Mekansal Veritabanlarında Hızlı Sorgulama

Transkript

1 Akademik Bilişim 10 - XII. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri Şubat 2010 Muğla Üniversitesi Mekansal Veritabanlarında Hızlı Sorgulama TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Ankara akutukcu@etu.edu.tr, osmanabul@etu.edu.tr Özet: Mekansal verilerin kullanımı gün geçtikçe artmakta, kullanıldığı alanlar da çeşitlilik kazanmaktadır. Bu verilere hızlı ulaşabilmenin yolları incelenmeye devam etmekte, veritabanları üzerinde kullanılan mekansal fonksiyonlar ve indekslerin kullanımı da önem kazanmaktadır. Bu çalışmada mekansal indeks kullanımı, fonksiyon ve operatörlerin analizlerdeki önemi, veriye daha hızlı erişim için sorguların tasarımında dikkat edilmesi gereken noktalar belirlenmeye çalışılmıştır. Çalışma kapsamında ASP.NET teknolojisi kullanılarak geliştirilen uygulama ile Akım Gözlem İstasyonu, Akarsu, Nehir, Göl ve Baraj gibi mekansal veriler için yaygın olarak kullanılan operatörler yardımıyla mekansal sorgular tasarlanmış, uygulama kullanılarak Geoserver ve Google Maps web servisleri ile sunulan haritalar da altlık olarak kullanılmıştır. Anahtar Sözcükler: Mekansal Veri, Mekansal Analiz, Oracle Spatial, ASP.NET, Web Servisleri. Efficient Querying of Spatial Databases Abstract: The use of geo-referenced spatial data is increasing day by day, and it finds wide range of application areas accordingly. Researchers continue to investigate new methods for fast accessing to this kind of data. As a result, these efforts indicate that the use of proper spatial operations and database indexing are vital for fast accessing. The objective with our current study is to understand the effect of function/operator selection and data indexing while designing spatial queries. To do so, we first develop a GIS application, using ASP.NET technology, involving the use Stream Gauging Station, River, Stream, Lake and Dam kind of spatial entities. The application is able to use Geoserver and Google Maps services as a resource for underlay display. Then, we design spatial queries which enable us measuring the utility of certain spatial constructs on our moderate size database. Keywords: Spatial Data, Spatial analysis, Oracle Spatial, ASP.NET, Web Services. 1. Giriş Günümüzde, bilgi teknolojilerinin kullanımı neredeyse hayatımızın her alanında yaşantımıza girmiştir. Özellikle son yıllarda, gerek navigasyon uygulamalarının yaygınlaşması, gerekse Virtual Earth, Google Maps gibi uygulamalar vasıtasıyla bilmediğimiz bir adrese yönelik sorgulamaların internet üzerinden yapılarak adres ya da ilgili diğer verilere rahatlıkla internet üzerinden ulaşılabilmesi coğrafi verilerin günlük hayatta kullanılmasını hızlandırmıştır. Bu gelişmeler beraberinde mekansal 163 (spatial) verilerin üretilmesi, güncellenmesi, depolanması ve paylaşılması sorunlarını beraberinde getirmiştir. İlişkisel Veritabanı Yönetim Sistemlerinde (RDBMS) performans artışının sağlanması amacıyla çok boyutlu veriye erişim ve mekansal veriyi indeksleme metodları yapılan çalışmalarla geliştirilmekte olup bu metodlara R-trees, R+ trees, K-D-B-trees, 2D Isam örnek olarak verilebilir[9]. İndeksleme yöntemleri ve coğrafi veriye hızlı erişim çalışmaları devam eden ve sürekli gelişen bir alan-

