空间数据库设计
如何进行地理信息系统的空间数据库设计与管理
如何进行地理信息系统的空间数据库设计与管理地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种用于存储、管理、分析和展现地理数据的系统。
而地理信息系统的核心组成部分之一就是空间数据库，它是存储地理数据的关键。
本文将就如何进行地理信息系统的空间数据库设计与管理展开讨论。
一、空间数据库的设计1. 数据需求分析在进行空间数据库设计之前，首先要进行数据需求分析。
这一步骤是非常重要的，它涉及到对地理数据使用者的需求进行全面的了解，以确定数据库需要支持的功能和提供的数据类型。
2. 数据模型选择选择合适的数据模型是空间数据库设计的基础。
根据不同的需求，可以选择层次模型、关系模型、对象模型或者面向对象模型等。
在选择数据模型的过程中，要充分考虑数据库的性能、可扩展性和易用性。
3. 空间数据结构设计空间数据是地理信息系统中最核心的数据类型之一。
在设计空间数据结构时，可以选择点、线、面等几何对象来表示地理要素，并且要确定几何对象的属性。
4. 数据库表设计根据数据模型和空间数据结构的设计，进行数据库表的设计。
在设计表结构时，要合理划分不同的逻辑单元，并确定各个属性的数据类型和约束条件。
二、空间数据库的管理1. 数据采集数据采集是获取地理数据的过程。
常见的数据采集方法包括GPS测量、遥感影像解译、地理调查等。
在进行数据采集时，要注意数据的准确性和完整性，确保采集到的数据能符合数据库设计的要求。
2. 数据输入与编辑将采集到的地理数据输入到数据库中，并进行相应的编辑。
数据输入的过程中要尽量避免错误和重复，可以通过数据验证和数据清洗等手段来确保数据的质量。
3. 数据存储与索引将数据存储到数据库中，并对数据进行索引以提高查询和分析的效率。
在进行数据存储和索引时，要考虑数据库的性能和空间数据的特点，选择合适的存储结构和索引策略。
4. 数据查询与分析通过SQL查询语言或者专门的GIS分析工具，进行数据查询和分析。
空间数据库构建的基本原则与技巧
空间数据库构建的基本原则与技巧引言空间数据库是指将地理信息数据存储、管理和查询的系统，它在各个领域的应用日益广泛。
空间数据库的构建既需要依靠科学的原则指导，也需要在实践中灵活应用各种技巧。
本文将探讨空间数据库构建的基本原则与技巧。
一、选择合适的数据库管理系统在空间数据库的构建过程中，选择合适的数据库管理系统(DBMS)是至关重要的。
不同的DBMS有着各自的特点和适用场景，如Oracle Spatial适用于大规模数据处理，PostGIS适用于开源环境，ESRI的ArcGIS适用于集成桌面环境等等。
因此，在空间数据库构建之初，需要结合实际需求选择合适的DBMS。
二、规范数据模型设计数据模型是空间数据库的核心，它决定了数据的结构和关系。
在进行数据模型设计时，应遵循以下原则：1.理清数据组织的层次结构：根据实际需求，将数据进行层次划分，形成合理的数据组织结构。
例如，将国家、省份、城市、街道等划分为不同的数据层次。
2.采用合适的数据结构：根据实际需求，选择合适的数据结构来表示空间数据。
常用的数据结构包括点、线、面等，可以根据数据特点进行选择。
3.建立正确的数据关系：在数据模型设计中，正确建立实体之间的关系非常重要。
例如，建立城市与街道之间的关系，可以使用城市ID与街道ID进行关联。
三、数据采集与处理1.数据采集：数据采集是构建空间数据库的第一步，它直接影响到数据的质量和准确性。
在数据采集过程中，应采用合适的GPS设备或测量仪器，确保数据的精确度。
同时，采集过程中还应注重数据的完整性，避免遗漏关键信息。
2.数据处理：在数据采集完成后，需要对原始数据进行处理和整理。
