土地信息的数据模型
5地理信息系统的数据模型与空间数据库

关系模型
属性 实体 E1 E2
…
A1
V11 V12
…
A2
V21 V22
…
A3
V31 V32
…
…
… …
An
Vn1 Vn2
…
E3
V13
V23
V33
…
Em
V1m
V2m
V3m
…
…
Vn3
Vnm
30
关系1:边界关系 多边形 边号 (P) Ⅰ Ⅰ Ⅰ Ⅱ Ⅱ Ⅱ 边 号 (E) a b e b c d 边 长 (L) 30 40 30 40 25 28
为“一对一联系”,记为“1:1”。例如省—省会。
一对多联系 如果实体集E1中每个实体与实体集E2中任意个(零 个或多个)实体有联系,而E2中每个实体至多和E1 中一个实体有联系,那么称E1和E2的联系为“一对
多联系”,记为“1:N”。例如省和湖泊。
17
多对多联系 如果实体集E1中每个实体与实体集E2中任意个( 零个或多个)实体有联系,反之亦然,那么称E1 和E2的联系为“多对多联系”,记为“M:N”。 例如地块—弧段。 关系数据库很难表达多对多联系,这时候必需进 行分解。
24
1) 层次模型
层次层次模型所表达的基本联系是一对多的关 系,它把数据按其自然的层次关系组织起来,以反 应数据之间的隶属关系。 层次模型的优点是模型层次分明、结构清晰, 较容易实现。尽管每个记录只有一个双亲,当从子 女查找双亲,只有唯一的结果,但查找比较麻烦, 需要大量的索引文件,而且某种属性值可能要重复 多次,导致数据冗余度增加,当对层次模型进行修 改时,只有当新记录有上属记录时才能插入。删除 一个记录其所有下属记录也同时被删除。
地理信息系统概论重点讲义(4)

重点一空间数据库模型1.空间数据库空间数据库是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,一般是以一系列特定结构的文件的形式组织在存储介质之上的。
2.空间数据库模型空间数据库模型是关于现实世界中空间实体及其相互间联系的概念,为描述空间数据组织和设计空间数据库模式提供了基本的方法。
一般而言,GIS 空间数据模库型由概念数据库模型、逻辑数据库模型和物理数据库模型三个有机联系的层次所组成。
3.数据库概念模型:( conceptual model)概念模型为了把现实世界中的具体事物抽象、组织为某一数据库管理系统支持的数据模型。
人们常常首先将现实世界抽象为信息世界,然后将信息世界转换为机器世界。
也就是说,首先把现实世界中的客观对象抽象为某一种信息结构,这种信息结构并不依赖于具体的计算机系统,不是某一个数据库管理系统(DBMS)支持的数据模型,而是概念级的模型,称为概念模型。
4.逻辑模型逻辑模型,是指数据的逻辑结构。
在数据库中,逻辑模型有关系、网状、层次,可以清晰表示个个关系。
在管理信息系统中,逻辑模型:是着重用逻辑的过程或主要的业务来描述对象系统,描述系统要“做什么”,或者说具有哪些功能。
1)关系数据模型是把数据的逻辑结构归结为满足一定条件的二维表格,每个二维表格称为一个关系。
关系模型以记录组或数据表的形式组织数据,便于利用各种地理实体与属性之间的关系进行存储和变换,不分层也无指针,是建立空间数据和属性数据之间关系的一种非常有效的数据组织方法。
2)关系数据库:是建立在关系数据库模型基础上的数据库,借助于集合代数等概念和方法来处理数据库中的数据。
目前主流的关系数据库有oracle 、SQL、access 、db2 等。
3)对象—关系管理模式是指在关系型数据库中扩展,通过定义一系列操作空间对象(如点、线、面)的API 函数,来直接存储和管理非结构化的空间数据的空间数据库管理模式。
5.物理模型,在管理信息系统中,物理模型:描述的是对象系统“如何做”、“如何实现”系统的物理过程。
dem数据是什么

dem数据是什么DEM数据是什么摘要:高程数据模型(Digital Elevation Model,DEM)是地理空间数据的重要组成部分,它描述了地球表面的海拔高度和地形特征。
