空间数据库设计与实现
GIS设计与实现完整版
第一章1.GIS研究内容：数据采集、数据存储、数据解决和分析、数据输出2.GIS设计含义：遵循软件工程的原理和方法，结合GIS开发的特点规定，对GIS软件从定义、设计、地理模型库设计、GIS实行、GIS测试维护各个阶段进行工程化规范的体系。
3.GIS设计目的：通过改善设计方法，做好项目组织管理，增强实用性，减少成本，延长系统生命周期。
4.GIS设计的基本原则：标准化、先进性、兼容性、高效性、可靠性、通用性。
5.GIS设计的内容：（1）软件设计：一方面，进行系统的工程管理，保证了系统建设的进度和软件质量；另一方面，针对GIS软件设计特点，采用最适合的软件生存周期模型，保证了系统的用户接受度和系统功能设立的合理性；最后，对系统技术实现方案进行设计，保证软件开发风格的批准和功能模块之间的有机联系。
（2）数据库设计：取决于设计者的开发经验，工程组织和数据源准备等方面。
同时，数据库设计与整个系统设计的相关环节是紧密结合的，有必要将软件工程的方法和工具应用于数据库设计中。
6.GIS设计的特点：（1）GIS解决的是空间数据，具有数据量庞大，实体种类繁多，实体间的关联复杂等特点。
（2）GIS设计以空间数据为驱动。
（3）GIS工程投资大，周期长，风险大，涉及部门繁多。
第二章1.GIS工程学结构体系：GIS工程学结构体系重要由任务，基础理论和方法论三方面组成。
GIS工程三维结构图P272.系统定义：由互相作用、互相依赖的若干组成部分构成的具有一定功能的有机整体。
3.系统工程学特点：①研究的对象是一个表现为普遍联系、互相影响、规模和层次都极其复杂的大工程。
②知识结构复杂，是自然科学和社会科学交叉的边沿学科。
③工程学是方法学，是泛化系统的研究方法。
④是目的性很强的应用科学。
4.结构法生命周期法：它规定设计过程必须严格的按阶段进行，只有前一阶段完毕之后，才干开始下一阶段的工作，同时，它规定在系统建立之前就必须严格地定义和描述用户的需求。
基于空间数据库的房产测绘数据系统的设计与实现分析
基于空间数据库的房产测绘数据系统的设计与实现分析随着城市化进程不断加快，对房产测绘数据的管理和利用需求在不断增加。
传统的房产测绘数据管理主要依赖于纸质文件和简单的数据库管理系统，难以满足现代城市化发展的需求。
基于空间数据库的房产测绘数据系统的设计与实现成为解决该问题的重要途径。
一、系统设计1.需求分析基于空间数据库的房产测绘数据系统需求主要包括房产信息管理、测绘数据管理、空间分析和可视化展示等功能。
房产信息管理包括房屋基本信息、所有权信息、产权变更信息等内容；测绘数据管理包括地籍测绘数据、地理信息数据等内容；空间分析包括地图制作、地理信息查询、地图分析等内容；可视化展示包括地图显示、统计报表等内容。
系统需求主要来自于房地产开发、城市规划、政府监管等多个方面，因此系统设计需要充分考虑各方需求。
2.系统架构设计基于需求分析，基于空间数据库的房产测绘数据系统采用分层式架构设计。
主要分为数据层、服务层和应用层。
数据层主要包括存储地籍测绘数据、地理信息数据等数据；服务层负责处理业务逻辑并提供相关功能的服务；应用层面向用户提供图形界面或者移动端应用来实现功能操作。
系统采用分布式架构，在不同的服务器上部署不同的功能模块，提高系统的可扩展性和可靠性。
3.数据库设计空间数据库是基于空间数据模型的数据库，与传统的关系数据库相比，空间数据库具有更强的地理空间数据管理能力，可以更好的支持地图制作、地理信息查询等需求。
在设计基于空间数据库的房产测绘数据系统时需要充分考虑空间数据库的特性。
常用的空间数据库包括PostGIS、Oracle Spatial等，需要根据系统需求选择合适的空间数据库。
需要设计合适的数据库表结构，包括地籍测绘数据表、地理信息数据表、房产信息管理表等。
二、系统实现在系统实现中，首先需要建设空间数据库。
具体包括安装数据库软件、创建数据库、设计数据库表结构、导入地籍测绘数据、地理信息数据等步骤。
在数据库表设计中需要考虑到表的空间索引、空间数据类型等。
空间数据库设计的步骤
