1、2022-12-24第10章空间数据仓库与数据挖掘第第10章章_空间数据仓库与空间数据仓库与数据挖掘数据挖掘第10章空间数据仓库与数据挖掘第十章第十章空间数据仓库空间数据仓库和数据挖掘和数据挖掘第10章空间数据仓库与数据挖掘 数据仓库和空间数据仓库数据仓库和空间数据仓库 空间信息基础设施空间信息基础设施 数据挖掘和空间数据挖掘数据挖掘和空间数据挖掘 主要内容：第10章空间数据仓库与数据挖掘10.1 10.1 数据数据仓库与空间数仓库与空间数据仓库据仓库 数据仓库数据仓库 空间数据仓库空间数据仓库第10章空间数据仓库与数据挖掘10.1 10.1 数据仓库与空间数据数据仓库与空间数据仓库仓库 随着
2、市场竞争的加剧和信息社会需求的发展，随着市场竞争的加剧和信息社会需求的发展，出现了出现了数据集中化数据集中化、业务综合化业务综合化、决策科学化决策科学化的趋的趋势。伴随这种数据信息化的趋势，从大量数据中提势。伴随这种数据信息化的趋势，从大量数据中提取取(检索、查询等检索、查询等)制定市场策略的信息就显得越来制定市场策略的信息就显得越来越重要了。这种需求既要求联机服务，又涉及大量越重要了。这种需求既要求联机服务，又涉及大量用于决策的数据，而传统的数据库系统已无法满足用于决策的数据，而传统的数据库系统已无法满足这种需求。这种需求。一、数据仓库一、数据仓库第10章空间数据仓库与数据挖掘 历史数据量很
3、大；历史数据量很大；辅助决策信息涉及许多部门的数据，而不同系辅助决策信息涉及许多部门的数据，而不同系统的数据难以集成；统的数据难以集成；由于访问数据的能力不足，它对大量数据的访由于访问数据的能力不足，它对大量数据的访问性能明显下降。问性能明显下降。10.1 10.1 数据仓库与空间数据数据仓库与空间数据仓库仓库一、数据仓库一、数据仓库无法满足的需求具体体现在三个方面：无法满足的需求具体体现在三个方面：第10章空间数据仓库与数据挖掘 随着随着C/SC/S技术的成熟和并行数据库的发展，技术的成熟和并行数据库的发展，信息处理技术的发展趋势是从大量的事务数据库信息处理技术的发展趋势是从大量的事务数据库
4、中抽取数据，并将其清理、转换为新的存储格式，中抽取数据，并将其清理、转换为新的存储格式，即为决策目标把数据聚合在一种特殊的格式中。即为决策目标把数据聚合在一种特殊的格式中。随着此过程的发展和完善，这种支持决策的、特随着此过程的发展和完善，这种支持决策的、特殊 的 数 据 存 储 即 被 称 为 数 据 仓 库殊 的 数 据 存 储 即 被 称 为 数 据 仓 库(D a t a(D a t a WarehouseWarehouse，DW)DW)。v 数据仓库产生趋势数据仓库产生趋势10.1 10.1 数据仓库与空间数据数据仓库与空间数据仓库仓库第10章空间数据仓库与数据挖掘 数据仓库数据仓库(
5、Data Warehouse,(Data Warehouse,简称简称DW)DW)是是支持支持管理决策过程的管理决策过程的、面向主题的面向主题的、集成的集成的、稳定稳定的的、不同时间的不同时间的数据集合。数据集合。主题是数据归类的标准，每个主题对应一个客主题是数据归类的标准，每个主题对应一个客观分析领域，如客户、商店等，它可为辅助决观分析领域，如客户、商店等，它可为辅助决策集成多个部门不同系统的大量数据。策集成多个部门不同系统的大量数据。数据仓库包含了大量历史数据，经集成后进入数据仓库包含了大量历史数据，经集成后进入数据仓库的数据是极少更新的。数据仓库内的数据仓库的数据是极少更新的。数据仓库内
6、的数据时限为数据时限为5 5至至1010年，主要用于进行时间趋势年，主要用于进行时间趋势分析。分析。v 数据仓库定义数据仓库定义10.1 10.1 数据仓库与空间数据数据仓库与空间数据仓库仓库第10章空间数据仓库与数据挖掘 数据仓库的数据量很大，一般为数据仓库的数据量很大，一般为10GB10GB左右。它左右。它是一般数据库是一般数据库 (100MB)(100MB)数据量的数据量的100100倍，大型倍，大型数据仓库达到数据仓库达到TBTB级。级。v 数据仓库定义数据仓库定义10.1 10.1 数据仓库与空间数据数据仓库与空间数据仓库仓库 数据仓库是一种分析型环境，它与一般的数据仓库是一种分析型
