構成三維GIS的數據主要包括兩大類：立體三維模型 （包括三維精細框架、模型紋理、點云模型） 及背景三維數據（DEM、DOM和DLG等），對三維數據的管理是個巨大的挑戰，會遇到一系列問題：
（1）幾何數據量極大： 幾何數據包括以DEM數據為主的地形信息和構成地面模型的三角形數據。如果這些數據不經過適當的簡化和優化，在繪制大規模場景的過程中將會產生數量驚人的構造三角形，影響數據的可視化效率；而采用LiDAR技術獲得的三維模型點云數據更是驚人，一個較大范圍的數據量可以輕易達到TB級別。
（2）紋理數據的數據量龐大： 紋理數據包括地面影像和地面模型所用到的紋理貼圖。大范圍的三維場景意味著需要很大的地面影像，紋理數據的數據量很可能會超過現有個人桌面計算機系統的物理內存。
（3）地物繁多，導致碰撞檢測、屬性査詢等功能實現難度增加，數據冗余度大，為數據管理帶來極大困難。
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（4）極大的數據量最終導致基于Web的三維可視化和分析困難重重，要在瀏覽器中獲得單機版上的精細數據效果幾乎不可能完成。
對于海量三維GIS數據的管理，一直是三維GIS必須面對的一個技術難題，目前三維數據的存儲方式主要有三種：文件型數據系統、文件數據庫和關系型數據庫。文件型數據系統是一組文件的 *** ，它通過采用一定規則的分類排列和直接索引方式，使三維GIS軟件能夠簡單快捷地調用數據，但此方式的安全機制較低，文件容易被修改或復制，同時對于大規模數據集而言存在容量限制；文件數據庫指單機版本的文件型數據庫，如Esri的Geodatabase數據庫、SuperMapSDK+、mdb文件數據庫、SpatiaLite等，這些文件型數據庫能夠在一個獨立的二進制文件內部對數據進行組織，提供表和索引機制，并在特定API支持下像關系型數據庫管理系統 一樣執行SQL操作;關系型數據庫則是以大型商業關系數據庫為存儲空間，如Oracle Spatial或SQL Server的二進制格式數據作為存儲單元。
傳統基于文件與關系數據庫混合的三維GIS數據庫管理方式在數據安全性、多用戶操作、 *** 共享及數據動態更新等方面已逐漸不能滿足日益增長的需要。現有的對象關系型數據庫管理系統已經開始直接支持三維空間對象，在保留關系數據庫優點的同時，也采納了面向對象數據庫設計的某些原理，具有將結構性的數據組織成某種特定數據類型的機制，這使得它不僅能夠處理三維數據的復雜關系，也能將邏輯上需要以整體對待的數據組織成一個對象，這為三維GIS的海量數據管理提供了一條切實可行的途徑。
除此以外，目前還出現了專門的三維數據庫，如3D City Database是由柏林工業大學開發的免費三維地理數據庫，用于存儲、表現和管理城市三維虛擬模型，該數據庫需要搭建在一個空間關系數據庫——如Oracle Spatial llg之上，其角色類似于SDE這種中間件產品。3D City Database的數據庫模型建立在CityGML之上，后者是一種用于三維城市模型表示與交換的中間標準和通用信息模型，定義了城市中的大部分地理對象的分類及其之間的關系，并且充分考慮了區域模型的幾何、拓撲、語義和外觀屬性等信息。這些專題信息不僅僅是一種圖形交換格式，而且允許將虛擬三維城市模型部署到各種不同應用中完成復雜分析任務，例如實景仿真、城市挖掘、設施管理等。
除了這些趨勢，隨著NoSQL技術的發展，目前也有人開始嘗試使用如MongoDB等非關系型數據庫存儲二維和三維GIS數據。MongoDB是一個髙性能的開源和無模式文檔數據庫，它在許多場景下可用于替代傳統的關系型數據模式或鍵值存儲模式，具有海量和可擴展的文件存儲能力，在數據存儲上特別適合三維海量數據特征，能夠將所有的三維數據都進行集中式存儲。但它并沒有特定的三維數據模型，也尚未針對三維數據的檢索與査詢提供實現機制。因此，使用NoSQL數據庫尚有很長一段路要走。
三維GIS數據庫的管理，最終要實現的是二三維一體化，這些一體化包括數據管理一體化、空間符號的一體化、三維表達一體化和分析功能的一體化。
來源：開源地理空間基金會中文分會
來源鏈接：https://www.osgeo.cn/post/1a42f
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