首先，对数据进行质量控制，删除错误或不完整的数据。
然后，根据实际需求进行数据清洗、转换和投影等处理，确保数据的一致性和可用性。
四、数据索引与查询优化数据索引是提高空间数据库查询效率的关键手段。
在构建空间数据库时，应合理选择和创建索引，以提升查询性能。
空间数据库设计
空间数据库设计随着现代科技的不断进步，空间数据库设计已成为地理信息系统（GIS）和相关领域中一个至关重要的环节。
空间数据库主要负责存储和管理地理空间数据，包括但不限于地形、地貌、建筑物、道路等地理信息。
本文将探讨空间数据库设计的重要性及其在实现数据高效存储和管理方面的关键作用。
一、空间数据库设计概述空间数据库设计是针对空间数据的存储和管理进行规划和构建的过程。
它需要对空间数据的特性和关系进行深入理解，并运用相关的数据库技术来实现数据的有效组织和存储。
空间数据库设计需要考虑数据模型的建立、数据结构的优化、数据存储的方式以及数据访问的控制等问题。
二、空间数据库设计的重要性1、提高数据存储效率空间数据库设计通过对数据模型的优化和数据结构的调整，可以提高数据的存储效率。
这不仅可以减少存储空间的需求，还可以降低数据的维护成本。
2、增强数据管理能力通过合理的空间数据库设计，可以实现对空间数据的有效管理，包括数据的查询、更新、删除等操作。
这有助于提高数据处理效率，并保证数据的一致性和完整性。
3、促进数据共享与应用良好的空间数据库设计可以促进数据的共享与应用。
通过数据模型和数据结构的规范化，可以实现不同系统之间的数据共享和交互，从而扩大数据的应用范围。
三、空间数据库设计的关键环节1、数据模型的选择与优化在空间数据库设计中，选择适合的数据模型是至关重要的。
常见的空间数据模型有层次模型、网络模型、关系模型等，选择哪种模型取决于具体的应用需求和数据特点。
还需要根据实际需求对数据模型进行优化，以提高数据处理效率。
2、数据结构的规划与调整数据结构是空间数据库设计的核心部分，它决定了数据的组织方式和访问方式。
在规划数据结构时，需要考虑数据的完整性、一致性、并发控制等因素，以确保数据的安全性和可靠性。
同时，还需要根据实际应用需求对数据结构进行调整和优化，以满足不同场景下的数据处理需求。
3、数据存储策略的制定与实施制定合理的数据存储策略可以有效提高空间数据库的性能。
空间数据库设计步骤与内容
空间数据库设计步骤与内容
空间数据库是指在地理信息系统(GIS)中应用的一种数据库，它存储和管理与空间相关的数据和信息。
为了设计一个高效的空间数据库，必须遵循以下步骤和内容：
1.需求分析：首先需要明确用户的需求，包括数据类型、数据量、数据更新频率等。
2.数据采集：采集空间数据，可以通过卫星图像、数字地图、GPS 数据等方式获取。
3.数据处理：对采集到的数据进行处理，包括数据格式转换、数据清洗、数据拓扑检查等。
4.空间数据模型设计：根据需求和采集的数据，设计空间数据模型，包括数据表结构、空间索引等。
5.数据库系统设计：选择适合的数据库系统，如Oracle、MySQL、PostgreSQL等，设计数据库系统结构。
6.数据导入：将处理好的空间数据导入到数据库中，建立空间数据表和索引。
7.数据库应用程序设计：根据需求和数据库系统，设计应用程序，如GIS应用程序、Web应用程序等。
8.数据管理：管理空间数据，包括数据备份、数据维护、数据更新等。
9.性能优化：调整数据库系统参数，优化数据库查询效率，提高系统性能。
以上是设计空间数据库的步骤和内容，需要充分考虑用户需求和数据特点，以提高空间数据管理和应用的效率和质量。
基于ArcSDE的空间数据库设计及优化
基于ArcSDE的空间数据库设计及优化摘要空间数据库是地理信息系统（GIS）应用的核心部分，如何有效地组织并管理空间数据，建立更有效的空间数据模型，一直是GIS领域的主要研究方向。
