武汉大学空间数据库期末考试整理资料.pdf

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武汉大学空间数据库期末考试整理资料

查询 1、从查询处理的角度来看,空间数据库与关系数据库之间区别: 答:至少有三个主要区别:①、与关系数据库不同,空间数据库没有固定的运算符集合可以充当查询计算的基本构件②、空间数据 库要处理非常大量的复杂对象,这些对象具有空间范围,不能自然的排列成一维数组。③、检测空间谓语要用到计算量极大的算法, 所以不能再假定I/O代价在CPU的处理代价中只能主导地位 2、空间查询的基本构件:点查询:给定一个查询点P,找出所有包含它的空间对象O;范围或区域查询:给定一个查询多边形P, 找出所有与之相交的空间对象O;空间链接:两个表R和S基于一个空间谓语θ进行连接时,该连接成为空间连接。最近邻居:空 间聚集,即给定一个对象O,找出所有距离O最近的对象P 3、空间查询处理的“过滤-精炼模式”是什么,其目的?(对象操作的两步查询处理) 目的:用两步算法高效地处理复杂的数据类型 过滤:寻找Q最终结果的超集S;精炼:利用GIS处理S来找到精确的Q的答案 过滤-精炼策略的作用?两个步骤的内容是什么?提示:ppt : Efficient algorithms to answer spatial queries Common Strategy - filter and refine (过滤-精炼 )Filter Step:Query Region overlaps with MBRs of B,C and D过滤:查询区域 与B、C、D的最小外接矩形有重叠部分,保留B、C、D,其他的舍弃Refine Step: Query Region overlaps with B and C 精炼:查询区域与B、C有重叠,舍弃D 4、空间查询处理中,一般是采用什么(MBR))来替代不同类型的空间实体(如线、面)?这样做有何好处? 答:Minimum orthogonal bounding rectangle (MOBR or MBR)最小外接矩形;能够加快查询速度 5、对于点查询、区域查询、空间连接查询操作,各自有哪些处理算法(策略)?它们与什么因素有关? 答:点查询:数据未排列且没有索引:穷举法,扫描整个文件并判断每条记录是否满足谓语;建立空间索引:在索引中使用find操 作;需要查找的磁盘扇区等于索引的深度;空间填充曲线散列:运用折半法寻找点;检验大约logB(n),的磁盘扇区;区域查询:数 据未排列且没有索引:穷举法,扫描整个文件并判断每条记录是否满足谓语;建立空间索引:在索引中使用范围查询操作;空间填 充曲线散列:验证Z值满足范围查询要求;使用折半查询找到最低的Z值;扫描前面的数据文件直至满足查询要求的最大的Z值 空间连接:嵌套循环,检验所有可能的空间谓语对;基于空间分块,只检验普通空间区域的对象对;树匹配:从每张表中找出分层 的的对象组 22.举例说明单遍扫描查询和多遍扫描查询的概念。 答:单边扫描查询中,被查询的表(关系)中的一条记录(元组)最多只被访问一次;例如“列出武大周围5km 内的书店的名字” 。 多遍扫描查询是被查询的表(关系)中的一条记录(元组)至少被访问一次,例如“找出其代表的选取范围大于200公顷并且在这区 拥有公司的女议员的名字” 1、举例说明什么是空间数据、非空间数据?如何理解空间查询(spatial queries )和非空间查询的区别(Non-spatial queries)? 答:河流的泛洪区,卫星影像数据、气象气候数据等都可以是空间数据,书店名称 店员人数,去年的销售量,电话号码等是非空 间数据,空间查询是对空间数据的查询或命令,非空间查询是对非空间数据的查询或命令。 7、什么是查询优化器?查询优化器所承担的主要任务是什么? 答:查询优化器是数据库软件中的一个模块,它用于产生不同计算计划并确定适当的执行策略。主要任务:逻辑转换、动态规划。 8、对查询树进行逻辑转换的目的和一般方法是什么? 答:方法:将非空间的选择和投影操作下推;目的:减少连接操作所涉及的关系大小,从而减少计算代价。 拓扑关系 1、什么是拓扑关系,举例说明拓扑与非拓扑特性、拓扑与非拓扑操作。 答:是指满足拓扑几何学原理的各空间数据间的相互关系。即用结点、弧段和多边形所表示的实体之间的邻接关联和包含等关系。 拓扑特性:弹性变形后临近物体之间的拓扑关系没有发生改变;非拓扑特性:弹性变形后临近物体之间的拓扑关系发生了改变 3、说明九交模型表达拓扑关系的原理。 答:在一个平面上。两个对象A 、B之间的二元拓扑关系主要基于以下的相交情况,即分别是A和B的内部、边界、外部。值六部分可 以构成九交模型。考虑取值有空(0)和非空(1),可以确定有29=512种二元拓扑关系。对于R²嵌在中的二

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