‘壹’ 基础数据库、核心数据库和主题数据库的定义和内容 最好具体点或把资料来源告诉我
数据库系统
database systems
由数据库及其管理软件组成的系统。数据库系统是为适应数据处理的需要而发展起来的一种较为理想的数据处理的核心机构。计算机的高速处理能力和大容量存储器提供了实现数据管理自动化的条件。
数据库系统一般由4个部分组成：①数据库，即存储在磁带、磁盘、光盘或其他外存介质上、按一定结构组织在一起的相关数据的集合。②数据库管理系统（DBMS）。它是一组能完成描述、管理、维护数据库的程序系统。它按照一种公用的和可控制的方法完成插入新数据、修改和检索原有数据的操作。③数据库管理员（DBA）。④用户和应用程序。对数据库系统的基本要求是：①能够保证数据的独立性。数据和程序相互独立有利于加快软件开发速度，节省开发费用。②冗余数据少，数据共享程度高。③系统的用户接口简单，用户容易掌握，使用方便。④能够确保系统运行可靠，出现故障时能迅速排除；能够保护数据不受非受权者访问或破坏；能够防止错误数据的产生，一旦产生也能及时发现。⑤有重新组织数据的能力，能改变数据的存储结构或数据存储位置，以适应用户操作特性的变化，改善由于频繁插入、删除操作造成的数据组织零乱和时空性能变坏的状况。⑥具有可修改性和可扩充性。⑦能够充分描述数据间的内在联系。
数据库管理系统
数据库管理系统（DBMS）是指数据库系统中管理数据的软件系统。DBMS是数据库系统的核心组成部分。对数据库的一切操作，包括定义、更新及各种控制,都是通过DBMS进行的。DBMS总是基于某种数据模型，可以把DBMS看成是某种数据模型在计算机系统上的具体实现。根据数据模型的不同，DBMS可以分成层次型、网状型、关系型、面向对象型等。MS SQL Server2000就是一种关系型数据库管理系统。
关系模型。关系模型主要是用二维表格结构表达实体集，用外键表示实体间联系。关系模型是由若干个关系模式组成的集合。关系模式相当于前面提到的记录类型，它的实例称为关系，每个关系实际上是一张二维表格。
关系模型和层次、网状模型的最大判别是用关键码而不是用指针导航数据，表格简单用户易懂，编程时并不涉及存储结构，访问技术等细节。关系模型是数学化模型。SQL语言是关系数据库的标准化语言，已得到了广泛的应用。
如图1.1所示，DBMS的特点和功能可以分为三个子系统：设计工具子系统、运行子系统和DBMS引擎。
设计子系统有一个方便数据库及其应用创建的工具集。它典型地包含产生表、窗体、查询和报表的工具。DBMS产品还提供编程语言和对编程语言的接口。
运行子系统处理用设计子系统开发的应用组件。它所包含的运行处理器用来处理窗体和数据库的数据交互，以及回答查询和打印报表等。
DBMS引擎从其他两个组件接受请求，并把它们翻译成对操作系统的命令，以便读写物理介质上的数据。DBMS引擎还涉及事务管理、锁、备份和恢复。
数据的结构化，数据的共享性好，数据的独立性好，数据存储粒度小，数据管理系统，为用户提供了友好的接口。
数据库系统的核心和基础，是数据模型,现有的数据库系统均是基于某种数据模型的。
数据库系统的核心是数据库管理系统。
数据库系统一般由数据库、数据库管理系统（DBMS）、应用系统、数据库管理员和用户构成。DBMS是数据库系统的基础和核心。
数据库系统的核心是数据模型，因为数据模型是数据库系统的核心和基础。
‘贰’ 数据库基础 有关
第一章 数据库基础知识
本章以概念为主，主要是了解数据库的基本概念，数据库技术的发展，数据模型，重点是关系型数据。
第一节：信息，数据与数据处理
一、 信息与数据：
1、 信息：是现实世界事物的存在方式或运动状态的反映。或认为，信息是一种已经被加工为特定形式的数据。
信息的主要特征是：信息的传递需要物质载体，信息的获取和传递要消费能量；信息可以感知；信息可以存储、压缩、加工、传递、共享、扩散、再生和增值
2、 数据：数据是信息的载体和具体表现形式，信息不随着数据形式的变化而变化。数据有文字、数字、图形、声音等表现形式。
3、 数据与信息的关系：一般情况下将数据与信息作为一个概念而不加区分。
二、 数据处理与数据管理技术：
1、 数据处理：数据处理是对各种形式的数据进行收集、存储、加工和传输等活动的总称。
2、 数据管理：数据收集、分类、组织、编码、存储、检索、传输和维护等环节是数据处理的基本操作，称为数据管理。数据管理是数据处理的核心问题。
3、 数据库技术所研究的问题不是如何科学的进行数据管理。
4、 数据管理技术的三个阶段：人工管理，文件管理和数据库系统。
第二节：数据库技术的发展
一、 数据库的发展：数据库的发展经历了三个阶段：
1、 层次型和网状型：
代表产品是1969年IBM公司研制的层次模型数据库管理系统IMS。
2、 关系型数据型库：
目前大部分数据库采用的是关系型数据库。1970年IBM公司的研究员E．F．Codd提出了关系模型。其代表产品为sysem R和Inges。
3、 第三代数据库将为更加丰富的数据模型和更强大的数据管理功能为特征，以提供传统数据库系统难以支持的新应用。它必须支持面向对象，具有开放性，能够在多个平台上使用。
二、 数据库技术的发展趋势：
1、 面向对象的方法和技术对数据库发展的影响：
