空間數(shù)據(jù)庫

譯者序序1序2前言圖目錄表目錄第1章
空間數(shù)據(jù)庫簡介 11.1
概述 11.2
空間數(shù)據(jù)管理的適用人群 21.3
GIS和SDBMS 31.4
空間數(shù)據(jù)庫的三類用戶 41.5
一個SDBMS的應(yīng)用案例 61.6
空間數(shù)據(jù)庫概覽 121.6.1
空間分類學(xué)和數(shù)據(jù)模型 121.6.2
查詢語言 141.6.3
查詢處理 141.6.4
文件組織和索引 181.6.5
查詢優(yōu)化 211.6.6
數(shù)據(jù)挖掘 221.7
小結(jié) 221.8
參考書目 231.9
習(xí)題 24第2章
空間概念和數(shù)據(jù)模型 272.1
空間信息模型 282.1.1
基于場的模型 302.1.2
基于對象的模型 322.1.3
空間數(shù)據(jù)類型 322.1.4
空間對象的操作 332.1.5
動態(tài)空間操作 372.1.6
將空間對象映射到Java 382.2
數(shù)據(jù)庫設(shè)計的三個步驟 412.2.1
ER模型 422.2.2
關(guān)系模型 452.2.3
將ER模型映射到關(guān)系模型 462.3
趨勢：擴展ER模型表達空間概念 492.4
趨勢：用UML構(gòu)建面向?qū)ο髷?shù)據(jù)模型 542.5
小結(jié) 572.6
參考書目 582.7
習(xí)題 58第3章
空間查詢語言 633.1
標(biāo)準數(shù)據(jù)庫查詢語言 643.2
關(guān)系代數(shù) 663.2.1
選擇和投影運算 673.2.2
集合運算 683.2.3
連接運算 693.3
SQL基礎(chǔ) 713.3.1
DDL 713.3.2
DML 723.3.3
SQL查詢的基本格式 733.3.4
SQL查詢示例 733.3.5
RA和SQL小結(jié) 763.4
擴展SQL以處理空間數(shù)據(jù) 773.4.1
OGIS標(biāo)準的SQL擴展 773.4.2
OGIS標(biāo)準的局限性 793.5
強調(diào)空間的查詢示例 793.6
趨勢：對象-關(guān)系SQL 843.6.1
SQL3概覽 853.6.2
對象關(guān)系模式 853.6.3
查詢示例 883.7
小結(jié) 883.8
參考書目 893.9
習(xí)題 893.10
附錄：州立公園數(shù)據(jù)庫 93第4章
空間存儲和索引 994.1
存儲：磁盤和文件 1014.1.1
磁盤的幾何結(jié)構(gòu)和含義 1024.1.2
緩沖區(qū)管理器 1034.1.3
域. 記錄和文件 1044.1.4
文件結(jié)構(gòu) 1054.1.5
聚類 1074.2
空間索引 1144.2.1
網(wǎng)格文件 1164.2.2
R樹 1184.2.3
代價模型 1234.3
趨勢 1234.3.1
用于對象分解的TR*樹 1234.3.2
并發(fā)控制 1254.3.3
空間連接索引 1274.4
小結(jié) 1314.5
參考書目 1324.6
習(xí)題 133第5章
查詢處理與優(yōu)化 1375.1
空間操作計算 1385.1.1
概述 1385.1.2
空間操作 1385.1.3
對象操作的兩步查詢處理 1405.1.4
空間選擇技術(shù) 1415.1.5
一般的空間選擇 1425.1.6
空間連接操作算法 1435.1.7
空間聚集操作策略：最近鄰居 1465.2
查詢優(yōu)化 1475.2.1
邏輯轉(zhuǎn)換 1485.2.2
基于代價的優(yōu)化：動態(tài)規(guī)劃 1525.3
空間索引結(jié)構(gòu)分析 1545.3.1
枚舉可選的計劃 1575.3.2
混合體系結(jié)構(gòu)中的分解與歸并 1585.4
分布式空間數(shù)據(jù)庫系統(tǒng) 1585.4.1
分布式DBMS體系結(jié)構(gòu) 1605.4.2
半連接操作 1615.4.3
基于Web的空間數(shù)據(jù)庫系統(tǒng) 1615.5
