doWydruku 4 G Bazy danych 2012

background image

1

dr inż. Piotr Wężyk

Wykład: 4_G

BAZY DANYCH dla GIS

Kurs: Podstawy geomatyki w leśnictwie

2012-01-25

4_G Piotr Wężyk © 2012 Lab. GIS & RS WL UR

2

Wprowadzenie

„ Niektóre dane nigdy się nie zmieniają, inne zmieniają się tylko od czasu
do czasu, a jeszcze inne zmieniają się cały czas.....”

Dane posiadają różne stany i wartości, czasami zależne od innych danych

 Baza pusta – nie zawiera żadnych danych ale posiada zdefiniowana

strukturę

Baza zapełniona – stan początkowy

Baza zaktualizowana – po wprowadzeniu zmian. Jeśli zmiany

powodują błędne dane to baza jest w stanie nieprawidłowym.

Jeżeli dane są wolne od błędów baza jest w stanie prawidłowym

2012-01-25

4_G Piotr Wężyk © 2012 Lab. GIS & RS WL UR

3

Synonimy (1)

Object ( z greki „nie do dalszej interpretacji”):

feature (Amerykanie)

element

entity (z franc.)

phenomena (coś z rzeczywistości)

Entity:

record

object (-type)

tuple

segment

za Aalders

Object - in the reality

Entity - in the database

2012-01-25

4_G Piotr Wężyk © 2012 Lab. GIS & RS WL UR

4

Wiadomości wstępne

Budując model środowiska przyrodniczego wyznaczamy granice

obiektów, określamy ich położenie w przestrzeni a także

przypisujemy im atrybuty

Baza danych jest zazwyczaj częścią systemu informacyjnego,

obsługującego zapotrzebowania informacyjne pewnego

fragmentu rzeczywistości

Uporządkowane zbiory danych tworzą tzw. BAZY DANYCH

System zarządzania bazą danych DATABASE MANAGEMENT

SYSTEM (DBMS) - gromadzi, aktualizuje i przetwarza duże zbiory

danych a także ułatwia pracę

klientowi

(użytkownikowi)

2012-01-25

4_G Piotr Wężyk © 2012 Lab. GIS & RS WL UR

5

Zalety komputerowych bazy danych (Maguire 1998):

konieczność uporządkowania danych wg formatu wymaganego

przez bazę danych

ograniczenie fizycznych rozmiarów poprzez zapis magnetyczny

łatwość odszukiwania potrzebnych informacji;

tworzenie raportów z bazy danych i przenoszenie ich do innych

programów

możliwość ograniczenia dostępu różnym użytkownikom

łatwość uzupełniania i weryfikacji danych

Zalety baz danych

2012-01-25

4_G Piotr Wężyk © 2012 Lab. GIS & RS WL UR

6

Cechy komputerowych baz danych:

trwałość - dane mają być przechowywane przez pewien okres

czasu, na ogół nieokreślony z góry, w odróżnieniu od danych
chwilowych- istniejących tylko w momencie działania programu;

zgodność z rzeczywistością - dane w bazie muszą stanowić
wierne odzwierciedlenie modelowanego fragmentu

rzeczywistości. W miarę zachodzących zmian w świecie
rzeczywistym - baza musi się odpowiednio zmieniać

Cechy baz danych

background image

2

2012-01-25

4_G Piotr Wężyk © 2012 Lab. GIS & RS WL UR

7

Podstawowe funkcje bazy danych to:

projektowanie rekordów

nazwa pola

długość pola

rodzaj pola (tekstowe, liczbowe, logiczne)

edycja (dopisywanie, usuwanie, poprawianie rekordów)

sortowanie

wyszukiwanie i selekcja danych

tworzenie zapytań

tworzenie raportów

 drukowanie

Funkcje baz danych

2012-01-25

4_G Piotr Wężyk © 2012 Lab. GIS & RS WL UR

8

Przy budowie baz danych zwraca się uwagę na:

kontrolowanie replikacji (powtarzania się) danych;zwykle
zapisywane w jednym miejscu ale jeżeli jest uzasadnienie (bank)
mogą się powtarzać

wybór jednego spójnego systemu modelu danych (np. relacyjny
bądź obiektowy)

współbieżny dostęp do bazy danych dla wielu użytkowników

zapewnienie ochrony danych

niezależność danych - dane i procesy w bazie danych powinny być
niezależne względem siebie

Architektura (1)

2012-01-25

4_G Piotr Wężyk © 2012 Lab. GIS & RS WL UR

9

Baza danych jest wykorzystywana przez jedna bądź wiele aplikacji.

