4土地信息的数据模型与数据库

第四章土地信息的数据模型与数据库4.1土地信息的数据模型4.2空间信息的数据结构4.3土地信息空间数据库4.4数据访问与数据库引擎4.5多源数据库系统集合技术4.6数据库系统的运行与保护4.7常用数据库管理系统简介4.1土地信息的数据模型土地信息系统的开发与应用需要经历一个由现实世界到概念世界，再到计算机信息世界的转化过程。目前，数据库领域最常用的数据模型有五种：层次模型、网络模型、关系模型、面向对象模型和时空数据模型4.1土地信息的数据模型一、层次模型——构建用树状结构来表示实体之间联系的模型称为层次模型。它是以结点来表示数据库中的记录类型的有向树一、层次模型——限制条件有且只有一个结点无父结点，即根结点除根结点之外，所有节点有且仅有一个父结点优缺点：容易理解，单码查找速度快，易于更新和扩充；但是多码查找比较困难，一般需要较大的索引文件，所以产生数据冗余，不能表示实体之间多对多的联系。4.1土地信息的数据模型4.1土地信息的数据模型网络模型——构建用网络结构来表示实体之间联系的模型4.1土地信息的数据模型网络模型——特点可以有零个或多个结点无父结点至少有一个结点有多于一个父结点容许两个结点之间有两种或多种联系4.1土地信息的数据模型网络模型——实例4.1土地信息的数据模型关系模型——基本概念关系模型是一个数学化的模型，它把数据的逻辑结构归结为满足一定条件的二维表中的元素，这种表称为关系，关系的集合就构成关系模型。关系是一个二维表，表的每行对应一个元组，表的每列对应一个域。关系中的某一属性组，若它的值唯一的标识了一个元组，则称该属性组为候选关键字。若一个关系中有多个候选关键字，则选定一个为主关键字。该关键字的诸属性称为主属性，其余属性叫非主属性4.1土地信息的数据模型关系模型中，文件中存放两类数据：一是实体本身的数据，二是实体之间的联系。这里的联系是通过连接字段实现的4.1土地信息的数据模型4.1土地信息的数据模型4.1土地信息的数据模型4.1土地信息的数据模型面向对象模型4.1土地信息的数据模型4.1土地信息的数据模型4.1土地信息的数据模型4.1土地信息的数据模型4.1土地信息的数据模型4.1土地信息的数据模型时空模型4.1土地信息的数据模型4.1土地信息的数据模型4.1土地信息的数据模型4.1土地信息的数据模型4.1土地信息的数据模型4.2空间信息的数据结构数据结构的分类：矢量数据结构栅格数据结构矢量栅格一体化数据结构4.2空间信息的数据结构一、空间数据的拓扑关系1、拓扑的基本概念拓扑关系是明确定义空间关系的一种数学方法。在土地系统中用来描述并确定空间点、线、面关系及其属性，并可实现相关的查询和检索。4.2空间信息的数据结构4.2空间信息的数据结构2、拓扑关系的类型拓扑关联关系拓扑关联性表示空间图形中不同类型元素，如结点、弧段及多边形之间的拓扑关系。4.2空间信息的数据结构拓扑领接关系表示图形中同类元素之间的拓扑关系4.2空间信息的数据结构拓扑包含关系拓扑包含性是表示空间图形中，面状实体中所包含的其它面状实体或线状、点状实体的关系。4.2空间信息的数据结构3、拓扑关系的关联表达全显式表达全显式表达不仅明确表示空间数据多边形→弧段→点之间拓扑关系，同时还明显表达点→弧段→多边形之间关系。4.2空间信息的数据结构4.2空间信息的数据结构4.2空间信息的数据结构半隐式表达4.2空间信息的数据结构4、拓扑关系9元组在四元组基础上，Egenhofer将此扩展到九元组，即空间拓扑关系可由两实体的边界(∂A、∂B)、内部(A0、B0)和外部(A−1

，B−1)三部分相交构成的3×3九元组来决定,即A的内部（A0）、边界（∂A）和外部（A−1

