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智慧园区物联网平台应用与行业分析
Smart Park IoT Platform Application and Industry Analysis

树型结构组织数据记录，以反映数据之间的隶属或层次关系。网络数据模型是层次数
据模型的一种广义形式，它是若干层次结构的，其优点是能反映现实世界中极为常见
的多对多的联系，缺点是复杂。一般而言，结构化模型能直接地反映现实世界中空间
实体之间的联系。

（2）面向操作的逻辑数据模型
关系数据模型是用二维表格表达数据实体之间的关系，用关系操作提取或查询数

据实体之间的关系，因此称之为面向操作的逻辑数据模型。其优点是灵活简单，但表
示复杂关系时比其他数据模型困难；当数据构成多层联系时，存储空间利用效率较低。
当前的一种发展趋势是将两者的优点集中起来，形成新的或改进的逻辑数据模型，
如扩展的网络模型。

3. 物理数据模型
逻辑数据模型并不涉及最底层的物理实现细节，但计算机处理的是二进制数据，

必须将逻辑数据模型转换为物理数据模型，即要设计空间数据的物理组织、空间存取
方法、数据库总体存储结构等。
（1）物理表示与组织
层次逻辑数据模型的物理表示方法主要有物理邻接法、表结构法、目录法。网络

数据模型的物理表示方法主要有变长指针表、位图法、目录法等。关系数据模型的物
理表示是用关系表进行的。物理组织主要是考虑如何在外存储器上以最优的形式存放

数据，通常要考虑操作效率、响应时间、空间利用和总的开销。
（2）空间数据存取
数据库的“存”是指从内存写一块到外存，“取”指从外存写一段到内存。常用

的存取方法有：
第一种是文件结构法：包括顺序结构（如二分查找，插值查找）、表结构（线性表，
倒排表）和随机结构。

第二种是索引文件：它是提高数据存取效率的基本方法。对索引的插入、删除等
只涉及索引记录本身，而对数据记录的操作要看具体的数据组织策略。如果索引本身
很大的话，就要对索引文件再索引，建立多级索引，如 B 树、B+ 树等。B 树是基于

主关键字的索引，若要根据次关键字进行索引，必须建立倒排索引表。但是，如果这
种基于次关键字的搜索是主要操作的话，这类索引就不适合了。
第三种，点索引结构：由于 B 树在进行基于次关键字的搜索时是不适合的，为此，

将空间定位数据及其属性看作是多维空间中的点，采用栅格索引、KD 树、四叉树、
R 树等多维点索引结构进行索引。

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