浅论海量数据组织管理的方法
如何有效管理和利用大数据
如何有效管理和利用大数据大数据时代的到来，为企业经营和决策提供了巨大的机遇和挑战。
如何有效地管理和利用大数据成为了企业追求竞争优势的关键。
本文将从以下几个方面探讨如何有效管理和利用大数据。
一、建立完善的数据收集和存储系统要有效管理和利用大数据，首先需要建立完善的数据收集和存储系统。
数据收集的方式可以包括传感器、互联网、社交媒体等多种渠道。
在数据存储方面，可以采用云计算技术，将海量的数据存储在云端，提高数据的可靠性和可用性。
二、进行数据清洗和加工大数据往往包含大量的噪声数据和冗余数据，需要进行数据清洗和加工。
数据清洗可以通过清除异常值、填补缺失值等方式来实现，确保数据的准确性和完整性。
数据加工则可以通过数据挖掘、数据建模等手段来提取数据中的有用信息。
三、建立有效的数据分析模型有效的数据分析模型是利用大数据的关键。
可以借助机器学习、人工智能等技术，建立预测模型、分类模型等来分析和挖掘数据中的价值。
利用这些模型可以对市场趋势进行分析预测，对客户行为进行分析等，为决策提供科学依据。
四、保护数据的安全和隐私大数据涵盖了大量的个人和企业机密信息，保护数据的安全和隐私至关重要。
可以通过加密技术、权限管理等手段来保护数据的安全性。
同时，需要遵守相关的法律法规，保障用户的隐私权。
五、加强团队建设和培训要有效管理和利用大数据，需要加强团队建设和培训。
团队成员需要具备一定的数据分析和技术能力，能够熟练运用数据工具和算法进行数据分析。
同时，培训可以帮助团队成员不断更新知识和技能，适应技术的快速发展。
六、建立数据共享和合作机制在大数据的管理和利用过程中，建立数据共享和合作机制可以提高数据的价值。
企业可以与其他企业、研究机构等建立合作关系，共享数据资源，共同开展研究和创新。
通过数据的共享和合作，可以实现数据的互补和优化，提升数据的利用效率。
七、不断创新和优化数据管理和利用模式大数据的管理和利用是一个不断创新和优化的过程。
随着技术的不断进步和商业模式的变革，企业需要不断地调整和优化数据管理和利用模式，以适应市场的需求和变化。
数据库管理有效管理和分析大量数据的方法
数据库管理有效管理和分析大量数据的方法数据库管理：有效管理和分析大量数据的方法在信息爆炸的时代，大量的数据不断涌现。
对于企事业单位来说，如何有效地管理和分析这些数据成为了一项重要任务。
数据库管理就是解决这一问题的有力工具。
本文将介绍数据库管理的基本概念，并分享一些有效管理和分析大量数据的方法，以帮助读者更好地应对数据化时代的挑战。
一、数据库管理的基本概念数据库是指按照一定规则组织、存储和管理的数据集合。
而数据库管理系统（DBMS）则是用于管理数据库的软件系统。
数据库管理涉及数据的创建、存储、管理、查询、保护等多个方面。
以下是数据库管理的几个基本概念：1. 数据库模型：数据库可以采用不同的数据模型，如层次模型、关系模型、对象模型等。
其中，关系模型最为常用，采用表格形式将数据以行和列的方式进行存储。
2. 数据库语言：数据库管理系统提供了数据定义语言（DDL）和数据操作语言（DML）。
DDL用于定义数据库对象，如表、视图、索引等；DML用于对数据库中的数据进行操作，如插入、更新、删除等。
3. 数据库安全：数据是企事业单位的核心资产，因此对数据进行合理安全管理尤为重要。
数据库管理系统提供了用户认证、权限管理、数据加密等功能，以保护数据的安全性。
二、有效管理大量数据的方法1. 数据分析需求分析：在进行数据分析之前，我们首先需要明确分析的目标和需求。
只有确定了分析的目的，才能有针对性地进行数据收集和处理。
2. 数据采集与清洗：数据的质量对于分析结果的准确性至关重要。
因此，在进行数据分析之前，需要对数据进行采集和清洗。
采集数据的方法有多种，可以通过调查问卷、传感器、日志等方式获取；而数据清洗则是去除噪声、填补缺失、修复错误等处理过程。
