Spatial Databases: A Tour
副标题：无
作 者：(美)Shashi Shekhar，(美)Sanjay Chawla著;谢昆青等译
分类号：
ISBN：9787111132219
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简介
“空间数据库是非常前沿的主题，其他著作只是介绍了其中的部分内容，而本书却详尽而全面地介绍
了空间数据库的基本主题。” ——Alia I.Abelmoty、英国格拉摩根大学
“本书结构清晰、叙述严谨、条理性强．内容涵盖从表达到查询再到分析的整个领域．数据挖掘一章
尤其精彩。”——Michael F.Goodchild，NCGIA和加利福尼亚大学地理系
我刚读完这本出色的空间数据库著作，这本书叙述简洁，内容广泛，是一本非常棒的书。
——Jim Gray,微软研究院
“这是一部探讨GIS与数据库主题的独具特色的参考书，还没有一本书涉及到如此有价值和重要的领
域，主题安排循序渐进，每章都为后面内容奠定坚实的基础。” ——Fred Petry, 杜兰大学
“由于强调的是OGIS行业标准而非具体产品，所以本书对了解空间数据库技术发展水平极具价值。”
Siva Ravada, Oracle公司空间数据产品部经理
这是一本讲述如何在GIS、CAD和多媒体系统应用中管理空间数据的综合性著作。它通过介
绍概念模型、查询语言以及高效执行所采用的查询优化算法与空间存储索引方法，来帮助读者掌
握空间数据库各个阶段的设计和实现。前沿研究与初级实践在本书中得到很好的结合，无论是学
生还是专业人士，都能从本书获益。
本书的特点
全面而简洁地介绍空间数据库 详细讨论有关空间数据挖掘的主题
自成体系，读者无需具备GIS或数据库的知识 兼顾前沿研究与商业化趋势
广泛采用行业标准，如OGIS空间数据类型和操作 每章结尾都提供大量习题
完全覆盖空间网络的建模、查询和存储方法 包含大量通俗易懂的实例
. 空间数据库是近年的热点研究领域，是一门前沿的交叉学科。
本书全面介绍了空间数据库的概念、应用领域、查询语言、空间数据的索引和存储机制、空间查询处理和优化等内容，对空间数据挖掘和空间数据仓库也有精彩的论述。本书条理清晰，叙述严谨，实例丰富，曾得到业内权威人士的赞誉。本书的每章之后都附有习题，帮助读者检验学习效果。本书既适合作为计算机及相关专业的本科生、研究生的教材，也适合IT业的研究人员、技术人员阅读。对于想了解空间数据库的初学者来说，本书也是一本极有价值的参考书。
目录
译者序
序1
序2
前言
图目录
表目录
第1章 空间数据库简介 1
1.1 概述 1
1.2 空间数据管理的适用人群 2
1.3 gis和sdbms 3
1.4 空间数据库的三类用户 4
1.5 一个sdbms的应用案例 6
1.6 空间数据库概览 12
1.6.1 空间分类学和数据模型 12
1.6.2 查询语言 14
1.6.3 查询处理 14
1.6.4 文件组织和索引 18
1.6.5 查询优化 21
1.6.6 数据挖掘 22
1.7 小结 22
.1.8 参考书目 23
1.9 习题 24
第2章 空间概念和数据模型 27
2.1 空间信息模型 28
2.1.1 基于场的模型 30
2.1.2 基于对象的模型 32
2.1.3 空间数据类型 32
2.1.4 空间对象的操作 33
2.1.5 动态空间操作 37
2.1.6 将空间对象映射到java 38
2.2 数据库设计的三个步骤 41
2.2.1 er模型 42
2.2.2 关系模型 45
2.2.3 将er模型映射到关系模型 46
2.3 趋势：扩展er模型表达空间概念 49
2.4 趋势：用uml构建面向对象数据模型 54
2.5 小结 57
2.6 参考书目 58
2.7 习题 58
第3章 空间查询语言 63
3.1 标准数据库查询语言 64
3.2 关系代数 66
3.2.1 选择和投影运算 67
3.2.2 集合运算 68
3.2.3 连接运算 69
3.3 sql基础 71
3.3.1 ddl 71
3.3.2 dml 72
3.3.3 sql查询的基本格式 73
3.3.4 sql查询示例 73
