空间数据库重点

的多边形都必须同时被更新。

3）静态语义完整性约束。例如，一块土地面积不得为负。

4）变换语义完整性约束。例如，在一个地块被划分后，再分单元的面积总和必须与原来地块的面积相等。

5）静态用户定义完整性约束。例如，宽于2米的河流和溪流必须作为多边形特征存储。 6）变换用户定义完整性约束。例如，在一个地块的重新分区应用被批准后，有关地块的土地利用情况必须在两个工作日内更新。 ? 10、空间数据基本特征（三个） 空间数据是对现实世界中空间对象（事物）的描述，其实质是指以地球表面空间位置为参照，用来描述空间实体的位置、形状、大小及其分布特征等诸多方面信息的数据。 空间数据具有三大基本特征：空间、时间和专题属性。

空间特征:空间特征是指空间地物的位置、形状和大小等几何特征，以及与相邻地物的空间关系。

时间特征:空间数据总是在某一特定时间或时间段内采集得到或计算得到的

专题特征:专题特征亦指空间现象或空间目标的属性特征，它是指除了时间和空间特征以外的空间现象的其他特征，如地形的坡度、波向、某地的年降雨量、土地酸碱度、土地覆盖类型、人口密度、交通流量、空气污染程度等。

此外，空间数据还具有多维、多尺度和海量等非空间数据所不具备的特征。

? 11、时空数据库概念，序列快照等模型（三个）在时空数据库的组织管理中的特性，

思想。

时空数据库是一种四维（x，y，z，t）或（s，t）的信息系统，其中（x，y，z）或（s）表示空间系统，（t）表示时间，这是一种具有时空复合分析功能和多维信息可视化的系统。

时空数据模型（时空一体化数据模型）是时空信息系统及时空地学可视化的基础。

时空数据模型能有效组织和管理时态地学数据，是一种属性、空间和时间的语义更完整的地学数据模型。

序列快照模型也称为时间片快照模型。

基本思想：将某一时间段内地理现象的变化过程，用一系列时间片段的序列快照保存起来，反映整个空间特征的状态，根据需要对指定时间片段的现实片段进行播放，快照间的时间间隔不一定相同。

优点：非常直观和简单，容易理解，容易实现，甚至可以直接在当前的地理信息系统软件中实现。

缺点：由于将快照将未发生变化的时间片段的所有状态数据进行重复存储，造成大量的数据冗余，当应用模型变化频繁且数据量较大时，系统效率急剧下降。 离散网格单元列表模型：该模型将网格单元及其变化以变长列表形式存储，各个网格单元列表的一个元素对应于该位置上的一次时空变化。

不足：由于仍是基于位置模型，因此，对于基于时间的查询，仍需查询所有位置 基态修正模型也称之为底图叠加模式

基本思想：它按事先设定的时间间隔采样，不存储研究区域中每个状态的全部信息，只存储某个时间的数据状态，以及相对于基态的变化量，避免连续快照模型将每张未发生变化部分的快照特征重复进行记录。

优点：数据量大大减小、时态分辨率值与事件发生的时刻完全对应，只纪律一个数据基态和

相对基态的变化值，提高了时态分辨率，减少了数据冗余量。保证了地学对象的完整性。 缺点：仍难以适应基于时间的空间查询

时空复合模型实现了用静态的属性表达动态的时空变化过程

优点：继承了基态修正模型的优点，易于用于矢量数据的gis中。对时空数据的提取、分析非常方便，存储容量得到了更多的压缩

缺点：数据库中对象标识符的修改比较复杂，地理实体碎分导致检索量大和全局重构低效。

? 12、spatial的内容！（新内容！）操作，它对空间数据的组织管理

Oracle spatial是Oracle数据库中的空间数据管理模块，是标准的对象-关系型数据库。由以下组件构成：一种用来规定Oracle支持的空间数据类型的存储、语法、语义的模式，称为MDSYS；一种空间索引机制；一组用来处理空间区域的交叉、合并和联结的操作符和函数集；一组管理工具。

