配电网地理信息系统的数据存储*

针对目前配电网地理信息系统在数据存储上的不足,提出了一种新的解决方案,利用Oracle 8i Spatial实现配电网空间数据和属性数据的一体化存储,改变了过去空间数据以文件方式存储所带来的种种弊端。采用PB 6.5开发工具并结合具体实例详细介绍了该方法的实现过程。     

基于Oracle Spatial的空间数据索引

本文介绍了地理信息系统(GIS)中的属性数据和空间数据,详细阐述了基于Oracle Spatial的空间数据索引的分类,R树索引和四叉树索引的特点,以及创建索引时应注意的细节,还进一步比较了这两类索引各自的优缺点和适用条件,为应用时选择何种类型的索引提供了参考标准.     

基于Oracle Spatial的GIS数据组织及查询

GIS的一个难点是实现空间数据和属性数据的一体化存储和管理,研究用Oracle Spatial技术来解决这个问题。在确定了采用对象一关系模型来存储GIS数据后,比较了空间数据的两种导入方式,在此基础上,选用EasyLoader工具将GIS数据导入到Oracle数据库中,再用四元树索引为其建立索引。最后,选择Java作为开发工具,采用JDBC方式与Oracle数据库相连并实现了对GIS数据的查询。     

GML空间数据索引机制研究

随着GML规范的不断完善及GIS软件厂商的广泛支持，GML已经成为事实上的空间数据编码、传输、存储、发布的国际标准，越来越多的空间数据开始以GML格式存储。如何有效地存储管理GML空间数据，已经成为GIS研究的热点问题。结合XML 文档编码和传统的空间数据索引，对GML空间数据的索引进行了深入的研究，提出了基于空间索引的GML一体化索引机制以及相应的查询处理策略与相关算法，并以R树索引为例，对一体化索引的查询处理性能进行了实验分析。实验结果表明，该文提出的基于空间索引的GML一体化索引机制是可行的、高效的。     

Oracle中矢量数据安全保护方法

为防止矢量数据在Oracle Spatial的存储过程中被非法访问,设计一个独立于Oracle的加密系统。以字段作为粒度,利用3DES算法加密空间字段,以确保对矢量数据加密后不会增加额外的存储空间。并提出一种基于DES的R树加密方法,以结点为粒度,采用“重叠”的方式对空间索引进行加密,由此保证加密后R树的完整性,降低每次查询时需要解密的数据量。实验结果证明,该加密系统可以实现对空间数据的透明加/解密,适用于各种基于Oracle的地理信息系统应用,并提供灵活、高效的安全保护。     

Oracle空间数据索引

本文深入分析了Oracle数据库在空间数据索引方面的机制及其强大功能。首先,通过对传统数据类型索引机制的分析,介绍了Oracle数据库在关系数据库中的索引功能。然后,引入了对象数据库的空间数据类型,并深入分析了Oracle空间数据索引的机制;最后通过实际例子加以说明。     

分布式地理信息系统基础研究

地理空间数据是地理信息系统的基础.结合面向对象技术、对象关系数据库技术和索引技术,文章从地理空间数据模型、地理空间数据访问服务器和空间索引等方面对地理空间数据的表示和管理进行了研究和探讨,为分布式地理信息系统的建设提供了良好的基础.     

A树—一种新颖的空间数据索引方法

本文介绍了一种新颖的空间数据索引方法－Ａ树。Ａ树对精确查询，各种拓扑关系上的查询，ＮＮ查询以及面向对象语义的良好支持证明了Ａ树不仅人有对空间数据进行索引时的先进性，并且能够满足大多数空间数据库的应用要求。     

一种改进的自适应层次网格空间索引查询算法

海量空间数据的处理需要通过空间索引来提高效率。文章在深入研究层次网格空间索引技术的基础上,提出了一种基于内外块算法的层次网格空间索引查询算法,并结合已实现的SircGIS.NET系统,分析了它的性能,结果表明该算法大大地提高了层次网格空间索引的效率。     

Oracle空间数据索引

本文深入分析了Oracle数据库在空间数据索引方面的机制及其强大功能.首先,通过对传统数据类型索引机制的分析,介绍了Oracle数据库在关系数据库中的索引功能.然后,引入了对象数据库的空间数据类型,并深入分析了Oracle空间数据索引的机制;最后通过实际例子加以说明.     

