数据库结构

数据库结构,第1张

新一轮油气资源评价数据库是建立在国家层面上的数据库,数据库设计首先立足于国家能源政策和战略制定的宏观要求,还要结合油气资源评价的工作特征和各个评价项目及资源的具体情况。使用当前最流行和最成熟的数据库技术进行数据库的总体结构设计。

数据库的设计以《石油工业数据库设计规范》为指导标准,以《石油勘探开发数据》为设计基础,借鉴前人的优秀设计理念和思路,参考国内外优秀的资源评价数据库和油气资源数据库的设计技术优势,结合本轮资源评价的具体特点,按照面向对象的设计和面向过程的设计相结合的设计方法,进行数据库的数据划分设计。

油气资源评价数据库要满足新一轮全国油气资源评价工作的常规油气资源评价、煤层气资源评价、油砂资源评价、油页岩资源评价四个油气资源评价的数据需求。进行数据库具体数据内容设计。

并且,数据库的设计要为油气资源评价的快速、动态评价和远程评价工作的需求保留足够数据扩展接口,数据库具有良好开放性、兼容性和可扩充性。

(一)数据划分

数据库内存放的数据将支持资源评价的整个过程。为了能更好地管理库中数据,需要对整个过程中将用到的数据进行分类管理。具体分类方式如下(图4-11):

图4-11 数据分类示意图

1按照应用类型划分

按照数据在资源评价过程中的应用类型划分,可以划分为基础数据、参数数据和评价结果数据。

基础数据是指从勘探生产活动及认识中直接获取的原始数据,这些数据一般没有经过复杂的处理和计算过程。如分析化验数据、钻井地质数据、盆地基础数据等。这些数据是整个评价工作的基础。

参数数据是指在评价过程中各种评价方法和软件直接使用的参数数据。

评价结果数据是指资源评价中产生的各种评价结果数据,如资源量结果数据、地质评价结果数据等。

2按照评价对象划分

本次评价共分为大区、评价单元、计算单元三个层次,在研究中又使用了盆地、一级构造单元,在评价对象总体考虑中按照评价对象将数据划分为大区、评价单元、计算单元等类型。

3按照获取方式划分

按照获取方式可以将数据分为直接获取、研究获取、间接获取几类。

4按照存储类型划分

按照存储类型可以将数据划分为结构化数据和非结构化数据。

结构化数据是指能够用现有的关系数据库系统直接管理的数据,进一步又可以分为定量数据和定性数据两类。

非结构化数据是指不能用现有的关系数据库系统直接管理和 *** 作的数据,它必须借助于另外的工具管理和 *** 作。如图件数据、文档数据等。

库中数据类型的划分共分六个层次逐次划分,包括:数据存储类型→资源类型→评价对象→应用→获取方式→数据特征。

对于结构化存储的数据在应用层分为三类:基础数据、中间数据和结果数据,基础数据中包含用于类比的基础数据、用于统计分析的基础数据和直接用于公式运算的基础数据;结构化存储的数据在获取方式上可以继续划分,其中,用于公式运算的数据可以细化为专家直接录入、由地质类比获取、通过生产过程获取、通过地质研究过程获取及其他方式。中间数据可以从以下方式获取:标准、统计、类比、参数的关联。结果数据的获取有两种方式:公式运算结果和通过钻井、地质、综合研究等提交的文字报告。

对于非结构化存储的数据在应用层分为两类:图形数据和文档数据。

图形数据在获取方式上可以继续划分成四种方式:通过工程测量数据获取(如地理图件、井位坐标数据等)、通过地质研究过程获取(如沉积相图、构造区划图等)、由综合研究获取(如综合评价图等)、其他方式。

图形数据在表现方式上又可以进一步分为有坐标意义的图形(如构造单元划分图、地理图、井位图等)、数值图(如产烃率曲线图、酐洛根热降解图等)和无坐标含义图(如剖面图)等。

文档数据是指评价过程中产生的各种报告、项目运行记录等。

(二)数据库结构

从业务需求上,根据数据用途、数据类型和数据来源,可将本次的油气资源评价数据库分为三级:基础库、参数库、成果库(图4-12)。其结构如下:

图4-12 数据库结构示意图

1基础库

基础库是油气资源评价工作的最基础的原始数据,有实测数据(物探数据、测井数据、钻井数据、开发数据等)、实验数据和经验数据等。

确定基础数据实际上是一项涉及油田勘探、开发等领域的多学科的复杂工作,是油气资源评价工作的研究过程和研究成果在数据库中的具体表现方式。在设计数据库的过程中,需要与参数研究专家经过多次反复,才能最终确定基础数据库,确保基础数据库能满足目前所有评价工作中计算的需要。

