Click here to load reader

Manajemen Basis Data dalam SIG - ayu_ws.staff. Basis+Data+SIG.pdf · PDF filedigunakan pada basis data biasa (B-Tree) tidak dapat digunakan ... Seluruh data dalam model database relasional

  • View
    242

  • Download
    2

Embed Size (px)

Text of Manajemen Basis Data dalam SIG - ayu_ws.staff. Basis+Data+SIG.pdf · PDF filedigunakan...

Manajemen Basis Data dalam SIG

Pertemuan 6

Wahyu Supriyatin

Data Spasial

Data spasial ada 2 tipe yaitu :

1. Data Geografis (2D), seperti : peta jalan, peta penggunaan tanah, peta kepemilikan tanah, peta politis yang menunjukkan perbatasan, citra medis, cuaca.

2. Data Computer Aided Design (CAD) (2D/3D), seperti : informasi spasial mengenai konstruksi dari sebuah objek (bangunan, mobil, pesawat terbang).

Data Geografis

Data geografis ada 2 tipe yaitu :

1. Data Raster, terdiri dari data peta piksel (2D/3D). Contoh : citra satelit awan (2D), citra suhu pada wilayah dengan ketinggian berbeda.

2. Data Vektor, terbentuk berdasarkan objek geometris dasar 2D (garis, titik, segitiga atau poligon) atau bentuk 3D (silinder, bola, kubus).

Sistem Manajemen Basis Data dalam SIG

Basis Data Spasial

Kumpulan dari tipe data spasial, operator, indice dan strategi pemrosesan.

Basis data spasial digunakan untuk menyimpan data geografi yang terdapat pada Geographic Information System (GIS).

Objek spasial :

Mempunyai bentuk geometris, ukuran & lokasi koordinat

Berubah menurut waktu.

Spasial DBMS

SDBMS merupakan suatu perangkat lunak yang dapat bekerja seperti DBMS yang ada.

SDBMS mendukung model data spasial dan tipe data abstrak spasial serta bahasa query.

SDBMS mendukung indeksing spasial algoritma serta pemrosesan operasi spasial yang efisien.

Contoh : Oracle Spatial Data Catridge, ESRI SDE

Spasial DBMS

DBMS yang selain menyediakan dan mengelola basis data biasa, juga memiliki kemampuan untuk menyimpan dan mengelola data spasial.

DBMS yang berupa middleware (contoh: ArcSDE).

Dapat diimplementasikan baik sebagai thick maupun thin client (Contoh: CGI vs Java).

SDBMS :

Bekerja diatas DBMS biasa

Mengijinkan model dan tipe data spasial

Mendukung bahasa untuk meng-querytipe data spasial

Mendukung pembuatan indeks spasial

Mempunyai algoritma yang efisien untuk operasi-operasi spasial

Memiliki aturan-aturan khusus untuk optimasi query.

Arsitektur SDBMS

Keuntungan SDBMS

SDBMS menyediakan struktur untuk penyimpanan dan analisa data spasial.

Data spasial terdiri dari objek-objek dalam ruang multi-dimensi. Tidak seperti table konvensional yang hanya memiliki dua dimensi (baris dan kolom).

Menyimpan data spasial dalam DBMS standar membutuhkan tempat penyimpanan dalam jumlah yang sangat besar.

Mengambil dan menganalisa data spasial dari DBMS standar membutuhkan waktu yang lama serta sulit dilakukan, sehingga dapat mengakibatkan banyak kesalahan

SDBMS menyediakan tempat penyimpanan, proses pengambilan, dan proses analisa data spasial yang jauh lebih efisien

Tipe Data yang Disimpan dalam SDBMS

Data spasial dua dimensi Koordinat geography

Koordinat cartesian (2D)

Jaringan

Direction (arah)

Data spasial tiga dimensi Cuaca

Koordinat Cartesian (3D)

Topologi

Foto satelit

Penggunaan dan Pengguna SDBMS

Tiga tipe penggunaan SDBMS : Mengelola data spasial

Menganalisa data spasial

Penggunaan data spasial tingkat tinggi

Beberapa contoh pengguna SDBMS: Agen transportasi untuk memantau proyek-proyeknya

Manajer asuransi untuk mempertimbangkan profil lokasi beresiko

Dokter untuk membandingkan data Magnetic Resonance Images (MRI)

Sistem tanggap darurat untuk mencari jalur tercepat ke korban

Perusahaan selular untuk memantau penggunaan telepon

SDBMS Three Layer Structure

SDBMS bekerja dengan aplikasi spasial di sisi depan dan DBMS di sisi belakang.

SDBMS memiliki tiga lapisan:

Antarmuka ke aplikasi spasial

Fungsi-fungsi inti terkait data spasial

Antarmuka ke DBMS

Tipe Query Spasial

Nearess Queries

Objek berada di dekat lokasi tertentu. Contoh : query mencari semua restoran yang ada dalam jarak tertentu dari suatu titik.

