基于db4o的GML空间数据库原型系统的研究与应用

论文摘要

随着GML应用和研究越来越广泛,海量的GML空间数据在不断产生,这种以XML格式存在的空间数据编码文档的大量存在,给数据的管理者与使用者带来了不少麻烦,人们希望找到一个实现方案能将这些GML空间数据在数据库中更好地存储与管理。这是实现GML空间数据共享与互操作等关键技术的有效保证,同时也是现阶段实现对空间数据进行集中管理与维护的途径,但当前并没有一个真正意义上的空间数据库或者空间数据库引擎能够提供对GML空间数据进行有效的存储与管理。本文在上述背景条件下,结合GML空间数据的特点,对土地利用GML空间数据的存储、索引查询机制进行了相关研究。主要的研究内容包括以下几点：（1）根据GML文件的具有的XML特性,结合VTD-XML开源解析器的优势,在C#.NET的基础上实现了一个GML空间数据解析引擎,用于对土地利用空间数据进行解析,该引擎能对大数据量的GML文档进行快速而准确的解析；（2）比较了当前GML数据主要的存储管理模式,提出将GML空间数据存入对象数据库,分析了开源对象数据库引擎db4o,并利用C#.NET语言开发了一个本原GML对象空间数据库原型系统,该系统的主要思想是将对象化之后的土地利用数据存入db4o数据库中,对象化算法过程改进了ODMG提供的映射方法,并提出了GML模式映射为对象数据库模式的映射规则,此映射规则大大减小了对象数量的产生,提高了系统的性能；（3）如今GML海量数据非常常见,要实现在海量的GML数据中查询到感兴趣的数据内容,对空间数据进行索引就显得尤为重要。针对db4o自身提供的对属性字段进行B树索引的不足,论文最后研究并实现了在Oracle Spatial、PostGIS和ArcSDE for PostgreSQL/Informix中广泛使用的R树空间索引,对存储到对象数据库中的空间数据建立了R树索引,并将该索引存入到对象数据库中,相对于普通空间数据库的索引,该对象空间数据库的索引直接以对象的形式保存,提高了系统访问索引文件的效率,接着分析并实现了空间数据查询处理与优化方案,最后结合C#.NET语言实现了一个GML土地利用查询系统,通过对空间索引性能进行的分析,验证了该空间索引的可行性和查询速度的高效性。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 选题背景及意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 本文研究的主要内容
• 1.4 本文的组织结构
• 第二章 GML及其存储管理关键技术
• 2.1 GML简介
• 2.2 GML数据来源
• 2.3 GML存储方法概述
• 2.3.1 文件存储管理方式
• 2.3.2 原生XML数据库存储管理方式
• 2.3.3 关系数据库存储管理方式
• 2.3.4 对象数据库存储管理方式
• 2.4 GML对象数据库存储管理流程
• 第三章 GML空间数据的解析引擎
• 3.1 GML解析技术简介
• 3.1.1 文档对象模型DOM
• 3.1.2 简单应用程序接口SAX
• 3.2 VTD-XML解析技术
• 3.2.1 VTD-XML简介
• 3.2.2 VTD-XML解析原理
• 3.2.3 VTD-XML解析过程
• 3.2.4 VTD-XMLAPI处理过程
• 3.2.5 VTD、DOM、SAX和推模型的性能比较
• 3.3 GML解析引擎的设计
• 3.3.1 GML模式文档的解析
• 3.3.2 GML实例文档的解析
• 第四章 GML空间数据的存储
• 4.1 db4o存储GML文件技术
• 4.1.1 db4o简介
• 4.1.2 db4o关键技术
• 4.2 db4o存储GML方案
• 4.2.1 存储粒度
• 4.2.2 映射方式
• 4.2.3 存储顺序
• 4.3 本原GML数据库原型系统
• 4.3.1 系统设计思路
• 4.3.2 系统设计实现
• 第五章 GML空间数据的索引查询
• 5.1 GML空间数据的索引
• 5.1.1 R树索引说明
• 5.1.2 R树索引实现
• 5.2 GML空间数据查询处理与优化
• 5.2.1 查询处理
• 5.2.2 查询优化
• 5.3 GML空间数据的查询模式
• 5.3.1 属性查询
• 5.3.2 空间查询
• 5.3.3 混合查询
• 5.4 GML土地利用查询系统
• 5.4.1 系统实现思路
• 5.4.2 系统设计实现
• 5.4.3 空间索引性能分析
• 第六章 总结与展望
• 6.1 论文总结
• 6.2 论文展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读硕士学位期间发表的论文及参加的课题