空间物理数据模型

Python与开源GIS

空间物理数据模型

2015-02-02 作者: giser 浏览: 610 次

摘要: 逻辑数据模型并不涉及最底层的物理实现细节,但计算机处理的是二进制数据,必须将逻辑数据模型转换为物理数据模型,即要设计空间数据的物理组织、空间存取方法、数据库 总体存储结构等。 1)物理表示与组织 层次逻辑数据模型的物理表示方法主要有物理邻接法、表结构法、目录....

逻辑数据模型并不涉及最底层的物理实现细节,但计算机处理的是二进制数据,必须将逻辑数据模型转换为物理数据模型,即要设计空间数据的物理组织、空间存取方法、数据库 总体存储结构等。

1)物理表示与组织

层次逻辑数据模型的物理表示方法主要有物理邻接法、表结构法、目录法。网络数据模型的物理表示方法主要有变长 指针表、位图法、目录法等。关系数据模型的物理表示是用关系表进行的。物理组织主要是考虑如何在外存储器上以最优的形式存放数据,通常要考虑操作效率、响应时间、空间 利用和总的开销。

2)空间数据存取

数据库的“存”是指从内存写一块到外存,“取”指从外存写一段到内存。常用的存取方法有:

第一种,文件结构法:包括顺序结构(如二分查找,插值查找)、表结构(线性表,倒排表)和随机结构。

第二种,索引文件:它是提高数据存取效率的基本方法。

对索引的插入、删除等只涉及到索引记录本身,而对数据记录的操作要看具体的数据组织策略。如果索引本身很大的话,就要对索引文件再索引,建立多级索引,如B树、B+树等。B树是基于主关键字的索引,若要根据次关键字进行索引,必须建立倒排索引表。但是,如果这种基于次关键字的搜索是主要操作的话,这类索引就不适合了。

第三种,点索引结构:由于B树在进行基于次关键字的搜索时是不适合的,

为此,将空间定位数据及其属性看作是多维空间中的点,采用栅格索引、KD树、四叉树、R树等多维点索引结构进行索引。目前空间存取方法及查询优化仍是GIS研究中的一个重要的课题。

随机推荐

Copyright © 2014-2019 OSGeo中国中心 吉ICP备05002032号

Powered by TorCMS