6.2　城市规划数据库的设计城市规划数据库是专门用来存放与城市规划有关数据和信息的数据库。而城市空间数据又分为矢量和栅格数据，同时各种数据又具有空间和属性的特征，有的还有时间特征，各种特征的信息可能要用不同的结构来表达。各类数据的开发可能是使用不同的GIS软件来完成的，导致数据的格式也可能各不相同，一个数据库可能要求容纳各种各样的数据类型和格式。城市规划数据库的设计应该既考虑数据的特征，又兼顾城市规划应用的特殊目的。按照应用目的设计的数据库是根据城市规划编制和城市规划行政主管单位的使用目的来对数据库进行设计的，若对数据的考虑加强一些，便可以使设计出的数据库既充分利用技术上的优势，又能兼顾用户的应用目的。6.2.1设计目标及要求1.满足用户要求设计者必须充分理解用户各方面的要求与约束条件，尽可能精确地定义系统的需求。2.良好的数据库性能城市规划数据库性能包括多方面的内容，在数据存储方面，既要考虑数据的存储效率又要顾及存取效率(尤其是对空间数据);在应用方面，随着城市建设速度和城市规划理念更新的加快、城市规划行政体制和法律体系的逐步完善，设计的数据库不仅要能满足当前应用之需要，还要能满足一个时期内的需求可能;在系统方面，当软件环境改变时，容易修改和移植。另外，还要有较强的安全保护功能。但是，上述性能往往有些冲突，设计时必须从多方面考虑，对这些性能做出最佳的权衡。3.对现实世界模拟的精确程度城市规划数据库也是通过数据模型来模拟现实世界的信息类别与信息之间的联系。模拟现实世界的精确程度取决于两方面的因素:一是所用数据模型的特性;二是数据库设计质量。4.能被数据库管理系统接受城市规划数据库设计的目的，是建立数据库管理系统支持下能运行的数据模型和处理模型。6.2.2设计过程数据库的设计方法，随数据库的类型、大小、复杂程度和使用周期等因素的不同而不同(Healey，1991)。为了能将所有的数据有效、合理地存储在数据库中，并能够满足用户的要求，在设计过程中通常有一些共同的步骤和思路。一般来说，无论哪一种数据库设计，都分成以下几个步骤(ESRI，1992):①需求分析;②可行性分析;③概念设计;④详细设计;⑤自动化方案制订;⑥试点项目实施;⑦数据库总体实施。下面就其中的重点问题进行阐述。1.数据源调查和评价数据源调查和评价的主要内容包括:能获得哪些数据;这些数据可划分为几个类型;它们之间有何联系;哪些是基础数据，哪些是可以由基础数据生成的合成数据和综合数据。在进行业务现状和数据现状分析的同时，也应估计将来可能出现的变化与发展。(1)数据源数据是任何信息系统的核心，在考虑UPMIS的系统目标时，需要对数据进行评估、分类和登记。城市规划中的数据源包括来自城市空间数据集的多种类型的数据，如各类地图、遥感图像、文字报告、统计数据等。(2)数据的分类从表现形式上，数据可划分为字符型数据、数值型数据、日期型数据、图形型数据和多媒体数据5类;从数学性质上看，可划分为名义型数据、有序型数据、间隔型数据和比例型数据4类。2.数据评价数据的评价包括以下三个方面:(1)数据一般状况评价·数据的目前状态:数据是否已有电子版，或是否有机构正在生产数据电子版。若有电子版数据，则要考虑数据格式、拓扑关系、数据分辨率、数据覆盖面的完整性、数据的可获得性、自动化过程实施和元数据信息的完全性。·数据是否为一种标准形式:该类数据是否为国家、地方以及行业的标准。·数据是否可以直接被GIS使用:常常某些数据需要经过一定的处理以后才能与数据库中定义的数据相符合，这样可能会对整个数据库的实施带来影响。·数据的原始性:有些数据是由其他更原始的数据推导、综合而来，要注重使用更原始的数据，即第一手数据。·数据的可替代性:常常对一种所需要的数据来说，会有多种来源，有些容易获得，有些则较难，在决定使用哪一种时，应该将各种可能来源的数据均加以收集并仔细比较，再做定论。·数据与其他数据的一致性:覆盖的地区是否一致，比例尺是否相同，数据的地理控制点是否符合数据库的要求，在整个地区是否一致，投影是否与要求符合等。·数据的共享性:数据能否被其他系统使用，是否可以进行格式转换。(2)数据空间特征·空间特征的表达方式。例如，城市可以当做点或多边形;地形数据既可以是等高线式的矢量表达方式，又可以是栅格的数字高程模型。因此，要比较各种特征是否符合特定的要求。·空间特征的连续性和闭合性。在很多数字形式的CAD数据中，很多线性特征的表达(如铁路线)是不连续的，有些面状的地理特征是不封闭的。这时需要对不连续、不闭合的情况进行自动或半自动地处理，以保证各个特征的连续性和闭合性。·表示规则的比较。不同数据集在对同一类型的地理特征进行表示时，可能使用不同的规则。例如河流信息，有些是用双线表示，有些则只有单线。对于油井，有些是用多个点聚集表达，有些则是用多个多边形表达其覆盖的范围。·空间数据地理控制信息的比较。不同数据集使用不同类型的大地控制系统，通常可能有:①GPS点;②大地控制测量点;③人为划分的地理位置点，例如图幅角点等;④道路等线性特征的交叉点。不同的方法代表不同的精度，在详细设计过程中，控制点精度的比较和评价是重要的一环。·空间地理数据的系列性。在空间数据收集过程中，常常会遇到不同地区同一类型数据的比例尺不同或覆盖有交叉重叠的情况。这就要决定不同地区的信息衔接问题，边界匹配有可能会出现问题。决策时不仅要考虑到整个数据库的质量，还要兼顾实施的难易。·分类方法的比较和评价。不同数据集对同一类型的数据通常使用不同的分类方法。例如同样是道路，不同的生产厂家会根据其要求进行级别分类。有时两种数据的这种差异不论是从空间图形的角度还是从属性信息的角度都可能会大到几乎无法匹配的地步，因此分类方法是详细设计过程中应该引起重视的一项。·地理参考系统的一致性。同一地区，不同地理特征的地理参考系统可能会由于比例尺、原始信息、年代的不同而出现不匹配的现象。例如一个流域的山谷脊线应与一个地区的等高线走向一致。又如一个河流又是行政边界时，它将会出现在水系层和行政边界层上，但若两者的地理参考不匹配的话，则会产生出很多冗余信息。(3)数据属性特征·属性的存在性。很多空间数据并不具有属性数据或不直接拥有所需要的属性数据。在详细设计过程中，对各数据层均要评价其属性数据的存在性。·属性数据与空间位置的匹配。很多属性数据以表格报告的方式存在，而没有图形信息与其直接匹配，所以有时需要使用编码的方法将属性数据的位置数据自动或半自动地产生出来。·属性数据的编码系统。不同来源的同一类数据的编码系统常常不同，需要加以比较，并根据应用的要求来决定使用哪种。有时也可能要求结合起来使用。·属性数据的现势性。各类属性数据随着时间的变化有所变化，在数据库详细设计过程中，对每层数据的属性数据的现势性应加以严格的考虑，以保持整个数据库的现势性。