A. 空間資料庫的組成部分
空間資料庫指的是地理信息系統在計算機物理存儲介質上存儲的與應用相關的地理空間數據的總和，一般是以一系列特定結構的文件的形式組織在存儲介質之上的。《空間資料庫》范圍及重點 1. 第一章：緒論 1) 空間資料庫基本概念、組成部分、名稱簡寫之間的聯系與區別與聯系； 答；利用當代的系統方法，在地理學、地圖學原理的指導下，對地理空間進行科學的認識與抽象，將地理資料庫化為計算機處理時所需的形式與結構，形成綜合性的信息系統技術——空間資料庫 或者SDBMS是海量SD的存儲場所、提供SD處理與更新、交換與共享，實現空間分析與決策的綜合系統。 組成：存儲系統、管理系統、應用系統 是SDBS的簡稱 2) 目前空間資料庫實現方案； 答：ORDBMS 3) GIS，RS與空間資料庫之間的聯系； 4) 常見的空間資料庫產品 答：輕量級： MS的Access、FoxPro、 SUN的Mysql 中等：MS的SQL Server系列 重量級：Oracle的Oracle 不太熟悉的有： Sybase、Informix、DB2 、Ingress、 PostgreSQL（PG）等 5) 產生空間資料庫的原因； 答：直接利用？ SD特徵 ：空間特性 非結構化特徵 空間關系特徵 多尺度與多態性 海量數據特性 存在的問題：復雜圖形功能：空間對象 復雜的空間關系 數據變長記錄 6）空間資料庫與普通關系資料庫的主要區別。 答：關系資料庫管理屬性數據，空間數據採用文件庫或圖庫形式；增加大二進制數據類型(BLOB)，解決變長數據存儲問題；將空間數據/屬性數據全部存放在資料庫中；但空間特性由程序處理 2. 第二章：空間資料庫模型 1) 如何理解空間資料庫模型； 2) 空間數據及空間關系； „ (1) 空間數據類型 幾何圖形數據 影像數據 屬性數據 地形數據 元數據：對空間數據進行推理、分析和總結得到的關於數據的數據， 數據來源、數據權屬、數據產生的時間 數據精度、數據解析度、元數據比例尺 地理空間參考基準、數據轉換方法… (2) 空間關系 指地理空間實體之間相互作用的關系： 拓撲關系：形狀、大小隨投影改變。在拓撲變換下不變的拓撲變數，如相鄰、包含、相交等，
反映空間連續變化的不變性 方位關系：地理空間上的排列順序，如前後、上下、左右和東、南、西、北等方位 度量關系：距離遠近等 3) 空間資料庫如何建模； DB設計三步驟 ‹ Conceptual Data Model：與應用有關的可用信息組織、數據類型、聯系及約束、不考慮細節、E-R模型 Logic Data Model 層次、網狀、關系，都歸為關系，SQL的關系代數(relational algebra, RA) Physical Data Model：解決應用在計算機中具體實現的各種細節，計算機存儲、數據結構等 4) 模型之間如何轉換？ 5) 可行的空間資料庫建模方案。 面向對象的空間資料庫模型GeoDatabase 3. 第三章：空間資料庫存儲與索引 1) 空間數據如何組織、存儲的，採用什麼技術或者方法； 為有效表達空間信息內容，空間數據必須按照一定的方式進行組織與存儲：適合外存操作的數據結構、記錄和文件的多種組織方式 SDB空間數據組織：數據項、記錄、文件、資料庫 SDB空間數據存儲：二級存儲器、緩沖區管理器、空間聚類(clustering)、空間索引 2) 空間近似與空間聚類； 目的：降低響應大查詢的尋道時間和等待時間，在二級存儲中空間上相鄰的/查詢上有關聯的空間對象在物理上存放在一起， 內部聚類(internal clustering)：加快單個對象的訪問，一個對象都存放在一個磁碟塊（頁面）；如超出則存放在連續扇區，本地聚類(local clustering)：加快多個對象訪問。一組空間相鄰對象存放在一個頁面 空間聚類比傳統聚類技術復雜。多維空間對象無天然的順序 磁碟：一維存取，高維：將高維映射到一維， 一一對應，保持距離(distance preserving)：一一對應，容易；距離不變，近似，映射技術、Z序(z-order)、Hilbert曲線 3) 空間資料庫性能提升的關鍵問題是什麼？如何提升； 資料庫索引，基於樹：ISAM、B樹、B 樹等，基於Hash：靜態、可擴展、線性等 4) 空間索引技術是什麼？為什麼產生？有哪些常見的空間索引；各有何特點及適用范圍？ 依據空間對象的位置和形狀或者空間對象之間的空間關系，按一定順序排列的一種數據結構，介於空間操作演算法和空間對象之間，通過篩選，大量與特定空間操作無關的空間對象被排除，提高效率，空間資料庫關鍵的技術 空間索引產生的原因:空間數據的特點：空間定位、空間關系、多維、多尺度、海量、復雜，傳統資料庫索引處理的一維的字元、數字，對多維處理採用組合欄位 1、基於二叉樹的索引技術：二分索引樹結構主要用於索引多維數據點；對復雜空間目標（線、面、體等）的索引卻必須採用近似索引方法和空間映射技術 2、 基於B樹的索引技術 ‹B樹的變體如R樹系列，外包矩形；對大型資料庫具有出色表現；需要解決：減少區域重疊，提高搜索效率 3、基於哈希的網格技術
B. Superset1.0在Windows下怎麼安裝
BI數據可視化——Windows環境下Superset1.0版本安裝配置方法
一.准備環境
安裝Python，建議安裝Python3.7.4，兼容性更好。
二．創建虛擬環境
1.命令：pip install virtualenv
2.命令窗口cd至superset存放路徑下，使用命令：virtualenv envs，執行命令後系統創建一個envs名稱的文件夾。
三.激活虛擬環境
命令：envsscriptsactivate
四.安裝Superset1.0
1.setuptools和pip更新
命令：pip install --upgrade setuptools pip
