空间数据库复习题

《空间数据库复习题》由会员分享，可在线阅读，更多相关《空间数据库复习题（24页珍藏版）》请在装配图网上搜索。

1、Chapter1:IntroductiontoSpatialDatabases1、举例说明什么是空间数据、非空间数据？如何理解空间查询(spatialqueries)和非空间查询的区别(Non-spatialqueries)?答：河流的泛洪区，卫星影像数据、气象气候数据等都可以是空间数据书店名称店员人数，去年的销售量，电话号码等是非空间数据空间查询是对空间数据的查询或命令2、什么是GIS,什么是SDBMS请阐述二者的区别和联系。答：1、GIS是一个利用空间分析功能进行可视化和空间数据分析的软件。它的主要功能有：搜索、定位分析、地形分析、流分析、分布、空间分析/统计、度量GIS可以利用SDBM来

2、存储、搜索、查询、分享大量的空间数据集2、SDBMSI一个软件模块。它可以、利用一个底层的数据库管理系统、支持多种空间数据模型、相应的空间抽象数据类型(ADT以及一种能够调用这些ADT的查询语言、支持空间索引、高效的空间操作算法以及用于查询优化的特定领域规则3、区别与联系：、利用GIS可以对某些对象和图层进行操作，而利用SDBMSW可以对更多的对象集和图层进行更加简单的操作、SDBMST以在GIS不能使用的某些领域进行使用，例如基因组学、天文学、多媒体信息系统等、GIS可以作为SDBMS勺前端，利用一个高效的SDBMST以大大提高GIS的效率和生产率。3、从GIS这一缩写的三种含义来理解GIS

3、的发展历程。答：地理信息系统：为专业人员提供的软件地理信息科学：为地理信息系统和服务提供使用和发展的定义、框架和理论地理信息服务：为普通用户提供的网点和服务中心，例如PC机上的地理和空间服务4、用传统数据库系统管理空间数据，存在什么不足之处？答：1）无法用递归和嵌套的方式来描述复杂关系的层次和网状结构，模拟和操作复杂地理对象的能力较弱；2）用关系模型描述本身具有复杂结构和涵义的地理对象时，需对地理实体进行不自然的分解，导致存储模式、查询途径及操作等方面均显得语义不甚合理；3）由于概念模式和存储模式的相互独立性，及实现关系之间的联系需要执行系统开销较大的联接操作，运行效率不够高4）空间数据通常是

4、变长的，而一般RDBMSR允许记录的长度设定为固定长度，此外，通用DBMS隹于存储和维护空间数据的拓扑关系。5 ）一般RDBM皆B难以实现对空间数据的关联、连通、包含、叠加等基本操作。6 ）一般DBMST能支持GIS需要的一些复杂图形功能。7） 一般RDBMSt以支持复杂的地理信息，因为单个地理实体的表达需要多个文件、多条记录，包括大地网、特征坐标、拓扑关系、属性数据和非空间专题属性等方面信息。8） GIS管理的是具有高度内部联系的数据，为了保证地理数据库的完整性，需要复杂的安全维护系统，而这些完整性约束条件必须与空间数据一起存储，由地理数据库来维护系统数据的完整性。否则，一条记录的改变会导致

5、错误、相互矛盾的数据存在，而一般RDBMS难以实现这一功能。5、WhatisaSDBMS?答：SDBMS1一个软件模块。它可以、利用一个底层的数据库管理系统、支持多种空间数据模型、相应的空间抽象数据类型（ADT以及一种能够调用这些ADT的查询语言、支持空间索引、高效的空间操作算法以及用于查询优化的特定领域规则6、什么是后关系数据库模型？后关系数据库模型有哪些？答：后关系数据库模型支持用户定义抽象数据类型，空间数据的类型可以添加。包括面向对象的数据库模式OOBDMS面向关系ORDBMS数据库模式。7、SDBMS勺三层体系结构（ThreeLayerArchitecture）是什么？借此深入理解SD

