基于ArcGIS的市级土地利用总体规划数据库建设技术探讨
基于ArcGIS的市级土地利用总体规划数据库建设技术探讨
以潍坊市寒亭区第二次土地调查结果为源数据，根据《潍坊市乡（镇）级土地利用总体规划数据库标准》要求，利用ArcGIS中的图解建模工具和C#语言编译的程序，对市级土地利用总体规划数据库的入库流程及建立市級土地利用规划数据库的几个关键技术（提取现状数据入库、规划要素变更技术、规划表格的输出、数据的拼接问题）进行了探讨，达到上轮规划无法实现的“图数表一致”的目标，提高了建库效率和精度，为下一轮土地利用总体规划修编的数据库建设奠定了基础。
关于土地规划数据库建设的研究成果很多，如何宗宜等通过Arc/Info进行矢量数据的转换、投影变换来达到数据库多数据转换，Peerbocus等对时态地籍数据库进行了研究，保证数据库的适时更新，刘大杰等对应用最小二乘法平差处理规则图形数字化数据的方法进行了研究，刘纬等分析了基于MapGIS建设土地利用数据库的方法，对其中的数据采集、拓扑建立、数据入库等技术作了探讨。此外，国土资源部有土地利用规划数据库标准，且各省（市、区）也有数据库标准规程，如潍坊市寒亭区《市乡（镇）级土地利用总体规划数据库标准》，这些研究和规程为数据库建设奠定了基础。但是在各平台数据之间的转换，数据库的更新和维护及数据库的空间要素、属性要素和表格要素之间的联动性存在缺陷，针对这些问题，拟基于ArcGIS对建库流程和几个关键技术进行探讨和分析。
1 建库平台选择
目前，国内通过国土资源部审查的市级土地利用总体规划数据库的建库专用软件主要有苍穹土地利用规划建库工具软件V1.0及平台软件MapGIS、ArcGIS。苍穹土地利用规划建库工具软件V1.0的主要优点有数据采集方式多样，支持与VCT、ArcGIS、MapGIS、SuperMap交换；系统功能简捷；图、文、表、库四者一体化的管理方式；遵循相关行业标准，系统具有高度兼容性和规范化；严格的指标控制与规划实施管理。而主要的缺点有成本较高；操作不灵活，建库者无法得到过程数据，当最终结果出现问题时无法进行手动修改；数据量较大时处理速度慢，且容易出错。MapGIS建库的主要优势是全中文的操作系统、高效海量空间数据的存储与索引、大尺度多维动态空间信息数据库、三维实体建模和分析等，它的缺点是操作界面比较繁琐，系统管理功能较弱，缺乏专用数据库的支持。相对于平台软件来说，苍穹土地利用规划建库工具软件V1.0是针对全国市级土地利用总体规划建库开发的，而潍坊市寒亭区数据库标准与全国数据库标准存在差异，例如潍坊市寒亭区汇总数据库要求提交TDZZZDQY这个图层，苍穹软件最终结果不会输出此图层；潍坊市寒亭区标准要求的各个空间数据的字段与全国标准不同；潍坊市寒亭区汇交成果时需提交社界线等，苍穹软件是无法解决这些问题的。而ArcGIS具有空间几何图形与属性数据同步编辑、管理以及查询的功能，支持不同格式的数据和对海量数据的有效管理，具有便捷的二次开发能力，提供一体化的地图绘制、显示、编辑和输出的集成环境，方便的属性数据管理、图解建模与模块开发功能，ArcGIS可以建立自身支持的数据类型的元数据，也可以建立用户定义数据的元数据，为市级土地利用数据库提供快捷的元数据查询环
海量空间数据存储技术研究.
海量空间数据存储技术研究作者：作者单位：唐立文，宇文静波唐立文(装备指挥技术学院试验指挥系北京 101416，宇文静波(装备指挥技术学院装备指挥系北京 101416 相似文献(10条 1.期刊论文戴海滨.秦勇.于剑.刘峰.周慧娟铁路地理信息系统中海量空间数据组织及分布式解决方案 -中国铁道科学2004,25(5 铁路地理信息系统采用分布式空间数据库系统和技术实现海量空间数据的组织、管理和共享.提出中心、分中心、子中心三层空间数据库分布存储模式,实现空间数据的全局一致和本地存放.铁路基础图库主要包括不同比例尺下的矢量和栅格数据.空间数据库的访问和同步采用复制和持久缓存.复制形成主从数据库结构,从数据库逻辑上是主数据库全部或部分的镜象.持久缓存是在本地形成对远程空间数据的部分缓存,本地所有的请求都通过持久缓存来访问. 2.学位论文骆炎民基于XML的WebGIS及其数据共享的研究 2003 随着计算机技术、网络通信技术、地球空间技术的发展，传统的GIS向着信息共享的WebGIS发展，WebGIS正成为大众化的信息工具，越来越多的 Web站点提供空间数据服务。但我们不得不面对这样的一个现实：数以万计的Web站点之间无法很好地沟通和协作，很难通过浏览器访问、处理这些分布于Web的海量空间数据；而且由于行业政策和数据安全的原因，这些空间资源
大多是存于特定的GIS系统和桌面应用中，各自独立、相对封闭，从而形成空间信息孤岛，难以满足Internet上空间信息决策所需的共享的需要。此外，从地理空间信息处理系统到地理空间信息基础设施和数字地球，地理空间信息共享是它们必须解决的核心问题之一。因此，对地理空间信息共享理论基础及其解决方案的研究迫在眉睫；表达、传输和显示不同格式空间数据，实现空间信息共享是数字地球建设的关键技术之一，GIS技术正在向更适合于Web的方向发展。本文着重于探索新的网络技术及其在地理信息领域中的应用。 3.学位论文马维峰面向Virtual Globe的异构多源空间信息系统体系结构与关键技术 2008 GIS软件技术经过30多年的发展，取得了巨大发展，但是随着GIS应用和集成程度的深入、Internet和高性能个人计算设备的普及，GIS软件技术也面临着诸多新的问题和挑战，主要表现为：GIS封闭式的体系结构与IT主流信息系统体系结构脱节，GIS与其他IT应用功能集成、数据集成困难；基于地图 (二维数据的数据组织和表现方式不适应空间信息应用发展的需求；表现方式单一，三维表现能力不足。现有GIS基础平台软件的设计思想、体系结构和数据组织已经不适应GIS应用发展的要求，尤其不能适应“数字地球”、“数字城市”、“数字区域”建设中对海量多源异构数据组织和管理、数据集成、互操作、应用集成、可视化和三维可视化的需求。 