7、环境，它与一般的DBMSDBMS的操作型环境是不同的，两者的比较有利于的操作型环境是不同的，两者的比较有利于对数据仓库的理解对数据仓库的理解。第10章空间数据仓库与数据挖掘10.1 10.1 数据仓库与空间数据数据仓库与空间数据仓库仓库数据仓库（数据仓库（DWDW）数据库（数据库（DBDB）分析型数据环境分析型数据环境操作型数据环境操作型数据环境面向分析（主题），支持面向分析（主题），支持DSSDSS面向业务，日常事务处理面向业务，日常事务处理集成的综合数据集成的综合数据非集成或者集成程度很低，非集成或者集成程度很低，主要是明细数据主要是明细数据历史数据（历史数据（5-105-10年）年）主要
8、关心当前数据（主要关心当前数据（60-9060-90天）天）定期加载，加载后极少更新定期加载，加载后极少更新实时更新实时更新数据驱动的开发周期数据驱动的开发周期（CLDSCLDS）需求驱动的开发周期需求驱动的开发周期（SDLCSDLC）第10章空间数据仓库与数据挖掘 数据仓库主要应用在两个方面：数据仓库主要应用在两个方面：使用浏览分析工具在使用浏览分析工具在DWDW中寻找有用的信息。中寻找有用的信息。数据仓库系统支持在数据仓库系统支持在DWDW上的应用，形成决策上的应用，形成决策支持系统支持系统 (DSS)(DSS)。v 数据仓库应用数据仓库应用10.1 10.1 数据仓库与空间数据数据仓库与
9、空间数据仓库仓库第10章空间数据仓库与数据挖掘 地球是一个复杂多变的系统，传统地学的各个学科由地球是一个复杂多变的系统，传统地学的各个学科由于自身的局限，其研究范围已无法适应全球变化和区于自身的局限，其研究范围已无法适应全球变化和区域可持续发展的要求。如在交通规划中，往往需要使域可持续发展的要求。如在交通规划中，往往需要使用大量历史的、现实的空间数据以及各应用领域的复用大量历史的、现实的空间数据以及各应用领域的复杂数据进行数据分析，涉及多维数据视图的概念，仅杂数据进行数据分析，涉及多维数据视图的概念，仅靠关系数据库就将难以解决。靠关系数据库就将难以解决。同时，传统的同时，传统的GISGIS应用
10、系统是面向应用、事务驱动的，应用系统是面向应用、事务驱动的，其中分析所需要的主题相当分散，不同的操作平台和其中分析所需要的主题相当分散，不同的操作平台和数据标准使得决策支持系统几乎无法实现数据共享。数据标准使得决策支持系统几乎无法实现数据共享。为此，必须通过大型的、多维化的数据库系统进行统为此，必须通过大型的、多维化的数据库系统进行统一的组织、管理一的组织、管理 。二、空间数据仓库二、空间数据仓库10.1 10.1 数据仓库与空间数据数据仓库与空间数据仓库仓库v 空间数据仓库的产生趋势空间数据仓库的产生趋势第10章空间数据仓库与数据挖掘 数据仓库正是这样一种数据的存储系统，它提供数据仓库正是这
11、样一种数据的存储系统，它提供了来自了来自异地、异构、种类不同异地、异构、种类不同的应用系统的集成化和历的应用系统的集成化和历史化的数据。对其加工后，在数据仓库中存储、提取和史化的数据。对其加工后，在数据仓库中存储、提取和维护，灵活地重组数据，呈现出多维数据视图，并且面维护，灵活地重组数据，呈现出多维数据视图，并且面向复杂的数据分析及高层的决策支持，从而为有关部门向复杂的数据分析及高层的决策支持，从而为有关部门或企业进行全局范围的多维分析、战略决策和长期趋势或企业进行全局范围的多维分析、战略决策和长期趋势分析提供了有效的支持。分析提供了有效的支持。由于空间数据的特殊性，空间数据仓库在数据仓由于空
12、间数据的特殊性，空间数据仓库在数据仓库的基础上需引入空间维数据，根据主题从不同的库的基础上需引入空间维数据，根据主题从不同的GISGIS应用系统中截取从瞬态到区段直至全球系统上的信息，应用系统中截取从瞬态到区段直至全球系统上的信息，从而提供最好的信息服务。从而提供最好的信息服务。v 空间数据仓库的产生趋势空间数据仓库的产生趋势10.1 10.1 数据仓库与空间数据数据仓库与空间数据仓库仓库第10章空间数据仓库与数据挖掘 空间数据仓库（空间数据仓库（Spatial Data WarehouseSpatial Data Warehouse，简称简称SDWSDW）是）是集成的集成的、面向主题的面向主
13、题的、相对稳定的相对稳定的、反映时间变化和地理空间变化的反映时间变化和地理空间变化的空间数据存储，空间数据存储，以支持各级管理人员基于空间数据的分析和决策。以支持各级管理人员基于空间数据的分析和决策。v 空间数据仓库的概念和内涵空间数据仓库的概念和内涵10.1 10.1 数据仓库与空间数据数据仓库与空间数据仓库仓库第10章空间数据仓库与数据挖掘 空间数据仓库是空间数据仓库是GISGIS、空间数据库与数据仓库技、空间数据库与数据仓库技术相结合的产物术相结合的产物，它在普通数据仓库基础上，引入空，它在普通数据仓库基础上，引入空间数据，增加对空间数据的存贮、管理和分析能力，间数据，增加对空间数据的存
