空间数据库
空间数据库
1.空间数据管理的五种方式：基于文件管理方式、文件与关系数据库混合型空间数据库、全关系型空间数据库、对象—关系型空间数据库和面向对象空间数据库2.空间数据库与一般数据库的区别：综合抽象特性、非结构化特性、分类编码特性、复杂性与多样性3.矢量数据结构的特点：定位明显，属性隐含4.栅格数据结构的特点：属性明显，定位隐含5.空间关系分类：拓扑关系、度量关系、顺序关系6.空间数据库系统：不仅包括空间数据库本身，还要包括相应的计算机硬件系统、操作系统、计算机网络结构、数据库管理系统、空间数据管理系统、地理空间数据库和空间数据库管理人员DBA等组成的一个运行系统7.空间数据引擎SDE：是用来解决如何在关系数据库中存储空间数据，实现真正的数据库方式管理空间数据，建立空间数据服务器的方法8.空间数据组织：人们习惯于按不同比例尺、横向分幅、纵向分层来组织海量空间数据9.栅格数据管理方案：栅格、影像数据库采用金字塔结构存放多种空间分辨率的栅格数据，同一分辨率的栅格数据被组织在一个层面内，而不同分辨率的栅格数据具有上下的垂直组织关系：越靠近顶层，数据分辨率越小，数据量也越小，只能反映原始数据的概貌；越靠近底层，数据的分辨率越大，数据量也越大，更能反映原始详情10.空间索引定义：是指在存储空间数据时依据空间对象的位置和形状或空间对象之间的某种空间关系，按一定顺序排列的一种数据结构，其中包含空间对象的概要信息，如对你说那个额标识、外接矩形级指向空间对象实体的指针11.R树与R+树的区别：a.R+树的结点中对数据项和索引项的填充个数没有严格限制，而R树要求至少有m个b.R+树中间结点的目录矩形不允许重叠，而R树目录矩形允许重叠c.R+树中空间目标标识重复存储在多个叶结点，而R树无目标重复存储12.CELL树索引：它在空间划分时不再采用矩形作为划分的基本单位，而是采用凸多边形来作为划分的基本单位13.空间填充曲线：通过使用空间填充曲线对空间实体数据集进行降维处理，映射到一维空间进行编码14.将候选集对象的实际数据输入求精步骤：a.减小候选集b改进几何算法15.元数据：是随着计算机技术和GIS发展而出现的外来词，是关于数据的数据，用于描述数据的内容、质量、表达方式、空间参考系、管理方式、数据的所有者、数据的提供方式以及数据集的其他特征16.标准部分的内容：标识信息、数据质量信息、数据集继承信息、空间数据表示信息、空间参照系信息、实体和属性信息、发行信息、空间元数据参考信息17.引用部分：引用信息、时间范围信息、联系信息、地址信息18.空间数据库设计阶段：需求设计、概念设计、逻辑设计、物理设计、数据库的实现、数据库运行和维护六个阶段19.GIS逻辑设计模型：混合设计模型、集成数据模型、地理关系数据模型20.空间数据库建库过程a．数据字典和数据索引的生成b．图形与属性数据库的建立c．设立用户密码d．软件系统与数据的融合检查e．数据库系统试运行测试21.四叉树编码22.矢量拓扑数据结构23.空间实体描述：基于对象、基于场（看书）24.栅格数据的存储编码方式：a.直接格式编码：全栅格式存储、链式编码、块式编码、四叉树编码b.压缩格式编码：行程编码。
空间数据库学习报告
空间数据库学习报告在当今数字化的时代，数据的管理和处理变得愈发重要。
空间数据库作为一种专门用于存储和管理空间数据的数据库系统，在地理信息系统、城市规划、环境保护等众多领域发挥着关键作用。
通过对空间数据库的学习，我不仅深入了解了其基本概念和原理，还掌握了相关的技术和应用。
一、空间数据库的基本概念空间数据库是一种能够有效存储、管理和查询空间数据的数据库系统。
空间数据与传统的非空间数据不同，它具有空间位置、几何形状、拓扑关系等特性。
例如，地图上的点、线、面等要素，以及它们之间的相邻、包含等关系，都属于空间数据的范畴。
为了准确地表示和处理空间数据，空间数据库采用了特定的数据模型和结构。
常见的空间数据模型包括矢量数据模型和栅格数据模型。
矢量数据模型通过点、线、面等几何对象来描述空间实体，而栅格数据模型则将空间划分为规则的网格单元，并为每个单元赋予相应的值。
二、空间数据库的关键技术1、空间索引空间索引是提高空间数据查询效率的重要技术。
常见的空间索引方法有 R 树、四叉树、KD 树等。
这些索引结构能够快速定位和筛选出与查询条件相关的空间数据，从而大大减少数据检索的时间和开销。