Aplikacje korzystają z bazy danych poprzez:


1. Model danych
2. System zarządzania bazą
danych (DBMS)





Najprostszy model danych: to system plików gdzie jeden plik stanowi zbiór

rekordów. Podstawowe operacje to odczyt i zapis rekordów.

Architektura (2)

2012-01-25

4_G Piotr Wężyk © 2012 Lab. GIS & RS WL UR

10

Powstawanie baz danych:

przyrostowe: (kawałek-po-kawałku);

• zaleta - szybkie powstanie cząstkowych baz danych
• wada - powtarzanie się informacji

zintegrowany system: trudniejszy do zrealizowania ale

za to eliminuje wady poprzedniego rozwiązania

Architektura (3)

2012-01-25

4_G Piotr Wężyk © 2012 Lab. GIS & RS WL UR

11

Atrybuty encji przechowuje się w rekordach

Rekord składa się z Pól (Item, Field, Kolumn)

Jedno (lub kilka) pól przeznacza się na identyfikator (klucz
podstawowy PK Primary Key - user-id), który w sposób jednoznaczny
pozwala odszukać rekord. Dzięki niemu możliwe staje się tworzenie

połączeń z innymi rekordami innych baz danych

Architektura (4)

2012-01-25

4_G Piotr Wężyk © 2012 Lab. GIS & RS WL UR

12


Typy baz danych:

relacyjne,

hierarchiczne,

sieciowe,

rozproszone (fragmentyzacja pozioma/pionowa),

obiektowe,

hurtownie danych (bazy analityczne - systemy wspomagania decyzji)

W systemach GIS

przeważa RELACYJNA baza danych

Architektura bazy (5)

background image

3

2012-01-25

4_G Piotr Wężyk © 2012 Lab. GIS & RS WL UR

13

Relacyjne bazy danych (E.F. Codd - 1970):

Baza danych jest zbiorem relacji.

Relacja to dwuwymiarowa TABELA złożona z kolumn (POLE,
Field, Item, Column) i wierszy (Record, Row).

Wartości kluczowe (unikatowe) nazywa się

kluczami

podstawowymi (PK primary key)

W tabeli dołączanej atrybut ten nazywa się

kluczem

obcym FK (foreign key)

Jeżeli klucz podstawowy składa się z kilku atrybutów ,
nazywa się

kluczem złożonym (np. adres leśny)

Relacyjne bazy danych (1)

2012-01-25

4_G Piotr Wężyk © 2012 Lab. GIS & RS WL UR

14

Wszystkie wartości danych oparte są na prostych typach danych.


Wszystkie dane w bazie relacyjnej przedstawiane są w formie

dwuwymiarowych tabel (w matematycznym żargonie noszących nazwę

"relacji"). Każda tabela zawiera zero lub więcej wierszy (w tymże
żargonie - "krotki") i jedną lub więcej kolumn ("atrybuty"). Na każdy
wiersz składają się jednakowo ułożone kolumny wypełnione wartościami,

które z kolei w każdym wierszu mogą być inne.

Po wprowadzeniu danych do bazy możliwe jest porównywanie wartości

z różnych kolumn, zazwyczaj również z różnych tabel, i scalanie wierszy,
gdy pochodzące z nich wartości są zgodne. Umożliwia to wiązanie
danych i wykonywanie stosunkowo złożonych operacji w granicach całej

bazy danych.

Relacyjne bazy danych (2)

2012-01-25

4_G Piotr Wężyk © 2012 Lab. GIS & RS WL UR

15

Wszystkie operacje wykonywane są w oparciu o

logikę

, bez względu

na położenie wiersza tabeli. Nie można więc zapytać o wiersze, gdzie
(x=3) bez wiersza pierwszego, trzeciego i piątego. Wiersze
w relacyjnej bazie danych przechowywane są w porządku zupełnie

dowolnym - nie musi on odzwierciedlać ani kolejności ich
wprowadzania, ani kolejności ich przechowywania.
Z braku możliwości identyfikacji wiersza przez jego pozycję pojawia

się potrzeba obecności jednej lub więcej kolumn niepowtarzalnych
w granicach całej tabeli, pozwalających odnaleźć konkretny wiersz.
Kolumny te określa się jako "klucz podstawowy" (primary key) tabeli.