数据库研究人员借鉴和吸收了面向对旬的方法和技术，提出了面向对象数据模型。
2、 数据库技术与多学科技术的有机组合：
3、 面向专门应用领域的数据库技术
三、 数据库系统的组成：
数据库系统（DBS）是一个采用数据库技术，具有管理数据库功能，由硬件、软件、数据库及各类人员组成的计算机系统。
1、 数据库（DB）：
数据库是以一定的组织方式存放于计算机外存储器中相互关联的数据集合，它是数据库系统的核心和管理对象，其数据是集成的、共享的以及冗余最小的。
2、 数据库管理系统（DBMS）：
数据库管理系统是维护和管理数据库的软件，是数据库与用户之间的界面。作为数据库的核心软件，提供建立、操作、维护数据库的命令和方法。
3、 应用程序：
对数据库中数据进行各种处理的程序，由用户编写。
4、 计算机软件：
5、 计算机硬件：
包括CPU、内存、磁盘等。要求有足够大的内存来存放操作系统、数据库管理系统的核心模块以及数据库缓冲；足够大的磁盘能够直接存取和备份数据；比较主的通道能力；支持联网，实现数据共享。
6、 各类人员。
四、 数据库系统的特点：
1、 数据共享：
2、 面向全组织的数据结构化：
数据不再从属于一个特定应用，而是按照某种模型组织成为一个结构化的整。它描述数据要身的特性，也描述数据与数据之间的种种联系。
3、 数据独立性：
4、 可控数据冗余度：
5、 统一数据控制功能：
数据安全性控制：指采取一定的安全保密措施确保数据库中的数据不被非法用户存取而造成数据的泄密和破坏；
数据完整性控制：是指数据的正确性、有效性与相容性。
并发控制：多个用户对数据进行存取时，采取必要的措施进行数据保护；
数据恢复：系统能进行应急处理，把数据恢复到正确状态。
Record）：又称为结点，由若干个数据项组成，用于描述一个对象；
3、 文件（File）：由若干个记录组成；
4、 数据库（Data Base）：由逻辑相关的文件组成。
二、 数据模型：
数据的组织形式称为数据模型，它决定 数据（主要是结点）之间联系的表达方式。主要包括层次型、网状型、关系型和面向对象型四种。层次型和网状型是早期的数据模型，又称为格式化数据系统数模型。
以上四种模型决定了四种类型的数据库：层次数据库系统，网状数据库系统，关系型数据库系统以及面向对象数据库系统。
目前微机上使用的主要是关系型数据库。
1、 层次型：是以记录为结点的有向树；图如教材P7图1--2
2、 网状型：树的集合，它的表示能力以及精巧怀强于层次型，但独立性下降。
3、 关系型：
在关系型中，数据被组织成若干张二维表，每张表称为一个关系。
一张表格中的一列称为一个“属性”，相当于记录中的一个数据项（或称为字段），属性的取值范围称为域。
表格中的一行称为一个“元组”，相当于记录值。
可用一个或若干个属性集合的值标识这些元组，称为“关键字”。
每一行对应的属性值叫做一个分量。
表格的框架相当于记录型，一个表格数据相当于一个同质文件。所有关系由关系的框架和若干元组构成，或者说关系是一张二维表。
关系型的特点：描述的一致性；可直接表示多对多关系；关系必须是规范化的；关系模型建立在数学概念基础上。
4、 面向对象型：主要采用对象和灯的概念。
第四节：关系型数据库
一、 关系型数据库的发展：
1、 数据库产品种类繁多：像dBASE，FoxBASE，Clipper，Paradox，Acess等。
2、 采用SQL语言：SQL（Structured Query Language）“结构化查询语言”，是通用的关系型数据库操作语言，可以查询、定义、操纵和控制数据库。它是一种非过程化语言。
3、 支持面向对象的程序设计：
4、 提供良好的图形界面和窗口；
5、 支持开放的客户机/服务器和分布式处理；
6、 提供新一代的数据库管理系统开发工具：支持GUI（图形界面）、ODBC（开放数据库连接）、OLE（对象的链接与嵌入）、DLL（动态链接）等。
二、 关系型数据库管理系统（RDBMS）及其产品：
主要着名的关系型数据库产品有Oracle、Sybase、Informix、DB2、Inges、Paradox、Access、SQL Server等。数据库应用系统开发工具是PowerBuilder和Delphi。
‘叁’ 数据仓库系统有哪三个工具层
【数据仓库系统的三个工具层】数据仓库系统通常采用3层的体系结构，底层为数据仓库服务器，中间层为OLAP服务器，顶层为前端工具。具体如下：
1、数据源和数据的存储与管理部分可以统称为数据仓库服务器。
（1）数据源：是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉。通常包括企业内部信息和外部信息。内部信息包括存放于RDBMS中的各种业务处理数据和各类文档数据。外部信息包括各类法律法规、市场信息和竞争对手的信息，等等。
（2）数据的存储与管理：是整个数据仓库系统的核心。数据仓库的真正关键是数据的存储和管理。数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库，同时也决定了其对外部数据的表现形式。要决定采用什么产品和技术来建立数据仓库的核心，则需要从数据仓库的技术特点着手分析。针对现有各业务系统的数据，进行抽取、清理，并有效集成，按照主题进行组织。数据仓库按照数据的覆盖范围可以分为企业级数据仓库和部门级数据仓库（通常称为数据集市）。
