🗊Презентация "Введение в мультимедийные базы данных 9" - скачать презентации по Информатике

Пространственные базы данных Основные характеристики: Представление пространственных объектов в геометрическом пространстве (обычно двух- или трехмерном) Форма (фигура) и расположение – неотъемлемые компоненты Чаще всего у координат численные значения (с определенной дискретностью и нижней и верхней границами) Области применения: геоинформационные системы (ГИСы), системы автоматизированного проектирования (САПРы), графический интерфейс пользователя (GUI), виртуальная реальность, компьютерные игры, анимация и т.д.

Моделирование пространства 1) Объектные (object-based) модели пространства Компоненты пространственных объектов: Идентификационная информация Описание Пространственная протяженность Классификация объектов на основе размерности: Примечание: зависит от приложения, работающего с объектом а) Объекты нулевой размерности = точки Формы нет или знание формы объекта не требуется Площадь объекта очень мала в сравнении со всем рассматриваемым пространством (например, города на картах, здания на картах, пересечения дорог, и т.д.) Могут появляться в зависимости от масштаба карта (город – точка на мелкомасштабной карте и двухмерный объект на крупномасштабной карте)

Моделирование пространства б) Одномерные объекты = линейные объекты Например, дороги на картах Основной геометрический объект – ломаная линия. Состоит из конечного множества отрезков (или сегментов или ребер), таких что любая (за исключением двух точек – начала и конца ломаной линии) из конечных точех этих отрезков принадлежит двум отрезкам Простая ломаная линия – нет пересечений Замкнутая ломаная линия – точки начала и конца ломаной линии совпадают Любая кривая может быть представлена с заданной точностью ломаной линией в) Двухмерные объекты = объекты на плоскости Сущности-объекты имеют не нулевую площадь Основной геометрический объект – полигон (многоугольник). Полигон – область, задаваемая замкнутой ломаной линией Выпуклый полигон P: для любых A,B  P, отрезок AB целиком в P г) Трехмерные объекты = объемные объекты (полиэдры=многогранники)

Моделирование пространства 2) Полевые (field-based) модели пространства Пространственная информация задается непрерывным1 полем значений, т.е. с помощью некой функции (например, по координатам x и y) Для каждой точки пространства может использоваться несколько атрибутов Примеры: Температурное поле (температура в разных точках) Атмосферное давление в разных точках Высота над уровнем моря (на физических картах) Значения уровня серого цвета на полутоновых цифровых изображениях Значения красного, синего, зеленого компонентов на цветных (24-битных) изображениях --------- 1 – не в математическом смысле

Моделирование пространства Пример:

Способы представления пространственных объектов 1) Мозаичное (tessellation) представление Разбиение на ячейки(соты) (возможны разные формы ячеек) Фиксированные ячейки: одинаковые ячейки (сетка прямоугольных координат) Произвольные ячейки: размеры и формы ячеек различаются между собой Мозаика с регулярной/нерегулярной структурой По умолчанию: N x M прямоугольных (обычно квадратных) ячеек, которые называются пикселами Естественное (дискретное) представление полевых данных В случае объектных данных: один пиксел для точки, набор (множество) пикселов для ломаной линии или полигона Более точное представление (с более мелкими ячейками) потребует больше места для хранения; обработка займет больше времени

Способы представления пространственных объектов 2) Векторное представление Естественно для объектных моделей пространства Базисные элементы (примитивы): точки и ребра Полигон задается множеством точек, аналогично ломаная линия 2*n возможных описания полигона с n вершинами (выбор стартовой вершины, обход по/против часовой стрелки) Область – множество полигонов Представление может дополняться ограничениями (например, только простые1 полигоны) Векторное представление полевых данных; цифровые модели местности (digital elevation models): Значения задаются только для подмножества точек Значения в остальных точках интерполируются Пример: триангулированные неравномерные сети (triangulated irregular networks) ------------------ 1 – граница которого не пересекается сама с собой

