空间数据库知识点总结

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第一篇：空间数据库知识点总结

空间数据库总结

第一章：

1.简述空间数据的结构特点及用传统商用关系数据库管理空间数据的局限性：

答：1.结构特点：(1)从数据组织和管理角度看，空间数据与一般的事务数据相比具有非结构化特征(2)相对于一般的事务数据而言，空间数据量大(3)用以描述事物或现象随时间的变化2.局限性：(1)表示某种空间对象实体记录的空间字段难于预先确定(2)空间信息有坐标系统(3)关系数据原有的功能不能满足地理空间应用要求

2.空间数据管理的演化过程

答：1.人工管理阶段(20世纪50年代中期)特点：(1)数据不保存(2)没有数据管理软件

(3)数据冗余2.文件系统阶段(20世纪60年代中期)特点：(1)数据文件是大量数据的集合形式(2)面向用户的数据文件(3)数据文件与对应的程序具有一定的独立性(4)由初期的顺序文件发展为索引文件、链接文件、直接文件等3.文件与数据库系统混合管理系统(20世纪80年代初期)特点：(1)对用户观点的数据进行严格细致的描述(2)允许用户以记录或数据项作单位进行访问(3)数据的物理存储可以很复杂，同样的物理数据可以导出多个不同的逻辑文件4.全关系型空间数据库管理系统(20世纪80年代后期);5.对象关系数据库管理系统;6.面向对象的数据库系统

3..空间数据库的研究内容：

答：1.地理空间数据的获取与处理：(1)空间数据库的准确性研究;(2)空间数据质量研究;

2.地理空间数据组织(1)空间数据的多种表达方式研究;(2)时空关系的研究;(3)海量空间数据库的结构体系研究3.地理空间数据库系统：(1)空间关系语言研究(2)分布处理和Client/Server模式4.地理空间数据共享的研究

4.松散双元空间数据管理的结构及其弊端

文件与数据库系统混合管理系统(20世纪80年代初期)特点：(1)对用户观点的数据进行严格细致的描述(2)允许用户以记录或数据项作单位进行访问(3)数据的物理存储可以很复杂，同样的物理数据可以导出多个不同的逻辑文件

答：

第二章：

1.基于实体空间对象描述的基本特点：

答：基于对象的模型强调个体现象，对象之间的空间位置关系通过所谓拓扑关系进行连接，主要描述不连续的地理现象，适合表示有固定形状的空间实体

2.基于场模型地理空间描述适应的地理变量的分布特点：

答：分布特点：在一定空间内连续分布。将地理空间的事物和现象作为连续的变量来看待。基于场模型可分为：图斑模型、等值线模型、选择模型

3.栅格数据操作的基本类型：

答(1)局部操作;(2)聚焦操作;(3)区域操作;(4)全局操作(5)图像操作

4.矢量数据向栅格数据转移的基本算法

答:(1)内部点扩散算法(2)复数积分算法(3)射线算法的扫描算法(4)边界代数算法

5.矢量数据与栅格数据结构的区别：

答：(1)栅格数据结构具有“属性明显，位置隐含”的特点，它易于实现，操作简单，有利于栅格的空间信息模型的分析，但栅格数据表达精度不高，数据存储量大，工作效率低;(2)矢量数据结构具有“位置明显，属性隐含”的特点，它操作起来比较复杂，许多分析操作(如叠置分析)用矢量数据结构难于实现;但它的数据表达精度高，数据存储量小，工作效率高。

6.非拓扑辩状矢量层文件数据组织与拓扑矢量文件数据组织的区别：

答： 非拓扑辫状矢量层文件的数据组织，它仅记录空间目标位置坐标和属性信息，而不记录它的拓扑关系，它可能有两种形式，一种是：每个点线面坐标直接跟随它的空间坐标;另

一种方式是：点坐标作为一个文件，线和多边形有点号组成。在非拓扑数据组织中，边界线数据均获取和存储两次，这就会产生裂隙或重叠，并产生数据冗余;为了消除裂隙，一般需要编辑。拓扑矢量层文件数据组织，实际上还仅仅是结点线面之间的关联拓扑关系，这种关系通常有两种表达关系：全显示表达和半隐含表达，全显示的表达是指结点弧段面块相互之间的所有关联拓扑关系，都用关系表显示的表达出来，关系除了要明确表示出来从上到下的拓扑关系，还要用关系表列出结点弧段面块之间的关系，但任然没有包括点与面，面与点的关联关系，这种关系是以弧段为桥梁建立的;半隐含表达则是用弧段—结点—弧段—面块的表格表示几何目标间的拓扑关系，建立空间目标之间的拓扑关系，这样一来修改面块—弧段的拓扑关系时，边界上内点移动只需进行一次，且只需修改弧段坐标数据文件即可，可以方便的实现数据共享问题。

7.简述线状网络数据模型设计的主要几何对象，并说明其文件组织的基本思想

答：形状网络模型主要几何要素：结点，几何弧段，逻辑弧段;文件分为结点文件，弧段坐标文件、拓扑关系文件、逻辑网段文件。结点文件记录坐标、关联边、结点其他属性;弧段坐标文件记录弧度中间点坐标拓扑关系文件记录起、终点坐标、坐标指针、其他属性;逻辑网段文件记录网段中逻辑关系;结点文件中坐标决定拓扑文件中起、终点，结点中的关联边、弧段坐标文件、拓扑关系文件中坐标指针构成逻辑网段文件。

8.简述基于polyvert的多边形网络拓扑数据结构的基本思想

答：polyvert包括结点文件、弧段中间坐标文件，多边形文件、拓扑文件、拓扑索引文件。结点、弧度中间坐标文件记录坐标;多边形文件记录多边形弧段序列指针;拓扑文件包括弧段标志号，中间点坐标个数及其指针，起、终点，左、右多边形;拓扑索引文件记录地址指针。多边形文件通过拓扑索引文件与拓扑文件相关联;拓扑文件通过中间点坐标指针与弧段中间坐标文件相结合，通过起、终点与结点文件相结合。

第四章：

1.简述数据的逻辑层次单位和物理层次单位，并给出逻辑记录与物理记录的定义：

答：(1)逻辑层次单位：数据项、记录、文件、数据库、数据仓库;物理层次单位：bit、字节、字、块;(2)逻辑记录：

2.试述逻辑记录的物理组织形式与各自的特点：

答：(1)定长记录固定组块：实现简单，只须说明块的体积和记录的长度(2)变长记录不跨界组块：把不同长度的记录存放到一个块中，要识别它们就必须给个记录时加一个长度指示器PR(3)变长记录跨界组块：一个记录在意个块中存放不下时，可以跨过边界存到另一个块中;(4)块列：将若干个数据块组成一个块列，文件系统的软件一次读/写整个块列，记录可跨越块的边界，但不允许跨越块列的边界。

3.在Hash文件组织中，何为碰撞?何为数据溢出?并说明处理桶数据溢出需用的方法 答(1)

5.空间索引的定义。它与传统文件索引有何不同。对空间数据建立空间索引的目的

答(1)空间索引：指依据空间对象的位置和形状或空间对象之间的某种空间关系，按一定顺序排列的一种数据结构(2)不同：

6.空间数据库的静态索引和动态索引有何不同，二者具有哪些优缺点。

答：(1)静态索引是通过建立空间数据库中的逻辑记录与物理记录之间的静态索引表，使用各种查找算法，查找表结构，从而实现数据文件的索引。静态索引的实现比较简单，但修改很不方便，难以实现对数据文件实时的增加或删除(2)动态索引是在数据操作的过程中动态生成的索引结构。使用动态索引方法可以很方便地实现数据文件实时改动，但索引结构的实现复杂，维护索引结构需要计算时间和空间。

7.从技术层面上，空间索引分为哪几种形式，并说明每种形式各自特点：

答：(1)对象影射技术：该方法将K维对象转移成2K维空间上的点(2)对象复制和裁剪技术：将空间划分为不相交的子空间，并依据子空间的划分，将落在多个子空间的对象划分多个组成部分(3)重叠子空间方法：将地图划分为可以重叠的子空间，以便每个对象完全落在一个子空间。

8.简述格网空间索引实施的基本原理。传统格网索引与改进格网索引的区别：

答：网格空间索引基本原理是：将研究区域用横竖线条划分大致相等和不等的网络，记录每一个个网所包含的空间实体，当用户进行空间查询时，首先计算出用户查询对象所在的格网，然后再在该格网中快速查询所选空间实体。这样一来，就大大的加速了空间对象的查询速度。 区别：传统式一维，改进是二维

第五章：

1.在面向对象空间数据模型中，地理要素的几何抽象类型有哪些形式(拓扑形式与非拓扑形式两种分析)

答：(1)拓扑形式：结点、弧段、多边形、多面体

(2)非拓扑形式：点、线、面、表面、体

2.何为空间数据层的工作区?并简述工作区的无缝数据库与有缝数据库的各自特点。

答：(1)工作区：为了使计算机能够识别和处理地理要素，必须将连续地现实世界中地理实体及相互关系进行离散和抽象，建立若干以地理区域为界的认识地理空间的窗口。(2)无缝数据库：有统一的坐标系、无缝隙、不受传统图幅划分的限制，整个工作区域在数据库中相当于一个整体;有缝数据库：采用分块存储管理和处理，以数据块作为基本单位，一个数据块构成一个数据存储单位。

3.在考虑了空间数据库的分层及分块情况下，空间物体关系对象有哪几种形式?每一种形式主要表示何种空间关系?

答(1)结点和弧段之间的网络关系，弧段和多边形之间的多边形关系。数据块之间的相同空间物体连接关系、要素层之间的相关地理要素连接关系。

5.Coverage矢量数据模型的优缺点?