2、OLAP服务器：对分析需要的数据进行有效集成，按多维模型予以组织，以便进行多角度、多层次的分析，并发现趋势。其具体实现可以分为：ROLAP、MOLAP和HOLAP。ROLAP基本数据和聚合数据均存放在RDBMS之中；MOLAP基本数据和聚合数据均存放于多维数据库中；HOLAP基本数据存放于RDBMS之中，聚合数据存放于多维数据库中。
3、前端工具：主要包括各种报表工具、查询工具、数据分析工具、数据挖掘工具，以及各种基于数据仓库或数据集市的应用开发工具。其中数据分析工具主要针对OLAP服务器，报表工具、数据挖掘工具主要针对数据仓库。
‘肆’ 信息系统建设是怎样划分基础数据库和业务数据库的
一、 引言数据库对于企业信息化的重要性是不言而喻的。数据库存储着现代企业最重要的数据，包括生产、经营、管理等各类数据，这些数据作为企业的核心信息，通过各类信息系统，为用户提供及时准确的信息，帮助用户分析，为用户提供决策依据。为提高企业的工作效率，提升企业形象，具有传统模式无法比拟的优势。其中构建合理高效的数据库，是数据库建设关键之一。如何构建合理高效的数据库是企业信息化过程要解决的问题。下面就数据库的构建谈谈自己的一些经验，希望能对大家有所帮助。 二、 设计数据库之前
数据库并不是凭空想象出来的，而是根据业务部门的需要设计符合业务需求的数据库。因此在形成数据库之前需要充分了解业务需求。 1. 充分理解业务需求。需求分析是整个设计过程的基础，是最困难、最耗费时间的一步。在这期间通过与业务部门交流，了解用户的想法以及工作流程，通过双方多次交流，会形成初步的数据模型，当然这时的数据模型不会是最终的模型，还需要和用户进行交流，并且在以后的信息系统开发过程中还会反复修改。 2. 重视输入输出。在定义数据库表和字段需求（输入）时，首先应了解数据产生源和数据流程，也就是必需要知道每个数据在那儿产生，数据在那儿表现，以什么样的形式表现等等，然后根据用户提供的报表或者设计出的报表、查询和视图（输出）以决定为了支持这些输出哪些是必要的表和字段。 3. 创建数据字典和ER 图表。ER 图表和数据字典可以让任何了解数据库的人都明确如何从数据库中获得数据。ER图对表明表之间关系很有用，而数据字典则说明了每个字段的用途以及任何可能存在的别名。对SQL 表达式的文档化来说这是完全必要的。 需要注意的是，在需求分析调研过程中，并不是一帆风顺的，因为业务人员对于业务的理解不同，以及对于信息知识的缺乏，会影响需求分析的质量，为了提高质量，各方要用更多的时间交流与相互理解，业务部门需要精通业务的人员自始至终全力配合，而开发人员则尽量使用用户理解的业务术语交流，这样会避免出现理解不同而产生的歧义。 三、 设计合理的表结构
通常合理的表结构会减少数据冗余，提高数据库的性能。设计合理的表结构要遵循以下两点。 1. 标准化和规范化 数据的标准化有助于消除数据库中的数据冗余。标准化有好几种形式，但3NF(第三范式)通常被认为在性能、扩展性和数据完整性方面达到了最好平衡。简单来说，遵守3NF标准的数据库的表设计原则是：某个表只包括其本身基本的属性，当不是它们本身所具有的属性时需进行分解。表之间的关系通过外键相连接。它具有以下特点：有一组表专门存放通过键连接起来的关联数据。 例如：某个存放单井信息及其有关油井生产日报信息的3NF数据库就有两个表：单井基础信息和油井日报信息。日报信息不包含单井的任何信息，但表内会存放一个键值，该键指向单井基础信息里包含该油井信息的那一行。 不过也有例外，有时为了效率的缘故，对表不进行标准化也是必要的。 2. 考虑各种变化 在设计数据库的时候考虑到哪些数据字段将来可能会发生变更。使数据库更具扩展性，从而减少将来数据变更所带来的损失。 例如，日期类型字段，有时我们会考虑使用字符类型代替日期类型，因为在处理日期字段上容易产生数据错误，所以我们就使用字符类型。这样的例子还很多，在做前期设计时都要考虑的。 表结构的设计不是一次就能成功的，在信息系统开发过程中会存在数据读取、录入或统计困难，为了解决这些问题会修改表结构，或增加一些字段，或修改一些字段的属性。这个过程不断重复，因此不要想一次能成功。建议使用专门设计工具来做这些工作，笔者经常使用：SYBASE PowerDesigner ，当然还有其它的工具：ORACLE Designer 2000 ，ROSE等工具。这样会使你的工作事半功倍。 四、 选择合理的索引
索引是从数据库中获取数据的最高效方式之一。95%的数据库性能问题都可以采用索引技术得到解决。 1. 逻辑主键使用唯一的成组索引，对系统键（作为存储过程）采用唯一的非成组索引，对任何外键列采用非成组索引。考虑数据库的空间有多大，表如何进行访问，还有这些访问是否主要用作读写。 2. 大多数数据库都索引自动创建的主键字段，但是可别忘了索引外键，它们也是经常使用的键，比如运行查询显示主表和所有关联表的某条记录就用得上。 3. 不要索引大型字段（有很多字符），这样作会让索引占用太多的存储空间。如MEMO(备注)、TEXT(文本)等字段。 4. 不要索引常用的小型表 不要为小型数据表设置任何键，假如它们经常有插入和删除操作就更别这样作了。对这些插入和删除操作的索引维护可能比扫描表空间消耗更多的时间。如代码表，或系统参数表。 五、 保证数据完整性