6、BMS勺作用。：空间应用一空间数据库一DBMS教材P11的图8、空间数据库主要涉及哪些内容？答：数据模型、查询语句、查询处理与优化、文件组织和索引、数据挖掘9、举例说明单遍扫描查询和多遍扫描查询的概念。答：单边扫描查询中，被查询的表（关系）中的一条记录（元组）最多只被访问一次；例如“列出武大周围5km内的书店的名字”。多遍扫描查询是被查询的表（关系）中的一条记录（元组）至少被访问一次，例如“找出其代表的选取范围大于200公顷并且在这区拥有公司的女议员的名字”10、过滤一精炼策略的作用？两个步骤的内容是什么？提示：ppt:Efficientalgorithmstoanswerspatialque

7、riesCommonStrategy-filterandrefine（过滤一精炼）FilterStep:QueryRegionoverlapswithMBRsofB,CandD过滤：查询区域与RC、D的最小外接矩形有重叠部分，保留BC、D,其他的舍弃RefineStep:QueryRegionoverlapswithBandC精炼：查询区域与RC有重叠，舍弃D11、平面扫描（planesweep）技术主要解决什么问题？其主要步骤？答：主要解决的是如何在过滤阶段中尽可能多的淘汰不符合条件的对，从而减少几何计算的计算代价。Step1:从左至右移动一条扫描线（例如，垂直于x轴的线），停在RUS的第一

8、个元素处。这就是具有最小T.xl值的矢I形T,例子为是矩形R4。Step2：搜索S中已排序的矩形，直到抵达第一个矩形Sf,这里有Sf.xlT.xu。显然，对于所有1Wj dosei region mincvlcdi uTinn)insidc(point Joop)crnsNChtjrL, rcginn) iiHichesiregion, region)liHichcMdrc ru和hi cncrliipi region, region)非拓扑的I jiclidCEin Uhmiicc poinu jkmhi dtfeetioH(|Xint, point) lcngth(arv) perimet

9、ed urea) 评皿中。t女迪选市在明尼苏达州之外加9大的内部足个开城I、包拈其边界）心山郡是个闭域（包括其边界1瑞；足个连通域i对于区域上的任两点,桶有完全内含冷该展域匕的路价相这两点逢接越来）,毗I本不是连通域点在环中路（死）穿过纸林M,域I叫尼苏达州（区域）是威斯康星州（区域）的邻州州际明川岛速公路弧）经过密取根沏K域土地内盅K域和土地利用（区域J相布普两点间的即幽发迪逊市伟明尼阿波利斯市的东面单位向敬的长度是1个单位一位E方形的周氏是4个单位单位正方形的面相是I个平方的位5、OGIS提出的关于空间几何体的基本构件有哪些?6、说明九交模型表达拓扑关系的原理。答：在一个平面上。两个对象A

10、、B之间的二元拓扑关系主要基于以下的相交情况，即分别是A和B的内部、边界、外部。值六部分可以构成九交模型。考虑取值有空（0）和非空（1）,可以确定有29=512种二元拓扑关系。对于R2嵌在中的二维区域，有八个关系是可实现的，并且它们彼此互斥且完全覆盖。：相离、相接、交叠、相等、A C J BdAniiB包含、在内部、覆盖、被覆盖。(,a八3。a-nbq7、数据库设计的三个步骤及其主要内容。答、首先，采用高层次的概念数据模型来组织所有与应用相关的可用信息;然后，逻辑建模阶段，与概念数据模型在商用DBMSk的具体实现有关最后，数据库设计的第三个步骤是物理设计的建模，它解决数据库营养在计算机中具体实

11、现是方方面面的细节。8、ER模型的彳用，ER图包括哪些要素，如何表达多值属性？ER图与空间信息对象模型之间的异同？答：ER图可以以一种避开计算机隐喻的方式来表达这个微型世界，从而把应用中的概念与实现细节分离开来。ER图包括实体（物理上或概念上独立存在的事物或对象）、属性和联系。实体用属性来刻画性质，实体之间通过练习相互作用和关联。属性可以是单值或多值。ER图中实体用矩形表示，属性表示为椭圆，联系为菱形。码属性加下划线，多值属性用双椭圆。异同：、实体是物体属性的集合；、ER模型不允许普通用户定义操作；、在对象模型中关系不被直接支持，但可以由操作来模仿。9、数据库三层约束的内容：码约束-实体完整性

