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空间数据库（2） 陈斌 chenbin@ 2007 空间概念和数据模型 数据抽象和数据建模 空间信息模型 概念模型 基于场的模型 基于对象的模型 空间数据类型、空间对象关系 两种拓扑关系代数：9IM，RCC 数据库设计的三个步骤 概念模型 按用户的观点从现实应用中抽象出事物以及事物之间的联系 逻辑建模 建立概念和联系的逻辑结构 物理设计建模 对逻辑结构进行具体实现方面的安排和考虑 存储组织、索引、内存管理…… 数据抽象 现实世界、信息世界、计算机世界 数据库系统是面向计算机的，而应用是面向现实世界的 两个世界存在着很大差异，要直接将现实世界中的语义映射到计算机世界是十分困难的 引入一个信息世界作为现实世界通向计算机实现的桥梁 信息世界是对现实世界的抽象，从纷繁的现实世界中抽取出能反映现实本质的概念和基本关系 信息世界中的概念和关系，要以一定的方式映射到计算机世界中去，在计算机系统上最终实现 信息世界起到了承上启下的作用 数据抽象 数据建模 数据建模 概念数据模型 按用户的观点来对数据和信息建模 用于组织信息世界的概念，表现从现实世界中抽象出来的事物以及它们之间的联系 这类模型强调其语义表达能力，概念简单、清晰，易于用户理解 它是现实世界到信息世界的抽象，是用户与数据库设计人员之间进行交流的语言 如E-R模型、面向对象模型 实体-联系（E-R）模型 现实世界被划分为若干实体（entity），由属性（attribute）来描述性质，通过联系（relationship）互相关联 实体：现实中或者概念上独立存在的事物或者对象 属性：刻画实体性质的数值或描述 联系：表达实体间的关联 一对一、一对多、多对多 E-R图 面向对象模型 现实世界被看作若干对象类（class），由属性（attribute）来描述性质，方法（method）来描述行为，通过关系（relationship）互相关联 类：现实中具有相同性质的对象的封装 属性：描述对象的性质 方法：修改对象的状态，体现对象的功能 关系：类之间的关联 聚合aggregation：整体-部分关系 泛化generalization：一般-特殊关系 关联association：其它关系 ODL模型 数据建模 逻辑数据模型 从计算机实现的观点来对数据建模 是信息世界中的概念和联系在计算机世界中的表示方法 一般有严格的形式化定义，以便于在计算机上实现 如层次模型、网状模型、关系模型、面向对象模型 逻辑模型的三要素 数据结构 描述系统的静态特性，即组成数据库的对象类型 数据本身 类型、内容、性质。如网状模型中的数据项、记录，关系模型中的域、属性，关系等 数据之间的联系 例如网状模型中的系型，关系模型中的外码 在数据库系统中一般按数据结构的类型来命名数据模型 逻辑模型的三要素 数据操作 描述系统的动态特性，即对数据库中对象的实例允许执行的操作的集合，包括操作及操作规则 一般有检索、更新（插入、删除、修改）操作 数据模型要定义操作含义、操作符号、操作规则，以及实现操作的语言 数据的约束条件 数据的约束条件是完整性规则的集合，规定数据库状态及状态变化所应满足的条件，以保证数据的正确、有效、相容 逻辑模型示例-层次 层次模型 用树结构表示实体之间联系的模型叫层次模型 树由节点和连线组成 节点代表实体型 连线表示两实体型间的一对多联系 树的特性 每棵树有且仅有一个节点无父节点，称为树的根 树中的其它节点都有且仅有一个父节点 逻辑模型示例-层次 逻辑模型示例-层次 逻辑模型示例-层次 逻辑模型示例-层次 优点：结构简单，易于实现 缺点：支持的联系种类太少 只支持二元一对多联系 只允许实体集间的一种联系，不支持实体集间的多种联系 缺点：数据操纵不方便 子结点的存取只能通过父结点来进行 插入、删除复杂，父结点的删除导致子结点的删除，丢失必要的信息 代表产品： IBM的IMS数据库，1969年研制成功 逻辑模型示例-网状 逻辑模型示例-网状 优点 表达的联系种类丰富 性能良好，存取效率高 缺点 结构复杂 语言复杂 DBTG报告 1969年，由美国CODASYC（Conference On Data System Language，数据系统语言协商会）下属的DBTG（Data Base Task Group）组提出，确立了网状数据库系统的概念、方法、技术 逻辑模型示例-关系 用二维表来表示实体及其相互联系 逻辑模型示例-关系 简单，表的概念直观、单一，用户易理解 非过程化的数据请求，数据请求可以不指明路径 数据独立性，用户只需提出“做什么”，无须说明“怎么做” 坚实的理论基础：关系代数 空间信息模型 空间信息 几何信息、拓扑信息和属性信息 矢量表示与栅格表示 空间关系 空间操作 空间查询 空间信息 与地球表面有关的事物、