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毕硕本 著

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• 教程
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• 数据库技术
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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030371928

商品编码：29683948523

包装：平装

出版时间：2017-12-01

图书基本信息
图书名称	空间数据库教程
作者	毕硕本
定价	39.00元
出版社	科学出版社
ISBN	9787030371928
出版日期	2017-12-01
字数
页码
版次	1
装帧	平装
开本	128开
商品重量	0.4Kg

内容简介

本书以高等院校培养综合型交叉学科本科人才为发展目标而编写，介绍了空间数据库的原理与方法。全书共13章，主要内容包括：数据库系统概论、空间数据库、数据模型与空间信息模型、关系数据库模型、结构化查询语言、空间查询语言、关系模式的规范化理论、数据库设计与实施、空间数据存储和空间数据索引、数据查询优化、空间查询处理与优化、数据库技术新发展、空间数据库发展趋势。《BR》　　本书内容丰富、结构合理、针对性强，理论叙述严谨、能力培养目标明确。读者学完本门课程后，应掌握空间数据库系统的基本知识、基本原理与方法。

作者简介

目录

编辑推荐

文摘

序言

《空间数据库教程》：数据驱动的地理智慧与创新实践 在当今信息爆炸的时代，地理空间数据的价值日益凸显。从城市规划、环境保护到智慧交通、精准农业，无不依赖于对海量地理空间信息的精准管理、高效查询与深度分析。而空间数据库，作为这一领域的核心技术支撑，正扮演着越来越关键的角色。《空间数据库教程》（科学出版社）正是这样一本深入浅出的权威著作，它不仅系统地阐述了空间数据库的基本原理、核心技术和应用范式，更着眼于如何将这些理论知识转化为解决实际问题的强大能力。本书的目标读者群体广泛，包括但不限于高等院校相关专业的学生、地理信息系统（GIS）领域的开发者、数据库管理员、数据科学家以及任何对地理空间数据应用感兴趣的专业人士。 第一部分：空间数据库的基石——理论与概念的深度解析 本书的开篇，便为读者构建起坚实的理论基础。作者首先从宏观角度介绍了地理信息科学（GIScience）的内涵与发展脉络，强调了空间数据在其中不可或缺的地位。随后，深入剖析了空间数据的特性，如空间关系（拓扑关系、邻接关系、包含关系等）、空间尺度、空间异质性等，这些特性与传统关系型数据的差异，构成了空间数据库设计的核心挑战。 接着，本书系统地讲解了空间数据模型，这是理解空间数据库的关键。读者将学习到矢量模型（点、线、面、多面体）和栅格模型（像素、网格）各自的特点、优势以及在不同应用场景下的适用性。在此基础上，作者详细介绍了当前主流的空间数据结构，如R-tree及其变种（R-tree, R+-tree）、Quadtree、K-d tree等。这些数据结构的设计目标在于优化空间查询的效率，例如范围查询、邻近查询、包含查询等。通过对这些数据结构的深入理解，读者将能掌握如何高效地组织和索引海量空间数据，从而实现快速的空间检索。 此外，本书还探讨了空间数据库的事务管理和并发控制。与传统数据库类似，空间数据库同样需要保证数据的一致性、完整性和可靠性。但空间数据的特殊性，如事务的地理范围、空间操作的复杂性等，使得空间数据库的事务管理面临着独特的挑战。本书将介绍如何处理这些挑战，确保在多用户并发访问和复杂空间操作环境下，数据仍然能够保持稳定和可靠。 第二部分：空间数据库的实践——核心技术与实现机制的深入探讨 在奠定理论基础之后，本书将笔触转向了空间数据库的核心技术与实现机制。