大型GIS海量数据分布式组织与管理.pdf

### 大型GIS海量数据分布式组织与管理 #### 引言 随着信息技术的快速发展，地理信息系统（GIS）在各个领域中的应用日益广泛，从环境监测、城市规划到资源管理等，GIS都扮演着至关重要的角色。然而，GIS的进一步发展受到了海量空间数据处理能力的制约。海量空间数据不仅包含大量的地理坐标信息，还包括丰富的属性数据，这些数据的存储、管理和分析成为GIS发展中的一大挑战。因此，如何有效管理这些海量数据，实现数据的分布式存储和高效访问，成为当前GIS领域研究的重点。 #### 大型GIS与海量数据定义 在论文中，作者马荣华和黄杏元给出了大型GIS和海量数据的定义，并分析了导致数据量剧增的原因。大型GIS通常指服务于广域地理空间分析的应用系统，如企业级或国家级GIS平台，其特点在于处理的数据量巨大、覆盖区域广泛。海量数据则指的是在传统数据处理手段下难以有效管理的数据集合，其特征是数据量大、种类繁多、增长速度快。随着GIS应用领域的拓展，尤其是多源数据的整合需求，数据量呈爆炸式增长，从而形成了GIS中的海量数据现象。 #### 分布式数据库的重要性 为了解决海量数据带来的挑战，建立分布式数据库系统被视为关键策略之一。分布式数据库通过将数据分散存储在多个物理位置，不仅能提高数据存储的效率，还能增强系统的可靠性和数据访问速度。尤其在大型GIS中，分布式数据库能够实现数据的分布式存储和管理，有效地缓解了单个数据中心的压力，提高了数据的可用性和安全性。此外，分布式数据库还促进了GIS数据共享模式的变化，使得数据的获取和交换更加便捷。 #### 技术解决方案 论文中提到了两种技术解决方案：一是基于元数据的异质数据获取，二是基于联邦数据库系统（FDBS）的异质数据库一体化。其中，基于元数据的异质数据获取方法，利用元数据作为桥梁，实现不同来源、不同格式数据的统一检索和获取，是当前比较实用的解决方案。而基于FDBS的异质数据库一体化，则是在更高层次上整合不同数据库，形成一个虚拟的统一数据库视图，以提供一致的数据访问接口。尽管这一方案在技术上还存在一些挑战，但它以前者为基础，具有更好的扩展性和灵活性，随着技术的不断发展和成熟，有望逐步实现。 #### 渐进式发展策略 论文最后强调了大型GIS分布式组织与管理的渐进式发展策略。通过构建模块化的系统架构，可以随着技术进步和业务需求的变化，逐步添加新的组件和服务，实现系统的持续优化和升级。这种策略既考虑了当前的技术局限性，也预留了未来发展的空间，有助于大型GIS系统的长期稳定运行。 #### 结论 面对GIS领域中海量数据的挑战，建立分布式数据库系统是提升数据处理能力和促进数据共享的关键。通过采用基于元数据的异质数据获取和基于联邦数据库系统的异质数据库一体化等技术方案，可以有效解决大型GIS在数据管理方面的难题，推动GIS技术向更高级别的发展。随着技术的不断进步，这些解决方案将不断完善，为GIS在更广泛的领域中的应用奠定坚实的基础。