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）。

逻辑结构设计就是把概念结构设计阶段设计好的基本E-R图转换为与选用DBMS产品所支持的数据模型相符合的逻辑结构。

步骤：

（1）将概念结构转换为一般的关系、网状、层次模型；

（2）将转换来的关系、网状、层次模型向特定DBMS支持下的数据模型转换；

（3）对数据模型进行优化。

主要工作是将现实世界的概念数据模型设计成数据库的一种逻辑模式，即适应于某种特定数据库管理系统所支持的逻辑数据模式。与此同时，可能还需为各种数据处理应用领域产生相应的逻辑子模式。这一步设计的结果就是所谓“逻辑数据库”。

在数据库系统正式投入运行的过程中，必须不断地对其进行调整与修改。

至今，数据库设计的很多工作仍需要人工来做，除了关系型数据库已有一套较完整的数据范式理论可用来部分地指导数据库设计之外，尚缺乏一套完善的数据库设计理论、方法和工具，以实现数据库设计的自动化或交互式的半自动化设计。所以数据库设计今后的研究发展方向是研究数据库设计理论，寻求能够更有效地表达语义关系的数据模型，为各阶段的设计提供自动或半自动的设计工具和集成化的开发环境，使数据库的设计更加工程化、更加规范化和更加方便易行，使得在数据库的设计中充分体现软件工程的先进思想和方法。

没看懂你写的是什么E-R模型转换为关系模型的原则是：1———把ER模型中的每一个实体转换成一个同名的关系，实体集的属性就是关系属性，实体集的码就是关系的码。2————把ER模型中的每一个联系转换成一个关系，与该联系相连的各个实体集的码以及联系的属性转换为关系的属性。（关系的码按下列情况确定： 若联系为1：1，则每个实体集的码均是该关系的候选码。 若联系为1：N ，则关系的码为N端实体集的候选码。 若为联系M：N，则关系的码为各实体集码的组合。）3。合并具有相同码的关系。

按照规范的设计方法，一个完整的数据库设计一般分为需求分析、概念结构设计、逻辑结构设计、数据库物理设计、数据库的实施、数据库运行与维护六个阶段：

各阶段的任务如下：

1、需求分析：分析用户的需求，包括数据、功能和性能需求；

2、概念结构设计：主要采用E-R模型进行设计，包括画E-R图；

3、逻辑结构设计：通过将E-R图转换成表，实现从E-R模型到关系模型的转换；

4、数据库物理设计：主要是为所设计的数据库选择合适的存储结构和存取路径；

5、数据库的实施：包括编程、测试和试运行；

6、数据库运行与维护：系统的运行与数据库的日常维护。

数据库设计(Database Design)是指对于一个给定的应用环境，构造最优的数据库模式，建立数据库及其应用系统，使之能够有效地存储数据，满足各种用户的应用需求(信息要求和处理要求)。在数据库领域内，常常把使用数据库的各类系统统称为数据库应用系统。

数据库设计是建立数据库及其应用系统的技术，是信息系统开发和建设中的核心技术。由于数据库应用系统的复杂性，为了支持相关程序运行，数据库设计就变得异常复杂，因此最佳设计不可能一蹴而就，而只能是一种"反复探寻，逐步求精"的过程，也就是规划和结构化数据库中的数据对象以及这些数据对象之间关系的过程。

数据库设计的基本步骤

按照规范设计的方法，考虑数据库及其应用系统开发全过程，将数据库设计分为以下6个阶段

1需求分析

2概念结构设计

3逻辑结构设计

4物理结构设计

5数据库实施

6数据库的运行和维护

在数据库设计过程中，需求分析和概念设计可以独立于任何数据库管理系统进行，逻辑设计和物理设计与选用的DAMS密切相关。

1需求分析阶段（常用自顶向下）

进行数据库设计首先必须准确了解和分析用户需求（包括数据与处理）。需求分析是整个设计过程的基础，也是最困难，最耗时的一步。需求分析是否做得充分和准确，决定了在其上构建数据库大厦的速度与质量。需求分析做的不好，会导致整个数据库设计返工重做。

需求分析的任务，是通过详细调查现实世界要处理的对象，充分了解原系统工作概况，明确用户的各种需求，然后在此基础上确定新的系统功能，新系统还得充分考虑今后可能的扩充与改变，不仅仅能够按当前应用需求来设计。

调查的重点是，数据与处理。达到信息要求，处理要求，安全性和完整性要求。

分析方法常用SA(Structured Analysis) 结构化分析方法，SA方法从最上层的系统组织结构入手，采用自顶向下，逐层分解的方式分析系统。

数据流图表达了数据和处理过程的关系，在SA方法中，处理过程的处理逻辑常常借助判定表或判定树来描述。在处理功能逐步分解的同事，系统中的数据也逐级分解，形成若干层次的数据流图。系统中的数据则借助数据字典（data dictionary，DD）来描述。数据字典是系统中各类数据描述的集合，数据字典通常包括数据项，数据结构，数据流，数据存储，和处理过程5个阶段。

2概念结构设计阶段（常用自底向上）

概念结构设计是整个数据库设计的关键，它通过对用户需求进行综合，归纳与抽象，形成了一个独立于具体DBMS的概念模型。

设计概念结构通常有四类方法：

自顶向下。即首先定义全局概念结构的框架，再逐步细化。

自底向上。即首先定义各局部应用的概念结构，然后再将他们集成起来，得到全局概念结构。

逐步扩张。首先定义最重要的核心概念结构，然后向外扩张，以滚雪球的方式逐步生成其他的概念结构，直至总体概念结构。

混合策略。即自顶向下和自底向上相结合。

3逻辑结构设计阶段（E-R图）

逻辑结构设计是将概念结构转换为某个DBMS所支持的数据模型，并将进行优化。

在这阶段，E-R图显得异常重要。大家要学会各个实体定义的属性来画出总体的E-R图。

各分E-R图之间的冲突主要有三类：属性冲突，命名冲突，和结构冲突。

E-R图向关系模型的转换，要解决的问题是如何将实体性和实体间的联系转换为关系模式，如何确定这些关系模式的属性和码。

4物理设计阶段

物理设计是为逻辑数据结构模型选取一个最适合应用环境的物理结构（包括存储结构和存取方法）。

首先要对运行的事务详细分析，获得选择物理数据库设计所需要的参数，其次，要充分了解所用的RDBMS的内部特征，特别是系统提供的存取方法和存储结构。

常用的存取方法有三类：1索引方法，目前主要是B+树索引方法。2聚簇方法（Clustering）方法。3是HASH方法。

5数据库实施阶段

数据库实施阶段，设计人员运营DBMS提供的数据库语言（如sql）及其宿主语言，根据逻辑设计和物理设计的结果建立数据库，编制和调试应用程序，组织数据入库，并进行试运行。

6数据库运行和维护阶段

数据库应用系统经过试运行后，即可投入正式运行，在数据库系统运行过程中必须不断地对其进行评价，调整，修改。

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