Способы представления пространственных объектов 3) Полуплоскостное (half-plane) представление Единственный используемый примитив: полуплоскость (см.математическое определение) Солидный математический базис Полуплоскость в d-мерном пространстве задается неравенством: a1x1 + a2x2 + ... + adxd + ad+1  0 Выпуклый полигон – пересечение конечного числа полуплоскостей Полигон – объединение конечного числа выпуклых полигонов Отрезок (ребро) линии – одномерный выпуклый полигон (пересечение двух лучей или полупрямых) Ломаная линия – объединение нескольких отрезков

Вычислительная геометрия Алгоритмическая техника для выполнения операций в пространственных базах данных 1) Инкрементные алгоритмы Решить задачу для небольшого подмножества входных данных (точек), затем решить задачу для начального множества плюс одна точка из остающихся и т.д. пока все точки не будут рассмотрены Пример: нахождение выпуклой оболочки для множества точек Простейший метод с временной сложностью O(n2): Построить выпуклую оболочку H3 – для первых трех точек Для каждой из остальных точек { pi }, i>3: Если pi внутри Hi-1, то Hi = Hi-1 (проверка «внутри»: при обходе Hi-1 по часовой стрелке, pi остается справа) Иначе, добавить pi к Hi-1, возможно удалив старые точки (для pi найти соседние такие точки pa, pb, чтобы угол между отрезками (pa , pi) и (pb , pi) был наибольшим) Оптимальный алгоритм: O(n log n), используется предварительная сортировка точек

Вычислительная геометрия Иллюстрация к инкрементному нахождению выпуклой оболочки:

Вычислительная геометрия 2) Стратегия «разделяй и властвуй» «Разделяй»: задача рекурсивно разбивается на несколько легко решаемых подзадач «Властвуй»: объединение снизу-вверх всех решений в одно общее решение Аналогия: бинарное дерево (см.следующий слайд) Пример: пересечение полуплоскостей Для простоты считаем, что конечный результат – выпуклый полигон внутри прямоугольника R Исходное множество из n полуплоскостей рекурсивно разбивается пополам до тех пор пока мы не получим n отдельных полуплоскостей (это дает нам бинарное дерево) Для каждой из полуплоскостей определяем ее пересечение с R (каждое такое пересечение - выпуклый полигон) Объединение результатов: рекурсивно снизу-вверх определяем попарные пересечения полигонов Сложность: O(n log n), т.к. сложность нахождения пересечения выпуклых полигонов - O(n)

Вычислительная геометрия Пересечение полуплоскостей с помощью метода «разделяй и властвуй»:

Вычислительная геометрия 3) Метод заметающей прямой (sweep-line) Разложение пространства на вертикальные полосы, таким образом, чтобы линии, разделяющие полосы, давали нужную информацию для решения проблемы Процесс «заметания» заключается в перемещении вертикальной прямой слева направо, с остановками на границах вертикальных полос и сохранения/обновления информации необходимой для решения Используются две структуры данных: Статус заметающей прямой: содержит объекты, связанные с текущей позицией прямой Перечень событий: содержит границы полос, известные заранее или определяемые динамически Пример: найти все попарные пересечения множества прямоугольников, стороны которых параллельны координатным осям Время работы в наихудшем случае O(n2) Метод на основе заметающей прямой со сложностью прямо пропорциональной количеству находимых объектов (методы с такой сложностью называются output-sensitive methods)

Вычислительная геометрия Алгоритм нахождения пересекающихся прямоугольников: begin Отсортировать 2n нижние и верхние x-координаты прямоугольников и поместить результат в E Пусть L= while (E  ) do begin p = Min(E) Извлечь (удалить) p из E if p - нижняя граница прямоугольника r then begin Найти (и выдать как результат) все прямоугольники из L, которые пересекаются с r Вставить r в L endif if p - верхняя граница прямоугольника r then Удалить r из L endwhile end

Вычислительная геометрия Метод заметающей прямой для нахождения пересекающихся прямоугольников:

