ݺߣ

ݺߣShare a Scribd company logo

Coğrafi bilgi sistemlerinde veritabanları

•
•
A
A. Kutlu Ersoy, MSc.
1 of 24
Coğrafi bilgi sistemlerinde veritabanları
» 17. yy’da vergilendirme için kullanılan kadastral haritalar ve tıp alanında kullanılan coğrafi hastalık veri analizi ile coğrafi bilgi sistemi hayat bulmuştur. » Devlet ve askeri alanlarda sıka başvurulan CBS’nin gelişimi, teknolojinin siviller tarafından da ulaşılabilir olması ile hız kazanmıştır. » Modern hayatımızın her alanına giren teknoloji, coğrafi bilgi sistemlerinin mobil cihazlarla etkin olarak kullanılması ile bugünkü yaygınlığını kazanmıştır.
Veri Veri Tutarlılığı Güvenlik Güvenilirliği • Bağlantılı • Veri kayıplarına • İşlem kümesinin verilerin ve yetkisiz tamamının karşılıklarının girişlere karşı beraber var olması güvenliğin uygulanması sağlanması veya reddedilmesi
Veri Yönetimi : Serçme, kaydetme, gü ncelleme ve silme işlemleri ile transaction yönetimi Veritabanı Yönetim Arayüzü Veri Yapısı Yönetimi : Tablo, kolon, (view), (s tored procedure), indeks, rel ation(bağlantı) vb. Yapıların oluşturulması ve güncellenmesi
Bire Bir (1:1) Bire Çok (1:n) Çoka Çok (n:n)
» Tüm verinin tek tabloda tutulmayıp, yapısal olarak farklı tablolara bölerek, ilgili tabloda sadece tabloya ait bilgilerin ve diğer tablolar ile olan ilişkinin referansının tutulmasıdır.
Nesne Doğruluğu : Her bir nesnenin birincil anahtarı nesneye özel olmalıdır. Referans Doğruluğu : Nesnede bulunan tüm ikincil anahtarların (referansların) karşılığında başka bir nesne olmalıdır. Spesifik Doğruluk : Veri alanlarındaki içeriklerin belirtilen kısıtlamalara uygun olmasıdır.
Veri İşlem Şema • Select • Commit • Create • Insert • Rollback • Drop • Update • Grant • Delete • Revoke • Join (Inner/Outer) • Where • Order by • Union • Intersect
Spatial Index Non-Clustered Index Fiziksel Indeks (Clustered Index)
» Nokta, çizgi ve poligon tiplerinin nesne ile ilişkilendirilmesini sağlar. » Mekansal veri sorgulamalarına ve analizlerine imkan sağlar.
1. Nokta Sorgulama : Select * From Towns t Where Contains(t.area, PointFromText(‘Point(7 3)’) = 1 2. Pencere Sorgulama : Select * From Towns t Where Intersects(t.area, PolygonFromText( ‘Polygon((0 0), (0 5), (5 5), (5 0), (0 0))’) = 1 3. Alan Sorgulama : Select * From Towns t, Highways h Where Intersects(t.area, Buffer(h.geometry, 10)) = 1 4. Mesafe Sorgulama : Select * From Towns t Where Distance(t.area, PointFromText(‘Point(7 3)’) < 14 5. Mekansal İlişkilendirme (Spatial Join) Select t.*, h.*, Intersection(t.area, h.geometry) From Towns t Inner Join Highways h On Intersects(t.area, h.geometry) = 1;
» Mekansal sorgulamalarda işlemci(CPU) maliyetleri göz önünde bulundurulmalıdır. » Ön-tanımlı alanlar bir kere oluşturularak, sorgulamaların hızlı çalışması sağlanır.
