RĪGAS TEHNISKĀ UNIVERSITĀTE - Web viewŠī darba ietvaros datu bāze tika vizualizēta...

RĪGAS TEHNISKĀ UNIVERSITĀTEDatorzinātnes un informācijas tehnoloģijas fakultāte

Lietišķo datorsistēmu institūts

1.praktiskais darbsmācību priekšmetā“Lielās datubāzes”

Izstrādāja: Dace Ahiļčenoka091RDB195

2012./13. māc. gads

Saturs

Saturs...............................................................................................................................................2Ievads...............................................................................................................................................31. Ģeometrisko datu slāņu izveide...............................................................................................42. Ģeometriju meta datu norādīšana............................................................................................93. Datu ielāde izmantojot SQL komandu INSERT...................................................................104. Datu ielāde izmantojot SQL*Loader.....................................................................................145. Dažādu tipu indeksu pielietošana..........................................................................................196. Indeksu ātrdarbības salīdzinājums.........................................................................................207. Primārā filtra vaicājumi.........................................................................................................228. Topoloģiju analīzes vaicājumi...............................................................................................249. Ģeometriju skaitlisko raksturojumu iegūšanas vaicājumi.....................................................2810. Atributīvo datu izgūšanas vaicājumi.................................................................................2911. Ģeometriju ģeometrisko datu iegūšanas vaicājumi...........................................................3112. Ģeometriskās datu bāzes datu vizualizācija......................................................................3313. Vaicājumu vizualizācija.....................................................................................................38Secinājumi.....................................................................................................................................39

Ievads

Šī darba ietvaros tiek veidota grafiskā datubāze, kas balstās uz relāciju-objektu datubāzes modeli.

Datubāze veidota izmantojot Oracle 10g versiju, un papildus pielietojot sqldeveloper. Darba ietvaros

ir atlasīta informācija, kas tiks glabāta datubāzē (Māras dīķa un Arkādijparka apkārtne), šī informācija

ievadīta sagatavotā datubāzē. Kad dati ievadīti, tiek analizēta dažādu indeksu veidu ātrdarbība, tāpat

tiek veidoti dažādi vaicājumi, lai iegūtu informāciju par grafisko datubāzi.

1. Ģeometrisko datu slāņu izveideKā jau iepriekš minēts šim laboratorijas darbam izvēlēta Māras dīķa un Arkādijparka apkārtne, kas redzama 1. attēlā. Kartes fragments sadalīts 7 slāņos.

1. att. Datu bāzē ievietojamā karte

Izveidotie ģeometrijas datu slāņi ir šādi:1. Māju slāni – dzīvojamās mājas (1. att. violetā krāsā);2. Būvju slānis – dažādas cita veida ēkas, piemēram, skatuve parkā, stadions u.c.(gaiši zaļā krāsā);3. Ielu slānis – ielas, kurām ir nosaukumi un pa kurām var pārvietoties automašīnas (dzeltenā

krāsā);4. Ūdenstilpņu slānis – dažāda veida ūdenstilpnes (zilā krāsā);5. Taku slānis – ceļi, kas nav kartē atzīmēti kā ielas, pa tiem nevar pārvietoties automašīnas,

piemēram, parka celiņi (līnija pelēkā krāsā);6. Koku slānis – dažāda veida koki (tumši zaļā krāsā);7. Dzelzceļa slānis – dzelzsceļš neiederas pie citu ceļa veidu slāņiem, līdz ar to tam nodalīts

atsevišķs slānis (brūna krāsa).

Kad ir izvēlēts attēls un sadalīts dažādos slāņos, tad tiek izveidotas tabulas. Katram no slāņiem tiek izveidota atsevišķa tabula ģeometriskajiem datiem (7 tabulas) un vairākiem no slāņiem (5 tabulas) ir izveidotas arī papildus atributīvo datu tabulas.

Datubāzes tabulas un to saistība redzama 2. attēlā.

2. att. Datubāzes tabulas

Tabulas MĀJAS izveidošanas redzama 3. attēlā. Tabulai ir ieraksta numurs, SDO_GEOMETRY datu tipa kolona MAJA un kolona ar informāciju par ielu, kurā atrodas māja.

3. att. Tabulas MĀJAS izveidošana

Tabulas IELAS izveidošana redzama 4. attēlā. Tabulā ir informācija par ieraksta numuru, ielas ģeometriskajiem datiem un ielas nosaukumu.

4. att. Tabulas IELAS izveidošana

Tabulas BŪVES izveidošana redzama 5. attēlā. Tabulā ir informācija par ieraksta numuru, būves ģeometriskajiem datiem un būves nosaukumu.

