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空间数据库理论基础PDF电子书下载

天文地球

• 作 者：郝忠孝着
• 出 版 社：北京：科学出版社
• 出版年份：2013
• ISBN：9787030372581
• 页数：407 页

图书介绍：本书共分十二章。主要内容包括：空间数据库的基本索引结构、查询优化、方向方位和连接查询、最近邻查询、反向最近邻查询、核心变体查询、一般变体查询、线段的最近邻查询和反向最近邻查询、空间填充曲线的空间查询、主存Δ-tree的高维数据查询和空间网络间的空间关系及推理等。 查看图书目录点击购买PDF全本电子书 上一篇：神奇的宇宙 地球生命不可缺失的大气层下一篇：气井水合物监测与预警 《空间数据库理论基础》目录 标签：忠孝 理论 数据库 基础 数据

第1章 空间数据库概述1

1.1 空间数据库基本功能1

1.2 空间数据及空间对象2

1.2.1 空间信息模型2

1.2.2 空间数据类型3

1.2.3 空间数据特征4

1.2.4 空间数据结构5

1.2.5 空间对象的特殊性6

1.3 空间关系及表示7

1.3.1 空间关系研究的意义7

1.3.2 确定性空间拓扑关系及表示7

1.3.3 不确定性空间拓扑关系及表示13

1.3.4 确定性空间方向关系及表示14

1.3.5 不确定性空间方向关系及表示19

1.3.6 空间距离关系表示19

1.4 空间数据查询20

1.4.1 空间查询的基本操作类型20

1.4.2 空间查询的基本具体类型22

1.4.3 变体查询的具体类型23

1.4.4 高维空间最近邻查询的具体类型25

1.5 空间数据索引及查询处理26

1.5.1 空间数据库索引技术26

1.5.2 空间索引的基本思想27

1.5.3 空间对象近似化30

1.5.4 空间查询优化处理步骤30

1.5.5 空间操作算法的性质和要求31

1.6 空间关系推理32

1.6.1 空间推理概述32

1.6.2 空间关系推理类型35

1.7 空间网络数据库概述36

1.8 本章小结37

第2章 空间数据库的基本索引结构39

2.1 B－树及其变形树索引结构39

2.1.1 B树索引结构39

2.1.2 kd－树41

2.1.3 K-D-B－树索引结构42

2.1.4 B树索引结构42

2.2 R－树索引结构44

2.2.1 R－树索引结构44

2.2.2 R树操作46

2.3 R树和R树索引结构48

2.3.1 R树索引结构48

2.3.2 R树索引结构49

2.4 QR－树50

2.5 四叉树及四叉变形树索引结构52

2.5.1 四叉树索引结构52

2.5.2 变形四叉树索引结构53

2.5.3 R－树索引和四叉树索引的比较54

2.6 栅格文件索引结构54

2.7 Voronoi图56

2.7.1 Voronoi图的定义与性质56

2.7.2 基于Voronoi图的邻近关系类型59

2.7.3 Delaunay三角网的定义与性质59

2.8 空间填充曲线60

2.8.1 基于空间填充曲线的网格划分62

2.8.2 Hilbert曲线的映射方法62

2.8.3 Z曲线的映射方法64

2.8.4 Gray曲线的映射方法65

2.8.5 基于空间填充曲线索引结构67

2.9 △-tree68

2.9.1 主成分分析68

2.9.2 △-tree68

2.1 0本章小结69

第3章 空间数据库的查询优化71

3.1 空间数据库查询的优化技术概述71

3.2 基于空间索引结点的优化74

3.2.1 基于计算的索引结点的优化75

3.2.2 MBR交叠区域计算77

3.3 基于聚类分析的结点优化79

3.3.1 结点的紧致结构80

3.3.2 聚类结点MBR交叠的判定81

3.3.3 DLSP判定算法实例分析85

3.4 空间数据划分类索引的代价分析86

3.4.1 基于R-树的空间选择与连接代价分析87

3.4.2 基于QR－树的空间选择与连接代价分析92

3.5 空间划分类索引的代价分析96

3.5.1 空间划分类索引结构97

