基于空间数据库的几种常用空间索引技术研究
求矩阵四叉树的四进制和十进制Morton码
求矩阵四叉树的四进制和⼗进制Morton码Yogurt是⼀名学GIS的学⽣，今天要跟⼤家分享的是四叉树这种空间索引⽅式的Morton编码⽅法，接下来我将在⼩课堂中简单介绍⼀下空间索引以及其⼏种编码⽅式~~---------------------------------------------------------yogurt⼩课堂开课啦--------------------------------------------------------GIS所涉及到的都是有关空间的数据信息，即也属于所谓的⼤数据了，那么怎么将客观的物体对象存储到计算机中，以及怎么从计算机中读取所需要的数据呢？⾸先我们要知道计算机的存储器有内存和外存，内存空间⼩但是读写快，外存空间⼤却读写慢，访问外存所花费的时间是访问内存的⼗万倍以上！在GIS的实际应⽤中⼤量的数据都是存储在外存上的，想象⼀下如果这些数据全都杂乱⽆章的堆放在那⾥，那么每需要查询⼀个数据就需要扫描整个数据⽂件，这样访问磁盘的代价是⾮常⼤的，严重影响了系统效率！所以，我们必须记录好每个数据存放的位置，以便于组织和管理，在这个过程中就需要⽤到索引技术啦！【（这⾥引⾃我⽼师的课件哈，低调低调）从传统的索引技术观点来看，可以把空间索引技术⼤致分为四⼤类：基于R树，基于Hashing，基于⼆叉树，基于空间填充。
在建⽴索引时，按照划分区域是否与空间对象的分布特征有关的标准，空间索引⼜可以分为两⼤类：⽆关的（⽹格索引、四叉树），有关的（BSP树、KD树、KDB树、R树及其变种树）。
我们来看看⼏种索引⽅法的实际应⽤：（1）ESRI的ArcSDE采⽤的是固定格⽹索引；（2）⽬前国内外主要的空间数据库如ESRI的ArcView,Mapinfo公司的Maoinfo和Informix的GeoSpatial DataBlade采⽤的是R树系列作为空间索引的⽅式；（3）Oracle公司的Spatial同时采⽤固定格⽹索引以及R树索引；（4）中国地质⼤学的MapGIS和中科院的SuperMap采⽤的是四叉树。
gis面试题目(3篇)
第1篇一、基础知识与概念理解（约800字）1. 什么是地理信息系统（GIS）？请简述GIS的主要功能和应用领域。
2. 请列举三种常用的地理坐标系统，并简要说明它们之间的区别。
3. 什么是空间数据？请分别描述矢量数据和栅格数据的特点。
4. 空间数据的索引方法有哪些？请简要说明空间索引的优点和缺点。
5. 什么是空间元数据？它在GIS中有什么作用？6. 请简要描述地理信息系统的发展历程，并说明其发展趋势。
7. 请解释以下概念：空间分析、地理编码、地理编码反向、拓扑关系。
8. 请列举三种常用的GIS软件，并简要说明它们的特点和适用场景。
9. 什么是GIS的图形化界面？请描述GIS软件中的图形化界面有哪些主要功能。
10. 请解释以下概念：空间数据模型、空间数据结构、空间数据存储。
二、空间数据处理与分析（约1000字）1. 矢量数据与栅格数据在空间分析中有何不同？请举例说明。
2. 请简述空间数据处理的步骤，并说明每个步骤的作用。
3. 如何进行空间数据的拓扑检查？请举例说明。
4. 请描述空间数据投影变换的原理和过程。
5. 如何进行空间数据的合并、裁剪和缓冲区分析？6. 请简述GIS中常见的空间分析算法，如最近邻、聚类分析、密度分析等。
7. 如何进行空间数据的统计分析？8. 请描述空间数据可视化技术及其应用。
9. 请简述空间数据挖掘的基本步骤和常用方法。
10. 请举例说明空间数据在以下领域的应用：城市规划、环境监测、灾害管理。
三、GIS软件开发与实现（约800字）1. 请描述GIS软件开发的基本流程。
2. 请列举GIS软件开发中的关键技术，如空间数据结构、空间索引、空间分析等。
3. 请简述GIS软件开发中的图形化界面设计原则。
4. 请描述GIS软件开发中的地图引擎及其作用。
5. 请简述GIS软件开发中的数据管理和安全策略。
6. 请描述GIS软件开发中的空间数据可视化技术。
7. 请简述GIS软件开发中的网络编程技术。
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。