答：1.优点：(1)空间数据与属性数据相结点;(2)能够存储矢量要素之间的拓扑关系2.缺点：(1)空间数据不能很多的与其行为相对应;(2)以文件方式保存空间数据，而将属性数据存放在另外的DBMS中;(3)Coverage模型拓扑结构不够灵活，局部变动后则必须对全局的拓扑关系重新建立;(4)在不同的Coverage之间无法建立拓扑关系。

6.Geodatabase数据模型结构主要涉及到哪些基本组成要素?这种数据模型具有哪些特点? 答：(1)基本组成要素：要素类、要素数据集、关系类、几何网络、域、有效规则、栅格数

1在同一数据库中统一地管理各种类型的空间数据;据集、TIN datasets、定位器(2)特点：○

2.空间数据的录入和编辑更加准确;3.空间数据更加面向实际的应用领域;4.可以表达空间○○○

5.可以更好的进行制图;6.空间数据的表示更为准确;7可以管理连续的数据的相互关系;○○○

8支持空间数据的版本管理和多用户并发操作 空间数据，无需分块、分幅;○

第六章：

1.空间数据库的内容组成

答：从应用性质上空间数据库可分为基础地理空间数据库和专题数据库。基础地理空间数据库包括基础地形要素矢量数据(DLG)数字高程模型(DEM)、数字正射影像(DOM)、数字栅格地图(DRG)以及相应的元数据库(MD)。专题数据库(TD)包括土地利用书记、地籍数据、规划管理数据、道路数据等。

2.何为数据库的三级模式与两级映射?数据定义语言的作用及形式

答：1.三级模式：外模式(子模式或用户模式)、模式(概念模式或逻辑模式)、内模式(存

储模式);两级映射：子模式/模式映射、模式/存储模式映射;2.作用：定义数据的各种特征：形式：(1)模式DDL—定义数据库的全局逻辑结构;(2)子模式DDL—定义view(视图);

(3)DML—数据处理;(4)物理DDL—定义数据的物理存储方式。

3.基于文件系统的空间数据库体系结构：

答：1.文件组织：(1)定长记录(2)变长记录(3)聚蔟文件组织;2.空间数据引擎：基于特定的空间数据模型，在特定的数据存储、管理系统的基础上提供对空间的存储、检索等操作，以提供在此基础上的二次开发3.缓冲区管理：

4.基于数据库管理主流的空间数据库混合体系结构：

文件与数据库系统混合管理系统(20世纪80年代初期)特点：(1)对用户观点的数据进行严格细致的描述(2)允许用户以记录或数据项作单位进行访问(3)数据的物理存储可以很复杂，同样的物理数据可以导出多个不同的逻辑文件

5.分步式空间数据库的模式结构?并说明其全局用户视图，全局概念模式，局部内容与数据库的三级模式有何区别?在该模式的结构中，分布式空间数据库管理系统与局部空间数据库管理系统起的作用有何不同?实现多空间数据库集成需要解决的主要问题是什么?

分步式空间数据库的模式结构是：模式结构总体可以分为两部分，一是集中式空间数据库的模式，代表了各场地上参与空间数据库系统的基本结构;二是，分布式空间数据库系统增加的模式。

区别：一个分布式空间数据库是由若干个已经存在的相关空间数据库集成的，全局用户视图，全局概念模式，局部内容是针对于一个分布式空间数据库而言的。数据库的三级模式是针对于一个空间数据库而言的，全局用户视图相当于数据库的外模式，全局概念模式相当于数据库的模式，局部内容相当于数据库的内模式。

在该模式的结构中，对于用户来说，在分布式空间数据库管理系统中，智能进行基础的操作，而不能定义自己的视图，而在局部空间数据库管理系统中用户却可以定义自己的视图。 实现多空间数据库集成需要解决的主要问题：一：选择全局统一的空间数据库模型来描述全局概念模式和分片模式;二：选择全局统一的空间查询语言作为全局系统和用户交互界面;三：解决分片的异构性，实现局部概念模式到全局分片模式的转换，即异构同化;四：解决分片冲突问题，构造全局的概念模式，即同构整体化。

第二篇：空间数据库期末复习重点总结

一、数据管理的发展阶段

1、人工管理阶段

2、文件系统阶段

3、数据库管理阶段

注意了解各阶段的背景和特点

二、数据库系统的特点

1、面向全组织的复杂的数据结构

2、数据的冗余度小，易扩充

3、具有较高的数据和程序的独立性：数据独立性

数据的物理独立性 数据的逻辑独立性

三、数据结构模型三要素

1、数据结构

2、数据操作

3、数据的约束性条件

四、数据模型反映实体间的关系

1、一对一的联系(1：1)

2、一对多的联系(1：N)

3、多对多的联系(M：N)

五、数据模型：

是数据库系统中用于提供信息表示和操作手段的形式构架。

数据库结构的基础就是数据模型。数据模型是描述数据(数据结构)、数据之间的联系、数据语义即数据操作，以及一致性(完整性)约束的概念工具的集合。 概念数据模型：按用户的观点来对数据和信息建模。ER模型

结构数据模型：从计算机实现的观点来对数据建模。层次、网状模型、关系

六、数据模型的类型和特点

1、层次模型：

优点：结构简单，易于实现

缺点：支持的联系种类太少，只支持二元一对多联系

数据操纵不方便，子结点的存取只能通过父结点来进行

2、网状模型：

优点：能够更为直接的描述世界，结点之间可以有很多联系

具有良好的性能，存取效率高 缺点：结构比较复杂

网状模型的DDL、DML复杂，并且嵌入某一种高级语言，不易掌握，不易使用

3、关系模型：

特点：关系模型的概念单一;(定义、运算)关系必须是规范化关系;

在关系模型中，用户对数据的检索操作不过是从原来的表中得到一张新的表。 优点：简单，表的概念直观，用户易理解。

非过程化的数据请求，数据请求可以不指明路径。

数据独立性，用户只需提出“做什么”，无须说明“怎么做”。 坚实的理论基础。

缺点：由于存储路径对用户透明，存储效率往往不如非关系数据模型

4、面向对象模型

5、对象关系模型

七、三个模式和二级映像

1、外模式(Sub-Schema)：用户的数据视图。是数据的局部逻辑结构，模式的子集。

2、模式(Schema)：所有用户的公共数据视图。是数据库中全体数据的全局逻辑结构和特性的描述。

3、内模式(Storage Schema)：又称存储模式。数据的物理结构及存储方式。

4、外模式/模式映象：定义某一个外模式和模式之间的对应关系，映象定义通常包含在各外模式中。当模式改变时，修改此映象，使外模式保持不变，从而应用程序可以保持不变，称为逻辑独立性。

5、模式/内模式映象：定义数据逻辑结构与存储结构之间的对应关系。存储结构改变时，修改此映象，使模式保持不变，从而应用程序可以保持不变，称为物理独立性。

八、数据视图

数据库管理系统的一个主要作用就是隐藏关于数据存储和维护的某些细节，而为用户提供数据在不同层次上的抽象视图，即不同的使用者从不同的角度去观察数据库中的数据所得到的结果—数据抽象。

九、规范化

1、几个概念

候选码(候选关键字)：如果一个属性(组)能惟一标识元组，且又不含有其余的属性，那么这个属性(组)称为关系的一个候选码(候选关键字)。 码(主码、主键、主关键字)：从候选码中选择一个唯一地标识一个元组候选码作为码 主属性：任何一个候选码中的属性(字段)非主属性：除了候选码中的属性外码：关系模式R中属性或属性组X并非R的码，但X是另一个关系模式的码，则称X是R的外部码，简称外码。

2、函数依赖

(1)设R(U)是一个属性集U上的关系模式，X和Y是U的子集。若对于R(U)的任意一个可能的关系r，r中不可能存在两个元组在X上的属性值相等，而在Y上的属性值不等，则称 “X函数确定Y”或“Y函数依赖于X”，记作X→Y。 X称为这个函数依赖的决定属性集(Determinant)。Y=f(x)

(2)在关系模式R(U)中，对于U的子集X和Y，

如果X→Y，但Y  X，则称X→Y是非平凡的函数依赖 若X→Y，但Y  X,

则称X→Y是平凡的函数依赖 (3)在关系模式R(U)中，如果X→Y，并且对于X的任何一个真子集X’，都有X’/ →Y, 称Y完全函数依赖于X，记作XF→Y。若X→Y，但Y不完全函数依赖于X，则称Y部分函数依赖于X，记作XP→Y。

(4)在关系模式R(U)中，如果X→Y，Y→Z，且Y X，Y→X，则称Z传递函数依赖于X。记为X传递→Z。注: 如果Y→X， 即X←→Y，则Z直接函数依赖于X。

3、范式

范式是符合某一种级别的关系模式的集合

(1)范式种类：第一范式(1NF)、第二范式(2NF)、第三范式(3NF)、BC范式(BCNF)、第四范式(4NF)、第五范式(5NF)

1NF2NF3NFBCNF4NF5NF(2)各种范式之间的联系：

(3)定义：

1NF：如果一个关系模式R的所有属性都是不可分的基本数据项，则R∈1NF。

存在的问题：插入异常、删除异常、数据冗余度大、修改复杂

2NF：若关系模式R∈1NF，并且每一个非主属性都完全函数依赖于R的码，则R∈2NF。(所有非主属性完全依赖每个候选关键字。)

3NF：关系模式R 中若不存在这样的码X、属性组Y及非主属性Z(Z  Y), 使得X→Y，Y→Z成立，Y→X，则称R ∈ 3NF。(所有非主属性既不部分依赖于码也不传递函数依赖码。)