）与B的内部（B0）、边界（∂B）和外部（B−1）之间的交,可表达为:4.2空间信息的数据结构4.2空间信息的数据结构二矢量数据结构通过记录坐标的方式描述空间目标——点、线、面的数据组织方法。4.2空间信息的数据结构矢量数据优缺点：4.2空间信息的数据结构（一）常用的矢量数据结构1、完整多边形结构4.2空间信息的数据结构4.2空间信息的数据结构2、二元独立地图编码文件结构（DIME）DIME本身不生成GIS数据库相应数据库组织，它只是作为可用于不同系统的数据交换格式，其结构由两结点或终点的线段来定义特点：以线段为主的记录方式，这里的线段是用起始结点，终止结点及相邻左多边形和右多边形作为基本代码形成的拓扑关系是一种具有拓扑功能的编码方法4.2空间信息的数据结构3弧-结点结构在弧-结点结构中，地物或目标在数据库中的结构是分层次的。在弧段中，点是基本元素，弧段是由X-Y坐标定义的各个线段，结点为弧点或弧交叉点，多边形由一系列弧封闭而成。4、Polyvrt数据结构美国计算机及图形分析实验室研制了一种数据结构Polyvrt，它的基本元素是链段。链段有两个端点（结点）和两个面域，可由任意多个点构成。4.2空间信息的数据结构4.2空间信息的数据结构5、关系结构4.2空间信息的数据结构（二）矢量数据拓扑关系的自动建立1、链的组织找出在链的中间相关而不是在端点相关的情况，自动切成新链；把链按一定顺序存储，这样查找和检索都比较方便，然后把链按照顺序编号。4.2空间信息的数据结构2、结点匹配把一定限差内的链的端点作为一个结点，去掉在数据输入过程中形成的结点过交、悬挂线等现象，其坐标值取多个端点的平均值。4.2空间信息的数据结构对于以线段为核心输入数据的方法，通常只有少量的结点直接输入，大量的结点需要经矢量求交获取，再以结点为核心分割弧段，得到全部弧段数据。4.2空间信息的数据结构3、检查多边形是否闭合可以通过判断一条链的端点是否有与之匹配的端点来进行。4、建立多边形多边形自动生成的实质是根据分割好的各弧段及拟合匹配的结点信息，搜索组成每个多边形的各弧段，自动建立多边形的拓扑关系。搜索多边形的方式可以是顺时针方向，也可以是逆时针方向。4.2空间信息的数据结构三、栅格数据结构4.2空间信息的数据结构将栅格数据看作一个数据矩阵，逐行(或逐列)记录代码，可以每行都从左到右记录，也可以奇数行从左到右，偶数行从右到左。这种记录栅格数据的文件常称为栅格文件，且常在文件头中存有该栅格数据的长和宽，即行数和列数。这样，具体的像元值就可连续存储了。其特点是处理方便，但没有压缩4.2空间信息的数据结构由于地理数据往往有较强的相关性，也就是说相邻像元的值往往是相同的。因此，为了节省存储空间，需要进行栅格数据的压缩存储

4.2空间信息的数据结构1、游程长度编码把具有相同属性值的邻近栅格单元合并在一起，合并一次称为一个游程。游程用一对数字表达，其中，第一个值表示游程长度，第二个值表示游程属性值。每一个新行都以一个新的游程开始

4.2空间信息的数据结构2、块状编码块式编码是将游程扩大到两维情况，把多边形范围划分成若干具有同一属性的正方形，然后对各个正方形进行编码。块式编码的数据结构由初始位置（行列号）、半径和属性代码组成。4.2空间信息的数据结构采用方形区域作为记录单元，数据编码由初始位置行列号加上半径，再加上记录单元的属性组成。4.2空间信息的数据结构3、四叉树结构是根据栅格数据二维空间分布的特点，将空间区域按照4个象限进行递归分割（2n×2n，且n>1），直到子象限的数值单调为止，最后得到一棵四分叉的倒向树。根结点：最上面的一个结点，它对应于整个图形。叶子结点：不能再分的结点，可能落在不同的层上。4.2空间信息的数据结构4.2空间信息的数据结构四、TIN三角网与Voronoi图动态空间数据结构泰森多边形法，美国气候学家A·H·Thiessen提出了一种根据离散分布的气象站的降雨量来计算平均降雨量的方法，即将所有相邻气象站连成三角形，作这些三角形各边的垂直平分线，将每个三角形的三条边的垂直平分线的交点（也就是外接圆的圆心）连接起来得到一个多边形。用这个多边形内所包含的一个唯一气象站的降雨强度来表示这个多边形区域内的降雨强度，并称这个多边形为泰森多边形。如图，其中虚线构成的多边形就是泰森多边形。泰森多边形每个顶点是每个三角形的外接圆圆心。泰森多边形也称为Voronoi图TIN（TriangulatedIrregularNetwork）也名“曲面数据结构”，是由Peuker和他的同事于1978年设计的一个系统，它是根据区域的有限个点集将区域划分为相等的三角面网络，数字高程由连续的三角面组成，三角面的形状和大小取决于不规则分布的测点的密度和位置，能够避免地形平坦时的数据冗余，又能按地形特征点表示数字高程特征。