A. Geodatabse 空间数据库模型的特点是什么
1、空间参考。Geodatabse在要素类和数据集中对空间参考信息进行了完整的定义。
2、表定义。Geodatabse空间几何数据与属性数据保存在同一个表（要素类）中。
3、拓扑规则。Geodatabse的拓扑关系管理机制在以下几个方面有明显的优势：
1） 用户可以自行定义哪些要素类将手拓扑关系规则约束。
2） 多个点、线、面要素类（层）可以同时受同一组拓扑关系规则约束。
3） 提供了大量的拓扑关系规则。
4） 用户为自己的数据可以自行指定必要的拓扑关系约束规则。
5） 拓扑关系及规则是在符合工业标准的DMBS（数据管理系统）中进行的，可以多用户并发处理。
6） 用户可以局部建立或检查拓扑关系，以提高生产率。
4、可以表达复杂的地理要素（如，河流网络、电线杆等）。
B. 空间数据的逻辑模型的主要设计内容有哪些
内容如下：
空间数据逻辑模型的设计主要内容包括粒度层次划分、数据分割策略、关系模式的定义、数据源及数据抽取模型的定义。依据建立的空间数据仓库概念模型并不能直接建立空间数据仓库的物理模型，而是首先建立空间数据仓库的逻辑模型，由逻辑模型来指导空间数据仓库的物理实施。
简介：
数据模型（Data Model）是数据特征的抽象，它从抽象层次上描述了系统的静态特征、动态行为和约束条件，为数据库系统的信息表示与操作提供一个抽象的框架。数据模型所描述的内容有三部分，分别是数据结构、数据操作和数据约束。
C. 空间数据库的数据模型有哪几种
目前在空间数据库领域，常用的数据模型有：1、层次模型 2、网络模型 3、关系模型 4、面向对象模型
D. 地质－生态环境空间数据库建库标准
一、范围
本标准定义了山东半岛城市群地质－生态环境空间数据库的数据结构框架、数据实体及实体之间的相互关系，定义了成果图件空间数据的要素集、要素类、要素分类代码及属性数据项，可用于山东半岛城市群项目数据的采集、存储、管理、共享及数据库建设。
二、规范性引用文件
下列标准所包含的条文，通过在本标准中引用而构成为本标准的条文。本标准出版时，所示版本均为有效。所有标准都会被修订，使用本标准的各方应探讨使用下列标准最新版本的可能性。
GB / T 1. 1—2000 标准化工作导则 第 1 部分: 标准的结构和编写规则
GB / T 13923—92 国土基础信息数据分类代码
GB / T 2260—1999 中华人民共和国行政区划代码
GB / T 2659 世界各国和地区名称代码
GB / T 9649—88 地质矿产术语分类代码
DZ / T 0160—95 1∶ 200000 地质图地理底图编绘规范及图式
DZ / T 0197—1997 数字化地质图图层及属性文件格式
GB 958—99 区域地质图图例 ( 1∶ 50000)
DZ / T 0179—1997 地质图用色标准及用色原则
DDB 9702 GIS 图层描述数据内容标准
GB 17108—1997 海洋功能区划技术导则
中国地质调查局 地质图空间数据库建设工作指南 ( 2. 0 版)
中国地质调查局 1∶ 20 万区域水文地质图空间数据库图层及属性文件格式工作指南
三、术语和定义
本标准涉及的主要术语如下:
1. 地理信息数据库 ( geodatabase)
采用标准关系数据库技术来管理、表现地理信息的空间数据库。
2. 数据包 ( data package)
逻辑相关数据实体的集合，本标准中将山东半岛城市群项目数据整体视作一个数据包。
3. 数据实体 ( data entity)
描述专业领域同一类型数据的数据元素的集合，如地质构造数据实体，概念上等同于UML 的类。数据实体可通过一个或多个相关的数据元素及相关的数据实体定义。
4. 数据集 ( dataset)
逻辑相关数据组成的数据集合，如一幅地图可视作一个数据集，数据集是一个逻辑上的整体。
5. 数据子集 ( subdataset)
按一定规则划分的数据集中逻辑相关数据的集合，本标准中的一个数据子集对应一个地图要素类，数据子集类别对应地图上的图层划分。
6. 空间数据 ( spatial data)
用来表示空间实体的位置、形状、大小和分布特征诸方面信息的数据。空间数据不仅具有实体本身的空间位置及形态信息，而且还有实体属性和空间关系 ( 如拓扑关系)信息。
7. 空间参照系 ( spatial reference)
对地理信息数据的空间范围和投影的描述。
8. 地图 ( map)
地理信息的图形描述，包括地理信息数据和地图元素，如标题、图例和比例尺等。本标准中将一幅地图视作一个数据集进行管理，并通过一组要素集 ( 要素类、关系类、属性表的集合) 、空间参照系、地图样式定义地图的数据内容及显示方式。
9. 图层 ( layer)
地图上特定区域范围内按一定规则划分的相似要素类的集合，如水系、城镇。图层为要素类的专题组合及表现，一个图层定义了它包含地理信息数据的地理位置和显示方法。
10. 要素 ( feature)
现实世界中的对象在地图图层中的表示，如地图中表示道路的一条线。
……
四、缩略语和符号
1. 缩略语
ARD 图外整饰要素 ( Elements Around Map)
BMAP 地理底图 ( Basemap)
BOU 境界、边界 ( Bourn)
CD 代码 ( Code)
COL 综合柱状图 ( Colomnar Chart)
DT 日期 ( Date)
ELE 地形高程 ( Elevation)
……
2. UML 类图符号
山东半岛城市群地区地质－生态环境与可持续发展研究
3. ER 图符号
山东半岛城市群地区地质－生态环境与可持续发展研究
五、基于 UML 的 Geodatabase 的空间数据模型
构建地质数据的空间数据模型是建立地质信息数据库的一项关键工作，是数据库建设的基础。Geodatabase 数据模型作为 ArcGIS 软件平台的一种通用数据形式，目前已被国内外众多地质空间数据库的建设所采用。数据建模也已经成为地质数据库建立的一项主要内容。
目前针对地质、水文、矿产、海洋等多个领域的专业 Geodatabase 数据模型都已存在，国内目前应用于区域地质 － 生态环境调查的综合地质 － 生态环境空间数据模型还比较少见。因此，本项目在分析国内外目前比较通用的各专业数据模型的基础上，提出了专门面向山东半岛城市群地质 － 生态环境空间数据库建设的 Geodatabase 数据模型。
在 Geodatabase 数据模型中，允许定义要素之间类型的关联，Geodatabase 对空间数据管理以关系数据库为基础，利用商用关系数据库成熟的数据处理能力对空间数据和非空间数据进行统一管理。Geodatabase 使用面向对象的方法，使得要素可以具有自己的行为和属性，并且要素类具有继承性、多态性和封装性。这样，以更加适合自然的行为和人的思维方式去组织数据，更精确地模拟真实世界。