3. 数据存储和索引：大量的数据需要一个高效的存储方式。
常见的数据库管理系统（如MySQL、SQL Server）提供了数据存储和索引的功能。
通过合理的存储和索引策略，可以提高数据的读写效率。
学习数据库管理如何组织和管理大量数据
学习数据库管理如何组织和管理大量数据数据库管理是当今信息时代非常重要的一项技能。
随着数据量的不断增长，如何高效地组织和管理大量数据成为了一个亟待解决的问题。
本文将介绍一些实用的方法和技巧，帮助读者更好地掌握数据库管理。
一、数据分类和命名规范在处理大量数据时，合理的数据分类和命名规范是非常重要的。
首先，我们可以根据数据的性质或用途将其划分为不同的类别，比如客户数据、销售数据、产品数据等。
其次，在每个类别中，可以再根据数据的细分进行进一步的分类，比如按照时间、地区、部门等进行分类。
同时，给数据命名时应该采用简洁明了的方式，能够清晰地表达其含义。
二、建立索引和索引优化索引是提高数据库查询效率的重要手段。
通过建立适当的索引，可以加快数据的检索速度。
在建立索引时，需要根据实际情况选择合适的字段，避免过多或过少的索引。
同时，可以通过分析查询语句和数据访问模式，对索引进行优化，从而进一步提高查询效率。
三、数据备份和恢复在大量数据的管理中，数据备份和恢复是非常关键的环节。
由于各种原因可能导致数据丢失或损坏，因此及时备份数据是必不可少的。
可以采用定期备份或增量备份等方式，确保数据的安全性。
同时，还需要进行数据恢复测试，以保证在出现数据丢失时可以及时恢复。
四、定期清理和优化数据库随着数据的不断增加，数据库中可能积累了很多冗余数据或过期数据。
定期清理数据库可以有效地释放存储空间，提高数据库的性能。
此外，还可以通过优化数据库的结构和参数设置等方式，进一步提高数据库的运行效率和响应速度。
五、合理规划数据库架构在管理大量数据时，合理规划数据库架构非常重要。
可以采用分布式数据库、集群等技术手段，将数据分散存储在多个节点上，实现数据的并行处理和负载均衡，提高整体系统的性能和可靠性。
同时，还需要考虑数据的访问频率和数据之间的关联关系，合理规划表结构和索引设计。
六、利用数据分析工具进行深度挖掘管理大量数据不仅仅是存储和查询，还需要通过数据分析工具进行深度挖掘。
大数据处理管理和分析海量数据的方法
大数据处理管理和分析海量数据的方法随着信息技术的快速发展和互联网的普及，大数据已经成为现代社会中重要的数据资源。
海量的数据源涉及到数据的获取、存储、处理和分析等诸多方面，本文将探讨大数据处理管理和分析海量数据的方法。
一、数据的获取和存储大数据的处理管理和分析首先需要从各种数据源中获取数据，并将其存储在适合的数据仓库中。
数据的获取方式包括传感器、数据库、互联网等多种途径，可以通过数据抓取、数据爬虫等技术手段进行实现。
而数据的存储可以选择关系型数据库、非关系型数据库、分布式文件系统等存储方式，以满足数据的快速检索和高效管理。
二、数据的清洗和预处理获取到的原始数据往往存在着各种问题，例如数据的缺失、错误、重复等，因此需要进行数据的清洗和预处理工作。
数据清洗主要包括对数据进行去重、填补缺失值、处理异常值等操作，以提高数据的质量和准确性。
数据预处理则包括数据的归一化、特征选择、降维等操作，以便更好地进行后续的数据分析工作。
三、数据的处理和分析在完成数据的清洗和预处理之后，便可以进行数据的处理和分析工作。
数据的处理可以采用分布式计算、并行计算等技术手段，以提高计算效率和处理速度。
常用的大数据处理框架有Hadoop、Spark等，它们可以实现数据的分布式存储和分布式处理，满足大规模数据的处理需求。
数据的分析则可以采用机器学习、数据挖掘、统计分析等方法，以发现数据背后的规律、趋势和模式。
四、数据的可视化和快速查询大数据处理和管理的最终目标是能够将数据转化为有用的信息，并通过可视化手段展示出来，以帮助决策者更好地理解和分析数据。
