基于三层构架的空间数据库分布式体系结构
智慧仓库的系统架构设计方案
智慧仓库的系统架构设计方案智慧仓库系统是基于物联网技术和大数据分析的仓库管理系统。
其系统架构设计方案如下：1. 总体架构设计：智慧仓库系统采用分布式架构，由三层组成：边缘层、云平台层和应用层。
2. 边缘层设计：边缘层是智慧仓库系统的底层，包括感知设备和边缘计算节点。
感知设备包括传感器、RFID标签、摄像头等，用于采集仓库内部的环境数据、货物信息和运动轨迹等。
边缘计算节点负责数据的实时处理与分析，主要包括数据传输、数据预处理和数据过滤等功能。
3. 云平台层设计：云平台层是智慧仓库系统的核心层，承担着大数据的存储和处理任务。
该层包括数据中心和云服务平台。
数据中心是用于存储采集到的大量数据的地方，可以采用分布式存储技术，以提高可靠性和容量扩展性。
云服务平台负责数据的分析与处理，主要包括数据清洗、数据挖掘、数据建模和数据可视化等功能，以提供智能化的仓库管理服务。
4. 应用层设计：应用层是智慧仓库系统的顶层，主要面向仓库管理人员和用户提供各类应用服务。
应用层可以包括仓库管理软件、移动App和网页等多种形式。
仓库管理软件可以提供库存管理、入库出库管理、货物跟踪等功能，帮助管理人员实时监控仓库的运营情况。
移动App和网页提供用户查询货物信息、下单和配送等功能，方便用户使用仓库服务。
在整个系统架构设计中，需要考虑以下几个关键问题：1. 安全性：智慧仓库系统处理的是大量敏感数据，包括货物信息、仓库内部布局等。
因此，系统需要采取一系列安全措施，防止数据泄露和非法访问。
可以使用加密技术对数据进行保护，使用身份验证技术进行访问控制等。
2. 可靠性：智慧仓库系统是实时性要求非常高的系统，因此需要确保系统的稳定性和可靠性。
可以使用冗余技术来提高系统的可用性，使用负载均衡技术来实现系统资源的均衡分配，以提高系统的承载能力。
3. 扩展性：智慧仓库系统需要具备良好的扩展性，能够应对未来的发展需求。
可以采用分布式存储和计算技术，以支持更多的设备和用户接入系统。
数据库三层体系结构
数据库三层体系结构数据库是计算机领域中非常重要的一类软件应用。
简单来说，数据库可以看作是一个按照一定方式组织的数据集合，可以通过特定的程序进行存储、维护和管理。
由于数据在现代社会中的地位越来越重要，数据库的应用范围也越来越广泛，涉及到金融、医疗、物流等许多领域，成为了现代社会中最为关键的基础设施之一。
为了实现数据库的高效管理和使用，人们逐渐形成了一种三层体系结构的设计模式。
1、概述数据库三层体系结构是指将整个数据库分为三层：数据层、应用层和用户层。
其中数据层是指存储数据的物理介质，包括数据文件、数据库表等；应用层是指进行数据管理和处理的中间层，执行各种操作和管理数据的任务；用户层则是为最终用户提供管理和操作数据库的界面和工具，用户通过界面和工具向应用层提交请求并获取响应结果。
通过这种三层体系结构的设计，可以实现数据库的高效管理和使用，提高数据库的安全性和可维护性。
2、数据层数据层是整个数据库的基底，是存储数据的实体。
在数据层中，数据以文件的形式存储，将不同的数据类型以表的形式存储。
数据层通常由操作系统提供支持，可以通过各种方式进行访问和读写。
在设计数据层时，需要考虑到数据的安全性、可扩展性和可恢复性，即保证数据的完整性、一致性和可靠性。
3、应用层应用层是数据库的核心，负责进行数据管理和处理。
应用层通常由数据库管理系统（DBMS）提供支持，可以对数据进行各种操作和管理。
在应用层中，常常涉及到数据的插入、删除、更新和查询等操作。
应用层还负责执行各种数据库管理任务，如数据库的备份、恢复、重组、优化等。
应用层的设计需要考虑数据库的性能、安全性和可维护性，使得操作和管理数据更为高效和可靠。
