Организация баз данных ГИС 1 страница

СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ БАЗАМИ ДАННЫХ

Важная составная часть ГИС — БД, в которых содержится те­матическая информация. В связи со стремительно уменьшающей­ся стоимостью запоминающих устройств хранение информации в ЭВМ стоит дешевле, чем на бумажных носителях.

Впервые понятие «база данных» появилось в начале 60-х годов. До этого времени данные представлялись в виде простых после­довательных файлов на магнитной ленте и зависели от программ обработки. Если менялись организация данных или тип запоми­нающего устройства, программисту приходилось заново перепи­сывать программу, существовали многочисленные версии одного и того же файла. Это приводило к очень высокой степени дубли­рования данных, их избыточности.

В базах данных совокупность взаимосвязанных хранящихся вместе данных организована так, что их использование оптималь­но для одного или нескольких приложений; данные независимы от программ, использующих эти данные; для добавления новых или модификации существующих данных, а также для поиска данных в БД применяют общий управляемый способ. Данные структурируются таким образом, чтобы была обеспечена возмож­ность дальнейшего наращивания приложений.

Основная идея организации структуры базы данных заключает­ся в том, чтобы максимально нормализовать их, т. е. разбить на смысловые и функциональные группы.

При организации базы данных различают:

· тип данных [картографические и атрибутивные (описатель­ные)];

· структуру данных (топология и слои);

· модель данных (иерархические, сетевые, реляционные, гиб­ридные);

· форму предоставления пространственных данных (векторную, растровую, трехмерную) (рис. 3.1).

Существует два главных типа данных в ГИС: картографические и атрибутивные (описательные) (рис. 3.2).

Картографические данные — это картографическая информа­ция, хранящаяся в цифровой форме. Данные формируются по географическим объектам, описываемым на карте. Большую часть этих объектов можно классифицировать на точки, линии и поли­гоны.

Точка представляет собой объект, для которого требуется толь­ко географическое местоположение (например, широта/долгота). Примером характеристик точек могут служить места расположе­ния колодцев, реперов и т. д.

Линия состоит из серии связанных друг с другом точек и имеет только длину. Примером характеристики линейного объекта мо­гут служить дорога, просека, трубопровод и т. д.

Полигон — это площадь, ограниченная замкнутой линией. По­лигон расположен на плоскости и имеет два размера: длину и ши­рину. В качестве образца характеристики полигона можно привес­ти участки с определенным типом почвы, здания, озера, леса, не­используемые земельные участки и т. д.

К данным, используемым в ГИС, относится описательная ин­формация, которая хранится в базе данных об объектах (точка, линия, полигон), расположенных на карте. Описательную инфор­мацию называют атрибутом. Атрибуты для описания сельскохо­зяйственного угодья, например, можно представить в следующем виде:

Атрибут	Значение
Код объекта по классификатору
Сенокос	Суходольный
Заболоченный
Заливной
Культурно-техническое состояние	Чистый
Закочкареннй
Закустаренный
Площадь, га
Периметр, м

Формально все объекты представляют с помощью их описания набором характеристик, а их хранение — в соответствующих гра­фических и параметрических базах данных. Выделяют три группы признаков (характеристик) описания объектов: идентификацион­ные, классификационные, выходные.

Идентификационные характеристики служат для однозначного определения месторасположения объекта на карте и его опозна­ния. К ним относятся название географического объекта, коорди­наты, род объекта и т. д.

Классификационные характеристики служат для количественно­го и качественного описания объекта, и используют их для полу­чения справок об объектах. Они являются основой для получения производных характеристик путем математической обработки (ка­чественный и количественный анализ, моделирование и т. д.).

Выходные характеристики содержат информацию об источни­ках и датах получения соответствующих данных по каждой из ха­рактеристик для любого объекта. Назначением данной группы признаков является обеспечение возможности определения досто­верности поступающей информации.

Одна из основных идей, воплощенная в традиционных ГИС, — это сохранение связи между пространственными и атрибутивны­ми данными при раздельном их хранении и частично при раздель­ной обработке.

