Bibliographie & annexes
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Auteur(s)
-
Robert LAURINI : Professeur à l’Université Claude Bernard Lyon I
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Lire l’articleINTRODUCTION
Parmi la diversité des bases de données, les bases de données géographiques occupent une place toute particulière. Dans une certaine mesure, elles peuvent être considérées comme des bases de données multimédia, mais, en réalité, la nature même des informations, leur volume et la spécificité des traitements impliquent des modélisations et des structurations particulières dans lesquelles la géométrie occupe une place primordiale. Et cela a conduit à mettre au point des logiciels spéciaux connus sous le nom de Systèmes d’Informations Géographiques (SIG) parfois aussi appelés systèmes d’informations localisées ou spatiales. En effet, à titre d’exemple, une base de données d’une ville d’un million d’habitants atteint aisément le milliard de points à mémoriser, gérer, etc., et la représentation cartographique est le mode privilégié de sortie de ces informations : ainsi, on est amené à utiliser des techniques différentes de celles des bases de données classiques.
L’importance de ce domaine a même donné naissance à une nouvelle science appelée géomatique qui possède ses ouvrages et ses revues particulières.
L’objet de cet article est de donner un rapide aperçu sur ce domaine en très forte expansion à l’heure actuelle. Successivement, seront présentées les données géographiques et leurs particularités, leur modélisation, les requêtes spatiales, l’indexation spatiale et les hypercartes.
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Hypercartes4. Indexation spatiale
Afin d’améliorer les temps de réponse, les bases de données classiques font appel à des techniques d’accélération. Par exemple, une bonne indexation des identificateurs peut améliorer considérablement les temps de réponse d’une base de données relationnelle. Dans le cas des bases de données géographiques, le problème provient de l’utilisation des localisants, que l’on peut considérer comme des clés à deux dimensions. Différentes techniques peuvent être utilisées comme celle des quadtrees dans de nombreux SIG.
Une autre technique relativement courante s’appuie sur la notion d’arbre de rectangles. Tout objet est repéré par son rectangle englobant, et les rectangles voisins sont regroupés dans un pseudo-rectangle plus grand. La figure 14 donne un exemple d’arbres de rectangles. Cependant, cette technique nécessite souvent de décomposer les objets tombant à cheval (D) sur deux pseudo-rectangles (D1 et D2). Et bien évidemment, dans un souci d’efficacité, tous les objets d’une même feuille terminale doivent être regroupés ensemble sur disque.
À titre d’exemple, si on considère les départements français (disons 100), sans indexation spatiale, on devra faire en moyenne 50 tests d’appartenance. Grâce à un arbre à 2 niveaux (10 paquets de 10), on tombera à 10/2 + 10/ 2 = 10 tests en moyenne.
Aussi la qualité de l’accès à une base de données géographiques se mesure-t-elle à l’efficacité de l’indexation spatiale, ce qui pose de redoutables difficultés aux systèmes basés sur le relationnel et dans une moindre mesure sur les systèmes objets, nécessitant de faire coexister deux modes d’indexation conçus sur des critères totalement différents, l’un sur les identifiants et l’autre sur les localisants.
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