2 Mekansal Veritabanlarında Hızlı Sorgulama dır. Bu çalışma kapsamında yapılan araştırmalar sonucu söz edilen metodlar arasında en başarılı bulunan R-tree ve R-tree indeksinin bir varyantı olan R*-tree indeksi incelenmiştir. Ayrıca, çalışma kapsamında saklanan coğrafi veriler kullanılarak; Belirlenen noktaya en yakın komşularının bulunması, Seçilen noktaya verilen mesafe içinde kalan geometrilerin bulunması gibi analizler ve sorgulamalar yapılarak bu sorgulamaların sonucunda CPU ve I/O değerleri elde edilmiş olup, çalıştırılan sorgu performansları üzerinde söz konusu değerler doğrultusunda iyileştirilme çalışmaları yapılmıştır. kaynak kodlu olarak geliştirilen İlişkisel Veritabanı Yönetim Sistemleri coğrafi verileri de diğer verilerle birlikte kullanacak ve yönetecek araçlara sahip bulunmaktadır. Bu veritabanları içinde, sağladığı operatör ve fonksiyonların yanı sıra mekansal veriyi indeksleme mekanizması ile göze çarpan Oracle Spatial, bu çalışmada örnek veritabanı olarak seçilmiştir. Oracle Spatial, Spatial olarak da adlandırılan mekansal verilerin sorgulanması, güncellenmesi ve depolanmasına yardımcı olan SQL şema ve fonksiyonlara sahiptir. Spatial teknoloji; Mekansal verilerin saklanması için bir çok ticari yazılım kullanılmaktadır. Yapılan değerlendirme sonucunda Oracle veritabanı seçilmiş ve Oracle ın sunduğu R-tree ve Q-tree indeks performansları değerlendirilerek uygulamaya entegre edilmiştir. Dokümanda, Mekansal veritabanı kavramlarına ve teknolojisine ikinci bölümde değinilmiştir. Üçüncü bölümde, çalışmada yapılan uygulama ve verilerin analizinden bahsedilmiş tir. Son bölümde ise sonuç ve öneriler veril miştir. 2. Mekansal Veritabanı Gelişimi ve Oracle Spatial Teknolojisi Başlangıçta, üretilen coğrafi veriler ile bu verilere ait öznitelik verileri kişisel bilgisayarlarda dosya tabanlı olarak saklanmaktayken, süreç içerisinde bu verilerin depolanması için veritabanlarının kullanımı ortaya çıkmış ve ilk etapta MS Access gibi kişisel veritabanları kullanılmaya başlanmıştır. Daha çok kişisel uygulamalarda söz konusu saklama sistemleri yeterli olurken, çok kullanıcılı ortamda eldeki mevcut coğrafi verilerin kullanılması amacıyla İlişkisel Veritabanı Yönetim Sistemlerinin kullanılması zorunluluğu doğmuştur. Halihazırda, hem ticari firmalar tarafından üretilen İlişkisel Veritabanı Sistemleri hem de açık MDSYS Şeması, Spatial index mekanizması, Spatial analiz işlemleri için fonksiyonlar, prosedürler ve operatörler, Tuning işlemleri için operatörler, Topoloji veri modeli, Network data model oluşturulması, GeoRaster veriler üzerinde analizlerin yapılabilmesi, gibi özellikleri kullanıcılara sunmaktadır[ 2]. Gerek eldeki verilerin İlişkisel Veritabanı Yönetim Sisteminde saklanılmasındaki standartları sağlaması gerekse de bu verilerin belli bir standart çerçevesinde sunumunu gerçekleştirmek amacıyla servislerin hazırlanmasına yönelik standartların oluşturulması amacıyla OpenGIS Consorsium-OGC kurulmuştur. Halihazırda kullanılan yazılımların tamamı OGC standartlarını karşılamakta ve hazırlanılan ürünlerde OGC standartları ile veri yapılarına dikkat edilmektedir. Bu bağlamda OpenGIS Consorsium ile mevcut OGC standartları ve World Wide Web Consortium-W3C aşağıda açıklanmıştır Open GeoSpatial Consortium - OGC Open GeoSpatial Consortium-OGC 25 Eylül 1994 te kurulan, 400 e yakın şirket, devlet