非易失性内存友好的线性哈希索引——NVM-LH
2021⁃03⁃10计算机应用,Journal of Computer Applications 2021,41(3):623-629ISSN 1001⁃9081CODEN JYIIDU http ：//非易失性内存友好的线性哈希索引——NVM -LH汤晨1，黄国锐2，金培权1*（1.中国科学技术大学计算机科学与技术学院，合肥230001；2.中国人民解放军31002部队，北京100081）（∗通信作者电子邮箱jpq@ ）摘要：非易失性内存（NVM ）因其大容量、持久化、按位存取和读延迟低等特性而受到人们的关注，但它同时也具有写次数有限、读写速度不均衡等缺点。
针对传统线性哈希索引直接在NVM 上实现时会导致大量的随机写操作这一问题，提出了一种新的NVM 友好的线性哈希索引NVM -LH 。
NVM -LH 通过存储数据时的缓存行对齐实现了缓存友好性，同时提出了无日志的数据一致性保证策略。
此外，NVM -LH 还通过优化分裂和删除操作来减少NVM 写操作。
实验结果表明，NVM -LH 在空间利用率上比CCEH 高30%，在NVM 写次数上比CCEH 减少了15%左右，表现了更好的NVM 友好性。
关键词：非易失性内存；动态哈希；线性哈希；缓存行友好性；数据一致性中图分类号：TP392文献标志码：ANVM -LH ：non -volatile memory -friendly linear hash indexTANG Chen 1，HUANG Guorui 2，JIN Peiquan 1*（1.School of Computer Science and Technology ，University of Science and Technology of China ，Hefei Anhui 230001，China ；2.Unit 31002，Chinese People s Liberation Army ，Beijing 100081，China ）Abstract:Non -Volatile Memory （NVM ）attracts people s attention because of its large capacity ，persistence ，bitaddressability and low read latency.However ，it also has some disadvantages ，such as limited writes and asymmetric readingand writing speed.When the traditional linear hash index is implemented directly on NVM ，it will lead to a great number of random write operations.To solve this problem ，a new NVM -friendly linear hash index called NVM -LH （NVM -oriented Linear Hashing ）was proposed.The cache friendliness was achieved by NVM -LH through the cache line alignment duringstoring data.And a log -free data consistency guaranteeing strategy was presented in NVM -LH.In addition ，the split and delete operations were optimized in NVM -LH to minimize the NVM write operations.Experimental results show that NVM -LH outperforms the state -of -the -art NVM -aware hash index CCEH （Cacheline -Conscious Extendible Hashing ）in terms ofspace utilization （30%higher ）and NVM write number （about 15%lower ），showing better NVM -friendliness.Key words:Non -Volatile Memory (NVM);dynamic hashing;linear hashing;cache line friendliness;data consistency引言在过去的数十年中，由于存储密度的限制，动态随机访问内存（Dynamic Random Access Memory ，DRAM ）的容量始终无法超越64GB ，不能满足大数据应用对大容量内存的需求。
【计算机应用研究】_空间数据索引_期刊发文热词逐年推荐_20140724
推荐指数 3 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2009年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
科研热词 角相似性 视频分割 空间数据服务 空间信息网格 空间信息 数据分割 平衡兴趣树 对等网 壳-超圆锥体 可扩展标记语言 分布式 全球定位系统 k-最近邻搜索
2008年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
科研热词 空间数据库 空间索引 地理信息系统 负权值 节点选择 线性规划 线性参考 索引结构 空间聚类 移动对象数据库 对等计算 地理数据文件 四叉树 含水量 各向异性 变异尺度 协同计算 分布式计算 r树 r-树 r-link树 qr-树 kriging算法 k-d树
科研热词 重复数据消除 路由策略 负载均衡 索引网络 索引结构 矢量数据 特征点匹配 海量存储系统 模型 框架 时空索引 文件相似性分簇 数据管理 数字信号处理器 对等网络 吞吐量 分级索引 分布式 元数据索引 元数据管理 云存储 二分查找 p2p k-均值聚类
推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2013年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9
科研热词 耦合 索引 社交网络 用户影响力 物化视图 热推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1
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2010年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
空间数据库复习重点答案(完整)
空间数据库复习重点答案(完整)1、举例说明什么是空间数据、非空间数据？如何理解空间查询和非空间查询的区别？常用的空间数据库管理方式有哪几种及其各自特点。
文件管理阶段缺点：1）程序依赖于数据文件的存储结构，数据文件修改时，应用程序也随之改变。
2）以文件形式共享，当多个程序共享一数据文件时，文件的修改，需得到所有应用的许可。
不能达到真正的共享，即数据项、记录项的共享。
常用：文件与数据库系统混合管理阶段优点：由于一部分建立在标准的RDBMS上，存储和检索数据比较有效、可靠。
缺点：1）由于使用了两个子系统，它们各自有自己的规则，查询操作难以优化，存储在RDBMS外的数据有时会丢失数据项的语义。
2）数据完整性的约束条件可能遭破坏，如在几何空间数据系统中目标实体仍存在，但在RDBMS中却已删除。
3）几何数据采用图形文件管理，功能较弱，特别是在数据的安全性、一致性、完整性、并发控制方面，比商用数据库要逊色得多全关系型空间数据库管理系统◆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◆属性间接存取，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：Sytem9，SmallWorld、GeoView等本质：GIS软件商在标准DBMS顶层开发一个能容纳、管理空间数据的系统功能。
对象关系数据库管理系统优点：在核心DBMS中进行数据类型的直接操作很方便、有效，并且用户还可以开发自己的空间存取算法。
