海量空间数据管理技术
海量空间数据管理技术
?多级混合空间索引技术
海量空间数据管理是现代GIS必须解决的重要技术问题，也是GIS软件能否应用于大
型项目的一个重要标志。空间数据索引是实现海量数据管理的关键技术之一。在国家“863”
项目“面向网络海量空间信息大型GIS”的推动下，SuperMap GIS创造性地开发了基于四叉树、R树和网格的多级混合索引技术，克服了传统单一索引技术的不足，为海量矢量数据管理奠定了坚实的基础。
?海量空间数据库引擎技术SDX+
SDX（Spatial Database eXtension）是SuperMap GIS的空间数据库引擎，SDX+使用创
新的数据结构和索引技术，提高了大数据量的管理能力，综合性能超过国际同类软件。在国内外多个GIS大型应用中，SuperMap SDX+ 技术成功取代了国际同类产品，得到了广泛应用。
SuperMap GIS中，空间数据库引擎包括：SDX+ for SQL Server、SDX+ for Oracle、SDX+ for Sybase、SDX+ for DB2、SDX+ for Informix、SDX+ for Kingbase和SDX+ for DM等。
?海量影像数据管理技术
影像数据是GIS应用的重要数据来源。随着高分辨率遥感技术的发展及应用范围的扩大，通常一个区域内的高分辨率影像数据少则几百兆，多则几百GB，甚至几个TB。因此，对海量影像数据高效存储和快速显示成为GIS应用的关键难点之一。SuperMap GIS充分考
虑到这个需求，开发了一系列海量影像数据管理技术，如海量影像数据库存储技术、支持MrSID和ECW影像压缩格式以及跨平台的海量影像压缩技术SIT等。
至强的地图编辑功能
传统GIS软件的图形编辑功能一般都较CAD软件弱，导致以前在采用GIS进行系统建设的同时，往往还需要混合使用CAD软件进行空间数据采集工作和数据管理、更新工作。这样既增加了成本，又容易带来数据损失等问题。SuperMap GIS突破了传统GIS在地图编
辑方面的局限，提供了强大的地图编辑功能，从而可以直接使用GIS软件进行数据建库、
管理、更新和开发工作。
?灵活的交互式地图编辑
SuperMap GIS直接提供交互式地图编辑功能，内嵌了几十种不同类型的几何对象，包
括简单的点、线、面、文本和复杂的参数化几何对象、复杂几何对象等。
对已有的几何对象，SuperMap GIS提供了打断、修剪、延长、镜像、倒角、平滑、裁剪和擦除等功能，甚至对几何对象的每一个控制点都可以进行增加、删除和移动的修改功能。
此外，SuperMap GIS还提供了透明操作功能。在编辑的过程中可以随时切换到放大、缩小、漫游等操作，然后再继续进行编辑操作，使编辑工作更加方便。
?超强智能捕捉功能
SuperMap GIS编辑功能的强大，更体现在它提供了智能捕捉功能。捕捉功能包括线捕捉和点捕捉：
线捕捉：当前线水平垂直捕捉、当前线经过点捕捉、当前线固定角度捕捉、当前线
固定长度捕捉；当前线与被捕捉线性地图要素平行和当前线与被捕捉线性地图要素垂直；
点捕捉：当前鼠标点在其他线性要素的延长线上、当前鼠标点在其他线性要素上、
当前鼠标点在其他线性要素中点和当前鼠标点在其他点要素上等。
SuperMap GIS强大的捕捉功能大大增强了数据处理能力，从而大幅度提高了制图的精度和生产效率。
?半自动跟踪矢量化
栅格数据矢量化也是GIS产品编辑功能的一个重要方面。SuperMap GIS栅格数据矢量化全面支持Image、ECW、MrSID数据集和Grid数据集。在色彩上，既支持黑白两色，也支持彩色，大大拓宽了数据来源。
同时，SuperMap GIS还支持对矢量面对象的自动跟踪，更加方便了数据处理和数据制作。
?自动维护拓扑关系
编辑网络数据集时，节点与弧段的关系等拓扑维护是一个重要而麻烦的问题，SuperMap GIS很好地解决了编辑过程中拓扑关系的维护。无论是修改节点还是修改弧段，与之相连的弧段和节点都会自动调整，找到自己的位置。如果添加了弧段或节点，根据设置，SuperMap GIS将进行自动打断或连接等操作，以保证网络数据的完整性，不必频频重建拓扑关系。
?无限次Undo/Redo功能
SuperMap GIS在编辑过程中，会自动记录所有地图编辑操作信息，并提供不限次数的Undo和Redo功能。这些功能大大增强了地图编辑过程的可控性和安全性。
海量数据管理
海量数据管理使用一般原则 1.1 海量数据管理 在管理使用过程中遵循如下原则 ◆架构设计上 采用分表、分区、分库架构设计方式。 ◆高频表的存储与优化 缓存查询结果及采用内存数据。 ◆编写优良的程序代码 处理数据离不开优秀的程序代码，尤其在进行复杂数据处理时，必须使用程序。好的程序代码对数据的处理至关重要，这不仅仅是数据处理准确度的问题，更是数据处理效率的问题。良好的程序代码应该包含好的算法，包含好的处理流程，包含好的效率，包含好的异常处理机制等。 ◆对海量数据进行分区操作 对海量数据进行分区操作十分必要，例如针对按年份存取的数据，我们可以按年进行分区，不同的数据库有不同的分区方式，不过处理机制大体相同。数据库分区是将不同的数据存于不同的文件组下，而不同的文件组存于不同的磁盘分区下，这样将数据分散开，减小磁盘I/O，减小了系统负荷，而且还可以将日志，索引等放于不同的分区下。 ◆建立广泛的索引 对海量的数据处理，对大表建立索引是必行的，建立索引要考虑到具体情况，针对大表的分组、排序等字段，都要建立相应索引。 ◆建立缓存机制 当数据量增加时，一般的处理工具都要考虑到缓存问题。缓存大小设置的好差也关系到数据处理的成败，在处理2亿条数据聚合操作时，缓存设置为100000条/Buffer，这对于这个级别的数据量是可行的。 ◆分批处理 海量数据处理难因为数据量大，那么解决海量数据处理难的问题其中一个技巧是减少数据量。可以对海量数据分批处理，然后处理后的数据再进行合并操作，这样逐个击破，有利于小数据量的处理，不至于面对大数据量带来的问题，不过这种方法也要因时因势进行，如果不允许拆分数据，还需要另想办法。不过一般的数据按天、按月、按年等存储的，都可