4、用户层用户层是为最终用户提供数据库管理和操作工具的界面。
用户可以通过界面和工具提交请求并获取响应结果。
用户层通常由各种数据库客户端软件提供支持，可以通过多种方式进行访问和管理数据库。
用户层的设计需要考虑到最终用户的需求和习惯，使得用户可以方便地管理和操作数据。
三丛集架构工作原理
三丛集架构工作原理三丛集架构是一种常用的分布式系统架构，由三个主要组件组成：数据层、计算层和应用层。
这种架构的设计目标是实现系统的高性能、高可用性和可扩展性。
在这篇文章中，我们将详细介绍三丛集架构的工作原理及其优势。
让我们来了解一下三丛集架构中的三个组件。
数据层：数据层是整个架构的基础，负责存储和管理系统的数据。
它通常由一个或多个数据库组成，可以是关系型数据库、NoSQL数据库或分布式文件系统等。
数据层的设计要考虑数据的存储、读写性能、数据一致性和数据安全等因素。
计算层：计算层是对数据进行处理和计算的核心组件。
它负责从数据层获取数据，并进行各种计算、分析和处理操作。
计算层可以包括数据处理引擎、分布式计算框架、机器学习模型等。
计算层的设计要考虑计算的效率、并行性和可扩展性。
应用层：应用层是用户与系统交互的接口，负责呈现数据、提供服务和支持业务逻辑。
它可以是Web应用、移动应用、API接口等。
应用层的设计要考虑用户界面的友好性、系统的响应速度和服务的可用性。
三丛集架构的工作原理如下：1. 数据流动：在三丛集架构中，数据的流动是一个核心概念。
数据从数据层流向计算层，经过计算和处理后再流向应用层。
这种数据流动的方式可以保证系统的高效性和实时性。
2. 数据分布：为了提高系统的可用性和可扩展性，数据在三丛集架构中通常是分布式存储的。
数据可以根据需求分散在不同的节点或服务器上，从而实现负载均衡和故障容错。
这种数据分布的方式可以提高系统的性能和可靠性。
3. 任务调度：在三丛集架构中，任务调度是一个重要的组件。
它负责将计算任务分配给不同的计算节点，并监控任务的执行情况。
任务调度可以根据系统的负载情况和计算资源的可用性，自动调整任务的分配策略，以实现最优的系统性能。
三丛集架构的优势在于：1. 高性能：通过将数据和计算分开处理，三丛集架构可以提高系统的并行性和计算效率，从而实现高性能的数据处理和计算能力。
2. 高可用性：通过数据的分布式存储和任务的分布式调度，三丛集架构可以提高系统的可用性和故障容错能力。
三层架构详解
三层架构将数据层、应用层和业务层分离，业务层通过应用层访问数据库，保护数据安全，利于负载平衡，提高运行效率，方便构建不同网络环境下的分布式应用；表示层主要作用是接收用户的指令或者数据输入，提交给业务逻辑层做处理,同时负责将业务逻辑层的处理结果显示给用户。
相比传统的应用方式，业务层对硬件的资源要求较低；应用层依据应用规模的不同，所承受的负荷会有较大的差异,另外客户端的数目，应用的复杂程度都会对其造成一定的影响。
ERP三层结构提供了非常好的可扩张性，可以将逻辑服务分布到多台服务器来处理,从而提供了良好的伸缩方案;数据层包括存储数据的数据库服务器和处理数据和缓存数据的组件。
组件将大量使用的数据放入系统的缓存库,以提高数据访问和处理的效率.同时ERP采用大型数据库提供高性能、可靠性高的海量数据存储能力存储ERP的业务数据.三层架构（3-tier application) 通常意义上的三层架构就是将整个业务应用划分为:表现层（UI）、业务逻辑层（BLL）、数据访问层（DAL)。
区分层次的目的即为了“高内聚，低耦合”的思想.概念简介１、表现层（UI）：通俗讲就是展现给用户的界面，即用户在使用一个系统的时候他的所见所得。
２、业务逻辑层（BLL)：针对具体问题的操作，也可以说是对数据层的操作，对数据业务逻辑处理。
