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Geoinfo II Relationale Datenbanken die Architektur von ArcSDE C a r s t e n H i m p l e r B o n n, 0 3. 0 2. 2 0 0 3 P r o s e m i n a r.

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1 Geoinfo II Relationale Datenbanken die Architektur von ArcSDE C a r s t e n H i m p l e r B o n n, P r o s e m i n a r

2 Übersicht Relationale Datenbanken Relationale Datenbanken ArcSDE ArcSDEArchitekturDatenintegritätDatenspeicherung Räumliche Anfragen

3 R ELATIONALE G EODATENBANKEN

4 Was ist eine relationale Geodatenbank? Datenbank, die räumlich bezogene geographische Daten enthält Datenbank, die räumlich bezogene geographische Daten enthält

5 Was ist eine relationale Geodatenbank? Datenbank, die räumlich bezogene geographische Daten enthält Datenbank, die räumlich bezogene geographische Daten enthält Repräsentation von Dingen als Objekte mit Eigenschaften, Verhalten und räumlichen Beziehungen; Repräsentation von Dingen als Objekte mit Eigenschaften, Verhalten und räumlichen Beziehungen; Name, Gesamtlänge… Flussrichtung Breite (x,y), Tiefe (x,y),… Rhein

6 Was ist eine relationale Geodatenbank? Datenbank, die räumlich bezogene geographische Daten enthält Datenbank, die räumlich bezogene geographische Daten enthält Repräsentation von Dingen als Objekte mit Eigenschaften, Verhalten und räumlichen Beziehungen; Repräsentation von Dingen als Objekte mit Eigenschaften, Verhalten und räumlichen Beziehungen; Definition von Beziehungsregeln zwischen Objekten möglich Definition von Beziehungsregeln zwischen Objekten möglich (referentielle Integrität) Name, Gesamtlänge… Flussrichtung Breite (x,y), Tiefe (x,y),… Rhein Mindestabstand Gebäude - Ufer

7 Inhalte und Daten in einer Geodatenbank GEODATENBANK feature datasets (spatial reference) Raster datasets Rasters TIN datasets Locators Domains Validation rules

8 Inhalte und Daten in einer Geodatenbank GEODATENBANK feature datasets (spatial reference) Objekt classes Raster datasets Rasters TIN datasets Locators Domains Validation rules

9 Inhalte und Daten in einer Geodatenbank GEODATENBANK feature datasets (spatial reference) Objekt classes Feature classes Raster datasets Rasters TIN datasets Locators Domains Validation rules

10 Inhalte und Daten in einer Geodatenbank GEODATENBANK feature datasets (spatial reference) Objekt classes Feature classes Relationship classes Raster datasets Rasters TIN datasets Locators Domains Validation rules

11 Inhalte und Daten in einer Geodatenbank GEODATENBANK feature datasets (spatial reference) Objekt classes Feature classes Relationship classes Raster datasets Rasters TIN datasets Locators Objekt: nichträumlich z.B.Grundstückseigentümer Objekt class: Datentabelle von Objekten Domains Validation rules

12 Inhalte und Daten in einer Geodatenbank GEODATENBANK feature datasets (spatial reference) Objekt classes Feature classes Relationship classes Raster datasets Rasters TIN datasets Locators Feature: räumlich, koordiniert (x,y) Typen: Punkt, Linie, Kurve, Polygon, Fläche z.B. Grundstück Feature Class: Tabelle von Features des gleichen Types enthält feature attributes (Adresse, m²,..) unabhängig von anderen f.classes Alle feature classes eines featuredatasets haben das gleiche Koordinatensystem! (spatial reference) Domains Validation rules

13 Inhalte und Daten in einer Geodatenbank GEODATENBANK feature datasets (spatial reference) Objekt classes Feature classes Relationship classes Raster datasets Rasters TIN datasets Locators Relationship: verlinkt räumliche und nicht räumliche Dinge z.B. Zuordnung von Grundstück und Eigentümer Relationship class: speichert Beziehungen zwischen classes in Tabellen Domains Validation rules

14 Inhalte und Daten in einer Geodatenbank Geometric networks: Benutzerdefinierte Sammlung von feature classes feature classes bilden ein geometrisches Netzwerk aus Kanten, Knoten und Schritten (turn) GEODATENBANK feature datasets (spatial reference) Objekt classes Feature classes Relationship classes Geom. networks Domains Validation rules Raster datasets Rasters TIN datasets Locators

15 Inhalte und Daten in einer Geodatenbank GEODATENBANK feature datasets (spatial reference) Objekt classes Feature classes Relationship classes Geom. networks Planar topologies Domains Validation rules Raster datasets Rasters TIN datasets Locators Planar topologies: verbinden faetures zu kontinuierlichen Flächenobjekten erlauben faetures gemeinsame Grenzen

16 Inhalte und Daten in einer Geodatenbank GEODATENBANK feature datasets (spatial reference) Objekt classes Feature classes Relationship classes Geom. networks Planar topologies Domains Validation rules Raster datasets Rasters TIN datasets Locators Domains: Definition von wahren Attributwerten (text, numerisch)