2参数库

参数库用于存储油气资源评价工作所用到的参数数据,评价软件,直接从参数库中提取参数数据,用于计算。参数数据由基础数据汇总而来,也可以由专家根据经验直接得到。

本次评价中所涉及的参数大致可以分为以下几类:①直接应用的参数;②通过标准或类比借用的参数;③通过研究过程或复杂的预处理得到的参数。

3成果库

成果库用于存储资源评价结果,包括各种计算结果、各种文档、电子表格、、图册等数据。

数据库的体系结构采用分布式多层数据库结构,包括三个组成部分:应用服务层、应用逻辑层和数据服务层。

数据库体系结构如图4-13所示。

图4-13 体系结构结构图

(1)应用服务层:应用服务层包含复杂的事务处理逻辑,应用服务层主要由中间件组件构成。中间件是位于上层应用和下层服务之间的一个软件层,提供更简单、可靠和增值服务。并且能够实现跨库检索的关键技术。它能够使应用软件相对独立于计算机硬件和 *** 作系统平台,把分散的数据库系统有机地组合在一起,为应用软件系统的集成提供技术基础,中间件具有标准程序接口和协议,可以实现不同硬件和 *** 作系统平台上的数据共享和应用互 *** 作。而在具体实现上,中间件是一个用API定义的分布式软件管理框架,具有潜在的通信能力和良好的可扩展性能。中间件包含系统功能处理逻辑,位于应用服务器端。它的任务是接受用户的请求,以特定的方式向应用服务器提出数据处理申请,通过执行相应的扩展应用程序与应用服务层进行连接,当得到应用服务器返回的处理结果后提交给应用服务器,再由应用服务器传送回客户端。根据国内各大石油公司具体的需求开发相应的地质、油藏、生产等应用软件功能程序模块和各种算法模块。

(2)应用逻辑层:逻辑数据层是扩展数据服务层逻辑处理层,针对当前的底层数据库的数据结构,根据具体的需求,应用各种数据库技术,包括临时表、视图、存储过程、游标、复制和快照等技术手段从底层数据库中提取相关的数据,构建面向具体应用的逻辑数据库或者形成一个虚拟的数据库平台。逻辑数据层包含底层数据库的部分或全部数据处理逻辑,并处理来自应用服务层的数据请求和访问,将处理结果返回给逻辑数据层。

形成一个虚拟的数据库平台我们可以应用数据库系统中的多个技术来实现。如果系统中的一个节点中的场地或分片数据能够满足当前虚拟数据库,可以在应用服务层中使用大量的查询,生成一个以数据集结果为主的虚拟数据库平台,并且由数据集附带部分数据库的管理应用策略。或者对节点上的数据库进行复制方法进行虚拟数据库的建立。对与需要对多个节点上的数据库进行综合筛选,则要对各个节点上的数据库进行复制,合并各个复制形成一个应用逻辑层,从而建立一个虚拟数据平台。

(3)数据服务层:即数据库服务器层,其中包含系统的数据处理逻辑,位于不同的 *** 作系统平台上,不同数据库平台(异构数据库),具体完成数据的存储、数据的完整性约束。也可以直接处理来自应用服务层的数据请求和访问,将处理结果返回给逻辑数据层或根据逻辑数据层通过提交的请求,返回数据信息和数据处理逻辑方法。

(三)数据建设标准

1评价数据标准

系统数据库中的数据格式、大小、类型遵从国家及行业标准,参考的标准如表4-23。

表4-23 数据库设计参考标准

续表

系统中数据的格式及单位参考《常规油气资源评价实施方案》、《煤层气资源评价实施方案》、《油砂资源评价实施方案》、《油页岩资源评价实施方案》及数据字典。

2图形图件标准

对于地质研究来说,地质类图件是比较重要的。各种地质评价图形遵循以下标准(表4-24)。

表4-24 系统图形遵循的相关标准

系统对图形的要求为必须为带有地理坐标意义的、满足上述标准体系要求的矢量图形,且采用统一的地理底图。图形格式采用:MapGIS图形交换格式、GeoInfo图形格式、ArcInfo图形交换格式、MapInfo图形交换格式和GeoMap图形交换格式。

图件的比例尺要求:

全国性图件:1∶400万或1:600万

大区图件:1:200万

盆地图件:1:40万或1:50万

评价单元图件:1:10万或1:20万

图件的内容要求符合《常规油气资源评价实施方案》、《煤层气资源评价实施方案》、《油砂资源评价实施方案》和《油页岩资源评价实施方案》的规定。

(四)数据内容

数据库中存储的数据包括常规油气相关数据、煤层气相关数据、油砂相关数据和油页岩相关数据;还有可采系数研究涉及的数据,包括研究所需基础数据和研究成果数据;以及趋势预测相关数据。

