通用映射模式下GML关系数据库存储研究*

提出了一种将GML文档存储到关系数据库的存储映射模型G2RDB,通过解析GML文档,提取文档的要素信息、空间对象信息和嵌套关系等,根据预先定义的映射规则和要素模型的映射关系表,形成GML数据文档与关系数据库之间的关系模式映射表：要素信息表、要素模型映射表、同类要素属性信息表和空间对象信息表,将文档数据存储到RDBMS中,实现了GML文档的关系数据库存储,同时生成了同样可用于其他GML实例数据的通用映射关系表模式。在关系数据库存储方式下,应用SQL和自开发的空间操作算子函数可以实现GML数据的查询,依据映射     

使用StAX更有效地解析XML文档1

介绍了一种新的更有效的解析技术StAX,在与其它两种较常用的解析技术DOM、SAX进行比较的基础上,通过实例展示了如何用StAX更有效地解析XML文档。     

基于DOM的空间数据转换模型的研究与设计

正如XML正在对Web信息的组织与传输性能产生深远影响一样,作为基于XML的空间信息编码标准的GML语言,也正在地理领域掀起一场针对空间数据处理的革命。设计并实现空间数据转换模型,其目的在于摆脱异构空间数据不易实现共享与互操作的困境。转换模型首创性地提出了“超集式GML数据结构”这一新的术语。作为HTML与XML文档应用程序接口的DOM,将文档的逻辑结构组织成DOM树。Delphi7.0内置的TXMLDocument组件实现了DOM解析接口。论文最后对基于DOM技术的空间数据基础转换系统作了阐述。     

基于映射机制的GML文档合法性校验

合法性校验是GML文档应用的一个重要环节,将GML3.1的核心模式和GML应用模式映射为关系模式,用正则表达式描述GML模式和文档中的模型（model）采用堆栈机制读取GML文档数据对其进行合法性校验.同时,生成GML3.1核心模式的语义库与语法库,为GML应用文档的解析、索引机制和查询等的研究奠定基础.     

GML空间数据压缩技术研究

针对GML空间数据冗余较大且存储和传输代价高的问题,提出一种GML空间数据压缩方法,采用VTD-XML解析GML文档,设计将树形结构的GML空间数据转换为2个线性结构数据的GBW变换,利用GZip压缩数据并输出。实验结果表明,该方法优于传统压缩方法,在提高GML空间数据压缩率的同时,并未明显增加压缩及解压缩时间。     

基于模式映射的GML文档存储

随着地理信息系统GIS(Geography Markup Language)的广泛应用,GML己经成为事实上的空间数据编码、传输、共享和发布的一种国际标准。近年来,大量GML数据以文档形式出现,对如何高效地存储和管理GML数据提出了新的挑战。根据GML文档的特点,提出了一种基于模式映射的存储方法。首先,根据映射规则将GML模式生成对象-关系数据库模式;其次,解析GML文档并根据映射信息构造相应的SQL语句,将数据存储于数据库。实验表明,提出的存储方法是可行、高效的。     

利用DOM类库检索XML文档

文档对象模型(DOM)是一种与平台无关、语言无关的标准接口，是XML文档操作的基础。论述了XML的应用前景和应用现状，提出了用高级语言中封装的DOM类库检索和解析XML文档，以VB6．0为例，来完成XML文档的检索和数据提取等工作。     

基于DOM持久化的NXD数据存储模型研究

介绍了一个具有专有存储格式和基于DOM持久化技术的NXD数据存储模型。此模型扩展定义了4种持久化DOM节点类型，设计了一种存储混合型XML文档的方法，并依据文档的次序建立了数据聚集。     

XML文件解析中SAX和DOM的结合应用

针对目前XML文档的两种解析方法SAX和DOM各自的特点,探讨了在哪些情况下适宜将两种解析方法结合应用对文档进行解析,并给出了SAX和DOM结合应用的一般方法,最后对单纯采用DOM和两种方法结合解析XML文档的性能进行了比较。实验结果表明,将SAX和DOM结合使用,在解析大XML文档时,可以极大地提高解析程序的性能。     

GSPress:一个GML流压缩器

GML已成为地理数据存储和交换的标准.在实际应用中,GML数据通常以数据流的形式在网络上传输.由于GML文档含有大量重复标签和高精度浮点数,使得GML文档通常比较大.因此如何有效地压缩GML数据流来减少网络传输的代价就显得越来越重要.本文提出一种GML数据流压缩算法,它只需扫描GML文档一次,将GML文档的结构和数据分离后分别进行压缩.对GML文档中的结构部分采用自适应方法进行压缩;对坐标数据则利用增量压缩的方法压缩.实验结果表明GSPress是一种高效的GML流压缩算法.     

