第七章 空间网络

7.2概念、逻辑和物理模型 二、逻辑模型——数据类型
Public class Edge { public Edge (Object v1, Object v2, Object label, boolean directed) // 类Edge的构造函数，若directed为 //true则该边是有向边，该图为有向图 public Object start() // 返回边的第一个结点 public Object end() // 返回边的第二个结点 } 图中一个很重要的概念是路线（route）或路径（path），一个路径 即为一个序列，该序列从一个结点开始，到另一个结点结束。如 BART铁路中的运营线路即一个路径。
7.2概念、逻辑和物理模型 二、逻辑模型——数据类型
Public class Vertex { public Vertex (Object label) // 类Vertex的构造函数，创建标 //号为label的结点 public Object label() // 返回该顶点的标号 public boolean Visit() // 标记该顶点已访问过 public boolean isVisited () // 如果该顶点已访问过则返回true }
2
3 4
Downtown Berkeley
Oakland City Center Embarcadero
5
6 7
Daly City
San Leandro Fremont
8
9 10
Pittsburg
Walnut Creek Dublin
7.2概念、逻辑和物理模型 三、物理数据模型
…………..
7.2概念、逻辑和物理模型 三、物理数据模型
G2
GI1 GI2
7.3图的查询语言 一、关系代数的缺陷
图的操作，采用通常的RA和SQL是难以实现的。如给定 某一结点，确定该结点是否可以到达图的所有结点等就 是一个重要的图操作，RA难以胜任。 一、关系代数的缺陷 一个重要的图操作是寻找图的传递闭包（transitive closure)。图G（V，E）的传递闭包G＊是满足下列条件： 它与G有相同的顶点集合 但它的边集则有G的所有路径组成
7.3图的查询语言 二、SQL CONNECT子句
4)如果河流P1会溢洪，那么将会有多少河流受影响。 SELECT COUNT（source) FROM FallsInto CONNECT BY source = PRIOR dest START WITH source IN ( SELECT riverid FROM River WHERE name = ‘P1’ ) // 通过调整PRIOR的位置来改变查询方向
本节从数据库设计的传统过程入手，即先概念模 型，再逻辑模型，最后物理模型设计。 概念模型：空间网络最重要的概念是对象之间的 连通性，它可以在一个图论框架中简洁地表达出， 因而可以借助“图”（graph）的抽象数据类型来 表达。 逻辑模型：数据类型包括图、节点、边、路径 物理模型：文件和记录的存储方式，如邻接链表
7.2概念、逻辑和物理模型 二、逻辑模型——数据类型
图的通用数据类型：图类（Graph)、顶点类（Vertex)、 边类（Edge)
Public class Graph { public void add(Object label) // 增加顶点,label表示顶点 public void addEdge(Object v1, Object v2, Object label) //在顶点v1 //和v2间增加一条边 public Object delete(Object label) // 删除顶点 public Object deleteEdge(Object v1，Object v2) // 删除边 public Object get(Object label) // 返回顶点标号 public Edge getEdge(Object v1, Object v2, Object label) //返回边 …… } 除了Graph外，Vertex和Edge是另外两个重要类。
1)列出riverid等于1（密西西比河）的所有直接或间接支流 的riverid。
SELECT source FROM FallsInto CONNECT BY PRIOR source = dest START WITH dest =1
7.3图的查询语言 二、SQL CONNECT子句
从结点1 (Mississippi)开始 增加1的子结点 （4个） 增加 Missouri的 子结点（2） 增加Platte的子 结点（2）
7.2概念、逻辑和物理模型 三、物理数据模型
7.2概念、逻辑和物理模型 三、物理数据模型
铁路网BART和河流网的例子（P184~185）。 BART记录在Stop、DirectedRoute和RouteStop三 个表中。
