数据库管理系统常见的数据模型有层次模型，网状模型和什么

数据库管理系统常见的数据模型有层次模型，网状模型和语义模型。

在关系模型基础上增加全新的数据构造器和数据处理原语，用来表达复杂的结构和丰富的语义的一类新的数据模型。

数据库管理系统是一个能够提供数据录入、修改、查询的数据 *** 作软件，具有数据定义、数据 *** 作、数据存储与管理、数据维护、通信等功能，且能够允许多用户使用。另外，数据库管理系统的发展与计算机技术发展密切相关。

为此，若要进一步完善计算机数据库管理系统，技术人员就应当不断创新、改革计算机技术，并不断拓宽计算机数据库管理系统的应用范围，从而真正促进计算机数据库管理系统技术的革新。

扩展资料：

数据库管理应尽可能地消除了冗余，但是并没有完全消除，而是控制大量数据库固有的冗余。例如，为了表现数据间的关系，数据项的重复一般是必要的，有时为了提高性能也会重复一些数据项。

通过消除或控制冗余，可降低不一致性产生的危险。如果数据项在数据库中只存储了一次，则任何对该值的更新均只需进行一次，而且新的值立即就被所有用户获得。

如果数据项不只存储了一次，而且系统意识到这点，系统将可以确保该项的所有拷贝都保持一致。不幸的是，许多DBMS都不能自动确保这种类型的一致性。

数据库应该被有权限的用户共享。DBMS的引入使更多的用户可以更方便的共享更多的数据。新的应用程序可以依赖于数据库中已经存在的数据，并且只增加没有存储的数据，而不用重新定义所有的数据需求。

数据模型按不同的应用层次分成概念数据模型、逻辑数据模型、物理数据模型。

1、概念数据模型

特点是面向用户、面向现实世界的数据模型，描述一个单位的概念化结构；具有较强的语义表达能力，能够方便、直接地表达应用中的各种语义知识；简单、清晰、易于用户理解；概念模型是充满主观色彩的工件。

2、逻辑数据模型

特点是直接反映出业务部门的需求，对系统的物理实施有着重要指导作用；可以通过实体和关系勾勒出企业的数据蓝图；逻辑模型提供用户定义完整性约束条件的机制，以反映具体应用所涉及的数据必须遵守的特定的语义约束条件。

3、物理数据模型

特点是具有以实物或画图形式直观的表达认识对象的特征；每一种逻辑数据模型在实现时都有其对应的物理数据模型；描述数据在储存介质上的组织结构，不但与具体的DBMS有关，而且还与 *** 作系统和硬件有关。

扩展资料：

数据模型结构主要分为数据结构、数据 *** 作、数据约束。

1、数据结构主要描述数据的类型、内容、性质以及数据间的联系等。数据类型，如DBTG网状模型中的记录型、数据项、关系模型中的关系等。数据结构是数据模型的基础，不同的数据结构具有不同的 *** 作和约束。

2、数据 *** 作主要描述在相应的数据结构上的 *** 作类型和 *** 作方式。是 *** 作算符的集合，包括若干 *** 作和推理规则，用以对目标类型的有效实例所组成的数据库进行 *** 作。

3、数据约束主要描述数据结构内数据间的语法、词义联系、他们之间的制约和依存关系，以及数据动态变化的规则，以保证数据的正确、有效和相容。约束条件可以按不同的原则划分为数据值的约束和数据间联系的约束；静态约束和动态约束；实体约束和实体间的参照约束等。

参考资料来源：百度百科-数据模型

参考资料来源：百度百科-概念模型

参考资料来源：百度百科-逻辑模型

参考资料来源：百度百科-物理模型

问题1：

数据模型按不同的应用层次分成三种类型：分别是概念数据模型、逻辑数据模型、物理数据模型。

1、概念数据模型（Conceptual Data Model）：简称概念模型，是面向数据库用户的实现世界的模型，主要用来描述世界的概念化结构，它使数据库的设计人员在设计的初始阶段，摆脱计算机系统及DBMS的具体技术问题，集中精力分析数据以及数据之间的联系等，与具体的数据管理系统（Database Management System，简称DBMS）无关。概念数据模型必须换成逻辑数据模型，才能在DBMS中实现。

