基于UML技術的空間基礎數(shù)據(jù)庫設計與實現(xiàn)

李 龍，劉 澎，張永東，張可佳

(東北石油大學 計算機與信息技術學院，黑龍江 大慶 163318)

基于UML技術的空間基礎數(shù)據(jù)庫設計與實現(xiàn)

李 龍，劉 澎，張永東，張可佳

(東北石油大學 計算機與信息技術學院，黑龍江 大慶 163318)

設計合理的空間基礎數(shù)據(jù)庫不僅能提高整個空間數(shù)據(jù)操作時的性能和效率，而且還可以減少后期的維護修復工作，使整個空間基礎數(shù)據(jù)運行的更加快捷，需要對空間基礎數(shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)庫;當前的空間基礎數(shù)據(jù)庫設計方法采用ArcSDE數(shù)據(jù)引擎對空間基礎數(shù)據(jù)進行不斷地更新調整，再利用多源空間數(shù)據(jù)格式轉換的技術對空間基礎數(shù)據(jù)庫進行設計，存在空間基礎數(shù)據(jù)運行時速度緩慢，計算精度低的問題;為此，提出了一種基于UML技術的空間基礎數(shù)據(jù)庫設計方法;該方法首先在空間基礎數(shù)據(jù)庫設計中建立空間基礎數(shù)據(jù)索引結構，利用R-樹族構建空間基礎數(shù)據(jù)索引樹，依據(jù)空間基礎數(shù)據(jù)索引樹，掃描索引空間基礎數(shù)據(jù)，過濾掉不滿足查詢條件的空間基礎數(shù)據(jù)對象，使空間數(shù)據(jù)查詢結果可以在額定時間內獲得，然后采用空間基礎數(shù)據(jù)點、數(shù)據(jù)線、以及由數(shù)據(jù)線組成的區(qū)域、一組區(qū)域、空間基礎數(shù)據(jù)網(wǎng)絡的詳細存儲方式對空間基礎數(shù)據(jù)進行存儲，利用MongoDB驅動程序對矢量空間數(shù)據(jù)進行存儲存儲，最后通過對空間基礎數(shù)據(jù)庫索引、查詢、存儲等設計實現(xiàn)了空間基礎數(shù)據(jù)庫的建立;仿真實驗結果證明，所提方法提高了空間基礎數(shù)據(jù)的建庫速度，減少了數(shù)據(jù)運行的時間，提升了空間基礎數(shù)據(jù)的利用率。

UML技術；空間基礎數(shù)據(jù)庫；設計與實現(xiàn)

0 引言

近年來，隨著計算機網(wǎng)絡的不斷發(fā)展，空間基礎數(shù)據(jù)庫的應用受到了很多領域的高度重視，這些領域通過空間基礎數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的功能來輔助其工作與任務的完成，使空間基礎數(shù)據(jù)庫的設計與實現(xiàn)成為了當今的熱門話題[1-2]。由于空間基礎數(shù)據(jù)的運行具有復雜性，無序性，不安全性等特點，需要對其設計數(shù)據(jù)庫方便其運行和處理。多數(shù)空間基礎數(shù)據(jù)庫的設計方法無法對空間基礎數(shù)據(jù)庫進行安全、靈活、全面的設計，導致空間基礎數(shù)據(jù)運行或處理時出現(xiàn)操作延遲，數(shù)據(jù)丟失等情況[3-4]。在這種情況下，如何提高空間基礎數(shù)據(jù)庫設計與實現(xiàn)的精度成為了急需解決的問題。而基于UML技術的空間基礎數(shù)據(jù)庫設計方法可以對空間基礎數(shù)據(jù)的索引查詢和存儲進行設計。是解決上述問題的有效途徑[5-6]，成為了空間基礎數(shù)據(jù)庫設計研究者的主要研究方向，受到了該領域學者的廣泛關注，同時也取得了很多優(yōu)秀的成果[7]。

