省级森林资源数据库查询优化研究

发布时间：2021-01-12 03:47

　　随着空间数据的引入,森林资源数据库的数据量剧增,应用需求日趋复杂化,这给应用系统的运行效率带来了挑战。如何有效地组织数据、制定查询优化策略、综合运用优化方法来提高系统整体效率,已经成为森林资源数据库应用系统设计中的关键问题。本文基于Oracle和ArcSDE技术,对森林资源数据库的存储和查询优化策略进行深入分析,探索适用于森林资源数据库的优化方法,并以福建省森林资源数据库为例进行各种优化策略的比较和验证。文章分析了森林资源数据库的特点,总结了以Oracle和ArcSDE为基础的森林资源数据库查询优化的方法和策略。对于空间数据查询,提出了以调整Oracle的内存、ArcSDE的参数调整为主的查询优化策略;对于基于属性数据的统计查询,提出了以SQL语句调整、索引优化、物化视图方法为主的查询优化策略,针对福建省二类调查数据库系统的25个报表创建了6个物化视图。由于使用了物化视图和其它适合的查询优化方法,二类报表统计程序的运行时间大为缩短,证明了查询优化策略对森林资源数据库系统的有效性和适用性。 

【文章来源】：北京林业大学北京市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：69 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

户JcSDE的工作机制Fig.3.lThemeehanismofworkingfor户‘cSDE基于SDE的C/s结构SDE是位于RDBMS和客户端之间的空间服务器与

户JcSDE的C/S结构

ArcSDE通过减少服务器和客户端之间的数据传输优化显示性能。为了达到这个目的，户JcSDE采取逐层降低分辨率的方法表达数据集，即数据金字塔(图3.5)。在数据金字塔中，选取当前显示所需的分辨率的栅格数据，可以加速栅格数据的显示。目前支持三种采样的方法构建数据金字塔。相邻采样法用于名义数据或者彩色地图类的栅格数据;双线性采样法和立方采样法用于卫星影像和航空影像等连续数据。构建数据金字塔是在服务器端完成的。数据如果被压缩，服务器首先解压缩数据，然后构建数据金字塔，然后再次压缩并将该数据插入栅格数据块表。图3.5数据金字塔 Fig.3.5DataP班amid以1:1万扫描地形图的存储为例说明栅格数据的存储机制(图3.6)。1:1万扫描地

【参考文献】：
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本文编号：2972086