2、空间查询语言为了方便用户对空间数据进行查询和操作，空间数据库提供了专门的查询语言，如 SQL 的空间扩展（如 PostGIS 中的空间查询函数）。
这些查询语言支持空间关系的判断、空间数据的过滤和聚合等操作，使得用户能够灵活地获取所需的空间信息。
3、空间数据的存储管理空间数据的存储方式直接影响着数据库的性能和效率。
在空间数据库中，通常采用优化的存储策略来减少数据冗余、提高存储空间利用率，并保证数据的一致性和完整性。
三、空间数据库的应用领域1、地理信息系统（GIS）GIS 是空间数据库应用最为广泛的领域之一。
通过将地理空间数据存储在空间数据库中，GIS 能够实现地图的绘制、空间分析、路径规划等功能，为城市规划、资源管理、交通运输等提供决策支持。
空间数据库
1. 空间数据库定义：空间数据库是存放空间数据的数据库，更确切的说，空间数据库是描述空间物体的位置数据元素（点、线、面、体）之间的拓扑关系及描述这些物体的属性数据的数据库。
2. 空间数据库的特点：1.空间数据库管理的是现实世界中相关性大的连续数据，要求进行综合管理。
2.空间数据库中描述的实体类型多，关系复杂，使数据模型复杂。
3.空间数据库存储的空间数据具有非结构化特征，不满足关系数据模型的范式要求。
3. 基于OR-DBMS、OODBMS的SDBMS1.一个SDBMS是一个软件模块，它利用一个底层数据库管理系统（如OR-DBMS/ OODBMS）。
2.SDBMS支持多种空间数据模型，相应的空间抽象数据类型（ADT）以及一种能够调用这些ADT的查询语言。
3.SDBMS支持空间索引，高效的空间操作算法以及用于查询优化的特定领域规则。
4. 矢量数据交换格式（NSDTF-VCT）《矢量数据交换格式》的组成：《文件头》《要素类型参数》《属性数据结构》《几何图形数据》《注记》《属性数据》5. ArcView的Shapefile文件格式shapefile是ArcView的原生数据格式属于简单要素，用点、线、多边形存储要素的形状却不能存储拓扑关系，具有简单快捷显示的优点。
在shapefile中的信息可分成两种类型，一种与数据有关，如，主文件的记录信息。
主文件文件头有关数据描述的字段（特征类型、围矩等），另一种与数据的组织管理有关，如文件盒记录的长度，记录的偏移等。
这些信息是以文件的方式进行存储的，每个shapefile至少由固定的3个文件组成：主文件（.shp文件）、索引文件（.shx文件)、dbase表文件（.dhp)，其中主文件和索引文件为二进制文件，dbase为数据库文件。
6. 空间数据库引擎（SDE）的特点：1.空间数据库引擎采用RDBMS高级组织和管理海量空间数据，具有大型RDBMS管理数据的许多优点，通过空间数据引擎，能访问RDBMS中的空间数据和GIS软件的传统数据格式文件，还能实现传统格式文件盒RDBMS中空间数据的相互转换，并能很好的平衡服务器和客户端的网络负担。
空间数据库的概念
空间数据库的概念
空间数据库是指地理信息系统在计算机物理存储介质上存储与应用相关的地理空间数据的总和，包括一组特定结构的文件。
空间数据库主要处理空间数据，如地图、城市规划、地理信息系统等。
空间数据包括空间信息和非空间信息，其中空间信息包括几何数据、空间关系数据和属性数据等，非空间信息包括时间戳、布尔值、文本注释等。
空间数据库的特点包括以下几个方面：
1. 数据量大：空间数据通常包含大量的几何数据和属性数据，因此空间数据库的数据量相对较大。
2. 数据类型复杂：空间数据包括多种类型的数据，如点、线、面、多边形等，这些数据类型之间的转换和处理比较复杂。
3. 数据关系复杂：空间数据中的空间关系比较复杂，如相邻、包含、交叉等，这些关系需要用不同的数据结构进行存储和处理。
4. 数据更新频繁：空间数据经常需要进行更新，如添加新数据、修改现有数据、删除旧数据等，因此需要保证数据的完整性和一致性。
5. 数据查询分析复杂：空间数据需要进行复杂的查询和分析，如查找相邻对象、计算面积、距离等，因此需要使用高效的查询和分析算法。
总之，空间数据库是一种处理和存储空间数据的特殊类型的数据库。
《空间数据库》复习
《空间数据库》复习在当今数字化的时代，空间数据的管理和应用变得越来越重要。
空间数据库作为专门用于存储和管理空间数据的系统，对于地理信息系统、城市规划、环境保护等众多领域都具有关键作用。
为了更好地掌握这一重要的知识领域，让我们来进行一次全面的复习。