数据的完整性非常重要，这关系到数据的准确性，不准确的数据是毫无价值的，因此保证数据的完整性非常重要。 1. 完整性实现机制：实体完整性：主键参照完整性： 父表中删除数据：级联删除；受限删除；置空值父表中插入数据：受限插入；递归插入 父表中更新数据：级联更新；受限更新；置空值 DBMS对参照完整性可以有两种方法实现：外键实现机制（约束规则）和触发器实现机制用户定义完整性：NOT NULL；CHECK；触发器 以上完整性机制需要熟悉和掌握，它对于数据的完整性非常重要。 2. 用约束而非业务规则强制数据完整性 采用数据库系统实现数据的完整性。这不但包括通过标准化实现的完整性而且还包括数据的功能性。在写数据的时候还可以增加触发器来保证数据的正确性。不要依赖于业务层保证数据完整性；它不能保证表之间（外键）的完整性所以不能强加于其他完整性规则之上。 3. 强制指示完整性 在有害数据进入数据库之前将其剔除。激活数据库系统的指示完整性特性。这样可以保持数据的清洁而能迫使开发人员投入更多的时间处理错误条件。 4. 使用查找控制数据完整性 控制数据完整性的最佳方式就是限制用户的录入。只要有可能都应该提供给用户一个清晰的价值列表供其选择。这样将减少键入代码的错误和误解同时提供数据的一致性。某些公共数据特别适合查找：性别代码、单位代码等。 5. 采用视图 视图是一个虚拟表，其内容由SQL语句定义，视图不仅可以简化用户对数据的理解，也可以简化他们的操作。那些被经常使用的查询可以被定义为视图，从而使得用户不必为以后的操作每次指定全部的条件。另外通过视图用户只能查询和修改他们所能见到的数据。数据库中的其它数据则既看不见也取不到。数据库授权命令可以使每个用户对数据库的检索限制到特定的数据库对象上，增强数据的安全性。 六、 结束语
数据库的高效运行不仅需要技术上的支持，也需要硬件平台和网络的支持以及数据库管理员的有效管理，本文只是从技术的角度说明如何提高数据库的效率，但在实际应用过程中其它方面的支持也是不可缺少的，尤其是数据库管理，数据库建设是“三分技术，七分管理，十二分基础数据”，因此对于数据库管理一定要重视，在管理到位的情况下技术才能发挥应有的作用。
‘伍’ 什么是四大国家基础数据库
“四大基础数据库”在国家电子政务建设中具有重要的地位和作用，是国家信息化和电子政务建设的一项重要基础设施。无论在政务领域，还在企业领域，“四大基础数据库”有着广泛的应用场景和共享需求，四大基础数据库的建设不仅能实现数据的共享，同时在建设的过程本身也推进着各业务流程的整合及优化。
四大基础库分别是：人口基础数据库、法人数据库、宏观经济数据库，自然资源与空间地理数据库，也有的专家称“四大基础数据库”是国家层面四大主数据库。
1、人口信息数据库
人口信息库的主体包括公民身份号码、姓名、性别、民族、出生地等基本信息，还包括各部门业务系统在利用人口基本信息过程中产生的、其他部门存在共享需求的人口信息。
人口信息数据库主要来自公安局、人社局、民政局、卫生局、教育局等，另外我市在综治办、市民卡中心、便民服务中心也有部分数据。
2、法人单位信息数据库
法人单位信息数据库的数据主要来源于市场监督局的企业注册登记库和组织机构代码库，编办的事业单位注册登记、民政局的社会团体登记库、国税地税的税务数据库，以及统计局的基本单位普查库等。
3、自然资源和空间地理信息数据库
自然资源和空间地理信息数据库是以电子地图为基础，整合道路、行政区划、建筑、植被、地下管线等基础数据，以及土地利用、规划用地、园林绿化、生态环境、自然资源等专题数据。
4、宏观经济基础信息数据库
宏观经济基础信息数据包括全市主要经济指标、地方财政收入、税收完成情况、金融机构信贷情况、各镇（区）主要经济指标等信息，以统计经济信息为基础。
(5)数据库基础层扩展阅读
近年来，全国各地都已开始积极建设“四大基础数据库”，并在“四大基础数据库”基础上建设“数字城市”，有些发达地区的地方政府已开始从“数字城市”向“智慧城市”转型升级，进入“大数据”时代。
习近平总书记指出“没有信息安全，就没有国家安全，没有信息化就没有现代化”，李克强总理也提出了“互联网+”概念，这充分说明了信息化的重要性。
“四大基础数据库”正是政府信息化建设的基础，对电子政务具有非常重要意义，既能加强政务资源的整合、共享与交换，打破信息孤岛，避免重复建设，又能推进政府职能部门业务协同，强化服务意识，通过数据加工和挖掘还能为政府决策提供知识依据和大数据的支持。
‘陆’ 资源与环境基础数据库图层
1.金属矿产资源图层划分
a.基本信息（JXΔΔΔ01）
对成矿地质环境的总体素描，包括地层（界、系、统）、构造（主控断裂）、岩浆岩（超基性—酸性、碱性；太古代—新生代）。
b.矿床信息（JXΔΔΔ02～04)
02——贵金属；03——有色金属；04——黑色金属；大中小型矿床所在地。
c.成矿信息（JXΔΔΔ05）
成矿远景区（Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ级）。
d.工业布局信息（JXΔΔΔ06）
大中小型矿山，冶炼厂所在地。
e.交通信息（JXΔΔΔ07）
