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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SDBMS3

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Java38

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 DDL71

3.3.2 DML72

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SQL84

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ADT193

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