首先，我们来了解一下什么是空间数据库。
简单来说，空间数据库就是能够有效地存储、管理和查询空间数据的数据库系统。
空间数据与传统的数值或文本数据不同，它具有空间位置、形状、大小等特征。
例如，地图上的点、线、面等地理要素，以及它们之间的空间关系，都属于空间数据。
空间数据库的特点主要包括以下几个方面。
一是数据量大，因为它需要涵盖广阔的地理区域和丰富的细节信息。
二是数据结构复杂，不仅包含属性数据，还包含空间几何数据，如点、线、面等，以及它们之间的拓扑关系。
三是查询操作复杂，常常需要进行空间位置的查询、空间关系的判断等。
在空间数据库中，常见的数据模型有矢量数据模型和栅格数据模型。
矢量数据模型通过点、线、面等几何对象来表示地理实体，其优点是数据精度高、存储空间小、便于编辑和更新。
栅格数据模型则将地理空间划分为规则的网格，每个网格单元对应一个数值，适用于对连续现象的表示，如地形、温度等。
空间索引是提高空间数据库查询效率的重要技术。
常见的空间索引方法有 R 树、四叉树、网格索引等。
R 树是一种基于空间分割的索引结构，能够有效地支持空间范围查询和最近邻查询。
四叉树则是将空间区域不断地四分，形成层次结构，适用于区域查询。
网格索引则是将空间划分为固定大小的网格，通过网格来快速定位数据。
在数据存储方面，空间数据库需要考虑如何有效地存储空间数据和属性数据。
一般来说，空间数据可以采用二进制大对象（BLOB）的方式存储在数据库中，而属性数据则可以按照常规的数据库字段进行存储。
接下来谈谈空间数据库的查询处理。
空间查询包括空间选择查询、空间连接查询等。
空间选择查询是根据空间位置或空间关系来筛选数据，例如查找距离某个点一定范围内的所有对象。
空间数据库资料
空间数据库资料在当今数字化的时代，数据的管理和利用变得至关重要。
空间数据库作为一种专门用于存储和管理空间数据的数据库系统，在众多领域中发挥着关键作用。
空间数据，简单来说，就是具有空间位置特征的数据。
比如地图上的地点、道路、建筑物的位置，或者地理信息系统中地形的起伏、河流的走向等。
这些数据不仅包含了常规的属性信息，如名称、类型等，更重要的是其独特的空间位置和几何形状信息。
空间数据库与传统数据库相比，有着显著的差异。
传统数据库主要处理文本、数字等简单数据类型，而空间数据库需要处理复杂的空间对象，如点、线、面等。
这就要求空间数据库具备特殊的功能和结构来有效地存储、索引和查询这些空间数据。
为了实现对空间数据的高效管理，空间数据库采用了一系列专门的技术。
其中，空间索引技术是关键之一。
常见的空间索引方法包括 R 树、四叉树等。
这些索引结构能够快速定位和检索空间数据，大大提高了数据库的查询效率。
在数据存储方面，空间数据库通常采用分层存储的方式。
将不同类型、不同精度的空间数据分别存储在不同的层次中，以便在查询时能够根据需要快速获取相应的数据。
同时，为了保证数据的准确性和完整性，空间数据库还需要进行严格的数据质量控制。
这包括对数据的采集、录入、编辑等环节进行监控和校验，确保数据的可靠性。
空间数据库的应用领域非常广泛。
在城市规划中，它可以帮助规划师分析土地利用、交通流量等情况，从而制定更合理的规划方案。
在环境保护方面，能够监测和分析污染源的分布、生态系统的变化等，为环境保护决策提供支持。
在交通管理中，通过对道路网络、车辆位置等数据的管理和分析，可以优化交通流量，提高交通运输效率。
此外，地理信息系统（GIS）也是空间数据库的重要应用领域之一。
GIS 整合了空间数据库、地图绘制、数据分析等功能，为用户提供了一个强大的工具来处理和分析地理空间信息。
无论是进行资源调查、灾害预警还是城市发展研究，GIS 都离不开空间数据库的支撑。
空间数据库数据入库
数据备份与恢复
定期备份
建立定期备份机制，对数据进行完整备份，确保数据 安全。
增量备份
实施增量备份策略，只备份自上次备份以来发生变化 的的数据，提高备份效率。
恢复计划
制定详细的恢复计划，明确数据恢复流程和责任人， 确保在数据发生故障或丢失时能够快速恢复。
数据生命周期管理
数据分类
根据数据的性质、用途和价值进 行分类，为不同类型的数据制定 不同的管理策略。
1.谢谢聆 听
资源管理涉及土地、森林、水域等自然资 源的调查、监测和管理，空间数据库能够 提供有效的数据管理手段。
环境保护
交通物流
环境保护需要对环境质量、污染源等进行 监测和评估，空间数据库能够提供丰富的 地理信息数据支持。
