分布式空间数据库（Hbase和传统数据库的区别）

本文目录

• Hbase和传统数据库的区别
• 存储策略是什么
• 地理科学论文题目
• 大数据存储管理系统主要包括
• oracle drop表空间
• 为什么分布式gis是gis发展的一个趋势 在空间数据库中 如何建立定性关系 定位关系 拓扑关系
• 元宇宙利用的技术
• oracle数据库的逻辑结构包括
• Mysql数据库3种存储引擎有什么区别
• 全面解析基于空间数据库的数据挖掘技术[1]

Hbase和传统数据库的区别

HBase与传统关系数据库的区别？
答：主要体现在以下几个方面：1.数据类型。关系数据库采用关系模型，具有丰富的数据类型和储存方式。HBase则采用了更加简单的数据模型，它把数据储存为未经解释的字符串，用户可以把不同格式的结构化数据和非结构化数据都序列化成字符串保存到HBase中，用户需要自己编写程序把字符串解析成不同的数据类型。
2.数据操作。关系数据库中包含了丰富的操作，如插入、删除、更新、查询等，其中会涉及复杂的多表连接，通常是借助多个表之间的主外键关联来实现的。HBase操作则不存在复杂的表与表之间的关系，只有简单的插入、查询、删除、清空等，因为HBase在设计上就避免了复杂的表与表之间的关系，通常只采用单表的主键查询，所以它无法实现像关系数据库中那样的表与表之间的连接操作。
3.存储模式。关系数据库是基于行模式存储的，元祖或行会被连续地存储在磁盘页中。在读取数据时，需要顺序扫描每个元组，然后从中筛选出查询所需要的属性。如果每个元组只有少量属性的值对于查询是有用的，那么基于行模式存储就会浪费许多磁盘空间和内存带宽。HBase是基于列存储的，每个列族都由几个文件保存，不同列族的文件是分离的，它的优点是：可以降低I/O开销，支持大量并发用户查询，因为仅需要处理可以回答这些查询的列，而不是处理与查询无关的大量数据行；同一个列族中的数据会被一起进行压缩，由于同一列族内的数据相似度较高，因此可以获得较高的数据压缩比。
4.数据索引。关系数据库通常可以针对不同列构建复杂的多个索引，以提高数据访问性能。与关系数据库不同的是，HBase只有一个索引——行键，通过巧妙的设计，HBase中所有访问方法，或者通过行键访问，或者通过行键扫描，从而使整个系统不会慢下来。由于HBase位于Hadoop框架之上，因此可以使用Hadoop MapReduce来快速、高效地生成索引表。
6.数据维护。在关系数据库中，更新操作会用最新的当前值去替换记录中原来的旧值，旧值被覆盖后就不会存在。而在HBase中执行更新操作时，并不会删除数据旧的版本，而是生成一个新的版本，旧有的版本仍旧保留。
7.可伸缩性。关系数据库很难实现横向扩展，纵向扩展的空间也比较有限。相反，HBase和BigTable这些分布式数据库就是为了实现灵活的水平扩展而开发的，因此能够轻易地通过在集群中增加或者减少硬件数量来实现性能的伸缩。
但是，相对于关系数据库来说，HBase也有自身的局限性，如HBase不支持事务，因此无法实现跨行的原子性。
注：本来也想来问这个问题，然后复制一下的。结果找不到，只好自己手打了，麻烦复制拿去用的同学点下赞呗。