1. Geodatabase 数据模型的结构体系
Geodatabase 数据模型作为一种新型的面向对象的数据模型，融入了面向对象的核心技术，如类 ( Class) 、对象 ( Object) 、封装 ( Encapsulation) 、继承 ( Inheritance) 和多态( Polymorphism) 等思想和技术。Geodatabase 数据模型的目的就是为了让用户能更容易、更自然地表示 GIS 数据特征和更容易地建立特征之间的各种关系。Geodatabase 空间数据库数据模型如表 12 －1 所示。
表 12 －1 Geodatabase 内部结构
续表
2. Geodatabase 数据库模型的特点
Geodatabase 有两种，即个人与多用户 Geodatabase。
1) 个人 Geodatabase 支持内置于 ArcGIS 系统并提供对本地数据的访问，适用于面向项目的 GIS，在 Microsoft Access 数据库平台上实现，提供生成和更新 Access 数据库的服务，可处理小型或适中的 Access 数据库。但个人 Geodatabase 的存储容量有不能超过 2GB的限制。
2) 多用户的 Geodatabase 是通过 ArcSDE ( ARC 空间数据库引擎) 实现的。ArcSDE可以生成和访问从小型到大型的 Geodatabase 并提供关系型数据的开放界面。
与标准的关系数据库相比，Geodatabase 简化了地理数据建模的工作，因为它包含有用于建模地理信息的通用模型。
此外，Geodatabase 还同时支持两个视图，即对象视图和关系视图。这样就综合了对象视图和关系视图两者的优点。对象视图在 Geodatabase 中占据主导地位，其目的是提供一个接近于逻辑数据模型的数据模型，因而更接近于现实。关系视图则用于一些 Geodata-base 数据的常规处理，它表示的是一些简单地理对象的特征。
3. 基于 UML 的 Geodatabase 数据模型的设计
( 1) Geodatabase 数据库设计的方法
在 ArcGIS 中，建立地理数据库可以有多种方法。借助 ArcCatalog，可以通过 3 种方式建立新的地理数据库。
第一种方法是建立一个新的地理数据库。
第二种方法是移植已经存在的数据到地理数据库中去。
第三种方式是用 CASE 工具来建立地理数据库。
( 2) 面向对象和 UML ( 统一建模语言)
面向对象是软件程序设计中的一种新思想，它能使程序设计更加贴近现实，并且花费更小的精力。面向对象方法学包含了对象 ( object) 、类 ( classification) 、继承 ( inherit-ance) 、聚集和消息 ( messages) 的概念。
UML ( Unified Modeling Language，统一建模语言) 是一种基于面向对象方法的建模语言，具有创建系统的静态结构和动态行为等多种结构模型的能力，是一种通用的建模语言。在 Geodatabase 的设计中，主要用到描述系统静态结构的类图。类图的节点表示系统中的类及其属性和操作。类图的边表示类之间的联系，包括继承、关联、依赖、聚合等。
类的表示由 3 个部分方框组成，上面部分给出了类的名称; 中间部分给出了该类的单个对象的属性; 下面部分给出了一些可以应用到这些对象的操作。类的表示如图 12 －5。
图 12 －5 类的表示
关联是对类的实例之间联系的命名，与关联有关的内容有关联元数 ( Degree) 、关联角色 ( Role) 和重复度 ( Multiplicity) 。
UML 中有 3 种类型的类: 抽象类 ( abstract class) 、可创建化类 ( creatable class) 和可实例化类 ( instantiable class) 。
UML 类图的符号见本节第四部分内容。
( 3) 面向对象的地理数据模型的设计方法
利用 CASE 工具进行 Geodatabase 数据模型设计的步骤具体为:
1) 在 CASE 工具中进行 UML 建模。
2) 将设计好的 UML 模型载入资料库 ( repositry) 。
3) 利用 GIS 软件提供的 CASE 接口，根据资料库中的 UML 模型生成空间数据库结构。至此，Geodatabase 空间数据库结构初具雏形。在 GIS 软件环境中，现在可以将新生成的数据或已有的数据进行格式转换后载入到设计好的 Geodatabase 空间数据库中，由空间数据库统一管理。利用 CASE 工具来建立 Geodatabase 地理数据库的工作流程见图12 － 6。
图 12 －6 利用 CASE 工具来建立 Geodatabase 地理数据库的工作流程
六、地质 － 生态环境 Geodatabase 数据模型的建立
( 一) 数据模型设计的依据
根据山东半岛城市群地质 － 生态环境调查评价研究工作的需要和山东半岛城市群地质 － 生态环境 GIS 数据库系统的整体设计要求，结合各地质 － 生态环境要素的成果图件和文本报告资料，利用 UML 设计工具 Microsoft Visio 完成了山东半岛城市群地质 － 生态环境Geodatabase 数据模型的设计 ( 图 12 － 7) 。
图 12 －7 山东半岛城市群地质 － 生态环境 Geodatabase 数据模型的设计依据
( 二) 山东半岛城市群地质 － 生态环境数据库的 UML 类图
1. 数据集管理
山东半岛城市群项目数据包中的数据以数据集为单元统一组织管理，数据集管理方式就是将一份文字报告或一幅成果图件视作逻辑上的整体，用 “数据集编号”唯一标识，通过数据集实体统一管理。同一数据集的不同实体，例如成果图中的图层，通过实体中的“数据集编号”元素关联。
2. 空间数据管理
山东半岛城市群项目数据包由文字报告及成果图件两大类数据组成，并以成果图件为主，成果图件是一空间数据实体，统一存储在面向对象的地理信息数据库中，以图幅为单元进行管理。
3. 数据包总体结构
本标准中山东半岛城市群项目数据包总体结构用 UML 模型来体现，山东半岛城市群项目数据包由 “成果报告”、“元数据”及 “存档文件”3 个数据实体 ( UML 类) 组成，通过 “数据集”实体统一组织管理。“成果报告”由它的继承类 “文字报告”及 “成果图件”定义，为研究成果数据包的主体数据。“元数据”及 “存档文件”为数据集的辅助数据，“元数据”存放文字报告或成果图件的元数据; “存档文件”存放文字报告或成果图件的相关存档文件，供数据集数据的整体下载与利用。
一个 “数据集”实体对应一个项目的 “文字报告”或一幅 “成果图件”; 每一个数据集必须有一个而且只能有一个 “元数据”文件; “存档文件”是 “数据集”的可选聚合实体。