Relacyjne bazy danych (3)

2012-01-25

4_G Piotr Wężyk © 2012 Lab. GIS & RS WL UR

16

Przykład relacji oraz

klucza podstawowego

Relacyjne bazy danych (4)

SILP

LMN

relacja

2012-01-25

4_G Piotr Wężyk © 2012 Lab. GIS & RS WL UR

17

Schemat połączenia tabel adresowych SILP

SIP - SILP

www.zespollmn.lasy.gov.pl

2012-01-25

4_G Piotr Wężyk © 2012 Lab. GIS & RS WL UR

18

Relacyjne bazy danych (5)

Typy relacji

1:1

np. rekord informacji o kredycie danej osoby
i rekord informacji kontaktowej numeru

ubezpieczenia. Obydwa odnoszą się tylko do tej

samej osoby

1:n

Pojedyncza osoba posiadać może kilka
zamówień w danej firmie

n:m

Każdy pracownik firmy może przyjmować
zamówienia od wielu klientów, każdy

klient może być obsłużony przez wielu

pracowników

Za Aalders

background image

4

2012-01-25

4_G Piotr Wężyk © 2012 Lab. GIS & RS WL UR

19

Liczbę kolumn (ITEMS, POLE) ustala się z góry definiując bazę


Każda kolumna posiada swoją unikatową nazwę

określającą dziedzinę a tym samym zbiór

wartości jakie mogą w niej wystąpić (np. POLE =

STL

” = {

Bs, BMśw, LG

itp.}.


Wiersze w bazie danych nie powtarzają się.


Kolejność wierszy i kolumn nie jest istotna.

Relacyjne bazy danych (6)

2012-01-25

4_G Piotr Wężyk © 2012 Lab. GIS & RS WL UR

20

Relacje pomiędzy tablicami bazy geometrycznej i atrybutowej

Area

Parimeter

LW_i

LW_id

10234.45 14456.55

1

23

34567.33 46237.21

2

45

Tabela LW.pat

LW_id

STL

Zv

Gat

23

Bs

1.02

1

45

BMw

2.54

2

Tabela Opisy.dbf

Gat

Gat_opis

1

So

2

Brz

3

Db bsz

Tabela Gatunki.dbf

Relacyjne bazy danych (7)

Tabela słownikowa - dictionary

2012-01-25

4_G Piotr Wężyk © 2012 Lab. GIS & RS WL UR

21

Structured Query Language (SQL) - strukturalny język zapytań

dla relacyjnych baz danych

Centralną instrukcja języka SQL jest komenda SELECT, określająca

z jakich tabel w bazie danych maja zostać sprowadzone dane,

jakie warunki mają spełniać i w jakiej postaci maja się pokazać

przed użytkownikiem (aplikacja użytkownika)

SELECT

nazwa_kolumny

,.... SELECT Area, Parimeter

FROM

nazwa_tabeli FROM LW.pat

[WHERE

warunek

]

SQL (1)

2012-01-25

4_G Piotr Wężyk © 2012 Lab. GIS & RS WL UR

22

Operatory w języku SQL:

arytmetyczne: + , -, *, /

konkatenacji (łączenia) napisów | |

porównań =, < >, <, <=, >, >=

przynależności do listy wartości x [NOT] IN (x1,x2..)

np. Kolor IN (`czarny`,`biały`,`zielony`)

zawierania się „między” x [NOT] BETWEEN z AND y

np. Zv BETWEEN 1.00 AND 4.25

wzorca w tekście x [NOT] LIKE y

testujący Null x IS [NOT] NULL

logiczne NOT, AND, OR

SQL (2)

2012-01-25

4_G Piotr Wężyk © 2012 Lab. GIS & RS WL UR

23

SQL (3)

-- Stan posuszu na lesie aktualne na dany dzień 12.05.2002 Piotr Kyc

SELECT f_arodes.adress_forest,SUM(c_wood_pos.stock_qty) AS POSUSZ FROM
f_arodes,c_wood_head,c_wood_pos WHERE f_arodes.arodes_int_num =
c_wood_head.arodes_int_num AND c_wood_head.stock_nr = c_wood_pos.stock_nr AND
c_wood_pos.damage_nr > 0 AND c_wood_pos.stock_qty > 0 GROUP BY f_arodes.adress_forest