数据可视化可以采用图表、地图、仪表盘等方式，直观地展示数据的分布、关系和趋势，使得决策者能够更加快速地洞察数据背后的价值。
同时，对于大数据的快速查询和检索也是十分重要的，可以借助搜索引擎、索引技术等手段，提高数据的查询效率和用户体验。
综上所述，大数据处理管理和分析海量数据的方法包括数据的获取和存储、数据的清洗和预处理、数据的处理和分析、数据的可视化和快速查询等环节。
数据管理与储存有效管理海量数据
数据管理与储存有效管理海量数据数据管理与储存：有效管理海量数据随着信息技术的快速发展，大数据已经成为当今社会的一个突出问题。
海量数据的产生、存储和管理已经成为企业和组织所面临的重大挑战。
在这个信息爆炸的时代，如何有效地管理和储存海量数据，成为了一项重要的任务。
本文将探讨数据管理与储存的一些有效策略和方法，以便帮助企业和组织更好地管理海量数据。
一、数据管理的重要性数据管理对于企业和组织来说至关重要，它可以帮助其更好地利用和分析数据，从而促进决策的制定和业务的发展。
而海量数据的管理则更加具有挑战性，因为这些数据可能来自于不同的来源、格式和结构。
因此，实施有效的数据管理策略至关重要。
二、数据储存的挑战海量数据的储存是数据管理的一个重要方面。
传统的数据库系统和硬盘存储已经难以满足大规模数据的需求。
为了有效地储存海量数据，企业和组织可以使用分布式存储系统，如Hadoop和Spark。
这些系统允许数据被分割为更小的块，并存储在不同的机器上，提高了数据的可靠性和可访问性。
三、数据管理策略1. 确定数据管理目标：企业和组织首先需要确定他们的数据管理目标，包括数据的收集、处理、存储和分析等方面。
这将有助于指导后续的数据管理工作。
2. 数据分类和标准化：为了更好地管理海量数据，企业和组织需要对数据进行分类和标准化。
通过对数据进行分类，可以更好地组织和管理数据，提高数据的可用性和可分析性。
同时，标准化数据可以保证数据的质量和一致性。
3. 数据备份和恢复：由于海量数据的重要性，数据备份和恢复成为整个数据管理体系中不可或缺的一环。
通过定期备份数据，并建立有效的恢复机制，可以保证数据的安全性和可靠性。
4. 数据安全保护：海量数据的管理还需要重视数据的安全保护。
企业和组织可以采用数据加密、访问权限控制和安全审计等措施来保护数据的安全性，防止潜在的数据泄露和滥用。
5. 数据质量管理：数据质量是数据管理中一个非常重要的方面。
企业和组织应该建立数据质量管理体系，包括数据清洗、数据去重和数据验证等措施，以保证数据的准确性和完整性。
数据管理与储存管理海量数据的技术
数据管理与储存管理海量数据的技术随着科技的快速发展与互联网的普及，海量数据的产生与管理已经成为当今社会中普遍存在的现象。
无论是个人还是企业，都面临着海量数据的储存与管理问题。
本文将探讨数据管理与储存管理海量数据的技术，并介绍一些常用的数据管理与储存管理技术。
一、海量数据的挑战与需求随着云计算、物联网等技术的发展，海量数据的产生愈演愈烈。
从个人用户的角度来看，手机、电脑、社交媒体等各种智能设备积累了大量的个人数据，如照片、视频、通讯录等，这些数据需要得到有效的管理和储存。
而对于企业来说，海量的数据不仅包括客户信息、销售数据等，还包括生产工艺数据、设备运行数据等复杂的数据类型。
如何高效地管理和储存这些海量数据，成为了一个亟待解决的问题。
二、数据管理的技术1. 数据库管理系统（DBMS）数据库管理系统是一种用于管理和组织数据的软件。
它提供了数据的可靠性、一致性和灵活性。
数据库管理系统可以将海量数据分为不同的表，通过优化查询算法提高查询效率，并提供事务处理和数据备份恢复功能，确保数据的安全性和完整性。
2. 分布式存储系统分布式存储系统将海量数据分散存储在多个物理节点上，通过并行处理提高数据的处理速度和访问效率。
分布式存储系统通常采用数据冗余和数据切分技术，以提高系统的可靠性和扩展性。
