数据接口

系统在运行中将用到大量的数据资料，必须在设计初始就明确各类数据标准以及各子系统的数据接口。根据各子系统设计的数据项需求及产生的成果数据项，确定各项数据的数据表，定义表结构，进行代码设计，然后由数据库系统实施，同时形成文档，作为系统的数据标准，统一执行。

数据的分类、编码设计、数据库的设计、地图制图、数据录入和质量检验，均遵循国家和行业主管部门的标准、规范、规程如没有统一的规范规程，则参照相关的规程进行规范化设计。系统有关的数据定义全部形成文档，作为技术规范，统一使用。

各子系统在设计时应当明确与相关子系统的数据关系，提出相关子系统必须提交的数据表要求和系统运行过程中的提交时间，对应子系统按照该提交数据要求在系统中进行相应设计和开发，保证数据流动的通畅，这是基于数据的系统集成方案的关键，是数据平台接口设计的重要依据。系统间数据关系须形成文档，作为系统间数据接口标准规范，统一执行。

数据关系与数据标准相辅相成，共同定义了数据平台与各个子系统之间的输入、输出接口。在数据接口设计中应重点考虑以下几个方面:

(1)遥感数据与图形数据的接口:利用图形配准技术，予以解决。遥感数据是动态监测专题图件产生的基础，必须经过坐标配准，才能产生专题图件。配准过程由遥感动态监测子系统执行，需要应用综合数据库中的地形图数据。在配准后遥感数据与图形数据的套合依据空间坐标进行。

(2)空间数据与属性数据的接口:利用关键字建立联系。在数据建库过程中依据数据标准有关文档规定建立图形库和属性库结构，确定关键字段，同时定义关键字段编码方案，保证关键字段唯一性。在数据采集过程中对关键字段赋予代码。系统维护过程中的数据采集也必须依据编码方案对关键字段赋值。在应用系统中使用时只需建立图形库与属性库间的关联即可。

( 3) 子系统之间数据的接口: 各子系统之间数据的交换通过数据库进行，所以子系统间数据接口本质上是子系统与后台数据库的接口在建立数据库时，已经由数据库管理系统依据系统间数据关系建立了接口。

系统内数据关系包括:

数据管理与数据库子系统接受业务处理与信息服务子系统录入的有关基础信息、遥感动态监测子系统输入的遥感数据及各子系统产生的成果数据，为各子系统提供综合基础数据、专题数据和成果数据。

遥感动态监测子系统需要数据库系统管理的遥感数据、地形图数据和历史专题数据。

生态专业分析子系统需要遥感动态监测子系统产生的专题图件和综合数据库中的历史专题图件以及属性资料。

业务处理与信息服务子系统需要数据库子系统管理的综合基础数据和各专业应用子系统产生的成果数据。

日常数据管理工作中，需要处理存储在不同类型数据库系统的数据。对这些数据的管理，常见的是使用Navicat,DBeaver等管理工具。在对大量数据分析时，需要提取到Python/R中进行处理。下面 探索 Python调用MySQL,MongoDB,InfluxDB等多种类型数据库通用连接方法。实现方式是在Python中封装各类数据库接口包。

实现后的效果：1.安全。接口信息封装便于保密管理；2.复用。一次封装，永久复用；3.上手快。方便不熟悉python和数据调用的同学，只会简单的sql即可使用，省时省力。

下面以MySQL,MongoDB,InfluxDB为例定义接口方法，然后把它们封装成1个通用方法。

mysql_get(sql,db):

mongo_get(sql,db):

influx_get(sql,db):

可以看到，以上函数共同调用的参数为sql和db。我们再增加一个参数db_type，将构造一个通用的方法对以上数据库调用。

同理，其他类型的数据库也可以加入到这个通用框架中，包括但不限于各类关系型，键值型，时序型数据库。

我是最近才开始研究的，我试着回答回答：常用的联系方式有：ODBC数据库接口，ADU数据接口，ADO.NET数据接口，JDBC接口。特点：前两种差不多，都是微软公司开发的；ADO.NET数据接口应该说是最好的一种了，它支持断开式连接。最后一种我不建议使用。

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