時空數(shù)據(jù)庫查詢與推理

前言

　　數(shù)據(jù)庫技術是在20世紀60年代末作為數(shù)據(jù)管理的最新技術登上數(shù)據(jù)處理舞臺的。四十年來，數(shù)據(jù)庫技術和計算機網絡技術已成為當今世界計算機應用中兩個最重要的基礎領域。80年代以來，由于非傳統(tǒng)應用領域的不斷擴大，針對一些特殊領域的應用提出了許多新的數(shù)據(jù)管理要求功能，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫已經不具備這種能力?！　♂槍σ恍┨厥忸I域的應用，空間數(shù)據(jù)庫和時態(tài)數(shù)據(jù)庫已經成為現(xiàn)代數(shù)據(jù)庫的兩個重要分支。但是，隨著越來越高的數(shù)據(jù)庫應用要求，單獨的時態(tài)數(shù)據(jù)庫和空問數(shù)據(jù)庫已經無法滿足需求，在這種情況下，時空數(shù)據(jù)庫的誕生成為必然?？臻g數(shù)據(jù)庫一般不保存歷史變化或只保留若干典型時間點的全局狀態(tài)快照序列，具有較弱的時空語義建模能力，無法提供時態(tài)分析功能。而時空數(shù)據(jù)庫是包括時間和空間要素在內的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，其時空模型是一種有效組織和管理時態(tài)地理數(shù)據(jù)、屬性、空間和時間語義更完整的數(shù)據(jù)模型?！　￡P系數(shù)據(jù)庫雖然能夠支持空間數(shù)據(jù)的存儲，能夠較好地處理拓撲關系，但是由于空間數(shù)據(jù)的多維性與關系數(shù)據(jù)庫中的二維表不相適應，無法支持對空間數(shù)據(jù)的高效訪問，對表示橫跨空間區(qū)域的復雜層次關系無能為力。對于面向對象的數(shù)據(jù)模型雖然能夠處理拓撲關系和層次關系，但對空間中重要的連續(xù)性現(xiàn)象的處理卻有些乏力，迫使研究人員必須考慮能夠為空間數(shù)據(jù)處理服務的模型，這是產生空間數(shù)據(jù)庫的原因?！翱臻g數(shù)據(jù)處理”這一術語是在1972年開始使用的；2003年美國學者Shekhar和Chawla所著的SpatialDatabases，是國際上第一本全面論述間數(shù)據(jù)庫的著作，該書全面而簡潔地介紹了空間數(shù)據(jù)庫的基本主題?！　≡陉P系數(shù)據(jù)庫中，最主要的查詢手段是由一組固定的基本操作構成的，這些基　　本的關系操作是構成復雜查詢的基本構件。而空間數(shù)據(jù)庫卻沒有這種規(guī)范的固定的基本操作，起碼是到目前為止還沒有能夠實現(xiàn)滿足所有應用要求的這種規(guī)范且固定的基本操作。

內容概要

本書是在作者近十年進行時空數(shù)據(jù)庫研究、教學的基礎上撰寫的。書中系統(tǒng)論述和分析了時空數(shù)據(jù)庫、空間數(shù)據(jù)庫、移動數(shù)據(jù)庫等若干新的查詢、空間數(shù)據(jù)推理等新技術和理論。    本書共分十四章，主要內容包括：空間數(shù)據(jù)庫最近鄰查詢，基于Voronoi圖的反向最近鄰、組最近鄰、多類型最近鄰查詢；線段最近鄰、反向最近鄰查詢，基于線段索引樹的平面線段集最近鄰查詢；基于空間填充曲線的高維空間最近鄰、k-最近對、高維空間范圍查詢；基于主存△-tree的高維數(shù)據(jù)連接；移動對象連續(xù)最近鄰查詢；主方向關系網絡一致性；Vague區(qū)域關系和Vague方向關系組合推理，Vague區(qū)域關系和Vague時間關系組合推理等。    本書可作為計算機科學與技術、地理信息系統(tǒng)、機器人技術、人工智能、衛(wèi)星遙感、氣象分析、地質災害分析等領域所包括的相關專業(yè)的高年級本科生或碩士生選修課教材，也可供從事上述領域研究的博士生、科研人員及工程技術人員等參考。