2.安裝python_geohash組件
命令：pip install python_geohash-0.8.5-cp37-cp37m-win_amd64.whl
下載地址：https://www.lfd.uci.e/~gohlke/pythonlibs/
說明：該組件需要自行到官網下載並匹配Python版本，然後存放於當前命令窗口的文件路徑下。獨立安裝該組件是為了避免自動安裝出錯。
3.安裝Supetset 1.0
命令：pip install apache-superset
4.連接Mysql配置（該步驟是了為連接Mysql資料庫提前做准備，無連接Mysql需求的可以省略）
命令：pip install mysqlclient -i https://pypi.tuna.tsinghua.e.cn/simple/
pip install pymssql -i https://pypi.tuna.tsinghua.e.cn/simple/
pip install pillow -i https://pypi.tuna.tsinghua.e.cn/simple/
5.修改superset目錄下config.py值
用寫字板打開superset目錄下config.py文件：
1.查找到BABEL_DEFAULT_LOCALE = "en"，把en更改為zh，默認語言變為中文。
2.查找到CACHE_CONFIG: CacheConfig = {"CACHE_TYPE": "null"}
DATA_CACHE_CONFIG: CacheConfig = {"CACHE_TYPE": "null"}
把null更改為simple，該步驟是為了避免Flask_Caching報錯。
6.初始化資料庫
命令：superset db upgrade
7.為flask框架配置app名稱
命令：set FLASK_APP=superset
8.創建管理員用戶
命令：flask fab create-admin
9.載入系統系統自帶案例
命令：superset load_examples
說明：在superset1.0.1下，案例載入一般會出錯，筆者試了好多方法也沒能解決，不過這些案例僅供參考，實際對superset的使用與開發不影響。
10.Superset初始化
命令： superset init
11.啟動superset
命令：superset run -p 8088 -h 127.0.0.1 --with-threads --reload --debugger
C. hash查找演算法 數據量在10萬左右 資料庫中存儲
可以用，但是最好加入緩存機制。
D. 什麼是笛卡爾積笛卡爾積是什麼意思
笛卡爾乘積是指在數學中，兩個集合X和Y的笛卡尓積（Cartesian proct），又稱直積，表示為X×Y，第一個對象是X的成員而第二個對象是Y的所有可能有序對的其中一個成員 。
假設集合A={a, b}，集合B={0, 1, 2}，則兩個集合的笛卡爾積為{(a, 0), (a, 1), (a, 2), (b, 0), (b, 1), (b, 2)}。
類似的例子有，如果A表示某學校學生的集合，B表示該學校所有課程的集合，則A與B的笛卡爾積表示所有可能的選課情況。A表示所有聲母的集合，B表示所有韻母的集合，那麼A和B的笛卡爾積就為所有可能的漢字全拼。
設A,B為集合，用A中元素為第一元素，B中元素為第二元素構成有序對，所有這樣的有序對組成的集合叫做A與B的笛卡爾積，記作AxB.
笛卡爾積的符號化為：
A×B={(x,y)|x∈A∧y∈B}
例如，A={a,b}, B={0,1,2}，則
A×B={(a, 0), (a, 1), (a, 2), (b, 0), (b, 1), (b, 2)}
B×A={(0, a), (0, b), (1, a), (1, b), (2, a), (2, b)}
(4)geohash資料庫擴展閱讀
給出三個域：
D1=SUPERVISOR = { 張清玫，劉逸 }
D2=SPECIALITY= {計算機專業，信息專業}
D3=POSTGRADUATE = {李勇，劉晨，王敏}
則D1，D2，D3的笛卡爾積為D：
D=D1×D2×D3 ={(張清玫, 計算機專業, 李勇), (張清玫, 計算機專業, 劉晨),
(張清玫, 計算機專業, 王敏), (張清玫, 信息專業, 李勇),
(張清玫, 信息專業, 劉晨), (張清玫, 信息專業, 王敏),
(劉逸, 計算機專業, 李勇), (劉逸, 計算機專業, 劉晨),
(劉逸, 計算機專業, 王敏), (劉逸, 信息專業, 李勇),
(劉逸, 信息專業, 劉晨), (劉逸, 信息專業, 王敏)}
這樣就把D1,D2,D3這三個集合中的每個元素加以對應組合，形成龐大的集合群。
本個例子中的D中就會有2X2X3個元素，如果一個集合有1000個元素，有這樣3個集合，他們的笛卡爾積所組成的新集合會達到十億個元素。假若某個集合是無限集，那麼新的集合就將是有無限個元素
E. centos7怎麼編譯安裝mysql5.7
更好的性能
對於多核CPU、固態硬碟、鎖有著更好的優化，每秒100W QPS已不再是MySQL的追求，下個版本能否上200W QPS才是用戶更關心的。
更好的InnoDB存儲引擎
更為健壯的復制功能
復制帶來了數據完全不丟失的方案，傳統金融客戶也可以選擇使用。MySQL資料庫。此外，GTID在線平滑升級也變得可能。
更好的優化器
優化器代碼重構的意義將在這個版本及以後的版本中帶來巨大的改進，Oracle官方正在解決MySQL之前最大的難題。
原生JSON類型的支持
更好的地理信息服務支持
InnoDB原生支持地理位置類型，支持GeoJSON，GeoHash特性
新增sys庫