文章重点讨论了空间数据库技术，以基于ArcSDE for Oracle的供水管网空间数据库的设计为实例，说明如何设计空间数据库及如何优化空间数据库。
关键词空间数据库；数据库设计；空间数据库优化；ArcSDE；GIS；供水管网空间数据库在GIS项目中发挥着核心的作用，集中表现在：用户在决策过程中，通过访问空间数据库获得空间数据，在决策过程完成后再将决策结果存储到空间数据库中。
可见，空间数据库的布局和存储能力对GIS功能的实现和工作的效率影响极大。
如何有效地组织并管理空间数据，建立更有效的空间数据模型，一直是GIS领域的主要研究方向。
本文针对ArcSDE for Oracle的供水管网空间数据库的设计进行了论述，说明如何设计空间数据库及如何优化空间数据库。
1ArcSDE的空间数据模型1）地理数据库（Geodatabase）。
ArcGIS地理数据库（Geodatabase）是ESRI 公司在ArcGIS 8版本引入的一个全新的空间数据模型，是建立在关系型数据库管理信息系统之上的统一的、智能化的空间数据库。
它是在新的一体化数据存储技术的基础上发展起来的新数据模型。
实现了Geodatabase之前所有空间数据模型都无法完成的数据统一管理，即在一个公共模型框架下对GIS通常所处理和表达的地理空间特征如矢量、栅格、TIN、网络、地址进行同一描述。
同时，Geodatabase是面向对象的地理数据模型，其地理空间特征的表达较之以往的模型更接近我们对现实事物对象的认识和表达。
2）Geodatabase的空间数据模型。
Geodatabase事实上是很多Geographic Dataset的集合，最基本的Dataset的类型包括Feature Classes、Raster Dataset、Attribute Tables。
空间数据库设计
X
X
XX
X
X
大类码 小类码 一级码 二级码 实体码
2.5.1 信息编码
• 4、编码实例：小班卡片关联与唯一码
在小班卡 片上，每条记 录对应一个小 班。小班卡片 也有小班号、 林班号、作业 区代码、林场 代码属性，字 段均为数值型。
2.5.1 信息编码
• 4、编码实例：小班卡片关联与唯一码 将林场代码、作业区代码、林班号、小班号按从
包含
n 林业调查图斑
面积
林场号 区划类型 面积
2.3 定义实体和关系
• 数据词典 以词典的方式描述和定义E-R模型设计 中出现和形成的实体、关系
实体分析矩阵
实体 类别1
实体1 实体2
…… 类别2
实体1 实体2
…..
初始数据词典
实体定义
实体名 定义 唯一识别码 属性
关系定义
关系 定义
林业空间数据库的初始数据词典
点（Point）、结点（Node）、点事件 弧（Arc）、路径系统（路径和段）、线事件 多边形（Polygon）、区（Region） 注记（Annotation） 一般的图像文件、img文件、ArcInfo的Grid Info表、dbf表 ArcInfo的Grid和TIN
2.4.1 数据模型匹配
• ArcInfo的数据模型——区
• 林业空间数据库数据源选择
数据
森林调查数据 行政区划
土地利用数据 遥感数据 地形数据 气象气候
退耕还林、天然林保护 火灾分布 了望站点
数据源
纸质林相图、小班卡片 由矢量林相图衍生
纸质土地利用图、TM遥感数据 购买覆盖该区域的TM遥感影像
纸质地形图 向相关部门购买电子数据 最近5年纸质退耕、天然林图
如何进行地理信息系统的空间数据库设计
如何进行地理信息系统的空间数据库设计地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）作为一种集成多种数据和空间信息的信息系统，已经广泛应用于城市规划、自然资源管理、环境保护、交通规划等领域。