三级结构的组织形式称为数据库的体系结构或数据抽象的三个级别。这个结构是于1975年在美国ANSI/X3/SPARC(美国国家标准协会的计算机与信息处理委员会中的标准计划与需求委员会)数据库小组的报告中提出的。

1141三级数据视图

数据抽象的三个级别又称为三级数据视图,是不同层次用户(人员)从不同角度所看到的数据组织形式。

(1) 外部视图 第一层的数据组织形式是面向应用的,是应用程序员开发应用程序时所使用的数据组织形式,是应用程序员所看到的数据的逻辑结构,是用户数据视图,称为外部视图。外部视图可有多个。这一层的最大特点是以各类用户的需求为出发点,构造满足其需求的最佳逻辑结构。

(2) 全局视图 第二层的数据组织形式是面向全局应用的,是全局数据的组织形式,是数据库管理人员所看到的全体数据的逻辑组织形式,称为全局视图,全局视图仅有一个。这一层的特点是对全局应用最佳的逻辑结构形式。

(3) 存储视图 第三层的数据组织形式是面向存储的,是按照物理存储最优的策略所组织形式,是系统维护人员所看到的数据结构,称为存储视图。存储视图只有一个。这一层的特点是物理存储最佳的结构形式。

外部视图是全局视图的逻辑子集,全局视图是外部视图的逻辑汇总和综合,存储视图是全局视图的具体实现。三级视图之间的联系由二级映射实现。外部视图和全局视图之间的映射称为逻辑映射,全局视图和存储视图之间的映射称为物理映射。

1142 三级模式

三级视图是用图、表等形式描述的,具有简单、直观的优点。但是,这种形式目前还不能被计算机直接识别。为了在计算机系统中实现数据的三级组织形式,必须用计算机可以识别的语言对其进行描述。DBMS提供了这种数据描述语言(Data Description Language 简记为DDL)。我们称用DDL精确定义数据视图的程序为模式(Scheme)。与三级视图对应的是三级模式。

(1) 子模式定义外部视图的模式称外模式,也称子模式。它由对用户数据文件的逻辑结构描述以及和全局视图中文件的对应关系的描述组成,用DBMS提供的子模式DDL定义。一个子模式可以由多个用户共享,而一个用户只能使用一个子模式。

(2) 模式  定义全局视图的模式称逻辑模式,简称模式。它由对全局视图中全体数据文件的逻辑结构描述以及和存储视图中文件的对应关系的描述组成,用DBMS提供的模式DDL定义。逻辑结构的描述包括记录的型(组成记录的数据项名、类型、取值范围等),还有记录之间的联系,数据的完整性、安全保密要求等。

(3) 内模式  定义存储视图的模式称内模式,又称物理模式。它由对存储视图中全体数据文件的存储结构的描述和对存储介质参数的描述组成,用DBMS提供的内模式DDL定义。存储结构的描述包括记录值的存储方式(顺序存储、hash方法、B树结构等),索引的组织方式等。

三级模式的结构如图18所示。

三级模式所描述的仅仅是数据的组织框架,而不是数据本身。在内模式这个框架填上具体数据就构成物理数据库,它是外部存储器上真实存在的数据集合。模式框架下的数据集合是概念数据库,它仅是物理数据库的逻辑映像。子模式框架下的数据集合是用户数据库,它是概念数据库的逻辑子集。

1、数据库系统是由以下部分组成:

2、(1)数据库是指长期存储在计算机内的,有组织,可共享的数据的集合。数据库中的数据按一定的数学模型组织、描述和存储,具有较小的冗余,较高的数据独立性和易扩展性,并可为各种用户共享。

3、(2)硬件:构成计算机系统的各种物理设备,包括存储所需的外部设备。硬件的配置应满足整个数据库系统的需要。

4、(3)软件:包括 *** 作系统、数据库管理系统及应用程序。数据库管理系统(databasemanagementsystem,DBMS)是数据库系统的核心软件,是在 *** 作系统的支持下工作,解决如何科学地组织和存储数据,如何高效获取和维护数据的系统软件。其主要功能包括:数据定义功能、数据 *** 纵功能、数据库的运行管理和数据库的建立与维护。

5、(4)人员:系统分析员和数据库设计人员:系统分析员负责应用系统的需求分析和规范说明,他们和用户及数据库管理员一起确定系统的硬件配置,并参与数据库系统的概要设计。数据库设计人员负责数据库中数据的确定、数据库各级模式的设计。

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