一、名词解释1空间数据库是地理信息系统在计算机物理存储介质上存储和应用的相关的地理空间数据的总合。

2空间数据库管理系统:能进行语义和逻辑定义存储在空间数据库上的空间数据,提供必需的空间数据查询、检索和存取功能,以及能够对空间数据进行有效的维护和更新的一套软件系统。

3空间数据库应用系统提供给用户访问和操作空间数据库的用户界面,是应用户数据处理需求而建立的具有数据库访问功能的应用软件。

一般需要进行二次开发,包括空间分析模型和应用模型。

4什么是arcSDE空间数据库引擎(SDE: Spatial Database Engine)ArcSDE是一个用于访问存储于关系数据库管理系统(RDBMS)中的海量多用户地理数据库的服务器软件产品。

5什么是空间数据地理信息系统的数据库(简称空间数据库或地理数据库)是某一区域内关于一定地理要素特征的数据集合。

6空间数据模型空间数据(库)模型:就是对空间实体及其联系进行描述和表达的数学手段,使之能反映实体的某些结构特性和行为功能。

空间数据模型是衡量GIS功能强弱与优劣的主要因素之一。

7空间数据结构不同空间数据模型在计算机内的存储和表达方式。

8场模型在空间信息系统中，场模型一般指的是栅格模型，其主要特点就是用二维划分覆盖整个连续空间9对象模型面向对象数据模型（Object―Oriented Data Model,简称O―O Data Model）是一种可扩充的数据模型,在该数据模型中,数据模型是可扩充的,即用户可根据需要,自己定义新的数据类型及相应的约束和操作。

10概念数据模型按用户的观点来对数据和信息建模。

用于组织信息世界的概念，表现从现实世界中抽象出来的事物以及它们之间的联系。

如E-R模型。

11结构数据模型从计算机实现的观点来对数据建模，是信息世界中的概念和联系在计算机世界中的表现方法。

如层次模型、网状模型、关系模型、面向对象模型。

12空间元数据空间元数据是指在空间数据库中用于描述空间数据的内容、质量、表示方法、空间参考和管理方式等特征的数据，是实现地理空间信息共享的核心标准之一。

13空间数据库的数据模型就是对空间实体及其联系进行描述和表达的数学手段，使之能反反映实体的某些结构特性和行为功能。

基本分为两类：1传统数据模型，如层次、网状、关系数据模型。

2新型数据模型，如面向对象数据模型、时空数据模型等。

14空间网状数据模型将数据组织成有向图结构，图中的结点代表数据记录，连线描述不同结点数据间的联系。

15 Gis关系型空间数据模型是以记录组或数据表的形式组织数据，不分层也无指针，是建立空间数据和属性数据之间关系的一种非常有效的数据组织方法。

16面向对象数据模型为了有效地描述复杂的事物或现象，需要在更高层次上综合利用和管理多种数据结构和数据模型，并用面向对象的方法进行统一的抽象。

17面向对象的几何数据模型从几何方面划分，GIS的各种地物对象为点、线、面状地物以及由它们混合组成的复杂地物。

每一种几何地物又可能由一些更简单的几何图形元素构成。

18什么是UMLUML即统一建模语言，是一种面向对象的建模语言，它是运用统一的、标准化的标记和定义实现对软件系统进行面向对象的描述和建模。

19什么是ODLODL即对象定义语言，它是CORBA的一个组件，是建立数据库概念模型的工具，可以向DBMS 支持的数据模型转化。

20对象——关系数据库管理系统（O-RDBMS）ORDBMS是将传统的关系数据库加以扩展，增加面向对象特性，即支持已被广泛使用的SQL，具有良好的通用性，又具有面向对象特性，支持复杂对象和复杂对象的复杂行为，适应了新应用领域的需要和传统应用领域发展的需要21什么是GeodatabaseGeodatabase是一种采用标准关系数据库技术来表现地理信息的数据模型。

22空间索引为便于空间目标的定位及各种空间数据操作，按要素或目标的位置和形状或空间对象之间的某种空间关系来组织和存储数据的结构。

23OLTPOLTP即联机事务处理，它是对数据库联机的日常处理，当用于与RDBMS交互时，通过事务对数据库中的数据进行查询或修改。

24分布式数据库系统在分布式数据库系统中，数据库存储在几台计算机中，这几台计算机之间通过高速网络或电话线等各种通信设备相互通信，计算机之间没有共享公共的内存或磁盘25并行数据库系统并行数据库系统是以并行计算机为基础，将数据库管理与并行技术相结合，以高性能和可扩展性为目标的数据库系统。

（26 数据字典）描述数据库中各种数据属性与组成的数据集合，它是数据库设计与管理的有力工具。

二、简答题1.标准DBMS存储空间数据的局限性①空间数据记录是变长的，而一般的数据库只允许把记录的长度设定为固定；②在存储和维护空间数据拓扑关系方面存在着严重缺陷；③一般都难以实现对空间数据的关联、连通、包含、叠加等基本操作；④不能支持复杂的图形功能；⑤单个地理实体的表达需要多个文件、多条记录，一般的DBMS也难以支持；⑥难以保证具有高度内部联系的GIS数据记录需要的复杂的安全维护。