2、逻辑数据模型（Logical Data Model）:简称数据模型，这是用户从数据库所看到的模型，是具体的DBMS所支持的数据模型，如网状数据模型(Network Data Model)、层次数据模型(Hierarchical Data Model)等等。此模型既要面向用户，又要面向系统，主要用于数据库管理系统（DBMS）的实现。

3、物理数据模型（Physical Data Model）:简称物理模型，是面向计算机物理表示的模型，描述了数据在储存介质上的组织结构，它不但与具体的DBMS有关，而且还与 *** 作系统和硬件有关。每一种逻辑数据模型在实现时都有起对应的物理数据模型。DBMS为了保证其独立性与可移植性，大部分物理数据模型的实现工作又系统自动完成，而设计者只设计索引、聚集等特殊结构。

在概念数据模型中最常用的是E-R模型、扩充的E-R模型、面向对象模型及谓词模型。在逻辑数据类型中最常用的是层次模型、网状模型、关系模型。

数据库领域采用的数据模型有层次模型、网状模型和关系模型，其中应用最广泛的是关系模型。

层次模型：它的特点是将数据组织成一对多关系的结构。

层次结构采用关键字来访问其中每一层次的每一部分。

优点：

存取方便且速度快

结构清晰，容易理解

数据修改和数据库扩展容易实现

检索关键属性十分方便

缺陷：

结构呆板，缺乏灵活性

同一属性数据要存储多次，数据冗余大（如公共边）

不适合于拓扑空间数据的组织 网状模型用连接指令或指针来确定数据间的显式连接关系，是具有多对多类型的数据组织方式 优点：

能明确而方便地表示数据间的复杂关系

数据冗余小

缺陷：

网状结构的复杂，增加了用户查询和定位的困难。

需要存储数据间联系的指针，使得数据量增大

数据的修改不方便（指针必须修改）

关系数据库模型是以记录组或数据表的形式组织数据，以便于利用各种地理实体与属性之间的关系进行存储和变换，不分层也无指针，是建立空间数据和属性数据之间关系的一种非常有效的数据组织方法

优点：

结构特别灵活，满足所有布尔逻辑运算和数学运算规则形成的查询要求

能搜索、组合和比较不同类型的数据

增加和删除数据非常方便

缺陷：

数据库大时，查找满足特定关系的数据费时

对空间关系无法满足

问题2：

删除“学生”表性别为“男”的记录。

查询学生表（列姓名，总分），条件是总分大于85分的记录

11概念模型(E-R图描述)

概念模型是对真实世界中问题域内的事物的描述，不是对软件设计的描述。

表示概念模型最常用的是"实体-关系"图。

E-R图主要是由实体、属性和关系三个要素构成的。在E-R图中，使用了下面几种基本的图形符号。

实体，矩形

E/R图三要素 属性，椭圆形

关系，菱形

关系：一对一关系，一对多关系，多对多关系。

E/R图中的子类(实体)：

12逻辑模型

逻辑数据模型反映的是系统分析设计人员对数据存储的观点，是对概念数据模型进一步的分解和细化。

13物理模型

物理模型是对真实数据库的描述。数据库中的一些对象如下：表，视图，字段，数据类型、长度、主键、外键、索引、是否可为空，默认值。

概念模型到物理模型的转换即是把概念模型中的对象转换成物理模型的对象。

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100 s数据；一般情况下航空物探测量每条测线飞行时间至少在10 min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10 h（36000 s，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5722 s，读取时间为103 s。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947 s，读取需要091 s。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103 s，读取时间为044 s（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：AGS022004000576080402，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/T 964928—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）。

一、航空物探数据库定位

数据库是信息系统的基础和核心，把大量的数据信息按一定的模型组织起来存储在数据库中，提供数据维护、数据检索等功能，使信息系统能方便、及时、准确地从数据库中获得所需的信息。因此，数据库结构设计是信息系统开发的重中之重。