存储策略是什么

在计算机科学领域中，存储策略是指用于管理和组织数据存储的方法和技术。随着数据量的不断增长和多样化，选择适当的存储策略变得至关重要。存储策略的选择应基于数据的特点、访问需求和性能要求等因素。
通常，存储策略可以通过多种方式来实现。下面将介绍几种常见的存储策略及其实现方式。
1. 分布式存储策略
分布式存储策略是指将数据分散存储在多个节点上，以提高系统的可靠性和性能。这种策略通常用于大规模的数据存储和处理场景。常见的实现方式包括：
- 分布式文件系统：如Hadoop的HDFS、谷歌的GFS等，通过将文件切分成多个块并存储在多个节点上，以实现高容错性和高吞吐量的文件存储。
- 分布式数据库：如MongoDB、Cassandra等，通过将数据分片并存储在多个节点上，以实现横向扩展和高可用性的数据库存储。
2. 缓存存储策略
缓存存储策略是指将常用的数据缓存在高速存储介质中，以提高数据的访问速度和系统的响应能力。常见的实现方式包括：
- 内存缓存：如Redis、Memcached等，通过将热点数据存储在内存中，以实现低延迟和高并发的数据访问。
- 前端缓存：如CDN（内容分发网络）等，通过将静态资源缓存在离用户更近的节点上，以加速数据的传输和加载。
3. 压缩存储策略
压缩存储策略是指使用压缩算法对数据进行压缩，以减少存储空间的占用和提高数据传输的效率。常见的实现方式包括：
- 无损压缩：如ZIP、GZIP等，通过消除冗余和利用编码技术来减小数据的体积，以节省存储空间。
- 有损压缩：如JPEG、MP3等，通过牺牲一定的数据精度来获得更高的压缩比，适用于一些对数据精度要求相对较低的场景。
总之，存储策略在计算机系统中起着至关重要的作用。根据不同的需求和场景，我们可以选择适当的存储策略来提高系统的性能、可靠性和效率。

地理科学论文题目

　　地理是研究人类赖以生存的地球环境的一门科学，我整理了地理科学论文题目，欢迎阅读!
　　地理科学论文题目
　　一、地理科学的系统地理研究课题：

　　1、城市垃圾的无害化处理

　　2、影响旅游业发展的主要因素

　　3、矿产资源的保护和合理开发

　　4、县城在乡村城市中的优势分析

　　5、拓展地图应用范围的探索

　　6、农业的产业化和适度规模化发展研究

　　7、农业的可持续发展研究

　　8、依托大学城促进当地经济的发展

　　9、乡镇企业环境污染问题

　　10、平原地区人口自然结构的演化特征

　　11、观光农业的发展研究

　　12、农村产业结构的调整

　　13、湿地的保护

　　14、沙尘暴的危害及其防治

　　15、城市交通问题

　　16、经济全球化对世界经济和贸易的推动作用

　　17、跨国公司的特点及其地区分布规律

　　18、高新技术产业的布局条件研究

　　二、地理科学的区域地理研究课题

　　1、建设区域性特色农产品出口基地的可行性研究

　　2、促进河南乡镇企业快速发展的思考

　　3、* * 城市水资源的利用评价

　　4、* * 城市地下水的合理开发和利用

　　5、豫西山区地质灾害的类型和预防

　　6、* * 旅游资源的评价

　　7、建设 * * * * 旅游名城的研究

　　8、* * 旅游业发展中的问题及其对策

　　9、发掘文化宝藏，促进旅游业快速发展

　　10、* * * * 城市旅游形象的塑造

　　11、郑州古都文化遗产的保护

　　12、郑州扬沙天气出现的原因及其防治

　　13、西部大开发的环境保护问题

　　14、西部开发中的资源合理开发问题

　　15、郑州出口加工区的建设意义

　　16、黄河滩区发展绿色产业的可行性研究

　　17、郑州国家高新技术产业开发区的区位优势与投资环境研究

　　18、美国的阿巴拉契亚煤炭工业区的复兴对我国东北老工业基地发展的启发

　　19、日本东京的区域经济再开发对北京市的发展启示

　　20、长江三角洲经济高速增长的背景分析

　　21、欧盟兴起的地缘因素

　　22、珠江三角洲区域经济发展的反思

　　23、中原城市群的建设意义

　　24、郑东新区地表水资源的开发与保护
　　地理科学论文
　　网络地理信息系统在环境科学中的应用

　　【摘 要】环境科学是研究人类赖以生存的环境各要素及其相互关系包括人类在认识和改造自然中人和环境之间相互关系的科学。本文论述了DCOM的分布式网络地理信息系统和AGENT技术的分布式地理信息系统在环境科学中的具体应用技术。