3.数据的组织和分析收集到各种信息后，接下来是对信息的组织和分析，然后将结果表达出来。信息表达的方式通常有表、清单、数据流程图、数据字典等，具体包括以下6种:现有机构的组织结构图;现有机构的功能示意图;现有机构的人员组织及功能示意图;现有数据内容及来源清单;现有数据及其功能参照表;现有软件硬件设备关系图。除了对现存的状况进行综合分析外，还要将计划的将来状态表示出来，这应包括人员培训计划、GIS的输出产品、实施的进度计划三种。通常各种分析的结果要写成报告，并提出改进的可行性方案。需求分析结果报告通常要包括以下几个部分:(1)机构运作的逻辑数据流程图该流程图通常是集部门组织结构和功能于一体。除了各种主要数据处理过程以外，还包括数据的输入和输出、各功能的接口界面和数据转换。在需求分析报告中，一般要有现有机构的运作和未来机构的动态流程图两种。(2)GIS功能加入后的各种产品各类GIS产品通常可以包括地图、报表、文件、应用软件包、屏幕查询或更新的数据库等。(3)硬件资源表该表可列出现有的硬件资源清单，通常包括:硬件名称、操作系统、主要功能、所属部门、运行状况等。(4)软件资源表软件资源表列出所有的或未来的软件资源清单。该表通常包括:软件名称、所属单位、操作平台、主要功能、参与的应用、运行状况等。(5)专业人员清单该清单是机构内专业技术人员一览表，主要包括:人员名称、所属部门及职务、主要职责范围、技术优势、经验等。(6)数据功能参照表该表表示各类功能与各种数据之间的关系，它可以帮助分析数据重要性的优先程度。只要功能的优先程度得以确定，那么从表中很容易得知相应数据的优先程度。表6-2-1为数据功能参照表样本。表6-2-1　　　　数据功能参照表样本注:表中I代表输入(Input)，O代表输出(Output);有时某数据可能既是输入又是输出，则用I/O表示。(7)数据来源清单数据来源清单列出一个机构内所有数据的来源、格式、目前完善程度等有关信息。样本见表6-2-2。表6-2-2　　　　数据来源清单样本从表中可以看到同一类型的数据集可以使用同一主编号，例如普查数据都用3为主编号，各不同地区用英文字母区分，这样可以使后续分析更简便。该表还可以提供有关哪些部门生产哪些数据的信息。(8)部门功能清单部门功能清单列出所有参与的部门及它们的主要功能。通常这些信息均可以从用户处获得，只要将所有获得的信息全部列出即可。表6-2-3是该清单的样本。表6-2-3　　　　部门功能清单4.数据流程图数据流程图(Data Flow Diagram，DFD)是系统分析的重要工具，其作用一是给出了系统整体的概念，二是划分了系统的边界。数据流程图描述了数据流动、存储、处理的逻辑关系，也称为逻辑数据流程图。这种流程图一般要表达以下内容:对于整个数据流程的每步过程，数据的输入是如何转换成数据的输出;每项处理均要用标号标明，并有部门的注明;各主要处理均应当以任务的形式出现;各主要处理的步骤应简单明了地注明。(1)数据流程图的基本组成系统部件包括系统的外部实体、处理过程、数据存储和系统中的数据流4个组成部分，如图6-2-1所示。系统分析时用数据流程图来模拟这些部件及其相互关系。数据流程图中用特定的符号来表示这些部件。图6-2-1　数据流程图的基本构成①外部实体外部实体指系统以外和系统有联系的人或事物，它说明了数据的外部来源和去处，属于系统的外部和系统的界面。例如，用户单位中的其他用户或与系统有关的其他人员等属于外部实体。外部实体是支持系统数据输入或数据输出的实体，支持系统数据输入的实体称为源点，支持系统数据输出的实体称为终点。在数据流程图最高层上，所有的源点和终点都是构成系统环境的因素。通常外部实体用矩形框表示，框中写上外部实体名。为了区分不同的外部实体，可以在矩形的左上角用一个字符表示，同一外部实体可在一张数据流程图中出现多次，这时在该外部实体符号的右下角画上小斜线表示重复，如图6-2-2所示。②处理过程处理指对数据逻辑处理，也就是数据变换，它用来改变数据值。低层处理是单个数据上的简单操作，而高层处理可扩展成一张完整的数据流程图。例如数据分析是一系列系统活动，即一系列系统处理的集合。而每一种处理又包括数据输入、数据处理和数据输出等部分。在数据流程图中，处理过程用带圆角的矩形表示，矩形分3个部分，如图6-2-3所示，标识部分用来标识一个功能，功能描述部分是必不可少的，功能执行部分表示功能由谁来完成。③数据流数据流是指处理功能的输入或输出。它用来表示一中间数据流值，但不能用它来改变数据值。数据流是模拟系统数据在系统中传递过程的工具。在数据流程图中，用一个水平箭头或垂直箭头表示数据流，箭头指出数据的流动方向，箭头旁注明数据流名称。④数据存储数据存储表示数据保存的地方，系统处理从数据存储中提取数据，也将处理后的数据返回数据存储。与数据流不同的是，数据存储本身不产生任何操作，它仅仅响应存储和访问数据的要求。在数据流程图中，数据存储用右边开口的长方条表示，在长方条内写上数据存储名字。为了区别和引用方便，左端加一小格，再标上一个标识，用字母D和数字组成，如图6-2-4所示。每一数据存储文件有唯一名称。图6-2-2　外部实体图6-2-3　处理过程图6-2-4　数据存储(2)数据流程图的绘制①绘制数据流程图的基本原则·数据流程图上所有图形符号必须是前面所述的4种基本元素。·数据流程图的主图必须含有前面所述的4种基本元素，缺一不可。·数据流程图主图上的数据流须封闭在外部实体之间，外部实体可以是一个或多个。·处理过程至少有一个输入数据流和一个输出数据流。·任何一个数据流子图必须与它的父图上的一个处理过程对应，两者的输入数据流和输出数据流必须一致，即所谓“平衡”。·数据流程图上的每个元素都必须有名字。②绘制数据流程图的基本步骤总的来说，在了解系统要求的前提下，从当前系统(人工系统)出发，由外往内，自顶向下，对当前系统进行描述，然后再按照系统的目标要求，逐步修正，使其功能完善化、处理精细化，其具体步骤大致如下:·把一个系统看成一个整体功能，明确信息的输入和输出。·找到系统的外部实体。一旦找到外部实体，则系统与外部世界的界面就可以确定下来，系统数据流的源点和终点也就找到了。·找出外部实体的输入数据流和输出数据流。·在图的边上画出系统的外部实体。·从外部实体的输入流(源)出发，按照系统的逻辑需要，逐步画出一系列逻辑处理过程，直至找到外部实体处理所需的输出流，形成封闭的数据流。·将系统内部数据处理分别看做整体功能，其内部又有信息的处理、传递、存储过程。·如此一级一级地剖析，直到所有处理步骤都很具体为止，并按照前面所述的原则进行检查和修改。