而空间数据库设计是GIS中非常重要的一部分，它涉及到数据的组织、存储和处理，直接关系到GIS的性能和效率。
本文将探讨如何进行地理信息系统的空间数据库设计。
一、需求分析在进行空间数据库设计之前，首先需要进行需求分析，明确系统所需要存储的数据种类和数据量。
根据用户的需求，确定需要存储的地理对象类型，例如建筑物、道路、河流等。
同时还需要考虑数据的更新频率以及对数据的访问需要。
二、数据模型选择在设计空间数据库时，需要选择适合的数据模型。
目前常用的数据模型有层次模型、网状模型、关系模型和面向对象模型等。
根据具体的需求和现有技术水平，选择合适的数据模型。
一般来说，关系模型是较为常用的一种模型，它可以通过表格来存储地理空间数据和属性数据，方便数据的管理和查询。
三、空间索引设计在地理信息系统中，空间索引是提高查询效率的关键。
通过适当的空间索引设计，可以大幅提升数据查询的速度。
常用的空间索引方法包括R树、四叉树和网格索引等。
根据系统的特点和查询需求，选择合适的空间索引方法，并进行索引的构建。
四、数据存储与组织在进行空间数据库设计时，需要考虑数据的存储和组织方式。
一般来说，可以采用关系型数据库进行数据存储，并建立合适的表结构。
对于大规模的地理空间数据，可以考虑采用分布式存储方式，将数据分布在不同的物理节点上，提高系统的扩展性和性能。
五、数据完整性与一致性地理信息系统的空间数据库中通常涉及大量的数据，因此需要确保数据的完整性和一致性。
在进行数据插入、更新和删除时，需要进行相应的约束和验证，确保数据的有效性和正确性。
同时，还需要进行数据的备份和恢复，以防数据丢失或损坏。
六、安全性与权限控制在进行空间数据库设计时，需要考虑数据的安全性和权限控制。
第四章 GIS空间数据库gis
②以实验性数据进行系统测试；
③加载实际数据，实现空间数据库的建立。
2、空间数据库的运行与维护
第二节 空间数据库概念模型设计: 语义模型与对象模型
• 语义数据模型
E-R模型。实体、联系、属性等概念
面向对象的基本概念：
• 面向对象的数据模型
对象、类； 继承； 重载； 概括与聚集。
2) 概 括：
概括是把几个类中某些具有部分 公共特征的属性和操作方法抽象出 来，形成一个更高层次、更具一般 性的超类的过程。 子类和超类用来表示概括的特 征，表明它们之间的关系是“即 是”(is-a)关系，子类是超类的一 个特例。如多边形对象类和弧段对象
类概括形成空间对象类
3） 聚 集：
聚集是将几个不同类的对象组合 成一个更高级的复合对象的过程。 “复合对象”用来描述更高层 次的对象，“部分”或“成分” 是复合对象的组成部分。“成分” 与“复合对象”的关系是“部 分”(parts—of)的关系。如多边
② 设计全局的E-R模型：
③ 全局E-R模型的优化：实体类型尽可能少，所 含属性尽可能少，实体类型之间联系无冗余。 优化的方式： 把有联系的实体类型合并； 冗余属性的消除； 冗余联系的消除。
二、面向对象的数据模型
1、基本思想：我们通过对问题领域进行 自然分割，用更接近人类通常思维的方式建 立问题领域的模型，从而将客观世界的一切 实体模型化为对象。 每一种对象都有各自的内部状态（结构 模拟）和运动规律（行为模拟）；不同对象 之间的相互联系和相互作用就构成了各种不 同的系统，并使系统尽可能地直接表现出问 题的求解过程。
空间数据库的分类：
从应用性质上空间数据库可分为基础 地理空间数据库和专题数据库。
数字地质调查系统(DGSInfo)空间数据库建立流程及技巧
数字地质调查系统（DGSInfo）空间数据库建立流程及技巧数字地质调查系统（DGSInfo）是一种重要的空间数据库，它能够对地质调查中的数据进行管理、整合和分析，并且具有较高的科学管理性和准确性。