连接交通干线的专线铁路、公路支线。
2.非金属矿产资源图层划分
a.基本信息（FXΔΔΔ01）
对成矿地质特征的总体素描，包括地层（群、组、段）、构造（主控断裂、褶皱）、岩浆岩（超基性—酸性、碱性）。
b.矿床信息（FXΔΔΔ02～04）
建材工业原料矿产（FXΔΔΔ02）；化工工业原料矿产（FXΔΔΔ03）；宝玉石、石材工业原料矿产（FXΔΔΔ04）。
c.大中小型矿床所在地
成矿信息（FXΔΔΔ05）。
d.含矿层位
工业布局信息（FXΔΔΔ06）。
e.大中小型矿山及加工基地所在地
交通信息（FXΔΔΔ07）；连接交通干线的乡镇级公路。
3.能源矿产资源图层划分
a.基本信息（NXΔΔΔ01）
对成矿地质环境的总体素描，包括含矿地层（群、组）、构造（边界、断裂）、沉积凹陷、基底隆起。
b.矿床信息（NXΔΔΔ02～03）
石油、天然气（NXΔΔΔ02）；煤、煤层气（NXΔΔΔ03）；大中小型煤田、油气田。
c.成矿信息（NXΔΔΔ04）
生油储油断陷盆地。
d.工业布局信息（NXΔΔΔ05）
大中小型矿山井田；石油化工、煤化工基地。
e.交通信息（NXΔΔΔ06）
连接交通干线公路、铁路及乡镇公路。
f.灾害（NXΔΔΔ07）
塌陷、地下突水、地热、瓦斯。
4.水资源图层划分
a.基本信息（SXΔΔΔ01～02）
水文下垫面（SXΔΔΔ01）；富水岩组、导、阻水断裂（SXΔΔΔ02）。
b.资源总量信息（SXΔΔΔ03）
流域分区与分区产水模数（SXΔΔΔ04）；浅层地下水分区与产水模数（SXΔΔΔ05）。
c.给水工业布局信息（SXΔΔΔ06）
城市供水、大型火电基地、耗水工业、农田渠网。
d.灾害信息（SXΔΔΔ07）
沉降漏斗、特大洪水涝区、高矿化度区、污染区。
5.土地资源图层划分
a.基本信息（TXΔΔΔ01～05）
土地类型（TXΔΔΔ01）；土壤类型（TXΔΔΔ02）；土地利用现状（TΔΔΔ03）；土壤肥力现状（TXΔΔΔ04）；林地布局现状（TXΔΔΔ05）。
b.土地利用潜力信息（TXΔΔΔ06～07）
土地利用潜力（TXΔΔΔ06）；土地生产力潜力（TXΔΔΔ07）。
6.旅游资源图层划分
a.历史文化遗存信息（UXΔΔΔ01～04）
黄河文化层（UXΔΔΔ01）；伊洛文化层（UXΔΔΔ02）；中原文化层（UX★ΔΔΔ03）；氏族文化层（UXΔΔΔ04）。
b.山水地质信息（UXΔΔΔ05～10）
太行山断块山地地貌（VXΔΔ05）；伏牛山峰岭地貌（UXΔΔΔ06）；嵩山地质遗迹（UXΔΔΔ07）；豫西南白垩纪恐龙化石遗迹（UXΔΔΔ08）；大别山白垩纪火山遗迹（UXΔΔΔ09）；自然保护区（UXΔΔΔ10）。
7.环境质量图层划分
a.地质环境信息（HXΔΔΔ01～05）
岩土体工程地质（HXΔΔΔ01）；活动性断裂（HXΔΔΔ02）；地震震中（HXΔΔΔ03）；地震烈度（HXΔΔΔ04）；地质灾害（HXΔΔΔ05）。
b.生态环境信息（HXΔΔΔ06～11）
年降雨量分布（HXΔΔΔ06）；历年平均积温（HXΔΔΔ07）；植被覆盖度（HXΔΔΔ08）；大气污染（HXΔΔΔ09）；水污染（HXΔΔΔ10）；土壤侵蚀（HXΔΔΔ11）。
c.经济环境信息（HXΔΔΔ12～13）
人口密度（HXΔΔΔ12）；生产总值（HXΔΔΔ13）。
8.重点经济区带图层划分
参照上述标准，编号前加地域名拼音缩写两位。
‘柒’ access数据库对象分为三个层次,其中第一层次是数据库的基本对象,包括什么
第一层次是表对象和查询对象，它们是数据库的基本对象，用于在数据库中储存数据和查询数据。
第二层次是窗体对象、报表对象和数据访问页，它们是直接面向用户的对象，用于数据的输入输出和应用系统的驱动控制。
第三层次是宏对象和模块对象，它们是代码类型对象，用于通过组织宏操作或编写程序来完成复杂的数据库管理工作并使得数据管理自动化。
‘捌’ 数据库的基本结构有哪三个层次
数据库的基本结构
数据库的基本结构分三个层次，反映了观察数据库的三种不同角度。
(1)物理数据层。它是数据库的最内层，是物理存贮设备上实际存储的数据的集合。这些数据是原始数据，是用户加工的对象，由内部模式描述的指令操作处理的位串、字符和字组成。
(2)概念数据层。它是数据库的中间一层，是数据库的整体逻辑表示。指出了每个数据的逻辑定义及数据间的逻辑联系，是存贮记录的集合。它所涉及的是数据库所有对象的逻辑关系，而不是它们的物理情况，是数据库管理员概念下的数据库。
(3)逻辑数据层。它是用户所看到和使用的数据库，表示了一个或一些特定用户使用的数据集合，即逻辑记录的集合。
数据库不同层次之间的联系是通过映射进行转换的。数据库具有以下主要特点：
(1)实现数据共享。数据共享包含所有用户可同时存取数据库中的数据，也包括用户可以用各种方式通过接口使用数据库，并提供数据共享。
(2)减少数据的冗余度。同文件系统相比，由于数据库实现了数据共享，从而避免了用户各自建立应用文件。减少了大量重复数据，减少了数据冗余，维护了数据的一致性。
(3)数据的独立性。数据的独立性包括数据库中数据库的逻辑结构和应用程序相互独立，也包括数据物理结构的变化不影响数据的逻辑结构。
