数据库中的概念模型

Ⅰ 数据库的概念模型是什么其特点是什么

概念模型表征了待解释的系统的学科共享知识。为了把现实世界中的具体事物抽象、组织为某一数据库管理系统支持的数据模型，人们常常首先将现实世界抽象为信息世界，然后将信息世界转换为机器世界。也就是说，首先把现实世界中的客观对象抽象为某一种信息结构，这种信息结构并不依赖于具体的计算机系统，不是某一个数据库管理系统（DBMS）支持的数据模型，而是概念级的模型，称为概念模型。

特点：

1、能真实地、充分地反映现实世界，是对现实世界的一个真实模型。
2、易于理解，可以用它和不熟悉数据库的用户交换意见。
3、易于更改。
4、易于向关系、网状、层次等各种数据模型转换。

Ⅱ 请问数据库中出现的概念层数据模型是什么意思

概念层数据模型实际上是现实社会到机器世界的一个中间层次，它主要是它的数据模型的构建方法，下面我们就通过以下三个方面详细介绍一下概念层数据模型：
1：对于单线程数，但变成数据模型是走向现实系统中有价值的元素以及配则关联关系，反映着现行系统中的价值信息结构和钱并不依赖数据的组织层数据模型，该联城数据模型用于对信息世界进行建模了，它是现实世界到信息世界的第一个抽象，是程序设计人员进行数据库设计的工具也是数据库设计人员与用户之间的交流工具数毕，那么概念层数据模型是面向用户，面向现实世界的数据模型，设计人员可以在设计这样开始中把主要的精力放在了解现实世界上。
2：对于他的实体和联系模型来说由于直接将现实世界按照具体的数据模型进行组织所以必须要考虑很多因素，在设计工作中非常复杂目前效果也并不很理想因此是需要一种方法来对现实世界的信息结构进行描述的，事实上这方面已经有了一些方法，就是通过，通常使用的ER方法，这种方法由于简单实用因此得到广泛的应用，也是目前描述信息结构的最常用方法，他说描述了现实世界信息结构成为企业模型我们也成为这种结果成为ER模型。
3：对于他的概念已经模型特点来说它是具有实体了，实体是有公共性质并可以相互区分现实世界对象的集合，十题是具体的，第二就是它的属性每一个时期都具有一定的特征和性质，这样我们才能根据实体的特征来区分一个实例，它的特性是描述实体或者联系性质和特征的数据项，是属于一个实体所有世界的具有相同的性质，第三就是它的联系，在现实世界中事物内部以及事物之间都是有关联的，这些联系在信息世界中反映出时间内部的，不同的实体之间的联系。
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Ⅲ 概念模型是什么

也称信息模型，它是按用户的观点来对数据和信息建模。 概念模型是现实世界到机器世界的一个中间层次。 表示概念模型最常用的是实体-关系图。 概念模型是对真实世界中问题域内的事物的描述，不是对软件设计的描述。概念的描述包括：记号、内涵、外延，其中记号和内涵（视图）是其最具实际意义的。 概念模型基渣用于信息世界的建模，它是世界到信息世界的第一层抽象，它数据库设计的有力工具，也是数据库开发人员与用户之间进行交流的语言。因此概念模型既要有较强的表达能力，应该简单、清晰、易于理解。目前最常用的是实体-联系模型。 在管理信息系统中，概念模型：是设计者对现实世界的认识结果的体现，是对软件系统的整体概括描述。让读者更易理解，读时有个参考的东西。 概念模型设计的常用方法是实体关系方法（E-R方法）。用实体关系方法对具体数据进行抽象加工，将实体集合抽象成实体类型，用实体间的关系反映现实世界事物间的内在关系。首先可以进行局伍蔽部E-R模型，然后把各局部E-R模型综合成一个全局的E-R模型，最后对全局E-R模型进行优化，最后得到的。 在数据仓库中的含义 总的来说，数据仓库的结构采用了三级数据模型的方式，即概念模型、逻辑模型、物理模型。 概念模型:也就是业务模型,由企业决策者,商务领域知识专家和IT专家共同研究和分析企业级的跨领域业务系统需求分析的结果。 在数据仓库项目中,物理模型设计和业务模型设计象两个轮子一样有力地支撑着数据仓库的实施,两者并行不悖,缺一不可。实际上,这有意地扩大了物理模型和业务模型的内涵和外延，因为，在这里物理模型不仅仅是数据的存储,而且也包含了数据仓库项目实施的方法论、资源以及软硬件选型，而业务模型不仅仅是主题模型的确立,也包含了企业的发展战略,行业模本等等更多的内容。 一个优秀的项目必定会兼顾业务需求和行业标准两个方面,业务需求既包括用户提出的实际需求,也要客观分析它隐含的更深层次的需求,但是往往用户的需求是不明确的,需要加以提炼甚至在商务知识专家引导下加以升华,和用户一起进行需求分析工作。如果不能满足用户的需求,项目也就失去了原本的意义。 关于概念模型 概念模型设计是在原有的业务数据库的基础上建立了一个较为稳固的概念模型。因为数据仓库是对原有数据库系统中的数据进行集成和重组而形成的数据集合，所以数据仓库的概念模型设计，首先要对原有数据库系统加以分析理解，看在原有的数据库系统中有什么、怎样组织的和如何分布的等，然后再来考虑应当如何建立数据仓库系统腔锋州的概念模型。 一方面，通过原有数据库的设计文档以及在数据字典中的数据库关系模式，我们可以对企业现有的数据库中的内容有一个完整而清晰的认识;另一方面，数据仓库的概念模型是面向企业全局建立的，它为集成来自各个面向应用的数据库的数据提供了统一的概念视图。 它的工作主要是界定系统的边界和确定主要的主题域。界定系统边界将决策者的数据分析的需求用系统边界的定义形式反映出来。确定主题域是对每个主题域的内容进行较明确的数据仓库建模技术在行业中的应用描述，其内容包括:主题域的公共码键、主题域之间的联系以及充分代表主题的属性组。