高中信息技术 感受数据管理技术的应用教案 粤教版选修4
感受数据管理技术的应用 一、案例背景信息 1．模块：数据管理技术（选修四） 2．年级：高中二年级 3．所用教材版本：广东教育出版社 4．学时数：一课时 非上机时间10 分钟，上机操作时间15 分钟，其他活动（如：阅读、讨论、评价、展示、小结等）大约用20 分钟。 5. 设计组成员资料: 姓名性别通信地址QQ号码电子邮箱 王健男株洲北师大附校495931434 Janssen0313@https://www.sodocs.net/doc/9610200866.html, 张喜女株洲县第一中学405384475 Zhangxi086@https://www.sodocs.net/doc/9610200866.html, 易李平女醴陵市第一中学529024569 llyzylp@https://www.sodocs.net/doc/9610200866.html, 汪博男醴陵市第四中学10266775 Wangbo830309@https://www.sodocs.net/doc/9610200866.html, 二、教学设计 教学目标： 1、认识了解数据管理技术及数据库的概念。 2、知道利用数据管理技术能达到什么样的管理效果。 3、实例分析、实践操作感受并理解数据管理技术。 4、激发学生学习本门课的兴趣。 内容分析： 本节课是《数据管理技术》课的开篇，是在《信息技术基础》课的基础上对数据管理知识的进一步认识、拓展与加深。共有两方面的主要内容，一是体验数据管理技术，二是数据管理技术的应用。这节课既要学生了解认识数据库，又要学生理解数据管理技术的一些概念，并且激发学生对数据管理技术的兴趣，为以后的教学打下基础。 教学重点： 认识掌握数据、数据库、数据管理技术的基本概念，体验并认识数据管理技术对人类社会影响，激发学生学习本门课程的兴趣。 教学难点： 让学生了解数据库管理技术的重要性，激发学生学习本门课程的兴趣。 学生分析： 数据管理技术对学生来说既熟悉又陌生，在《信息技术基础》中，学生已经学习了信息资源管理的相关知识，对数据库的一些基础知识都有初步的了解，而且有些同学在上 Internet 网的时候上过类似数据库的网站，或者接触过 Access 数据库，但又比较陌生是因为只见过没有真正去认识，认真的用过、理解过。 教学策略设计： 1．教学方法设计 因为数据管理技术相对来说是比较枯燥的一门课，因此针对学生对象的分析，运用“任务驱动”，“情感引导”，“分层探究”，“分组协作”的教学模式，来达到教学效果的实现。 2．关于教-学流程和教-学活动的设计思路： 激趣导入新课讲授探究、讨论案例分析
空间数据组织与管理
空间数据组织空间数据管理
?空间数据结构 ●矢量数据结构●栅格数据结构 ?矢量、栅格结构对比?空间数据库特点 ?传统数据库模型及特点 ●层次数据模型●网络数据模型●关系数据模型 ?现行空间数据库管理方案 ●混合数据管理模式●扩展数据管理模式●统一数据管理模式 空间数据组织与管理
定义： ?矢量数据结构通过记录空间对象的坐标及空间关系来表达空间对象的位置。?点：空间的一个坐标点；?线：多个点组成的弧段； ?面：多个弧段组成的封闭多边形； 获取方法 ?定位设备（全站仪、GPS 、常规测量等）?地图数字化?间接获取 ●栅格数据转换 ●空间分析（叠置、缓冲等操作产生的新的矢量数据） 矢量数据表达考虑内容 ?矢量数据自身的存储和管理?几何数据和属性数据的联系 ?空间对象的空间关系（拓扑关系） 矢量数据表达 ?简单数据结构?拓扑数据结构?属性数据组织 矢量数据结构
矢量数据表达—简单数据结构 只记录空间对象的位置坐标和属性信息，不记录拓扑关系。又称面条结构。 存储： ?独立存储：空间对象位置直接跟随空间对象；?点位字典：点坐标独立存储，线、面由点号组成 特征 ●无拓扑关系，主要用于显示、输出及一般查询 ●公共边重复存储，存在数据冗余，难以保证数据独立性和一致性 ●多边形分解和合并不易进行，邻域处理较复杂；●处理嵌套多边形比较麻烦 适用范围： 制图及一般查询，不适合复杂的空间分析 量数据结构（续）
标识码属性码空间对象编码唯一 连接几何和属性数据 数据库 独立编码 点: ( x ,y ) 线: ( x 1 , y 1 ) , (x 2 , y 2 ) , … , ( x n , y n )面: ( x 1, y 1) , (x 2, y 2) , …, ( x 1, y 1) 点位字典 点: 点号文件 线: 点号串面: 点号串 点号X Y 1112223344………n 55 66 存储方法 量数据结构（续）
地铁隧道结构变形监测数据管理系统的设计与实现
地铁隧道结构变形监测数据管理系统的设计与实现 摘要:探讨开发地铁隧道结构变形监测系统的必要性与紧迫性。以VisualBasic编程语言和ACCESS数据库为工具, 应用先进的数据库管理技术设计开发地铁隧道结构变形监测数据管理系统。系统程序采用模块化结构,具有直接与外业观测电子手簿连接下传原始观测资料、预处理和数据库管理等功能,实现了测量内外业的一体化。系统结构合理、易于维护、利于后继开发,提高监测数据处理的效率、可靠性以及监测数据反馈的及时性,值得类似工程的借鉴。关键词:地铁隧道;变形监测;管理系统 随着经济的发展 ,越来越多的城市开始兴建地铁工程。地铁隧道建造在地质复杂、道路狭窄、地下管线密集、交通繁忙的闹市中心,其安全问题不容忽视。无论在施工期还是在运营期都要对其结构进行变形监测,以确保主体结构和周边环境安全。地铁隧道结构变形监测内容需根据地铁隧道结构设计、国家相关规范和类似工程的变形监测以及当
