国家地理空间数据仓库中的度量

国家地理空间数据仓库中的度量

2016-12-07 作者: xuzhiping 浏览: 2548 次

摘要: 国家地理空间数据仓库中的度量与维类似,空间数据仓库中的度量包括数值度量和空间度量。 1.数值度量:数值度量是仅包含数值数据的度量。例如,在空间数据仓库中,某个地区(如:县)的月财政戍人可以作为一个度量。 2.空间度量:空间度量是包含空间数据的度量。例如,在空间...

国家地理空间数据仓库中的度量与维类似,空间数据仓库中的度量包括数值度量和空间度量。

1.数值度量:数值度量是仅包含数值数据的度量。例如,在空间数据仓库中,某个地区(如:县)的月财政戍人可以作为一个度量。

2.空间度量:空间度量是包含空间数据的度量。例如,在空间数据仓库中,具有相同降水量范围的行政县可以作为一个度量,它由一组行政县空间对象构成。

空间数据仓库在物理存贮上有MOLAP和ROLAP两种选择,这两种实现方法的优缺点与数据仓库的情况类似。由于空间数据的存贮量大,因此通常采用ROLAP方式。ROLAP常用模式有星型模式和雪花模式。

一个星型模式包括一个大型的核心表和一组在逻辑上围绕着这个核心表的维表。核心表包含汇总了的业务事实(即度量)和与之相关的多个维码,称为事实表;而维表就像星星的角一样,分布在事实表的外围,描述了业务的各八维。多维分析是面向主题的,事实表描述了主题的数据,而维表是从不同的角度描述了对主题的分析尺度。

雪花模式是星型模式的一种扩展。它对部分维表进行了规范化,将其进一步分解成更多的表。由于雪花模式对维进行了一定程度的规范化处理,因此,在设计中采用雪花模式能够节省数据存贮空间。

空间数据仓库的维和度量都可以包含空间对象,这就使得空间数据仓库的星型模式和雪花模式在存贮和管理时有其特殊之处。

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