(4)数据实现集中控制。文件管理方式中，数据处于一种分散的状态，不同的用户或同一用户在不同处理中其文件之间毫无关系。利用数据库可对数据进行集中控制和管理，并通过数据模型表示各种数据的组织以及数据间的联系。
(5)数据一致性和可维护性，以确保数据的安全性和可靠性。主要包括：①安全性控制：以防止数据丢失、错误更新和越权使用；②完整性控制：保证数据的正确性、有效性和相容性；③并发控制：使在同一时间周期内，允许对数据实现多路存取，又能防止用户之间的不正常交互作用；④故障的发现和恢复：由数据库管理系统提供一套方法，可及时发现故障和修复故障，从而防止数据被破坏
‘玖’ 基础数据库
(一)数据内容
基础数据库包括系统运行前所采集到的所有支撑数据，数据的具体内容在数据分类与数据源章节中已描述，概括可分为以下几类。
(1)遥感影像数据:包括历史图像数据，以及按照一定监测周期更新的遥感图像数据。
(2)数字线划图数据:矢量数据(现状专题图和历史专题图数据)、栅格数据、元数据等。入库前数据以ArcInfoCoverage格式分幅或整体存储，采用地理坐标系统。
(3)数字栅格图数据:包括1∶5万和1∶10万基础地理图形数据的扫描栅格数据。
(4)数字高程模型数据:塔里木河干流河道1∶1万和“四源一干”区域1∶10万数字高程模型。
(5)多媒体数据:考察照片、录像、录音和虚拟演示成果等多媒体资料。
(6)属性数据:社会经济与水资源数据、水利工程数据、生态环境数据等。
(二)数据存储结构
1.栅格数据
栅格数据包括遥感影像、数字栅格图、数字正射影像图、数字高程模型等，这些数据的存储结构基本类似，因此可进行统一设计。遥感图像数据库与普通的图像数据库在存储上有些差别，遥感图像作为传感器对地理、空间环境在不同条件下的测量结果(如光谱辐射特性、微波辐射特性)，必须结合同时得到的几个图像才可以认为是对环境在一定的时间条件下的完整的描述，也即是说，可能需要一个图像集合才能构成一个图像的完整的概念，并使之与语义信息产生联系(罗睿等，2000)。因此，遥感图像数据存储结构模型必须能够描述几个图像(波段)之间的逻辑关系。利用ArcSDE进行数据入库时，系统可自动建立各图像(波段)之间的关系，并按一定规则存储在数据库系统中。
对栅格数据在后台将采用Oracle数据库管理系统进行存储。Oracle系统可直接存储影像信息，并具有较强的数据管理能力，可以实现栅格数据信息的快速检索和提取。数据引擎采用ArcSDE，实现各类影像数据的入库。数据存储的关键是建立图幅索引，本系统数据的存储按图幅号、图名、采集时间等内容建立索引。
栅格数据依据图形属性一体化的存储思想，采用大二进制格式直接存储数据，这种方式的存储可实现内容的快速检索查询，按索引表检索出相关项后可直接打开栅格数据，提高栅格数据的管理效率。
2.矢量数据
本系统采用图属一体化思想即将空间数据和属性数据合二为一，全部存在一个记录集中的思想存储空间数据，是目前GIS数据非常流行的存储方法。考虑到数据的具体情况，决定采用数据库存储空间数据和属性数据，部分具有少量、定型几何信息的地理要素如水文测站、河流、湖泊等，采用图属一体化思想存储其信息，而与其有关联关系的大量、多边化的属性信息如水文信息，则存储在属性数据表中，利用唯一标识符信息建立两表的关联。
针对本系统空间数据的特点，系统按照“数据库—子库—专题(基础数据)—层—要素—属性”的层次框架来构筑空间数据库，按照统一的地理坐标系统来存储空间数据，以实现对地理实体/专题要素进行分层叠加显示。
3.多媒体数据
Oracle系统可直接存储图片和视频信息，并具有较强的数据管理能力，可以实现多媒体信息的快速检索和提取。多媒体数据存储的关键是建立索引表，本系统多媒体数据的存储按类型、时间、内容等项目建立索引，直接存储于Oracle数据库中。
多媒体数据存储时，可以将多媒体内容与索引表结构合为一体，采用大二进制格式直接存储，这种存储方式可实现内容的快速检索和查询，按索引表检索出相关项后可直接打开多媒体内容，而且多媒体数据库也便于维护管理。
(三)空间索引设计
1.矢量空间索引
确定合适的格网级数、单元大小是建立空间格网索引的关键。格网太大，在一个格网内有多个空间实体，查询检索的准确度就低。格网太小，则索引数据量成倍增长和冗余，检索的速度和效率低。每一个数据层可采用不同大小、不同级别的空间索引格网单元，但每层级数最多不能超过三级。索引方式设置遵循以下基本原则:
(1)对于简单要素的数据层，尽可能选择单级索引格网，减少RDBMS搜索格网单元索引的级数，缩短空间索引搜索的过程;
(2)如果数据层中的要素封装边界大小变化比较大，应选择2或3级索引格网;
(3)如果用户经常对图层执行相同的查询，最佳格网的大小应是平均查询范围的1.5倍;
(4)格网的大小不能小于要素封装边界的平均大小。为了减少每个格网单元有多个要素封装边界的可能性，格网单元的大小应取要素封装边界平均大小的3倍;
(5)格网单元的大小不是一个确定性的问题，需要多次尝试和努力才会得到好的结果。有一些确定格网初始值的原则，用它们可以进一步确定最佳的格网大小。