При выполнении пространственных запросов атрибутика по­могает более точно идентифицировать объект. Предпочтение в ГИС отдают двум формам запроса к атрибутике: языку запросов SQL (Structured Query Language) и шаблону. Совпадающие с этими запросами записи выделяются: QBE (Query By Example). Можно организовывать выбор объектов на карте посредством запросов к атрибутивной таблице, так как выделение графических объектов связано с выделением их атрибутивных записей (рис. 3.3).

Идентификаторы предназначены для осуществления связи картографических и атрибутивных данных, так как в большинстве ГИС эти характеристики объектов обрабатываются раздельно. Пользователь может указать на объект, например курсором, и сис­тема определит его идентификатор, по которому найдет относя­щиеся к объекту одну или несколько баз данных и, наоборот, по информации в базе определит графический объект.

Как отмечалось, пространственные данные в современных ГИС представлены в двух основных формах: векторной и растро­вой.

Векторная модель данных основывается на представлении кар­ты в виде точек, линий и плоских замкнутых фигур.

Растровая модель данных основывается на представлении кар­ты с помощью регулярной сетки одинаковых по форме и площади элементов.

Векторные модели используют в ГИС для предоставления ин­формации, которую в дальнейшем нужно обрабатывать (обнов­лять, корректировать, удалять). Растровые модели используют в качестве подложки для дальнейшей векторизации картографичес­кого изображения.

Растровая модель дает информацию о том, что расположено в той или иной точке территории, а векторная модель — о том, где расположен тот или иной объект.

Растровые модели — это самые простые из всех имеющихся, в которых данные о районе можно представить как набор отдельных картографических слоев, т. е. как набор данных, характеризующих один показатель для каждой позиции в пределах ограниченного географического ареала. В одном слое каждая пространственная позиция характеризуется лишь одним элементом информации, при наличии нескольких элементов требуется создать несколько слоев. Типичные растровые базы данных содержат до 100 слоев (матрица, сетка, растр, массив), обычно имеющих сотни тысяч ячеек.

Характерные показатели слоя — его разрешение, ориентация и зона (зоны).

Под разрешением понимают (обычно прямоугольный) линей­ный размер наименьшего участка географического пространства, для которого имеются данные.

Ориентация — это угол между направлением на север и поло­жением колонок растра.

Зона картографического слоя включает соседствующие друг с другом ячейки, имеющие одинаковое значение. Это могут быть: участки землевладения; административно-территориальные еди­ницы (регионы, муниципальные образования); озера или острова; ареалы типов почв или растительности и т. д.

Основные характеристики зоны — ее значение и положение. Значение — это элемент информации, хранящийся в данном слое для соответствующей ячейки (или элемента растра). Положение обычно задается упорядоченной парой координат (номер строки и номер столбца), которые однозначно определяют положение каж­дого элемента географического пространства в растре (ячейка, элемент растра, ячейка сети).

Векторная модель ГИС базируется на векторах (в отличие от занимающих все пространство растровых структур). Основной элемент этих ГИС — точка, а объекты создаются путем соедине­ния точек прямыми линиями. В некоторых системах точки можно соединять, используя дуги окружностей. Ареалы (полигоны) зада­ются наборами линий.

Векторные данные исторически используются в большинстве систем ГИС и CAD для предоставления информации, которая имеет объектную природу и нуждается в анализе путем манипули­рования. Объекты хранятся в виде точек и линий, связанных гео­метрически и математически. Эти связи означают, что информа­ция может толковаться как серия индивидуальных точек, на ос­нове которой также можно образовывать новые сложные струк­туры данных. Наличие атрибутов позволяет интерпретировать информацию, например, формировать базы данных по типу почв, характеристикам гидрологической сети или жилых строе­ний. Такая информация обычно хранится в сопутствующих базах данных.

Крупные векторные базы данных преобладают в транспортных, коммунальных, маркетинговых приложениях ГИС.

В ГИС, применяемых в системе управления земельными ресур­сами, используются как растровые, так и векторные модели.

Создание базы векторных данных включает следующие этапы:

ввод пространственных данных путем сканирования линий с последующей векторизацией или непосредственно из других циф­ровых источников;

ввод данных об атрибутах;

увязка пространственных и атрибутных данных.

Аналитические функции векторной ГИС выше аналогичных функций растровой ГИС по следующим причинам:

больше операций производится с объектами;

размеры, например площадь, вычисляются по координатам объектов, а не путем подсчета ячеек;

вычисление площади по полигонам дает большую точность, чем подсчет элементов растра;

вычисление периметра более точно, чем подсчет границ эле­ментов растра на ребре зоны.