TIN常用来拟合连续分布现象的覆盖表面。在所有可能的三角网中，狄洛尼（Delaunay)三角网在地形拟合方面运用的较普遍，因此常被用于TIN的生成。在狄洛尼三角网中的每个三角形可视为一个平面，平面的几何特征完全由三个顶点的空间坐标值（x,y,z）所决定。存储的时候，每个三角形分别构成一个记录，每个记录包括：三角形标识码、该三角形的相邻三角形标识码、该三角形的顶点标识码等。顶点的空间坐标值则另外存储。4.2空间信息的数据结构五、矢量栅格一体化数据结构新一代集成化的地理信息系统，要求能够统一管理图形数据、属性数据、影像数据和数字高程模型(DEM)数据，称为四库合一。关于图形数据与属性数据的统一管理，近年来已取得突破性的进展，不少GIS软件商先后推出各自的空间数据库引擎(SDE)，初步解决了图形数据与属性数据的一体化管理。而矢量与栅格数据，按照传统的观念，认为是两类完全不同性质的数据结构，当利用它们来表达空间目标时，对于线状实体，人们习惯使用矢量数据结构。对于面状实体，在基于矢量的GIS中，主要使用边界表达法，而在基于栅格的GIS中，一般用元子空间填充表达法。由此，人们联想到对用矢量方法表示的线状实体，是不是也可以采用元子空间填充法来表示，即在数字化一个线状实体时，除记录原始取样点外，还记录所通过的栅格。同样，每个面状地物除记录它的多边形边界外，还记录中间包含的栅格。这样，既保持了矢量特性，又具有栅格的性质，就能将矢量与栅格统一起来，这就是矢量与栅格一体化数据结构的基本概念。为了建立矢量与栅格一体化数据结构，要对点、线、面目标数据结构的存储要求作如下的统一约定:

(1)对点状目标，因为没有形状和面积，在计算机内部只需要表示该点的一个位置数据及与结点关联的弧段信息。

(2)对线状目标，它有形状，但没有面积，在计算机内部需用一组元子来填满整个路径，并表示该弧段相关的拓扑信息。

(3)对面状目标，它既有形状，又有面积，在计算机内部需表示由元子填满路径的组边界和由边界组成的紧凑空间。4.2空间信息的数据结构六、矢量数据和栅格数据比较分析4.2空间信息的数据结构七矢量数据向栅格数据的转换4.2空间信息的数据结构（一）基本要素转换1、点的转换实质是将点的矢量坐标转换为栅格数据中的行值i和j，从而得到点在栅格元素中的位置。4.2空间信息的数据结构2、线的转换利用上述点的转换方法，将点分别转换为栅格数据，求出相应的栅格的行列值。由上述行列值求出直线所在行列值的范围确定之间经过的中间栅格点4.2空间信息的数据结构3、面的转换-区域填充（1）射线法4.2空间信息的数据结构4.2空间信息的数据结构4.2空间信息的数据结构（2）边界点跟踪法从边界上某一栅格单元开始顺时针方向跟踪边界上各栅格，这里将跟踪的每个栅格分别赋予字符R,L和N，其中R表示该栅格同相邻像素的行数不同，且行数增加的单元，L表示该栅格同相邻像素的行数不同，且行数减少的单元，N表示该栅格极值单元或相邻单元行数相同的单元，最后，逐行扫描根据填充字符值填充L-R之间的栅格。（二）边界代数法是一种基于积分思想的矢量格式向栅格格式转换算法，它适合于记录拓扑关系的多边形矢量数据转换为栅格结构。它不是逐点判断与边界的关系完成转换，而是根据边界的拓扑信息，通过简单的加减代数运算将边界位置信息动态地赋给各栅格点，实现了矢量格式到栅格格式的高速转换，而不需要考虑边界与搜索轨迹之间的关系，因此算法简单、可靠性好，各边界弧段只被搜索一次，避免了重复计算4.2空间信息的数据结构八栅格数据向矢量数据的转换其实质上将具有相同属性代码的栅格集合转变成由少量数据组成的边界弧段以及区域边界的拓扑关系。（一）栅格数据矢量化的典型过程1、栅格数据向矢量数据转换需要复杂的前处理4.2空间信息的数据结构2、矢量化3、栅格数据矢量化后处理4.2空间信息的数据结构4.3土地信息空间数据库空间数据库系统由数据库、数据库管理系统和数据库应用系统三部分组成。（一）数据库、数据库管理系统和数据库应用系统数据库是按照一定的结构组织的相关数据的集合，是在计算机存储设备上合理存放的相互关联的数据集。