5.3空间数据索引
索引空间 和数据空间的比例关系
索引空间和数据空间的比例关系一、概述1.1 研究背景1.2 研究意义二、索引空间和数据空间的概念2.1 索引空间2.2 数据空间三、索引空间和数据空间的比例关系对数据库性能的影响3.1 索引空间占比过大的影响3.2 索引空间占比过小的影响四、如何合理配置索引和数据空间的比例4.1 优化索引设计4.2 优化数据存储五、结论与展望5.1 结论总结5.2 展望未来研究方向一、概述1.1 研究背景随着互联网的快速发展和大数据时代的到来，数据库系统的管理和优化变得越发重要。
在数据库系统中，索引空间和数据空间是两个核心概念，它们的比例关系对数据库的性能有着重要影响。
1.2 研究意义合理配置索引空间和数据空间的比例关系，能够有效提高数据库系统的查询效率和数据存储效率，减少系统的资源开销，对数据库系统的性能优化具有重要意义。
二、索引空间和数据空间的概念2.1 索引空间索引空间是数据库系统中用于存储索引信息的区域，索引用于加快数据查询的速度。
索引的构建和维护需要一定的存储空间，而且随着数据量的增加和索引的种类增多，索引空间的占比也会相应增加。
2.2 数据空间数据空间是数据库系统中用于存储实际数据的区域，包括表、记录等实际数据的存储区域。
数据空间的大小取决于数据量的大小，而且随着数据库中数据的增加，数据空间的占比也会增加。
三、索引空间和数据空间的比例关系对数据库性能的影响3.1 索引空间占比过大的影响当索引空间占比过大时，会导致数据库系统的存储资源被过多的索引占用，从而减少了实际数据的存储空间，影响了数据库系统的整体性能。
过多的索引也会增加系统的查询成本，降低了查询的效率。
3.2 索引空间占比过小的影响相反，当索引空间占比过小时，会导致数据库系统的查询效率下降，因为索引不足的情况下，数据库系统需要进行全表扫描来进行数据查询，从而增加了系统的查询成本和响应时间。
四、如何合理配置索引和数据空间的比例4.1 优化索引设计合理设计索引，包括选择合适的字段作为索引字段、合理的索引类型、适当的索引数量等，能够减少索引空间的占比，提高查询效率。
第5讲-空间数据组织与空间数据库-加密
四、面向对象式(Object Oriented） 面向对象式 ）
除了将数据对象实体化以外，并将相同性质或相关联的 对象(Object)的数据及处理方法(Method)封装在类 (Class)中，而这些对象和类应符合O-O的原则，如： – – – – 封装(Encapsulation) 聚合(Classes) 继承(Inheritance) 多态性(Polymorphism) 20
4
南京师范大学地理信息科学江苏省重点实验室 盛业华教授
一、数据分层式(Data Layer) 数据分层式
将同区域的数据分成不同的类型或层级储存，例如依不同 地类、专题、年代等，各储存类别称作“图层” ； 传统纸质地图通常依不同的专题，如人口分布图、地质图、 地形图等，来表现不同的人文活动或是地表现象，这些图 称作专题图 (Thematic Map) ； 目前大多GIS数字图则以数据项目分层，称作数据层(Data Layer)，但也常被称作图层或专题图层。 5
数据组织
‧
x-axis
现 实 世 界
空 间 数 据
数 据 模 型
数 据 结 构
空 间 数 据 库 3
南京师范大学地理信息科学江苏省重点实验室
盛业华教授
5.1 空间数据的组织方式 间数据的组织方式
数据分层式(Data Layer) 空间分区式(Data Tiling) 实体式(Entity Based) (Entity 面向对象式(Object Oriented) 依照不同应用目的及数据类型，将资料以适合 的组织方式储存，并依某种连接方式架构成一 个适合于存取及管理的结构体。
拓扑文件
ID Link
属性文件
5地理信息系统的数据模型与空间数据库
关系模型
属性 实体 E1 E2
…
A1
V11 V12
…
A2
V21 V22
…
A3
V31 V32
…
…
… …
An
Vn1 Vn2
…
E3
V13
V23
V33
…
Em
V1m
V2m
V3m
…
…
Vn3
Vnm
30
关系1：边界关系 多边形 边号 (P) Ⅰ Ⅰ Ⅰ Ⅱ Ⅱ Ⅱ 边 号 (E) a b e b c d 边 长 (L) 30 40 30 40 25 28
为“一对一联系”，记为“1:1”。例如省—省会。
一对多联系 如果实体集E1中每个实体与实体集E2中任意个（零 个或多个）实体有联系，而E2中每个实体至多和E1 中一个实体有联系，那么称E1和E2的联系为“一对
