1. 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
2. 为减少多媒体数据所占存储空间一般都采用什么
为减少多媒体数据所占存储空间一般都采用数据压缩技术。数据压缩技术，就是用最少的数码来表示信号的技术。由于数字化的多媒体信息尤其是数字视频、音频信号的数据量特别庞大。如果不对其进行有效的压缩就难以得到实际的应用。因此，数据压缩技术已成为当今数字通信、广播、存储和多媒体娱乐中的一项关键的共性技术。
3. 在计算机中，多媒体数据最终是以( )存储的
在计算机中，多媒体数据最终是以(二进制
)存储的
这是一道计算机等级考试题，我以前遇到过
4. 多媒体技术包括哪些
1、多媒体技术涉及面相当广泛，主要包括:
·音频技术:音频采样、压缩、合成及处理、语音识别等。
·视频技术:视频数字化及处理。
·图像技术:图像处理、图像、图形动态生成。
·图像压缩技术:图像压缩、动态视频压缩。
·通信技术:语音、视频、图像的传输。
·标准化:多媒体标准化。
2、多媒体技术涉及的内容
多媒体数据压缩：多模态转换、压缩编码；
多媒体处理：音频信息处理，如音乐合成、语音识别、文字与语音相互转换；图像处理，虚拟现实；
多媒体数据存储：多媒体数据库；
多媒体数据检索：基于内容的图像检索，视频检索；
多媒体着作工具：多媒体同步、超媒体和超文本；
多媒体通信与分布式多媒体：CSCW、会议系统、VOD和系统设计；
多媒体专用设备技术：多媒体专用芯片技术，多媒体专用输入输出技术；
多媒体应用技术：CAI与远程教学，GIS与数字地球、多媒体远程监控等。
拓展资料
1、基本类型
（1）文本
文本是以文字和各种专用符号表达的信息形式，它是现实生活中使用得最多的一种信息存储和传递方式。用文本表达信息给人充分的想象空间，它主要用于对知识的描述性表示，如阐述概念、定义、原理和问题以及显示标题、菜单等内容。
（2）图像
图像是多媒体软件中最重要的信息表现形式之一，它是决定一个多媒体软件视觉效果的关键因素。
（3）动画
动画是利用人的视觉暂留特性，快速播放一系列连续运动变化的图形图像，也包括画面的缩放、旋转、变换、淡入淡出等特殊效果。通过动画可以把抽象的内容形象化，使许多难以理解的教学内容变迁生动有趣。合理使用动画可以达到事半功倍的效果。
（4）声音
声音是人们用来传递信息、交流感情最方便、最熟悉的方式之一。在多媒体课件中，按其表达形式，可将声音分为讲解、音乐、效果三类。
（5）视频影像
视频影像具有时序性与丰富的信息内涵，常用于交待事物的发展过程。视频非常类似于我们熟知的电影和电视，有声有色，在多媒体中充当起重要的角色。
2、应用现状
多媒体技术的开发和应用，使人类社会工作和生活的方方面面都沐浴着它所带来的阳光，新技术所带来的新感觉、新体验是以往任何时候都无法想象的。
数据压缩，图像处理的应用
多媒体计算机技术是面向三维图形、环绕立体声和彩色全屏幕运动画面的处理技术。而数字计算机面临的是数值、文字、语言、音乐、图形、动画、图像、视频等多种媒体的问题，它承载着由模拟量转化成数字量信息的吞吐、存储和传输。
数字化了的视频和音频信号的数量之大是非常惊人的，它给存储器的存储容量、通信干线的信道传输率以及计算机的速度都增加了极大的压力，解决这一问题，单纯用扩大存储器容量、增加通信干线的传输率的办法是不现实的。
数据压缩技术为图像、视频和音频信号的压缩，文件存储和分布式利用，提高通信干线的传输效率等应用提供了一个行之有效的方法，同时使计算机实时处理音频、视频信息，以保证播放出高质量的视频、音频节目成为可能。
国际标准化协会，国际电子学委员会，国际电信协会等国际组织，于二十世纪90年代领导制定了三个重要的有关视频图像压缩编码的国际标准，JPEG标准;H.261标准;MPEG标准。
5. 存储多媒体数据一般采用哪些介质其基本原则是什么
大容量硬盘、大容量光盘。基本原则是大容
要大。
6. 多媒体在数据库中如何存储
SQL Server可以存储，类型可以用image。但是建议不要这样做，因为电影网站需要在线观看，存储在数据库中不方便。
7. 什么是多媒体数据库它有哪些主要特点
