資料庫葉子

⑴ 什麼叫資料庫結構

資料庫結構是指在計算機的存儲設備上合理存放的相關聯的有結構的數據集合的結構。一個資料庫結構含有各種成分，包括資料庫、數據表、欄位等。

資料庫(Database)

Visual Basic中使用的資料庫是關系型資料庫(Relational Database)。一個資料庫由一個或一組數據表組成。每個資料庫都以文件的形式存放在磁碟上，即對應於一個物理文件。不同的資料庫，與物理文件對應的方式也不一樣。對於dBASE,FoxPro和Paradox格式的資料庫來說，一個數據表就是一個單獨的資料庫文件，而對於Microsoft Access、Btrieve格式的資料庫來說，一個資料庫文件可以含有多個數據表。

1、數據表(Table)

簡稱表，由一組數據記錄組成，資料庫中的數據是以表為單位進行組織的。一個表是一組相關的按行排列的數據；每個表中都含有相同類型的信息。

表實際上是一個二維表格，例如，一個班所有學生的考試成績，可以存放在一個表中，表中的每一行對應一個學生，這一行包括學生的學號，姓名及各門課程成績。

2、記錄(Record)

表中的每一行稱為一個記錄，它由若干個欄位組成。

3、欄位(Field)

也稱域。表中的每一列稱為一個欄位。每個欄位都有相應的描述信息，如數據類型、數據寬度等。

(1)資料庫葉子擴展閱讀：

資料庫結構的其他組成結構：

1、索引(Index)

為了提高訪問資料庫的效率，可以對資料庫使用索引。當資料庫較大時，為了查找指定的記錄，則使用索引和不使用索引的效率有很大差別。

索引實際上是一種特殊類型的表，其中含有關鍵欄位的值(由用戶定義)和指向實際記錄位置的指針，這些值和指針按照特定的順序(也由用戶定義)存儲，從而可以以較快的速度查找到所需要的數據記錄。

2、查詢(Query)

一條SQL(結構化查詢語言)命令，用來從一個或多個表中獲取一組指定的記錄，或者對某個表執行指定的操作。當從資料庫中讀取數據時，往往希望讀出的數據符合某些條件，並且能按某個欄位排序。使用SQL，可以使這一操作容易實現而且更加有效。

SQL是非過程化語言(有人稱為第四代語言)，在用它查找指定的記錄時，只需指出做什麼，不必說明如何做。每個語句可以看作是一個查詢(query)，根據這個查詢，可以得到需要的查詢結果。

3、過濾器(Filter)

過濾器是資料庫的一個組成部分，它把索引和排序結合起來，用來設置條件，然後根據給定的條件輸出所需要的數據。

4、視圖(view)

數據的視圖指的是查找到(或者處理)的記錄數和顯示(或者進行處理)這些記錄的順序。在一般情況下，視圖由過濾器和索引控制。

⑵ 簡述資料庫應用系統的設計步驟

資料庫設計的基本步驟：

1、系統需求分析與設計。

2、概念結構分析與設計。

3、邏輯結構分析與設計。

4、物理結構分析與設計。

5、系統實施。

6、系統維護。

(2)資料庫葉子擴展閱讀：

資料庫設計技巧：

1、原始文件與實體的關系

它可以是一對一，一對多，多對多的關系。一般來說，它們是一對一的關系：一個原始文檔只對應於一個實體。在特殊情況下，它們可以是一對多或多對一關系，即一個原始文檔對應於多個實體，或者多個原始文檔對應於一個實體。

這里的實體可以理解為基本表。在對應關系明確後，對輸入介面的設計非常有利。

2、主鍵和外鍵

一般來說，實體不能既沒有主鍵也沒有外鍵。在E－R圖中，葉中的實體可以定義主鍵或不定義主鍵（因為它沒有子代），但它必須有外鍵（因為它有父項）。

主鍵和外鍵的設計在全局資料庫的設計中起著重要的作用。當全球資料庫的設計完成後，一位美國資料庫設計專家說：「鑰匙無處不在，只有鑰匙。」。這是他資料庫設計的經驗，也體現了他對信息系統核心（數據模型）高度抽象的理念。

