मल्टीपार्ट सुविधाओं के लाभ?


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मल्टीपार्ट पॉइंट, लाइन्स, और बहुभुज लगभग हर GIS में लागू किए जाते हैं, लेकिन क्या लाभ, यदि कोई है, तो वे प्रदान करते हैं?

अलग-अलग विशेषताओं द्वारा साझा किए गए एक रिलेशनल डेटाबेस विशेषताओं में एक बार संग्रहीत किया जा सकता है, और आईडी उन्हें अलग-अलग ज्यामिति रिकॉर्ड से जोड़ने के लिए उपयोग किया जाता है। तो क्या मल्टीपार्ट में फ्लैट फाइल डेटा स्टोरेज की विरासत है?

वैकल्पिक शब्द

जवाबों:


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यदि आपका सॉफ़्टवेयर बहु-भाग सुविधाओं का समर्थन नहीं करता है, तो आपको स्थानिक संचालन को निष्पादित करने के लिए असाधारण और जटिल लंबाई तक जाना पड़ सकता है। उदाहरण के लिए, दो बहुभुजों के प्रतिच्छेदन, सामान्य तौर पर, एक से अधिक जुड़े घटक हो सकते हैं। यह सुविधाजनक है, दोनों एल्गोरिदमिक और वैचारिक रूप से, यह मानने के लिए कि इस तरह के चौराहे बहुभुज की एक मनमानी संख्या के बजाय एक एकल वस्तु (एक बहुभुज बहुभुज) लौटाते हैं। (उन्हीं कारणों से यह अशक्त और पतित सुविधाओं के विभिन्न रूपों का समर्थन करने में सहायक है - उदाहरण के लिए, पॉलीगॉन एक हद तक लेकिन शून्य क्षेत्र या यहां तक ​​कि पॉलीगॉन स्थानों के साथ लेकिन न तो हद तक और न ही क्षेत्र। ये चीजें ज्यामितीय संचालन से उत्पन्न हो सकती हैं; उनका समर्थन करना; बहुत-सी उधम मचाते केस-दर-मामला प्रसंस्करण को समाप्त करता है और उपयोगी जानकारी को गायब होने से रोक सकता है।)

एक संबंधपरक डेटाबेस के दृष्टिकोण से, मल्टीपार्ट विशेषताएं सामान्यीकरण को संभव बनाती हैं: जब एक विशेषता बहुभुजों के संग्रह से अविभाज्य होती है, तो आप उस संग्रह को एकल ऑब्जेक्ट के रूप में दर्शाना चाहते हैं। एक अच्छा उदाहरण दुनिया में लगभग किसी भी देश का प्रतिनिधित्व करने वाला एक फीचर होगा, क्योंकि देश में संभवतः कुछ द्वीप शामिल हैं। क्या आप वास्तव में अपने आरडीबीएमएस को हर छोटे द्वीप के लिए देश की विशेषताओं की एक प्रति बनाने के लिए मजबूर करना चाहते हैं? न होने की सम्भावना अधिक। तुम भी (या जरूरत) नहीं करना चाहते हैं (या तो विशेषताओं के लिए एक सूचक की कई प्रतियां बनाए रखने के लिए।

यदि आप समन्वित मल्टी-पॉलीलाइन के रूप में नहीं तो आप नेटवर्क या ब्रांचिंग ट्री का प्रतिनिधित्व कैसे करेंगे?

गणित या एल्गोरिथम डेटा संरचनाओं के दृष्टिकोण से, मल्टीपार्ट सुविधा की अनुमति देना एक सरलीकरण है, जटिलता नहीं। बहु-जुड़े बहुभुज ("छेद" के साथ छल्ले और बहुभुज) का समर्थन करने के लिए आपको पहले से ही बहु-भाग बहुभुज का प्रतिनिधित्व करने के लिए उपकरण की आवश्यकता है।

अंत में, "वेक्टर" ऑब्जेक्ट और उनके विशिष्ट "स्पेगेटी प्रतिनिधित्व" में सरल परिसरों के सिद्धांत में उनका मूल है । (यह केवल टोपोलॉजी के सिद्धांत के कुछ हद तक इस संबंध के माध्यम से है कि "टोपोलॉजी" शब्द ने इसे जीआईएस में बनाया है, जो अन्यथा उस सिद्धांत से अनिवार्य रूप से कुछ भी उपयोग नहीं करता है।) उस सिद्धांत की आवश्यकता है, और बहु-भाग सुविधाओं से लाभ मिलता है। वास्तव में, केवल एक घटक का होना एक सरल परिसर की परिभाषा का हिस्सा नहीं है, बल्कि उनमें से कुछ के द्वारा प्राप्त एक विशेष संपत्ति के रूप में निकला है (जैसा कि उनके शून्य होमोलॉजी समूह की रैंक से पता चला है))। जैसे, "एकल भाग" एक परिभाषित संपत्ति नहीं है, लेकिन सिर्फ एक ही अर्थ में एक सामयिक गुण है कि एक बहुभुज में एक अंगूठी या "छेद" एक टोपोलॉजिकल गुण है (पहले होमोलॉजी समूह के रैंक से संबंधित) ।