交通物流需要管理大量的交通路网、车辆 位置等信息，空间数据库能够提供高效的 数据管理功能。
解决方案
采用分布式存储和计算技术，如 Hadoop、Spark等，将大数据量分散 到多个节点上进行处理和存储，提高 数据入库的效率和可扩展性。
实时数据入库挑战与解决方案
挑战
实时数据入库要求数据能够实时地被捕获、处理和存储，对数据处理的时效性 要求较高。
解决方案
采用流处理技术，如Kafka、Storm等，对实时数据进行流式处理和存储，确保 数据的实时性和准确性。
地理信息系统（GIS）空间数据库数据入库案例
总结词
地理信息系统（GIS）空间数据库数据入库案例主要涉 及地理信息的采集、处理、分析和入库等过程，以提 高地理信息的管理效率和利用价值。
详细描述
在GIS空间数据库数据入库过程中，首先需要对地理信 息数据进行采集，包括地图数据、遥感数据、实地调查 数据等。然后对这些数据进行处理，包括地图数字化、 遥感解译、属性数据整理等操作。接着，利用GIS软件 对处理后的数据进行空间分析和可视化展示，以揭示地 理信息的空间分布特征和变化规律。最后，将分析结果 和可视化产品进行入库管理，提供给用户进行查询、分 析和利用。
空间数据库
全 关 系 式 数 据 库 管 理 方 案
属性数据、几何数据同时采用关系式数据库进行管理 空间数据和属性数据不必进行烦琐的连接，数据存取较快 属间接存取，效率比DBMS的直接存取慢，特别是涉及空间查询、对象 嵌套等复杂的空间操作 GIS软件：System9，Small World、Geovision等
)
空间数据库的优势
统一的数据格式标准 查询功能和效率强大 海量空间数据存储 并发控制机制 安全机制 空间操作
空间数据管理是以给定的内部数据结构或空间图形实 体的数据结构为基础，通过合理的组织管理，力求有 效地实现系统的应用需求。假如说内部数据结构是寻 求一种 描述地理实体的有效的数据表示方法，那么空 间数据管理就是根据应用要求建立实体的数据结构和 实体之间的关系，并把它们合理的组织起来，以便于 应用。显然， 数据库管理系统（Database Management System，简称DBMS）应该是解决这 一问题的主要途径。但是，由于地理信息系统具有空 间信息的特性，而目前通用的DBMS系统（如 FoxPro,MS SQL Server,ORACLE等）并不支持空间 信息的管理，所以，DBMS系统在GIS中并未得到全 面的采用。
空间数据库：
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空间和属性数据 库
第15页
统一数据模型
纯关系的数据模型，其空间数据和 属性数据都用关系数据的关系表来 存储，使用标准关系连接机制建立 空间数据和属性数据的关连。 具有关系数据库查询、检索、数据 完整性和安全机制等优点 数据类型定义方面有一定的局限性 ，缺乏空间SQL。 ESRI的Spatial Database Engine(SDE) Oracle的Spatial模块
• Personal Geodatabases are stored in MS Access. Enterprise can be Oracle, SQL Server, Informix, DB2 • Enterprise scale higher • No raster storage in Personal • Single user editing for Personal
缺点
不能表示多对多的关系 难以顾及实体之间的拓扑关系型
用有向线段连接首客体 和属客体。首属客体相 联构成一个系。 不限制客体类和系类的 个数，也不限制客体类 之间的从属关系。
第7页
网状数据模型特点
优点： 缺点
• 可以描述现实世界中极为常见的多对多关系 • 避免数据冗余，已有数据可以充分使用
第26页
GEODATABASE
Geodatabase
Geodatabase
Features Grids Images Rules
Files / Workspace
tins coverages shapes grids tables images
Tables
Relationships
Access, Oracle, Informix, DB2, …
优点：
• 结构简单灵活 • 容易理解和维护 • 可以满足布尔逻辑和数学运算表达的各种查询需要