因為：主鍵是一個高度抽象的實體。主鍵和外鍵的配對表示實體之間的連接。

3、基本表的屬性

基本表不同於中間表和臨時表，因為它具有以下四個特點：

原子性。基本表中的欄位不可分解。

原始主義。基本表中的記錄是原始數據（基本數據）的記錄。

演繹的。所有輸出數據都可以從基本表和代碼表中的數據導出。

穩定。基本表的結構比較穩定，表中的記錄要長期保存。

在了解基本表的性質之後，在設計資料庫時，可以將基本表與中間表和臨時表區分開來。

⑶ 圖像控制點庫的建立及應用方法探討

曾福年 趙翠玲

（中國國土資源航空物探遙感中心，北京，100083）

摘要：本文探討了建立SPOT5圖像控制點資料庫的原理和方法，介紹了如何建立適合於SPOT5校正的控制點資料庫，並提取控制點與待糾正影像進行自動或人工干預匹配，尋找預正射影像上的同名點建立控制點對，實現對影像的幾何糾正。

關鍵詞：SPOT5圖像；控制點資料庫；匹配；幾何糾正

1 引言

SPOT5圖像的正射糾正是土地動態監測項目中圖像處理的一個基本過程，無論是物理模型方程法還是多項式糾正法，都需要利用地面控制點來解算轉換矩陣以實現幾何糾正。目前，土地動態監測項目已經開始建立許多的圖像控制點，包括正射糾正後的航空或高分辨遙感數字圖像控制點、掃描糾正後的大比例數字地形圖上圖形控制點和新測的野外GPS圖像控制點。但這些控制點要有效地利用起來，其關鍵是有效地管理這些控制點。這些控制點應該在使用後被存儲，再次使用時可以重新調用和更新。因此，建立控制點資料庫以實現控制點的有效利用就非常必要了。由於圖像控制點的特殊性，本文就圖像控制點資料庫的建立和使用方法進行闡述。

圖像控制點就是包含具有地理位置信息的一個地物的圖像，其存儲格式是帶地理信息的柵格形式。圖像控制點是利用影像之間的匹配來尋找預正射影像上的同名點，從而可以避免傳統控制點的標志在預正射影像上不易於識別的困難。在計算機軟硬體和模式識別技術的支持下，利用圖像控制點來代替傳統的控制點進行幾何糾正，可以大大減輕勞動強度和提高作業效率與糾正精度。

2 圖像控制點庫建立

圖像控制點資料庫的根本目的是用來對控制點進行有效的管理並方便地提取控制點來實現圖像的幾何糾正。這要求資料庫的設計應圍繞著控制點的使用來進行。在進行SPOT5幾何糾正時，待糾正影像的概略空間范圍是根據SPOT5 的軌道參數已知的，控制點就是按照這個范圍來提取的。控制點資料庫首先實現以空間范圍為基礎的控制點查詢是控制點資料庫的最基本功能，同時，每一個圖像控制點都包含兩種數據，圖像數據和屬性數據，這兩種數據的連接是應用控制點資料庫的重要依據。應用控制點資料庫應使用帶有自動位置預測的遙感軟體。圖像控制點資料庫的設計就是根據這三個基本原則來進行的。

2.1 圖像控制點來源

圖像控制點是以圖像為基礎，以矢量為輔的文件。

（1）把正射糾正後的航空或遙感數字圖像上裁剪下來的典型區域的一小塊范圍的圖像作為圖像控制點。

（2）根據野外GPS控制點坐標，在原始圖像上標注控制點的位置，並附帶有原數據說明文檔和實地數碼相片。

（3）從掃描糾正後的數字地形圖上得到的典型地物區域的一小塊范圍的數字圖像作為圖像控制點。

（4）圖像控制點參考坐標系統應與要求的成果圖像的坐標系統一致。

2.2 基礎控制點庫的內容

控制點庫是管理圖像控制點的，圖像控制點包含兩種數據：圖像數據和屬性數據。無論採用何種方式採集的圖像控制點，都同時具有這兩種數據。圖像數據和屬性數據分開存放在不同的庫體之中，圖像數據的存儲格式是柵格形式，而且屬性數據的存儲格式是矢量形式。圖像數據和屬性數據必須建立存放在不同的庫體之中的連接。