作者簡介

　　郝忠孝，教授，山東蓬萊人，1940年12月生，中共黨員，曾任原東北重型機械學院副校長，齊齊哈爾大學副校長，哈爾濱理工大學校學術委員會主席。現(xiàn)任哈爾濱理工大學博士生導師、哈爾濱工業(yè)大學博士生導師（兼）。原機械電子工業(yè)部有突出貢獻專家、享受國務院政府特殊津貼、全國優(yōu)秀教師、省共享人才專家、省級學科帶頭人、省計算機學會副理事長。.主要研究領域：①空值數(shù)據(jù)庫理論。在國內、外首次提出了空值數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)模型，完成一系列相關研究，形成了比較完整的理論體系，完成了國內、外第一部該方面的論著《空值環(huán)境下數(shù)據(jù)庫導論》。②數(shù)據(jù)庫NP-完全問題的求解問題。首次基本解決了求全部候選關鍵字、主屬性、基數(shù)為M的候選關鍵字、最小候選關鍵字等問題，完成了《關系數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)理論新進展》一書。③數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)組織的無環(huán)性理論研究。首次給出了歸并依賴集、關聯(lián)度等概念。并在此基礎上對無α環(huán)、無β環(huán)、無γ環(huán)的分解條件與規(guī)范化理論研究方面有了突破性進展，著有《數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)組織無環(huán)性理論》。④時態(tài)數(shù)據(jù)庫理論研究。系統(tǒng)提出并完成了時態(tài)數(shù)據(jù)庫中基于全序、偏序、多粒度環(huán)境下的各種時態(tài)理論問題研究，完成了《時態(tài)數(shù)據(jù)庫設計理論》的論著。⑤主動數(shù)據(jù)庫理論研究。完成了國內、外第一部該方面的論著《主動數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)理論基礎》。⑥空間、時空數(shù)據(jù)庫理論研究。完成了國家、省部級項目10項；獲省部級科技進步獎一、二、三等獎5項。發(fā)表學術論文200余篇，其中，國家一級論文130余篇、在《計算機研究與發(fā)展》上發(fā)表個人學術論文專輯兩部，被SCI、EI等檢索80余篇。1991年發(fā)表學術論文數(shù)居中國科技界第五位（并列）。著書五部。

書籍目錄

前言第1章  預備知識  1.1  時空數(shù)據(jù)庫概述    1.1.1  空間數(shù)據(jù)庫基本功能與分類    1.1.2  空間數(shù)據(jù)類型    1.1.3  空間數(shù)據(jù)結構    1.1.4  空間數(shù)據(jù)特征    1.1.5  空間對象具有的特殊性  1.2  空間數(shù)據(jù)存儲和查詢    1.2.1  空間數(shù)據(jù)存儲    1.2.2  空間查詢    1.2.3  空間對象近似化    1.2.4  空間查詢處理步驟  1.3  空間數(shù)據(jù)庫索引    1.3.1  空間數(shù)據(jù)庫索引技術概述    1.3.2  B-樹和B+樹索引結構    1.3.3  R-樹索引結構    1.3.4  R-樹操作    1.3.5  R*樹    1.3.6  四叉樹及其變形樹  1.4  本章小結第2章  空間數(shù)據(jù)庫最近鄰查詢  2.1  空間數(shù)據(jù)庫最近鄰查詢概況    2.1.1  空間數(shù)據(jù)庫最近鄰查詢的意義    2.1.2  空間數(shù)據(jù)庫最近鄰查詢的研究現(xiàn)狀    2.1.3  最近鄰查詢方法概論  2.2  順序最近鄰查詢    2.2.1  最近鄰查詢的定義    2.2.2  最近鄰查詢的測量距離    2.2.3  基于R-樹的最近鄰順序查詢算法  2.3  Voronoi圖及生成方法    2.3.1  Voronoi圖的定義與性質    2.3.2  基于Voronoi圖的鄰近關系類型    2.3.3  Delaunay三角網的定義與性質  2.4  靜態(tài)環(huán)境下基于V-樹的NN查詢    2.4.1  基于Voronoi圖的V-樹結構    2.4.2  基于Voronoi圖的lNN查詢  2.5  基于Voronoi圖的κNN查詢  2.6  靜態(tài)環(huán)境下基于Voronoi圖的cNN查詢    2.6.1  連續(xù)最近鄰查詢問題的定義和描述    2.6.2  基于Voronoi圖的cNN查詢算法  2.7  動態(tài)創(chuàng)建局部κ階Voronoi圖的連續(xù)cκNN查詢算法  2.8  本章小結第3章  反向最近鄰查詢  3.1  反向最近鄰查詢概述    3.1.1  問題產生背景    3.1.2  反向最近鄰查詢研究現(xiàn)狀  3.2  反向最近鄰查詢的定義與性質    3.2.1  反向最近鄰查詢定義    3.2.2  反向最近鄰查詢的性質  3.3  基于RNN-樹的反向最近鄰查詢算法  3.4  基于RDNN-樹的反向最近鄰查詢算法  3.5  Delaunay圖的增量生成方法    3.5.1  基礎定義與定理    3.5.2  Delaunay圖的增量生成算法  3.6  基于Delaunay圖的反向最近鄰查詢    3.6.1  Delaunay樹    3.6.2  基于Delaunay圖的反向最近鄰查詢算法  3.7  本章小結第4章  基于Vorolioi圖的組和多類型最近鄰查詢  4.1  基本定義與定理  4.2  基于Voronoi圖的組最近鄰查詢  4.3  局部范圍約束的多類型最近鄰查詢    4.3.1  基本概念    4.3.2  滿足范圍約束條件的查詢算法  ……第5章  線段的最近鄰查詢第6章  基于空間填充曲線的空間查詢第7章  曲面最近鄰及反向最遠鄰查詢第8章  基于主存△-tree的高維數(shù)據(jù)連接第9章  時空數(shù)據(jù)庫最近鄰查詢第10章  時空道路網絡中最近鄰查詢第11章  移動對象連續(xù)最近鄰查詢第12章  主方向關系網絡一致性檢驗和組合推理第13章  Vague區(qū)域關系推理第14章  Vague方向關系組合推理參考文獻

