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数据存储管理

时间:2013-07-26 11:13 来源:地理教师网 作者:云中雪 责任编辑:地理教师
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2.3数据存储管理

地理或地图数据属于空间数据范畴,其数据量之巨大、关系之复杂、应用面之广都是其他数据所不能比的,因而对数据的存储管理都提出了较高的要求。常用的文件系统已经远远满足不了对基础地理信息数据的管理,现有的关系型数据库亦难解决空间数据所具有的特殊问题。最近在关系型数据库基础上开发出处理空间数据的能力和引入数据仓库的概念和技术,提出解决地理信息数据的存储管理问题的方法。

 

2.3.1数据的存储

 

    数据存储的介质主要有磁介质和光介质。可移动的存储器受外界影响比磁盘要小得多,“防水、防霉、防静电”已基本有了一套解决方案。特别是光介质,只要不受物理损伤,保存数据在理论上可以达到百年以上。从经济角度上衡量,也具有较好的性能价格比。具有安装简单、携带方便、海量存储三大特点。

    (一)可移动式存储器

    可移动的存储器有:大容量软盘(ZIP),它的容量为每张盘片有100MB、120MB、230MB或250MB的存储容量,平均寻道时间在 10~30 ms(毫秒)之间,数据传输速率在1.4Mb/8~565kb/S。

    活动式硬盘(JAZ)采用了传统的硬盘技术,盘片的转速和数据传输速率远远高于大容量软盘驱动器(ZIP)。容量为1~ZGB。另外还有一种叫做磁光盘(MO),容量在128MB~2.6GB,有3.5 in(英寸)和 5.25 in两种规格。

    光盘(CD)作为一种保存数据的工具,其速度是不能与活动式硬盘相比的。CD分为一次写入、多次读取(CD-R);多次写入、多次读取(CD-RW)和只读光盘(CD-ROM)三种。可写光盘可用作数据的永久备份档案之用。

    磁带存储也是数据存储的一种重要形式,目前使用较多的一种是数据流磁带。其形似录像带,有 4 mm、8 mm两种规格,分内置式和外置式,存储量从150MB~14GB。磁带存储在容量、存储风险和存储成本方面要优于磁盘,但在数据的交互性上不及磁盘。应注意存放磁带的环境要求高,不宜作为永久存放方式。

    (二)非移动式存储器

    非移动式存储器,如自动磁带库。这是一种具有海量数据管理能力的存储设备,装带数可达几百盒,单库容量可达TB级,是非常有效的数据存储和备份系统。

    磁盘是计算机的主要数据存储设备,其存取速度和容量都具有相当优势,但作为永久性存储方式,费用较高。目前一般的磁盘的容量在GB以上。还有一种磁盘阵列,其容量可达几百个GB。它的缺点是容易造成大量数据丢失,通过安装另一个硬盘随时作备份,大大提高了数据存储的可靠性。

    建立以网络数据为中心的存储、备份系统,实现自动备份、优化存储、确保数据安全。存储资源是网络上的一种共用设施,它就像蓄水池那样,可以在整个网络中为每个应用环境提供先进的存储性能及无限的存储容量。

    数据的存储管理方式有在线(on-line)、离线(off-line)和归档(archived)方式。数据处于加工和处理过程中,数据频繁被调用,数据处于在线状态。由于计算机所挂接和快速调用的存储设备有限,一些使用频率不高的数据就应转入非在线状态,以提高在线存储资源的利用和计算机的响应速度。已经过加工整理、基本不使用的数据应及时归档,以保证其安全并让出有效的计算机空间。考虑到存储费用和数据的容量,能从原始数据中派生或转换的数据可不保存,中间数据可采用临时存储介质存储,一旦任务完成,也可清除。一般情况下,数据存储在磁盘、磁带等磁介质上,但存放的代价高且危险性也大,目前较多的是采用磁带或磁带库。

2.3.2数据的管理

地理数据量巨大,人称海量数据。它不仅具有地理目标的空间位置与形状的三维信息,而且还有空间关系和属性信息;它不但描述地理目标的现状,还可描述地理目标的过去和推测未来,具有第四维-时间的信息。作为各种专题信息的公共空间载体,数据的一致性和稳定性、权威性要求高,并与各类专题数据相关,涉及面广,数据共享性强。

    数据管理经历了从初等数据文件、独立文件管理、初期数据库系统和数据库系统等几个阶段。随着数据的积累,如何管理跨平台的、多种数据结构、多种数据格式、多时态的数据已是我们亟待解决的问题。数据仓库这个名词出现于90年代初,它是建立在数据库管理系统基础上,数据仓库之父W.H.Inmon给数据仓库下的定义是:数据仓库是集成的、面向主题的、用于决策支持的数据库集合,其中每个数据单元都与时间相关。数据仓库中的数据应当是良构的(well-formed)、一致的(consistent)、相对稳定的。另外,它的数据应足以支持数据分析、查询、报表生成、以及与历史数据的对比。数据仓库的目标与已经应用多年的决策支持系统(DSS)并无太大差别,只是它的目标更加具体,面向与时间相关的多维数据分析,手段更加科学,充分利用历史数据且重视数据体系的结构和语义等。我们正在借助数据仓库,解决地理信息管理的问题。


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