2.2.1 圖像數據

圖像控制點是以柵格形式存儲的包含某一個明顯地物的圖像。在資料庫中，由於柵格圖像的特殊性，它無法像屬性數據以一條記錄來存儲，每一個圖像都是以柵格文件存儲在一定的目錄下，按目錄來進行管理。圖像的大小一般在100×100像素和200×200像素之間，以能包含一明顯地物為准。圖像控制點區別於傳統的控制點就在於它有圖像數據。圖像中的明顯地物是指在一定的范圍內可以區別於周圍其他地物的，可以是一個道路的交叉口，也可以是一個小河流的拐彎處，甚至可以是一個小島。它的特點使得它在傳統的控制點無法確定的區域能夠選點進行幾何糾正。

2.2.2 屬性數據

屬性數據是用來描述控制點的地理位置等關系的。一組圖像要當作控制點來進行幾何糾正，它們必須具有在某一確定的投影空間的正確的相互位置關系。圖像控制點的地理位置就是由它們的屬性數據來描述的，為了正確描述地理位置關系，每一個控制點的屬性數據要具有和影像數據進行聯結的一致ID標識號，以實現圖像數據與屬性數據的正確連接。所有控制點的屬性數據格式是相同的，因此屬性資料庫是關系資料庫，每一個圖像控制點的屬性以規定的格式記錄。屬性數據記錄包括：圖像控制點來源；控制點坐標；數據說明；參考橢球；影像的比例尺；超級連接的野外GPS控制點數碼相片。

2.2.3 坐標系統

所有的圖像控制點都是投影到一定的參考坐標系統里的。為了提高資料庫的使用性能，正確表示控制點在整個資料庫范圍內的相互地理位置關系，控制點應該採用統一的坐標系統，以利於控制點的正確查詢提取與使用。

2.3 控制點庫的結構

不同地區的控制點數目不同，大范圍地區的控制點數據量非常大。大范圍地區單一的一個資料庫對於控制點的查詢使用是非常不便的，會降低資料庫的性能，因此為了快速方便地查詢提取控制點，就要以索引的方式來層層建庫，形成一個樹形結構的控制點庫體。由於控制點是按空間的地理位置來分布的，因此按地理位置范圍來將一個大的區域分為幾個小的區域是合理的，而且可以根據實際的情況來對小的區域進行進一步的細分，由此從上到下建立一級一級的索引資料庫。

頂級資料庫是全局資料庫，它描述的是整個建庫范圍內的分區資料庫的信息，也是關系資料庫。它的記錄描述的內容是：子資料庫的名稱，子資料庫所包含的范圍信息等。根據實際的情況，子資料庫中描述的可以是再下一級的資料庫的信息，也可以是控制點的信息。

圖1 樹形資料庫結構

在這個樹形的資料庫結構中，葉子資料庫處在最基礎位置，描述的是圖像控制點的信息。當要從資料庫中提取控制點時，就可以從頂端的資料庫一層一層地向下查詢，直至葉子資料庫查詢基礎控制點庫的內容，見圖1。

從結構圖看出，由於圖像和屬性數據是以文件存放在某一確定的目錄中，圖像資料庫的管理實際就是對文件目錄的管理。合理的組織文件目錄才能夠實現圖像數據與屬性數據的連接，這就要求目錄的結構與命名和屬性資料庫要一致。

3 控制點庫的應用

圖像控制點庫的目的就是有效地組織管理控制點，方便地提取某一影像范圍內的控制點來進行幾何糾正。一景待糾正的SPOT5 影像，由於原始數據軌道參數的導入，可以得到它的一個帶有地理信息的影像。根據這個地理信息范圍，從最上一級的控制點資料庫開始，找到這一影像所在范圍的子資料庫，再進入下一級資料庫，進行同樣的判斷，直至最底層的資料庫，就可以提取出位於這一影像范圍內的圖像控制點，進行幾何糾正。