文獻[8]提出了一種基于SQLServer的空間基礎數(shù)據(jù)庫設計方法。該方法首先利用面向對象技術法以及C/S體系通過對圖形數(shù)據(jù)的分解，進行空間基礎數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)統(tǒng)一存儲，然后采用分布式數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)中的GeoView系統(tǒng)完善關系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，從而完成對空間基礎數(shù)據(jù)庫的設計。該方法雖然較為簡單，但是實現(xiàn)過程中存在精度低的問題。文獻[9]提出了一種基于SDB的空間基礎數(shù)據(jù)庫設計方法。該方法首先采用SDB數(shù)據(jù)引擎對空間基礎數(shù)據(jù)庫進行構建與管理，為此建立專有的數(shù)據(jù)轉換模塊，然后完善空間基礎數(shù)據(jù)庫屬性建設，修改空間數(shù)據(jù)庫屬性結構，編輯空間數(shù)據(jù)對象的屬性值，為使用者提供靈活便捷的空間數(shù)據(jù)基礎庫功能，對空間基礎數(shù)據(jù)庫進行最大優(yōu)化程度的構建與管理。該方法所設計的空間基礎數(shù)據(jù)庫較為完善，且利用率較高，但是存在消耗時間過長的問題。文獻[10]提出了一種基于Oracle Spatial的空間基礎數(shù)據(jù)庫設計方法。該方法先將Oracle Spatial中的空間基礎數(shù)據(jù)對象類型設為結構體，并使其可供OCI操作，然后根據(jù)OCI功能進行空間基礎數(shù)據(jù)中異構數(shù)據(jù)的轉換，將格式不同的空間基礎數(shù)據(jù)在Oracle中實現(xiàn)集成，最后設計并實現(xiàn)一個基于Oracle Spatial的空間基礎數(shù)據(jù)庫。該方法對空間基礎數(shù)據(jù)的設計與實現(xiàn)速度快，效果好，但是進行空間基礎數(shù)據(jù)中異構數(shù)據(jù)轉換過程比較繁瑣。

針對上述產生的問題，提出了一種基于UML技術的空間基礎數(shù)據(jù)庫設計方法。該方法對空間基礎數(shù)據(jù)庫的索引、查詢和存儲進行了設計，仿真實驗證明，所提方法可以迅速全面地對空間基礎數(shù)據(jù)庫進行設計，實驗中的各項有利數(shù)據(jù)也證明了基于UML技術的空間基礎數(shù)據(jù)庫設計方法是可實現(xiàn)的。

1 基于UML技術的空間基礎數(shù)據(jù)庫設計方法

1.1 空間基礎數(shù)據(jù)庫索引查詢設計

在空間基礎數(shù)據(jù)庫設計中建立空間基礎數(shù)據(jù)索引結構，可利用掃描索引空間基礎數(shù)據(jù)，過濾掉部分不滿足查詢條件的空間基礎數(shù)據(jù)對象，從而減少空間系統(tǒng)負載。一般采用的空間基礎數(shù)據(jù)索引為R-樹族，依據(jù)空間基礎數(shù)據(jù)索引樹，使查詢結果可以在額定時間內獲得。在R-樹族算法中，空間基礎數(shù)據(jù)區(qū)域查詢是最有代表性的查詢方法，評估R-樹族的性能一般以空間基礎數(shù)據(jù)區(qū)域查詢的性能來表示。空間基礎數(shù)據(jù)區(qū)域查詢的響應時間主要由讀取與查詢區(qū)域節(jié)點所需時間和CPU處理區(qū)域節(jié)點所需時間組成。因為訪問一個空間基礎數(shù)據(jù)節(jié)點頁面的時間開銷很大，所以基本可以忽略，以空間基礎數(shù)據(jù)區(qū)域查詢所需的訪問節(jié)點數(shù)來表示空間基礎數(shù)據(jù)庫索引查詢性能。

假設Nd為空間基礎數(shù)據(jù)集中主引導記錄的數(shù)目，N為R-樹族中空間基礎數(shù)據(jù)節(jié)點數(shù)目。空間基礎數(shù)據(jù)集中所有MBR歸一化在單位正方形U中。假如空間基礎數(shù)據(jù)查詢區(qū)域為Q，大小為qx×qy，空間基礎數(shù)據(jù)查詢區(qū)域均勻的分布在單位正方形U中。空間基礎數(shù)據(jù)點查詢表示空間基礎數(shù)據(jù)區(qū)域查詢在qx=qy=0時的一個特例。如果R-樹族中空間基礎數(shù)據(jù)節(jié)點nij的主引導記錄為xij×yij，假設在一次空間基礎數(shù)據(jù)點查詢中該節(jié)點被訪問的概率為NB(xij,yij)，則：

U=[0,2]×[0,2]

(1)

NB(xij,yij)=xij×yij

(2)

其中:NB()代表在一個任意空間基礎數(shù)據(jù)點查詢中R-樹族中空間基礎數(shù)據(jù)節(jié)點訪問次數(shù)，xij和yij分別代表空間基礎數(shù)據(jù)節(jié)點的橫縱坐標中第i個值和第j個值。