Rav-tree:一种有效支持反向近似近邻查询的索引结构

空间数据库的索引结构是实现有效数据查询的前提和基础。空间数据反向近似近邻查询是空间查询的一个新方向,它避免了精确查询中过多的距离计算,从而能够在效率与准确性上取得平衡。提出的Rav-tree不同于基于启发式规则的索引结构,首先利用局部近似,然后根据Voronoi cell区域和估计圆的方法实现近似近邻查询,并利用过滤结果和分域查询得到初步的候选集,最终通过反向近似近邻查询(RANNQuery)算法得到RANN集,并完整地给出基于Rav-tree的ANN查询算法和RANN查询算法。实验结果表明,Rav-tree对RANN等查询具有较好的查询效率和查全率。     

虚拟旅游中海量3D点云数据的细节层次索引技术研究

虚拟旅游中的3D点云数据特别庞大,批量索引成为了当今的研究热点。许多索引树存在兄弟结点空间区域重叠、不能实现细节层次索引、索引效率低等问题。为此,将点数据反射强度和细节层次技术引入R树,在改进R树的基础上提出LODR树。建树前,将点云数据进行排序、分组、去除空间重叠等预处理。树的每层设有不同反射强度阈值,把叶结点中满足阈值条件的索引记录沿父-祖父-曾祖父的家谱关系上移,并插入对应的非叶结点,利用该方法创建细节层次索引树。利用反射强度控制数据冗余,棱锥裁剪技术实现查询优化。实验结果表明,LODR树在细节层次索引、查询效率等方面具有明显优势。     

一种基于路径分块索引的XML查询方法

针对XML的相对路径查询及引用路径查询问题，提出了一种面向XML数据的路径分块索引KI。探讨了KI索引构造方法、索引节点分裂算法和相关查询处理的算法，并用VC++实现，利用Shakespeare和Xorder数据集进行了XML查询测试，实验结果表明，提出的KI索引能有效地提高XML查询效率。     

改进XISS索引技术的仿真研究

研究了数据库查询优化问题,而XISS索引是XML数据库索引中支持正则路径表达式的典型代表。XISS索引对于长查询路径表达式,要产生大量中间结果,连接操作代价十分高,加大了查询的时间和空间复杂度,导致查询的效率和准确率低。为了提高XML数据库查询效率和准确率,提出一种改进的XISS索引技术。首先引入DTD模式信息,简化编码方式;然后对节点索引结构进行改进,减少中间结果的连接次数,使得查询时间与路径长度无关,提高了查询效率和准确率。最后通过实验对改进前后的XISS索引进行仿真。结果表明,改进的XISS索引缩短了建立索引的时间,加快了查询响应的速度,提高了XML数据库查询的效率和准确率。     

QCUR树

找到一个高效的索引结构一直是空间数据库研究的重点。CUR树突破传统思维,提出用一个代价函数来决定叶子的高度,从而在整体上优化了索引结构的性能。然而,它基于的查询分布模型是静态的,这限制了它的应用和发展。文章提出的QCUR树在CUR树的基础上,采用了半动态式的查询分布模型。让QCUR树可以根据查询分布的变化调整代价函数,从而可以根据查询分布的变化来优化树的性能。实验也说明,在动态的查询分布下,QCUR树性能优于CUR树。     

一种基于受限网络的移动对象索引结构

为了提高受限网络中移动对象索引效率和满足近邻查询需求,基于FNR-Tree索引结构和Geohash编码算法,提出一种能够满足近邻查询的移动对象索引结构RNR(restricted network R-Tree).通过添加哈希表、链表等辅助索引结构来提升索引结构操作效率,融合Geohash编码和相关算法来使得索引结构能高效满足近邻查询的需求.通过将指定区域按一定规则划分,可使得索引结构具备在不规则范围查询的能力.使用旧金山市地理数据和移动对象数据对索引结构性能进行了测试,结果表明RNR具有较高索引结构操作效率,并且能够高效地提供窗口查询和近邻查询的功能.     

空间数据索引与查询的研究

空间数据库在当今社会经济发展中的作用变得日趋重要,对其进行的研究也日趋迫切。对空间索引及其发展分类、空间数据查询及其与传统关系数据库的区别进行了研究,并对优化空间索引和空间数据查询的研究思路进行了分析说明。     

XML密文数据库检索模型的研究

针对外包XML数据库安全性差、密文检索效率低等问题,提出一种XML数据库密文检索模型,通过建立密文数据库的值索引和结构索引,并采用分桶管理策略记录值索引和结构索引中的入口地址,实现对XML数据的快速检索。此模型安全性高,通过支持范围的查询,容易实现数据的更新,可以有效地提高密文检索性能。     

BioIndex：一种生物序列相似性查询的高效索引

有效管理生物数据并提供高效的查询方法是生物信息处理的重要研究内容.BioSeg是一个新的生物序列数据模型.查询优化研究是生物数据库管理系统开发的重要内容之一.研究当前生物数据索引技术,针对BioSeg数据模型的特点和生物序列相似性查询需求设计了一种新的生物序列数据索引BioIndex,并设计相应的查询算法.首先,使用MEME(Multiple EM for Moeif Elicitation)算法挖掘生物序列集中的序列模式作为索引建立索引序列库;之后,在索引序列库中查找与查询序列最相似的索引序列,将其对应的序列集作为候选集;再在候选集中查找与查询序列最相似的序列.在真实生物序列数据集上的实验表明使用新的生物序列数据索引BioIndex的序列查询算法提高了序列查询的效率.