③绘制数据流程图应注意的问题·关于层次的划分随着处理的分解，功能越来越具体，数据存储、数据流越来越多。究竟怎样划分层次，划分到什么程度，没有绝对的标准，一般认为展开的层次与管理层次一致即可，也可以划分得更细。处理块的分解要自然，注意功能的完整性，一个处理框经过展开，一般以分解为4～10个处理框为宜。·检查数据流程图开始分析一个系统时，尽管对问题的理解有不正确、不完美的地方，但还是应该根据理解，用数据流程图表达出来，进行核对，逐步修改，获得较为完善的流程图。·提高数据流程图的易理解性数据流程图是系统分析员调查业务过程，与用户交换思想的工具。因此，数据流程图应简明易懂。这也有利于后继的设计，有利于对系统说明书进行维护。5.数据字典所谓数据字典，是在新系统数据流程图的基础上，进一步定义和描述所有数据的工具，包括一切动态数据(数据流)和静态数据(数据存储)的数据结构和相互关系的说明，是数据分析和相互关系的说明，是数据分析和数据管理的重要工具，是系统设计阶段进行数据库(文件)设计的参考依据。数据字典通常包括数据项、数据结构、数据流、数据存储和处理过程5个部分。其中数据项是数据的最小组成单位，若干个数据项可以组成一个数据结构，数据字典通过对数据项和数据结构的定义来描述数据流、数据存储和逻辑内容。6.2.3概念设计数据库概念设计是从抽象的角度来设计数据库，是从用户的角度对现实世界的一种信息描述，它独立于任何DBMS软件和硬件。概念设计的结果是对现实世界或地质实体的信息化概念模型。它由构造实体的基本元素以及反映这些基本元素之间联系的信息所组成。概念结构独立于数据库逻辑结构，也独立于支持数据库的DBMS。它是现实世界与机器世界的中介，一方面能够充分反映现实世界，包括实体和实体之间的联系，同时又易于向各种数据模型转换。1.概念结构设计的方法设计概念结构通常有4类方法。①自顶向下。即首先定义全局概念结构的框架，然后逐步细化。如图6-2-5(a)所示。②自底向上。即首先定义各局部应用的概念结构，然后将它们集成起来，得到全局概念结构。如图6-2-5(b)所示。③逐步扩张。即首先定义最重要的核心概念结构，然后向外扩充，以滚雪球的方式逐步生成其他概念结构，直至生成全局概念结构。如图6-2-5(c)所示。④混合策略。即将自顶向下和自底向上相结合，用自顶向下策略设计一个全局概念结构的框架，以它为骨架集成由自底向上策略中设计的各局部概念结构。其中最经常采用的策略是自底向上方法，即自顶向下地进行需求分析，然后再自底向上地设计概念结构。图6-2-5　概念结构设计方法2.实体-关系模型实体-关系模型，即E-R模型，是用实体关系来表示数据的模型，它的一个主要用途便是可以清楚地表达实体间的关系。尤其在实体很多、关系很复杂的情况下，E-R模型可以清楚地理出其中的关系来。读者可以通过学习第二章内容了解如何建立E-R模型。这里重点说明分E-R图和基本E-R图的关系。(1)分E-R图设计分E-R图的第一步是要根据系统的具体情况，在多层的数据流图中选择一个适当层次的数据流图，让这组图中每一部分对应一个局部应用，即以这一层次的数据流图为出发点，设计分E-R图。(2)基本E-R图各个局部应用所针对的问题不同，且通常是由不同设计人员完成分E-R模型设计，这就导致各个分E-R图之间必定存在许多不一致的地方。因此合并E-R图时，首先必须着力消除各个E-R图中的不一致，以形成一个能为全系统中所有用户共同理解和接受的统一的概念模型，其次必须消除冗余数据和冗余关系。(3)空间数据的E-R模型表示概念模型最有力的工具是E-R模型，用它来描述现实地理世界不必考虑信息的存储结构、存取路径及存取效率等与计算机有关的问题，比一般的数据模型更接近于现实地理世界，具有直观、自然、语义较丰富等特点，在城市规划数据库设计中得到了广泛应用。图6-2-6就是一个空间数据E-R模型的例子。3.确定数据库地理实体类型系统分析中必须定义实体模型的基本类型，确定描述这些实体模型的数据项及流程，进而弄清这些实体模型间的联系，为最终建立数据模型奠定基础。图6-2-6　用E-R模型表示空间实体及其关系地理信息的分类是对地理实体的一种抽象和概括，它决定了数据质量层次的划分。在确定地理信息的分类时，其分类体系的设计应能包含所有所需的数据和资料信息。图6-2-6以道路为例，用E-R模型表示空间实体及其关系的地理要素分类体系，确保地理信息多用户、多领域共享。在UPMIS系统设计与建立中，常将城市规划信息区分为基础信息和专题信息。基础信息是指在描述或分析专题信息时要经常用到的，用于确定专题信息的地理位置时的参考地理要素信息，例如，地形、道路、居民点、水系等。对此类数据信息分类数目的多寡一般应以各种比例尺地理基础图式规范为基本依据。根据具体的应用目的或实际情况，可酌情扩充。地理信息的类型一旦确定，数据库中允许存在的数据类型或数据文件数目也就确定了。分类体系的确定为地图数据的定性标识和制订编码系统奠定了基础。建立标准的、统一的分类编码体系可以实现数据共享，减少人力、物力、财力的重复浪费，为数据交流带来极大的方便。4.地理实体属性范围实际上，实体与属性是相对而言的，很难把它们截然分开。同一事物在一种应用环境中作为“属性”，在另一种应用环境中就必须作为“实体”。一般说来，在给定的应用环境中:属性不能再具有需要描述的性质，即属性必须是不可分的数据项，不能再由另一些属性组成;属性不能与其他实体具有联系。联系只发生在实体之间。确定实体的属性域的目的在于规定每个实体应包含哪几类属性信息。一般而言，城市规划涉及的空间实体可包括如下几类属性信息。①几何类型信息:如点状物体、线状物体、面状物体、复杂物体、三维物体等。②分类分级信息:说明物体的类型归属，用特征码或地理标识码表示。如城市空间基础信息可分为水系、地形、道路、居民地等。各大类中还可区分为亚类，而同一类中还可分级。③数量特征信息:描述物体的大小或其他可以度量的性能指标。如长度、宽度、高度、深度、密度等。④质量描述信息:说明物体的质量构成。如某建筑的材料组成等。⑤名称信息:物体的专有名称。此类信息对某些实体具有标识作用。5.实体间的基本关系在地理实体之间存在着各种各样的关系，而GIS中只能直接建立一些最基本的关系，其他关系可以在基本关系的基础上导出。一般地，地理实体具有下述3种类型的基本关系。①定性(分层或分类)关系:每个地理实体必须至少属于分类系统中的某一类。即系统要将全部实体在数据输入过程中自动地进行分类组织，形成分类数据集合，确保用户按类别直接提取所需要的信息子集。②定位关系:在GIS中，对地理信息的处理和编辑的一个特殊而重要的操作是按指定范围(常为矩形范围)来处理有关地理实体的信息，这是空间数据处理的一个特点。