14、贮、管理和分析能力，根据主题从不同的空间数据源中截取不同规模的时空根据主题从不同的空间数据源中截取不同规模的时空尺度上的信息，从而为地学研究以及有关资源环境政尺度上的信息，从而为地学研究以及有关资源环境政策的制定等空间决策支持过程提供最好的信息服务。策的制定等空间决策支持过程提供最好的信息服务。空间数据仓库是数据仓库与空间处理分析的综合，具空间数据仓库是数据仓库与空间处理分析的综合，具有空间，时间和主题的高度集成有空间，时间和主题的高度集成。从信息科学的角度。从信息科学的角度来说，它是对数据仓库加进了非结构化信息处理。来说，它是对数据仓库加进了非结构化信息处理。v 空间数据仓库的概念和内涵空间
15、数据仓库的概念和内涵10.1 10.1 数据仓库与空间数据数据仓库与空间数据仓库仓库第10章空间数据仓库与数据挖掘 SDWSDW支持多种数据源支持多种数据源：数据库、数据文件、：数据库、数据文件、应用程序等；应用程序等；SDWSDW中存放的不仅是供使用的数据，还有在中存放的不仅是供使用的数据，还有在一定激发条件下能主动其作用的一定激发条件下能主动其作用的处理规则、处理规则、算法，甚至是过程算法，甚至是过程等；等；SDWSDW中数据并不完全是原始数据的简单归并中数据并不完全是原始数据的简单归并和搬家，而是增值和统一，因此，和搬家，而是增值和统一，因此，“汇总并汇总并统一统一”是一种可取的描述；是
16、一种可取的描述；v 空间数据仓库的概念和内涵空间数据仓库的概念和内涵10.1 10.1 数据仓库与空间数据数据仓库与空间数据仓库仓库第10章空间数据仓库与数据挖掘 数据的集成化数据的集成化表明数据在结构上具有综合性，并且表明数据在结构上具有综合性，并且在语言上是异构的，在进入在语言上是异构的，在进入SDWSDW之前，必须经过之前，必须经过加工和集成，这是加工和集成，这是SDWSDW建设中最关键，最复杂的建设中最关键，最复杂的一步；一步；历史化表明历史化表明它可以截取不同时间尺度上的信息，从它可以截取不同时间尺度上的信息，从瞬态到区段直到全体。瞬态到区段直到全体。SDWSDW以时间为基准管理以时
17、间为基准管理（积累，使用并处理）数据，即使依赖与时间维的（积累，使用并处理）数据，即使依赖与时间维的数据结构；数据结构；SDWSDW保存和管理的是保存和管理的是“对象对象”数据以及与之相数据以及与之相关的处理规则，算法和过程等的统一体，它们在关的处理规则，算法和过程等的统一体，它们在SDWSDW中以打包及有序存放的形式被保存和维护，中以打包及有序存放的形式被保存和维护，且需要即可使用。且需要即可使用。v 空间数据仓库的概念和内涵空间数据仓库的概念和内涵10.1 10.1 数据仓库与空间数据数据仓库与空间数据仓库仓库第10章空间数据仓库与数据挖掘v 空空间间数数据据仓仓库库的的体体系系结结构构1
18、0.1 10.1 数据仓库与空间数据数据仓库与空间数据仓库仓库空间数据仓库应用（空间决策支持系统等）空间数据仓库应用（空间决策支持系统等）分析结果分析结果联机分析处理联机分析处理数据挖掘数据挖掘数据仓库中信息数据仓库中信息多级存储策略多级存储策略数据库数据库空间数据库系统（数据管理部分）空间数据库系统（数据管理部分）SDBSDBSDB数据采集与输入系统（数据源部分）数据采集与输入系统（数据源部分）核心核心GIS数据数据政府统计政府统计数据数据市场经济市场经济数据数据土地利用土地利用数据数据分析工具分析工具数据转换数据转换数据输入数据输入决策运算决策运算MBKB空空间间数数据据仓仓库库第10章空
19、间数据仓库与数据挖掘 空间数据仓库机制的研究围绕空间数据仓库的空间数据仓库机制的研究围绕空间数据仓库的实际应用需求，探索空间数据仓库的关键技术。实际应用需求，探索空间数据仓库的关键技术。（1 1）支持空间信息的空间数据仓库模型：）支持空间信息的空间数据仓库模型：空间数据空间数据仓库的数据模型是普通数据仓库的数据模型的有效扩仓库的数据模型是普通数据仓库的数据模型的有效扩充，必须针对空间信息的特点，对星型模型和雪花模充，必须针对空间信息的特点，对星型模型和雪花模型进行扩展。型进行扩展。（2 2）支持空间数据导航的元数据机制：）支持空间数据导航的元数据机制：空间数据仓空间数据仓库的元数据是人们定义空
