大数据数据库有哪些

问题一：大数据技术有哪些 非常多的，问答不能发link，不然我给你link了。有譬如Hadoop等开源大数据项目的，编程语言的，以下就大数据底层技术说下。

简单以永洪科技的技术说下，有四方面，其实也代表了部分通用大数据底层技术：

Z-Suite具有高性能的大数据分析能力，她完全摒弃了向上升级(Scale-Up)，全面支持横向扩展(Scale-Out)。Z-Suite主要通过以下核心技术来支撑PB级的大数据：

跨粒度计算(In-Databaseputing)

Z-Suite支持各种常见的汇总，还支持几乎全部的专业统计函数。得益于跨粒度计算技术，Z-Suite数据分析引擎将找寻出最优化的计算方案，继而把所有开销较大的、昂贵的计算都移动到数据存储的地方直接计算，我们称之为库内计算(In-Database)。这一技术大大减少了数据移动，降低了通讯负担，保证了高性能数据分析。

并行计算(MPP puting)

Z-Suite是基于MPP架构的商业智能平台，她能够把计算分布到多个计算节点，再在指定节点将计算结果汇总输出。Z-Suite能够充分利用各种计算和存储资源，不管是服务器还是普通的PC，她对网络条件也没有严苛的要求。作为横向扩展的大数据平台，Z-Suite能够充分发挥各个节点的计算能力，轻松实现针对TB/PB级数据分析的秒级响应。

列存储 (Column-Based)

Z-Suite是列存储的。基于列存储的数据集市，不读取无关数据，能降低读写开销，同时提高I/O 的效率，从而大大提高查询性能。另外，列存储能够更好地压缩数据，一般压缩比在5 -10倍之间，这样一来，数据占有空间降低到传统存储的1/5到1/10 。良好的数据压缩技术，节省了存储设备和内存的开销，却大大了提升计算性能。

内存计算

得益于列存储技术和并行计算技术，Z-Suite能够大大压缩数据，并同时利用多个节点的计算能力和内存容量。一般地，内存访问速度比磁盘访问速度要快几百倍甚至上千倍。通过内存计算，CPU直接从内存而非磁盘上读取数据并对数据进行计算。内存计算是对传统数据处理方式的一种加速，是实现大数据分析的关键应用技术。

问题二：大数据使用的数据库是什么数据库 ORACLE、DB2、SQL SERVER都可以，关键不是选什么数据库，而是数据库如何优化！ 需要看你日常如何 *** 作，以查询为主或是以存储为主或2者，还要看你的数据结构，都要因地制宜的去优化！所以不是一句话说的清的！

问题三：什么是大数据和大数据平台 大数据技术是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。

大数据平台是为了计算，现今社会所产生的越来越大的数据量。以存储、运算、展现作为目的的平台。

问题四：常用大型数据库有哪些 FOXBASE

MYSQL

这俩可算不上大型数据库管理系统

PB 是数据库应用程序开发用的ide，根本就不是数据库管理系统

Foxbase是dos时代的产品了，进入windows时代改叫foxpro，属于桌面单机级别的小型数据库系统，mysql是个中轻量级的，但是开源，大量使用于小型网站，真正重量级的是Oracle和DB2，银行之类的关键行业用的多是这两个，微软的MS SQLServer相对DB2和Oracle规模小一些，多见于中小型企业单位使用，Sybase可以说是日薄西山，不行了

问题五：几大数据库的区别 最商业的是ORACLE,做的最专业,然后是微软的SQL server,做的也很好,当然还有DB2等做得也不错,这些都是大型的数据库,,,如果掌握的全面的话,可以保证数据的安全 然后就是些小的数据库access,mysql等,适合于中小企业的数据库100万数据一下的数据如有帮助请采纳,谢!

问题六：全球最大的数据库是什么 应该是Oracle，第一，Oracle为商业界所广泛采用。因为它规范、严谨而且服务到位，且安全性非常高。第二，如果你学习使用Oracle不是商用，也可以免费使用。这就为它的广泛传播奠定了在技术人员中的基础。第三，Linux/Unix系统常常作为服务器，服务器对Oracle的使用简直可以说极其多啊。建议楼梗多学习下这个强大的数据库

问题七：什么是大数据？ 大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。(在维克托・迈尔-舍恩伯格及肯尼斯・库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据的方法[2]）大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。

说起大数据，就要说到商业智能：

商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。

商业智能作为一个工具，是用来处理企业中现有数据，并将其转换成知识、分析和结论，辅助业务或者决策者做出正确且明智的决定。是帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术，包含了从数据仓库到分析型系统等。

商务智能的产生发展

商业智能的概念经由Howard Dresner(1989年)的通俗化而被人们广泛了解。当时将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。

