A. 空间数据库有哪些特点
空间数据库与一般数据库相比，具有以下特点：
①数据量特别大；
②不仅有地理要素的属性数据（与一般数据库中的数据性质相似），还有大量的空间数据；
③数据应用广泛。
B. QQ空间的数据库有多大
无限，腾讯也会根据情况不断增加的。
C. 大概数据库有多大
不会超过100M。不过数据库本身有一定的可用空间要用。可用空间也算是数据库在用的。所以，最终于的数据库不会超过150M。
D. 什么叫空间数据库简单一点的 不要百度的
空间数据库的特点：1、数据量庞大。2、具有高可访问性 。3、空间数据模型复杂
4、属性数据和空间数据联合管理。
5、空间实体的属性数据和空间数据可随时间而发生相应变化。
6、空间数据的数据项长度可变，包含一个或多个对象，需要嵌套记录。
7、一种地物类型对应一个属性数据表文件。多种地物类型共用一个属性数据表文件。
8、具有空间多尺度性和时间多尺度性。
9、应用范围广泛。
E. 为什么数据库的大小和可用空间会变化那么大
正常的...还有很多查询.有很多临时表.
F. 海量空间数据存储
(一)空间数据存储技术
随着地理信息系统的发展，空间数据库技术也得到了很大的发展，并出现了很多新的空间数据库技术(黄钊等，2003)，其中应用最广的就是用关系数据库管理系统(RDBMS)来管理空间数据。
用关系数据库管理系统来管理空间数据，主要解决存储在关系数据库中的空间数据与应用程序之间的数据接口问题，即空间数据库引擎(SpatialDatabase Engine)(熊丽华等，2004)。更确切地说，空间数据库技术是解决空间数据对象中几何属性在关系数据库中的存取问题，其主要任务是:
(1)用关系数据库存储管理空间数据;
(2)从数据库中读取空间数据，并转换为GIS应用程序能够接收和使用的格式;
(3)将GIS应用程序中的空间数据导入数据库，交给关系数据库管理。
空间数据库中数据存储主要有三种模式:拓扑关系数据存储模式、Oracle Spatial模式和ArcSDE模式。拓扑关系数据存储模式将空间数据存在文件中，而将属性数据存在数据库系统中，二者以一个关键字相连。这样分离存储的方式由于存在数据的管理和维护困难、数据访问速度慢、多用户数据并发共享冲突等问题而不适用于大型空间数据库的建设。而OracleSpatial实际上只是在原来的数据库模型上进行了空间数据模型的扩展，实现的是“点、线、面”等简单要素的存储和检索，所以它并不能存储数据之间复杂的拓扑关系，也不能建立一个空间几何网络。ArcSDE解决了这些问题，并利用空间索引机制来提高查询速度，利用长事务和版本机制来实现多用户同时操纵同一类型数据，利用特殊的表结构来实现空间数据和属性数据的无缝集成等(熊丽华等，2004)。
ArcSDE是ESRI公司开发的一个中间件产品，所谓中间件是一个软件，它允许应用元素通过网络连接进行互操作，屏蔽其下的通讯协议、系统结构、操作系统、数据库和其他应用服务。中间件位于客户机/服务器的操作系统之上，管理计算资源和网络通讯，并营造出一个相对稳定的高层应用环境，使开发人员可以集中精力于系统的上层开发，而不用过多考虑系统分布式环境下的移植性和通讯能力。因此，中间件能无缝地连入应用开发环境中，应用程序可以很容易地定位和共享中间件提供的应用逻辑和数据，易于系统集成。在分布式的网络环境下，客户端的应用程序如果要访问网络上某个服务器的信息，而服务器可能运行在不同于客户端的操作系统和数据库系统中。此时，客户机的应用程序中负责寻找数据的部分只需要访问一个数据访问中间件，由该中间件完成网络中数据或服务的查找，然后将查找的信息返回给客户端(万定生等，2003)。因此，本系统实现空间数据库存储的基本思想就是利用ArcSDE实现各类空间数据的存储。