3.5.2 动态更新的代价分析98

3.5.3 索引动态更新代价模型99

3.6 空间数据查询的其他优化技术102

3.6.1 种子树连接模型102

3.6.2 哈希分区连接模型105

3.6.3 窗口缩减方法107

3.6.4 空间连接索引技术107

3.7 本章小结108

第4章 空间数据库方向方位和连接查询110

4.1 方向和方位上的运算110

4.2 基于对象的方向方位模型设计112

4.2.1 点对象的基于对象的方向模型112

4.2.2 区域对象的基于对象方向方位的方向模型114

4.2.3 开放区域的基于对象方向方位的方向模型115

4.3 基于范围查询的对象方向方位的方向查询118

4.3.1 基于范围查询策略的基本思想118

4.3.2 基于范围查询策略的对象方向方位绝对方向查询算法119

4.3.3 基于范围查询策略的对象方向方位方向查询算法120

4.4 基于开放模型的对象方向方位的方向查询122

4.4.1 基于开放模型查询策略的基本思想122

4.4.2 基于开放模型策略的对象方向方位方向查询算法122

4.5 本章小结124

第5章 空间数据库最近邻查询125

5.1 空间数据库最近邻查询概况125

5.1.1 空间数据库最近邻查询的意义125

5.1.2 空间数据库最近邻查询的研究现状125

5.1.3 最近邻查询方法概论126

5.2 基于R-树的顺序最近邻查询127

5.2.1 最近邻查询的定义127

5.2.2 最近邻查询的测量距离128

5.2.3 深度优先遍历R－树的DF最近邻查询算法131

5.2.4 宽度优先遍历R－树的BF最近邻查询算法133

5.3 静态环境下基于V－树的最近邻查询135

5.3.1 基于Voronoi图的V－树结构135

5.3.2 基于Voronoi图的1NN查询137

5.4 基于Voronoi图的kNN查询138

5.5 静态环境下基于Voronci图的cNN查询141

5.5.1 连续最近邻查询问题的定义和描述142

5.5.2 基于Voronoi图的cNN查询算法142

5.6 动态创建局部k阶Voronoi图的ckNN查询算法144

5.7 空间最近对查询概述146

5.7.1 空间最近对查询定义146

5.7.2 空间最近对查询方法147

5.8 空间强邻近对查询148

5.8.1 空间强邻近对查询的相关理论148

5.8.2 无障碍的强邻近对查询算法150

5.9 本章小结153

第6章 空间数据库反向最近邻查询154

6.1 反向最近邻查询概述154

6.1.1 问题产生背景154

6.1.2 反向最近邻查询研究现状155

6.2 反向最近邻查询的定义与性质156

6.2.1 反向最近邻查询的定义156

6.2.2 反向最近邻查询的性质156

6.3 基于RNN－树的反向最近邻查询算法158

6.4 基于RDNN－树的反向最近邻查询算法162

6.5 基于Voronoi图的反向最近邻查询164

6.6 Delaunay图的增量生成方法165

6.6.1 基础定义与定理166

6.6.2 Delaunay图的增量生成算法166

6.7 基于Delaunay图的反向最近邻查询168

6.7.1 Delanay树168

6.7.2 基于Delaunay图的反向景近邻查询算法169

6.8 基于Voronoi图的连续反向最近邻查询172

6.8.1 基本理论172

6.8.2 基于Voronoi图的连续单色反向最近邻查询173

6.8.3 基于Voronoi图的连续双色反向最近邻查询算法174

6.9 布尔范围查询和高维反向最近邻查询分析176

6.9.1 布尔范围查询176

6.9.2 高维反向最近邻查询分析178

6.10 本章小结179

第7章 空间数据库核心变体查询181

7.1 障碍物群中最优有序路径的查询181

7.1.1 基本定义181

7.1.2 k完全相异可视最优有序路径查询184

7.1.3 障碍空间k全局相异最优有序路径查询190

7.2 空间障碍反向最近邻查询理论194

7.2.1 可视性判断194

7.2.2 障碍距离的计算197

