数据库设计方案

数据库设计方案

二〇二〇年六月

1. 数据库设计原则

数据设计原则包括统一原则、标准化原则、规范性原则、保护性原则、完整性原则，并发性原则，安全性原则、备份性原则、数据关联性原则、适应性原则、可靠性与完整性原则、快速访问原则。

1、 统一原则

数据库统一标准化处理，统一建设，实现信息资源标准化和开放共享。

2、 标准化原则

并遵从各项技术规定，做好数据库的标准化设计与建设。各配套设备的性能和技术要求稳定可靠，所有的数据库设计符合国家标准和行业规范。

3、 规范性原则

数据处理及数据建库实行规范化设计与建设，为业务系统提供支撑。

4、 保护性原则

项目建设要充分考虑易维护性原则，软件建设做好售后服务，为后期建设提供良好基础。

5、 完整性原则

在系统设计中，我们选用产品和系统时，应充分考虑系统的升级、扩展、维护问题，设计应全面、周到，注意预留到位并留有充分余量,以适应未来发展需要。

6、 并发性原则

项目建设过程中具有一定的抗干扰性，提高稳定性。

7、 安全性原则

系统的数据库必须分层次和级别、保证数据库在各种级别保密程度上的查询访问，防止信息被任意查询和破坏，对各种各样的计算机病毒，系统都应具有高度的免疫力。

8、 备份性原则

系统的设计和设备配置必须保证信息的安全，有较好的数据安全措施，有较强的数据备份和系统恢复功能。

9、 数据关联性原则

考虑数据与数据之间关联性问题，实现数据间的共享开放。

10、 适应性原则

系统设计应符合统一规划、阶段性实施的原则，充分考虑未来技术发展所带来的系统扩充的需求，预留足够的接口空间，可满足以后的软件升级及设备扩容。

11、 可靠性与完整性原则

即系统的设计能充分考虑系统的发展需要，能充分适应科技的快速进步，对系统的扩展性预留可持续发展的接口和技术空间。

12、 快速访问原则

系统安全可靠，运行稳定，能够快速进行访问。

2. 数据库逻辑设计

数据库逻辑设计包括数据库逻辑划分、矢量数据逻辑设计、栅格数据逻辑设计。

1、数据库逻辑上是由一个或多个表空间组成的，表空间物理上是由一个或多个数据文件组成的；而在逻辑上表空间又是由一个或多个段组成的。在数据库中，通过为每种不同的数据对象分配不同的段，来保存数据。在数据库中，段是由一个或多个区组成的，而区又是由连续存储的数据块所 组成的。块则是数据库的I/O 最小的单位。本项目的数据库逻辑划分包括空间数据库和非空间数据库。

2、矢量数据逻辑设计包含了公共基础数据、林业信息资源中的矢量数据，综合对黑龙江林业数据源和功能进行分析，将矢量数据按照数据类型分为公共基础数据库、林业基础矢量数据库、林业专题矢量数据库，每一个数据库需按照数据内容和数据特点组织成不同的图层。

矢量数据主要是指大比例尺地形图。此项目中矢量数据主要为点、线、面形状矢量数据以及不同种类业务的矢量数据,合理的分层便于进行叠加分析、图形的无逢拼接以实现系统图形的大范围漫游。矢量数据一般通过记录坐标的方式来尽可能将地理实体的空间位置表现的准确无误,显示的图形一般为矢量图。

矢量数据是计算机中以矢量结构存贮的内部数据。是跟踪式数字化位的直接产物。在矢量数据结构中,点数据可直接用坐标描述；线数据可用均匀或不均匀间隔的顺序坐标链来描述；面状数据(或多边形数据)可用边界线来描述。矢量数据的组织形式较为复杂，以弧段为基本逻辑单元,而每一弧段以两个或两个以上相交结点所限制,并为两个相邻多边形属性所猫述。

3、栅格数据逻辑设计包括影像数据、DEM高程数据等。

栅格数据是按网格单元的行与列排列、具有不同灰度或颜色的阵列数据。每一个单元(象素)的位置由它的行列号定义,所表示的实体位置隐含在格行列位置中,数据组织中的每个数据表示地物或现象的非几问属性或指向其属性的针。一个优秀的压缩数据编码方是:在最大限度减少计算机运算时间的基点上进行最大幅底的压缩。栅格结构是大小相等分布均匀、紧密相连的像元(网格单元)阵列来表示空闻地物或现象分布的数据组织，是最简单、最直观的空间数据结构,它将地球表面划分为大小、均匀、紧密相邻的网格阵列每一个单元(象素)的位置由它的行列号定义,所表示的实体位置隐含在格行列位置中,数据组织中的每个数据表示地物或现象的非几何属性或指向其属性的指针

3. 数据库内容设计

本项目针对黑龙江省现有数据现状进行梳理，数据库内容包括公共基础数据库、林业基础数据库、林业专题数据库建设、林业综合数据库建设。

（1）公共基础数据库

基础地理数据、遥感影像数据、社会经济、气象数据，需实现全省基础地理信息数据、遥感影像数据、社会经济、气象数据的更新服务，其中遥感影像数据、基础地理信息数据采用我省最新发布的公共基础数据。

（2）林业基础数据库

包括森林资源数据、湿地资源数据、自然保护地资源数据、野生动植物数据等；

森林资源数据：森林资源年度变更数据。

湿地资源数据：包括最新发布更新的湿地调查和监测、湿地的类型、面积与分布；湿地的水资源状况；湿地利用状况；湿地的生物多样性及其珍稀濒危野生动植物资源状况；湿地周边地区的社会经济发展对湿地资源的影响等数据。