３、数据访问层（DAL):该层所做事务直接操作数据库，针对数据的增添、删除、修改、更新、查找等。
概述在软件体系架构设计中，分层式结构是最常见，也是最重要的一种结构。
微软推荐的分层式结构一般分为三层，从下至上分别为：数据访问层、业务逻辑层（又或成为领域层）、表示层。
三层结构原理：3个层次中，系统主要功能和业务逻辑都在业务逻辑层进行处理。
所谓三层体系结构，是在客户端与数据库之间加入了一个“中间层"，也叫组件层。
这里所说的三层体系，不是指物理上的三层，不是简单地放置三台机器就是三层体系结构，也不仅仅有B/S应用才是三层体系结构，三层是指逻辑上的三层，即使这三个层放置到一台机器上。
三层架构详解
随着软件工程的不断进步和规范以及面向对象编程思想的应用，人们对封装、复用、扩展、移置等方面的要求，使 得双层架构显然更加臃肿繁琐，三层程序架构体系应 运而生，可以说，三层架构体系结构是面向对象思想发展中的必 然产物。 当然三层架构对于目前来说早已经不是什么新鲜事物了,最早听到这个词应该是几年前使用 java 知道的吧，j2ee 三层架构体系流行了这么多年， 一直没有使用过,不过 j2ee 三层架构体系的提出， 对软件系统的架构产生了巨大的影响， Microsoft 、Boland 这些公司自然不甘落后，例如 Microsoft 的.net 平台，更有甚者，称 .net 之 c#为 java 的儿子。那么何 谓三层架构？所谓三层架构，是在客户/服务之间加入了一个"中间层 "，也叫组件层。它与客户层、服务器层共同构成 了三层体系。这里所说的三层体系，不是指物理上的三层，不是简单地放置三台机器就是三层体系结构，也不仅仅有 B/S 应用才有三层体系结构，三层是指逻辑上的三层。通过引入中间层，将复杂的商业逻辑从传统的双层结构 (Client-Server)应用模型中分离出来，并提供了可伸缩、易于访问、易于管理的方法，可以将多种应用服务分别封装部署 于应用服务器，同时增强了应用程序可用性、安全性、封装复用性、可扩展性和可移置性，使用户在管理上所花费的时 间最小化，从而实现了便捷、高效、安全、稳定的企业级系统应用。 1.3 分层描述三层架构 三层体系的应用程序将业务规则、数据访问、合法性校验等工作放到了中间层进行处理。通常情况下，客户端不直 接与数据库进行交互，而是中间层向外提供接口，通过 COM/DCOM 通讯或者 Http 等方式与中间层建立连接，再经由 中间层与数据库进行交互。当然数据通过中间层的中转无疑是降低了效率，但是它脱离于界面与数据库的完美封装，使 得它的缺点显然不值得一提。
三层架构简易实例详解
三层架构简易实例详解三层架构是一种软件设计模式，它将软件系统分为三个层次：表现层、业务逻辑层和数据访问层。
每个层次都有特定的职责，通过分层的方式提高了系统的可维护性、可扩展性和可复用性。
以下是一个简单的示例来解释三层架构的概念：1. 表现层（Presentation Layer）：这是用户与系统交互的界面。
它负责接收用户的输入、展示数据和呈现界面效果。
可以使用 Web 页面、桌面应用程序或移动应用程序等来实现。
2. 业务逻辑层（Business Logic Layer）：该层处理系统的核心业务逻辑。
它接收来自表现层的请求，执行相应的业务规则和计算，并与数据访问层进行交互以获取和保存数据。
3. 数据访问层（Data Access Layer）：这一层负责与数据库或其他数据源进行交互。
它封装了数据的读取、写入、修改和查询操作，提供了一个统一的数据访问接口。
以下是一个简单的示例，以在线书店为例：1. 表现层：用户通过网站或移动应用程序浏览图书列表、查看图书详细信息、添加到购物车和进行结算。
