关系型数据库存储空间数据的研究和应用
使用MySQL进行空间数据可视化和分析
使用MySQL进行空间数据可视化和分析导论随着科技的不断发展，空间数据可视化和分析在各个领域中起着越来越重要的作用。
MySQL作为一种可靠的关系型数据库管理系统，它的空间扩展功能使得通过SQL语句对空间数据进行可视化和分析变得更加便捷和高效。
本文将介绍如何使用MySQL对空间数据进行可视化和分析，并探讨其在实际应用中的优势和限制。
一、空间数据的存储和管理在开始探讨MySQL的空间数据可视化和分析功能之前，我们首先需要了解如何存储和管理空间数据。
空间数据通常以地理坐标的形式存在，包括点、线和面等要素。
为了将空间数据存储在MySQL中，我们需要使用特定的数据类型——Geometry。
MySQL中的Geometry数据类型可以用来存储空间数据，包括点(Point)、线(LineString)、多边形(Polygon)等形状。
通过使用Geometry数据类型，我们可以创建空间表并将空间数据插入其中。
例如，我们可以创建一个名为"cities"的表，其中包含城市的名称和坐标：```CREATE TABLE cities (name VARCHAR(50),location GEOMETRY);```然后，我们可以使用INSERT语句将城市数据插入到表中：```INSERT INTO cities (name, location)VALUES ('New York', POINT(40.7128, -74.0060));```这样，我们就可以在MySQL中存储和管理空间数据了。
二、空间数据的可视化对于空间数据的可视化，我们可以通过MySQL的地理空间函数和工具实现。
MySQL提供了一系列的地理空间函数，可以用来进行空间数据的查询和计算。
例如，我们可以使用ST_Distance函数计算两个点之间的距离：```SELECT ST_Distance(POINT(40.7128, -74.0060),POINT(34.0522, -118.2437)) AS distance;```此外，MySQL还提供了ST_Contains、ST_Intersects等函数，用于判断要素之间的关系，如点是否在多边形内部、线是否与多边形相交等。
简述关系型数据库的概念与特点(一)
简述关系型数据库的概念与特点(一)关系型数据库的概念与特点概念关系型数据库是一种基于关系模型的数据库，它使用表格来表示和存储数据，表格之间通过关系进行连接和关联。
关系型数据库被广泛应用于各种企业和个人的数据管理和处理需求中。
特点1.结构化数据存储：关系型数据库使用表格来存储数据，每个表格包含了多个列和行，每列表示不同的字段，每行则表示具体的记录。
表格和记录之间的关系由主键和外键来定义。
2.数据一致性：关系型数据库强调数据的一致性，即数据的完整性和准确性。
它通过事务的机制来保证数据的一致性，事务要么全部执行成功，要么全部回滚，不留中间状态。
3.数据查询语言：关系型数据库使用结构化查询语言（SQL）来进行数据的增删改查操作。
SQL提供了灵活的查询语法和强大的查询功能，使用户可以方便地进行数据的检索和分析。
4.数据的关联与连接：关系型数据库支持表格之间的连接和关联操作，通过主键和外键来建立表格之间的关系。
这使得数据之间的关联和查询变得更加方便和高效。
5.数据的完整性约束：关系型数据库支持对数据进行完整性约束的定义，如主键约束、唯一性约束、非空约束、默认值约束等。
这些约束能够有效地保证数据的完整性和准确性。
6.安全性和权限控制：关系型数据库提供了安全性和权限控制机制，可以对数据进行访问控制和权限管理，保护数据的安全性和隐私性。
7.数据的备份与恢复：关系型数据库支持数据的备份与恢复功能，可以将数据库的数据备份到其他存储介质中，并在需要时进行恢复。
这有助于防止数据丢失和灾难恢复。
8.可扩展性和性能优化：关系型数据库具有良好的可扩展性和性能优化能力，可以根据不同的应用需求进行水平扩展或垂直扩展，并通过索引、分区等技术来提高数据的检索和处理性能。
9.多用户并发访问：关系型数据库支持多个用户同时对数据库进行并发访问，通过锁机制来保证数据的一致性和并发性。
这使得多用户的应用和系统能够高效地共享和操作数据。
10.生态系统和成熟度：关系型数据库拥有丰富的生态系统和成熟的技术支持，有许多成熟的关系型数据库产品和工具可供选择，开发者可以根据自身需求选择适合的数据库产品。