Ⅳ 数据库概念模型

一、航空物探数据库定位

数据库是信息系统的基础和核心，把大量的数据信息按一定的模型组织起来存储在数据库中，提供数据维护、数据检索等功能，使信息系统能方便、及时、准确地从数据库中获得所需的信息。因此，数据库结构设计是信息系统开发的重中之重。

经分析航空物探数据具有空间性、海量性、多源性和多尺度的特点，这说明航空物探数据具有典型的空间数据的特点，可以采用空间数据管理方式进行管理。

ESRI公司的Geodatabase（空间数据库）是采用标准关系数据库技术来表现地理信息的面向对象的高级GIS数据模型，是建立在DBMS之上的统一的、智能化的空间数据模型，是以一组相关联的表来表达地理要素之间关系、有效性规则和值域。对于多源、海量的航空物探数据，Geodatabase能在一个统一的模型框架下很好地解决多源数据一体化存储的问题，和采用标准关系数据库技术来表现海量航空物探数据的地理信息特性。Geodatabase引入了地理空间实体的行为、有效性规则和关系，在处理Geodatabase中对象时，对象的基本行为和必须满足的规则无需通过程序编码实现，只需根据需要扩展其有效性规则（Geodatabase面向对象的智能化特性），即可支持航空物探数据模型扩展的需要。

因此，航空物探数据库是空间数据库，在航空物探数据库建模过程中，以空间数据建模为主导，统领属性数据建模。

二、统一空间坐标框架

为了用数学语言描述地球，人们用规则的几何形体来替代地球表面，从地球自然表面、大地水准面、旋转椭球面直到用简单数学函数表达的参考椭球体，以便通过地图投影将三维曲面转化成二维平面。由于地球表面不同地区的地形起伏差异很大，采用单一椭球体势必会造成某地区的误差小而其他地区误差很大的结果。因此，在20世纪初不同国家或地区先后采用了逼近本国或本地区地球表面的椭球体，如中国的克拉索夫斯基椭球体，美国的海福特椭球体、英国的克拉克椭球体等。这又造成了目前世界各国的地理信息空间坐标框架不统一，空间数据信息难以共享被动局面。为此，在实现数字地球计划中，必须规范和统一世界上不同国家和地区的地球参考椭球体。

在小区域表达地球表面时，通常采用平面的方式，即投影坐标系统。如何科学地选择投影坐标，一般要根据具体的地学应用、地理区域和范围、比例尺条件等因素来确定，不同的国家有着不同的规定。

通过对航空物探数据的坐标系统进行分析可知，航空物探图件的坐标框架与国家对基本比例尺制图的规定相一致，即小比例尺编图采用Lambert双标准纬线等角圆锥投影；中比例尺采用Gauss 6°带的分带投影；大比例尺采用Gauss 3°带的分带投影（表2-1）；对于低纬度的海上作业区通常采用Mecator等角圆柱投影。地球椭球体分别采用1954北京坐标系的Krassovsky椭球参数、WGS84椭球参数和未来的国家2000坐标系的椭球参数。