经分析航空物探数据具有空间性、海量性、多源性和多尺度的特点，这说明航空物探数据具有典型的空间数据的特点，可以采用空间数据管理方式进行管理。

ESRI公司的Geodatabase（空间数据库）是采用标准关系数据库技术来表现地理信息的面向对象的高级GIS数据模型，是建立在DBMS之上的统一的、智能化的空间数据模型，是以一组相关联的表来表达地理要素之间关系、有效性规则和值域。对于多源、海量的航空物探数据，Geodatabase能在一个统一的模型框架下很好地解决多源数据一体化存储的问题，和采用标准关系数据库技术来表现海量航空物探数据的地理信息特性。Geodatabase引入了地理空间实体的行为、有效性规则和关系，在处理Geodatabase中对象时，对象的基本行为和必须满足的规则无需通过程序编码实现，只需根据需要扩展其有效性规则（Geodatabase面向对象的智能化特性），即可支持航空物探数据模型扩展的需要。

因此，航空物探数据库是空间数据库，在航空物探数据库建模过程中，以空间数据建模为主导，统领属性数据建模。

二、统一空间坐标框架

为了用数学语言描述地球，人们用规则的几何形体来替代地球表面，从地球自然表面、大地水准面、旋转椭球面直到用简单数学函数表达的参考椭球体，以便通过地图投影将三维曲面转化成二维平面。由于地球表面不同地区的地形起伏差异很大，采用单一椭球体势必会造成某地区的误差小而其他地区误差很大的结果。因此，在20世纪初不同国家或地区先后采用了逼近本国或本地区地球表面的椭球体，如中国的克拉索夫斯基椭球体，美国的海福特椭球体、英国的克拉克椭球体等。这又造成了目前世界各国的地理信息空间坐标框架不统一，空间数据信息难以共享被动局面。为此，在实现数字地球计划中，必须规范和统一世界上不同国家和地区的地球参考椭球体。

在小区域表达地球表面时，通常采用平面的方式，即投影坐标系统。如何科学地选择投影坐标，一般要根据具体的地学应用、地理区域和范围、比例尺条件等因素来确定，不同的国家有着不同的规定。

通过对航空物探数据的坐标系统进行分析可知，航空物探图件的坐标框架与国家对基本比例尺制图的规定相一致，即小比例尺编图采用Lambert双标准纬线等角圆锥投影；中比例尺采用Gauss 6°带的分带投影；大比例尺采用Gauss 3°带的分带投影（表2-1）；对于低纬度的海上作业区通常采用Mecator等角圆柱投影。地球椭球体分别采用1954北京坐标系的Krassovsky椭球参数、WGS84椭球参数和未来的国家2000坐标系的椭球参数。

表2-1 航空物探地理坐标数据的投影方式

传统的航空物探数据是按测区管理的，根据测区的测量比例尺来确定相应的坐标框架；因此，勘探目标不同的测区测量比例尺是不一致的，地坐标框架也不同。航空物探数据库要将不同测区、不同比例尺、不同坐标框架的数据集中管理和可视表达，若没有统一的空间坐标框架，就不可能正确地表达全国航空物探数据。所以，面对如此复杂的多坐标框架的航空物探数据，如何确定科学合理的空间坐标框架，将全国的航空物探数据整合到统一的空间参考框架下，实现数据的统一存储和数据间无缝拼接，是航空物探数据库建设的关键所在，是组织和管理多维、多格式、大跨度、跨平台的航空物探数据和多目标数字制图的数学基础。

统一的空间坐标框架必须支持我国领土覆盖的海域和陆域航空物探数据的存储和表达。我国领土东西跨度达70°，南北达55°，显然采用任何投影坐标系都是不合适的。Gauss 6°投影适合6°带内空间数据表达，若全国航物探数据采用6°分带表达，在高纬度地区会造成6°带间数据裂缝问题；Lambert投影可满足数据的无缝表达，但对大比例尺数据变形较大，无法满足数据制图的精度要求；Mecator投影也可满足数据的无缝表达，低纬度地区也能满足大比例尺数据制图的精度要求，但在我国中高纬度区存在着严重变形问题。所以，航空物探数据模型采用地理坐标（无投影，图2-1）格式存放，可根据实际应用的需要将航空物探数据变换到任何方式的投影坐标系统。