数据库系统是指提供数据库建立、使用和管理工具的软件系统；空间数据库管理系统则是指能够对存储的地理空间数据进行语义和逻辑定义，提供必需的空间数据查询和存取功能，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。空间数据库应用系统是由土地信息系统的空间分析模型和应用模型所组成的软件，它是为了满足用户数据处理需求而建立起来的，具有数据库访问功能的应用软件，它提供给用户一个访问和操作特定数据库的用户界面4.3土地信息空间数据库（二）数据库的主要特征减少空间数据存储的冗余度提供稳定的空间数据结构，在用户需要改变数据时，该数据结构能够做出相应的变化满足用户对空间数据及时访问需求，并能高效的提供用户所需的空间数据查询结果在数据元素间维持复杂的联系，以反映空间数据的复杂性应用程序对数据资源的共享数据的独立性统一管理，能够用一个软件统一管理这些数据4.3土地信息空间数据库（三）数据库的系统结构一般分为概念模型、外模式和内模式。4.3土地信息空间数据库1、概念模式

是数据库的总框架，是对数据库中关于目标存储的逻辑结构和特征、基本操作、目标、目标与操作的关系和依赖的描述以及对数据的安全性、完整性等方面的定义。2、外模式又称子模式，是数据库用户的数据视图，属于概念模式的一部分，描述用户数据的结构、类型、长度等。3、内模式又称存储模式，是对数据库在物理存储器上具体实现的描述。规定了数据在存储介质上的物理组织方式、记录寻址技术、定义物理存储块的大小、溢出处理方法等。4.3土地信息空间数据库（四）空间数据库的数据模型数据模型是对现实世界的抽象，它描述了数据的基本结构及其相互之间的关系和在数据上的各种操作，是数据库系统中关于数据内容和数据间联系的逻辑组织的形式表示，以抽象的形式描述和反映一个部门和系统的业务活动和信息流程。选择和建立数据库的目的是用最佳的方式反映本部门的业务对象及信息流程和以最佳的方式为用户提供访问数据库的逻辑接口。数据结构、数据操作和数据的约束条件是数据模型的三要素。4.3土地信息空间数据库数据模型中常用的概念：实体：是可以相互区别而又可以被人识别的事、物、概念的统称。有具体的也有抽象的，有物理上存在的，也有概念性的。属性：实体的属性是描述实体的若干特征。联系：是指实体和实体之间会有各种联系码：指唯一标识实体的属性集域：指实体的取值范围。4.3土地信息空间数据库二、空间数据库管理系统1、基于文件管理的方式各个地理信息系统应用程序对应各自的空间和属性数据文件，当两个GIS应用程序需要的数据有相同部分时，可以提出来作为公共数据文件。4.3土地信息空间数据库缺点：1）程序依赖于数据文件的存储结构，数据文件修改时，应用程序也随之需要改变。2）以文件形式共享，当多个程序共享一数据文件时，文件的修改，需得到所有应用的许可。不能达到真正的共享，即数据项、记录项的共享。4.3土地信息空间数据库2、文件与关系数据库混合管理系统随着数据库技术的发展及商用关系数据库管理系统的成熟，GIS也开始采用数据库技术来管理空间数据，但由于一般关系数据库管理系统不适于存储和管理空间数据，目前大部分GIS软件采用混合管理模式，即文件系统管理几何图形数据，商用关系数据库管理系统管理属性数据，它们之间的联系通过目标标识码进行连接4.3土地信息空间数据库3、全关系型空间数据库管理系统—分层模型将空间数据与属性数据统一用现有的关系数据库管理系统管理，但标准关系数据库管理系统又不能直接处理空间数据，GIS软件商在标准关系数据库管理系统顶层开发一个能容纳、管理空间数据的功能4.3土地信息空间数据库用关系数据库管理系统管理图形数据有两种模式：1）基于关系模型的方式，图形数据按关系数据模型组织。由于涉及一系列关系连接运算，费时。2）将图形数据的变长部分处理成BinaryBlock字段，BinaryBlock即二进制块字段是为适用于多媒体或变长文本而开发的。这种方式省去大量关系连接操作，但BinaryBlock的读写效率比定长的属性字段慢得多，特别涉及对象的嵌套时，更慢。4.3土地信息空间数据库4、对象--关系数据库管理系统由数据库管理系统的软件商在关系数据库管理系统中进行扩展，使之能直接存储和管理非结构化的空间数据(如Informix和Oracle等都推出了空间数据管理的专用模块，定义了操纵点、线、面、圆等空间对象的ＡＰＩ函数。