Virtual Globe 是目前“数字地球”最主要的软件实现技术，Vtrtual Globe通过三维可视化引擎，在用户桌面显示一个数字地球的可视化平台，用户可以通过鼠标、键盘操作在三维空间尺度对整个地球进行漫游、缩放等操作。随着Google Earth的普及，Virtual Globe已成为空间数据发布、可视化、表达、集成的一个重要途径和手段。 Virtual Globe技术在空间数据表达、海量空间数据组织、应用集成等方面对GIS软件技术具有重要的参考价值：从空间数据表达和可视化角度，基于Virtual Globe的空间信息可视化方式是GIS软件二维电子地图表达方式的最好替代者，其空间表达方式可以作为基于地图表达方式的数字化天然替代，对于GIS基础平台研究具有重要借鉴意义；从空间数据组织角度，Virtual Globe技术打破了以图层为基础的空间数据组织方式，为解决全球尺度海量数据的分布式存取提供了新的思路；从应用集成和空间数据互操作角度，基于VirtualGlobe的组件化GIS平台可以提供更好的与其他IT系统与应用的集成方式。论文在现有理论和技术基础上，借鉴和引入
论分布式数据库的设计与实现
论分布式数据库的设计与实现 摘要：本文讨论某高校管理信息系统中分布式数据库的设计与实现。该系统架构设计采用C/S与B/S混合的架构方式。在全局数据与各院系的数据关系中，采用水平分片的方式；在全局数据与各部门之间，以及数据库服务器与Web数据库服务器的数据关系中，采用垂直分片的方式。设计过程中采用了基于视图概念的数据库设计方法。开发过程中在数据集成、测试、分布式数据库部署等方面做了大量的工作。并使用合并复制的方式有效地解决了分布式数据库中数据同步的问题。 关键词：分布式数据库架构设计应用数据集成合并复制 针对某高校管理信息系统的开发，该高校共有三个校区，总校区和两个校区，教务处等校级行政部门在总校区办公，15个院、系分布在两个校区。在工作中它们处理各自的数据，但也需要彼此之间数据的交换和处理，如何处理分散的数据和集中的管理是一个难题。学校信息系统中复杂而分散的数据信息之间的交换、相互转换和共享等问题是系统开发要解决的关键性问题，分布式数据库系统技术为解决这个问题提供了可能。 1、系统的架构设计 采用分布式的C/S与B/S混合的架构方式。各院系、部（室）通过局域网直接访问数据库服务器，软件采用C/S架构；其它师生员工通过Internet访问Web 服务器，通过Web服务器再访问数据库服务器，软件采用B/S架构。学校各部门之间工作时数据交互性较强，采用C/S架构可以使查询和修改的响应速度快；其它师生员工不直接访问数据库服务器，能保证学校数据库的相对安全。 2、数据的分布 从全局应用的角度出发，将局部数据库自下而上构成分布式数据库系统，各系部存放本机构的数据，全局数据库则存放所有业务数据，并对数据进行完整性和一致性的检查，这种做法虽然有一定的数据冗余，但在不同场地存储同一数据的多个副本，能提高系统的可靠性和可用性，也提高了局部应用的效率，减少了通讯代价。 将关系分片，有利于按用户需求组织数据的分布，根据不同的数据关系采用了不同的分片方式： （1）在全局数据与各院系的数据关系中，由于各院系的数据是全局数据的子集，采用了水平分片的方式。 （2）在全局数据与教务处、总务处等各部门之间，数据是按照其应用功能来划分的，所以采用了垂直分片的方式。在数据库服务器与Web数据库服务器
校园基础地理空间数据库建设设计方案
校园基础地理空间数据库建设设计方案 遥感1503班第10组 （杨森泉张晨欣杨剑钢熊倩倩） 测绘地理信息技术专业 昆明冶金高等专科学校测绘学院 2017年5月
一．数据来源 二. 目的 三 .任务 四. 任务范围 五 .任务分配与计划六．小组任务分配七. E-R模型设计八．关系模式九．属性结构表十．编码方案
一．数据来源 原始数据为大二上学期期末实训数字测图成果（即DWG格式的校园地形图） 导入GIS 软件数据则为修改过的校园地形图 二．目的 把现实世界中有一定范围内存在着的应用数据抽象成一个数据库的具体结构的过程。空间数据库设计要满足用户需求，具有良好的数据库性能，准确模拟现实世界，能够被某个数据库管理系统接受。
三．任务 任务包括三个方面：数据结构、数据操作、完整性约束 具体为： ①静态特征设计——结构特性，包括概念结构设计和逻辑结构设计； ②动态特性设计——数据库的行为特性，设计查询、静态事务处理等应用程序； ③物理设计，设计数据库的存储模式和存储方式。 主要步骤：需求分析→概念设计→逻辑设计→物理设计 原则：①尽量减少空间数据存储冗余；②提供稳定的空间数据结构，在用户的需要改变时，数据结构能够做出相应的变化；③满足用户对空间数据及时访问的需求，高校提供用户所需的空间数据查询结果；④在空间元素间为耻复杂的联系，反应空间数据的复杂性；⑤支持多种决策需要，具有较强的应用适应性。 四、任务范围 空间数据库实现的步骤、建库的前期准备工作内容、建库流程 步骤：①建立实际的空间数据库结构；②装入试验性数据测试应用程序；③装入实际空间数据，建立实际运行的空间数据库。 前期准备工作内容：①数据源的选择；②数据采集存储原则；③建库的数据准备；④数据库入库的组织管理。 建库流程：①首先必须确定数字化的方法及工具；②准备数字化原图，并掌握该图的投影、比例尺、网格等空间信息；③按照分层要求进行
ARCGIS空间分析操作步骤演示教学
