4GIS空间数据库
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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。
重点一空间数据库模型1.空间数据库空间数据库是地理信息系统在计算机物理存储介质上存储的与应用相关的地理空间数据的总和,一般是以一系列特定结构的文件的形式组织在存储介质之上的。
2.空间数据库模型空间数据库模型是关于现实世界中空间实体及其相互间联系的概念,为描述空间数据组织和设计空间数据库模式提供了基本的方法。
一般而言,GIS 空间数据模库型由概念数据库模型、逻辑数据库模型和物理数据库模型三个有机联系的层次所组成。
3.数据库概念模型:( conceptual model)概念模型为了把现实世界中的具体事物抽象、组织为某一数据库管理系统支持的数据模型。
人们常常首先将现实世界抽象为信息世界,然后将信息世界转换为机器世界。
也就是说,首先把现实世界中的客观对象抽象为某一种信息结构,这种信息结构并不依赖于具体的计算机系统,不是某一个数据库管理系统(DBMS)支持的数据模型,而是概念级的模型,称为概念模型。
4.逻辑模型逻辑模型,是指数据的逻辑结构。
在数据库中,逻辑模型有关系、网状、层次,可以清晰表示个个关系。
在管理信息系统中,逻辑模型:是着重用逻辑的过程或主要的业务来描述对象系统,描述系统要“做什么”,或者说具有哪些功能。
1)关系数据模型是把数据的逻辑结构归结为满足一定条件的二维表格,每个二维表格称为一个关系。
关系模型以记录组或数据表的形式组织数据,便于利用各种地理实体与属性之间的关系进行存储和变换,不分层也无指针,是建立空间数据和属性数据之间关系的一种非常有效的数据组织方法。
2)关系数据库:是建立在关系数据库模型基础上的数据库,借助于集合代数等概念和方法来处理数据库中的数据。
目前主流的关系数据库有oracle 、SQL、access 、db2 等。
3)对象—关系管理模式是指在关系型数据库中扩展,通过定义一系列操作空间对象(如点、线、面)的API 函数,来直接存储和管理非结构化的空间数据的空间数据库管理模式。
5.物理模型,在管理信息系统中,物理模型:描述的是对象系统“如何做”、“如何实现”系统的物理过程。
测绘技术中的GIS数据库建立方法GIS(地理信息系统)是一种通过整合地理空间数据并进行分析、展示和管理的技术。
它在测绘领域中发挥着重要作用,帮助测绘人员更好地了解地理环境、地质数据以及各种地形要素。
建立GIS数据库是使用这一技术的关键步骤之一,下面将介绍几种常用的GIS数据库建立方法。
一、数据收集和整理首先,为了建立一套完整的GIS数据库,需要进行数据收集。
常见的数据来源包括遥感图像、GPS数据、地面测量数据以及其他相关的地理数据。
这些数据一般以数字形式存在,需要通过数据处理软件进行整理和组织。
例如,可以使用遥感图像处理软件对卫星图像进行解译和分类,提取出所需的地物要素,并转为矢量数据。
此外,各种测绘设备收集到的地面测量数据也需要进行数字化处理,以便与其他数据进行整合。
二、数据处理和建模在数据收集和整理完成后,需要进行数据的处理和建模,以适应GIS系统的要求。
数据处理包括数据格式转换、数据加工和数据裁剪等环节。
常见的数据处理软件有ArcGIS、MapInfo、ERDAS等,它们提供了强大的数据处理和分析功能。
通过这些软件,可以对数据进行投影变换、坐标系转换、数据格网化等操作,以保证数据的准确性和一致性。
建模是指将原始数据转化为一种适合GIS分析的数据模型。
常见的数据模型有栅格模型和矢量模型。
栅格模型是将地理空间划分为规则的单元格,每个单元格内存储一个特定的值。
这种模型适用于连续型数据,如高程数据、遥感图像等。
而矢量模型则是将地理要素表示为点、线、面等几何对象,适用于离散型数据,如道路、建筑物等。
建模过程需要根据具体要求选择合适的模型,并进行数据属性的设置和数据库的建立。
三、数据库设计和管理数据库设计是建立GIS数据库的重要环节,它决定了数据的组织结构和属性描述方式。