前地铁所处阶段来确定,由规范[1]与文献 [2]知,运营期的地铁隧道结构变形监测内容主要包括区间隧道沉降、隧道与地下车站沉降差异、区间隧道水平位移、隧道相对于地下车站水平位移和断面收敛变形等监测。它是一项长期性的工作,其特点是监测项目多、线路长、测点多、测期频和数据量大,给监测数据处理、分析和资料管理带来了繁琐的工作,该项工作目前仍以手工为主,效率较低,不能及时快速地反馈监测信息。因此,有必要开发一套高效、使用方便的变形监测数据管理系统,实现对监测数据的科学管理及快速分析处理。现阶段国内出现了较多的用于地铁施工期的监测信息管理系统[3-4],这些系统虽然功能比较齐全、运行效率较高,能够很好地满足地铁施工期监测需要,但它主要应用于信息化施工,与运营期地铁隧道结构变形监测无论是在内容还是在目的上都有着很大的区别和局限性。而现在国外研究的多为自动化监测系统[5-6],也不适用于目前国内自动化程度较低的地铁隧道监测。此外,能够用于运营期并符合当前国内地铁隧道结构监测实际的监测数据管理系统还较为少见。因此,随着国内建成地铁的逐渐增多,开发用于运营期地铁的变形监测数据管理系统变得越来越迫切。为此,根据运营期地铁隧道结构变形监测内容[1-2]和特点,以isualBasic作为开发工具[7],应用先进的数据库管理技术[8],以目前较为流行的Access数据库作为系统数据库,设计和开发了用于运营期地铁隧道变
浅论海量数据组织管理的方法
浅论海量数据组织管理的方法 浅论海量数据组织管理的方法 摘要：本文在对海量空间数据进行了一定的分析基础上，探讨 了当前针对海量数据组织管理的金字塔结构存储方法和线性四叉树 的空间索引结构。并通过示例程序开发验证其有效性。 关键词：空间数据库；海量数据；四叉树；金字塔 Abstract: In this paper, based on the analysis of the massive spatial data, discussed the current spatial index structure in Pyramid according to the structure of storage method and linear mass data organization and management of the four fork tree. And its effectiveness is verified by example program development. Key words: spatial database; data; four fork tree; Pyramid 中图分类号：C36文献标识码：A文章编号： 1 引言 自90年代以来，高空间分辨率遥感卫星开始向大众敞开大门， 作为GIS的重要数据来源——遥感数据量快速增长。卫星遥感影像是一种以栅格数据模型存储的数据，其最明显的特点是数据量大、数据结构单一。同时遥感数据是一种大面积的、动态的、近实时的数据源，是GIS数据更新的重要手段。遥感数据可用于提取线划数据和生成数字正射影像数据、DEM数据[1]。我国的领土面积为960.1216万平方公里，如果全国的遥感影像用QuickBird 0.61m分辨率的影像来记录据估算需要72092.15GB[2]。为了使这些海量空间数据得到更好的应用,必须考虑采用更为有效的组织管理手段对海量空间数据进行组织 管理。 解决此问题，在GIS中对大范围空间数据的统一有效的组织管理有很大帮助。早在90年代，美国ESRI公司推出空间数据引擎(SDE) 对该问题提供了一种解决方案，依托于关系数据库环境,采用高效空
数据管理技术知识点整理
数据管理技术知识点整理 必须保留好和考纲一起保留好 第一章：认识数据管理技术 1.1感受数据管理技术 数据是人类社会的一种重要信息资源，是对现实世界中客观事物的符号化表示。 数据管理是指对数据的收集、分类、组织、编码、存储、查询和维护等活动。 数据管理技术就是指与数据管理活动有关的技术。 数据库技术主要应用于数据密集型应用的领域，这种数据密集型应用主要由以下一些特点：（1）涉及的数据量很大，数据一般需要存放在外存中，内存只能暂时存储很小的一部分。 （2）数据必须长期保留在计算机系统中，不随应用程序运行的结束而消失，如银行系统必须长久的保存储蓄用户的信息。 （3）数据要为多个应用程序所共享，或者要求在一个单位或更大范围内共享。 1.2了解数据管理技术的变迁 （1）人工管理阶段 1、没有专门的软件用来管理数据，管理数据需要依赖应用程序本身来处理。 2、数据和程序是紧密联系，一组数据只能对应一个应用程序，而数据又不能共享。 3、数据通常包含在程序中，不具有独立性，一旦数据的结构发生变化，应用程序就要 作相应的修改。 （2）文件系统阶段 1、数据独立性差 2、数据冗余度大（没用的数据太多） 3、数据的安全性和完整性难以保障。 （3）数据库系统阶段 数据库管理系统：DBMS 数据库：DB 数据库管理系统是对数据库进行管理的通用软件系统，是数据库系统的核心。 数据库管理系统具有三大功能：数据定义 数据操纵 数据库运行控制 数据库管理系统提供两种不同类型的语言： 数据定义语言：定义数据库结构 数据操纵语言：表达数据库的查询和更新 数据库系统与人工管理和文件系统相比的区别： 1、数据结构化。与文件系统的根本区别。 2、数据共享。文件系统基本不能共享。数据库系统可以，且冗余度（没用的东西）
全国污染源监测数据管理系统企业用户使用手册-新
. .. . .. .. 文档编号：JCXXGKPT-YHSC-002 全国重点污染源监测 数据管理与信息公开能力建设项目 软件开发与系统集成 企业用户手册 拟制：夏稳 审核：邓涛 批准：尚健 太极计算机股份有限公司
目录 1系统简介 (4) 2运行环境要求 (4) 3用户登录 (5) 3.1系统登入 (5) 3.2系统登出 (5) 3.3 修改密码 (6) 4数据采集 (7) 4.1企业信息填报 (7) 4.1.1 基础信息录入 (7) 4.1.2 监测信息 (8) 4.1.3 监测方案 (24) 4.1.4 手工监测结果录入 (26) 4.1.5 在线监测结果录入 (30) 4.1.6 监测信息导入 (34) 4.1.7 监测信息导出 (36) 4.1.8 年度报告 (37) 4.1.9 生产情况 (39) 4.2 企业用户信息管理 (40) 4.3 未监测情况查询 (42) 5个人工作台 (44) 5.1信息提醒 (44) 5.1.1站内信息提醒 (44)