7.3 空间障碍反向最近邻查询199

7.3.1 障碍反向最近邻查询定义199

7.3.2 障碍反向最近邻查询点剪枝规则199

7.3.3 障碍反向最近邻－过滤算法200

7.3.4 障碍反向最近邻－精炼算法202

7.3.5 障碍反向最近邻算法203

7.4 有障碍的强邻近对查询算法204

7.5 改进的有障碍强邻近对查询算法206

7.6 本章小结211

第8章 空间数据库一般变体查询212

8.1 基于Voronoi图的组最近邻查询212

8.1.1 基于Voronoi图的组最近邻查询基本理论212

8.1.2 基于Voronoi图的组最近邻查询算法216

8.2 范围约束的多类型最近邻查询218

8.2.1 基本概念218

8.2.2 满足范围约束条件的查询算法219

8.2.3 单个数据集的处理算法221

8.2.4 局部范围约束的多类型最近邻查询算法222

8.2.5 Pcmt_NN算法的剪枝规则及分析223

8.3 基于R－树的受约束空间连接查询算法225

8.3.1 基于R树的受约束空间连接查询的直接方法225

8.3.2 基于R－树的受约束空间连接查询算法225

8.4 基于QR－树的受约束空间连接查询227

8.4.1 基于QR－树的结点匹配算法228

8.4.2 基于QR－树的受约束空间连接查询229

8.5 基于Rav－树的索引结构及近似查询233

8.5.1 VP区域分析233

8.5.2 基于Rav－树的近似最近邻查询算法234

8.5.3 基于Rav－树的分域查询算法236

8.5.4 基于Rav－树的反向近似最近邻查询算法237

8.6 反向最远邻的过滤与查询238

8.6.1 查询点的RFN过滤判断239

8.6.2 过滤后给定点的RFN查询241

8.6.3 RFF查询及动态更新243

8.7 动态数据集的反向最远邻245

8.7.1 增加数据点的情况245

8.7.2 减少数据点的情况246

8.8 基于Voronoi图的有障碍道路网络最近邻查询247

8.8.1 基于Voronoi网的有障碍的道路网络最近邻查询策略247

8.8.2 基于Voronoi图的有障碍的道路网络最近邻查询算法249

8.9 本章小结250

第9章 线段的最近邻查询和反向最近邻查询252

9.1 线段最近邻查询的基本理论252

9.1.1 点与线段最近邻查询的相关定义252

9.1.2 线段与线段不相交时的位置关系254

9.1.3 基于两条线段不相交的有关定理256

9.2 线段最近邻查询方法258

9.2.1 R－树中MBR与线段的MBR的筛选规则258

9.2.2 基于Mindist的筛选规则259

9.2.3 判断线段与线段的位置关系的算法259

9.2.4 线段与线段不相交时位置关系的确定算法260

9.2.5 查询线段与被查询线段的最近距离的算法260

9.2.6 查询线段在R－树中的遍历算法261

9.3 基于Rcd－树的线段反向最近邻查询262

9.3.1 平面线段反向最近邻的相关定义262

9.3.2 基于Rcd－树的平面线段反向最近邻查询算法263

9.4 基于Voronoi图的线段反向最近邻查询265

9.4.1 线段Voronoi图的定义和性质265

9.4.2 基于线段的反向最近邻266

9.4.3 线段的查询区域267

9.4.4 判断线段与查询区域相交的方法268

9.4.5 Voronoi图的线段反向最近邻查询算法268

9.5 基于Voronoi图的线段最近对查询269

9.5.1 基于Voronoi图的线段最近对查询相关理论270

9.5.2 基于Voronoi图的线段最近对查询算法272

9.5.3 对数据集进行更新的处理273

9.6 基于Vague集的平面线段不确定性区域274

9.6.1 线段的模糊划分描述274

9.6.2 平面线段的Vague区域描述275

9.6.3 平面线段的Vague区域表示276

9.6.4 平面线段的动态规律描述277

9.7 平面动态线段的索引和查询280

9.7.1 平面动态线段的索引280

9.7.2 线段的近邻查询过程281

9.8 本章小结284

