本原KML數(shù)據(jù)庫存儲研究.pdf

1、KML(KeyholeMarkupLanguage,2008年4月正式成為OGC規(guī)范)最初是由地理可視化公司Keyhole(2004年被GOOGLE收購)開發(fā)的,它是一種XML語法格式的語言,可用于保存點、線、圖像、多邊形或3D模型等特定的地理信息。KML憑借表達地理信息的便捷性和面向Web應用的特性,近年來逐漸受到了大家的青睞,大量KML文檔快速涌現(xiàn)。這些數(shù)據(jù)可以用于Web地理搜索和空間數(shù)據(jù)位置挖掘等新型應用。隨著數(shù)據(jù)量的不斷增多,而

2、關于KML文檔的元數(shù)據(jù)信息嚴重缺失,人們需要花大量的時間篩選或不斷地改變搜索條件才能找到真正需要的數(shù)據(jù)資源。因此開展KML數(shù)據(jù)集中管理的研究顯得十分必要。
　　 KML是基于XML的空間數(shù)據(jù)編碼語言,它的半結構化特性決定了傳統(tǒng)的關系型數(shù)據(jù)庫并不適合KML數(shù)據(jù)的存儲。較之于GML,KML特有的地理實體組織方式及基于網絡應用的特性,都決定了KML的存儲絕不能只是簡單地照搬現(xiàn)有的XML和GML存儲技術。很多學者在XML和GML的存儲方

3、面都做了大量的工作,但是目前卻沒有專門面向KML本原存儲的研究。本文在研究XML和GML存儲、索引、查詢技術的基礎上,結合KML文檔表達空間地物的特點,通過分析對比常用的空間數(shù)據(jù)存儲及索引方法,從KML數(shù)據(jù)管理、KML自身特性、KML在各種Web服務中的作用,以及滿足用戶需求的KML數(shù)據(jù)實時獲取等角度出發(fā),做了以下研究工作:
　　 (1)從半結構化數(shù)據(jù)的存儲粒度、元素結點編碼方案及數(shù)據(jù)的物理存儲模式出發(fā),在保持KML文檔自身數(shù)據(jù)

4、結構的基礎上,屏蔽底層具體的存儲細節(jié),進行適當?shù)慕Y點粒度劃分,設計了NKDB(NativeKMLDatabase)存儲策略及存儲方法。
　　 (2)設計了NKDB的索引機制。結合KML組織和表達地理信息的特點及NGDB的索引體系,設計符合NativeGMLDB軟件系統(tǒng)的存儲規(guī)范和查詢規(guī)范的KML索引方法。
　　 (3)在NativeGMLDB軟件體系框架下對論文的設計進行了原型系統(tǒng)實現(xiàn),通過實驗對存儲、內容查詢及文檔重構