5.1.2个人提醒设置 (45) 5.2通知公告管理 (45) 5.2.1通知公告查阅 (45) 5.3数据催报 (46) 5.3.1我的催报 (46) 5.4我的联系人 (47) 5.4.1联系人管理 (47) 5.5我的资料 (49) 5.5.1资料信息管理 (49) 5.6首页 (50) 5.6.1首页 (50) 5.7集合管理 (51) 5.7.1集合类别管理 (51) 5.7.2集合管理 (53) 6排放标准 (55) 6.1标准管理 (55) 6.1.1标准管理........................................................................ 错误!未定义书签。 6.1.2监测点所属标准 (55) 6.2指标查询 (55) 7自行监测知识库 (56) 7.1标准查询 (56) 7.1.1标准查询 (56) 7.1.2自行监测方法库 (57) 8业务管理 ..................................................................................... 错误!未定义书签。 8.1委托机构查询.......................................................................... 错误!未定义书签。
海量数据存储管理技术研究
第32卷第10期2011年10月 微计算机应用 MICROCOMPUTER APPLICATIONS Vol.32No.10 Oct.2011海量数据存储管理技术研究 刘阳成周俭谢玉波 （华北计算技术研究所地理信息与数据库研究室北京100083） 摘要：海量数据存储管理在各行业的信息化过程中越来越重要，受到了广泛的关注。综述了海量存储管理技术的研究及应用现状，介绍了一些关键技术，包括数据存储架构，分级存储，数据自动化归档，业务流程控制，并发设计，数据服务等，最后，结合当前海量数据存储管理技术，指出了海量数据存储管理面临的一些新的发展方向。 关键词：海量数据存储管理分级存储业务自动化并发设计数据服务 Mass Data Storage Management Technology Research LIU Yangcheng，ZHOU Jian，XIE Yubo （Department of GIS＆DB，North China Institude of Computing Technology，Beijing，100083，China） Abstract：Mass data storage management becomes more and more important in process of many areas.Key techniques about this inclu-ding storage structure，hierarchical storage，auto import，process control，concurrent design and data service were https://www.sodocs.net/doc/9610200866.html,st，combi-ning present development of mass data storage and management，it pointed out some new direction of it. Keywords：mass data，storage management，hierarchical storage，business automation，concurrent design，data service 海量存储管理技术得到了越来越多的关注和应用。随着各行各业信息化程度的提高，企业数据急剧膨胀，尤其是近年来卫星遥感技术的发展，海量数据存储管理在国民经济中应用的越来越广泛。结合近年来从事的海量数据存储管理研究及实际项目研发，谈谈海量存储管理的若干技术。 1存储技术发展 海量信息存储早期采用大型服务器存储，基本都是以服务器为中心的处理模式，使用直连存储（Direct Attached Storage），存储设备（包括磁盘阵列，磁带库，光盘库等）作为服务器的外设使用。随着网络技术的发展，服务器之间交换数据或向磁盘库等存储设备备份数据时，开始通过局域网进行，这主要依赖网络附加存储（Network Attached Storage）技术来实现网络存储。NAS实际上使用TCP/IP协议的以太网文件服务器，它安装优化的文件系统和瘦操作系统（弱化计算功能，增强数据的安全管理）。NAS将存储设备从服务器的后端移到通信网络上来，具有成本低、易安装、易管理、有效利用原有存储设备等优点，但这将占用大量的网络开销，严重影响网络的整体性能。为了能够共享大容量，高速度存储设备，并且不占用局域网资源的海量信息传输和备份，就需要专用存储区域网络（Storage Area Network）来实现。 目前海量存储系统大多采用SAN存储架构的文件共享系统，所有服务器（客户端）都以光纤通道（Fibre Channel，简称FC）直接访问盘阵上的共享文件系统（如图1所示）。数据在存储上是共享的，数据在任何一台服务器（客户端）上都可以直接通过FC链路进行访问，无需考虑服务器（客户端）的操作系统平台，存储区 本文于2011－07－26收到。
数据管理技术样本
信息技术( 选修4) 数据管理技术复习提纲 概要: 信息技术学科模块4——《数据管理技术》, 全书以应用数据管理技术解决问题为主线, 按照”分析问题——设计数据库——建立数据库——使用数据库——管理数据库”这一线索呈现学习内容。全书分五章, 下面介绍第一章至第五章的主要内容: 第一章认识数据管理技术 一、数据管理基本知识 1、数据管理技术的基本概念 数据: 是人类社会的一种重要信息资源, 是对现实世界中客观事物的符号。计算机中的数据分为数值型数据与非数值型数据。 例题: 如商品价格、销售数量等数据是( ) A、数值数据 B、非数值数据 说明: 数据是信息的符号表示或称为载体。即为了表示信息( 抽象概念) , 必须使用某种符号, 这些符号就叫数据, 如字符、图表、图形、图像、声音、视频等都能够称为数据。信息依赖数据来表示, 是数据的内涵, 是对数据语义的解释。 数据管理: 是指对数据的收集、分类、组织、编码、存储、查询和维护等活动。 数据管理技术: 指与数据管理活动有关的技术。
