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出版者:Springer-Verlag New York Inc

作者:Kothuri, Ravi/ Godfrind, Albert/ Beinat, Euro

出品人:

页数:677

译者:

出版时间:

价格:785.00元

装帧:HRD

isbn号码:9781590593837

丛书系列:

图书标签:

• Oracle Spatial
• GIS
• 空间数据
• 数据库
• Oracle
• 地理信息系统
• 位置数据
• 空间分析
• PL/SQL
• 开发

《Pro Oracle Spatial》 是一本深入探讨 Oracle 数据库中空间数据管理与分析能力的权威指南。本书旨在帮助读者全面理解和掌握 Oracle Spatial 的强大功能，从而有效地存储、查询、分析和可视化地理空间信息。 本书首先会系统性地介绍 Oracle Spatial 的核心概念和架构。读者将了解什么是空间数据，它在现实世界中的各种应用场景，以及 Oracle Spatial 如何提供一个集成的平台来处理这些复杂数据。内容将涵盖空间几何对象的表示（点、线、多边形等）、空间参考系统（SRS）的重要性，以及 Oracle Spatial 如何在其强大的关系型数据库模型中无缝集成这些空间能力。 接着，本书将详细讲解如何在 Oracle 数据库中创建和管理空间数据。这包括创建带有空间属性的表、使用 Oracle Spatial 提供的各种数据类型（如 SDO_GEOMETRY）来存储几何信息，以及如何有效地加载和导入地理空间数据。对于初学者来说，这部分内容将提供清晰的步骤和实用的示例，帮助他们快速上手。 本书的核心部分将聚焦于 Oracle Spatial 的空间查询和分析能力。读者将学习如何使用 SQL 语言编写复杂的空间查询，例如查找特定区域内的对象、计算两个对象之间的距离、确定对象是否相交或包含等。本书会深入讲解 Oracle Spatial 提供的丰富空间函数（如 SDO_RELATE, SDO_GEOM.SDO_DISTANCE, SDO_GEOM.SDO_AREA 等），并演示如何将这些函数应用于实际问题，例如选址分析、路径规划、缓冲区分析等。 除了基本的空间查询，本书还将探讨更高级的空间分析技术。这可能包括网络分析（Network Analysis），它允许用户在道路网络等结构上进行最短路径查找、服务区域分析等；以及拓扑关系（Topology）的建立和验证，这对于确保地理空间数据的准确性和一致性至关重要。本书会详细解释这些功能的原理和应用方法，并提供相应的 SQL 和 PL/SQL 代码示例。 对于性能优化，本书会提供宝贵的见解。读者将学习如何创建空间索引（如 R-tree, Quadtree 等），以显著提高空间查询的速度。此外，还会讨论查询优化器如何处理空间查询，以及如何根据具体应用场景调整数据库配置和查询语句以达到最佳性能。 本书还会涵盖空间数据的可视化和集成。虽然 Oracle Spatial 本身主要关注后端数据管理，但本书会介绍如何将 Oracle Spatial 的数据与其他地理信息系统（GIS）软件或可视化工具集成，以便更直观地展示和分析空间数据。这可能涉及到与 ESRI ArcGIS, QGIS 等流行 GIS 平台的交互，或者使用 Oracle 自带的或第三方的可视化组件。 此外，本书还会触及 Oracle Spatial 的一些高级主题，例如地理编码（Geocoding）和逆地理编码（Reverse Geocoding），允许将地址文本转换为地理坐标，反之亦然。还会探讨空间数据仓库（Spatial Data Warehousing）的概念，以及如何利用 Oracle Spatial 构建支持空间分析的数据集市。 本书强调实践性，书中将包含大量的代码示例、详细的操作步骤和真实世界的案例研究。通过阅读和实践本书中的内容，读者不仅能够理解 Oracle Spatial 的强大功能，更能将其应用于实际工作，解决复杂的地理空间问题，提升数据处理和分析的效率。无论您是数据库管理员、GIS 专业人士、软件开发人员，还是对地理空间数据分析感兴趣的研究人员，本书都将是您掌握 Oracle Spatial 的理想工具。

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坦白说，我刚拿到这本书的时候，内心是抱着一丝怀疑的，因为市面上关于数据库优化的书籍汗牛充栋，很多都是老生常谈，或者只覆盖了非常基础的SQL语法。然而，这本书的独特之处在于它专注于构建一个完整、高效的地理信息系统（GIS）后端。它的叙事方式非常具有启发性，不像一本枯燥的技术手册，更像是一位经验丰富的资深工程师在跟你一对一交流项目心得。书中对数据建模的章节尤其让我印象深刻，它教会了我如何将现实世界中复杂的几何关系（比如河流的拓扑关系、建筑物的精确边界）用最合理、最高效的方式映射到关系型数据库中，避免了后期维护中经常出现的“数据漂移”和“几何错误”。我特别欣赏作者在讨论自定义空间数据类型和函数扩展时的那种深入浅出的讲解，即便是涉及到一些相对底层的实现细节，也能通过清晰的图示和代码片段，让初学者也能快速抓住核心脉络。这本书极大地拓宽了我对“数据存储”和“数据查询”边界的认知，让我意识到，强大的空间分析能力，完全可以内建于我们日常使用的关系型数据库中，而非必须依赖昂贵的、独立的GIS服务器。