此类定位关系的建立为复杂的空间操作(如拓扑关系处理)奠定了基础。③拓扑关系:拓扑关系是指网络结构元素(节点、弧段、面域)间的邻接、包含、关联等关系。有的GIS是将它作为基本关系直接建立，有的则是以定位关系为基础，间接导出实体间的拓扑关系。6.2.4逻辑设计1.概述数据库结构设计是数据库设计的核心，UPMIS的设计过程实际上就是将反映城市规划研究区有关的数据，按所需求的数据逻辑结构组织成符合某个特定数据库管理系统数据模式的过程。逻辑结构设计的任务是运用DBMS提供的工具和环境，将对现实世界抽象得到的概念模型转换成相应的DBMS的数据模型，用逻辑数据结构来表达概念模型中所提出的各种信息结构问题，并用数据描述语言描述出来。因此，逻辑设计是整个数据库设计的基础。其目的是要规划出整个数据库的框架，回答数据库能够做什么的问题。在逻辑设计之前需要明确两个内容:宏观地理定义和数据模型，随后再分别对空间数据和属性数据进行逻辑设计。2.宏观地理定义宏观地理定义通常包括以下三个内容:比例尺、地图投影和坐标系统。(1)比例尺比例尺是指地图和地表上长度的对应关系，它是地图或数据精度和详细程度的标志。小比例尺的地图通常要比大比例尺地图的精度低。数据库的比例尺通常取决于用户对数据精度的要求。实际上，一旦地理数据被输入到数据库中，用户可以将数据用任何比例尺进行显示，即认为数字化的数据是没有比例尺的。但是用于产生这些数字化数据的原始图件是有比例尺的，原始图件比例尺的大小决定着一个数据库的精度。因为相同幅面太小的小比例尺地图覆盖的面积要比大比例尺地图大，而大比例尺地图包含的信息则比小比例尺的地图详细。在决定一个数据库的比例尺时，不一定整个数据库均使用同一标准，根据数据的种类及其在GIS中的用户要求，各地理特征可以不同的比例尺而存在。当一个GIS应用会同时需要大小比例尺数据的情况下更应如此。但用户应该了解在使用不同比例尺的原始数据做GIS分析的时候，分析结果的精度是与更小比例尺数据的精度一致的。(2)地图投影和地理坐标系统地图投影是一种系统的方法来测量和参考地球上的某一位置。在考察了空间GIS数据库的比例尺和分辨率以后，下面需要考虑的则是采用一种什么样的坐标系统来表达原始数据。一个坐标系统的选择会影响到整个空间数据库的数据变形。通常空间数据可以用地理坐标系统和笛卡儿平面坐标系统来表达。地图投影的目的就是将球面上的各个位置通过一定的数字模型转换到这种二维平面上。GIS数据库中地图投影的选择是一个关键部分，因为它影响到数据库使用的有效性。建立数据库相对于投影和坐标系统选择的一般原则主要包括下面几个方面:①在经常需要投影变换而且覆盖面积较大的情况下，应该使用地理坐标系统。②笛卡儿坐标系统对于小面积和一个固定的坐标系最为适合。③根据研究区的形状来选择变形最小的投影。④如果有地区标准，则应该使用地区标准。⑤如果研究区的面积因素很重要时，可以考虑使用一种等面积的投影进行面积计算，而数据在存储时可以使用另外的一种投影。(见表6-2-4)表6-2-4　　　　地图比例尺与投影的关系3.空间数据的逻辑设计(1)空间数据逻辑划分UPMIS具有处理数据量大、结构复杂等特点，为了便于管理和应用开发，经常在设计时将整个系统划分为一些子系统，与此相适应，数据库也被划分为若干子库。此外，对于一些比较大的或比较复杂的子数据库还要进一步划分。逻辑设计的主要任务是将空间数据分析阶段所得到的地理数据重新进行分类、组织，如图6-2-7所示，从用户观点描述空间数据库的逻辑结构。在逻辑设计过程中，分两步进行，一是图块结构的设计，即按数据的空间分布将数据划分为规则的或不规则的块。二是图层信息的组织，即按照数据的性质分类，将性质相同或相近的归为一类，形成不同的图层。图块结构和图层结构是空间数据库在纵、横两个方向的延伸，同时空间数据库是两者的逻辑再集成。图6-2-7　空间数据组织①图块结构设计在空间数据库中，地图以文件形式存放，然而集中存放地图却受诸多因素的限制。其一，磁盘容量。地图的比例尺越大，覆盖的地理范围就越广，因而在计算机中需要保存巨量甚至海量(可达到MB，GB)的地理数据，然而磁盘的容量往往是有限的，不可能将数据全部集中存放在一个数据文件中。其二，查询分析效率。对地理数据的查询分析一般是在某个局部范围内展开。如果数据文件很大，将直接影响到数据的读取执行速度。其三，数据库维护。一旦系统出现故障或用户操作不慎，将破坏整个地理范围内的数据，因此不便于对数据库进行维护。考虑到以上因素，为了在计算机中对大容量的空间数据进行有效的组织，需要将所研究的地理区域分割成两个或多个独立的块。如图6-2-8所示，然后对这些图块建立空间索引。图6-2-8　图块的划分②图层信息组织为了提高地图中各个要素的检索速度，便于数据的灵活调用、更新及管理，在空间数据库中，往往将不同类、不同级的图元要素进行分层存放，每一层存放一种专题或一类信息。按照用户一定的需要或一定的标准把某些相关图元要素组合在一起成为图层，它表示地理特征以及描述这些特征的属性在逻辑意义上的集合。在同一层信息中，数据都具有相同的几何特征和相同的属性特征。对地图进行分层管理是计算机对图形管理的重要内容。以层的管理形式效率最高。分层便于数据的二次开发与综合利用，实现资源共享，也是满足多用户不同需要的有效手段，各用户可以根据自己需要，将不同内容的图层进行分离、组合和叠加，形成需要的专题图件，甚至派生出满足各种专题图幅要求的不同底图。例如，某一地区的地形图按照要素的特性分成公路层、水系层、地貌层等。由于某种需要，要制作此地区水系分布图，那么就可以方便地把水系层及有关的要素提取出来，保存为一个文件，这样大大节省了时间及费用，并提高了工作效率。对于共用的要素，可以单独作为一个图层进行数字化，然后将其添加到要编辑的任何文件中去，制作不同的专题图，这样就可以避免重复的数字化工作。假设Li(l，2，…，n)为任一数据层，则一幅完整的地图为L=L1∪L2∪…∪Ln，如图6-2-9所示。图6-2-9　数据分层原理在图6-2-9中，数据层L是研究区域的所有信息总和，这一数据层在数据库中不独立存放，主要原因是数据量过大，而且不便于操作和处理。它实际上是一个理论数据层。实际的做法是按数据的逻辑类型分成若干数据层分别存储。当进行空间分析或处理时，可以提取有关的若干数据层叠加而得到需要的数据。例如，L1∪L6∪L11就构成这一区域的地图状况图。数据分层可以按专题、时间、垂直高度等发生来划分。按专题分层就是每层对应一个专题，包含一种或几种不同的信息。专题分层就是根据一定的目的和分类指标对底图上专题要素进行分类，按类设层，每类作为一个图层，给每一个图层赋予一个图层名。分类可以从性质、用途、形状、尺度、色彩等5个方面考虑。