BCNF：设关系模式R∈1NF，如果对于R的每个函数依赖X→Y，若Y不属于X，则X必含有候选码，那么R∈BCNF。(每一个决定属性集(因素)都包含(候选)码，R中的所有属性(主，非主属性)都完全函数依赖于码，R∈3NF。) 性质：a、所有非主属性都完全函数依赖于每个候选码

b、所有主属性都完全函数依赖于每个不包含它的候选码 c、没有任何属性完全函数依赖于非码的任何一组属性

多值依赖：设R(U)是一个属性集U上的一个关系模式， X、 Y和Z是U的子集，并且Z=U-X-Y，多值依赖 X→→Y成立当且仅当对R的任一关系r，r在(X，Z)上的每个值对应一组Y的值，这组值仅仅决定于X值而与Z值无关

平凡多值依赖和非平凡的多值依赖：若X→→Y，而Z=φ，则称X→→Y为平凡的多值依赖，否则称X→→Y为非平凡的多值依赖。

4NF：关系模式R(U，F)∈1NF，如果对于R的每个非平凡多值依赖XY(Y不包含于X)，X都含有候选码，则R ∈ 4NF

范式关系：

十、数据库

数据库：数据库就是为了一定的目的，在计算机系统中以特定的结构组织、存储、管理和应用的相关联的数据集合。空间数据库：空间数据库是存取、管理空间信息的数据库。 空间数据库管理系统：空间数据库管理系统是指能够对物理介质上存储的地理空间数据进行语义和逻辑上的定义;

1、提供必须的空间数据查询、检索和存取功能;

2、能够空间数据进行有效的维护和更新的一套软件系统。 空间数据库应用系统：提供给用户访问和操作空间数据库的用户界面，是应用户数据处理需求而建立的具有数据库访问功能的应用软件。 一般需要进行二次开发。

数据库系统组成：数据库、数据库管理系统、应用系统、数据库管理员

空间信息的特征：

(1)几何信息：描述了事物在空间中的位置及所占据的范围

将地球表面以投影方式转换为平面

通过平面几何来抽象描述和研究事物的位置和范围 用图形和符号的方式来描绘这些空间相关的事物

(2)拓扑信息：研究空间相关的事物本身或者事物之间的在空间坐标变换下的不变性质

事物本身的内外关系

事物之间的相离、相接、相交 事物之间相连的布局

(3)属性信息：与位置范围无关的其它信息

描述了事物本身的内在性质和外在表现 事物之间的非位置关系

空间数据库管理系统三层体系结构及每层的代表软件：

标准DBMS存储空间数据的局限性

(1)空间数据记录是变长的(如点数的可变性)，而一般的数据库都只允许把记录的长度设定为固定;

(2)在存储和维护空间数据拓扑关系方面存在着严重缺陷;

(3)一般都难以实现对空间数据的关联、连通、包含、叠加等基本操作; (4)不能支持复杂的图形功能;

(5)单个地理实体的表达需要多个文件、多条记录，一般的DBMS也难以支持; (6)难以保证具有高度内部联系的GIS数据记录需要的复杂的安全维护。

GIS的发展演化

空间数据库管理系统与传统数据库的区别： (1)数据量大

(2)需要处理与传统数据库中数据性质相似的属性数据和空间位置数据及它们之间的联系 3)对数据的检索涉及空间分析方法(4)数据应用广泛，不局限于某个部门

GIS发展三个阶段

1、 第一代GIS(从60年代中期到80年代的中后期，是GIS软件从无到有、从原型到产品的阶段)

技术特点：以图层作为处理的基础

以系统为中心 单机、单用户

全封闭结构支持二次开发能力非常弱

在主要实现技术上，以文件系统来管理几何数据与属性数据 应用领域基本上集中在资源与环境领域的管理类应用

2、第二代GIS(从80年代末到90年代中期，是GIS软件成熟和应用快速发展的时期) 技术特点：以图层作为处理基础

引入网络技术，多机、多用户 以系统为中心

支持二次开发的能力有所增强

以商用DBMS管理属性数据，但几何数据仍用文件系统管理 应用领域开始有较大范围的扩展，但基本上是管理类应用。

3、第三代GIS(90年代中期开始，估计将延续10年或稍长的时间) 技术特点：仍然以图层为处理的基础，但面临不断演化

引入了Internet技术，开始向以数据为中心的方向过渡，实现了初步的(浏览型或简单查询型)的B/S结构

开放程度大幅度增加，组件化技术改造逐步完成

逐渐重视元数据问题，空间数据共享、服务共享和GIS系统互连技术不断发展 GIS的标准化问题备受重视

实现空间数据与属性数据的一体化存储和初步的一体化查询，并将不断完善 应用领域迅速扩大，应用深度不断提高，开始具有初步的分析决策能力。

展望新一代GIS 面向空间实体及其时空关系的数据组织与融合 统一的海量存储、查询和分析处理 有效的分布式空间数据管理和计算 一定的三维和时序处理能力 强大的应用集成能力

灵活的操纵能力和一定的虚拟现实表达

空间数据库管理系统与GIS的联系和区别 空间数据库管理系统一般由专业GIS软件提供

GIS—处理地理数据——以地球表面为基本参照框架的空间数据

SDBMS——处理空间数据( 空间数据包括地理数据，地理数据是空间数据的子集) GIS促进SDBMS的研究与发展

空间信息模型：

基于场的模型：用于表示具有连续的空间变化的情况，形状不定的现象，采用栅格数据结构。

基于对象的模型：用于表示具有固定形状的空间实体/概念，描述空间上离散的空间对象。采用矢量数据结构

空间数据库设计的三个步骤

空间数据库的设计是指在现在数据库管理系统的基础上建立空间数据库的整个过程。 概念模型：按用户的观点从现实应用中抽象出事物以及事物之间的联系 逻辑建模：建立概念和联系的逻辑结构

物理设计建模：对逻辑结构进行具体实现方面的安排和考虑;

存储组织、索引、内存管理……

E-R图：

实体：现实中或者概念上独立存在的事物或者对象，用矩形表示 属性：刻画实体性质的数值或描述，用椭圆表示 联系：表达实体间的关联，用菱形表示 重点：E-R图设计

扩展E-R模型：象形图

1、 实体象形图：

象形图：象形图是一种将对象插在方框内的微缩图表示，这些微缩图用来扩展ER图，并插到实体矩形框中的适当位置。

形状：形状是象形图中的基本图形元素，它代表着空间数据模型中的元素。

基本形状： 复合形状： 导出形状： 备选形状： 任意形状：

用户自定义形状：

2、 联系象形图：

联系象形图用来构建实体间联系的模型

OGIS的4类几何体(4类空间数据模型)： 点——0维对象

线——1维对象，线串——2个或多个点表示 面——2维对象，多边形

几何体集合——表示复杂形状，3类：

多点 多线 多面

几何体集合——保证——几何操作的闭合

常见拓扑属性：

endpoint(point, arc)

点是弧的端点 simple-nonself-intersection(arc)

非自交的弧

on-boundary(point, region)

点在区域的边界上 inside(point, region)

点在区域内部 outside(point, region)

点在区域之外

open(region)

区域是开域(不包括边界) close(region)

区域是闭域(包括边界)

connected(region)

区域是连通域(区域上任2点，都有路径相连) inside(point, loop)

点在环中 crosses(arc, region)

弧穿过区域 touches(region, region)

区域与区域相邻 touches(arc, region)

弧与区域相邻 overlap(region, region)

区域与区域重叠 常见非拓扑属性：

Euclidean-distance(point, point)

2点间的欧氏距离 direction(point, point)

点在点的东面

length(arc)

弧的长度(单位向量长度为1个单位)

perimeter(area)

区域的周长(单位正方形的周长为4个单位) area(region)

区域的面积(单位正方形的面积为1个平方单位)

九交模型：

定义平面上2对象之间的拓扑关系 对象的3个部分： 内部——A° 边界——∂A 外部——A-

九交矩阵：将两个几何形的内部、边界、外部分别两两做相交操作，操作的结果记为矩阵元素取值

矩阵元素取值： ABABAB0——交为空 9(A,B)ABABAB1——交为非空 ABABAB

九交矩阵可确定的二元拓扑关系种类：29=512 可实现的二元拓扑关系种类：8(相离(disjoint)、相接(meet)、交叠(overlap)、相等(equal)、包含(contain)、在内部(inside)、覆盖(cover)、被覆盖(covered by))

关系代数(形式化的语言)

关系代数用到的运算符包括四类：集合运算符、专门的关系运算符、算术比较符、逻辑运算符。

并、差、交、笛卡尔积

选择：满足条件的元组，即行 投影：选取属性列 连接：等值投影

自然连接(特殊的等值连接，要求两个关系中进行比较的分量必须是相同的属性组，在结果中把重复的属性列去掉)

外连接：把舍弃的元组保存在结果中，在其他属性值上填空值(NULL) 左外连接：保留左边关系要舍弃的元组 右外连接：保留右边关系要舍弃的元组 除运算：了解象集

SQL标准每阶段特点和增加的内容 SQL-86 SQL-89：“具有完整性增强的数据库语言SQL”，增加了对完整性约束的支持

SQL-92：“数据库语言SQL”，是SQL-89的超集，增加了许多新特性，如新的数据类型，更丰富的数据操作，更强的完整性、安全性支持等。

SQL-3/SQL99：正在讨论中的新的标准，将增加对面向对象模型的支持

SQL中完成核心功能的9个动词

数据定义：

常用完整性约束： 主码约束：primary key 唯一性约束：unique 非空集约束：not null 参照完整性约束

数据查询：

查询满足条件的元组：

% (百分号) 代表任意长度(长度可以为0)的字符串 _ (下横线) 代表任意单个字符 集函数包括：

COUNT([DISTINCT | ALL] *)统计元组个数

COUNT([DISTINCT | ALL] <列名>)统计一列中值的个数 SUM([DISTINCT | ALL] <列名>)计算一列值的总和 AVG([DISTINCT | ALL] <列名>)计算一列的平均值 MAX([DISTINCT | ALL] <列名>)计算一列的最大值 MAX([DISTINCT | ALL] <列名>)计算一列的最小值 连接查询包括： 广义笛卡尔积