空间数据库设计的步骤一、概述空间数据库设计是指将地理信息数据存储在数据库中，以便于管理、查询和分析。
空间数据库设计的步骤包括需求分析、数据建模、数据设计和实现等。
二、需求分析1.收集用户需求：了解用户对地理信息的需求，包括需要存储哪些类型的数据，需要进行哪些类型的查询和分析等。
2.确定数据来源：确定数据来源，包括采集现有数据或自行采集。
3.确定数据规模：根据用户需求和数据来源确定数据规模，包括要存储多少个地理信息对象，每个对象需要多少属性等。
三、数据建模1.确定实体关系：根据用户需求和数据来源确定实体关系。
例如，一个城市可以被看作是一个实体，它包含许多街道、建筑物等子实体。
2.绘制ER图：使用ER图表示实体之间的关系。
ER图应该清晰明了，并且易于理解。
3.确定属性：为每个实体和子实体确定属性，并将其添加到ER图中。
四、数据设计1.选择数据库管理系统（DBMS）：选择适合项目的DBMS。
常见的DBMS包括Oracle Spatial、PostGIS等。
2.选择适当的空间索引：选择适合项目的空间索引方式。
常见的空间索引方式包括R树、Quadtree等。
3.设计表结构：根据ER图设计表结构。
每个实体和子实体都应该对应一个表，每个属性都应该对应一个列。
五、实现1.创建数据库：在DBMS中创建数据库。
2.创建表：根据数据设计中的表结构创建表。
3.导入数据：将采集到的数据导入到数据库中。
4.创建索引：根据数据设计中选择的空间索引方式创建索引。
六、总结以上是空间数据库设计的步骤，其中需求分析和数据建模是关键步骤，需要仔细考虑。
在实现过程中，需要注意性能和安全性等问题。
城市排水管网空间数据库设计与实现的开题报告
城市排水管网空间数据库设计与实现的开题报告一、研究背景与意义随着城市化进程的加速，城市排水管网建设日益重要，城市排水系统的运行质量直接关系到城市环境、人们生活和经济发展。
在自然灾害频发的当今社会，城市排水系统更是应急救灾的关键措施之一，因此需要对城市排水管网进行建模和仿真分析，以提高其运行效率、降低灾害风险。
而对于城市排水管网的建模和仿真分析，需要一个完善的空间数据库来支持其数据管理和共享。
因此，设计一个城市排水管网空间数据库具有实际意义和应用价值。
二、研究内容与方法1.研究内容（1）城市排水管网结构模型的建立；（2）城市排水管网各种数据类型的存储和管理；（3）城市排水管网空间数据库的集成和应用。
2.研究方法（1）初步了解城市排水系统的基本构成和传输流程，并分析其结构特征；（2）采用数据挖掘技术，对城市排水系统进行建模和数据分析；（3）采用GIS空间数据技术和数据库管理技术，实现城市排水管网的数据管理和空间分析。
三、预期结果与成果1.预期结果基于数据挖掘技术和GIS空间数据技术，设计并实现一个城市排水管网空间数据库，包含城市排水系统的各种数据类型和结构数据，支撑城市排水管网的模拟和分析研究。
2.预期成果（1）一份完整的城市排水管网的空间数据库设计方案；（2）一套城市排水管网的数据管理系统，可以进行数据采集、处理、存储、共享、查询和可视化分析；（3）一套城市排水管网仿真模型，能够对管网进行模拟和评估，提高管网的运行效率和安全性。
四、研究难点和解决方案1.研究难点（1）城市排水系统数据类型的复杂性和数据之间的关系；（2）大量数据的存储和处理问题；（3）如何提高城市排水管网模拟和分析的精准性与准确性。
2.解决方案（1）采用灵活的数据模型，将城市排水系统的各种数据类型进行分类和存储；（2）利用数据库管理技术，进行数据的高效存储和管理；（3）模型仿真分析前进行全面的数据校验，提高模拟和分析结果的精确度和准确度。
基于空间数据库的地理信息系统的设计与实现
基于空间数据库的地理信息系统的设计与实现地理信息系统（GIS）是一种利用计算机技术对地理空间数据进行收集、管理、分析和可视化的系统。
随着技术的发展，基于空间数据库的GIS成为了目前较为常见的设计与实现方式。
本文将介绍基于空间数据库的地理信息系统的设计与实现的相关内容。
设计与实现一个基于空间数据库的地理信息系统，首先需要选择合适的空间数据库作为数据存储和管理的基础。