12、（entityintegrity）约束，参照完整性（referentialintegrity约束和用户参照完整性。简述关系模式中的三种完整性。答；码约束：每个关系必须要有一个主码；实体完整性约束：主码不能为空；参照完整性约束：外码的属性值要么是另一个关系的主码，要么为空值。10、外码的概念。答：外码是一个关系的属性集，这个关系被复制到另外一个关系中。主码与外部码提供了一个实现关系间联系的手段。11、ER图向关系模型的转换，注意对多值属性的转换。（P16）答：、实体成为关系；实体的属性映射成为关系的属性；多值属性形成新的关系、Relationships（1:1）:将任一实体的码属性作为其他关系的

13、一个外码、Relationships（M:1）:将1侧的关系的主码作为M侧关系的外码。、M:NRelationshipsbecomearelation（M:N中M和N共同形成新表的关键字）12、对于空间数据，ER模型方法的不足之处？为表达空间概念，扩展ER模型主要增加了哪些要素？-实体象形图、关系象形图，读懂扩展ER模型的表示符号。（书上P51）答：1）、ER模型的最初设计隐含了基于对象模型的假设。因此，场模型无法用ER模型进行自然的映射2 ）、在传统的ER模型中，实体之间的联系由所要开发的应用来导出，而在空间建模中，空间对象之间总会有内在的联系3 ）、建模空间对象所使用额试题联系类型和“地图

14、”的比例尺有关13、举例说明用象形符号扩展ER图，对于空间数据建模有何好处？用象形符号扩展ER图，以便专门处理空间数据类型。这将减少ER图以及所产生的关系模式的复杂度，同时改进空间建模的质量。空间联系（例如Road-Crosses-River）就可以从ER图中省略，用隐式的方式表示。关系模式中的表达多值空间属性的关系和MN空间联系也就不需要了14、举例说明类、属性、方法、聚合、泛化、和关联等概念？答：类：是多有在应用中具有相同T质的对象的封装，等价于ER模型中的实体；例如设施就是一个类。属性：描述类的对象。属性还有一个与之相关联的作用域，分为公有、私有、受保护方法：是一些函数，是类定义的一部分

15、，用来修改类的行为或状态关系：将一个类与另一个类或者它自己相联系，类似于ER中的联系。UMLC冲三种重要关系：聚合、泛化、关联。聚合：描述部分与整体的关系：强聚合、弱聚合泛化：eg.多边形是点线面的泛化；关联：反应不同类的对象是如何联系的。15、UML的作用？了解UML的主要符号。答：UM混用于面向对象软件设计的概念层建模的新兴标准之一，它是一种标准化语言，用于在概念层对结构化模式和董涛行为进行建模。16、比较ER与UML答：1）、没有方法的类就是实体；2）、属性在两个里都一样；3）、UML中没有主键和完整性约束；4）、ER中没有方法；5）、ER中关系的内容更丰富；6）、ER图中的实体与数据集

16、有关，但UML的类几乎和数据集无关。Chapter3SpatialQueryLanguages1. ThreeComponentsofSQL。请歹U举SQL所包含的功能，并对每种功能列举相关的操作符（语句）。答：数据定义语言DDL创建和修改关系表（包括索引）数据操纵语言DML插入，删除，更新，查询数据控制语言DCL并发控制，事务处理2. SELECTspecifiesdesiredcolumnsFROMspecifiesrelevanttablesWHEREspecifiesqualifyingconditionsforrows（限定条件）ORDERBYspecifiessortingcolu

17、mnsforresultsGROUPBY,HAVINGspecifiesaggregationandstatistics（要求：看懂书上例句，要求会写语句）3. 扩展SQL以处理空间数据，掌握对标准SQL进行了哪些方面的扩展？提示：ppt：SQL3allowsuserdefineddatatypesandoperations.SpatialdatatypesandoperationscanbeaddedtoSQL3SQL3支持用户自定义类型和操作，空间数据类型和操作被允许加入到SQL3中4. OpenGeodataInterchangeStandard（OGIS）支持的SpatialDataM

