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主流空间数据库引擎技术分析和优化方法研究
【摘要】 组织、管理海量空间数据的新技术——空间数据库引擎的性能研究一直是GIS技术领域关注的一个热点。当前,在如何快速、方便、有效地操作海量空间数据方面,主要存在以下几个问题:1)缺乏确实有效的实验数据反映空间数据库引擎操作海量空间数据的性能;2)目前的空间数据库引擎在多源空间数据集成方面表现不够突出;3)空间数据库引擎非常复杂,开发者和用户很难使之运行在最佳状态。本文针对这些问题,首先设计了测试空间数据库引擎操作海量数据的实验,并分析了Oracle Spatial和ArcSDE性能差异的原因。据此开发和设计了以下优化方法:1.设计多源空间数据的集成方法,该方法的主体是面向异构数据库的多源海量空间数据接口,接口采用基于桥接模式的多源数据无缝集成技术。接口将由不同空间数据库引擎管理的多源数据以面向对象方式进行封装,并以统一的面向对象类结构提供给上层应用。2.设计空间数据库引擎的调整和优化方法,该方法以海量数据实验为基础,首先对通用数据库管理系统和空间数据库引擎进行调整优化,达到发挥空间数据库引擎最大性能的目的,接着提出基于显示需求的海量空间数据过滤机制,目的是提高GIS系统加载海量空间数据的速度。研究表明,这些实验和优化方法在构建大型土地利用管理信息系统中获得了较好的应用,也将给GIS的用户和开发者提供有益的帮助
【Abstract】 The study on Spatial database engine(SDE) which is a new technic mangining and organizing spatial data is hot in the field of GIS.But there are some problems to manipulate massive spatial data rapidly,expediently and effectively.1) It is short of data in representing the efficiency of SDE manipulating the massive spatial data.2) SDE are not good at integration of multisource spatial data.3) SDE is so complex that users and programmers couldn't be easy to keep the system running in the high point.Firstly,the paper try some experiments on testing the efficiency of SDE manipulating the massive spatial data,and analysis the result of experiments.Then,the paper design some modules and strategies that are named Method for Manipulating Spatial Data based on the experiments.The following two apects are chief points of Method for Manipulating Spatial Data.1.Design the method for integration of multisource spatial data.The main body of the method is a interface which rnanipulating the multisource massive spatial data in different databases.The interface adopt the technique of Seamless Integration of Multisource Spatialdata(SIMS) based on bridge pattern.The interface encapsulates the Multisource Spatialdata with object_oriented fashion and give the data to users in uniform format.2.Design the method for adjusting and optimizing the spatial database management system.The method contains two aspects.One is adjusting and optimizing the database management system and SDE to keep the system running in the high point.Another is designing a mechanism for filtrating the massive spatial data which improve the speed of loading spatialdata.Our research represents that Method for Manipulating Spatial Data is good at constructing large land use information system and helpful to the users and programmers.
【关键词】 空间数据库引擎; 空间数据库管理系统; 多源空间数据无缝集成; 调整和优化; 海量空间数据
【Key words】 Spatial Database Engine; Spatial Database Management System; Seamless Integration of Multisource Spatial Data; Adjusting and Optimizing; Massive Spatial Data
主流空间数据库引擎技术分析和优化方法研究
摘要 5-6
ABSTRACT 6
第一章 绪论 10-19
1.1 引言 10
1.2 研究背景 10-15
1.2.1 空间数据库管理系统及其发展 10-11
1.2.2 空间数据库引擎及其两种主流模式 11-13
1.2.3 多源空间数据集成 13-14
1.2.4 操作海量空间数据存在的问题 14-15
1.3 研究目的和主要研究内容 15-17
1.3.1 研究目的 15
1.3.2 研究内容 15-16
1.3.3 研究现状 16-17
1.4 研究特色和主要创新点 17-18
1.5 论文的组织思路和章节安排 18-19
第二章 空间数据库引擎技术剖析与性能比较 19-38
2.1 实验环境和实验内容 19-24
2.1.1 实验环境 19
2.1.2 实验数据 19
2.1.3 实验数据分级 19-21
2.1.4 测试方式 21-23
2.1.5 测试结果 23-24
2.2 空间数据库引擎技术分析 24-37
2.2.1 体系结构 24-25
2.2.2 空间数据存储模型 25-28
2.2.3 空间索引方法 28-31
2.2.4 空间查询与扩展SQL 31-32
2.2.5 属性查询 32-33
2.2.6 ArcSDE和Oracle Spatial的相关技术指标比较 33-36
2.2.7 当前SDE软件产品存在的不足 36-37
2.3 本章小结 37-38
第三章 面向异构数据库的多源海量空间数据接口 38-54
3.1 多源空间数据无缝集成技术(SIMS) 38-40
3.1.1 特点 38-39
3.1.2 构架 39-40
3.2 基于桥接模式的多源空间数据无缝集成技术 40-43
3.2.1 传统以继承模式为基础的多源空间数据无缝集成手术的特点及缺点 40-41
3.2.2 桥接模式 41-42
3.2.3 以桥接模式为基础实现的多源数据无缝集成技术 42-43
3.3 地理几何对象模型G_Object 43-47
3.3.1 地理实体及地理要素模型 43-44
3.3.2 地理几何对象模型 44
3.3.3 Geometry对象模型 44-45
3.3.4 自主开发的G_Object几何对象模型 45-47
3.4 数据模型转换 47-53
3.4.1 OCI技术 47
3.4.2 Oracle Spatial空间数据操作方法 47-50
3.4.3 中间转换格式UniGeometry 50-51
3.4.4 物理存储格式与逻辑数据格式的转换 51-53
3.5 本章小结 53-54
第四章 海量空间数据库的优化 54-69
4.1 传统调优方式 54-59
4.1.1 基于Oracle的优化 54-57
4.1.2 基于SQL Server的优化 57
4.1.3 基于Oracle Spatial的优化 57
4.1.4 基于ArcSDE的优化 57-59
4.2 基于显示的海量数据过滤机制 59-68
4.2.1 物化视图 59-60
4.2.2 原因与目的 60-61
4.2.3 多级显示机制的设计 61-68
4.3 本章小结 68-69
第五章 测试、试验系统分析和应用 69-76
5.1 LandEX介绍 69-70
5.1.1 系统简介 69
5.1.2 系统功能结构一览 69-70
5.2 LandEX扩展 70-71
5.2.1 不同级别土地利用现状管理信息系统的区别 70
5.2.2 LandEX2.0对LandEX1.0的扩展 70-71
5.3 LandEX2.0测试 71-75
5.3.1 加载海量数据 71-73
5.3.2 查询 73-74
5.3.3 基于显示需求的海量空间数据过滤机制测试 74-75
5.4 本章小结 75-76
第六章 结论与展望 76-78
6.1 内容总结 76-77
6.2 研究结论 77
6.3 存在问题与进一步的工作 77-78
致谢 78-79
参考文献 79-81
作者简介 81
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