常见的分布式存储系统包括Hadoop、HBase和Cassandra等。
三、储存管理的技术1. 硬盘阵列（RAID）RAID是一种利用多个硬盘组成的存储系统。
通过数据分布和冗余存储技术，RAID可以提高数据的读写速度和容灾能力。
RAID通常采用不同的级别，如RAID 0、RAID 1、RAID 5等，以适应不同的数据需求。
2. 对象存储技术对象存储技术是一种将数据以对象的形式进行存储和管理的技术。
对象存储技术将海量数据切割成对象，并通过元数据标记对象的属性和关系，以提高数据的访问效率。
对象存储技术被广泛应用于云存储和大规模数据中心。
如何有效管理大规模数据
如何有效管理大规模数据数据管理是当今企业发展中至关重要的一环。
随着互联网的飞速发展和技术的进步，企业面临的大规模数据管理问题日益突出。
有效管理大规模数据不仅能提高企业的运营效率，还能为企业决策提供有力支持。
本文将从建立数据管理策略、优化数据存储和处理、保护数据安全和隐私四个方面，探讨如何有效管理大规模数据。
一、建立数据管理策略要有效管理大规模数据，首先需要建立科学合理的数据管理策略。
数据管理策略应根据企业的实际情况制定，包括数据收集、存储、处理、分析和应用等各个环节的规划。
具体而言，可以采取以下几种策略：1.确定数据管理目标：明确数据管理的目标是什么，例如提高企业的运营效率、优化客户体验等。
2.制定数据收集计划：合理规划数据收集的方式和频率，确保数据的全面性和准确性。
可以利用现代化的数据收集工具和技术，如传感器、人工智能等。
3.建立数据分类和标准：对大规模数据进行分类和标准化，方便后续的数据存储和处理。
可以根据数据的性质、用途等进行分类，并制定相应的数据标准。
4.建立数据共享机制：建立数据共享机制，促进不同部门、不同系统之间的数据共享和交流。
可以采用云计算和大数据平台等技术手段来实现。
二、优化数据存储和处理大规模数据管理离不开高效的数据存储和处理能力。
为了优化数据的存储和处理效率，可以从以下几个方面入手：1.采用分布式存储系统：将大规模数据存储在分布式存储系统中，可以提高数据的可靠性和可扩展性。
常见的分布式存储系统有Hadoop、HDFS等。
2.使用高效的数据压缩算法：对于大规模的数据，采用合适的数据压缩算法可以减小数据存储的空间需求，提高数据的传输效率。
3.利用并行计算技术：对大规模数据进行并行计算，可以提高数据处理的速度和效率。
可以采用并行数据库、分布式计算等技术。
4.实时数据处理：针对需要实时处理的数据，可以采用流式计算技术，如Storm、Spark Streaming等，保证数据的及时性和准确性。
处理海量数据的经验和技巧
在实际的工作环境下，许多人会遇到海量数据这个复杂而艰巨的问题，它的主要难点有以下几个方面：一、数据量过大，数据中什么情况都可能存在。
如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，什么情况都可能存在，例如，数据中某处格式出了问题，尤其在程序处理时，前面还能正常处理，突然到了某个地方问题出现了，程序终止了。
二、软硬件要求高，系统资源占用率高。
对海量的数据进行处理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系统资源。
一般情况，如果处理的数据过TB级，小型机是要考虑的，普通的机子如果有好的方法可以考虑，不过也必须加大CPU和内存，就象面对着千军万马，光有勇气没有一兵一卒是很难取胜的。
三、要求很高的处理方法和技巧。
这也是本文的写作目的所在，好的处理方法是一位工程师长期工作经验的积累，也是个人的经验的总结。
没有通用的处理方法，但有通用的原理和规则。
下面我们来详细介绍一下处理海量数据的经验和技巧：一、选用优秀的数据库工具现在的数据库工具厂家比较多，对海量数据的处理对所使用的数据库工具要求比较高，一般使用Oracle或者DB2，微软公司最近发布的SQL Server 2005性能也不错。