• 数据修改方便 • 数据更新方便
缺点：
• 难以表达目标，尤其是复杂目标 • 难于存储和维护空间数据的拓扑关系 • 描述本身具有复杂结构和涵义的地理对象时，需对地理 实体进行不自然的分解，导致存储模式、查询途径及操 作等方面均显得语义不甚合理 • 概念模式和存储模式相互独立，及实现关系之间的联系 需要执行系统开销较大的联接操作，运行效率不高。
Feature Dataset
Relationship Class
Raster Dataset Graph Geometric Network
Object Class Rule Feature Class
AttributeRelationship
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SuperMap中的数据模型
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时态数据模型
为了避免连续快照模型将每个未发生变化的部分的快照 特征重复进行记录存储，底图叠加模型按一定的时间间 隔采样，只存储某个时间的数据状态（基态）和相对于 基态的变化量。 底图叠加模型的每个对象只需存储一次，每变化一次只 需较少的数据需要记录；同时，只有在事件发生或对象 发生变化时才存入系统中，时态分辨率刻度值与事件发 生的时刻完全对应。它具有较少的数据冗余，对它辅以 一定的索引机制或其它时空分析办法，它将是一种较理 想的时空数据模型。 鉴于地籍信息管理的主线宗地变更，具有变化频繁，信 息量大且具有特定的时空拓扑关系的特征，可采用该模 型作为地籍时空数据库设计的基础。
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Temporal Database
记录地理实体在现实世界中存在的历史状况，以有效时 间标记实体状态，这种保存地理实体历史变化的数据库 称为历史数据库(Historical Database)。 记录数据库活动情况(数据操作的各个状态)，以事务时 间标记对象状态的数据库称为回滚数据库(Rollback Database)。回滚数据库在数据库崩溃时的恢复过程中还 常常具有日志文件的功能。 在记录数据的有效时间和事务时间的同时存储数据历史 变化和数据库操作状态的数据库称为双时间数据库 (BiTemporal Database)。
ArcGIS client
The difference
• Type of RDBMS (and connection method) • Multiuser editing and conflict resolution tools (ArcSDE)
Personal geodatabase
Microsoft Access format (free)
第10页
传统数据模型比较
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传统数据模型存在的不足
传统数据库系统管理的是不连续的、相关性较小的数字 或者字符；而空间数据是连续的，并且有很强的空间相 关性 传统数据库系统管理的实体类型较少，并且实体类型之 间通常只有简单的、固定的空间关系；而空间数据库的 实体类型繁多，实体之间存在复杂的空间关系 传统数据库系统存储的数据通常为等长记录的数据；而 空间数据库通常由于不同目标的坐标串长度不定，具有 变长记录，并且数据项也可能很多很复杂 传统数据库系统只操作和查询数字和文字信息；而空间 数据库中需要大量的空间数据操作和查询，如包含等。
ArcSDE
ArcSDE geodatabase
Oracle SQL Server (not free)
Once loaded, use same tools on either storage type
第32页
Personal vs. Enterprise
Personal and enterprise (ArcSDE) Geodatabases have the same functionality, except:
地理信息系统概论
Introduction to Geographic Information Systems
第4章 地理信息系统空间数据库
本章主要内容
空间数据库系统 传统数据模型及其比较 空间数据模型 • 面向对象数据模型 • 时态数据模型
