空间数据库复习资料整理v3
⼀、名词解释
1空间数据库
是地理信息系统在计算机物理存储介质上存储和应⽤的相关的地理空间数据的总合。
2空间数据库管理系统:
能进⾏语义和逻辑定义存储在空间数据库上的空间数据，提供必需的空间数据查询、检索和存取功能，以及能够对空间数据进⾏有效的维护和更新的⼀套软件系统。
3空间数据库应⽤系统
提供给⽤户访问和操作空间数据库的⽤户界⾯，是应⽤户数据处理需求⽽建⽴的具有数据库访问功能的应⽤软件。⼀般需要进⾏⼆次开发，包括空间分析模型和应⽤模型。
4什么是arcSDE
空间数据库引擎(SDE: Spatial Database Engine)
ArcSDE是⼀个⽤于访问存储于关系数据库管理系统(RDBMS)中的海量多⽤户地理数据库的服务器软件产品。
5什么是空间数据
地理信息系统的数据库(简称空间数据库或地理数据库)是某⼀区域内关于⼀定地理要素特征的数据集合。
6空间数据模型
空间数据(库)模型：就是对空间实体及其联系进⾏描述和表达的数学⼿段，使之能反映实体的某些结构特性和⾏为功能。
空间数据模型是衡量GIS功能强弱与优劣的主要因素之⼀。
7空间数据结构
不同空间数据模型在计算机内的存储和表达⽅式。
8场模型
在空间信息系统中，场模型⼀般指的是栅格模型，其主要特点就是⽤⼆维划分覆盖整个连续空间
9对象模型
⾯向对象数据模型（Object―Oriented Data Model，简称O―O Data Model）是⼀种可扩充的数据模型，在该数据模型中，数据模型是可扩充的，即⽤户可根据需要,⾃⼰定义新的数据类型及相应的约束和操作。
10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。如E-R模型。
11结构数据模型
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现⽅法。如层次模型、⽹状模型、关系模型、⾯向对象模型。
12空间元数据
空间元数据是指在空间数据库中⽤于描述空间数据的内容、质量、表⽰⽅法、空间参考和管理⽅式等特征的数据，是实现地理空间信息共享的核⼼标准之⼀。
13空间数据库的数据模型
就是对空间实体及其联系进⾏描述和表达的数学⼿段，使之能反反映实体的某些结构特性和⾏为功能。基本分为两类：1传统数据模型，如层次、⽹状、关系数据模型。2新型数据模型，如⾯向对象数据模型、时空数据模型等。
14空间⽹状数据模型
将数据组织成有向图结构，图中的结点代表数据记录，连线描述不同结点数据间的联系。
15 Gis关系型空间数据模型
是以记录组或数据表的形式组织数据，不分层也⽆指针，是建⽴空间数据和属性数据之间关系的⼀种⾮常有效的数据组织⽅法。
16⾯向对象数据模型
为了有效地描述复杂的事物或现象，需要在更⾼层次上综合利⽤和管理多种数据结构和数据模型，并⽤⾯向对象的⽅法进⾏统⼀的抽象。
17⾯向对象的⼏何数据模型
从⼏何⽅⾯划分，GIS的各种地物对象为点、线、⾯状地物以及由它们混合组成的复杂地物。每⼀种⼏何地物⼜可能由⼀些更简单的⼏何图形元素构成。
18什么是UML
UML即统⼀建模语⾔，是⼀种⾯向对象的建模语⾔，它是运⽤统⼀的、标准化的标记和定义实现对软件系统进⾏⾯向对象的描述和建模。
19什么是ODL
ODL即对象定义语⾔，它是CORBA的⼀个组件，是建⽴数据库概念模型的⼯具，可以向DBMS ⽀持的数据模型转化。
20对象——关系数据库管理系统（O-RDBMS）
ORDBMS是将传统的关系数据库加以扩展，增加⾯向对象特性，即⽀持已被⼴泛使⽤的SQL，具有良好的通⽤性，⼜具有⾯向对象特性，⽀持复杂对象和复杂对象的复杂⾏为，适应了新应⽤领域的需要和传统应⽤领域发展的需要