“成果图件”是一空间数据实体，由特定的面向对象地理信息数据库 ( Geodatabase)统一存储、管理。一幅 “成果图件”数据内容由一组空间要素集 ( 基础地理要素集、地质要素集、地球物理要素集、地球化学要素集、辅助要素集) 组成，空间要素集数据类型包括矢量 ( Feature Dataset，简称要素集) 、栅格 ( Raster Dataset) 和 TIN ( TIN Dataset)3 种。
4. 数据集编号的编码规则
数据集编号由数据库管理方统一编码，必须保证编号在数据库中唯一，编号中的英文字母全部大写。
山东半岛城市群项目数据集按 “项目或图幅—提交单位—提交年份—成果序号”编码。数据集编号的字符串长度不得超过 22 位，以保证 “数据集编号 + 要素类名”的字符串总长度不超过 30 位。
5. 成果图件要素类命名规则
要素类名字符串总长度不得超过 8 位。
矢量要素类按 “要素集类型 + 要素类名 + 要素类型”命名，全部用大写英文字母表示。“要素集类型”用一位代码表示，如 “L”表示基础地理要素集。栅格数据集数据以“要素集类型 + 要素类型”命名，要素类型用代码 RAS 表示，如 “DRSRAS”表示遥感栅格数据。TIN 数据集数据以 “要素集类型 + 要素类型”命名，要素类型用代码 TIN 表示，如 “LELETIN”表示地面高程 TIN。
6. 成果图件要素分类编码规则
要素分类编码用以标识不同的要素类要素，保证地图要素存储、交换、显示的一致性。
( 1) 分类编码原则
1) 科学性、系统性;
2) 相对稳定性;
3) 不受地图比例尺的限制;
4) 完整性和可扩展性;
5) 适用性。
( 2) 分类编码方法
成果图件要素类中不同要素的分类编码采用中华人民共和国国家标准 《国土基础信息数据分类与代码》的编码结构，结构如下:
山东半岛城市群地区地质－生态环境与可持续发展研究
大类码、小类码、一级代码和二级代码分别用数字顺序排列。识别位由用户自行定义，以便于扩充。在本项目中编码分两类: ①基础地理要素编码; ②地质专业要素编码( 地质、地球物理、地球化学等) 。
( 三) 山东半岛城市群项目数据实体及实体关系
山东半岛城市群项目数据实体类及其代码见表 12 －2，实体类名代码按实体类的英文名缩略语编码，本标准中山东半岛城市群项目数据实体及实体间关系用 UML 及实体关系图 ( ERD) 来体现。
表 12 －2 山东半岛城市群项目数据实体类及其代码
1. 数据集实体 ( MGRD_Dataset)
山东半岛城市群项目数据包中的 “数据集”实体用来统一组织管理 “文字报告”、“成果图件”、“元数据”及 “存档文件”数据实体，“数据集”实体中的数据项包含数据集的归属项目、提交日期、提交单位、主题类别及地理范围等可用于数据集检索的信息。一个 “数据集”实体对应一个项目的 “文字报告”或一幅 “成果图件”，“数据集”实体与 “元数据”实体间为一一对应关系，与 “存档文件”实体间为一对多的对应关系。“数据集”实体的数据内容及其存储表通过 “数据子集”实体分类定义，主键 ［数据集编号］可用于同一数据集中不同 “数据子集”的关联，也可用于数据集对应的 “元数据”及“存档文件”的关联。
2. 成果报告数据实体 ( MGRD SumTmaryReport)
研究成果报告数据实体包括项目的最终综合文字报告及相应的成果图件。
( 1) 文字报告数据实体 ( SR_WordReport)
文字报告数据实体包括 “文字报告”及图像格式的 “报告附图”数据实体，文字报告及附图均以二进制大对象存储。数据实体之间通过 ［数据集编号］ 关联。
( 2) 成果图件数据实体 ( SR_hemeMapSet)
“成果图件”数据实体是一空间数据实体，主要以矢量图形格式存储在地理信息数据库中，其中也包括栅格数据及 TIN 数据用于数据的空间分析。
1) 要素集: “成果图件” 数据实体以图幅为数据集单元进行管理; 图幅内容以分属不同空间要素集 ( 基础地理要素集、地质要素集、地球物理要素集、地球化学要素集、辅助要素集) 的要素类组合，同一个要素集内的要素类享有同一空间参照系，相互具有拓扑关系。
2) 要素类: 一个要素类的存储单元为关系数据库中的一个数据表，要素类图元类型有点、线、面、注记 4 种，一个要素类只能包含一种图元类型。本标准中基础地理要素集、地质要素集、地球物理要素集、地球化学要素类、辅助要素集的要素类用 UML 类图体现。
3) 图层: 图层为要素类的专题组合及表现，不同图层的组合即构成了可视化 “成果图件”。本项目通过对数据来源的分析，提出并建立了适合山东半岛城市群地区地质 － 生态环境调查与评价特点的空间数据库数据图层。考虑到空间数据的应用和相互转换，每一图层均应建立相应的内部属性表，属性表必须包含一些基本字段内容，根据具体任务的不同，需灵活扩充内部属性表字段内容。 “成果图件”数据实体的图层划分及其代码见表 12 －3。
4) 要素类属性: 要素类的要素特征由属性表定义，属性表每一行对应一个要素，每一列包含要素的一个特征信息。
表 12 －3 成果图件数据实体的图层划分及其代码
5) 要素类要素分类: 同一要素类中不同类型的要素用不同的代码标识，通过属性表中的 “编码” ( GEO_CODE) 数据项体现，以便地图中同一要素类要素的分类显示，并保证地图要素存储、交换、显示的一致性。在本项目中成果图件的基础地理要素分类代码采用中华人民共和国国家标准 《国土基础信息数据分类与代码》，并根据需要进行了扩充，地质专业要素分类代码全部由本标准定义，见表 12 －4 和表 12 －5。
表 12 －4 基础地理要素分类代码
表 12 －5 地质专业要素分类代码
图12 -8 山东半岛城市群项目数据包UML类图
图层编码中，第一位为图类代码，L 代表基础地理类图层; D 代表基础地质类图层;G 代表国土资源图层; W 代表地壳稳定性图层; S 代表水资源图层; H 代表海岸带图层;T 代表生态环境图层; R 代表人类工程活动图层; F 代表分析评价图层; Y 代表预测与防治图层; Z 代表辅助图层。第二位为比例尺代码，图件均采用 1∶ 50 万比例尺，代码为 B。第三位到第五位为图名的汉语拼音首字母缩写。第六位为图层数字编号。
( 四) 山东半岛城市群项目 UML 类图
1. 山东半岛城市群项目数据包 UML 类图
UML 类图见图 12 － 8。
2. 成果图件要素集 UML 类图
1) 基础地理要素集实体 UML 类图 ( FD_Geography) 。本项目将基础地理要素分为地理网格、居民地、境界、交通网、地貌地形、水系、海洋海岸带、行政区划、栅格数据等 9个抽象要素类，建立了 “各市基本情况”对象类，与表明各地区域的 “城市群”类相连接，将山东半岛城市群8 个地级市的地理位置数据与地区的基本资料数据有机地联系起来。
2) 地质要素集实体 UML 类图 ( FD_Geology) 。
3) 国土资源要素集实体 UML 类图 ( FD_LandResource) 。