建立DGSInfo空间数据库需要一定的技术和流程，下面将详细介绍。
一、数据库设计1.确定数据需求在建立DGSInfo数据库之前，首先要明确所需要的数据和功能。
根据地质调查的目的和方法，确定需要存储哪些数据，例如矿产资源、钻孔数据、地层地质、地形地貌等。
2.设计数据模型数据模型是数据库的基础，因此需要在数据库设计前仔细考虑。
数据模型的设计应根据实际的数据需求来进行，可以使用ER模型或UML建立实体与属性之间的关系。
此外，还需要考虑数据之间的关联性以及数据的层级结构。
3.确定数据库结构在确定了数据模型之后，可以根据实际的需求设计出具体的数据库结构，包括表格的名字、字段的名字、类型、长度、是否必填等信息。
此外，还需要设定表格的主键和外键。
二、数据采集和处理1.采集数据采集地质数据是建立数字地质调查系统的基础，因此需要根据实际需要进行数据的采集。
采集地质数据包括有关地形地貌、地层地质、矿产资源、钻孔数据等信息。
2.处理数据采集到的数据需要进行处理，包括数据的清洗、转换、整合、归类等。
处理数据可以使用地理信息系统（GIS）或其他数据处理软件，对数据进行格式化，同时对有效数据进行数值计算、统计等分析。
三、数据库建立1.选择合适的数据库管理系统根据实际的需求和预算，选择合适的数据库管理系统（DBMS）。
目前市面上比较流行的DBMS有Oracle、MySQL、SQL Server等，可以根据不同需求选择合适的DBMS。
2.建立数据库根据数据库结构和数据需求，在DBMS中创建数据库和数据表格。
在创建数据库和数据表格时，需要仔细考虑表格的命名规则、数据类型和大小等问题，以及表格间的关系。
3.导入数据将处理好的数据导入数据库中，注意数据的完整性，进行数据插入前要进行数据一致性检查，如外键约束关系。
空间数据库设计步骤与内容
空间数据库设计步骤与内容1.确定需求和目标：首先，需要明确用户的需求和数据库的目标。
例如，数据库可能需要存储各种类型的地理空间数据，如点、线、面、栅格等。
同时，数据库的目标可能包括高效性能、数据一致性、安全性等。
2.空间数据模型设计：空间数据模型是描述和组织空间数据的框架。
常用的空间数据模型包括矢量模型和栅格模型。
矢量模型将空间数据表示为点、线和面等要素的集合，而栅格模型将空间数据表示为规则的网格结构。
选择适合项目需求的空间数据模型，并进行相应的设计。
4.空间索引设计：在空间数据库中，通常需要使用空间索引来加速空间查询操作。
空间索引是一种数据结构，可以将空间数据进行分层组织，以便快速找到满足查询条件的数据。
常见的空间索引包括R树、四叉树、网格索引等。
根据具体情况选择适合的空间索引，并进行相应的设计。
5.数据采集和导入：对于已有的空间数据，需要进行数据采集和导入。
数据采集可以通过现场测量、遥感影像解译等方式获得。
导入数据时，需要对数据进行格式转换和数据清洗等操作，以符合数据库的要求。
此外，在导入过程中还要注意数据的空间参考系统、坐标系统等相关信息的一致性。
6.数据查询和分析：一个好的空间数据库应具备强大的查询和分析功能。
通过SQL查询语言或特定的空间查询语言，可以对数据库中的空间数据进行查询、分析和可视化。
常见的空间查询操作包括点和面的相交、线和面的缓冲区分析等。
7.数据库安全和权限管理：对于空间数据库来说，数据的安全性至关重要。
设计空间数据库时，需要考虑用户权限管理、数据加密、备份和恢复等安全机制。
通过合理的用户权限管理，可以控制用户对数据的访问权限，保护数据的安全性。
8.性能优化和扩展：在设计空间数据库时，需要考虑数据库的性能优化和扩展性。
可以通过合理的表结构设计、索引优化、查询优化等方式提高数据库的查询性能。