20、间数据仓库模型、理解空间库的元数据是人们定义空间数据仓库模型、理解空间数据意义的重要窗口，空间数据仓库的元数据必须支数据意义的重要窗口，空间数据仓库的元数据必须支持对空间数据分析的导航。持对空间数据分析的导航。v 空间数据仓库的关键技术空间数据仓库的关键技术10.1 10.1 数据仓库与空间数据数据仓库与空间数据仓库仓库第10章空间数据仓库与数据挖掘（3 3）面向海量空间信息的数据存储策略：）面向海量空间信息的数据存储策略：空空间数据仓库包含海量的空间信息。支持对海量间数据仓库包含海量的空间信息。支持对海量空间信息的高效的存储和检索是空间数据仓库空间信息的高效的存储和检索是空间数据仓库的重要需
21、求，也是空间数据仓库的重要特征。的重要需求，也是空间数据仓库的重要特征。因此需要研究面向海量空间信息的数据存储策因此需要研究面向海量空间信息的数据存储策略。略。（4 4）面向海量空间信息高效检索的空间索引）面向海量空间信息高效检索的空间索引机制：机制：数据索引是提高数据检索效率的有效途数据索引是提高数据检索效率的有效途径。由于空间数据仓库中涉及海量的空间信息，径。由于空间数据仓库中涉及海量的空间信息，因此需要研究面向空间数据仓库的索引机制。因此需要研究面向空间数据仓库的索引机制。v 空间数据仓库的关键技术空间数据仓库的关键技术10.1 10.1 数据仓库与空间数据数据仓库与空间数据仓库仓库第1
22、0章空间数据仓库与数据挖掘（5 5）大规模空间数据处理：）大规模空间数据处理：由于空间数据所包含由于空间数据所包含的数据量比较大，当空间数据仓库中地理数据、元的数据量比较大，当空间数据仓库中地理数据、元数据以及历史数据的数据量急速增长时数据的存储数据以及历史数据的数据量急速增长时数据的存储和管理机制的调整策略等问题需要更加深入的研究。和管理机制的调整策略等问题需要更加深入的研究。（6 6）查询的建立和数据导航技术：）查询的建立和数据导航技术：空间数据的查空间数据的查询通常比较复杂，而目前的用户界面形式很难满足。询通常比较复杂，而目前的用户界面形式很难满足。必须为空间数据仓库数据查询的输入以及数
23、据查询必须为空间数据仓库数据查询的输入以及数据查询的建立提供一套合适的机制。的建立提供一套合适的机制。（7 7）快速计算、高速网络、空间数据库的无缝连）快速计算、高速网络、空间数据库的无缝连接、数据挖掘、空间数据联机分析和处理及服务的接、数据挖掘、空间数据联机分析和处理及服务的互操作等关键技术。互操作等关键技术。v 空间数据仓库的关键技术空间数据仓库的关键技术10.1 10.1 数据仓库与空间数据数据仓库与空间数据仓库仓库第10章空间数据仓库与数据挖掘 目前国外数据仓库以及空间数据仓库方面的主要目前国外数据仓库以及空间数据仓库方面的主要工作基础有很多。工作基础有很多。StanfordStanf
24、ord大学的数据仓库大学的数据仓库WHIPS(WareHouse Information Project at WHIPS(WareHouse Information Project at Stanford)Stanford)；美国正在启动一个空间信息处理项目；美国正在启动一个空间信息处理项目EOS(Earth Overview System)EOS(Earth Overview System)，到，到20032003年，对全年，对全球地面监测的精度将达到球地面监测的精度将达到1 1米的分辨率，该项目对巩米的分辨率，该项目对巩固美国在全球的竞争优势具有重要的作用。该项目的固美国在全球的竞争优势
25、具有重要的作用。该项目的主要组成部分之一就是空间数据的联机分析与挖掘技主要组成部分之一就是空间数据的联机分析与挖掘技术的研究；术的研究；IBMIBM的的AlmendenAlmenden实验室、北美和德国的实验室、北美和德国的一些公司、和科研机构的实验室在这个领域的研究中一些公司、和科研机构的实验室在这个领域的研究中处于领先位置。处于领先位置。v 国内外研究现状国内外研究现状10.1 10.1 数据仓库与空间数据数据仓库与空间数据仓库仓库第10章空间数据仓库与数据挖掘 目 前 的 空 间 数 据 仓 库 原 型 系 统 主 要 有目 前 的 空 间 数 据 仓 库 原 型 系 统 主 要 有 ：