3 kuruluşu ve üniversiteden oluşan, farklı uygulamaların birlikte çalışabilmesini (interoperability) sağlayacak arayüz standartları geliştiren uluslararası bir organizasyondur. OpenGIS standartları ile farklı platformlar arasında ideal seviyede uyumlu çalışma, tanımlanan açık standart dokümanları kullanılarak sağlanmaktadır. GML- Geography Markup Language, WFS- Web Feature Service, WCS- Web Coverage Service ve WMS- Web Map Service standartları OGC tarafından geliştirilen openinterface standartlarından bir kaçıdır. Akademik Bilişim 10 - XII. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri Şubat 2010 Muğla Üniversitesi 2.2. World Wide Web Consortium-W3C World Wide Web Consortium web için standartların belirlenmesi ve web in uzun vadeli gelişiminin sağlanması amacıyla oluşturulmuş bir organizasyondur. Başlıca amacı hardware, software, network altyapısı ne olursa olsun bilginin açık bir şekilde paylaşımı için standartların sağlanmasıdır. Bu doğrultuda XML, HTML gibi birçok standardın belirlenmesini sağlamışlardır 2.3. Çalışmanın Tanımı Bu çalışma kapsamında; ESRI shape file formatında hazırlanmış olan coğrafi veri katmanları (Havza, Akarsu, Akım Gözlem İstasyonu- Agi, Göl vb ) ara yazılımlar ile Oracle veritabanına aktarılmış, bu veriler üzerinde mekansal sorgu ve analizlerin yapılması maksadıyla kullanıcı tarafından herhangi bir program yüklenilmesine gerek kalmadan internet tarayıcısı üzerinden çalışacak bir uygulama yazılımı hazırlanmıştır. Hazırlanan uygulama yazılımı ile, söz konusu veriler üzerinde geliştirilen coğrafi sorgular ve bu sorgular üzerinde yapılan performans değerlendirilmesi ile iyileştirme, optimizasyon çalışmalarının yapılması amaçlanmıştır. Çalışma kapsamında kullanılan sistemin genel yapısı Şekil 1.1 de verilmektedir. Şekil 1. Sistemin Genel Şeması 2.4. Çalışmanın İşleyiş Adımları Şekil 1 de görülen sistemin genel şeması doğrultusunda değerlendirildiğinde çalışma temelde beş aşamadan oluşmaktadır. Bu aşamalar ile ilgili ayrıntılı bilgi çalışmanın uygulama kısmında verilmiştir. Aşama 0: Verilerin veritabanına atılması Aşama 1: Mekansal Sunucu olarak kullanılmak üzere GeoServer ın kurulması Aşama 2: Şekil 2 de görüldüğü üzere Uygulama tarafından kullanılacak XML/KML dosyalarının üretilmesi için PL/SQL script lerinin yazılması Aşama 3: Internet tarayıcısı üzerinden ASP. NET teknolojisi kullanılarak geliştirilen yazılımda aşağıdaki mekansal sorguların tasarlanması. Türkiye üzerinde belirlenmiş 26 havza için, Havza içerisinde Kalan Akım gözlem istasyonlarının bulunması Havzalar içerisinde alan Akım Gözlem İstasyonları ve Nehirlerin Bulunması Göl içinde kalan Agi ler ve Havzalar İçinde Kalan Göllerin tesbiti İller içinde kalan Agi ler ve Havzalar İçinde Kalan İller Barajlar içinde kalan Agi ler ve Havzalar İçinde Kalan Barajların bulunması 165

