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畢碩本 著

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• 教程
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齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030371928

商品編碼：29683948523

包裝：平裝

齣版時間：2017-12-01

圖書基本信息
圖書名稱	空間數據庫教程
作者	畢碩本
定價	39.00元
齣版社	科學齣版社
ISBN	9787030371928
齣版日期	2017-12-01
字數
頁碼
版次	1
裝幀	平裝
開本	128開
商品重量	0.4Kg

內容簡介

本書以高等院校培養綜閤型交叉學科本科人纔為發展目標而編寫，介紹瞭空間數據庫的原理與方法。全書共13章，主要內容包括：數據庫係統概論、空間數據庫、數據模型與空間信息模型、關係數據庫模型、結構化查詢語言、空間查詢語言、關係模式的規範化理論、數據庫設計與實施、空間數據存儲和空間數據索引、數據查詢優化、空間查詢處理與優化、數據庫技術新發展、空間數據庫發展趨勢。《BR》　　本書內容豐富、結構閤理、針對性強，理論敘述嚴謹、能力培養目標明確。讀者學完本門課程後，應掌握空間數據庫係統的基本知識、基本原理與方法。

作者簡介

目錄

編輯推薦

文摘

序言

《空間數據庫教程》：數據驅動的地理智慧與創新實踐 在當今信息爆炸的時代，地理空間數據的價值日益凸顯。從城市規劃、環境保護到智慧交通、精準農業，無不依賴於對海量地理空間信息的精準管理、高效查詢與深度分析。而空間數據庫，作為這一領域的核心技術支撐，正扮演著越來越關鍵的角色。《空間數據庫教程》（科學齣版社）正是這樣一本深入淺齣的權威著作，它不僅係統地闡述瞭空間數據庫的基本原理、核心技術和應用範式，更著眼於如何將這些理論知識轉化為解決實際問題的強大能力。本書的目標讀者群體廣泛，包括但不限於高等院校相關專業的學生、地理信息係統（GIS）領域的開發者、數據庫管理員、數據科學傢以及任何對地理空間數據應用感興趣的專業人士。 第一部分：空間數據庫的基石——理論與概念的深度解析 本書的開篇，便為讀者構建起堅實的理論基礎。作者首先從宏觀角度介紹瞭地理信息科學（GIScience）的內涵與發展脈絡，強調瞭空間數據在其中不可或缺的地位。隨後，深入剖析瞭空間數據的特性，如空間關係（拓撲關係、鄰接關係、包含關係等）、空間尺度、空間異質性等，這些特性與傳統關係型數據的差異，構成瞭空間數據庫設計的核心挑戰。 接著，本書係統地講解瞭空間數據模型，這是理解空間數據庫的關鍵。讀者將學習到矢量模型（點、綫、麵、多麵體）和柵格模型（像素、網格）各自的特點、優勢以及在不同應用場景下的適用性。在此基礎上，作者詳細介紹瞭當前主流的空間數據結構，如R-tree及其變種（R-tree, R+-tree）、Quadtree、K-d tree等。這些數據結構的設計目標在於優化空間查詢的效率，例如範圍查詢、鄰近查詢、包含查詢等。通過對這些數據結構的深入理解，讀者將能掌握如何高效地組織和索引海量空間數據，從而實現快速的空間檢索。 此外，本書還探討瞭空間數據庫的事務管理和並發控製。與傳統數據庫類似，空間數據庫同樣需要保證數據的一緻性、完整性和可靠性。但空間數據的特殊性，如事務的地理範圍、空間操作的復雜性等，使得空間數據庫的事務管理麵臨著獨特的挑戰。本書將介紹如何處理這些挑戰，確保在多用戶並發訪問和復雜空間操作環境下，數據仍然能夠保持穩定和可靠。 第二部分：空間數據庫的實踐——核心技術與實現機製的深入探討 在奠定理論基礎之後，本書將筆觸轉嚮瞭空間數據庫的核心技術與實現機製。作者以業界領先的空間數據庫係統（如PostGIS, Oracle Spatial, SQL Server Spatial等）為載體，詳細闡述瞭空間數據類型的定義、空間屬性的存儲方式以及空間索引的構建與維護。 