数据库逻辑模型

数据库关系模型(数据库逻辑模型)是将数据概念模型转换为所使用的数据库管理系统(DBMS)支持的数据库逻辑结构,即将E-R图表示成关系数据库模式。数据库逻辑设计的结果不是唯一的,需利用规范化理论对数据库结构进行优化。

在关系模型中,数据库的逻辑结构是一张二维表。在数据库中,满足下列条件的二维表称为关系模型:

1)每列中的分量是类型相同的数据

2)列的顺序可以是任意的

3)行的顺序可以是任意的

4)表中的分量是不可再分割的最小数据项,即表中不允许有子表

5)表中的任意两行不能完全相同。

由此可见,有序的航空物探测量剖面数据不满足数据库关系模型条件第3条“行的顺序可以是任意的”,因此,不能简单地直接利用关系数据库(如Oracle,SQL Server,Sybase等)来管理剖面数据,需将数据在数据库中的存储方式改为大字段存储,确保不因数据库数据的增加和删除等 *** 作改变剖面数据有序特性。

一、大字段存储

(一)大字段存储技术

大字段LOB(Large Object)技术是Oracle专门用于存放处理大对象类型数据(如多媒体材料、影像资料、文档资料等)的数据管理技术。LOB包括内部的和外部的两种类型。内部LOB又分CLOB(字符型)、BLOB(二进制型)等3种数据类型,其数据存储在数据库中,并且支持事务 *** 作外部LOB只有BFILE类型,其数据存储在 *** 作系统中,并且不支持事务 *** 作。LOB存放数据的长度最大可以达到4G字节,并且空值列(没有存放数据)不占空间(图2-6)。

图2-6 大字段存储示意图

由于外部LOB存放在 *** 作系统文件中,其安全性比内部LOB差一些。此外,大字段的存储支持事务 *** 作(批量提交和回滚等),而外部LOB不支持事务 *** 作。所以,航空物探测量剖面数据采用BLOB来存储。对于BLOB类型,如果数据量小于4000字节,数据库通常采用行内存储,而数据量大于4000字节采用行外存储。分析航空物探测量剖面数据,每个场值数据占4个字节(单精度),目前航磁数据采样率为10次/s,4000字节只能存储100s数据一般情况下航空物探测量每条测线飞行时间至少在10min以上,每条测线数据量远远大于4000字节。所以,航空物探测量剖面数据采用行外存储方式,即大字段列指定“Disable Storage In Row”的存储参数。

由于大字段类型长度可变,最大可到4G。假设测线飞行时间为T,场值采样率为n次/s,测线场值数据量为4Tn,所以有4Tn≤4G。单条测线飞行时间T不会超过10h(36000s,航空物探测量1架次至少飞行1个往返2条测线),则场值的采样率n≤4G/4T=4×1024×1024×1024/4×36000次/s=29826次/s。采用大字段来存储测量数据,不仅能够减少数据表的记录数,提高查询效率,而且使得采样率的扩展不受限制。

(二)大字段存储技术应用

由于航空物探数据的数据量较大,现有的航磁测量数据按基准点方式(点存储)存储可达几亿个数据记录。若按磁场数据采样点存储方式(简称“场值存储方式”),则记录条数=(磁场数据采样率/坐标采样率)点存储方式的记录数,达几十亿条数据记录,且随着数据采样率的扩展、测点的加密,航空物探测量数据量随着时间的推移呈现快速增长之势。显然,如果采用常规的表结构来存储,势必造成数据的存储、管理、检索、浏览和提取都非常困难。另一方面,从航空物探专业应用需求来说,很少对单个测点的场值数据进行运算、分析等 *** 作,一般至少是对一条测线或以上测线,多数时候是需要对整个测区的场值数据进行化极、上延、正反演拟合等。