Вычислительная геометрия Типичные задачи вычислительной геометрии: Расположение точки относительно полигона (внутри или вне) Пересечение отрезков прямых Пересечение ломаных линий Пересечение полигонов Отсечение с помощью прямоугольника (отсечение объекта(-ов) вне границ прямоугольного окна) Разбиение полигона на треугольники (триангуляция) Разбиение полигона на трапеции Представление полигона в виде нескольких выпуклых полигонов Ограничение, накладываемые на объекты, упрощают алгоритмы; например, в случае полигонов: Простой полигон: граница не пересекается сама с собой Монотонный полигон: граница составлена из двух монотонных цепочек вершин: верхней и нижней цепочек вершин полигона (цепочка вершин монотонна, если любая вертикальная линия пересекает образуемую ломаную линию не более одного раза) Выпуклый полигон (было дано ранее)

Хранение и извлечение пространственных объектов Общие замечания: Работа с произвольными фигурами затруднительна  Рассматривают минимальные ограничивающие прямоугольники (далее MBR1): наименьший прямоугольник, охватывающий геометрический объект на плоскости, со сторонами, параллельными координатным осям Значения координат отображаются на интервал [0, 1); пространство – гиперкуб, обозначаемый Ek Факторы, влияющие на производительность: Выбранная структура данных Размерность пространства Распределение объектов в пространстве: Плотность в точке P = число прямоугольников, содержащих P Глобальная плотность = максимум по локальным плотностям ---------- 1 - Minimum bounding rectangle или сокращенно MBR; другое название – ограничивающие блоки (bounding box)

Хранение и извлечение пространственных объектов Минимальные ограничивающие прямоугольники :

Хранение и извлечение пространственных объектов Виды запросов к пространственным объектам: Запросы по точному совпадению: не типичны для пространственных объектов, за исключением операций вставки Запрос по точке: для заданной точки P  Ek найти все прямоугольники R такие, что P  R Пересечение прямоугольников: для заданного прямоугольника S  Ek найти все прямоугольники R такие, что S  R   Поиск «включающих» прямоугольников: для заданного прямоугольника S  Ek найти все прямоугольники R такие, что S  R (R включает в себя S) Поиск прямоугольников «внутри»: для заданного прямоугольника S  Ek найти все прямоугольники R такие, что R  S (R внутри S) Запрос по объему: по заданным v1, v2  (0,1), v1  v2 найти все прямоугольники с объемом (площадью) в интервале [v1, v2] Пространственное соединение: для двух множеств k-мерных прямоугольников найти все пары, удовлетворяющие заданному условию соединения (пересечение, включение, нахождение внутри)

Хранение и извлечение пространственных объектов Представление пространственных объектов на основе трансформации координат k-мерный прямоугольник можно представить 2k-мерной точкой Возможные варианты (на примере двухмерного пр-ва): (cx, cy, ex, ey), где (cx, cy) – центральная точка, а ex и ey – расстояния от центральной точки до сторон прямоугольника (lx, ly, ux, uy), где (lx, ly) и (ux, uy) – нижняя вершина слева и верхняя вершина справа соответственно Достоинство варианта a): координаты расположения cx и cy отличны от координат протяженности ex и ey Частный случай: Одномерное пространство [0, 1) Прямоугольник = отрезок  [0, 1) Варианты представления: (c, e) = (центр, половина длины) (l, u) = (начальная точка, конечная точка)

Хранение и извлечение пространственных объектов Пример представления (для одномерного пр-ва): Замечания: В случае применения методов доступа к точечным данным возникает проблема «пустых треугольников» (или «мертвых регионов»), см.рисунок выше Вариант представления с координатами центра и протяженности может быть улучшен, если нам известен верхний предел размера стороны прямоугольника (тогда, например, в одномерном случае можно рассматривать только область [0, limit/2]); в этом случае «живое» пространство будет трапецией, а «мертвые» треугольники сравнительно небольшими

Хранение и извлечение пространственных объектов Ответы на запросы: Простые геометрические вычисления укажут на области, соответствующие тому или иному типу запросов Пример: одномерные прямоугольники (=отрезки) могут быть представлены точками в двухмерном пространстве (с помощью координат центра и протяженности); для прямоугольника в запросе S = (c, e) имеем: Недостаток: близко расположенные, но различного объема, прямоугольники могут располагаться довольно далеко друг от друга в двухмерном пространстве