这些函数将各种空间对象进行预先定义，用户使用时必须满足它的数据结构要求，用户不能根据GIS要求再定义。如，这种函数涉及的空间对象一般不带拓扑关系，多边形的数据是直接跟随边界的空间坐标，用户不能将设计的拓扑数据结构采用这种模型进行存储。这种扩展的空间对象管理模块主要解决空间数据的变长记录的管理，由于是由数据库软件商扩展的，效率比二进制块的管理高得多，但仍没有解决对象的嵌套问题，空间数据结构不能由用户定义，使用上受一定限制。4.3土地信息空间数据库5、面向对象空间数据库管理系统面向对象（object-oriented，oo）的概念起源于程序设计语言——面向对象的编程语言(简称OOPL)，强调对象概念的统—，引入对象、对象类、方法、实例等概念和术语，采用动态联编和单继承性机制。它以OOPL为核心，集各种软件开发工具为一体，建立OO计算环境，配有很强的图形功能和多窗口用户界面。基本出发点就是以对象作为最基本的元素，尽可能按照人类认识世界的方法和思维方式来分析和解决问题。4.3土地信息空间数据库三、空间数据组织无论采用上述何种模式管理空间数据，空间数据的组织方式均非常重要。不同的管理模式所对应的空间数据组织方式可能不一样，不同的GIS系统之间，其空间数据组织方式也不相同。下面以文件-关系型管理模式为例，讨论空间数据的组织问题。4.3土地信息空间数据库1、空间图形数据的组织GIS中将某一问题域或某一项GIS任务称为一个GIS工程。由于GIS工程涉及范围广（如全市、全省、全国甚至全球），在管理空间数据时必须进行分幅管理（同传统地图分幅）。图幅一般对应一块区域，常见的分幅方式有标准分幅和区域分幅。例如研究县域的土地利用现状图就会有乡镇分幅和1：1万分幅两种形式。上世纪90年代以来，在新的应用需求和技术条件下，人们需要“无缝、无边界”的地图。在这种方式下，分幅管理表现为无缝大图上的分幅和分区索引，以满足用户对具体的局部区域和专题层的操作和检索需要。根据需要往往将一幅或相邻几幅图当作一个工作单元，称之为工作区（workspace）。其组成关系如图所示。工作层被定义为空间数据处理的一个工作单元，工作区由若干工作层组成。如图所示，道路、水系、居民地等可看作工作层，在此基础上构建了工作区。工作区中，除了包含相应图幅的各层空间数据之外，还包含对数据库的连接与操作。用户可以随时将当前工作环境以某一工作区版本的方式存储下来，下次打开该工作区时，GIS系统根据该工作区的组成，调出属于它的工作层，就可以直接恢复进入原有工作状态。4.3土地信息空间数据库4.3土地信息空间数据库工作层在范围上可能与工作区一致，但在垂直方向上则因软件系统不同而名称和定义不同。ARC/INFO的工作层称为coverage，一个coverage就是一个工作目录，该目录下包含控制点信息文件，标示点文件、弧段文件、多边形文件等；MGE的工作层就是一个DGN文件，也称为cotalog；在GeoStar中，一个工作层就是一个GDA文件。一个工作层可以是一个逻辑层，也可以是某一个覆盖层。工作层由一种或多种地物类组成，可以根据需要自行定义。例如一个工作层可以是某一层地物，如交通线；甚至是某一类地物，如地铁；还可以是多层地物，甚至可以包含一个工作区的所有各层地物。MGE和GeoStar等软件的工作层对所包含的地物层的内容不象coverage限定严格（一个coverage中不允许同时有点状地物和面状地物），定义工作层纯粹为了提高工作效率和方便需要。许多情况下，一个工作层就是一个工作区，此时逻辑层的概念比较重要。在工作层的基础上，如果研究对象过于庞杂（例如所有地物类），或者需要分类研究，或者为了显示、制图和查询方便，仍需要对其进行分层，此时进行可以进行逻辑层（logiclayer）的划分。如研究全国道路交通网，可以需要分别研究铁路、公路（高速公路、等级公路、等外公路）等，此时，可以在道路层的基础上划分逻辑层。4.3土地信息空间数据库4.3土地信息空间数据库2、属性数据的组织属性数据由关系数据库管理系统管理，但它的文件组织方式也要服从上述工作层、工作区和图库的要求，以便于图形文件协调工作，共同组成工作区、工作层，并进行跨图幅操作。在不同的商业化软件中，属性文件组织方式各不相同。