ARCGIS空间分析基本操作 一、实验目的 1. 了解基于矢量数据和栅格数据基本空间分析的原理和操作。 2. 掌握矢量数据与栅格数据间的相互转换、栅格重分类(Raster Reclassify)、栅格计算－查询符合条件的栅格(Raster Calculator)、面积制表（Tabulate Area）、分区统计(Zonal Statistic)、缓冲区分析(Buffer) 、采样数据的空间内插(Interpolate)、栅格单元统计（Cell Statistic）、邻域统计（Neighborhood）等空间分析基本操作和用途。 3. 为选择合适的空间分析工具求解复杂的实际问题打下基础。 二、实验准备 预备知识： 空间数据及其表达 空间数据（也称地理数据）是地理信息系统的一个主要组成部分。空间数据是指以地球表面空间位置为参照的自然、社会和人文经济景观数据，可以是图形、图像、文字、表格和数字等。它是GIS所表达的现实世界经过模型抽象后的内容，一般通过扫描仪、键盘、光盘或其它通讯系统输入GIS。 在某一尺度下，可以用点、线、面、体来表示各类地理空间要素。 有两种基本方法来表示空间数据：一是栅格表达; 一是矢量表达。两种数据格式间可以进行转换。 空间分析 空间分析是基于地理对象的位置和形态的空间数据的分析技术，其目的在于提取空间信息或者从现有的数据派生出新的数据，是将空间数据转变为信息的过程。 空间分析是地理信息系统的主要特征。空间分析能力（特别是对空间隐含信息的提取和传输能力）是地理信息系统区别与一般信息系统的主要方面，也是评价一个地理信息系统的主要指标。 空间分析赖以进行的基础是地理空间数据库。 空间分析运用的手段包括各种几何的逻辑运算、数理统计分析，代数运算等数学手段。 空间分析可以基于矢量数据或栅格数据进行，具体是情况要根据实际需要确定。 空间分析步骤 根据要进行的空间分析类型的不同，空间分析的步骤会有所不同。通常，所有的空间分析都涉及以下的基本步骤，具体在某个分析中，可以作相应的变化。 空间分析的基本步骤: a)确定问题并建立分析的目标和要满足的条件 b)针对空间问题选择合适的分析工具 c)准备空间操作中要用到的数据。
Oracle数据库的空间数据类型
Oracle数据库中空间数据类型随着GIS、CAD/CAM的广泛应用，对数据库系统提出了更高的要求，不仅要存储大量空间几何数据，且以事物的空间关系作为查询或处理的主要内容。Oracle数据库从9i开始对空间数据提供了较为完备的支持，增加了空间数据类型和相关的操作，以及提供了空间索引功能。 Oracle的空间数据库提供了一组关于如何存储，修改和查询空间数据集的SQL schema与函数。通过MDSYS schema规定了所支持的地理数据类型的存储、语法和语义，提供了R-tree空间数据索引机制，定义了关于空间的相交查询、联合查询和其他分析操作的操作符、函数和过程，并提供了处理点，边和面的拓扑数据模型及表现网络的点线的网络数据模型。 Oracle中各种关于空间数据库功能主要是通过Spatial组件来实现。从9i版本开始，Oracle Spatial空间数据库组件对存储和管理空间数据提供了较为完备的支持。其主要通过元数据表、空间数据字段（即SDO_GEOMETRY字段）和空间索引来管理空间数据，并在此基础上提供一系列空间查询和空间分析的函数，让用户进行更深层次的GIS应用开发。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，并采用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。 1、元数据表说明。 Oracle Spatial的元数据表存储了有空间数据的数据表名称、空间字段名称、空间数据的坐标范围、坐标参考信息以及坐标维数说明等信息。用户必须通过元数据表才能知道ORACLE数据库中是否有Oracle Spatial的空间数据信息。一般可以通过元数据视图（USER_SDO_GEOM_METADATA）访问元数据表。元数据视图的基本定义为： ( TABLE_NAME V ARCHAR2(32), COLUMN_NAME V ARCHAR2(32), DIMINFO MDSYS.SDO_DIM_ARRAY, SRID NUMBER
城市公共基础数据库建设(地理库)地理库
城市公共基础数据库建设（地理库） 地理信息数据是智慧城市的定位基准，是集成城市自然、社会、经济、人文等综合信息的基础，是信息集成的载体，是智慧城市赖以实现的不可或缺的基础支撑。 “智慧南平地理库”建设将结合南平市现有数据情况，补充生产或整合更新南平市域范围内各类基础地理信息数据，按照标准规范对数据进行整合改造形成面向应用的公共地理框架数据，并研发数据库管理系统实现对基础地理信息数据和公共地理框架数据的建库管理和维护更新，为政府部门、企业和公众提供丰富权威的数据资源，推动地理信息的社会化应用，避免资源浪费和重复建设。 (1)基础地理信息数据补充生产：补充生产地名地址数据、三维景观数据等； (2)基础地理信息数据改造更新。将原来离散的、数据格式各异的空间信息改造成为逻辑上一体的、具有统一空间定位框架基础地理信息资源，整合对象主要是现有数字线划图、中小尺度遥感影像、高程模型以及地名数据； (3)公共地理空间框架数据整合生产（含政务版、公众版）：以基础地理数据为基础，根据数字城市地理空间框架的标准规范，面向公共应用需求进行数据的对象化、网格化、信息化加工处理，形成面向公共服务的地理框架数据 (4)数据库管理系统开发：研发数据库管理系统，实现对基础地理信息数据和公共地理框架数据的入库、日常管理及更新维护， (5)数据库建设：通过数据库管理系统，对整合后的基础地理信息数据、政务版地理框架数据和公众版地理框架数据进行入库处理，最终建成包含影像数据、矢量数据、高程模型数据的基础地理信
息数据库、政务地理框架数据库、公众地理框架数据库以及对应的元数据库和数据目录。 “智慧南平地理库”建设将改变南平市因获取掌握基础地理空间信息条块分割、部门所有的管理体制所形成的数据在内容、格式、坐标系统、定位精度等方面存有差别的现状，最大限度地推进地理信息资源的共享和应用，为交通、水利、国土、统计、公安、民政等各类政府部门提供科学、准确、及时的地理空间信息服务，还将通过现代化的网络和通讯技术向全社会提供导航、定位、出行等位置服务，从而推进南平市信息化进程,为创建和谐、有序的城市管理和公共服务新局面提供有力的支撑，推动和谐社会的发展。