因此，一般的DBMS都难以保证空间特性的表达与再现。

2.空间数据（库）管理系统的实现方法空间数据库管理系统是建立在常规数据库管理系统的基础上，实现对空间数据的管理功能。

主要包括两种具体的实现方法：①常规数据库管理系统扩展：直接对常规数据库管理系统进行扩展，加入一定数量的空间数据存储与管理功能。

如Oracle。

②空间数据库引擎：在常规数据库管理系统上加一层空间数据库引擎，实现空间数据的存储于管理。

如ESRI的SDE。

3.简述空间数据的来源及特征来源：空间数据的来源主要包括①地图数据；②遥感数据；③地形数据；④属性数据；⑤元数据。

特征：①空间特征；②非结构化特征；③空间关系特征；④分类编码特征；⑤海量数据特征。

4.例举几种常用GIS空间数据模型①场模型；②基于对象的模型；③网络模型。

5.列举空间关系的种类并举例①点——点：重合、分离、一点为其他诸点的集合中心、一点味其他诸点的地理中心等；②点——线：点在线上、线的端点、线的交点、点与线的分离等；③点——多边形、点在多边形内、点为多边形的几何中心、点在多边形边界上、点在多边形外部等；④线——线：重合、相接、相交、相切、并行等；⑤线——多边形：多边形包含线、线穿过多边形、线环绕多边形、线与多边形分离等；⑥多边形——多边形：包含、重合、相交多边形、相邻、分离等。

6.空间数据模型（库）的种类（一）逻辑数据模型①基于对象的逻辑模型：实体联系模型、面向对象模型。

②基于记录的逻辑模型：关系模型、网状模型、层次模型。

（二）物理数据模型7.传统数据模型的弱点（1）以记录为基础的结构不能很好面向用户（2）不能以自然的方式表示实体间的联系（3）语义贫乏（4）数据类型太少8.复杂对象及其特点复杂对象指具有复杂结构和操作的对象。

复杂对象可以由多种关系聚合抽象而成，或由不同类型的对象构成，或具有复杂的嵌套关系等。

其特点可归结为：①一个复杂对象由多个成员对象构成，每个成员对象又可以参与其他对象的构成；②具有多种数据结构，如矢量、栅格、关系表等；③一个复杂对象的不同部分可由不同的数据模型所支持，也就是说，可以分布于不同的数据库中。

9.画出复杂地物及其组织结构图10.面向对象数据库实现方式目前，采用面向对象数据模型，建立面向对象数据库系统，主要有三种实现方式：①扩充面向对象程序设计语言（OOPL），在OOPL中增加DBMS的特性。

②扩充RDBMS，在RDBMS中增加面向对象的特征。

③建立全新的支持面向对象数据模型的OODBMS。

11.空间数据库维护包含的基本内容①维护空间数据库的安全性和完整性：调整授权和密码、备份和回恢复。

②检测和改善数据库性能③扩充增加新功能④修改错误12.简述（CS）客户端——服务器结构数据库管理（系统）的主要功能（服务器：为多用户管理和维护一个独立的数据库；管理并处理客户的请求；管理数据和系统的安全等客户端：是提供用户界面；建立同服务器的链接；向服务器提交和接受请求；数据的输入输出及验证等）13.Geodatabase模型结构包含的元素类型对象类、要素类、要素数据集、关系类、几何网络、Domains、Validation Rules、Raster Datasets、TIN、Datasets、Locators。

14.？？15.列举空间信息的查询途径，并详述空间扩展GeoSQL查询途径：①基于属性特征查询②基于空间关系和属性特征的查询（SQL）③一种空间扩展SQL查询语言——GeoSQL空间扩展GeoSQL：相对于一般SQL，空间扩展SQL主要增加了空间数据类型和空间操作算子，以满足空间特征的查询。

空间特征包含空间属性和非空间属性，空间属性由特定的“Location”字段来表示。

空间数据类型除具有一般的整型、实型、字符串外，还具有下列空间数据类型：点类型、弧段类型、不封闭的线类型、多边形类型、图像类型、复杂空间特征类型。

空间操作算子主要分为两类：一元空间操作算子和二元空间操作算子。

16.画图说明GeoSQL的运行过程17.简述空间数据挖掘、支持发现的概念及其主要用途空间数据挖掘即SDM，就是从空间数据库系统中抽取隐含的、人们感兴趣的空间模式和特征、空间数据与非空间数据之间的普遍关系的过程。

SDM可以辅助人们更好地理解空间数据，发现空间数据与非空间数据之间内在的隐含关系，构建空间知识库，优化空间查询等。

18.空间数据挖掘未来的发展方向①在面向对象的空间数据库中进行数据采掘②进行不确定性采掘③多边形聚类技术④多维规则可视化⑤基于泛化的空间数据采掘机制需要进一步的开拓，以处理多专题地图和多层次的交互式采掘，并与空间索引、空间存取方法和数据仓库技术有效结合。

⑥空间数据分类领域尚需找到真正高效的空间分类方法，以处理带有不完整信息的问题。

⑦基于模式或基于相似性的采掘以及元规则指导的空间数据采掘尚需探讨。

⑧空间数据采掘查询语言SDMQL需进行详细设计和标准化。

⑨大量的遥感图像要求更多的数据采掘方法，用以检测异常、查找相似的图片，以及发现不同现象间的关系。

19.需求分析的意义和主要内容需求分析是整个空间数据库设计与建立的基础，主要进行以下工作：①调查用户需求：了解用户特点和要求，取得设计者与用户对需求的一致看法。

②需求数据的收集和分析：包括信息需求、信息加工处理要求、完整性与安全性要求等③编制用户需求说明书：包括需求分析的目标、任务、具体需求说明、系统功能与性能、运行环境等，是需求分析的最终成果20.空间数据模型结构设计的概念和内容空间数据模型结构设计指空间数据结构设计，结果是得到一个合理的空间数据模型，是空间数据库设计的关键。

其内容是①概念模型的设计，即将现实世界简化成概念模型②逻辑模型设计，即把概念模型转成数据库支持的数据模型③物理模型设计，即有效地将空间数据库的逻辑结构在物理存储器上实现，确定数据在戒指上的物理存储结构。