本文将详细介绍DEM数据的定义、获取方法、应用领域以及常见的DEM数据源,旨在帮助读者更好地理解和利用DEM数据。
一、定义:DEM数据是一种以离散点的方式描述地球表面高程的数学模型。
简单来说,它将地球表面划分为一系列规则的网格或栅格,每个网格点都对应一个海拔高度值。
根据DEM数据的精度不同,这些高度值可以表示数米到数百米之间的范围。
二、获取方法:1. 激光雷达测量:激光雷达是获取高精度DEM数据的主要工具之一。
它通过发射激光束并测量返回的反射时间来计算地表距离,进而确定地表的高程数据。
2. 光学影像测量:利用航空和卫星遥感技术获取的光学影像也可以用来生成DEM数据。
通过对影像进行几何校正和高程解算处理,可以得到地表的高程信息。
3. 陆地测量:地理测量工程师的陆地测量测量技术也可用于获取DEM数据。
通过使用全站仪、GPS等设备进行测量,再通过数据处理生成DEM数据。
三、应用领域:DEM数据在地理信息系统(GIS)和遥感应用中有着重要的作用,广泛应用于以下领域:1. 地形分析:DEM数据可以用来分析地形特征,如山脉、河流、湖泊等。
通过对DEM数据进行计算和建模,可以获得水文模型、洪水模型等,为地质灾害的预测和防范提供支持。
2. 地质勘探:DEM数据可以用于地质勘探,帮助揭示地下的地质构造和地下水资源分布情况。
通过对DEM数据进行分析和解译,可以确定矿产资源的潜力,为矿产勘探和开采提供指导。
3. 城市规划:DEM数据可以用来构建城市数字地形模型,为城市规划和基础设施建设提供支持。
通过对DEM数据进行可视化和分析,可以评估城市的景观特征,优化城市的道路和建筑布局。
4. 农业和生态研究:DEM数据可以用来研究农田的排灌系统和土地利用规划。
土地信息管理

第一章绪论一、复习大纲1、信息、数据、土地信息、土地信息系统()2、数据及信息的关系3、土地信息系统的特征及基本构成4、土地信息系统及其他学科的关系5、土地信息系统的发展趋势二、练习题1、名词解释信息、数据、土地信息、土地信息系统2、填空题(1)土地信息系统的英文全称是,英文缩写为。
(2)土地信息系统主要有、、。
(3)土地信息系统和传统的管理信息系统相比,其根本区别就在于其能管理。
(4)土地信息的特征包括、和。
3、简单题(1)简述土地信息、土地信息系统的涵义。
(2)简述土地信息系统的组成及基本功能。
(3)简述土地信息系统的特征及基本构成。
(4)简述土地信息系统的发展趋势。
第二章土地信息的空间数学基础一、复习大纲1、土地信息空间参考系2、地图投影的变形及分类3、高斯—克吕格投影和投影4、高程参考系统5、地图比例尺的概念及表示方法6、土地数据常用的坐标系7、地图的分幅及编号二、练习题1、名词解释土地信息空间参考系、地图比例尺、地图投影2、填空题(1)地图投影的变形主要反映在三个方面,、和。
(2)地图投影按变形性质主要分为三类:、和。
(3)常用的两种地图投影有高斯—克吕格投影和投影。
其中高斯—克吕格投影是一种投影;投影是投影。
(4)地图比例尺有三种表示方法:、、。
(5)地图有两种分幅形式,即和。
(6) 高程参考系统是以大地水准面为基准建立。
1988年1月1日起,我国启用1985国家高程基准,原点高程为。
3、简答题(1)常用的空间参考系有哪些?简述其各自的特点和使用范围。
(2)什么是地图投影?地图投影的分类。
(3)简述矩形分幅和梯形分幅的特点及优缺点。
(4)大比例尺地图的分幅及编号中,J50C003002代表什么含义?第三章土地信息的数据源及采集处理一、复习大纲1、土地信息空间数据和属性数据获取方法2、土地信息分类的原则和基本方法3、土地信息分类和分级4、土地信息编码的原则5、土地信息代码分类及编码方法6、土地数据的统一标准二、练习题1、名词解释土地信息编码2、填空题(1)土地数据一般具有三个特征:、、。
第六章土地信息分析模型

§6.1.3聚类分析法
Analytic Classification Process
聚类分析法在土地评价单元中是应用比较 广泛的一种数学方法。