海量空间数据组织及存储方案
本栏目责任编辑：代影数据库与信息管理Computer Knowledge and Technology 电脑知识与技术第6卷第29期(2010年10月)海量空间数据组织及存储方案 李慧玲 （长治学院计算机系，山西长治046011） 摘要：目前信息管理系统中需要存储的数据越来越多，而且数据的结构也变的越来越复杂。那么如何来组织和存储数据就变得很重要。该文以土地档案海量数据为例，从数据的存储方式、空间数据引擎以及利用关系数据库三个方面进行说明MAPGIS 是如何组织和管理海量空间数据的。 关键词：GIS 技术；海量空间数据；图档一体化 中图分类号：TP311文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2010)29-8168-02 Organization and Storage Solutions of Massive Spatial Data LI Hui-ling (Computer Science Department,Changzhi University,Changzhi 046011,China) Abstract:The current information management systems need to store more data,and data structure becomes more and more complex.So how to organize and store data becomes very important.This land mass data files,for example,from the data is stored,spatial data and the use of relational database engines are described from three aspects that MAPGIS is how to organize and manage massive spatial data.Key words:GIS technology;massive spatial data;integration of drawing and files 现阶段，档案管理正在从以纸质档案管理为主逐步向以纸质档案管理和电子档案管理并重发展转变。随着信息化程度的提高，档案管理最终将以电子档案管理为主。土地档案的数据越来越多，而且除了海量属性数据之外，还有图形数据等等，那么如何来更好的存储这些海量空间数据才是真正的解决土地档案管理问题。本文利用GIS 技术和采用关系数据库结合的方式从三方面叙述并解决了这个问题，并能实现图档一体化管理。 1数据在GIS 中是如何存储的 目前，数据的存储方式有以下三种：1)GIS 数据是通过文件与关系数据库两者的结合来共同存储和管理的。当前大部分GIS 应用软件都是采用这种方式来对数据进行管理的。2)GIS 应用软件中的所有数据都存储在文件中。所谓的文件存储也就是将所有的数据包括空间数据和非空间数据都存储在一个或者多个文件中。3)采用数据库来存储和管理空间数据和属性数据的方式。通过这种方式来存储数据，包括空间数据和属性数据，即空间数据也可存放在数据库中。利用数据库来存储海量空间数据，这是GIS 应用软件发展的必然趋势。通过数据库来存储空间数据，解决了用文件存储空间数据时，对数据不能进行并发操作的缺点；用C/S (Client/Server)的操作模式，解决了以前空间数据不能进行分布式处理等问题。它从理论上保证了数据的完整性和数据的共享性，实现了属性数据和空间数据的一体化存储。利用关系数据库来存储空间数据将GIS 本身的问题转移到数据库的领域中，给开发GIS 应用软件的开发带来了新的解决方向[1]。就目前的形势，大型数据库厂商越来越重视空间数据的存储，通过研究与摸索，大型数据库厂商各自推出了自己的关于空间数据存储的解决方案，如0racle Satial ，B lade,Informix Satial 。GIS 技术的发展在这些厂商对于空间数据存储的支持下，有了更广阔的应用前景。无论采用哪种模式建立GIS 系统，通过利用0rac1e 的空间数据存储技术，在开发GIS 产品中，都可以跳过传统GIS 平台开发时所需要的一些必要的步骤，解决了大型空间数据不能多人维护数据的问题。另外数据库本身自带的一些特点，可以解决GIS 存在的一些问题：比如说数据库可支持多用户并发操作，克服了文件方式不能多用户同时操作数据的缺点，同时由于数据库的支持克服了以前由于不同GIS 厂商之间数据文件格式不同，导致的空间数据从一个GIS 平台移植到另外一个GIS 平台上数据处理的复杂性，从而保证空间数据能够做到完全意义上的共享，提高了GIS 系统的可用性和实用性[2]。这样GIS 平台的发展加上数据库技术的提高，两者的结合可以很好的解决土地档案海量空间数据的存储问题。 2SDE SDE 中文全称是，空间数据引擎。现在市场上的数据库几乎都是利用关系原理建立的，可是GIS 管理数据强调空间性以及拓扑关系，明显GIS 数据是不能直接存储在这些数据库中的，更不能对其进行查询了。所以要结合两者，并利用各自的优势，就要有一个中间件来联系数据库和GIS 系统。MAPGIS 就是在关系数据库的基础上，增加了联系二者的纽带?—空间数据引擎(SDE)，空间数据引擎将客户端接收到的空间数据、属性数据的查询、添加、修改等操作转换成数据库中的关系操作。同时SDE 还优化了对数据库的操作，而且SDE 为系统管理员或客户端提供了GIS 的概念模型，利用SDE ，可以直接以GIS 的概念对数据进行维护和权限管理，使用户脱离了关系数据库中许多繁琐的细节等。