空间数据库中,矢量数据的管理方式有哪些,各有什么优缺点?
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发布时间：2022-04-23 12:36
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热心网友
时间：2022-04-12 01:04
矢量数据管理的方式分三种：
一：文件—关系数据库混合管理。
优点：
除通过 OID 连接之外，图形数据和属性数据几乎是完全组织、管理与检索的。
其中图形系统采用高级 语言编程管理，可以直接操纵数据文件，因而图形用户界面与图形文件处理是一体的，两者中间没有逻辑裂缝。
缺点：
①需要同时启动图形文件系统和关系数据 库系统，甚至两个系统来回切换，使用起来不方便。
②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。
③数据发布和共享困难。
④属性数据和图形数据分开储存，数据的 安全性、一致性、完整性、并发控制以及数据损坏后的恢复方面缺少基本的功能。
⑤缺乏表示空间对象及其关系的能力。
二：全关系数据库管理
对变长的几个数据进行关系范式分解，分解成定长记录的数据表进行存储。
将图形数据的变长部分处理成 Binary 二进制 Block 块字段。
优点：
图形数据与属性数据都采用现有的关系型数据 库存储，使用关系数据库标准机制来进行空间数据与属性数据的连接。
缺点：
①处理一个空间对象时，需要进行大量的 连接操作，非常费时，并影响效率
②二进制块的读写效率要比定长的属性字段慢的多，特别是涉及对象的嵌套，速度更慢。
三：对象—关系数据库管理
优点：
主要解决了空间数据的变长记录的管理，由数据库软件商进行扩展，效率要比前面的二进制块的管理高 的多。
缺点：
没有解决对象的嵌套问题，空间数据结构也不能由用户任意定义，使用上仍受到一定*。
热心网友
时间：2022-04-12 02:22
1、文件-关系数据库混合管理方式
不足：
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 数据分布和共享困难；
③属性数据和图形数据分开存储，数据的安全性、一致性、完整性、并发控制以及数据损坏后的恢复方面缺少基本的功能；
④缺乏表示空间对象及其关系的能力。
因此，目前空间数据管理正在逐步走出文件管理模式。
2、全关系数据库管理
对于变长结构的空间几何数据，一般采用两种方法处理。
⑴ 按照关系数据库组织数据的基本准则，对变长的几何数据进行关系范式分解，分解成定长记录的数据表进行存储。然而，根据关系模型的分解与连接原则，在处理一个空间对象时，如面对象时，需要进行大量的连接操作，非常费时，并影响效率。
⑵ 将图形数据的变长部分处理成Binary二进制Block块字段。
3、对象-关系数据库管理
由于直接采用通用的关系数据库管理系统的效率不高，而非结构化的空间数据又十分重要，所以许多数据库管理系统的软件商在关系数据库管理系统中进行扩展，使之能直接存储和管理非结构化的空间数据。
这种扩展的空间对象管理模块主要解决了空间数据的变长记录的管理，由数据库软件商进行扩展，效率要比前面所述的二进制块的管理高得多。但是它仍然没有解决对象的嵌套问题，空间数据结构也不能内用户任意定义，使用上仍受到一定*。
矢量图形数据与属性数据的管理问题已基本得到解决。
从概念上说，空间数据还应包括数字高程模型、影像数据及其他专题数据。虽然利用关系数据库管理系统中的大对象字段可以分块存贮影像和DEM数据，但是对于多尺度DEM数据，影像数据的空间索引、无缝拼接与漫游、多数据源集成等技术还没有一个完整的解决方案。
热心网友
时间：2022-04-12 05:48
来源：遥感GIS作业(｡･ω･｡)
1）文件与关系数据库混合管理：
●两者组织、管理与检索，采用连接码或对象标识进行连接
●由于空间数据和属性数据分开存储，在表现地理空间数据方面缺乏完整的表达语义和存储机制
●难于保证数据存储、操作的统一
●系统切换、使用不方便
●在数据的安全性、一致性、完整性、并发控制以及数据损坏后的恢复方面缺少基本功能
2）全关系型空间数据库管理：
●基于关系模型的方式，图形数据按关系数据模型来组织，要分解成多个关系表，查找是涉及到多个关系表，作多次连接投影运算，因而在处理空间目标示效率不高
●将图形数据的变长部分处理成Binary二进制块BLOCK字段，省去了大量的关系表的连接操作，但读写速度慢，尤其是涉及对象嵌套时速度更慢
3）对象关系数据库系统：
●对空间对象的数据结构进行预先的定义，用户不能再定义，使用受到*
●对象之间一般不能带有拓扑关系，因此具有拓扑数据结构的数据不能采用对象-关系数据据库进行管理
●解决了空间数据的变长记录管理问题，效率明显比采用二进制块的方式高，但它还没有解决对象嵌套的问题
4）面向对象空间数据库管理：
●面向对象的数据模型，支持变长记录、支持对象嵌套、信息的继承与聚集；允许用户定义对象和对象的数据结构以及它的操作；数据结构可以是具有拓扑关系的
●面向对象的数据库关系系统还不够成熟，价格昂贵，在GIS领域还不够通用