4) 水资源要素集实体 UML 类图 ( FD_WaterResource) 。
5) 生态环境要素集实体 UML 类图 ( FD_Environment) 。
6) 辅助要素集实体 UML 类图 ( FD_Ancillary) 。
3. 山东半岛城市群项目数据实体关系图
1) 数据集实体 ER 图 ( MGRD_DataSet) 。
2) 研究成果报告数据实体 ER 图 ( MGRD_SummaryReport) ( 图 12 － 9) 。
图 12 －9 研究成果报告数据实体 ER 图 ( MGRD_SummaryReport)
七、山东半岛城市群项目数据包数据字典
( 一) 数据集实体 ( MGRD_DataSet)
山东半岛城市群地区地质－生态环境与可持续发展研究
( 二) 研究成果报告数据实体 ( MGRD_SummaryReport)
1. 文字报告数据实体 ( SR_WordReport)
山东半岛城市群地区地质－生态环境与可持续发展研究
2. 成果图件数据实体 ( SR_ThemeMapSet)
( 1) 基础地理要素集实体 ( FD_Geography)
山东半岛城市群地区地质－生态环境与可持续发展研究
( 2) 地质要素集实体 ( FD_Geology)
山东半岛城市群地区地质－生态环境与可持续发展研究
( 3) 水资源要素集实体 ( FD_HydroResource)
山东半岛城市群地区地质－生态环境与可持续发展研究
E. 什么是空间数据模型他对GIS技术及其应用有何重要性
来源一：空间数据模型是关于现实世界中空间实体及其相互间联系的概念，它为描述空间数据的组织和设计空间数据库模式提供着基本方法。因此，对空间数据模型的认识和研究在设计GIS空间数据库和发展新一代GIS系统的过程中起着举足轻重的作用。
《地理信息系统——原理、方法和应用》邬伦等编着，第48页。
来源二：为了能够利用地理信息系统工具来解决现实世界中的问题，首先必须将复杂的地理事物和现象抽象到计算机中进行表示、处理和分析，其结果就是空间数据模型。
空间数据模型可分为：
1、概念模型（分三种：1：场模型：用于描述空间中连续分布的现象；2：对象模型：用于描述各种空间地物；3：网路模型：可以模拟现实世界中的各种网络）
2、逻辑数据模型（常用的分：矢量数据模型，栅格数据模型和面向对象数据模型等）
3、物理数据模型（物理数据模型是指概念数据模型在计算机内部具体的存储形式和操作机制，即在物理磁盘上如何存放和存取，是系统抽象的最底层。）
《地理信息系统教程》汤国安等编，第62页。
顺：考研加油~
F. 中亚地区空间数据库建库技术流程
本文在ArcGIS 9.2系统支持下，采用中国地质调查局地质调查技术标准（DD2006-06）——数字地质图空间数据库的建库标准，本标准是根据地质调查数据产品生产的需要及以往数据模型建模的实践，基于地理信息应用模式规则（ISO 19109）与地理信息空间模式（ISO 19107）、以ESRI的地理数据库描述框架、UML和关系数据库规范化理论为基础，采用面向对象（地理数据库模型）的建模技术，在空间数据模型研究的基础上，建立反映数字地质图数据（实体）、数据（实体）之间的联系以及有关语义约束规则的形式化表述，为数字地质图数据的共同理解提供基础。本文参照该标准，结合中亚地区地质图的实际情况，适当选取各数据库要素类、对象类和综合要素类，构建中亚地区地质图空间数据库。
1.中亚地质图数据库结构定义
（1）数据库各要素类定义
采用下列要素对地质图空间数据库要素类、对象类和综合要素类进行描述与定义：
实体名称：实体数据的中文名称；要素类名称：要素类的中文名称；
对象类名称：对象类的中文名称；
综合要素类名称：综合要素类的中文名称；
要素对象与综合要素类编码：数据项名称的标准化编码；
空间数据类型：指点线面类型；
数据类型：指数据存储的类型数据存储的类型，一般包括字符型（C）、单精度数值（S）、双精度数值（D）、长整形（L）、整形等（I），对于特殊系统的数据类型，需要明确说明；
与其他实体的关系：表示该实体与其他实体的关系，如：拓扑关系或依赖关系；
数据存储长度：存储于某一特定系统平台的字节数，为系统默认值；
数据显示长度：数据用于信息表达的长度，字符型数据说明字符个数，数值型数据说明小数点前后的位数，如F8.2，不确定长度的数据项需明确说明；
约束条件：确定数据项是否填写，按照以下三类规定，可选（O）、必选（M）、条件必选（C）；若为必选（M）时，可填写是否为空（NOT NULL）；
默认值/初始值：确定数据项在初始状态下的值；
值域范围：明确给出数据项的取值范围；
数据项描述：对需要进一步说明的数据项进行描述。对于特殊表达格式的数据项也需在此说明，如多数值表达的分隔符，特殊符号的表达描述等；
主关键字名称：用以标识记录的唯一性，并用于和其他实体进行关联的数据项的名称；
子关键字名称：和主关键字一起用以标识记录的唯一性，并用于和其他实体进行关联的数据项的名称；
索引键名称：用于按照一定规律排序的数据项的名称；
注释要素类编码：注释要素类数据项名称的标准化编码。
1）组成地质图空间数据库要素数据集包括三大类：基本要素数据集、综合要素数据集和对象数据集。地质图空间数据库要素、对象的分类、描述要素、对象的内容、要素、对象的关系描述见表7-2。
表7-3 沉积（火山）岩岩石地层单位（_strata）
2.数据库建库技术流程
按照统一的分类标准扫描地质图矢量入库后，在地质图上按各个要素进行分类，参照每一幅地质图说明书逐一进行属性录入。本文基于数字制图技术的地质图空间数据库建库技术流程图如图7-18所示：本文采用的建库流程是参考国家数字地质图建库标准，结合中亚地区地质图图幅要素的实际情况，以及在ArcGIS 9.2平台上建库的实际操作过程，在矢量化过程中，采用以线性地质要素（断层，地质界线，岩性边界等）矢量为起点，以线跟踪，线拷贝为中心，最后以线转面（feature to polygon）的方法生成各面类地质图层，然后对临时面文件按各地质要素进行分类，导入各图幅的标准地质数据库中，再进行属性数据的录入。
图7-17 地理数据库模型的地质图类图
在建库过程中，第一步，对扫描地质图进行几何校正，本文在ERDAS IMAGINE 9.2软件的支持下，采用多项式几何校正法，按一次方，选取图纸网格线交点作为控制点，每幅图至少选取20各控制点，进行几何校正，精度保证在0.5个像素以内，即10米的精度内，完成对中亚地区扫描地质图的几何校正。
第二步，在ArcGIS Catloge平台上，按照前文讨论的各地质要素数据集，各地质要素字段创建数据库表结构。在统一的建库标准下建立完整的中亚地区地质图数据库。每一幅地质图形成一个单独的地理数据库（geodata base），每个库包含相同的数据结构和字段类型，每一个属性表形成一个图层，存放对应的地质几何要素；并在各自的数据库下增加临时线文件、临时面文件，用来保存第一步线形矢量化后未分类的图形数据。