5. att. Tabulas BUVES izveidošana

Tabulas ŪDENSTILPNES izveidošana redzama 6. attēlā. Tabulā ir informācija par ieraksta numuru, ūdenstilpnes ģeometriskajiem datiem un tās nosaukumu.

6. att. Tabulas UDENSTILPNES izveidošana

Tabulas TAKAS izveidošana redzama 7. attēlā. Tabulā ir informācija par ieraksta numuru, takas ģeometriskajiem datiem un tās seguma veidu.

7. att. Tabulas TAKAS izveidošana

Tabulas DZELZSCEĻI izveidošana redzama 8. attēlā. Tabulā ir informācija par ieraksta numuru, dzelzsceļa ģeometriskajiem datiem un tā sliežu stiprinājuma veidu (parasti koka vai betona).

8. att. Tabulas DZELZSCELI izveidošana

Tabulas KOKI izveidošana redzama 9. attēlā. Tabulā ir informācija par ieraksta numuru, koka ģeometriskajiem datiem un tā kategoriju, kas ir koka suga, piemēram, bērzs.

9. att. Tabulas KOKI izveidošana

Kad izveidotas visas ģeometrijas datu tabulas, tad tiek izveidotas atributīvo datu tabulas, kas saistītas ar ģeometrisko datu tabulām. Pirmā tiek izveidota MAJAS_INFO tabula, kura glabā papilddatus par māju (10. att.). Tabulā glabājas dati par mājas stāvu skaitu, mājas tipu (piemēram, ķieģeļu, koka vai bloka), mājas uzcelšanas gads, kā arī mājas numurs uz konkrētas ielas. Tāpat tabula satur ārējo atslēgu no tabulas MAJAS.

10. att. Tabulas MAJAS_INFO izveidošana

IELAS_INFO tabula glabā atributīvos datus par ģeometriskajiem objektiem ielas (11. att.). Tabulā glabājas dati par ielas braukšanas joslu skaitu, vai uz ielas ir tramvaja sliedes, ielas stāvoklis un datums, kad šī informācija par ielu ir noteikta, jo, piemēram, stāvoklis un joslu skaits var laika gaitā mainīties. Tāpat tabula satur ārējo atslēgu no tabulas IELAS.

11. att. Tabulas IELAS_INFO izveidošana

BUVES_INFO tabula glabā atributīvos datus par ģeometriskajiem objektiem būves (12. att.). Tabulā glabājas dati par būves veidu un stāvokli. Tāpat tabula satur ārējo atslēgu no tabulas BUVES.

12. att. Tabulas BUVES_INFO izveidošana

UD_INFO tabula glabā atributīvos datus par ģeometriskajiem objektiem ūdenstilpnes (13. att.). Tabulā glabājas dati par ūdenstilpnes veidu (piemēram, ezers vai upe), tās dziļumu, stāvokli (piemēram, stāvoklis „labs” liecina par tīru ūdenstilpni) un datumu, kad veikta pārbaude. Tāpat tabula satur ārējo atslēgu no tabulas UDENSTILPNES.

13. att. Tabulas UD_INFO izveidošana

TAKAS_INFO tabula glabā atributīvos datus par ģeometriskajiem objektiem takas (14. att.). Tabulā glabājas dati par takas platumu, stāvokli (piemēram, stāvoklis „slikts” liecina, ka taku nepieciešams remontēt, jo tajā ir bedres) un datumu, kad veikta pārbaude. Tāpat tabula satur ārējo atslēgu no tabulas TAKAS.

14. att. Tabulas TAKAS_INFO izveidošana

2. Ģeometriju meta datu norādīšana

Kad izveidotas visas nepieciešamās tabulas, tad tiek norādīti meta-dati par katru no ģeometrijas datu saturošajām tabulām. Informācija tiek ievadīta skatā USER_SDO_GEOM_METADATA, tur norādot tabulu un tabulas kolonu uz kuru attiecināmi ģeometrijas meta-dati, koordinātas, to minimālo, maksimālo vērtību un precizitāti. Meta-datu informācijas norādīšana visām 7 slāņu tabulām redzama 15. attēlā.

15. att. Meta-datu ievadīšana par visām 7 slāņu tabulām

3. Datu ielāde izmantojot SQL komandu INSERT

Kad ir izveidotas ģeometrijas datu un atributīvo datu tabulas, kā arī norādīti ģeometriju saturošo tabulu meta-dati, var ievadīt datus tabulās. Datus tabulās var ievadīt dažādos veidos, piemēram, ar komandu INSERT vai izmantojot SQL*Loader.