缺点：用户须在DBMS环境中实施自己的数据类型，对有些应用相当困难。
面向对象的数据库系统。
采用面向对象方法建立的数据库系统；GIS是一个利用空间分析功能进行可视化和空间数据分析的软件。
它的主要功能有：搜索、定位分析、地形分析、流分析、分布、空间分析/统计、度量GIS可以利用SDBMS来存储、搜索、查询、分享大量的空间数据集改：地理信息系统是以地理空间数据库为基础，在计算机软硬件的支持下，运用系统工程和信息科学的理论，科学管理和综合分析具有空间内涵的地理数据，以提供管理、决策等所需信息的技术系统。
gis应用开发复习资料
gis应用开发复习资料GIS应用开发复习资料GIS（地理信息系统）应用开发是近年来快速发展的一个领域，它结合了地理学、计算机科学和数据分析等多个学科的知识，用于处理和分析地理空间数据。
在GIS应用开发中，开发人员需要掌握地理空间数据的获取、存储、处理和可视化等技术，同时还需要了解GIS应用的特点和需求。
本文将从几个方面介绍GIS应用开发的复习资料，帮助读者更好地理解和掌握相关知识。
一、GIS基础知识1. 地理空间数据的概念和分类：地理空间数据是指与地理位置相关的数据，包括地理位置坐标、地形地貌、地理现象等。
根据数据的性质和表达方式，地理空间数据可以分为矢量数据和栅格数据两种类型。
2. 地理坐标系统：地理坐标系统是用于描述地理位置的一种系统，常用的地理坐标系统包括经纬度坐标系统和投影坐标系统。
经纬度坐标系统以地球的经度和纬度作为坐标来表示地理位置，而投影坐标系统则将地球表面投影到二维平面上，以X和Y坐标表示地理位置。
3. 空间数据的存储和索引：在GIS应用开发中，需要将地理空间数据存储到数据库中，并建立相应的索引以提高数据查询和分析的效率。
常用的空间数据存储和索引技术包括空间数据库、空间索引和空间查询语言等。
二、GIS应用开发技术1. GIS开发平台和工具：GIS应用开发可以使用多种开发平台和工具，常用的包括ArcGIS、QGIS、OpenLayers和Leaflet等。
这些平台和工具提供了地理空间数据的可视化、分析和处理等功能，开发人员可以根据具体需求选择合适的平台和工具进行开发。
2. 地理空间数据的获取和处理：在GIS应用开发中，需要获取地理空间数据并进行处理和分析。
地理空间数据的获取方式包括传感器获取、遥感影像获取和地理位置采集等，而数据的处理和分析则包括数据清洗、数据转换和数据挖掘等。
3. 地图可视化和交互设计：地图是GIS应用的核心组成部分，开发人员需要设计和实现地图的可视化和交互功能。
地理信息系统教程与地理信息系统概论课后题
地理信息系统概论第一章1:什么是地理信息系统？它与一般的计算机应用系统有哪些异同点？答：geographicalhical information system，它是一种特定的十分重要的空间信息系统，是在计算机软硬件支持下，对整个或部分地球表层（包括大气层）的有关地理分布数据进行采集、存储、管理、运算、分析、显示和描述的技术系统，以便解决复杂的规划和管理问题。
GIS脱胎于地图学，是计算机科学、地理学、测绘遥感学、环境科学、城市科学、空间科学、信息科学和管理科学等众多学科交叉融合而成的新兴学科。
但是，地理信息系统与这些学科和系统之间既有联系又有区别。
（1）GIS与机助制图（数字地图）系统机助制图是地理信息系统的主要技术基础，它涉及GIS中的空间数据采集、表示、处理、可视化甚至空间数据的管理，主要功能是强调空间数据的处理、显示和表达，有些数字制图系统包含空间查询功能。
地理信息系统和数字制图系统的主要区别在于空间分析方面。
一个功能完善的地理信息系统可以包含数字制图系统的所有功能，此外它还应具有丰富的空间分析功能。
（2）GIS与DBMS(数据库管理系统)数据库管理系统不仅是一般数据管理系统，而且通常也是地理信息系统中属性数据管理的基础软件。
GIS除需要功能强大的空间数据的管理功能之外，还需要具有图形数据的采集、空间数据的可视化和空间分析等功能。
因此，GIS在硬件和软件方面均比一般事务数据库更加复杂，在功能上也比后者要多得多。
（3）GIS与CAD系统二者都有坐标参考系统，都能描述和处理图形数据及其空间关系，也都能处理非图形属性数据。