Хранение и извлечение пространственных объектов Представление пространственных объектов на основе отсечения Пространство разбивается на непересекающиеся прямоугольные области (также как и в большинстве методах доступа к точечным данным, см.тему 8) Расположение прямоугольника R может быть следующим: R внутри одной из областей: простая обработка (как и в методах доступа к точечным данным) R пересекается как минимум с двумя областями В случае «отсечения»: каждая область пересечения (R с областями на которые разбито пр-во) рассматривается (в том числе хранится) как самостоятельный прямоугольник, но при этом все отсеченные части указывают на один и тот же изначальный объект

Хранение и извлечение пространственных объектов Достоинства: Отсечение может осуществляться практически напрямую с помощью любого метода доступа к точечным данным Точки и прямоугольники могут храниться в одном и том же месте Недостатки: Повышенные требования к пространству (многочисленные указатели на один и тот же объект) Дополнительные издержки при операциях вставки и удаления В случае высокой глобальной плотности необходимы избыточные страницы Производительность: Запросы по точному совпадению, по точке и поиск включающих прямоугольников потребуют доступа только к одной странице (при условии, что нет переполнения) Пересечение прямоугольников и поиск прямоугольников «внутри» может потребовать просмотра всех отсеченных частей прямоугольника запроса; количество false drops может быть большим Пример реализации: R+-дерево [3]: сбалансированное внешнее (т.е. данные об объектах хранятся только в листьях) дерево; похоже на R-дерево (см.далее)

Хранение и извлечение пространственных объектов Представление пространственных объектов на основе перекрывающихся областей Каждый прямоугольник представлен в базе данных только один раз (в отличие от R+-дерева) Прямоугольники сгруппированы по дисковым страницам Каждая область (образующая группу прямоугольников) задается минимальным ограничивающим прямоугольником Области могут перекрываться Пример:

Хранение и извлечение пространственных объектов Потенциальные недостатки: Высокая степень перекрытия ухудшает производительность Степень перекрытия MBR’ов может быть много выше степени перекрытия рассматриваемого множества прямоугольников Запрос по точному совпадению, вставка и удаление могут потребовать доступа к более чем одной странице Пересечение прямоугольников и поиск прямоугольников внутри могут требовать доступа к одним и тем же страницам, при этом поиск прямоугольников внутри дает как правило много меньшее количество результатов (т.к. каждый прямоугольник внутри также является пересекающимся) Обобщение: Области (минимальные ограничивающие прямоугольники) могут быть сами сгруппированы, образуя прямоугольники более высокого уровня Это позволяет построить древовидную структуру

R-деревья Индекс на основе перекрывающихся областей - R-дерево [4] (rectangle tree): Сбалансированная динамическая внешняя древовидная структура, где узлы – страницы Хранит как точки так и прямоугольники Широко используется; например, в пространственном модуле Oracle Виды узлов: Лист содержит пары (R,TID), где R – MBR пространственного объекта, а TID – указывает на точное описание объекта Внутренний узел содержит пары (R, ptr), где R – MBR прямоугольников в узле-потомке, а ptr – указатель на узел-потомок Свойства: Прямоугольники на пути от вершины дерева к листьям вложены друг в друга (т.е. прямоугольник узла-потомка внутри прямоугольника узла-родителя) Какие-либо ограничения на перекрытие прямоугольников (за исключением только что упомянутого) отсутствуют, но (!) количество перекрытий должно минимизироваться При емкости страницы в M записей, для количества записей на одной странице определяется нижняя граница - m  M/2 Для N записей, высота (дерева)  logmN1 и количество узлов  N/(m 1)

R-деревья Пример R-дерева:

R-деревья Обработка запросов: Запрос по точке: найти объекты, содержащие заданную точку Начиная с корня, рекурсивно просматриваем все поддеревья, MBR’ы которых содержат данную точку. Дойдя до уровня листьев, получим описания объектов, каждый из которых необходимо проверить на предмет содержания точки Запрос на пересечение: найти объекты, пересекающиеся с заданным прямоугольником Обработка такая же как и в a), но проверяется не содержание точки, а пересечение объектов Выполнение других типов запросов происходит похожим образом Производительность: Гарантия отсутствует, т.к. может требоваться просмотр значительного количества узлов дерева Степень перекрытия MBR’ов, описываемых во внутренних узлах, определяет производительность Самая важная роль при минимизации степени перекрытия у операции вставки