常见的空间数据库包括开源的PostGIS、商业的Oracle Spatial等。
选择合适的空间数据库需要考虑系统的规模、性能要求以及后续的拓展性。
在设计数据库结构时，需要根据系统需求来确定地理要素的数据模型和属性字段。
地理要素包括点、线、面等，应根据实际应用需求进行细分和组织。
属性字段则用于存储地理要素的属性信息，如名称、坐标、面积等。
在数据库的设计中，必须考虑空间索引的建立。
空间索引是提高GIS系统性能的重要手段。
通过创建空间索引，可以加快地理要素的检索速度，提高系统的响应性能。
常见的空间索引有R树、Quadtree等，根据不同的数据库和索引算法选择合适的空间索引。
接下来是系统的实现。
在系统实现中，需要根据需求开发相应的功能模块。
常见的功能模块包括地图显示、数据采集、数据编辑、空间分析等。
地图显示模块用于将地理要素以图形化的方式展示在地图上，提供用户友好的界面和交互操作。
数据采集模块用于采集地理要素的数据，可以通过GPS等设备获取地理要素的坐标信息，并存储到数据库中。
数据编辑模块用于对已有的地理要素数据进行编辑和更新，保证数据的准确性和完整性。
空间分析模块用于对地理要素进行分析和计算，如查找最近地点、计算面积等。
在地理信息系统的设计与实现过程中，还需要考虑数据安全和权限管理。
地理信息系统存储的是大量的地理数据，其中可能包括敏感信息。
因此，需要采取一些措施来保护数据的安全性，如数据加密、访问控制等。
同时，需要设计合理的权限管理机制，确保不同用户只能访问其所具备权限的数据和功能。
面向物联网的空间数据库设计与实现技巧研究
面向物联网的空间数据库设计与实现技巧研究随着物联网技术的快速发展，各类设备和传感器可以通过互联网相互通信和交换数据。
这给空间数据管理带来了巨大的挑战和机遇。
面向物联网的空间数据库的设计与实现是实现物联网的关键技术之一。
本文将研究面向物联网的空间数据库的设计与实现技巧。
1. 数据模型设计物联网中的数据模型设计是空间数据库设计的关键。
传统的关系数据库模型难以满足物联网中大量、多维的空间数据存储和查询需求。
因此，我们可以采用一些专门的空间数据模型，如层次模型、网格模型、对象模型等。
这些数据模型可以更好地支持物联网中的空间数据管理。
2. 空间索引技术在面向物联网的空间数据库设计中，高效的数据访问是至关重要的。
传统的索引技术难以应对物联网中海量的空间数据，因此我们需要使用更加高效的空间索引技术。
常用的空间索引技术包括R树、四叉树、六角树、网格索引等。
通过选择合适的索引技术和参数设置，可以提高数据查询的效率和准确性。
3. 数据存储与管理面向物联网的空间数据库需要存储和管理大量的空间数据。
传统的关系数据库在数据存储方面存在性能瓶颈，无法满足物联网中大规模和高频率的数据写入需求。
因此，我们可以采用基于列存储和分布式存储的技术，如Hadoop、HBase等。
这些技术可以提供更好的数据存储和管理能力，提高物联网中的空间数据处理效率。
4. 数据采集与处理在物联网中，大量的传感器会产生海量的空间数据。
因此，面向物联网的空间数据库设计需要考虑数据采集和处理的问题。
我们可以采用流式处理技术，如Apache Kafka、Spark Streaming等，对数据进行实时的采集和处理。
这些技术可以帮助我们实现实时的数据流处理和分析，使得物联网中的空间数据库能够满足实时性的要求。
5. 隐私与安全性保护面向物联网的空间数据库设计需要考虑隐私和安全性的保护。
在物联网中，许多传感器会收集到用户的隐私信息，如位置、行为等。
因此，我们需要采取一些隐私保护措施，如数据加密、身份认证、访问控制等。
第二部分 空间数据库设计与实现1
点：空间的一个坐标点； 线：多个点组成的弧段； 面：多个弧段组成的封闭 多边形；
矢量数据结构类型
按其是否明确表示地理空间相互关系可分为， • 实体型数据结构 • 拓扑型数据结构
实体型数据结构
实体型数据结构：只记录空间对象的位置坐标和属性信息， 不记录拓扑关系，又称面条结构。 • 存储方式： 索引式编码：点坐标独立存储，线、面由点号组成； 实体式编码：空间对象位置直接跟随空间对象；
层次数据模型