3.3.5 ra和sql小结 76
3.4 扩展sql以处理空间数据 77
3.4.1 ogis标准的sql扩展 77
3.4.2 ogis标准的局限性 79
3.5 强调空间的查询示例 79
3.6 趋势：对象-关系sql 84
3.6.1 sql3概览 85
3.6.2 对象关系模式 85
3.6.3 查询示例 88
3.7 小结 88
3.8 参考书目 89
3.9 习题 89
3.10 附录：州立公园数据库 93
第4章 空间存储和索引 99
4.1 存储：磁盘和文件 101
4.1.1 磁盘的几何结构和含义 102
4.1.2 缓冲区管理器 103
4.1.3 域、记录和文件 104
4.1.4 文件结构 105
4.1.5 聚类 107
4.2 空间索引 114
4.2.1 网格文件 116
4.2.2 r树 118
4.2.3 代价模型 123
4.3 趋势 123
4.3.1 用于对象分解的tr*树 123
4.3.2 并发控制 125
4.3.3 空间连接索引 127
4.4 小结 131
4.5 参考书目 132
4.6 习题 133
第5章 查询处理与优化 137
5.1 空间操作计算 138
5.1.1 概述 138
5.1.2 空间操作 138
5.1.3 对象操作的两步查询处理 140
5.1.4 空间选择技术 141
5.1.5 一般的空间选择 142
5.1.6 空间连接操作算法 143
5.1.7 空间聚集操作策略：最近邻居 146
5.2 查询优化 147
5.2.1 逻辑转换 148
5.2.2 基于代价的优化：动态规划 152
5.3 空间索引结构分析 154
5.3.1 枚举可选的计划 157
5.3.2 混合体系结构中的分解与归并 158
5.4 分布式空间数据库系统 158
5.4.1 分布式dbms体系结构 160
5.4.2 半连接操作 161
5.4.3 基于web的空间数据库系统 161
5.5 并行空间数据库系统 165
5.5.1 硬件体系结构 165
5.5.2 并行查询计算 167
5.5.3 应用：实时地形可视化 169
5.6 小结 172
5.7 参考书目 173
5.8 习题 174
第6章 空间网络 177
6.1 网络数据库示例 178
6.2 概念数据模型、逻辑数据模型和物理
数据模型 179
6.2.1 逻辑数据模型 179
6.2.2 物理数据模型 182
6.3 图的查询语言 185
6.3.1 关系代数的缺陷 186
6.3.2 sql connect 子句 187
6.3.3 bart系统的查询示例 190
6.3.4 趋势：sql3的递归 192
6.3.5 趋势：sql3的网络adt 193
6.4 图的算法 194
6.4.1 路径查询处理 195
6.4.2 图遍历算法 195
6.4.3 单对(v,d)最短路径的best-first算法 199
6.4.4 趋势：层次策略 199
6.5 趋势：空间网络存取方法 203
6.5.1 网络操作的i/o代价度量 204
6.5.2 减少磁盘i/o的图分区方法 206
6.5.3 ccam: 一种连接性聚集的空间
网络存取方法 208
6.6 小结 209
6.7 参考书目 210
6.8 习题 210
第7章 空间数据挖掘简介 213
7.1 模式发现 214
7.1.1 数据挖掘过程 215
7.1.2 统计学和数据挖掘 216
7.1.3 将数据挖掘作为搜索问题 217
7.1.4 空间数据挖掘的独特性 218
7.1.5 历史上著名的空间数据探测案例 218
7.2 空间数据挖掘的动机 219
7.2.1 应用领域示例 219
7.2.2 空间形态和自相关的度量 221
7.2.3 空间统计模型 224
7.2.4 数据挖掘的三位一体 225
7.3 分类技术 227
7.3.1 线性回归 228
7.3.2 空间回归 228
7.3.3 模型评估 229
7.3.4 采用图相似度预测位置 231
7.3.5 马可夫随机场 232
7.4 关联规则发现技术 235
7.4.1 apriori：计算频繁项集的算法 236
7.4.2 空间关联规则 238
7.4.3 同位规则 239