作者以业界领先的空间数据库系统（如PostGIS, Oracle Spatial, SQL Server Spatial等）为载体，详细阐述了空间数据类型的定义、空间属性的存储方式以及空间索引的构建与维护。 空间数据类型与几何对象: 读者将学习到如何定义和管理各种空间数据类型，包括点（Point）、线串（Linestring）、多边形（Polygon）、多点（Multipoint）、多线串（MultiLinestring）、多边形集合（Multipolygon）等。这些几何对象是表示地理要素的基础，本书将详细讲解它们的创建、编辑和操作。 空间索引技术: 这是提升空间查询性能的关键。本书将深入讲解各种空间索引的原理、实现方式以及优劣势。例如，R-tree家族的索引如何通过构建多维空间索引树来加速范围查询；Quadtree如何将空间递归划分为四叉树结构；K-d tree如何通过递归划分多维空间来加速近邻查询。读者将了解如何根据数据特性和查询需求选择和优化空间索引，从而大幅提升空间查询的效率。 空间查询语言与函数: 了解空间数据库的查询方式至关重要。本书将详细介绍SQL的扩展——空间SQL（Spatial SQL），以及各种内置的空间函数。这些函数涵盖了距离计算、几何关系判断（相交、包含、重叠、触碰等）、几何对象操作（缓冲、叠加、裁剪、合并等）、空间测量（长度、面积、周长计算）等。通过大量的实例，读者将学会如何利用这些强大的空间函数来执行复杂的空间分析任务。 空间数据集成与转换: 在实际应用中，空间数据往往来自不同的源头，格式各异。本书将探讨如何进行空间数据的集成与转换，包括不同坐标系之间的转换、不同数据格式（如Shapefile, GeoJSON, KML, GML等）之间的导入导出，以及不同空间参考系统（Spatial Reference Systems, SRS）的管理。理解和掌握这些技术，对于构建统一、高效的空间数据平台至关重要。 第三部分：空间数据库的应用——前沿技术与创新实践的深度融合 理论与技术是基础，而应用才是空间数据库的真正价值所在。本书的第三部分将带领读者走进空间数据库的实际应用领域，展示其在各行各业的创新实践。 地理信息系统（GIS）中的应用: 作为GIS的核心组件，空间数据库为GIS软件提供了强大的数据存储、管理和分析能力。本书将介绍如何利用空间数据库构建专业的GIS平台，实现地图绘制、空间查询、空间分析、数据共享等功能。 Web GIS与地理空间服务: 随着互联网技术的发展，Web GIS已成为重要的地理信息应用模式。本书将探讨如何将空间数据库与Web技术相结合，构建可伸缩、高性能的Web GIS应用，并介绍如何通过OGC（Open Geospatial Consortium）标准发布地理空间服务，实现地理数据的互操作性。 大数据与云计算时代的空间数据库: 面对海量的地理空间数据，传统的单机数据库已难以满足需求。本书将介绍如何利用大数据技术（如Hadoop, Spark）和云计算平台（如AWS, Azure, GCP）来构建分布式、可扩展的空间数据处理与分析平台。读者将了解到如何利用这些新兴技术来处理PB级别的数据，并实现高效的空间分析。 智慧城市与物联网（IoT）中的应用: 智慧城市建设和物联网的发展产生了海量的实时地理空间数据。本书将深入探讨空间数据库在这些领域的应用，例如城市交通流量的实时监控与分析、环境监测数据的存储与可视化、智能设备的定位与管理等。 其他前沿领域: 本书还将触及空间数据库在其他新兴领域的应用，如三维空间数据库、时空数据挖掘、空间统计分析、以及与人工智能（AI）和机器学习（ML）的结合，例如利用深度学习模型进行地理特征提取和空间预测等。 总结与展望 《空间数据库教程》（科学出版社）不仅仅是一本技术手册，它更是一本引导读者深入理解空间数据价值、掌握核心技术、并在实际应用中创造价值的指南。本书以清晰的逻辑、丰富的案例和专业的视角，为读者提供了一个全面了解和掌握空间数据库技术的平台。通过对本书的学习，读者将能够更好地利用空间数据库这一强大工具，解决现实世界中的复杂问题，推动地理信息科学与技术的进步，并在数据驱动的时代浪潮中，开创属于自己的创新实践。本书的出版，无疑将为空间信息技术领域的研究与应用注入新的活力。