聚类分析的主要依据是把相似的样本归 为一类,而把差异大的样本区别开来。在由
m个变量组成的m维的空间中,可以用多种
方法定义样本之间的相似性和差异性统计量。 它是一种定量方法,从数学分析的角度,给 出一个更准确、细致的分类。
主成分分析法(续)
Principal Component Analysis
这样决定的综合指标z1,z2,…,zm分别称
做原指标的第一,第二,…,第m主成分。
其中z1在总方差中占的比例最大,其余主成 分z2,z3,…,zm的方差依次递减。
§6.1.2 层次分析法
Analytic Hierarchy Process
§1 土地评价数学模型
Mathematical model for land evaluation
数学方法在土地评价结果中的 应用,其本质是通过建立土地质量 与影响土地质量的土地因素之间的 数学模型,对土地进行分类与评价。
任一土地质量LQ与土地因素特征的关系可以用 下列关系式表示: (LIS:p158;)
在土地信息系统中,有许多相关因素并 无定量指标,因素之间的相互影响只是定 性描述。
层次分析(AHP)法是把相互关联的因素 按隶属关系分出层次,逐层进行比较,对 各关联因素的相对重要性给出定量指标, 从而将定性分析转化为定量计算。这种方 法可为系统分析和决策提供定量依据。
层次分析法(续)
Analytic Hierarchy Process
Mathematical model for land evaluation
土地分类模型

土地分类模型
土地分类模型是一种基于机器学习技术的模型,用于将土地按照特定的属性或特征进行分类和划分。
这样的模型可以用于土地利用规划、农业管理、环境保护等领域。
土地分类模型的建立通常包括以下步骤:
数据收集:收集土地相关的各种数据,如土壤类型、植被覆盖、地形高程等。
这些数据可以通过遥感技术、地面调查和传感器等手段获取。
特征提取:从收集到的土地数据中提取有用的特征,如颜色、纹理、光谱等。
这些特征可以反映土地的不同属性和特性。
标注数据:人工对已有的土地样本进行分类标注,将其划分为不同的类别。
这需要专业知识和经验来确定土地类别的定义和标准。
模型训练:使用机器学习算法,如支持向量机(SVM)、随机森林(Random Forest)或深度学习方法(如卷积神经网络),以标注好的数据作为训练集,来构建土地分类模型。
模型评估:使用测试数据对模型进行验证和评估,检测其对新样本的分类准确性和泛化能力。
模型应用:将训练好的土地分类模型应用于新的土地数据,通过模型的预测和分类,可以对土地进行合理的划分和利用规划。
土地分类模型的准确性和效果受到数据质量、特征提取的准确性、标注数据的质量和模型选择等多个因素的影响。
因此,在建立和使用土地分类模型时,需要慎重考虑数据的质量和准确性,并结合专业知识和实际需求进行合理的模型设计和评估。
1。
国土空间信息模型知识建模

国土空间信息模型知识建模首先,国土空间信息模型知识建模涉及到地理信息系统(GIS)技术。
GIS技术是一种集成了地理空间数据采集、存储、管理、分析和可视化的技术系统,它为国土空间信息模型的建模提供了基础。
通过GIS技术,可以将国土空间的地理要素进行数字化表示,建立起空间数据模型,包括地形地貌、土地利用、交通网络、水系等地理要素的空间关系和属性信息,从而实现对国土空间的知识建模。
其次,国土空间信息模型知识建模还涉及到地理信息数据的采集和整合。
地理信息数据是国土空间信息模型的基础,包括卫星遥感数据、地面调查数据、地理统计数据等多种类型的数据。
在知识建模过程中,需要对这些数据进行采集、整合和清洗,以建立起完整、准确的国土空间信息模型。
此外,国土空间信息模型知识建模还需要进行空间分析。
通过空间分析,可以揭示国土空间中的地理关系、空间分布规律和空间交互作用,为国土空间的规划、管理和决策提供支持。
空间分析技术包括空间统计分析、空间缓冲区分析、空间插值分析等多种方法,这些方法可以帮助构建国土空间信息模型的知识表示。