　　【关键词】地理信息系统 环境 GIS 分布式

　　地理信息系统是融计算机图形和数据库于一体的有关信息的集合。它把地理位置和相关属性信息图文并茂地输出给用户。用户借助其可视化表达可进行各种辅助决策。地理信息系统的产生改变了传统的信息处理方式使人们处理信息由数值领域进入到了空间领域。地理信息系统一直与信息技术息息相关。随着分布式计算技术、网络技术的迅速发展，分布式计算技术作为一个能够承载地理空间信息的平台，已成为目前GIS发展的最重要的方向。 分布式地理信息系统是建立在分布式空间数据库基础上由一组分布式服务器协同为客户端提供地理信息服务的网络地理信息系统。网络信息系统能够有效地管理一个大的地理区域复杂的污染源信息，详细分析区域环境影响诸因素的变化情况，以及主要污染物的地理属性和特征等。

　　一、网络地理信息系统的特点

　　(一)随着网络的迅速普及，依赖网络获取信息扩大地理信息系统的应用领域。将网络软件通过普通浏览器，享用地理空间信息服务，从而降低数据散发成本。比如数字地图的出现，使得人们得以抛弃传统的印刷地图，可以在网络上简便地查询地点和路线。对同一区域不同时段，不同的环境影响因素进行特征叠加，分析区域质量演变与其它诸因素之间的相关系。对区域的环境质量进行预测。此外可在一张地块地图上显示重点污染源的位置及其对环境的影响。

　　(二)实现资源共享。为实现信息的共享，建立面向用户的、资源共享的开放式网络。具有强大的空间分析和数据处理功能充分利用网络的功能模块结合选定的环境监测模型可以对多源环境信息进行处理从中发现环境演变的动态规律，建立科学的监测模型，实现对环境的综合动态监测。

　　(三)速度快，精度高。利用网络分布技术可以将数据与地图相关联建立拓扑关系进行空间分析，实现对各类专题地图辅助决策和管理。不仅节省大量的人力、物力、财力最主要的是获得成果的速度快精度高。

　　(四)透明性，位置透明，即用户不需知道文件和数据库的位置，资源的名字资源无须更名就可自由地在系统中流动外界不需要知道系统为使资源均衡而改变对象的位置。系统可以随意地为文件进行附加拷贝而无须用户知道，并且在用户没有感觉的情况下并行发生。隐藏数据表示和调用机制的异同，可以将出错和恢复事件隐藏在对象内部，以达到纠错的目的。

　　二、网络式地理信息系统的主要表现方法

　　(一)DCOM的分布式网络地理信息系统

　　1.具有数据管理功能：(1)由关系型数据库管理属性数据，地理空间数据以义件的形式存储，由空间数据管理软件包进行空间操作。地理空涮数据文件和关系型数据库之唰以指针或关键词建立联系;(2)对关系型数据库进行完善，统一管理属性和空间数据在关系数据库中引入面向对象技术，建立对象关系型数据库或纯对象数据库，对象和底层表示分离，空间属性和非空间属性定位平等，实现了属性数据和空间数据的一体化管珲。随着技术进步，客户端能采用新的协议，利用web技术完善地理信息系统的新技术，能够在浏览器上显示多媒体数据，而WebGIS中的信息通过交互操作，对空间数据进行查询和分析。用户可以浏览站点上的空间数据，进行各种空间数据检索和空间分析。

　　2.分布式网络系统的表现方法：(1)插件方法。利用布式网络系统，一些简单的操作都需要服务器完成并将结果返回。当网络流量较高，就需要利用插件技术，利用能够同浏览器交换信息的软件，将一部分服务的功能转移到客户端，加快了用户操作的反应速度，减少了网络流量和服务器负载。而且简单操作，使普通用户也能方便的获取所需的信息。利用通用的浏览器进行地理信息的发布，通常使用免费的插件，大程度的降低用户的经济负担;(2)跨平台性：无论客户和服务器采用何种系统，服务器端使用何种软件，用户都可以透明的访问WebGIS数据，实现远程异构数据的共享;(3)可移植性：能够实现有状态的空间数据传输协议，经过同样的数据传输过程，数据传输之间建立联系，减少网络传输负担较重。它作为一种进程内扩充方法，有效减少进程耗费的时间。客户端同样不具备数据管理机制，运行的速度比较快，网络和服务器负担轻。

