在对Geodatabase、O rac le Spatial等常见的地理数据库引擎数据模型进行描述和分析的基础上,根据地理数据库海量地理数据存储和查询优化理论,应用目前较为热门的对象-关系数据模型技术以及三层客户/服务器体系框架,提出了满足海量、多...在对Geodatabase、O rac le Spatial等常见的地理数据库引擎数据模型进行描述和分析的基础上,根据地理数据库海量地理数据存储和查询优化理论,应用目前较为热门的对象-关系数据模型技术以及三层客户/服务器体系框架,提出了满足海量、多源、多分辨率地理数据高效无缝存储和管理的较为理想的地理数据模型,并对该数据模型的特点进行了详细说明。实现了G IS开发和应用从以系统为中心到以数据为中心的转变。展开更多
文摘鉴于领域本体在数字化预案中扮演的日益重要的角色,本文提出了一种基于关系数据库(relation database,RDB)的自动生成应急预案领域本体的构建方法。该方法通过数据库逆向工程工具Rational Rose抽取关系数据库的逻辑和概念模型,采用查询数据库系统表的方法抽取其物理模型,分析关系数据模型(relation data model,RDM)的关系及其模式间的规范及非规范关系来定义转换规则。实验证明,该方法可以有效地自动进行关系数据库到领域本体的建模,提高应急预案领域本体的构建效率,加速应急预案数字化的进程。
文摘在对Geodatabase、O rac le Spatial等常见的地理数据库引擎数据模型进行描述和分析的基础上,根据地理数据库海量地理数据存储和查询优化理论,应用目前较为热门的对象-关系数据模型技术以及三层客户/服务器体系框架,提出了满足海量、多源、多分辨率地理数据高效无缝存储和管理的较为理想的地理数据模型,并对该数据模型的特点进行了详细说明。实现了G IS开发和应用从以系统为中心到以数据为中心的转变。