评分☆☆☆☆☆

入手这本《正版现货 空间数据库教程》纯属偶然，但翻阅后，我最大的感受是这本书的“实用性”和“前瞻性”结合得相当不错。它不仅仅是简单罗列技术点，而是试图构建一个完整的空间数据库知识体系。从基础的几何对象表示，到空间索引的原理与实现，再到空间查询和空间分析的算法，作者都给出了详尽的解释，并且不少地方都结合了当下流行的技术趋势。例如，在介绍空间数据处理性能优化时，它提到了并行计算和分布式存储的一些思路，这让我觉得这本书并不是一本“过时”的教材，而是能够引导读者跟上行业发展的步伐。另外，书中关于空间数据标准和互操作性的章节也相当精彩，对于理解不同GIS平台之间的数据交换和集成问题提供了宝贵的指导。我特别喜欢作者在讲解过程中穿插的一些“小贴士”或者“注意事项”，这些往往是经验之谈，对于避免走弯路非常有价值。当然，作为一本教程，可能有些非常深入的算法细节并没有完全展开，但这或许是为了照顾更广泛的读者群体，也是可以理解的。总体而言，这本书为我打开了了解空间数据库领域的一扇大门，让我认识到这个领域并非遥不可及，而是充满了科学的严谨和技术的魅力。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的整体印象是，它在“深度”和“广度”之间找到了一个很好的平衡点。作为一个对空间数据库领域初学者来说，能够接触到如此全面且系统化的教程，实属不易。作者在开头部分就奠定了扎实的理论基础，从地理信息系统的概念演变，到空间数据的特性，再到空间数据库系统的发展历程，都进行了清晰的梳理，让我对这个领域有了宏观的认识。随后，在进入具体的数据库技术讲解时，作者并没有止步于表面的介绍，而是深入到数据结构、索引机制、查询优化等核心技术细节，并且给出了详细的数学原理和算法描述，这对于我理解空间数据处理的底层逻辑非常有帮助。让我尤为印象深刻的是，书中关于空间数据集成与共享的章节，详细讨论了不同数据模型、数据格式之间的转换和兼容性问题，这对于解决实际工作中的数据孤岛现象提供了有效的思路。虽然有些地方的描述确实需要一定的专业背景才能完全理解，但正是这种深度，让这本书在众多同类书籍中脱颖而出。我非常看重它所提供的知识体系的完整性，它帮助我建立起了一个关于空间数据库的知识框架，为我今后的深入学习打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书我看了有段时间了，总的来说，内容还是挺扎实的，尤其是在理论部分，作者的讲解非常清晰透彻，一些比较抽象的概念，通过他细致的梳理和举例，一下子就变得易于理解了。我印象比较深的是关于空间数据模型的那一部分，以前总觉得GIS的数据模型很复杂，但是这本书里用了大量篇幅去剖析，从概念的起源到不同模型之间的优劣对比，再到实际应用中的注意事项，都讲得非常到位。尤其是它对比了一些经典的空间数据库系统，比如Oracle Spatial、PostGIS，并详细解释了它们在数据存储、查询和管理上的异同，这对我选择和使用合适的空间数据库非常有帮助。虽然这本书的理论部分很出色，但我也觉得在实际操作方面，如果能有更详尽的步骤演示，或者提供更多的代码示例，可能会让初学者更容易上手。不过，考虑到它的定位是教程，并且内容如此丰富，已经非常难得了。我个人比较期待后续能够增加一些针对复杂空间分析场景的案例，比如如何利用空间数据库进行大规模地理信息处理，或者与大数据技术结合的应用，这样会更贴近实际工作中的需求。总的来说，这本书为我打下了坚实的基础，让我对空间数据库有了更深刻的认识，也激发了我进一步学习和探索的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我拿到这本书的时候，第一反应是它的装帧质量相当不错，纸张厚实，印刷清晰，让人阅读起来心情舒畅。而当我开始阅读内容时，这种好感度更是直线飙升。作者在处理空间数据库的复杂概念时，采取了一种循序渐进的方式，将看似庞大的知识体系分解成一个个易于理解的模块。我尤其赞赏的是书中对空间关系运算的深入剖析，比如点在多边形内、线与线相交、缓冲区分析等等，这些都是空间数据库最核心的功能，作者不仅给出了理论上的解释，还配以了非常直观的图示，这对于我这样视觉型学习者来说，简直是福音。此外，这本书对于如何设计高效的空间数据库 Schema 也给出了一些非常实用的建议，这对于避免日后数据管理上的麻烦至关重要。虽然我还没有完全读完，但已经能感觉到这本书的“干货”很多，没有太多冗余的废话，每一句话都带着信息量。唯一希望的是，如果书中能再增加一些关于云环境下的空间数据库部署和管理的章节，那就更完美了，毕竟现在很多项目都在向云端迁移。但即便如此，这本书已经是目前我所能找到的关于空间数据库最优秀的教程之一了。

评分☆☆☆☆☆

这本《正版现货 空间数据库教程》给我带来了很多惊喜，特别是它对于空间数据挖掘和数据分析方法的介绍，让我眼前一亮。在此之前，我总觉得空间数据库更多是关于数据的存储和查询，但这本书让我认识到，它在数据分析方面也扮演着至关重要的角色。作者详细介绍了如何利用SQL和空间函数进行复杂的数据筛选、聚合和统计，并且还引入了一些更高级的空间分析技术，比如密度分析、热点分析等。这些内容对我正在进行的一个项目非常有启发性。而且，这本书在讲解时，并没有局限于某种特定的数据库产品，而是更多地从通用的原理和算法层面去阐述，这使得这本书的知识具有普遍适用性，不会因为技术更新而很快过时。我特别喜欢作者在讲解过程中，会时不时地引用一些实际的应用案例，这让抽象的理论变得更加生动，也更容易理解其背后的逻辑。虽然有一些章节的深度还需要我再花时间去消化，但整体来说，这本书的价值远超我的预期，它不仅仅是一本教程，更像是一位经验丰富的导师，在引导我深入探索空间数据库的奥秘。