商务智能是20世纪90年代末首先在国外企业界出现的一个术语，其代表为提高企业运营性能而采用的一系列方法、技术和软件。它把先进的信息技术应用到整个企业，不仅为企业提供信息获取能力，而且通过对信息的开发，将其转变为企业的竞争优势，也有人称之为混沌世界中的智能。因此，越来越多的企业提出他们对BI的需求，把BI作为一种帮助企业达到经营目标的一种有效手段。

目前，商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商资料及来自企业所处行业和竞争对手的数据，以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策既可以是作业层的，也可以是管理层和策略层的决策。

为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、线上分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是ETL、数据仓库、OLAP、数据挖掘、数据展现等技术的综合运用。

把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load），即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。

企业导入BI的优点

1随机查询动态报表

2掌握指标管理

3随时线上分析处理

4视觉化之企业仪表版

5协助预测规划

导入BI的目的

1促进企业决策流程(Facilitate the Business Decision-Making Process)：BIS增进企业的资讯整合与资讯分析的能力，汇总公司内、外部的资料，整合成有效的决策资讯，让企业经理人大幅增进决策效率与改善决策品质。

>>

问题八：数据库有哪几种？ 常用的数据库：oracle、sqlserver、mysql、access、sybase 2、特点。 -oracle： 1数据库安全性很高，很适合做大型数据库。支持多种系统平台（HPUX、SUNOS、OSF/1、VMS、 WINDOWS、WINDOWS/NT、OS/2）。 2支持客户机/服务器体系结构及混合的体系结构（集中式、分布式、 客户机/服务器）。 -sqlserver: 1真正的客户机/服务器体系结构。 2图形化用户界面，使系统管理和数据库管理更加直观、简单。 3具有很好的伸缩性，可跨越从运行Windows 95/98的膝上型电脑到运行Windows 2000的大型多处理器等多种平台使用。 -mysql: MySQL是一个开放源码的小型关系型数据库管理系统，开发者为瑞典MySQL AB公司，92HeZu网免费赠送MySQL。目前MySQL被广泛地应用在Internet上的中小型网站中。提供由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，许多中小型网站为了降低网站总体拥有成本而选择了MySQL作为网站数据库。 -access Access是一种桌面数据库，只适合数据量少的应用，在处理少量数据和单机访问的数据库时是很好的，效率也很高。 但是它的同时访问客户端不能多于4个。 -

问题九：什么是大数据 大数据是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 大数据首先是指数据体量(volumes)大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。

数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。

数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。

基础架构：云存储、分布式文件存储等。

数据处理：自然语言处理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机理解自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也称为计算语言学(putational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。

统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。

数据挖掘：分类 （Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)

模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。

结果呈现：云计算、标签云、关系图等。

要理解大数据这一概念，首先要从大入手，大是指数据规模，大数据一般指在10TB(1TB=1024GB)规模以上的数据量。大数据同过去的海量数据有所区别，其基本特征可以用4个V来总结(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即体量大、多样性、价值密度低、速度快。

第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。

第二，数据类型繁多，如前文提到的网络日志、视频、、地理位置信息，等等。

第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。

第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的>>

问题十：国内真正的大数据分析产品有哪些 国内的大数据公司还是做前端可视化展现的偏多，BAT算是真正做了大数据的，行业有硬性需求，别的行业跟不上也没办法，需求决定市场。

说说更通用的数据分析吧。

大数据分析也属于数据分析的一块，在实际应用中可以把数据分析工具分成两个维度：

第一维度：数据存储层――数据报表层――数据分析层――数据展现层

第二维度：用户级――部门级――企业级――BI级

1、数据存储层

数据存储设计到数据库的概念和数据库语言，这方面不一定要深钻研，但至少要理解数据的存储方式，数据的基本结构和数据类型。SQL查询语言必不可少，精通最好。可从常用的selece查询，update修改，delete删除，insert插入的基本结构和读取入手。

Access2003、Access07等，这是最基本的个人数据库，经常用于个人或部分基本的数据存储；MySQL数据库，这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的，这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力。

SQL Server2005或更高版本，对中小企业，一些大型企业也可以采用SQL Server数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了。

DB2，Oracle数据库都是大型数据库了，主要是企业级，特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了，一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台。

BI级别，实际上这个不是数据库，而是建立在前面数据库基础上的，企业级应用的数据仓库。Data Warehouse，建立在DW机上的数据存储基本上都是商业智能平台，整合了各种数据分析，报表、分析和展现！BI级别的数据仓库结合BI产品也是近几年的大趋势。

2、报表层

企业存储了数据需要读取，需要展现，报表工具是最普遍应用的工具，尤其是在国内。传统报表解决的是展现问题，目前国内的帆软报表FineReport已经算在业内做到顶尖，是带着数据分析思想的报表，因其优异的接口开放功能、填报、表单功能，能够做到打通数据的进出，涵盖了早期商业智能的功能。