最后,国土空间信息模型知识建模还需要考虑到国土空间信息的可视化和表达。
通过地图、图表、三维模型等形式,可以将国土空间信息模型的知识表示直观地展现出来,为相关部门和公众提供直观的国土空间信息展示和交流平台。
总之,国土空间信息模型知识建模是一个涉及多个领域知识和技术的复杂过程,需要综合运用地理信息系统、地理信息数据、空间分析和可视化技术,以全面、准确地表示国土空间的地理信息和知识。
这样的知识建模对于国土空间的规划、管理和决策具有重要的意义。
地理信息系统重点总结

地信复习纲要1、地信构成:系统硬件、系统软件、空间数据、应用人员和应用模型。
2、地信的发展、应用(结合专业)3、空间数据的分类按数据来源 按数据结构 按数据特征 按几何特征 按数据发布形式 地图数据 矢量数据 空间数据 点 数字线画图DLG 影像数据 栅格数据 非空间属性数据 线 数字栅格图DRG 文本数据 面、曲面 数字高程模型DEM 体 数字正射影像图DOM 数字线划图:DLG 是现有地形图要素的矢量数据,保存各要素间的空间关系和相关的属性信息,全面地描述地表目标.数字栅格图:DRG 数据是现有纸质地图经计算机处理后得到的栅格数据文件. 数字高程模型:DEM 数据是以数字形式表达的地形起伏数据.数字正射影像图:DOM 数据是对遥感数字影像,经过像元进行投影改正、镶嵌,按国家基本比例尺地形图图幅范围剪裁生成的数字正射投影影像数据.4、拓扑关系的类型:关联:不同拓扑元素之间的关系邻接:相同拓扑元素之间的关系包含:面与其他元素之间的关系层次:相同拓扑元素之间的层次关系拓扑关系的意义:1)根据拓扑关系,不需要利用坐标和距离,可以确定一种地理实体相对于另一种地理实体地空间位置关系。
(因为拓扑数据已经清楚地反映出地理实体之间的逻辑结构关系,而且这种拓扑数据较之几何数据有更大的稳定性,即它不随地图投影而变化。
)2)利用拓扑数据有利于空间要素的查询。
(例如应答像某区域与哪些区域邻接;某条河流能为哪些政区的居民提供水源等)3)可以利用拓扑数据,重建地理实体。
(例如建立封闭多边形,实现道路的选取,进行最佳路径的计算等。
)5、游程编码结构逐行将相邻同值的网格合并,并记录合并后网格的值及合并网格的长度,其目的是压宿栅格数据量,消除数据间冗余。
(特别适用于二值图像数据的表示)6、四叉树结构(会写)将空间区域按照四个象限进行梯归分割,直到子象限的数值单调为止。
序号 二元组序列 1 (2,2) 2 (5,2) 3 (2,1) 4 (7,1) 5 (5,2) 6 (7,3) 7 (5,5) 2 2 5 5 2 7 5 5 7 7 7 5 5 5 5 5 二元映射7、布尔逻辑运算和(AND)、或(OR)、异或(XOR)、非(NOT)等。
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▪ 用树状结构来表示实体之间联系的模型称为层次模型。
▪ 它是以结点来表示数据库中的记录类型的有向树。
▪ 层次模型揭示的是实体(记录)之间的一对多(1:n)的联系。
▪ 通常把表示1的实体放在上方,称为“父结点”;而将表示n的实体 放在下方,称为“子结点”,最上层只能有一个结点,称为根结点 。为符合1:n的联系,除根结点外,其它的结点都有且仅有一个“父 结点”,但是每个父结点可以对于多个子结点。最下层的末端结点 也称为叶结点。
关系模型(续)
基本概念
▪ (4)关系完整性 关系的完整性即指关系的正确性、相容性和有效性。 关系模型的完整性有三类:实体完整性、参照完整性和用户定义 的完整性。其中,实体完整性和参照完整性是关系模型必须满足 的完整性约束条件。
关系模型(续)
基本概念(续)
▪ (5)数据依赖 数据限制统称为数据依赖,而函数依赖则是其中最重要也是最基 本的一种数据依赖。
数据库的主要特征
提供稳定的空间数据结构 在数据元素间维持复杂的联系,以反映空间数据的复杂性 能够减少空间数据存储的冗余量 满足用户对空间数据及时访问的需求,并能高效地提供用户