主要通过元数据表、空间数据字段（SDO_GEOMETRY字段）和空间索引来管理空间数据。 Oracle Spatial使用空间字段SDO_GEOMETRY存储空间数据； 用元数据表来管理具有SDO_GEOMETRY字段的空间数据表；

采用R树索引和四叉树索引技术来提高空间查询和空间分析的速度。 Oracle Spatial使用对象-关系模型的优点：

（1）Oracle Spatial采取了分解存储空间数据的技术，即一个地理空间分解为若干层，然后每层又分解为若干几何实体，最后将单个几何实体分解为若干元素。使用这些几何对象进行组合，可以表示非常复杂的几何对象，满足几何对象表示的需要。 （2）在空间索引方面，Oracle Spatial提供了高效的索引机制，支持四叉树和R树空间索引。外部数据通过转入到或直接通过SQL生成空间数据表，然后建立空间索引，这样就可以直接通过SQL实现对空间数据的存取、检索、空间分析等操作，同时这些索引完全由Oracle的数据库服务器维护。

（3）Oracle Spatial支持的空间分析功能主要包括检索、关联、覆盖范围、缓冲分析和最近地物查找等，基本能满足GIS常规要求。 ? 13、结构化查询语言（不用记命令），它是干什么的，在特殊数据库中的地位作用，解

决的问题，要达到的基本要求。

SQL是数据库处理过程中用于和电脑交互事物用户接口，是查询和管理关系和面向对象数据库的标准语言，是非程序性质的计算机语言。其优点体是非过程化语言、统一的语言、所有关系数据库的公共语言。

SQL是一种声明性语言，即用户只需要描述所需要的结果即可，而不必描述获得结果的过程。SQL3就是SQL的最新标准。SQL3标准不仅对SQL的语法规则做出了更加详细和准确的定义，而且对空间数据的支持也做出了一个统一的描述。它详细的描述了空间数据类型点、线、面在数据库中的存储方式，并能够定义操作于空间数据的空间运算符。

数据定义语言（DDL）：创建和修改的关系模式；模式对象包括关系，指标，等。 数据操作语言（DML）：插入，删除，更新表中的行；查询表中的数据 数据控制语言（CCL）：并发控制，事务；行政任务，如建立用户数据库，安全权限 数据库中SQL 的功能:

数据检索，允许用户检索存储在数据库中的数据。

数据定义，帮助用户对数据库中的数据进行组织并建立数据间的关系。 数据操作，允许用户通过插入新的数据、删除历史数据和修改现有的数据值来调整一个数据库的内容。

数据库连接和访问控制，通过启用/禁用用户的访问或修改数据库或部分数据库的权限

来保证数据库安全的措施。

数据共享，用以协调数据复制和控制数据库的并发访问。 数据完整性，定义完整性约束以防止由于不一致数据的输入、数据库更新或系统故障而导致数据库崩溃。

空间SQL：相对于SQL支持单原子简单数据的操作，空间SQL增加了对空间数据的支持，详细地描述了空间数据类型点线面在数据库中的存储方式，并能够定义操作与空间数据的空间运算符。

? 14、有效时间：一个对象在现实世界中发生并保持的那段时间，即在现实世界中存在的

时间，或者该对象在现实世界中为真的时间段。 数据库时间：指目标数据录入数据库系统的时间，也就是事实处于数据库系统中的时间段。

? 15、GIS和空间数据库系统的关系

GIS的主要任务：数据的采集与编辑；数据分析；生成地图及地图信息产品

DBS的主要任务：数据的存储与管理；数据索引；保证数据的一致性与安全性；空间数据查询

其中：GIS是面向应用的，是数据驱动的应用程序；而SDBS的焦点在于通过数据库执行和

工程管理的系统方法来管理空间数据

空间数据库系统可以看做服务于一个机构的一般信息需求的基础设施的一部分，而这个机构

无论它是否有特定的GIS需求。

因此SDBS为GIS提供数据，是为GIS服务的。

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

②SDBMS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

③GIS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。

? 16、数据的存储（拓扑，非拓扑），基本思想，区别，各自好处

（1）拓扑数据结构是利用拓扑原理对空间数据进行存储。它用于存储真实世界要素之间的固有关系，而不考虑它们的固定坐标。不仅要存储属性信息，还要存储实体间的拓扑关系信息。