一個控制點一旦被提取出來，就可以獲取它的地理位置數據，根據它的位置和待糾正遙感影像的地理信息，可以自動匹配控制點在影像上的大致位置范圍，在這一范圍內進行搜索，可以大大縮小同名點匹配的搜索過程，提高匹配的速度和精度。

在使用控制點時，不管 GPS 控制點還是圖像控制點，簡單的方法是在待糾正的影像上標識出控制點的大致范圍，這可以僅根據控制點的地理坐標和影像的范圍來獲取，然後用滑鼠在計算機屏幕上通過點擊來獲取控制點的同名點的影像像素坐標。要實現幾何糾正的自動化，就要利用影像的匹配技術來進行控制點與待糾正影像上的同名點的自動匹配。根據控制點的種類的不同，採取不同的匹配技術來進行。控制點資料庫中應用過程參見圖2。

圖2 控制值資料庫應用過程

3.1 遙感數字圖像控制點配准方法

對正射糾正後的航空或遙感數字圖像上裁剪下來的典型區域的一小塊范圍的圖像作為圖像控制點採用基於區域特徵的和基於點特徵的配准方法。

3.1.1 基於區域的配准方法

基於區域的配准方法是將待配准圖像中一塊區域與參考圖像中的相同尺寸的區域從統計學上進行比較，其相似度評測標準是從兩塊區域的標准化交叉相關系數中取最大值者。也可以通過FFT變換將圖像由時域變換到頻域，然後再進行配准。對位移量比較大的圖像，可以先校正圖像的旋轉，然後建立兩幅圖像之間的映射關系。但如果圖像中存在比較大的雜訊和灰度差異時，這個交叉相關測量標准就變得不可靠。

3.1.2 基於點特徵的配准方法

基於點特徵的配准方法有較高的性能。它有兩個過程：特徵抽取和特徵配准，一系列的圖像分割技術都被用到特徵的抽取和邊界檢測上。如Canny運算元、拉普拉斯高斯運算元、區域生長運算元。抽取出來的空間特徵有閉合的邊界、開邊界、交叉線以及其他特徵。特徵匹配的演算法有：交叉相關、距離變換、動態編程、結構匹配等演算法。

3.2 GPS 控制點配准方法

對野外GPS控制點在原始圖像上標注控制點的位置和掃描糾正後的數字地形圖上得到的典型地物區域的一小塊范圍的數字圖像作為控制點採用人工匹配同名點的方法。

由於地形圖控制點所提供的僅是地物的一個結構信息，類似於影像的紋理。它不反映地物的光譜信息，與待糾正影像上的內容不一致；它不能利用控制點片中的數據直接來進行影像匹配。因此，只能利用這一個結構信息採用人工匹配同名點的方法，在可以自動預測控制點在影像上的大致位置范圍內，根據影像的紋理特徵尋找控制點的同名點。

綜合上述方法，在對足夠數目的控制點進行匹配找到同名點後，就可以根據這些控制點解算轉換矩陣實現幾何糾正。

圖像控制點庫的建立是一項基礎的工作，大量的數據要輸入資料庫。一旦資料庫建立起來，可以利用最新的遙感數據進行更新，當需要利用控制點對新的遙感數據進行幾何糾正時，可以方便快捷地提取控制點，提高工作效率，為土地調查工作提供技術保障。

參考文獻

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張祖勛，張劍清.數字攝影測量學.武漢：武漢測繪科技大學出版社，1996

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陳躍峰，肖自美.基於內容查詢的圖像資料庫系統模型［J］.中國圖像圖形學報，1997