SDE(Spatial Data Engine，即空间数据引擎)，从空间管理的角度看，是一个连续的空间数据模型，可将地理特征的空间数据和属性数据统一集成在关系型数据库管理系统中。关系型数据库系统支持对海量数据的存储，从而也可实现对空间数据的海量存储。空间数据可通过层来进行数据的划分，将具有共同属性的一类要素放到一层中，每个数据库记录对应一层中一个实际要素，这样避免了检索整个数据表，减少了检索的数据记录数量，从而减少磁盘输入/输出的操作，加快了对空间数据查询的速度。
ArcSDE采用格网索引方式，将空间区域划分成合适大小的正方形格网，记录每一个格网内所包含的空间实体(对象)，以及每一个实体的封装边界范围，即包围空间实体的左下角和右上角坐标。当用户进行空间查询时，首先计算出用户查询对象所在格网，然后通过格网号，就可以快速检索到所需的空间实体。因此确定合适的格网级数、单元大小是建立空间格网索引的关键，太大或太小均不合适，这就需要进行多次尝试，确定合适的网格大小，以保证各单元能均匀落在网格内。利用ArcSDE的索引表创建功能，记录每一网格单元的实体分布情况，形成图层空间索引表。根据空间索引表，ArcSDE实现了对空间数据的快速查询。
2.栅格数据空间索引
栅格数据的空间索引通过建立多级金字塔结构来实现。以高分辨率栅格数据为底层，逐级抽取数据，建立不同分辨率的数据金字塔结构，逐级形成较低分辨率的栅格数据。该方法通常会增加20%左右的存储空间，但却可以提高栅格数据的显示速度。在数据库查询检索时，调用合适级别的栅格数据，可提高浏览和显示速度。
(四)入库数据校验
入库数据的质量关系到系统评价分析结果的准确性。数据在生产中就需要严格进行质量控制。依据数据生产流程，将数据质量控制分成生产过程控制和结果控制。生产过程控制包括数据生产前期的质量控制、数据生产过程中的实时质量控制，结果质量控制为数据生产完成后的质量控制(裴亚波等，2003)。对入库数据的校验主要是进行数据生产完成后的质量控制和检查。
1.规范化检查
(1)代码规范化:所有地理代码尽量采用国家标准和行业标准，例如，行政代码采用中华人民共和国行政区划代码国标。
(2)数据格式规范化:所有数据采用标准交换数据格式，例如，矢量数据采用标准输出Coverage格式和E00格式。
(3)属性数据和关系数据字段规范化:所有属性数据和关系数据提前分门别类地设计字段的内容、长短和格式，操作过程中严格执行。
(4)坐标系统规范化:本系统所有与空间有关的数据采用统一的空间坐标系统，即地理坐标系统。
(5)精度规范化:所有数据按照数据精度与质量控制中所要求的精度进行采集和处理。
(6)命名规范化:所有数据按照命名要求统一命名，便于系统的查询。
(7)元数据规范化:依照元数据标准要求，进行元数据检查。
2.质量控制
数据质量是GIS成败的关键。对于关系型数据库设计，只要能保证表的实体完整性和参照完整性，并使之符合关系数据库的三个范式即可。对于空间数据库设计，则不仅要考虑数据采样、数据处理流程、空间配准、投影变换等问题，还应对数据质量做出定量分析。
数据质量一般可以通过以下几个方面来描述(吴芳华等，2001):
(1)准确度(Accuracy):即测量值与真值之间的接近程度，可用误差来衡量;
(2)精度(Precision):即对现象描述得详细程度;
(3)不确定性(Uncertainty):指某现象不能精确测得，当真值不可测或无法知道时，就无法确定误差，因而用不确定性取代误差;
(4)相容性(Compatibility):指两个来源不同的数据在同一个应用中使用的难易程度;
(5)一致性(Consistency):指对同一现象或同类现象表达的一致程度;
(6)完整性(Completeness):指具有同一准确度和精度的数据在类型上和特定空间范围内完整的程度;
(7)可得性(Accessibility):指获取或使用数据的容易程度;
(8)现势性(Timeliness):指数据反映客观现象目前状况的程度。
塔里木河流域生态环境动态监测系统的所有数据在数据质量评价后，还需要从数据格式、坐标一致性等方面进行入库质量检验，只有通过质量检验的数据才可以入库。
3.数据检验
空间数据质量检验包括以下步骤:
(1)数据命名是否规范，是否按设计要求命名;
(2)数据是否能够正常打开;
(3)投影方式是否正确;
(4)坐标系统是否正确;
(5)改错是否完成，拓扑关系是否建立;
(6)属性数据是否正确，包括字段设置是否依据设计进行、是否有空属性记录、是否有属性错误记录等。
关系数据质量检验包括以下步骤:
(1)数据命名是否规范，是否按设计要求命名;
(2)数据是否能够正常打开;
(3)数据字段是否按设计要求设置;
(4)是否有空属性记录;
(5)是否有属性错误记录。
属性数据的校验，主要采用以下三种方式:
(1)两次录入校验:对一些相互之间毫无关联的数据，进行两次的录入，编写程序对两次录入的结果进行比较，找出两次录入结果不一样的数据，查看正确值，进行改正。
(2)折线图检验:对一些相互之间有关联的序列数据，如人口统计数据，对这一类数据，编写程序把数据以折线图的形式显示在显示器上，数据的序列一般都有一定规律，如果出现较大的波动，则需对此点的数据进行检查修改。
(3)计算校验:对一些按一定公式计算后所得结果与其他数据有关联的数据，如某些数据的合计等于另一数据，编写程序对这类数据进行计算，计算结果与有关联的数据进行比较，找出结果不一样的数据，查看正确值，进行改正。
图形数据的校验，主要包括以下步骤(陈俊杰等，2005):