26、AMicrosoft TerraServer AMicrosoft TerraServer（由（由Jim GrayJim Gray主持主持 ），），GeoMinerGeoMiner（由加拿大（由加拿大Simon FraserSimon Fraser大学开发）等。大学开发）等。在国内，国家在国内，国家“九五九五”科技重点攻关项目科技重点攻关项目“空空间信息共享和处理技术研究间信息共享和处理技术研究”专题项目已取得阶段成专题项目已取得阶段成果，提出了空间信息共享系统设计方案。视觉与听觉果，提出了空间信息共享系统设计方案。视觉与听觉信息处理国家重点实验室开放课题基金项目信息处理国家重点实验室开放课题
27、基金项目“空间数空间数据联机分析与空间数据挖掘研究据联机分析与空间数据挖掘研究”，该项目重点对空，该项目重点对空间数据联机分析与空间数据挖掘及底层的空间数据仓间数据联机分析与空间数据挖掘及底层的空间数据仓库技术作基础理论研究。库技术作基础理论研究。v 国内外研究现状国内外研究现状10.1 10.1 数据仓库与空间数据数据仓库与空间数据仓库仓库第10章空间数据仓库与数据挖掘（1 1）空间数据仓库模型的研究）空间数据仓库模型的研究：空间数据面向主题：空间数据面向主题的集成的一个关键步骤是空间数据仓库的建模。空间的集成的一个关键步骤是空间数据仓库的建模。空间数据仓库的逻辑模型与普通数据仓库模型一样，
28、通常数据仓库的逻辑模型与普通数据仓库模型一样，通常采用类似的多维模型。普通数据仓库模型通常采用星采用类似的多维模型。普通数据仓库模型通常采用星型模型或雪花模型。与普通数据仓库模型相比，空间型模型或雪花模型。与普通数据仓库模型相比，空间数据仓库要管理复杂的空间数据类型，其维和度量中数据仓库要管理复杂的空间数据类型，其维和度量中不仅可以包含简单数据类型的数据，同时也可以包含不仅可以包含简单数据类型的数据，同时也可以包含空间对象。由于空间对象占用的存储空间较大，其操空间对象。由于空间对象占用的存储空间较大，其操作也比较复杂，这就需要扩充维和度量的定义，以便作也比较复杂，这就需要扩充维和度量的定义，以
29、便更有效地处理这样的维和度量。更有效地处理这样的维和度量。v 目前空间数据仓库主要研究内容目前空间数据仓库主要研究内容10.1 10.1 数据仓库与空间数据数据仓库与空间数据仓库仓库第10章空间数据仓库与数据挖掘（2 2）海量空间数据的存储：）海量空间数据的存储：空间数据仓库通常空间数据仓库通常以空间数据库为基础，由于空间数据仓库涉及海以空间数据库为基础，由于空间数据仓库涉及海量的空间信息，同时空间信息计算耗费的资源较量的空间信息，同时空间信息计算耗费的资源较多，确定空间信息的合理存储策略（如数据分片多，确定空间信息的合理存储策略（如数据分片等），以便计算和显示，也是当前许多专家关注等），以便
30、计算和显示，也是当前许多专家关注的焦点。的焦点。v 目前空间数据仓库主要研究内容目前空间数据仓库主要研究内容10.1 10.1 数据仓库与空间数据数据仓库与空间数据仓库仓库第10章空间数据仓库与数据挖掘（3 3）异构空间数据源的有效集成：）异构空间数据源的有效集成：空间数据仓空间数据仓库所要集成的数据分布于各个企业或各个政府部库所要集成的数据分布于各个企业或各个政府部门，这些数据源通常具有不同的数据格式；此外，门，这些数据源通常具有不同的数据格式；此外，空间数据的表示、存储和访问方式目前还没有统空间数据的表示、存储和访问方式目前还没有统一的标准，空间数据的语义也往往比较复杂。这一的标准，空间数
31、据的语义也往往比较复杂。这就给空间数据的集成和共享带来了极大的困难，就给空间数据的集成和共享带来了极大的困难，如何实现空间数据的有效集成是国内外空间数据如何实现空间数据的有效集成是国内外空间数据仓库工程的一个重点和难点。仓库工程的一个重点和难点。v 目前空间数据仓库主要研究内容目前空间数据仓库主要研究内容10.1 10.1 数据仓库与空间数据数据仓库与空间数据仓库仓库第10章空间数据仓库与数据挖掘（4 4）空间数据仓库的索引机制：）空间数据仓库的索引机制：空间数据库的空间数据库的索引方法主要包括：索引方法主要包括：z-z-序索引、四叉树索引、序索引、四叉树索引、kd-kd-树索引、树索引、R
