详解空间数据库中视图的优势

地理空间数据库是一种专门用于存储、管理和查询地理空间数据的数据库。它不仅包含传统的属性数据，还包含空间信息，例如点、线、面等几何形状。这使得地理空间数据库能够高效地处理和分析与地理位置相关的数据。 地理空间数据库被广泛应用于各个领域，例如： 城市规划: 分析城市土地利用、交通流量等信息，辅助城市规划决策。 环境监测: 存储和分析环境监测数据，例如空气质量、水质等，帮助监测环境变化。 自然资源管理: 管理土地、森林、水资源等自然资源信息，支持可持续发展。 商业分析: 分析顾客分布、门店选址等商业数据，优化商业策略。 地理空间数据库的技术不断发展，新的数据模型、索引方法和查询语言不断涌现，为处理和分析海量地理空间数据提供了更强大的支持。

这份PPT详细介绍了基于SQL SERVER的空间数据库，并深入解析了ArcCatalog和ArcSDE在空间数据库中的应用，内容丰富、涵盖面广，讲解易懂。

存储过程是一种预先编译的SQL代码集合，可以被存储在数据库中供后续使用。它们通常用于执行复杂的数据操作或管理任务。空间数据库则是一种支持地理空间数据存储与查询的数据库系统，广泛应用于地理信息系统（GIS）和位置服务领域。结合存储过程与空间数据库，可以实现更高效的空间数据管理与处理。

利用 CASE 工具创建空间数据库：CASE 工具使您可以扩展 ArcInfo 8 数据模型并创建定制的要素。面向对象的设计工具（OOA&D）可用于表示空间数据库的设计，它们使用 UML 来表示设计方案。CASE 工具具有两个主要功能：生成代码和生成方案。

空间领域的理解正在迅速演变，尤其是关于空间数据库的研究和实践。空间数据库不仅仅是信息存储的一种形式，更是地理信息系统和地理数据库的核心组成部分。

ArcGIS 10.1 及更高版本将 SDE 功能集成到 ArcCatalog 中，配置 Oracle 空间数据库以存储空间地理数据的步骤如下：

空间数据库是指地理信息系统在计算机物理存储介质上存储的与应用相关的地理空间数据的总和，通常以特定结构的文件形式组织。与关系数据库不同，空间数据库具有以下特征： 数据量庞大：存储的数据量非常大，城市数据可达几十G，影像数据可达几百G。 高可访问性：需要强大的信息检索和分析能力，以高效访问大量数据。 空间数据模型复杂：涵盖了几乎所有与地理相关的数据类型。 属性数据和空间数据联合管理：同时管理属性数据和空间数据。 应用范围广泛：广泛应用于地理研究、环境保护、国土资源管理等领域。 其他特征包括：1. 非结构化特征：空间数据是一种非结构化数据。2. 空间关系特征：例如拓扑的面状表面记录组成弧段的标识。3. 时态特征：需要时空信息进行监测和管理。4. 多尺度特征：可根据地学过程分为不同层次。5. 空间特征：每个空间对象具有隐含的空间分布特征。 空间数据库管理系统分为四个阶段：1. 文件系统2. 文件关系混合系统3. 空间数据库引擎4. 对象关系型数据库管理系统 标准包括：1. SFA SQL2. SQL/MMSFA SQL在空间数据存储实现上比SQL/MM更宽泛。空间数据模型分为：1. 矢量模型（几何对象模型、几何拓扑模型、网络模型）2. 栅格模型3. 注记文本模型几何对象层次关系可用九交矩阵描述，表达拓扑关系。物理模型中，WKB是一种二进制存储格式，而WKT是文本格式的几何数据表达方式。

空间数据库核心研究方向 数据模型与结构: 空间分类学：构建空间实体的分类体系，明确不同类型空间对象的特征和关系。 空间数据模型：设计用于表示和存储空间数据的模型，例如矢量模型和栅格模型。 高效数据管理: 文件组织：研究如何有效组织和存储海量空间数据，例如使用空间填充曲线或网格索引。 索引技术：探索适用于空间数据的索引机制，例如 R-tree、Quadtree 等，以加速空间查询。 查询与分析: 查询语言：设计专门用于表达空间查询的语言，例如 SQL 的空间扩展。 查询处理：研究如何高效处理空间查询，例如使用空间索引和过滤技术。 查询优化：探索针对不同空间查询的优化策略，以提升查询效率。 知识发现: 数据挖掘：应用数据挖掘算法从空间数据中提取有价值的模式和知识，例如空间聚类、关联规则挖掘等。

块式编码将多边形范围划分为正方形象元，并对其进行编码。块式编码是将行程编码扩展到二维情境的一种方法。正方形的大小影响多边形边界的复杂度和编码效果，使得多边形之间的并集和交集计算更为便捷。此外，块式编码有利于探测多边形的延伸特征。