在矢量化过程中，我们首先对断层要素进行矢量，因为断层线性平滑，多数断层是地层岩性的公共边界。断层矢量完成后紧接着对所有岩性边界进行矢量，包括沉积岩地层、侵入岩地层和变质岩地层边界，岩性边界数据存入临时线文件，是一个单独的线要素图层，在矢量时，如果断层恰好是岩性边界的界线或公共边，这时，为保证几何图形拓扑一致性，我们采用“线跟踪”或“线拷贝”的方法将公共边界的断层线直接拷贝至“临时线”图层。凡是作为公共边界的线，我们都采用同样的方法进行矢量，比如“地质界线”图层与其他面状要素的公共边界等。
图7-18 基于GIS数字制图技术的地质图空间数据库建库技术流程
完成各岩性界线的矢量后，检查若没有遗漏，利用ArcGIS空间分析模块的“线转面”（feature to polygon）工具，将临时线文件转换为临时面文件，设定闭合容差为10 米。转换完成后按照沉积岩、侵入岩、变质岩和水域进行面状要素的分类，逐一导入各自相对应的单独的图层中。对于脉岩（面）要素、产状（线）要素、火山口和矿点（点）要素基本很少与其他图层共用边界，因此，直接对这些要素单独进行矢量便可。最后进行图形的质量检查，包括划分岩性类别检查，几何拓扑检查，检查无误且没有遗漏后，导入标准库中。这样基本完成了一幅扫描地质图11类地质要素的图形矢量工作，下一步，主要参考图例、柱状图和地质图说明书进行属性录入。如流程图7-16所示。最后，检查属性数据的录入完整无误后，便可进行下一图幅的矢量工作。
建立数字地质图数据库，目的在于最有效地保存和交流使用数据，按规范对扫描地质图进行数字化；设计和建立中亚地区数字地质图数据库，实现地质图原始资料客观描述的、数字化的、统一分类的、图文一体化的资料存储和管理，为中亚地区金、铜矿床基于GIS空间分析奠定了统一的基础和完整的数据平台。数字地质图数据库的建立也为将来三维数字矿床研究、矿体立体定量预测、地矿资源评价、勘查数据管理等提供数据平台支持。
G. 无缝空间数据库设计与构建
(一)问题的提出
塔里木河流域生态环境动态监测系统的运转需要大量的空间数据支持。在空间数据库构建前期，采集了塔里木河流域的各尺度基础地形图、生态环境专题图以及遥感影像资料等图形、图像数据，这些数据都是以分幅的成果进行收集和提交的，需要进入综合数据库中，以实现数据的共享。
我国国土版图大，而且大部分位于中、低纬度地区，因此我国现行的大于1∶50万比例尺的各种地形图都采用高斯－克里格投影即横切椭圆柱正形投影。经过高斯－克里格投影后的平面直角坐标系是以相切的经线(中央经线)的投影为X轴，以赤道的投影为Y轴。高斯－克里格投影具有以下特点:
(1)中央经线投影为直线，而且是投影的对称轴(也是投影平面的X轴);
(2)高斯－克里格投影是等角投影，投影后具有角度不变、伸长固定的特点(即同一地点各个方向的长度比不变)，满足等角的要求;
(3)中央经线上长度没有变形，离中央经线越远变形越大。为了限制投影变形，必须进行分带投影。所谓分带就是按照一定的经度差，将椭球体按经线划分成若干个狭窄的区域，各个区域分别按高斯投影的规律进行投影，每一个区域就称为一个投影带。在每一个投影带内，位于各带中央的子午线就是轴子午线，各带相邻的子午线叫边缘子午线。分带之后，各带均有自己的坐标轴和原点，形成各自独立但又相同的坐标系统。根据国际通用方法，我国投影分带主要有两种:在我国1∶2.5万到1∶50万地形图均采用6°分带投影，1∶1万及更大比例尺的地形图采用3°分带投影，以保证投影变形误差满足地图的精度要求(王密等，2001)。
本系统所采集到的数据产品的空间参考大都是以高斯投影后的平面坐标为基础的分幅数据。塔里木河流域地域广阔，地理坐标介于东经73°10'～94°05'，北纬34°55'～43°08'之间，以1∶10万基础地形图数据为例，按照高斯投影后的坐标分成了13°、14°、15°、16°四个6°高斯投影带，每个带的坐标都是以本带的坐标原点为参考点，空间基准不统一，如果将这些数据直接进行入库，将在跨带处产生缝隙，不能形成逻辑意义上完整的河流表现，也无法完成基于整个流域的生态环境分析，因此，必须采用相应的数据处理与建库技术，实现塔河整个流域数据的无缝集成管理，使之形成统一的整体。从基础数据的获取开始，进行精心设计和组织，分离出数据物理层和数据逻辑层，在统一的空间框架之下，将物理层归化到逻辑层，以消除逻辑层的缝隙，从而实现用户级的逻辑无缝空间数据库。
(二)无缝数据库
随着GIS数据发布与共享技术的发展，无缝空间数据库逐渐分化出两个层次的含义:一是GIS系统内部的数据无缝，一是不同GIS实现互操作时的数据无缝。前者是通常意义的无缝，后者主要通过数据标准化与操作标准化来实现。无缝空间数据库的最终含义体现在逻辑无缝数据库。无论是多源还是单源、同构还是异构，跨越数据层呈现在用户面前的GIS空间数据库必须是逻辑无缝的。
空间数据的无缝连接是一个建立在用户与数据库接口基础上的概念，意味着GIS管理的数据不再是单一、被硬性割裂的图幅，而是范围更加广阔的区域，这个区域小可到一个城市，大可到一个国家甚至整个地球(王卉、王家耀，2004)。由于硬软件条件的限制，计算机系统尚不能同时处理海量的空间数据，因此从具体技术的实施上，可采用将空间数据分块存储于数据库中，数据库提供相应的图块拼接信息。物理上空间数据是有缝隙的，但空间数据库提供图块之间的接图信息及相应的拼接访问手段，保障了空间数据在使用上的空间连贯性，即数据在逻辑使用上是无缝的(王密等，2001)。
(三)缝隙产生原因
在现实世界中，地理空间是由地貌、地物组成的连续的表层空间，地理信息则是有关地理空间的一切有用的知识。在计算机世界中，地理信息通过抽象、建模形成数字化的表示形式，通过空间数据库来进行表达、存储和管理(朱欣焰等，2002)。空间地理数据缝隙是在数据的获取、表示与处理过程中产生的数据不连续现象。
1.数据源
由于历史和现实的原因，地图是绝大多数GIS系统直接的数据源。地图是地球三维椭球面的二维平面表达，本身对真实世界有扭曲;地图是对连续空间的割裂表达，实体被分割到不同的地图空间中去;高斯投影是基本比例尺地形图经常选用的投影，也是绝大多数GIS系统的数学基础，由于分带的原因，使得投影后带有高斯投影平面坐标的地图无法实现无缝拼接。
2.数据表达与组织方式
空间地理几何数据的表示主要有栅格和矢量两种不同的形式。栅格形式是将地理表层空间划分为一系列网格，空间目标由这些网格的位置及其量化值来表示，这些网格本身就是连续空间信息的离散表达。矢量形式则是将地理空间的一切事物、概念进行抽象，形成点、线、面，由点、线、面来组成各类空间目标。按点、线、面来分类和按分层的思想来组织空间数据，也割裂了实体之间内在的联系。