32、R树索引、树索引、R+R+树索引等。由于空间树索引等。由于空间数据仓库中的数据具有海量的、极少更新的、随数据仓库中的数据具有海量的、极少更新的、随时间变化的特点，其主要的操作是数据的追加和时间变化的特点，其主要的操作是数据的追加和查询，因此要求针对空间数据仓库的特点设计更查询，因此要求针对空间数据仓库的特点设计更加合适的空间数据仓库索引机制是空间数据仓库加合适的空间数据仓库索引机制是空间数据仓库机制的重要组成部分，也是目前许多专家关注的机制的重要组成部分，也是目前许多专家关注的焦点。焦点。v 目前空间数据仓库主要研究内容目前空间数据仓库主要研究内容10.1 10.1 数据仓库与空间数据数据仓库
33、与空间数据仓库仓库第10章空间数据仓库与数据挖掘(5)(5)空间数据仓库元数据机制：空间数据仓库元数据机制：空间数据仓库的元数据空间数据仓库的元数据是确定空间数据仓库的逻辑结构、存储策略的重要组成是确定空间数据仓库的逻辑结构、存储策略的重要组成部分。部分。从数据仓库建设者的角度从数据仓库建设者的角度来看，空间数据仓库元来看，空间数据仓库元数据是数据仓库的描述，是关于数据加载方法和数据加数据是数据仓库的描述，是关于数据加载方法和数据加载频率、数据存储和应用的描述信息。载频率、数据存储和应用的描述信息。从用户的角度来从用户的角度来看看，它是用户理解和使用数据仓库的向导。，它是用户理解和使用数据仓库
34、的向导。空间数据仓库元数据的主要内容包括：数据仓库空间数据仓库元数据的主要内容包括：数据仓库的描述信息、数据仓库的信息源描述、数据转换方法描的描述信息、数据仓库的信息源描述、数据转换方法描述信息、数据加载方法的描述信息、业务术语的定义、述信息、数据加载方法的描述信息、业务术语的定义、业务处理的规则的描述信息。因此要求建立合理的空间业务处理的规则的描述信息。因此要求建立合理的空间数据仓库元数据的机制，确保空间数据仓库的合理性和数据仓库元数据的机制，确保空间数据仓库的合理性和高可用性。高可用性。v 目前空间数据仓库主要研究内容目前空间数据仓库主要研究内容10.1 10.1 数据仓库与空间数据数据仓
35、库与空间数据仓库仓库第10章空间数据仓库与数据挖掘 按照关系数据库之父按照关系数据库之父.Codd.Codd的定义，的定义，OLAPOLAP是大量多维数据的动态综合（是大量多维数据的动态综合（synthesissynthesis）、）、分析（分析（analysisanalysis）与合并（）与合并（consolidationconsolidation），），它是能够快速交互地，方便地获取它们所需信息它是能够快速交互地，方便地获取它们所需信息的一些技术（多维数据分析，神经网络等）的综的一些技术（多维数据分析，神经网络等）的综合，合，它通过快速、一致、交互地访问各种可能的它通过快速、一致、交互地访
36、问各种可能的信息，试图帮助数据分析人员、管理人员、决策信息，试图帮助数据分析人员、管理人员、决策者洞察数据显示，掌握隐藏其中地规律。者洞察数据显示，掌握隐藏其中地规律。v OLAP(联机处理分析联机处理分析)OLAP(Online Analysis Processing)OLAP(Online Analysis Processing)的概念的概念10.1 10.1 数据仓库与空间数据数据仓库与空间数据仓库仓库第10章空间数据仓库与数据挖掘 关于关于OLAPOLAP地详细定义，地详细定义，CoddCodd曾给出了十二条曾给出了十二条准则，其后，还对其进行了扩充。根据产准则，其后，还对其进行了扩充
37、。根据产品的实际应用情况和用户对产品的需求品的实际应用情况和用户对产品的需求,人人们提出了一种对更简单明确的定义们提出了一种对更简单明确的定义,即即共享共享多维信息的快速分析多维信息的快速分析(Fast Analysis of Shared(Fast Analysis of Shared Multidimensional InformationMultidimensional Information，简称，简称FASMI)FASMI)。目前，常见的目前，常见的OLAPOLAP有基于多维数据库的有基于多维数据库的MOLAPMOLAP（MultiMultidemention OLAPdementi
38、on OLAP）、基于关系）、基于关系数据库数据库ROLAP(Relation OLAP)ROLAP(Relation OLAP)以及混合的以及混合的HOLAPHOLAP（Hybrid OLAPHybrid OLAP）。）。v OLAP(联机处理分析联机处理分析)OLAPOLAP的概念的概念10.1 10.1 数据仓库与空间数据数据仓库与空间数据仓库仓库第10章空间数据仓库与数据挖掘 OLTP OLTP和和OLAPOLAP有很大的差别有很大的差别,在传统的在传统的OLTPOLTP技术中，所依赖的是实体、联系、功能技术中，所依赖的是实体、联系、功能分解、状态转换分析和事务处理等概念和方法；分解、
