基于Arc SDE和SQL Server空间数据库的设计与优化方法研究

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随着地理信息系统的应用越来越普遍,对空间数据库的设计和响应速率的要求也越来也高。地理信息系统的开发少不了空间数据库的支持,目前空间数据库的设计与建设主要是以Arc SDE与Oracle、SQL Server等相结合创建一个综合性空间数据库,由于空间数据多时空性、多尺度与多态性等独有的特性,决定了空间数据具有复杂性及海量性特点,使得空间数据库的响应速率比较低。空间数据库的设计与性能优化技术,已经成为当今学者研究的一个重要课题。本课题是以“安徽省大别山低丘缓坡地空间数据库”为研究对象,通过GIS技术把数学模型与空间数据动态关联起来,建立支撑“安徽省大别山低丘缓坡地土地评价和综合利用模式研究”项目的空间数据库。空间数据库的建立有利于巩固和提升大别山地区低丘缓坡地土地利用的效率,对大别山地区的经济发展与生态保护等有着重要的意义。本文重点提出采用空间聚类CLIQUE算法与R-树结合建立空间数据索引结构的方法,对空间数据进行索引优化,达到提高空间数据库的响应速率的目的。本文主要研究了以下内容:(1)详细概述了GIS在国内外的发展现状和空间数据库优化方法的研究现状。(2)讨论了空间数据库设计的基本理论和“安徽省大别山低丘缓坡地空间数据库”的实现方法,涵盖了数据库的设计原则、概念设计、逻辑设计、物理设计及空间数据库的创建过程、属性数据和空间数据的存储方法等。(3)总结了基于空间数据库引擎Arc SDE与关系型数据库SQL Server结合建立的空间数据库的优化方法,包括:Arc SDE的优化方式,SQL Server数据库的优化方式,空间地图数据的优化方式,空间数据索引优化方式,空间聚类优化方式等。(4)本文对空间聚类CLIQUE算法和R-树索引的思想以及实现方法做了重点研究,并且在研究的基础上,提出采用空间聚类CLIQUE算法与R-树结合建立空间数据索引结构的方法,同时描述了空间聚类CLIQUE算法与R-树结合创建空间数据索引结构的设计思想以及实现方法,对空间地图数据进行索引优化。依托开发的地理信息系统对索引方式进行验证,通过对实验结果的分析与对比,采用空间聚类CLIQUE算法与R-树结合对空间数据建设索引的优化方式,比仅建R-树索引的优化方式,空间数据库的响应速率提高了8.64%。将该索引方式应用在“安徽省大别山低丘缓坡地空间数据库”中,其效果与实验所得的结果一致,并且系统和空间数据库运行都较为稳定。
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