-- Intensywność zabiegu w m3/ ha - dla dowolnej grupy czynności Piotr Kyc

10.05.2002


SELECT f_arodes.arodes_int_num, f_arodes.adress_forest, SUM(f_plan_goal.mat_qty) AS
SUMA_PROD, f_object_measures.measure_cd, f_subarea.area, SUM(f_plan_goal.mat_qty)/
f_subarea.area as INTENSY FROM f_arodes, f_plan_goal, f_object_measures,f_subarea WHERE
(f_arodes.arodes_int_num=f_object_measures.object_ref AND
f_object_measures.plan_pos=f_plan_goal.plan_pos) AND (f_plan_goal.tag_act_fl = 'M' AND
f_object_measures.plan_year = 2001) AND f_subarea.arodes_int_num = f_arodes.arodes_int_num
AND f_object_measures.measure_cd LIKE 'P*' AND f_object_measures.measure_cd NOT LIKE
"PRZEST" GROUP BY f_arodes.arodes_int_num, f_arodes.adress_forest,
f_object_measures.measure_cd, f_subarea.area

http://www.pila.lasy.gov.pl/strony/1/i/23017.php

2012-01-25

4_G Piotr Wężyk © 2012 Lab. GIS & RS WL UR

24

Obiektowe bazy danych (Object-oriented data base):
obiektem jest nie tylko encja (jednostka przestrzenna) ale również pliki,

w których zgromadzono dane o geometrii, właściwościach encji, procedury

służące do przetwarzania danych a także powiązania między poszczególnymi
obiektami.

Źródłowe

source data objects

Wynikowe

dependent data objects

OBIEKTY

Obiektowe bazy danych (1)

Obiektowe bazy danych (OBD, bazy danych zorientowane obiektowo)
powstały początkowo jako rozwinięcie

programowania obiektowego

.

Bazy

danych

zorientowane obiektowo przechowuja

obiekty

- zakapsułkowane

kombinacje danych o dowolnej strukturze razem ze skojarzonymi
metodami (procedurami).

background image

5

2012-01-25

4_G Piotr Wężyk © 2012 Lab. GIS & RS WL UR

25

Obiekt może posiadać dowiązania do innych obiektów a także sam
zawierać inne obiekty. W obiektowej bazie danych nie ma przeszkód aby
zachodziły zjawiska dziedziczenia i hermetyzacji (kapsułkowanie).



Każdy obiekt ma unikatową tożsamość - pewną jednoznaczną wartość,
która jest przypisywana do niego w momencie tworzenia i odróżnia go
od innych

Obiektowe bazy danych (2)

2012-01-25

4_G Piotr Wężyk © 2012 Lab. GIS & RS WL UR

26

 W momencie tworzenia mapy (obiekt wynikowy) powstaje kilka
dodatkowych obiektów, przechowujących dane: reprezentacje
geometryczną, układ współrzędnych, atrybuty, tablicę barw, procedury
przetwarzania itp.). System zapisuje więc schemat w jaki sposób powstał
obiekt wynikowy tj. jak ma powstać jego wersja ostateczna. Wystarczy
zmienić obiekt źródłowy aby otrzymać aktualny obiekt wynikowy (mapę)

ODMG (Object Database Management System) - organizacja skupiająca

firmy oraz standard ODMG2.0

Obiektowe bazy danych (3)

2012-01-25

4_G Piotr Wężyk © 2012 Lab. GIS & RS WL UR

27

Produkty

Dbase (*.dbf)

FoxPro, Paradox

DB2 (IBM)

Informix

MySQL*, PostGIS*, PostgreSQL*

Access (Microsoft)

Oracle

SQLSever

Tamino (XML eXtensible Markup Language - rozszerzalny

język znaczników – technologia internet)

RasDaMan (multispatial database)

* Licencja PGL GNU

2012-01-25

4_G Piotr Wężyk © 2012 Lab. GIS & RS WL UR

28

Leśna Mapa Numeryczna (LMN)

Prace na Systemem Informatycznym Lasów Państwowych
rozpoczęto w 1991 roku. Jednocześnie z pracami nad SILP
rozpoczęto prace badawcze przy konstruowaniu Leśnej Mapy
Numerycznej w kilku instytucjach naukowych i firmach
prywatnych, m.in.: BULiGL, Politechnice Warszawskiej (doc.
Wilkowski i dr Giedymin), AR Wrocław (dr Lasota TERRABIT),
w firmie Codima (Microstation), IGiK (eksperyment założenia
SIP w Puszczy Kozienickiej, w Rudach Raciborskich i w
Sudetach Zach., połączony z interpretacją zdjęć satelitarnych),w
ECOGIS (SICAD –SIEMENS). Jedne z pierwszych wdrożeń
GIS – Puszcza Białowieska (IBL: N-ctwa: Białowieża, Browsk i
Hajnówka).
Katedra Urządzania Lasu i Geodezji Leśnej WL SGGW
(prof.. Olenderek) N-ctwo Brzeziny (RDLP Łódź) - wykonano
LMN i podłączono do SILP (1995 r) - pierwsze w Polsce
nadleśnictwo z funkcjonującym SIP. Zakład Urządzania Lasu
IBL: N-ctwo Ujsoły (RDLP Katowice) baza geometryczna +
NMT; N-ctwo Wipsowo (RDLP Olsztyn) mapa numeryczna.