Tableau、FineBI之类，可分在报表层也可分为数据展现层。FineBI和Tableau同属于近年来非常棒的软件，可作为可视化数据分析软件，我常用FineBI从数据库中取数进行报表和可视化分析。相对而言，可视化Tableau更优，但FineBI又有另一种身份――商业智能，所以在大数据处理方面的能力更胜一筹。

3、数据分析层

这个层其实有很多分析工具，当然我们最常用的就是Excel，我经常用的就是统计分析和数据挖掘工具；

Excel软件，首先版本越高越好用这是肯定的；当然对excel来讲很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常强大，甚至可以完成所有的统计分析工作！但是我也常说，有能力把Excel玩成统计工具不如专门学会统计软件；

SPSS软件：当前版本是18，名字也改成了PASW Statistics；我从30开始Dos环境下编程分析，到现在版本的变迁也可以看出SPSS社会科学统计软件包的变化，从重视医学、化学等开始越来越重视商业分析，现在已经成为了预测分析软件；

SAS软件：SAS相对SPSS其实功能更强大，SAS是平台化的，EM挖掘模块平台整合，相对来讲，SAS比较难学些，但如果掌握了SAS会更有价值，比如离散选择模型，抽样问题，正交实验设计等还是SAS比较好用，另外，SAS的学习材料比较多，也公开，会有收获的！

JMP分析：SAS的一个分析分支

XLstat：Excel的插件，可以完>>

网络爬虫是一种自动化采集互联网信息的技术，但是它在设计和实现时可能会面临以下问题：

数据源的选择和过滤：网络上存在大量的信息，但并非所有信息都是有用的，因此需要通过一定的规则和过滤机制来筛选和选择数据源。

隐私和版权问题：在采集数据的过程中，需要遵守相关法律法规，尊重他人的隐私和版权，避免侵犯他人的合法权益。

网络拓扑结构的复杂性：网络上存在大量的动态页面和异步加载的内容，这些内容难以被普通的爬虫所获取。此外，还存在一些反爬虫的技术，如IP封锁、验证码等，这些技术也会对爬虫的正常运行造成一定的影响。

数据处理和存储问题：采集到的大量数据需要进行有效的处理和存储，这需要使用到一些专业的大数据处理和存储技术，如分布式文件系统、分布式数据库等。

数据质量问题：网络上的信息质量良莠不齐，采集到的数据也可能存在一定的噪声和错误，需要通过数据清洗和校验等手段来保证数据的质量和准确性。

综上所述，基于网络爬虫技术的大数据采集系统设计存在着诸多问题，需要针对实际情况进行综合考虑和处理，以提高采集系统的效率和可靠性。

可能会部分插件发生冲突

安装新版前，请删除World of Warcraft\WTF\Account\你的账号\SavedVariables/gathererlua

Gatherer

在地图上标记矿点和草药点，此版本已经能正确显示从wowhead下载的矿点数据了(自己挖的矿点数据,一直都是能记载的)。

如果还无法显示矿点,请首先确认你已经在设置里面勾选了"在大地图上显示所有矿点"，然后删除World of Warcraft\WTF\Account\你的账号\SavedVariables/gathererlua，最后进入游戏重新下载一次数据即可。

GathererDB_Wowhead_仅外域数据

官方放出的Gatherer数据库的自动更新数据插件（从wowhead下载数据）。和Gatherer搭配使用，下载完数据后不用重启游戏。原来需要下载的数据过于庞大，考虑到实际需要，本人已经修改为只更新外域的矿、草及黑莲花的刷新点。

GathererDB_Wowhead全世界数据

方便使用小号的朋友,全世界数据,内存小者,慎用

更新日志

20080805 修正数据库导入插件乱码问题。

20080530 更新到官方312版，可惜的是还没有支持工程学气体采集，希望下一版本能够推出。数据库更新到最新的2008-05-24的数据。

20080408 很多人有无法导入数据库的问题，应该是导入数据库插件版本号错误的原因，现已修改为24版本，经测试导入正常。

20080403 更新官方版本311版，全面支持24，同时导航图系统也作为一个独立的小插件与采集助手共存，不需要的可以直接关闭或删除Gatherer_Hud目 录，这样更加节约内存。另外，由于24的文件更新内容较多，因此"工程学气团采集"功能暂时没有添加。

20080306 下午 增加了一个306修改版，增加了千呼万唤的“工程学气体微粒采集”的记录功能，欢迎大家测试。

20080306 更新官方版本306版，主要修正了一些小BUG以及为迎接24的到来而进行了一些调整。

20080126 12点 紧急修正报错问题，已测试通过，请下载过的朋友重新下载。

20080126 官方于20080116日发布最新版304，作者在最新版中修正了大部分原303没有进行多国语言处理的字符串，同时修复了一些BUG。

20071123 修正不支持台服的问题，因本人无法上台服，请台服朋友帮忙测试。

20071122 发布303版。PS：这个简体汉化版的大部分翻译来自xhox的版本，由于以前版本在23更新后大量报错，因此使用了官方最新的303版，并大部分 使用了xhox版本的翻译。其中303新增了少量功能，如HUD自动隐藏(ps从来没用过)等，这个是我自己翻译并加入到Strings里面 的，如有翻译错误请大家指正

