时间：2022-11-11 04:30:01 | 来源：信息时代
时间：2022-11-11 04:30:01 来源：信息时代
时空数据库 : 以有效支持时空数据管理为目标的一种专业数据库,在交通管理、城市规划、森林火灾监测等领域有着广泛的应用前景。随着时空数据的复杂应用不断涌现,时空数据的管理问题越来越突出,时空数据库已成为近年来国内外数据库技术研究的热点问题。
时空数据库的产生与时态数据库和空间数据库的研究密不可分。过去认为,时态数据库和空间数据库是两个相互独立、毫不相关的研究领域,但自20世纪90年代开始,时态数据库和空间数据库的研究者逐渐认识到各自研究领域里存在的一些问题以及两者之间存在的联系,开始探索将这两种数据库有效结合的相关技术。G..Langran于1992年撰写了关于时空数据库的第一本专著Time in Geographic Information System,为时空数据库研究的进一步推进做出了重要贡献。
一般认为,时空数据库就是支持空间、时态和时空概念,并可以同时体现数据的空间特性和时间特性的数据库管理系统。更简单地讲,时空数据库就是支持空间对象随时间而发生变化的数据库系统。空间对象随时间而发生的变化在时空数据库里称为时空变化(spatiotemporal changes)。空间对象随时间连续变化称为连续时空变化,而离散时空变化则指空间对象的时空变化是间隔的。具有时空变化的空间对象称为时空对象。时空对象随时间而变化的空间数据称为时空数据。对时空数据的管理能力是时空数据库与时态数据库、空间数据库的主要区别。
时空数据的管理不是空间数据管理和时态数据管理的简单组合。如果给每个随时间变化的空间数据附上一个时态数据,相当于空间数据版本化。这样只能获得每一版本时刻的时空对象快照,从而只能表示离散时空变化。而且这种方法也会导致大量的冗余数据。因此真正实现时空数据管理还要探寻新的技术与实现途径。
时空数据库管理的主要问题有:
(1)时空语义: 指时空数据和时空变化的语义,它是构建时空数据模型和时空数据库管理系统的基础。时空语义主要回答“什么是时空数据”以及“什么是时空对象”等问题,由此产生了一些新的研究问题,如时空本体(spatiotemporal ontology)。目前对时空语义的研究存在的主要问题是缺乏一个能完整描述时空对象和时空变化的系统框架。
(2)时空数据模型:是描述现实世界中的时空对象、时空对象间的时空联系以及语义约束的模型。与传统数据模型一样,时空数据模型同样也分为语义型(或称概念型)和结构型两种。时空语义模型侧重于时空语义的表达,以用户的观点描述现实世界中的时空对象及对象间的时空联系。因此时空语义模型的抽象程度较高,对模型要素的描述也没有严格的形式化定义,一般独立于计算机系统。在建模层次上,时空语义模型与传统的实体一联系(E-R)模型是一致的。目前,基于E-R模型的时空语义建模也是建立时空语义模型的主要手段之一,另外的技术包括基于UML(unified modeling language)的时空语义建模、基于OMT(object modeling technology)的时空语义建模等。结构型时空数据模型则直接面向时空数据的逻辑结构,有着严格的形式化定义(以便在计算机系统中实现)。通常,时空数据模型指的是结构型时空数据模型。
(3)时空查询语言: 与时空数据模型密不可分。每一种时空数据模型一般都伴随有自己的查询语言。现有的时空查询语言基本上分为两类:基于SQL的时空查询语言和基于OQL(object query language)的时空查询语言。基于SQL的时空查询语言通常使用在基于数据类型的时空数据库中。由于SQL3提供了抽象数据类型的扩展能力,因此基于数据类型的时空数据模型可以和SQL3有效结合。OQL是ODMG提出的面向对象数据库的查询语言,近年来也提出了一些以ODMG对象模型为基础的时空数据模型和时空查询语言。
(4)时空索引:在时空数据库中,历史数据通常不删除,而每当数据变更时增加新的数据记录或更新原有记录,因此时空数据一般都具有海量特性。查询海量的时空数据,如果没有高效的索引支持其效率将会非常低,因此时空索引也是时空数据库研究中的关键问题之一。
时空索引的主要目标是实现对历史数据和未来数据的高效查询。由于查询是数据库应用中的主要操作,因此尽管索引带来了索引维护的额外代价,但对于总体性能而言仍是值得的。
对于历史数据的查询,目前采用的索引方法有:①简化时间维的方法,如RT-树、3DR-树、STR-树等; ②基于重叠和多版本结构的索引,如MR-树、HR-树、MV3R-树等; ③面向轨迹的索引,如TB-树、SETI、SEB-树等。
对于未来数据的查询,即预言未来时空状态,通常假设除了知道当前位置,也知道移动对象的速度。在给定当前运动位置的情况下,可以获得在未来一个时间戳满足一定空间条件的对象。这类索引技术有TPR-树、TPR*-树等。
(5)时空数据库系统实现结构:时空数据库研究的以往工作大都集中于时空数据模型和时空数据库语言方面,真正实现的时空数据库管理系统还很少。到目前为止提出了多种时空数据库管理系统的实现结构,其中代表性的是层次型结构和扩展型结构。层次型结构是在传统的关系数据库管理系统之上附加一个时空层,通过时空层来完成对时空数据的操作。时空层承担时空数据库语言与SQL间的翻译、时空查询优化等几乎所有与时空数据管理相关的工作,因此易成为应用开发的瓶颈。扩展型结构是在对象关系数据库管理系统之上进行基于内核的时空扩展,包括时空数据类型、时空操作以及时空索引的扩展。
随着对象关系数据库技术的不断发展,主流数据库商品已逐步提供了对象扩展功能,如Oracle的Cartridge技术、Informix的DataBlade技术以及DB2的Extender技术等。部分厂家还开始实践数据库的时态、空间以及时空扩展。例如: Informix研制了用于金融领域时态数据建模的时间序列分析模块“timeseries datablade”和二维空间数据管理模块“spatial datablade”,而Oracle公司也提供了空间数据管理扩展模块“Oracle spatial”以及时间序列分析模块“Oracle timeseries” 。
(6)时空数据库应用:时空数据库支持以时空对象及时空对象间联系为核心的复杂应用。根据所涉及的时空对象的类型,时空数据库应用可分为以下三类: ①涉及连续移动的时空对象的应用。在这种应用中,时空对象的位置随时间而连续变化,但几何形状不变。与交通相关的时空数据库应用可归为这类应用,包括车辆交通管理、轮船航行管理、飞机航线管理以及一些军事应用(如对航母监视)等。②涉及离散变化的时空对象的应用。这种应用所涉及的时空对象有一个空间位置,并且它们的空间属性,如形状和位置都可能随时间离散变化。这类应用包括地籍管理、城市区划管理、地表植被变化监测、疾病传染区域的监测等。③涉及连续移动并且形状也同时变化的时空对象的应用。这类应用一般与环境相关,例如风暴监视与预测、森林火灾监控、海上石油污染监控、种群的迁移、生物信息处理应用等。
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