在设计过程中,需要考虑数据的可查询性、一致性和安全性等因素。
一般来说,GIS数据库可以按照地理空间数据和属性数据的关系进行划分。
地理空间数据包括地图要素的几何形状信息,属性数据则包括地图要素的属性描述信息。
地理信息系统空间数据库在当今数字化的时代,地理信息系统(GIS)已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。
从导航软件帮助我们找到最佳路线,到城市规划者制定合理的土地利用方案,再到科学家研究气候变化对生态系统的影响,GIS 都发挥着重要的作用。
而在 GIS 中,空间数据库则是其核心组成部分,它就像是一个巨大的仓库,存储着各种地理相关的数据,并为 GIS 的运行和分析提供了坚实的基础。
那么,什么是地理信息系统空间数据库呢?简单来说,它是一种专门用于存储、管理和查询地理空间数据的数据库。
与传统的数据库不同,空间数据库不仅能够存储属性数据(如地名、人口数量等),还能够存储地理空间数据(如点、线、面等几何图形以及它们的位置、形状和拓扑关系)。
这些空间数据可以是地图上的各种要素,比如道路、河流、建筑物等,也可以是通过卫星遥感、全球定位系统(GPS)等技术获取的地理信息。
为了更好地理解空间数据库,让我们先来看看它的一些特点。
首先,空间数据库具有海量的数据存储能力。
由于地理空间数据通常非常庞大和复杂,空间数据库需要能够容纳大量的数据,并且能够高效地进行管理和组织。
其次,空间数据库支持空间索引。
这意味着它能够快速地定位和检索特定区域或特定类型的地理空间数据,大大提高了数据查询和分析的效率。
此外,空间数据库还具有强大的空间分析功能。
它可以进行缓冲区分析、叠加分析、网络分析等各种复杂的空间运算,帮助用户从地理数据中提取有价值的信息。
那么,空间数据库是如何构建和管理的呢?一般来说,构建空间数据库需要经过数据采集、数据预处理、数据存储和数据管理等几个步骤。
在数据采集阶段,我们可以通过多种方式获取地理空间数据,如实地测量、遥感影像解译、地图数字化等。
采集到的数据往往存在各种误差和不一致性,因此需要进行数据预处理,包括数据清洗、坐标转换、数据格式转换等,以确保数据的质量和一致性。
然后,将处理好的数据存储到空间数据库中,并建立相应的索引和数据结构,以便快速访问和查询。
测绘技术中的地理信息系统与空间数据库随着科技的不断进步和发展,测绘技术在现代社会中扮演着重要的角色。
地理信息系统(Geographic Information System,简称GIS)和空间数据库作为测绘技术中的两大核心概念,对于地理信息的收集、管理、分析和应用起着至关重要的作用。
一、地理信息系统的概述地理信息系统是以空间数据为基础,通过软件技术对地理现象进行描述、分析和预测的系统。
它将地图、数据库和计算机技术有机地结合在一起,使得地理现象和空间关系可以通过数字化的方式进行管理和处理。
地理信息系统包括数据采集、数据存储、数据管理、数据分析和数据展示等多个环节。
数据采集是GIS的基础,通过遥感、GPS定位、测绘等技术手段,可以获取大量的地理数据。
其中,遥感技术的应用尤为广泛,可以高效地获取广大范围的地理信息。
数据存储和管理使得大量的数据可以被有效地组织和管理起来,以便后续的分析和应用。
数据分析是GIS的核心功能之一,通过对数据的处理和分析,可以发现地理现象之间的关联性和规律性。
数据展示是最终向用户展示结果的环节,通过地图、图表等形式,将复杂的地理信息转化为直观的可视化结果。
二、空间数据库的重要性空间数据库是地理信息系统的基础设施,负责存储和管理地理信息的空间数据。
与传统的关系型数据库相比,空间数据库不仅具备储存和管理数据的能力,还包含了对地理数据进行空间查询和分析的功能。
空间数据库的设计和实现需要考虑到地理数据的特殊性。
地理数据具有空间关联性和拓扑关系,因此空间数据库需要支持空间查询、空间索引和拓扑关系的维护。
同时,由于地理数据的大小和复杂性往往超出了传统数据库的承载能力,因此空间数据库需要具备高效的数据存储和检索性能。