时空数据库技术的研究与应用
时空数据库技术的研究与应用一、概述随着数据量的不断增大，时空数据库技术已经成为了近年来数据工业领域的研究热点。
时空数据库技术以时间和空间作为主要维度，旨在提升数据存储、管理和应用的效率和可靠性。
本文将从技术背景、发展趋势、应用场景等方面进行分析和总结。
二、技术背景时空数据是指带有时间和空间信息的数据，是现实生活中最常见的数据类型之一。
时空数据具有海量性、复杂性、变化性等特点，传统数据管理和分析方法已无法满足时空数据管理需求。
为此，时空数据库技术应运而生。
时空数据库技术主要包括数据记录方法、索引方法和查询方法三个方面。
其中数据记录方法是在数据采集时确定数据的时间和空间信息，索引方法是对时空数据建立索引以支持数据快速检索，查询方法则是在时空数据中进行数据挖掘、分析和预测。
三、发展趋势1、数据采集技术的进步随着遥感技术、物联网技术和移动互联网技术的迅猛发展，时空数据的采集能力得到了极大提高。
数据采集设备的不断完善和综合利用，使得时空数据呈现出数据量大、数据类型复杂、数据质量高等特点。
2、数据存储技术的升级传统的基于关系型数据库的数据存储已经难以满足时空数据存储和管理的需求。
因此，NoSQL数据库、分布式存储、云存储等新技术的出现，使得时空数据库技术在数据存储方面得到了重大突破。
新技术的不断升级和优化，为时空数据库技术的进一步发展提供了更可靠的技术保障。
3、智能算法的应用随着人工智能技术的发展，算法的能力也得到了极大的提升。
在时空数据的处理和分析中，智能算法可以更好地进行模式识别、预测和决策。
智能算法的应用，使得时空数据库技术逐渐向着智能化、自动化的方向发展。
四、应用场景1、智慧城市建设时空数据在智慧城市建设中发挥着重要的作用。
通过对城市时空数据的分析，可以了解城市的交通、环保、公共安全等情况，进而针对性地制定城市规划和管理方案。
2、自然资源管理时空数据可以被广泛应用于自然资源管理。
通过对环境与资源进行实时监测，可以及时发现自然灾害和环境污染等情况，进而采取预警和预案处理措施。
空间数据库技术的研究与应用
空间数据库技术的研究与应用随着地理信息系统的发展，空间数据库技术成为了重要的研究方向。
空间数据库是一种能够处理空间数据的数据库系统，它能够存储、管理和检索空间数据，广泛应用于城市规划、土地利用、资源开发、环境保护等领域。
本文将从空间数据库的概念、空间数据模型、查询语言、索引技术、空间数据挖掘等方面进行探讨。
一、空间数据库的概念空间数据库是一种专门用于存储和管理空间数据的数据库系统。
与传统的关系型数据库相比，空间数据库在数据模型、查询语言和索引技术上有所不同。
空间数据库可以存储各种形式和尺度的空间数据，包括点、线、面等各种几何要素，同时还可以处理时间和属性信息。
二、空间数据模型空间数据模型是空间数据库的核心之一，它是用来描述空间数据的形式化方法。
空间数据模型分为两类：向量数据模型和栅格数据模型。
向量数据模型是以点、线和面等基本几何要素为基础，采用拓扑关系来描述几何关系。
栅格数据模型将空间对象划分成规则的网格，在每个网格单元中存储相应的属性信息。
三、空间查询语言空间查询语言是空间数据库管理系统的一个核心模块，用于实现空间数据的检索和查询。
空间查询语言可以分为结构化查询语言(SQL)和地理信息系统专用查询语言。
其中，SQL是一种标准的关系型数据库查询语言，可以支持空间数据类型和空间查询函数。
而地理信息系统专用查询语言，则是一种特别针对地理信息数据的查询语言，可以更方便、更直观地查询空间数据。
四、索引技术空间数据库的索引技术是空间查询效率的关键。
常用的索引技术包括四叉树、R树、R*树和MBC树等。
四叉树是一种常用的空间索引数据结构，它可以快速定位空间对象并实现空间查询。
R树是一种常用的空间索引树结构，它是一种多维数据结构，可以快速定位符合查询条件的空间对象。
R*树是R树的升级版本，其能够高效地处理大量的空间对象。
MBC树是一种新颖的空间索引方法，它采用多边形曲线边界(MBC)来表示空间对象，实现了高效率和高精度的空间查询。
空间数据库技术的发展与应用
空间数据库技术的发展与应用一、概述随着科技的进步和人们对于空间信息的需求不断提高，空间数据库技术逐渐发展壮大，并被广泛应用于各个领域。
