空间数据库的组成部分

空间数据库指的是地理信息系统在计算机物理存储介质上存储的与应用相关的地理空间数据的总和，一般是以一系列特定结构的文件的形式组织在存储介质之上的。《空间数据库》范围及重点 1 第一章：绪论 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 *** 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 *** 作算法和空间对象之间，通过筛选，大量与特定空间 *** 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色表现；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

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SQL数据库创建学生、教师、选课表 原创

2020-12-17 12:05:09

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SQL数据库创建学生、教师、选课表

创建学生表

create table student (

sno char(14) primary key,

sname char (10) not null,

ssex char(2),

sage tinyint,

sdept varchar(20),

spassword tinyint,

)

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创建教师表

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tno char(14) primary key,

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tsex char(2),

tage tinyint,

sdept varchar(20),

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创建选课表

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sno char(14) not null,

tno char(14) not null,

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cterm tinyint,

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MySQL入门技能树使用数据库创建和删除表

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用sql语句创建一个教师表

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一、属性数据内容

属性数据主要包括野外调查资料、钻孔资料、水土分析测试数据等。目前，数据库共录入基地数据表7720个、水文地质钻孔1886个（其中本次施工33个、收集以往钻孔1853个）、地层描述17 944条、水质分析样品2408个、同位素测试样品216组、地下水统测点2431个、地下水水位统测野外记录9691个、机民井调查点2346个、抽水试验综合成果表1185个、地表水点综合调查点129个、土地荒漠化盐渍化调查点88个、试坑渗水试验数据表9个、土壤易溶盐分析样194个、野外路线调查表119个（见属性数据工作量表14—2）。

表14—2 数据库属性数据工作量一览表

续表

二、空间数据内容

空间数据包括基础地理信息、野外调查、施工类和综合研究成果类。本次所提交的图形数据主要是设计书中所要求提交的成果图件，根据数据库系统对空间数据图层文件的设置，完成的图层空间数据见表14—3。

表14—3 空间数据工作量一览表

三、数据库综合质量分析

（一）属性数据质量

数据库在建设过程中，始终注意数据质量的检查和控制，数据库数据质量总体较好，数据可用性较高。水质分析综合成果表、土壤分析成果表、同位素测试成果表等录入质量好。野外调查表、统测数据等均符合要求，对检查过程中发现的漏项和错误均进行了补充和修改。在录入的1886个钻孔中，平均深度为1931 m，其中867%的钻孔孔深在200 m以内，124%的钻孔孔深在200～500 m 之间（表14—4），钻孔深度分段合理，可以控制以第四系含水层为主，兼顾新近系泰康组、大安组含水层的结构；钻孔地层描述填表率达到933%，钻孔分布均匀，仅在工作区中北部一小范围内钻孔密度略小，这是本区的实际情况。

表14—4 水文地质钻孔深度分段统计表

（二）图层数据质量

空间数据库建立严格执行了作业流程及质量保证措施，每个作业环节都进行了自检、互检，保证了空间数据库的质量。各类图元参数均符合《全国地下水资源及其环境问题调查评价技术要求》；图元录入精度较高，面图元拓扑关系正确，无悬挂弧段；各类专业图层均按《地下水资源调查数据库标准》存放，图层数据完整，投影参数准确。每个图层所赋属性均执行上述标准，属性结构正确，属性表数据项内容完整，图元代码引用恰当，符合数据库建库要求。图元与属性一一对应，联接准确无误。

GIS是世界上独一无二的一种数据库――空间数据库（Geodatabase）。它是一个“用于地理的信息系统”。从根本上说，GIS是基于一种使用地理术语来描述世界的结构化数据库。

这里我们来回顾一些在空间数据库中重要的基本原理。

· 地理表现形式

作为GIS空间数据库设计工作的一部分，用户要指定要素该如何合理的表现。例如，地块通常用多边形来表达，街道在地图中是中心线（centerline）的形式，水井表现为点等等。这些要素会组成要素类，每个要素类都有共同的地理表现形式。

每个GIS数据集都提供了对世界某一方面的空间表达，包括：

· 基于矢量的要素（点、线和多边形）的有序集合

诸如数字高程模型和影像的栅格数据集

网络

地形和其它地表

测量数据集

其他类型数据，诸如地址、地名和制图信息

描述性的属性

除了地理表现形式以外，地理数据集还包括传统的描述地理对象的属性表。许多表和空间对象之间可以通过它们所共有的字段（也常称为“关键字”）相互关联。就像它们在传统数据库应用中一样，这些以表的形式存在的信息集和信息关系在GIS数据模型中扮演着非常关键的角色。

空间关系：拓扑和网络

空间关系，比如拓扑和网络，也是一个GIS数据库的重要部分。使用拓扑是为了管理要素间的共同边界、定义和维护数据的一致性法则，以及支持拓扑查询和漫游（比如，确定要素的邻接性和连接性）。拓扑也用于支持复杂的编辑，和从非结构化的几何图形来构建要素（例如，用线来构建多边形）。

地理要素共享几何形状。可以使用节点、边、面的关系来描述要素的几何形状

在这个网络示例中，街道要素代表连接它们的端点（称为“连接”）的边。

转向模型可用于控制从一边到另一边的通行能力

· 专题图层与数据集

GIS将空间数据组织成一系列的专题图层和表格。由于GIS中的空间数据集具有地理参考，因此它们具有现实世界的位置信息并互相叠加。

GIS集成了多种类型的空间数据

在一个GIS中，同类型的地理对象集合被组织成图层，例如地块、水井、建筑物、正射影像以及基于栅格的数字高程模型（DEM）。明确定义的地理数据集对于一个实用的地理信息系统是相当重要的，同时专题信息集合使用层来组织，这样的思想也是GIS数据集一个关键的思想。

数据集可以用于表达：

原始量测值（例如卫星影像）

经过解译的信息 l 通过空间分析和建模处理而得来的数据

通过层之间共同的地理位置，我们可以很容易地得到多个层之间的空间关系。

GIS使用普通的对象类来管理这些简单的图层，同时凭借一套功能丰富的工具获取数据层之间的关键联系。

GIS会使用通常是来自不同组织机构，并且具有各种表现方式的大量数据集。因此对于GIS数据集很重要的是：

· 使用简单并易于理解

· 易于同其他的地理数据集结合使用

· 能够被有效地编辑与校验

· 能够形成具有内容详实，使用和目标描述明确的清晰文档

任何的GIS数据库或者用基于文件的数据组织方式都遵循这些共同的原则与概念。每个GIS都需要有一个机制依据这些原则来描述地理数据，并且通过一套综合的工具来使用和管理此信息。

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