等值(含自然连接) 非等值连接; 自身连接; 外连接; 复合条件连接 嵌套查询

等值连接与自然连接区别

等值连接：在连接条件中使用等于号(=)运算符比较被连接列的列值，其查询结果中列出被连接表中的所有列，包括其中的重复列。

自然连接：在连接条件中使用等于(=)运算符比较被连接列的列值，但它使用选择列表指出查询结果集合中所包括的列，并删除连接表中的重复列。 嵌套查询分类：

不相关子查询：子查询的查询条件不依赖于父查询 相关子查询：子查询的查询条件依赖于父查询 不相关子查询：由里向外逐层处理 相关子查询：首先取外层查询中表的第一个元组，根据它与内层查询相关的属性值处理内层查询

集合查询：并(union)交(intersect)差(minus)

SELECT语句的一般格式： SELECT [ALL|DISTINCT] <目标列表达式> [别名] [ ，<目标列表达式> [别名]] … FROM <表名或视图名> [别名] [ ，<表名或视图名> [别名]] … [WHERE <条件表达式>] [GROUP BY <列名1> [HAVING <条件表达式>]] [ORDER BY <列名2> [ASC|DESC] 完整性规则： 实体完整性 参照完整性

用户定义的完整性：对于有NOT NULL约束的属性列是否提供了非空值

对于有UNIQUE约束的属性列是否提供了非重复值

对于有值域约束的属性列所提供的属性值是否在值域范围内

数据更新： 插入数据： INSERT INTO <表名> [(<属性列1>[，<属性列2 >…)]

VALUES (<常量1> [，<常量2>]

…

) 修改数据：

UPDATE <表名>

SET <列名>=<表达式>[，<列名>=<表达式>]…

[WHERE <条件>]; 删除数据： DELETE

FROM

<表名>

[WHERE <条件>]; 视图的特点

 虚表，是从一个或几个基本表(或视图)导出的表  只存放视图的定义，不会出现数据冗余

 基表中的数据发生变化，从视图中查询出的数据也随之改变 视图操作：(同表操作差不多) 定义视图 查询视图 更新视图

视图的可更新性：

SQL Server 2000规定：

① 如果一个视图是从多个基本表使用连接操作导出的， 则不允许对这个视图执行更新操作。

② 如果在视图定义中使用了聚集函数或DISTINCT短语或GROUP BY子句， 则不允许对该视图执行更新操作。

③ 如果视图的列的值为表达式或常数， 则不允许该这视图执行更新操作。

④ 如果视图为行列子集视图， 则可以对该视图执行更新操作。 视图作用：

1. 视图能够简化用户的操作

2. 视图使用户能以多种角度看待同一数据

3. 视图对重构数据库提供了一定程度的逻辑独立性 4. 视图能够对机密数据提供安全保护

数据控制

SQL提供了数据控制功能，能在一定程度上保证数据的安全性、完整性、并提供了一定的并发控制和恢复能力。 1. 完整性：定义库结构

2. 安全性：存取控制，规定不同用户对于不同数据对象允许执行的操作，并控制各用户它有权存取的数据。

3. 并发控制和恢复：SQL支持事务、提交、回滚等概念。 功能：

1、权限

2、授权

GRANT <权限>[，<权限>]… [ON <对象类型> <对象名>] TO <用户>[，<用户>]…[WITH GRANT OPTION];

3、收权

REVOKE <权限>[，<权限>]…

[ON <对象类型> <对象名>]

FROM <用户>[，<用户>]…;

SQL语言的空间扩展 OGIS类中操作分3类

1、用于所有几何类型的基本操作

6个 SpatialReference( )

返回几何体的基本坐标系统

Envelope( )

返回包含几何体的最小外接矩形 Export( )

返回以其他形式表示的几何体 IsEmpty( )

若几何体为空集，则返回真

IsSimple( )

若几何体为简单的(不自交的)，则返回真 Boundary( )

返回几何体的边界

2、用于空间对象之间拓扑关系的操作测试

8个

Equal

相等——若2个几何体的内部和边界在空间上都相等，则返回真 Disjoint

相离——若2个几何体的内部和边界都不相交，则返回真 Intersect

交叠——若2个几何体相交，则返回真

Touch

相接——若2个面仅边界相交，而内部不相交，则返回真 Cross

横过——若一条线和面的内部相交，则返回真

Within

在内部——若给定的几何体的内部不与另一个几何体的外部相交，则返回真 Contains

包含——若给定的几何体包含另一个几何体，则返回真

Overlap

覆盖/被覆盖——若2个几何体的内部有非空交集，则返回真

3、用于空间分析的一般操作

7个

Distance

求距离——返回2个几何体之间的最短距离

Buffer

求缓冲区——返回到给定几何体距离小于等于指定值的几何体的点的集合

ConvexHull

求最小闭包—— 返回几何体的最小闭包

Intersection

集合交——返回2个几何体的交集构成的几何体

Union

集合并——返回2个几何体的并集构成的几何体 Difference

集合差——返回几何体与给定几何体不相交的部分

SymmDiff

返回2个几何体与对方互不相交的部分

OGIS标准的局限性

局限用于——对象模型

场模型的操作——正研究 仅支持——基本拓扑的、空间度量的操作

不支持——方位的、动态的、基于形状的、基于可见性的操作 数据字典

定义：用于描述数据库的整体结构、数据内容和定义等。一个好的数据字典可以说是一个数据的标准规范，它可使数据库的开发者依此来实施数据库的建立、维护和更新。 用途：进行详细的数据收集和数据分析所获得的主要结果。 内容：数据项、数据结构、数据流、数据存储、处理过程 空间索引

索引文件——用来提高数据文件查询效率的辅助文件 索引文件的组成：

2个域：主码域

数据文件的页面地址

主索引——数据文件的记录按主码域排序，索引文件中只需保存数据文件的每个磁盘页面的第一个主码域的值。 一维搜索码的索引：B树与B+树 多维索引：

类似散列表的结构

固定网格 网格文件

基于树形的结构

四叉树 R树 R+树

数据库查询语言

两种：关系代数——形式化的语言

组成：1种运算对象——关系(表)

6种运算——选择、投影、并、笛卡尔积、差、交

结构化查询语言(SQL)

事务的概念

事务是并发控制的基本单位。所谓事务，就是一个操作序列，这些操作要么都执行，要么都不执行，它是一个不可分割的工作单位。 SQL Server以下列事务模式运行 (1)自动提交事务 (2)显式事务 (3)隐式事务 事务的特性 原子性 一致性 隔离性 持久性

语法格式为：

BEGIN TRANSACTION COMMIT TRANSACTION ROLLBACK TRANSACTION 锁的概念

锁定是Microsoft SQL Server Database Engine用来同步多个用户同时对同一个数据块的访问的一种机制。

锁的类型 (1)共享锁

共享锁也称为S锁，允许并行事务读取同一种资源，这时的事务不能修改访问的数据。当使用共享锁锁定资源时，不允许修改数据的事务访问数据。(2)排他锁

排他锁也称为X锁，它可以防止并发事务对资源进行访问。 (3)更新锁

更新锁也称为U锁，它可以防止常见的死锁。更新锁用来预定要对资源施加X锁，它允许其他事务读，但不允许再施加U锁或X锁。

活锁

如果事务T1封锁了数据R，事务T2又请求封锁R，于是T2等待。T3也请求封锁R，当T1释放了R上的封锁之后系统首先批准了T3的请求，T2仍然等待。然后T4又请求封锁R，当T3释放了R上的封锁之后系统又批准了T4的请求，...，T2有可能永远等待，这就是活锁的情形。

避免活锁的简单方法是采用先来先服务的策略 死锁

在两个或多个任务中，如果每个任务锁定了其他任务试图锁定的资源，此时会造成这些任务永久阻塞，从而出现死锁。

事务 A 获取了行 1 的共享锁。 事务 B 获取了行 2 的共享锁。

现在，事务 A 请求行 2 的排他锁，但在事务 B 完成并释放其对行 2 持有的共享锁之前被阻塞。

现在，事务 B 请求行 1 的排他锁，但在事务 A 完成并释放其对行 1 持有的共享锁之前被阻塞。

事务 A 必须在事务 B 完成之后才能完成，但事务 B 被事务 A 阻塞。这种情况也称为循环依赖关系：事务 A 依赖于事务 B，而事务 B 又依赖于事务 A，从而形成了一个循环。 除非某个外部进程断开死锁，否则死锁中的两个事务都将无限期等待下去。

Microsoft SQL Server Database Engine死锁监视器定期检查陷入死锁的任务。如果监视器检测到循环依赖关系，将选择其中一个任务作为牺牲品，然后终止其事务并提示错误。