首先还是分析思路，爬取网站数据，获取小区名称，地址，价格，经纬度，保存在excel里。再把excel数据上传到BDP网站，生成地图报表

本次我使用的是scrapy框架，可能有点大材小用了，主要是刚学完用这个练练手，再写代码前我还是建议大家先分析网站，分析好数据，再去动手写代码，因为好的分析可以事半功倍，乌鲁木齐楼盘,2017乌鲁木齐新楼盘,乌鲁木齐楼盘信息 - 乌鲁木齐吉屋网 这个网站的数据比较全，每一页获取房产的LIST信息，并且翻页，点进去是详情页，获取房产的详细信息(包含名称，地址，房价，经纬度)，再用pipelines保存item到excel里，最后在bdp生成地图报表，废话不多说上代码：

JiwuspiderSpiderpy

# -- coding: utf-8 --

from scrapy import Spider,Request

import re

from jiwuitems import JiwuItem

class JiwuspiderSpider(Spider):

name = "jiwuspider"

allowed_domains = ["wlmqjiwucom"]

start_urls = ['>

1数字地质图

传统的纸质模拟地图是根据地图模型（map model），按照一定的数学法则、符号、制图综合原理和比例，将地球空间实体和现象的形状、大小、相互位置、基本属性等表示在二维平面上。“数字地图”，简单地说，就是存储在计算机中数字化了的地图。一般来讲，数字地图是以地图数据库为基础，以数字形式存贮于计算机外存储器上，并能在电子屏幕上实时显示的可视地图，又称“屏幕地图”或“瞬时地图”。

（1）地质图

“地质图”乃是一切地质工作中的基本图件，用规定的符号、不同的颜色、描绘一地区的地质现象，反映沉积岩、岩浆岩、变质岩、各类矿产、各种型式的地质构造线等，反映它们形成的时代、分布和相互关系，以三维空间的立体形状表示在二维空间的平面上。金泽兰等在《地质图编汇法》中，提出地质图是一种将出露在地表的地质构造现象按比例投影到平面图（通常带有地形等高线，即地形图）上，并用规定的符号、色谱、花纹予以表示的图件。它是为特定目的服务的、有选择性地表示地质对象的时间和空间分布的符号化表现形式。在地质图上表示的地质对象即可以根据地质属性分类集合进行选择，也可以按照地理范围进行表示，一般情况下是两者结合进行的。总的来说，地质图是现实世界中地质客体在人脑中抽象的、具体的表达，是现实地质对象在图纸上的映射。如图7-11所示。

图7-11 地质图认知模式

一幅地质图总的内容应有地理要素（经纬度、坐标、地物、地貌）和地质要素（地质界线、构造线、矿层、矿体等），但比例尺不同取舍不一，图件的负载量也就不同。本文重点在于介绍地质要素，主要包括以下几方面的内容：

1）地质界线：地质图上各种地质界线是表示各种地质体在地表的露头及剥土后的分布情形。具体地说，就是各类地质体（沉积岩、变质岩、岩浆岩、矿层、矿体、构造线、断层等等）在地表的露头及剥土后的分布连线的投影，以此阐明一地区的地质特征。

2）构造线：在地质图上的构造线，根据比例尺大小而取舍。比例尺大时，小型构造也应表示；比例尺小时，则只能表示大一些的构造。构造线有以下几种：①断裂构造：包括正断层、逆断层、逆掩断层、平移断层、复活断层；②褶皱构造：在地质图上，一般的产状表示褶皱构造，而不表示褶皱轴线。褶皱构造有：向斜、背斜、倒转背斜、倒转向斜、隐伏背斜、短轴背斜和短轴向斜、穹窿构造及盆状构造；③裂隙、节理、片理、劈理、流线或流纹构造等。

3）产状：主要指矿体或岩层的走向和倾斜。走向是倾斜的岩层层面或矿层层面与水平面相交直线的延伸方向。倾斜包括倾向和倾角。倾向是垂直于岩层走向的倾斜线的水平投影的指向。倾角是倾斜层面和水平面在倾向方位上所夹的角度。

4）岩层的接触关系有：①整合接触：指同一地区两套沉积岩层的接触关系，在沉积层序上是连续的，产状是一致的，在上覆地层沉积之前，下伏地层没有曲褶、翘起或被侵蚀过；②不整合接触：同一地区两套岩层之间没有明显的沉积间断或缺失，古生物演化顺序是不连续的。不整合接触的两套地层的产状，有的可以是一致的，有的具有明显的角度相交。不整合接触类型包括角度不整合、假不整合等。③假整合（平行不整合）：新、老两套岩层之间互相平行，但二者之间往往有较长期的沉积间断和显著的侵蚀面。