主要的三种方式如下：⑴与工作层对应的组织方式：一个工作区对应一个属性文件，属性文件建立在工作区目录下。Arc/Info采用这种方式，属性数据文件一般建立在对应的coverage目录之下。无论一个工作区包含多少地物类，其目录下仅有一个AAT表（记录弧段属性数据）和一个PAT表（记录多边形属性数据）。为了表达不同地物类的不同属性项，可以按照每个地物类建立一个扩展的属性表，让它们通过地物编码和内部连接码与AAT表和PAT表相连。因此在查询某一空间地物的属性时，先从AAT表和PAT表中得到部分信息，再从关系连接查询到扩展属性信息。4.3土地信息空间数据库⑵与地物类对应的组织方式：一个地物类文件对应一个属性表，在这种方式中，可以把这些属性文件放在工程（项目）目录下集中管理，以方便属性查询MGE的属性数据文件是建立在地物类的基础上，而且将所有的属性文件均放在对应的工程目录之下。也就是说，不同工作区的相同地物类的属性是放在一起的，这样属于属性的工程管理，而且大大提高了在工程范围内查找某一属性的速度。需要注意的是，MGE并不要求每个地物类都带有属性表，一些无关紧要的地物可以不要属性表，这位GIS的空间数据组织提供了一定的灵活性。4.3土地信息空间数据库⑶混合方式：由于上述两种方式都存在一定缺陷，例如一个工作区对应一个属性文件时，如果工作区涉及多个工作层，工作层下再细分出逻辑层，采用这种管理方式会给属性信息检索和更新带来极大不便；采用单个地物类对应单属性数据时又过于死板，更具弹性的方式是既可以设计一个地物类有一个属性表，又可以多个地物类共用一个属性。GeoStar的属性数据文件组织与管理方式吸收了前两者的优点，在GeoStar中，既可以对每一个地物类设计属性表，也可以对属性项相同或相近的多个地物类设计一个公用的属性表。以交通地理信息系统为例，高速公路、一级公路、二级公路、乡镇公路等，它们的地物类型编码可能不同，但它们的属性项可能相同，因而它们可以共有一个属性表，以便于查询、显示和最佳路径分析；GeoStar的属性数据文件的组织则于MGE基本类似，在建立工程之前，属性数据文件位于与工作区平行的目录之下；在工程建立之后，则直接位于工程目录之下。一个属性文件包括了该工程内所有同类空间对象的属性，当属性文件趋于庞大时，则有必要建立关键字索引机制。4.3土地信息空间数据库四、土地信息空间数据库的设计（一）空间数据库设计概述包括概念设计、逻辑设计和物理设计几个步骤。4.3土地信息空间数据库（二）数据库设计内容1、需求分析用系统的观点分析与某一特定的数据库应用有关的数据集合。需求分析是整个数据库设计与建立的基础，主要包括调查用户需求、需求数据的收集和分析以及编制用户需求说明书。4.3土地信息空间数据库2、概念设计对需求分析阶段所搜集的信息和数据进行分析、整理，确定地理实体、属性及他们之间的联系，将各个用户的局部视图合并成一个全局视图，形成独立于计算机的反映用户需求的概念模型。4.3土地信息空间数据库3、逻辑设计其任务是把信息世界中的概念模型利用数据库管理系统所提供的工具映射为计算机世界中为数据库管理系统所支持的数据模型，并用数据描述语言表达出来，其步骤：初始模式形成子模式设计模式评价优化模式4.3土地信息空间数据库4、物理设计指数据库存储结构和存储路径的设计，即将数据库的逻辑模型在实际的物理存储设备上加以实现，从而建立一个具有良好性能的物理数据库。该过程依赖于给定的计算机系统。其步骤：存储记录的格式设计存储方法设计访问方法设计完整性和安全性考虑应用设计形成物理设计说明书4.3土地信息空间数据库五、土地信息空间数据库元数据（一）元数据的概念元数据（Metadata），又称中介数据、中继数据，为描述数据的数据（dataaboutdata），主要是描述数据属性（property）的信息，用来支持如指示存储位置、历史数据、资源查找、文件记录等功能。关于数据的组织、数据域及其关系的信息，简言之，元数据就是关于数据的数据。4.3土地信息空间数据库元数据的主要内容：4.4数据访问与数据库引擎一、数据访问的基本方式1、开放数据库互联（ODBC）为比较早期的数据库访问技术。