文档介绍：空间数据库复****计划题
空间数据库复****计划题
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空间数据库复****计划题
Chapter 1: Introduction to Spatial Databases
1、举例说明什么是空间数据、非空种类，空间数据的种类能够增添。
包括面向对象的数据库模式 OOBDMS和面向关系 ORDBMS的数据库模式。
7、 SDBMS的三层体系构造（ Three Layer Architecture ）是什么？借此深入理解 SDBMS的
作用。
答：空间应用—空间数据库— DBMS
教材 P11 的图
8、空间数据库主要波及哪些内容？
答：数据模型、查问语句、查问办理与优化、文件组织和索引、数据挖掘
9、举例说明单遍扫描查问和多遍扫描查问的观点。
答：单边扫描查问中，被查问的表（关系）中的一条记录（元组）最多只被接见一次；比如
“列出武大周围 5km内的书店的名字” 。
多遍扫描查问是被查问的表（关系）中的一条记录（元组）起码被接见一次，比如“找出其
代表的选用范围大于 200 公顷并且在这区拥有企业的女议员的名字”
10、过滤－精华策略的作用？两个步骤的内容是什么？
提示： ppt ： Efficient algorithms to answer spatial queries
Common Strategy - filter and refine （过滤－精华）
Filter Step:Query Region overlaps with MBRs of B,C and D
过滤：查问地区与 B、 C、 D 的最小外接矩形有重叠部分，保存 B、C、 D，其他的舍弃
Refine Step: Query Region overlaps with B and C
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精华：查问地区与 B、 C 有重叠，舍弃 D
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11、平面扫描 (plane sweep) 技术主要解决什么问题？其主要步骤？
答：主要解决的是怎样在过滤阶段中尽可能多的淘汰不切合条件的对，进而减少几何计算的
计算代价。
Step 1 ：从左至右移动一条扫描线 ( 比如，垂直于 x 轴的线 ) ，停在 R∪ S 的第一个元素处。
这就是拥有最小 T．xl 值的矩形 T，例子为是矩形 R4 。
Step2 ：搜寻 S 中已排序的矩形，直到到达第一个矩形 Sf ，这里有 Sf ． xl> T ． xu。显然，
对于所有 1≤ j<f ，关系 [T ． xl ， T．xu] ∩ [Sj ．xl ， Sj ． xu] 存在 ( 非空 ) ，在本例中 Sf 就是
S1。注意 f 是以图 1-9c 的数组索引为序，即 S1=S2、 S2= S1、 S3=S3。这样 S2 就是一个可
能与 R4 交叠的候选矩形。
Step 3 ：如果对随意 l ≤j ≤f ，关系 [T ．yl ，T．yu] ∩ [ Sj ．yl ，Sj ． yu] 存在，则 Sj 与 T
相交。因此，这一步就确定了 R4与 S2 确实是交叠的，并且 < R4，S2>是连结结果的一部分。
记录所有这样的信息，然后将矩形 T（ R4）从会合 R∪S 中去掉，它不再需要参与结果集中
的其他相交对。
Step 4 ：持续移动扫描线来穿过会合 R∪S，直至遇到下一个矩形，在本例中是 S2。这时进
行步骤 2和3。
Step 5 ：当 R ∪ S=? 时，办理结束；
12、从程序员的观点和 DBMS设计者的观点看，影响系统效率的因素有何不同。
答：在程序员看来，计算机主要包括两个部分： CPU和无限量的内存
在 DBMS设计者看来，计算机主要包括三个部分： CPU、有限的内存、无限的硬盘空间。
接见硬盘的速度要远远小于接见内存的速度，因此前者关注减少算法的计算时间，后者
强调的是将计算时间和 I/O 时间的总和减少到最小。
13、查问优化和数据挖掘的观点。
答