所需的空间数据查询结果 应用程序对数据资源的共享 数据独立性 支持多种多样的决策需要,具有较强的应用适应性 统一管理,能够用一个软件统一管理这些数据
数据库的系统结构
数据库的系统结构
概念模式是数据库的总框架,是对数据库中关于目标存储的 逻辑结构和特性、基本操作和目标与目标以及目标与操作的 关系和依赖的描述,以及对数据的安全性、完整性等方面的 定义。
外模式亦称子模式,是数据库用户的数据视图。它属于概念 模式的一部分,描述用户数据的结构、类型、长度等
关系模型(续)
基本概念
▪ (1)关 系 关系是一个二维表,表的每行对应一个元组(记录),表的每列 对应一个属性(字段)。
▪ (2)关键字 关系中的某一属性组,若它的值唯一地标识了一个元组,则称该 属性组为候选关键字。若一个关系中有多个候选关键字,则选定 一个为主关键字。该关键字的诸属性称为主属性,其余的属性叫 作非主属性。
▪ 数据模型 数据模型是联系直接反映客观世界信息的概念模型和计算机识别 数据的存储模型的纽带。
土地信息的数据模型
建模过程
▪ 数据建模经历一个由现实世界到概念世界,再到计算机信息世界的 转化过程。而数据模型建立是这个过程的核心和基础。
对地理现象
和过程的抽象
地理现象 和过程
概念模型
逻辑模型
存储模型
层次模型
内模式亦称存储模式,是对数据库在物理存储器上具体实现 的描述。它规定数据在存储介质上的物理组织方式、记录寻 址技术,定义物理存储块的大小、溢出处理方法等。
空间数据库的数据模型
数据模型是对现实世界部分现象的抽象,它描述了数据的基 本结构及其相互之间的关系和在数据上的各种操作,是数据 库系统中关于数据内容和数据间联系的逻辑组织的形式表示 ,以抽象的形式描述和反映一个部门和系统的业务活动和信 息流程。
模型特点
▪ 优点是容易理解,单码查找速度快,易于更新和扩充;但是多码查 找比较困难,一般需要较大的索引文件,所以产生数据冗余。
▪ 在土地信息系统中,采用层次模型将难以顾及空间实体的公共点、 线数据共享和实体元素间的拓扑关系,导致数据冗余度增加,也给 拓扑查询带来困难。
网状模型
网状模型就是用网络结构来表示实体之间联系的模型。 如果取消层次模型中的两个限制,即允许有多于一个以上的
▪ (6)函数依赖 函数依赖是由数学派生的术语,它表征一个属性或属性集合的值 对另一个属性或属性集合的值的依赖性。需要强调的是,函数依 赖是关系所表述信息本身具有的语义特性,而不能由属性构成关 系的方式来决定,也不能由关系的当前内容所决定。
▪ (7)范 式 关系满足某种规范化的形式称为范式。由于关系的属性之间存在 着多种多样的函数依赖特性,当用关系模式表达时,一些不良的 语义特性就可能造成数据存贮的冗余及由此造成的数据操作的异 常。关系模型必须遵循的一些规范化形式,简称范式:1NF、2NF 、3NF和BCNF属于函数依赖范畴,4NF和5NF属多值依赖范畴。
土地信息的数据模型
基本概念
▪ 概念模型 概念模型是领域内的地理现象和地理过程等客体特征、逻辑关系 和模拟过程等内容的描述模型。
▪ 逻辑模型 逻辑模型是在概念模型基础上把概念模型结构转换为数据库系统 所能够识别的数据模型。
▪ 存贮模型 存贮模型则是逻辑模型框架约束下将概念模型所反映专题信息实 现计算机物理介质存贮的数据组织形式。
▪ (3)关系模式 关系的描述称为关系模式。它包括关系名、属性名、属性域的映 射及属性间的依赖关系等。这里指的关系模式仅由前三部分组成 ,通常记为R(A1,A2,…,An),R为关系名,A1,A2,…,An为 属性名。属性域的映射经常直接说明为属性的类型、长度。一个 关系模式确定了这个关系的二维表的框架。
层次模型
层次模型——构建
MAP
2
b
3
e
5
a
Ⅰ
c
Ⅱ
f
g
6
1
d
4
地图map
地图map的层次模型表达
层次模型
层次模型——特点
▪ 有且仅有一个结点无父结点,即根结点 ▪ 除根结点之外,所有结点有且仅有一个父结点 ▪ 层次模型的优点是容易理解,单码查找速度快,易于更新和扩充;