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बहुत अच्छा जवाब। मैं एक डेटाबेस को सामान्य करने के लिए मल्टीपार्ट सुविधाओं का उपयोग करने के बारे में 100% आश्वस्त नहीं हूं - प्रत्येक बहुभुज में अभी भी क्षेत्र और लंबाई जैसे अद्वितीय गुण हैं, और एक क्वेरी जैसे "ग्रीस का क्षेत्र द्वीपों से कितना बना है" बिना जवाब देना मुश्किल हो जाता है प्रत्येक बहुभुज विशेषताएँ दे रहा है।
जियोग्राफिका

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@geographika तुम्हारा एक अच्छा उदाहरण है कि डेटाबेस के साथ संस्थाओं (स्थानिक या नहीं) का प्रतिनिधित्व करने में लचीलेपन की आवश्यकता क्यों है। इसे और आगे बढ़ाने के लिए, कोई यह भी तर्क दे सकता है कि व्यक्तिगत बहुभुजों को "बाहरी" और उनके भीतर के छल्ले में "विस्फोट" करने की आवश्यकता होती है जैसे कि "ग्रीस का क्षेत्रफल झीलों से कितना अधिक है?" किसी भी डेटाबेस की संरचना कुछ प्रश्नों को आसान और अन्य को कठिन बनाएगी; अच्छे डेटाबेस डिजाइन का हिस्सा इसलिए डेटाबेस के इच्छित उपयोगों पर विचार करना चाहिए। एक अच्छा (स्थानिक) DBMS विभिन्न संरचनाओं के बीच रूपांतरण करने के लिए तंत्र प्रदान करेगा।
व्हिबर

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+1 महान जवाब। हालांकि सुविधाओं को बहुस्तरीय करने के लिए प्रदर्शन कमियों पर चर्चा करने लायक हो सकता है। अमेरिकी राजमार्गों की एक पॉलीलाइन फीचरक्लास लें जहां राज्य की सीमाओं पर राजमार्ग की विशेषताएं विभाजित हैं। राजमार्ग नाम पर भंग करके एक दूसरा फीचरक्लास बनाएं, जिसके परिणामस्वरूप I-10 महाद्वीप को फैलाया जा सकता है। अब आइडेंटिफाई टूल के प्रदर्शन की तुलना करें। जब तक ईएसआरआई की स्थानिक अनुक्रमण रणनीति नहीं बदली जाती है, तब तक यह मल्टीपार्ट फीचरक्लास पर धीमा होगा क्योंकि इसमें बहुत अधिक एमबीआर हैं जो एक-दूसरे को ओवरलैप करते हैं। प्रत्येक सुविधा का प्रत्येक समन्वय जिसका एमबीआर बिंदु को ओवरलैप करता है, की जांच की जाती है।
कर्क कुकेँडल

@ किर्क गुड पॉइंट। आपके उदाहरण ईएसआरआई की प्रौद्योगिकी में कमियों की ओर इशारा करते हैं, जितना कि वे सिद्धांत में समस्याओं को उजागर करते हैं। यथोचित रूप से कुशल लेकिन सरल स्थानिक डेटा संरचना के माध्यम से एक विशेषता की पहचान, जैसे कि क्वाडट्री, में ओ (लॉग (एन)) प्रदर्शन (संग्रहीत डेटा संरचना के प्रारंभिक कैशिंग के बाद) होना चाहिए। N के प्रत्येक भाग (प्रकल्पित बड़े) को K टुकड़ों के औसत में विभाजित करना (प्रकल्पित मध्यम या N की तुलना में छोटा) लॉग (N) लॉग (N) + लॉग (K) को बढ़ाता है, जिसे - अनुमान दिया गया है - व्यावहारिक रूप से unnoticeable।
whuber

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@ कैंडी एक बहु-भाग ज्यामिति और टुकड़ों के एक मात्र संग्रह के बीच अंतर को उजागर करने के लिए धन्यवाद। मुझे नहीं लगता कि सभी बहु-भाग फ़ीचर प्रकार उनके घटकों को "विवश" करते हैं; यह संभवतः कार्यान्वयन-निर्भर है - जो बताता है कि "मल्टी-पार्ट" की अवधारणा में कुछ सूक्ष्म बदलाव हैं।
whuber

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देशों का प्रतिनिधित्व करने वाले एकल-भाग बहुभुज की तालिका में जनसंख्या डेटा में शामिल होने की कल्पना करें। आप किस तरह से जुड़ते हैं, इसके आधार पर, या तो हर द्वीप को उस देश की पूरी आबादी मिलेगी या सेट के केवल एक बहुभुज को पूरी आबादी मिलेगी। एक बहु-भाग बहुभुज के रूप में देश का प्रतिनिधित्व किए बिना, आपको या तो जनसंख्या को अपवित्र करना होगा (अनावश्यक रूप से जटिल और गलत) या इसमें शामिल होने से पहले बहुभुज एकत्र करें, जिस स्थिति में आप अनिवार्य रूप से एक बहु-भाग बहुभुज के साथ फिर से समाप्त होते हैं।

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