　　(二)AGENT技术的分布式地理信息系统

　　它是以数字化的形式反映人类社会赖以生存的地球空间的现势和变迁的各种空间数据，以及描述这些空间数据特征的属性，以模型化的方法来模拟地球空间对象的行为，在计算机软、硬件的支持下，以特定的格式支持输入/输出、存贮、显示以及进行地理空间信息查询、辅助决策的有效工具。一句话，地理信息系统为人们提供了管理地理信息和开展空间分析的先进工具。随着计算机网络、计算机通信等技术的发展， Agent系统放松了对集中式、顺序控制的限制，提供了分散控制和并行处理，解决了网络分布系统应用领域之间的协同工作问题，不同领域的系统通过相互合作完成相关的应用，分析地理信息和地理应用的互操作问题，相互访问信息和异构地理信息处理环境下的互操作，实现资源的有效管理问题，高质量地进行地理信息和服务的交流，减少了服务器和客户之间的频繁交互，可用于测量和地理建模等本地地理计算和二次处理，对数据进行个性化的展示。数据的具体表现可以描述任意复杂的内容，而且具有明显的优势和特点，包括实现了空间数据与网络分布服务共享、高性能的计算、数据资源的安全性等。

　　参考文献：

　　郭达志盛业华杜培军等编著《地理信息系统原理与应用》 中国矿业大学出版社2002

　　陈述彭鲁学军周成虎编著 《地理信息系统导论》 科学出版社2000

　　边馥苓等编著《地理信息系统原理和方法》 测绘出版社1996

　　邬伦等编著 《地理信息系统原理、方法和应用》 科学出版社2001

　　李满春 .等 编著 GIS设计与实现 科学出版社 2003

　　
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大数据存储管理系统主要包括

分布式文件存储，NoSQL数据库，NewSQL数据库。
分布式文件存储是一种数据存储技术，通过网络使用企业中的每台机器上的磁盘空间，并将这些分散的存储资源构成一个虚拟的存储设备，数据分散存储在企业的各个角落。分布式文件存储采用可扩展的系统结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。
NoSQL泛指非关系型的数据库，NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题。关系型数据库已经无法满足Web2.0的需求，主要表现为：无法满足海量数据的管理需求、无法满足数据高并发的需求、高可扩展性和高可用性的功能太低。
NewSQL是各种新的可扩展/高性能数据库的简称，这类数据库不仅具有NoSQL对海量数据的存储管理能力，还保持了传统数据库支持ACID和SQL等特性。

oracle drop表空间

ORACLE 数据库系统是美国ORACLE公司（甲骨文）提供的以分布式数据库为核心的一组软件产品，是目前最流行的客户/服务器(CLIENT/SERVER)或B/S体系结构的数据库之一。
ORACLE数据库被划分成称作为表空间的逻辑区域——形成ORACLE数据库的逻辑结构。SQL Server数据库与Oracle数据库之间最大的区别要属表空间设计。Oracle数据库开创性地提出了表空间的设计理念，这为Oracle数据库的高性能做出了不可磨灭的贡献。可以这么说，Oracle中很多优化都是基于表空间的设计理念而实现的。
删除表空间即删除已经建立的数据库表空间。
1、删除没有任何数据对象的表空间的步骤：
1）首先使用PL/SQL界面化工具，或者使用oracle自带的SQL PLUS工具，连接需要删除的表空间的oracle数据库
2）确认当前用户是否有删除表空间的权限，如果没有 drop tablespace,请先用更高级的用户(如sys)给予授权或者直接用更高级的用户
3）用drop tablespace xxx ，删除需要删除的表空间
2、删除有任何数据对象的表空间的步骤：
1）首先使用PL/SQL界面化工具，或者使用oracle自带的SQL PLUS工具，连接需要删除的表空间的oracle数据库
2）确认当前用户是否有删除表空间的权限，如果没有 drop tablespace,请先用更高级的用户(如sys)给予授权或者直接用更高级的用户
3）使用drop tablespace xxx including contents and datafiles;
来删除表空间包括表空间中的内容和数据文件

为什么分布式gis是gis发展的一个趋势 在空间数据库中 如何建立定性关系 定位关系 拓扑关系

所谓分布式就是指数据和程序可以不位于一个服务器上，而是分散到多个服务器，以网络上分散分布的地理信息数据及受其影响的数据库操作为研究对象的一种理论计算模型。分布式有利于任务在整个计算机系统上进行分配与优化，克服了传统集中式系统会导致中心主机资源紧张与响应瓶颈的缺陷，解决了网络GIS 中存在的数据异构、数据共享、运算复杂等问题，是地理信息系统技术的一大进步。

