ประโยชน์ของคุณสมบัติ Multipart


28

มีการใช้จุดหลายจุดเส้นและรูปหลายเหลี่ยมในเกือบทุก GIS แต่มีประโยชน์อะไรบ้างหากมีให้

ในแอตทริบิวต์ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ที่ใช้ร่วมกันโดยคุณสมบัติที่แตกต่างกันสามารถจัดเก็บได้ครั้งเดียวและรหัสที่ใช้ในการเชื่อมโยงพวกเขาไปยังบันทึกเรขาคณิตแยกต่างหาก คุณสมบัติหลายส่วนของมรดกเป็นของการจัดเก็บข้อมูลไฟล์แบนหรือไม่?

ข้อความแสดงแทน

คำตอบ:


35

หากซอฟต์แวร์ของคุณไม่รองรับคุณสมบัติหลายส่วนคุณอาจต้องใช้ความยาวที่ไม่ธรรมดาและซับซ้อนเพื่อดำเนินการเชิงพื้นที่ ยกตัวอย่างเช่นจุดตัดของสองรูปหลายเหลี่ยมสามารถโดยทั่วไปมีองค์ประกอบที่เชื่อมต่อมากกว่าหนึ่ง มันสะดวกทั้งอัลกอริธึมและแนวคิดในการสมมติว่าจุดตัดดังกล่าวส่งคืนออบเจกต์เดียว (รูปหลายเหลี่ยมหลายส่วน) แทนที่จะเป็นรูปหลายเหลี่ยมโดยพลการ (ด้วยเหตุผลเดียวกันจะมีประโยชน์ในการสนับสนุนรูปแบบต่าง ๆ ของคุณสมบัติ null และ degenerate - ตัวอย่างเช่นรูปหลายเหลี่ยมที่มีขอบเขต แต่เป็นศูนย์หรือพื้นที่รูปหลายเหลี่ยมที่มีตำแหน่ง แต่ไม่มีขอบเขตหรือพื้นที่สิ่งเหล่านี้อาจเกิดขึ้นจากการปฏิบัติการทางเรขาคณิต กำจัดปัญหาหลังการประมวลผลจำนวนมากในกรณีที่ยุ่งเหยิงและสามารถป้องกันไม่ให้ข้อมูลที่เป็นประโยชน์หายไป)

จากมุมมองฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์คุณลักษณะหลายส่วนทำให้การทำให้เป็นมาตรฐานเป็นไปได้: เมื่อแอ็ตทริบิวต์แยกออกจากคอลเลกชันของรูปหลายเหลี่ยมคุณต้องการแสดงคอลเลกชันนั้นเป็นวัตถุเดียว ตัวอย่างที่ดีจะเป็นคุณสมบัติที่แสดงถึงเกือบทุกประเทศในโลกที่มีแนวชายฝั่งเพราะประเทศนี้อาจรวมถึงบางเกาะ คุณต้องการบังคับให้ RDBMS ของคุณทำสำเนาคุณลักษณะของประเทศสำหรับเกาะเล็ก ๆ ทุกเกาะหรือไม่? ส่วนใหญ่ไม่น่า คุณไม่ต้องการแม้แต่ (หรือต้องการ) เพื่อรักษาสำเนาของตัวชี้หลายตัวให้กับแอททริบิวต์เช่นกัน

คุณจะเป็นตัวแทนเครือข่ายหรือต้นไม้กิ่งก้านได้อย่างไรถ้าไม่ใช่แบบหลายเส้นแบบประสานงาน

จากมุมมองของคณิตศาสตร์หรือโครงสร้างข้อมูลอัลกอริทึมการอนุญาตให้คุณลักษณะหลายส่วนเป็นการทำให้ง่ายขึ้นไม่ใช่ความซับซ้อน เพื่อรองรับรูปหลายเหลี่ยมที่เชื่อมต่อคูณ (วงแหวนและรูปหลายเหลี่ยมด้วย "หลุม") คุณจำเป็นต้องใช้อุปกรณ์สำหรับแสดงรูปหลายเหลี่ยมหลายส่วนแล้ว

สุดท้าย "เวกเตอร์" วัตถุและปกติ "ตัวแทนปาเก็ตตี้" ของพวกเขามีต้นกำเนิดในทฤษฎีของsimplicial คอมเพล็กซ์ (มันเป็นเพียงผ่านการเชื่อมต่อค่อนข้างบางนี้บางส่วนกับทฤษฎีของโทโพโลยีที่คำว่า "โทโพโลยี" ทำให้มันเป็น GIS ซึ่งมิฉะนั้นจะใช้เป็นหลักไม่มีอะไรจากทฤษฎีนั้น) ทฤษฎีที่ต้องใช้และประโยชน์จากคุณสมบัติหลายส่วน ในความเป็นจริงการมีองค์ประกอบเพียงอย่างเดียวไม่ได้เป็นส่วนหนึ่งของคำจำกัดความของความซับซ้อนแบบง่าย ๆ แต่กลับกลายเป็นสมบัติพิเศษที่บางคนชอบ (ตรวจพบโดยอันดับของกลุ่ม homer zeroth ของพวกเขา) เช่น "ส่วนเดียว" ไม่ใช่คุณสมบัติที่กำหนด แต่เป็นเพียงคุณภาพทอพอโลยีในแง่เดียวกับที่มีแหวนหรือ "หลุม" ในรูปหลายเหลี่ยมคือคุณภาพของทอพอโลยี (ที่เกี่ยวข้องกับอันดับของกลุ่ม homology แรก) .