18、odel和空间操作有哪些答：用于所有集合类型的基本操作；用于空间对象间拓扑关系的操作谓词；用于空间分析的一般操作若本函致SpatialReferenccO返回几何体的基本坐标系统EnvelopcO返回包含几何体的最小外接矩形Exports返回以其他形式表示的几何体IsEmptyf)如果JL何体是空集则返回真如果几何体是简单的（明不自交）则返回其BtwdaryO返回II何体的边界拓扑堞合运算符Equal如果两个几何体的内部和边界在空间上相等，则返回真Disjoint如果内部和边界都不相交，则返回真Intersect如果几何体不相交，则返网真Touch如果两个面仅仅是边界相交但是内部不相交，则返回

19、真如果一条找和面的内部相交，则返1可真W讪inContainsOverlap空间分析 DistanceBufferConvexHullInierseclionUnionDifferenceSymmDiff5. 读懂 List of Spatial Query Examples 要求写语句。如果给定帆何体的内部科另一个几何体的外郡相史wn判睛定的几何体是否包含月一个给定的几酢如融个几何体的棉有非空交氯睚回真返丽个儿何体之同的版拒青颜鹤定几何体的附豺于魁于般值的儿佛的点雌合同几何体的最小闭包逗鼬两个儿咻的交融成的腼体朝蜗个几何林并蝴成的几何体返回几何料给定几何体秘收的部分蒯两个几何眄对方互不般的部

20、分。给语句，说明查询目的？或者给出查询目的,6.view（视图）的含义。视图使用来描述导出数据或查询结果简化复杂网状查询的表Chapter4:SpatialStorageandIndexing1、Whatisaphysicaldatamodel?Whylearnphysicaldatamodelconcepts?答：1）、执行逻辑数据模型的理论基础，使用现有的构件在一个有效容错的方式中2）、选择合适的DBMS某些DBM环支持空间索引；使DBM%行的更加有效率。2、IsrelationalDBMSphysicaldatamodelsuitableforspatialdata?如果不适合,有哪两类

21、解决途径？答：不合适。关系DBM&U只能对数字进行简单处理；排序、查询树对数字非常有效，但这些概念都不适合用于处理空间数据提示：ppt途径1）Reusingrelationalphysicaldatamodelconcepts,重新使用关系物理数据模型的概念：Spacefillingcurvesdefineatotalorderforpoints用空间填充曲线来定义点的排列Thistotalorderhelpsinusingorderedfiles,searchtrees有助于使用有序文件和查询树Butmayleadtocomputationalinefficiency!但可能会导致计算无效率

22、途彳52）：Newspatialtechniques新空间技术：Spatialindices,e.g.grids,hierarchicalcollectionofrectangles空间索弓I：例如网格Providebettercomputationalperformance能提供更好的计算表现3、计算机存储设备的种类？数据库系统是怎么利用各种设备的？提示：ppt:TypesofstorageDevices:Mainmemories-fastbutcontentislostwhenpowerisoff主存：速度快，信息断电丢失Secondarystorage-slower,retainscon

23、tentwithoutpower二级存储器：慢，信息断电不丢Tertiarystorage（如磁带驱动器）-veryslow,retainscontent,verylargecapacity脱机存储器：非常慢，保存信息容量非常大。DBMSusuallymanagedata?onsecondarystorage,e.g.disks?Usemainmemorytoimproveperformance?Usertertiarystorage（e.g.tapes）forbackup备份，archival档案etc.4、磁盘存储相关概念：磁道track、扇区sector柱面cylinder?页面的概念？