由以下几部分组成：1）应用程序2）ODBC管理器3）驱动程序管理器4）ODBCAPI5）ODBC驱动程序6）数据源4.4数据访问与数据库引擎2、数据访问对象（DAO）是第一个面向对象的接口，显露了MicrosoftJet数据库引擎，并允许VB开发者通过ODBC像直接连接到其他数据库一样，直接连接到Access表。3、远程数据对象（RDO）是微软的一个应用程序接口（API），让写Windows应用程序的程序师能够进入微软和其他数据库供给者的数据库。4.4数据访问与数据库引擎4对象链接嵌入数据库（OLEDB）是微软的战略性的通向不同的数据源的低级应用程序接口。OLEDB不仅包括微软资助的标准数据接口开放数据库连通性（ODBC）的结构化问题语言（SQL）能力，还具有面向其他非SQL数据类型的通路。作为微软的组件对象模型（COM）的一种设计，OLEDB是一组读写数据的方法（在过去可能被称为渠道）。OLDDB中的对象主要包括数据源对象、阶段对象、命令对象和行组对象。4.4数据访问与数据库引擎5、ActiveX数据对象（ADO）是微软推出的具有访问数据库功能的应用构件。ADO结合了OLEDB易于使用的特性以及RemoteDataObjects（RDO）和DataAccessObjects（DAO）模型中的最好特性，并将它们重新组织在一个对象模型中。ADO包含所有可以被OLEDB标准对象描述的数据类型，即ADO对象模型具有可扩展性，它不需要部件做任何工作，即使对于那些从来没有想到过或见到过的记录集的信息格式，只要使用正常的ADO编程对象，就能够可视化地处理所有的事情。ADO对象模型给开发人员提供了一种快捷、简单、高效的数据库访问方法，可以在脚本中使用ADO对象建立对数据库的连接，并从数据库中读取记录，形成实际要使用的对象集合。4.4数据访问与数据库引擎二、数据库引擎的基本功能数据库引擎是用于存储、处理和保护数据的核心服务。利用数据库引擎可以控制访问权限并快速处理事务，从而满足企业内大多数需要处理大量数据的应用程序的要求。SDE（SpatialDatabaseEngine空间数据库引擎），是GIS系统借以实现，基于大型关系型数据库的客户/服务器模式的软件，也叫中间件软件，它相当于在空间图形数据和大型关系型数据库中，建立起了一道桥梁。。4.4数据访问与数据库引擎ESRI最近推出了全新的空间数据库管理软件SDE——SpatialDatabaseEngine。用以支持超大型空间数据库管理以及在网络环境中对多用户并发空间数据访问的快速响应方面的应用(MissionCriticalApplication)。SDE采用真正的客户/服务器体系结构的，是高性能、面向目标的空间数据库管理系统，并提供一系列用于管理和访问大型分布式的地理数据的功能，SDE为系统开发者和集成商提供了一个高效能分布式和多用户的实时应用系统开发工具，它由一个多线程的空间数据库服务器和客户应用程序接口(API)组成SDE具有如下的主要特点：支持超大型数据集高性能的空间数据提取灵活、高性能的空间数据搜索专门为多用户，分布式环境设计开放的体系结构逻辑上的无缝、连续的非瓦片式的空间目标数据模型两阶段事物提交控制支持多种硬件平台具有有力而灵活的应用开发环境完整灵活的安全控制机制多用户并发查询的快速响应4.3土地信息空间数据库三、常见的数据库引擎介绍常见的数据库引擎包括美国ERSI公司的ArcSDE美国Oracle公司的OracleSpatial美国MapInfor公司的MapInforSpatialWare中国超图公司的SuperMapSDX4.3土地信息空间数据库1ArcSDE是ArcGIS与关系数据库之间的GIS通道。它允许用户在多种数据管理系统中管理地理信息，并使所有的ArcGIS应用程序都能够使用这些数据。ArcSDE是多用户ArcGIS系统的一个关键部件。它为DBMS提供了一个开放的接口，允许ArcGIS在多种数据库平台上管理地理信息。这些平台包括Oracle，OraclewithSpatial/Locator，MicrosoftSQLServer,IBMDB2，和Informix。如果你的ArcGIS需要使用一个可以被大量用户同步访问并编辑的大型数据库，ArcSDE为你提供必要的功能。通过ArcSDE你的ArcGIS可以在DBMS中轻而易举地管理一个共享的、多用户的空间数据库。