另外在BI领域：数据库，数据仓库，多维数据库，数据挖掘等相关工具也要进行选择，象好的ETL工具和好的OLAP工具都十分必要，例如Informatic，Eassbase等。
笔者在实际数据分析项目中，对每天6000万条的日志数据进行处理，使用SQL Server 2000需要花费6小时，而使用SQL Server 2005则只需要花费3小时。
二、编写优良的程序代码处理数据离不开优秀的程序代码，尤其在进行复杂数据处理时，必须使用程序。
好的程序代码对数据的处理至关重要，这不仅仅是数据处理准确度的问题，更是数据处理效率的问题。
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浅论海量数据组织管理的方法浅论海量数据组织管理的方法摘要：本文在对海量空间数据进行了一定的分析基础上，探讨了当前针对海量数据组织管理的金字塔结构存储方法和线性四叉树的空间索引结构。
并通过示例程序开发验证其有效性。
关键词：空间数据库；海量数据；四叉树；金字塔Abstract: In this paper, based on the analysis of the massive spatial data, discussed the current spatial index structure in Pyramid according to the structure of storage method and linear mass data organization and management of the four fork tree. And its effectiveness is verified by example program development.Key words: spatial database; data; four fork tree; Pyramid中图分类号：C36文献标识码：A文章编号：1 引言自90年代以来，高空间分辨率遥感卫星开始向大众敞开大门，作为GIS的重要数据来源——遥感数据量快速增长。
卫星遥感影像是一种以栅格数据模型存储的数据，其最明显的特点是数据量大、数据结构单一。
同时遥感数据是一种大面积的、动态的、近实时的数据源，是GIS数据更新的重要手段。
遥感数据可用于提取线划数据和生成数字正射影像数据、DEM数据[1]。
我国的领土面积为960.1216万平方公里，如果全国的遥感影像用QuickBird 0.61m分辨率的影像来记录据估算需要72092.15GB[2]。
为了使这些海量空间数据得到更好的应用,必须考虑采用更为有效的组织管理手段对海量空间数据进行组织管理。
解决此问题，在GIS中对大范围空间数据的统一有效的组织管理有很大帮助。
早在90年代，美国ESRI公司推出空间数据引擎(SDE)对该问题提供了一种解决方案，依托于关系数据库环境,采用高效空间目标模型(Efficient Spatial Object Model)对空间实体进行完整组织。
此举一方面避免了大数据量传统拓扑模型组织数据时需要的大量的硬盘访问操作；另一方面，空间信息作为关系库中的成员，属性信息与图形信息形成一体化，避免了通过标识码连接属性，大大提高了信息检索的效率[3]。
同时，在ArcGIS9.0以上版本的ArcCatalog 中又新增了栅格目录（Raster Catalog）的数据组织方式，很好的满足了目前流行的以图幅为单位进行空间数据采集并更新的需求。
从当前空间数据的生产及数字化过程看，以图幅为单位进行管理的局面一时难以改变[4]。
故本文将讨论以图幅为基本存储单位,在此基础上对其用多金字塔结构进行空间数据组织并利用四叉树作为海量栅格数据的空间索引的海量数据组织存储方法。