» Verimli sorgulamalar için kısıtlar(where conditions) indeklenmelidir. Bu indeksleme tekniği ilişkisel veritabanlarındaki indexlemeden farklılık göstermektedir. Gereksinimler & Beklentiler : » 1. Noktalar, alanlar ve eğri yaklaştırımları düzenlenmelidir. » 2. Alanlar, alt alanlara bölümlendirilmelidir. » 3. Ekleme, düzenleme ve silmede indeks yapısı hızlı bir şekilde güncellenmelidir. » 4. Index şemasının boyutu makul düzeyde tutulmalıdır.
» Quadtrees d-boyutlu veri alanını 2d hücrelere bölen mekansal veri yapılarıdır. B-Tree
» Grid dosyası, d-boyutlu noktaların saklanması için indeks yapısıdır. Grid dosyası, veri bloklarının referanslarını tutan grid klasörlerinden meydana gelir.
1. Mekansal Sorgunun İşlenmesi : a. Doğrusal ölçek kullanılarak, sorgulanan noktanın hücresi tespit edilir, b. Hücreyle ilişkili klasör bloğu ikincil depolama alanından okunur, c. Grid hücresindeki referans kullanılarak gerçek veri bloğuna erişilir. 2. Yeni Kayıt Oluşturma : a. Doğrusal ölçek ve grid klasörü vasıtasıyla uygun veri bloğu tespit edilir, b. Veri bloğu yeterli alana sahip ise kayıt yapılır, c. Değil ise veri bloğu iki bloğa bölünmelidir.
» R-trees, d-boyutlu dikdörtgenleri üstüste çakışan blok alanlarına müsadeli olarak düzenler. R-Tree dengeli ağaç yapısındadır ve her bir yaprak- düğüm(leaf node), kök düğüme(root node) eşit seviyede uzaklıktadır.
» R-Tree en iyi performansı min. %30-%40 doluluk oranında sağlar(B-Tree için bu değer %66’dır). » B-Tree’ye göre daha karmaşık dengeleme algoritması kullanır, sorgulamada ise daha az kırılım kullanıldığından performansı daha yüksektir ve daha az düğümü hafıza(memory)da bulundurarak performans kazanır. Ör: En yakın komşuluk sorgulaması
» Coğrafi mekansal bilgi ile ağ topolojisinin birleşimi ile oluşturulan gösterim şeklidir. » Yol veya iletişim ağlarının depolanması ve analizi gibi işlemlerde kullanılır. » Ağ Analizi : 1. A noktasından B noktasına Erişim ( belirtilen zaman ve mesafe sınırlamasıyla ) 2. En kısa yol ( en uygun maliyetle ) 3. Kapsayan ağaç (Spanning Tree ) 4. Rota planlama
» Sunumlarda altlık veri olarak karşımıza çıkmaktadır, veri analiz sunumunu ve vektörel veri gösterimini görsel açıdan zenginleştirir. » Raster veriler, belirli koordinat ve mesafe tanımları ile dönüşümden geçirilerek dosya sisteminde veya BLOBlar halinde veritabanında parçalı olarak tutulur.
» Belirli bir zamana ait coğrafi mekansal verilerin tutulması için veri yapısı geliştirilmeli ve bu yapıdaki verinin mevcut cbs sistemleri ile ilintili olarak sorgulanabilmelidir. Ör: - Osmanlı’nın en geniş sınırlarını aldığı dönem - Hız sınırını aşan araçların tespiti - Doğan felaketlerin gerçekleşme öncesindeki doğa şartlarının gözlenmlenmesi
» Bu durumda kullanacağımız veri yapısında, zaman bilgisi veri üzerinde bir alan olarak tutulur. Alanın Veri Yapısı : TM_Primitive, TM_Instant, TM_Period, TM_Duration » Hareket halindeki nesneler «MovingType» olarak olarak ifade edilmektedir ve (TM_Instant, Type) veri ikilisi ile ifade edilir. » Sorgu Tipleri : - Zaman dilimi sorgulama - Zaman-Pencere sorgulaması : Belirli bir periyotta belirtilen pencere ile kesişen nesneler - Hareket sorgulaması : Nesnenin durum değişikliğinin sorgulanması » Indexleme : TPR-Tree (Time parameterized R-Tree)
» RDBMS’in kullanıcı-tanımlı tipler, fonksiyonlar ve index yapıları ile genişletilmesinden Mekansal Veritabanı Yönetim Sistemleri meydana gelir. » Mekansal Veritabanı Çözümleri : 1. IBM Informics : Informix firmasının ürünü olan Illustra’nın IBM tarafından satın alınarak Spatial DataBlade ve Geodetic DataBlade ile OGC/ISO 19125 özelliklerini implemente etmektedir. 2. IBM DB2 : DB2 Spatial Extender ve Geodetic Data Management Feature ile hizmet veren IBM’in farklı bir ürünüdür. 3. Oracle Spatial 4. Microsoft SQL Server and Sybase SQL Anywhere Açık Kaynak Kodlu Mekansal Veritabanları : 5. PostgreSQL and PostGIS *OGC tanımlamalarını tümüyle karşılayamamaktadır. 6. MySQL *Sorgulamalar R-Tree’nin sade bir versiyonu ile hızlandırılmaktadır.