При этом скорости проведения операций векторной и растро­вой ГИС также разнятся. Например, наложение слоев, нахожде­ние буферных зон производятся медленнее в векторной ГИС, а нахождение маршрута по сети дорог — быстрее.

Важнейшей современной тенденцией являются соединение ра­стровых и векторных систем, показ векторных данных, наложен­ных на растровую основу. При этом источником растровых дан­ных может быть файл ГИС (например, изображение, полученное с помощью дистанционных методов, или файл сканирования плос­кого изображения).

С помощью векторных и растровых ГИС можно сформировать зоны: охранную вокруг озер и водотоков, шумового загрязнения вдоль дорог, транспортной напряженности, загрязнения подзем­ных вод вокруг свалки отходов и пр.

Анализируют растровые и векторные ГИС по следующим по­казателям: точность координат, скорость аналитической обработ­ки, потребности в массовой памяти.

Точность растра не позволяет отобразить объекты, размеры ко­торых меньше 5 м, например пожарные краны, объекты ливневой канализации, опоры ЛЭП. Кроме того, такая точность не отвечает потребностям лиц, имеющих дело с различными устройствами. С другой стороны, точность в 5 м позволяет избежать сколько-ни­будь значительной потери информации о большинстве природных объектов.

Определение расположения координат в растровых форматах затруднено, а точность связки составляет 1/2 ширины и высоты ячейки.

Точность вектора может кодироваться с любой степенью точ­ности и ограничивается возможностями метода внутреннего пред­ставления координат. Обычно для представления используют 8 или 16 десятичных знаков (одинарная или двойная точность).

Точность вектора соответствует группам данных, полученных:

точной съемкой (координатная геометрия);

с карт небольших участков, составленных по топографическим координатам.

Для немногих природных объектов характерны четкие гра­ницы, которые можно представить в виде линий, определенных математически. Почвы, типы растительности, склоны, место­обитания диких животных — все эти объекты не имеют четких границ.

В растровых форматах возможна быстрая обработка данных для решения таких аналитических задач, как наложение, опре­деление соседства, логические запросы; определение относительного положения в различных слоях не требует никаких вы­числений.

Условия хранения данных разнятся при растровой и векторной системах. Простейший метод хранения растровых данных — при­менение одной позиции (т. е. Один-два байта памяти) для каждой ячейки. Это неэффективный метод, хотя его и применяют в неко­торых системах. В таких системах существуют строгие ограниче­ния числа рабочих строк и столбцов.

Кроме того, необходимы различные методы сжатия файлов, наиболее распространенный из которых — групповое кодирова­ние. Степень сжатия зависит от пространственной изменчивости данных. При обработке очень сложных данных групповое кодиро­вание дает отрицательный результат. Упаковка и распаковка дан­ных дают лишь небольшое преимущество по сравнению с их по-ячейным хранением.

Хранение векторных данных имеет следующие особенности:

для хранения простых полигонов требуются очень малые объе­мы памяти;

необходимые объемы памяти зависят от сложности объектов, а также от точности координат (одинарная или двойная);

объемы памяти зависят также и от того, какие взаимосвязи объектов хранятся в базе данных. В некоторых системах хранят лишь малое число взаимосвязей, при этом требуется небольшой объем памяти, а другие взаимосвязи при необходимости рассчи­тывают. Другие системы имеют более совершенные модели базы данных, хранят большое число взаимосвязей, требуют для этого больших объемов памяти.

В целом векторные системы используют меньший объем мас­совой памяти по сравнению с растровыми системами, разрешение которых сопоставимо с векторными.

В векторных форматах обычно хранятся данные координатной геометрии (топографические записи) и данные об административ­но-правовых границах.

Если свойства объекта описаны в растровом формате, то доста­точно сложно создать целостный объект из отдельных ячеек, на­пример, соединить ячейки, расположенные вдоль дороги.

В растровых форматах используются ячейки одинакового раз­мера, поэтому растр организует географическое пространство в за­данной последовательности, обеспечивает последовательное до­стижение реальной. Точечный объект должен занимать целую ячейку, это создает ряд трудностей при установлении их местона­хождения.