http://geomatyka.lasy.gov.pl

2012-01-25

4_G Piotr Wężyk © 2012 Lab. GIS & RS WL UR

29

1994 rok – IGiK wykonuje mapę zasięgu terytorialnego Nadleśnictw (układ 1942),
dodatkowo – zasięgi Parków narodowych, Rejonizacji Przyrodniczo-Leśnej,
zasięgu drzew w Polsce.

2001 rok – Zakończenie prac nad mapą kompleksów leśnych w Polsce na bazie
zobrazowań satelitarnych SPOT z lat 1995-1998. Weryfikacja terenowa (1999-
2001) ze względu na liczne błędy klasyfikacji obrazu.

Leśna Mapa Numeryczna (LMN)

2012-01-25

4_G Piotr Wężyk © 2012 Lab. GIS & RS WL UR

30

Zarządzenie DGLP nr 23 z 18 maja 1998 r. w sprawie kryteriów jakim powinna
odpowiadać mapa numeryczna wykorzystywana w nadleśnictwie.
• Zarządzenie nr 74 z 23 sierpnia 2001 roku Dyrektora Generalnego LP wprowadzającego
Standard Leśnej Mapy Numerycznej. Testowano rozwiązania w N-ctwach: Brzeziny,
Grotniki, Skarżysko, Dojlidy, Wyszków
.
• Konieczność stworzenia odpowiedniego oprogramownia: TraKo (do transformacji
układów i konwersji formatów GIS); Kontrola LMN - program do automatycznej kontroli
prawidłowości wykonania leśnych map numerycznych; Aktualizator LMN - program
wspomagający proces aktualizacji bazy geometrycznej.
• Format SHAPE ESRI jako obligatoryjny + pliki DBF



Leśna Mapa Numeryczna (LMN)

background image

6

2012-01-25

4_G Piotr Wężyk © 2012 Lab. GIS & RS WL UR

31

Standard LMN

2012-01-25

4_G Piotr Wężyk © 2012 Lab. GIS & RS WL UR

32

2012-01-25

4_G Piotr Wężyk © 2012 Lab. GIS & RS WL UR

33

2012-01-25

4_G Piotr Wężyk © 2012 Lab. GIS & RS WL UR

34

2012-01-25

4_G Piotr Wężyk © 2012 Lab. GIS & RS WL UR

35

2012-01-25

4_G Piotr Wężyk © 2012 Lab. GIS & RS WL UR

36

background image

7

2012-01-25

4_G Piotr Wężyk © 2012 Lab. GIS & RS WL UR

37

2012-01-25

4_G Piotr Wężyk © 2012 Lab. GIS & RS WL UR

38

2012-01-25

4_G Piotr Wężyk © 2012 Lab. GIS & RS WL UR

39

2012-01-25

4_G Piotr Wężyk © 2012 Lab. GIS & RS WL UR

40

2012-01-25

4_G Piotr Wężyk © 2012 Lab. GIS & RS WL UR

41

2012-01-25

4_G Piotr Wężyk © 2012 Lab. GIS & RS WL UR

42

Oprogramowanie GIS w LP: Przeglądarki LMN: Mapnik (Taxus SI) , Mapan

(Krameko). Nakładka na ArcGIS: SprintMAP (SmallGIS)

Rozszerzenia do ArcView wspomagające edycję i kompozycje mapowe LMN:

LEMAN (BULIGL)

Serwer mapowy eLAS

Leśna Mapa Numeryczna (LMN)


Wyszukiwarka

Podobne podstrony:
Bazy danych2 2012
Bazy danych2 2012
Bazy danych1 2012
Internetowe bazy danych 2012
kolokwium2 2012, studia wsiz, semestr 4, bazy danych, bazy danych, BD T M
1 Tworzenie bazy danychid 10005 ppt
bazy danych II
Bazy danych
Podstawy Informatyki Wykład XIX Bazy danych
Bazy Danych1
eksploracja lab03, Lista sprawozdaniowych bazy danych
bazy danych druga id 81754 Nieznany (2)
bazy danych odpowiedzi
Bazy danych

więcej podobnych podstron