2. 业务逻辑层：处理用户的请求，例如检查购物车中的图书数量、计算价格、应用折扣等。
它还负责与数据访问层交互以获取图书信息和保存用户的订单。
3. 数据访问层：与数据库进行交互，执行图书的查询、插入、更新和删除操作。
通过将系统划分为三层，每层专注于特定的职责，可以提高代码的可维护性和可复用性。
当需求发生变化或需要进行系统扩展时，只需修改相应层次的代码，而不会影响其他层次。
这种分层的架构也有助于团队协作和开发效率。
请注意，这只是一个简单的示例，实际的三层架构应用可能会更加复杂，并涉及更多的模块和技术。
具体的实现方式会根据项目的需求和规模而有所不同。
分布式空间数据仓库体系结构设计
分布式空间数据仓库体系结构设计随着互联网和大数据时代的到来，数据的规模和种类愈发多样化，如何高效地存储和管理数据成为了一项重要的挑战。
传统的数据仓库不能满足大规模数据处理的需求，因此分布式空间数据仓库应运而生。
本文将围绕分布式空间数据仓库体系结构设计展开讲述。
一、体系结构设计分布式空间数据仓库体系结构分为以下几个部分：1、数据源管理器：用于管理各种数据源，实现对数据的抽取和加载，负责将数据加载到存储层。
2、存储层：对数据进行存储和管理，包括分布式文件系统、分布式数据库和存储节点等。
3、计算层：对数据进行计算和分析，包括分布式计算框架和分布式执行引擎等。
4、查询层：用于查询和分析数据，包括查询引擎和数据可视化接口等。
5、管理层：用于管理整个系统，包括任务调度、资源分配、安全管理和集群监控等。
二、功能实现1、数据的抽取和加载数据源管理器可以连接多种数据源，如文本文件、数据库、NoSQL数据库等，对数据进行抽取和加载，并将数据加载到存储层。
抽取和加载一般采用定时任务的方式，实现全量和增量抽取。
2、存储和管理数据存储层负责对数据进行存储和管理。
分布式文件系统（如HDFS）和分布式数据库（如HBase，Cassandra等）都可以作为存储层，满足不同数据的存储需求。
存储层还包括存储节点，用于提供存储资源。
3、计算和分析数据计算层负责对存储在存储层中的数据进行计算和分析，通过分布式计算框架（如Spark、Flink等）实现分布式处理，并通过分布式执行引擎实现任务的管理和调度。
4、查询和分析数据查询层负责对数据进行查询和分析，为用户提供数据可视化接口和查询引擎。
查询引擎可以用于实时查询和离线查询，同时也支持数据的可视化呈现，以满足不同用户的需求。
5、管理整个系统管理层负责管理整个系统的运行和监控。
任务调度和资源分配是其中的关键功能，还需要对系统进行安全管理和集群监控，保证系统的可靠性和稳定性。
三、应用场景分布式空间数据仓库广泛应用于大数据处理和分析，如金融行业的风险控制、电商行业的用户画像和推荐系统、物流行业的智能调度等领域。
常用的分布式体系结构
常用的分布式体系结构分布式体系结构是指将一个系统划分为多个相互独立的模块，并将这些模块部署在不同的计算节点上，通过消息传递或远程调用等方式进行协作，从而形成一个分布式的整体系统。
常用的分布式体系结构有以下几种：1. 客户-服务器体系结构（Client-Server Architecture）：该体系结构是最常见的一种，将系统划分为客户端和服务器端两个部分。
客户端负责发送请求并接收返回的数据，而服务器端负责处理请求并返回结果。
这种体系结构适用于对于响应时间和资源利用率要求较高的系统，如网站和应用程序。
2. 三层架构（Three-Tier Architecture）：该体系结构将系统划分为表示层、应用层和数据层三个部分。
表示层负责处理用户界面交互，应用层负责处理业务逻辑，数据层负责持久化数据。
这种体系结构可以提高系统的可维护性和可扩展性，并且可以将处理逻辑和数据逻辑分离，使得系统更加灵活。