章節(jié)摘錄

　　時空數(shù)據(jù)庫是對位置由于時間的變化而變化的對象的相關信息數(shù)據(jù)進行描述、存儲和處理的?！　∫苿訉ο髷?shù)據(jù)庫是對移動對象的位置和其他相關信息的描述、存儲和處理的時空數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)?！　】臻g數(shù)據(jù)庫必須具有和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的傳統(tǒng)主題（查詢語言、索引和查詢處理），因為只有這樣才能完成人們對空間數(shù)據(jù)進行必要的查詢需求。　　1.1.2 空間數(shù)據(jù)類型　　空間數(shù)據(jù)庫的研究側重于對數(shù)據(jù)庫中對象的幾何模型和空問查詢方面的支持，僅能存儲空間信息的當前狀態(tài)；時態(tài)數(shù)據(jù)庫的研究則主要關注數(shù)據(jù)的當前信息和歷史信息的處理和擴展，即有效時間和事務時間的表達，不能處理空間信息，這些不足限制了對時空對象的有效管理和處理?！　r空數(shù)據(jù)庫是能夠同時處理時態(tài)數(shù)據(jù)和空間數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。在時空數(shù)據(jù)庫中通常管理著兩類空間對象：一類是靜態(tài)的空間對象，如山脈、道路、河流以及城市等；另一類則是移動對象，所謂移動對象就是指隨時間的變化位置也在不斷變化的物體。移動對象的特點是在任意時刻都同時具有時間和空間特性。盡管傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫技術為移動對象的管理提供了基礎，但要在數(shù)據(jù)庫中表示移動對象的信息，還需要考慮移動對象所獨有的特性，即移動性。　　而對用戶來說，時空數(shù)據(jù)查詢是對時空數(shù)據(jù)庫的最直接應用，一般通過時空查詢語言來表述用戶的空間查詢和空間分析推理的請求，從而使用戶能夠與系統(tǒng)進行交互。因此，設計一種簡單易用、功能強大的時空查詢語言一直是時空數(shù)據(jù)庫技術研究的一個重要內容。時空查詢與分析推理是時空數(shù)據(jù)庫應用的核心，是其最重要和最具有魅力的功能，也是時空數(shù)據(jù)庫有別于其他數(shù)據(jù)庫的本質特征。但是，目前時空數(shù)據(jù)庫中空間分析推理功能的發(fā)展顯得比較落后。因此，研究和發(fā)展空間分析推理的理論成為研究重點?？臻g分析推理是建立在空間對象位置和屬性表達以及對象間復雜空間關系表達的基礎上，若要提高空間分析推理能力，必須解決空間關系描述與表達。因此，研究拓撲關系成為促進時空數(shù)據(jù)庫更大發(fā)展的迫切要求，對推動時空數(shù)據(jù)庫的發(fā)展有著重要的意義。

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