自然保护地资源数据：包括自然保护地类型、面积与分布情况；自然保护地的生物多样性及其珍稀濒危野生动植物资源状况等数据。

野生动植物设数据：包括野生动物数据、野生植物数据等。

（3）林业专题数据库

营造林管理数据、林业有害生物防治数据、退耕还林还草数据、国有林场和

种苗专题数据、生态公益林专题数据、林业产业专题数据、林业科技服务专题数据、林木采伐管理数据等。

（4）林业综合数据库

包括用户管理、权限管理、日志管理、办公流程数据以及公共信息发布等数据。

4. 数据库性能设计

要求数据库系统具有高性能的数据存储管理及备份能力，以满足各类应用和业务系统对存储能力的高可靠性、高可用性要求。系统性能设计：

（1）扩展性：要具有在线扩展能力，实现系统的无缝扩展。支持标准和规范，能适应设备的升级和扩展要求。

（2）高稳定性和可用性：能保证 7×24 小时不间断工作，保证电源、磁盘和管理软件等环节有充分的冗余备份。

（3）安全可靠：从数据存储安全的角度出发，应全面考虑满足招标单位高安全级别要求的解决方案。

（4）技术成熟、先进：采用主流成熟的同时代表行业发展方向的先进技术及数据管理理念设计存储架构，具高性能，能适应未来 3～5 年的应用建设需求。

5. 数据库建库设计

数据库建库的主要任务是将本项目数据生成与整合加工获取的不同尺度、不同类型的数据成果，按照数据库设计要求整理建库，形成标准统一、内容完整、格式一致的最终数据库成果，影像数据建库还将包括索引数据生成等工作。数据库建库主要包括数据质量检查、数据库参数设置、数据入库、数据组织、数据安全设置等技术环节。

图表 1 数据建库流程图

1、数据质量检查

数据质量是以数据的规范性，完整性，正确性为检查原则，包括矢量数据类、栅格/影像类、其他表格类数据等数据，对数据的定义和组织，数据精度，图形空间关系，属性逻辑关系，图形属性一致性，图幅接边等方面进行100％的全面检查，发现错误并辅助进行纠正，需要转换格式的还要进行格式转换并依据相关的数据验收标准对数据质量进行评价，从而决定数据是否合格。

数据入库前，建库人员应依据各级数据库制定质量检查细则，对数据质量要求进行全面质量检查，并记录检查结果。质量检查主要包括：图形数据几何精度和拓扑检查、属性数据完整性和正确性检查、图形和属性图数据一致性检查、接边精度和完整性检查，检查合格的数据方可入库，不合格的数据退回重新编辑处理，再进行质量检查。

2、数据库参数设置

根据不同层次的数据库需求，对数据库参数进行配置，输入各种建库参数。主要的参数包括：数据结构组织、坐标系、投影带、计量单位、符号等。

空间数据的生产环节和应用环节一般是相对独立的。生产环节和应用环节则以GIS数据格式居多。生产环节和应用环节对空间数据的分层分类也不尽相同。因此，从数据生产线上流出来的空间数据成果，在真正投入实际应用时，需要进行重新组织。

随着空间数据建库工作的不断拓展，空间数据的来源也将日趋丰富，其中的数据格式也可能会越来越多。因此，除了目前GIS数据格式的转换和数据重新组织以外，应考虑一种通用的、可扩展的空间数据转换和组织解决方案。

3、数据入库

根据应用需求的分析，规划成果数据入库可以分成两部分进行，主要包括空间数据和非空间数据。

（1）空间数据的入库流程

空间数据的入库主要的数据包括公共基础数据、林业基础空间数据和林业专题空间数据，通过制定的数据分层、编码、要素表达规程，按数据分层、编码、要素表达规程进行数据整理；从文档资料中整理与图形相对应的属性指标，如小班属性、业务指标数据等录入；图形与表格数据或其他相关的数据通过编码对应起来；再进行数据格式转换，图文连接，最后数据质量检查验收然后数据入库。

（2）非空间数据入库流程

非空间数据的入库主要包括综合管理数据，通过对整个规划的组织和信息资料归类，然后以文件的方式进行入库，直接以图文的方式提供给相关人员进行查阅，对于没有电子文档、纸质文本的规划成果资料通过文件扫描、归类组织的方式进行入库。

图表 2 规划成果数据库的层次框架

通过整个规划成果的数据进行整理，组织，把数据以文件的方式进行入库，由系统读取。有电子文档的规划数据按照原规划成果资料的组织进行归类，各专题规划所包含的文档和图片，保持原有规划好成果的顺序和分类，对于没有电子文档只有纸质文本的规划成果资料同样通过文件扫描来进行归类组织入库。

4、数据组织

针对数据的组织，可借助专门的软件工具来辅助实现。通过该工具，可重新定义不同数据体系之间的对应关系（映射），即可由计算机自动完成大部分的数据重组织工作。少量不能由计算机自动完成的部分，可采用人工方式将不同层的数据进行组织、建立索引等。

5．数据安全设置

对各用户权限进行设置，遵循权限最小化原则，删除或锁定无关用户。对密码策略进行设置，包括：密码长度、字符组成、有效期等进行设置。对日志进行设置，对用户登录、操作等进行记录。