《空间数据库》范围及重点
1. 第一章:绪论
数据库属性的概念1) 空间数据库基本概念、组成部分、名称简写之间的联系与区别与联系;
答;利用当代的系统方法,在地理学、地图学原理的指导下,对地理空间进行科学的认识与抽象,将地理数据库化为计算机处理时所需的形式与结构,形成综合性的信息系统技术——空间数据库
或者SDBMS是海量SD的存储场所、提供SD处理与更新、交换与共享,实现空间分析与决策的综合系统。
组成:存储系统、管理系统、应用系统
是SDBS的简称
2) 目前空间数据库实现方案;
答:ORDBMS
3) GIS,RS与空间数据库之间的联系;
4) 常见的空间数据库产品
答:轻量级: MS的Access、FoxPro、 SUN的MySQL
中等:MS的SQL Server系列
重量级:Oracle的Oracle
不太熟悉的有: Sybase、Informix、DB2 、Ingress、 PostgreSQL(PG)等
5) 产生空间数据库的原因;
答:直接利用? SD特征 :空间特性 非结构化特征  空间关系特征 多尺度与多态性 海量数据特性
存在的问题:复杂图形功能:空间对象 复杂的空间关系 数据变长记录
6)空间数据库与普通关系数据库的主要区别。
答:关系数据库管理属性数据,空间数据采用文件库或图库形式;增加大二进制数据类型(BLOB),解决变长数据存储问题;将空间数据/属性数据全部存放在数据库中;但空间特性由程序处理
2. 第二章:空间数据库模型
1) 如何理解空间数据库模型;
2) 空间数据及空间关系;
„ (1) 空间数据类型
几何图形数据
影像数据
属性数据
地形数据
元数据:对空间数据进行推理、分析和总结得到的关于数据的数据,
数据来源、数据权属、数据产生的时间
数据精度、数据分辨率、元数据比例尺
地理空间参考基准、数据转换方法…
(2) 空间关系
指地理空间实体之间相互作用的关系:
拓扑关系:形状、大小随投影改变。在拓扑变换下不变的拓扑变量,如相邻、包含、相交等,反映空间连续变化的不变性
方位关系:地理空间上的排列顺序,如前后、上下、左右和东、南、西、北等方位
度量关系:距离远近等
3) 空间数据库如何建模;
DB设计三步骤
‹ Conceptual Data Model:与应用有关的可用信息组织、数据类型、联系及约束、不考虑细节、E-R模型
Logic Data Model 层次、网状、关系,都归为关系,SQL的关系代数(relational algebra, RA)
Physical Data Model:解决应用在计算机中具体实现的各种细节,计算机存储、数据结构等
4) 模型之间如何转换?
5) 可行的空间数据库建模方案。
面向对象的空间数据库模型GeoDatabase
3. 第三章:空间数据库存储与索引
1) 空间数据如何组织、存储的,采用什么技术或者方法;
为有效表达空间信息内容,空间数据必须按照一定的方式进行组织与存储:适合外存操作的数据结构、记录和文件的多种组织方式
SDB空间数据组织:数据项、记录、文件、数据库
SDB空间数据存储:二级存储器、缓冲区管理器、空间聚类(clustering)、空间索引
2) 空间近似与空间聚类;
目的:降低响应大查询的寻道时间和等待时间,在二级存储中空间上相邻的/查询上有关联的空间对象在物理上存放在一起, 内部聚类(internal clustering):加快单个对象的访问,一个对象都存放在一个磁盘块(页面);如超出则存放在连续扇区,本地聚类(local clustering):加快多个对象访问。一组空间相邻对象存放在一个页面
空间聚类比传统聚类技术复杂。多维空间对象无天然的顺序 磁盘:一维存取,高维:将高维映射到一维, 一一对应,保持距离(distance preserving):一一对应,容易;距离不变,近似,映射技术、Z序(z-order)、Hilbert曲线
3) 空间数据库性能提升的关键问题是什么?如何提升;
数据库索引,基于树:ISAM、B树、B 树等,基于Hash:静态、可扩展、线性等
4) 空间索引技术是什么?为什么产生?有哪些常见的空间索引;各有何特点及适用范围?
依据空间对象的位置和形状或者空间对象之间的空间关系,按一定顺序排列的一种数据结构,介于空间操作算法和空间对象之间,通过筛选,大量与特定空间操作无关的空间对象被排除,提高效率,空间数据库关键的技术
空间索引产生的原因:空间数据的特点:空间定位、空间关系、多维、多尺度、海量、复杂,传统数据库索引处理的一维的字符、数字,对多维处理采用组合字段
1、基于二叉树的索引技术:二分索引树结构主要用于索引多维数据点;对复杂空间目标(线、面、体等)的索引却必须采用近似索引方法和空间映射技术
2、 基于B树的索引技术
‹B树的变体如R树系列,外包矩形;对大型数据库具有出表现;需要解决:减少区域重叠,提高搜索效率
3、基于哈希的网格技术
划分方格网,每个格网与空间目标存储的磁盘页通过哈希映射得到访问地址。如Grid file、R-file等,多维点
4、 空间目标排序法
划分小格,每个格子指定一个唯一的编码,空间目标则用与其相交的一个或者多个格子的编码表示;实质:k维Æ一维,用一维对多维的空间目标排序;Z、Hilbert排序
5) 掌握R树系列空间索引技术;
6) 掌握RA。
4. 第四章:空间数据库查询及优化
1) 空间查询?哪些方法?分类;
„ 1、属性查询2、图形查询:点查询、矩形查询、多边形查询
„ 3、空间关系查询:拓扑关系、邻接关系、关联关系
„ 4、空间分析查询:缓冲区查询等
„ 5、空间连接查询,非一个数据集
2) 空间查询与空间数据库存储、索引之间的关系;
3) 空间查询的总体方案?各步骤中有哪些关键技术;
4) 如何实现空间查询?理论基础是什么?支撑技术;
5) SQL扩展的发展历程。掌握利用SQL构造空间查询语句;
6) 空间优化的方法或技术有哪些?其原理?如何进行优化;
7) 掌握查询路径优化技术。
5. 第五章:空间数据库设计实施与维护
1) 空间数据库设计实施维护的过程?不同阶段
2) 3NF;
3) 建库实施流程;
4) 维护的内容。
6. 第六章:空间数据库前沿
1) 前沿技术有哪些?各自解决哪些方面的问题;
2) SDW, SDC的区别与联系;
3) SDM技术。
7. 空间数据库上机实践部分:使用SDE产品的流程
8. 教材及电子书重点章节相关练习题

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