表2-1 航空物探地理坐标数据的投影方式

传统的航空物探数据是按测区管理的，根据测区的测量比例尺来确定相应的坐标框架；因此，勘探目标不同的测区测量比例尺是不一致的，地坐标框架也不同。航空物探数据库要将不同测区、不同比例尺、不同坐标框架的数据集中管理和可视表达，若没有统一的空间坐标框架，就不可能正确地表达全国航空物探数据。所以，面对如此复杂的多坐标框架的航空物探数据，如何确定科学合理的空间坐标框架，将全国的航空物探数据整合到统一的空间参考框架下，实现数据的统一存储和数据间无缝拼接，是航空物探数据库建设的关键所在，是组织和管理多维、多格式、大跨度、跨平台的航空物探数据和多目标数字制图的数学基础。

统一的空间坐标框架必须支持我国领土覆盖的海域和陆域航空物探数据的存储和表达。我国领土东西跨度达70°，南北达55°，显然采用任何投影坐标系都是不合适的。Gauss 6°投影适合6°带内空间数据表达，若全国航物探数据采用6°分带表达，在高纬度地区会造成6°带间数据裂缝问题；Lambert投影可满足数据的无缝表达，但对大比例尺数据变形较大，无法满足数据制图的精度要求；Mecator投影也可满足数据的无缝表达，低纬度地区也能满足大比例尺数据制图的精度要求，但在我国中高纬度区存在着严重变形问题。所以，航空物探数据模型采用地理坐标（无投影，图2-1）格式存放，可根据实际应用的需要将航空物探数据变换到任何方式的投影坐标系统。

航空物探数据库模型采用Beijing_1954地理坐标系，相关参数如下：

角度单位：°（0.017453292519943299rad）

零经线：格林尼治（0.000000000000000000）

基准：D_Beijing_1954

椭球：Krasovsky_1940

长轴半径：6378245.000 m

短轴半径：6356863.019 m

建立统一坐标框架是空间数据库建设的一项基础性工作，采用Beijing_1954 地理坐标系作为航空物探数据库统一空间坐标框架具有以下优点。

图2-1 统一空间坐标框架示意图

（一）无缝空间数据存储

统一空间坐标框架解决了复杂的航空物探数据的坐标系统、投影、比例尺等不统一的问题，实现同一性质的物探数据在同一个主题中进行管理。如全国的航磁异常数据可放在一个图层上进行管理。

（二）适合多尺度表达

按测区管理的多尺度、多框架的航空物探数据是处于一个相对坐标系统中，各个测区间相对位置关系会发生错位。采用统一的Beijing_1954地理坐标框架，恢复了各测区间正确的位置关系，实现不同尺度数据的集成和正确表达，易于多源异构空间数据的融合。

（三）大区域数据集成

我国海陆面积近1300×10⁴km²，地域跨度较大。在进行小比例尺的航空物探编图时，需要选用与之相适应的投影坐标；在陆地和海域进行大比例尺制图时，同样需要选用合适投影系统。航空物探制图的实践也证明了这一点。1995 年6 月由中国、加拿大、美国、爱尔兰和俄罗斯等国科学家共同编制的1∶1000万欧亚东北地区磁异常与大地构造图，采用横轴Mercator投影。中心编制的1∶500 万全国航磁图采用Lambert投影。2008 年，由中国和吉尔吉斯斯坦科学家编制的1∶100万中吉天山金属矿产成矿规律图，采用Lambert投影，将两个国家不同时期、不同尺度的数据进行了有效的集成，是地质、地球物理等综合应用的典范。

随着航空物探数据应用领域的不断扩展，陆地、海域，甚至于洲际和全球航空物探数据的整体表达都需对坐标投影提出要求。采用统一的地理坐标框架的航空物探数据非常容易变换到指定的投影坐标框架，满足多样化的制图要求。

三、要素类和对象类的划分

Geodatabase空间数据库模型结构（图2-2）分为空间数据库、要素数据集（Feature dataset）、要素类（Feature classes）、要素（Feature）4个层次。为了建立航空物探Geodatabase空间数据模型，我们依据Geodatabase模型关于要素类和对象类的划分原则，结合相关的国家标准和地球物理行业标准，制定了《航空物探数据要素类和对象类划分标准》，对航空物探数据进行数据分类。

图2-2 空间数据库模型结构

1）按照航空物探数据的空间特征，将其划分为5个要素数据集，即勘查项目概况要素数据集、基础数据要素数据集、异常要素数据集、解释要素数据集和评价要素数据集。

2）根据航空物探测量方法、数据处理过程以及推断解释方法和过程，进一步把航空物探数据划分为若干要素类和对象类，定义了要素类的主题特征和表达方式，确定子类和属性域；定义对象类的结构和联接字段，建立了关系类。