减少死锁的方法：

(1)按同一顺序访问对象 (2)避免事务中的用户交互

(3)保持事务简短并处于一个批处理中 (4)使用较低的隔离级别

(5)使用基于行版本控制的隔离级别 (6)使用绑定连接 存储过程

SQL Server提供了一种方法，它可以将一些固定的操作集中起来由SQL Server数据库服务器来完成，以实现某个任务，这种方法就是存储过程。

在SQL Server中存储过程分为两类：即系统提供的存储过程和用户自定义的存储过程。

可以使用三种方法创建存储过程 ：

1、使用创建存储过程向导创建存储过程。

2、利用SQL Server 企业管理器创建存储过程。

3、使用Transact-SQL语句中的CREATE PROCEDURE命令创建存储过程。 创建命令格式：

CREATE

PROCEDURE

存储过程名

[参数

数据类型

长度] [参数

数据类型

长度

OUTPUT] AS

SQL语句 执行命令格式：

EXEC[ UTE ] 存储过程名

[ 参数名= 参数值 ] [ 参数值1，参数值2，……] 删除存储过程

DROP procedure 存储过程名 触发器

是一种特殊类型的存储过程，是通过事件进行触发而被执行的，而存储过程通过存储过程名被直接调用。触发器是一个功能强大的工具，它使每个站点可以在有数据修改时自动强制执行其业务规则。触发器可以用于SQL Server约束、默认值和规则的完整性检查。

触发器是一种特殊类型的存储过程，不由用户直接调用。创建触发器时会对其进行定义，以便在对特定表或列作特定类型的数据修改时执行。

当创建一个触发器时必须指定：

⑴名称;

⑵在其上定义触发器的表;

⑶触发器将何时激发;

⑷激活触发器的数据修改语句。

使用命令创建触发器

CREATE TRIGGER 触发器名

ON 表/视图名

[WITH

ENCRYPTION]:加密 syscomments 表中包含 REATE TRIGGER 语句文本的条目。使用 WITH ENCRYPTION 可防止将触发器作为 SQL Server 复制的一部分发布,当使用"exec sp_helptext 触发器名"时,查看不了语句

{ FOR|AFTER|INSTEAD OF }指定执行触发器而不是执行触发 SQL 语句，从而替代触发语句的操作

{ [DELETE][,][INSERT][,][UPDATE] }

[ NOT FOR REPLICATION]表示当复制进程更改触发器所涉及的表时，不应执行该触发器。

AS

SQL 语句 删除触发器

DROP TRIGGER { trigger } [ ,...n ]

SQL Server2000安全机制(管理服务器的安全性、角色与用户、管理权限) 数据库的安全性是指保护数据库以防止不合法的使用所造成的数据泄漏、更改或破坏。系统安全保护措施是否有效是数据库系统的主要指标之一。

安全机制：对于数据库管理来说，保护数据不受内部和外部侵害是一项重要的工作。SQL Server 2005的身份验证、授权和验证机制可以保护数据免受未经授权的泄漏和篡改。

SQL Server 2005的安全模型分为3层结构，分别为服务器安全管理、数据库安全管理和数据库对象的访问权限管理。

SQL Server 2005的身份验证模式有两种：Windows身份验证模式和混合模式 SQL Server 2005数据库管理系统利用角色设置，管理用户的权限。这样只对角色进行权限设置便可以实现对该角色中所有用户权限的设置，大大减少了管理员的工作量。

在SQL Server 2005中，具有固定服务器角色、固定数据库角色、用户自定义数据库角色和应用程序角色4种类型的角色

权限用来控制用户如何访问数据库对象。一个用户可以直接分配到权限，也可以作为一个角色中的成员来间接得到权限

SQL Server 2005中的权限分为3种：对象权限、语句权限和隐含权限。对象权限是用来控制一个用户是如何与一个数据库对象进行交互操作的，有5个不同的权限：查询(Select)、插入(Insert)、修改(Update)、删除(Delete)和执行(Execute)。

GIS数据库的设计

数据库设计的基本目标： (1) 满足用户需求 (2) 良好的数据库性能 (3) 准确模拟现实世界

(4) 能够被某个数据库管理系统接受

概念设计应满足的要求：

(1) 提供一个非专家理解的系统结构框架

(2) 包含丰富的结构类型，能够尽可能完整地描述系统的复杂性 (3) 能够转换成与实施相关的模型，以便能够设计和实施该系统 概念设计的核心内容：

(1) 确定数据库的数据组成 (2) 确定数据类型之间的关系 (3) 建立概念数据模型 (4) 形成书面文档

概念设计的一般步骤和方法： (1) 确定应用领域 (2) 确定用户需求 (3) 选择对象类型

(4) 对象类型定义和属性描述 (5) 对象类型的调整 (6) 几何表示 (7) 关系 (8) 质量要求 (9) 编码

空间数据分层依据： (1) 专题内容 (2) 几何表达形式 (3) 拓扑特征的差别

(4) 不同部门的数据通常放在不同的图层，便于维护 (5) 不同安全级别的数据也应该单独存储 (6) 使用目的不同的数据应该单独存放 地理数据模型的发展阶段(3个)： (1) CAD数据模型

(2) Coverage数据模型(第二代地理数据模型) (3) GeoDatabase数据模型(第三代地理数据模型)

要素集：是具有同样几何类型和属性的要素集合。——矢量图层 对象类：是GeoDatabase中存储数据库表——表 要素数据集：具有相同空间参考的要素类的集合

子类：在要素类内部可以划分若干个次一级的组，每个组是一个子类。每个子类有其自己的完整性规则和GIS行为。

拓扑关系：拓扑关系将参与拓扑的各个要素类集成在一个拓扑图中作为一个拓扑单元来管理，规定同一个要素类中各个要素如何与其他要素共享几何，或者不同要素类之间如何共享几何。

ArcGIS中的三个数据库：Personal Database、File Database、ArcSDE(ArcSDE+SQL构成空间数据库)

选择题(12‘)、填空题(10‘)、名词解释(20‘)、写代码(27‘)、简答题(21‘)设计题(10‘)

第三篇：空间与图形教学论文空间数据库论文

浅谈初一数学空间与图形的入门教学

摘要：初中阶段要求学生探索基本图形的基本性质及其相互关系，以进一步丰富学生对空间图形的认识和感受，欣赏、体验几何图形在现实中的广泛应用，在探索图形与他人合作过程中发展学生的合情推理。然而很多学生都感觉不适应，觉得几何难学，具体体现为：一是由数到形、由计算到推理的转变，学生一时难以适应;二是入门概念多，学生不能正确理解、掌握;三是思维方式的变化，学生困惑几何到底是什么;四是学生对教师的教学方法不适应或者教师驾驭教材的能力有限。

关键词：培养兴趣;结构整理

初中平面几何入门难历来是初二两极分化的重要原因之一，现在几何提前到初一，同样的问题依然存在。平面几何入门难难在图形复杂、语言抽象、推理深奥等方面。一是由数到形、由计算到推理的转变，学生一时难以适应;二是入门概念多，学生不能正确理解、掌握;三是思维方式的变化，学生困惑几何到底学什么;四是学生对教师的教学方法不适应或者教师驾驭教材的能力有限。新的课程标准将以往“几何”拓展为“空间与图形”，初中三年螺旋式上升，相应的教学要求也呈现出新的特征。如新的教材大量展现图案的欣赏与设计，很

多教学内容需要教师组织学生进行观察、操作等活动，学生的学习方式发生了很大变化，因此，几何入门教学要从以下几方面入手：

一、培养学生学习几何的兴趣

学生学习过程有两类心理因素：一类是直接与智力活动相关的智力因素，如感知、记忆、思维、想象等;另一类是与激发学生学习积极性有关的非智力因素，如动机、兴趣、情感、意志等。在后一类因素中，兴趣是最活跃的，所谓“兴趣是最好的老师”，“兴趣可能成为动机”，因此培养学生学习几何的兴趣，是保证学生几何入门的前提之一。那么，如何在教学中培养学生的学习兴趣呢?

1.重视引言课。

(1)由动手操作引入。比如折纸、拼图或运用学具、教具操作等。

(2)运用多媒体技术展示引入。

(3)创设问题情景引入。比如，学习“两点之间线段最短”这一公理时，笔者就用多媒体展示了一幅图，一个长方形草坪四周都有路，草坪的斜对角被人踩出了一条小路，要求学生观察想象，为什么会出现这条路，从而引出公理，同时又给出了另一个用此公理解决的实际问题，自然引起了学生探索的兴致。

(4)做实验探索引入。

(5)趣味式提问引入。

(6)讲数学家的故事或数学发展史引入，等等。

总之，要让引言课有趣味性，要能引起学生参与学习、研究的愿望与兴趣。

2.重视知识的发生、发展过程。传统的数学教学一直以传授知识为主要目的，强调学生的基本知识、基本技能的训练与获得，过分强调知识的重要性，认为掌握知识就是具备了能力，而忽视学生的个性发展，忽视学生的情感、态度、价值观等的体验，导致部分学生厌学，甚至丧失对数学学习的兴趣。《新数学课程标准》的实施，为数学教学开辟了一片新天地，它要求教师充分挖掘几何教材实质，联系生活原型，设置具体形象的数学问题，引导学生主动参与，同学之间相互合作交流，去探求知识的发生、发展过程，强调学习过程比结果更重要，强调学生数学思维过程的合理性与灵活性，而不是大搞题海战术，以达到切实提高教学效率的目的。

3.重视学生的好奇及疑问。在数学教学中要多鼓励学生质疑，一定要保护学生的好奇心，把提问的权利交给学生。学生的每一个疑问都是思维的火花，教师都要给予充分的肯定。笔者尝试过多次，如有的学生喜欢提问题，就大加赞扬一番：哎!你怎么想得出这么好的问

题!只有肯动脑筋的学生才会提出如此精彩的问题!这对他是一种鼓励，对其他同学也是一种鼓舞，因此，更多的学生会积极动脑，渴望得到教师的赞许。其实，提问题是思考的一种表现，“学而不思则罔，思而不学则殆”，提问题后还要鼓励学生解决它。在平时的教学过程中，往往只有成绩好的学生才敢站起来讲，大部分学生都只是“陪客”，因此，笔者从不批评讲错的或回答不出的学生，而是引导、鼓励中等及以下同学积极发言，并给予肯定、表扬，以营造良好的学习氛围，切实提升学生的学习兴趣。