5）矿体露头：是指矿体露出地面的部分。

6）矿化带：是地质图上的主要内容之一，对含有矿化带，蚀变岩，标志层，均应表示。一副地质图除应有上述内容之外，还应表示出经纬线网、比例尺、图例、图名以及责任表等。

其所显示的信息类型的种类来讲是非常复杂的，大多数地质图都包含有多边形的背景信息，它们表示了地质单元及其之上的覆盖物，如水、冰等。将多边形分离的边界线的表示是非常重要的，它们表示了地质界线类型的区别，如接触关系等。将这些背景数据叠置在一起，就可以得到许多线状要素，如断层、褶皱、堤等，以及不同类型的点状要素，如构造符号、样点位置符号等。

（2）数字地质图

数字地质图（digital geologic map，简称dgm）是地质图的数字表现形式；从认知科学来讲，数字地质图是计算机技术应用于地球科学的结果，它将地理基础和地质解译数据记录成计算机可读的数字形式，以反映客观的地质世界。从数学角度严格地讲，数字地质图是地质空间对象、地质对象描述数据、图例的交集。如果用集合数学表示，则为：

DGM=｛Oi，Aj，Lk｝ （7-1）

（i=1，2，…，n；j=1，2，…，m；k=1，2，…，y）

式中：Oi为地质空间对象集合，Aj为地质空间对象描述数据集合，Lk为图例集合。一般的，对于一幅给定地质图，在给定的空间域中可以有个地质空间对象；对于一个给定的地质空间对象可以有0个或j个描述数据；而对于一幅数字地质图只能有且有一个图例与之对应。

图7-12 数字地质图定义的图解表示

图7-12模型中每一闭合的圈表示每一类对象或其一部分。空间对象（spatial objects）是真实地质世界能够被观测到具有几何形态特征的地质要素（地质单元和地质构造）的数字化抽象，能被典型地以点、线、面展示在二维平面图上；属性数据（描述数据）（descriptive data）是空间对象代表的地质要素所具有的地质属性特征，这些特征包括具体可见的物理特征，如颜色、出露形态、纹理，还有看肉眼看不见的化学组成、变质特征、地质年代、地质成因等；地图图例（map legends）是用于抽取相似（分类）的空间对象进行符号化展示，图例还包括了地图范围、比例尺、所用的分类标准、每类空间对象与对应的展示符号。

空间对象（spatial objects）与描述数据（descriptive data）的交集是具有几何图形和属性描述数据的单个空间对象（singular object archive），描述数据（descriptive data）与地图图例（map legends）的交集是按描述属性进行的数据分类（data classification），空间对象（spatial objects）与地图图例（map legends）的交集是按空间对象类型进行的空间分类（spatial classification）。

地图（map）是空间对象（spatial objects）及其描述数据（descriptive data）和地图图例（map legends）的交集，也是单个空间对象（singular object archive），空间分类（spatial classification）和数据分类（data classification）二者的交集，它是真实地质世界在地质图上的可视化、数字化的表现。

根据这一定义，可以得出如下 *** 作（图7-12）：

空间分类=地质空间对象∩图例

数据选取和分类=属性数据∩图例

地质对象=地质空间对象∩属性数据

因此，图例类似于一个过滤器，当地质空间数据库建立以后，要得到一幅数字地质图，只需要根据制图目的和用途，设计图例；再用图例对空间数据库中的地质对象进行提取，便可以得到所需要的数字地质图。而图例的不同，可以得到不同主题的地质图，如区域地质图、矿产图、石油地质图等。

数字地质图是矿产勘查与评价所需空间数据的主要来源之一，准确合理地使用这些空间数据是确定矿产资源储量及其空间位置的基本保证。虽然，多数地图制图学家并不都赞成数字地图在地图制图方面比传统方法更为有效和省时，但几乎都认为起码在数据更新方面数字地图比传统地图更加有效和省时，而且数字地质图在地质数据的重复使用方面已经远远地超过了最初设计的要求。数字地质图可以根据需要以不同比例尺和不同地图投影进行重绘与变换，很容易增添、删除和修改地图要素，生成新用途的专题地质图。数字地质图与地球物理、地球化学遥感地质等多源地学数据综合集成，可以进行地质矿产资源评价与预测，也可以与环境数据集成进行地质环境评价等等。总之，数字地质图的用途是多方面的，它使地质图在资源环境、国民经济建设和社会各个方面的使用无限制的拓宽，具有重要的意义。

2数字地质图数据库的构成要素

地质图空间数据库的各组成要素主要包括：对象类、要素类、关系类、综合要素类和要素数据集。组成地质图空间数据库要素数据集分为三大类：基本要素数据集、综合要素数据集和对象数据集。