空间数据引擎还增加了关系数据库中实现不了一些功能，对数据进行自动检查和维护功能，如拓扑一致性检查等。当然近些年来，关系数据库也在不断的更新和发展，其技术也慢慢地成熟起来，实现了利用关系数据库对空间数据和属性数据进行一体化管理和存储，这种现象已经成为GIS 平台发展的一个趋势。空间数据引擎(Satial Data Engine)，收稿日期：2010-08-15 ISSN 1009-3044 Computer Knowledge and Technology 电脑知识与技术Vol.6,No.29,October 2010,pp.8168-8169E-mail:jslt@https://www.360docs.net/doc/4e18954884.html, https://www.360docs.net/doc/4e18954884.html, Tel:+86-551-569096356909648168
练习利用ArcCatalog 管理地理空间数据库
练习 2 1.利用ArcCatalog 管理地理空间数据库 2.在ArcMap中编辑属性数据 第1步启动ArcCatalog 打开一个地理数据库 (1) 第2步预览地理数据库中的要素类： (2) 第3步创建缩图，并查看元数据 (4) 第4步创建个人地理数据库(Personal Geodatabase) (5) 第5步拖放数据到ArcMap中 (13) 第6步编辑属性数据及进行1：M的空间查询 (14) 第7步导入GPS数据，生成图层 (16) 第1步启动ArcCatalog 打开一个地理数据库 当ArcCatalog打开后，点击, 按钮（连接到文件夹）. 建立到包含练习数据的连接（比如“E:\ARCGIS\EXEC2”）,
在ArcCatalog窗口左边的目录树中, 点击上面创建的文件夹的连接图标旁的(+)号，双击个人空间数据库－National.mdb。打开它。. 在National.mdb中包含有2个要素数据集、1个关系类和1个属性表 第2步预览地理数据库中的要素类： 在ArcCatalog 窗口右边的数据显示区内，点击“预览”选项页切换到“预览”视图界面。在目录树中，双击数据集要素集－“WorldContainer”，点击要素类－“Countries94”激活它。
在此窗口的下方，“预览”下拉列表中，选择“表格”。现在，你可以看到Countries94 的属性表。查看它的属性字段信息。 花几分钟，以同样的方法查看一下National.mdb 地理数据库中的其它数据。
第3步创建缩图，并查看元数据 在目录树中，选择地理数据库National中的要素类－Countries94，切换到“预览视图”，点击工具栏上的放大按钮，将图层放大到一定区域，然后再点 ，生成并更新缩略图。这时，切换到“内容”视图界面下，并在目录树中选择要素集－“WorldContainer”，数据查看方式更改为“缩略图方式”。.注意，此时，要素类“Countries94”的缩图图是不是发生了改变 点击“元数据”选项页，查看当前要素类的元数据，了解当前要素类是采用什么坐标系，都有哪些属性字段，字段的类型等信息。在元数据工具栏中，从样式表中选择不同的样式，可以看到，元数据显示的格式发生了变化。 点击元数据导出按钮，可以将元数据导出为多种格式，这里我们选择为“HTML”格式，确定后，元数据将被保存在指定路径下的.htm文件中，从资源管理器中，打开这个.htm文件，查看导出后的元数据信息。
ArcGIS缩编工具在空间数据库缩编中的应用
ArcGIS缩编工具在空间数据库缩编中的应用 熊志伟李静谭卢师 （黄河设计公司测绘信息工程院） [摘要] 地图缩编是由大比例尺地图通过综合、取舍、合并、变换等操作，生产小比例尺地图以满足不同用图需求的技术方法。因基于已有的地图数据，能避免重复生产，缩短建设周期，节省人力物力，为目前得到不同比例尺的地图所广泛采用。纯手工的地图缩编方式速度慢、投入高，而计算机自动地图缩编仍是一个无法解决的技术难题。空间数据库的缩编与传统地图缩编相比，除了要按照地图缩编方法对数据进行综合、取舍外，还要维持空间数据库严格的拓扑关系和属性数据，比单纯的地图缩编更加复杂。本文结合第二次土地调查数据库省级汇总缩编项目的经验，阐述了利用ArcGis缩编工具，采用人机协同方式进行空间数据库缩编的方法。 [关键词]数据库缩编二调省级汇总 1、省级汇总缩编项目概述 第二次土地调查数据库省级汇总缩编项目，是在已经调查完成的河南省1:1万土地利用空间数据库的基础上进行缩编汇总，形成1:5万、1:10万、1:25万、1:50万的系列比例尺数据库成果。空间数据库与传统的地图缩编相比，不再只是简单的地图符号的综合取舍，而是有着严格的拓扑关系和属性要求，在遵循传统地图缩编要求的同时，还必须保持数据的拓扑关系正确，属性数据完整。如何简单快捷
的对海量数据库内容进行选取、简化、概括和关系协调，保持原有土地利用的规律和典型特征，是完成土地利用数据库缩编的关键，也是工作的难点所在。 2、ArcGis缩编工具介绍 地理信息主流软件ArcGis所包含的ArcToolbox工具箱，能够在GIS数据库中建立并集成多种数据格式，进行高级GIS分析，处理GIS 数据等，是一套功能强大的地学数据处理工具模块。其中包含的数据缩编工具，能够简单、高效的、自动的对线状、面状空间数据进行缩编操作，并且维持原来的拓扑关系属性数据正确。在现有的各种Gis 软件中，也或多或少的包含一些数据库缩编功能模块，但ArcGis以其算法严密、实用高效著称。 3、二调数据库缩编的主要工作内容 二调省级汇总缩编的主要工作对象是以点状、线状、面状形式存储的反映各类用地分布的要素，主要工作内容是按照相关数据标准，缩编规则（包括面积规则、长度规则、宽度规则、重要性规则、综合取舍规则等），对要素进行取舍、合并、综合、变换等操作，从而形成符合成图要求的小比例尺的数据库。由于地图比例尺的变化，需要进行诸如图斑合并、带状河流变换为单线河流、面状村庄变换为点状村庄、线状地物形状综合等，其中工作量最大的是对面状要素的处理，主要有下面几类：○1按照宽度规则，小于某一宽度的带状图斑以线表示。○2地类相同的相邻图斑合并。○3按照面积规则，小于某一面积的图斑舍去，即合并到相邻大图斑。○4将临近的离散居民地、池