二、帮助学生克服学习概念、图形、语言、推理等方面的困难

概念是反映各种对象、现象共同的、本质属性的一种思维形式，只有正确理解和运用概念，才能进行正确的判断和推理。几何概念与图形、语言是紧密相连的，正确理解几何概念，不仅要会叙述概念的定义，而且还要能正确画出表示概念的图形，掌握图形的标注法和读法，并运用概念进行正确的判断。

1.在初一几何入门阶段，“图形的初步认识”这一章中概念多而集中，学生因一时不能形成概念的系统，就容易感到枯燥乏味。此外，由于学生学习几何概念的方法多是机械记忆，以为背得出就是学会了，弄懂了，结果不仅不能很好地掌握几何概念，还会给以后的推理教学带来障碍。因此，在概念教学中，教师应根据各个概念对后续教学影响的大小，突出重要概念的教学，而不必求全。比如，对于一些

描述性的概念或术语，如平面图形、点、直线等名称，以及连结、截取、延长、相交等画图术语，还有相邻、同旁、重合等表示图形位置关系的词语，教学中就可结合实例或图形让学生多“意会”，而不必过多描述。此外，端点、边、顶点等术语也不必过多强调，但对于基本、常用的重要概念，如线段的中点、角平分线、互余(补)、对顶角、垂线、点到直线的距离、两点间距离等，都是教学中的重点概念，则必须使学生理解、掌握并会应用。因此，教学时教师要做到以下几点：一是联系实际，丰富学生的直观感知，可以利用实物、模型、媒体甚至动手或者进行户外数学活动等，让学生眼、耳、口、手等多种感官共同参与;二是强化概念的理解，多进行图形的变式辨认，多进行阅读，多进行概念内涵与外延的语言辨析，这样有助于概念的准确理解;三是加强概念的语言叙述与图形的互译训练，把概念具体化，在运用中实现牢固掌握;四是适时对概念进行分类、比较，使之系统化。

比如角的教学，在学生小学已掌握了角的部分知识的基础上，教师可以先给出几个图形，让学生判断哪些是角，哪些不是角，以巩固角的形象，然后对这些感性认识进行加工，抽象概括出角的实质，形成角的概念;其次，可以给出几个变式图，介绍角的表示方法，给出复杂图形让学生寻找角并学会表示角;再次，把角与角度建立联系，介绍平角、周角、直角、锐角、钝角等。角的内容学完之后，就可以帮助学生总结：按角的大小分类;按两个角和为直角、平角分类;按

角的位置分类，等等，让学生在头脑中对角形成一个整体结构的认识，以便于记忆与运用，从而将这些概念融会贯通。

2.几何推理是数学思维的一种形式，也是初一学生感到最陌生的一块地方，因此，教师要及早重视基本的推理思维训练，开始时进行一步推理训练，放慢进度，分散难点，逐渐进行到多步推理的训练。比如：∵点C是线段AB的中点，∴AC=BC;∵∠AOB=90°，∴AC⊥BD ，等等，让学生知道每个推理都必须有书上定义、公理、定理等作依据，多步推理也是由一步一步的推理构成的，学生刚接触多步几何推理时，可以以填空的形式让学生多练习，使之逐步了解几何的证题模式，并且能够模仿，形成推理思维。比如，∠B=60°，∠C=120°(已知)，∴∠B+∠C

=180°，∴AB∥CD(同旁内角互补，两直线平行)∴∠1=

∠2(两直线平行，内错角相等)。到初一下学期学习三角形，特别是等腰三角形这块内容时，几何推理过程要求规范了，而学生头脑里还没有形成逻辑推理思维，为此，教师应多进行简单的几何说理训练，使学生形成一定的逻辑思维能力，之后再进行逻辑思维的培养，证题时必须对照图形，加强分析，弄清题目的已知条件，根据什么定义、定理或公理可以推导出什么样的结论，开始时，教师一定要板书详细证明过程，让学生模仿，逐渐形成逻辑思维能力。总之，几何推

理思维能力的培养不是一蹴而就的，最重要的是掌握分析、证明的方法。

三、指导学生及时进行知识结构的整理

根据认知心理学的“同化理论”，教学中应及时把各单元所包含的知识排成一个有层次的相互关联的结构系统，即单元知识结构图，使学生的知识系统化和概括化，形成良好的认知结构，提高认知能力，即观察注意力、理解能力、归纳概括能力等。这不是一个简单的再加工，而是一个复杂的再创造过程，有位荷兰数学家说过：学习数学的唯一方法是实现“再创造”。而教师的任务就是引导和帮助学生掌握再创造所要学的知识，而不是把现有的知识灌输给学生。

为什么有的学生学不好几何呢?他们很用功啊!原因就在于他们常把数学知识理解为一些零散的定义、性质、定理、法则、方法，认为结果记住了，反复练习会做了就行，但是一旦遇到新问题他又不会了，这就是因为头脑中还没有形成知识系统，不能融会贯通，不能灵活运用，没有形成数学能力。因此，形成知识系统结构与发展思维能力是密切相关的，教师要帮助学生建构每一节、每一单元、每一章直至整个学科的知识系统大树。

参考文献：

[1]教育部.数学课程标准解读[M].北京:北京师范大学出版社,2001.

第四篇：空间数据库复习题

Chapter 1: Introduction to Spatial Databases

1、举例说明什么是空间数据、非空间数据?如何理解空间查询(spatial queries)和非空间查询的区别(Non-spatial queries)?

答：河流的泛洪区，卫星影像数据、气象气候数据等都可以是空间数据

书店名称 店员人数，去年的销售量，电话号码等是非空间数据

空间查询是对空间数据的查询或命令

2、什么是GIS，什么是SDBMS?请阐述二者的区别和联系。

答：

1、GIS是一个利用空间分析功能进行可视化和空间数据分析的软件。它的主要功能有：搜索、定位分析、地形分析、流分析、分布、空间分析/统计、度量

GIS 可以利用SDBMS来存储、搜索、查询、分享大量的空间数据集

2、SDBMS是一个软件模块。它可以

①、利用一个底层的数据库管理系统

②、支持多种空间数据模型、相应的空间抽象数据类型(ADT)以及一种能够调用这些ADT的查询语言

③、支持空间索引、高效的空间操作算法以及用于查询优化的特定领域规则

3、区别与联系：①、利用GIS可以对某些对象和图层进行操作，而利用SDBMS则可以对更多的对象集和图层进行更加简单的操作

②、SDBMS可以在GIS不能使用的某些领域进行使用，例如基因组学、天文学、多媒体信息系统等

③、GIS可以作为SDBMS的前端，利用一个高效的SDBMS可以大大提高GIS的效率和生产率。

3、从GIS这一缩写的三种含义来理解GIS的发展历程。 答：地理信息系统：为专业人员提供的软件

地理信息科学：为地理信息系统和服务提供使用和发展的定义、框架和理论 地理信息服务：为普通用户提供的网点和服务中心，例如PC机上的地理和空间服务

4、用传统数据库系统管理空间数据，存在什么不足之处?

答：1)无法用递归和嵌套的方式来描述复杂关系的层次和网状结构，模拟和操作复杂地理对象的能力较弱;

2)用关系模型描述本身具有复杂结构和涵义的地理对象时，需对地理实体进行不自然的分解，导致存储模式、查询途径及操作等方面均显得语义不甚合理;

3)由于概念模式和存储模式的相互独立性，及实现关系之间的联系需要执行系统开销较大的联接操作，运行效率不够高

4)空间数据通常是变长的，而一般RDBMS只允许记录的长度设定为固定长度，此外，通用DBMS难于存储和维护空间数据的拓扑关系。

5)一般RDBMS都难以实现对空间数据的关联、连通、包含、叠加等基本操作。

6)一般DBMS不能支持GIS需要的一些复杂图形功能。

7)一般RDBMS难以支持复杂的地理信息，因为单个地理实体的表达需要多个文件、多条记录，包括大地网、特征坐标、拓扑关系、属性数据和非空间专题属性等方面信息。

8)GIS管理的是具有高度内部联系的数据，为了保证地理数据库的完整性，需要复杂的安全维护系统，而这些完整性约束条件必须与空间数据一起存储，由地理数据库来维护系统数据的完整性。否则，一条记录的改变会导致错误、相互矛盾的数据存在，而一般RDBMS难以实现这一功能。

5、What is a SDBMS ?

答：SDBMS是一个软件模块。它可以

①、利用一个底层的数据库管理系统

②、支持多种空间数据模型、相应的空间抽象数据类型(ADT)以及一种能够调用这些ADT的查询语言

③、支持空间索引、高效的空间操作算法以及用于查询优化的特定领域规则

6、什么是后关系数据库模型?后关系数据库模型有哪些?

答：后关系数据库模型支持用户定义抽象数据类型，空间数据的类型可以添加。

包括面向对象的数据库模式OOBDMS和面向关系ORDBMS的数据库模式。

7、SDBMS的三层体系结构(Three Layer Architecture)是什么?借此深入理解SDBMS的作用。

答：空间应用—空间数据库—DBMS

教材P11的图

8、空间数据库主要涉及哪些内容?

答：数据模型、查询语句、查询处理与优化、文件组织和索引、数据挖掘

9、举例说明单遍扫描查询和多遍扫描查询的概念。

答：单边扫描查询中，被查询的表(关系)中的一条记录(元组)最多只被访问一次;例如“列出武大周围5km内的书店的名字”。

多遍扫描查询是被查询的表(关系)中的一条记录(元组)至少被访问一次，例如“找出其代表的选取范围大于200公顷并且在这区拥有公司的女议员的名字”

10、过滤-精炼策略的作用?两个步骤的内容是什么?

