Oracle spatial 空间数据SQL查询操作相关实例
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--select dlbm,dlmc,trim(zldwdm) as zldwdm_1 from gzdt where nvl(zldwdm,'t')='t' or zldwdm='';
update gzdt set ZLDWDM='510113106' where nvl(zldwdm,'t')='t' or zldwdm='';
commit;
delete from gzdt where ZLDWDM like '510113106%'
commit;
//获取空间面的面积
update gzdt set mj=mdsys.sdo_geom.sdo_area(geometry,0.0000000005);
//获取空间线的长度
update xzdw set cd=mdsys.sdo_geom.sdo_length(geometry,0.0000000005);
//删除空间数据 用SQL语句
//sql insert oracle spatial object 耕地
delete from spatial;
insert into spatial(dlbm,geometry)
select dlbm,geometry from v_dltb where dlbm in('011','012','013') ;
commit;
//插入空间数据 用SQL语句
insert into spatial(dlbm,geometry)
select dlbm,geometry from v_dltb where dlbm in('011','012','013') ;
commit;
//创建空间字段索引 oracle spatial table
//======================================
drop index index_spatial_v_gb_gdbhdk_h;
drop index index_spatial_v_jj_xzq_h;
drop index index_spatial_v_tdlygh_ytfq_xz_e;
drop index index_spatial_v_tdlyxz_dltb_h;
drop index index_spatial_v_tdly_nydfddj_k;
create index v_gb_gdbhdk_h_spatial_index on v_gb_gdbhdk_h(geometry) indextype mdsys.spatial_index;
create index v_jj_xzq_h_spatial_index on v_jj_xzq_h(geometry) indextype mdsys.spatial_index;
create index v_tdlygh_ytfq_xz_e_spatial_index on v_tdlygh_ytfq_xz_e(geometry) indextype mdsys.spatial_index;
create index v_tdlyxz_dltb_h_spatial_index on v_tdlyxz_dltb_h(geometry) indextype mdsys.spatial_index;
create index v_tdly_nydfddj_k_spatial_index on v_tdly_nydfddj_k(geometry) indextype mdsys.spatial_index;
//======================================
//创建字段索引
//=======================================
drop index index_fd_v_gb_gdbhdk_h_xzqdm;
drop index index_fd_v_jj_xzq_h_xzqdm;
drop index index_fd_v_tdlygh_ytfq_xz_e_xzqdm;
drop index index_fd_v_tdlyxz_dltb_h_zldwdm;
drop index index_fd_v_tdly_nydfddj_k_xzdm;
create index index_fd_v_gb_gdbhdk_h_xzqdm on v_gb_gdbhdk_h(xzqdm);
create index index_fd_v_jj_xzq_h_xzqdm on v_jj_xzq_h(xzqdm);
create index index_fd_v_tdlygh_ytfq_xz_e_xzqdm on v_tdlygh_ytfq_xz_e(xzqdm);
create index index_fd_v_tdlyxz_dltb_h_zldwdm on v_tdlyxz_dltb_h(zldwdm);
create index index_fd_v_tdly_nydfddj_k_xzdm on v_tdly_nydfddj_k(xzdm);
//=======================================
//读取空间数据字段sql geometry
select DLBM,dlmc,
mdsys.sdo_geom.sdo_area(geometry,0.0000000005) as geo_mj,
sdo_util.getnumelem(geometry) as num_elem,
sdo_util.getVertices(geometry) as Vertices,
sdo_util.GetNumRings(geometry) as Num_Rings,
sdo_util.to_gmlgeometry(geometry) as gmlgeo,
geometry
from v_dltb
//两空间图层相交运算
//任意相交运算mask=anyinteract
delete from gzdt;
insert into gzdt(dlbm,geometry)
select a.dlbm,
SDO_GEOM.SDO_INTERSECTION(a.geometry, b.geometry, 0.0001) as geometry
from v_dltb as a
v_ytfq as b
where sdo_relate(a.geometry,b.geometry,'mask=ANYINTERACT')='TRUE'
//在内部运算mask=inside
delete from gzdt;
insert into gzdt(dlbm,geometry)
select a.dlbm,
SDO_GEOM.SDO_INTERSECTION(a.geometry, b.geometry, 0.0001) as geometry
from v_dltb as a
v_ytfq as b
where sdo_relate(a.geometry,b.geometry,'mask=INSIDE')='TRUE'
//dltb_jbnt叠加分析
select * from v_dltb
where dlbm in('011','012','013') and dldwdm like '510112106%';
//
select d.dlbm,d.dlmc,
d.tbmj,d.tbdlmj,d.xzdwmj,d.lxdwmj,d.tkmj,
mdsys.sdo_geom.sdo_area(d.geometry,0.0000000005) as geo_mj,
sdo_util.getnumelem(d.geometry) as num_elem,
sdo_util.getVertices(d.geometry) as Vertices,
sdo_util.GetNumRings(d.geometry) as Num_Rings,
sdo_util.to_gmlgeometry(d.geometry) as gmlgeo,
SDO_GEOM.SDO_INTERSECTION(d.geometry, y.geometry, 0.0001) as geometry
from v_dltb d,
v_ytfq y
where d.dldwdm like '510112106%' and (d.dlbm in('021') or d.dlbz in('k','K')) and
y.xzqdm like '510112%' and
mdsys.sdo_geom.relate(d.geometry,'INSIDE',y.geometry,0.0001)='INSIDE';
//提取v_gbjj图层有效几何图形数据
select * from v_gbjj
where sdo_geom.validate_geometry_with_context(GEOMETRY,0.0001)='TRUE'
//提取v_gbjj图层无效几何图形数据
select * from v_gbjj
where sdo_geom.validate_geometry_with_context(GEOMETRY,0.0001)'TRUE'
//==the==end==

