我們正處在一個信息變革的時代。數據，作為推動這場巨大變革的原材料，不是在地表之下經過千百萬年形成并被發現的，而是通過傳感器和其他數據采集設備源源不斷地收集起來的。例如，NASA的對地觀測系統（earth observing system，EOS） 每天都要產生1TB的數據。
衛星圖像是空間數據的典型例子。為了從衛星圖像中提取信息，數據處理必須在一個空間參考框架下進行，這個空間參考框架可以是地球表面。然而，衛星并不是空間數據的唯一來源，地球表面也不是可參照的唯一框架。一塊芯片也常常作為—種參照框架。在醫療成像中，人體就可以視為空間參照框架。事實上，連一筆超市交易都可以作為空間數據的例子，只要這筆交易包含了諸如郵政編碼這樣的信息。對空間數據的査詢或者命令稱為空間査詢。例如，“列出擁有超過萬種圖書的書店名稱”是一個非空間査詢，而“列出明尼阿波利斯市方圓10英里以內的書店的名字” 則是一個空間査詢。
當前，數據通過數據庫管理系統（database management system，DBMS） 進行存儲和管理。數據庫及其管理軟件是信息時代的成功案例，它們已漸漸滲透到我們日常生活的各個方面。如果沒有它們，現代社會將會止步不前。然而，盡管它們取得了令人矚目的成功，但業內專業人士普遍認為，大部分現有的DBMS無法管理空間數據，或者在管理空間數據的時候難以使用。為什么會這樣呢？DBMS通常是作為存放商業和財會數據的簡單而有效的倉庫。關于雇員、供應商、顧客和產品的信息可以利用DBMS 安全地進行存儲并有效地進行檢索。可能的査詢 *** 是十分有限的，數據庫則為了高效地回答這些査詢而進行組織。因此，可以順利地將DBMS從商務領域移植到 *** 機構和學術管理部門。
駐存在這些龐大數據庫中的數據比較簡單，通常包括數字、姓名、地址、產品描述等信息。這些DBMS能勝任那類為其量身設計的任務。比如，像“就銷售額而言，列出1998年前十位顧客”這樣的一個査詢，DBMS可以很快回答出來，即使它需要掃描一個很大的顧客數據庫也是如此。這樣的命令通常稱為“査詢”，雖然它們不是某種“詢問”。數據庫無需掃描所有的顧客，它會利用索引來縮小搜索范圍，就像我們查閱圖書時所做的那樣。而另一方面，“列出居住在離公司總部50英里以內的顧客” 這樣一個相對簡單的查詢則會難住數據庫。要處理這個查詢，數據庫就必須把公司總部和頸客的地址 變換到一個能夠計算和比較距離的適當參照系統中，可能是經緯度坐標系。然后，數據庫掃描整個顧客列表，計算顧客住所和公司之間的距離。如果距離小于50公里，保存該顧客的名字。這個過程無法利用索引來縮小 因為傳統的索引無法處理多維坐標數據的排序問題。這樣，一條簡單、合理的業務査詢就會將DBMS置于無望的尷尬境地。因此，迫切需要能處理空間數據和空間査詢的數據庫。
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來源：開源地理空間基金會中文分會
來源鏈接：https://www.osgeo.cn/post/1de92
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