低它的空间数据查询效率 、空间分析能力 。
3.2 图像数据的存储
对于图像 、声音等多媒体 信息可 采用二进 制方式 存 储 , 当然 几何实 体 、文 件等信 息也可 采用 二进制 方式 存 储 。以 VB 对 Access 数 据 库 进 行 操 作 为 例 , 至 于 SQL Server 与 Oracle 方法一致 。VB 对 Access 数据库的二进制 存储与 读 取 主要 用 到 AppendChunk 与 GetChunk 两 个 功 能 。其步骤为 :
为克服采用 混合 数据 模型 的缺 点 , 目前 , 商用 成 熟 GIS 软件都朝着将空间数据与属性数据存 储于同一关 系 型数据库 RDBMS 方向发展 。其中比较成熟的有 ESRI 公 司的 ArcSDE , MapInfo 公 司的 SpatialWare 以及 Oracle 的 Oracle8i Spatial , 它们都提供了全关系型或对象-关系型 的 数据模型 。本 文对 目前 几种 常见 的空 间数 据存 储机 制 进行研究 , 并提出相应的 GIS 空间数据存储方案 。
1
5 10 1
123 .4 张三 …
(x, y , … , x, y)
2
…
(x, y , … , x, y)
…
…… …
…
……
…
4.1 空间数据对象类
在 OpenGIS(开放 式地理 信息 系 统)规范 中 , 对 空间 数据采用 SQL Spatial Type 的类 与子类 有明确的 规范(图 2)。
数据的查询 , 方法之一是如上 所述采用 空间索 引与实体
范围定位的 辅助 表 来解 决 , 方 法 之二 是对 RDBMS 进行 扩展 。使用扩展 SQL 查询语言对空间 数据进 行查询 , 但
其缺点是数据库 I/O 检查比 较费时 , 需 要完成 一些附加
操作 ,查询效率比纯 OODBMS 低 。 现在部分 RDBMS 厂商提供了空 间对象 模型 Geome-
1 引言
在地理信息 系统 中 , 空 间数 据的 存 储至 关重 要 , 以 往 , 在 GIS 的数据库设计中 , 空间数据库和属性数据库一 般分开设计 , 空间数据库按已有的 GIS 产品进行设计 , 属 性数据库针对具体的 GIS 项目进行数据结构设计 。空间 数据和属性数据通过关键词 USER ID 关联 。
The Research of Storage Theory for Spatial Data