空間數據庫的回歸與發展趨勢

余秋實，邵燕林

（1.長江大學 地球科學學院，湖北 武漢 430000）

空間數據庫是旨在研究空間物體和空間數據的表示方法和有效存儲結構，并在計算機中建立相應的數據模型，最終構建一定的空間索引方法的科學。空間數據的特殊性質—現實性、一致性、完整性，以及特有的空間關系特征和非結構化特征等[1]，使得空間數據庫從最開始的文件索引系統逐步向大數據方向演化，并能結合不同的實際用途共同開發多個方向的數據管理系統，逐步拓展了空間應用范圍、增加了數據庫的管理功能。

在空間數據庫的全部結構中，對空間數據的存儲、索引、壓縮和空間查詢進行處理與優化是重中之重，吸引著人們不斷為之探索新技術、開發新應用。從較早的強調繼承性與多態性的面向對象的軟件方法，到應用在對象關系數據庫中，結合抽象數據類型來支持空間索引、空間操作和查詢優化等操作，空間數據庫的清晰脈絡在演變中不斷發展與更新，也體現了人們不斷更新的應用空間數據的方式。

空間數據庫的五大核心技術分別為空間概念模型、空間數據類型與操作、空間查詢語言、空間操作算法和空間索引訪問方法[2]。近年來，空間數據庫的創新性內容無一不是圍繞著五大核心技術而成，其他基礎性的概念與內容也愈發得到了更多的了解與認同。

1 空間數據庫的地理回歸

地理的不斷發展以及相關技術的更新換代使得該學科愈發體現出其重要的基礎優勢，“回歸地理”將成為近期研究的著力點，這意味著空間數據庫在結合了越來越多的實際用途后，終于能回到服務地理應用、共同構建基礎地理支撐與操作這一方面。

1.1 改進基礎地理空間數據庫

傳統的數據更新主要依靠測繪人員繪制的基礎圖幅地形圖進行更新，過于冗雜耗時，且無法適應新時代信息更新換代的速度，因此需對空間數據庫中的數據標準、管理方案以及數據的實時動態更新進行一定的技術修改，從而提出新的技術方法。向紅梅[3]等對基礎地理空間數據庫進行了一定的改進與更新，使其更符合當下信息化測繪時代對地理信息數據實時綜合服務的更高要求。

1.2 利用GIS數據庫存儲多重數據

針對地貌圖和地形圖的不斷更新，國外相關研究的思路是開發一種全新的地貌GIS數據庫，可全面存儲地貌數據，并將其作為處理和提取空間主題數據的基礎。該數據庫中的空間信息主要包括巖石形態、水文、巖性、成因、演化過程和巖齡等。Gustavsson M[4]等指出，該地理數據庫的獨特之處在于充分考慮了GIS應用程序的實際需求，與其并行設計構建了綜合地貌制圖系統，這種設計上的緊密耦合使得信息可以輕松地從地貌圖中數字化到GIS數據庫中，以便于科學研究和實際應用。

2 空間數據的管理與分析

空間數據庫的發展一直在不斷地進行多領域融合，并在創新中完成自身的蛻變，因此從地理走向生活、走向對多種數據的管理與分析，將是一個無法阻擋的變革趨勢。例如，某地政府與相關機構長期掌握著當地城市規劃數據以及其他相關基礎信息數據，但若不進行一定的數據管理與共享，這些數據易喪失其時效性與可挖掘性，從而無法發揮真正的政策支持和輔助規劃作用。

2.1 構建“多規合一”信息平臺

為了合理分發與調用空間數據，可以構建“多規合一”信息平臺為契機，充分挖掘空間數據的存在和使用價值。金兵兵[5]等以廣州市天河區為例，利用數據服務的方式實現了與多個部門業務系統之間的同步數據交換，并在ArcSDE的支持下完成了數據的集成化管理；然后利用WebGIS和數據挖掘等技術完成了數據之間的“聯動”操作，進一步提供了數據交換與共享、地理坐標轉換與三維仿真輔助規劃等功能，為項目建設審批與管理等業務提供了相應的GIS技術支撐?！岸嘁幒弦弧毙畔⑵脚_集成了發展規劃與土地規劃數據庫、城鄉規劃數據庫和基礎地理信息數據庫等豐富的數據庫內容，在空間數據的存儲與管理方面實現了質的飛躍，也使空間數據能為更多項目提供信息技術的有力支持。

2.2 采用空間分層數據庫

建設空間結構化的數據庫可以幫助決策者制定一定范圍內的管理計劃，確定資金和特定管理措施的優先順序，跟蹤保護和恢復進度，進行基于科學決策的研究。查閱國外相關文獻發現，類似的空間分類與空間數據庫技術也同樣應用于環境數據的管理、研究與決策內容中，如WANG L Z[6]等指出在研究五大湖水生棲息地框架時，需要一個在整個盆地范圍內具有生態等級和社會經濟信息的空間分層數據庫來存儲該數據。在構建的相關數據庫中，為了存儲河流或海岸數據的流瀉方向與集水區數據，需要劃分30 m的網格單元，從而詳盡描述具體的海岸線條件、沿海人類的干擾以及適度變化的理化和生物特征。該數據庫有效存儲了多種相關的空間數據，也為海量數據的處理方式提供了新的靈感。