4 Mekansal Veritabanlarında Hızlı Sorgulama Veritabanına atılan bu verilerin uygulama üzerinden altlık olarak kullanılması amacıyla Mekansal Sunucu olarak java tabanlı açık kaynak kodlu Geoserver programı kullanılmıştır. Söz konusu program, Mekansal Veritabanı Sunucusu olarak kullanılan Oracle Spatial dan verileri elde etmekte ve alınan verilerin OpenGIS Consorsium-OGC tarafından standartları tespit edilmiş olan WMS, WFS, WCS ve benzeri Web Servisleri ne dönüştürülmesinde kullanılmaktadır. Bu çalışmada, Oracle Spatial da saklanan geometriler Geoserver üzerinden WMS Servisine çevrilmekte ve geliştirilen ASP.NET uygulamasında da söz konusu servis altlık olarak kullanılmaktadır. Şekil 2. Mekansal veri altyapısı mimarisi Aşama 4: Sorgu Performanslarının Analizi ve Yorumlanması Bu çalışma ile, oracle tarafından mekansal veriler için sunulan R-tree ve Q-tree indeksleme mekanizmaları denenerek aralarındaki farklar, avantaj ve dezavantajları kullanılan veriler üzerinde değerlendirilmiştir. 3. Uygulama 3.1 Verilerin Veritabanına Atılması Bu çalışma kapsamında mekansal verilerin depolanması, sorgulanması ve çeşitli analizlerin yapılması maksadıyla Oracle veritabanı seçilmiş ve 10g Release 2 (10.2) versiyonu kullanılmıştır. Son kullanıcı tarafından kullanılacak uygulama; Microsoft.Net Framework, C#, ASP. NET, Google API ve OpenLayers API gibi teknolojiler kullanılarak hazırlanmıştır. Geliştirilen sunum katmanında, PL/SQL prosedürleri yardımı ile XML ve KML formatlarına dönüştürülen mekansal veriler javascript kodları ve OpenLayers API kullanılarak uygulama üzerinden yayımlanmıştır. Çalışma kapsamında tasarlanan bazı sayfalar ve işlevleri aşağıda açıklanmıştır. Havzalar İçinde Kalan Agi ler ve Nehirlerin Bulunması : Havza sınırları içinde kalan Agi lerin tesbiti ve Havza sınırları içerisinde kalan Nehirler in tespit edilmesi amacıyla tasarlanan bu sayfalarda veritabanı tarafında SDO_INSIDE spatial operatörü kullanılarak çalıştırılan PL/SQL prosedürleri sonucu üretilen XML/KML dosyaları yayımlanmaktadır. Kullanılan coğrafi veriler ESRI Shapefile formatında temin edilmiştir. Söz konusu veriler Oracle SDO_GEOMETRY formatına shp2sdo programı kullanılarak çevirilmiştir. Daha sonra söz konusu veriler SQL Loader programı vasıtasıyla Oracle RDBMS ortamına aktarılmıştır. Söz konusu coğrafi veriler Orcale RDBMS ortamında Oracle Spatial bileşeni sayesinde depolanmaktadır. 166 Göl içinde kalan Agi ler ve Havzalar İçinde Kalan Göller : Göller içerisinde kalan Akım Gözlem İstasyonlarının bulunması ve Havzalar içerisinde kalan göllerin tespiti amacıyla bu çalışma kapsamında hazırlanan uygulama içerisinde bu sayfa tasarlanmıştır. İller içinde kalan Agi ler ve Havzalar İçinde Kalan İller : Seçilen İl ya da İllerin gösterilmesi, Seçilen İl ya da İller içinde kalan Agi lerin tespiti, Havza İçinde kalan İllerin gösterilmesi amacıyla bu sorgu sayfası tasarlanmıştır.