元宇宙利用的技术

元宇宙利用的技术有：区块链技术、交互技术等。

1、区块链技术

区块链是去中心化的分布式数据库，可实现数据信息的分布式记录与分布式存储，是一种把区块以链的方式组合在一起的数据结构。区块链具有非常显著的特征，比如去中心化、开放、自治、匿名、可编程和可追溯，并且记录时间先后、信息不可篡改，数据以电子记录的形式被永久储存下来。

2、交互技术

通过交互性沉浸技术，用户能在元宇宙中实现全感官的沉浸式体验，拥有数字世界的虚拟分身，在数字世界里创造内容、社交和交易。虚拟现实是通过计算机模拟虚拟环境，让人在虚拟世界中产生沉浸感。就像有的公司打造出虚拟工厂，来访者通过佩戴VR眼镜，看到的影像就像身处工厂之中一样。

元宇宙的发展前景

元宇宙是整合多种技术而形成的虚实相融的互联网应用和社会新形态，“向虚”延伸，形成以消费者为中心的消费元宇宙，“向实”发展，形成以生产者或实体产业为中心的产业元宇宙，前者相对注重沉浸式虚拟世界体验的不断升级，后者则相对注重由虚拟世界与现实世界的交互融合而对实体经济带来的价值赋能。

元宇宙发展空间可期，宇宙作为虚拟世界与真实世界交互融合的全新形态，蕴含着办公、社交、工业等场景变革的巨大机遇，具有垫付现有数字产业的可能。针对产业元宇宙，元宇宙概念得以满足远端作业、虚拟实境、模拟运作等陆续崛起的市场需求，而智能制造亦有望乘此热潮，催动相关技术加速开发。

oracle数据库的逻辑结构包括

Oracle数据库的逻辑结构包括表空间、段、区、块。

1、块（Block）

是用来管理存储空间的最基本的单位，也是最小的逻辑存储单位。

2、区（Extent）

是Oracle存储分配的最小单位，它是由一个或多个数据块组成的。

3、段（Segment）

是一组盘区，它是一个独立的逻辑存储结构，用于存储具有独立存储结构对象的全部数据。

4、表空间（Tablespace）

是Oracle最大的逻辑存储结构，与物理上的数据文件相对应，但是一个表空间可以拥有多个数据文件。

ORACLE数据系统简介

ORACLE数据库系统是美国ORACLE公司（甲骨文）提供的以分布式数据库为核心的一组软件产品，是最流行的客户/服务器(CLIENT/SERVER)或B/S体系结构的数据库之一。

比如SilverStream就是基于数据库的一种中间件。ORACLE数据库是世界上使用最为广泛的数据库管理系统，作为一个通用的数据库系统，它具有完整的数据管理功能；作为一个关系数据库，它是一个完备关系的产品；作为分布式数据库它实现了分布式处理功能。但它的所有知识，只要在一种机型上学习了ORACLE知识，便能在各种类型的机器上使用它。

Oracle数据库最新版本为Oracle Database 20c。Oracle数据库12c 引入了一个新的多承租方架构，使用该架构可轻松部署和管理数据库云。此外，一些创新特性可最大限度地提高资源使用率和灵活性，如Oracle Multitenant可快速整合多个数据库，而Automatic Data Optimization和Heat Map能以更高的密度压缩数据和对数据分层。

Mysql数据库3种存储引擎有什么区别

MySQL常见的三种存储引擎为InnoDB、MyISAM和MEMORY。其区别体现在事务安全、存储限制、空间使用、内存使用、插入数据的速度和对外键的支持。具体如下：

1、事务安全：

InnoDB支持事务安全，MyISAM和MEMORY两个不支持。

2、存储限制：

InnoDB有64TB的存储限制，MyISAM和MEMORY要是具体情况而定。

3、空间使用：

InnoDB对空间使用程度较高，MyISAM和MEMORY对空间使用程度较低。

4、内存使用：

InnoDB和MEMORY对内存使用程度较高，MyISAM对内存使用程度较低。

5、插入数据的速度：

InnoDB插入数据的速度较低，MyISAM和MEMORY插入数据的速度较高。

6、对外键的支持：

InnoDB对外键支持情况较好，MyISAM和MEMORY两个不支持外键。

全面解析基于空间数据库的数据挖掘技术[1]