⑷ 資料庫b樹葉節點是存儲數據頁嗎

B+ 樹是一種樹數據結構，是一個n叉樹，每個節點通常有多個孩子，

一棵B+樹包含根節點、內部節點和葉子節點。根節點可能是一個葉子節點，

也可能是一個包含兩個或兩個以上孩子節點的節點。

B+ 樹通常用於資料庫和操作系統的文件系統中。

NTFS, ReiserFS, NSS, XFS, JFS, ReFS 和BFS等文件系統都在使用B+樹作為元數據索引。

B+ 樹的特點是能夠保持數據穩定有序，

其插入與修改擁有較穩定的對數時間復雜度。B+ 樹元素自底向上插入。

⑸ SQL 查找葉子節點

你好
如果是oracle 資料庫的話，通過start with connect by 查詢
有個叫connect_by_isleaf 函數直接判斷是不是葉子！
要是別的資料庫，cte遞歸也能查，但是復雜點！
祝你好運

⑹ 什麼是資料庫節點

資料庫節點：
單節點就是資料庫軟體安裝在一台伺服器上。
雙節點就是資料庫軟體安裝在兩台伺服器上，可能是為高可用，或者負載均衡來考慮的，比如oracle 的RAC，一般就是雙節點。
多節點就是資料庫軟體安裝在多台伺服器上，這樣形成更大的集群，其中每一台安裝有資料庫軟體的伺服器就叫一個節點。
比較一下網路節點的概念，就清楚了：
每一台連上網路的計算機都是一個網路節點 。
整個網路就是由這許許多多的網路節點組成的。

⑺ 潭州教育集團CTO-葉子老師

葉子，男，潭州軟體學院前端開發工程師，畢業於華南師大，精通多種操作系統、嵌入式開發及Oracle資料庫等技術；

教學風格幽默詼諧，很受年輕人喜歡，在他的字典中很難找到「不可能」這幾個字，「姿勢要帥 行動要快」是他的口頭禪兼座右銘。搭救過女大學生，他的個人傳奇故事還沒有被大眾所知。

⑻ 資料庫中葉子頁指什麼

一般指四葉的車軸草、苜蓿、或酢漿草。
第一片葉子代表真愛
第二片葉子代表健康
第三片葉子代表名譽
第四片葉子代表幸福

傳說中的四葉草是夏娃從天國伊甸園帶到大地上，花語是幸福。
學名苜蓿草，是多年生草本植物，一般只有三片小葉子，
葉形呈心形狀，葉心較深色的部分亦是心形。
最為有趣也最特別的是，在十萬株苜蓿草中，
你可能只會發現一株是『四葉草』，因為機率大約是十萬分之一。
因此『四葉草』是國際公認為幸運的象徵。
它的每片葉子都有著不同的意義，
當中包含了人生夢寐以求的四樣東西：
名譽、財富、愛情及健康，倘若同時擁有這些東西，那就是幸運了.

啟動四葉草的魔法： 幸運草
One leaf for name,（一葉帶來榮譽）
One leaf for wealth,（一葉帶來財富）
One for a faithfully lover,（一葉帶來愛情）
One for glorious health,（一葉帶來健康）
All in this four-leafed clover.（四葉草啊！你擁有了這四種能力.）
喃喃念完上述四葉草的頌曲後，用右手的兩只手指握著四葉草，慢慢的轉動四葉草，許下你的願望
大約每十萬朵中才能找出一朵來.
相傳發現4片小葉的白車軸草,就能帶來幸運與幸福
最正統的"四葉草"來自於白車軸草,它們的小葉片通常是三片.只有極少數在基因變異的情況下才會長出第四片葉子.所以說找到了四葉草是幸運的,一點也不為過.
其實,比白車軸草分布更為廣泛的"三葉草"是開黃色小花的酢漿草,但酢漿草發生變異的幾率很小,很難找到4片小葉的個體.