数据库( DB) : 是指按照某种模型组织起来的, 能够被用户或应 用程序共享的数据的集合。 数据库系统( DBS) : 是指采用的数据库技术的完整的计算机系 统。 数据库管理系统( DBMS) : 是能够建立数据库、 维护数据库及管 理数据库的一个开发平台。 数据库应用系统 : 说明: 数据库系统的核心为数据库管理系统, 数据库管理系统的核心为数据库( 或数据) 例题: 下列软件中, 不属于数据库应用系统的是( ) A 、 学籍管理系统 B 、 中考成绩查询系统 C 、 Linux 操作系统 D 、 网络售票系统 例题: 数据库管理系统英文简写是( ) A 、 D B B 、 DBS C 、 DBMS D 、 Access 2、 数据管理技术的变迁 系统软件应用软件数据库系统结构示意图
一种基于Web前端的在线空间数据管理技术方法
Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2016, 6(1), 30-35 Published Online January 2016 in Hans. https://www.sodocs.net/doc/9610200866.html,/journal/csa https://www.sodocs.net/doc/9610200866.html,/10.12677/csa.2016.61004 A Technical Method of Online Spatial Attribute Data Management Based on Web Font End Lijie Zhou, Zhihong Li, Cui Li School of Geographic Sciences, East China Normal University, Shanghai Received: Jan. 8th, 2016; accepted: Jan. 22nd, 2016; published: Jan. 27th, 2016 Copyright ? 2016 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). https://www.sodocs.net/doc/9610200866.html,/licenses/by/4.0/ Abstract Based on B/S framework of web system, this article realizes the visualization management of web front end of spatial data. According to HTML5 CSS3, the User Interface of data management in web browser is realized, and Javascript can be used to achieve the interaction between web browser and users. The server uses SQLite database to store data, the design of the database with data sto-rage table and data field mapping to realize dynamic management. The Geoserver platform of in-dependent research is used as a web server for web applications; this platform provides a series of database management API, including WebSQL API and SQLScript API, and transforms the data between server side and browser side with AJAX, so as to realize the data of the browser side management and server side storage. By managing the resource table and resource control table in the database, the sharing of spatial attribute data can be realized. Keywords Spatial Data, Font End Management, Server Side Storage, Data Sharing, Web Font End 一种基于Web前端的在线空间数据管理技术 方法 周力杰，李治洪，李翠
数据管理技术发展的三个阶段
数据管理技术发展的三个阶段 数据管理技术发展的三个阶段 数据管理技术的发展可以大归为三个阶段：人工管理、文件系统和数据库管理系统。 一、人工管理 这一阶段（20世纪50年代中期以前），计算机主要用于科学计算。外部存储器只有磁带、卡片和纸带等还没有磁盘等直接存取存储设备。软件只有汇编语言，尚无数据管理方面的软件。数据处理方式基本是批处理。这个阶段有如下几个特点： 计算机系统不提供对用户数据的管理功能。用户编制程序时，必须全面考虑好相关的数据，包括数据的定义、存储结构以及存取方法等。程序和数据是一个不可分割的整体。数据脱离了程序就无任何存在的价值，数据无独立性。 数据不能共享。不同的程序均有各自的数据，这些数据对不同的程序通常是不相同的，不可共享；即使不同的程序使用了相同的一组数据，这些数据也不能共享，程序中仍然需要各自加人这组数据，谁也不能省略。基于这种数据的不可共享性，必然导致程序与程序之间存在大量的重复数据，浪费了存储空间。 不单独保存数据。基于数据与程序是一个整体，数据只为本程序所使用，数据只有与相应的程序一起保存才有价值，否则就毫无用处。所以，所有程序的数据均不单独保存。
