# 空间数据与关系型数据库
由于空间数据具有空间位置、非结构化、空间关系、分类编码、海量数据等特征，一般的商用数据库管理系统难以满足要求。面对空间数据的存储问题 ，国内外主要有两种解决方案：
- 关系型数据库 + 空间数据引擎（中间件），如esri的ArcSDE和MapInfo的SpatialWare；
- 扩展对象关系型数据库，如Oracle的Oracle Spatial、IBM的DB2 Spatial Extender。
关系型数据库 + 空间数据引擎
空间数据交给独立于数据库之外的空间数据引擎，由空间数据引擎来组织空间数据在关系型数据库种的存储。当需要访问数据时，通知空间数据引擎，由引擎从关系型数据库中取出数据并转化为用户可以使用的方式。
- 优点：访问速度快，支持通用的关系数据库管理系统，空间数据按BLOB存取，可跨数据库平台，与特定GIS平台结合紧密，应用灵活。
- 缺点：空间操作和处理无法在数据库内核中实现，数据模型较为复杂，扩展SQL比较困难，不易实现数据共享与互操作。
扩展对象关系型数据库
支持抽象的数据类型（ADT）及其相关操作的定义*;用户利用这种能力可以增加空间数据类型及相关函数，从而将空间数据类型与函数就从中间件（空间数据引擎）转移到了数据库管理系统中，不必采用空间数据引擎的专用接口进行编程，而是使用增加了的空间数据类型和函数的标准扩展型SQL*语言来操作空间数据。
- 优点：空间数据的管理与通用数据库系统融为一体，空间数据按对象存取，可在数据库内核中实现空间操作和处理，扩展SQL比较方便，较易实现数据共享与互操作。
- 缺点：实现难度大，压缩数据比较困难。
在标准的对象关系型数据库中，采用用户自定义数据类型（UDT）的SQL规范，对存储类型进行扩展，创建用于存储和表示地理要素的数据类型，在二维表中，使用单独的一列表示几何特征，如esri公司提供的支持多种数据库的ST_Geometry ，还有开源的PostgreSQL数据库空间数据的扩展模块PostGIS。它们都采用符合开放地理空间联盟 (OGC) 标准的结构化查询语言 (SQL) 来访问地理数据和数据库，提供空间数据类型、空间索引和空间函数。
# 参考文章
[1] PostGIS开启开源空间数据库的未来 https://blog.csdn.net/chinalog/article/details/6283596