我们正处在一个信息变革的时代。数据，作为推动这场巨大变革的原材料，不是在地表之下经过千百万年形成并被发现的，而是通过传感器和其他数据采集设备源源不断地收集起来的。例如，NASA的对地观测系统（earth observing system，EOS） 每天都要产生1TB的数据。
卫星图像是空间数据的典型例子。为了从卫星图像中提取信息，数据处理必须在一个空间参考框架下进行，这个空间参考框架可以是地球表面。然而，卫星并不是空间数据的唯一来源，地球表面也不是可参照的唯一框架。一块芯片也常常作为—种参照框架。在医疗成像中，人体就可以视为空间参照框架。事实上，连一笔超市交易都可以作为空间数据的例子，只要这笔交易包含了诸如邮政编码这样的信息。对空间数据的査询或者命令称为空间査询。例如，“列出拥有超过万种图书的书店名称”是一个非空间査询，而“列出明尼阿波利斯市方圆10英里以内的书店的名字” 则是一个空间査询。
当前，数据通过数据库管理系统（database management system，DBMS） 进行存储和管理。数据库及其管理软件是信息时代的成功案例，它们已渐渐渗透到我们日常生活的各个方面。如果没有它们，现代社会将会止步不前。然而，尽管它们取得了令人瞩目的成功，但业内专业人士普遍认为，大部分现有的DBMS无法管理空间数据，或者在管理空间数据的时候难以使用。为什么会这样呢？DBMS通常是作为存放商业和财会数据的简单而有效的仓库。关于雇员、供应商、顾客和产品的信息可以利用DBMS 安全地进行存储并有效地进行检索。可能的査询 *** 是十分有限的，数据库则为了高效地回答这些査询而进行组织。因此，可以顺利地将DBMS从商务领域移植到 *** 机构和学术管理部门。
驻存在这些庞大数据库中的数据比较简单，通常包括数字、姓名、地址、产品描述等信息。这些DBMS能胜任那类为其量身设计的任务。比如，像“就销售额而言，列出1998年前十位顾客”这样的一个査询，DBMS可以很快回答出来，即使它需要扫描一个很大的顾客数据库也是如此。这样的命令通常称为“査询”，虽然它们不是某种“询问”。数据库无需扫描所有的顾客，它会利用索引来缩小搜索范围，就像我们查阅图书时所做的那样。而另一方面，“列出居住在离公司总部50英里以内的顾客” 这样一个相对简单的查询则会难住数据库。要处理这个查询，数据库就必须把公司总部和頸客的地址 变换到一个能够计算和比较距离的适当参照系统中，可能是经纬度坐标系。然后，数据库扫描整个顾客列表，计算顾客住所和公司之间的距离。如果距离小于50公里，保存该顾客的名字。这个过程无法利用索引来缩小 因为传统的索引无法处理多维坐标数据的排序问题。这样，一条简单、合理的业务査询就会将DBMS置于无望的尴尬境地。因此，迫切需要能处理空间数据和空间査询的数据库。
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来源：开源地理空间基金会中文分会
来源链接：https://www.osgeo.cn/post/1de92
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