空间数据库的应用范围广泛,包括地理空间分析、地理空间模拟、地理空间预测等多个领域。
例如,在城市规划中,通过对空间数据库中的地理数据进行分析,可以有效地评估城市交通、环境和人口分布等问题,从而为城市规划提供科学依据。
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空间数据库名词解释
1、空间数据库(Spatial Database):空间数据库是一种特殊的数
据库,它存储的都是关于地理空间和物理空间的信息,如地形、气候、土壤、社会结构等等。
它的主要作用是记录和分析地理和物理空间的属性信息,例如地形、气候和土壤等,以便更好地分析和利用空间资源。
2、GIS(地理信息系统):地理信息系统(GIS)是一个复杂的电子
信息系统,它能够收集、存储、处理、分析、以及可视化地理空间数据。
它由几何、属性和表示组成,最终实现信息的管理和查询,以及求解状态
变化的空间关系。
3、地理空间分析(Geospatial Analysis):地理空间分析是一种利
用GIS技术和数学模型,来分析地理空间数据,提取和模拟空间关系的过程。
它结合了几何、动态和空间分析,可以更好地揭示和模拟空间数据之
间的关系,以及更好地解决复杂的地理问题。
4、空间数据类型(Spatial Data Types):空间数据类型是一种用
来定义地理数据的形状、属性和表示的数据类型。
它们可以按照数据的不
同特性进行分类,如空间数据和属性数据。
空间数据类型可以有点、线、面、多边形和三维几何体等几何类型,以及属性类型,如数值型、文本型
和逻辑类型等。
地理信息系统中的空间数据库设计与优化地理信息系统(GIS)是一种将地理空间数据与属性信息相结合的系统,它能够对复杂的地理数据进行存储、管理、分析和展示。
而在GIS系统中,空间数据库扮演着关键的角色。
本文将探讨地理信息系统中空间数据库的设计与优化问题。
1. 空间数据库的设计原则空间数据库的设计应遵循以下原则:1.1 数据模型的选择:空间数据库的数据模型有两种主要类型,即矢量数据和栅格数据。
在设计空间数据库时,应根据实际应用的需要选择最适合的数据模型。
1.2 数据结构的设计:空间数据的特点是具有空间和属性信息。
在设计空间数据库中,应选择合适的数据结构来存储和管理空间数据。
常用的数据结构包括点、线、面以及多边形等。
1.3 数据库索引的设计:在空间数据库中,索引的设计对于查询和分析性能至关重要。
应根据实际应用的需要选择索引类型,并合理利用索引来提高查询效率。
2. 空间数据库的优化方法2.1 空间索引的优化:空间索引是空间数据库的基础,对于空间查询的效率起着关键作用。
常见的空间索引方法包括R树、四叉树和网格索引等。
在使用空间索引时,应选择适合具体应用的索引方法,并合理调整索引参数以提高查询效率。
2.2 数据库分区的优化:对于大规模的空间数据库,可以采用数据库分区的方式将数据分成不同的区域进行管理。
通过合理划分分区,可以提高空间数据的查询和操作效率。
2.3 空间数据压缩的优化:空间数据的存储量通常较大,为了减少存储空间的占用,可以采用压缩算法对空间数据进行压缩。
常用的压缩算法包括RLE(Run-Length Encoding)和Delta编码等。
2.4 索引重建的优化:随着空间数据库的使用,索引可能会发生碎片化,导致查询效率下降。
因此,定期进行索引重建是优化空间数据库的重要手段之一。
3. 空间数据库的性能评估在设计和优化空间数据库时,对其性能进行评估是非常重要的。
常用的性能评估指标包括查询响应时间、数据加载速度和数据存储空间占用等。
地理信息系统中的地理空间数据库设计方法地理信息系统(GIS)是一个用于记录、存储、处理和分析地理空间数据的系统。
作为GIS的核心部分,地理空间数据库起着非常重要的作用。
地理空间数据库设计是GIS系统设计的关键环节,直接影响着GIS系统的性能和功能。
一、需求分析在进行地理空间数据库设计之前,首先需要进行需求分析。
需求分析是确定数据库功能和性能要求的过程。