5 Akademik Bilişim 10 - XII. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri Şubat 2010 Muğla Üniversitesi Barajlar içinde kalan Agi ler ve Havzalar İçinde Kalan Barajlar : Barajlar içerisinde kalan Akım Gözlem İstasyonlarının bulunması ve Havzalar içerisinde kalan barajların tespiti amacıyla bu sayfa tasarlanmıştır Sorguların Performans Analizleri Veritabanında saklanan coğrafi veriler üzerinde farklı indeksleme mekanizmaları ve tuning araçları kullanılarak çeşitli performans testleri yapılmıştır. Veritabanı performans değerlendirmesi yapılırken tasarlanan sorgularda SDO_WITHIN_ DISTANCE, SDO_NN, SDO_RELATE gibi yaygın olarak kullanılan operatörler ile testler yapılmıştır. Mekansal veriler üzerinde, bu operatörler ile seçilen indeks türüne göre alınan performans değerleri alındığı explain plan, awr raporları, Oracle Enterprise Manager gibi yardımcı araçlarla gözlemlenmiştir. Değerlendirme yapılırken operatör ve indeks seçimi ile performansın değerlendirilmesi esas alınmıştır. Bu kapsamda değerlendirilen bazı SQL cümleleri ve değerlendirme sonuçları aşağıda verilmiştir. Kullanılan Operatör ve parametre seçimine göre performans değerlendirmesi: Sorgu No Test edilen SQL cümlesi SELECT distinct(c.objectid) FROM akarsu R, iller C WHERE R.Akarsu_ad= Çoruh N. AND SDO_WITHIN_DISTANCE(C.geom, R.geom, querytype=filter DISTANCE=100 UNIT=KM )= TRUE ; SELECT distinct(c.objectid) FROM nehirler R,iller C WHERE R.Akarsu_ad= Çoruh N. AND SDO_WITHIN_DISTANCE(C. geom, R.geom, DISTANCE=100 UNIT=KM )= TRUE ; Çizelge-1 SDO_WITHIN_DISTANCE Operatörünün Filter parametresi ile kullanımı Şekil 3. SDO_WITHIN_DISTANCE Operatörü kullanılarak çalıştırılan SQL performans sonuçları grafiği 1. Bu bağlamda değerlendirme yapılırken ilk olarak, seçilen geometriye belirli bir mesafe uzaklıkta bulunan geometrilerin tespit edilmesi amacıyla yaygın olarak kullanılan SDO_WIT- HIN_DISTANCE operatörü kullanılmıştır. Uygulamaya entegre edilmek üzere en etkin SQL cümlesinin bulunması amacıyla çalıştırılan 2 sorgu Çizelge 1 de görülmektedir. Çoruh Nehri ne 100 km. uzaklıkta bulunan illerin tespiti amacıyla çalıştırılan bu sorgulardan ilki oracle ın mekansal indekse göre değerlendirme yaptığı birincil filtre kullanılarak, ikinci sorgu ise ikincil filtre kullanılacak şekilde tasarlanmıştır. Bu iki sorgu performans açısından değerlendirildiğinde çıkan sonuç Şekil- 3 de görülmektedir. 167 Şekil 3 e göre; sorgu değerlendirilirken birincil filtre yani mekansal indekslerin kullanıldığı birinci sorgu daha hızlı çalışmaktadır. Bu sorgu türü hızlı sonuç üretse de yaklaşık sonuç üretmesi sebebi ile kullanımı her zaman tercih edilmemektedir. Onun yerine direkt geometriler üzerinde işlem yapan ikinci sorgu tercih edilmektedir. 2. Tablolarda bulunan tüm geometriler için belirli bir mesafe içinde kalan geometrilerin tespiti amacıyla SDO_JOIN operatörü kullanılmıştır. Sorgu full table scan gerektiriyorsa, SDO_JOIN kullanımının SDO_WITHIN_DIS- TANCE operatörüne göre daha uygun olduğu, yapılan analizler sonucunda görülmüştür. Bu