R-деревья Вставка в R-дерево: Используя процедуру ChooseLeaf (см.след.слайд), найти лист L для вставляемого прямоугольника R Если в L есть место для R, осуществить вставку; иначе, вызвать процедуру SplitNode, возвращающую листья L и LL, которые совместно содержат R и старые объекты из L Вызвать процедуру AdjustTree с входными параметрами L и возможно LL. Корректировка (дерева) ведет к увеличению ограничивающих прямоугольников в узлах-родителях, и возможно вызовет расщепление узлов Если корневой узел был расщеплен на два, то создать новый корневой узел, узлами-потомками которого будут эти два образовавшихся узла

R-деревья Процедура ChooseLeaf: Начать с корневого узла (= N) Если N является листом, вернуть N Просмотреть пары (указывающие на поддеревья) в узле N. Выбрать ту пару, чей MBR при включении прямоугольника R увеличится наименьшим образом (в идеале, вообще не изменится). Пусть F указатель определенной таким образом пары. В спорных случаях (когда приращение MBR’ов одинаково) – выбирать прямоугольник с наименьшей площадью. Переопределить N как узел на который указывает F и продолжить с шага 2

R-деревья Расщепление: Наиболее сложная задача (экспоненциальное число альтернатив) Происходит в листе, но может распространиться наверх Задача: минимизировать степень перекрытия MBR’ов Эвристическая процедура: попытаться минимизировать общую площадь двух прямоугольников, образующихся в результате расщепления Два способа (второй на след.слайде) SplitNode (квадратичное время): Найти два прямоугольника R1, R2, которые в случае помещения в один и тот же узел, приведут к наибольшой потере пространства, т.е. для которых Area(MBR(R1, R2){R1, R2}) максимальна. R1 и R2 будут «ядрами» двух формируемых групп прямоугольников Остановить процедуру, если все прямоугольники распределены по своим группам. Если все остающиеся прямоугольники должны быть отнесены к одной из групп (для того чтобы было выполнено условие минимально допустимого количество записей в данной группе, см.слайд 246), то поместить прямоугольники в эту группу и остановиться Для каждого из остающихся прямоугольников вычислить d1 = увеличение площади MBR, если прямоугольник отнесен к группе 1, и d2 (если к группе 2). Выбрать прямоугольник с наибольшим значением d1-d2, и вставить его в группу для которой d-значение минимально. Перейти к шагу 2.

R-деревья Этапы, требующие нелинейного времени, в процедуре выше: Выбор «ядер» (первых элементов в группах) Выбор следующего прямоугольника (шаг 3) SplitNode (линейное время): Выбор первых элементов для групп: для каждого измерения найти два прямоугольника, которые имеют наибольшую нижнюю границу (по этому измерению) и наименьшую верхнюю границу соответственно; определить максимум (по всем измерениям d) следующего выражения: |Max(нижн.граница R1 по измерению d)  Min(верх.граница R2 по измерению d)| длина всего рассматриваемого множества прямоугольников по измерению d ; другими словами, будет выбрана пара прямоугольников с наибольшим нормализованным расстоянием между нижней и верхней гранями Выбор следующего прямоугольника: выбирать любой из остающихся Квадратичная процедура работает до определенной степени лучше линейной, в некоторых случаях много лучше линейной

R-деревья Корректировка дерева: Параметры: лист L и возможно LL, если L был расщеплен Расширение границ прямоугольников, включающих прямоугольники листа L Расщепление внутренних узлов при необходимости AdjustTree: Зададим N = L и, если существует, NN = LL Если N – корневой узел, то остановиться Пусть узел P – родитель N и PN – запись в P об узле-потомке N. Скорректировать MBR в PN (MBR прямоугольников из узла N) Если NN существует, то создать новую запись PNN, указывающую на NN и хранящую MBR прямоугольников из узла NN Если P вмещает в себя PNN, то вставить PNN в P, иначе: Вызвать SplitNode, производящую P и PP, совместно содержащие PNN и старые записи узла P Переопределить N = P и NN = PP, и перейти к шагу 2