二、文件系统 在这一阶段（20世纪50年代后期至60年代中期）计算机不仅用于科学计算，还利用在信息管理方面。随着数据量的增加，数据的存储、检索和维护问题成为紧迫的需要，数据结构和数据管理技术迅速发展起来。此时，外部存储器已有磁盘、磁鼓等直接存取的存储设备。软件领域出现了操作系统和高级软件。操作系统中的文件系统是专门管理外存的数据管理软件，文件是操作系统管理的重要资源之一。数据处理方式有批处理，也有联机实时处理。这个阶段有如下几个特点： 数据以“文件”形式可长期保存在外部存储器的磁盘上。由于计算机的应用转向信息管理，因此对文件要进行大量的查询、修改和插人等操作。 数据的逻辑结构与物理结构有了区别，但比较简单。程序与数据之间具有“设备独立性”，即程序只需用文件名就可与数据打交道，不必关心数据的物理位置。由操作系统的文件系统提供存取方法（读／写）。 文件组织已多样化。有索引文件、链接文件和直接存取文件等。但文件之间相互独立、缺乏联系。数据之间的联系要通过程序去构造。 数据不再属于某个特定的程序，可以重复使用，即数据面向应用。但是文件结构的设计仍然是基于特定的用途，程序基于特定的物理结构和存取方法，因此程序与数据结构之间的依赖关系并未根本改
ArcGIS空间数据管理与分析
《地理信息系统概论》实验报告 题目：ArcGIS关于空间数据管理与空间数据分析操作实验姓名：赵文彪 学号： 2014212425 班级：地信141 学院：理学院 编写日期： 2015–11–8
学习空间数据库的建立与地图坐标校正变换 二、实验原理 ArcMap 默认支持3种Transformation 类型。其中，两种是平面至平面的转换，即仿射(Affine)和Similarity，二者有一定差别。另一种即由曲面至平面的地图投影转换（Projective）。本实验中学习的坐标变换方法，是GIS实践中较常用的仿射变换。 我们在课堂中讲过，坐标校正（rectification）可采用各级多项式来转换地图坐标。例如，设原坐标为(x,y)，转换后的坐标为(x',y')，采用2次多项式： x' = a1 x2 + b1 y2 + c1 xy + d1 x + e1 y + f1 y' = a2 x2 + b2 y2 + c2 xy + d2 x + e2 y + f2 通过地面控制点GCPs 的已知坐标(x,y)和(x',y')，求出2次多项式的各项系数，就可以将地图上所有的(x,y)转换为(x',y')。 本实验中的仿射变换是采用一次（线性）多项式 x' = a1 x + b1 y + c1和y' = a2 x + b2 y + c2 作为坐标转换关系的坐标校正方法。仿射变换可以将数据在x, y方向是非等比放大缩小，歪斜，旋转和平移（如图所示）。 在ArcGIS中，一般采用4个Tics，即通常所说的地面控制点，来进行仿射变换。对于一般比较规整的地图，这样进行坐标校正是够用了。 三、实验内容 把数字化时形成的inch 单位的平面坐标，转化为我国统一使用的高斯-克吕格坐标，并将转换好空间坐标的数据导入到Geodatabase库中。为此，首先利用ArcMap，把原始的4个tic点坐标(x,y) (即取inch 的坐标)，改为相应的高斯-克吕格坐标值。然后，计算机根据这四个Tics 在两种坐标系中的取值，计算出转换系数，再把所有的(x,y) 转为高斯-克吕格坐标系统。最后，在ArcCatalog 中，新建一个高斯-克吕格坐标的Feature Dataset，把转换好坐标的Feature Class放到Geodatabase的Feature Class 中。
环境监测数据管理制度
环境监测数据管理制度 为进一步贯彻环境监测为环境管理服务的职能，规范环境监测数据的使用和管理。保证环境监测数据的准确性、完整性和合理性。特制定本制度： 一、监测管理 监测过程要严格实施环境监测质量保证体系和质控措施，严格执行环境技术规范，确保监测数据的准确性、完整性和科学性。 二、监测数据的审核 1、监测数据严格执行三级审核制度，即所在科室的室主任、质控负责人和技术负责人逐级审核，发现问题及时解决，不得进入下一环节。 2、监测数据按时上报综合室，由综合室统一出监测报告和有关监测数据统计报表等，并经站技术负责人审定签字后加盖业务公章（监测报告还需加盖资质章、齐缝章等），例行监测统计报表按规定要求份数上报，存档一份。监测报告一式二份，一份外发，一份存档。 3、监测数据和监测报告要定期归档，每季度第一个月15日之前，必须将上月的监测数据和监测报告归档到档案室。 4、归档内容包括原始采样记录、分析过程记录以及质控步骤及内容。 三、监测数据的管理 1、各科室之间的数据交接一定要互相做好登记，交方
提出交接数据明细，收方签字认可。 2、业务章管理人员在执行相关管理制度的同时，一定要做好盖章登记。 3、综合室监测报告管理人员要加强监测报告的管理，不得擅自外发报告和复印。外发监测报告凭我站财务下达的收费通知单外发报告，没有外发的报告要妥善保存，到年底对没有发出的报告按要求整理归档。 4、各科室电脑储存的监测数据不得擅自对外提供。 5、档案管理人员对每季度归档的监测资料和监测报告进行管理，按监测档案管理办法，做好建档工作，对不及时归档或归档材料缺少的现象和存在的问题要及时书面反馈分管领导，协调解决。 6、建立监测数据保密制度，要执行《监测数据资料保密制度》，档案管理人员负责数据存档、借阅等工作，使用数据施行备案和审批制度，经站长审批后方可外借。 四、本制度自印发之日起执行。
用空间数据挖掘技术提升煤矿安全管理水平参考文本