目前，空间数据存储技术已比较成熟，出现了许多类似ArcSDE功能的中间件产品，这些软件基本上都能实现空间数据的数据库存储与管理，但对于海量空间数据的存储，各种软件性能差别较大。随着数据量的增长，计算机在分析处理上会产生很多问题，比如数据不可能一次完全被读入计算机的内存中进行处理。单纯依赖于硬件技术，并不能满足持续增长的数据的处理要求。因此需要在软件上找到处理海量数据的策略，并最终通过软硬件的结合完成对海量数据的处理。在海量数据存储问题上，许多专家从不同侧面进行过研究，Lindstrom在地形简化中使用了外存模型(Out-of-core)技术;钟正采用了基于数据分块、动态调用的策略;汪国平等人在研究使用高速网络进行三维海量地形数据的实时交互浏览中，采用了分块、多分辨率模板建立模型等方法。这些技术、方法已经在各自系统上进行了研究和实现。本系统采用的ArcSDE软件基本上也是采用分块模型的方法，具体存储和操作不需要用户过多了解，已经由ArcSDE软件实现。因此，对海量数据的存储管理，更需要从数据的组织方式等方面进行设计。塔里木河流域生态环境动态监测系统采集了大量的遥感影像、正射影像等栅格结构的数据，这些数据具有很大的数据量，为适应流域空间基础设施的管理需要，采取一种新的方式来管理、分发这些海量数据以适应各部门的快速浏览和管理需要。
(二)影像金字塔结构
影像数据库的组织是影像数据库效率的关键，为了获得高效率的存取速度，在数据的组织上使用了金字塔数据结构和网格分块数据结构。该技术主导思想如下:
(1)将数据库中使用到的纹理处理成为大小一致的纹理块;
(2)为每块纹理生成5个细节等级的纹理，分别为0、1、2、3、4，其中1级纹理通过0级纹理1/4压缩得到，2级纹理通过1级纹理1/4压缩得到，…，以此类推;
(3)在显示每个块数据之前，根据显示比例的大小，并以此决定该使用那一级的纹理;
(4)在内存中建立纹理缓冲池，使用LRU算法进行纹理块的调度，确保使用频率高的纹理调度次数尽可能少。
(三)影像数据压缩
影像数据压缩有无损压缩和有损压缩两个方法，具体采取哪种压缩方法需根据具体情况确定。对于像元值很重要的数据，如分类数据、分析数据等采用无损压缩(即LZ77算法)，否则采用有损压缩(即JPEG算法)。通过对影像数据的压缩，一方面可以节约存储空间，另一方面可以加快影像的读取和显示速度。影像数据的压缩一般与构建金字塔同时进行，在构建影像金字塔过程中自动完成数据的压缩。
G. 什么是空间数据,它包括那几种类型
空间数据又称几何数据，它用来表示物体的位置、形态、大小分布等各方面的信息，是对现世界中存在的具有定位意义的事物和现象的定量描述。根据在计算机系统中对地图是对现实教想的存储组织、处理方法的不同，以及空间数据本身的几何特征，空间数据又可分为图形数据和图像数据。
空间数据包括以下五种类型：
1、地图数据：这类数据主要来源于各种类型的普通地图和专题地图，这些地图的内容非常丰富。
2、影像数据：这类数据主要来源于卫星、航空遥感，包括多平台、多层面、多种传感器、多时相、多光谱、多角度和多种分辨率的遥感影像数据，构成多元海量数据。
3、地形数据：这类数据来源于地形等高线图的数字化，已建立的数据高程模型(DEM)和其他实测的地形数据。
4、属性数据：这类数据主要来源于各类调查统计报告、实测数据、文献资料等。
5、混合数据：这类数据来源于卫星、航空遥感与各种类型的普通地图和专题地图形成多方面数据。
空间数据结构是空间数据适合于计算机存储、管理、处理的逻辑结构，是空间数据在计算机内的组织和编码形式，是地理实体的空间排列和相互关系的抽象描述。它是对空间数据的一种理解和解释。
空间数据结构又是指空间数据的编排方式和组织关系。空间数据编码是指空间数据结构的具体实现，是将图形数据、影像数据、统计数据等资料按一定的数据结构转换为适合计算机存储和处理的形式。不同数据源采用不同的数据结构处理，内容相差极大，计算机处理数据的效率很大程度取决于数据结构。
(7)空间数据库是不是特别大扩展阅读：
空间数据库管理系统是空间数据库的核心软件，将对空间数据和属性数据进行统一管理，为GIS应用开发提供空间数据库管理系统除了必须具备普通数据库管理系统的功能外，还具有以下三方面研究内容：
1、空间数据存储管理，实现空间数据强大的基础平台。和属性数据的统一存储和管理，提高数据的存储性能和共享程度，设计实现空间数据的索引机制，为查询处理提供快速可靠的支撑环境。
2、支持空间查询的SQL语言，参照SQL-92和OpenGIS标准，对核心SQL进行扩充，使之支持标准的空间运算，具有最短路径、连通性等空间查询功能。
3、查询，供相关人士查询数据。
参考资料来源：网络-空间数据
H. 海量空间数据管理技术
地理信息系统是采集、管理、分析和显示空间对象数据的计算机系统，它以空间数据为研究对象，因此，空间数据库技术是地理信息系统技术的重要技术之一(黄钊、韦燕飞，2003)。空间数据，特别是栅格数据，一般都具有较大的存储量。因此，研究海量空间数据管理技术，也就成为空间数据库技术的重要内容，也是其难题之一。海量空间数据管理技术，对数字流域、资源规划、电子政务、军事管理等信息化建设都有重要的意义，是其中不可缺少的支撑技术。