本文就空间数据库技术的发展与应用进行探讨。
二、空间数据库技术的发展历程空间数据库技术是以地理信息系统为基础的，它将地理空间数据存入和从数据库中检索出来。
随着地图数字化的需求逐渐增强，空间数据库技术也随之发展壮大。
1. 空间数据库技术的初期阶段80年代初期，空间数据库技术处于起步阶段，当时的空间数据库都是基于关系数据库系统的二维数据模型来创建的。
这些应用程序依赖于数据库技术的开发，主要包括图形数据的组织方式、空间数据的封装和管理，数据的溯源和真实性，以及地理信息的可视化等方面。
2. 空间数据库技术的中期发展90年代是空间数据库技术发展的一个转折点。
这个时期，主要是以对象为基础的空间数据库技术开始兴起。
相比于关系型的空间数据库，对象型的空间数据模型更加适合处理多层次和复杂的地理信息，能够存储结构化数据和非结构化数据，也能够提供高级的搜索和查询功能，大大提高了系统的效率和功能。
3. 空间数据库技术的现代化阶段21世纪以来，随着云计算、大数据和人工智能的崛起，空间数据库技术继续向前发展。
现代化的空间数据库技术除了能够负责数据存储和查询外，还能够处理空间数据的可视化和分析，并利用机器学习和人工智能等高级技术，对地图数据进行自动分类，识别和解释，从而大大提高了地图数据的精度和实用性。
三、空间数据库技术的应用1. 地理信息系统地理信息系统是最常见的应用空间数据库技术的例子之一，它可以将各种类型的地图数据整合起来，实现数据之间的交互，有效地支持地理空间数据的管理、分析、制图和可视化等功能，包括地图服务系统和地图应用系统。
2. 交通系统交通系统中，空间数据库技术可以处理多种类型的数据，包括车辆、路线、航线、航班和港口等数据，从而实现交通运输的监管和控制，也能够帮助旅客和货物找到最优的路线和最快的到达时间。
各种数据库的优缺点比较分析
各种数据库的优缺点比较分析数据库是计算机科学的一个重要分支，它是用于存储和管理数据的系统。
不同的数据库类型在不同的场景下有不同的应用，比如关系数据库（如MySQL，Oracle）、文档数据库（如MongoDB）、键值数据库（如Redis）等等。
本文将对几种数据库进行简要地比较和分析，探讨其各自的优缺点。
一、关系型数据库关系型数据库是目前使用最为广泛的数据库，它能够处理大量结构化数据，并提供多种查询方式。
其中最著名的当属MySQL和Oracle。
1.优点（1）数据结构稳定：关系型数据库中的表结构可以比较好地规范化，保证了数据的稳定性。
（2）查询速度快：关系型数据库的查询速度很快，因为它们会自动创建索引，使得查询速度更快。
（3）支持事务：关系型数据库支持事务，可以保证操作的原子性、一致性、隔离性和持久性，有利于数据的完整性。
2.缺点（1）扩展性差：关系型数据库的扩展性较差，当数据量大时，查询速度会变慢。
（2）数据存储空间大：关系型数据库需要保持数据的完整性，因此需要占用较大的存储空间。
（3）用户并发量不够：当用户量较大时，关系型数据库可能需要的硬件配置较高。
二、文档数据库文档数据库是一种非关系型数据库，通常被用来存储非结构化的数据，如文档和图片。
其中一款比较受欢迎的是MongoDB。
1.优点（1）数据结构灵活：文档数据库的结构比较灵活，适用于存储非结构化的数据。
（2）扩展性好：由于文档数据库的结构灵活，因此它具有较好的扩展性，能够支持大量数据的存储和查询。
（3）高性能：文档数据库适用于非结构化数据的存储、检索和分析，具有高性能的特性。
2.缺点（1）数据结构不稳定：文档数据库中的各种文档并不一定有相同的内容结构，这可能会给数据库的设计带来一些困难。
（2）查询语言很复杂：由于文档数据库不同于关系型数据库，因此它们的查询语言相对较为复杂，需要专门的库才能充分使用。
（3）索引不够完善：文档数据库的索引与关系型数据库不同，它们并不是自动创建索引，因此在查询效率方面需要一些改进。
关系型数据库与列式存储数据库的比较与选择
关系型数据库与列式存储数据库的比较与选择随着大数据和云计算的快速发展，数据管理系统成为了企业和组织中越来越重要的一部分。
这其中，数据库技术在数据存储和管理方面发挥着至关重要的作用。
在选择数据库技术时，关系型数据库和列式存储数据库是两种常见的选择。
本文将对这两种数据库技术进行比较，为读者提供选择和决策的依据。
关系型数据库是传统的和最常见的数据库类型，使用表、行和列的结构来组织和存储数据。