對空間基礎數(shù)據(jù)給定區(qū)域qx×qy的查詢，可能引起的空間基礎數(shù)據(jù)節(jié)點訪問次數(shù)為p(qx,qy)：

(3)

其中：

p(qx,qy)=空間基礎數(shù)據(jù)節(jié)點面積+qy*Lx+

qxLy+N*qx*qy

(4)

其中:Lx、Ly分別代表R-樹族中空間基礎數(shù)據(jù)節(jié)點X軸和Y軸的邊長，H代表空間基礎數(shù)據(jù)查詢的響應時間。

由上式得知，R-樹族中空間基礎數(shù)據(jù)節(jié)點面積與空間基礎數(shù)據(jù)節(jié)點周長都對R-樹族的空間基礎數(shù)據(jù)庫區(qū)域查詢性能有影響，R-樹族中空間基礎數(shù)據(jù)節(jié)點數(shù)目越少，區(qū)域查詢效果就越好。所以空間基礎數(shù)據(jù)庫查詢設計主要考慮以下內容：

(1)確定空間基礎數(shù)據(jù)庫結構，利用空間基礎數(shù)據(jù)以及空間屬性數(shù)據(jù)不同的管理方式，采用混合模式實現(xiàn)空間基礎數(shù)據(jù)庫的結構設計，混合模式是將空間基礎數(shù)據(jù)存儲在空間文件系統(tǒng)中。

(2)空間基礎數(shù)據(jù)分析，空間基礎數(shù)據(jù)分析包括確定空間基礎數(shù)據(jù)范圍中水平方向的空間基礎數(shù)據(jù)范圍以及垂直方向的空間基礎數(shù)據(jù)范圍以及空間基礎數(shù)據(jù)分辨率等。基于UML技術的空間基礎數(shù)據(jù)庫設計方法依據(jù)的空間基礎數(shù)據(jù)模型是基于對象的空間數(shù)據(jù)模型。

(3)空間基礎數(shù)據(jù)訪問方法設計，空間基礎數(shù)據(jù)訪問方法的組成部分是空間基礎數(shù)據(jù)索引和在空間基礎數(shù)據(jù)索引上的操作。

(4)空間基礎數(shù)據(jù)查詢操作設計，空間基礎數(shù)據(jù)查詢操作包括空間基礎數(shù)據(jù)點查詢和區(qū)域查詢。

綜上所述，完成對空間基礎數(shù)據(jù)庫索引查詢的設計。

1.2 空間基礎數(shù)據(jù)庫存儲設計

在空間基礎數(shù)據(jù)庫中需要將空間基礎數(shù)據(jù)對象進行存儲，以下是對空間基礎數(shù)據(jù)對象存儲的方式：(1)將空間基礎數(shù)據(jù)對象的特征信息存儲到空間基礎數(shù)據(jù)庫中，空間基礎數(shù)據(jù)對象原來的幾何圖形保存到數(shù)據(jù)大對象中；(2)將空間基礎數(shù)據(jù)對象的原始幾何圖形進行離散化，然后再進行存儲。以下是空間基礎數(shù)據(jù)對象的具體的存儲方式：

對于空間數(shù)據(jù)點的存儲：假設一個n維的空間基礎數(shù)據(jù)點，用n元數(shù)組(x1,x2…,xn)表示。

對于空間基礎數(shù)據(jù)線L的存儲：用一組空間基礎數(shù)據(jù)點表示為：

(5)

其中:a代表空間基礎數(shù)據(jù)點，m代表空間基礎數(shù)據(jù)點順序值。

對于空間基礎數(shù)據(jù)區(qū)域R的存儲：把空間基礎數(shù)據(jù)區(qū)域邊界看成一條曲線，將區(qū)域看作一條閉合的曲線，用存儲空間基礎數(shù)據(jù)線的方式將閉合的曲線存儲，空間基礎數(shù)據(jù)區(qū)域的第一個點和最后一個點相同的情況下，空間基礎數(shù)據(jù)區(qū)域R：

(6)

對于空間基礎數(shù)據(jù)一組區(qū)域P的存儲：用空間基礎數(shù)據(jù)存儲區(qū)域的方式存儲一組區(qū)域：

P={R1,R2,…,Rm}

(7)

對空間基礎數(shù)據(jù)網(wǎng)絡的存儲，空間基礎數(shù)據(jù)網(wǎng)絡是由若干數(shù)據(jù)點以及若干數(shù)據(jù)線組成的，則存儲方式是點和線存儲方式的結合。其存儲方式表示為：

net={nodes,lines}

(8)

其中:

(9)

lines={L1,L2,…Lk}

(10)