В векторной форме можно организовать пространство в любой последовательности, что обеспечивает произвольный доступ к данным.

С помощью сочетания растра и вектора, позволяющего объеди­нить лучшие характеристики обоих подходов, можно хранить данные в векторной форме, а обрабатывать в растровой. Для этого необходим эффективный алгоритм перевода из растрового форма-га в векторный и наоборот. Это позволяет сэкономить компью­терное время и объем массовой памяти.

Можно также использовать системы, в которых растровый и векторный анализ могут осуществляться параллельно, например при установке растровой и векторной систем в одном персональ­ном компьютере с использованием функций преобразования в од­ной или в обеих системах. Также этот способ возможен при нало­жении векторной карты участков с различным типом использова­ния земель на аэроснимок для более точного дешифрирования. Затем этот снимок может быть использован для корректировки векторной карты ареалов растительности.

Существует два типа структуры данных: топология и слои.

Топологию применяют для выделения пространственной связи между объектами. Топология обеспечивает связь между точками, линиями и полигонами и обычно не изменяется опе­ратором. Слои же применяют для того, чтобы структурировать данные.

Топологическая информация описывает, как объекты располо­жены друг относительно друга в пространстве, и обычно оператор ее не изменяет. В ГИС требуется точно определить топологию, для того чтобы выполнять пространственный анализ.

Топология включает в себя информацию, какие условные зна­ки соответствуют определенным объектам, как точки соединены друг с другом и какие точки и линии образуют полигоны. Тополо­гическая информация позволяет пользователю ГИС извлекать ин­формацию, например, о том, какое перекрытие имеют определен­ные полигоны, находится ли линия внутри полигона, и опреде­лять, насколько близко один объект расположен к другому.

Манипуляция и анализ данных, выполняемые нетопологически­ми ГИС-системами (например, CAD-системами), ограниченны.

Большинство ГИС позволяют разделять информацию на карте в логические категории, называемые картографическими слоями. Слои обычно содержат информацию только об одном типе объек­тов, подобно типу почвы участков, или о небольшой группе свя­занных объектов, например коммунальные транспортные магист­рали (телефонные, электрические и газовые линии) (рис. 3.4).

Данные разделяют на слои карты так, чтобы ими можно было манипулировать и анализировать в пространстве либо по отдельности, либо совместно с другими слоями. Для получения более значимых аналитических результатов слои в ГИС должны быть связаны друг с другом через общую систему координат базы данных.

Базы данных делят на иерархические, сетевые и реляционные.

Иерархические базы данных устанавливают строгую подчинен­ность между записями и состоят из упорядоченного набора деревьев (из упорядоченного набора нескольких экземпляров одного типа дерева). Тип дерева состоит из одного «корневого» типа за­писи и упорядоченного набора из нуля или более типов поддере­вьев (каждое из которых является некоторым типом дерева). Тип дерева в целом представляет собой иерархически организованный набор типов записи (рис. 3.5).

Здесь Квартал является предком для Земельного участка, а Зе­мельный участок — потомком для Квартала. Земельный участок является предком для Части участка, а часть участка — потомком для Земельного участка. Между типами записи поддерживаются связи. Автоматически поддерживается целостность ссылок между предками и потомками.

Типичный представитель иерархических систем — Information Management System (IMS) фирмы IBM. Первая версия появилась в 1968 г. До сих пор поддерживается много баз данных в этой систе­ме, что создает существенные проблемы с переходом как на новую технологию БД, так и на новую технику.

Сетевые базы данных используют в том случае, если структура данных сложнее, чем обычная иерархия, т. е. простота структуры иерархической базы данных становится ее недостатком. Организа­ция сетевых и иерархических баз данных должна быть жесткая. Наборы отношений и структуру записей необходимо задавать за­ранее.

Типичный представитель сетевых систем — Integrated Database Management System (IDMS) компании Cullinet Software, Inc., предназначенная для использования на машинах основного клас­са фирмы IBM под управлением большинства операционных сис­тем. Архитектура системы основана на предложениях Data Base Task Group (DBTG) Комитета по языкам программирования Conference on Data Systems Languages (CODASYL).