区别在于CAD系统处理的多为规则几何图形及其组合图形功能较强，属性库功能弱，缺乏分析和判断能力，而GIS处理的多为地理空间的自然目标和人工目标,图形关系复杂，需要有丰富的符号库和属性库，较强的空间分析功能，图形与属性的相互操作频繁，具有专业化的特征且CAD多在单幅图上操作，海量数据的图库管理能力不如GIS。
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Geomatics Square
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科技交流
基于空间数据库的几种常用空间索引技术研究
白航
（广东省国土资源测绘院，广州510500）
摘要:空间数据库是地理信息系统(GIS)的基础和核心，空间索引技术通过对存储介质上数据位置信息的描述来提高数据查询、检索及获取效率；其好坏直接影响空间数据库系统的可用性和可扩展性。
本文介绍了几种常见的空间数据库索引技术：简单格网空间索引、K-D 树空间索引、R 树空间索引、四叉树空间索引等；系统总结了空间数据库索引技术的研究进展，探讨了其发展前景和存在问题。
关键词:空间数据库；空间索引；GIS
1.引言
空间数据库技术是随着GIS (地理信息系统)的发展而兴起的一门新技术，复杂的地理环境和海量、多维、结构复杂的空间数据导致了基于空间数据库查询、检索及空间计算的开销一般要比关系数据库大的多，特别是查询语句中条件谓词包含一些对空间数据操作或连接的一些函数，这些函数的计算开销远比数值计算或字符串比较等要大。
若使用传统的关系型数据库管理系统(DBMS)来管理空间数据，其存在固有缺陷，用顺序扫描的方法查询的效率非常低。
因此为了提高查询效率，采用空间索引技术十分必要。
2.空间数据库索引技术
空间数据用来表示空间物体的位置、形状、大小和分布特征等方面信息，适用于描述二维、三维或多维分布的区域现象。
空间数据库是计算机物理存储介质上存储的地理空间数据的总和。
数据库的索引机制可以用来快速访问某条特定查询所请求的数据，而无需遍历整个数据库。
传统的关系数据库为了提高检索效率，一般都会建立一系列的索引机制，如B 树等，但这些都是一维索引，无法处理空间数据库中的二维和多维的
空间数据。
空间数据库索引技术是通过对存储在介质上的数据位置信息的描述，来提高空间数据库的查询性能和数据获取效率，索引技术的好坏直接影响到空间数据库系统的成败。
空间数据索引作为一种辅助性的空间数据结构，介于空间操作算法和地理对象之间，通过筛选、排除大量与特定空间操作无关的地理对象，缩小了空间数据的操作范围，从而提高空间操作的速度和效率。
3.几种常见的空间索引技术
3.1简单格网空间索引
格网空间索引的原理简单，即把目标空间实体集合所在的空间范围划分成一系列大小相同的格。
如图3-1所示，每一个格相当于一个桶（bucket ），记录落入该格内的空间实体的编号。
基于格网索引的查找思路也较简单，在数据分布较均匀的情况下，查询效率较高。
但格网的大小直接影响了索引表的大小，格网太小，索引表会急剧膨胀，维护索引表本身的花费增加，查询效率随之下降；反之，落在一个格内的空间实体可能会过多；因此格的大小严重制约着查询效率的提高。
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图4
四叉树结构的空间索引
科技交流
3.2 K-D 树空间索引
K-D 树是早期用于索引多维空间数据的数据结构之一。
K-D 树的每层都把空间划分为两个部分，沿着树的根结点进行一维划分；依次划分下一层结点，尽量保证左右子树中的结点数目均衡，当结点中包含的点数少于叶子结点中包含的最大点数时停止划分。
下图显示了用K-D 树索引来表示一个二维点集。
每条线对应树中的一个结点，叶子结点中包含的最大点数阈值设置为1，线号表示对应结点出现在树中的层数。
为了平衡K-D 树的深度，可结合B 树来得到K-D-B 树索引结构，但此类索引树对于占据一定空间范围的空间实体而言（如线和多边形），构造空间索引仍然不方便。
因为当使用数据库表构造K-D 树的索引表时，树型结构的递归层次深，导致查询效率降低。
3.3 R 树空间索引
R 树是B 树在多维空间上的自然扩展，是由Guttman 提出的最早支持多维空间存取的方法之一。