其中:Li代表空間基礎數(shù)據(jù)網(wǎng)絡中的線，b代表空間基礎數(shù)據(jù)點的數(shù)量值。

以上是空間數(shù)據(jù)庫點、線、區(qū)域、一組區(qū)域、網(wǎng)絡空間基礎數(shù)據(jù)的存儲設計。而針對矢量空間基礎數(shù)據(jù)類型和結構特點的不同，創(chuàng)建不同的空間基礎數(shù)據(jù)集合滿足空間基礎數(shù)據(jù)的存儲：(1)空間基礎數(shù)據(jù)集合，用來存儲空間基礎數(shù)據(jù)；(2)空間元數(shù)據(jù)項集合，用來存儲空間基礎數(shù)據(jù)中的元數(shù)據(jù)項。空間基礎數(shù)據(jù)分為共享性數(shù)據(jù)和私人性數(shù)據(jù)，針對空間共享性數(shù)據(jù)，利用過濾器的安全模式將空間基礎數(shù)據(jù)存儲在統(tǒng)一的空間基礎數(shù)據(jù)庫中，針對空間私人性數(shù)據(jù)，每個私人用戶利用權限控制的安全模式設計單獨的空間存儲數(shù)據(jù)庫。以下是對矢量空間基礎數(shù)據(jù)的具體存儲方式。

針對矢量空間基礎數(shù)據(jù)的存儲采用的是Mongo DB驅動程序，Mongo DB驅動程序利用文檔形式對空間基礎數(shù)據(jù)進行存儲，每個文檔由空間基礎數(shù)據(jù)對應值組成，可以存儲復雜的空間基礎數(shù)據(jù)。空間基礎數(shù)據(jù)存儲到數(shù)據(jù)庫時，將每個空間基礎數(shù)據(jù)對象轉換成一個json數(shù)據(jù)對象，采用key/value方式存儲空間基礎數(shù)據(jù)對象的空間屬性，實現(xiàn)了對矢量空間基礎數(shù)據(jù)的存儲，由此完成對空間基礎數(shù)據(jù)庫存儲的設計。

2 仿真實驗結果與分析

為了證明基于UML技術的空間基礎數(shù)據(jù)庫設計方法的有效性，需要進行一次仿真實驗。實驗仿真平臺建立在由10臺物理機構建的空間基礎數(shù)據(jù)集環(huán)境下，實驗數(shù)據(jù)取自于Shapefile文件中的若干空間基礎數(shù)據(jù)，由此驗證基于UML技術的空間基礎數(shù)據(jù)庫設計方法的整體有效性和可實現(xiàn)性。表1是基于UML技術的空間基礎數(shù)據(jù)庫設計方法中空間基礎數(shù)據(jù)庫查詢數(shù)據(jù)量(萬個)與查詢響應時間(s)的關系。

表1 空間基礎數(shù)據(jù)庫查詢數(shù)據(jù)量與查詢響應時間關系

由表1可以明顯看出，基于UML技術的空間基礎數(shù)據(jù)庫設計方法中空間數(shù)據(jù)庫查詢系統(tǒng)的響應時間隨著空間數(shù)據(jù)量的變化而變化，在變化過程中隨著空間基礎數(shù)據(jù)量的增加查詢響應時間也隨之增加，但是幅度較小，查詢數(shù)據(jù)量在1000萬個-4000萬個時，空間基礎數(shù)據(jù)庫查詢響應時間以0.2 s的速度逐漸增長，查詢數(shù)據(jù)量在5000萬個以上時，查詢響應時間以0.1 s的速度增長，說明了兩點內容：(1)查詢數(shù)據(jù)量的增加沒有給查詢系統(tǒng)的響應時間帶來過分影響；(2)查詢系統(tǒng)響應時間隨著查詢數(shù)據(jù)量的增加反而越來越少，這證明了基于UML技術的空間基礎數(shù)據(jù)庫設計方法具有良好的實用性，也證明了該方法是可實現(xiàn)的。表2是空間基礎數(shù)據(jù)庫存儲速度(萬個/s)與數(shù)據(jù)量(萬個)的關系。

表2 空間基礎數(shù)據(jù)庫存儲速度與數(shù)據(jù)量的關系

表2中的數(shù)據(jù)顯示了不同數(shù)量的大規(guī)模空間基礎數(shù)據(jù)存儲時的速度，以每秒數(shù)萬個的速度進行存儲，有效提高了空間基礎數(shù)據(jù)的運行效率。主要是因為利用基于UML技術的空間基礎數(shù)據(jù)庫設計方法進行空間數(shù)據(jù)存儲時細化了存儲模式，采用點、線、區(qū)域、組區(qū)域、網(wǎng)絡等細化模式對空間基礎數(shù)據(jù)進行存儲，增強了存儲的速度，提高了空間基礎數(shù)據(jù)的存儲精度。進一步證明了基于UML技術的空間基礎數(shù)據(jù)庫設計方法的整體性能和可行性。圖1是本文方法對空間基礎數(shù)據(jù)存儲精度(%)的描述。