　　随着GIS技术在各个行业的应用以及数据挖掘 空间数据采集技术 数据库技术的迅速发展 对从空间数据库发现隐含知识的需求日益增长 从而出现了用于在空间数据库中进行知识发现的技术——空间数据挖掘(Spatial Data Mining 本文简称为SDM) 空间数据挖掘是从空间数据库中提取隐含的 用户感兴趣的空间和非空间模式和普遍特征的过程

　　本文分析了空间数据库知识发现面临的困难 研究了扩展传统数据挖掘方法如分类 关联规则 聚类等到空间数据库的方法 并对空间数据库系统实现技术及空间数据挖掘系统开发模式等进行了比较分析

　　 　空间数据库知识发现面临的困难

　　从空间数据库发现知识的传统途径是通过专家系统 数据挖掘 空间分析等技术来实现的 但是在空间数据库隐含知识的发现方面 只单独依*某一种技术 往往存在着这样或那样的缺陷 对于专家系统来讲 专家系统不具备自动学习的能力 GIS中的专家系统也达不到真正的智能系统的要求 仅能利用已有的知识进行推导 对于数据挖掘来讲 空间数据库与普通数据库的在数据存储机制的不同和空间数据的相互依赖性等特点决定了在空间数据库无法直接采用传统的数据挖掘方法 对于空间分析来讲 虽然空间分析中常用的统计方法可以很好地处理数字型数据 但是它存在的问题很多 如统计方法通常假设空间分布的数据间是统计上独立的 而现实中空间对象间一般是相互关联的;其次 统计模型一般只有具有相当丰富领域知识和统计方面经验的统计专家才能用;另外 统计方法对大规模数据库的计算代价非常高 所以在处理海量数据方面能力较低

　　从上面的分析可以看出 由于空间数据具有诸多特点 因此在空间数据库进行知识发现 需要克服使用单一技术的缺陷 即需要融合多种不同技术 所以研究人员提出了空间数据挖掘技术来解决从空间数据库知识发现隐含知识的难题

　　空间数据挖掘是多学科和多种技术交*综合的新领域 它综合了机器学习 空间数据库系统 专家系统 可移动计算 统计 遥感 基于知识的系统 可视化等领域的有关技术

　　空间数据挖掘利用空间数据结构 空间推理 计算几何学等技术 把传统的数据挖掘技术扩充到空间数据库并提出很多新的有效的空间数据挖掘方法 与传统空间分析方法相比 它在实现效率 与数据库系统的结合 与用户的交互 发现新类型的知识等方面的能力大大增强 空间数据挖掘能与GIS的结合 使GIS系统具有自动学习的功能 能自动获取知识 从而成为真正的智能空间信息系统

　　 　扩展传统数据挖掘方法到空间数据库

　　空间数据挖掘技术按功能划分可分为三类 描述 解释 预测 描述性的模型将空间现象的分布特征化 如空间聚类 解释性的模型用于处理空间关系 如处理一个空间对象和影响其空间分布的因素之间的关系 预测型的模型用来根据给定的一些属性预测某些属性 预测型的模型包括分类 回归等 以下介绍将几个典型的数据挖掘技术聚类 分类 关联规则扩展到空间数据库的方法

　　聚类分析方法按一定的距离或相似性测度将数据分成一系列相互区分的组 而空间数据聚类是按照某种距离度量准则 在某个大型 多维数据集中标识出聚类或稠密分布的区域 从而发现数据集的整个空间分布模式 经典统计学中的聚类分析方法对海量数据效率很低 而数据挖掘中的聚类方法可以大大提高聚类效率 文献将大型事务数据库的关联规则概念扩展到空间数据库 用以找出空间对象的关联规则 此方法采用一种逐渐求精的方法计算空间谓词 首先在一个较大的数据集上用MBR最小边界矩形结构技术对粗略的空间谓词进行近似空间运算 然后在裁剪过的数据集上用代价较高的算法进一步改进挖掘的质量