航空物探数据库模型采用Beijing_1954地理坐标系，相关参数如下：

角度单位：°（0017453292519943299rad）

零经线：格林尼治（0000000000000000000）

基准：D_Beijing_1954

椭球：Krasovsky_1940

长轴半径：6378245000 m

短轴半径：6356863019 m

建立统一坐标框架是空间数据库建设的一项基础性工作，采用Beijing_1954 地理坐标系作为航空物探数据库统一空间坐标框架具有以下优点。

图2-1 统一空间坐标框架示意图

（一）无缝空间数据存储

统一空间坐标框架解决了复杂的航空物探数据的坐标系统、投影、比例尺等不统一的问题，实现同一性质的物探数据在同一个主题中进行管理。如全国的航磁异常数据可放在一个图层上进行管理。

（二）适合多尺度表达

按测区管理的多尺度、多框架的航空物探数据是处于一个相对坐标系统中，各个测区间相对位置关系会发生错位。采用统一的Beijing_1954地理坐标框架，恢复了各测区间正确的位置关系，实现不同尺度数据的集成和正确表达，易于多源异构空间数据的融合。

（三）大区域数据集成

我国海陆面积近1300×104km2，地域跨度较大。在进行小比例尺的航空物探编图时，需要选用与之相适应的投影坐标；在陆地和海域进行大比例尺制图时，同样需要选用合适投影系统。航空物探制图的实践也证明了这一点。1995 年6 月由中国、加拿大、美国、爱尔兰和俄罗斯等国科学家共同编制的1∶1000万欧亚东北地区磁异常与大地构造图，采用横轴Mercator投影。中心编制的1∶500 万全国航磁图采用Lambert投影。2008 年，由中国和吉尔吉斯斯坦科学家编制的1∶100万中吉天山金属矿产成矿规律图，采用Lambert投影，将两个国家不同时期、不同尺度的数据进行了有效的集成，是地质、地球物理等综合应用的典范。

随着航空物探数据应用领域的不断扩展，陆地、海域，甚至于洲际和全球航空物探数据的整体表达都需对坐标投影提出要求。采用统一的地理坐标框架的航空物探数据非常容易变换到指定的投影坐标框架，满足多样化的制图要求。

三、要素类和对象类的划分

Geodatabase空间数据库模型结构（图2-2）分为空间数据库、要素数据集（Feature dataset）、要素类（Feature classes）、要素（Feature）4个层次。为了建立航空物探Geodatabase空间数据模型，我们依据Geodatabase模型关于要素类和对象类的划分原则，结合相关的国家标准和地球物理行业标准，制定了《航空物探数据要素类和对象类划分标准》，对航空物探数据进行数据分类。

图2-2 空间数据库模型结构

1）按照航空物探数据的空间特征，将其划分为5个要素数据集，即勘查项目概况要素数据集、基础数据要素数据集、异常要素数据集、解释要素数据集和评价要素数据集。

2）根据航空物探测量方法、数据处理过程以及推断解释方法和过程，进一步把航空物探数据划分为若干要素类和对象类，定义了要素类的主题特征和表达方式，确定子类和属性域；定义对象类的结构和联接字段，建立了关系类。

3）定义要素类的内容、字段名称和存储结构。在航空物探数据采集过程中，不同类型的数据采样率不同，坐标数据采样2次/s，重力场数据采样2次/s，磁场数据采样10次/s，这就造成了场值数据与坐标数据无法一一对应问题。若按场值数据采样率内插坐标数据，将导致数据量成倍增长；若按坐标数据采样率抽稀场值数据，将降低航空物探测量对地质体的分辨能力，影响测量效果。在综合分析航空物探数据应用基础上，提出了采用要素数据与属性数据分置的方式，将测线坐标数据与地球物理场数据分离，分别建立独立共享的航迹线数据要素类模型，磁场、重力场等数据对象类模型（图2-3），很好地解决了航空物探数据的存储问题。