17 Inhalte und Daten in einer Geodatenbank GEODATENBANK feature datasets (spatial reference) Objekt classes Feature classes Relationship classes Geom. networks Planar topologies Domains Validation rules Raster datasets Rasters TIN datasets Locators Validation rules: erzwingen Datenintegrität durch Domänen, relationship rules, connectivity rules Bsp.: Verbindungsregeln für verschieden dicke Wasserleitungen

18 Inhalte und Daten in einer Geodatenbank GEODATENBANK feature datasets (spatial reference) Objekt classes Feature classes Relationship classes Geom. networks Planar topologies Domains Validation rules Raster datasets Rasters TIN datasets Locators Raster data: kopierte Karte, Oberfläche, Gitterdaten (Temp.), Luftbilder Pyramidenform Problem: Datengrösse!!! Speicherform: Tabelle

19 Inhalte und Daten in einer Geodatenbank GEODATENBANK feature datasets (spatial reference) Objekt classes Feature classes Relationship classes Geom. networks Planar topologies Domains Validation rules Raster datasets Rasters TIN datasets Locators TIN datasets: trianguliert, unregelmäßig verteilte Punkte mit z- Werten Speicherungsform: in coverage workspaces Speicherung noch nicht in Geodatenbanken!!! Speicherung noch nicht in Geodatenbanken!!!

20 Inhalte und Daten in einer Geodatenbank GEODATENBANK feature datasets (spatial reference) Objekt classes Feature classes Relationship classes Geom. networks Planar topologies Domains Validation rules Raster datasets Rasters TIN datasets Locators Locators: Definition von Konvertierungsprozessen, die alphanumerische Beschreibungen geographischen features zuordnen (Bsp.: Zuordnung Adresstabelle - Orte)

21 ArcSDE

22 Was ist ArcSDE? ArcSDE ist keine Datenbank! ArcSDE ist keine Datenbank! Schnittstelle zu relationalen Datenbanken Schnittstelle zu relationalen Datenbanken Tool zum Speichern, Verwalten und Bearbeiten Tool zum Speichern, Verwalten und Bearbeiten von eigenen und fremden Daten von eigenen und fremden Daten ArcViewArcEditorArcInfoArcExplorer (Java edition) HTML Viewer ArcSDE Gateway DateienDatenbank ArcIMS Server ArcGIS Desktop ArcIMS

23 ArcSDE Hauptproblem: Wie verwalte und bearbeite ich eine so große Datenmenge bei gleichzeitiger Reduzierung des Rechenaufwands? Wie verwalte und bearbeite ich eine so große Datenmenge bei gleichzeitiger Reduzierung des Rechenaufwands?

24 ArcSDE Hauptproblem: Lösung: Systemorientierte Datenverwaltung

25 Die ArcSDE Architektur Three-tier-Architektur Three-tier-Architektur (application server) Two-tier-Architektur Two-tier-Architektur (direct connection)

26 Die Three-tier-Architektur client application ArcSDE application server ErgebnisAnfrage DBMS

27 Die Three-tier-Architektur client application ArcSDE application server ErgebnisAnfrage DBMS Verteilung der Anwendungen auf server und client cooperative processing

28 Die Three-tier-Architektur client application ArcSDE application server ErgebnisAnfrage DBMS Probleme:Serverausfall Datenklammerung Datenklammerung Viele Clients: Versionen Versionen

29 Two-tier-Architektur ArcSDE Client (+ server) DBMS direct connection

30 Two-tier-Architektur ArcSDE Client (+ server) DBMS direct connection Performance-Vorteilebezüglich Zugriff Verwaltungsaufwand Serverausfall ABER: Hardwareanforderungen

31 Die ArcSDE Architektur Vorteil dieser Architekturen: Datenverwaltung auf dir zur Verfügung stehende Hardwareleistung abstimmbar.

32 Datenspeicherung ArcSDE Datenintegrität Integritätsverwaltung von: a) Punkt, Linie, Bogen, Polygon b) speziellen Beschränkungen (in Datenbank nicht sinnvoll) z.B. Mindestbandbreite oder Polygon mit höchstens 5 Seiten

33 Datenspeicherung in Datenbank: indizierte Tabellen in Datenbank: indizierte Tabellen bisher: nur FID (siehe GIS I: Redundanzfreiheit) jetzt: FID + Typenindex zur Suchbeschleunigung

34 Datenspeicherung Binary Large Object (BLOB) Binary Large Object (BLOB)Binärcode Normalized Schema Normalized SchemaKoordinaten Geometry Type Geometry TypeGeometrie

35 Räumliche Anfragen Eigenschaften räumlicher Objekte: i.d.R. hoher Speicherplatzbedarf i.d.R. hoher Speicherplatzbedarf komplexe Berechnungen (steigende Kosten und CPU-Anforderungen) komplexe Berechnungen (steigende Kosten und CPU-Anforderungen)

36 Räumliche Anfragen Eigenschaften räumlicher Objekte: i.d.R. hoher Speicherplatzbedarf i.d.R. hoher Speicherplatzbedarf komplexe Berechnungen (steigende Kosten und CPU-Anforderungen) komplexe Berechnungen (steigende Kosten und CPU-Anforderungen) Prinzip: angenäherte Repräsentation eines Objektes Filter- und Verfeinerungstechniken Filter- und Verfeinerungstechniken (umgesetzt durch SQL)