3. 微服务架构（Microservices Architecture）：该体系结构将系统划分为多个小型的、独立的服务。
每个服务都可以独立地开发、部署和扩展，并且通过轻量级的通信机制进行协作。
这种体系结构可以提高系统的可伸缩性和可灵活性，并且可以根据需求独立地进行服务的添加和修改。
4. 面向消息的体系结构（Message-Oriented Architecture）：该体系结构将系统划分为多个组件，这些组件通过消息队列进行通信。
每个组件都可以独立地生产和消费消息，从而实现了松耦合的组件之间的通信。
这种体系结构适用于异步通信和解耦系统各部分的场景，如事件驱动系统和消息传递系统。
5. 多层体系结构（Multi-Tier Architecture）：该体系结构将系统划分为多个层次，每个层次都具有不同的功能。
例如，前端层负责处理用户界面，业务逻辑层负责处理业务逻辑，数据访问层负责与数据库交互。
这种体系结构可以提高系统的可扩展性和可复用性，并且可以将不同的功能独立地进行开发、部署和测试。
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基于三层构架的空间数据库分布式体系结构Ξ张新长1,叶圣涛2(1.中山大学遥感与地理信息工程系,广东广州510275;2.广西建筑综合设计研究院,广西南宁530011)摘 要:空间数据库的分布式体系结构一直是理论研究的热点和工程实践必须面对的问题。
提出了基于三层构架的空间数据库分布式体系结构:本地空间数据模型层、统一的空间元数据模型层和统一的全局空间数据模型层,并把这种体系结构用于广东省水资源规划信息管理系统,用于管理分布式的水资源规划信息。
关键词:体系结构;本地空间数据模型;统一的空间元数据模型;统一的全局空间数据模型中图分类号:P228 文献标识码:A 文章编号:052926579(2005)06201312031 问题的提出空间数据库的体系结构随着计算机技术的发展而不断重构,总的来说走的是一条从集中式向分布式,从单机模式向网络化模式的发展道路[1,2]。
如何在Internet ΠIntranet 计算平台上,使用以1net 、Java 和G M L 为代表的新分布式计算技术构建新型的空间数据库体系结构是值得进一步研究和实践的。
这方面的需求主要表现在:一是理论研究的需要。
在地理信息领域,由于统一采用G M L 和开放地理数据模型描述空间信息,使得传统的GIS 正在向新型的GIS 转变[3]。
传统的GIS 大多面向个人电脑和集中式计算平台,采用各自的空间信息模型和管理模式[4]。
新型的GIS 面向Internet 和分布式计算平台,采用开放的空间信息模型和统一的空间信息描述语言[5]。
面对传统GIS与新型GIS 如何转化和接轨的问题,必须在空间数据库的分布式体系结构上给予理论回答。
二是实践的需要。
由于空间信息的共享性要求以及为了避免重复性建设,水资源、国土资源、道路交通等领域的信息化建设,具有典型的部—省—市—县的分级管理特点。
考虑到使用、管理、维护以及建设费用等方面问题,各级的数据由各级负责调查完成并建库,然后在汇总到上一个层次,因此各级建设可能采用不同的管理模式和空间数据模型,如何在更高层次将其整合是一个很重要的问题。
而如果能一方面保证数据库访问接口的一致性,另一方面,在高层采用新型GIS 技术统一底层不同的空间数据模型和管理模式,则问题可以得到解决。
2 基于三层构架的空间数据库分布式体系结构211 空间信息的分布式计算模式抽象图1是对空间信息的分布式计算模式的典型抽象,这一抽象描绘了所要建设的空间数据库需要具备用户开放性和通信子网开放性。
系统可以适应多用户同时访问和多个通信子网的互访。