• 层次数据模型是将数据组织成一对多(或双亲与子女) 关系的结构 。 • 特点：(1)有且仅有一个结点无双亲，这个结点即树的 根；(2)其它结点有且仅有一个双亲。
层次数据模型示例
层次数据模型优缺点
• 数据模型的优点是层次和关系清楚，检索路线明确 。 • 层次模型将难以顾及公共点，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，而且给拓扑查 询带来困难。
2D
空间数据
• 数据：在计算科学中数据是指输入到计算机中被计算 即程序处理的符号的总称。 • 空间数据：指用来表示空间实体的位置、形状、大小 及其分布特征诸多方面信息的数据 • 以点、线、面等方式,采用编码技术描述空间物体特 征、动态变化及相互关系的数据集。
空间数据特征
• 一个物体空间特征可从三方面进行描述:位置信息、属 性信息和时间信息。 • 位置信息：用定位数据来记录,它反映自然现象的地理 分布,具有定位的性质; • 属性信息：用属性数据来记录,它描述自然现象、物体 的质量和数量特征等； • 时间信息：是空间物体存在形式之一,无论是空间数据 还是属性数据,都是在某一时刻采集的空间信息。
网络数据模型
• 在网络模型中，各记录类型间可具有任意连接的联 系。一个子结点可有多个父结点；可有一个以上的结 点无父特点；父结点与某个子结点记录之间可以有多 种联系(一对多、多对一、多对多)。
空间数据库的设计与实现
空间数据库的设计与实现随着互联网和物联网技术的快速发展，数据的规模和复杂程度逐渐增加，数据存储与管理方面的需求也变得越来越迫切。
而空间数据作为一种具有地理位置信息的数据类型，其空间关系和拓扑关系的复杂度更是将数据存储与管理的任务推向了新的挑战。
因此，针对空间数据的特点，设计与实现一种高效的空间数据库成为了当前研究的热点之一。
一、空间数据的特点空间数据具有地理位置信息，与传统数据相比，其独特的特征主要体现在以下几个方面：1.空间数据是三维的，具有高维度、大规模的特性。
2.空间数据涵盖范围广，具有局部较强的相关性和全局综合性特点。
3.空间数据具有强的空间关系和拓扑关系，相邻数据之间有很强的关联性。
4.空间数据的获取成本较高，通常需要使用昂贵的传感器设备进行采集。
二、空间数据库设计的主要方法面对空间数据的复杂性，开发高效的空间数据库是一项值得探究的跨领域任务。
目前，主要的空间数据库设计方法主要包括空间索引技术、空间数据模型、空间查询优化等。
1.空间索引技术在传统的数据库中，为实现快速定位和查询数据的目的，常常使用B+树结构等索引结构进行存储。
而针对空间数据的索引结构则需要考虑其空间关系和拓扑关系，主要包括R树、Quadtree等等。
其中R树可以将空间信息进行层次化表示，并且在查询时可以有效地削减搜索空间；Quadtree则是一种可以将平面划分为四个等分的树形结构，它可以方便地对空间数据进行多级叠加。
2.空间数据模型空间数据模型是空间数据库构建的基石。
不同的空间数据模型在数据的描述和处理方面存在很大的差异。
因此，选择合适的空间数据模型对空间数据库的设计和实现具有重要意义。
常见的空间数据模型包括内在数据模型和外在数据模型。
内在数据模型主要针对在计算机中的物理存储结构，例如空间向量模型、栅格模型等；而外在数据模型更关注数据的语义表达，例如面向对象数据模型、图形结构数据模型等。
同时，不同的数据模型之间也可以进行转换和集成，以满足不同领域数据处理的要求。
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1.1
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DFD/L2.1
DFD/L2.2
DFD/L2.3
二、数据流图分层
2．分解处理功能和数据
（1）分解处理功能： 将处理功能的具体内容分解 为若干子功能，将子功能继续分解，直到把工作 过程表达清楚为止。
（2）分解数据：在处理功能的同时，其所用的数 据也逐级分解，形成数据流图，数据流图表达了 数据和处理过程的关系。
些复合形状。
<基数>
0.1
1
〗n
● 0，n
1,n