在空间数据库组织与管理上，目前主要有文件型、文件与关系数据库混合型、全关系型以及对象关系型。传统的文件型空间数据库、文件与关系混合型空间数据库，按图幅或一定的区域范围以文件的形式来组织与存储空间几何数据，不同的图幅或区域之间存在缝隙。在文件与关系数据库混合型的空间数据库中，空间几何数据贮存在文件中，属性数据贮存在关系数据库中，属性数据和几何数据之间通过内部标识来链接，空间几何数据和属性数据之间存在缝隙。
3.数据处理
数据处理的过程中也会引入缝隙，产生这种缝隙的原因有:①数据处理过程的顺序不一致;②选择的处理参数不一致;③数字化的精度不一致。
4.多源异构数据共享
数据属性(数学基础、比例尺、用途、时间、精度等)的不同，导致了数据的差异，这些差异是多层次和多方面的，它们集中体现了数据的异构。数据异构和多源往往是一体的，多源异构是系统内部和系统之间数据裂隙的主要原因(刘仁峰，2005)。
(四)数据缝隙类别和表现
数据缝隙基本可以分为物理缝隙和逻辑缝隙两类。物理缝隙是地理空间的分离存储，本来连续的实体空间被分离到不同的存储空间和存储单元中去，例如空间数据的分幅、分层存储。逻辑缝隙是指逻辑上本身连续的信息不能以逻辑连续的方式呈现，例如跨越多幅图的一条河流，在图幅内查询河流属性(如长度)时只能获取其在本图幅内的相关信息而不是实体整体的信息。显然，由于空间信息本身的海量特性，要完全意义上的实现物理无缝的空间数据库目前还是不可能的，也没有必要。GIS用户关心的不是空间数据是物理无缝，因为GIS呈现给用户的是数据逻辑层，只需要保证用户看到的数据是逻辑无缝的。
物理有缝的数据库向逻辑无缝数据库的转换是无缝空间数据库构建的重要一环。
(五)无缝镶嵌技术
数据的无缝连接包含以下几个问题:投影、坐标系统、比例尺、数据精度等。对不同投影和坐标系统的空间数据在投影和坐标系统上统一采用相同的标准，当空间数据具有多尺度时，无缝连接寻找数据集之间连续的表达方式，它表现为不同尺度数据之间的集成。建立无缝空间数据的关键在于在合适的空间信息框架上实现多源异构空间数据的融合，框架是基础，融合是手段。
1.合适的空间框架选择
(1)适合多尺度信息表达。地球是一个开放的非常复杂的巨大系统，随着观察视角的变化，我们希望空间地理信息比例尺也自动增减。由于地图的自动综合受诸多因素的影响，目前比较可行的是采用多尺度空间数据支持来达到目的。所谓多尺度就是指系统内包含几种不同比例尺(或分辨率)的空间数据，其目的是为了适度地反映系统所关心区域的空间地理信息，以避免地物信息的过粗、失真或地物信息的负载量过大而无法使用。无缝空间数据库也应该符合多尺度空间数据库要求。
(2)适合大区域表达。各种自然和人文现象的空间分布，有其内在的原因和规律，这些原因和规律的获得，往往需要研究大区域多因素的综合作用;另一方面，对于全球范围的环境变异和气候变迁的研究需要基于数字地球的空间框架。大区域的表达，还涉及空间尺度问题，不应继续采用欧氏空间尺度，而应该采用大地线尺度空间。
2.多源异构空间数据的融合
(1)GIS的迅速发展和广泛应用导致了多源空间数据的产生。如何实现不同的GIS软件共享并操作不同来源的地理数据，即GIS多源空间数据的集成，成为GIS发展的关键。目前GIS多源空间数据的集成主要朝着三个方向发展，一是通过建立统一的数据交换标准来约束并规范已有的各类地理信息系统，采用数据交换标准来进行空间数据交换;二是建立开放式地理数据互操作规范，进行地理信息系统互操作;三是GIS数据中间件技术。
(2)统一数据交换标准存在很多实现上的困难。互操作是一个重要发展趋势，是在异构分布式数据库中实现信息共享的途径，它需要将GIS技术、分布处理技术、面向对象方法、数据库设计及实时信息获取方法更有效地结合起来。所谓GIS数据中间件技术是指能够嵌入各类GIS系统的软件，GIS开发者通过中间件开发商提供的接口，访问和操作特定的数据源。
(3)在多源异构数据集成技术尚未成熟的时候，人们再次把目光投向数据本身，如果可以提供关于数据的详细描述，是否可以提高融合数据的能力呢?于是，对于“关于数据的数据”的研究，即对于元数据的研究便普遍展开。从DublinCore到CSDGM与OGC，都提出了相应的元数据标准体系，有了完整而完善的元数据描述，必将提高数据的效能，从而最终促进多源异构数据库向无缝空间数据库的归化。
为实现塔河整个流域数据的无缝集成管理，使之形成统一的整体，设计从缝隙产生的地方开始，分离出数据物理层和数据逻辑层，在统一的空间框架之下，将物理层归化到逻辑层，以消除逻辑层的缝隙，从而实现用户级的逻辑无缝空间数据库;同时制定统一的数据提交规范，如所有矢量数据在入库前统一采用经纬度坐标，栅格数据统一提供两套数据，即高斯坐标和经纬度坐标，以满足不同用户的管理需求和精度要求。
H. 遥感作业空间数据库的建立流程有那些
建模，入库，生产。
数据库建模过程。这一过程主要是根据行业应用特点及对其的理解，制定出比较规范的数据规范，在逻辑上建设数据库。数据监理过程。这一过程主要是检测数据的正确性，从而保证建库的准确性。利用各种工具将各种数据入库的过程。此过程主要是将可以得到的各种数据纸制数据，矢量数据，栅格数据，遥感数据等快速、准确的入到库中。
通过设计和建database空间数据库，掌握空间数据库设计和建设流程，学会所学GIS知识独立分析决问题的能力，对所学建库知识进行一个完整的串接。需求分析，旅游业是一个综合性很强的信息依赖型产业，旅游信息的获取、加工、传播和利用对旅游业的发展起着举足轻重的作用。从旅游者和旅游规划管理部门的需求出发建立旅游信息数据库，不仅可以使旅游者和旅游规划管理部门能够快速、准确地查找和检索自己所需要的旅游信息，而且能够促进旅游信息规范化和标准化，促进旅游信息的共享，打破对旅游信息的封锁；旅游信息数据库的建立有利于从整体上对旅游业进行宏观的调控和管理，有利于旅游业协调、健康有序的发展。
I. 数据库逻辑模型
数据库关系模型（数据库逻辑模型）是将数据概念模型转换为所使用的数据库管理系统（DBMS）支持的数据库逻辑结构，即将E-R图表示成关系数据库模式。数据库逻辑设计的结果不是唯一的，需利用规范化理论对数据库结构进行优化。
在关系模型中，数据库的逻辑结构是一张二维表。在数据库中，满足下列条件的二维表称为关系模型：
1）每列中的分量是类型相同的数据；
2）列的顺序可以是任意的；
3）行的顺序可以是任意的；
4）表中的分量是不可再分割的最小数据项，即表中不允许有子表；
5）表中的任意两行不能完全相同。
由此可见，有序的航空物探测量剖面数据不满足数据库关系模型条件第3条“行的顺序可以是任意的”，因此，不能简单地直接利用关系数据库（如Oracle，SQL Server，Sybase等）来管理剖面数据，需将数据在数据库中的存储方式改为大字段存储，确保不因数据库数据的增加和删除等操作改变剖面数据有序特性。
一、大字段存储
（一）大字段存储技术