6 Mekansal Veritabanlarında Hızlı Sorgulama kapsamda çalıştırılan sorgular Çizelge-2 de görülmektedir. Sorgu No Test edilen SQL cümlesi SELECT a.objectid FROM akarsular a, agi b WHERE SDO_WITHIN_DISTANCE(b.geom,a. geom, DISTANCE=200 UNIT=METER )= TRUE ; SELECT a.objectid FROM akarsular aks, agi b, TABLE ( SDO_JOIN ( agi, geom, akarsular, geom, D ISTANCE=200 UNIT=METER ) ) jn WHERE jn.rowid1 = b.rowid AND jn.rowid2 =aks. rowid; Çizelge-2 Tüm Geometriler İçin Belirli Bir mesafe içinde kalan geometrilerin tespiti Burada görülen 3 ve 4 numaralı sorgular tüm akarsulara 200 metre mesafede bulunan Akım gözlem istasyonlarının tespit edilmesi amacıyla çalıştırılmıştır. Yapılan çalışma sonucu elde edilen CPU ve Elapsed time değerleri Şekil 4 de görülmektedir. Burada da görüldüğü üzere tüm tablonun scan edildiği durumda SDO_JOIN operatörü daha hızlı sonuç üretmektedir. Şekil 4. SDO_WITHIN_DISTANCE ve SDO_JOIN Operatörü kullanılarak çalıştırılan SQL performans sonuçları grafiği Ancak yapılan incelemeler sonucunda, iki tablonun eleman sayıları arasında büyük fark olduğu durumlarda SDO_JOIN operatörün 168 çalışma süresi çok uzamaktadır. Bu durumda SDO_WITHIN_DISTANCE operatörü ya da istenen sorgu kriterine uygun operatör seçimi daha hızlı sonuç üretmektedir. Kullanılan İndeks türüne göre performans değerlendirmesi: Oracle tarafından mekansal veriler üzerinde hem R-tree hem de Q-tree indeks kullanımı desteklenmektedir. Ancak oracle tarafından R-tree indeks kullanımı salık verilmektedir. Bunun önemli nedenlerinden bazıları; R-tree indeks ile tüm yerküre modellenebilirken bunun Q-tree ile mümkün olmaması, Q-tree indeks kullanıldığı durumlarda SDO_NN operatörünün yavaş çalışması, R-tree indeksde 4-boyutluya kadar veri indekslenebilirken, Q-tree de bunun 2-boyutlu veriye kadar sınırlanması şeklinde sıralanabilir. Bu kapsamda R-tree ve Q-tree indeks kullanılarak çalıştırılan SQL cümleleri ve performans sonuçları aşağıda verilmiştir. Sorgu No Test edilen SQL cümlesi SELECT /*+NO_INDEX*/ ct.objectid FROM akarsu_q aks, AGI_q b WHERE aks.havza_no= 08 and SDO_NN(b.geom, aks.geom, SDO_LEVEL=9 )= TRUE AND ROWNUM<=5 ; SELECT /*+NO_INDEX*/ ct.objectid FROM akarsular aks, AGI b WHERE aks.havza_no= 08 and SDO_NN(b.geom, aks. geom)= TRUE AND ROWNUM<=5 ORDER BY b.objectid; Çizelge-4 Q-tree ve R-tree indeks kullanılarak seçilen havzaya ait nehirlere en yakın 5 Agi noktasının tesbiti 1. Öncelikle, 8 numaralı havzaya ait nehirlere en yakın 5 Agi noktasının tespiti için SDO_NN

7 Akademik Bilişim 10 - XII. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri Şubat 2010 Muğla Üniversitesi operatörün kullanımı R-tree ve Q-tree indeks kullanılarak test edilmiştir. Bu amaçla çalıştırılan SQL cümleleri Çizelge-4 de görülmektedir. performans değerlendirmesi için Çizelge-5 de görülen sorgular çalıştırılmış olup, Şekil 6 da görülen performans değerleri elde edilmiştir. Çalıştırılan sorgu sonuçları ise Şekil 5 de görülmektedir. Şekil 6 Q-tree ve R-tree indeks ile çalıştırılan Çizelge 5 de görülen SQL lerin performans değerleri Şekil 5. Q-tree ve R-tree indeks kullanımı performans değerleri Burada da görüldüğü üzere Q-tree indeks kullanılarak çalıştırılan 5 numaralı sorgu, R-tree indeks kullanılan 6 numaralı sorgudan daha düşük performans göstermektedir. Sorgu Test edilen SQL cümlesi No. SELECT /*+ ORDERED */ distinct