R-деревья Удаление (прямоугольника R) из R-дерева: Найти лист L, содержащий R, путем просмотра всех поддеревьев, MBR’ы которых пересекаются с R Удалить R из L [подготовка к сжатию дерева] Задать N = L и Q = empty (= множество удаляемых узлов) Если N – корневой узел, то перейти к шагу 7, иначе: пусть узел P – родитель узла N и PN – запись в P об узле N [проверка условия минимальной заполнености узла] Если в узле N менее чем m (см.слайд 246) записей, то удалить PN из P and добавить узел N в множество Q, иначе скорректировать MBR в PN Переопределить N = P и перейти к шагу 4 [передислокация записей из удаленных узлов] Заново вставить в R-дерево все записи из множества Q. Записи из удаленных листов вставляются в листы (с помощью операции стандартной вставки). В тоже время, записи из удаленных внутренних узлов вставляются во внутренние узлы так, чтобы листья, образуемых ими поддеревьях, были на том же уровне, что и листья основного дерева Если у корневого узла только один узел-потомок, то сделать потомка новым корневым узлом

R-деревья R*-дерево [5]: улучшенная версия R-дерева Откладывает расщепление путем принудительной вставки: Сортировка всех прямоугольников на основе расстояний между их центрами и центром соответствующих MBR’ов Определенная часть наиболее удаленных прямоугольников удаляется и затем повторно вставляется Более сложная эвристическая процедура для расщепления: См.[5] Временная сложность O(M*logM) для M прямоугольников Превосходит R-дерево Хорошо работает в качестве метода доступа к точечным данным «Эталонная» структура данных для других структур пространственных данных (пожалуй, наиболее известный метод доступа к пространственным данным)

R-деревья X-дерево [6]: Может хранить точечные и пространственные данные Превосходит R*-деревья, TV-деревья, и ряд других структур, особенно в пространствах большой размерности Основное предположение: с ростом размерности пространства последовательный индекс становится все более эффективен, т.к. перекрытия становятся все больше и больше Решение: внутренние узлы могут быть произвольного размера; суперузел содержит более одной страницы Многостраничный суперузел с (физически) последовательно расположенными страницами обрабатывается быстрее, чем такое же число отдельных страниц Для пространств большой размерности большие суперузлы предпочтительны X-tree настраивается на число измерений X-tree – «эталонная» структура для других структур данных высокой размерности

Пространственные соединения Типичная операция при обработке пространственных запросов Задача: для двух множеств пространственных объектов найти пары, удовлетворяющие заданному пространственному предикату, например: Равенство Пересечение (перекрытие) Включение (асимметрично) Близость Другие топологические зависимости (слева от, справа от, на севере от, и т.д.) В силу использования MBR’ов требуются два шага: Фильтрация: найти пары MBR’ов, удовлетворяющих предикату Уточнение: для каждой из пар, найденных на шаге 1, осуществить окончательную проверку, учитывая реальную геометрию объектов

Пространственные соединения Примерный сценарий: Оба множества объектов описываются индексом на основе R-дерева Условие соединения – пересечение Стандартный алгоритм: Основан на обходе деревьев в глубину Начать с корневых узлов На каждом шаге рассматриваются два узла (N1, N2); вычисляются пары пересекающихся записей (e1, e2), где e1N1, e2  N2 Процедура вызывается рекурсивно для поддеревьев, задаваемых e1 и e2 При достижении уровня листов происходит сравнение непосредственно самих объектов Совершенствование алгоритма: Проверять только пары (e1, e2), в которых и e1 и e2 пересекаются с (MBRN1  MBRN2) Метод заметающей прямой: рассматривать два множества прямоугольников (красные и синие), искать пересечения только красных с синими

Применение: географические базы данных Основные понятия Географический объект: Две компоненты: Описательная часть с численно-текстовыми атрибутами, например, город – название, население и т.д. Пространственная часть (то что мы называем пространственным объектом) описывает геометрию (расположение, форму), например, город: полигон в двухмерном пространстве Элементарные и сложные (сложно-составные) объекты: Сложные объекты состоят из других элементарных/сложных объектов Тема (theme): Класс (тип) географического объекта Соответствует отношению в реляционной бд; тема задается схемой и есть экземпляры темы (класса) Примеры тем: реки, города, страны, дороги и т.д.