在非拓扑数据结构中，空间数据按照基本的控件对象为单位进行单独组织。

（2）拓扑数据结构的概念假定空间特征存在于一个二维平面上，所以空间关系的谓词可以

定义为节点；边；多边形。

非拓扑数据结构中，地物用一系列坐标串表示，不考虑实体间的拓扑关系，其拓扑关系信息必须在数据文件中搜索所有实体信息，经过大量计算得到。 （3）拓扑数据结构：（特点）

优点：两个多边形之间没有空间坐标的重复，就消除了重复线。 拓扑信息与空间坐标分别存储，有利于空间关系的查询操作 拓扑结构在一致性检验及图形恢复等方面有较强的能力 缺点：拓扑表必须一开始就建立，这花费时间空间

因为图形表示需要的是空间坐标而非拓扑结构，所以一些简单的操作和图形显示表较慢。 非拓扑数据结构：

优点：数据按照控件对象为单位进行组织，操作简单，易于实现，数字化后无需大量编辑操

作既可以方便的显示

缺点：公共边界被数字化和存储两次，造成数据冗余

缺少有关的各种拓扑关系信息，要获取则较为复杂，计算量大

公共边界的两次输入易造成记录不一致，会破坏数据结构（引用赵旭一11,12）

? 17、数据模型（对象-关系模型，对象模型之间的关系，区别）

同：两者都采用面向对象的思想方法。

异：对象关系模型：传统关系模型仅支持结构化数据，且数据时一维的，对象关系模型是在

关系模型的基础上进行拓展，是指可以支持非结构化的、多维的空间数据。由于基础是建立在关系模型上，因此关系模型的语言、完整性约束等都可以直接应用。但同时模型也会受到关系范式的限制因而未能解决对象的嵌套问题，且存储的空间对象不带拓扑结构，为解决这一问题引入了面向对象模型。 面向对象模型：基本思想是通过对问题领域进行自然分割，以接近人类的思维方式的思想，将客观世界中的实体抽象成为对象，具有抽象性、封装性、继承性的特点。由于是非传统的院子类数据模型，因此不仅支持变长记录，而且支持对象的嵌套。（引用赵旭一13）

? 18、时空数据库中的不确定性问题（什么样的问题属于，原因） 时间的不确定性是指某事件发生是已知的，但何时发生时未知的，则称该事件是时态非确定的。

产生时间不确定性的原因

1)微粒过小，例如数据库里计时单位为秒，而实际事件是以天来计算的。

2)计时的不确定性，即使数据库的计时单位和实际事件发生的时间相一致，但大多数计时设备是不精确的。

3)预测的不精确性，绝大多数系统的预测时间是不精确的。

4)事件时间的不确定性，有时实际事件发生的时间是不确定的日期。 ? 19、空间操作算子（哪些类型，作用） 一元和二元算子

分别应用于获取单个几何的属性信息（例如，位置属性，面积属性，长度和体积属性）和两个几何间的关系（例如，距离，方向，邻接性，连接性，包含性）

拓扑、投影和度量算子

拓扑算子是使用拓扑关系（例如，接触，在…内，相交，重叠和无连接）来获得一个特定几何的属性。

投影算子是那些表示凹/凸几何和其他关系（例如，凸包定义为由最小数量的点形成的边界包含的一组点集）的谓词。

度量算子是那些表示关于测量或几何之间的距离和方向等关系几何间的谓词。 ?

20、影像数据库（建库的目的，如何建立）目的？ 目的：实现高效存储/快速查找/快速处理/快速访问。 影像管理的挑战：多种数据源，高分辨率，海量数据 海量遥感影像管理的关键技术：

? 海量遥感影像金字塔技术 ? 海量影像的无缝组织技术 ? 海量影像镶嵌技术

? 海量影像的存储管理模型