圖1是對基于UML技術的空間基礎數(shù)據(jù)庫設計方法中空間基礎數(shù)據(jù)量(萬個)與存儲精度(%)關系的描述。當空間基礎數(shù)據(jù)剛開始進行存儲時存儲精度在87%左右，隨著數(shù)據(jù)量的不斷增加存儲精度反而處于上升的趨勢，且平穩(wěn)處于90%以上，證明了基于UML技術的空間基礎數(shù)據(jù)庫設計方法存儲時的安全穩(wěn)定性。為空間基礎數(shù)據(jù)庫的實現(xiàn)提供了可靠依據(jù)。圖2是文獻[8]與本文空間基礎數(shù)據(jù)庫查詢效率(%)的對比。

圖1 空間基礎數(shù)據(jù)庫存儲精度

圖2中顯示的是文獻[8]所提方法與本文方法空間基礎數(shù)據(jù)查詢效率(%)的對比。在該對比中明顯本文方法空間基礎數(shù)據(jù)查詢效率(%)較高，圖中本文方法隨著查詢數(shù)據(jù)點的個數(shù)變化處于平穩(wěn)的波動中，且波動是持續(xù)上升的，證明了基于UML技術的空間基礎數(shù)據(jù)庫設計方法在查詢數(shù)據(jù)點(個)時的查詢效率(%)很高，有利于基于UML技術的空間基礎數(shù)據(jù)庫設計方法的實現(xiàn)。

圖2 空間基礎數(shù)據(jù)庫查詢效率對比

仿真實驗證明，基于UML技術的空間基礎數(shù)據(jù)庫設計方法對空間基礎數(shù)據(jù)庫的索引，查詢以及存儲進行了詳細的設計，可以高效，安全，準確地對空間基礎數(shù)據(jù)庫進行設計與實現(xiàn)，是切實可行的數(shù)據(jù)庫設計與實現(xiàn)方法。

3 結束語

采用當前方法對空間基礎數(shù)據(jù)庫進行設計與實現(xiàn)時，無法安全精確地對空間基礎數(shù)據(jù)庫進行設計與實現(xiàn)，存在數(shù)據(jù)庫設計有誤差，空間基礎數(shù)據(jù)運行過程復雜的問題。提出了一種基于UML技術的空間基礎數(shù)據(jù)庫設計方法。并通過仿真實驗證明，所提方法可以安全可靠地對空間基礎數(shù)據(jù)庫進行設計與實現(xiàn)，是該領域研究發(fā)展的重點參考對象，具有良好的應用價值。

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Based on UML Technology of Space Database Design and Implementation

Li long,Liu Peng,Zhang Yongdong,Zhang Kejia

(Computer and Information Technology, Northeast Petroleum University,Daqing 163318,China)

Design and reasonable basis of the database can not only improve performance and efficiency of the whole spatial data operation, but also can reduce the late maintenance repair work, make whole space based data run faster, need to create a database of space based data. The current spatial database design method using ArcSDE data engine to adjust constantly updated space based data reuse technology of multi-source spatial data format conversion based on space database design, there is space based data run-time speed is slow, the problem of low precision. To this end, this paper proposes a space based database design method based on UML technology. This method first based on space database design based spatial data index structure, using R - based data index tree tree building space, on the basis of space based data index tree, scanning index space based data, filter based data object does not satisfy the query conditions of space, make the space data query result can be gained in the rated time and then USES the data points in space, data line, and area of cable, a set of detailed area, space based data network based data storage model of space for storage, use mongo drivers to store of vector spatial data, finally through to the space foundation database index, query, storage design has realized the space such as the establishment of the underlying database. The simulation experimental results show that the proposed method improves the speed of space of the construction of basic data, reduced the data of the running time, improve the utilization of space based data.

UML technology; space the underlying database; design and implementation

2017-03-31；

2017-04-13。

李 龍(1966-)，男，山東萊陽人，博士，副教授，碩士生導師，主要從事數(shù)據(jù)挖掘、智能系統(tǒng)方向的研究。

1671-4598(2017)07-0174-04

10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2017.07.043

P208

A