（1）地质图数据库数据对象的定义

地质图空间数据库组织模型把地质图数据组织成关系型的数据对象：对象类、要素类、关系类、综合要素类和要素数据集。一个对象类在地理数据库是一个表，存储非空间数据。一个要素类是具有相同几何类型和相同属性的要素的集合。一个要素数据集是共享空间参考系统的要素类的集合。关系类是由一个关系规则构成的关联集合（可以用关联、依赖、组合和继承来描述对象之间的关系规则）。综合要素类与要素类相同，是共享空间参考系统的多个要素类的集合，在地质图数据模型中，由复合地质点、面、线要素实体类构成，但不与其他要素类构成拓扑关系。该数据模型对空间要素的定义更接近于现实世界，这种面向对象的数据模型，使用户可以根据具体的需要进行扩展，具有用户可定定义的特征（指对象类）。地质图数据对象定义如下。

（2）地质图要素数据集

地质图要素数据集是共享空间参考系统的要素类的集合。在地质图数据模型中，由地质点、面、线要素实体类构成。一个要素数据集的空间参考指定了包括坐标系统、投影系统和高程系统的空间参照系、空间域和精度。

地质图空间数据库的坐标系统可采用地理坐标系、北京54坐标系和西安80坐标系。地质图空间数据库的投影系统可根据比例尺不同进行选择。我国基本比例尺地形图除1：100万采用兰勃特投影（lambert）外，其他均采用高斯-克吕格投影。为减少投影变形，高斯-克吕格投影分为3度或6度带投影。地质图空间数据库的高程系统系统采用跟1956年黄海高程系，1985年国家高程基准。空间域为描述X和Y坐标范围、测量范围、Z范围，空间域描述了最大的空间范围。要素数据集的空间参考确定后，坐标系统可以改变，空间域则是固定的。

（3）地质图要素类

具有拓扑关系且具有相同几何类型和相同属性的要素的集合称为地质图要素类。构成地质图的点称为地质图点要素类，构成地质图的线称为地质图线要素类、构成地质图的面称为地质图面要素类。

（4）独立要素类

在地质图空间数据库中建立一个不属于任何要素数据集的要素类。其特点是独立要素类需要建立自己的空间参考坐标系统，并设定自己的投影系统参数和/X/Y域。在地质图数据模型中，图例及图饰部分（如：接图表、图例、综合柱状图、责任表、图切剖面、其他角图等）属于独立要素类。该独立要素类可采用平面坐标系。

（5）对象类

在地理数据库中，把实体分为对象。具有空间几何类型的对象称为要素类，把非空间几何类型的对象称为对象类。对象类在地理数据库中是一个表，存储非空间数据。在地质图数据模型中，一般一个要素类对应多个对象类。当一个表中的对象使用不同的属性域时，可以使用子类型来构成不同属性域的对象类。

（6）综合要素类

与要素类相同，是共享空间参考系统的要素类的集合。在地质图数据模型中，由复合地质点、线、面要素实体类构成。不与其他要素类构成拓扑关系。

（7）有效性规则

表和要素类存储相同类型的对象，具有相同的行为和属性。当要素类和表中的一个对象在所有的属性上具有有效值时，这个对象被称为有效对象；如果其中的一个属性包括无效值，则称为无效对象。在进行地理数据库设计时，通过建立一个或多个有效规则，可以确定如何判断要素类或表中一个特定对象的有效性。有效规则：属性域（attributedomain）、连接规则（connectivity rules）、关系规则（relationship rules）、定制规则（custom rules）。

（8）属性域

属性域（domains）是一个字段类型的合法值的规则，用于限制在表、要素类、或子类型的任何具体的属性字段内允许的值。每个要素类或表有一个属性域的集合，这些属性域用于不同的属性和子类型，并且可以在地理数据库的要素类和表之间共享。属性域可分为范围域和代码域。

3数字地质图数据库模型分析

研究数字地质图数据模型的目的是为了在计算机中对地质图数据的组织、存储和应用提供一种结构，该结构应当独立于任何计算机应用软件，可以在任何GIS系统中实现。数字地质图建模是把地质图所包含数据组织为有用的，且更能反映地质实体真实信息的数据集合的过程，它是一个逻辑组织方式。数据建模过程分为三步：首先，选择一种数据模型来对现实世界的数据进行组织；然后，选择一些数据结构来表达该数据模型；最后，选择一些适合记录该数据结构的文件格式。一种数据模型可能有几种可选的数据结构，而一种数据结构又可能有多种文件格式进行存储［ bonham-cater，1994；陈述彭，1999 ］。如何使地质图数据模型、数据结构和文件存储格式有机地统一起来、自然过渡，而且各自保持其独立性，即各部分不随其他部分变化而变化？如何使计算机更具智能化，能够理解复杂的地质空间？这都是数据模型要研究和解决的问题。