24、答：磁道：圆心磁盘片上向边缘延伸的同心圆扇区：每个磁道中被分成若干等份的区域柱面：是磁盘上具有相同镭的磁道的集合页面：又称磁盘块。是磁盘与主存之间的最小传输单位5、访问磁盘扇区数据的过程，哪个过程花费的时间最多？提示：ppt:Accessingasectorhasthreemajorsteps:?Seek（寻道）：Moveheadassemblytorelevanttrack（ts）?磁头到达特定磁道所用的时间?Latency（延迟时间）：Waitforspindletorotaterelevantsectorunderdiskhead（tl）块旋转到磁头下方所用的时间?Transfer传输时

25、间：Readorwritethesector(tt)置于正确位置后读写块中数据的实际时间?1236、如何有效利用磁盘硬件？提示：ppt:UsingDiskHardwareEfficiently?Sizeofsectors扇区面积?Largersectorprovidefastertransferoflargedatasets?数据集大时大扇区提供更快的传输速度?Butwastestoragespaceinsidesectorsforsmalldatasets?但浪费了小数据集的存储空间?Placementofmostfrequentlyaccesseddataitems放置频繁使用的数据?On

26、middletracksratherthaninnermostoroutermosttracks?在中间的磁道而不是最里面或最外面的磁道?Reason:minimizeaverageseektime可以减少寻道时间?Placementofitemsinalargedatasetrequiringmanysectors放置一个需要很多扇区的大数据集?Choosesectorsfromasinglecylinder尽量放在同一个柱面?Reason:Minimizeseekcostinscanningtheentiredataset.减少扫描全集花费的时间7、域(filed)、记录(record)、

27、文件(file)的概念，提示：MappingRecordsandfilestoDisk.?Records?Oftensmallerthanasector?Manyrecordsinasector?Fileswithmanyrecords文件是记录的集合?Manysectorsperfile8、页面的概念：磁盘与主存之间的最小传输单位。一个文件可能跨越多个页面。一个页面是槽的集合，一个槽包含一条记录9、文件结构的含义，举例说明几种常用文件结构一heap,Ordered、Hashed、Clustered。答：文件结构是指文件中记录的组织形式。堆：无序文件。记录没有特定的顺序。，根据给定白关键码（如

28、name）查找一条记录需要扫描文件中的记录。在最坏情况下，文件的所有记录都要被检查，所有存储该文件数据的磁盘页面都要被访问。平均来说，需要检索一半的磁盘页面。优点是在进行插入操作时可以很容易地在文件末尾插入一条新记录。存储河流表散列文件：使用散列函数吧记录分到一系列散列单元中。可取之处在于它能够把数量大致相同的记录放入每个散列单元中。对于点查询、插入、删除都很有效。不适合范围查询。按字符个数存储城市名称。有序文件：根据给定的主码与对记录进行组织。折半法非常有效。不能直接运用在空间领域例如，除非对多维空间中的点定义一个全序，否则无法对城市的位置排序。有序文件组织方式还可以根据对空间数据集的文件组

29、织方式而概括成空间聚类。聚类:聚类的目的就是降低响应常见的大查询的寻道时间（ts）和等待时间（t1）。对于空间数据库来说，这意味着在二级存储中，空间上相邻的和查询上有关联性的对象在物理上应当存储在一起。10、使用空间填充曲线组织空间数据的意义？提示：Chapter1,Organizingspatialdatawithspacefillingcurves?Imposeanorderingonthelocationsinamulti-dimensionalspace?加强了多维空间中的位置排序?Allowuseoftraditionalefficientsearchmethodsonspatial

30、data?允许在空间数据中使用传统的有效搜索11、掌握Z-曲线、hilbert曲线的生成。（要求给IJ号，能够写出对应Z码和Hilbert码的计算过程）12、基于Z-曲线，如何进行区域匹配的？（匹配有效性？）答：用z1和z2分别代表两个z值，其中z1是较短的一个，并未失去一般性；对于相应的区域（比如块）r1和r2,只有两种可能：1）如果z1是z2的前缀（例如,z1=l*,z2=11*或 z1=*l*,z2=11*），则门完全包含r2;2）两个区域不相交（例如，z1=*0*,z2=11*）。13、什么是索引？索引文件的内容。主索引和二级索引。Atablecanhaveatmostoneprima