随着对地观测技术的飞速发展，快速获取高分辨率遥感影像已不再困难。高分辨率意味着大数据量，对于同一地区不同分辨率的遥感影像，分辨率越高，数据量越大，两者之间并不是简单的线性增加，而是呈指数倍增长(方涛等，1997)。塔里木河流域生态环境动态监测系统所采用的基础数据源就是多种分辨率的遥感影像，包括TM/ETM+、SPOT－5、QUICKBIRD等，原始的基础数据经过融合、镶嵌等处理过程，形成的成果也是影像数据。这些成果资料可以直观地反映出塔里木河流域生态环境的变化情况，也是其他专业应用子系统进行分析的基础。因此，所产生的遥感影像成果应存入综合数据库中，并实现数据的快速查询、调用。此外，塔里木河流域所采集的数字高程模型(DEM)、数字正射影像图(DOM)、数字栅格图(DRG)等基础数据也有着较大的存储量，这些数据都可以归类为栅格结构的数据。因此，海量空间数据管理技术，最重要的就是对遥感影像等栅格结构数据的存储管理。
海量空间数据管理作为地理信息系统技术中的一项内容，说明其不仅需要从数据库技术的角度考虑问题，更多的需要是从地理信息技术角度考虑数据的存储管理。目前，多数GIS软件都可以将遥感影像、矢量数据、DEM、DRG等数据进行套合显示。但随着数据量的增大，很多GIS软件都难以组织、调度、存储与管理这样的海量数据，更没有考虑多数据源、多比例尺、多时相影像数据的统一管理和集成的问题。而塔里木河流域生态环境动态监测系统的建设，又迫切需要高效、快捷地存储与管理这样的影像数据。为满足系统建设的需要，除了采用先进的GIS基础软件平台作为管理平台外，还需要采取一种新的技术方式来管理、分发这些海量数据，以适应各部门的快速浏览和管理需要。通过“影像金字塔”技术可以大大减少磁盘I/O数量，提高系统查询响应速度，实现对影像数据的高效存储管理。
塔里木河流域综合数据库系统对遥感影像、数字高程模型(DEM)、数字正射影像图(DOM)、数字栅格图(DRG)等栅格数据，均建立了独立的存储表空间。为了获得高效率的存取速度，在数据的组织上使用了金字塔数据结构和网格分块数据结构(朱雷等，2006);对影像数据进行了压缩，以缩短数据抽取时间。以高分辨率为底层，通过逐级抽取数据，建立不同分辨率的影像数据金字塔结构，逐级形成较低分辨率的遥感影像数据，在数据查询检索时，调用合适级别的遥感影像数据，以提高浏览和显示速度。这种方法通常会增加20%左右的存储空间，但却可以提高影像数据的显示速度。
I. 空间数据库的空间数据库的特点
1、数据量庞大。
空间数据库面向的是地理学及其相关对象，而在客观世界中它们所涉及的往往都是地球表面信息、地质信息、大气信息等及其复杂的现象和信息，所以描述这些信息的数据容量很大，容量通常达到 GB级。
2、具有高可访问性 。
空间信息系统要求具有强大的信息检索和分析能力， 这是建立在空间数据库基础上的，需要高效访问大量数据。
3、空间数据模型复杂
空间数据库存储的不是单一性质的数据，而是涵盖了几乎所有与地理相关的数据类型，这些数据类型主要可以分为 3 类：
（1）属性数据：与通用数据库基本一致，主要用来描述地学现象的各种属性，一般包括数字、文本、日期类型。
（2）图形图像数据：与通用数据库不同，空间数据库系统中大量的数据借助于图形图像来描述。
（3）空间关系数据：存储拓扑关系的数据，通常与图形数据是合二为一的。
4、属性数据和空间数据联合管理。
5、空间实体的属性数据和空间数据可随时间而发生相应变化。
6、空间数据的数据项长度可变，包含一个或多个对象，需要嵌套记录。
7、一种地物类型对应一个属性数据表文件。多种地物类型共用一个属性数据表文件。
8、具有空间多尺度性和时间多尺度性。
9、应用范围广泛。
空间数据库的设计
J. 大数据和数据库的区别
大数据和以前的数据相比，有4个特点（4V）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、value（价值）。volume指量，数据量大，这是大数据的基础；Velocity是指处理的速度；Variety指数据的维度；value指大数据能展现的价值，这是大数据的目的。