多联系”，记为“1:N”。例如省和湖泊。
17
多对多联系 如果实体集E1中每个实体与实体集E2中任意个（ 零个或多个）实体有联系，反之亦然，那么称E1 和E2的联系为“多对多联系”，记为“M:N”。 例如地块—弧段。 关系数据库很难表达多对多联系，这时候必需进 行分解。
24
1) 层次模型
层次层次模型所表达的基本联系是一对多的关 系，它把数据按其自然的层次关系组织起来，以反 应数据之间的隶属关系。 层次模型的优点是模型层次分明、结构清晰， 较容易实现。尽管每个记录只有一个双亲，当从子 女查找双亲，只有唯一的结果，但查找比较麻烦， 需要大量的索引文件，而且某种属性值可能要重复 多次，导致数据冗余度增加，当对层次模型进行修 改时，只有当新记录有上属记录时才能插入。删除 一个记录其所有下属记录也同时被删除。
空间索引算法
空间索引算法随着科技的不断发展，数据量的急剧增加，如何高效地存储和检索数据成为了一个重要的问题。
在空间数据检索领域，空间索引算法是一种常用的解决方案。
本文将介绍空间索引算法的基本概念、分类和应用。
一、基本概念空间索引算法是一种将空间数据组织成索引结构以便快速检索的算法。
其基本思想是将空间数据划分为若干个空间单元，将数据存储在相应的单元内，并建立索引来加速检索。
空间单元的划分方式和索引结构的设计是空间索引算法的核心内容。
二、分类根据空间单元的划分方式和索引结构的设计，可以将空间索引算法分为以下几类。
1.基于网格的算法基于网格的算法是将空间数据划分为规则的网格单元，每个单元内存储相应的数据对象。
网格单元的大小可以根据数据密度和查询需求进行调整。
常见的网格单元有正方形和六边形。
基于网格的算法包括Quadtree、Octree、R-Tree等。
Quadtree是一种将空间划分为四叉树的算法，每个节点代表一个正方形空间单元。
从根节点开始，将空间逐级划分为四个子节点，直到每个节点内只包含一个数据对象。
查询时，从根节点开始递归遍历四叉树，找到与查询范围相交的节点，将其子节点加入遍历队列，直到队列为空。
Quadtree适用于二维空间数据的存储和检索。
Octree是一种将空间划分为八叉树的算法，每个节点代表一个立方体空间单元。
从根节点开始，将空间逐级划分为八个子节点，直到每个节点内只包含一个数据对象。
查询时，从根节点开始递归遍历八叉树，找到与查询范围相交的节点，将其子节点加入遍历队列，直到队列为空。
Octree适用于三维空间数据的存储和检索。
R-Tree是一种将空间划分为多维矩形的算法，每个节点代表一个矩形空间单元。
从根节点开始，将空间逐级划分为多个子节点，直到每个节点内只包含一个数据对象或者达到最大容量。
查询时，从根节点开始递归遍历R-Tree，找到与查询范围相交的节点，将其子节点加入遍历队列，直到队列为空。
R-Tree适用于多维空间数据的存储和检索。
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。
空间数据索引RTree（R树）完全解析及Java实现
空间数据索引RTree（R树）完全解析及Java实现第⼀部分空间数据的背景介绍空间数据的建模基于实体的模型（基于对象）Entity-based models (or object based)0-dimensional objects : ⼀般使⽤点point来表⽰那些对于不需要使⽤到形状信息的实体。
1-dimensional objects or linear objects: ⽤于表⽰⼀些路⽹的边，⼀般⽤于表⽰道路road。
(polyline)2-dimensional objects or surfacic objects: ⽤于表⽰有区域⾯积的实体。
(polygon)常⽤的空间数据查询⽅式窗⼝查询：给定⼀个查询窗⼝（通常是⼀个矩形），返回与查询窗⼝相重叠的物体。
点查询：给定⼀个点，返回包含这个点的所有⼏何图形。
空间数据获取的⽅法通常，我们不选择去索引⼏何物体本⾝，⽽是采⽤最⼩限定箱MBB（minimum bounding box ) 作为不规则⼏何图形的key来构建空间索引。
在⼆维的情况下，我们称之为最⼩限定矩形。
MBR(minimum bounding retangle)三维的情况下，我们称最新限定箱MBB(minimum bounding box)通过索引操作对象的MBB来进⾏查询⼀共分为两步Filtering: 过滤掉MBB不相交的数据集，剩下的MBB被索引到的称为⼀个数据的超集。
