<strike id="g002s"></strike>

注冊 | 登錄讀書好，好讀書，讀好書！

當前位置：首頁出版圖書科學技術(shù)計算機/網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)庫理論空間數(shù)據(jù)庫

空間數(shù)據(jù)庫

定　價：￥39.00

作　者：	（美）Shashi Shekhar，（美）Sanjay Chawla著；謝昆青[等]譯；謝昆青譯
出版社：	機械工業(yè)出版社
叢編項：	中文
標　簽：	暫缺

購買這本書可以去

ISBN：	9787111132219	出版時間：	2004-01-01	包裝：	膠版紙
開本：	25cm	頁數(shù)：	300	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　“空間數(shù)據(jù)庫是非常前沿的主題，其他著作只是介紹了其中的部分內(nèi)容，而本書卻詳盡而全面地介紹了空間數(shù)據(jù)庫的基本主題?！薄狝liaI.Abelmoty、英國格拉摩根大學“本書結(jié)構(gòu)清晰、敘述嚴謹、條理性強．內(nèi)容涵蓋從表達到查詢再到分析的整個領(lǐng)域．數(shù)據(jù)挖掘一章尤其精彩?！薄狹ichaelF.Goodchild，NCGIA和加利福尼亞大學地理系我剛讀完這本出色的空間數(shù)據(jù)庫著作，這本書敘述簡潔，內(nèi)容廣泛，是一本非常棒的書?！狫imGray，微軟研究院“這是一部探討GIS與數(shù)據(jù)庫主題的獨具特色的參考書，還沒有一本書涉及到如此有價值和重要的領(lǐng)域，主題安排循序漸進，每章都為后面內(nèi)容奠定堅實的基礎(chǔ)?！薄狥redPetry，杜蘭大學“由于強調(diào)的是OGIS行業(yè)標準而非具體產(chǎn)品，所以本書對了解空間數(shù)據(jù)庫技術(shù)發(fā)展水平極具價值?！盨ivaRavada，Oracle公司空間數(shù)據(jù)產(chǎn)品部經(jīng)理這是一本講述如何在GIS、CAD和多媒體系統(tǒng)應(yīng)用中管理空間數(shù)據(jù)的綜合性著作。它通過介紹概念模型、查詢語言以及高效執(zhí)行所采用的查詢優(yōu)化算法與空間存儲索引方法，來幫助讀者掌握空間數(shù)據(jù)庫各個階段的設(shè)計和實現(xiàn)。前沿研究與初級實踐在本書中得到很好的結(jié)合，無論是學生還是專業(yè)人士，都能從本書獲益。本書的特點全面而簡潔地介紹空間數(shù)據(jù)庫詳細討論有關(guān)空間數(shù)據(jù)挖掘的主題自成體系，讀者無需具備GIS或數(shù)據(jù)庫的知識兼顧前沿研究與商業(yè)化趨勢廣泛采用行業(yè)標準，如OGIS空間數(shù)據(jù)類型和操作每章結(jié)尾都提供大量習題完全覆蓋空間網(wǎng)絡(luò)的建模、查詢和存儲方法包含大量通俗易懂的實例空間數(shù)據(jù)庫是近年的熱點研究領(lǐng)域，是一門前沿的交叉學科。本書全面介紹了空間數(shù)據(jù)庫的概念、應(yīng)用領(lǐng)域、查詢語言、空間數(shù)據(jù)的索引和存儲機制、空間查詢處理和優(yōu)化等內(nèi)容，對空間數(shù)據(jù)挖掘和空間數(shù)據(jù)倉庫也有精彩的論述。本書條理清晰，敘述嚴謹，實例豐富，曾得到業(yè)內(nèi)權(quán)威人士的贊譽。本書的每章之后都附有習題，幫助讀者檢驗學習效果。本書既適合作為計算機及相關(guān)專業(yè)的本科生、研究生的教材，也適合IT業(yè)的研究人員、技術(shù)人員閱讀。對于想了解空間數(shù)據(jù)庫的初學者來說，本書也是一本極有價值的參考書。

作者簡介

　　ShashiShekhar，明尼蘇達大學計算機科學教授，該校空間數(shù)據(jù)庫研究組的負責人，在加州大學伯克利分校獲得博士學位。他由于在空間數(shù)據(jù)庫存儲方法，數(shù)據(jù)挖掘以及地理信息系統(tǒng)等方面的貢獻而成為IEEE特別會員。迄今為止發(fā)表了大量學術(shù)文章并擔任多個組織在空間數(shù)據(jù)庫專題方面的學術(shù)顧問。SanjayChawla，馬薩諸塞州Vignette公司的高級技術(shù)顧問，在田納西大學獲得博士學位。

圖書目錄

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
習題 58第3章
空間查詢語言 633.1
標準數(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標準的SQL擴展 773.4.2
OGIS標準的局限性 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
習題 288參考文獻 293