關於四葉草，還有一個很美的傳說呢！以前有一對戀人，他們真的很相愛，一起住在一片很美
的桃林里，但是因為一件特別小的事，他們鬧別扭了，彼此不肯讓步，終於有一天，愛神看不下去
了，他飄到他們住的那片桃林，悄悄撒了一個謊：告訴他們各方會有難，只有在桃林的最深處找到
那片四葉草才可以挽救他們，他們聽後裝作十分無所謂，可是心裡還是為對方擔憂著，那晚下雨了，
是暴雨，可是他們仍偷偷為對方到桃林最深處尋找四葉草，當他們知道對方都很在乎自己，都好感
動，決定讓四葉草見證他們的愛情，愛神笑了…… 這是愛神開的一個玩笑，因為她並不想讓幸福來
得過於容易，只有彼此在乎，彼此珍惜的人才配擁有幸福 ……
四葉草，愛情的見證！！
如今，四葉草已被製作成首飾，還被做成書出版了。這說明四葉草已深受人們的喜愛。人們都認為四葉草能帶來幸運，即使這不是真實的，但要是能找到四葉草，心裡還是會有一種說不出滿足感。

⑼ 資料庫索引的主要種類

資料庫索引好比是一本書前面的目錄，能加快資料庫的查詢速度。索引分為聚簇索引和非聚簇索引兩種，聚簇索引 是按照數據存放的物理位置為順序的，而非聚簇索引就不一樣了；聚簇索引能提高多行檢索的速度，而非聚簇索引對於單行的檢索很快。
根據資料庫的功能，可以在資料庫設計器中創建三種索引：唯一索引、主鍵索引和聚集索引。有關資料庫所支持的索引功能的詳細信息，請參見資料庫文檔。
提示：盡管唯一索引有助於定位信息，但為獲得最佳性能結果，建議改用主鍵或唯一約束。
唯一索引 唯一索引是不允許其中任何兩行具有相同索引值的索引。
當現有數據中存在重復的鍵值時，大多數資料庫不允許將新創建的唯一索引與表一起保存。資料庫還可能防止添加將在表中創建重復鍵值的新數據。例如，如果在employee表中職員的姓(lname)上創建了唯一索引，則任何兩個員工都不能同姓。
主鍵索引
資料庫表經常有一列或多列組合，其值唯一標識表中的每一行。該列稱為表的主鍵。
在資料庫關系圖中為表定義主鍵將自動創建主鍵索引，主鍵索引是唯一索引的特定類型。該索引要求主鍵中的每個值都唯一。當在查詢中使用主鍵索引時，它還允許對數據的快速訪問。
聚集索引
在聚集索引中，表中行的物理順序與鍵值的邏輯（索引）順序相同。一個表只能包含一個聚集索引。
如果某索引不是聚集索引，則表中行的物理順序與鍵值的邏輯順序不匹配。與非聚集索引相比，聚集索引通常提供更快的數據訪問速度。
索引列
可以基於資料庫表中的單列或多列創建索引。多列索引可以區分其中一列可能有相同值的行。
如果經常同時搜索兩列或多列或按兩列或多列排序時，索引也很有幫助。例如，如果經常在同一查詢中為姓和名兩列設置判據，那麼在這兩列上創建多列索引將很有意義。
確定索引的有效性：
檢查查詢的WHERE和JOIN子句。在任一子句中包括的每一列都是索引可以選擇的對象。
對新索引進行試驗以檢查它對運行查詢性能的影響。
考慮已在表上創建的索引數量。最好避免在單個表上有很多索引。
檢查已在表上創建的索引的定義。最好避免包含共享列的重疊索引。
檢查某列中唯一數據值的數量，並將該數量與表中的行數進行比較。比較的結果就是該列的可選擇性，這有助於確定該列是否適合建立索引，如果適合，確定索引的類型。

⑽ 什麼是葉子節點，什麼是子節點

葉子結點是離散數學當中的概念。一棵樹當中沒有子結點（即度為0）的結點，稱為葉子結點，簡稱「葉子」。 葉子是指度為0的結點，又稱為終端結點。
子節點是父節點的下一層節點。在資料庫管理中的數據模型中，早期階段的層次模型和網狀模型中，一個屬性如果有上一級，則稱這個上一級是它的父節點，如果沒有上一級，則這個屬性則無父節點。