空间数据库

qiang · 发表于 2009-12-15 09:00

   由于地形数据量的庞大性以及地形数据类型的多样性，仅靠文件的管理方式是无法满足其需要的，因此空间数据库技术的应用是解决这一难题的一大关键。
空间数据库类型
   数据库是发展迅速的一种计算机数据管理技术。数据库的应用领域相当广泛，从一般的事物处理到各种专门化数据的存储与管理，都可以建立不同类型的数据库。空间数据是GIS的核心，因为GIS的操作对象是空间数据，因此设计和使用GIS的第一步工作就是根据系统的功能，获取所需要的空间数据，并创建空间数据库。空间数据库指的是地理信息系统在计算机物理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。空间数据库借助各种时空准则，有效地表示空间对象之间的空间关系。在空间数据库中，空间数据主要包括以下几方面：
(1)属性数据：属性数据是指一个对象的非空间、非多媒体数据，如实体的名称和类型等。属性数据是由多个属性数据项组成的。
(2)空间数据：空间数据是空间数据库系统的核心，是整个系统的主体。基本空间数据类型有点、线、面。为了减少数据冗余，可采用以结点和弧段为基础的数据组织形式，即只有结点和弧段才包含空间位置信息，其他空间对象都是由这些结点和弧段构成的。
(3)静态图像数据：静态图像数据是指通过分析和处理（如压缩）后以某种图像格式存储的图像数据，可以是一般的景物图像，也可以是遥感图像。
(4)动画数据：动画数据是指可连续播放的动画数据，帧之间用特殊的符号区分，这类数据一般较大。
(5)声音数据是指音乐或文字的声音文件数据。
空间数据库的操作
   Geodatabase（空间数据库）有两种，即个人Geodatabase与多用户Geodatabase。个人Geodatabase支持内置于ArcInfo系统并提供对本地数据的访问，适用于面向项目的GIS，在Microsoft Access数据库平台上实现，提供生成和更新Access数据库的服务，可处理小型或适中的Access数据库。个人Geodatabase直接面向个人或小型工作组，除了版本管理功能(versioning)外，具有通过Arcades提供服务的所有功能。
   个人Geodatabase对于单用户的编辑环境十分理想，所以最适合小型数据库，但是个人Geodatabase的最大容量是2.5G，这对于大容量的数据系统来说是一个明显的弱点。
   多用户的Geodatabase是通过ArcSDE(ARC空间数据库引擎)实现的[39][40]。ArcSDE可以生成和访问从小型到大型的Geodatabase并提供关系型数据的开放界面。ArcSDE支持版本管理，可以远程访问地理数据，允许多用户查看和编辑相同的地理数据。ArcSDE安装在数据服务器上，管理关系型数据库。通过TCP/IP网络，ArcSDE为个人计算机的ArcInfo应用提供Geodatabase服务。因此，GIS数据可在大型数据库中实行集中管理并与其他数据很好集成。ArcSDE可在WindowsNT和UNIX平台上运行，是一种在关系型数据库中使用本地数据类型和操作的技术，并提供完全的Geodatabase功能。ArcSDE可在任何主流关系型数据库平台上操作，开发者可通过Geodatabase的数据访问对象与Geodatabase交互，通过CAPI(应用程序员接口)或SQL API在ArcInfo的外部访问ArcSDE。ArcSDE为用户定义了数据库系统开放界面，从而使ArcInfo能够在不同的数据库如Oracle、Informix、Dynamic Server、SQL Server、DB2等平台上管理地理信息。
空间索引
   在空间数据引擎的支持下，各种数据格式、数据源的数据一体化存储在空间数据库中。在空间数据库中，空间查询分为两步进行，即主空间过滤与精细空间过滤。主空间过滤是通过空间索引减少候选空间数据的过程，而精细空间过滤是通过传统的空间关系算法对空间数据进行比较的过程，用以准确的确定空间查询结果。要实现快捷的空间查询要求，不仅需要对属性数据作传统索引，更要求对空间数据作空间索引，以提高空间操作的效率。
   所谓空间索引（SI, Spatial Index）就是指依据空间对象的位置和形状或空间对象之间的某种空间关系，按一定顺序排列的一种数据结构，其中包含空间对象的概要信息，如对象的标识、最小外接矩形及指向空间对象实体的参数等。
空间索引主要用于提高空间数据查询速度、优化数据存储格式。作为一种辅助性的空间数据结构，空间索引介于空间操作算法和空间对象之间，它通过筛选作用，排除大量与特定空间操作无关的空间对象，从而提高空间操作的速度和效率。
空间索引的性能的优劣直接影响空间数据库和地理信息系统的整体性能。常见的空间索引一般是自顶向下、逐级划分空间的各种数据结构空间索引，比较有代表性的包括四叉树、BSP树、K-D-B树、R+树和CELL树等，结构较简单的格网型空间索引也有着较广泛的应用。