0,n n 基数的语法
（5）导出形状
使用了基数的多重形 状的象形图
如果一个对象的形状是由其他对象的形状导出的， 那么就用斜体形式来表示这个象形图。
<导出形状>
<基本形状>
●
/
〗
基本形状的语法
导出形状的象形图
（6）备选形状
备选形状可以用于表示某种条件下的同一个对象。
定义
（5）处理过程
(1)考察数据流图中的每个数据处理：确 定设计的数据库系统是否应该而且可能 支持这个处理过程。如果支持，列入支 持应用的范围。
(2)对每个处理过程进行严格定义：包括 处理过程名、处理功能描述、处理要求、 输人数据、输出数据等。
（5）处理过程
编号
处理过程定义表 处理过程名 处理功能描述 处理要求 输人数据 输出数据
数据项例子
例：学生学籍管理子系统的数据字典。 数据项，以“学号”为例：
数据项： 学号 含义说明：唯一标识每个学生 别名： 学生编号 类型： 字符型 长度： 8 取值范围：00000000至99999999 取值含义：前两位标别该学生所在年级，
后六位按顺序编号 与其他数据项的逻辑关系：
数据结构例子
置。
（2）形状
形状是象形图中的基本图形元素，它代表着空间数据 模型中的元素。
一个模型元素可以是基本形状、复合形状、导出形状
或备选形状。
<基本
（3）基本形状
形状>
● ●/〗
/
〗
点线面
基本形状的语法
基本形状的象形图
（4）复合形状
为了处理那些不能用某个基本形状表示的对象，
我们定义了一组聚合的形状，并用基数来量化这
9.2 需求分析
据CAAOS发布的调查报告，美国1995年在IT上 花费2500亿美元用于175 000个软件项目，但是 其中31%项目在完成前被取消，53%的项目成 本为原始估计的189%，仅仅16%软件项目按时、 按预算完成。
9.2 需求分析
9.2.1 需求分析的任务与方法 9.2.2 数据流图与数据字典
9.3.1 E-R模型设计
ER图：
9.3.1 E-R模型设计
1.E-R模型 ER模型不能表达空间建模中的特定语义。 （1）ER模型的最初设计隐含了基于对象模型 的假设。场模型无法用ER模型进行自然的映 射。 （2）传统的ER模型中，实体之间的联系由所 要开发的应用来导出，而在空间建模中，空间 对象之间总会有内在的联系。如何将这些联系 引入ER图，又不使图变得复杂是一个问题。 （3）建模空间对象所使用的实体类型和空间 数据的比例尺有关。在一个概念模型中，如何 表达同一个对象的多种表现形式是一个问题。
（2）空间实体的关系及其表达
一般关系 拓扑关系（相邻、联结、包含） 空间操作（邻近、交叠、空间位置的一置性）
9.3.1 E-R模型设计
3.用象形图扩展ER模型
实体象形图
（1）象形图
象形图是一种将对象插在方框内的微缩图表示，这些 微缩图用来扩展ER图，并插到实体矩形框中的适当位
数据项是数据的最小组成单位
若干个数据项可以组成一个数据结构
数据字典通过对数据项和数据结构的定义来描述 数据流、数据存储的逻辑内容。
（1）数据项
数据项是不可再分的数据单位 对数据项的描述
数据项描述＝{数据项名，数据项含义说明， 别名，数据类型，长度，取值范围， 取值含义，与其他数据项的逻辑关系}
9.3 概念结构设计
概念结构设计：是对用户信息需求的综 合分析、归纳，形成一个不依赖于空间 数据库管理信息结构设计。是从用户的 角度对现实世界的一种信息描述。
比较流行的建模工具有E-R图和UML模 型。
9.3.1 E-R模型设计
1.E-R模型 为概念模型的实现提供了图形化的方法。 实体 属性 联系 ER图
数据的标准化 数据的数量与质量
抽象出系统模型
数据的来源
Ⅱ：
准
备
相 应 的 问
用户基本需 求调研问题
清单
用户数据现 状问题清单
题
清
单
用户系统分 析问题清单
Ⅲ： 整理问 题清单 /形成 调研 报告
用户基本需 求调研报告
用户数据现 状调研报告
用户系统分 析调研报告
9.2.1 需求分析的任务与方法