Šajā uzdevuma punktā tiek demonstrēta datu ievade izmantojot INSERT komandu. Lielākā daļa datu tiek ievadīti izmantojot tieši šo komandu, jo pēc katras ģeometrijas ievades tika pārbaudīta tās pareizība ģeometrijas datu vizualizācijas programmā Oracle map builder un Oracle man viewer.

Datu ievade tabulā MAJAS par pirmajām 5 mājām redzama 16. attēlā. Kā redzams 1. un 5. māja ir taisnstūra formas, bet pārējās ir neregulāru daudzstūru formas. Visi daudzstūri ir veidoti no taisnām līnijām.

16. Datu ievade tabulā MAJAS

Kopā tabulā MAJAS tiek ievadīti dati par 15 mājām. Datu par pārējām 10 mājām ievade redzama 17. attēlā. Kur visu māju dati ir daudzstūri, kas sastāv no taisnām līnijām.

17. Datu ievade tabulā MAJAS

18. attēlā redzams, ka dati tabulā MAJAS ir ievadīti (konkrētāk saskatāmi palielinot dokumenta apskates režīmu no 100% uz lielāku)

18. att. Aizpildīta tabula MAJAS

Pēc datu ievades par mājām, var ievadīt datus atribūtu tabulā, kas attiecināma uz ģeometriskajiem objektiem „māja”. Datu ievade tabulā MAJAS_INFO veikta ar SQL*Loader un attēlota 4. nodaļā.

Datu ievade tabulā IELAS redzama 19. attēlā un tabulas fragments ar jau aizpildītiem datiem redzams 20. attēlā. Dažu ielu izveidošanai izmantotas tikai taisnas līnijas, bet dažu gan liektas, gan taisnas līnijas (piemēram, 4. un 5. ceļš).

19. Datu ievade tabulā IELAS

20. att. Aizpildīta tabula IELAS

Pēc datu ievades par mājām, var ievadīt datus atribūtu tabulā, kas attiecināma uz ģeometriskajiem objektiem „iela”. Datu ievade tabulā IELAS_INFO veikta ar SQL*Loader un attēlota 4. nodaļā.

Tabulā BUVES ievadīti dati par vienu daudzstūri ar taisnām un liektām līnijām („stadions”), par vienu taisnstūri („skatuve”) un par vienu apli („piemineklis”), kas redzams 21. attēlā.

21. Datu ievade tabulā BUVES

Tabula BUVES aizpildīta ar datiem redzama 22. attēlā.

22. att. Aizpildīta tabula BUVES

Tālāk tiek aizpildīta atributīvo datu tabula BUVES_INFO, kas saistīta ar tabulu BUVES. Datu ievade tabulā redzama 23. attēlā.

23. att. Datu ievade tabulā BUVES_INFO

Nākamā tiek aizpildīta tabula UDENSTILPNES. Tabulas aizpildīšana redzama 24. attēlā. Ūdenstilpnes veidotas no daudzu liektu un dažu taisnu līniju savienojuma. Aizpildītās tabulas fragments redzams 25. attēlā.

24. att. Datu ievade tabulā UDENSTILPNES

25.att. Aizpildīta tabula UDENSTILPNES

Tālāk tiek aizpildīta atributīvo datu tabula UD_INFO, kas saistīta ar tabulu UDENSTILPNES. Datu ievade tabulā redzama 26. attēlā.

26. att. Datu ievade tabulā UD_INFO

27. attēlā redzama tabulas TAKAS aizpildīšana izmantojot INSERT komandu. Visas takas sastāv tikai no taisnām līnijām. 28. attēlā redzams aizpildītās tabula TAKAS fragments.

27.att. Datu ievade tabulā TAKAS

28. att. Aizpildīta tabula TAKAS

Pēc tabulas TAKAS aizpildīšanas tiek aizpildīta ar to saistītā atribūtu datu tabula TAKAS_INFO. Tabulas aizpildīšanas redzama 29. attēlā.

29. att. Datu ievade tabulā TAKAS_INFO

Nākamā tiek aizpildīta tabula DZELZSCELI, kurā ir ievietota informācija par tikai vienu dzelzsceļa sliežu fragmentu (30. att.).

30. att. Datu ievade tabulā DZELZSCELI

31. attēlā redzama aizpildīta tabula DZELZSCELI.

