空间数据库管理系统概论 PDF下载

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空间信息系统；

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《空间数据库管理系统概论》重点讨论了空间数据库管理系统（SDBMS）领域已经实现的一些关键技术（如：空间数据模型、空间索引等），同事进一步介绍了空间查询优化、空间并发控制等方面的研究进展，还讨论了需要进一步解决的关键科学问题和技术问题。

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目录

序

前言

**篇 基础篇

第1章 绪论 3

1.1 基本概念 3

1.2 空间数据库与相关学科的关系 8

1.3 空间数据管理技术的产生与发展 9

1.4 现有空间数据库标准简介 14

1.5 现有空间数据库管理系统产品简介 15

练习题 18

参考文献 19

第2章 数据库相关基础知识回顾 20

2.1 数据库的数据模型 20

2.2 关系代数 27

2.3 结构化查询语言 29

练习题 35

参考文献 35

第3章 空间数据模型 36

3.1 空间数据模型的分类 36

3.2 几何对象模型 37

3.3 几何拓扑模型 50

3.4 网络模型 54

3.5 栅格数据模型 56

3.6 注记文本模型 66

练习题 69

参考文献 70

第4章 空间结构化查询语言 71

4.1 空间结构化查询语言 71

4.2 Postgresol/Posr.GIS介绍 71

4.3 矢量数据的定义与操纵 74

4.4 栅格数据的定义与操纵 87

练习题 94

参考文献 94

第5章 空间数据库应用实例 95

5.1 示例数据介绍 95

5.2 概念设计 96

5.3 逻辑设计 99

5.4 物理实现 101

5.5 空间查询 105

练习题 109

参考文献 109

第二篇 系统篇

第6章 空间查询与索引 113

6.1 三个基本知识 113

6.2 网格索引 116

6.3 四叉树索引 117

6.4 R树索引及其变体 118

6.5 空间填充曲线索引与聚集 120

6.6 现有空间数据库产品的索引方式 122

练习题 123

参考文献 123

第7章 空间查询处理与优化 125

7.1 空间查询处理流程框架 125

7.2 空间查询操作执行算法 129

7.3 基于启发式规则的存取路径选择优化 131

7.4 基于代价的优化方法 132

7.5 空间选择率的估计 135

练习题 143

参考文献 143

第8章 空间数据库的并发控制 145

8.1 并发控制机制概述 145

8.2 空间数据的并发控制机制 147

练习题 150

参考文献 150

第9章 空间数据库发展趋势 15l

9.1 XML数据库 151

9.2 高安全空间数据库 152

9.3 多尺度空间数据库 153

9.4 时空数据库 156

9.5 空间数据仓库 157

9.6 其他技术发展趋势 159

练习题 162

参考文献 162

附录A PostgreSQL PostGIS实验运行环境的搭建 165

A.1 PostgreSQL 165

A.2 Post GIS 169

A.3 Quantum GIS与空间数据库的连接 172

附录B ESRI相关产品介绍 174

B.1 Arc SDE 174

B.2 GeoDatabase 186

参考文献 198

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**篇基础篇
　　基础篇介绍空间数据库相关术语、概念及操作方法，主要面向有一定数据库和GIS基础、希望进一步了解空间数据库的读者。通过基础篇的学习，读者应较为清晰地了解了空间数据库，并初步掌握了基本操作技能。
　　基础篇包括第1章到第5章。
　　第1章给出空间数据库中的一些重要概念，回顾空间数据管理技术的产生和发展，阐述现有空间数据库国际标准和空间数据库管理系统产品的现状。
　　第2章简单回顾数据库中的一些基本概念、关键理论和方法，为后续章节的理解作知识铺垫。