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La numérisation complète de la table peut être plus rapide dans MySQL que l'utilisation d'index. Les cas spécifiques comprennent: 1) le volume de données est petit; 2) Lorsque la requête renvoie une grande quantité de données; 3) Lorsque la colonne d'index n'est pas très sélective; 4) Lorsque la requête complexe. En analysant les plans de requête, en optimisant les index, en évitant le sur-index et en maintenant régulièrement des tables, vous pouvez faire les meilleurs choix dans les applications pratiques.

Les capacités de recherche en texte intégral d'InNODB sont très puissantes, ce qui peut considérablement améliorer l'efficacité de la requête de la base de données et la capacité de traiter de grandes quantités de données de texte. 1) INNODB implémente la recherche de texte intégral via l'indexation inversée, prenant en charge les requêtes de recherche de base et avancées. 2) Utilisez la correspondance et contre les mots clés pour rechercher, prendre en charge le mode booléen et la recherche de phrases. 3) Les méthodes d'optimisation incluent l'utilisation de la technologie de segmentation des mots, la reconstruction périodique des index et l'ajustement de la taille du cache pour améliorer les performances et la précision.

Oui, MySQL peut être installé sur Windows 7, et bien que Microsoft ait cessé de prendre en charge Windows 7, MySQL est toujours compatible avec lui. Cependant, les points suivants doivent être notés lors du processus d'installation: téléchargez le programme d'installation MySQL pour Windows. Sélectionnez la version appropriée de MySQL (communauté ou entreprise). Sélectionnez le répertoire d'installation et le jeu de caractères appropriés pendant le processus d'installation. Définissez le mot de passe de l'utilisateur racine et gardez-le correctement. Connectez-vous à la base de données pour les tests. Notez les problèmes de compatibilité et de sécurité sur Windows 7, et il est recommandé de passer à un système d'exploitation pris en charge.

La différence entre l'index cluster et l'index non cluster est: 1. Index en cluster stocke les lignes de données dans la structure d'index, ce qui convient à la requête par clé et plage primaire. 2. L'index non clumpant stocke les valeurs de clé d'index et les pointeurs vers les lignes de données, et convient aux requêtes de colonne de clés non primaires.

MySQL est un système de gestion de base de données relationnel open source. 1) Créez une base de données et des tables: utilisez les commandes CreateDatabase et CreateTable. 2) Opérations de base: insérer, mettre à jour, supprimer et sélectionner. 3) Opérations avancées: jointure, sous-requête et traitement des transactions. 4) Compétences de débogage: vérifiez la syntaxe, le type de données et les autorisations. 5) Suggestions d'optimisation: utilisez des index, évitez de sélectionner * et utilisez les transactions.

Dans la base de données MySQL, la relation entre l'utilisateur et la base de données est définie par les autorisations et les tables. L'utilisateur a un nom d'utilisateur et un mot de passe pour accéder à la base de données. Les autorisations sont accordées par la commande Grant, tandis que le tableau est créé par la commande Create Table. Pour établir une relation entre un utilisateur et une base de données, vous devez créer une base de données, créer un utilisateur, puis accorder des autorisations.

MySQL et MARIADB peuvent coexister, mais doivent être configurés avec prudence. La clé consiste à allouer différents numéros de port et répertoires de données à chaque base de données et ajuster les paramètres tels que l'allocation de mémoire et la taille du cache. La mise en commun de la connexion, la configuration des applications et les différences de version doivent également être prises en compte et doivent être soigneusement testées et planifiées pour éviter les pièges. L'exécution de deux bases de données simultanément peut entraîner des problèmes de performances dans les situations où les ressources sont limitées.

MySQL prend en charge quatre types d'index: B-Tree, hachage, texte intégral et spatial. 1. L'indice de tree B est adapté à la recherche de valeur égale, à la requête de plage et au tri. 2. L'indice de hachage convient aux recherches de valeur égale, mais ne prend pas en charge la requête et le tri des plages. 3. L'index de texte complet est utilisé pour la recherche en texte intégral et convient pour le traitement de grandes quantités de données de texte. 4. L'indice spatial est utilisé pour la requête de données géospatiaux et convient aux applications SIG.