多媒体数据库是一个由若干多媒体对象所构成的集合，这些数据对象按一定的方式被组织在一起，可为其他应用所共享。
多媒体数据库是能够有效实现多媒体数据的存储、读取、检索等功能的数据库系统，它继承了传统数据库的一些优点，并能对具有时空关系的数据进行同步和管理。
多媒体数据的特点：
1、数据量巨大且媒体之间量的差异十分明显，而使得数据在库中的组织方法和存储方法复杂。
2、媒体种类的繁多使得数据处理变得非常复杂。前边介绍了4种多媒体数据，而实际上，在具体实现时，常常根据系统定义、标准转换而演变成几十种媒体形式。
3、多媒体不仅改变了数据库的接口，使其声、图、文并茂，而且也改变了数据库的操纵形式，其中最重要的是查询机制和查询方法。
媒体的复合、分散、时序性质及其形象化的特点，使得查询不再只是通过字符查询，查询的结果也不仅是一张表，而是多媒体的一组“表现”。接口的多媒体化将对查询提出更复杂、更友好的设计要求。
(7)多媒体数据存储扩展阅读
多媒体数据库的核心是数据模型，从总体发展上看，多媒体数据库的数据模型可分为如下3类：
1、关系数据模型
关系数据模型以关系代数作为其理论基础，发展至今已能够非常完善的处理传统的结构化数据。但是多媒体数据库里包含了大量的图形、图像、声音和视频等非结构化数据，这些数据结构异常复杂，且大部分不能用关系模型表示。
2、面向对象数据模型
面向对象数据模型对非结构化数据进行表示和操作非常方便，但是其技术没有关系数据模型那样成熟，理论研究和应用开发中还有很多问题需要解决。并且需要从底层重写代码，开发工作量大、周期长，由于这些问题的局限。
使用面向对象数据模型开发多媒体数据库系统还主要应用在大公司指定开发的专用项目上，对于一般多媒体数据库系统开发项目来说，应用面向对象数据库模型来进行开发，从技术和经济条件上来讲都是不适用的。
3、扩充的关系数据模型
使用扩充的关系数据模型来进行多媒体数据库系统的开发是当前最常用也是最成熟的方法。在传统的关系数据模型中引入了面向对象的思想、超文本（hypertex1）模型或超媒体方法，就解决了图形、图像、声音和视频等非结构化数据不能用关系模型表示的问题。
参考资料来源：网络-多媒体数据库
8. 储存多媒体对象的数据类型是什么
0LE对象型。Access提供了10种数据类型，其中用来存储多媒体对象的数据类型是0LE对象型。八大基本数据类型包括：整数类型，浮点类型，字符类型，布尔类型等。
9. 在计算机中，多媒体数据最终是以( )存储的
在计算机中，多媒体数据最终是以二进制代码存储的。
二进制代码语言或称为机器语言，计算机可以直接识别，不需要进行任何翻译的语言。每台机器的指令，其格式和代码所代表的含义都是硬性规定的，故称之为面向机器的语言，也称为机器语言。它是第一代的计算机语言，机器语言对不同型号的计算机来说一般是不同的。
直接用二进制代码指令表达的计算机语言，指令是用0和1组成的一串代码，它们有一定的位数，并分成若干段，各段的编码表示不同的含义，例如某台计算机字长为16位，即有 16个二进制数组成一条指令或其它信息。16个0和1可组成各种排列组合，通过线路变成电信号，让计算机执行各种不同的操作。
(9)多媒体数据存储扩展阅读：
多媒体信息（数据）的类型及特点
（1）文本
文本是以文字和各种专用符号表达的信息形式，它是现实生活中使用得最多的一种信息存储和传递方式。用文本表达信息给人充分的想象空间，它主要用于对知识的描述性表示，如阐述概念、定义、原理和问题以及显示标题、菜单等内容。
（2）图像
图像是多媒体软件中最重要的信息表现形式之一，它是决定一个多媒体软件视觉效果的关键因素。
（3）动画
动画是利用人的视觉暂留特性，快速播放一系列连续运动变化的图形图像，也包括画面的缩放、旋转、变换、淡入淡出等特殊效果。通过动画可以把抽象的内容形象化，使许多难以理解的教学内容变迁生动有趣。合理使用动画可以达到事半功倍的效果。
（4）声音
声音是人们用来传递信息、交流感情最方便、最熟悉的方式之一。在多媒体课件中，按其表达形式，可将声音分为讲解、音乐、效果三类。
（5）视频影像
视频影像具有时序性与丰富的信息内涵，常用于交待事物的发展过程。视频非常类似于我们熟知的电影和电视，有声有色，在多媒体中充当起重要的角色。