2 海量数据分析在研究海量数据的组织管理方法前，首先要研究如下问题：由于我国的国土面积较大,正射影像产品空间参考大都是以高斯投影后的平面坐标为基础,对于一个省级或国家级的大型影像数据库而言,由于投影分带的原因,正射影像产品的空间参考的起算原点并不相同[5]。
尤其内蒙古自治区这类跨地域很长的省份按照高斯投影后的坐标不会是一个3°高斯投影带，每个带的坐标都是以本带的坐标原点为参考点,空间基准不统一,而且相邻两带带边的图幅变形很大。
这样,在多个坐标原点和带边数据存在几何变形的情况下,给省级或国家级这样的大型影像数据库的无缝数据组织带来了问题。
所以首先要解决的是大型遥感影像数据库的空间无缝浏览的技术，相关的技术已经在其他文献中多次被提到，本文就不再赘述。
3 海量数据组织管理方法为了提供高速数据查询、显示、刷新以及网络传输等，在组织和管理海量数据时应使用高效的存储形式和快速高效的索引机制。
3.1海量数据存储技术当前GIS栅格数据库模型分为传统的关系数据库系统（RDBMS）、对象数据库系统（ODBMS）和对象关系数据库系统（ORDBMS）。
下面简要介绍一下GIS栅格数据在Oracle中的存储方式。
栅格数据在存入数据库时，需将实体对象之间的关系转换为支持的数据结构模型，根据对象类别在数据库中对应建表，空间对象属性映射为关系数据库中的列或字段，每个空间数据对象对应一条数据记录。
栅格数据包含的三类数据中，与记录空间数据对象几何属性的图像数据相对应的字段是一种复杂的数据类型，因此对于空间数据库来说，关键问题是如何利用独立于关系数据库系统的统一数据模型处理反映空间数据对象的几何属性。
一般利用Oracle9i存储栅格数据几何信息的方式为ORDSYS.ORDImage和BLOB。
其中ORDSYS.ORDImage是一种用于存储如BMP、PCX、TIFF、GIF等多种格式的二位静态栅格数据对象关系数据类型，它还支持JPEG、LZW等压缩格式。
BLOB属于LOB （Large Object）的一种，它是数据库为解决存储不规则结构数据而创建的。
在早期的数据库中，被存储在数据库外部的操作系统文件中。
存储在表中的是列名和该列中每个指向相关的外部文件的指针。
在这种情况下，表被规范化了，因为指针具有相同的数据类型[7]。
栅格图像由像素点组成，每个像素点都用二进制表示，虽然数据结构较之矢量简单，但通常数据量较大，如存入数据库前不作任何处理，将因磁盘读取和网络传输效率，而难以满足实时调度、快速浏览和检索的要求，故需先将栅格图像数据分块和建立影像金字塔分级，后存入数据库。
3.2海量数据分块技术栅格数据分块是把整幅图像按照一定的大小分成若干个大小相等而互不重叠的块，而任意尺寸分块不利于建立影像金字塔和索引，因此比较理想的块尺寸是2的整数幂，如512*512作为一个子块。
具体分块操作时还应考虑图像局部的相关程度、压缩算法、网络的传输单元等情况。
如可将整个图像分为30（5*6）块，每一块都有一个序号，每一个块作为单独的一幅图像，数据存入表中，并为序号列建立索引，一个序号对应一个数据块。
当前台程序对数据库中图像作漫游时，根据视点、焦点以及方位角之间的关系计算出哪些块在可见区内，通过索引记录块的指针，索引到指针，直接指向并调用视图中可见的部分对应的数据块，而不是每次从数据库中把全部的数据都取出，这样处理可以缩减显示的数据量，从而提高显示速度。
3.3海量数据的金字塔技术为了提高图像的实时缩放显示速度，快速获取不同分辨率的图像信息，需要对原始的图像生成图像金字塔，根据不同的显示要求调用不同分辨率的图像，达到快速显示漫游的目的。
图像金字塔就是由原始图像开始，建立一系列图像，各幅图像反映不同的详尽程度。
利用图像文件金字塔结构的不同层具有不同分辨率的特点，在对图像数据浏览时，就可以根据当前显示的分辨率取相应金字塔层的数据，以实现图像数据的快速浏览。