» Veritabanı Yönetim Sistemleri hangi özellikleri karşılamalıdır? » İlişkisel veritabanında n:n (many-to-many) ilişkiler nasıl ifade edilir? » Veri doğruluğu nasıl sağlanır? » Clustered ve Non-Clustered Indexleme nerede kullanılır? » Mekansal Veritabanlarına özgü veri tipleri nelerdir? » Mekansal Veritabanına özgü üç tip indexleme yöntemini söyleyiniz? Bu yöntemlerin hangi durumda tercih edileceğini belirtiniz? » Mekansal Ağ Veritabanlarında hangi analizler yapılmaktadır? » Raster veri, dosya sisteminde nasıl performanslı depolanıp yayınlanabilir? » Zamansal Coğrafi Veritabanlarının kullanım alanlarına örnek veriniz. Hangi veri tipleri bu amaçla kullanılmaktadır?

More Related Content

Coğrafi bilgi sistemlerinde veritabanları

  • 2. » 17. yy’da vergilendirme için kullanılan kadastral haritalar ve tıp alanında kullanılan coğrafi hastalık veri analizi ile coğrafi bilgi sistemi hayat bulmuştur. » Devlet ve askeri alanlarda sıka başvurulan CBS’nin gelişimi, teknolojinin siviller tarafından da ulaşılabilir olması ile hız kazanmıştır. » Modern hayatımızın her alanına giren teknoloji, coğrafi bilgi sistemlerinin mobil cihazlarla etkin olarak kullanılması ile bugünkü yaygınlığını kazanmıştır.
  • 3. Veri Veri Tutarlılığı Güvenlik Güvenilirliği • Bağlantılı • Veri kayıplarına • İşlem kümesinin verilerin ve yetkisiz tamamının karşılıklarının girişlere karşı beraber var olması güvenliğin uygulanması sağlanması veya reddedilmesi
  • 4. Veri Yönetimi : Serçme, kaydetme, gü ncelleme ve silme işlemleri ile transaction yönetimi Veritabanı Yönetim Arayüzü Veri Yapısı Yönetimi : Tablo, kolon, (view), (s tored procedure), indeks, rel ation(bağlantı) vb. Yapıların oluşturulması ve güncellenmesi
  • 5. Bire Bir (1:1) Bire Çok (1:n) Çoka Çok (n:n)
  • 6. » Tüm verinin tek tabloda tutulmayıp, yapısal olarak farklı tablolara bölerek, ilgili tabloda sadece tabloya ait bilgilerin ve diğer tablolar ile olan ilişkinin referansının tutulmasıdır.
  • 7. Nesne Doğruluğu : Her bir nesnenin birincil anahtarı nesneye özel olmalıdır. Referans Doğruluğu : Nesnede bulunan tüm ikincil anahtarların (referansların) karşılığında başka bir nesne olmalıdır. Spesifik Doğruluk : Veri alanlarındaki içeriklerin belirtilen kısıtlamalara uygun olmasıdır.