提示：ppt ： Efficient algorithms to answer spatial queries Common Strategyfast but content is lost when power is off主存：速度快，信息断电丢失 Secondary storage - slower, retains content without power二级存储器：慢，信息断电不丢 Tertiary storage (如磁带驱动器 )- very slow, retains content, very large capacity脱机存储器：非常慢，保存信息容量非常大。 DBMS usually manage data

• • • on secondary storage, e.g. disks Use main memory to improve performance User tertiary storage (e.g. tapes) for backup备份, archival档案 etc.

4、磁盘存储相关概念：磁道track、扇区sector、柱面cylinder?页面的概念? 答：磁道：圆心磁盘片上向边缘延伸的同心圆

扇区：每个磁道中被分成若干等份的区域 柱面：是磁盘上具有相同镭的磁道的集合

页面：又称磁盘块。是磁盘与主存之间的最小传输单位

5、访问磁盘扇区数据的过程，哪个过程花费的时间最多? 提示：ppt： Accessing a sector has three major steps: • • • Seek(寻道): Move head assembly to relevant track (ts) 磁头到达特定磁道所用的时间

Latency(延迟时间): Wait for spindle to rotate relevant sector under disk head(tl)块旋转到磁头下方所用的时间 • Transfer传输时间: Read or write the sector (tt)置于正确位置后读写块中数据的实际时间 • 1>2>3

6、如何有效利用磁盘硬件?

提示：ppt ： Using Disk Hardware Efficiently

• Size of sectors扇区面积

• • • • Larger sector provide faster transfer of large data sets 数据集大时大扇区提供更快的传输速度

But waste storage space inside sectors for small data sets 但浪费了小数据集的存储空间

• Placement of most frequently accessed data items放置频繁使用的数据

• • • On middle tracks rather than innermost or outermost tracks 在中间的磁道而不是最里面或最外面的磁道

Reason: minimize average seek time可以减少寻道时间

•

Placement of items in a large data set requiring many sectors放置一个需要很多扇区的大数据集

• • Choose sectors from a single cylinder尽量放在同一个柱面

Reason: Minimize seek cost in scanning the entire data set.减少扫描全集花费的时间

7、域(filed)、记录(record)、文件(file)的概念， 提示： Mapping Records and files to Disk.

• Records • •

• Often smaller than a sector Many records in a sector Files with many records文件是记录的集合

• Many sectors per file

8、页面的概念：磁盘与主存之间的最小传输单位。一个文件可能跨越多个页面。一个页面是槽的集合，一个槽包含一条记录

9、文件结构的含义，举例说明几种常用文件结构—heap，Ordered、Hashed 、Clustered。 答：文件结构是指文件中记录的组织形式。

堆：无序文件。记录没有特定的顺序。,根据给定的关键码(如name)查找一条记录需要扫描文件中的记录。在最坏情况下，文件的所有记录都要被检查，所有存储该文件数据的磁盘

页面都要被访问。平均来说，需要检索一半的磁盘页面。优点是在进行插入操作时可以很容易地在文件末尾插入一条新记录。存储河流表

散列文件：使用散列函数吧记录分到一系列散列单元中。可取之处在于它能够把数量大致相同的记录放入每个散列单元中。对于点查询、插入、删除都很有效。不适合范围查询。按字符个数存储城市名称。

有序文件：根据给定的主码与对记录进行组织。折半法非常有效。不能直接运用在空间领域例如，除非对多维空间中的点定义一个全序，否则无法对城市的位置排序。有序文件组织方式还可以根据对空间数据集的文件组织方式而概括成空间聚类。

聚类：聚类的目的就是降低响应常见的大查询的寻道时间(ts)和等待时间(t1)。对于空间数据库来说，这意味着在二级存储中，空间上相邻的和查询上有关联性的对象在物理上应当存储在一起。

10、使用空间填充曲线组织空间数据的意义?

提示：Chapter 1 ， Organizing spatial data with space filling curves

• • • •

11、掌握Z-曲线、hilbert曲线的生成。(要求给IJ号，能够写出对应Z码和Hilbert码的计Impose an ordering on the locations in a multi-dimensional space 加强了多维空间中的位置排序

Allow use of traditional efficient search methods on spatial data 允许在空间数据中使用传统的有效搜索

算过程)

12、基于Z-曲线，如何进行区域匹配的?(匹配有效性?)

答：用z1和z2分别代表两个z值，其中z1是较短的一个，并未失去一般性;对于相应的区域(比如块)r1和r2，只有两种可能：1)如果z1是z2的前缀(例如，z1=l***，z2=11**或z1=*l**，z2=11**)，则r1完全包含r2;2)两个区域不相交(例如，z1=*0**，z2=11**)。

13、什么是索引?索引文件的内容。主索引和二级索引。A table can have at most one primary index. Why? 答：索引文件是用来提高数据文件查询效率的辅助文件。记录的只有码值和数据文件中的页

面地址。索引记录被排序，数据文件本身可以是不按关键码排序。

主索引，如果数据文件的记录是按照主码排列的，那么索引就只需要保存数据文件的每个磁盘页面第一个主码域值。每个索引记录一个数据页面。

二级索引：堆数据文件，一个索引记录一个数据。

一个磁盘最多只有一个主索引，因为主索引决定了数据在磁盘上的存储顺序。

14、什么是空间索引?有哪些空间索引方法?

答：空间索引结构用一组桶(通常对应二级存储的页面)来组织对象。

空间索引呢就是依据空间对象的位置和形状或空间对象之间的某种空间关系按一定的顺序排列的一种数据结构，其中包含空间对象的概要信息，如对象的标识、外接矩形及指向空间对象实体的指针。

方法：1)在系统中加入专门的外部空间数据结构，为空间属性提供如同B树之于线性属性的功能。

2)使用空间填充曲线(如Z序、Hilbert曲线)将空间对象映射到一维空间，以便空间对象存储在标准的一维索引(例如B树)中。

15、网格文件包含哪两部分内容?建立格网索引的思路和步骤?了解R树索引和R+树索引的思想?

答：包含n维网格目录，目录只能够的每一项指向一个数据桶。第二部分是由称为线性比例的一维数组组成的结构。

思路：是将研究区域用横竖线条划分大小相等或不等的格网，记录每一个格网所包含的空间实体。当用户进行空间查询时，首先计算出用户查询对象所在格网，然后再在该网格中快速查询所选空间实体，这样一来就大大地加速了空间索引的查询速度。

步骤：

划分行列(M X N);

计算网格大小及每个格网的矩形范围;

开辟目标空间(记录目标穿过的网格)和格网空间(记录格网内的目标); 注册点、线、面、注记等目标，并记录之;

提取窗口所覆盖的目标关键字(采用数据位方法，以降低排序时间，及避免数据的绘制顺序等);

提取目标所涉及的网格。

Chapter5 Query Processing and Optimization

1、从查询处理的角度来看，空间数据库与关系数据库之间有哪些主要区别?

答：至少有三个主要区别：①、与关系数据库不同，空间数据库没有固定的运算符集合可以充当查询计算的基本构件

②、空间数据库要处理非常大量的复杂对象，这些对象具有空间范围，不能自然的排列成一维数组。

③、检测空间谓语要用到计算量极大的算法，所以不能再假定I/O代价在CPU的处理代价中只能主导地位

2、空间查询的基本构件有哪些?

提示：ppt5.1.2 Choice of building blocks，List of building blocks Point Query，Range Query，Spatial Join，Nearest Neighbor; 点查询：给定一个查询点P，找出所有包含它的空间对象O 范围或区域查询：给定一个查询多边形P，找出所有与之相交的空间对象O 空间链接：两个表R和S基于一个空间谓语θ进行连接时，该连接成为空间连接。 最近邻居：空间聚集，即给定一个对象O，找出所有距离O最近的对象P

3、空间查询处理的“过滤-精炼模式”是什么，其目的?(对象操作的两步查询处理) 目的：用两步算法高效地处理复杂的数据类型

过滤：寻找Q最终结果的超集S;精炼：利用GIS处理S来找到精确的Q的答案

4、空间查询处理中，一般是采用什么(MBR))来替代不同类型的空间实体(如线、面)?这样做有何好处?

提示：Ppt：Approximating spatial data types Minimum orthogonal bounding rectangle (MOBR or MBR)最小外接矩形 approximates line string, polygon, …近似的线串，多边形 See Examples below (Black rectangle are MBRs for red objects)

MBRs are used by spatial indexes, e.g. R-treeM Algorithms for spatial operations MBRs are simple空间操作MRS的算法很简单

5、举例说明SDBMS是如何利用空间实体的MBRs来加快处理速度的? Ppt：Approximate Spatial Operations

6、对于点查询、区域查询、空间连接查询操作，各自有哪些处理算法(策略)?它们与什么因素有关?

提示：Strategies for Point Queries,Strategies for Range Queries，Strategies for Spatial Joins 与包含待查询的关系的文件的组织方式有关。

答：点查询：数据未排列且没有索引：穷举法，扫描整个文件并判断每条记录是否满足谓语

建立空间索引：在索引中使用find操作;需要查找的磁盘扇区等于索引的深度

空间填充曲线散列：运用折半法寻找点;检验大约logB(n),的磁盘扇区

区域查询：数据未排列且没有索引：穷举法，扫描整个文件并判断每条记录是否满足谓语

建立空间索引：在索引中使用范围查询操作

空间填充曲线散列：验证Z值满足范围查询要求;使用折半查询找到最低的Z值;扫描前面的数据文件直至满足查询要求的最大的Z值 空间连接：嵌套循环，检验所有可能的空间谓语对;

基于空间分块，只检验普通空间区域的对象对 树匹配：从每张表中找出分层的的对象组

7、什么是查询优化器?查询优化器所承担的主要任务是什么?