用空间数据挖掘技术提升煤矿安全管理水平参考文 本 In The Actual Work Production Management, In Order To Ensure The Smooth Progress Of The Process, And Consider The Relationship Between Each Link, The Specific Requirements Of Each Link To Achieve Risk Control And Planning 某某管理中心 XX年XX月
用空间数据挖掘技术提升煤矿安全管理 水平参考文本 使用指引：此安全管理资料应用在实际工作生产管理中为了保障过程顺利推进，同时考虑各个环节之间的关系，每个环节实现的具体要求而进行的风险控制与规划，并将危害降低到最小，文档经过下载可进行自定义修改，请根据实际需求进行调整与使用。 1 前言 煤炭企业属于传统的资源开采型企业。煤矿安全对煤 炭企业影响巨大，安全工作在煤矿生产中占有重要地位， 其管理好坏直接关系到煤炭企业的生存和发展。煤炭企业 的安全管理是一项系统工程，涉及从煤矿建设、煤炭开 采、生产加工到煤炭产品销售的全过程。近几年来，我国 煤矿瓦斯爆炸、井下透水等事故频频发生，给人民的生命 和国家财产造成了巨大的损失，严重影响了煤炭企业生产 能力的发挥和煤炭企业的形象。煤矿安全管理任务十分艰 巨，是因为影响煤矿安全的因素非常复杂。研究表明，瓦 斯、矿压与顶板、煤尘、水、火等自然灾害因素是影响煤
矿安全生产的最主要和最难以控制的因素。因此，如何有效识别影响煤矿安全的自然灾害隐患，提升煤矿安全管理水平是我国煤炭企业面临的重大课题。 近年来，信息技术有了突飞锰进地发展。随着数据库技术的成熟和数据应用的普及，数据库的数量、单个数据库的容量和数据类型的复杂性都大大地增加了。在这些庞大的数据库中蕴藏着极其丰富的信息源，因此，数据挖掘技术应运而生。作为数据挖掘的一个方向，空间数据挖掘可以用于对空间数据的理解、空间关系和空间与非空间数据关系的发现、空间知识库的构造、空间数据库的重组和空间查询的优化。空间数据挖掘在地理信息系统、地理市场、遥感、图像数据勘测、医学图像处理、导航、交通控制、环境研究等领域有着广泛的应用。 由于煤矿自然灾害影响因素具有空间分布不确定性特征，因此可以在建立大理自然灾害空间数据信息基础上，
海量数据处理
海量数据处理 1 背景 我们生活在一个数据时代： (1) 每天有10 TB的视频数据被上传到世界上最大的视频分享网站Youtube上。 (2) 美国的纽约证劵交易所每天大约产生1 TB的交易数据。 (3) 中国深圳市拥有20万个交通监控摄像头，每天产生的数据大于 1 PB。 (4) 瑞士日内瓦附近的大型强子对撞机，每年大约产生15 PB的数据。 …… 已经很难衡量现今的社会中存储的电子数据总量，但是 据IDC（Internet Data Center）估计，2006年“数字全球”项目（digital universe）的数据总量为0.18 ZB，并且预测到2011年这个数字将达到1.8 ZB，为2006年的10倍。1 ZB相当于10的21次方字节，或者相当于1 000 EB、1 000 000 PB，或者大家更为熟悉的10亿TB。这相当于世界上每个人一个磁盘驱动器的数量级[1]。 如图1所示[2]，股票交易、商品零售、交通、通信、生产、Web、音像业等多数据源使得数据类型复杂化，包括有结构、无结构（文本、图像、音频、视频等）数据。数据本身也越来越趋于复杂化、高维化。
图 1海量数据及其复杂类型 技术的进步已经使得数据存储变得相对便宜，带宽相对充足，导致了这一系列的海量数据被存储下来，继而在大数据集上的建模和仿真。这样的大数据存储普遍存在于一个多样化的应用领域中，包括科学研究（生物信息，气候变化）。从这样海量数据中提取珍贵知识的挑战，随着多类型数据、多数据源、多种多样的规模，越来越使人变得畏缩，更不要提最终目标是去实时处理。有句话说得好：“算法再好，通常也难敌更多的数据。”意思就是说对于某些问题（譬如基于既往偏好生成的电影和音乐推荐），不论你的算法有多厉害，它们总会在更多的数据面前变得无能为力（更不用说没有优化过的算法）。为了剖析与研究问题，科学与技术目标可归为下面主要的三种：管理数据爆炸性、从海量数据中提取知识、归纳数据使得人类易于理解和反应。如图2所示①。 图 2海量数据的处理过程
数据管理技术的产生和发展
数据管理技术的产生和发展 摘要:随着计算机技术的发展，特别是在计算机软件．硬件与网络技术发展的前提下，人们的数据处理要求不断提高，在此情况下，数据管理技术也不断改进。数据库技术是计算机科学技术中发展最快的领域之一，也是应用最广的技术之一，它成为计算机信息系统与应用系统的核心技术和重要基础。 关键字：人工管理、文件系统、数据库系统。 数据管理的水平是和计算机硬件、软件的发展相适应的，是随着计算机技术的发展人们的数据管理技术经历了三个阶段的发展：人工管理阶段；文件系统阶段；数据库系统阶段。 1.人工管理阶段： 20世纪50年代中期以前，计算机主要用于科学计算。硬件方面，计算机的外存只有磁带、卡片、纸带，没有磁盘等直接存取的存储设备，存储量非常小；软件方面，没有操作系统，没有高级语言，数据处理的方式是批处理，也即机器一次处理一批数据，直到运算完成为止，然后才能进行另外一批数据的处理，中间不能被打断，原因是此时的外存如磁带、卡片等只能顺序输入。 人工管理阶段的数据具有以下的几个特点。 （1）数据不保存。由于当时计算机主要用于科学计算，数据保存上并不做特别要求，只是在计算某一个课题时将数据输入，用完就退出，对数据不作保存，有时对系统软件也是这样。 （2）数据不具有独立。数据是作为输入程序的组成部分，即程序和数据是一个不可分隔的整体，数据和程序同时提供给计算机运算使用。对数据进行管理，就像现在的操作系统可以以目录、文件的形式管理数据。程序员不仅要知道数据的逻辑结构，也要规定数据的物理结构，程序员对存储结构，存取方法及输入输出的格式有绝对的控制权，要修改数据必须修改程序。要对100组数据进行同样的运算，就要给计算机输入100个独立的程序，因为数据无法独立存在。 （3）数据不共享。数据是面向应用的，一组数据对应一个程序。不同应用的数据之间是相互独立、彼此无关的，即使两个不同应用涉及到相同的数据，也必须各自定义，无法相互利用，互相参照。数据不但高度冗余，而且不能共享。
