1 Wykład 5. Przestrzenne systemy informacyjne Wykładowca: Prof. Anatoly Sachenko Procesy informacyjne w zarządzaniu

2 Przegląd wykładu  Przestrzenna baza danych – definicja  Cechy przestrzennych baz danych  Przestrzenne systemy bazodanowe – przykłady

3 Przestrzenne systemy bazodanowe - definicja  Przestrzenne systemy informacyjne jest budowane na przestrzenna baza danych  Przestrzenna baza danych (ang. spatial database) - jest bazą danych zoptymalizowaną do składowania i odpytywania danych powiązanych z obiektami w przestrzeni, takimi jak:bazą danych  punkty, linie i wielokąty  Tradycyjne bazy danych mogą przyjmować dane w postaci liczbowej i znakowej,  natomiast do przetwarzania przestrzennych typów danych potrzebują dodatkowej funkcjonalności  Open Geospatial Consortium [1],Open Geospatial Consortium  to jest dziedzina Geographic Information Systems (GIS),  stworzył specyfikację i zbiór standardów dodawania przestrzennych funkcjonalności do systemów bazodanowych

4 Cechy przestrzennych baz danych  Do szybkiego wyszukiwania wartości systemy bazodanowe używają indeksów.  Sposób indeksowania danych w większości baz danych nie jest optymalny z punktu widzenia zapytań przestrzennychzapytań przestrzennych  Zapytanie przestrzenne (ang. spatial query) - jest specjalnym typem zapytania bazodanowego obsługiwane przez geograficzne bazy danychgeograficzne bazy danych  Zapytania takie różnią się od zapytań SQL kilkoma ważnymi rzeczamiSQL  Dwa najważniejsze rzeczy to:  używanie geometrycznych typów danych, takich jak: punkty, linie, wielokąty,  zapytania przestrzenne uwzględniają przestrzenne relacje pomiędzy obiektami geometrycznymi (reprezentowanymi przez powyższe geometryczne typy danych).  Zamiast zwykłego indeksowania, w przestrzennych bazach danych używa się indeksów przestrzennych.indeksów przestrzennych  Indeksy przestrzenne (ang. spatial index) są używane przez przestrzenne bazy danych w celu optymalizacji zapytań przestrzennychprzestrzenne bazy danychzapytań przestrzennych  Indeksy używane przez bazy danych innych typów nie nadają się do efektywnej obsługi dodatkowych, geometrycznych typów danych

5 Cechy przestrzennych baz danych-c.d.  Oprócz typowych zapytań SQL takich jak wyrażenie SELECT, przestrzenne BD mogę wykonać jeszcze wiele operacjiSQL  Open Geospatial Consortium obsługuje między innymi następujące typy zapytań: Open Geospatial Consortium  Pomiary przestrzenne - znajdowanie odległości pomiędzy punktami, obszarami wielokątów, itd.,  Funkcje przestrzenne - modyfikacja istniejących obiektów geometrycznych w celu stworzenia nowych,  Przestrzenne predykaty - dopuszcza zapytania typu prawda/fałsz,  Funkcje konstrukcyjne - Tworzą nowe obiekty geometryczne za pomocą zapytań SQL przez określanie wierzchołków, które mogą określać linie.  Funkcje obserwatora - Zapytania, które zwracają szczególną informację, np. położenie środka okręgu.  Nie wszystkie przestrzenne BD obsługują powyższe typy zapytań

6 Przestrzenne systemy bazodanowe – Spatial Query Server  Spatial Query Server (SQS), is a spatial data management tool that unlocks and exploits the spatial information that is available in captured data sources.  SQS spatially empowers Sybase® Adaptive Server® Enterprise (ASE) DB and results in location-based, geographically relevant information to support decision making, thereby providing a competitive advantage to an enterprise.  The power of SQS can be leveraged for both commercial and military applications.  Applicable to telecommunications, market analysis, environmental, business and defense intelligence, the information provided by an SQS-enhanced database supports decisions related to issues of market, enemy concentration and location, network and resource requirements, inventory availability, or property assessments.

7 Przestrzenne systemy bazodanowe – Spatial Query Server  SQS offers the capability to easily  retrieve, organize, and analyze geographic data that is fully integrated with existing data types  SQS allows you to build high performance spatial data access applications with minimal expense and effort,  while handling spatial data processing, database access, and networking

8 Spatial Query Server provides:  Support for a number of operating environments including Windows, Solaris™, SGI® IRIX® and Linux.  Support for latest versions of Sybase ASE and Open Client™.  Seamless View of Data - Spatial data is stored in tables alongside traditional, relational data types.  Spatial SQL provides the capability to quickly build complex queries combining both spatial and relational constraints in the same query.  Performance - One-of-a-kind spatial indexing allows for rapid searches of large data stores: ideal for large warehouse and data management applications.  Easy to Learn and Use - SQS comes with Spatial SQL, a geographically enhanced SQL that makes building geographic data queries intuitive, while reducing development cost and time.

9 Spatial Query Server provides:  Scalability - SQS is a true multi-threaded engine, permitting large numbers of simultaneous queries without lag times.  Single Data Store - All SQS data is stored in your data warehouse, which automatically executes complex queries with spatial and relational constraints, handles database security and concurrency control, and coordinates backup and recovery of both spatial and relational data.  Ease of Database Design - SQS does not interfere with existing DB schema; there are no mandatory tables to create for the storage of spatial data.  Transparent Spatial Data Management - All spatial data management operations (e.g., creating/updating SQS system tables) are accomplished behind the scenes, invisible to the user, including the dynamic calculation of spatial indexes whenever spatial data is inserted, updated or loaded.

10 Bibliografia  Spatial Databases: A Tour. Shashi Shekhar and Sanjay Chawla, Prentice Hall, 2003 