　　 　空间数据库实现技术

　　空间数据挖掘系统中 空间数据库负责空间数据和属性数据的管理 它的实现效率对整个挖掘系统有着举足轻重的影响 所以下面详细介绍空间数据库的实现技术

　　根据空间数据库中空间数据和属性数据的管理方式 空间数据库有两种实现模式 集成模式和混合模式 后者将非空间数据存储在关系数据库中 将空间数据存放在文件系统中 这种采用混合模式的空间数据库中 空间数据无法获得数据库系统的有效管理 并且空间数据采用各个厂商定义的专用格式 通用性差 而集成模式是将空间数据和属性数据全部存储在数据库中 因此现在的GIS软件都在朝集成结构的空间数据库方向发展 下面对集成结构的空间数据库技术中的两个主流技术基于空间数据引擎技术的空间数据库和以Oracle Spatial为代表的通用空间数据库进行比较分析

　　空间数据引擎是一种处于应用程序和数据库管理系统之间的中间件技术 使用不同GIS厂商的客户可以通过空间数据引擎将自身的数据交给大型关系型DBMS统一管理;同样 客户也可以通过空间数据引擎从关系型DBMS中获取其他类型GIS的数据 并转化成客户可使用的方式 它们大多是在Oracle i Spatial(较成熟的空间数据库版本 于 年 月推出)推出之前由GIS软件开发商提供的将空间数据存入通用数据库的解决方案 且该方案价格昂贵

　　Oracle Spatial提供一个在数据库管理系统中管理空间数据的完全开放体系结构 Oracle Spatial提供的功能与数据库服务器完全集成 用户通过SQL定义并操作空间数据 且保留了Oracle的一些特性 如灵活的n 层体系结构 对象定义 健壮的数据管理机制 Java存储过程 它们确保了数据的完整性 可恢复能力和安全性 而这些特性在混合模式结构中几乎不可能获得 在Oracle Spatial中 用户可将空间数据当作数据库的特征使用 可支持空间数据库的复制 分布式空间数据库以及高速的批量装载 而空间中间件则不能 除了允许使用所有数据库特性以外 Spatial Cart ridge还提供用户使用行列来快速访问数据 使用简单的SQL语句 应用者就能直接选取多个记录 Spatial Cart ridge数据模型也给数据库管理员提供了极大的灵活性 DBA可使用常见的管理和调整数据库的技术

　　 　空间数据挖掘系统的开发

　　 　通用SDM系统

　　在空间数据挖掘系统的开发方面 国际上最著名的有代表性的通用SDM系统有 GeoMiner Descartes和ArcView GIS的S PLUS接口 GeoMiner是加拿大Simon Fraser大学开发的著名的数据挖掘软件DBMiner的空间数据挖掘的扩展模块 空间数据挖掘原型系统GeoMiner包含有三大模块 空间数据立方体构建模块 空间联机分析处理(OLAP)模块和空间数据采掘模块 能够进行交互式地采掘并显示采掘结果 空间数据采掘模块能采掘 种类型的规则 特征规则 判别规则和关联规则 GeoMiner采用SAND体系结构 采用的空间数据采掘语言是GMQL 其空间数据库服务器包括MapInfo ESRI/OracleSDE Informix Illustra以及其它空间数据库引擎

　　Descartes可支持可视化的分析空间数据 它与开发此软件的公司所开发的数据挖掘工具Kepler结合使用 Kepler完成数据挖掘任务且拥有自己的表现数据挖掘结果的非图形界面 Kepler和Descarte动态链接 把传统DM与自动作图可视化和图形表现操作结合起来 实现C 决策树算法 聚类 关联规则的挖掘

　　ArcView GIS的S PLUS接口是著名的ESRI公司开发的 它提供工具分析空间数据中指定类

　　除了以上空间数据挖掘系统外 还有GwiM等系统

　　从以上SDM系统可以看出 它们的共同优点是把传统DM与地图可视化结合起来 提供聚类 分类等多种挖掘模式 但它们在空间数据的操作上实现方式不尽相同 Descartes是专门的空间数据可视化工具 它只有与DM工具Kepler结合在一起 才能完成SDM任务 而GeoMiner是在MapInfo平台上二次开发而成 系统庞大 造成较大的资源浪费 S PLUS的局限在于 它采用一种解释性语言(Script) 其功能的实现比用C和C++直接实现要慢得多 所以只适合于非常小的数据库应用 基于现存空间数据挖掘系统的结构所存在的缺陷 我们提出空间数据挖掘系统一种新的实现方案