大字段LOB（Large Object）技术是Oracle专门用于存放处理大对象类型数据（如多媒体材料、影像资料、文档资料等）的数据管理技术。LOB包括内部的和外部的两种类型。内部LOB又分CLOB（字符型）、BLOB（二进制型）等3种数据类型，其数据存储在数据库中，并且支持事务操作；外部LOB只有BFILE类型，其数据存储在操作系统中，并且不支持事务操作。LOB存放数据的长度最大可以达到4G字节，并且空值列（没有存放数据）不占空间（图2-6）。
图2-6 大字段存储示意图
由于外部LOB存放在操作系统文件中，其安全性比内部LOB差一些。此外，大字段的存储支持事务操作（批量提交和回滚等），而外部LOB不支持事务操作。所以，航空物探测量剖面数据采用BLOB来存储。对于BLOB类型，如果数据量小于4000字节，数据库通常采用行内存储，而数据量大于4000字节采用行外存储。分析航空物探测量剖面数据，每个场值数据占4个字节（单精度），目前航磁数据采样率为10次/s，4000字节只能存储100 s数据；一般情况下航空物探测量每条测线飞行时间至少在10 min以上，每条测线数据量远远大于4000字节。所以，航空物探测量剖面数据采用行外存储方式，即大字段列指定“Disable Storage In Row”的存储参数。
由于大字段类型长度可变，最大可到4G。假设测线飞行时间为T，场值采样率为n次/s，测线场值数据量为4Tn，所以有4Tn≤4G。单条测线飞行时间T不会超过10 h（36000 s，航空物探测量1架次至少飞行1个往返2条测线），则场值的采样率n≤4G/4T=4×1024×1024×1024/4×36000次/s=29826次/s。采用大字段来存储测量数据，不仅能够减少数据表的记录数，提高查询效率，而且使得采样率的扩展不受限制。
（二）大字段存储技术应用
由于航空物探数据的数据量较大，现有的航磁测量数据按基准点方式（点存储）存储可达几亿个数据记录。若按磁场数据采样点存储方式（简称“场值存储方式”），则记录条数=（磁场数据采样率/坐标采样率）点存储方式的记录数，达几十亿条数据记录，且随着数据采样率的扩展、测点的加密，航空物探测量数据量随着时间的推移呈现快速增长之势。显然，如果采用常规的表结构来存储，势必造成数据的存储、管理、检索、浏览和提取都非常困难。另一方面，从航空物探专业应用需求来说，很少对单个测点的场值数据进行运算、分析等操作，一般至少是对一条测线或以上测线，多数时候是需要对整个测区的场值数据进行化极、上延、正反演拟合等。
因此，在航空物探数据库表结构设计时，改变过去将基准点或场值点数据记录作为数据库最小管理对象的理念，采用了大字段存储技术，将测线作为数据库最小管理对象，将测线上的测量数据，如坐标数据和磁场、重力场数据分别存储在相应大字段中。在航空物探数据库建设中，大量采用数据库的大字段存储技术（详见《航空物探信息系统数据库结构设计》）。
（三）大字段存储效率
以航磁测量数据为例分析大字段存储技术优势。如果以场值存储方式存储测线数据，则每条记录包含架次号、测线号、基准号、地理坐标、投影坐标、磁场数据等，由于坐标数据采样率2次/s，磁场数据采样率10次/s，每5个磁场数据中，只有第1个磁场数据有坐标数据，其他4个坐标数据是内插出来，因此在测线记录中会产生大量冗余的数据坐标数据。采用点存储方式存储的测线数据记录数等于线上基准点数，若采用大字段存储方式，一条测线数据只存储为1条数据记录（图2-7），一般一条测线的测点数近万个，甚至更多，可见采用大字段存储大大减少测线数据存储记录数，提高数据的存取效率。
以某测区的两条航迹线为例，分别采用3种方式测试数据库的数据存储效率。磁场数据的采样率10次/s，坐标数据采样率2次/s，两条测线上共有基准点8801个。以场值方式存储先内插坐标信息，使得每个场值数据都拥有自己的坐标，然后存入数据库，共有数据记录44005条，写入数据库时间为57.22 s，读取时间为1.03 s。第二种方式是以采样点的方式进行存储，共有8801条记录，写入数据库时间为9.47 s，读取需要0.91 s。第三种方式是以大字段的形式存储，只有2条记录，写入数据库1.03 s，读取时间为0.44 s（表2-2）。大字段数据存储记录数最少，存取效率最高。用整个测区数据测试效果更加明显。
表2-2 三种数据存储方法的存取效率比较
图2-7 大字段存储方式示意图
二、联合主键
主外键是关系型数据库建立表间关系的核心。在航空物探空间数据库建设过程中，要素类与要素类之间、要素类与对象类之间，以及对象类与对象类之间的关系的描述有3种形式，即拓扑关系——描述要素类与要素类之间结点、邻接和联通关系；叠加关系——描述要素类与要素类之间的相交、包含与分类关系；隶属关系——描述对象类与对象类之间的派生关系。前两种关系是采用空间数据模型建立的关系，而隶属关系是通过主键建立的对象类与对象类之间的关系。在建立一对一、一对多的表间关系时，需要在整个数据库表中确定具有唯一性的一个字段作为主键（主关键字）。
按照传统的航空物探数据的档案管理模式，每个项目分配一个自然数作为档案号，项目的所有资料均与此档案号相联系。勘查项目和科研项目的档案号是独立编号的，且均从001开始。加之人工管理的原因，存在1个项目2个档案号和2个项目1个档案号的情况，因此现行的档案号与项目之间的对应关系不具备唯一性，不能作为项目的唯一标识，即不能作为数据库表的主键。项目编号也不能作为数据库表的主键，项目编号也只是近十年的事，以前的项目没有项目编号。
综合考虑上述因素和项目具有分级、分类的特点，提出了构造项目唯一标识码（简称“项目标识”）的方法，并以此码作为数据库表的主键。
项目标识（主键）：AGS+项目类别（2位）+项目起始年份（4位）+档案号（6位）
标识含义：AGS——航空物探的缩位代码；
项目类别——2位代码，01代表勘查项目、02代表科研项目；
起始年份——4位代码，项目开始年号；
档案号——6位代码，为了与传统的项目管理方式相衔接，后面3～4位是
项目档案管理模式下的档案号，不足部分补零。
以上15位编码是一级项目的项目标识，二级及其以下级别的项目标识是在上一级项目标识基础上扩展2位数字代码，中间用“.”号隔开，数字为该级项目的序号。项目标识定义为30位编码，适用于六级以内的项目。例如：AGS022004000576.08.04.02，表示该项目为2004年开展的档案号为576的航空物探科研项目（一级项目）的第8课题（二级项目）第4子课题（三级项目）的第2专题。由此可见，该项目标识不仅仅是一个建立表间关系的关键字，同时还表达了不同级别项目间的隶属关系。在系统软件开发时，利用此关系生成了项目的分级树形目录，用户对项目的层次关系一目了然，便于项目查询。