答：查询优化器是数据库软件中的一个模块，它用于产生不同计算计划并确定适当的执行策略。主要任务：逻辑转换、动态规划。

8、查询语言与查询树之间的互换? 语法分析器执行

9、对查询树进行逻辑转换的目的和一般方法是什么? 答：方法：将非空间的选择和投影操作下推

目的：减少连接操作所涉及的关系大小，从而减少计算代价。

10、Distributed Environments的概念?在分布式环境下，空间数据库系统面临哪些挑战? 提示ppt：New issues for SDBMS)

答：自治异质计算机的集合，通过网络连接，服务器框架：服务器提供定义明确的服务，用户使用服务。

挑战：概念模型上：不同种类模式之间的转换

逻辑模式上：在其他SDBMS上命名、查询表;其他SDBMS上的表要复制原始表

查询过程与优化：通过网路的数据传输代价将会主导CPU和I/O代价，需要新的策略来控制数据的传输成本。

11、举例说明分布式空间数据库的半连接操作。(书上P161) 答：1)只将连接属性和主码从站点1发送到站点2 2)只将有关元组从站点2发送到站点1.

12、了解基于Web的空间数据库系统的体系结构。(书上P162)

Chapter 6: Spatial Networks

1、举例理解空间网络、空间网络查询。铁路网络、密西西比河河网，查询YW线沿途车站数量，最后一个车站，密西西比河的支流名称

2、图及其相关概念。

答：一个图G=(V，E)是由一个有限顶点集V顶点之间的边集E组成的。边集E顶点集V的一个二元关系。

如果构成边集的各个顶点对是有序的，那么图G就是有向的(directed);否则该图是无向的(undirected)。

顶点和边有时也分别称为结点(node)和链接(1ink)。

有序顶点对的第一个顶点称为前驱(predecessor)或者源(source)，第二个顶点称为后继(successor)、目的(destination)或汇点(sink)。

图的结点和链接有时要添加标号(Label)和权重(weight)，以便表示附加的信息。

如果两条边共享一个结点，那么它们是邻接的(adjacent)，一系列邻接边组成一条路径(path)。 例如，序列(v0，v1)，(v1，v2)，„，(vn-2，vn-1)，(vn-1，vn)表示一条路径，因为每条边都与前一条边或者后一条边有一个公共结点。如果端点v0和vn是同一个结点，那么这条路径称为一个环(cycle)。河流网中没有环，而在铁路系统中，一条往返旅行线路构成一个环。

3、图的物理存储。邻接矩阵、邻接表(书上P182)

4、关系代数对于空间网络查询的主要缺陷?传递闭包的概念?

5、答：无法计算传递闭包。图G(V，E)的传递闭包G*是满足下列条件的图，它与G有相同的顶点集V，但它的边集则由G的所有路径组成。

6、SQL2 Connect语句的使用，会书上的例子。

7、SQL3 With Recursive 语句的使用

8、路径查询处理的种类：单对、单源、所有对。

9、答：一个常用的图操作就是确定道路网中两个点A和B之间的最短路径，路径计算可以分为：

单对(single pair) ：给定一个图G=(V, E)和N中的顶点u与v，找出u与v之间的最优路径。单对的一个特例就是最短路径问题。

单源(single source) ：给定一个源结点u，找出从u到G中所有可达结点之间的最优路径。--部分传递闭包(partial transitive closure)问题。

所有对 (all pairs)：在G中找出y的所有结点u和v之间的最优路径。--有关传递闭包的问题。

10、图遍历的含义，图遍历的方法--Breadth first search和Depth first search 答：图遍历(graph traversal)算法是所有路径查询的计算基础，它沿着图的边，通过从一个结点到另一个结点的遍历来搜索路径。路径搜索是一个递归的操作，需要不断把结点的邻接表从磁盘读到内存缓冲区中。所以，为了使图操作的查询处理更加快速、有效，必须对图算法进行特别的设计，以使其I/O代价达到最小。

• Breadth first search -给定一个图G以及G中的一个源结点v，BFS算法访问所有从v可以到达的结点。算法首先访问源结点v的所有直接邻居。一个结点的直接邻居就是该结点的邻接表中的元素。然后算法递归地访问直接邻居的邻接表，如此循环下去.(P196) • 与BFS算法正好相反，DFS算法先访问源结点的一个直接邻居，然后，在访问其他直接邻居之前，递归地访问其后继邻居。如此一来，DFS算法是先沿着边走完一条“路径”，然后再返回到顶层去走其他的“路径”。

11、Shortest Path 算法-- 掌握Dijktra’s algorithm、了解Best first algorithm。(P197)

设A为源点，求A到其他各顶点(B、C、D、E、F)的最短路径。线上所标注为相邻线段之间的距离，即权值。

12、点线面空间实体的存储方法是否适用于空间网络?为什么?

13、空间网络数据的存储一般需要考虑什么因素?非分离边、分离边的概念，连通性剩余率的含义及其计算;

答：最小的I/O操作成本。非分离边：一条边的两个端点位于同一个磁盘页中; 分离边：一条边的两个端点位于不同磁盘页中。

第五篇：空间规划（多规合一）数据库

一、概念内涵

数据库通俗的讲就是存储数据的仓库，那么空间规划数据库就是在计算机、服务器等硬件上存储的相关地理空间数据的总和。我们建立空间规划数据库就是为了将各类规划数据、图纸、地理信息等数据转化为计算机语言后，合理的、有顺序的存放在相关硬件介质上。就好比在仓库内分门别类的将物品存放。这样的好处是数据库调取内容方便、快捷，并且具有较高的易扩展性和独立性。空间规划数据库是后续建设空间规划信息平台的核心，因此空间规划数据库的建设是一项至关重要的工作。

空间规划信息平台的使用需要以空间规划数据库为基础，数据库是信息平台的内容支撑，信息平台的使用要以数据库的调用为前提。因此空间规划数据库的建设是搭建空间规划信息平台的一项基础性也是一项核心工作，是连接空间规划成果与信息平台的纽带。

二、提出背景

党的“十八大”提出“五位一体”总体布局，并首次将生态文明建设纳入国家总体战略。2015年9月，中共中央国务院颁发《生态文明体制改革总体方案》提出生态文明建设八项措施，其中明确提出要构建以空间治理和空间结构优化为主要内容，全国统

一、相互衔接、分级管理的空间规划体系。2017年1月，中办、国办印发了《省级空间规划试点方案》，开展9个省级空间规划试点，总体要求是编制统一的省级空间规划，为实现“多规合一”、建立健全国土空间开发保护制度积累经验、提供示范。空间规划是国家空间发展的指南、可持续发展的空间蓝图，是各类开发建设活动的基本依据。推进空间规划，实现“多规合一”

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已成为党和国家当前一项重要工作，并放在突出位置加紧安排部署并持续推进。

《省级空间规划试点方案》明确六项主要任务，其中之一是要搭建基础数据、目标指标、空间坐标、技术规范统一衔接共享的空间规划信息管理平台。《国家信息化发展战略纲要》提出要着力增强国家信息化发展能力，着力提高信息化应用水平，着力优化信息化发展环境，推进国家治理体系和治理能力现代化。《国务院办公厅关于印发政务信息系统整合共享实施方案的通知》要求加快推动政务信息系统整合共享，建设“大平台、大数据、大系统”。《住房城乡建设部关于城市总体规划编制试点的指导意见》提出各试点城市要在新一版城市总体规划编制时，同步完成空间规划信息平台的建设。

三、建设流程

空间规划数据库的建设包括资料收集、数据转换、数据编辑、数据质检、数据入库，如下图所示。

资料收集各种图形、图像、文本数据，规划成果数据。数据转换针对各部门规划数据、各种类型的数据、不同坐标系的数据，进行必要的数据转换工作，统一坐标系统并尽量保持原始数据的信息量。数据编辑对空间数据进行数据的编辑和数据属性表的录入。数据质检针对在数据转换中出现的各种问题，如属性表字段问题，空间实体的拓扑问题，进行修改和修正。数据入库在进行完上述工作后，把满足 多规合一 一张图标准数据库的数据导入数据库。

空间规划数据库建库过程图

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本文内容观点来源于中研智业集团编著出版的《空间规划(多规合一)百问百答》和《空间规划(多规合一)综合解决方案》。关于“多规合一”更多的内容，请参阅出版专著或咨询中研智业。

【公司链接】中研智业集团是我国专业从事政府咨询产业化运营的集团股份公司，是我国县域决策服务高端智库，定位于“中国县域经济综合解决方案提供商”、“中国市县空间规划(多规合一)创新引领者”。近年来公司深耕空间规划(多规合一)专业领域，经过多方考察交流、多轮系统学习、多次专题研讨，通过承担省级空间规划课题方案研究制定、市县级开发区“多规合一”多个项目案例实践，形成了较为成熟的技术体系和经验积累。同时，在已经出版近10部专著基础上，编著《空间规划(多规合一)百问百答》、《空间规划(多规合一)综合解决方案》、《图解“多规合一”》、《空间规划研究》专著，整理《空间规划(多规合一)政策汇编》、研究编制《空间规划(多规合一)技术体系文件》，已成为我国空间规划(多规合一)专业领域的创新引领者。行百里者半九十。未来我们将更加深入理论学习、技术创新、实践总结，为各级政府提供更为科学、务实的空间规划(多规合一)综合解决方案。

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