4.3土地信息空间数据库功能：高性能的DBMS通道开放的DBMS支持多用户连续、可伸缩的数据库GIS工作流和长事务处理丰富的地理信息数据模型灵活的配置4.3土地信息空间数据库SuperMapSDX+是SuperMapGIS平台中的空间数据引擎，为SuperMapGIS中所有的产品提供访问空间数据的能力，通过它来实现对空间数据的存储、索引、读取和更新。技术特点：安装使用简单，充分结合数据库技术高性能管理和访问海量空间数据完善的数据模型，满足各种大型GIS的应用需求4.5多源数据库系统集合技术一、多源数据库系统集合概述空间数据集成方式可以分为三种：直接操作格式转换互操作格式转换中间模块操作转换4.5多源数据库系统集合技术1、直接操作格式转换把其他格式的数据经过专门的数据转化程序，变成本系统的格式，这是当前GIS软件共享数据的主要方法，但是这种转换模式会造成数据丢失。2、互操作格式转换是OGC制定的规范，是指在异构数据库和分布计算的情况下，GIS用户在相互理解的基础上，能透明的获取所需要的信息。局限：统一标准的规范实现数据访问接口短期内不能实现4.5多源数据库系统集合技术用户必须同时运行两个GIS软件才能完成数据互操作过程。现有的GIS软件生产出的GIS数据也要转换到OpenGIS标准。3、中间模块操作转换是一种解决多源数据无缝集成比较理想的方法。这种模式在数据源与处理后的结果数据之间有一个独立的处理模块，以接口方式与二者独立连接。4.5多源数据库系统集合技术二、数据仓库或数据集市（一）数据仓库（DataWarehouse）被定义为面向主题的、集成的、历史的、稳定的、支持管理决策过程的数据集合。特点：1、主题与面向主题操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。主题是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面，一个主题通常与多个操作型信息系统相关。4.5多源数据库系统集合技术2、集成的数据数据仓库的数据有来自于分散的操作型数据，将所需数据从原来的数据中抽取出来，进行加工与集成，统一与综合之后才能进入数据仓库3、数据时持久的数据仓库主要是为决策分析提供数据，所涉及的操作主要是数据的查询4、数据时不随时间变化的传统的关系数据库系统比较适合处理格式化的数据，能够较好的满足商业商务处理的需求。稳定的数据以只读格式保存，且不随时间改变4.5多源数据库系统集合技术（二）元数据（三）数据字典是对整个空间数据库的总结和详细的小结，可以把它视为LST数据库的蓝图，可以帮助用户理解整个数据库组织和内容，以便更好的使用数据库1、数据字典的内容数据库的总体结构组织；数据库的总体设计框架；各数据库的详细内容定义及结构；数据命名的定义；元数据内容4.5多源数据库系统集合技术2、数据文件的命名方法一个数据不外乎有内容、所接受的操作、被使用的同一类型操作的次序先后等，这些信息有时候可以在命名中反映出来。3、数据字典中的元数据内容元数据是对一个数据集内容、质量条件及操作过程等的描述。目前在美国，元数据已经被联邦政府的地理数据委员会将其规范化，并要求所有政府部门实施这个标准4.5多源数据库系统集合技术三、分布式数据库（一）概念和特点是一组数据的集合，这些数据在物理上分布于计算机网络的不同结点上，二逻辑上是属于同一个系统。这里强调两点：分布性，即数据是存在网络的各个结点上逻辑上互相关联，即分布存放的数据被制约联在一起，构成一个有机整体4.5多源数据库系统集合技术特点：地方自治性相互协作性位置透明性副本的透明性全局优化效率和灵活性4.5多源数据库系统集合技术（二）体系结构包括数据库管理系统、数据通讯子系统、全局数据字典和分布式数据管理系统4.5多源数据库系统集合技术分布式数据库参考结构4.5多源数据库系统集合技术（三）分布式数据库设计1、设计目标适应部门分布的组织结构，降低费用可靠性和可用性均匀工作负荷，充分利用网上资源，调节网上各结点工作的不均状态，提高并行度。4.5多源数据库系统集合技术2设计步骤设计全局数据模式设计片段设计分配设计局部的物理数据库4.5多源数据库系统集合技术（四