31、ryindex.Why?答：索引文件是用来提高数据文件查询效率的辅助文件。记录的只有码值和数据文件中的页面地址。索引记录被排序，数据文件本身可以是不按关键码排序。主索引，如果数据文件的记录是按照主码排列的，那么索引就只需要保存数据文件的每个磁盘页面第一个主码域值。每个索引记录一个数据页面。二级索引：堆数据文件，一个索引记录一个数据。一个磁盘最多只有一个主索引，因为主索引决定了数据在磁盘上的存储顺序。14、什么是空间索引？有哪些空间索引方法？答：空间索引结构用一组桶（通常对应二级存储的页面）来组织对象。空间索引呢就是依据空间对象的位置和形状或空间对象之间的某种空间关系按一定的顺序排列的一种数据结

32、构，其中包含空间对象的概要信息，如对象的标识、外接矩形及指向空间对象实体的指针。方法：1）在系统中加入专门的外部空间数据结构，为空间属性提供如同B树之于线性属性的功能。2）使用空间填充曲线（如Z序、Hilbert曲线）将空间对象映射到一维空间，以便空间对象存储在标准的一维索引（例如B树）中。15、网格文件包含哪两部分内容？建立格网索引的思路和步骤？了解R树索引和R+W索弓I的思想？答：包含n维网格目录，目录只能够的每一项指向一个数据桶。第二部分是由称为线性比例的一维数组组成的结构。思路：是将研究区域用横竖线条划分大小相等或不等的格网，记录每一个格网所包含的空间实体。当用户进行空间查询时，首先计

33、算出用户查询对象所在格网，然后再在该网格中快速查询所选空间实体，这样一来就大大地加速了空间索引的查询速度。步骤：划分行列（MXN）;计算网格大小及每个格网的矩形范围；开辟目标空间（记录目标穿过的网格）和格网空间（记录格网内的目标）；注册点、线、面、注记等目标，并记录之；提取窗口所覆盖的目标关键字（采用数据位方法，以降低排序时间，及避免数据的绘制顺序等）；提取目标所涉及的网格。Chapter5QueryProcessingandOptimization1、从查询处理的角度来看，空间数据库与关系数据库之间有哪些主要区别？答：至少有三个主要区别：、与关系数据库不同，空间数据库没有固定的运算符集合可以

34、充当查询计算的基本构件、空间数据库要处理非常大量的复杂对象，这些对象具有空间范围，不能自然的排列成一维数组。、检测空间谓语要用到计算量极大的算法，所以不能再假定I/O代价在CPU的处理代价中只能主导地位2、空间查询的基本构件有哪些？提示：ppt5.1.2Choiceofbuildingblocks,ListofbuildingblocksPointQuery,RangeQuery,SpatialJoin,NearestNeighbor;点查询：给定一个查询点P,找出所有包含它的空间对象O范围或区域查询：给定一个查询多边形P,找出所有与之相交的空间对象O空间链接：两个表R和S基于一个空间谓语。进

35、行连接时，该连接成为空间连接。最近邻居：空间聚集，即给定一个对象0,找出所有距离O最近的对象P3、空间查询处理的过滤-精炼模式”是什么，其目的？（对象操作的两步查询处理）目的：用两步算法高效地处理复杂的数据类型过滤：寻找Q最终结果的超集S;精炼：利用GIS处理S来找到精确的Q的答案4、空间查询处理中，一般是采用什么（MBR）来替代不同类型的空间实体（如线、面）？这样做有何好处？提示：Ppt:ApproximatingspatialdatatypesMinimumorthogonalboundingrectangle(MOBRorMBR)最小外接矩形approximateslinestring,

36、polygon,近似的线串，多边形SeeExamplesbelow(BlackrectangleareMBRsforredobjects)MBRsareusedbyspatialindexes,e.g.R-treeMAlgorithmsforspatialoperationsMBRsaresimple空间操作MRS勺算法很简单5、举例说明SDBMSI如何利用空间实体的MBR球加快处理速度的？Ppt:ApproximateSpatialOperations6、对于点查询、区域查询、空间连接查询操作，各自有哪些处理算法(策略)？它们与什么因素有关？提示：StrategiesforPointQuer