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这本书为我打开了一个全新的世界观，那就是关于“数据即服务”的理念如何通过强大的数据库引擎实现。在此之前，我一直习惯性地将空间分析视为一个独立的、重量级的服务模块，需要专门的GIS服务器来承载。然而，这本书彻底颠覆了我的这种刻板印象。它通过一系列精妙的案例，展示了如何将复杂的空间分析能力，直接嵌入到日常的OLTP（在线事务处理）流程中，极大地降低了系统架构的复杂度和延迟。特别是它对空间数据聚合和OLAP（在线分析处理）的结合应用描述，让我对如何构建实时地理信息仪表盘有了全新的思路。它不是停留在基础的“点在面内”判断，而是深入探讨了如何基于时间维度和空间维度进行多级钻取分析。这本书的语言风格非常沉稳，充满了对技术细节的敬畏和尊重，没有任何夸张的修辞，完全依靠内容的扎实性说话。对于那些希望在现有基础设施上榨取出更多地理空间分析潜能的团队来说，这本书绝对是值得投资的内部知识库。

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这本书的深度和广度超出了我对一本技术参考书的预期。它不仅仅是罗列了一堆API函数，而是构建了一个从数据采集、存储、查询到可视化呈现的完整技术栈的蓝图。我之前在做跨平台数据同步的项目时遇到了巨大的兼容性难题，不同系统对空间数据格式的理解和解释总是有细微的偏差，导致数据在迁移过程中失真。这本书里关于标准化的空间数据交换格式的讨论，以及如何利用数据库的内置功能来强制执行几何一致性，为我提供了关键的解决方案。而且，作者对性能的偏执也很有感染力，书中详细对比了不同空间函数在不同负载下的性能差异，这种细致入微的测试和分析，对于我这种必须向管理层证明技术选型合理性的技术人员来说，简直是救命稻草。这本书的排版和示例代码也做得非常专业，易于阅读和直接复制粘贴到开发环境中进行试验，极大地缩短了学习曲线。总而言之，这是一本适合那些不满足于表面操作，真正想深入理解底层原理的技术人员的宝典。

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这是一本非常“务实”的技术书籍。我通常不喜欢那些只谈理论不给实战的著作，但这本书完全没有这个问题。它就像一本高级的“维修手册”，专门针对那些在处理大规模地理空间数据集时遇到的“疑难杂症”提供了详尽的诊断和修复指南。例如，书中专门辟出了一章来讨论如何处理“自相交”或“无效”的几何图形，这在现实世界的扫描数据导入中是家常便饭。作者没有简单地告诉你用某个工具去清理，而是深入到几何运算的核心逻辑，教你如何通过SQL代码或特定的函数组合来“消毒”这些脏数据，保证后续分析的准确性。此外，它对事务处理和并发访问下空间数据一致性的讨论也相当到位，这对于多人协作开发的环境至关重要。这本书的价值在于，它让你从一个只会“使用”空间功能的用户，蜕变成一个能够“设计”高效空间数据处理流程的架构师。它不炫技，只解决问题，这种扎实的风格深受我这样的老工程师的喜爱。

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这本书简直是数据处理领域的“瑞士军刀”，我以前总觉得处理地理空间数据是一件头疼的事情，各种投影转换、空间索引的维护，简直让人焦头烂额。但是自从接触到这本书，我的工作效率简直是坐了火箭一样往上蹿。它没有那种晦涩难懂的理论堆砌，而是用大量贴近实际业务场景的例子，手把手地教你如何驾驭这些强大的工具。尤其是关于如何优化空间查询性能那几章，简直是金玉良言，让我彻底明白了B-tree和空间索引（R-tree）在实际应用中的细微差别和最佳实践。我记得有一次我们公司需要在一个包含数百万个点数据的地图上进行复杂的邻域分析，以前那种暴力循环查询的方式跑起来要等上几分钟，读完这本书后，我按照书中的思路重构了查询逻辑，引入了空间函数和适当的索引策略，现在查询时间缩短到了秒级以内。这本书的作者显然是实战经验非常丰富的大拿，他不会仅仅停留在告诉你“可以这么做”，而是会深入剖析“为什么这么做比那样做更好”，这种深入的洞察力对于我们这些需要长期维护系统的人来说，价值无法估量。这本书提供的不仅仅是技术知识，更是一种解决问题的思维框架。

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