基于SQLServer的空间数据存储器的设计与实现
长春理工大学学报 Journal of Changchun University of Science and Technology 第7卷第3期2012年3月 Vol.7No.3Mar.2012 基于SQLServer 的空间数据 存储器的设计与实现 刘宝娥 （集宁师范学院，内蒙古乌兰察布，012000） ［摘 要］ 随着信息技术的发展，数据量的逐渐膨胀以及分布式地理信息系统GIS 中的发展，对空间数据以及地理数据 的管理提出了更高的要求，而传统的关系型数据库难以满足空间数据存储以及地理信息系统客户端应用程序连接的需要，由此，应通过以面向实体的数据模型为基础，通过SQLServe 的关系型数据库的管理系统，以相应的功能以及数据引擎技术，实现了对海量空间数据的一体化存储，满足了地理信息系统的实际发展需求。［关键词］SQLServe ；空间数据；存储器；设计；实现 ［中图分类号］ TP311.132.3 ［文献标识码］ A ［作者简介］ 刘宝娥（1975-），女，在职硕士，讲师，研究方向为计算机教学。 空间数据管理包括空间数据模型和空间数据库两个方面的内容体系。当前，地理信息系统基础软件平台所沿用的空间数据模型，从而在一定程度上导致了空间实体关系以及时空变化的相关描述与表达、数据的组织、空间的分析等方面具有较大的局限性，难以满足新时期空间信息系统基础软件平台的以及应用系统发展的实际需要，由于现实对象较多，从而导致了空间关系日渐复杂，要描述空间对象之间的关系需要大量的数据，由此，对空间复杂数据的管理应基于空间数据模型，构建空间数据库系统。通过以地理信息系统软件的发展需求为基础，结合MAPGIS 面向实体的空间数据模型以及SQLServer 数据库的应用特点，实现了利用空间数据引擎实现对空间数据与属性数据的一体化存储方式的设计和实现。 一、空间数据存储器系统设计 （一）空间数据模型 对空间数据模型的研究以及设计在当前地理信息系统（GIS ）发展过程中有着重要的作用。空间数据模型MAPGIS 中采用了面向对象的设计原则和思想，通过以地理实体为中心，实现对面向实体的空间数据模型的构建和发展。建立观察范围内部的地理世界的视图模式。该模型以描述实体特性以及实体之间关系为基础，实现对人类理解的地理世界语义环境的模拟。MAPGIS 空间数据模型以地理数据库—数据集—类为数据组织的层次，也就是非空间的实体抽象为了实际的对象，而空间的实体则被抽象地定义为要素，具有同样类型结构的要素构成了要素类，同样类型的对象构成了对象类。若干要素类以及对象类组成了要素集，要素集的汇集则构成了地理的信息数据库。由此，从相应体系的结构上可分为参照系、要素类、对象类、关系类、动态类、注记类、修饰类、要素数据集、子类型、几何网络、域集和规则集。从而实现了对空间数据存储系统的整体设计和系统定义。 （二）空间数据引擎 空间数据引擎（MAPGIS-SDE ）实现了空间数据库解决方案，空间数据引擎基于关系数据库系统（RDBMS ）以及地理信息系统之间的中间件部分，实现了对空间数据模型到关系数据模型RDBMS 之间的关系映射，并通过关系型的数据库存储以及管理和快速检索的以TB 为单位的海量数据库。空间数据引擎具有以下几个方面的特点： 1.引擎机制。MAPGIS-SDE 在服务器端以及客户端存在分布，客户端以软件的应用为基础，并且未上层的应用客户提供了SDE 接口，实现了对用户标准空间存储、查询以及分析提供了服务体系，承接了客户端需求。服务器端以及客户端之间的数据传输模式采用了异步的缓冲机制，通过服务器端，将所要提取的数据存放入缓冲区，而后整批发向客户端，实现相应的应用模式，从而在很大程度上提高了网络传输的效率。 2.接口技术。空间数据存储以及空间数据服务的核心在于空间数据存储器，为有效保证空间数据存储器的跨平台的特性以及对商业数据库的访问效率的保障，空间数据库的引擎应通过一致性服务接口的提供，针对不同的数据库采用不同接口技术的使用，例如，针对SQLServer 可采用ODBC 和ADO 接口技术。 3.物理部署。空间数据存储系统的引擎，能实现与数据库管理系统服务器部署在同一服务器上，或是分开部署在不同的服务器上，可根据实际的需要对空间存储系统进行相应的部署，从而有效减轻数据库服务器荷载，提高相应数据库的运行效率。 （三）存储器系统架构 空间数据存储器由空间数据库引擎、商业数据库两部分组成。具体实用于空间是数据库。空间数据库引擎实现了对各类空间数据的存储管理。该类数据包括数据字典、表、存储过程等等，并面向用户提供了访问的接口。数据字典提 ----237
金融级分布式数据库架构设计
金融级分布式数据库架构设计
目录 1.行业背景 (3) 2.数据库分布式改造的途径 (3) 3.分布式数据库总体架构 (4) 4.两阶段提交的问题 (5) 5.CAP与BASE的抉择 (7) 6.raft的优势 (8) 6.1. Leader选举 (9) 6.2. 日志复制 (10) 6.3. 安全性 (11) 7.分布式数据库如何实现PITR (16)