31. att. Aizpildīta tabula DZELZSCELI

4. Datu ielāde izmantojot SQL*Loader

Daļa no ievadāmajiem datiem tika ielādēti datu bāzē izmantojot SQL*Loader, kas ļauj vienkāršāk ielādēt lielus datu apjomus, nerakstot vairākas INSERT komandas, bet definējot 2 failus – vienu, kas satur informāciju par to ko (no kāda faila) un kur (kādā tabulā) ielādē, tāpat arī kas datu failā atdala vērtības un kādās kolonās datubāzes tabulā jāievieto dati. Izmantojot SQL*Loader datu bāzē tiek ievadīti ģeometriskie dati par kokiem (tabula KOKI), jo koku ir samērā daudz, kā arī tiem ir vienāds skaits koordinātu, kas padara šādus datus vieglāk definējamus izmantojot SQL*Loader. Vēl tiek aizpildītas divas atributīvo datu tabulas – MAJAS_INFO un IELAS_INFO.

Dati, kas sagatavoti ielādei ar SQL*Loader redzami 32. attēlā. Tie paredzēti tabulas KOKI aizpildīšanai.

32. att. Sagatavotie dati ielādei ar SQL*Loader

Un sekmīga datu ielāde redzama 33. attēlā, kur visas 28 rindiņas pievienotas tabulai KOKI.

33. att. Datu ielāder ar SQL*Loader

34. att. Aizpildīta KOKI tabula izmantojot SQL*Loader

Nākamās tiek aizpildītas atribūtu tabulas MAJAS_INFO un IELAS_INFO. 35. attēlā redzami sagatavotie dati ielādei tabulā MAJAS_INFO un 36. attēlā redzams, ka ielāde notikusi veiksmīgi. SQL*Loader uzrāda, ka pievienotas 16 rindiņas, lai gan datu bāzē ievietotas 15, jo kā redzams 35. attēlā 1. rindiņa failā majas_info.dat. atstāta tukša.



Ielādētie dati tabulā redzami 37. attēlā.

37. att. Aizpildīta MAJAS_INFO tabula izmantojot SQL*Loader

Tādas pašas darbības tiek veiktas, lai aizpildītu tabulu IELAS_INFO, kur 38. attēlā redzami sagatavotie dati, 39. attēlā SQL*Loader izpilde, kur ir uzrādīts par vienu rindiņu vairāk, jo failā ielas_info.dat ir viena tukša rindiņā (pirmā).



40. attēlā redzama ar

40. att. Aizpildīta IELAS_INFO tabula izmantojot SQL*Loader

5. Dažādu tipu indeksu pielietošana

Telpiskie indeksi nepieciešami, lai varētu pārmeklēt telpu, piemēram, meklējot kādu ģeometrisko objektu. Tāpat vizuālai attēlošanai nepieciešams šis indekss. Šajā darbā pielietoti 3 veidu indeksi:

R-koka indeksi Hibrīdie indeksi Fiksētie indeksi

Telpiskie indeksi tabulām ar ģeometriskajiem datiem ir veidoti pēc datu ievades šajās tabulās un ja kādi no datiem nav bijuši korekti (ar komandu INSERT vai ar SQL*Loader tie ir ievietoti tabulā, tomēr koordinātas vai kodējums nav pareizs) tad indekss tiek izveidots ar kļūdām. Šī darba ietvaros tika konstatētas vairākas kļūdas ievadītajos datos, kas neļāva pareizi izveidot indeksus (šāda kļūda radās ievadot tabulā KOKI nekorektus koordinātu datus par riņķa līnijām), lai izlabotu kļūdu dati bija jāievada no jauna, tāpat izveidotais kļūdainais indekss jāizdzēš (DROP INDEX) un jāveido no jauna. Iepriekšējās nodaļās attēlota jau korekto datu ievade.

Piecām no septiņām slāņu tabulām tiek izmantots R-koka indekss (41. att.) – tabulām IELAS, MAJAS, DZELZSCELI, KOKI, TAKAS. Šim indeksu veidam netiek norādīti papildus parametri.

41. att. R-Koka telpiskā indeksa izveidošana

Tabulai BUVES tika izveidots fiksētais telpiskais indekss (41.att.), kas izmanto fiksēta izmēra dakstiņus, lai noklātu ģeometriju.

42. att. Fiksētā telpiskā indeksa izveidošana

Tabulai UDENSTILPNES tika izveidots hibrīdais indekss, kas izmanto gan fiksēta gan mainīga izmēra dakstiņus lai noklātu ģeometriju.