Stop PK stopid name PK PK RouteStop routenumber stopid rank DirectedRoute PK number name
.1网络数据库示例
通过铁路网和河流网两个例子，引出网络空间 数据库的建模、查询和索引等问题。 下图为BART铁路简图。该铁路负责加州旧金 山以及邻近地区的业务。它由5条干线和10条运 营线路，所有铁路干线在旧金山城区交汇。
7.1网络数据库示例 一、铁路网络
上述是一张BART铁路的简化图，下面是与该 铁路相关的典型查询： 找出Yellow West(YW)线沿途的车站数 列出可以从Berkeley镇直接抵达的所有车站 列出连接Berkeley镇和Daly市的运营线路 找出Bule West(BW)线的最后一个车站
第七章－空间网络
空间网络数据库示例 空间网络的概念、逻辑和物理模 型 图的查询语言 图的算法 趋势：空间网络的查询方法 小结
第七章－空间网络
空间网络数据库（Spatial network database,SNDB）是空间数据库的重要组 成部分，它构成许多重要应用的核心， 如：运输规划、空中交通管制、水电煤 气设施管理、电话网络、城市管理、河 道运输以及渠灌管理等。 空间对象相互关系的两种类型： 基于邻近性关系（proximity) 基于连通性关系（connectivity)
1 2 1 2
2
3
3
7.3图的查询语言 二、SQL CONNECT子句
CONNECT子句用于遍历一个有向的无环图（DAG）。由 START WITH子句和CONNECT BY子句来控制图的遍 历， START WITH子句指定根结点， CONNECT BY子 句定义父行（parent row)和子行（child row)之间的关系， PRIOR操作符决定搜索方向。查询示例：
河流网信息用River和FallsInto两个表来描述
2 1 12 5
3
6 8 7
4 15
14
13 18 17 16
River PK riverid name source dest FallsInto
11 9
10
Riverid 1 2 3 4 5 6
Name Mississipi Ohio Missouri Red Arkansas Plate
下图为例来解释图和其相应的闭包的关系。
7.3图的查询语言 一、关系代数的缺陷
图G（V，E）（右图a） 其关系R（右图b）。图G 的传递闭包G＊（右图c）。 生成传递闭包的递归公式：
递归次由图的最长路径 （结点数最多）中结点个 数来决定。对右图的计算 步骤如下。
G* G* (G* G)
7.2概念、逻辑和物理模型 三、物理数据模型
基于内存的物理模型 邻接矩阵：如果M[A,B]＝1则边(A,B)存在，否则 M[A,B]＝0则边(A,B)不存在 邻接表：用一个指针数组来描述顶点A及其相应的 后续点。 基于外存的物理模型 规范化表结构：用两个关系R和S来分别描述结点 和边 非规范化表结构：采用非规范化表结构可以加快边 的查询速度。
source 2 3 4 5
dest 1 1 1 1
6
7 8 9 10 11 13 14 15
3
3 6 6 7 7 12 12 13
7
8 9 10 11 12 13 14 15
Yellowstone
P1 P2 Y1 Y2 Clorado Green Gila G1
16
17 18
13
14 14
16
17 18
7.3图的查询语言 三、BART系统查询示例
BART系统查询的例子
1）在YellowWest线路上有多少车站 SELECT COUNT（R.stopid) FROM RouteStop R, DirectedRoute D WHERE R.routenumber = D.number AND = ‘Yellow West’ 2)按字母顺序列出Red North线的所有车站
7.3图的查询语言 二、SQL CONNECT子句
3)列出科罗拉达河的所有直接支流。 SELECT name FROM River WHERE riverid IN ( SELECT source FROM FallsInto WHERE Level ≤ 1 CONNECT BY PRIOR source = dest START WITH dest IN ( SELECT riverid FROM River WHERE name = ‘Colorado’ ) ) // 通过level限制DAG的查询级别
7.2概念、逻辑和物理模型 三、物理数据模型
StopID Name
1 Richmond
Number Name
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Red South Red North Gold South Gold North Yellow West Yellow East Blue West Blue East Green West Green East