并行空間數(shù)據(jù)庫系統(tǒng) 1655.5.1
硬件體系結(jié)構(gòu) 1655.5.2
并行查詢計算 1675.5.3
應(yīng)用：實時地形可視化 1695.6
小結(jié) 1725.7
參考書目 1735.8
習(xí)題 174第6章
空間網(wǎng)絡(luò) 1776.1
網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫示例 1786.2
概念數(shù)據(jù)模型. 邏輯數(shù)據(jù)模型和物理數(shù)據(jù)模型 1796.2.1
邏輯數(shù)據(jù)模型 1796.2.2
物理數(shù)據(jù)模型 1826.3
圖的查詢語言 1856.3.1
關(guān)系代數(shù)的缺陷 1866.3.2
SQL CONNECT 子句 1876.3.3
BART系統(tǒng)的查詢示例 1906.3.4
趨勢：SQL3的遞歸 1926.3.5
趨勢：SQL3的網(wǎng)絡(luò)ADT 1936.4
圖的算法 1946.4.1
路徑查詢處理 1956.4.2
圖遍歷算法 1956.4.3
單對 v,d 最短路徑的Best-first算法 1996.4.4
趨勢：層次策略 1996.5
趨勢：空間網(wǎng)絡(luò)存取方法 2036.5.1
網(wǎng)絡(luò)操作的I/O代價度量 2046.5.2
減少磁盤I/O的圖分區(qū)方法 2066.5.3
CCAM: 一種連接性聚集的空間網(wǎng)絡(luò)存取方法 2086.6
小結(jié) 2096.7
參考書目 2106.8
習(xí)題 210第7章
空間數(shù)據(jù)挖掘簡介 2137.1
模式發(fā)現(xiàn) 2147.1.1
數(shù)據(jù)挖掘過程 2157.1.2
統(tǒng)計學(xué)和數(shù)據(jù)挖掘 2167.1.3
將數(shù)據(jù)挖掘作為搜索問題 2177.1.4
空間數(shù)據(jù)挖掘的獨特性 2187.1.5
歷史上著名的空間數(shù)據(jù)探測案例 2187.2
空間數(shù)據(jù)挖掘的動機 2197.2.1
應(yīng)用領(lǐng)域示例 2197.2.2
空間形態(tài)和自相關(guān)的度量 2217.2.3
空間統(tǒng)計模型 2247.2.4
數(shù)據(jù)挖掘的三位一體 2257.3
分類技術(shù) 2277.3.1
線性回歸 2287.3.2
空間回歸 2287.3.3
模型評估 2297.3.4
采用圖相似度預(yù)測位置 2317.3.5
馬可夫隨機場 2327.4
關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)技術(shù) 2357.4.1
Apriori：計算頻繁項集的算法 2367.4.2
空間關(guān)聯(lián)規(guī)則 2387.4.3
同位規(guī)則 2397.5
聚類 2397.5.1
K-medoid聚類算法 2437.5.2
聚類. 混合分析和EM算法 2457.5.3
大型空間數(shù)據(jù)庫聚類的策略 2487.6
空間孤立點檢測 2507.7
小結(jié) 2567.8
附錄：貝葉斯演算 2577.8.1
條件概率 2577.8.2
最大似然 2587.9
參考書目 2587.10 習(xí)題 259第8章
空間數(shù)據(jù)庫發(fā)展趨勢 2658.1
支持場實體的數(shù)據(jù)庫 2668.1.1
柵格與圖像操作 2678.1.2
存儲和索引 2708.2
基于內(nèi)容的檢索 2718.2.1
拓撲相似性 2728.2.2
方位相似性 2738.2.3
距離相似性 2748.2.4
屬性關(guān)系圖 2748.2.5
檢索步驟 2768.3
空間數(shù)據(jù)倉庫概述 2768.3.1
聚集操作 2778.3.2
幾何聚集的例子 2808.3.3
聚集層次 2808.3.4
哪些地方用到聚集層次 2838.4
小結(jié) 2868.5
參考書目 2878.6
習(xí)題 288參考文獻 293