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第1章 空间数据库简介 1

1 概述 1

目录 1

2 空间数据管理的适用人群 2

3 GIS和SDBMS 3

4 空间数据库的三类用户 4

5 一个SDBMS的应用案例 6

6 空间数据库概览 12

6.1 空间分类学和数据模型 12

6.3 查询处理 14

6.2 查询语言 14

6.4 文件组织和索引 18

6.5 查询优化 21

6.6 数据挖掘 22

7 小结 22

8 参考书目 23

9 习题 24

第2章 空间概念和数据模型 27

1 空间信息模型 28

1.1 基于场的模型 30

1.3 空间数据类型 32

1.2 基于对象的模型 32

1.4 空间对象的操作 33

1.5 动态空间操作 37

1.6 将空间对象映射到.Java 38

2 数据库设计的三个步骤 41

2.1 ER模型 42

2.2 关系模型 45

2.3 将ER模型映射到关系模型 46

3 趋势：扩展ER模型表达空间概念 49

4 趋势：用UML构建面向对象数据模型 54

5 小结 57

7 习题 58

6 参考书目 58

第3章 空间查询语言 63

1 标准数据库查询语言 64

2 关系代数 66

2.1 选择和投影运算 67

2.2 集合运算 68

2.3 连接运算 69

3 SQL基础 71

3.1 DDL 71

3.2 DML 72

3.4 SQL查询示例 73

3.3 SQL查询的基本格式 73

3.5 RA和SQL小结 76

4 扩展SQL以处理空间数据 77

4.1 OGIS标准的SQL扩展 77

4.2 OGIS标准的局限性 79

5 强调空间的查询示例 79

6 趋势：对象－关系SQL 84

6.1 SQL3概览 85

6.2 对象关系模式 85

7 小结 88

6.3 查询示例 88

8 参考书目 89

9 习题 89

10 附录：州立公园数据库 93

第4章 空间存储和索引 99

1 存储：磁盘和文件 101

1.1 磁盘的几何结构和含义 102

1.2 缓冲区管理器 103

1.3 域、记录和文件 104

1.4 文件结构 105

1.5 聚类 107

2 空间索引 114

2.1 网格文件 116

2.2 R树 118

2.3 代价模型 123

3 趋势 123

3.1 用于对象分解的TR树 123

3.2 并发控制 125

3.3 空间连接索引 127

4 小结 131

5 参考书目 132

6 习题 133

第5章 查询处理与优化 137

1 空间操作计算 138

1.1 概述 138

1.2 空间操作 138

1.3 对象操作的两步查询处理 140

1.4 空间选择技术 141

1.5 一般的空间选择 142

1.6 空间连接操作算法 143

1.7 空间聚集操作策略：最近邻居 146

2 查询优化 147

2.1 逻辑转换 148

2.2 基于代价的优化：动态规划 152

3 空间索引结构分析 154

3.1 枚举可选的计划 157

3.2 混合体系结构中的分解与归并 158

4 分布式空间数据库系统 158

4.1 分布式DBMS体系结构 160

4.2 半连接操作 161

4.3 基于Web的空间数据库系统 161

5 并行空间数据库系统 165

5.1 硬件体系结构 165

5.2 并行查询计算 167

5.3 应用：实时地形可视化 169

6 小结 172

7 参考书目 173

8 习题 174

第6章 空间网络 177

1 网络数据库示例 178

2 概念数据模型、逻辑数据模型和物理数据模型 179

2.1 逻辑数据模型 179

2.2 物理数据模型 182

3 图的查询语言 185

3.1 关系代数的缺陷 186

3.2 SQLCONNECT子句 187

3.3 BART系统的查询示例 190

3.4 趋势：SQL3的递归 192

3.5 趋势：SQL3的网络ADT 193

4 图的算法 194

4.1 路径查询处理 195

4.2 图遍历算法 195

4.3 单对（v,d）最短路径的Best-first算法 199

4.4 趋势：层次策略 199

5 趋势：空间网络存取方法 203

5.1 网络操作的I/O代价度量 204

5.2 减少磁盘I/O的图分区方法 206

5.3 CCAM：一种连接性聚集的空间网络存取方法 208

6 小结 209

7 参考书目 210

8 习题 210

第7章 空间数据挖掘简介 213

1 模式发现 214

1.1 数据挖掘过程 215

1.2 统计学和数据挖掘 216

1.3 将数据挖掘作为搜索问题 217

1.5 历史上著名的空间数据探测案例 218

1.4 空间数据挖掘的独特性 218

2 空间数据挖掘的动机 219

2.1 应用领域示例 219

2.2 空间形态和自相关的度量 221

2.3 空间统计模型 224

2.4 数据挖掘的三位一体 225

3 分类技术 227

3.1 线性回归 228

3.2 空间回归 228

3.3 模型评估 229

3.4 采用图相似度预测位置 231

3.5 马可夫随机场 232

4 关联规则发现技术 235

4.1 Apriori：计算频繁项集的算法 236

4.2 空间关联规则 238

4.3 同位规则 239

5 聚类 239

5.1 K-medoid聚类算法 243

5.2 聚类、混合分析和EM算法 245

5.3 大型空间数据库聚类的策略 248

6 空间孤立点检测 250

7 小结 256

8.1 条件概率 257

8 附录：贝叶斯演算 257

9 参考书目 258

8.2 最大似然 258

10 习题 259

第8章 空间数据库发展趋势 265

1 支持场实体的数据库 266

1.1 栅格与图像操作 267

1.2 存储和索引 270

2 基于内容的检索 271

2.1 拓扑相似性 272

2.2 方位相似性 273

2.4 属性关系图 274

2.3 离相似性 274

2.5 检索步骤 276

3 空间数据仓库概述 276

3.1 聚集操作 277

3.2 几何聚集的例子 280

3.3 聚集层次 280

3.4 哪些地方用到聚集层次 283

4 小结 286

5 参考书目 287

6 习题 288