表6-2-5是图层划分的例子。表6-2-5　　　　地形图和地籍管理的图层划分实例表中每一图层存放一种专题或一类信息，有些是几种关系密切的相关要素组合在一起构成一个图层，有些是按照不同属性把图件分解成若干个只代表个别属性的图层，所有点图元(包括注释)层有一个对应的点数据文件，所有线图元层有一个对应的线数据文件，所有区图元层有一个对应的区数据文件。在具体数字化时，分得粗好还是分得细好，必须根据应用上的需要、计算机硬件的存储量、处理速度以及软件限制来决定。并不是图层分得越细越好，分得过细不利于管理，不利于考虑要素间相互关系的处理;反之分得过粗，编辑时要素间互相干扰，不利于某些特殊要求的分析、查询。数据分层时要考虑的问题如下:·数据具有同样的特性，也可以说是数据有相同的属性信息。·按要素类型分层，性质相同或相近的要素应放在同一层。·即使是同一类型的数据，有时其属性特征也不相同，所以也应该分层存储。·分层时要考虑数据与数据之间的关系，如哪些数据有公共边，哪些数据之间有隶属关系等，很多数据之间都具有共同或重叠的部分，即多重属性的问题，这些因素都将影响层的设置。·分层时要考虑数据与功能的关系，如哪些数据经常在一起使用，哪些功能起主导作用。考虑功能之间的关系，不同类型的数据由于其应用功能相同，在分析和应用时往往会同时用到，因此在设计时应反映出这样的需求，可以将此类数据设计为同一专题数据层。·分层时应考虑更新的问题，数据库中各类数据的更新可能使用各种不同的数据源，更新一般以层为单位进行处理，在分层中应考虑将变更频繁的数据分离出来，使用不同数据源更新的数据也应分层进行存储，以便于更新。·比例尺的一致性。例如，植被类型在不同年份的考察中可能有不同的结果，而且考察的尺度范围也不同，所以在这种情况下通常会以两种层来存储。·同一层数据会有同样的使用目的和方式。·不同部门的数据通常应该放入不同的层，这样便于维护。·数据库中需要不同级别安全处理的数据也应该单独存储。·分层时应顾及数据量的大小，各层数据的数据量最好比较均衡。·尽量减少冗余数据。同一类型的数据可能会有不同的拓扑关系。如水系可能既会有线性的(河流)，又会有面状的(湖泊)。通常只需进行特殊的限制，这些不同拓扑类型的同类数据不必分开存储。表6-2-6是空间数据库分层的一个例子。表6-2-6　　　　数据库分层实例同时需要说明的是，空间数据库在分层的基础上，还可以分片。分片类似于模拟地形图的分幅。但片的形状并不一定要求是矩形的或梯形的，所有的片合并起来应能覆盖整个数据的地理区域。由于空间数据库的检索常常要通过地理位置作为索引，所以将数据分片有利于建立优化的索引系统，达到数据空间位置的适配性和属性的一致性。此外，合理的分片还能实现较好的数据管理与维护。数据分片时应考虑的一些问题如下:·存取数据的要求，确定典型用户常用的查询范围。·选择适当的数据量，每片中包含的数据量既不宜过大也不宜过小。过大则增加处理的时间，过小则会给管理和查询带来不便。·分片时往往需经过典型试验以确定最佳方案。③城市分区根据城市规划、管理和决策的需要，在建立UPMIS时，有必要将整个城市区域划分成若干种区域多边形，作为信息存储、检索、分析和交换的控制单元，也可作为空间定位的统计单元。这就要求系统设计规定统一的区域多边形控制系统，并规定各种多边形区域的界线、名称、类型和代码。不同城市区域多边形的划分可以不同，划分原则应考虑各个城市原有的习惯和数据基础，常用的有按行政区划、经济活动性质、建筑群体、市政管理、自然界限等。城市分区也常常用于统计单元。·行政分区据国家标准GB2260—91《中华人民共和国行政区划代码》规定，以县级(市辖区、地辖市、省直辖县级市、旗)为基本单元，包括县(市辖区、地辖市、省直辖县级市、旗)、地区(州、省辖市、盟)、省(自治区、中央直辖市)和国家四级，而且对县级以上的行政单元都进行了严格和科学的编码。县以下行政区的代码可以根据国家标准GB 0114—88《县以下行政区划代码编制规则》自行编制。城市有大有小，规模和行政等级不一。一般地，行政区可分为市、区(县)、街道(乡)三级，亦可划分到居民委员会一级。因此可根据城市的实际情况按照行政分区进行编码。下面以武汉市为例来按照行政分区的情况进行分区。武汉市包括江岸、江汉、硚口、汉阳、武昌、青山、洪山、蔡甸、江夏、东西湖、汉南11个城区，黄陂、新洲2个郊区。各区下辖街道办事处、镇和乡，其中街道办事处可以在乡镇的管辖之下，全市共有10个街道办事处、41个镇、34个乡。·城市管理分区一般而言，一个城市的管理包括:城市规划管理、城市建设管理、城市交通和邮电管理、城市公用事业管理、城市房地产管理、城市环境管理、城市经济建设管理、城市科教文化与社会管理以及城市治安法制管理等。a)市政管理分区市政是指城市管理工作，包括工商业、交通、卫生、基本建设、文化教育等。除了城市行政分区外，市政管理分区可分为三大类。城市建设类:城市规划分区、市政管网系统分区(包括:雨水系统分区、污水系统分区、煤气分区、热力系统分区、电信分区等)。城市管理类:城市居民管理分区、交通管理分区、财政和税务分区、工商管理分区、粮食管理分区、医疗卫生分区等。城市治安、安全类:派出所及治安组织管理分区、消防分区、防空分区等。b)交通管理分区城市交通管理实行交通大队、交通中队、交通支队三级管理。交通管理分区以交通大队、中队、支队所辖范围划分。c)邮政分区全国邮政分区，分为省、邮区、邮局、支局和投递局五级，并进行了全国统一编码。我国邮政编码采用四级六位数编码结构，前两位数字表示省(直辖市、自治区);前三位数字表示邮区;前四位数字表示县(市);最后两位数字表示投递局(所)。如图6-2-10所示。对一个城市来说，一般是一个邮区，有一个或两个邮政局，下设支局和投递局。因此，城市邮政分区可按邮政区、邮电支局和投递局的管辖范围分区，并采用全国统一邮政编码。图6-2-10　邮政编码结构图(2)空间数据逻辑数据结构地理信息系统中逻辑空间结构主要有两大类，即栅格结构和矢量结构(关于两者的特点和比较在第5章有所论述。)分析所建系统中空间数据需要以怎样的结构进行组织，将影响系统建立的平台或数据模型的选择。4.属性数据的逻辑设计(1)概述概念结构是各种数据模型的共同基础。为了能够用某一DBMS实现用户需求，还必须将概念结构进一步转化为相应的数据模型。这正是数据库逻辑结构设计所要完成的任务。从理论上讲，设计逻辑结构应该选择最适于描述与表达相应概念结构的数据模型，然后对支持这种数据模型的各种DBMS进行比较，综合考虑性能、价格等各种因素。从中选出最合适的DBMS。但在实际当中，往往是已给定了某台机器，设计人员没有选择DBMS的余地。