空间数据管理平台解决方案
空间数据管理平台解决方案
1.引言 1.1方案概述 空间数据管理平台解决方案主要是针对我国各级测绘院、信息中心建设区域地理信息基础框架的迫切需求，开发的一套专业性强、具有高可扩展性的基础地理信息数据库管理平台。 整个方案从管理多源、多尺度、多类型的基础地理信息数据的角度出发，开发了一些列软件系统，包括空间数据入库更新子系统、空间数据质量检查子系统以及空间数据管理平台等，可以实现对现有基础地理信息数据的整合、转换与集成管理，为政府、企业、公众等提供空间信息服务。 1.2系统特点 ●“多源、多尺度、多时相”基础地理数据的集成管理 由于基础地理数据具有多源、多尺度、多时相的特点，基础地理数据管理平台必须具有集成不同数据类型、不同比例尺、不同时间的各种基础地理数据的能力。 ●多比例尺数据集成 对于不同尺度的基础地理数据，其集成通过统一空间参考系（WGS84、西安80、北京54）或动态投影技术来实现。不同比例尺的
基础地理数据可以叠加一起显示，通过控制其显示比例实现地图的逐层显示效果。 ●多类型数据集成 对于不同类型的数据（如DLG与DRG）的集成采用按空间坐标范围或图幅索引实现。 ●多时序数据集成 对于不同时间段的基础地理数据，采用历史数据库来实现。根据数据更新周期的不同，采用按数据集、图幅、对象级别的历史数据库机制。 ●基础地理数据管理全过程支持 SuperMap D-Manager特别针对我国各级测绘院、信息中心设计开发，系统支持数据加工、数据入库管理、数据共享、数据发布的整个业务过程，可以快速为用户打造完备的基础地理数据中心，满足各种用户对基础地理信息的需求，为数字城市建设服务。 ●基础性与平台性 SuperMap D-Manager从设计到实现，充分考虑了其作为基础性、平台性等支撑性要求。SuperMap D-Manager在设计思路、软件开发实现上都具有高可扩展性的特点。
防止安全监测监控系统管理数据中断措施标准版本
文件编号：RHD-QB-K3799 （解决方案范本系列） 编辑：XXXXXX 查核：XXXXXX 时间：XXXXXX 防止安全监测监控系统管理数据中断措施标准 版本
防止安全监测监控系统管理数据中 断措施标准版本 操作指导：该解决方案文件为日常单位或公司为保证的工作、生产能够安全稳定地有效运转而制定的，并由相关人员在办理业务或操作时进行更好的判断与管理。，其中条款可根据自己现实基础上调整，请仔细浏览后进行编辑与保存。 第一条地面监控设备 （一）加强中心站供电管理。中心站必须采用双路电源供电，并定期检查供电路线及UPS备用电源性能，减少因供电原因而造成的数据中断。 （二）减少因更换监控主机而产生的数据中断时间。定期切换中心站监控主机时，要预先做好切换设备的准备工作，并指定业务熟练的人员进行设施的切换。在切换过程中应尽量减少数据中断时间，保证监控数据的连续性。 （三）做好计算机防病毒工作。运行的主机在受
到病毒侵害时，应首先查明原因，受病毒侵害的主机上数据文件不得拷贝到备用主机上，以防备用主机再次受病毒感染，而影响正常使用。 中心站计算机严禁用与监控系统无关的事，以防止病毒及操作不当而造成的数据中断。 监控系统网络终端的使用单位及有关人员，不得随意从网上下载信息，防止网上病毒侵害到监控系统中心站主机及各网络终端。否则追究责任。 （四）防止因定义与实际不符而造成的数据中断。增加或修改测点配置定义时，必须严格按传感器类型及技术指标要求定义，并指定专人进行操作。 （五）做好防雷击工作。为防止监控系统通讯接口，在雷雨季节受雷击而中断监控数据，必须使用系统防雷装置。即在地面中心站调制解调器的前端、地面分站传输电缆的端口，及井口传输电缆的接头处安
面试题目-大数据量海量数据处理
发信人: phylips (星星||一年磨十剑), 信区: Algorithm 标题: 面试题目-大数据量专题 发信站: 兵马俑BBS (Thu Nov 26 16:30:44 2009), 本站(https://www.sodocs.net/doc/9610200866.html,) 1. 给你A,B两个文件，各存放50亿条URL，每条URL占用64字节，内存限制是4G，让你找出A,B文件共同的URL。 2. 有10个文件，每个文件1G，每个文件的每一行都存放的是用户的query，每个文件的query都可能重复。要你按照query的频度排序 3. 有一个1G大小的一个文件，里面每一行是一个词，词的大小不超过16个字节，内存限制大小是1M。返回频数最高的100个词 4.海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。 5.2.5亿个整数中找出不重复的整数，内存空间不足以容纳这2.5亿个整数。 6.海量数据分布在100台电脑中，想个办法高效统计出这批数据的TOP10。 7.怎么在海量数据中找出重复次数最多的一个 8.上千万or亿数据（有重复），统计其中出现次数最多的前N个数据。 统计可以用hash,二叉数,trie树。对统计结果用堆求出现的前n大数据。增加点限制可以提高效率，比如出现次数>数据总数／N的一定是在前N个之内 9.1000万字符串，其中有些是相同的(重复),需要把重复的全部去掉，保留没有重复的字符串。请问怎么设计和实现？ 10.一个文本文件，大约有一万行，每行一个词，要求统计出其中最频繁出现的前十个词。请给出思想，给时间复杂度分析。 11.一个文本文件，也是找出前十个最经常出现的词，但这次文件比较长，说是上亿行或者十亿行，总之无法一次读入内存，问最优解。 12.有10个文件，每个文件1G，每个文件的每一行都存放的是用户的query，每个文件的query都可能重复要按照query的频度排序 13.100w个数中找最大的前100个数 14.寻找热门查询： 搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来，每个查询串的长度为1-255字节。假设目前有一千万个记录，