3 海量數據對空間數據庫提出的新挑戰

海量數據正向空間數據庫不斷提出新的挑戰：首先，在移動互聯網、云計算以及相應的空間數據采集技術的不斷發展下，空間數據擁有的海量特征已逐步轉變為空間數據的大數據特征，這對空間數據的存儲和管理提出了新的挑戰，需要更大的數據量和更高效的數據處理模式；其次，在大型地理信息系統中，通常需同時對海量的矢量數據與柵格數據進行合理化存儲，并為高并發的用戶查詢請求提供高效響應，處理并發回用戶索取的數據，但令人遺憾的是，傳統的數據庫設計方案難以滿足該需求；與此同時，快速高效地查詢信息日漸成為衡量當前空間數據庫性能的重要指標之一，而傳統的單節點關系型空間數據管理方式難以滿足大數據量空間數據查詢的需求，特別是高性能的復雜空間多表鏈接任務需求，這也是對新興空間數據庫所附加的更高要求。因此，需要基于新型的數據庫存儲策略，設計基于新型架構的數據庫管理系統，以期解決數據的多分布、多存儲、數據量過大與實時動態采集數據等問題。

1）將關系型數據庫轉化為分布式空間數據庫勢在必行。關系型數據庫主要基于傳統的集中式存儲與數據管理模式，以現代的眼光來看，其局限性主要集中在處理和應用大數據方面，包括存儲內容和存儲能力的可擴展性以及后續的高并發處理能力要求。在GIS領域中，空間大數據存儲正不斷地向開發者提出更高的并發要求，且尤為重視可擴展性數據庫的存儲能力以及數據庫內外的數據處理和訪問模式。因此，李紹俊[7]等提出了基于內存和NoSQL數據庫的空間大數據分布式存儲與綜合處理策略。該策略充分結合了基于傳統關系型數據庫的GIS基本功能和NoSQL數據庫提供的大數據分布式存儲能力，既滿足了數據存儲的需要，又保證了整個系統GIS功能依舊完善。

2）采用分布式空間索引處理海量矢柵數據。針對大型GIS中存儲的海量矢柵數據，吳琰[8]等提出了一種 利用基于內存存儲的分布式數據庫HBase存儲空間 數據的方法，并設計了一種基于GeoHash的分布式空間索引，旨在實現矢柵空間數據的分布式存儲與快速并發查詢。實驗結果證明，該索引可大大提高海量空間數據的存儲和查詢效率，并保證高并發數據訪問時能快速響應，這意味著該數據庫可為大型綜合性GIS的運轉效率問題提供一條行之有效的解決途徑。

3）采用無共享架構的優勢。基于MPP架構的無共享架構的優勢再次被人們所重視。陳達倫[9]等設計了基于MPP架構的并行空間數據庫原型系統，并針對空間數據的特性，設計了并行空間數據劃分與導入、并行空間多表鏈接、空間數據查詢優化等算法與模型。為驗證該系統的有效性，反復進行了多次試驗。通過數據分析發現，在處理大規模數據量的數據挖掘時，相較于傳統單節點數據庫，該系統能更充分地提高復雜查詢海量數據的性能，更好解決空間數據庫并行化處理數據的問題。

上述3種解決方案較好地應對了海量數據向數據庫管理系統提出的挑戰，能促使空間數據庫的不斷發展、進步，從而伴隨著人類自身的科學發展過程。

4 基礎空間數據規則的反思與修改

當種種面向大數據的空間數據庫技術不同卻又相似，實質性的創新仍在路上、并沒有到達人們眼前時，可考慮對基礎拓撲規則進行一定的思考與完善，以便于驗證真正復雜的地理數據集。

4.1 對拓撲規則進行新擴展

對拓撲規則進行新擴展，從而擁有更廣泛的規則集，則可將要素屬性與拓撲規則混合在一起作為新的過濾器，在一定程度上改變原有的處理邏輯。Martinez-Llario J[10]等提出了一種基于規則的拓撲軟件系統。該系統提供了高度靈活快速的過程，以便在數據集之間的空間關系中保障數據的實施完整性；且可與包括PostgreSQL、H2或Oracle在內的各種DBMS一起使用，具有良好的數據兼容性，可在后端空間中有效執行具體的運算邏輯。

4.2 注重對空間數據本身的處理與分析

國內的相關文獻更加強調對空間數據本身的處理與分析，如趙紅偉[11]等為解決地理空間數據在空間、時間、內容上的語義關系，提出了地理空間數據本質特征語義相關度計算模型；艾廷華[12]等則對空間數據多尺度表達問題進行了詳細思考，提出了多級尺度顯式存儲、初級尺度變化累積、關鍵尺度函數演變和初級尺度自動綜合4種技術策略。與進步的趨勢，從而便于數據科學的進一步發揚光大，真正讓數據組成我們的生活、并服務于我們的生活，讓空間數據庫的發展真正便于每個自由發展的個體。

5 對空間數據庫發展的展望

目前地理信息處理仍是空間數據庫研究內容的重要組成部分，但空間數據庫技術已走出了單純研究地理要素、進行地理處理和分析的范疇，正在不斷向海量數據管理、海量數據處理等方面邁進，且已取得了許多行之有效的研究成果。未來空間信息中的時間數據必將被進一步重視與分析，這將意味著時空數據庫和智庫功能終將被賦予新的重要價值，而空間信息所蘊含的其余價值也將被進一步挖掘與處理，以期適應人類社會不斷發展