该过程包括以下三个步骤:1. 收集和分析用户需求:与GIS系统的最终用户进行沟通,并确定用户对地理空间数据库的需求和期望。
2. 确定数据类型和结构:根据用户需求,确定地理空间数据库中需要存储的数据类型和数据结构。
3. 确定性能要求:根据用户需求和系统规模,确定地理空间数据库的性能要求,如数据查询速度、数据更新速度等。
二、数据模型设计数据模型是地理空间数据库设计的核心内容。
常见的地理空间数据库的数据模型包括层次模型、关系模型和对象模型。
1. 层次模型:层次模型是以树结构来组织地理空间数据的模型。
在层次模型中,地理空间数据被组织成一种层次结构,通过层次结构之间的关系来表示地理空间数据之间的关联。
2. 关系模型:关系模型是使用关系代数来描述地理空间数据的模型。
在关系模型中,地理空间数据以表的形式存储,通过表之间的关系来表示地理空间数据之间的关联。
3. 对象模型:对象模型是以对象的形式来表示地理空间数据的模型。
在对象模型中,地理空间数据以对象的形式存储,并通过对象之间的关联来表示地理空间数据之间的关联。
三、数据库结构设计数据库结构设计是指设计数据库的表结构、字段和索引等。
在地理空间数据库的结构设计中,需要考虑以下几个方面:1. 数据库表的划分:根据数据类型的不同,将地理空间数据划分到不同的数据库表中,以提高数据库查询性能。
2. 字段的定义:根据数据的特点和需求,定义合适的字段类型和长度。
同时,需要设置约束条件,保证数据的完整性和准确性。
3. 索引的建立:根据数据查询的需求,建立适当的索引,以提高查询速度。
第四章GIS空间数据库第一节空间数据库概述一、数据库概念数据库有三个基本部分组成:⑴ 数据集(库):按一定结构组织起来的相关数据的集合,既包括数据与数据间的联系。
⑵ 物理存储介质:计算机的外存与内存储器,外存存储数据,内存存储操作系统与数据库管理系统,并有一定数量的缓冲区,用于数据处理。
⑶ 数据库软件:核心是数据库管理系统(DBMS),对数据进行建立、定义、管理与维护,还有数据库应用系统,通过空间分析模型对数据进行分析与决策。
二、数据库特征⑴ 数据集中控制维护管理。
⑵数据独立于应用程序。
⑶ 数据共享,多用户可同时存续数据,提高使用效率。
⑷ 减少数据冗余,提高数据的一致性。
⑸ 数据结构化,数据按一定结构形式构成,数据间具有联系。
⑹ 数据保护功能,具有使用权限,确保数据安全。
第二节数据模型一、关系模型关系模型是以数学理论为基础构建的数据模型,它把复杂的数据结构归纳为简单的二元关系,即把每一个实体集看作是一个二维表。
关系模型是用一个单一的二维表结构表示实体及实体间的联系,而满足一定条件的二维表称为一个关系。
其中每一行是一个实体(记录),每一列是一个实体属性(字段),表中第一行是各字段的型的集合。
作为一个关系的二维表,必须满足以下条件:⑴ 表中的每一个属性值都是不可再分的基本单元;⑵ 表中每一列的属性名必须是唯一的;⑶ 表中每一列必须有相同的数据类型;⑷ 表中不能有完全相同的行;关系模型的最大特点是描述的一致性,结构简单清晰。
显然,实体及其联系在关系表中一目了然。
也可以通过关系之间的连接运算建立新的关系,对关系数据库的查询和统计操作均通过布尔逻辑与数学关系运算实现。
关系模型存取路径完全对用户隐蔽,使程序与数据具有高度的独立性。
关系模型使用与维护方便。
由关系数据结构组成的数据库系统称为关系数据库系统。
在关系数据库中,对数据的操作几乎全部建立在一个或多个关系表格上,通过对这些表格的操作来实现对数据的管理。
二、层次模型与树结构层次模型是在数据处理中发展最早、技术上已成熟的一种数据模型。
他的特点是将数据组织成一棵有根结点的定向的有序树(树指无回的连通图),它是一棵倒挂的树,树分根、枝、叶。
它必须满足两个条件:①有一个结点,没有父结点,②其它结点中有且仅有一个父结点。
没有父亲的结点称为根结点,其余的结点称为从属结点。
从属结点中有下属的为枝,无下属为叶。
从根结点开始按父子联系依次连接的结点序列称为层次路径。