  • 8. Veri İşlem Şema • Select • Commit • Create • Insert • Rollback • Drop • Update • Grant • Delete • Revoke • Join (Inner/Outer) • Where • Order by • Union • Intersect
  • 9. Spatial Index Non-Clustered Index Fiziksel Indeks (Clustered Index)
  • 10. » Nokta, çizgi ve poligon tiplerinin nesne ile ilişkilendirilmesini sağlar. » Mekansal veri sorgulamalarına ve analizlerine imkan sağlar.
  • 11. 1. Nokta Sorgulama : Select * From Towns t Where Contains(t.area, PointFromText(‘Point(7 3)’) = 1 2. Pencere Sorgulama : Select * From Towns t Where Intersects(t.area, PolygonFromText( ‘Polygon((0 0), (0 5), (5 5), (5 0), (0 0))’) = 1 3. Alan Sorgulama : Select * From Towns t, Highways h Where Intersects(t.area, Buffer(h.geometry, 10)) = 1 4. Mesafe Sorgulama : Select * From Towns t Where Distance(t.area, PointFromText(‘Point(7 3)’) < 14 5. Mekansal İlişkilendirme (Spatial Join) Select t.*, h.*, Intersection(t.area, h.geometry) From Towns t Inner Join Highways h On Intersects(t.area, h.geometry) = 1;
  • 12. » Mekansal sorgulamalarda işlemci(CPU) maliyetleri göz önünde bulundurulmalıdır. » Ön-tanımlı alanlar bir kere oluşturularak, sorgulamaların hızlı çalışması sağlanır.
  • 13. » Verimli sorgulamalar için kısıtlar(where conditions) indeklenmelidir. Bu indeksleme tekniği ilişkisel veritabanlarındaki indexlemeden farklılık göstermektedir. Gereksinimler & Beklentiler : » 1. Noktalar, alanlar ve eğri yaklaştırımları düzenlenmelidir. » 2. Alanlar, alt alanlara bölümlendirilmelidir. » 3. Ekleme, düzenleme ve silmede indeks yapısı hızlı bir şekilde güncellenmelidir. » 4. Index şemasının boyutu makul düzeyde tutulmalıdır.
  • 14. » Quadtrees d-boyutlu veri alanını 2d hücrelere bölen mekansal veri yapılarıdır. B-Tree
  • 15. » Grid dosyası, d-boyutlu noktaların saklanması için indeks yapısıdır. Grid dosyası, veri bloklarının referanslarını tutan grid klasörlerinden meydana gelir.
  • 16. 1. Mekansal Sorgunun İşlenmesi : a. Doğrusal ölçek kullanılarak, sorgulanan noktanın hücresi tespit edilir, b. Hücreyle ilişkili klasör bloğu ikincil depolama alanından okunur, c. Grid hücresindeki referans kullanılarak gerçek veri bloğuna erişilir. 2. Yeni Kayıt Oluşturma : a. Doğrusal ölçek ve grid klasörü vasıtasıyla uygun veri bloğu tespit edilir, b. Veri bloğu yeterli alana sahip ise kayıt yapılır, c. Değil ise veri bloğu iki bloğa bölünmelidir.
  • 17. » R-trees, d-boyutlu dikdörtgenleri üstüste çakışan blok alanlarına müsadeli olarak düzenler. R-Tree dengeli ağaç yapısındadır ve her bir yaprak- düğüm(leaf node), kök düğüme(root node) eşit seviyede uzaklıktadır.