二、常用的调查方法 跟班作业：亲身参加业务工作了解业务活动的情 况，此方法较准确了解用户需求，但耗费时间。 开调查会：与用户座谈了解业务活动情况及用户 需求。可以相互启发。 请专人介绍：请用户派出专人详细介绍需求。 询问：对某些调查中的问题，找专人询问。 设计调查表请用户填写：如果调查表设计合理， 此方法很有效，易于为用户接受。 查阅记录：查阅与原系统有关的数据记录。
组成：……平均Fra bibliotek量： ……高峰期流量：……
（4）数据存储
目的：确定最终数据库需要存储哪些信息。数 据存储定义以数据流图为基础。 （1）考察数据流图中每个数据存储信息，确定 其是否应该而且可能由数据库存储 （2）定义每个数数据存据储存定义储表。
编号 数据存储名 数据项说明 建立该数据存 存取该数据存 数据量 … 储的处理过程 储的处理过程
（3）表达方法：处理过程：用判定表或判定树来 描述。数据：用数据字典来描述。
9.2.2 数据流图与数据字典
三、数据字典 数据字典（Data Dictionary,DD）是用来定
义数据流图中的各个成分的具体含义，是关 于数据信息的集合。它是数据流图中所有要 素严格定义的场所。
实现数据字典的常见方法：
一、数据流图的基本成分
数据流图用来表示现行系统的信息流动和加工处理的详细 情况，是现行系统的一种逻辑抽象，独立于系统的实现。
数据流图的绘制建立在SADT的基础上，采取自上而下的的 方法。
GIS数据流图包括：加工、外部实体、数据流、数据存储文 件及基本成分备注。
数据源点或终点 数据存储
数据处理
处理功能描述简要说明该处理过程用来做什么（而 不是怎么做）。
处理要求的描述包括处理频度要求，如单位时间里 处理多少事务、处理数据量、响应时间等。
这些处理要求是后面物理设计的输入及性能评价的 标准。
9.2 需求分析
需求分析的注意点：
用户参与的重要性 用原型法来帮助用户确定他们的需求 预测系统的未来改变
9.2.1 需求分析的任务与方法
一、需求分析的任务 用户基本需求调研：调查应用领域，对各种应用的 信息要求和操作要求进行详细分析，形成需求说明 书。 分析空间数据现状：分析数据内容是否符合要求， 数据的有效性、完整性、现势性、标准化、表示方 法、表示的难易程度、数量与质量、来源等。 系统环境与功能分析：分析系统环境与条件、确定 实现的功能、抽象出系统模型。
取值范围、与其他数据项的逻辑关系定义了数据 的完整性约束条件。
（2）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，或由若干个数据项和数 据结构混合组成。 对数据结构的描述 数据结构描述＝｛数据结构名，含义说明，
组成:｛数据项或数据结构｝｝
9.1 空间数据库设计概述
二、空间数据库设计过程 需求分析阶段 概念设计阶段 逻辑设计阶段 物理设计阶段 数据库实现阶段 数据库运行和维护阶段
9.2 需求分析
需求分析就是分析用户的需要与要求
需求分析是设计数据库的起点。 需求分析的结果是否准确地反映了用户
的实际要求，将直接影响到后面各个阶 段的设，并影响到设计结果是否合理和 实用。
Ⅰ： 明 确 调 查 内
用户需求调查
现行业务处理流程 数据性质、获取途径 与应用范围 数据间的关系
分析数据现状
数据内容是否符合要求 数据的有效性
系统分析
数据的完整性
分析系统环境和条件
数据的现势性 数据的表示方法
确定系统边界
容
数据使用频率
数据加工的难易程度 确定计算机实现的功能
用户的数据要求、处 理方式与处理要求
空间数据库技术
李瑞改
第九章 空间数据库设计
第9章 空间数据库设计
9.1 空间数据库设计概述 9.2 需求分析 9.3 概念结构设计 9.3 逻辑结构设计 9.4 物理设计 9.5 空间数据库实现 9.6 数据库运行与维护
9.1 空间数据库设计概述
一、空间数据库设计原则 1. 空间数据库设计与应用系统设计相结 合的原则 2. 数据独立性原则 3. 共享度高、冗余度低原则 4. 用户与系统的接囗简单性原则 5. 系统可靠性、安全性与完整性原则 6. 系统具有重新组织、可修改与可扩充 性原则
数据流
二、数据流图分层
SADT（结构化系统分析与设计技术）中心问题是把功能 逐层分解成多个子功能，同时进行相应数据分析与分解。
1.首先把任何一个系统都抽象为：
数据 存储
数据 来源