3）定义要素类的内容、字段名称和存储结构。在航空物探数据采集过程中，不同类型的数据采样率不同，坐标数据采样2次/s，重力场数据采样2次/s，磁场数据采样10次/s，这就造成了场值数据与坐标数据无法一一对应问题。若按场值数据采样率内插坐标数据，将导致数据量成倍增长；若按坐标数据采样率抽稀场值数据，将降低航空物探测量对地质体的分辨能力，影响测量效果。在综合分析航空物探数据应用基础上，提出了采用要素数据与属性数据分置的方式，将测线坐标数据与地球物理场数据分离，分别建立独立共享的航迹线数据要素类模型，磁场、重力场等数据对象类模型（图2-3），很好地解决了航空物探数据的存储问题。

图2-3 要素数据与属性数据分置示意图

采用要素数据与属性数据分置方式，不仅是基于航空物探数据属性数据的多源性、不同采样频率等特点的考虑，还考虑到数据的综合查询和检索的速度，特别是通过ArcSDE访问空间数据库的效率的问题。再者，对于大部分用户来说，需求是属性数据的综合应用，因此在数据库建模过程中，将属性数据采用对象类的方式进行管理，不但提高了空间数据的操作能力，同时在ArcSDE的配置上采用直接访问数据库（对象类）方式，并且加快了数据查询和统计的速度。

四、数据库概念模型

用户需求是数据库建设的约束条件之一。航空物探数据的空间特性决定航空物探数据库必须是空间数据库，采用数据库管理数据，利用GIS技术提供可视化服务，这是各个层次用户的一致要求。因此，我们从现实世界出发，对航空物探数据的多源性、多尺度和不同采样等问题进行了描述，提出了解决方案。此方案是不依赖于任何具体的硬件环境和数据库管理系统（DBMS），建立了客观反映现实世界的航空物探数据库概念模型，把用户需要管理的信息统一到整体概念结构中，表达了用户需要。

在全面分析航空物探业务流程和数据流程，以及航空物探数据特性的基础上，按照《航空物探数据要素类和对象类划分标准》，以及空间实体点、线、面要素特征的基本原则，对航空物探数据库所涉及的实体进行归类，划分成12个主题。根据空间数据分主题表达的特点和航空物探空间数据坐标框架的定义，确定航空物探数据库空间数据概念模型，明确各个主题的用途、数据来源、表达方式、空间参考、比例尺和精度等内容，按照ArcGIS定义空间数据库的数据分层表达方式（图2-4），完成航空物探数据库概念模型设计（图2-5）。

图2-4 航空物探数据库空间数据分层模型

图2-5 航空物探数据库空间数据概念模型

Ⅳ 数据库主要有哪几种数据模型

一. 数据模型的分类：

最常用的数据模型是概念数据模型和结构数据模型。

1.概念数据模型：面向用户的，按照用户的观点进行建模。

2.结构数据模型：面向计算机系统的，用于DBMS的实现。

二.E-R图：

1.E-R实体联系图是直观表示概念模型的工具，其中包含了实体、联系、属性三个成分，联系的方 法为一对一（1:1）、一对多（1:N）、多对多（M:N）三种方式。

2.E-R模型图，既表示实体，也表示实体之间的联系，是现实世界的抽象，与计算机系统没有关系， 是可以被用户理解的数据描述方式。

三.层次模型：

1.层次模型采取树形结构表示数据与数据之间的关系。

2.层次模型不能直接表示多对多的联系。

四.网状模型：

1.用网络结构表示数据与数据之间的联系的模型。

2.网状模型子节点和父节点联系不唯一，需要为联系命名。

五.关系模型：

1.关系模型是目前最常见的数据模型之一，主要采用表格结构表达实体集以及实体之间的联 系。

2.关系是一张表，关系数据模型由若干个表组成。

Ⅵ 数据库的概念模型独立于( )

数据库的概念模笑历拿型独立于机器。

数据模型可分为两个级别，一个是独立于计算机系统的模型，称为概念模型，另一个是直接面向数据库的逻辑结构，称为实体模型。

概念模型用于信息世界的建模碰搭，所以独立于机器，概念模型也称信息模型，面向应用，按照用户的观点来对数据和信息建模，主要用于数据烂激库设计，这类数据模型描述用户和设计者都能理解的信息结构，强调其表达能力和易理解性，如ER模型。