但是多码查找比较困难,一般需要较大的索引文件,所以产生数据 冗余;不能直接表示实体之间多对多(m:n)的联系
第4 章 土地信息数据库
数据库的一般概念 土地信息概念数据模型 土地信息空间数据库设计 土地信息数据结构 数据库管理系统 分布式数据库 数据仓库 数据库的运行与维护
第4 章 土地信息的数据模型与数据 库
4.1 数据库的一般概念
数据库的主要特征 数据库的系统结构 空间数据库的数据模型
基本概念
数据库是按照一定结构组织的相关数据的集合,是在计算机 存储设备上合理存放的相互关联的数据集。
数据库管理系统是提供数据库建立、使用和管理工具的软件 系统;空间数据库管理系统则是指能够对存储的地理空间数 据进行语义和逻辑定义,提供必需的空间数据查询检索和存 取功能,以及能够对空间数据进行有效的维护和更新的一套 软件系统。
空间数据库的数据库应用系统是由土地信息系统的空间分析 模型和应用模型所组成的软件,它是为了满足用户数据处理 需求而建立起来的,具有数据库访问功能的应用软件,它提 供给用户一个访问和操作特定数据库的用户界面。
结点没有父结点、每个结点可以有多个父结点、两个结点之 间有两种或多种联系,则树形结构便可形成网络形式。 网状模型是以有向图表示的网络结构,每个结点仍然表示数 据库中的一个记录类型(实体)。
MAP
2
b
a
Ⅰ
1
d
3
e
5
c
Ⅱ
f
g
6
4
M Ⅰ
a
b
c
d
Ⅱ
e
f
g
1
2
3
4
5
6
网状模型
网状模型较层次模型扩充了实体之间联系的限制,可以较灵 活地表示实体之间的多种关系
时间快照模型
▪ 时间快照模型是用一系列时间点对应的地理数据来反映土地空间现 象的时序演化过程。它可分为矢量快照模型和栅格快照模型两类。 常规的时空数据模型属于时间片快照模型,如对同一区域采集的不 同时相遥感图像数据。
时空模型
底图叠加模型
▪ 底图叠加模型由于类似于地理底图的修订方式而得名。它的基本思 路是,首先确定空间数据的初始状态,即底图数据。然后按照适宜 的时间间隔记录数据随时间发生的变化。再通过空间叠加操作,利 用记录的变化数据来恢复各个时间片的状态数据,每一次叠加则表 示状态的一次变化。
关系模型(续)
基本概念(续)
第一范式(1NF)。是一个关系模式所要遵循的最基本的条件, 即关系中的每个属性必须是原子的、不可分割的数据项。 第二范式(2NF)。是指关系在满足1NF的基础上,每一个非主 属性完全函数依赖于该关系的关键字。 第三范式(3NF)。是指关系在满足第二范式的基础上,其非 关键字属性(即非主属性)既非函数依赖,也不传递依赖于关 键字 BC范式(BCNF)。是指如果关系模式R是第三范式,且没有一 个非关键字属性是完全函数依赖于其他的非关键字属性
面向对象模型
类是具有相同属性结构和操作方法的对象的集合。是对一组 对象的抽象描述,它将该组对象所具有的共同特征集中起来 ,以说明该组对象的能力和性质。
对象与实体一样是客观世界中客体的一种抽象的描述,它由 客体的数据和对数据的操作组合而成。
消息是对象之间相互请求或相互协作的唯一途径。消息有公 有和私有之分,公有和私有消息的含义是:如果一些消息都 属于同一个对象,其中有些是可由其它对象向它发送的,叫 做公有消息。另外一些则是由它自己向自身发送的,就叫做 私有消息。 (属性)
关系模型
MAP
2
b
a
Ⅰ
1
d
3
e
5
c
Ⅱ
f
g
6
4
特点:结构简单,运算简便;效率低
面向对象数据模型
1)传统数据模型弱点
▪ 以记录为基础,不能很好地面向用户和应用 ▪ 不能以自然的方式表示实体之间的联系 ▪ 语义贫乏 ▪ 数据类型太少,难以满足应用需要
2)面向对象数据模型
▪ 面向对象数据模型吸取了传统数据模型以及其他几种非传统数据模 型(如E-R模型、语义模型)的优点,利用几种数据抽象技术:分类 、概括、联合、聚集和数据抽像工具继承和传播,采用对象联系图 描述其模型的实现方法,使得复杂的客观事物变得清楚易懂,所以 它能有效地既表达几何数据,又表达属性数据。
方法是对象的所有操作,如对对象的数据进行操作的函数、 指令、例程等