如一所高校,它由校、院、系、专业、教师、学生等构成,其结构图就像一棵树,校是树根(称根结点),院、系、师、生等为枝(结点),枝结点向上向下都有联系,向上只能有唯一的联系,向下可有若干联系,向下无任何联系的为叶,如具体某个学生。
在层次模型中,必须按照从根开始的某条路径进行访问。
层次模型表达的实体间的联系是一对多关系,当实体具有层次关系时,适宜采用层次型数据库进行管理。
一对多关系指一个父属性对应多个子属性,而一个子属性只对应一个父属性。
层次模型中一切联系都是向下的。
在树形结构中,表示方法是多样的。
如一本书A分为B、C两章,B章又分为D、E、F三节;C章分为G、H两节,E节又分为两小节I、J。
三、网状模型与图结构用丛结构表示的实体间的联系模型叫网状结构模型。
层次模型根结点只有一个,根以外的其它结点只有一个父结点,若打破此限制,则层次模型就形成了网状模型。
因此网状模型是在层次模型基础上发展起来的,层次模型是网状模型的特殊形式,网状模型是层次模型的一般形式。
从另一个角度上讲,网状模型是在层次结构的基础发展起来的,它扩充了层次结构对联系的限制,因此可灵活地表示实体间的多种关系。
它需满足以下条件:⑴ 可以有一个以上的结点没有父结点。
⑵ 至少有一个结点有多于一个的父结点。
⑶ 结点间可以有多种联系。
四、三种数据模型的比较(见黄杏元等地理信息系统p126表4)(一)三种数据模型优缺点分析目前,不同的地理信息系统分别用到了以上三种模型。
以上三种模型可分为两类,其中层次模型与网状模型,都依赖于某种固定的连接关系。
层次模型,记录按树结构存储,而且所有记录只能有一个所有者,用户可以通过路径与其它记录的连接来存取每一个记录。
网状结构是层次结构的一般形式(层次结构是网状结构的特殊情况),在网状结构中,一个已知的记录可以有多个所有者等。
在层次与网状结构中,数据库中最低层的记录如果不与它的父记录发生关系就会失去意义,这样的模型,叫做面向结构的模型。
而关系模型可称为面向操作的模型。
⑴关系模型是潜力较大的模型,也是微型机上使用最多的模型。
所谓关系模型就是一个二维表,表中数据本身自然地建立起它们之间的联系,并用关系代数与关系运算来操作数据。
它的数据结构灵活、清晰,通过逻辑运算与数学运算进行查询、检索、修改、运算,数据易于更新。
关系模型在数据库中增加数据项的方式有两种:一是产生一个新表,二是向已有的表中追加数据项。
当数据库需要修改或更新时,不需要重新组织数据结构。
关系模型的缺点是没有预先考虑存取路径,因而使查询速度非常慢。
⑵层次结构的优点是容易理解,易于更新与扩充,但查找比较麻烦,需要大量的索引文件,某些数据可能重复多次,因而冗余量大。
⑶网状结构中的任一记录可与任意多个记录建立关系,因此与层次模型比较,大大地减少了冗余,在表示关系复杂的地理数据和网状特征的地理实体效果好,但网状结构数据指针比较复杂,数据更新要繁琐。
从本质上看,层次与网状模型是相同的,在逻辑上它们都用结点表示实体,用连线表示实体间的联系;从物理上,它们都用指针来实现两个文件间的联系,只不过网络模型中的连线、指针较为复杂而已。
(二)传统数据库管理系统的局限性以上三种模型可以说是传统的数据库模型,在数据管理上有明显不足:⑴传统数据库主要处理的对象是属性特征的数据,只能操作和查询文字和数字,无法有效地支持复杂对象如图形图像等,而地理空间数据中有大量的空间数据需要操作和查询;⑵ 传统的数据库管理系统管理的是不连续的相关性较小的数字和字符,而地理数据是连续的,而且有很强的空间相关性;⑶传统数据库系统管理的数据类型较少,空间关系简单,而地理数据类型是多样的,并存在着复杂的空间关系;⑷ 传统数据库不能以自然的、接近人类思维的方式表示实体及其联系。
为了更好的模拟和操作现实世界中的复杂现象,克服传统数据模型的局限性,人们从更高的层次探讨新的数据模型。
包括:⑴以数据库设计为背景而产生的实体-联系(E-R)模型;⑵从操作角度模拟客观世界且具有严密代数基础的函数数据模型;⑶对事物及其联系进行自然表达的语义网络模型;⑷基于图论多层次数据抽象的超图数据模型;⑸基于逻辑的演绎数据模型;⑹面向对象的概念和面向对象程序设计为基础的面向对象数据模型。