空間數據類型與幾何對象: 讀者將學習到如何定義和管理各種空間數據類型，包括點（Point）、綫串（Linestring）、多邊形（Polygon）、多點（Multipoint）、多綫串（MultiLinestring）、多邊形集閤（Multipolygon）等。這些幾何對象是錶示地理要素的基礎，本書將詳細講解它們的創建、編輯和操作。 空間索引技術: 這是提升空間查詢性能的關鍵。本書將深入講解各種空間索引的原理、實現方式以及優劣勢。例如，R-tree傢族的索引如何通過構建多維空間索引樹來加速範圍查詢；Quadtree如何將空間遞歸劃分為四叉樹結構；K-d tree如何通過遞歸劃分多維空間來加速近鄰查詢。讀者將瞭解如何根據數據特性和查詢需求選擇和優化空間索引，從而大幅提升空間查詢的效率。 空間查詢語言與函數: 瞭解空間數據庫的查詢方式至關重要。本書將詳細介紹SQL的擴展——空間SQL（Spatial SQL），以及各種內置的空間函數。這些函數涵蓋瞭距離計算、幾何關係判斷（相交、包含、重疊、觸碰等）、幾何對象操作（緩衝、疊加、裁剪、閤並等）、空間測量（長度、麵積、周長計算）等。通過大量的實例，讀者將學會如何利用這些強大的空間函數來執行復雜的空間分析任務。 空間數據集成與轉換: 在實際應用中，空間數據往往來自不同的源頭，格式各異。本書將探討如何進行空間數據的集成與轉換，包括不同坐標係之間的轉換、不同數據格式（如Shapefile, GeoJSON, KML, GML等）之間的導入導齣，以及不同空間參考係統（Spatial Reference Systems, SRS）的管理。理解和掌握這些技術，對於構建統一、高效的空間數據平颱至關重要。 第三部分：空間數據庫的應用——前沿技術與創新實踐的深度融閤 理論與技術是基礎，而應用纔是空間數據庫的真正價值所在。本書的第三部分將帶領讀者走進空間數據庫的實際應用領域，展示其在各行各業的創新實踐。 地理信息係統（GIS）中的應用: 作為GIS的核心組件，空間數據庫為GIS軟件提供瞭強大的數據存儲、管理和分析能力。本書將介紹如何利用空間數據庫構建專業的GIS平颱，實現地圖繪製、空間查詢、空間分析、數據共享等功能。 Web GIS與地理空間服務: 隨著互聯網技術的發展，Web GIS已成為重要的地理信息應用模式。本書將探討如何將空間數據庫與Web技術相結閤，構建可伸縮、高性能的Web GIS應用，並介紹如何通過OGC（Open Geospatial Consortium）標準發布地理空間服務，實現地理數據的互操作性。 大數據與雲計算時代的空間數據庫: 麵對海量的地理空間數據，傳統的單機數據庫已難以滿足需求。本書將介紹如何利用大數據技術（如Hadoop, Spark）和雲計算平颱（如AWS, Azure, GCP）來構建分布式、可擴展的空間數據處理與分析平颱。讀者將瞭解到如何利用這些新興技術來處理PB級彆的數據，並實現高效的空間分析。 智慧城市與物聯網（IoT）中的應用: 智慧城市建設和物聯網的發展産生瞭海量的實時地理空間數據。本書將深入探討空間數據庫在這些領域的應用，例如城市交通流量的實時監控與分析、環境監測數據的存儲與可視化、智能設備的定位與管理等。 其他前沿領域: 本書還將觸及空間數據庫在其他新興領域的應用，如三維空間數據庫、時空數據挖掘、空間統計分析、以及與人工智能（AI）和機器學習（ML）的結閤，例如利用深度學習模型進行地理特徵提取和空間預測等。 總結與展望 《空間數據庫教程》（科學齣版社）不僅僅是一本技術手冊，它更是一本引導讀者深入理解空間數據價值、掌握核心技術、並在實際應用中創造價值的指南。本書以清晰的邏輯、豐富的案例和專業的視角，為讀者提供瞭一個全麵瞭解和掌握空間數據庫技術的平颱。通過對本書的學習，讀者將能夠更好地利用空間數據庫這一強大工具，解決現實世界中的復雜問題，推動地理信息科學與技術的進步，並在數據驅動的時代浪潮中，開創屬於自己的創新實踐。本書的齣版，無疑將為空間信息技術領域的研究與應用注入新的活力。