如图1可以形象地表达本系统软件向上对用户的开放性,向下对通信子网的开放性。
两者的结合使得系统的总体构架上形成一个开放树,用户和通信子网分别可比喻为树枝和树根。
图1 空间信息的分布式计算模式抽象图F ig 11 Abstract figure distributed com putation o f s patial in form ation212 三层架构的空间数据库分布式体系结构空间数据库分布式体系结构是指将物理上分布在不同Intranet 内的“信息孤岛”,在逻辑上组织成可以在Internet 上互操作的数据库[6,7]。
三层架构是Intranet 内的本地空间数据模型层、Intranet 和Internet 之间的元数据模型层和Ξ收稿日期:2004-11-12基金项目:国家自然科学基金资助项目(40471106);“985工程”GIS 与遥感的地学应用科技创新平台基金资助项目(10520320040006)作者简介:张新长(1957年生),男,教授,博士生导师;E -mail :eeszxc @zsu 1edu 1cn 第44卷 第6期2005年 11月中山大学学报(自然科学版)ACT A SCIE NTI ARUM NAT URA LI UM UNI VERSIT ATIS S UNY ATSE NI V ol 144 N o 16N ov 1 2005Internet 上的全局空间数据模型层。
在本地空间数据库层上解决空间数据和属性数据的管理,为实现图文一体化奠定基础;在统一的元数据层上实现统一的数据库访问接口,从而实现程序与数据的分离;在开放的全局空间数据模型层上实现统一的数据交换接口,从而实现空间数据的共享。
21211 本地空间数据模型层 图2主要包含三个不同特征的数据集合[8,9]:空间数据集合,属性数据集合,模型数据集合。
其中包含的关系主要是:空间数据与空间对象的包含关系,基本要素、空间数据、属性数据的关联关系,属性数据与模型数据的映射关系,这些关系是建立空间数据库的基础。
图2 数据库逻辑结构设计Fig 12 Design of logical structure of database21212 统一的元数据模型层(1)元数据作用分析。
对空间数据进行如此多级别的抽象,其目的只有一个,那就是通过元数据去适应多变的空间数据,通过元模型去提供统一、稳定的空间数据访问接口。
元数据处于数据与数据库访问接口之间,使得整个数据库体系由“空间数据—空间数据模型—空间数据访问接口”变为“空间数据—空间数据模型—空间元数据—空间元模型—空间数据访问接口”。
这一变化使得原本直接基于空间数据模型的空间数据访问接口变为基于空间元模型。
这意味着只要保证空间元模型不变,不管空间数据和空间数据模型如何变化,空间数据库访问接口就不会变化。
空间元数据的这种价值可以在一定程度上解决空间关系复杂性和空间数据模型多样性。
(2)元数据对象模型。
空间数据的元数据对象模型主要是为实现空间数据的管理而设计的。
由于空间数据库采用“专题(子库)—图层—要素”的层次结构进行组织。
所以,其空间数据的元数据也按照这一层次结构进行设计。
M D -Map 代表整个空间数据的组织情况,其内部主要的属性为包括版权信息、精度信息、坐标系、投影信息、空间范围、图层集合等信息。
内部的方法主要包括地图缩放、地图漫游、地图量算等可以用来处理整个地图信息的方法。
M D -Layer ,代表图层,记录一个图层的显示特征、显示范围、符号化信息、标注信息、与基本要素表连接信息等。
内部的方法主要包括图层的符号化、渲染、标注、查询属性信息。
M D -Symbol ,表示图层符号化信息。
其内部有一个M D -SymbolField 类型集合,记录该符号化表的表结构情况。
M D -Annotation ,表示图层标注信息。