它使用结构化查询语言(Structured Query Language，SQL)来管理和查询数据。
关系型数据库具有广泛的应用范围，并且经过了长期的发展和成熟。
它拥有强大的事务处理能力和较高的数据一致性。
关系型数据库的特点包括：1. 数据一致性：关系型数据库采用ACID(Atomicity、Consistency、Isolation、Durability)事务模型，确保数据的一致性和可靠性。
2. 灵活的查询语言：SQL是一种标准化的查询语言，可以轻松地进行数据的查询、插入、删除和更新操作。
3. 复杂的数据关联：关系型数据库具有多表关联和外键约束的能力，可以处理复杂的数据关联操作。
然而，关系型数据库也存在一些局限性。
首先，关系型数据库对大规模数据的处理能力相对有限。
由于存储数据时需要以表结构存放，因此处理大量数据时会受到存储和查询性能的限制。
其次，对于具有高度变化的模式和大量的查询需求的应用场景，关系型数据库的灵活性和扩展性相对较差。
另外，关系型数据库的存储结构可能导致冗余和重复数据，增加了存储空间的需求。
为了解决关系型数据库的一些局限性，列式存储数据库应运而生。
列式存储数据库将数据按列存储，相比之下，关系型数据库是按行存储数据。
这种存储方式使得列式存储数据库在某些应用场景下表现出更好的性能。
列式存储数据库具有以下特点：1. 高性能：列式存储数据库在处理分析型查询时往往表现出更好的性能。
由于每列数据类型相同，压缩率较高，可以减少存储和内存消耗，并提高数据查询和分析的速度。
数据库设计中的关系型数据库与列式存储数据库对比研究
数据库设计中的关系型数据库与列式存储数据库对比研究关系型数据库和列式存储数据库是两种常见的数据库存储方式，它们在数据存储、数据访问和性能方面有所不同。
下面将从不同角度对两者进行对比研究。
1.数据存储方式：-关系型数据库采用行式存储方式，将数据按照行的形式存储在磁盘上。
每一行包含多个字段，字段之间有明确的关系。
-列式存储数据库则采用列的方式存储数据，将每一列的数据存储在连续的存储块中，提高了数据的压缩比例。
2.数据读取效率：-关系型数据库在查询时需要扫描整行数据，对于需要查询的数据量较大时，查询效率较低。
-列式存储数据库可以只读取需要的列，能够减少IO开销，提高查询效率，尤其在数据量较大时表现更为明显。
3.写入效率：-关系型数据库在写入数据时需要保证事务的一致性，需要更新多个行的数据，因此写入效率相对较低。
-列式存储数据库可以按列单独进行写入，因此写入效率较高。
4.数据压缩和存储空间：-关系型数据库的行式存储方式对于具有相同结构的数据重复性较大时，会占用较多的存储空间。
-列式存储数据库采用列存储方式，能够利用数据的冗余性进行高效的压缩，节约存储空间。
5.数据分析和聚合性能：-关系型数据库在进行数据的聚合和分析时需要涉及多个表的关联操作，性能较低。
-列式存储数据库由于数据的存储方式，可以更高效地支持聚合和分析类型的查询操作。
6.数据完整性和事务支持：-关系型数据库提供事务机制和ACID特性，能够保证数据的完整性和一致性。
-列式存储数据库相对于关系型数据库在事务支持方面较弱，一般更适合于批处理和大规模分析类的应用。
7.数据模型的灵活性：-关系型数据库采用严格的表结构，需要预先定义好表的结构和字段，不太适合于存储不规则和半结构化的数据。
-列式存储数据库相对于关系型数据库更加灵活，可以存储和查询非规范化的、半结构化的数据。
综上所述，关系型数据库和列式存储数据库在数据存储方式、读写效率、压缩和存储空间、数据分析性能、事务支持和数据模型的灵活性等方面存在一定的差异。
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关系型数据库存储空间数据的研究和应用李敏长安大学汽车学院西安 710054胡群袖中南大学信息科学与工程学院长沙 410083lilacesuefvy@摘要：对空间数据库的研究是当前的GIS领域的一个热点。
本文对于空间数据在关系数据库中的存储表示和查询过程进行了研究，开发出关系型数据库与MapGIS应用程序之间的中间件，能够将MapGIS明码文件数据转储到SQL SERVER数据库中，并从数据库中读取数据进行显示查询。