Применение: географические базы данных Геоинформатические операции Проекция темы на подмножество описательных атрибутов: Соответствует реляционной проекции Визуальный результат: часть атрибутов на карте пропадает Выборка на основе описательных атрибутов: Соответствует реляционной выборке Остаются только те географические объекты, что удовлетворяют условиям выборки Визуальный результат: часть объектов пропадает Геометрическая выборка: Объекты в заданном окне: выбираются объекты (возвращаются целиком), пересекающиеся с заданным прямоугольником Запрос по точке: выбираются объекты, геометрия которых содержит данную точку Отсечение по заданному окну: выбираются объекты (возвращаются только(!) пересечения, а не целые объекты), пересекающиеся с заданным прямоугольником

Применение: географические базы данных Объединение тем: Соответствует реляционному объединению Объединяет две темы, имеющие одинаковые схемы Наложение тем: Рядовая операция в геоинформационных приложениях Пространственное соединение: вычислить пересечения На основе пересечений создаются новые географические объекты: Описательные атрибуты берутся от обоих пересекающихся объектов Пространственная компонента определяется геометрией пересечения Метрические операции: Например, расстояние между Москвой и Санкт-Петербургом Топологические операции: Например, список стран, имеющих общую границу с Россией (Украина, Белоруссия, Литва, Латвия и т.д.) Список городов до которых можно долететь (без дополнительной посадки) из Санкт-Петербурга

Применение: географические базы данных Геопространственные СУБД 1) Специализированные геоинформационные СУБД ArcInfo: Задумана как набор инструментальных средств разработки Большой выбор пространственных функций Подсистемы: Arc – пространственные данные, Info – описательные данные Представление пространственных данных: векторное, растровое (сеточное), триангуляционное 2) Расширения реляционных СУБД Oracle Spatial: Новый пространственный тип данных SQL расширен операторами для манипуляций с пространственным типом данных Пространственное индексирование на основе Z-порядка (см.предыдущую тему) Оптимизация запросов, например, для пространственных соединений

Применение: географические базы данных PostgreSQL: Объектно-реляционная СУБД Свободно распространяемая, открытый код Расширенные возможности: Геометрические типы: точка, линия, прямоугольник, полигон, окружность и т.д. Операции с геометрическими объектами: сдвиг, масштабирование и т.д. Индекс на основе обобщенного R-дерева Вставка геометрических объектов в виде строки координат в SQL, например, треугольник – ‘((1,2), (4,5), (3,1))’ В тоже время: Не поддерживаются топологические операции (например, близости) Не поддерживается наложение тем Не поддерживается пересечение полигонов

Упражнения Рассмотрим простой (см.слайды «Вычислительная геометрия» для определения простого полигона) полигон в двухмерном пр-ве, задаваемый списком точек по часовой стрелке – P = ((x1, y1), (x2, y2), ... (xn, yn)). Предложить правило (основные принципы), определяющее находится ли заданная точка (x, y) внутри P. Предложите варианты правила в случаях, если полигон: выпуклый, не выпуклый, точки на гранях полигона не внутри P. Предложить способ (основные принципы) для нахождения пересечения двух треугольников в двухмерном пространстве.

Ссылки на литературу [1] P. Rigaux, M. Scholl, A. Voisard. Spatial Databases, with Application to GIS, Morgan-Kaufmann, 2002 [2] Gaede and Günther. Multidimensional Access Methods. ACM Computing Surveys, 30(2), 1998 [3] T. Sellis, N. Roussopoulos, and C. Faloutsos. The R+-Tree: A dynamic index for multi-dimensional objects. VLDB-1987, 1987 [4] A. Guttman. R-Trees: A Dynamic Index Structure for Spatial Searching. SIGMOD-1984, 1984 [5] N. Beckmann, H. Kriegel, R. Schneider, B. Seeger. The R*-Tree: An Efficient and Robust Access Method for Points and Rectangles. SIGMOD-1990, 1990 [6] S. Berchtold, D. Keim, H. Kriegel. The X-tree: An Index Structure for High-Dimensional Data. VLDB-1996, 1996