模型

数据库的概念模型依赖于实体联系模型和数据字典模型。根据查询相关公开信息显示，数据库的概念模型主要依赖于实体联系模型和数据字典模型，还依赖于结构化查询语言（SQL）、关系代数和逻辑演绎。

Ⅶ 数据库按数据的组织方式来分可以分为哪三种模型

1、层次模型：

①有且只有一个结点没有双亲结点（这个结点叫根结点）。

②除根结点外的其他结点有且只有一个双亲结点。

层次模型中的记录只能组织成树的集合而不能是任意图的集合。在层次模型中,记录的组织不再是一张杂乱无章的图，而是一棵"倒长"的树。

2、网状模型 ：

①允许一个以上的结点没有双亲结点。

②一个结点可以有多个双亲结点。

网状模型中的数据用记录的集合来表示，数据间的联系用链接（可看作指针）来表示。数据库中的记录可被组织成任意图的集合。

3、关系模型：

关系模型用表的集合来表示数据和数据间的联系。

每个表有多个列，每列有唯一的列名。

在关系模型中，无论是从客观事物中抽象出的实体，还是实体之间的联系,都用单一的结构类型

(7)数据库中的概念模型扩展阅读

1、无条件查询

例：找出所有学生的的选课情况

SELECT st_no，su_no

FROM score

例：找出所有学生的情况

SELECT*

FROM student

“*”为通配符，表示查找FROM中所指出关系的所有属性的值。

2、条件查询

条件查询即带有WHERE子句的查询，所要查询的对象必须满足WHERE子句给出的条件。

例：找出任何一门课成绩在70以上的学生情况、课号及分数

SELECT UNIQUE student.st_class，student.st_no，student.st_name，student.st_sex，student.st_age，score.su_no，score.score

FROM student，score

WHERE score.score>=70 AND score.stno=student,st_no

这里使用UNIQUE是不从查询结果集中去掉重复行，如果使用DISTINCT则会去掉重复行。另外逻辑运算符的优先顺序为NOT→AND→OR。

例：找出课程号为c02的，考试成绩不及格的学生

SELECT st_no

FROM score

WHERE su_no=‘c02’AND score<60

3、排序查询

排序查询是指将查询结果按指定属性的升序(ASC)或降序(DESC)排列，由ORDER BY子句指明。

例：查找不及格的课程，并将结果按课程号从大到小排列

SELECT UNIQUE su_no

FROM score

WHERE score<60

ORDER BY su_no DESC

4、嵌套查询

嵌套查询是指WHERE子句中又包含SELECT子句，它用于较复杂的跨多个基本表查询的情况。

例：查找课程编号为c03且课程成绩在80分以上的学生的学号、姓名

SELECT st_no，st_name

FROM student

WHERE stno IN (SELECT st_no

FROM score

WHERE su_no=‘c03’ AND score>80 )

这里需要明确的是：当查询涉及多个基本表时用嵌套查询逐次求解层次分明，具有结构程序设计特点。在嵌套查询中，IN是常用到的谓词。若用户能确切知道内层查询返回的是单值，那么也可用算术比较运算符表示用户的要求。

5、计算查询

计算查询是指通过系统提供的特定函数(聚合函数)在语句中的直接使用而获得某些只有经过计算才能得到的结果。常用的函数有：

COUNT(*) 计算元组的个数

COUNT(列名) 对某一列中的值计算个数

SUM(列名) 求某一列值的总和(此列值是数值型)

AVG(列名) 求某一列值的平均值(此列值是数值型)

MAX(列名) 求某一列值中的最大值

MIN(列名) 求某一列值中的最小值

例：求男学生的总人数和平均年龄

SELECT COUNT(*)，AVG(st_age)

FROM student

WHERE st_sex=‘男’

例：统计选修了课程的学生的人数

SELECT COUNT(DISTINCT st_no)

FROM score

注意：这里一定要加入DISTINCT，因为有的学生可能选修了多门课程，但统计时只能按1人统计，所以要使用DISTINCT进行过滤。

Ⅷ 数据库概念模型

一、航空物探数据库定位

数据库是信息系统的基础和核心,把大量的数据信息按一定的模型组织起来存储在数据库中,提供数据维护、数据检索等功能,使信息系统能方便、及时、准确地从数据库中获得所需的信息。因此,数据库结构设计是信息系统开发的重中之重。