关键字：空间数据库，中间件，数据转储， MapGIS明码文件1. 引言空间数据是地理信息系统的血液，而如何有效地存储空间数据就成为地理信息系统的核心问题。
受以往数据库的限制，空间数据和属性数据是分开存储的，随着GIS应用向分布式管理系统领域的转移，在数据共享、网络通信、并发控制等方面出现了许多难以解决的问题。
大型关系型数据库技术的日益完善，促使GIS软件都在向集成管理的方向发展，即充分利用关系数据库管理系统的优势，真正实现了空间数据一体化管理。
在空间数据库的数据模型中能提供空间数据类型和查询语言，支持空间关系、空间特征和空间操作。
在空间数据库的实施中支持空间数据类型，可进行有效的检索和索引，支持空间选择和空间连接[1]。
利用现有的成熟关系型数据库技术进行空间数据的管理，涉及到怎样将空间数据导入到关系型数据库中，数据库的逻辑模型等方面。
本文结合当前的关系型数据库开发出一个中间件，将MapGIS的明码数据文件转储到关系型数据库中，使MapGIS应用程序能够通过中间件实现对数据库中的图形数据进行显示和查询。
2. 空间数据库空间数据库管理技术是当前数据库领域的一个研究热点。
目前GIS软件与大型商用关系型数据库管理系统(RDBMS)的集成采用面向对象技术和中间件技术两种方式来实现[2]。
面向对象技术是指通过对象的行为（空间数据操作）来控制对象的属性（空间数据及其属性数据），克服空间数据的非结构化特征。
如MapInfo公司的SpatialWare是第一个在“对象－关系”型数据库环境下基于SQL进行空间查询和分析的空间信息管理系统。
它不仅实现了在数据库中存储空间数据类型的目标，而且建立了一套基于标准SQL的空间运算符，使得空间查询和分析能在服务器端进行。
其高效的基于R-Tree的空间索引技术，保证了空间查询的快速性和准确性。
中间件是GIS平台与空间数据库之间的转换层，通过中间件的作用，将不同的操作系统平台和数据库平台的差异之处屏蔽在中间件之后，将面向空间数据管理及应用所需的技术高度专业化地实现出来，供不同的客户端高效地共享和互操作。
数据访问中间件为异构空间数据的共享和互操作性提供了良好的解决方案，通过提供统一的访问接口和操作模式，屏蔽- 1 -空间数据的异构性和分布性。
目前主要有三种类型的空间数据库：全关系型空间数据库(RDB)、面向对象型空间数据库(OODB)、“对象－关系”型空间数据库(ORDB)。
在不改变原有的关系数据库系统的情况下管理空间数据，一般可以通过“二次开发”来定义和处理不同“空间对象”的不同操作，把矛盾和困难“后推”，交给不得不解决问题的应用程序去完成。
与传统数据库系统不同，面向对象数据库的数据结构不是记录或元组，而是具有复杂结构的对象。
对象最适应于空间数据的表达和管理，它不仅支持变长记录，而且支持对象的嵌套、信息的继承与聚集。
但面向对象数据库的技术与理论都还不成熟。
对象关系型数据库（ORDB）通过使用用户定义的函数和索引方法，来定义、存储、检索和操纵数据库中用户定义的数据类型。
三种数据库各有各的优势和缺点，因而对空间数据采用何种数据库存储方式至今还没有完全统一的标准。
目前处理大量数据的全关系数据库已经比较成熟，形成了工业标准，依赖于全关系数据库系统的巨大的数据处理能力存储空间数据基本上可以满足工程项目的需求；而且就全关系型数据库采用的关系模型而言，将点、线、面等空间数据类型作为基本数据类型，建立全关系化的空间数据模型，并在标准SQL语言中扩充空间数据和空间数据项的表示方法，在数据库中采用这种空间数据模型在语言的用户表示上与标准SQL保持统一，并提供了数据模型、数据表示和数据完整性约束，而且减少了空间数据库扩展的开发量。
3. MapGIS明码文件的数据转储和显示MapGIS的明码数据文件是ASCII码的文件，是MapGIS矢量数据文件的明码表示方式。
明码文件以点、线、面的形式分开存储空间实体，易于读写。
MapGIS明码文件根据空间几何要素分为三类：点文件（*.wat）、线文件（*.wal）和区文件（*.wap），每一类文件都由文件头和数据区2部分组成。
文件头是固定长度的，表示文件的类型；而数据区则记录空间数据，视文件类型的不同而有区别，但是每种类型具有固定的格式。
图1 数据库逻辑模型为了实现MapGIS- 2 -明码文件数据转储到关系型数据库中，本文开发了一个中间件用来转储数据，并负责对数据的查询。
图形的显示是通过中间件与MapGIS 提供的图形显示控件进行绑定。