Region Queries

Objek berada di sebagian atau di seluruh area tertentu. Contoh : query untuk mencari toko eceran dalam suatu kota.

Queries that Request Intersections and Unions of Regions

Objek berada pada area yang beririsan atau gabungan dari beberapa area. Contoh : informasi tahunan tentang curah hujan.

Spatial Query Language

Beberapa adaptasi dari SQL untuk data spasial :

Spatial query language

Temporal query language (TSQL2)

Object query language (OQL)

Object oriented structured query language (O2SQL)

Spatial query language menyediakan peralatan dan struktur khusus untuk bekerja dengan data spasial

SQL3 menyediakan tipe-tipe data spasial 2D beserta fungsi-fungsinya

Spatial Query Language

Tiga tipe query :

Operasi-operasi dasar pada semua tipe data (misal : IsEmpty, Envelope, Boundary).

Operasi topologi beserta serangkaian operatornya (misal : Disjoint, Touch, Contains)

Analisa spasial (misal : Distance, Intersection, SymmDiff)

Pembuatan Entitas Data Spasial

Membuat entitas untuk menyimpan nama kabupaten, nama propinsi, populasi, serta data geografinya :

CREATE TABLE Kabupaten (Nama varchar(30), Propinsi varchar(30), PopInteger, ShapePolygon);

Membuat entitas untuk menyimpan nama sungai, panjang, serta data geografinya :

CREATE TABLE Sungai (Nama varchar(30), PanjangInteger, ShapeLineString);

Contoh Query Spasial

Cari semua kabupaten yang berbatasan dengan kabupaten Bojonegoro :SELECT K1.Nama

FROM Kabupaten K1, Kabupaten K2

WHERE Touch(K1.Shape, K2.Shape) = 1 AND K2.Nama = Bojonegoro;

Cari semua kabupaten yang dilewati sungai Brantas :SELECT K.Nama, S.Nama

FROM Kabupaten K, Sungai S

WHERE Intersect(K.Shape, S.Shape) = 1 AND S.Nama = Brantas;

Indeks pada Data Spasial

Fungsi indeks pada basis data adalah untuk mempercepat proses pencarian data dalam query.

Indeks 1-dimensi yang biasa digunakan pada basis data biasa (B-Tree) tidak dapat digunakan untuk data spasial.

Data spasial menggunakan R-Tree indeks. Huruf R berarti Rectangle.

R-Tree Motivation

Range query : mencari objek diantara range.

Model Basis Data Relasional

Model database yang berdasarkan logika urutan pertama. Seluruh data dalam model database relasional diwakili dalam bentuk tuple dan digabungkan dalam relasi-relasi.

Model basis data yang paling banyak digunakan dalam SIG.

DBMS yang menggunakan model basis data relasional :

1. Dbase(*.dbf) : digunakan di ArcView, PC Arc/Info

2. INFO : digunakan di Arc/Info

3. Oracle : digunakan di Arc/Info, Geovision

Model Manajemen Basis Data Spasial SIG

Hubungan antara rekaman yang disimpan dalam basis data.

Model Basis Data Relasional

Model Basis Data Hybrid

Model Basis Data Terintegrasi

Modal Basis Data Relational

Merupakan model database berdasarkan logika dimana model database relasional untuk seluruh data diwakili dalam bentuk tuple dan digabungkan dalam relasi-relasi

Keuntungan Modal Basis Data Relational

1. Model relasional adalah model data yang lengkap secara matematis.

2. Memiliki teori yang solid untuk mendukung accestability, correctness, dan predictability.

3. Fleksibilitas tinggi : Memisahkan model fisik dan logic hingga decoupling (mengurangi ketergantungan antara komponen sistem).

4. Integritas : perubahan strukutr data tidak menggangu keutuhan relasi dalam basisdata

5. Multiple views : Menyajikan secara langsung views yang berbeda dari basisdata yang sama untuk pengguna yang berbeda.

6. Concurrency : Semua teori menganai pengendalin transaksi simultan yang telah ada, dan dibuat berdasarkan teori formalisme milik model relasional.

Model Basis Data Hybrid

Penggabungan struktur data vektor dan struktur data raster yang dipadukan dengan sistem dan fasilitas dalam konversi vektor ke raster atau dari raster ke vektor.

Model Basis Data Terintegrasi

Model basis data terintegrasi merupakan pendekatan DBMS spasial dengan SIG sebagai query processor.

Implementasi model basis data terintegrasi adalah bentuk topologi vektor dengan tabel relasionak yang menyimpan data koordinat peta (titik, node, segmen, garis) dengan tabel lain yang berisi informasi topologi.

Manajemen Basis Data

Datar (Flat Database Model)

Hirarki (Hierarchical Database Model)

Jaringan (Network System Database Model)

Relational (Relational Database Model)

Flat Database

Hirarki Database

Hirarki Database

Jaringan Database

Relational Database

Search related