第10章 基于空间填充曲线的空间查询285

10.1 基于空间填充曲线最近邻查询285

10.2 高维空间基于Z曲线的近似k最近对查询294

10.2.1 基本定义294

10.2.2 高维空间基于Z曲线的近似k最近对查询算法295

10.3 基于Hilbert曲线的高维k最近对查询299

10.3.1 网格划分299

10.3.2 基于Hilbert曲线的高维k最近对查询算法302

10.4 基于Hilbert曲线的近似k最近邻查询304

10.5 基于Z曲线的高维空间范围查询306

10.5.1 网格划分306

10.5.2 分割规则308

10.5.3 Z曲线的高维空间范围查询算法310

10.6 基于Bz树的高维空间范围查询312

10.6.1 Bz树索引结构312

10.6.2 Bz树上的操作313

10.6.3 Bz树高维空间范围查询算法314

10.7 基于Hilbert曲线网格划分聚类315

10.7.1 聚类316

10.7.2 基于Hilbert曲线网格划分聚类算法317

10.8 本章小结324

第11章 基于主存△-tree的高维数据查询326

11.1 高维主存kNN连接索引结构的基础算法326

11.1.1 △-tree R的基础算法R_insertR327

11.1.2 构建△-tree R和△-tree S算法330

11.1.3 △-tree S的基础算法R_insertS330

11.1.4 相关性质及定义332

11.2 自底向上深度递归kNN查询333

11.2.1 理论基础333

11.2.2 相关子算法335

11.2.3 BU_DF_knn_Search算法338

11.3 自顶向下主存△-tree的高维数据相似连接339

11.3.1 理论基础340

11.3.2 自顶向下主存△-tree的高维数据相似连接算法342

11.4 改进的基于△-tree R的kNN连接345

11.4.1 基于△-tree R的kNN连接算法及其子算法345

11.4.2 改进的基于△-tree R的kNN连接算法350

11.5 基于△-Rdnn-tree的自连接351

11.5.1 反向k最近邻索引结构△-Rdnn-tree351

11.5.2 基于△-Rdknn-tree的kNN 自连接算法353

11.6 基于△-Rdnn-tree的反向k最近邻连接355

11.7 基于△-Rdnn-tree的反向k最近邻查询357

11.8 本章小结359

第12章 空间网络间的空间关系及推理360

12.1 空间网络间的空间关系表示360

12.1.1 基本概念360

12.1.2 严格型的空间网络间的空间关系表示362

12.1.3 扩展型的空间网络间的空间关系表示364

12.2 空间网络间的空间关系的交集模型367

12.2.1 空间网络间的空间关系的交集模型表示367

12.2.2 空间网络间的空间关系的特征条件式和蕴涵条件式369

12.3 空间网络间的空间关系推理377

12.4 实例分析379

12.5 本章小结382

第13章 空间方向关系的关系推理基础383

13.1 基于MBR的主方向关系的反关系推理383

13.1.1 二维空间主方向关系383

13.1.2 基于MBR的主方向关系的反关系推理385

13.2 区域对象间主方向关系的反关系推理386

13.2.1 矩形主方向关系的原关系386

13.2.2 主方向关系的反关系推理算法388

13.2.3 算法验证390

13.3 三维空间方向关系的表达与推理391

13.3.1 三维空间主方向关系模型391

13.3.2 三维空间方向关系推理394

13.4 本章小结403

参考文献405

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• 《中风偏瘫 脑萎缩 痴呆 最新治疗原则与方法》孙作东着 2004
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• 《看书琐记与作文秘诀》鲁迅着 2019
• 《酒国》莫言着 2019