21什么是Geodatabase
Geodatabase是⼀种采⽤标准关系数据库技术来表现地理信息的数据模型。
22空间索引
为便于空间⽬标的定位及各种空间数据操作，按要素或⽬标的位置和形状或空间对象之间的某种空间关系来组织和存储数据的结构。
23OLTP
OLTP即联机事务处理，它是对数据库联机的⽇常处理，当⽤于与RDBMS交互时，通过事务对数据库中的数据进⾏查询或修改。
24分布式数据库系统
在分布式数据库系统中，数据库存储在⼏台计算机中，这⼏台计算机之间通过⾼速⽹络或电话线等各种通信设备相互通信，计算机之间没有共享公共的内存或磁盘
25并⾏数据库系统
并⾏数据库系统是以并⾏计算机为基础，将数据库管理与并⾏技术相结合，以⾼性能和可扩展性为⽬标的数据库系统。
（26 数据字典）
描述数据库中各种数据属性与组成的数据集合，它是数据库设计与管理的有⼒⼯具。
⼆、简答题
1.标准DBMS存储空间数据的局限性
①空间数据记录是变长的，⽽⼀般的数据库只允许把记录的长度设定为固定；
②在存储和维护空间数据拓扑关系⽅⾯存在着严重缺陷；
③⼀般都难以实现对空间数据的关联、连通、包含、叠加等基本操作；
④不能⽀持复杂的图形功能；
⑤单个地理实体的表达需要多个⽂件、多条记录，⼀般的DBMS也难以⽀持；
⑥难以保证具有⾼度内部联系的GIS数据记录需要的复杂的安全维护。
因此，⼀般的DBMS都难以保证空间特性的表达与再现。
2.空间数据（库）管理系统的实现⽅法
空间数据库管理系统是建⽴在常规数据库管理系统的基础上，实现对空间数据的管理功能。主要包括两种具体的实现⽅法：
①常规数据库管理系统扩展：直接对常规数据库管理系统进⾏扩展，加⼊⼀定数量的空间
数据存储与管理功能。如Oracle。
②空间数据库引擎：在常规数据库管理系统上加⼀层空间数据库引擎，实现空间数据的存
储于管理。如ESRI的SDE。
3.简述空间数据的来源及特征
来源：空间数据的来源主要包括①地图数据；②遥感数据；③地形数据；④属性数据；⑤元数据。
特征：①空间特征；②⾮结构化特征；③空间关系特征；④分类编码特征；⑤海量数据特征。
4.例举⼏种常⽤GIS空间数据模型
①场模型；②基于对象的模型；③⽹络模型。
5.列举空间关系的种类并举例
①点——点：重合、分离、⼀点为其他诸点的集合中⼼、⼀点味其他诸点的地理中⼼等；
②点——线：点在线上、线的端点、线的交点、点与线的分离等；
③点——多边形、点在多边形内、点为多边形的⼏何中⼼、点在多边形边界上、点在多边形外部等；
④线——线：重合、相接、相交、相切、并⾏等；
⑤线——多边形：多边形包含线、线穿过多边形、线环绕多边形、线与多边形分离等；
⑥多边形——多边形：包含、重合、相交多边形、相邻、分离等。
6.空间数据模型（库）的种类
（⼀）逻辑数据模型
①基于对象的逻辑模型：实体联系模型、⾯向对象模型。
②基于记录的逻辑模型：关系模型、⽹状模型、层次模型。
（⼆）物理数据模型
7.传统数据模型的弱点
（1）以记录为基础的结构不能很好⾯向⽤户
（2）不能以⾃然的⽅式表⽰实体间的联系
（3）语义贫乏
（4）数据类型太少
8.复杂对象及其特点
复杂对象指具有复杂结构和操作的对象。复杂对象可以由多种关系聚合抽象⽽成，或由不同类型的对象构成，或具有复杂的嵌套关系等。
简述数据库系统的特点其特点可归结为：
①⼀个复杂对象由多个成员对象构成，每个成员对象⼜可以参与其他对象的构成；
②具有多种数据结构，如⽮量、栅格、关系表等；
③⼀个复杂对象的不同部分可由不同的数据模型所⽀持，也就是说，可以分布于不同的数据库中。
9.画出复杂地物及其组织结构图