R 树是一种高度平衡树，可控制树的深度，采用对象的最小外包矩形（MBR ）来近似表示空间实体。
R 树有如下几条特性：(1)叶结点中存储该结点对应的空间要素的
MBR 和空间要素标识；(2) MBR 二维上是矩形，三维上是长方体，以此类推到高维空间；(3) 非叶结点存放其子女结点集合的整体外包络矩形和指向其子女结点的指针。
R 树是一种动态索引结构，其查询、插入、删除可同时进行，而且不需要定期的对树结构重新组织。
R 树适合于多维空间查询，不过由于空间数据分布的偶然
性，使得各层节点MBR 容易重叠，导致实际执行空间查询时，会产生多个查询分支，很大程度上降低了空间查询的效率。
在最坏的情形下，一个空间查询会退化成线性搜索。
若使用外部数据库来描述R 树，在缺乏特定的快速物理数据块访问接口情况下，效率也会大打折扣。
3.4 四叉树空间索引
在基于固定网格划分的四叉树空间索引机制中，
工作空间在X 、Y 方向上进行2N 等分，形成2N×2N 的网格，并以此建立N 级四叉树。
在四叉树中，空间要素
标识记录在其外包络矩形所覆盖的每一个叶结点中。
但当同一父亲的四个兄弟结点都要记录该空间要素标识时，则只将该空间要素标识记录在该父亲结点上，并按这一规则向上层推进（如图4）。
层次型的树状结构并不适合使用数据库表来直接描述，可通过对四叉树的各层节点进行编码，来反映四叉树的层次结构。
四叉树索引在内存中的层次型树状结构，其查询效率较高。
图1
简单格网索引
图2 用K-D
树表示一个二维空间中的点集
图3 空间实体分布与R
树索引构造图
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4.空间数据库索引技术的发展
随着数字城市、定位服务、网络服务等应用的普及和推广，空间索引技术作为空间数据库的核心内容正朝着高维、网络化、基于空间关系等方面发展。
4.1 高维空间索引
三维GIS 、多媒体数据库和时空数据库等对多维空间目标的搜索与更新效率的要求日益迫切，有必要研究一种可扩展的高维索引技术，能同时高效地检索一维、二维或高维的空间数据。
高维数据索引的一项关键技术是降维，在降维后的子空间里运用一维或者二维空间索引技术。
降维的方法有空间填充曲线、奇异值分解、距离映射算法等。
4.2 基于空间关系的动态索引
空间数据库中的空间目标大多是不规则几何形状的，且存在着复杂的空间关系（如目标A 与B 相邻近，目标A 位于目标B 的西南方等），许多查询与分析操作都是基于目标间的空间关系。
当前空间索引技术的劣势在于基于空间目标的位置信息建立索引结构，来提高空间数据库系统中的区域查询效率，难以根据目标间的空间关系建立有效的索引机制。
若能根据空间目标间的空间关系（如邻近关系、方向关系等）动态地建立索引，这必将极大地提高空间查询和空间分析效率，从而有效地扩展空间数据库系统的数据组织、数据分析和数据维护功能。
4.3 基于Web 的空间索引
基于Web 的空间数据库为信息的高度共享提供了可能，改变了传统数据信息传输、发布、共享及应用的过程和方式，是空间信息系统发展的必然趋势。
基于Web 的空间数据库还有许多关键问题尚未突破，如何基于分布式体系结构实现快速、高效的空间信息检索，并提供数据传输和显示机制将成为研究热点。
4.4 空间数据仓库索引
面向事务处理的空间数据库已满足不了现实需求，空间数据仓库从管理转向决策处理，能够满足新的
空间信息集成方案。
空间数据仓库通过专业模型对不同源数据库中的原始业务数据进行主题抽取和聚集，从而为用户提供一个综合的、面向分析的决策支持环境。
这一过程需要一套高效的数据索引技术作为保证，因此，空间数据仓库的索引技术必将得到不断地完善与发展。
5.结束语
GIS 在数字城市、计算机视觉、人工智能等领域中应用不断深入，空间数据库容量将达到TB 、PB 级，空间数据库索引技术和查询优化算法是提高空间数据处理效率的一个重要手段，是空间数据库中的一个重要组成部分。
针对空间数据本身的特点及检索查询特征，国内外的学者已开发出许多空间索引技术，但仍处于初级阶段，需不断改进，如高效索引树算法和复杂空间查询方法的优化、查询操作中集合过滤方法、动态索引结构的建立等。
参考文献
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