評分☆☆☆☆☆

這本《正版現貨 空間數據庫教程》給我帶來瞭很多驚喜，特彆是它對於空間數據挖掘和數據分析方法的介紹，讓我眼前一亮。在此之前，我總覺得空間數據庫更多是關於數據的存儲和查詢，但這本書讓我認識到，它在數據分析方麵也扮演著至關重要的角色。作者詳細介紹瞭如何利用SQL和空間函數進行復雜的數據篩選、聚閤和統計，並且還引入瞭一些更高級的空間分析技術，比如密度分析、熱點分析等。這些內容對我正在進行的一個項目非常有啓發性。而且，這本書在講解時，並沒有局限於某種特定的數據庫産品，而是更多地從通用的原理和算法層麵去闡述，這使得這本書的知識具有普遍適用性，不會因為技術更新而很快過時。我特彆喜歡作者在講解過程中，會時不時地引用一些實際的應用案例，這讓抽象的理論變得更加生動，也更容易理解其背後的邏輯。雖然有一些章節的深度還需要我再花時間去消化，但整體來說，這本書的價值遠超我的預期，它不僅僅是一本教程，更像是一位經驗豐富的導師，在引導我深入探索空間數據庫的奧秘。

評分☆☆☆☆☆

這本書我看瞭有段時間瞭，總的來說，內容還是挺紮實的，尤其是在理論部分，作者的講解非常清晰透徹，一些比較抽象的概念，通過他細緻的梳理和舉例，一下子就變得易於理解瞭。我印象比較深的是關於空間數據模型的那一部分，以前總覺得GIS的數據模型很復雜，但是這本書裏用瞭大量篇幅去剖析，從概念的起源到不同模型之間的優劣對比，再到實際應用中的注意事項，都講得非常到位。尤其是它對比瞭一些經典的空間數據庫係統，比如Oracle Spatial、PostGIS，並詳細解釋瞭它們在數據存儲、查詢和管理上的異同，這對我選擇和使用閤適的空間數據庫非常有幫助。雖然這本書的理論部分很齣色，但我也覺得在實際操作方麵，如果能有更詳盡的步驟演示，或者提供更多的代碼示例，可能會讓初學者更容易上手。不過，考慮到它的定位是教程，並且內容如此豐富，已經非常難得瞭。我個人比較期待後續能夠增加一些針對復雜空間分析場景的案例，比如如何利用空間數據庫進行大規模地理信息處理，或者與大數據技術結閤的應用，這樣會更貼近實際工作中的需求。總的來說，這本書為我打下瞭堅實的基礎，讓我對空間數據庫有瞭更深刻的認識，也激發瞭我進一步學習和探索的興趣。

評分☆☆☆☆☆

入手這本《正版現貨 空間數據庫教程》純屬偶然，但翻閱後，我最大的感受是這本書的“實用性”和“前瞻性”結閤得相當不錯。它不僅僅是簡單羅列技術點，而是試圖構建一個完整的空間數據庫知識體係。從基礎的幾何對象錶示，到空間索引的原理與實現，再到空間查詢和空間分析的算法，作者都給齣瞭詳盡的解釋，並且不少地方都結閤瞭當下流行的技術趨勢。例如，在介紹空間數據處理性能優化時，它提到瞭並行計算和分布式存儲的一些思路，這讓我覺得這本書並不是一本“過時”的教材，而是能夠引導讀者跟上行業發展的步伐。另外，書中關於空間數據標準和互操作性的章節也相當精彩，對於理解不同GIS平颱之間的數據交換和集成問題提供瞭寶貴的指導。我特彆喜歡作者在講解過程中穿插的一些“小貼士”或者“注意事項”，這些往往是經驗之談，對於避免走彎路非常有價值。當然，作為一本教程，可能有些非常深入的算法細節並沒有完全展開，但這或許是為瞭照顧更廣泛的讀者群體，也是可以理解的。總體而言，這本書為我打開瞭瞭解空間數據庫領域的一扇大門，讓我認識到這個領域並非遙不可及，而是充滿瞭科學的嚴謹和技術的魅力。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我拿到這本書的時候，第一反應是它的裝幀質量相當不錯，紙張厚實，印刷清晰，讓人閱讀起來心情舒暢。而當我開始閱讀內容時，這種好感度更是直綫飆升。作者在處理空間數據庫的復雜概念時，采取瞭一種循序漸進的方式，將看似龐大的知識體係分解成一個個易於理解的模塊。我尤其贊賞的是書中對空間關係運算的深入剖析，比如點在多邊形內、綫與綫相交、緩衝區分析等等，這些都是空間數據庫最核心的功能，作者不僅給齣瞭理論上的解釋，還配以瞭非常直觀的圖示，這對於我這樣視覺型學習者來說，簡直是福音。此外，這本書對於如何設計高效的空間數據庫 Schema 也給齣瞭一些非常實用的建議，這對於避免日後數據管理上的麻煩至關重要。雖然我還沒有完全讀完，但已經能感覺到這本書的“乾貨”很多，沒有太多冗餘的廢話，每一句話都帶著信息量。唯一希望的是，如果書中能再增加一些關於雲環境下的空間數據庫部署和管理的章節，那就更完美瞭，畢竟現在很多項目都在嚮雲端遷移。但即便如此，這本書已經是目前我所能找到的關於空間數據庫最優秀的教程之一瞭。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的整體印象是，它在“深度”和“廣度”之間找到瞭一個很好的平衡點。作為一個對空間數據庫領域初學者來說，能夠接觸到如此全麵且係統化的教程，實屬不易。作者在開頭部分就奠定瞭紮實的理論基礎，從地理信息係統的概念演變，到空間數據的特性，再到空間數據庫係統的發展曆程，都進行瞭清晰的梳理，讓我對這個領域有瞭宏觀的認識。隨後，在進入具體的數據庫技術講解時，作者並沒有止步於錶麵的介紹，而是深入到數據結構、索引機製、查詢優化等核心技術細節，並且給齣瞭詳細的數學原理和算法描述，這對於我理解空間數據處理的底層邏輯非常有幫助。讓我尤為印象深刻的是，書中關於空間數據集成與共享的章節，詳細討論瞭不同數據模型、數據格式之間的轉換和兼容性問題，這對於解決實際工作中的數據孤島現象提供瞭有效的思路。雖然有些地方的描述確實需要一定的專業背景纔能完全理解，但正是這種深度，讓這本書在眾多同類書籍中脫穎而齣。我非常看重它所提供的知識體係的完整性，它幫助我建立起瞭一個關於空間數據庫的知識框架，為我今後的深入學習打下瞭堅實的基礎。