目前DBMS产品一般只支持关系、网状、层次3种模型中的某一种，但关系模型居多。对某一种数据模型，各个机器系统又有许多不同的限制，提供不同的环境与工具。所以设计逻辑结构时一般要分3步进行:①将概念结构转化为一般的关系、网状、层次模型;②将转化来的关系、网状、层次模型向特定DBMS支持下的数据模型转换;③对数据模型进行优化。(2)属性表与属性关系的设计属性是空间实体的特征反映。空间实体的属性特征有质量特征、数量特征和关系特征等。一般来说，属性数据是非空间型的，如名称、类别等。但有的属性数据与实体的空间特征有关，如面积、周长、密度等。属性值是指存储在数据库中属性的值。它赋给属性特定的数量或质量指标。在关系数据库中，数据库的文件单元是属性表。属性表是属性值的二维表格表示形式，一般属性表中的行表示实体目标，列表示属性值，而表与表之间则维持着某种关系，即以相互关联的两个表均存在的某一公共项来维持，这项叫做关键项(Primary Key)。使用关系表对一个数据库的设计是很关键的，因为它影响到整个数据库运作的行为和效果。地理数据库中的空间和属性数据之间的关系就是靠关键项来维持的。表6-2-7中的(a)是一个表，在这个表中存储了所有的属性信息，因此无相应的关系表。而(b)表中则将一个表分成3个子表，各个子表均与主表有直接或间接的关系。比较(a)和(b)的情况，(a)中的关系很简单，但因为所有的信息均存放在一个表中，则此表内容繁多，容量较大，在进行数据库各种操作时速度较慢。(b)中将空间与属性信息分开存储，将原来的一个表分成空间表、户主表和地块表3个表，表格虽多，但各表内容都不多，而且项与项之间的关系反而更明确，存储也更为有效;在进行数据库查询和更新时需要哪个表的信息则到哪个表中进行，比(a)的速度会快而且合乎逻辑。属性信息与空间信息分开存储还有其他的好处，例如，假若空间信息表中的某一特征被错误地删除，则属性表中还存有其信息，在进行质量控制时，便可以通过没有关联记录的情况找出这种错误。表6-2-7　　　　　数据库中关系表示意图(3)E-R图向数据模型的转换一些早期设计的应用系统中还在使用网状或层次数据模型。而新设计的数据库应用系统都普遍采用支持关系数据模型的DBMS，所以这里只介绍E-R图向关系数据模型的转换原则与方法。关系模型的逻辑结构是一组关系模式的集合，而E-R图则是由实体、实体的属性和实体之间的联系3个要素组成的。所以将E-R图转换为关系模型实际上就是要将实体、实体的属性和实体之间的联系转化为关系模式。6.2.5物理设计1.概述数据库物理设计的任务是使数据库的逻辑结构能在实际的物理存储设备上得以实现，建立一个具有较好性能的物理数据库。数据库物理设计主要解决以下3个问题:恰当地分配存储空间;决定数据的物理表示;确定存储结构。存储空间的分配应遵循两个原则:①存取频度高的数据存储在快速、随机设备上，存取频度低的数据存储在慢速设备上;②相互依赖性强的数据应尽量存储在相邻的空间上。数据的物理表示可分为两类:数值数据和字符数据。数值数据可以用十进制形式或二进制形式表示，字符数据可以用字符串的方式表示，有时也可以利用代码值的存储代替字符串的存储。为了节约存储空间，常常采用数据压缩技术，这在设计地理数据库时尤为重要。2.确定数据库的物理结构设计数据库物理结构要求设计人员首先必须充分了解所用DBMS的内部特征，特别是存储结构和存取方法;充分了解应用环境，特别是应用的处理频率和响应时间要求;充分了解外存设备的特性。数据库的物理结构依赖于所选用的DBMS，依赖于计算机硬件环境，设计人员进行设计时主要需要考虑以下几个方面。①确定数据的存储结构。确定数据的存储结构时要综合考虑存取时间、存储空间利用率和维护代价等三方面的因素。②设计数据的存取路径。在关系数据库中，选择存取路径主要是指确定如何建立索引。③确定数据的存放位置。为了提高系统性能，数据应该根据应用情况将易变部分与稳定部分、经常存取部分和存取频率较低部分分开存放。④确定系统配置。DBMS产品一般都提供了一些存储分配参数，供设计人员对数据库进行物理优化。初始情况下，系统都为这些变量赋予了合理的默认值。但是这些值不一定适合每一种应用环境，在进行物理设计时，需要重新对这些变量赋值，以改善系统的性能。3.空间数据库的物理设计(1)构造数据模型物理设计的主要任务是使空间数据库的逻辑结构能在实际的物理存储设备上得以实现，即进行数据库物理结构的设计和物理建库。建立一个具有较好性能的物理数据库，其关键在于构造一个数据模型。空间物理数据库采用层次模型组织方式，如图6-2-11所示。图中地图作为树的根，表示一个完整的地理数据库，地图中的地物要保持存储、表达的完整性和一致性。根据图块的划分原则，将空间数据分为若干个图幅，图幅构成树的节点。为了在地图中有效地组织和表达空间地理实体，按照地物的大小对其分级抽取，对不同大小地理的几何对象表示进行整理分层，层中每种类型的要素均由不同的文件来定义，每种要素构成树的叶节点，由此形成内部空间索引系统。具体地，物理建库的一般过程为:建立图块工作区;建立空间数据库的库体框架;建立层框架;数据采集、入库。(2)矢量和栅格数据文件①矢量格式图6-2-11　空间数据库的物理结构矢量格式分为两种，表6-2-8(a)对应于多边形图形文件，表6-2-8(b)对应于线状(包括点状)图形文件，如等高线图、水系图、构造图、交通图等。记录头占用24个逻辑单元，第25个逻辑单元以后开始记录空间坐标数据，每个逻辑单元为4个字节。对多边形图要求记录每个边界弧段沿其前进方向的左、右多边形编号，以建立完整的拓扑结构;线、点图形文件只记录每条线(或每个点)的编号。多边形编号和线、点的编号可以作为指向属性记录的指针，可以是特征值，如等高线的高程等。表6-2-8　　　　　矢量记录格式②栅格格式原始的栅格格式数据文件为简单的逐行、逐列、逐点记录多栅格像元的值，每个像元值占2字节，为0～32767的整数，采用这种简单的结构便于与用户程序和遥感系统共享，又可以用多种高级语言处理。所有数据采用二进制记录方式。由于栅格数据需占用大量的存储空间，为减少冗余，通常采用一种无误差压缩编码——游程编码(RLC)，记录特征游码和游程长度。对于专题地图游程编码平均压缩比可达1∶10。RLC文件数据组织如表6-2-9所示，文件记录头占10个逻辑记录单元，每个逻辑单元为4个字节，2个用来记录特征码，即所在位置的地理实体编码;另2个记录游程长度。表6-2-9　　　　游程编码文件记录格式4.属性关系数据库文件实体的属性通常用关系数据库存储。属性数据文件的记录头记录了该数据文件的记录总数(即所对应的专题图件上的类别总数)、头结构长度、对应于每个图类的记录长度以及各个属性字段的信息。