1.行业背景 银行业从最初的手工记账到会计电算化，到金融电子化，再到现在的金融科技，可以看到金融与科技的结合越来越紧密，人工智能、大数据、物联网、区块链等新兴技术改变了金融的交易方式，为金融行业的创新前行提供了源源不断的动力。同时互联网金融的兴起是一把双刃剑，带来了机遇的同时也带来了挑战。普惠金融使得金融的门槛降低，更多的普通大众参与到金融活动中，这让金融信息系统承受了越来越大的压力。于是我们可以看到大型商业银行、保险公司、证券公司、交易所等核心交易系统都在纷纷进行分布式改造，其中数据库作为有状态的应用，成为了信息系统中唯一的单点，承担了所有来自上层应用的压力。随着数据库瓶颈的凸显，进行分布式改造迫在眉睫。 2.数据库分布式改造的途径 数据库进行分布式改造主要有三种途径：分布式访问客户端、分布式访问中间件、分布式数据库。由于其分布式能力实现在不同的层次（应用层、中间层、数据库层），对应用程序有不同的侵入程度，其中分布式访问客户端对应用侵入性最大，改造难度最大，而分布式数据库方案对应用侵入性最小，但是架构设计及研发难度最大。
3.分布式数据库总体架构 其实当前市面上的分布式数据库总体架构都是类似的，由必不可缺的三个组件组成：接入节点、数据节点、全局事务管理器。总体架构如下，协调节点负责sql解析，生成分布式执行计划，sql转发，数据汇总等；数据节点负责数据存储与运算；全局事务管理器负责全局事务号的生成，保证事务的全局一致性。这个架构或多或少都受到了google spanner F1论文的影响，这篇文章主要分析了这几个组件在实现上有什么难点，该如何进行架构设计。
分布式环境灾备实现
分布式数据库研究现状及发展趋势 摘要随着大数据、云时代的到来，数据库应用需求的拓展和计算机硬件环境的变化，使分布式数据库系统应运而生。为了符合当今信息系统的应用需求和企业组织的管理思想和管理模式。分布式数据库提供了解决整个信息资产被分裂所成的信息孤岛，为孤岛联系在一起提供桥梁。本文主要介绍数据库数据存储特点，以及分布式数据库灾备的实现方法。 关键词分布式数据库；发展趋势；现状及问题 1.引言 当今社会已进入了信息时代，人们将越来越多的信息存储在网络中的计算机上。如何更有效地存储、管理、共享和提取信息，越来越引起人们的关注。随着大数据、云时代的到来，数据库应用需求的拓展和计算机硬件环境的变化，集中式数据库已经不能满足人们的需求，因此分布式数据库系统应运而生，并且得到迅速发展。 分布式数据库是指利用高速计算机网络将物理上分散的多个数据存储单元连接起来组成一个逻辑上统一的数据库。分布式数据库的基本思想是将原来集中式数据库中的数据分散存储到多个通过网络连接的数据存储节点上，以获取更大的存储容量和更高的并发访问量。近年来，随着数据量的高速增长，分布式数据库技术也得到了快速的发展，传统的关系型数据库开始从集中式模型向分布式架构发展，基于关系型的分布式数据库在保留了传统数据库的数据模型和基本特征下，从集中式存储走向分布式存储，从集中式计算走向分布式计算。 分布式数据库系统是由分布于多个计算机结点上的若干个数据库组成，,每个子数据库系统都是一个独立的数据库系统，它们都拥有各自的数据库、中央处理机、终端，以及各自的局部数据库管理系统，分布式数据库在使用上可视为一个完整的数据库 ,而实际上它是分布在地理分散的各个结点上，它的数据存储方式与集中式数据库系统不同，数据被分片并分散存储于网络中不同的存储节点之上，并且每一个分片都有2到3个副本，以保证数据可靠性，但每一个存储节点上都只有部分数据，没有一个存储节点存有这样将为分布式数据库灾备的实现带来挑战，传统的基于卷、基于集中存储、基于传统数据库的两地三中心解决方案将不再适用于分布式环境灾备的实现，本文将主要介绍分布式数据库数据存储特点，以及分布式数据库灾备的实现方法。
ArcGIS空间数据管理与分析
《地理信息系统概论》实验报告 题目：ArcGIS关于空间数据管理与空间数据分析操作实验姓名：赵文彪 学号： 2014212425 班级：地信141 学院：理学院 编写日期： 2015–11–8
学习空间数据库的建立与地图坐标校正变换 二、实验原理 ArcMap 默认支持3种Transformation 类型。其中，两种是平面至平面的转换，即仿射(Affine)和Similarity，二者有一定差别。另一种即由曲面至平面的地图投影转换（Projective）。本实验中学习的坐标变换方法，是GIS实践中较常用的仿射变换。 我们在课堂中讲过，坐标校正（rectification）可采用各级多项式来转换地图坐标。例如，设原坐标为(x,y)，转换后的坐标为(x',y')，采用2次多项式： x' = a1 x2 + b1 y2 + c1 xy + d1 x + e1 y + f1 y' = a2 x2 + b2 y2 + c2 xy + d2 x + e2 y + f2 通过地面控制点GCPs 的已知坐标(x,y)和(x',y')，求出2次多项式的各项系数，就可以将地图上所有的(x,y)转换为(x',y')。 本实验中的仿射变换是采用一次（线性）多项式 x' = a1 x + b1 y + c1和y' = a2 x + b2 y + c2 作为坐标转换关系的坐标校正方法。仿射变换可以将数据在x, y方向是非等比放大缩小，歪斜，旋转和平移（如图所示）。 在ArcGIS中，一般采用4个Tics，即通常所说的地面控制点，来进行仿射变换。对于一般比较规整的地图，这样进行坐标校正是够用了。 三、实验内容 把数字化时形成的inch 单位的平面坐标，转化为我国统一使用的高斯-克吕格坐标，并将转换好空间坐标的数据导入到Geodatabase库中。为此，首先利用ArcMap，把原始的4个tic点坐标(x,y) (即取inch 的坐标)，改为相应的高斯-克吕格坐标值。然后，计算机根据这四个Tics 在两种坐标系中的取值，计算出转换系数，再把所有的(x,y) 转为高斯-克吕格坐标系统。最后，在ArcCatalog 中，新建一个高斯-克吕格坐标的Feature Dataset，把转换好坐标的Feature Class放到Geodatabase的Feature Class 中。
基于ArcGIS的二调数据库的建立