本文中数据库管理系统选用十分成熟稳定的商用关系型数据库SQL Server 2000来进行数据的存储；由于MapGIS 提供了VB 的开发控件，能够在VB 中方便的进行图形编辑和控制，因此中间件的开发工具采用Visual Basic 首先进行 6.0。
关系型数据库的、线、面分别用图2 转储流程图 设计，秉承一个总体设计原则：在关系型数据库中，对空间数据管理必须采用连续数据结构[3]。
遵照OpenGIS 的数据存储规范，使用全关系化的方式实现数据存储，并采用分层技术，即根据地图的某些特征，把它分成若干层，整张地图是所有层叠加的结构。
将地理空间数据归结为几何元素、空间实体、图层、地图四层结构，每一种结构都对应于空间数据的一种表达。
层是由空间实体组成，而空间实体则由几何要素组成，几何要素包括点、线、面等基本要素。
根据MapGIS 明码文件的特征，数据库设计的逻辑模型如图1所示：笔者将点不同的库进行分别存储，每个库中的元数据表记录了该库中所有空间实体的图层信息。
地图元数据表则将所有的空间实体和图层结合为地图。
具体数据库的结构篇幅所限，不一一列举。
利用中间件从数据库读取数据可以采用ODBC 、ADO 、DAO 等方式来连接数据库。
本程序中采用ODBC API 来进行连接。
图3 数据读取流程图- 3 -中间件的转储流程图如图2所示。
数据库读取显示的流程图如图3所示。
数据转储模块界面示意图如附图1所示。
转储之后某文件在数据库中的存储示意图如附图2所示。
从数据库读取数据进行显示的界面如附图3所示。
4.总结本文中所开发的中间件只是针对于MapGIS的明码文件作数据的转储和读取，实现了空间数据在关系型数据库中的存储，并能够通过中间件从数据库中进行读取查询。
接下来的工作就是需要将中间件进行扩展，使其能够将目前常用地理信息系统的文件数据转换到数据库中，并实现数据库的空间数据读取，屏蔽各GIS系统之间文件格式差异。
附图1 数据转储界面示意附图3 数据显示程序示意附图2 数据库中数据存储示意参考文献[1] 谢昆青，马修军，杨冬青等译空间数据库机械工业出版社 2004[2] 王春晓，李佳田，王定勇等.集成型空间数据库技术探讨与应用实例.遥感技术与应用[3] RALF Hartmut Guting. An introduction to spatial database systems. Journal of Very Large Databases, 1994[4] 李爱勤，龚健雅，李德仁.大型GIS地理数据库的无缝组织.武汉测绘科技大学学报，1998- 4 -[5] 刘光. 地理信息系统――组件开发篇. 中国电力出版社. 2003- 5 -- 6 -Research and application of storing spatial datain relational databaseLi MinSchool of Automobile Chang’An UniversityXi’an 710054Hu QunxiuSchool of Information Science and EngineeringCentral South University ChangSha 410083AbstractThe study on space database is a focus of present GIS field. This article studies the course of storage and inquires about the spatial data in the relational database. A middleware between relevant database and MapGIS application programs is developed. It can transfer the MapGIS plain-code file to storage in SQL SERVER database, and read data from database to show out and for inquires.Keywordsspatial database, middleware, data storage, MapGIS plain-code file。