空間資料庫設計,這部分主要介紹以下三方面的內容:
1. 設計流程
2. 資料建模
3. 資料組織
一般專案的設計流程為下圖所示的流程
第乙個步驟為gather也就是收集資訊,也就是手機各種技術方面的資訊,包括系統需求,客戶期望等等,收集完資訊後進入design階段,即設計階段,在該階段需要按照在第一階段中所收集的資訊進行設計,包括物理模型和邏輯模型的設計,在對兩個模型設計完後進入第三個階段build階段,即建立模型,並在建立好的模型基礎上進行相關的測試,針對測試好的結果進行評估,根據評估結果來確定當時設計的模型是否滿足客戶要求的條件,如果不滿足需要進一步確定是設計的模型本身有問題還是使用者所提出的需求壓根就無法滿足,如果是設計的模型本身有問題,需要修改模型,如果是使用者的需求提的過高,需要進一步溝通以降低要求。
再看一下資料建模,資料建模實際需要建立邏輯模型和物理模型,邏輯模型實際上為空間資料庫的邏輯模型,這些邏輯模型主要包括esri產品的geodatabase所支援的物件型別,主要包括對featuredataset,featureclass, subtype,domain,rastercatalog,rasterdataset, mosaicdataset, topo, network等等。 物理模型指的是資料庫層次上的物件,包括表,檢視等等資料庫中現實存在的東西。
----viso 2002 & 2003 & 2007
----esri tools
arcgis diagrammer 9.2 & 9.3 (該工具比較適合檢視建立好的模型,並不適用設計模型)
gdb xray
zieler gdb diagrammer
xml validator
另外還有ibm公司所提供的rational rose,具體這些軟體如何使用還需要進一步的學習。
從軟體架構方面主要包括以下三種情況:
--------c/s架構
--------b/s架構
--------c/s和b/s混合架構
其中c/s架構一般使用的是arcgis destop的前段工具,主要是用來資料編輯,地圖製作等等。
b/s架構一般使用的是arcgis server的前段工具,主要用來進行地圖發布,簡單編輯。
現在大部分的企業或者單位的業務模型都包括這兩種結構,無非可能是側重面不同,有些單位比較重視c/s,如資料生產單位,有些比較重視b/s架構,如資料發布單位。
從業務性質上可以歸納為以下三種情況:
---------oltp
---------olap
---------oltp/olap
oltp為聯機處理系統,主要針對的是短而小的事務,而olap是連線分析系統,主要針對的是長而大的事務。現在大部分企業和單位實際上都是第三種情況,即包括兩種系統,那如何劃分好這些業務,在下面的章節中會詳細的介紹。
海量空間資料庫實施策略 向量資料4
講完作業系統的實施策略,接著介紹資料庫的優化策略 1.是否採用集群策略 2.配置相應的引數以及儲存配置 3.如果採用集群策略,確定每個節點要完成的應用型別 oltp,olap 是否採用集群策略主要取決於兩個方面 首先是你的資料庫伺服器的硬體資源相對於前段應用業務是否可以滿足,如果不能滿足,那可以選擇...
海量空間資料庫實施策略 向量資料5
可以使用資料庫集群方式來解決上面所存在的問題,結果圖如下所示 上圖為兩個資料庫集群的情況,可以將操作員的所有請求由第一台資料庫伺服器來處理,領導所傳送的請求由第二台資料庫伺服器來處理,這兩台機器所獲得的資料從乙個庫中所獲取,因此可以解決olap和oltp的問題。接下來看看arcsde的部署情況,ar...
海量空間資料庫實施策略 向量資料7
2.chunk大小,是blob分配大小的單位。修改方法是修改dbtune中的 st geom lob storage store as enable storage in row chunk 8k pctversion cache 選項。表空間分離策略 arcsde在儲存featureclass的時...