43. att. Hibrīdā telpiskā indeksa izveidošana

Darba izpildes gaitā indeksi visām tabulām tika vairākas reizes izveidoti un dzēsti, gan sākumā radušos kļūdu dēļ, gan arī, piemēram, gadījumā, kad ģeometrijas tiek vizualizētas un tabulai tiek pievienota jauna rinda, tad indekss ir jāizveido par jaunu, lai jauno ģeometriju varētu attēlot. Ar šajā nodaļā norādītajiem indeksiem veikti tālākajās nodaļās minētie vaicājumi.

6. Indeksu ātrdarbības salīdzinājums

Šī darba ietvaros indeksu ātrdarbības salīdzinājums nav pietiekoši objektīvs, jo datu apjoms ir pārāk mazs un pie šādiem apjomiem visu indeksu darbība ir samērā līdzīga, tāpat mazo apjomu dēļ vairākas milisekundes var mainīties datoram izpildot kādus citus uzdevumus paralēli.

Ātrdarbības salīdzināšanai tika testēti iepriekšējā nodaļā minētie 3 veidu telpiskie indeksi. Lai pārbaudītu ātrdarbību visām slāņu tabulām tika izveidots viena veida indekss (iepriekšējos dzēšot) un veikta ģeometrijas datu vizualizācija izmantojot Oracle Map Builder, kas arī izmanto indeksus, lai izgūtu informāciju no datu bāzes un to vizualizētu, kā arī uzrāda katrā darbībā patērēto laiku. Map Builder vizualizējot ģeometrijas arī izmanto indeksus.

44. attēlā redzama informācijas ielāde no visām 7 slāņu tabulām, kur visām tabulā ir fiksētais indekss ar SDO_LEVEL=4. Kā redzams dažādiem slāņiem ir atšķirīgs ielādes laiks, piemēram, visilgākais ir ielu slāņa ielāde, pēc tam ūdenstilpņu un māju slāņu ielāde, bet visātrākā būvju, dzelzsceļa, koku un taku slāņa ielāde (47ms).

44. att. Datu ielāde no slāņiem, kuriem pielietots fiksētais indekss

45. attēlā redzams, kā informācija tiek ielādēta izmantojot hibrīdo indeksu ar SDO_LEVEL=4 un SDO_NUMTILES=4. Visām slāņu tabulām izmantots hibrīdais indekss un kā redzams attēlā salīdzinoši ar fiksēto indeksu, hibrīdā indeksa rezultāti ir sliktāki, kas ir iespējams nepiemērotu parametru vērtību izvēles dēļ. Piemēram, būvju slāņa ielāde tabulai ar hibrīdo indeksu aizņem 296ms, bet ar fiksēto 47ms.

45. att. Datu ielāde no slāņiem, kuriem pielietots hibrīdais indekss

46. attēlā redzama informācijas ielāde, visām slāņu tabulām pielietojot r-koka indeksus. Salīdzinoši ar datu ielādi izmantojot fiksēto (44. att.) un hibrīdo (45. att.) indeksu, r-koka šajā gadījumā ir visātrākais, bez tam visātrākais visu slāņu ielādei.

46. att. Datu ielāde no slāņiem, kuriem pielietots r-koka indekss

1. tabulā redzams ātrdarbības pārbaužu rezultāts tabulai MAJAS. Kā jau iepriekš secināts šo pārbaužu rezultātā var konstatēt, ka r-koka indeksa darbība ir visātrākā (vismaz vizualizācijā ar Map Builder).

1. Tabula, Indeksu ātrdarbības salīdzinājumsIndekss Tabula LaiksFiksētais MAJAS 62msHibrīdais 172msR-koka 31ms

7. Primārā filtra vaicājumi

Primārais filtrs ir vienkāršākais filtra veids, kas izdot izdod aptuvenu rezultātu (tas var izdot vairāk rezultātu, nekā būtu precīzais atrisinājums, bet ietver arī precīzo atrisinājumu). Pirmajā primārā filtra piemērā tiek atrasti visi koki, to numuri un sugas, kas atrodas taisnstūrī, kas aptuveni apzīmē Arkādijparka teritoriju. Šāda informācija būtu nepieciešama, piemēram, parka apkopei, lai zinātu cik lapu koki atrodas parkā, attiecīgi, cik sētnieki nepieciešami tā uzkopšanai rudenī. Primārā filtra vaicājums un tā rezultāts redzams 47. attēlā, savukārt 48. attēlā redzams grafiskais rezultātu atspoguļojums, koki attēloti kā tumši zaļi apļi, rāmī ietilpst 15 koki.