因此,在航空物探数据库表结构设计时,改变过去将基准点或场值点数据记录作为数据库最小管理对象的理念,采用了大字段存储技术,将测线作为数据库最小管理对象,将测线上的测量数据,如坐标数据和磁场、重力场数据分别存储在相应大字段中。在航空物探数据库建设中,大量采用数据库的大字段存储技术(详见《航空物探信息系统数据库结构设计》)。

(三)大字段存储效率

以航磁测量数据为例分析大字段存储技术优势。如果以场值存储方式存储测线数据,则每条记录包含架次号、测线号、基准号、地理坐标、投影坐标、磁场数据等,由于坐标数据采样率2次/s,磁场数据采样率10次/s,每5个磁场数据中,只有第1个磁场数据有坐标数据,其他4个坐标数据是内插出来,因此在测线记录中会产生大量冗余的数据坐标数据。采用点存储方式存储的测线数据记录数等于线上基准点数,若采用大字段存储方式,一条测线数据只存储为1条数据记录(图2-7),一般一条测线的测点数近万个,甚至更多,可见采用大字段存储大大减少测线数据存储记录数,提高数据的存取效率。

以某测区的两条航迹线为例,分别采用3种方式测试数据库的数据存储效率。磁场数据的采样率10次/s,坐标数据采样率2次/s,两条测线上共有基准点8801个。以场值方式存储先内插坐标信息,使得每个场值数据都拥有自己的坐标,然后存入数据库,共有数据记录44005条,写入数据库时间为57.22s,读取时间为1.03s。第二种方式是以采样点的方式进行存储,共有8801条记录,写入数据库时间为9.47s,读取需要0.91s。第三种方式是以大字段的形式存储,只有2条记录,写入数据库1.03s,读取时间为0.44s(表2-2)。大字段数据存储记录数最少,存取效率最高。用整个测区数据测试效果更加明显。

表2-2 三种数据存储方法的存取效率比较

图2-7 大字段存储方式示意图

二、联合主键

主外键是关系型数据库建立表间关系的核心。在航空物探空间数据库建设过程中,要素类与要素类之间、要素类与对象类之间,以及对象类与对象类之间的关系的描述有3种形式,即拓扑关系——描述要素类与要素类之间结点、邻接和联通关系叠加关系——描述要素类与要素类之间的相交、包含与分类关系隶属关系——描述对象类与对象类之间的派生关系。前两种关系是采用空间数据模型建立的关系,而隶属关系是通过主键建立的对象类与对象类之间的关系。在建立一对一、一对多的表间关系时,需要在整个数据库表中确定具有唯一性的一个字段作为主键(主关键字)。

按照传统的航空物探数据的档案管理模式,每个项目分配一个自然数作为档案号,项目的所有资料均与此档案号相联系。勘查项目和科研项目的档案号是独立编号的,且均从001开始。加之人工管理的原因,存在1个项目2个档案号和2个项目1个档案号的情况,因此现行的档案号与项目之间的对应关系不具备唯一性,不能作为项目的唯一标识,即不能作为数据库表的主键。项目编号也不能作为数据库表的主键,项目编号也只是近十年的事,以前的项目没有项目编号。

综合考虑上述因素和项目具有分级、分类的特点,提出了构造项目唯一标识码(简称“项目标识”)的方法,并以此码作为数据库表的主键。

项目标识(主键):AGS+项目类别(2位)+项目起始年份(4位)+档案号(6位)

标识含义:AGS——航空物探的缩位代码

项目类别——2位代码,01代表勘查项目、02代表科研项目

起始年份—4位代码,项目开始年号

档案号—6位代码,为了与传统的项目管理方式相衔接,后面3~4位是

项目档案管理模式下的档案号,不足部分补零。

以上15位编码是一级项目的项目标识,二级及其以下级别的项目标识是在上一级项目标识基础上扩展2位数字代码,中间用“.”号隔开,数字为该级项目的序号。项目标识定义为30位编码,适用于六级以内的项目。例如:AGS022004000576.08.04.02,表示该项目为2004年开展的档案号为576的航空物探科研项目(一级项目)的第8课题(二级项目)第4子课题(三级项目)的第2专题。由此可见,该项目标识不仅仅是一个建立表间关系的关键字,同时还表达了不同级别项目间的隶属关系。在系统软件开发时,利用此关系生成了项目的分级树形目录,用户对项目的层次关系一目了然,便于项目查询。