传统的地质图数据模型不能很好地解决上述问题，面向对象的技术和方法给我们带来了曙光。面向对象数据模型是以单个空间地理对象为数据组织和存储的基本单位的，与拓扑关系数据模型相反，以独立完整、具有地理意义的对象为基本单位对地理空间进行表达，典型实例是ESRI公司的GeoDa-taBase模型。在具体组织和存储时，将对象的坐标数据和属性数据（如建立了部分拓扑，拓扑关系也放在表中保存）统一存放在关系数据库中。利用面向对象的思想对数字地质图数据进行重新组织与存储，使得数据的表达更接近于人们对客观世界的认识，其语义关系和内部关系更加合理，大大增强了高层次的地质空间分析能力。该模型在本质上更加概念化，而且更注重未来的发展。它使得数字地质图独立于任何给定的软件和硬件结构。面向对象数据模型在诸如ArcGIS和Smallword软件中可以实现。

面向对象数据模型要求点、线、面、注记分开存贮。对同一类空间对象赋予唯一的一个编码，存储时仅存储简单的点、线、面实体对象，显示输出时根据编码显示其相应的符号或线型。这即是实体符号化，它减少了空间数据的冗余，提高了空间分析的效率，体现了GIS与CAD的最大区别是内容与表现形式分离。通常用全要素编码（class id）标识区分各类空间对象，借助相应的（点）符号、线型和（面）填充形象化表达实体对象，实体的编码、符号用外挂的符号库存储。面向对象数据模型的组成结构图（图7-13）。

图7-13 面向对象数据模型的组成结构图

基于GIS的地质数据库建立涉及的主要问题是系统的数据库结构。空间数据库结构建设应从GIS理论基本概念出发，所涉及的主要内容有空间点、线、面图形数据以及空间图元组合图层、图类等，一般以GIS图层为基本出发点采用层状树形结构管理各图层。结构化的表格数据，例如属性数据、文本数据由关系数据库系统（rdbms）管理，利用oledb等数据通信技术实现空间数据和属性数据的同时存储。从而，系统实现综合查询、数据统计、分析预测、制图输出、报表生成、数据表现等多方面的应用。建立一个geodatabase数据库，包含上述所有数据类型，通过在catalog 92 中的树状文件目录管理图层（catalog tree），我们可以清晰地看到，一个geodatabase所能包含的所有数据类型。包含所有数据类型的geodatabase树状展开图，如图7-14所示。

ESRI提出的geodatabase空间数据模型，将空间数据存放在关系数据表中，空间对象或特征是具有geometry属性的表（table）中的一个行（bow）to geodatabase的对象模型包括对象（object）、特征（feature）、关系（relationship）三种类型的对象，这些对象在关系数据库中表示如表格7-1所示：

表7-1 geodatabase对象及其在关系数据库中的表示方法

图7-14 包含所有数据类型的GeoDatabase树状展开图

面向对象数据模型具有对象管理、修改方便，查询检索、空间分析容易的优点。根据存储的数据类型，面向对象数据模型具体包括空间特征集、栅格数据集、TIN数据集、空间定位数据、域和规则等六大类型。该模型采用面向对象技术，将各类专题对象按点、线、面和注记四大空间特征抽象为空间对象类，分别用不同的空问表存储；将空间对象的几何特征（图形）、属性特征连同一些 *** 作封装为对象的属性和行为，统一存放在数据表的列中，一条记录对应一个点、线或面类型的空间对象，其存贮结构如图7-15所示：

图7-15 以对象为中心的面向对象数据模型实现图形和属性统一存储

这种数据模型彻底解决了长期以来空间对象与其属性数据，在物理上分离带来的诸多难题，进而实现基于关系数据库的GIS空间数据一与其他非空间关系数据一体化管理，给GIS系统开发、应用带来了极大的便捷性。如利用空间引擎对空间与非空间数据进行 *** 作，同时可以利用大型关系数据库海量数据管理、事务处理（transaction）、记录锁定、并发控制、数据仓库等功能。

4GIS与数字地质图数据库的结合

GIS是分析和处理海量地理数据的通用技术，借助GIS，基于大量综合信息，可进行空间采样，对构造演化、火成活动、沉积相、矿产形成、模拟区域地质演化等复杂问题进行时空和多元统计分析，对成矿预测和矿产勘查提供有力分析工具。在数据量充裕前提下，GIS分析具有定量、定时、定位的特点，可给出动态（不同时间、不同位置）结果。借助深部与时间数据，GIS分析实际上可拓展到四维空间。

PGardenfors提出在客观世界和符号表达之间存在着概念层，他将知识表达分为三个层次，即：亚概念层、概念层、符号层，通过亚概念层感知客观世界，然后通过概念层将感知的内容抽象成为概念进行分类，将概念（分类）通过符号层表达出来。地理信息在概念层形成，在符号层表达，所以地理信息库的建立就是通过概念层对地理空间（客观世界）的抽象而形成地理信息概念空间，将该概念空间形式化后就成为本体化的地理信息空间，即可在计算环境下通过符号层（图形）表达出来。