39、状态转换分析和事务处理等概念和方法；而在而在OLAPOLAP技术中，主要使用的是事实表、维技术中，主要使用的是事实表、维表、层次表、层次(hierarchies)(hierarchies)、稀疏性、稀疏性(sparsity)(sparsity)、指标聚集等概念和方法。指标聚集等概念和方法。OLAPOLAP与与OLTPOLTP的区别的区别v OLAP(联机处理分析联机处理分析)10.1 10.1 数据仓库与空间数据数据仓库与空间数据仓库仓库第10章空间数据仓库与数据挖掘 OLAPOLAP与与OLTPOLTP的区别的区别v OLAP(联机处理分析联机处理分析)10.1 10.1 数据仓库与空间数据
40、数据仓库与空间数据仓库仓库OLTPOLAP时间时间短时间框架短时间框架长时间框架长时间框架状态状态迅速变化的迅速变化的静态的静态的数据类型数据类型细节的、操作性数据细节的、操作性数据综合的、提炼的分析性数据综合的、提炼的分析性数据查询查询标准的事务标准的事务随机的、动态的查询随机的、动态的查询稳定性稳定性实时更新实时更新周期性刷新周期性刷新功能功能支持日常操作支持日常操作支持管理要求支持管理要求设计设计事件驱动面向应用事件驱动面向应用数据驱动面向分析数据驱动面向分析第10章空间数据仓库与数据挖掘 多维空间数据模型多维空间数据模型 空间数据空间数据CubeCube的构造和维护的构造和维护 空间空
41、间CubeCube数据的多维显示数据的多维显示 OLAPOLAP目前主要研究内容目前主要研究内容v OLAP(联机处理分析联机处理分析)10.1 10.1 数据仓库与空间数据数据仓库与空间数据仓库仓库第10章空间数据仓库与数据挖掘 支持支持cubecube构造的多维数据存储模型；构造的多维数据存储模型；空间数据空间数据cubecube实例化视图选择方法研究；实例化视图选择方法研究；空间数据空间数据cubecube的构造算法；的构造算法；在二级存储中高效构造高维的在二级存储中高效构造高维的cubecube和空和空间数据间数据cubecube；OLAPOLAP关键技术关键技术v OLAP(联机处理
42、分析联机处理分析)10.1 10.1 数据仓库与空间数据数据仓库与空间数据仓库仓库第10章空间数据仓库与数据挖掘 空间数据仓库系统是引入数据仓库后的计空间数据仓库系统是引入数据仓库后的计算机系统。其目标是支持用户利用存储地信息算机系统。其目标是支持用户利用存储地信息进行分析、处理和决策。进行分析、处理和决策。空间数据仓库由四部分组成：数据、计算空间数据仓库由四部分组成：数据、计算机硬件、软件、用户机硬件、软件、用户 。v 空间数据仓库系统空间数据仓库系统10.1 10.1 数据仓库与空间数据数据仓库与空间数据仓库仓库第10章空间数据仓库与数据挖掘 在操作上在操作上,GIS,GIS源数据由异构变
43、为同构源数据由异构变为同构,消除了消除了数据模型及语法、语义的差异数据模型及语法、语义的差异,数据库可直接数据库可直接被被DBMSDBMS访问访问,加快了查询和分析处理的速度。加快了查询和分析处理的速度。访问仓库的数据不需要占用信息源的系统资源访问仓库的数据不需要占用信息源的系统资源,不会像直接访问信息源那样增加开销。不会像直接访问信息源那样增加开销。在功能上在功能上,除了便于管理、维护外除了便于管理、维护外,GIS,GIS空间数空间数据仓库为其数据挖掘准备了条件。如果数据挖据仓库为其数据挖掘准备了条件。如果数据挖掘技术利用得当掘技术利用得当,还可扩充还可扩充GISGIS的功能的功能,当然当然
44、,数数据仓库及其技术并未抛弃关系型数据库和据仓库及其技术并未抛弃关系型数据库和DBMSDBMS的一系列功能。的一系列功能。v 使用空间数据仓库的优势使用空间数据仓库的优势10.1 10.1 数据仓库与空间数据数据仓库与空间数据仓库仓库第10章空间数据仓库与数据挖掘 有望解决有望解决OPENGISOPENGIS在数据上不一致的问题。在数据上不一致的问题。具有明显的社会意义具有明显的社会意义,有利于加强商业、资源、有利于加强商业、资源、环境等的宏观决策。可以说环境等的宏观决策。可以说,数据仓库是伴随数据仓库是伴随着着C/SC/S技术和并行数据库的发展孕育而生的技术和并行数据库的发展孕育而生的,大型