数据库的主键一经确定,相应地需要确定联合主键的组成及其表达方式。所谓联合主键就是数据资料的唯一标识,在一个数据库表中选择2个或者2个以上的字段作为主键。由于航空物探数据绝大部分与项目标识有关,加之数据的种类较多,分类复杂,单凭主键确定数据库表中记录的唯一性,势必需要构建极其复杂的主键,这种方法既不利于主键的数据 *** 作,又会造成大量的数据冗余,合理地使用联合主键技术可以很好地解决资料唯一问题。以项目提交资料为例,提交的资料分为文字类资料、图件类资料和媒体类资料,我们对资料进行分类和编号,例如100代表文字资料(110——World文档,120——PDF文档),200代表图件资料(210——基础地理资料、220——基础地质资料,230——航迹线图,240——剖面图,250——等值线图等),300代表媒体资料(310——PPT文档,320——照片等),第1位(百位)表示该资料的类型,第2~3位表示该类资料的序号。

在数据库管理和项目资料查询时,采用项目标识与资料分类编号作为联合主键(图2-8),可以高效地实现复杂数据的查询。在整个数据库系统中多处(项目查询、数据提取等模块)使用联合主键技术。

图2-8 联合主键实例

三、信息标准化

为了实现数据共享,在航空物探数据库建模过程中,参考和引用了近百个国家信息化标准,编制了4个中心信息化标准和1个图件信息化工作指南。

(一)引用的国家信息化标准

1)地质矿产术语分类代码:地球物理勘查,地球化学勘查,大地构造学,工程地质学,结晶学及矿物学,矿床学,水文地质学,岩石学,地质学等。

2)国家基础信息数据分类与代码,国土基础信息数据分类与代码,地球物理勘查技术符号,地面重力测量规范,地面磁勘查技术规程,地面高精度磁测技术规程,大比例尺重力勘查规范,地理信息技术基本术语,地理点位置的纬度、经度和高程的标准表示法,地名分类与类别代码编制规则。

3)地球空间数据交换格式数学数字地理底图数据交换格式数字化地质图图层及属性文件格式。

(二)本系统建立的信息化标准

编写了“航空物探空间数据要素类和对象类划分标准”,“航空物探项目管理和资料管理分类代码标准”,“航空物探勘查分类代码标准”,“航空物探信息系统元数据标准”,“航空物探图件信息化工作指南”,以便与其他应用系统进行信息交换,实现数据库资料共享。

航空物探空间数据要素类和对象类划分标准:根据物探方法、数据处理过程以及推断解释方法和过程,把与GIS有关的数据划分为不同类型的要素类-对象类数据,按专业、比例尺、数据内容对要素类和对象类进行统一命名,使空间数据库中的每个要素类和对象类的命名具有唯一性,防止重名出现。规定要素类-对象类数据库表结构及数据项数值类型。

航空物探项目管理和资料管理分类代码标准:规定了航空物探项目管理和资料管理的相关内容,包括航空物探勘查项目和科研项目的项目立项、设计、实施、成果、评审、资料汇交等项目管理的全过程中的内容,以及项目成果资料和收集资料的归档、发送、销毁、借阅等资料管理与服务过程中的内容和数据项代码。

航空物探勘查分类代码标准:在“地质矿产术语分类代码地球物理勘查”(国家标准GB/T9649.28—1998)增加了航磁、航重专业方面所涉及的数据采集、物性参数、方法手段、仪器设备、资料数据解释及成图图件等内容和数据项代码。