地质信息系统研究的关键问题之一，就是构造图7-16中的地质模型，目的是通过有限的、不完全的并且含有各种噪声的观测数据来推断地下空间的物质、能量的分布和流动情况。

图7-16 地质认知过程的简化示意图

大部分矿产都不是暴露在表面，而是埋在地表深部。利用GIS的方法通过了解地表上层物质的空间分布，就可以判断矿藏存在的可能性。在一个找矿预测区域往往已知部分矿区和矿点，这些矿区和矿点具有很多的空间属性和地理属性，要想很直观的用以往普通的数据库管理系统去把它表达出来，可谓耗时费力。而GIS的出现为矿产资源评价和管理提供了前所未有的评价工具与手段。GIS是采集、管理、处理、分析、显示、输出多种来源的与地理空间位置相关信息的计算机系统。随着GIS与RS（遥感）、GPS（全球卫星定位系统）相结合的“3 S”集成以及计算机互联网的迅速发展，GIS在地质找矿中将发挥更加重要的作用。

目前，GIS与地质空间数据库的结合主要体现在以下几点：

（1）建立地质矿产资源数据库

描述矿产地属性的数据内容繁杂，类别众多，可分为属性数据和空间数据，矿产地各类属性信息认识、分析和评价该矿区也很重要。因此，地理空间信息在矿产资源管理中占有非常重要的地位。地质矿产数据库在GIS的支持下，结合矿产资源数据类型可建立多种地理空间数据库和属性数据库，利用GIS先进的数据库和图库管理对于各种地质图件和数据的长期保存及修改变得容易。

（2）图形显示的直观性和形象性

专题图不仅是一种重要的研究手段，同时也能有效而直观的反映研究成果。在地质数据库基础上，GIS可将各种数据或分析成果以专题图的形式直观而有效的显示，并可进行人机交互式地设计、编辑、修改。在成果输出方面，GIS能够提供高质量的预测成果图件，直观清晰，一目了然。GIS的这些功能，能将各种矿产资源的文字描述与空间地理位置有效的结合与表达，大大提高了矿产资源数据的直观性和形象性。

（3）空间分析功能

GIS的空间分析功能是GIS区别于其他计算机系统的主要标志。地质数据库系统涉及GIS多种空间分析功能，结合地质“专家知识”，为大范围大区域内实现快速、准确的成矿预测创造了有利条件。GIS吸取专家的经验及知识较容易，并且进行成矿预测具有空间直观性，避免了预测中的人为因素；能够弥补一些人工方法的缺陷（如对于断裂控矿影响宽度带的确定）。与传统的方法相比，GIS空间分析功能可以更加迅速地对大量数据进行对比和分析，大大节约了时间，缩短了研究周期，

（4）多源信息的集成

地质数据库的数据是多源数据。有不同精度、不同比例尺、不同数据源、不同格式的数据，借助GIS能将这些多源的数据有机地集成在一起，能提供集成管理多源地学数据（包括以文字、数字为主的属性信息和以图形图像为主的空间信息），具有方便建立模型及进行空间模拟分析的能力，使数据的分析更有效和定量化。进而，可以以多尺度、多方位反映某个地区的地质成矿信息。

由此可见，海量的地质数据与GIS强大的空间信息处理和分析功能的有机结合，是地质领域对多源地学信息综合分析进行成矿预测划时代的理想工具。

通过以上三个章节的分析论述，GIS在理论和技术上的日臻完善和强大，使得基于GIS地质图数据库的应用更加深入人心。在理论上，地理空间和地理信息空间的点本质认识以及地理信息元组概念的提出对地理信息应用特别是在地质领域的应用理论体系的建立提供了一条理论依据和入口；在技术上，以ArcGIS为代表的新一代地理信息系统的日益完善：在地理信息表达上，以本体为核心的地理信息表达方式为地质信息的表达及应用提供了强有力的工具，使得原有地理信息所不能完成的知识发现、复杂环境建模等复杂应用在新地理信息系统下成为现实；在地理信息分析技术上，ArcGIS从地理信息库（知识库）、基于知识库的智能可视化，以及地理信息处理三个角度为地理信息的各种应用提供了强有力的工具支持，特别是90版本开发以后，对探索式空间数据分析方法整合使从海量日益复杂的地理信息中进行数据挖掘和知识发现可以在空间、时间、属性一体化方式下进行。

这个应该是人家的核心机密吧，有点肯定，就是不是从我们政府各部门购买，因为我们政府部门的数据相当的老旧，更新非常慢，同时我们政府部门刚刚开始GIS系统的建设，很多数据连空间图层都没有，全部不是空间数据，这要是采集起来会死人的。个人感觉用了3S集成技术进行的大规模采集（简单说就是 RS 遥感 GIS地理信息系统 GPS定位）当然我没接触过，不敢确定，不过我也很想知道确切的相关技术，呵呵，希望我的回答对你有帮助。

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