图2-3 要素数据与属性数据分置示意图

采用要素数据与属性数据分置方式，不仅是基于航空物探数据属性数据的多源性、不同采样频率等特点的考虑，还考虑到数据的综合查询和检索的速度，特别是通过ArcSDE访问空间数据库的效率的问题。再者，对于大部分用户来说，需求是属性数据的综合应用，因此在数据库建模过程中，将属性数据采用对象类的方式进行管理，不但提高了空间数据的 *** 作能力，同时在ArcSDE的配置上采用直接访问数据库（对象类）方式，并且加快了数据查询和统计的速度。

四、数据库概念模型

用户需求是数据库建设的约束条件之一。航空物探数据的空间特性决定航空物探数据库必须是空间数据库，采用数据库管理数据，利用GIS技术提供可视化服务，这是各个层次用户的一致要求。因此，我们从现实世界出发，对航空物探数据的多源性、多尺度和不同采样等问题进行了描述，提出了解决方案。此方案是不依赖于任何具体的硬件环境和数据库管理系统（DBMS），建立了客观反映现实世界的航空物探数据库概念模型，把用户需要管理的信息统一到整体概念结构中，表达了用户需要。

在全面分析航空物探业务流程和数据流程，以及航空物探数据特性的基础上，按照《航空物探数据要素类和对象类划分标准》，以及空间实体点、线、面要素特征的基本原则，对航空物探数据库所涉及的实体进行归类，划分成12个主题。根据空间数据分主题表达的特点和航空物探空间数据坐标框架的定义，确定航空物探数据库空间数据概念模型，明确各个主题的用途、数据来源、表达方式、空间参考、比例尺和精度等内容，按照ArcGIS定义空间数据库的数据分层表达方式（图2-4），完成航空物探数据库概念模型设计（图2-5）。

图2-4 航空物探数据库空间数据分层模型

图2-5 航空物探数据库空间数据概念模型

数据库的概念模型是面向对象数据库系统是为了满足新的数据库应用需要而产生的新一代数据库系统。面向对象是一种认识方法学，也是一种新的程序设计方法学。

数据库概念模型实际上是现实世界到机器世界的一个中间层次。数据库概念模型用于信息世界的建模，是现实世界到信息世界的第一层抽象，是数据库设计人员进行数据库设计的有力工具，也是数据库设计人员和用户之间进行交流的语言。

扩展资料：

建立数据概念模型，就是从数据的观点出发，观察系统中数据的采集、传输、处理、存储、输出等，经过分析、总结之后建立起来的一个逻辑模型，它主要是用于描述系统中数据的各种状态。这个模型不关心具体的实现方式（例如如何存储）和细节，而是主要关心数据在系统中的各个处理阶段的状态。 实际上，数据流图也是一种数据概念模型。

参考资料来源：百度百科-数据库概念模型

参考资料来源：百度百科-面向对象数据库系统

11概念模型(E-R图描述)

概念模型是对真实世界中问题域内的事物的描述，不是对软件设计的描述。

表示概念模型最常用的是"实体-关系"图。

E-R图主要是由实体、属性和关系三个要素构成的。在E-R图中，使用了下面几种基本的图形符号。

实体，矩形

E/R图三要素属性，椭圆形

关系，菱形

关系：一对一关系，一对多关系，多对多关系。

E/R图中的子类(实体)：

12逻辑模型

逻辑数据模型反映的是系统分析设计人员对数据存储的观点，是对概念数据模型进一步的分解和细化。

13物理模型

物理模型是对真实数据库的描述。数据库中的一些对象如下：表，视图，字段，数据类型、长度、主键、外键、索引、是否可为空，默认值。

概念模型到物理模型的转换即是把概念模型中的对象转换成物理模型的对象。

以上就是关于数据库管理系统常见的数据模型有层次模型，网状模型和什么全部的内容，包括:数据库管理系统常见的数据模型有层次模型，网状模型和什么、数据模型的分类有哪些，各有什么特点、数据库中的数据是按照一定的结构(数据模型)来组织、描述和存储的。请简述： 　　(1) 四种常用的数据模型。等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！