航空物探信息系统元数据标准:规定了航空物探空间数据管理与服务的元数据(数据的标识、内容、质量、状况及其他有关特征)的内容。

四、航迹线数据模型

(一)航迹线模型的结构

航空物探测量是依据测量比例尺在测区内布置测网(测线和切割线)。当飞机沿着设计的测线飞行测量时,航空物探数据收录系统按照一定的采样率采集采样点的地理位置、高度和各种地球物理场信息。采用属性数据分置的方法,将测线地理位置信息从航空物探测量数据中分离出来,形成航迹线要素类表,在此表中只存储与航迹线要素类有关的数据,如项目标识、测区编号、测线号、测线类型(用于区分测线、切割线、不同高度线、重复线等)、坐标、高度值等将航迹线的对象类数据(磁场、重力场基础数据)分别以大字段形式存储在各自的二维表中,它们共享航迹线,解决了多源有序不同采样率的航空物探测量数据的数据存储问题,在满足要素类空间查询的同时,统一数据的存储方式(图2-9)。航迹线要素类隶属于测区要素类,它们之间为空间拓扑(包含)关系。测区从属于勘查项目,每个勘查项目至少有一个测区,它们之间为1对多关系。有关项目信息存放在项目概况信息对象类表中,各种表之间通过项目标识进行联接。

图2-9 航迹线数据模型结构

(二)航迹线的UML模型

统一建模语言UML(Unified Modeling Language)是一种定义良好、易于表达、功能强大且普遍适用的建模语言。它溶入了软件工程领域的新思想、新方法和新技术。UML是面向对象技术领域内占主导地位的标准建模语言,成为可视化建模语言的工业标准。在UML基础上,ESRI定义了空间数据库建模的ArcGIS包、类库和扩展原则。

图2-10 与航迹线有关的数据库表逻辑模型结构图

在确定航迹线数据模型后,以它为基础,使用UML完成与航迹的有关的项目概况信息、测区信息、原始数据等数据库表逻辑模型设计(图2-10)。

由UML模型生成Geodatabase模式时,模型中的每个类都对应生成一个要素类或对象类。类的属性映射为要素类或对象类的字段。基类属性中包含的字段,在继承类中不需重复创建。例如,每个类都包括项目标识等字段,可以创建一个包含公共属性的基类,其他类从该类继承公共的属性,而无需重复建基类中包含的属性。因为基类没有对应的要素类或对象类,所以将基类设置为抽象类型。要素类之间的关系采用依赖关系表示。

五、数据库逻辑模型

关系数据库的逻辑结构由一组关系模式组成,因而从概念结构到关系数据库逻辑结构的转换就是将概念设计中所得到的概念结构(ER图)转换成等价的UML关系模式(图2-11)。在UML模型图中,要素数据集用Geodatabase工作空间下的静态包表示。要素集包不能互相嵌套,为了容易组织,在生成物理模型后,在要素数据集包中自定义嵌套。要素数据集与空间参考有关,但是空间参考不能在UML中表达。要素类和二维表都是以类的形式创建的,区别是要素类继承Feature Class的属性,而二维表继承Object属性。为了表达每种元素的额外属性,比如设置字符型属性字段的字符串长度,设置要素类的几何类型(点、线或面)需要使用Geodatabase预定义的元素标记值。

图2-11 逻辑设计关系转换

基于航空物探数据的内在逻辑关系进行分析,使用统一建模语言(UML)构建数据实体对象间的关系类,定义了航空物探数据库的逻辑模型(图2-12)。

1．层次模型

层次模型是数据库系统中最早使用的模型，它的数据结构类似一颗倒置的树，每个节点表示一个记录类型，记录之间的联系是一对多的联系，基本特征是：

* 一定有一个，并且只有一个位于树根的节点，称为根节点；

* 一个节点下面可以没有节点，即向下没有分支，那么该节点称为叶节点；

* 一个节点可以有一个或多个节点，前者称为父节点，后者称为子节点；

* 同一父节点的子节点称为兄弟节点。

* 除根节点外，其他任何节点有且只有一个父节点；

图11.7是一个层次模型的例子。

层次模型中，每个记录类型可以包含多个字段，不同记录类型之间、同一记录类型的不同字段之间不能同名。如果要存取某一类型的记录，就要从根节点开始，按照树的层次逐层向下查找，查找路径就是存取路径。如图11.8所示。

