А.И Ильин (ПРАЙМ ГРУП),
Ю.А. Мытров (РДТЕХ)

Необходимо выявить круг задач, для решения которых предпочтительнее использовать тот или иной программный продукт


В журнале «Пространственные данные» № 4 за 2005 г. было дано краткое описание программных продуктов компаний ESRI, Inc. и Oracle Corp. Необходимо выявить круг задач, для решения которых предпочтительнее использовать тот или иной программный продукт.

Критерии сравнения
Основой ГИС являются пространственные данные. Но с пространственными данными должны быть связаны информационные (атрибутивные) данные. Исходя из этого, можно выделить следующие классы задач:
1. Задачи, в которых основным видом бизнес-данных являются пространственные данные и которые можно подразделить на:
задачи, требующие минимальной обработки данных. Для их решения используются классические геоинформационные приложения, хранящие большой объем пространственных и минимальный набор информационных данных (название, адрес и др).
Основные функции таких систем:
публикация данных, поиск по названию и/или «в окне»;
задачи, требующие хранения и обработки пространственных данных. Для их решения используются системы автоматизации проектирования или моделирования. Основная функция обработка пространственных данных: проверка топологии, объединение, вращение объектов и др.

2. Задачи, в которых основным видом бизнес-данных являются информационные данные информационно-географические системы. Примером может быть служба сервиса абонента, т. е. запрос ближайшего объекта, отвечающего заданным информационным атрибутам, или аналитические системы, использующие параметры пространственных объектов для расчетов например, расчет стоимости междугородних переговоров, учитывающий расстояние между объектами (при этом действия с пространственной частью осуществляются в другой системе).

3. Задачи, в которых бизнесданными являются пространственные и информационные данные. Далее представлены возможности продуктов относительно перечисленных классов задач.

Сравнение программных средств
Хранение данных
Oracle Spatial позволяет осуществлять хранение и обработку векторных и растровых пространственных данных. Кроме того, Spatil является компонентом СУБД Oracle, следовательно, обеспечиваются хранение и обработка информационных данныхи их неразрывность с пространственными.

ArcSDE реализует хранение данных в РСУБД, основываясь на модели базы пространственных данных, что предполагает ориентирование работы с данными на использование пространственных (в первую очередь векторных) данных. Представление пространственных данных в ArcSDE основано на стандартных видах данных в РСУБД.

Работа с пространственными данными
Для работы с пространственными данными обе системы используют встроенные процедуры и функции (свыше 300 у Oracle Spatial и более 450 у ArcSDE) и интерфейсы реализации алгоритмов работы на языках программирования Java, C/C++ и др., что позволяет создавать собственные модули для специфической предметной области. Системы поддерживают линейно-ссылочные (LRS) координаты, работу с трехи четырехмерными объектами и сетевыми моделями данных. Модель данных ArcSDE обеспечивает динамический контроль полноты данных и их соответствия заданным правилам (замкнутость границ полигонов, неразрывность производственных сетей, отслеживание недопустимых пересечений объектов и др.). В Oracle Spatial проверка корректности топологии данных реализована с помощью функций проверки топологии на уровнях объекта и слоя.

Поиск данных
При использовании Oracle Spatial в качестве системы управления пространственными данными применяется язык SQL. В дополнение к SQL-запросам, осуществляющим поиск данных по пространственным критериям, ArcSDE предоставляет механизм API-функций. Тем не менее, к основным критериям пространственного поиска относятся:
поиск данных в «окне»;
поиск данных по топологическому условию (пересечение с заданным объектом);
поиск данных на заданном удалении;
поиск данных по пространственным свойствам объекта (длина, площадь, периметр);
поиск ближайшего окружения (ближайших N объектов, отвечающих неким информационным условиям);
поиск данных по информационным условиям;
поиск данных по любой комбинации перечисленных выше условий.

Для повышения производительности поиска данных Oracle Spatial и ArcSDE предоставляют возможность индексирования пространственных данных. Механизмы индексирования Oracle Spatial представляют также возможность секционирования пространственного индекса и построения индексов, основанных на функции, что повышает производительность для задач со смешанным типом запросов (одновременно по пространственным и информационным характеристикам).

Заключение
Таким образом, можно сделать вывод, что Oracle Spatial оптимален для информационно-географических задач, где осуществляется хранение большого объема пространственных данных и основными операциями являются поиск и анализ данных по пространственному и информационному признакам. Отдельно следует отметить, что в таких системах, как правило, используется CУБД Oracle, а следовательно Oracle Locator (версия Spatial, ограниченная по функциональной нагрузке), функциональности которого достаточно для построения такого класса систем.

ArcSDE незаменим для задач, в которых первичными являются многопользовательская обработка и анализ пространственных данных, а также использование объектного подхода к построению сложных иерархических структур объектов реального мира, выраженных графически.

Для систем, где сочетаются обработка пространственных данных и анализ информации по пространственной и информационной составляющим, хорошим решением может являться использование ArcSDE для обработки пространственных данных, которые хранятся в Oracle Spatial.