此外，对于大规模的空间数据，可能需要使用分布式数据库系统或并行计算等技术来满足数据库的扩展需求。
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静态设计（结构特性设计）：
设计数据库的数据模型或数据库模式，包括概念结 构设计和逻辑结构设计 数据库行为特性设计，设计数据库查询、事务处理 和报表处理 对数据模式的物理实现，即设计数据库的存储模式 和存取方法
动态设计
物理设计
SDB设计要求
数据独立性
数据存储和逻辑结构改变，不影响应用程序和用 户应用
系统需求调查的方法 ：
跟班作业 开会调查 请专人介绍 询问 设计调查表请用户填写
系统需求分析方法。
结构设计方法（SA）：自顶向下、逐层分解的 方式分析系统。
二、数据字典及其表示
数据项
数据项是不可再分的数据单位。它的描述为： 数据项=｛数据项名，数据项含义说明，别名， 类型，长度，取值范围，与 其他数据项的逻辑 关系｝． 其中：“取值范围”和“与其他数据项的逻辑关 系”两项定义了数据的完整性约束条件，是设计 数据完整性检验功能的依据。
第七章 空间数据库系统设计
空间数据库设计的内容和要求 空间数据库设计过程
空间数据库设计的任务：经过一系列转换， 将现实世界描述为计算机世界中的空间数据模型， 也就是将地理现象表示为空间数据模型和数据结 构。
7.1 空间数据库设计的内容与要求
空间数据库设计的主要内容：
确定能被空间数据库管理系统接受的最优数据 模型、处理模式、存储结构和存取方法，实现 对应用系统有效的管理，满足用户信息要求和 处理要求； 概念空间数据模型到SDBMS的空间数据模型 的转换
在数据类型方面有局限性
地理空间数据模型
面向对象数据模型 对地理对象的属性数据（状态）和对这些属性数据 进行操作的方法（行为）进行统一建模，永久存储 纯面向对象数据存储 在关系数据库基础上建立存储对象的机制
4.物理数据模型
把数据库的逻辑模型在实际的物理存储设备上 加以实现，从而建立一个有较好性能的物理数 据库。 构造物理数据模型，包含所有的物理实施细节。
地理要素：有具体位置的地理实体 每个要素都属于一定的要素类别
要素类：定义要素类别，不涉及单个要素实体 属性类：定义属性类型和相应参照名称与代码 关系类：定义要素的关系 要素表示模式：明确一个要素类必须或可以属 于哪个或哪些要素种类（线、点、区域、复杂 要素）
3.逻辑数据模型
把信息世界中的概念模型转换为计算机世界中 受数据库管理系统所支持的数据模型，并用数 据库描述语言表达出来。 GIS的逻辑数据模型：
概念结构设计的方法：
自顶向下的设计方法。 自底向上的设计方法。 逐步扩张的设计方法。 混合策略设计的方法。
最常采用的策略是自底向上的方法，即顶向下 地进行需求分析，然后再自底向上地设计概念 结构。
自顶向下分析需求与自底向上设计概念结构
需求
需求1
需求2
需求分析
（自顶向下）
需求1.1
减少数据冗余，提高共享程度 用户与系统的接口简单 确保数据库系统的可靠、安全与完整
SDB设计要求（续）
具有重新组织数据的能力
数据存储和逻辑结构改变，不影响应用程序和用 户应用
注意系统的可修改与可扩充性 能充分描述数据间的内在联系
7.2空间数据库设计过程
系统规划阶段 需求分析阶段 概念设计阶段 逻辑设计阶段 物理设计阶段 系统实施阶段
概念模式
需求1.2
概念模式
需求2.1
概念模式
需求2.2
概念模式
概念结构设计
概念模式1 概念模式2
（自顶向下）
全局概念模式
３、概念结构设计的步骤：
第一步） 抽象数据并设计局部视图 第二步) 集成局部视图，得到全局的概念结构。
需求分析
数据流图 数据字典
数据抽象、局部 视图的设计
分E-R图
视图集成
总E-R图