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• 《《走近科学》精选丛书 中国UFO悬案调查》郭之文 2019
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• 《中医骨伤科学》赵文海，张俐，温建民着 2017
• 《美国小学分级阅读 二级D 地球科学&物质科学》本书编委会 2016
• 《指向核心素养 北京十一学校名师教学设计 英语 九年级 上 配人教版》周志英总主编 2019
• 《强磁场下的基础科学问题》中国科学院编 2020
• 《小牛顿科学故事馆 进化论的故事》小牛顿科学教育公司编辑团队 2018
• 《小牛顿科学故事馆 医学的故事》小牛顿科学教育公司编辑团队 2018
• 《高等院校旅游专业系列教材 旅游企业岗位培训系列教材 新编北京导游英语》杨昆，鄢莉，谭明华 2019

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摘要：本文以“空间数据库理论基础.pdf电子书版文档下载”为中心，从文档的下载途径、内容概述、应用领域和未来发展趋势四个方面进行了详细阐述，旨在为读者提供对空间数据库理论基础的全面了解。

1、下载途径

空间数据库理论基础.pdf电子书版文档可通过多种途径进行下载。首先，可以在学术网站、图书馆或专业论坛上搜索相关资源。其次，部分高校和研究机构可能提供内部下载服务。此外，还可以通过购买或租赁电子书平台获取该文档。

下载途径的多样性为读者提供了便捷的获取方式，使得空间数据库理论基础的学习和研究更加广泛。

值得注意的是，在下载过程中，应确保文档来源的可靠性，避免获取到侵权或低质量的内容。

2、内容概述

空间数据库理论基础.pdf电子书版文档主要涵盖了空间数据库的基本概念、数据模型、查询语言、索引技术以及空间数据库的应用等方面。以下为文档的主要内容概述：

（1）空间数据库的基本概念：介绍了空间数据库的定义、特点以及与传统数据库的区别。

（2）空间数据模型：阐述了空间数据模型的基本类型，如R树、四叉树等，并分析了其优缺点。

（3）空间查询语言：介绍了空间查询语言的基本语法和功能，如SQL空间扩展等。

（4）空间索引技术：分析了空间索引技术的原理和实现方法，如R树索引、四叉树索引等。

（5）空间数据库的应用：探讨了空间数据库在地理信息系统、城市规划、环境监测等领域的应用。

3、应用领域

空间数据库理论基础.pdf电子书版文档的应用领域十分广泛，主要包括以下方面：

（1）地理信息系统（GIS）：空间数据库是GIS的核心技术之一，用于存储、管理和分析地理空间数据。

（2）城市规划：空间数据库在城市规划中发挥着重要作用，如土地利用规划、交通规划等。

（3）环境监测：空间数据库可以用于存储和管理环境监测数据，如水质、空气质量等。

（4）灾害管理：空间数据库在灾害管理中具有重要作用，如地震、洪水等灾害的监测和预警。

4、未来发展趋势

随着科技的不断发展，空间数据库理论基础.pdf电子书版文档在以下方面具有广阔的发展前景：

（1）空间数据库与云计算的结合：云计算为空间数据库提供了强大的计算和存储能力，有助于提高空间数据库的性能和可扩展性。

（2）空间数据库与大数据技术的融合：大数据技术为空间数据库提供了海量数据来源，有助于挖掘空间数据中的价值。

（3）空间数据库与人工智能技术的结合：人工智能技术可以用于空间数据的智能分析和处理，提高空间数据库的应用效果。

总结：

空间数据库理论基础.pdf电子书版文档为读者提供了对空间数据库理论基础的全面了解。从下载途径、内容概述、应用领域和未来发展趋势四个方面，本文对空间数据库理论基础进行了详细阐述。随着科技的不断发展，空间数据库在各个领域的应用将越来越广泛，为我国经济社会发展提供有力支持。

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