37 Räumliche Anfragen Eigenschaften räumlicher Objekte: i.d.R. hoher Speicherplatzbedarf i.d.R. hoher Speicherplatzbedarf komplexe Berechnungen (steigende Kosten und CPU-Anforderungen) komplexe Berechnungen (steigende Kosten und CPU-Anforderungen) Prinzip: angenäherte Repräsentation eines Objektes Filter- und Verfeinerungstechniken Filter- und Verfeinerungstechniken (umgesetzt durch SQL) Ergebnis: Lieferung eines wahrscheinlichen Ergebnisses schnellere und effektivere Suche schnellere und effektivere Suche

38 Räumliche Anfragen Window queries Finde alle Bonner Straßen, die den Hofgarten durchqueren Finde alle Bonner Straßen, die den Hofgarten durchqueren Join queries Finde alle öffentlichen Gebäude der Stadt Bonn, die mehr als 8000 m² Büroflächen haben, und innerhalb von 10 min vom Hauptbahnhof mit öffentlichen Verkehrsmitteln erreichbar sind. Finde alle öffentlichen Gebäude der Stadt Bonn, die mehr als 8000 m² Büroflächen haben, und innerhalb von 10 min vom Hauptbahnhof mit öffentlichen Verkehrsmitteln erreichbar sind.Problem: Wegen Größe der Ergebnismenge exakte Fragestellung notwendig!

39 Räumliche Anfragen Window queries Finde alle Bonner Straßen, die den Hofgarten durchqueren Finde alle Bonner Straßen, die den Hofgarten durchqueren Join queries Finde alle öffentlichen Gebäude der Stadt Bonn, die mehr als 8000 m² Büroflächen haben, und innerhalb von 10 min vom Hauptbahnhof mit öffentlichen Verkehrsmitteln erreichbar sind. Finde alle öffentlichen Gebäude der Stadt Bonn, die mehr als 8000 m² Büroflächen haben, und innerhalb von 10 min vom Hauptbahnhof mit öffentlichen Verkehrsmitteln erreichbar sind.Problem: Wegen Größe der Ergebnismenge exakte Fragestellung notwendig!

40 Räumliche Anfragen SELECT Parks.Name FROM Parks, Roads WHERE MDSYS.SDO_RELATE (Parks.Geometry, Roads.Geometry, MASK=OVERLAPBDYINTERSECT) = TRUE AND Roads.Name = A555 Umsetzung: Spatial Indexing (SQL)

41 Spatial Indexing Ziel: schnelle Lieferung eines Datenpfades durch Erleichterung räumlicher Selektion

42 Spatial Indexing Ziel: schnelle Lieferung eines Datenpfades durch Erleichterung räumlicher Selektion Prinzip: Durchsuchung von Teildatensätzen 1. Hinzufügen von best. räuml. Datenstrukturen zum System (vgl. Binärer Suchbaum bei Standartattributen) (vgl. Binärer Suchbaum bei Standartattributen) 2. Kartierung von räuml. Objekten in einem eindimensionalen Raum Speicherung in einem eindimensionalen Index, wie Speicherung in einem eindimensionalen Index, wie binärer Suchbaum binärer Suchbaum Räumliche Anfragen erfolgen nur anhand von Tabellen

43 Spatial Indexing Umsetzung:Quad-Tree-IndexingR-Tree-Indexing

44 Vorraussetzung: kontinuierliches Datenmodel, d.h. keine Datenaufspaltung Bsp.: Speicherung eines Grundstückes als Polygon oder Speicherung mehrerer Polygone zu einer kontinuierlichen feature class Speicherung mehrerer Polygone zu einer kontinuierlichen feature class

45 Quad-Tree-Indexing Prinzip: Anbringung eines eines numerierten Gitters an eine feature class Anlegung einer Indextabelle Inhalt: welches feature in welchen Quadranten fällt Index Grid QUAD

46 Quad-Tree-Indexing Prinzip: Anbringung eines eines numerierten Gitters an eine feature class Anlegung einer Indextabelle Inhalt: welches feature in welchen Quadranten fällt Index Grid hierarchiches Muster TREE

47 Quad-Tree-Indexing Prinzip: Anbringung eines eines numerierten Gitters an eine feature class Anlegung einer Indextabelle Inhalt: welches feature in welchen Quadranten fällt Index Grid INDEXING

48 R-Tree-Indexing Prinzip: kleinstes umschließendes Viereck sinnvoll bei n-dimensionaler Datenindizierung (dynamisch) Bsp.: Ölförderung (zeitabhängig)

49 R-Tree-Indexing a b c d e root root AB abcde A B

50 Resumé Was ist anders als bisher? Informationsmenge Genauere Suchergebnisse Schnellere (bzgl. Datenmenge) Suchergebnisse Datenverwaltung auf Hardware abstimmbar Projektbildung (Versionen) ABER: höhere Hardwareanforderungen


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