层次模型结构简单，容易实现，对于某些特定的应用系统效率很高，但如果需要动态访问数据（如增加或修改记录类型）时，效率并不高。另外，对于一些非层次性结构（如多对多联系），层次模型表达起来比较繁琐和不直观。

2．网状模型

网状模型可以看作是层次模型的一种扩展。它采用网状结构表示实体及其之间的联系。网状结构的每一个节点代表一个记录类型，记录类型可包含若干字段，联系用链接指针表示，去掉了层次模型的限制。网状模型的特征是：

1. 允许一个以上的节点没有父节点；

2. 一个节点可以有多于一个的父节点；

例如，图11.9（a）和图11.9（b）都是网状模型的例子。图11.9（a）中节点3有两个父节点，即节点1和节点2；图11.9（b）中节点4有三个父节点，即节点1，节点2和节点3。

由于网状模型比较复杂，一般实际的网状数据库管理系统对网状都有一些具体的限制。在使用网状数据库时有时候需要一些转换。例如，如图11.10所示。

网状模型与层次模型相比，提供了更大的灵活性，能更直接地描述现实世界，性能和效率也比较好。网状模型的缺点是结构复杂，用户不易掌握，记录类型联系变动后涉及链接指针的调整，扩充和维护都比较复杂。

3．关系模型

关系模型是目前应用最多、也最为重要的一种数据模型。关系模型建立在严格的数学概念基础上，采用二维表格结构来表示实体和实体之间的联系。二维表由行和列组成。下面以教师信息表和课程表为例，说明关系模型中的一些常用术语：

表11.1 教师信息表（表名为：tea_info）

TNO(教师编号)

NAME(姓名)

GENDER(性别)

TITLE(职称)

DEPT(系别)

805

李奇

女

讲师

基础部

856

薛智永

男

教授

信息学院

表11.2 课程表（表名为：cur_info）

CNO(课程编号)

DESCP(课程名称)

PERIOD(学时)

TNO(主讲老师编号)

005067

微机基础

40

805

005132

数据结构

64

856

1. 关系（或表）：一个关系就是一个表，如上面的教师信息表和课程表。

2. 元组：表中的一行为一个元组（不包括表头）。

3. 属性：表中的一列为一个属性。

4. 主码（或关键字）：可以唯一确定一个元组和其他元组不同的属性组。

5. 域：属性的取值范围。

6. 分量：元组中的一个属性值。

7. 关系模式：对关系的描述，一般表示为：关系名（属性1，属性2，... ...，属性n）。

关系模型中没有层次模型中的链接指针，记录之间的联系是通过不同关系中的同名属性来实现的。 关系模型的基本特征是：

1. 建立在关系数据理论之上，有可靠的数据基础；

2. 可以描述一对一，一对多和多对多的联系。

3. 表示的一致性。实体本身和实体间联系都使用关系描述。

4. 关系的每个分量的不可分性，也就是不允许表中表。

关系模型概念清晰，结构简单，实体、实体联系和查询结果都采用关系表示，用户比较容易理解。另外，关系模型的存取路径对用户是透明的，程序员不用关心具体的存取过程，减轻了程序员的工作负担，具有较好的数据独立性和安全保密性。

关系模型也有一些缺点，在某些实际应用中，关系模型的查询效率有时不如层次和网状模型。为了提高查询的效率，有时需要对查询进行一些特别的优化

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