第2页
空间数据库系统
数据库系统：
• 数据库：相关数据的集合 • 管理系统：提供数据库建立、使用、管理工具 • 应用系统：对数据库的访问和操作，满足用户要求 • 空间数据库：地理空间数据的总和 • 管理系统：对地理空间数据进行逻辑语义上定义、查询 检索和存取、维护和更新 • 应用系统：空间分析模型和应用模型
文件 → 数据库
第4页
层次数据模型
一个双亲、多个子女。 记录被表示为树型结构的 一个节点。 拥有多于一个双亲的客体 在数据库中出现多次，不 适于M：N类型的客体。
第5页
层次数据模型特点
优点：
• • • • • • • • 易于理解、更新和扩充 通过关键字访问易于实现 数据检索提取方便 反映了现实世界中实体之间的层次关系
消息
对 象 2
面向对象数据模型是一种抽象模型，允许设计者在基本功能上选 择最为适用的技术 具有可扩充性 可以模拟和操纵复杂对象
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OpenGIS空间对象数据模型
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Geodatabase中的数据模型
Domain WorkSpace Dataset
GeoDataset
Table
Tin Dataset
第23页
时空合成模型
将空间分割成具有相同时空过程的最大的公共时空单元 ，每次时空对象的变化都将在整个空间内产生一个新的 对象。 时空过程每变化一次，采用关系表中新增一列的时间字 段来表达，从而达到用静态的属性表表达动态的时空变 化过程的目的。 数据冗余少但在数据库中频繁地修改对象标识符较复杂 ，涉及的关系链的层次较多。
第14页
扩展结构模型
采用统一的DBMS存储几何数据和属 性数据。其做法是在标准的关系数据 库上增加几何管理层(GeoSQL转化为 标准SQL+索引数据)。 优点是省去了几何数据和属性数据之 间的繁琐连接，但由于间接存取，效 率比较低。 System 9，SmallWord
GIS应用
扩展DBMS以容纳 空间数据 商用DBMS
Enterprise Workgroups Personal
Single User MS Access
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Storing the geodatabase
Personal geodatabase
• Stored in an MDB file
ArcSDE geodatabase
• Stored in an RDBMS • Connect through ArcSDE server
连续快照模型
连续快照模型是将一系列的时间片段快照保存起来，反 映整个空间特征的状态，根据需要对指定的时间片段的 现实片段进行播放。 由于快照将未发生变化的特征重复进行存储，会产生大 量的数据冗余。 如地籍信息变化频繁，且数据量大，采用该模型将降低 系统的效率，因此不适合地籍时空数据建模。
第22页
底图叠加模型
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时间
存在时间(Exist Time)为地理实体(状态)在客观现实世界 里存在的时间，又称为世界时间(World Time)或事件时 间(Event Time)。 有效时间(Valid Time)为地理实体(状态)具有某种属性的 时间，它可由存在时间推导得到。 事务时间(Transaction Time)为地理对象（状态）在数据 库里存储的时间，又称数据库时间(Database Time)。
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Geodatabase Offers
Support for object-relational model
• • • • • • • Create complex objects Model behavior Feature-linked annotation Integrity rules, attribute domains Versioning Dimensioning Networks, topologically related features