XML Document Parsing: Operational and Performance Characteristics

Parsing is an expensive operation that can degrade XML processing performance. A survey of four representative XML parsing models—DOM, SAX, StAX, and VTD—reveals their suitability for different types of applications.     

支持StAX的高效XML解析器的设计与实现

StAX是JCP提出的一种新的XML解析方式，它提供给用户更多的解析控制权。本文给出了用于XML语法分析的下推自动机模型的设计以及StAX解析器OnceStAXParser的实现。OnceStAXParser在经过了严格的XML兼容性测试和StAXAPI兼容性测试之后，还从多个方面进行了性能优化，包括自动机实现优化、有计划的预分配和延迟处理策略以及适度封装策略等。性能测试数据表明，OnceStAXParser的吞吐量比SunSJSXP平均高5％，比BEAStAXRI平均高38％。     

GIS中房产空间要素的GML描述与应用研究

为了更好地实现地籍和房产要素数据的互操作，探讨了房产空间要素的GML模型及其应用，并首先分析了房产要素的类型和要素之间的相互关系，同时从精简存储、提高效率的角度出发，提出了标准单元的概念，用来描述房产要素模型；然后，基于GML语言设计了房产空间要素的XML模式，并以此定义和描述了房产要素及其属性；最后利用Java语言开发了房产管理信息系统，实现了房产权籍要素图形和属性的一体化管理。实际应用表明，该房产要素的模型是具有可操作性的。     

基于JBind框架的Java和XML数据绑定分析

描述了SAX、DOM处理XML时的特点,分析了数据绑定原理,总结了JBind绑定框架的特征。JBind框架根据XML Schema生成绑定 代码,构建前端访问存储在XML文档里的数据,并提出了XML码的概念。最后与其他绑定框架做了对比分析。     

一种GML文档的Twig模式查询算法

GML文档是XML技术在GIS方面的应用,成为空间数据在Internet上的实际表示、传输和交换的标准。目前,GML文档的查询是GIS领域的研究热点。对这一问题,研究了GML文档的数据特点和结构特点,设计了一种新的索引结构--GB树,GB树是专门针对GML文档中空间数据节点的索引结构。将XML Twig模式查询思想引入GML文档查询,借助GB树的索引特点,提出了GML文档的Twig模式查询算法--GMLTwigStackGB。GMLTwigStackGB算法保留了XML文档Twig模式查询算法的优势和特点,具有完整的空间查询功能。测试实验表明,该算法能够高效地满足GML文档上的各种数据查询。     

XML数据更新算法研究

为了实现对XML文档的数据更新,提出一组实用算法。该算法利用简单应用编程接口扩展标记语言(SAX)解析和文件对象模型(DOM)解析,使其优势互补。应用SAX解析器将大XML文档编码成线性数据结构存储,该线性数据结构与原XML文档具有同构特性,因此,线性结构存储的数据可以无损还原为原XML文档。线性数据结构支持Xpath查询,在查询得到的局部数据上应用DOM方法进行数据更新。更新后的数据再转换为XML文档。该组算法对大XML文档的数据更新实用且有效,而且对大XML文档的其他数据处理也有一定的实用价值。     

DOM tree browsing of a very large XML document: Design and implementation

Browsing the DOM tree of an XML document is an act of following the links among the nodes of the DOM tree to find some desired nodes without any knowledge for search. When the structure of the XML document is not known to a user, browsing is the basic operation performed for referring the contents of the XML document. If the size of the XML document is very large, however, using a general-purpose XML parser for browsing the DOM tree of the XML document to access arbitrary node may suffer from the lack of memory space for constructing the large DOM tree. To alleviate this problem, we suggest a method to browse the DOM tree of a very large XML document by splitting the XML document into n small XML documents and generating sequentially the DOM tree of each of those small n XML documents. For later reference, the information of some nodes accessed from the DOM tree already generated has been also kept using the concept of their virtual nodes. With our suggested approach, the memory space necessary for browsing the DOM tree of a very large XML document is reduced such that it can be managed by a personal computer.