1
คำตอบที่ดีมาก ฉันไม่มั่นใจ 100% เกี่ยวกับการใช้คุณสมบัติหลายส่วนเพื่อทำให้ปกติฐานข้อมูล - รูปหลายเหลี่ยมแต่ละอันยังคงมีคุณสมบัติที่เป็นเอกลักษณ์เช่นพื้นที่และความยาวและแบบสอบถามเช่น "พื้นที่ของกรีซประกอบไปด้วยเกาะมากแค่ไหน" ตอบยากโดยไม่มี ให้แต่ละแอตทริบิวต์รูปหลายเหลี่ยม
geographika

2
@geographika Yours เป็นตัวอย่างที่ดีว่าทำไมคนเราถึงต้องการความยืดหยุ่นในการเป็นตัวแทนเอนทิตี (อวกาศหรือไม่) กับฐานข้อมูล เพื่อขยายออกไปอีกคนหนึ่งสามารถโต้แย้งได้ว่ารูปหลายเหลี่ยมแต่ละอันจะต้อง "ระเบิด" เข้าไปในวงแหวนด้านนอกและด้านในเพื่อตอบคำถามเช่น "พื้นที่ของกรีซประกอบไปด้วยทะเลสาบมากแค่ไหน?" โครงสร้างฐานข้อมูลใด ๆ ที่กำหนดจะทำให้การสืบค้นบางอย่างง่ายขึ้นและการสืบค้นอื่น ๆ จะยากขึ้น ส่วนหนึ่งของการออกแบบฐานข้อมูลที่ดีจึงต้องรวมถึงการพิจารณาการใช้ฐานข้อมูล DBMS (เชิงพื้นที่) ที่ดีจะให้กลไกการแปลงระหว่างโครงสร้างที่แตกต่างกัน
whuber

2
+1 คำตอบที่ดี มันอาจจะคุ้มค่าที่จะพูดถึงข้อเสียของประสิทธิภาพการทำงานของคุณสมบัติหลายส่วน ใช้รูปแบบเส้นหลายชั้นของทางหลวงสหรัฐที่มีคุณสมบัติทางหลวงแยกตามขอบเขตของรัฐ สร้าง classclass ที่สองโดยการยุบชื่อทางหลวงส่งผลให้ I-10 ครอบคลุมทวีป ตอนนี้เปรียบเทียบประสิทธิภาพของเครื่องมือระบุ เว้นแต่ว่ากลยุทธ์การจัดทำดัชนีเชิงพื้นที่ของ ESRI นั้นเปลี่ยนแปลงไปมันจะช้าลงในคุณลักษณะหลายระดับเนื่องจากมี MBR จำนวนมากที่ทับซ้อนกัน แต่ละพิกัดของแต่ละฟีเจอร์ที่ MBR ซ้อนทับจุดจะถูกตรวจสอบ
Kirk Kuykendall

@ Kirk จุดดี ตัวอย่างของคุณชี้ไปที่ข้อบกพร่องในเทคโนโลยีของ ESRI มากกว่าจะเน้นถึงปัญหาในหลักการ การระบุคุณสมบัติโดยใช้โครงสร้างข้อมูลเชิงพื้นที่อย่างง่ายเช่น quadtree ควรมีประสิทธิภาพ O (log (N)) (หลังจากแคชเริ่มต้นของโครงสร้างข้อมูลที่เก็บไว้) การแยกฟีเจอร์ N แต่ละตัว (สันนิษฐานว่าใหญ่) เป็นค่าเฉลี่ยของชิ้น K (สันนิษฐานว่าปานกลางหรือเล็กเมื่อเทียบกับ N) เพิ่มการบันทึก (N) การบันทึก (N) + บันทึก (K) ซึ่ง - ให้ข้อสันนิษฐาน - เป็นจริง สังเกต
whuber

1
@Dandy ขอขอบคุณที่เน้นความแตกต่างระหว่างรูปทรงเรขาคณิตแบบหลายส่วนและชุดสะสมเพียงชิ้นเดียว ฉันไม่คิดว่าทุกประเภทส่วนคุณสมบัติจำเป็นต้อง "จำกัด " องค์ประกอบของพวกเขา; สิ่งนี้น่าจะขึ้นอยู่กับการนำไปใช้ซึ่งชี้ให้เห็นว่าแนวคิดของ "หลายส่วน" มีความแตกต่างเล็กน้อย
whuber

12

ลองนึกภาพการรวมข้อมูลประชากรเข้ากับตารางรูปหลายเหลี่ยมส่วนเดียวซึ่งเป็นตัวแทนของประเทศต่างๆ ขึ้นอยู่กับว่าคุณเข้าร่วมอย่างไรทุกเกาะจะได้รับประชากรเต็มของประเทศนั้นหรือรูปหลายเหลี่ยมเดียวของชุดจะได้รับประชากรเต็ม โดยไม่ต้องแสดงให้เห็นว่าประเทศเป็นรูปหลายเหลี่ยมหลายส่วนคุณจะต้องแบ่งส่วนประชากร (ไม่จำเป็นต้องซับซ้อนและไม่ถูกต้อง) หรือรวบรวมรูปหลายเหลี่ยมเข้าด้วยกันก่อนเข้าร่วมในกรณีนี้คุณจะต้องจบด้วยรูปหลายเหลี่ยมหลายส่วนอีกครั้ง

โดยการใช้ไซต์ของเรา หมายความว่าคุณได้อ่านและทำความเข้าใจนโยบายคุกกี้และนโยบายความเป็นส่วนตัวของเราแล้ว
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.