　　第3章重点阐述空间数据库几何对象模型、拓扑模型、网络模型、栅格模型四种常见模型的概念和逻辑实现。空间数据库的标准覆盖范围、详细程度的差异以及不同数据库厂商实验方案、实现程度的不同，导致本篇难以用某单一的标准或产品作为主线来贯穿空间数据库的所有相关基础知识。尽管Oracle Spatial涉及的内容较为丰富，但由于其实现早于标准的产生，某些方面在与标准符合程度上较弱。考虑到现有空间数据库系统正逐渐在向标准靠拢，故本章主要以空间数据库标准为主线介绍空间数据模型。对于标准共同覆盖到的部分（如几何对象模型），由于SFA SQI。较详细，则以SFA SQl。的内容为准；对于标准各白拥有的部分（如注记模型、拓扑结构、网络结构等），则以各白的内容为准；对于系统中已有而标准尚未涉及的部分（如栅格数据模型），则以目前较为流行的Oracle公司的GeoRaster和开源的WKT Raster为例进行介绍。本章对认识空间数据和空间数据库有重要意义。
　　第4章以Post GIS为例介绍空间查询语言。由于开源Post GIS具有易于获得、易于使用、标准符合程度较好的特点，故本章主要以Post GIS为准进行介绍。
　　第5章以一幅地图为例给出从地图到空间数据库几何对象模型的建模过程，使读者真实地感受数据库从设计、建设到查询的全过程。
　　第1章绪论
　　空间数据库管理系统是地理信息系统(geographic information system，GIS)的核心，每一次空间数据库管理系统的技术变革都带来GIS软件技术的革命（龚健雅，2001）。
　　空间数据库是指在地球表面某一范围内与空间地理相关、反映某一主题信息的数据集合，是一类以空间目标作为存储对象的专业数据库，是GIS的核心和基础。它可以广泛地应用于土地利用、资源管理、环境监测、交通运输、城市规划等领域中。
　　随着对地观测技术的飞速发展，国家有关部委和行业部门已经积累了大量空间数据。目前，空间数据库的规模大小、响应速度、共享程度等已经成为一个部门、城市乃至整个国家信息化程度的重要标志。空间数据库作为一门传统科学与现代技术相结合而诞生的交叉学科，近年来已成为地理信息系统专业的重要课程。
　　本章主要介绍空间数据库管理系统的基本概念，包括空间数据、空间数据库的基本概念，空间数据库的发展历程、空间数据库产品与相关标准的现状等内容。读者从中可以了解到空间数据库的相关基础知识，为后续各章奠定基础。
　　这里先介绍一些空间数据库中*常用的术语与基本概念。
　　1.1 基本概念
　　1.1.1 空间数据
　　空间数据是指以地球表而空间位置为参照的自然、社会和人文经济景观数据。广义地讲，它包括文字、数字、图形、影像、声音、图像等多种表现形式，如地名地址、数字高程、矢量地图、遥感影像、地理编码数据、多媒体地图等。目前，常见的空间数据有矢量数据和栅格数据两大类。
　　1．矢量数据
　　矢量数据是一种用点、线、面等基本空间要素来表示人们赖以生存的白然世界的数据。在空间数据中，不可再分的*小单元现象称为空间实体。空间实体是对存在于这个自然世界中地理实体的抽象，主要包括点、线、多边形等基本类型。例如，一根电线杆可以被抽象成为一个点，该点可以包含这个电线杆所处的位置信息、电线杆的高度信息以及其他一些相关信息；一条道路可以被抽象为一条线，该线可以包含这条道路的长度、宽度、起点、终点以及道路等级等相关信息；一个湖泊可以被抽象为一个多边形，该多边形可以包含湖泊的周长、面积和水质等信息，如图1-1所示。
　　图1-1 点、线、多边形基本空间实体
　　矢量数据不仅能够表示空间实体本身的空间位置及属性信息，而且还能够进一步定义其相互之间的关系，这种相互关系称为空间关系。*常见的空间关系是拓扑关系(topology)。它用于表示点、线、多边形等实体之间的空间联系，如网络结点与网络之间的枢纽关系(图1-2)，边界线与多边形实体间的构成关系，多边形实体与岛或内部点的包含关系等。因此，空间数据是一种可以用点、线、面以及实体等基本空间数据结构，来表示人们赖以生存的自然世界的数据。
　　图1-2 网络结点与网络之间的枢纽关系
　　2．栅格数据
