1-2次1章 空间数据库简介.ppt

比如我们除了要存储多边形的属性信息以外，还要存储多边形与边的关系，主要是通过两张表中重复的边界标识ID来建立联系 如1050由ABCD构成 * 除此之外，还要存储边与点的关系表，通过重复字段Edge-name建立表之间的联系 最后一张表存储点的坐标值，通过重复字段Edge-name建立表之间的联系 * 最后得到4张表完成了对人口普查区信息的存储； 这就是我们关系数据库实现的空间数据的存储形式，采用方法是创建有重复属性的表的集合 那么请同学们思考一下，这种方式有什么缺点呢？假如我要计算普查区的边界长度即周长，怎么做？ 显然需要遍历所有4张表得到构成多边形的四个点的坐标值，再进行计算： 首先访问人口普查区表，通过ID找到相应的边界在通过边找到与边关联的点，最后从存储点坐标值的这张表中得到了点的坐标，从而通过坐标计算周长。 因此我们说关系数据库的缺点表现在。。。。。转下一页 * （接上一页）因此我们说关系数据库的缺点表现在 1、现一个空间数据类型，需要多个表，实现过程过于复杂； 2、空间对象无法自然地映射到关系数据库中； 因此为了减少空间数据的用户师徒与数据库实现之间的语义鸿沟，我们迫切需要更新更好的方法来让数据库对于空间数据进行更加易于理解，易于分析计算 面向对象软件方法的出现给了我们一些启发，我们可以扩展关系数据库，利用自定义类型来对空间数据进行有效存储，转到下一页 * * ADT就好比面向对象技术里面的类，它具有属性成员、方法 有了ADT的支持，我们可以将假设变为现实，利用自定义的polyline类型定义字段，并直接对多边形进行存储， * * * 空间数据分类 空间对象数据 具有几何特征和离散特点的地理要素，如点对象，线对象，面对象，体对象。 场对象数据 在一定空间范围内连续变化的地理对象，如覆盖某一地理空间的Grid-DEM、TIN、栅格影像等。 光靠存储顺序来加快速度是不行的，所以需要索引 * 查询处理 精选: 对过滤的结果进行精确的几何条件处理 B C D B C 精选 空间连接查询 过滤阶段可以简化为确定全部矩形两两相交的问题 两个矩形集合 R={R1,R2, R3,R4} 和S={S1,S2,S3} 代表参与连接的两个表中空间属性的MBR R1 R2 R3 R4 S2 S1 S3 两个矩形的集合 X轴 y轴 一个矩形T可以用其左下角(T.xl, T.yl)以及右上角(T.xu, T.yu)来确定 两个矩形的集合 X轴 y轴 T (T.xl, T.yl) (T.xｕ, T.yｕ) 矩形T的左下角和右上角 按矩形左下角的X值T.xl排序,构成 RUS R4 S2 S1 R1 S3 R2 R3 R1 R2 R3 R4 S2 S1 S3 过滤： 判断外接矩形的交 两个矩形的集合 X轴 y轴 R4,S2、 R1,S2、 R1,S3、 R2,S3、 R3,S3 过滤结果 R1 R2 R3 R4 S2 S1 S3 过滤的目的 过滤为精选阶段提供候选对，尽可能多地淘汰不符合条件的对，从而减小精确几何计算的代价。 1.6.4 文件组织和索引 有限的主存、无限的硬盘空间 访问硬盘的速度大约是内存的十万倍 GIS数据分析：程序员的观点（CPU+内存） SDB处理海量数据：DBMS设计的观点（I/O效率，内存+磁盘） 按照索引检索数据可以提高访问数据的速度。 排序，并保证空间相邻性 关系数据库：采用B树索引 空间数据库：往往采用R树索引 空间数据组织和索引 Z-排序索引 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 1 3 9 11 2 4 10 12 5 7 13 15 6 8 14 16 行排序 Z排序 Z曲线的搜素顺序（Z值） 0 2 1 3 4 B 树 B树的定义 ????B树是一种平衡的多分树，通常我们说m阶的B树，它必须满足如下条件： ????（1）每个结点至多有m个子结点； ????（2）除根结点和叶结点外，其它每个结点至少有m/2 个子结点； ????（3）若根结点不是叶子结点，则至少有两个子结点； ????（4）所有的叶结点在同一层； ??? B 树 二叉树 Ｐ Ｘ＜＝Ｐ Ｐ１ Ｐ２ Ｘ＞Ｐ Ｘ＜＝Ｐ１ Ｐ１＜Ｘ＜Ｐ２ Ｘ＞＝Ｐ２ R 树 d