10.⾯向对象数据库实现⽅式
⽬前，采⽤⾯向对象数据模型，建⽴⾯向对象数据库系统，主要有三种实现⽅式：
①扩充⾯向对象程序设计语⾔（OOPL），在OOPL中增加DBMS的特性。
②扩充RDBMS，在RDBMS中增加⾯向对象的特征。
③建⽴全新的⽀持⾯向对象数据模型的OODBMS。
11.空间数据库维护包含的基本内容
①维护空间数据库的安全性和完整性：调整授权和密码、备份和回恢复。
②检测和改善数据库性能
③扩充增加新功能
④修改错误
12.简述（CS）客户端——服务器结构数据库管理（系统）的主要功能
（服务器：为多⽤户管理和维护⼀个独⽴的数据库；管理并处理客户的请求；管理数据和系统的安全等
客户端：是提供⽤户界⾯；建⽴同服务器的链接；向服务器提交和接受请求；数据的输⼊输出及验证等）
13.Geodatabase模型结构包含的元素类型
对象类、要素类、要素数据集、关系类、⼏何⽹络、Domains、Validation Rules、Raster Datasets、TIN、Datasets、Locators。
14.？？
15.列举空间信息的查询途径，并详述空间扩展GeoSQL
查询途径：
①基于属性特征查询
②基于空间关系和属性特征的查询（SQL）
③⼀种空间扩展SQL查询语⾔——GeoSQL
空间扩展GeoSQL：
相对于⼀般SQL，空间扩展SQL主要增加了空间数据类型和空间操作算⼦，以满⾜空间特征的查询。空间特征包含空间属性和⾮空间属性，空间属性由特定的“Location”字段来表⽰。空间数据类型除具有⼀般的整型、实型、字符串外，还具有下列空间数据类型：点类型、弧段类型、不封闭的线类型、多边形类型、图像类型、复杂空间特征类型。空间操作算⼦主要分为两类：⼀元空间操作算⼦和⼆元空间操作算⼦。
16.画图说明GeoSQL的运⾏过程
17.简述空间数据挖掘、⽀持发现的概念及其主要⽤途
空间数据挖掘即SDM，就是从空间数据库系统中抽取隐含的、⼈们感兴趣的空间模式和特征、空间数据与⾮空间数据之间的普遍关系的过程。
SDM可以辅助⼈们更好地理解空间数据，发现空间数据与⾮空间数据之间内在的隐含关系，构建空间知识库，优化空间查询等。
18.空间数据挖掘未来的发展⽅向
①在⾯向对象的空间数据库中进⾏数据采掘
②进⾏不确定性采掘
③多边形聚类技术
④多维规则可视化
⑤基于泛化的空间数据采掘机制需要进⼀步的开拓，以处理多专题地图和多层次的交互式采掘，并与空间索引、空间存取⽅法和数据仓库技术有效结合。
⑥空间数据分类领域尚需到真正⾼效的空间分类⽅法，以处理带有不完整信息的问题。
⑦基于模式或基于相似性的采掘以及元规则指导的空间数据采掘尚需探讨。
⑧空间数据采掘查询语⾔SDMQL需进⾏详细设计和标准化。
⑨⼤量的遥感图像要求更多的数据采掘⽅法，⽤以检测异常、查相似的图⽚，以及发现不同现象间的关系。
19.需求分析的意义和主要内容
需求分析是整个空间数据库设计与建⽴的基础，主要进⾏以下⼯作：
①调查⽤户需求：了解⽤户特点和要求，取得设计者与⽤户对需求的⼀致看法。
②需求数据的收集和分析：包括信息需求、信息加⼯处理要求、完整性与安全性要求等
③编制⽤户需求说明书：包括需求分析的⽬标、任务、具体需求说明、系统功能与性能、运
⾏环境等，是需求分析的最终成果
20.空间数据模型结构设计的概念和内容
空间数据模型结构设计指空间数据结构设计，结果是得到⼀个合理的空间数据模型，是空间数据库设计的关键。
其内容是
①概念模型的设计，即将现实世界简化成概念模型
②逻辑模型设计，即把概念模型转成数据库⽀持的数据模型

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