其中面向对象的数据模型是高层次模型的最重要发展。
五、面向对象的数据模型(一)面向对象的基本思路面向对象方向的基本思路是:是用更接近人类通常思维的方式建立问题领域的模型,以便对信息实体进行结构模拟和行为模拟,从而使设计出的系统尽可能直接地表现问题求解的过程。
面向对象的数据模型就是采用面向对象方法建立的数据模型。
(二)面向对象的相关概念无论怎样复杂的事物,又可以准确地由一个对象表示。
将客观世界的每一个概念实体模型化为对象。
每个对象都包含了数据集和操作集。
⑴ 对象:含有数据和操作方法的独立模块,是数据和行为的统一体。
如一个学校、一个城市、一棵树、一条河流等可作为对象。
河流坐标描述了其位置与形状,河流的变迁则表达了它的行为。
一个对象应有唯一的标识、属性与操作方法。
标识表示其存在的独立性,属性表示其状态,操作用以改变对象的状态。
⑵ 类:相同属性、结构和操作方法的对象的集合,或说同类对象的集合。
如河流有名称、长度与流域面积,操作方法可查询、计算长度、求流域面积等,因而可抽象为河流类,如长江、黄河。
⑶ 消息:对对象进行操作的请求。
对象间的操作只能通过消息来进行。
(三)面向对象数据库的特性⑴抽象性:抽象是对客观世界的简化,形成对象的关键是抽象,对象是抽象思维的结果,抽象思维是通过概念、判断、推理来反映对象的本质,解释对象内部联系的过程。
任何一个对象都是通过抽象和概括而形成的。
⑵封装性:将方法与数据放在一个对象中。
对象就是一个封装好的独立模块。
⑶多态性:同一消息被不同的对象接收时,可解释为不同的含义,相同的操作可用于多种类型的对象,并能获得不同的结果。
⑷永久性:数据可长期保存,并可交叉使用。
⑸并发性:多个用户可同时访问一个数据库。
⑹安全性:具有保护措施,提供权限检查功能。
⑺复合型:某对象可以是另一对象的一部分。
⑻可扩充性:用户可在应用中增加新的操作和类型。
(四)面向对象的核心技术⑴ 分类:同一类的对象共享相同的属性项与操作方法⑵ 概括:将几种类型中具有共性特性的属性和操作方法抽象出来,形成一种更一般的超类。
如地物抽象为点、线、面。
⑶ 聚集:将几个不同的对象组合成一个更高水平的复合对象。
⑷ 联合:将同一类对象中的几个具有相同属性值的对象组合起来,为避免重复,设立一个更高水平的对象表示那些形同属性的属性值。
运用上述的概念方法与技术,便可建立面向对象空间数据库,其结构就是面向对象的数据模型。
第三节空间数据库设计一、数据的管理模式数据管理指的是对数据的分类、组织、编码、储存、检索和维护。
在30多年来随着计算机的发展,经历了三个阶段:人工管理阶段、文件管理阶段、数据库系统阶段。
(一)人工管理阶段(50年代中期以前)计算机主要用于科学计算,但是外存没有软、硬盘,软件没有操作系统。
特点:数据不保存;没有软件系统对数据进行管理;数据是面向应用的。
(二)文件管理阶段(50年代后期到60年代中期)计算机除了用于科学计算外,还大量用于管理,外存有了磁盘,软件有了操作系统,操作系统有了专门管理数据软件的文件系统。
特点:能进行数据处理,可长期保存数据,又软件进行管理,文件已多样化,数据的存取以纪录为单位。
数据冗余度大,数据和程序缺乏独立性。
(三)数据库系统阶段(60年代后期开始)计算机用于管理的规模大,共享需求增强,有了大容量的磁盘,开始考虑分布处理,软件价格上升,硬件价格下降。
特点:面向全组织的复杂的数据结构,数据冗余度小,易扩充,数据和程序具有独立性,有统一的数据控制功能。
二、空间数据库的设计数据库设计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、存储结构、存取方法,建立能反映现实世界的地理实体间信息的联系,以满足用户要求,又能被一定的数据库管理系统接受,同时能实现系统目标并有效地存取、管理数据的数据库。
空间数据库的设计是指在数据库管理系统的基础上建立空间数据库的过程。
主要包括需求分析、结构设计和数据层次设计三部分。
(一)需求分析需求分析是空间数据库设计与建立的基础,具体为:⑴调查用户需求:了解用户特点和要求。