基于ArcGIS的二调数据库的建立 摘要:第二次全国土地调查是国家全面查清土地利用状况,是一项重大的国情国力调查。本文结合外业调查的实际情况探讨了如何借助于ArcGIS完成第二次全国土地调查县级数据库的建设。 关键词:ArcGIS第二次全国土地调查数据建库 第二次土地调查作为一项重大的国情国力调查,其调查主要分为城镇和农村调查两大部分,而绝大部分调查工作主要集中在农村,加之农村地区地形复杂,地物类型多样,因此数据量庞大,如何快速、准确的进行数据入库的工作显的尤为重要。 ArcGIS Desktop 是一个集成了众多高级GIS 应用的软件套件,它包含了一套带有用户界面组件的Windows 桌面应用。作为一个可伸缩的平台,ArcGIS无论是在桌面,在服务器,在野外还是通过Web,都为个人用户也为群体用户提供了GIS的功能,这就使得ArcGIS能够在本次土地调查中得到良好的应用。 本文针对第二次土地调查的农村部分,主要研究在ArcGIS下建立了土地利用数据库,结合内、外业调查的实际情况进行了数据入库,对入库数据进行了检查,实现了土地利用数据库的建立。 1数据预处理 在数据入库时数据预处理就是指在数据入库前对数据进行整理,分析,修改,达到数据符合入库要求的过程,主要包括航片的数字化,外业实地调查,数据整理和数据的简单检查等四个方面。 在二次土地调查中运用CAD软件对国家发布的航片进行数字化,数字化时注意分层,图层分为图斑和线状地物层;外业调查根据数字化后的图幅到实地调查,做到多看,多听,多问,调查实际地类与图幅是否一致,以实际情况为准,同时调查测量线状地物宽度,村界等;根据外业调查的成果对数据进行整理,对图幅进行修改,修改地类图斑,现状地物,村界等与实际不相符的地方等;数据的简单检查是基于CAD软件下的检查,主要目的是检查地类图斑和线状地物的是否合理,方便数据的入库。 2建立数据库 数据库的建立是在ArcCatalog基础上建立的。运用ArcCatalog建立数据库主要包括数据转换和建库两个方面,其中建库方面最为重要,建库的主要流程是首先在ArcCatalog下建库及子库,并在子库下建立要素类,然后导入坐标系及数据模板,最后建立拓扑关系及进行拓扑规范性检查。
分布式数据库设计方案
1.大型分布式数据库解决方案 企业数据库的数据量很大时候，即使服务器在没有任何压力的情况下，某些复杂的查询操作都会非常缓慢，影响最终用户的体验；当数据量很大的时候，对数据库的装载与导出，备份与恢复，结构的调整，索引的调整等都会让数据库停止服务或者高负荷运转很长时间，影响数据库的可用性和易管理性。 分区表技术 让用户能够把数据分散存放到不同的物理磁盘中，提高这些磁盘的并行处理能力，达到优化查询性能的目的。但是分区表只能把数据分散到同一机器的不同磁盘中，也就是还是依赖于一个机器的硬件资源，不能从根本上解决问题。 分布式分区视图 分布式分区视图允许用户将大型表中的数据分散到不同机器的数据库上，用户不需要知道直接访问哪个基础表而是通过视图访问数据，在开发上有一定的透明性。但是并没有简化分区数据集的管理、设计。用户使用分区视图时，必须单独创建、管理每个基础表（在其中定义视图的表）,而且必须单独为每个表管理数
据完整性约束，管理工作变得非常复杂。而且还有一些限制，比如不能使用自增列，不能有大数据对象。对于全局查询并不是并行计算，有时还不如不分区的响应快。 库表散列 在开发基于库表散列的数据库架构，经过数次数据库升级，最终采用按照用户进行的库表散列，但是这些都是基于自己业务逻辑进行的，没有一个通用的实现。客户在实际应用中要投入很大的研发成本，面临很大的风险。 面对海量数据库在高并发的应用环境下，仅仅靠提升服务器的硬件配置是不能从根本上解决问题的，分布式网格集群通过数据分区把数据拆分成更小的部分，分配到不同的服务器中。查询可以由多个服务器上的CPU、I/O来共同负载，通过各节点并行处理数据来提高性能；写入时，可以在多个分区数据库中并行写入，显著提升数据库的写入速度。
ArcGIS——空间数据的可视化表达要点(20201005143349)
GIS理论与实践 讲义四空间数据的可视化表达 目的 掌握ArcMap的数据符号化方法 掌握对ArcMap进行数据层标注 掌握ArcMap的地图制作和输出 内容 学会ArcMap中的四种数据符号化方法：单一符号、分类符号、分级符号 和组合符号 学会对ArcMap进行数据层标注的两种方法：交互式标注和自动标注操作 学会ArcMap的地图制作和输出，包括地图模板的操作、版面设置、制图 数据操作、地理坐标格网设置及各种地图整饰的操作 一、ArcMap数据符号化 1. 单一符号标示数据 在上海行政区划图的内容表上，右击要标示的层，点取Properties命 令。 点取Symbology标签。 在打开的对话框中进行一系列的设置。 完成后单击OK。
2. 分类符号标示数据 在上海行政区划图的道路图层上点右键打开图层属性对话框。 点取Symbology标签，在显示列表框中选择Categories中的Unique Value。 在Value Field中选择CLASS，即街道的分级。 单击Add All Values按扭，将所有街道级别添加进来。如图：
若对系统默认的符号样式不满意，还可以双击相应的Symbol符号，进行一系列设置。 完成设置后返回图层属性对话框，结果如图所示： 另外，系统还提供了另外的两种表示方法： 其一是同时按照多个属性值的组合进行分类来确定符号类型（Unique Value、Many Fields）。
其二是按照事先确定的符号类型通过自动匹配来表示属性分类（Match to Symbols in Style）。 3. 分级符号标示数据 （1）分级色彩设置 在内容表上右击river图层，点取Properties命令。 点取Symbology标签。 点击Quantities，选中Graduated Colors。 在Field复选框的Value下拉菜单中选择Length，表示按照河流的长度 分级。默认的分级方法是按自然分类法，通过聚类分析将相似性最大的 数据分在同一级别上。 也可以选择手动分级自行修改分级方法。如图： 确认分级方法后，点击OK。得到的分级结果如图：