7.5 聚类 239
7.5.1 k-medoid聚类算法 243
7.5.2 聚类、混合分析和em算法 245
7.5.3 大型空间数据库聚类的策略 248
7.6 空间孤立点检测 250
7.7 小结 256
7.8 附录：贝叶斯演算 257
7.8.1 条件概率 257
7.8.2 最大似然 258
7.9 参考书目 258
7.10 习题 259
第8章 空间数据库发展趋势 265
8.1 支持场实体的数据库 266
8.1.1 栅格与图像操作 267
8.1.2 存储和索引 270
8.2 基于内容的检索 271
8.2.1 拓扑相似性 272
8.2.2 方位相似性 273
8.2.3 距离相似性 274
8.2.4 属性关系图 274
8.2.5 检索步骤 276
8.3 空间数据仓库概述 276
8.3.1 聚集操作 277
8.3.2 几何聚集的例子 280
8.3.3 聚集层次 280
8.3.4 哪些地方用到聚集层次 283
8.4 小结 286
8.5 参考书目 287
8.6 习题 288
参考文献 293
序1
序2
前言
图目录
表目录
第1章 空间数据库简介 1
1.1 概述 1
1.2 空间数据管理的适用人群 2
1.3 gis和sdbms 3
1.4 空间数据库的三类用户 4
1.5 一个sdbms的应用案例 6
1.6 空间数据库概览 12
1.6.1 空间分类学和数据模型 12
1.6.2 查询语言 14
1.6.3 查询处理 14
1.6.4 文件组织和索引 18
1.6.5 查询优化 21
1.6.6 数据挖掘 22
1.7 小结 22
.1.8 参考书目 23
1.9 习题 24
第2章 空间概念和数据模型 27
2.1 空间信息模型 28
2.1.1 基于场的模型 30
2.1.2 基于对象的模型 32
2.1.3 空间数据类型 32
2.1.4 空间对象的操作 33
2.1.5 动态空间操作 37
2.1.6 将空间对象映射到java 38
2.2 数据库设计的三个步骤 41
2.2.1 er模型 42
2.2.2 关系模型 45
2.2.3 将er模型映射到关系模型 46
2.3 趋势：扩展er模型表达空间概念 49
2.4 趋势：用uml构建面向对象数据模型 54
2.5 小结 57
2.6 参考书目 58
2.7 习题 58
第3章 空间查询语言 63
3.1 标准数据库查询语言 64
3.2 关系代数 66
3.2.1 选择和投影运算 67
3.2.2 集合运算 68
3.2.3 连接运算 69
3.3 sql基础 71
3.3.1 ddl 71
3.3.2 dml 72
3.3.3 sql查询的基本格式 73
3.3.4 sql查询示例 73
3.3.5 ra和sql小结 76
3.4 扩展sql以处理空间数据 77
3.4.1 ogis标准的sql扩展 77
3.4.2 ogis标准的局限性 79
3.5 强调空间的查询示例 79
3.6 趋势：对象-关系sql 84
3.6.1 sql3概览 85
3.6.2 对象关系模式 85
3.6.3 查询示例 88
3.7 小结 88
3.8 参考书目 89
3.9 习题 89
3.10 附录：州立公园数据库 93
第4章 空间存储和索引 99
4.1 存储：磁盘和文件 101
4.1.1 磁盘的几何结构和含义 102
4.1.2 缓冲区管理器 103
4.1.3 域、记录和文件 104
4.1.4 文件结构 105
4.1.5 聚类 107
4.2 空间索引 114
4.2.1 网格文件 116
4.2.2 r树 118
4.2.3 代价模型 123
4.3 趋势 123
4.3.1 用于对象分解的tr*树 123
4.3.2 并发控制 125
4.3.3 空间连接索引 127
4.4 小结 131
4.5 参考书目 132
4.6 习题 133
第5章 查询处理与优化 137
5.1 空间操作计算 138
5.1.1 概述 138
5.1.2 空间操作 138
5.1.3 对象操作的两步查询处理 140
5.1.4 空间选择技术 141
5.1.5 一般的空间选择 142
5.1.6 空间连接操作算法 143