M D -BaseData ,表示图层与基本要素表连接信息。
由于属性数据按照“专题—属性表—基本要素”的方式组织,所以元数据的设计也是按照这一思想进行组织。
M D -Attribute ,代表整个属性数据库,其内部有一个M D -Theme 类型的数据集合,记录整个属性数据库由哪些专题组成。
M D -Theme ,代表专题数据,其内部有一个M D -T able 类型的数据集合,记录一个专题包含哪些基表。
M D -T able ,代表一个属性表,其内部有一个M D -Field 类型的数据集合,描述一个属性表的结构。
M D -Field ,代表构成一个属性表的字段,记录该字段的主外键信息,索引信息,默认值信息,中英文名称信息,是否为空,数据类型和数量单位等信息。
其内部包括查询、新增、修改、删除属性表的方法。
21213全局空间数据模型层 制定一个统一的开放的空间数据模型是OG C (Open GIS C ons ortium )的一个核心目标。
OG C 的开放地理数据模型的目标是建立一个统一的描述几何、空间参照系、转换、形状、位置几何构造、拓扑、组成几何的常用构造、覆盖范围、图表范围功能等的“万能”空间数据模型。
OpenGIS 开放规范定义了G M L ,并用它作为描述空间数据的统一语言,为实现在Internet 环境下空间数据的流通奠定了良好的基础。
只要在程序中作一个转换程序,将本地空间数据库中的数据转换为G M L 表述的基于全局空间数据模型的数据就可以实现数据的交换,进而实现空间数据的共享[10]。
3 实例研究广东省水资源规划管理信息系统是水利部水资231中山大学学报(自然科学版)第44卷 源规划管理信息系统的一部分。
因此具有典型的按行政分级管理的特性。
水资源信息由县级开始收集,然后向上一级汇总,最后汇总到水利部。
系统包括三个基本的子系统:空间数据管理子系统,属性数据管理子系统,空间数据发布子系统。
因此,这个系统即涉及到Internet 及Intranet 计算。
就底层空间数据库而言,考虑到数据量、数据种类、费用、人力资源状况,可以采用复杂程度不同的管理模式。
为了向上一层的汇总的方便,使用的数据结构按照国家水利部的标准和广东省水利厅附加的标准来设计。
为了使底层的数据能够相互交换,并且能够使不同的数据库适应相同的应用系统。
通过统一的元数据模型来实现统一的数据库访问接口。
从而实现数据库与应用系统的分离。
在客户端建立相同的元数据对象模型,并实现这个元数据对象模型的操作方法和能够响应的事件,那么就可以实现通过元数据模型来间接的实现数据库访问和管理的要求。
高层采用OG C 所提出的统一蹬空间数据模型、统一的标准、统一的描述语言实现空间数据的交换,从而可以实现Internet 计算,服务于广大欲了解水资源信息用户。
第一,通过本地空间数据模型,统一的空间元数据模型和统一的全局空间数据模型组成三层架构的空间数据库分布式体系结构。
在这种体系结构下,空间数据库可以满足Internet ΠIntranet 计算的需要。
第二,可以通过提高数据的抽象层次而使空间数据模型独立于软件设计。
如果两个异构的空间数据模型采用同样的空间元数据模型,则可以开发出相同的空间数据库访问接口。
这就是为什么空间元数据是实现空间信息共享的关键技术的原因所在。
第三,基于G M L 的统一的开放空间数据模型从目前的情况来看要完全取代以前的空间数据模型还不是很现实,但是作为一个处于更高层次的数据模型则是可行的。
通过应用服务器将本地空间数据模型转换为统一的开放空间数据模型,从而实现Internet 计算。
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