멀티 파트 기능의 이점


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멀티 파트 포인트, 라인 및 폴리곤은 거의 모든 GIS에서 구현되지만 어떤 이점이 있습니까?

관계형 데이터베이스에서 서로 다른 피처가 공유하는 속성은 한 번만 저장할 수 있으며 ID를 사용하여 별도의 지오메트리 레코드에 연결합니다. 멀티 파트 기능은 기존의 플랫 파일 데이터 스토리지입니까?

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답변:


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소프트웨어가 멀티 파트 기능을 지원하지 않는 경우 공간 연산을 실행하기 위해 매우 복잡하고 복잡한 길이로 이동해야 할 수도 있습니다. 예를 들어, 두 다각형의 교점은 일반적으로 둘 이상의 연결된 구성 요소를 가질 수 있습니다. 이러한 교차가 임의의 수의 다각형이 아닌 단일 객체 (다중 다각형)를 반환한다고 가정하면 알고리즘 적으로나 개념적으로 편리합니다. (같은 이유로 영역이 0이지만 면적이 0 인 다각형 또는 범위와 면적이 없지만 위치가있는 다각형과 같은 다양한 형태의 null 및 퇴화 피처를 지원하는 것이 도움이됩니다. 이러한 작업은 기하학적 연산에서 발생할 수 있습니다. 사례별로 많은 까다로운 사후 처리를 제거하고 유용한 정보가 사라지는 것을 방지 할 수 있습니다.)

관계형 데이터베이스 관점에서 멀티 파트 기능을 사용하면 정규화가 가능합니다. 특성이 다각형 모음에서 분리 할 수없는 경우 해당 모음을 단일 개체로 표시하려고합니다. 좋은 예는 해안선을 가진 세계의 거의 모든 국가를 나타내는 지형지 물입니다. 국가에는 아마도 일부 섬이 포함되어 있기 때문입니다. RDBMS가 모든 작은 섬마다 국가 속성의 사본 하나를 만들도록 정말로 하시겠습니까? 아마 아닐 것입니다. 속성에 대한 포인터의 여러 사본을 유지하기를 원하지도 않습니다.

조정 된 다중 폴리 라인이 아닌 경우 네트워크 또는 분기 트리를 어떻게 표현 하시겠습니까?

수학 또는 알고리즘 데이터 구조의 관점에서 멀티 파트 기능을 허용하는 것은 복잡성이 아니라 단순화입니다. 다중 연결 다각형 ( "구멍"이있는 링 및 다각형)을 지원하려면 다중 부품 다각형을 나타내는 장치가 이미 필요합니다.

마지막으로, "벡터"객체와 그들의 전형적인 "스파게티 표현"은 단순 복합 이론에서 시작 됩니다. (그것은 단지 이론이 다소 빈약 연결을 통해 토폴로지 용어 "토폴로지"그렇지 않으면 본질적 이론에서 사용 아무것도 GIS,로 작성.) 그 이론은 필요하고, 여러 부분의 기능에서 혜택을 제공합니다. 실제로 단일 구성 요소를 갖는 것은 단순한 복합물의 정의의 일부가 아니라 일부 구성 요소가 즐기는 특별한 속성으로 드러납니다 (제로 상 동성 그룹 의 순위에 의해 감지 됨)). 따라서 "단일 부분"은 정의 속성이 아니라 다각형에 고리 또는 "구멍"이 토폴로지 품질 (첫 번째 상 동성 그룹의 순위와 관련됨)과 동일한 의미에서 토폴로지 품질 일뿐입니다. .


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아주 좋은 답변입니다. 다중 파트 기능을 사용하여 데이터베이스를 정규화하는 것에 대해 100 % 확신하지 못합니다. 각 다각형에는 여전히 영역 및 길이와 같은 고유 한 속성이 있으며 "그리스의 영역이 얼마나 많은 섬으로 구성되어 있는지"와 같은 쿼리가 없으면 응답하기가 어렵습니다. 각 다각형 속성을 제공합니다.
geographika

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@geographika Yours는 데이터베이스로 엔티티 (공간적이든 아니든)를 표현할 때 유연성이 필요한 이유를 보여주는 좋은 예입니다. 더 나아가 스트레칭, 하나는 또한 주장 할 수 개별 다각형과 같은 질문에 대답하기 위해 자신의 외부 및 내부 링에 "폭발"할 필요가 "호수까지 만들어 얼마나 많은 그리스의 영역을?" 주어진 데이터베이스 구조는 특정 쿼리를 쉽고 다른 쿼리를 어렵게 만듭니다. 따라서 올바른 데이터베이스 디자인의 일부에는 의도 된 데이터베이스 사용을 고려해야합니다. 좋은 (공간적) DBMS는 서로 다른 구조 사이에서 변환하는 메커니즘을 제공합니다.
whuber

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+1 좋은 답변입니다. 멀티 파트 기능에 대한 성능 단점을 논의 할 가치가 있습니다. 고속도로 지형지 물이 주 경계에 분할되어있는 미국 고속도로의 폴리 라인 지형지 물 클래스를 사용하십시오. 고속도로 이름을 풀어 두 번째 피쳐 클래스를 작성하면 I-10이 대륙에 걸쳐 있습니다. 이제 식별 도구의 성능을 비교하십시오. ESRI의 공간 인덱싱 전략이 변경되지 않는 한, 서로 겹치는 MBR이 훨씬 많기 때문에 멀티 파트 피쳐 클래스에서 속도가 느려집니다. MBR이 점과 겹치는 각 형상의 각 좌표가 검사됩니다.
Kirk Kuykendall

@Kirk 좋은 지적. 그러나 ESRI 기술의 결함은 원칙적으로 문제를 강조하는 것보다 더 중요합니다. 쿼드 트리와 같이 합리적으로 효율적이지만 간단한 공간 데이터 구조를 통해 특징을 식별하는 것은 (저장된 데이터 구조의 초기 캐싱 후) O (log (N)) 성능을 가져야합니다. 각각의 N 피처 (큰 것으로 추정 됨)를 평균 K 조각 (N에 비해 보통 또는 작다고 추정 됨)으로 나누면 log (N)이 log (N) + log (K)로 증가합니다. 눈에 띄지 않는.
whuber

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@Dandy 멀티 파트 지오메트리와 단순한 조각 모음의 차이점을 강조해 주셔서 감사합니다. 모든 멀티 파트 피처 유형이 반드시 구성 요소를 "제한"한다고 생각하지 않습니다. 이는 구현에 따라 다를 수 있습니다. "멀티 파트"개념에는 약간의 변형이 포함되어 있습니다.
whuber

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국가를 나타내는 단일 부분 다각형 테이블에 모집단 데이터를 결합한다고 상상해보십시오. 가입 방법에 따라 모든 섬은 해당 국가의 전체 인구를 얻거나 한 세트의 다각형 만 전체 인구를 얻습니다. 국가를 다중 부품 다각형으로 나타내지 않으면 인구를 배분하거나 (필수적으로 복잡하고 부정확 한) 결합하기 전에 다각형을 함께 수집해야합니다.이 경우 기본적으로 다중 부품 다각형으로 다시 끝나게됩니다.

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