　　栅格数据是把地理空间中的事物和现象作为连续的变量或体来看待，如大气污染、植被覆盖、土壤类型、地表温度等。它是将地面划分为均匀的网格，每个网格作为一个像元，像元的位置由所在行、列号确定，像元所含有的代码表示其属性类型或仅是与其属性记录相联系的指针，如图1-3所示。遥感影像也是一种重要的栅格数据类型。
　　图1-3 栅格数据
　　1.1.2 空间数据的特征
　　由于空间数据的复杂性和特殊性，一般的商用数据库管理系统难以满足其管理需求。空间数据主要具有如下重要特征。
　　1．空间特征
　　每个空间对象都具有空间坐标，即空间对象隐含了空间分布特征。这意味着在空间数据组织方面，要考虑它的空间分布特征。除了通用数据库管理系统或文件系统关键字的索引和辅关键字索引以外，一般需要建立空间索引。
　　2．非结构化特征
　　在当前通用的关系数据库管理系统中，数据记录一般是结构化的。所谓结构化数据是指满足关系模式的范式基本要求，可以用二维表结构来逻辑表达的数据。而所谓非结构化数据专指不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据，包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频／视频信息等。
　　空间数据也是一种非结构化数据，难以满足关系模式的范式基本要求。主要表现在：①空间实体是不定长的；例如，一条弧段可能包含两对坐标点，也可能包含10万对坐标；②空间实体是非原子的，有的甚至是嵌套的；如一个多边形可能含有多条弧段。这将导致难以直接采用通用的关系数据库管理系统来管理空间图形数据。
　　3．空间关系特征
　　除了前面所述的空间坐标隐含了空间分布关系外．空间数据还记录拓扑信息，表达了多种空间关系的特征。这种拓扑数据结构一方面方便了空间数据的查询和空间分析；另一方面也给空间数据的一致性和完整性维护增加了复杂性。特别是一些没有直接记录空间坐标信息的几何对象（例如拓扑的面状目标仅记录组成它的弧段的标识），在进行相关的查找、显示和分析操作时，都要操纵和检索多个数据文件才能实现。
　　4．时态特征
　　除空间和属性外，时态是地理实体和地理现象本身固有的另一个基本特征。它是反映地理实体的状态和演变过程的重要组成部分。随着时间的推移，地理现象的特征会发生变化，且这种变化可能很大。如何组织、管理地理实体随时间变化信息（或时空信息），是空间数据库面临的新课题。
　　现有空间数据库基本不具有管理空间数据的时间动态性，只是描述数据的瞬时状态。如果数据发生变化时，新数据将代替旧数据，即成了另一个瞬时状态，旧数据将会消失，无法对数据的更新变化进行分析，更不能预测未来的趋势。而在很多应用领域（地籍变更、环境监测、抢险救灾、交通管理等）要求数据库系统能提供管理时空数据的基本能力。
　　随着数据库技术和时空数据模型的不断发展成熟，有效地组织、管理和完善时态地理数据，重建历史状态、跟踪变化、预测未来等都将成为可能。
　　5．多尺度特征
　　地球系统是各种不同级别子系统组成的复杂巨系统，各个级别的子系统在空间规模和事件长短方面存在很大差异，而其由于空间认知水平、认知精度和比例尺等不同，地理实体的表现形式也不同，因此，多尺度成为空间数据的另一个重要特征。
　　空间数据的多尺度特征可以从空间多尺度和时间多尺度两个方面进行解释。空问多尺度是指根据地学过程或地理地球系统中各部分规模的大小，可分为不同的层次；时间多尺度指的是地学过程或地理特征有一定的白然节律性，其时间周期长短不一。
　　正是由于空间数据具有多尺度特征，导致空间数据的综合难度加大，不利于数据管理和共享。
　　1.1.3 空间数据库
　　目前，空间数据库尚无公认、统一的定义。但具体地讲，可以将其理解为：在地球表面某一范围内与空间地理相关的，反映某一主题信息的数据集合。这些数据按一定的数据模型组织、描述和存储，具有较小的冗余度、较高的数据独立性和易扩展性，并可为各种用户共享。例如国家基础地理信息数据库、资源环境数据库等。
　　空间数据库与一般数据库相比，具有以下特点。
　　1．数据量大
　　地理系统是一个复杂的综合体，要用数据来描述各种地理要素，尤其是要素的空间位置，其数据量往往很大。一个城市地理信息系统的数据量可能达几十GB(GigaByte)，如果考虑影像数据的存储，可能达几百GB。这样的数据量在城市管理的其他数据库中是很少见的。正因为空间数据量大，所以通常需要在二维空间上划分块或者图幅，在垂直方向上划分层来进行组织。