经分析航空物探数据具有空间性、海量性、多源性和多尺度的特点,这说明航空物探数据具有典型神厅的空间数据的特点,可以采用空间数据管理方式进行管理。

ESRI公司的Geodatabase(空间数据库)是采用标准关系数据库技术来表现地理信息的面向对象的高级GIS数据模型,是建立在DBMS之上的统一的、智能化的空间数据模型,是以一组相关联的表来表达地理要素之间关系、有效性规则和值域。对于多源、海量的航空物探数据,Geodatabase能在一个统一的模型框架下很好地解决多源数据一体化存储的问题,和采用标准关系数据库技术来表现海量航空物探数据的地理信息特性。Geoda-tabase引入了地理空间实体的行为、有效性规则和关系,在处理Geodatabase中对象时,对象的基本行为和必须满足的规则无需通过程序编码实现,只需根据需要扩展其有效性规则(Geodatabase面向对象的智能化特性),即可支持航空物探数据模型扩展的需要。

因此,航空物探数据库是空间数据库,在航空物探数据库建模过程中,以空间数据建模为主导,统领属性数据建模。

二、统一空间坐标框架

为了用数学语言描述地球,人们用规则的几何形体来替代地球表面,从地球自然表面、大地水准面、旋转椭球面直到用简单数学函数表达的参考椭球体,以便通过地图投影将三维曲面转化成二维平面。由于地球表面不同地区的地形起伏差异很大,采用单一椭球体势必会造成某地区的误差小而其他地区误差很大的结果。因此,在20世纪初不同国家或地区先后采用了逼近本国或本地区地球表面的椭球体,如中国的克拉索夫斯基椭球体,美国的海福特椭球体、英国的克拉克椭球体等。这又造成了目前世界各国的地理信息空间坐标框架不统一,空间数据信息难以共享被动局面。为此,在实现数字地球计划中,必须规范和统一世界上不同国家和地区的地球参考椭球体。

在小区域表达地球表面时,通常采用平面的方式,即投影坐标系统。如何科学地选择投影坐标,一般要根据具体的地学应用、地理区域和范围、比例尺条件等因素来确定,不同的国家有着不同的规定。

通过对航空物探数据的坐标系统进行分析可知,航空物探图件的坐标框架与国家对基本比例尺制图的规定相一致,即小比例尺编图采用Lambert双标准纬线等角圆锥投影;中比例尺采用Gauss6°带的分带投影;大比例尺采用Gauss3°带的分带投影(表2-1);对于低纬度的海上作业区通常采用Mecator等角圆柱投影。地球椭球体分别采用1954北京坐标系的Krassovsky椭球参数、WGS84椭球参数和未来的国家2000坐标系的椭球参数。

表2-1 航空物探地理坐标数据的投影方式

传统的航空物探数据是按测区管理的,根据测区的测量比例尺来确定相应的坐标框架;因此,勘探目标不同的测区测量比例尺是不一致的,地坐标框架也不同。航空物探数据库要将不同测区、不同比例尺、不同坐标框架的数据集中管理和可视表达,若没有统一的空间坐标框架,就不可能正游世隐确地表达全国航空物探数据。所以,面对如此复杂的多坐标框架的航空物探数据,如何确定科学合理的空间坐标框架,将全国的航空物探数据整合到统一的空间参考框架下,实现数据的统一存储和数据间无缝拼接,是航空物探数据库建设的关键所在,是组织和管理多维、多格式、大跨度、跨平台的航空物探数据和多目标数字制图的数学基础。

统一的空间坐标框架必须支持我国领土覆盖的海域和陆域航空物探数据的存储和表达。我国领土东西跨度达70°,南北达55°,显然采用任何投影坐标系都是不合适的。Gauss6°投影适合6°带内空间数据表达,若全国航物探数据采用6°分带表达,在高纬度地区会造成6°带间数据裂缝问题;Lambert投影可满足数据的无缝表达,但对大比例尺数据变形较大,无法满足数据制图的精度要求;Mecator投影也可满足数据的无缝表达,低纬度地区也能满足大比例尺数据制图的精度要求,但在我国中高纬度区存在着严重变形问题。所以,航空物探数据模型采用地理坐标(无投影,图2-1)格式存放,可根据实际应用的需要将航空物探数据变换到任何方式的投影坐标系统。

航空物探数据库模型返携采用Beijing_1954地理坐标系,相关参数如下:

角度单位:°(0.017453292519943299rad)

零经线:格林尼治(0.000000000000000000)