文件结构 内存 磁盘空间
系统规划阶段：
确定系统名称、范围 确定系统开发的目标功能和性能 确定系统所需的资源 估计系统开发的成本 确定系统实施计划及进度 分析估算系统可能达到的效益 确定系统设计的原则和技术路线等
需求分析阶段
用户关心什么 用户要什么结果
概念设计段
存什么 关系（联系）如何 ODL或E/R图，是各种数据模型的共同基础
2.概念数据模型
概念结构设计是将系统需求分析得到的用户需 求抽象为信息结构过程。概念结构设计的结果 是数据库的概念模型。 一、概念结构的特点及设计方法 1、概念结构的特点：
概念模型是对现实世界的一个真实模型。 概念模型应当易于理解。 概念模型应当易于修改。 概念模型应易于向数据模型转换。
用户的组织结构 业务流程 业务数据 业务数据间的关系
一、需求分析的任务和方法
系统需求调查的内容 ：
数据库中的信息内容 数据处理内容 数据安全性和完整性要求
系统需求调查的步骤
了解现实世界的组织机构情况 了解相关部门的业务活动情况 确定新系统的边界
一、需求分析的任务和方法
No
用户满意
Yes 逻辑结构设计
地理数据概念模型
用户理解的地理现象的结构：空间地理要素类型的 确定，各类地理实体属性范畴的确定，及各类地理 实体间基本关系的建立。 初始化 定义实体 定义联系 定义码 定义属性 定义其他对象和规则
创建空间地理数据概念模型的步骤：
地理要素概念模型
其中：“流出过程”说明该数据流来自哪个过程：“流入过 程”说明该数据流将到哪个过程去：“平均流量”是指在单 位时间（每天、每周、每月等）里传输的次数；“高峰期流 量”则是指在高峰时期的数据流量。
数据字典及其表示
数据存储
数据存储={数据存储名，说明，编号，输入的数 据流， 组成：{数据结构}， 数据 量．存取频度， 存取方式} “数据量” 说明每次存取多少数据； “存取频度” 指每小时成每天或每周在存取几次、 每次存取多少数据等信息． “存取方式”包括是批处理还是联机处理，是检 索还是更新是顺序检索还是随机检索； “输入的数据流”要指出其数据的来源处 “输出的数据流”要指出其数据去向处。
混合数据模型 集成数据模型 地理关系数据模型
混合数据模型：
用一组文件形式存储地理数据中的空间数据及其拓 扑关系数据 用关系数据库的表存储属性数据 通过唯一的标识符建立它们之间的关系
空间、属性数据分开存储，缺乏表现地理空间 数据的完整存储机制
集成数据模型
纯关系型数据模型，空间数据和属性数据都用表存 储 用标准关系连接机制建立它们的关联
数据字典及其表示
数据结构
数据结构的描述为： 数据结构 =｛数据结构名， 含义说明，组成：｛数据项或数据结构｝｝． 数据结构反映了数据之间的组合关系。一个数据 结构可以由若干个数据项组成，也可以由若干个 数据结构组成，或由若干数据项和数据结构混合 组成。
数据字典及其表示
数据流
数据流是数据结构在系统内传输的路径。数据流 的描述通常为： 数据流=｛数据流名，说明，流出过程，流入过 程，组成： ｛数据结构｝ ，平均流量， 高峰期流量｝．
数据字典及其表示
处理过程
处理过程= {处理过程名，说明，输入： {数据流}，处理：{简要说明}} “简要说明”中主要说明该处理过和用来做 什么（而不是怎么做）及处理频度要求。 如单价时间里处理多少事务、多少数据量、 响应时间要求等。
系统需求分析最后要强调两点：
需求分析阶段一定要收集将来应用所涉及的 数据. 需求分析必须要有用户参与。
逻辑设计阶段
用什么数据模型 数据库的模式 用户子模式
物理设计阶段
数据怎么存，存放结构和存取方法 根据SDBMS产品、环境特点
系统实施阶段
建立实际的数据库结构 装入实验数据对应用程序进行测试 装入实际数据建立实际数据库
1.需求分析
空间数据库的需求分析