a.objectid FROM havzalar_q b, akarsu_q a WHERE b.havza_ 7. no= 21 and SDO_RELATE(a. geom, b.geom, mask=inside ) = TRUE ; SELECT /*+ ORDERED */ distinct a.objectid FROM havzalar b, akarsular a WHERE b.havza_ 8. no= 21 and SDO_RELATE(a. geom, b.geom, mask=inside ) = TRUE ; Çizelge 5 Q-tree ve R-tree indeks kullanılarak seçilen Havza içinde kalan Akarsuların tesbiti 2. R-tree ve Q-tree indeksler karşılaştırılırken çalıştırılan SQL sorgularından biri de Havzalar içinde kalan Akarsuların tespiti sorgusu için çalıştırılan SDO_RELATE operatörüdür. Bu 4. Sonuç ve Öneriler Bu çalışma ile coğrafi verilerin internet tarayıcısı üzerinden yayımlanması amacıyla yaygın olarak kullanılan mimariye örnek teşkil edecek yapıda bir web uygulaması geliştirilmiş olup, geliştirilen SQL cümleleri performans iyileştirme araçları da kullanılarak sisteme entegre edilmiştir. Çalışmada kullanılan coğrafi veriler üzerinde çeşitli sorgular denenerek veritabanı performans değerleri incelenmiştir. Veritabanı parametrelerinde de değişiklikler yapılmak suretiyle çeşitli coğrafi sorguların tasarlanması incelenmiş olup, spatial teknolojisinin sağladığı kolaylıklardan yararlanılarak kullanılan verilerin özelliklerine göre operatörler seçilmiş, birincil filtre kullanımının getirdiği avantaj ve dezavantajlar, hangi mekansal operatörlerin hangi durumlarda tercih edilme sebepleri gibi konulara cevap verilmiştir. R-tree indeks seçimi ve bunun nedenleri yapılan performans testleri ile açıklanmıştır. Çalışmada kullanılan verilerin coğrafi koordinat sisteminde tanımlı olması, ihtiyaç duyulan sorgular için gerekli olan operatörlerin R-tree indeks ile daha hızlı çalıştırılabiliyor olması, q-tree indekslerin coğrafi koordinat sisteminde tanımlı veriler için kullanılamıyor olmasının 169

8 Mekansal Veritabanlarında Hızlı Sorgulama yerkürenin tamamiyle modellenmesini engellemesi gibi sebeplerden dolayı R-tree indeks kullanımı tercih edilmiştir. Bundan sonraki çalışmalarda, mekansal verilerin mobil uygulamalar ile kullanımı ve doğal felaket durumlarında risk yönetimine yardımcı projelerin üretilmesi planlanmaktadır. Yapılacak çalışmalarda uzaktan algılama teknolojileri de kullanılarak vektör veriler ile uydu verilerinin bir arada kullanıldığı çalışmalar yapmak mümkündür. 5. Kaynaklar [ 1 ] Ravi Kothuri, Albert Godfrind, Euro Beinat, Pro Oracle Spatial, Apress 2004 [ 2 ] Oracle Spatial User s Guide and Reference 10g Release 2 (10.2), 2005 [ 3 ] Oracle Database Administrator s Guide 10g Release 2 (10.2), 2006 [ 5 ] Gavin Powell, Oracle Performance Tuning for 10gR2 Second Edition, Elsevier Digital Press, 2007 [ 6 ] Sam R. Alapati, Expert Oracle Database 10g Administration, Apress, 2005 [ 7 ] Improving Performance using Query Rewrite in Oracle Database 10g An Oracle White Paper December 2003 [ 8 ] Diane Greene, An Implementation and Performance Analysis of Spatial Data Access Methods Computer Sciences Department University of Califomia, Berkeley Berkelev. Ca., IEEE, 1989 [ 9 ] Guttman A.: R-trees: A Dynamic Index Structure for S atial Searching, Proc. ACM SIG MOD Int. Conf. on Management of Data, Boston,MA., 1984 [ 4 ] Oracle Spatial Topology and Network Data Models 10g Release 2 (10.2),