47. att. Primārā filtra vaicājums par kokiem parkā

48. att. Primārā filtra vaicājums par kokiem parkā vizuāli atspoguļots Otrais primārā filtra vaicājums ir vairāku primārā filtra vaicājumu savienojums, kur tiek izgūti interesējošie objekti (no dažādiem slāņiem) konkrētā apvidū. Nepieciešams noskaidrot objekta

(ģeometrijas) veidu un identifikatoru, jo šajā apgabalā ir plānots veikts apbūvi. 49. attēlā redzams vaicājuma teksts un 50. attēlā tā rezultāts.

49. att. Primārā filtra vaicājums par dažādu slāņu ģeometrijām konkrētā apgabalā

50. att. Primārā filtra vaicājuma rezultāts par dažādu slāņu ģeometrijām konkrētā apgabalāTomēr 51. attēlā redzams, ka vaicājums izvēlējies ne tikai ģeometriju objektus no iesvītrotā

(vaicājumā uzdotā) apgabala, bet arī 2 mājas un vienu taku, kas neatrodas izvēlētajā apgabalā. Tas

pierāda, ka primārais filtrs tomēr nav ļoti precīzs, tas atlasa kopu, kurā ir visi gaidītie rezultāti un iespējams arī papildus rezultāti. Precīzākus rezultātus iespējams iegūt izpildot vaicājumus ar sekundāro filtru.

51. att. Primārā filtra vaicājuma rezultāts par dažādu slāņu ģeometrijām konkrētā apgabalā, vaicājuma vizualizācija

8. Topoloģiju analīzes vaicājumiTopoloģiju analīzes vaicājumi iekļauj dažādus vaicājumus, kas norāda kā ģeometrijas savā starpā

attiecas. Ģeometriju attieksmes var noskaidrot gan viena slāņa robežās, gan starp vairākiem slāņiem. Iespējams noskaidrot vai viena ģeometrija pieskaras otrai, iekļauj otru, pārklājas u.t.t. Tāpat iespējams noskaidrot ģeometriju savstarpējos attālumus un visas ģeometrijas konkrētā attālumā.

52. attēlā redzams vaicājums un tā rezultāts. Vaicājumā izmantots jau sekundārais filtrs, kas darbojas precīzāk. Vaicājums noskaidro ar kādām ielām krustojas Mazā nometņu iela. Savukārt 53. attēlā redzams, ka Mazā nometņu iela tiešām krustojas ar 3 ielām, kā, tām, kuras izpildot vaicājumu (krustojumi apzīmēti ar zaļu ovālu).

52. att. Topoloģijas vaicājums Mazās nometņu ielas krustojošās ielas

53. att. Topoloģijas vaicājums Mazās nometņu ielas krustojošās ielas

Līdzīgs vaicājums, izmantojot SDO_RELATE un vaicājumu tipu izvēloties JOIN – katrs ar katru, iespējams iegūt visu ielu savstarpējos krustojumus (54. att.). Pirmajā rezultātu kolonā redzams sakārtots ielu saraksts un otrajā kolonā ielas ar ko šī iela krustojas.

54. att. Topoloģijas vaicājums visu ielu krustojumi

55. attēlā redzami visi krustojumi no 54. attēla vaicājuma. Kopā ir 6 dažādi krustojumi (krustojums starp Mazo nometņu ielu un Ojāra Vācieša ielu tiek uzskatīts kā viens), bet vaicājums atlasa divreiz vairāk rezultātus – 12, jo ielu krustojumi tiek parādīti no abām pusēm, kas ir ērtāks veids, kā sameklēt konkrētu ielu un atrast visus interesējošos krustojumus.

55. att. Topoloģijas vaicājums visu ielu krustojumi

Nākamais vaicājums (56.att.) nosaka kuras mājas atrodas 30 vienību attālumā no dīķa, lai noskaidrotu kurām no mājām ir bīstamība applūst. Šim vaicājumam tiek izmantots operators SDO_WITHIN_DISTANCE.

56. att. Topoloģijas vaicājums tuvu dīķim esošo māju atrašanai

57. attēlā redzams, kuras no visām ir šīs dīķim30 vienību attālumā esošās mājas.

57. att. Topoloģijas vaicājums tuvu dīķim esošo māju atrašanai

Noskaidrojot kā ģeometrijas attiecas savā starpā iespējams arī noteikt tuvākos kādas ģeometrijas kaimiņus, attālumus līdz šīm ģeometrijām vai vienkārši savstarpējos attālumus.

