第三节 地理空间数据库
一、传统的数据库模型
目前，数据库领域采用的数据模型有层次模型、网状模型和关系模型，其中应用最广泛的是关系模型。
1．层次模型与树结构
层次模型是数据处理中发展较早、技术上也比较成熟的一种数据模型。它的特点是将数据组织成有向有序的树结构。结构中结点代表数据记录，连线描述位于不同结点数据间的从属关系（限定为一对多的关系）。
层次模型反映了现实世界中实体间的层次关系，层次结构是众多空间对象的自然表达形式，并在一定程度上支持数据的重构。但其应用时存在以下问题：
（1）由于层次结构的严格限制，对任何对象的查询必须始于其所在层次结构的根，使得低层次对象的处理效率较低，并难以进行反向查询。数据的更新涉及许多指针，插入和删除操作也比较复杂。母结点的删除意味着其下属所有子结点均被删除，必须慎用删除操作。
（2）层次命令具有过程式性质，它要求用户了解数据的物理结构，并在数据操纵命令中显式地给出存取途径。
（3）模拟多对多联系时导致物理存贮上的冗余。
（4）数据独立性较差。
（5）基本不具备演绎功能。
（6）基本不具备操作代数基础。
2．网状模型与图结构
网状模型的基本特征是，结点数据间没有明确的从属关系，一个结点可与其它多个结点建立联系。网状模型将数据组织成有向图结构。结构中结点代表数据记录，连线描述不同结点数据间的关系。
有向图（Digraph）的形式化定义为：
Digraph=（Vertex，｛Relation｝）
其中Vertex为图中数据元素（顶点）的有限非空集合；Relation是两个顶点（Vertex）之间的关系的集合。
有向图结构比树结构具有更大的灵活性和更强的数据建模能力。网状模型可以表示多对多的关系，其数据存贮效率高于层次模型，但其结构的复杂性限制了它在空间数据库中的应用。
网状模型反映了现实世界中常见的多对多关系，在一定程度上支持数据的重构，具有一定的数据独立性和共享特性，并且运行效率较高。但它应用时存在以下问题：
（1）网状结构的复杂，增加了用户查询和定位的困难。它要求用户熟悉数据的逻辑结构，知道自身所处的位置。
（2）网状数据操作命令具有过程式性质。
（3）不直接支持对于层次结构的表达。
（4）基本不具备演绎功能。
（5）基本不具备操作代数基础。