37、ies,StrategiesforRangeQueries,StrategiesforSpatialJoins与包含待查询的关系的文件的组织方式有关。答：点查询：数据未排列且没有索引：穷举法，扫描整个文件并判断每条记录是否满足谓语建立空间索引：在索引中使用find操作；需要查找的磁盘扇区等于索引的深度空间填充曲线散列：运用折半法寻找点；检验大约10gB(n),的磁盘扇区区域查询：数据未排列且没有索引：穷举法，扫描整个文件并判断每条记录是否满足谓语建立空间索引：在索引中使用范围查询操作空间填充曲线散列：验证Z值满足范围查询要求；使用折半查询找到最低的Z值；扫描前面的数据文件直至3t足查询要求的最

38、大的Z值空间连接：嵌套循环，检验所有可能的空间谓语对；基于空间分块，只检验普通空间区域的对象对树匹配：从每张表中找出分层的的对象组7、什么是查询优化器？查询优化器所承担的主要任务是什么？答：查询优化器是数据库软件中的一个模块，它用于产生不同计算计划并确定适当的执行策略。主要任务：逻辑转换、动态规划。8、查询语言与查询树之间的互换？语法分析器执行9、对查询树进行逻辑转换的目的和一般方法是什么？答：方法：将非空间的选择和投影操作下推目的：减少连接操作所涉及的关系大小，从而减少计算代价。10、DistributedEnvironments的概念？在分布式环境下，空间数据库系统面临哪些挑战？提示ppt

39、:NewissuesforSDBMS)答：自治异质计算机的集合，通过网络连接，服务器框架：服务器提供定义明确的服务，用户使用服务。挑战：概念模型上：不同种类模式之间的转换逻辑模式上：在其他SDBMSb命名、查询表；其他SDBMSk的表要复制原始表查询过程与优化：通过网路的数据传输代价将会主导CPUWI/O代价，需要新的策略来控制数据的传输成本。11、举例说明分布式空间数据库的半连接操作。(书上P161)答：1)只将连接属性和主码从站点1发送到站点22)只将有关元组从站点2发送到站点1.12、了解基于Web的空间数据库系统的体系结构。(书上P162)Chapter6:SpatialNetwork

40、s1、举例理解空间网络、空间网络查询。铁路网络、密西西比河河网，查询YW线沿途车站数量，最后一个车站，密西西比河的支流名称2、图及其相关概念。答：一个图G=(V,E)是由一个有限顶点集V顶点之间的边集E组成的。边集E顶点集V的一个二元关系。如果构成边集的各个顶点对是有序的，那么图G就是有向的(directed);否则该图是无向的(undirected)。顶点和边有时也分别称为结点(node)和链接(1ink)。有序顶点对的第一个顶点称为前驱(predecessor)或者源(source),第二个顶点称为后继o(successor)、目的(destination)或汇点(sink)。图的结点和链

41、接有时要添加标号(Label)和权重(weight),以便表示附加的信息。如果两条边共享一个结点，那么它们是邻接的(adjacent),一系列邻接边组成一条路径(path)。例如，序列(v0,v1),(v1,v2),，(vn-2,vn-1),(vn-1,vn)表示一条路径，因为每条边都与前一条边或者后一条边有一个公共结点。如果端点v0和vn是同一个结点，那么这条路径称为一个环(cycle)。河流网中没有环，而在铁路系统中，一条往返旅行线路构成一个环。3、图的物理存储。邻接矩阵、邻接表(书上P182)4、关系代数对于空间网络查询的主要缺陷？传递闭包的概念？5、答：无法计算传递闭包。图G(V,E)