基准:D_Beijing_1954

椭球:Krasovsky_1940

长轴半径:6378245.000m

短轴半径:6356863.019m

建立统一坐标框架是空间数据库建设的一项基础性工作,采用Beijing_1954地理坐标系作为航空物探数据库统一空间坐标框架具有以下优点。

图2-1 统一空间坐标框架示意图

(一)无缝空间数据存储

统一空间坐标框架解决了复杂的航空物探数据的坐标系统、投影、比例尺等不统一的问题,实现同一性质的物探数据在同一个主题中进行管理。如全国的航磁异常数据可放在一个图层上进行管理。

(二)适合多尺度表达

按测区管理的多尺度、多框架的航空物探数据是处于一个相对坐标系统中,各个测区间相对位置关系会发生错位。采用统一的Beijing_1954地理坐标框架,恢复了各测区间正确的位置关系,实现不同尺度数据的集成和正确表达,易于多源异构空间数据的融合。

(三)大区域数据集成

我国海陆面积近1300×104km2,地域跨度较大。在进行小比例尺的航空物探编图时,需要选用与之相适应的投影坐标;在陆地和海域进行大比例尺制图时,同样需要选用合适投影系统。航空物探制图的实践也证明了这一点。1995年6月由中国、加拿大、美国、爱尔兰和俄罗斯等国科学家共同编制的1:1000万欧亚东北地区磁异常与大地构造图,采用横轴Mercator投影。中心编制的1:500万全国航磁图采用Lambert投影。2008年,由中国和吉尔吉斯斯坦科学家编制的1:100万中吉天山金属矿产成矿规律图,采用Lambert投影,将两个国家不同时期、不同尺度的数据进行了有效的集成,是地质、地球物理等综合应用的典范。

随着航空物探数据应用领域的不断扩展,陆地、海域,甚至于洲际和全球航空物探数据的整体表达都需对坐标投影提出要求。采用统一的地理坐标框架的航空物探数据非常容易变换到指定的投影坐标框架,满足多样化的制图要求。

三、要素类和对象类的划分

Geodatabase空间数据库模型结构(图2-2)分为空间数据库、要素数据集(Feature dataset)、要素类(Feature classes)、要素(Feature)4个层次。为了建立航空物探Geoda-tabase空间数据模型,我们依据Geodatabase模型关于要素类和对象类的划分原则,结合相关的国家标准和地球物理行业标准,制定了《航空物探数据要素类和对象类划分标准》,对航空物探数据进行数据分类。

图2-2 空间数据库模型结构

1)按照航空物探数据的空间特征,将其划分为5个要素数据集,即勘查项目概况要素数据集、基础数据要素数据集、异常要素数据集、解释要素数据集和评价要素数据集。

2)根据航空物探测量方法、数据处理过程以及推断解释方法和过程,进一步把航空物探数据划分为若干要素类和对象类,定义了要素类的主题特征和表达方式,确定子类和属性域;定义对象类的结构和联接字段,建立了关系类。

3)定义要素类的内容、字段名称和存储结构。在航空物探数据采集过程中,不同类型的数据采样率不同,坐标数据采样2次/s,重力场数据采样2次/s,磁场数据采样10次/s,这就造成了场值数据与坐标数据无法一一对应问题。若按场值数据采样率内插坐标数据,将导致数据量成倍增长;若按坐标数据采样率抽稀场值数据,将降低航空物探测量对地质体的分辨能力,影响测量效果。在综合分析航空物探数据应用基础上,提出了采用要素数据与属性数据分置的方式,将测线坐标数据与地球物理场数据分离,分别建立独立共享的航迹线数据要素类模型,磁场、重力场等数据对象类模型(图2-3),很好地解决了航空物探数据的存储问题。

图2-3 要素数据与属性数据分置示意图

采用要素数据与属性数据分置方式,不仅是基于航空物探数据属性数据的多源性、不同采样频率等特点的考虑,还考虑到数据的综合查询和检索的速度,特别是通过ArcSDE访问空间数据库的效率的问题。再者,对于大部分用户来说,需求是属性数据的综合应用,因此在数据库建模过程中,将属性数据采用对象类的方式进行管理,不但提高了空间数据的操作能力,同时在ArcSDE的配置上采用直接访问数据库(对象类)方式,并且加快了数据查询和统计的速度。

四、数据库概念模型

用户需求是数据库建设的约束条件之一。航空物探数据的空间特性决定航空物探数据库必须是空间数据库,采用数据库管理数据,利用GIS技术提供可视化服务,这是各个层次用户的一致要求。因此,我们从现实世界出发,对航空物探数据的多源性、多尺度和不同采样等问题进行了描述,提出了解决方案。此方案是不依赖于任何具体的硬件环境和数据库管理系统(DBMS),建立了客观反映现实世界的航空物探数据库概念模型,把用户需要管理的信息统一到整体概念结构中,表达了用户需要。