Сетевой подход к организации данных является расширением иерархического. В иерархических структурах запись-потомок дол­жна иметь в точности одного предка; в сетевой структуре данных потомок может иметь любое число предков. Сетевая БД состоит из набора записей и набора связей между этими записями. Тип связи определяется для двух типов записи: предка и потомка (рис. 3.6).

Изменение структуры базы данных предполагает перестройку всей базы данных, а для получения ответа на запрос необходимо иметь специальную программу поиска данных. Поэтому реализа­ция пользовательских запросов занимает много времени.

Недостатки иерархической и сетевой моделей привели к по­явлению реляционной базы данных. Реляционная модель была попыткой упростить структуру БД. В ней все данные представ­лены в виде простых таблиц, разбитых на строки и столбцы.

В реляционной базе данных информация организована в виде таблиц, разделенных на строки и столбцы, на пересечении кото­рых содержатся значения данных. У каждой таблицы имеется уни­кальное имя, описывающее ее содержимое. Структура таблицы показана на рисунке 3.7. Каждая горизонтальная строка этой таб­лицы представляет отдельный физический объект — один адми­нистративный район. Она же представлена на карте отдельным графическим объектом. Все строки таблицы представляют все районы одной области. Все данные, содержащиеся в конкретной строке таблицы, относятся к району, который описывается этой строкой.

Все значения, содержащиеся в одном и том же столбце, явля­ются данными одного типа. Например, в столбце «Районный центр» содержатся только слова, в столбце «Площадь» содержатся десятичные числа, а в столбце «ID» — целые числа, представляю­щие коды объектов, установленные пользователем. Связь между таблицами осуществляется по полям.

Каждая таблица имеет собственный, заранее определенный на­бор поименованных столбцов (полей). Поля таблицы обычно со­ответствуют атрибутам объектов, которые необходимо хранить в базе. Количество строк (записей) в таблице не ограничено, и каж­дая запись несет информацию о каком-либо объекте.

Понятие «тип данных» в реляционной модели данных полнос­тью адекватно понятию «тип данных» в языках программирова­ния. Обычно в современных реляционных БД допускается хране­ние символьных, числовых данных, битовых строк, специализи­рованных числовых данных (таких, как «деньги»), а также специ­альных «темпоральных» данных (дата, время, временной интервал). Достаточно активно развивается подход к расшире­нию возможностей реляционных систем абстрактными типами данных (соответствующими возможностями обладают, напри­мер, системы семейства Ingres/Postgres). В нашем примере мы имеем дело с данными трех типов: строки символов, целые числа и «деньги».

Понятие «домен» более специфично для баз данных, хотя и имеет некоторые аналогии с подтипами в некоторых языках про­граммирования. В самом общем виде домен определяется задани­ем некоторого базового типа данных, к которому относятся эле­менты домена, и произвольного логического выражения, приме­няемого к элементу типа данных. Если вычисление этого логичес­кого выражения дает результат «истина», то элемент данных является элементом домена. Наиболее правильной трактовкой по­нятия «домен» является его понимание как допустимого потенци­ального множества значений данного типа.

Схема отношения — это именованное множество пар [имя атри­бута, имя домена (или типа, если понятие «домен» не поддержива­ется)]. Степень, или «арность», схемы отношения — мощность этого множества. Степень отношения СОТРУДНИКИ равна че­тырем, т. е. оно является 4-арным. Если все атрибуты одного отно­шения определены на разных доменах, следует использовать для именования атрибутов имена соответствующих доменов (не забы­вая, конечно, о том, что это является всего лишь удобным спосо­бом именования и не устраняет различия между понятиями «до­мен» и «атрибут»).

Схема базы данных (в структурном смысле) — это набор имено­ванных схем отношений.

Кортеж, соответствующий данной схеме отношения, — это множество пар (имя атрибута, значение), которое содержит одно вхождение каждого имени атрибута, принадлежащего схеме отно­шения. «Значение» является допустимым значением домена дан­ного атрибута (или типа данных, если понятие «домен» не поддер­живается). Тем самым степень, или «арность», кортежа, т. е. число элементов в нем, совпадает с «арностью» соответствующей схемы отношения. Попросту говоря, кортеж — это набор именованных значений заданного типа.