头结构的长度为:32+属性字段数×32+2每个字段的信息由32个字节描述。0～10字节　　　　　字段名;11字节　　　　　　 字段型(C或N，以ASCII码表示)12～15字节　　　 　字段数据地址;16字节　　　　　　 字段长度;17字节　　　　　　 小数位数;18～31字节　　　　 未用。①各记录的第一个字节是一个空格符;②各个字段的数据连续地存放在各个记录中，没有任何分隔符和终止符;③字符型和数字型数据都以ASCII码存放。属性数据文件由于采用如表6-2-10所示关系表格结构，用户易于理解和掌握，也便于制表输出。表6-2-11为各类属性数据文件的初始结构，由图形数字化系统自动产生。表6-2-10　　　　属性数据关系结构表表6-2-11　　　　属性数据文件初始结构表5.空间数据、非空间数据的连接与管理(1)空间数据与非空间数据的连接属性数据库设计是指属性数据文件设计、属性数据库结构设计、属性数据管理系统的功能设计和相应软件编写等。目前有的系统把属性数据与图形数据组织在数据文件的同一个记录中。这种方式既不灵活，又造成很大的冗余;更多的系统则把属性数据以单独的数据文件方式与图形数据文件并存于文件系统中。其优点是对于某些特定的个体应用比较简单，且容易操作，但局限性很大，结构不灵活，难以实现数据共享。属性数据库设计时应当和空间图形数据库综合考虑，其数据结构应既能表达实体的数据特征，又能满足使用方便、灵活性好、冗余度小、管理程度高、逻辑操作方便等要求。因此，目前较为流行的设计是面向对象的设计方法和混合数据结构设计。常用的属性数据库管理系统的逻辑结构如图6-2-12所示。图6-2-12　属性数据库管理系统逻辑结构图在GIS中常用的关系数据库管理系统有DBASE、Oracle、SQL Server、Informix、INGRES、INS、INFO等。属性数据库管理均采用现有的数据库管理系统和空间信息数据库的结合来实现GIS数据的管理。一个大的空间数据库通常将空间数据与属性数据分别存储。空间数据通常由各种GIS软件提供的数据模型方式存储，而属性数据则使用RDBMS存储，两者通过关键项进行连接，或通过指针连接。属性数据与空间数据常规的连接方法是通过一定标识码进行，图6-2-13是这种方法的图解关系。关系表之间的关系是靠关键项来维系的。关键项有两种，即主关键项和外部关键项。主关键项是用来定义存在性和唯一性的，即一个地理特征存在的话，主关键项将在该关系表中加入一个记录，而且只加入这一个记录，没有重复。通常在定义一个关键项时，它应该是个没有实际意义的项。图6-2-13　空间数据与非空间数据的标识码连接一个好的关键项有以下特征:①唯一性:在每个表中，每个记录的关键项均必须是唯一的;②不变性:从来不会被更改;③纯粹性:不含有其他方面的信息;④不重复性:不会被重复使用，即某一个值被删除后，不会再被使用;⑤可获得性:需要时便可以拿到此信息(可以考虑自己产生)。外部关键项是相对于主关键项而言的。主关键项通常存在于母表中，而外部关键项则存在于子表中。它是主关键项在子表中的一个副本，但它不要求具有唯一性。图6-2-14中表示了主关键项与外部关键项的关系。地块92003702和92003703分别都只有一个户主，而地块92003704则有两个户主，这种多于一个的对应关系称为一对多(用1∶m表示)的关系。图6-2-14　主关键项和外部关键项的关系另一种连接方式是指针表连接方法，其原理是在空间数据库与非空间数据库之间建立一个自定义的指针表，它记录了一系列空间数据与非空间数据相关的信息索引。所有涉及空间数据和非空间数据的操作都通过指针表实现。例如要删除某一实体目标，只需进行以下操作:①在空间数据库中删除该目标;②从指针表中找到此目标对应在非空间数据库中的指针，再根据指针删除属性值。图6-2-15是这种连接方式的GIS系统结构图。(2)关系式数据管理系统(RDBMS)对属性信息存储软件的选择对于大型UPMIS而言，其属性信息很庞大，需要强有力的RDBMS系统来进行管理和查询。其优势主要是:图6-2-15　指针表连接方式的系统结构①单独对属性信息的存储，可以使整个数据库的独立性提高。属性数据库可以单独地进行使用、维护和管理。②可以充分利用DBMS系统的各种高级功能。③属性数据库部分可以与其他GIS软件的空间数据部分结合使用，不受开发软件的限制。目前市场上的各种GIS软件均与DBMS相连接，因而可以单独存储属性数据。(3)空间数据库的管理空间数据库的管理可以包括以下几个方面:①数据使用权限的设置通常一个空间数据库是应当允许许多用户同时使用同一种数据的。但不同的用户可能有不同的目的，有些用户是为了更新目的而使用数据，有些只是为了显示一下。从数据库安全角度着想，各数据层均要由数据库管理员设置用户权限，这种设置通常是允许读或写的。②数据库更新过程中的质量控制和安全性考虑在更新一个数据层时，除了要拥有可写性的权限外，还要有维护整个数据库的一些原则。这种原则可以是关于整个数据库的，例如投影类型、大地坐标参照系统类型等;也可以是针对单一数据层的。在进行维护更新时需要同时考虑属性和空间数据间的相互关系。例如空间数据修改后，可能相应的属性信息也要进行相应的变动;在更新时首先应该将该数据层锁住，以免其他有权限的用户进行类似的处理。③数据库的恢复能力许多商业数据库管理系统均提供重新运行(Roll-Back)的功能。该功能允许数据库能够回到某一状态，忽略某一时间以后的各种修改，因此重新运行功能是评价数据库功能强弱的因素之一。④合理管理单元的设定空间数据是有地域差别的。一个数据库所覆盖的面积可能会很大，在管理和维护中可能只会需要很小的一部分。因此为了管理和维护的方便，有些GIS软件将数据库的地理区域按某种方式划分成更小的单元。例如，一个省的数据库可以用县作为管理单元、一个市的数据库可以用区作为管理单元。另外这种划分也可以使用规则的形状，例如某种格网系统。在管理单元设定时，应主要考虑下面三个因素:单元是相对较稳定的;单元所覆盖的各地区的地理特征相差不多;单元在管理和维护中划分得较合理，使很重要的地理特征不至于划分在不同的单元之中。⑤数据库系统的网络考虑分布式计算机的环境和能力给更有效地结合各种技术来共同建立一个共用的用户环境提供了可能和工具。以城市环境GIS为例，两个城市可以使用一个文件服务器，由各有关单位来共同建立一个共用的城市信息数据库，这个数据库使用商业化的关系数据库管理系统技术。计算机辅助设计技术和图像处理技术，矢量和栅格等各类数据以及各种数据采集设备，都可以与该网络互联。不同类型的数据仍然由不同的部门进行数据生产、维护和更新等。但是，其他的各个有关部门，例如城市规划、市政工程、设施管理、土地利用、城市交通、公共教育等，均可以使用这些数据。