Refinement: 测试实际的⼏何形状会不会满⾜查询条件，精确化。
如何⽤数据表⽰⼀个MBR通常，我们只需要两个点就可限定⼀个矩形，也就是矩形某个对⾓线的两个点就可以决定⼀个唯⼀的矩形。
通常我们使⽤（左下，右上两个点表⽰）或者使⽤右上左下，都是可以的。
表⽰⼀个点的数据： public class Point{ //⽤⼀个类来表⽰⼀个点 public Float x; public Float y } 表⽰⼀个MBR的数据 public class MBR{ public Point BottomLeft; public Point TopRight; }如何判断两个MBR是否相交？ >如果⼀个MBR的TopLeft或者BottomRight的（x，y）位于另⼀个MBR的xRange和yRangle⾥⾯，则说明这两个MBR相交。
J05 空间数据组织与管理
系统的整体性能，它是空间数据库和地理信息系统的一 项关键技术。
空间索引一般采用自顶向下、逐级划分空间的各种数据
结构。
5.4 空间索引
对 象 范 围 索 引
D
B C 查询窗口
A E F
图5.13 基于实体范围的空间数据检索
5.4 空间索引
格网索引
21 20 17 16 5 4 1 0 23 22 19 18 7 29 28 25 24 13 12 9 8 31 30 27 26 15 14 11 10 53 52 49 48 37 36 33 32 55 54 51 50 39 38 35 34 61 60 57 56 45 44 41 63 62 59 58 47 46 43 42
5.4 空间索引
D
B C 查询窗口
A E F
基于实体范围的空间数据检索
5.4 空间索引
空间索引：指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的顺序排列的一 种数据结构，其中包含有空间对象的概要信息。
空间索引介于空间操作算法和空间对象之间。 空间索引的性能的优劣直接影响空间数据库和地理信息
图形用户界面
属性用户界面
图形处理系统
DBMS
图形处理
DBMS 图形文件库 属性数据库
图形文件库
属性数据库 图5.5 图形和属性结合的混合处理模式
图5.4 图形数据和属性数据的连接方式
5.2 空间数据管理
文件-关系数据库管理的缺点：
1. 属性数据和图形数据通过ID联系起来，使查询 运算，模型操作运算速度慢； 2. 数据发布和共享困难；
影像数据003
影像数据004
影像数据005
qgis空间索引用法
qgis空间索引用法QGIS是一款功能强大的开源地理信息系统软件，它支持各种空间数据的处理和分析。
空间索引是其中一个重要的功能，在处理大型空间数据时，能够提高查询和分析的效率。
本文将介绍QGIS中空间索引的使用方法。
一、什么是空间索引空间索引是一种数据结构，用于加快对空间数据的查询速度。
它可以通过将空间数据划分为多个格网或栅格，以便快速定位和检索特定区域的数据。
空间索引可以应用于各种空间数据类型，包括点、线、面等。
二、为什么使用空间索引当处理大型空间数据集时，传统的查询方式可能会非常缓慢，特别是需要筛选特定区域的数据时。
空间索引可以大大提高查询效率，减少数据处理时间。
同时，它还可以支持一些高级的空间分析操作，例如空间连接、空间查询等。
三、QGIS中的空间索引插件QGIS提供了多个空间索引插件，可以根据不同的需求选择使用。
以下简要介绍一些常用的空间索引插件：1. Spatial IndexSpatial Index是QGIS的默认空间索引插件，它使用了R树算法来构建空间索引。
可以在QGIS软件的插件管理器中找到并安装该插件。
使用Spatial Index插件，可以为任意矢量图层创建空间索引，并且可以通过选择合适的索引类型和参数来优化索引性能。
2. SAGA GISSAGA GIS是一款功能强大的地理信息系统软件，它也提供了一些空间索引功能。
可以通过QGIS的插件管理器安装SAGA GIS插件，并在SAGA工具箱中使用相关的空间索引工具。
3. PostGISPostGIS是一个开源的空间数据库扩展，它与PostgreSQL数据库系统紧密结合。
通过使用PostGIS，可以在PostgreSQL数据库中创建和管理空间索引，然后在QGIS中加载和查询这些索引。
四、空间索引的创建和管理在QGIS中创建和管理空间索引非常简单。
以下是一个简单的示例：步骤1：创建一个矢量图层，例如一个点图层。
步骤2：选择图层，并右键单击，在上下文菜单中选择“属性”选项。