Отношение — это множество кортежей, соответствующих од­ной схеме отношения. Иногда, чтобы не путаться, говорят «отно­шение-схема» и «отношение-экземпляр», иногда схему отноше­ния называют заголовком отношения, а отношение как набор кортежей — телом отношения. На самом деле понятие «схема от­ношения» ближе всего к понятию «структурный тип данных» в языках программирования. Было бы вполне логично разрешать отдельно определять схему отношения, а затем одно или несколь­ко отношений с данной схемой.

Однако в реляционных базах данных это не принято. Имя схе­мы отношения в таких базах данных всегда совпадает с именем соответствующего отношения-экземпляра. В классических реля­ционных базах данных после определения схемы базы данных изменяются только отношения-экземпляры. В них могут появ­ляться новые и удаляться или модифицироваться существующие кортежи. Однако во многих реализациях допускается и измене­ние схемы базы данных: определение новых и изменение суще­ствующих схем отношения. Это принято называть эволюцией схе­мы базы данных.

Обычным представлением отношения является таблица, заго­ловком которой служит схема отношения, а строками — кортежи отношения-экземпляра; в этом случае имена атрибутов именуют столбцы этой таблицы. Поэтому иногда говорят «столбец табли­цы», имея в виду «атрибут отношения». Реляционная база дан­ных — это набор отношений, имена которых совпадают с именами схем отношений в схеме БД.

Понятие «согласованность данных» — ключевое понятие баз данных. Фактически, если информационная система поддержи­вает согласованное хранение информации в нескольких файлах, можно говорить о том, что она поддерживает базу данных. Если же некоторая вспомогательная система управления данными позволяет работать с несколькими файлами, обеспечивая их со­гласованность, то ее можно назвать системой управления база­ми данных. Требование поддержания согласованности данных в нескольких файлах не позволяет обойтись библиотекой функ­ций: такая система должна иметь некоторые собственные дан­ные (метаданные) и даже знания, определяющие целостность данных.

Реляционные базы данных — наиболее популярная структура для хранения данных, поскольку сочетает в себе наглядность представления данных с относительной простотой манипулирова­ния ими.

База данных, организованная с помощью инвертированных списков, похожа на реляционную БД. Отличие заключается в том, что хранимые таблицы и пути доступа к ним видны пользовате­лям. При этом:

строки таблиц упорядочены системой в некоторой физической последовательности;

физическую упорядоченность строк всех таблиц можно опреде­лять и для всей БД (так делают, например, в Datacom/DB);

для каждой таблицы можно определить произвольное число ключей поиска, для которых строятся индексы. Эти индексы авто­матически поддерживаются системой, но явно видны пользовате­лям.

Общие правила определения целостности БД отсутствуют. В некоторых системах поддерживаются ограничения уникальности значений некоторых полей, но в основном все возлагается на при­кладную программу.

Для эффективного выполнения задач создания методов ввода, обновления, обеспечения файлового хранения и контроля за дос­тупом пользователя к файлам вывода данных требуется создать гибкую и хорошо организованную ГИС.

СОДЕРЖАНИЕ И КЛАССИФИКАЦИЯ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ БАЗОЙ ДАННЫХ

Эффективное использование цифровых данных предполагает наличие программных средств, обеспечивающих функции их хра­нения, описания, обновления и т. д. В зависимости от типов и форматов их представления, от уровня программных средств ГИС и некоторых характеристик среды и условий их использования возможны различные варианты организации хранения и доступа к пространственным данным, причем способы организации раз­личаются для позиционной (графической) и семантической их части.

В простых программных средствах ГИС отсутствуют специфи­ческие средства организации хранения, доступа к данным и мани­пулирования или эти функции реализуются средствами операци­онной системы в рамках ее файловой организации.

Большинство существующих программных средств ГИС ис­пользуют для этих целей сложные и эффективные подходы, осно­ванные на организации данных в виде баз данных, управляемых программными средствами, получившими название систем управ­ления базами данных (СУБД). Под СУБД принято понимать комп­лекс программ и языковых средств, предназначенных для созда­ния, ведения и использования баз данных.

Современные СУБД, в том числе те, что использованы в про­граммном обеспечении ГИС, различаются по типам поддерживае­мых модулей данных, среди которых выделяют иерархические, се­тевые и реляционные и соответствующие им программные сред­ства СУБД. Широкое применение при разработке программного обеспечения ГИС получили реляционные СУБД.

Дата добавления: 2015-04-29