Cơ sở dữ liệu địa lý (CSDLĐL) là một loại cơ sở dữ liệu chuyên biệt, được thiết kế để lưu trữ, quản lý và xử lý các dữ liệu có liên quan đến vị trí không gian. CSDLĐL có thể được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như bản đồ số, hệ thống thông tin địa lý (GIS), quản lý tài nguyên thiên nhiên, quy hoạch đô thị, giao thông vận tải, an ninh quốc gia và nhiều hơn nữa. Trong bài luận này, chúng ta sẽ tìm hiểu về các khái niệm cơ bản, các bước thiết kế và các kỹ thuật đánh chỉ mục của CSDLĐL.
Các khái niệm cơ bản của CSDLĐL
Trước hết, chúng ta cần phân biệt giữa hai khái niệm: dữ liệu không gian và dữ liệu địa lý. Dữ liệu không gian là dữ liệu mô tả vị trí, hình dạng, kích thước và mối quan hệ của các đối tượng trong không gian hai hoặc ba chiều. Dữ liệu không gian có thể được biểu diễn bằng các điểm, đường, đa giác hoặc các hình khối. Dữ liệu địa lý là một loại dữ liệu không gian, nhưng có thêm thuộc tính về ngữ nghĩa, nguồn gốc và thời gian của các đối tượng. Ví dụ, một con sông là một đường trong không gian, nhưng còn có tên, nguồn nước, chiều dài, lưu lượng và lịch sử phát triển.
Một CSDLĐL bao gồm hai thành phần chính: cơ sở dữ liệu không gian và cơ sở dữ liệu thuộc tính. Cơ sở dữ liệu không gian lưu trữ các thông tin về hình học và vị trí của các đối tượng không gian. Cơ sở dữ liệu thuộc tính lưu trữ các thông tin về các thuộc tính khác của các đối tượng không gian, như tên, loại, màu sắc, giá trị và thời gian. Các thành phần này được liên kết với nhau bằng các khóa chính và khóa ngoại.
Các loại mô hình dữ liệu trong CSDLĐL
Có nhiều loại mô hình dữ liệu được sử dụng để biểu diễn CSDLĐL, nhưng chúng ta sẽ chỉ nói về hai loại phổ biến nhất: mô hình dữ liệu vectơ và mô hình dữ liệu raster.
Mô hình dữ liệu vectơ là một loại mô hình dựa trên các đối tượng cơ bản là điểm, đường và đa giác. Mỗi đối tượng được xác định bằng một danh sách các tọa độ trong hệ tọa độ tham chiếu. Mô hình này có ưu điểm là biểu diễn chính xác hình dạng và kích thước của các đối tượng, cho phép thực hiện các phép toán không gian như cắt, giao, hợp và khoảng cách. Tuy nhiên, mô hình này cũng có nhược điểm là khó xử lý các dữ liệu liên tục, như độ cao, nhiệt độ, độ ẩm và màu sắc.
Mô hình dữ liệu raster là một loại mô hình dựa trên các đơn vị cơ bản là ô vuông (pixel) có cùng kích thước. Mỗi ô vuông được gán một giá trị số hoặc màu để biểu diễn một thuộc tính của vùng đất tương ứng. Mô hình này có ưu điểm là dễ xử lý các dữ liệu liên tục, như ảnh vệ tinh, bản đồ địa hình và bản đồ độ cao. Tuy nhiên, mô hình này cũng có nhược điểm là chiếm nhiều dung lượng lưu trữ, mất đi chi tiết của các đối tượng và khó thực hiện các phép toán không gian.
Các loại mô hình dữ liệu này có thể được kết hợp với nhau để tạo ra các CSDLĐL phức tạp hơn, như mô hình dữ liệu vectơ-raster, mô hình dữ liệu lưới và mô hình dữ liệu đa tầng.
Tính toàn vẹn của quan hệ trong CSDLĐL
Trong CSDLĐL, các quan hệ giữa các đối tượng không gian và thuộc tính cần được duy trì và bảo vệ khỏi các thao tác sai lầm hoặc cố ý. Để làm được điều này, chúng ta cần áp dụng các ràng buộc về tính toàn vẹn của quan hệ. Có ba loại ràng buộc chính: ràng buộc toàn vẹn thực thể, ràng buộc toàn vẹn tham chiếu và ràng buộc toàn vẹn không gian.
Ràng buộc toàn vẹn thực thể là ràng buộc đảm bảo rằng mỗi đối tượng trong CSDLĐL phải có một khóa chính duy nhất để xác định nó. Khóa chính có thể là một thuộc tính hoặc một kết hợp của nhiều thuộc tính. Ví dụ, trong CSDLĐL về bản đồ Việt Nam, khóa chính của một tỉnh có thể là mã tỉnh hoặc tên tỉnh.
Ràng buộc toàn vẹn tham chiếu là ràng buộc đảm bảo rằng mỗi giá trị của khóa ngoại trong CSDLĐL phải trùng khớp với một giá trị của khóa chính trong bảng liên quan. Khóa ngoại là thuộc tính được sử dụng để liên kết hai bảng với nhau. Ví dụ, trong CSDLĐL về bản đồ Việt Nam, khóa ngoại của một huyện có thể là mã tỉnh hoặc tên tỉnh của tỉnh chứa nó.
Ràng buộc toàn vẹn không gian là ràng buộc đảm bảo rằng các thông tin không gian của các đối tượng trong CSDLĐL phải tuân theo các quy tắc logic và nhất quán. Có nhiều loại ràng buộc không gian, như ràng buộc không gian kiểu (spatial type constraint), ràng buộc không gian miền (spatial domain constraint), ràng buộc không gian cấu trúc (spatial structure constraint) và ràng buộc không gian ngữ nghĩa (spatial semantic constraint). Ví dụ, trong CSDLĐL về bản đồ Việt Nam