Pieņemot, ka kāds vēlas nopirkt dzīvokli jaunākajā no šī Arkādijparka apgabala mājām un vēlas noskaidrot cik tuvu vai tālu ir svarīgas iestādes vai ēkas, piemēram, Māras dīķis (kā pastaigu vieta), stadions un dzelzsceļs (dzelzsceļa stacija atrodas netālu). Šāds vaicājums redzams 58. attēlā, kur tiek noteikt attālums no mājas līdz šiem objektiem. 59. attēlā redzams no kuras mājas līdz kurām ģeometrijām tiek mērīts attālums.

58. att. Topoloģijas vaicājums svarīgu mājas un svarīgu objektu attālumu noteikšanai

59. att. Topoloģijas vaicājums svarīgu mājas un svarīgu objektu attālumu noteikšanai

9. Ģeometriju skaitlisko raksturojumu iegūšanas vaicājumi

No ģeometriskās datu bāzes iespējams iegūt arī informāciju par ģeometrijas objektu laukumiem, perimetriem un garumu – skaitliskus ģeometriju raksturojumus.

Ja ir nepieciešams noskaidrot kāda apgabala dzīvojamo māju apbūves blīvumu, tad iespējams izveidot vaicājumu, kas aprēķina visu māju (no māju slāņa) kopējo laukumu, kopējo apgabala laukumu un procentuālo attiecību starp māju un visa apgabala laukumiem. 60. attēlā redzamajā vaicājumā izpildīts šāds uzdevums un noskaidrota dzīvojamo māju laukuma attiecība pret visu apgabalu, kas ir 3,23%.

60. att. Visu māju laukumi

Līdzīgi iespējams noskaidrot kāds ir Mārupītes laukums, lai zinātu nepieciešamos resursus upes tīrīšanai (61. att.). Attēlā redzams, ka upes laukums ir 1130,55 kvardrātvienības. Vaicājuma veikšanai tiek izmantota funkcija sdo_geom.sdo_area.

61. att. Upes aizņemtais laukums

Izmantojot funkciju sdo_geom.sdo_length, iespējams noteikt ģeometrisko objektu perimetru. Ja ir nepieciešams uzzināt stadiona skriešanas distances lielumu, tad var uzskatīt, ka tas ir aptuveni stadiona perimetrs (pieņemot, ka stadionā nav lielas tribīnes. 62. attēlā redzams vaicājums un tā izpildes rezultāts, kur noskaidrots, ka stadiona distances garums ir 151 vienība.

62. att. Stadiona distance

Tāpat ar sdo_length iespējams noskaidrot dažādu objektu garumus, piemēram, taku slānī takas nav noslēgti daudzstūri, bet gan līnijas. Vaicājumā noteikts pastaigu taku garums Arkādijparkā 63. att.).

63. att. Pastaigu taku garums parkā

10. Atributīvo datu izgūšanas vaicājumi

Tā kā ģeometrisko datu tabulas ir arī saistītas ar atributīvo datu tabulām, tad iespējams reizē izgūt gan atributīvo informāciju, gan informāciju no ģeometrijām, piemēram, izmantojot pielietojot SDO_RELATE. Piemēram, ir nepieciešams noskaidrot tās takas, kuras ir remontētas/pārskatītas 2012. gadā un iet pāri Mārupītei, jo tika remontēts arī tilts. 64. tabulā redzama atributīvo datu informācija un 65. redzams vaicājums un tā rezultāts, vizualizēts vaicājums redzams 66. attēlā.

64. att. atributīvo datu tabula TAKAS_INFO

65. att. Atributīvo datu vaicājums


Nākamais vaicājums nosaka kuras ielas ir labotas 2011. gadā un kāds ir to stāvoklis pēc labošanas, tāpat redzams arī ielu garums, kas ir aprēķināts dalot perimetru uz pusēm, jo ielas ir veidotas kā daudzstūri. Atributīvās datu tabulas informācija redzama 67. attēlā un vaicājums un tā rezultāts redzams 68. attēlā.



Izvēloties jaunu māju nebūtu vēlams, ka māja atrodas gandrīz „uz” ielas, līdz ar to iespējams atrast tās mājas, kuras ir ļoti tuvu kādai ielai un noskaidrot šīs mājas numuru un ielu, tāpat arī mājas tipu. Vaicājuma rezultāts redzams 69. attēlā, bet vizuāli 70. attēlā, kur redzamas visas mājas un atzīmētas pie ielām esošās.



11.Ģeometriju ģeometrisko datu iegūšanas vaicājumi

No ģeometrisko datu datubāzes tāpat iespējams iegūt datus par pašām ģeometrijām, piemēram, izgūt koordinātes, kā koordinātes jāinterpretē, ģeometrijas tipu vai dimensiju skaitu.