这种维护方式既可以保证数据的现势性，又可以保证数据的安全性，从而减少重复的数据生产。各个部门所需要不同的输出设备，例如打印机、绘图仪等均可以接入网络，并可以安置在不同部门。部门与部门之间可以相互协调对整个的资源进行使用，同时平均使每个用户对GIS系统建立的价格也相对降低。6.评价物理结构数据库物理设计过程中需要对时间效率、空间效率、维护代价和各种用户要求进行权衡，其结果可以产生多种方案。数据库设计人员必须对这些方案进行细致的评价，从中选择一个较优的方案作为数据库的物理结构。评价物理数据库的方法完全依赖于所选用的DBMS，主要是从定量估算各种方案的存储空间、存取时间和维护代价入手，对估算结果进行权衡、比较，选择出一个较优的合理的物理结构。如果该结构不符合用户需求，则需要修改设计。6.2.6实施规划1.概述数据库的详细设计完成后，要根据数据库的详细设计来制定自动化或半自动化的实施规划。实施规划的主要目的是:建立数据自动化处理方法;实施质量控制的原则标准;建立一个实施进度和预算评估的跟踪系统;将整个城市规划实施与整个地理信息系统的实现相结合起来。在数据库自动化实现时可有下列考虑:(1)分阶段的实施计划对于一个较大型的数据库，数据层的开发过程可以分阶段进行。根据数据原始资料的可获得性和各数据层的主次关系分阶段开发，将整个计划以表格的方式表达，使之一目了然。(2)自动化方法的设计在数据库实施过程中需要实现的自动化过程可能是以下几种:①数据原始资料的采集:如GPS数据的采集和摄影测量数据的采集。②数据的数字化过程:图形数据的数字化和属性数据的输入等。③数据的转换过程:现存的数据格式转换成数据库所需要的格式和定义。2.数据采集过程的自动化设计第4章已经详细介绍了空间数据的获取和采集方法，这里将重点了解属性数据的自动化处理。属性数据的数字化通常有4种方法:①键盘输入法;②使用光学的字符识别技术;③在数字化或矢量化的过程中赋值;④人工编辑。人工编辑是使用一些分析方法进行自动赋值。例如利用计曲线的已知值来给相间的首曲线进行内插赋值。3.数据库的质量控制GIS数据库的质量控制通常包括空间数据和属性数据的质量检测。下面对这两种不同质量控制类型的内容和方法分别加以简要介绍。(1)空间数据质量控制其内容主要包括下面几个方面:①空间位置的几何精度;②空间地理特征的完整性;③空间特征表达的完整性;④空间数据的拓扑关系;⑤空间数据的地理参考系统是否正确，是否满足整个数据库使用的最低要求;⑥空间数据所使用的大地控制点的正确与否;⑦边界匹配如何。(2)属性数据质量控制其内容主要包括下面几种:①属性表的定义是否符合数据库的设计;②主关键项的定义和唯一性怎样;③各项的值是否在有效范围以内;④各属性表的外部关键项是否正确;⑤关系表之间的关系表达是否正确;⑥各数据项是否完整。(3)常用的质量控制方法表6-2-12中将各种质量控制的内容与方法进行了小结，供读者参考。表中的字母分别对应于上面提到的各种空间和属性质量控制方法。图件方法是将空间和属性数据通过制图的方式表达出来。这些图可以使用与原始图一致的比例尺和注记、符号等，绘制在透明纸上，然后与原始图件进行重叠比较。图件法使用很多很广，是检查空间数据位置精度的有效方法。图件法是一种人工检查的方法，费时费力。除此之外还有许多其他的使用程序的自动质量检查方法，例如有效值法通常用于属性数据的有效值检查，如果属性数据是电压的话，它的有效值通常应该是200V、110V、6V、9V、12V等;如果属性数据是城市用地，那么有效值只可能是居住、绿化、商业金融业用地、道路广场，等等。频率方法主要用于主关键项、外部关键项等的检查，如果一个表中某一项的值都要求是唯一的，则此时频率法是最有效的检查方法。表6-2-12　　　　各种质量控制方法比较统计方法主要使用如均值、方差、最大值、最小值、中值等常用的统计方法来检查属性数据的内容。包含法用来检查数据项的值是否在一定的范围内，它与有效值方法类似，区别主要在于它通常用来检查连续性的数据，而有效值方法主要用来检查离散型数据。数据表的定义是否正确，是否符合数据库设计的要求，可以使用匹配方法来检查。匹配法将标准的数据表定义与实际的数据表定义写成同一种数据格式，例如文本数据格式，然后使用程序。该方法是数据库结构检查的常用方法。程序法通常是一种很灵活的质量检测方法，它可以或多或少地被应用于任何一类质量检查。它要求实施者会使用某一种或多种程序语言。最后一种方法即报告法通常用于给用户提供质量检查报告，该报告可以根据各不同项目的具体要求而定。目前各种商业的GIS软件均提供一些基本的质量控制的功能，使用户可以根据自己的要求进行裁剪或二次开发。这种质量控制方面的工具可以以一种标准的方式制定出来，对整个数据库进行自动检测。4.开发进度的监控当数据库规模很大时，常常需要多人参与开发，如何监控整个开发速度便是一个很重要的环节。如何进行监控有许多方式可以使用，常用的与数据库开发有关的两种方法是进度表法和区域图表法。(1)进度表法进度表法(表6-2-13)是将各步骤的进度详细列出，制定出每步骤的起始和终止日期。这种方法可以从表中一览整个数据库开发的进度安排。表6-2-13　　　　进度表法例示(2)区域图表法区域图表法是将整个的工作区按格网分成小区后，以各小区作为工作的基本单元来安排进度(图6-2-16)。对于整个过程的各个阶段使用不同的图案来表达，这样整个数据库开发实施的目前状况从图中便一目了然，而且可以通过对方格的数量占总方格的百分比来计算出整个项目的完成状况。与进度表法相比，该方法更适用于数据库实施以后进度完成状况的监督，而前者则更适用于进度的计划。两者若同时使用，便可相辅相成、相得益彰。图6-2-16　区域图表实例除此以外，在整个自动化实施过程中，有必要对下面几个方面加以注意:①每个层的自动化方案和实施的细节过程图;②人员需求和分配;③人员的发展和评价;④硬件和软件等系统方面的准备;⑤开发的时间和经费的预算;⑥管理方面的要求等。5.试点项目当整个GIS系统开发设计完成以后，在进行大量生产作业之前，有必要先选择一个小的样区来做一个试点。试点项目的主要目的有3个:①测试数据库设计的合理性，包括其功能是否全面、行为是否能够满足需要、灵活性是否合理等;②测试自动化部分是否有效，包括其过程步骤设计是否有效、时间和价格的预算是否合理、系统的运行是否有效、软硬件设备的支持性是否满足要求等;③测试产品的合格性，包括地图、报告和各种数据产品是否满足要求等。试点项目实施的主要过程如下:①定义试点项目的范围;②决定人员及进度安排;③试点项目的展示和验收;④根据试点项目的结果对数据库设计和实施计划进行修改;⑤正式数据库实施。}