45、大型GISGIS要处理多源的、多变量的、异构的、要处理多源的、多变量的、异构的、海量的地理数据海量的地理数据,就要采用能解决这些问题的就要采用能解决这些问题的技术。数据仓库技术可以解决其中的一些问题。技术。数据仓库技术可以解决其中的一些问题。v GIS中使用空间数据仓库的优势中使用空间数据仓库的优势10.1 10.1 数据仓库与空间数据数据仓库与空间数据仓库仓库第10章空间数据仓库与数据挖掘 空间数据粒度的划分；空间数据粒度的划分；空间数据的分割（面向图幅、面向图层、空间数据的分割（面向图幅、面向图层、面向专题要素面向专题要素 ）；）；空间元数据的设计、管理及其标准化。空间元数据的设计、管理及
46、其标准化。v 开发数据仓库应注意的问题开发数据仓库应注意的问题10.1 10.1 数据仓库与空间数据数据仓库与空间数据仓库仓库第10章空间数据仓库与数据挖掘10.2 10.2 空间数据空间数据基础设施基础设施 空间信息基础设施的定义空间信息基础设施的定义 空间信息基础设施的目标空间信息基础设施的目标 空间信息基础设施组成空间信息基础设施组成 空间信息基础设施体系结构空间信息基础设施体系结构 NII&NSIINII&NSII SDW&NSIISDW&NSII 第10章空间数据仓库与数据挖掘 美国于年颁布了总统行政令美国于年颁布了总统行政令,实施国家空实施国家空间数据基础设施计划。间数据基础设施计
47、划。国家空间信息基础设施国家空间信息基础设施(National Spatial(National Spatial Information InfrastructureInformation Infrastructure，简称，简称)的定义的定义为为:“:“一个国家内描述地球上地理要素和现象的分布及一个国家内描述地球上地理要素和现象的分布及其属性的所有地理信息的组合其属性的所有地理信息的组合,以及对这些信息的获取、以及对这些信息的获取、处理、存储、分发和提高使用所需的技术、政策、标处理、存储、分发和提高使用所需的技术、政策、标准和人力资源准和人力资源”。是为使用、生产和管理与。是为使用、生产和管
48、理与地理空间信息有关的社会各部门以及个人提供基础信地理空间信息有关的社会各部门以及个人提供基础信息环境和支持息环境和支持,是国家信息基础设施的子集。是国家信息基础设施的子集。一、国家空间信息基础设施定义一、国家空间信息基础设施定义10.2 10.2 空间数据基础设施空间数据基础设施第10章空间数据仓库与数据挖掘 在今天的信息社会和网络环境下在今天的信息社会和网络环境下,它是一个分它是一个分布式异构的地理空间信息资源网络。空间信息基布式异构的地理空间信息资源网络。空间信息基础设施的体系结构是实施地理空间信息基础设施础设施的体系结构是实施地理空间信息基础设施概念的逻辑模型。概念的逻辑模型。空间信息
49、基础设施在区域层次上分为全球空空间信息基础设施在区域层次上分为全球空间信息基础设施间信息基础设施()、区域空间信息基础设、区域空间信息基础设施施()和国家空间信息基础设施（和国家空间信息基础设施（NSIINSII）。）。一、国家空间信息基础设施定义一、国家空间信息基础设施定义10.2 10.2 空间数据基础设施空间数据基础设施第10章空间数据仓库与数据挖掘空间信息具有区域性、综合性和共享性，空间信息具有区域性、综合性和共享性，NSIINSII旨在建立作为各部门共同使用的基础信息，旨在建立作为各部门共同使用的基础信息，避免部门重复建设问题，提高信息标准化程度，避免部门重复建设问题，提高信息标准化
50、程度，为信息共享和网络上的协作扫除障碍。为信息共享和网络上的协作扫除障碍。空间信息基础设施的目标是建立、维护和使空间信息基础设施的目标是建立、维护和使用一个空间信息框架。空间信息框架包括两方面用一个空间信息框架。空间信息框架包括两方面的内容的内容:一是空间信息内容，即框架的基础空间数一是空间信息内容，即框架的基础空间数据和专题数据；二是空间信息服务，即提供对空据和专题数据；二是空间信息服务，即提供对空间信息的共享、集成和互操作的功能和接口。间信息的共享、集成和互操作的功能和接口。二、二、NSII的目标的目标10.2 10.2 空间数据基础设施空间数据基础设施第10章空间数据仓库与数据挖掘空间信