(1)图层校验:图形要素的放置图层是唯一的。对于入库的Coverage数据，系统将根据图层代码进行检查，确保图形要素对层入座。
(2)代码检查:图形要素的代码是唯一的。对于入库的Coverage数据，系统将根据入库要素代码与特征表中的代码进行比较，确保入库数据代码存在，杜绝非法代码入库。
(3)类型检查:对入库的数据，检查该要素的类型与特征表中的类型是否一致，确保图形要素对表入座。如点要素、线要素、面要素仅能赋相应的点、线、面代码，且该代码必须与特征表中的数据类型代码相同。
(4)范围检查:根据入库的数据，确定该类要素的大体范围(如X、Y坐标等)，在数据入库前，比较入库数据与范围数据的大小，若入库数据在该范围内，则入库，否则给出提示检查信息。
(五)数据入库
1.遥感影像数据
利用空间数据引擎———ArcSDE可实现遥感影像数据在Oracle数据库中的存储和管理，在影像数据进行入库时，应加入相应的索引和影像描述字段。
遥感影像入库步骤:
(1)影像数据预处理:要将塔里木河遥感影像数据库建成一个多分辨率无缝影像数据库系统，客观上要求数据库中的影像数据在几何空间、灰度空间连续一致。因此，在数据采集阶段就需要对影像数据进行预处理，包括图像几何校正、灰度拼接(无缝镶嵌)、正射处理、投影变换等。
几何校正的目的是使校正后的图像重新定位到某种地图投影方式，以适用于各种定位、量测、多源影像的复合及与矢量地图、DTM等的套合显示与处理。几何校正多采用二次多项式算法和图像双线性内插重采样法进行图像校正。将纠正后具有规定地理编码的图像按多边形圈定需要拼接的子区，逐一镶嵌到指定模版，同时进行必要的色彩匹配，使整体图像色调一致，完成图像的几何拼接，再采用金字塔影像数据结构和“从粗到精”的分层控制策略实现逐级拼接。
数字正射影像具有统一的大地坐标系、丰富的信息量和真实的景观表达，易于制作具有“独立于比例尺”的多级金字塔结构影像。可以采用DTM和外方位元素经过数字微分纠正方法，获得数字正射影像，它的基本参数包括原始影像与正射影像的比例尺、采样分辨率等(方涛等，1997)。
投影变换需根据数据库系统定义的标准转换到统一的投影体系下。
(2)影像数据压缩:随着传感器空间分辨率的提高和对遥感信息需求的日益增长，获取的影像数据量成几何级数增大，如此庞大的数据将占用较大的存储空间，给影像的存储和传输带来不便(葛咏等，2000)。目前，系统处理的遥感影像数据已达数百千兆，单个文件的影像数据最大达到了2G，这样的数据量在调用显示时速度很慢，对影像数据进行压缩存储，将大大提高影像访问效率。本系统采用ArcSDE软件提供的无损压缩模式对入库影像进行压缩。
(3)影像导入:遥感影像的入库可通过ArcSDE或入库程序进行导入，并填写相关的索引信息，在入库时对大型的遥感影像数据进行自动分割，分为若干的块(tiles)进行存储。
(4)图像金字塔构建:采用ArcSDE提供的金字塔构建工具在入库时自动生成图像金字塔，用户只需要选择相应的参数设置即可。图像金字塔及其层级图像按分辨率分级存储与管理。最底层的分辨率最高，并且数据量最大，分辨率越低，其数据量越小，这样，不同的分辨率遥感图像形成了塔式结构。采用这种图像金字塔结构建立的遥感影像数据库，便于组织、存储与管理多尺度、多数据源遥感影像数据，实现了跨分辨率的索引与浏览，极大地提高了影像数据的浏览显示速度。
2.数字线划图
对纸图数字化、配准、校正、分层及拼接等处理后，生成标准分幅和拼接存储的数字矢量图，就可以进行图形数据入库。
(1)分幅矢量图形数据、图幅接合表:按图形比例尺、图幅号、制作时间、图层等方式，通过入库程序导入到数据库中，同时导入与该地理信息相对应的属性信息，建立空间信息与属性信息的关联。
(2)拼接矢量图形数据:按图形比例尺、制作时间、图层等方式，通过入库程序导入到数据库中，同时导入与该地理信息相对应的属性信息，建立空间信息与属性信息的关联。
3.栅格数据
对纸图数字化、配准、校正、分层及拼接等处理后，生成标准分幅和整体存储的数字栅格图，然后进行图形数据入库。
(1)分幅栅格图形数据、图幅接合表:按图形比例尺、图幅号、制作时间等方式，通过入库程序导入到数据库中。
(2)整幅栅格图形数据:按比例尺、制作时间等方式，通过入库程序导入到数据库中。
4.数字高程模型
(1)分幅数字高程模型数据、图幅接合表:按图形比例尺、图幅号、制作时间等方式，通过入库程序导入到数据库中。
(2)拼接数字高程模型数据:按比例尺、制作时间等方式通过入库程序导入到数据库中。
5.多媒体数据
多媒体数据入库可根据多媒体数据库内容的需要对入库数据进行预处理，包括音频、视频信息录制剪接、文字编辑、色彩选配等。对多媒体信息的加工处理需要使用特定的工具软件进行编辑。由于音频信息和视频信息数据量巨大，因此，对多媒体数据存储时需采用数据压缩技术，现在的许多商用软件已能够直接存储或播放压缩后的多媒体数据文件，这里主要考虑根据数据显示质量要求选择采用不同的存储格式。图4－2为各类多媒体数据的加工处理流程。
图4－2 多媒体数据加工处理流程图
6.属性数据
将收集的社会经济、水利工程、生态环境等属性资料，进行分析整理，输入计算机，最后经过程序的计算处理，存储到数据库中，具体流程如图4－3所示。
图4－3 属性数据入库流程图