71. attēlā attēlots kā iespējams izgūt ģeometriju tipus, šeit izgūts visu būvju ģeometriju tips, kas ir 3, līdz ar to būves var būt gan taisnstūris, gan regulārs vai neregulārs daudzstūris ar liektām vai taisnām līnijām, vai arī aplis.

71. att. Ģeometrijas tipa izgūšana

72. attēlā redzams visu māju ģeometrijas dati par dimensiju skaitu. Kā redzams dimensijas tiek uzrādītas kā 0, jo ievadot datus tās netika norādītas, tika norādīts tikai ģeometrijas tips.

72. att. Ģeometrijas dimensiju datu izgūšana

73. attēlā redzams, kā iespējams izgūt formāciju par masīvu, kas norāda kā jāinterpretē koordinātu dati.

73. att. Ģeometrijas koordināšu interpretācijas masīva datu izgūšana

74. attēlā redzams, kā var izgūt konkrēta objekta koordinātes zinot, piemēram, tā numuru, ja nepieciešams šo ģeometrijas objektu atrast kartē.

74. att. Konkrēta objekta koordinātu datu izgūšana

12. Ģeometriskās datu bāzes datu vizualizācijaĢeometrisko datu bāzi iespējams vizualizēt ar dažādiem rīkiem. Šī darba ietvaros datu bāze tika vizualizēta izmantojot Oracle Map Builder, tāpat arī Oracle Map Viewer. Map Builder var ērti izveidot savienojumu (75.att.) ar datu bāzi un šis savienojums saglabājas, kad nepieciešams atkal apskatīt datus.

75. att. Savienojuma izveidošana ar map builder

Pēc tam tiek izveidotas krāsas katram no slāņiem un paši slāņi, kuriem piesaistīta kāda no krāsām (76. att.) Pēc slāņu izveides var izveidot karti pievienojot tais izvēlētos slāņus un rezultātā var apskatīt karti (preview), kas redzama 77. attēlā.

76. att. Map Builder pievienotas krāsas un slāņi

77. att. Map Builder izveidotā karte

Līdzīgi var izmantot Oracle Map Viewe, kas darbojas caur interneta pārlūkprogrammu. Šeit arī iespējams pieslēgties datubāzei norādot tās parametrus (78. att.) un pēc tam apskatīt ģeometrisko datu slāņus izdarot vaicājumus (79. att.).

78. att. Map Viever pieslēgšanās pie datu bāzes

79. att. Map Viever kartes apskatīšana izmantojot vaicājumus

Izmantojot Oracle Map Viever neizdevās apskatīt visus slāņus, jo tika piedāvāti 3 dažādi vaicājumi, kur katram no tiem var piekārtot citu krāsu.

13. Vaicājumu vizualizācija

Visi vaicājumi, kur bija nepieciešama vizualizācija jau tas izdarīts attiecīgi pēc vaicājuma ievietojot attēlu. Vizualizāciju iespējams veikt arī automātiski, piemēram, izmantojot oracle Map Viewer, kur iespējams uzdot vaicājumus. Vienīgi šādā vaicājumā SELECT ir jāizgūst tieši ģeometrijas dati.

80. att. Map Viever vaicājuma vizualizācija

Secinājumi

Darba ietvaros tika apgūts daudz informācijas par grafiskajā datubāzēm, to indeksiem un indeksu nepieciešamību, lai varētu veikt kādas darbības šajā datu bāzē. Tāpat tika apgūtas pamata darbības ar ģeometriskajiem datiem un datu vizualizācijas programmas.

Kopumā darbs patērēja daudz lieka (piemēram, datu ievade 12 stundas), jo bija jāizlabo ieviesušās kļūdas un jāpierod pie elementu kodēšanas sistēmas. Pēc katras jaunas ģeometrijas ievades datu bāzē informācija tika pārbaudīta iekš Map Builder, lai redzētu vai ģeometrija ir tāda kā iecerēts.

Paveicot darbu var secināt, ka grūti pārbaudīt indeksu ātrdarbību, jo datu bāzes datu apjoms nav ļoti liels, tāpat var secināt, ka grafiskās datu bāzes izveidošana ir komplicēts un ļoti laikietilpīgs process, kas prasa daudz pārbaužu, lai pārliecinātos par ievadīto datu pareizību. Darbs bija arī interesants par spīti tā lielajam apjomam.

RĪGAS TEHNISKĀ UNIVERSITĀTE - Web viewŠī darba ietvaros datu bāze tika vizualizēta...

Documents

Transcript of RĪGAS TEHNISKĀ UNIVERSITĀTE - Web viewŠī darba ietvaros datu bāze tika vizualizēta...