金字塔影像的生成方法如下：1、首先把原始图像数据作为金字塔的底层，即第0层，并对其进行分块，形成第0层数据块矩阵。
2、在第0层的基础上，按每个数据块合成为一个数据块的方法生成第1层，并对其进行分块，形成第1层数据块矩阵。
3、再在第1层的基础上采用同样的方法生成第2层数据块矩阵，如此下去，构成整个数据块金字塔，如图1所示显示出了分块后的图像金字塔，每层金字塔图像的分块都采用相同大小。
假设按128*128个像素大小对原始数据进行分块，则当第i层的像素矩阵大小小于或等于128*128时，金字塔构建完毕。
图 1分块后的金字塔图像3.4海量数据的索引机制为了提高检索可见区域内数据块的速度，需要创建数据块索引，四叉树索引则是一个不错的选择。
四叉树是一种每个非叶子节点最多只有四个分支的树型结构，也是一种层次数据结构，其特性是能够实现空间递归分解[6]。
构建四叉树索引结构是在分块后的金字塔影像数据基础之上的。
构建索引需要分三步：逻辑分块、节点编码和物理分块[7]。
1、逻辑分块与构建瓦片金字塔对应，规定块划分从地形数据左下角开始，从左至右，从下到上依次进行。
同时规定四叉树的层编码与金字塔的层编码保持一致，即四叉树的底层对应金字塔的底层。
2、节点编码假定用一维数组来存储瓦片索引，瓦片排序从底层开始，按从左至右，从下到上的顺序依次进行，瓦片在数组中的偏移量即为节点编码。
3、物理分块在逻辑分块的基础上对地形数据进行物理分块，生成地形数据子块。
对上边界和右边界瓦片中的多余部分用无效像素值填充。
物理分块完毕，按分块编号顺序存储。
至此，配合有效的海量数据可视化技术就可以对海量数据较为充分的利用起来。
4 应用实例本文中介绍的研究成果已成功应用于多个地区的海量地形数据实时可视化。
以某地区地形三维可视化信息管理系统为例，该地区所采用的规则格网数字高程模型共有23872个点，利用ArcCatalog工具制成Terrain地形数据，并对其构建5层的金字塔结构和相关索引文件。
彩色纹理影像单块大小为9845X9328，一共7块，分辨率为2.5米。
数字高程模型数据为840M，纹理影像数据为3002.59MB。
对纹理影像数据构建5层金字塔结构并构建索引文件，瓦片的大小在ArcGlobe中设置为128X128。
最终形成3.44G的纹理影像金字塔数据。
数据被用在利用ArcGIS Engine 9.3+VS2005+Windows Vista Ultimate 开发环境下部署在Intel Core2 Duo T6600 2.20GHz，2G内存，GeForce G 105M 512M 64位显卡计算机中，计算机的操作系统同样为Vista Ultimate SP2，图形标准为directX。
显示效果如图2，图形浏览操作流畅。
图 2系统截图5 结论经过程序验证，本文中所谈到的金字塔模型和现行四叉树索引的的数据组织管理模式，能够满足海量数据的可视化的需要，实现了海量数据的快速浏览查询。
参考文献李建松．地理信息系统原理[M]．武汉：武汉大学出版社，2006．王恩泉．中国版Google Earth的空间数据组织与管理研究［D］．中国测绘科学研究院硕士学位论文，2007．Spatial Database Engine (SDE). An ESRI White Paper.刘纪平．海量空间数据组织与管理初探［J］．中国图象图形学报，1998，3（6）：500～503．王密，龚健雅，李德仁．大型遥感影像数据库的空间无缝数据组织［J］．武汉大学学报（信息科学版）．2001，26（5）：419～424 戴晨光，张永生，邓雪清．一种用于实时可视化的海量地形数据组织与管理方法［J］．系统仿真学报．2005，17（2）：406～413 黄河等．Oracle 9i 数据库系统培训教程［M］．清华大学出版社．2002肖禾斌等．线性四叉树和线性八叉树领域寻找的一种新算法［J］．测绘学报．1998．03------------最新【精品】范文。