数据库的主键一经确定，相应地需要确定联合主键的组成及其表达方式。所谓联合主键就是数据资料的唯一标识，在一个数据库表中选择2个或者2个以上的字段作为主键。由于航空物探数据绝大部分与项目标识有关，加之数据的种类较多，分类复杂，单凭主键确定数据库表中记录的唯一性，势必需要构建极其复杂的主键，这种方法既不利于主键的数据操作，又会造成大量的数据冗余，合理地使用联合主键技术可以很好地解决资料唯一问题。以项目提交资料为例，提交的资料分为文字类资料、图件类资料和媒体类资料，我们对资料进行分类和编号，例如100代表文字资料（110——World文档，120——PDF文档），200代表图件资料（210——基础地理资料、220——基础地质资料，230——航迹线图，240——剖面图，250——等值线图等），300代表媒体资料（310——PPT文档，320——照片等），第1位（百位）表示该资料的类型，第2～3位表示该类资料的序号。
在数据库管理和项目资料查询时，采用项目标识与资料分类编号作为联合主键（图2-8），可以高效地实现复杂数据的查询。在整个数据库系统中多处（项目查询、数据提取等模块）使用联合主键技术。
图2-8 联合主键实例
三、信息标准化
为了实现数据共享，在航空物探数据库建模过程中，参考和引用了近百个国家信息化标准，编制了4个中心信息化标准和1个图件信息化工作指南。
（一）引用的国家信息化标准
1）地质矿产术语分类代码：地球物理勘查，地球化学勘查，大地构造学，工程地质学，结晶学及矿物学，矿床学，水文地质学，岩石学，地质学等。
2）国家基础信息数据分类与代码，国土基础信息数据分类与代码，地球物理勘查技术符号，地面重力测量规范，地面磁勘查技术规程，地面高精度磁测技术规程，大比例尺重力勘查规范，地理信息技术基本术语，地理点位置的纬度、经度和高程的标准表示法，地名分类与类别代码编制规则。
3）地球空间数据交换格式；数学数字地理底图数据交换格式；数字化地质图图层及属性文件格式。
（二）本系统建立的信息化标准
编写了“航空物探空间数据要素类和对象类划分标准”，“航空物探项目管理和资料管理分类代码标准”，“航空物探勘查分类代码标准”，“航空物探信息系统元数据标准”，“航空物探图件信息化工作指南”，以便与其他应用系统进行信息交换，实现数据库资料共享。
航空物探空间数据要素类和对象类划分标准：根据物探方法、数据处理过程以及推断解释方法和过程，把与GIS有关的数据划分为不同类型的要素类-对象类数据，按专业、比例尺、数据内容对要素类和对象类进行统一命名，使空间数据库中的每个要素类和对象类的命名具有唯一性，防止重名出现。规定要素类-对象类数据库表结构及数据项数值类型。
航空物探项目管理和资料管理分类代码标准：规定了航空物探项目管理和资料管理的相关内容，包括航空物探勘查项目和科研项目的项目立项、设计、实施、成果、评审、资料汇交等项目管理的全过程中的内容，以及项目成果资料和收集资料的归档、发送、销毁、借阅等资料管理与服务过程中的内容和数据项代码。
航空物探勘查分类代码标准：在“地质矿产术语分类代码 地球物理勘查”（国家标准GB/T 9649.28—1998）增加了航磁、航重专业方面所涉及的数据采集、物性参数、方法手段、仪器设备、资料数据解释及成图图件等内容和数据项代码。
航空物探信息系统元数据标准：规定了航空物探空间数据管理与服务的元数据（数据的标识、内容、质量、状况及其他有关特征）的内容。
四、航迹线数据模型
（一）航迹线模型的结构
航空物探测量是依据测量比例尺在测区内布置测网（测线和切割线）。当飞机沿着设计的测线飞行测量时，航空物探数据收录系统按照一定的采样率采集采样点的地理位置、高度和各种地球物理场信息。采用属性数据分置的方法，将测线地理位置信息从航空物探测量数据中分离出来，形成航迹线要素类表，在此表中只存储与航迹线要素类有关的数据，如项目标识、测区编号、测线号、测线类型（用于区分测线、切割线、不同高度线、重复线等）、坐标、高度值等；将航迹线的对象类数据（磁场、重力场基础数据）分别以大字段形式存储在各自的二维表中，它们共享航迹线，解决了多源有序不同采样率的航空物探测量数据的数据存储问题，在满足要素类空间查询的同时，统一数据的存储方式（图2-9）。航迹线要素类隶属于测区要素类，它们之间为空间拓扑（包含）关系。测区从属于勘查项目，每个勘查项目至少有一个测区，它们之间为1对多关系。有关项目信息存放在项目概况信息对象类表中，各种表之间通过项目标识进行联接。
图2-9 航迹线数据模型结构
（二）航迹线的UML模型
统一建模语言UML（Unified Modeling Language）是一种定义良好、易于表达、功能强大且普遍适用的建模语言。它溶入了软件工程领域的新思想、新方法和新技术。UML是面向对象技术领域内占主导地位的标准建模语言，成为可视化建模语言的工业标准。在UML基础上，ESRI定义了空间数据库建模的ArcGIS包、类库和扩展原则。
图2-10 与航迹线有关的数据库表逻辑模型结构图
在确定航迹线数据模型后，以它为基础，使用UML完成与航迹的有关的项目概况信息、测区信息、原始数据等数据库表逻辑模型设计（图2-10）。
由UML模型生成Geodatabase模式时，模型中的每个类都对应生成一个要素类或对象类。类的属性映射为要素类或对象类的字段。基类属性中包含的字段，在继承类中不需重复创建。例如，每个类都包括项目标识等字段，可以创建一个包含公共属性的基类，其他类从该类继承公共的属性，而无需重复建基类中包含的属性。因为基类没有对应的要素类或对象类，所以将基类设置为抽象类型。要素类之间的关系采用依赖关系表示。
五、数据库逻辑模型
关系数据库的逻辑结构由一组关系模式组成，因而从概念结构到关系数据库逻辑结构的转换就是将概念设计中所得到的概念结构（ER图）转换成等价的UML关系模式（图2-11）。在UML模型图中，要素数据集用Geodatabase工作空间下的静态包表示。要素集包不能互相嵌套，为了容易组织，在生成物理模型后，在要素数据集包中自定义嵌套。要素数据集与空间参考有关，但是空间参考不能在UML中表达。要素类和二维表都是以类的形式创建的，区别是要素类继承Feature Class的属性，而二维表继承Object属性。为了表达每种元素的额外属性，比如设置字符型属性字段的字符串长度，设置要素类的几何类型（点、线或面）需要使用Geodatabase预定义的元素标记值。
图2-11 逻辑设计关系转换
基于航空物探数据的内在逻辑关系进行分析，使用统一建模语言（UML）构建数据实体对象间的关系类，定义了航空物探数据库的逻辑模型（图2-12）。
J. 数据仓库数据建模的几种思路
数据仓库数据建模的几种思路主要分为一下几种
1. 星型模式
星形模式(Star Schema)是最常用的维度建模方式。星型模式是以事实表为中心，所有的维度表直接连接在事实表上，像星星一样。星形模式的维度建模由一个事实表和一组维表成，且具有以下特点：a. 维表只和事实表关联，维表之间没有关联；b. 每个维表主键为单列，且该主键放置在事实表中，作为两边连接的外键；c. 以事实表为核心，维表围绕核心呈星形分布；
星座模型