5.1.7 空间聚集操作策略：最近邻居 146
5.2 查询优化 147
5.2.1 逻辑转换 148
5.2.2 基于代价的优化：动态规划 152
5.3 空间索引结构分析 154
5.3.1 枚举可选的计划 157
5.3.2 混合体系结构中的分解与归并 158
5.4 分布式空间数据库系统 158
5.4.1 分布式dbms体系结构 160
5.4.2 半连接操作 161
5.4.3 基于web的空间数据库系统 161
5.5 并行空间数据库系统 165
5.5.1 硬件体系结构 165
5.5.2 并行查询计算 167
5.5.3 应用：实时地形可视化 169
5.6 小结 172
5.7 参考书目 173
5.8 习题 174
第6章 空间网络 177
6.1 网络数据库示例 178
6.2 概念数据模型、逻辑数据模型和物理
数据模型 179
6.2.1 逻辑数据模型 179
6.2.2 物理数据模型 182
6.3 图的查询语言 185
6.3.1 关系代数的缺陷 186
6.3.2 sql connect 子句 187
6.3.3 bart系统的查询示例 190
6.3.4 趋势：sql3的递归 192
6.3.5 趋势：sql3的网络adt 193
6.4 图的算法 194
6.4.1 路径查询处理 195
6.4.2 图遍历算法 195
6.4.3 单对(v,d)最短路径的best-first算法 199
6.4.4 趋势：层次策略 199
6.5 趋势：空间网络存取方法 203
6.5.1 网络操作的i/o代价度量 204
6.5.2 减少磁盘i/o的图分区方法 206
6.5.3 ccam: 一种连接性聚集的空间
网络存取方法 208
6.6 小结 209
6.7 参考书目 210
6.8 习题 210
第7章 空间数据挖掘简介 213
7.1 模式发现 214
7.1.1 数据挖掘过程 215
7.1.2 统计学和数据挖掘 216
7.1.3 将数据挖掘作为搜索问题 217
7.1.4 空间数据挖掘的独特性 218
7.1.5 历史上著名的空间数据探测案例 218
7.2 空间数据挖掘的动机 219
7.2.1 应用领域示例 219
7.2.2 空间形态和自相关的度量 221
7.2.3 空间统计模型 224
7.2.4 数据挖掘的三位一体 225
7.3 分类技术 227
7.3.1 线性回归 228
7.3.2 空间回归 228
7.3.3 模型评估 229
7.3.4 采用图相似度预测位置 231
7.3.5 马可夫随机场 232
7.4 关联规则发现技术 235
7.4.1 apriori：计算频繁项集的算法 236
7.4.2 空间关联规则 238
7.4.3 同位规则 239
7.5 聚类 239
7.5.1 k-medoid聚类算法 243
7.5.2 聚类、混合分析和em算法 245
7.5.3 大型空间数据库聚类的策略 248
7.6 空间孤立点检测 250
7.7 小结 256
7.8 附录：贝叶斯演算 257
7.8.1 条件概率 257
7.8.2 最大似然 258
7.9 参考书目 258
7.10 习题 259
第8章 空间数据库发展趋势 265
8.1 支持场实体的数据库 266
8.1.1 栅格与图像操作 267
8.1.2 存储和索引 270
8.2 基于内容的检索 271
8.2.1 拓扑相似性 272
8.2.2 方位相似性 273
8.2.3 距离相似性 274
8.2.4 属性关系图 274
8.2.5 检索步骤 276
8.3 空间数据仓库概述 276
8.3.1 聚集操作 277
8.3.2 几何聚集的例子 280
8.3.3 聚集层次 280
8.3.4 哪些地方用到聚集层次 283
8.4 小结 286
8.5 参考书目 287
8.6 习题 288
参考文献 293
Spatial Databases: A Tour
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- 类型
- 大小
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