在全面分析航空物探业务流程和数据流程,以及航空物探数据特性的基础上,按照《航空物探数据要素类和对象类划分标准》,以及空间实体点、线、面要素特征的基本原则,对航空物探数据库所涉及的实体进行归类,划分成12个主题。根据空间数据分主题表达的特点和航空物探空间数据坐标框架的定义,确定航空物探数据库空间数据概念模型,明确各个主题的用途、数据来源、表达方式、空间参考、比例尺和精度等内容,按照ArcGIS定义空间数据库的数据分层表达方式(图2-4),完成航空物探数据库概念模型设计(图2-5)。

图2-4 航空物探数据库空间数据分层模型

图2-5 航空物探数据库空间数据概念模型

Ⅸ 数据库设计中概念模型是

是一种条件。概念模型是数据库设计的第一步，用于描述系统中的实体、属性、关系和约束条件。概亩森念模型是一个抽象的、独立于哪告任何具李耐明体实现技术的模型，可以帮助数据库设计者更好地理解系统的需求和设计方案，并为后续的物理模型设计提供基础。

Ⅹ 数据库建模，概念模型、逻辑模型、物理模型的区别和转化

关于数据库理论中概念模型、逻辑模型、物理模型之间的区别。随机复习上网并复习，并在此记录一下，数据库建模是对现实世界进行分析、抽象、并从中找出内在联系，进而确定数据库的结构。

1、概念模型：就是从现实世界到信息世界的第一层抽象，确定领域实体属性关系等，使用握燃E-R图表示，E-R图主要是由实体、属性和联系三个要素构成的。

2、逻辑模型：是将概念模型转化为具体的数据模型的过程，即按照概念结构设计阶段建立的基本E-R图，按选定的管理系统软件支持的数据模型（层次、网状、关系、面向对象），转换成相应的逻辑模型。这种转换要符合关系数据模型的原则。目前最流行就是关系模型（也就是对应的关系数据库）

E-R图向关系模型的转换是要解决如何将实体和实体间的联系转换为关系，并确定这些关系空皮纯的属性和码。这种转换一般按下面的原则进行：

（1）一个实体转换为一个关系，实体的属性就是关系的属性，实体的码就是关系的码。

（2）一个联系也转换为一个关系，联系斗咐的属性及联系所连接的实体的码都转换为关系的属性，但是关系的码会根据联系的类型变化，如果是：

1：1联系，两端实体的码都成为关系的候选码。

1：n联系，n端实体的码成为关系的码。

m：n联系，两端实体码的组合成为关系的码。

3、物理模型就是根据逻辑模型对应到具体的数据模型的机器实现。物理模型是对真实数据库的描述。如关系数据库中的一些对象为表、视图、字段、数据类型、长度、主键、外键、索引、约束、是否可为空、默认值。

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概念设计就是设计E-R图啊，物理（逻辑）设计就是把你的E-R图中的实体，属性转换成关系模式

1.概念设计；对用户要求描述的现实世界(可能是一个工厂、一个商场或者一个学校等)，通过对其中住处的分类、聚集和概括，建立抽象的概念数据模型。这个概念模型应反映现实世界各部门的信息结构、信息流动情况、信息间的互相制约关系以及各部门对信息储存、查询和加工的要求等。所建立的模型应避开数据库在计算机上的具体实现细节，用一种抽象的形式表示出来。以扩充的实体—（E-R模型）联系模型方法为例，第一步先明确现实世界各部门所含的各种实体及其属性、实体间的联系以及对信息的制约条件等，从而给出各部门内所用信息的局部描述(在数据库中称为用户的局部视图)。第二步再将前面得到的多个用户的局部视图集成为一个全局视图，即用户要描述的现实世界的概念数据模型。
2.逻辑设计；主要工作是将现实世界的概念数据模型设计成数据库的一种逻辑模式，即适应于某种特定数据库管理系统所支持的逻辑数据模式。与此同时，可能还需为各种数据处理应用领域产生相应的逻辑子模式。这一步设计的结果就是所谓“逻辑数据库”。
3.物理设计；根据特定数据库管理系统所提供的多种存储结构和存取方法等依赖于具体计算机结构的各项物理设计措施，对具体的应用任务选定最合适的物理存储结构(包括文件类型、索引结构和数据的存放次序与位逻辑等)、存取方法和存取路径等。这一步设计的结果就是所谓“物理数据库”。
4.三者关系：由上到下，先要概念设计，接着逻辑设计，再是物理设计，一级一级设计。