  • 18. » R-Tree en iyi performansı min. %30-%40 doluluk oranında sağlar(B-Tree için bu değer %66’dır). » B-Tree’ye göre daha karmaşık dengeleme algoritması kullanır, sorgulamada ise daha az kırılım kullanıldığından performansı daha yüksektir ve daha az düğümü hafıza(memory)da bulundurarak performans kazanır. Ör: En yakın komşuluk sorgulaması
  • 19. » Coğrafi mekansal bilgi ile ağ topolojisinin birleşimi ile oluşturulan gösterim şeklidir. » Yol veya iletişim ağlarının depolanması ve analizi gibi işlemlerde kullanılır. » Ağ Analizi : 1. A noktasından B noktasına Erişim ( belirtilen zaman ve mesafe sınırlamasıyla ) 2. En kısa yol ( en uygun maliyetle ) 3. Kapsayan ağaç (Spanning Tree ) 4. Rota planlama
  • 20. » Sunumlarda altlık veri olarak karşımıza çıkmaktadır, veri analiz sunumunu ve vektörel veri gösterimini görsel açıdan zenginleştirir. » Raster veriler, belirli koordinat ve mesafe tanımları ile dönüşümden geçirilerek dosya sisteminde veya BLOBlar halinde veritabanında parçalı olarak tutulur.
  • 21. » Belirli bir zamana ait coğrafi mekansal verilerin tutulması için veri yapısı geliştirilmeli ve bu yapıdaki verinin mevcut cbs sistemleri ile ilintili olarak sorgulanabilmelidir. Ör: - Osmanlı’nın en geniş sınırlarını aldığı dönem - Hız sınırını aşan araçların tespiti - Doğan felaketlerin gerçekleşme öncesindeki doğa şartlarının gözlenmlenmesi
  • 22. » Bu durumda kullanacağımız veri yapısında, zaman bilgisi veri üzerinde bir alan olarak tutulur. Alanın Veri Yapısı : TM_Primitive, TM_Instant, TM_Period, TM_Duration » Hareket halindeki nesneler «MovingType» olarak olarak ifade edilmektedir ve (TM_Instant, Type) veri ikilisi ile ifade edilir. » Sorgu Tipleri : - Zaman dilimi sorgulama - Zaman-Pencere sorgulaması : Belirli bir periyotta belirtilen pencere ile kesişen nesneler - Hareket sorgulaması : Nesnenin durum değişikliğinin sorgulanması » Indexleme : TPR-Tree (Time parameterized R-Tree)
  • 23. » RDBMS’in kullanıcı-tanımlı tipler, fonksiyonlar ve index yapıları ile genişletilmesinden Mekansal Veritabanı Yönetim Sistemleri meydana gelir. » Mekansal Veritabanı Çözümleri : 1. IBM Informics : Informix firmasının ürünü olan Illustra’nın IBM tarafından satın alınarak Spatial DataBlade ve Geodetic DataBlade ile OGC/ISO 19125 özelliklerini implemente etmektedir. 2. IBM DB2 : DB2 Spatial Extender ve Geodetic Data Management Feature ile hizmet veren IBM’in farklı bir ürünüdür. 3. Oracle Spatial 4. Microsoft SQL Server and Sybase SQL Anywhere Açık Kaynak Kodlu Mekansal Veritabanları : 5. PostgreSQL and PostGIS *OGC tanımlamalarını tümüyle karşılayamamaktadır. 6. MySQL *Sorgulamalar R-Tree’nin sade bir versiyonu ile hızlandırılmaktadır.
  • 24. » Veritabanı Yönetim Sistemleri hangi özellikleri karşılamalıdır? » İlişkisel veritabanında n:n (many-to-many) ilişkiler nasıl ifade edilir? » Veri doğruluğu nasıl sağlanır? » Clustered ve Non-Clustered Indexleme nerede kullanılır? » Mekansal Veritabanlarına özgü veri tipleri nelerdir? » Mekansal Veritabanına özgü üç tip indexleme yöntemini söyleyiniz? Bu yöntemlerin hangi durumda tercih edileceğini belirtiniz? » Mekansal Ağ Veritabanlarında hangi analizler yapılmaktadır? » Raster veri, dosya sisteminde nasıl performanslı depolanıp yayınlanabilir? » Zamansal Coğrafi Veritabanlarının kullanım alanlarına örnek veriniz. Hangi veri tipleri bu amaçla kullanılmaktadır?