42、的传递闭包G*是满足下列条件的图，它与G有相同的顶点集V,但它的边集则由G的所有路径组成。6、SQL2Connect语句的使用，会书上的例子。7、SQL3WithRecursive语句的使用8、路径查询处理的种类：单对、单源、所有对。9、答：一个常用的图操作就是确定道路网中两个点A和B之间的最短路径，路径计算可以分为：单对(singlepair):给定一个图G=(V,E)和N中的顶点u与v,找出u与v之间的最优路径。单对的一个特例就是最短路径问题。单源(singlesource):给定一个源结点u,找出从u至UG中所有可达结点之间的最优路径。-部分传递闭包(partialtransitivec

43、losure)问题。所有对(allpairs):在G中找出y的所有结点u和v之间的最优路径。-有关传递闭包的问题。10、图遍历的含义，图遍历的方法-Breadthfirstsearch和Depthfirstsearch答：图遍历(graphtraversal)算法是所有路径查询的计算基础，它沿着图的边，通过从一个结点到另一个结点的遍历来搜索路径。路径搜索是一个递归的操作，需要不断把结点的邻接表从磁盘读到内存缓冲区中。所以，为了使图操作的查询处理更加快速、有效，必须对图算法进行特别的设计，以使其I/O代价达到最小。?Breadthfirstsearch-给定一个图G以及G中的一个源结点v,BFS

44、算法访问所有从v可以到达的结点。算法首先访问源结点v的所有直接邻居。一个结点的直接邻居就是该结点的邻接表中的元素。然后算法递归地访问直接邻居的邻接表，如此循环下去.（P196）?与BFS算法正好相反，DFS算法先访问源结点的一个直接邻居，然后，在访问其他直接邻居之前，递归地访问其后继邻居。如此一来，DFS算法是先沿着边走完一条“路径”，然后再返回到顶层去走其他的“路径”。11、ShortestPath算法一掌握Dijktrasalgorithm、了解Bestfirstalgorithm(P197)CRR 二非分离边总数步，写集合中U嶷台中A透人&jttFfS-上网幡境路径AT心口以士为申俏卓，

45、M*开第找V-&上LFA-H3XTM他U中的囱=00第MtATC=3般值为酷域3jJtACj*津5：士时凿埴路及上一心0.”fC4以C为中海点倔*TC3这霍金拒茹径并均投W=70D.LTATCfB；5f比上一音Hf二E要超）此时利E枚B内上一KT”3AT.T氏remI-cT其池V中的前点工DO定观*TT七与蜕值力总思H逐九itfffS=0QBMW景短好往IfEA-C=3,*TCT*5以8力中间点，从ATCTS=sit条量好监锤开给找gGE.FATCTHT口=10（比上面解二办的ATCTg翌检）此町驯D权伪受出为ATT冷电TCTBT苴地M中的霭点h00表现人cfme权值为景地14速入u*ji时S

46、W&JB.D此时也骸路往An，*TC=3，AfCTB=5,A-C-以口为中同点从a-kt。度条最喻迷开蜡找=HTTCf0邛（匕上面51二苫的*TCf，=7要桧）就附到E理圉更改为A-C-I=7ATCTB，=9SaQ*TCTEE权值为做展5透入ET用maQ机?困雄融跟通*TW*TC=3r*TCTP=S，*TCT、ATCTE=T以I为中问点.从人一CfE=7通条最超除役开蛇拄ITk餐JkTCTETF=IZ（W上面第四号的JkTCTOTF=9用0丽利F看值更盟方*tctdtf/KT。TTfK国金为最境iSA/，*四S=Q5九人工T业时谱稗路径AT回T4”JLTC二5,TCfb城A-下CEsTAC。F=9W票合已交，羞茂亮明.址叫B加C D、E、F）的最短路径。线上所标注为相邻线段之间的距离，即权值。设A为源点，求A到其他各顶点（日12、点线面空间实体的存储方法是否适用于空间网络？为什么？13、空间网络数据的存储一般需要考虑什么因素？非分离边、分离边的概念，连通性剩余率的含义及其计算;答：最小的I/O操作成本。非分离边：一条边的两个端点位于同一个磁盘页中;分离边：一条边的两个端点位于不同磁盘页中。欢迎您的下载,资料仅供参考!致力为企业和个人提供合同协议，策划案计划书，学习资料等等打造全网一站式需求