一．前言

目前, MapInfo在各行各业的业务系统中得到了广泛应用。在很多情况下，用户需要利用Mapinfo来处理海量的地图数据。例如，一个中型城市的国土和城市规划部门，就可能有多达几千幅1:500的电子地图，总数据量可能达到几百兆甚至GB（千兆）级。那么如何利用Mapinfo来管理用户的海量地图数据呢?

二.Mapinfo 的地图数据存储能力

    我们先来看看Mapinfo 的地图数据存储特性和存储能力如何。

1．高效的空间索引技术。

MapInfo采用R-Tree技术实现空间索引。简单地说，R-Tree将各空间实体的MBR（最小外接矩形）存储在索引中，并按从大到小的范围进行索引搜索。这样，能根据给定的坐标，快速定位到某一空间对象。

比如，要查询在某多边形区域范围内的所有点，则可通过空间索引，定位出此多边形区域的MBR，利用此MBR对其内部的点进一步求精，剔除区域外的点剩下的就是结果。

MapInfo自动维护空间索引，能最高效率的使用矢量数据。

2．每一图层最多有2G (20亿)条矢量对象。

3. Mapinfo 同一地图窗口中的图层数没有（只受可用内存）。

4. 每个矢量对象最多有1M个节点（MapInfo Professional 4.5之后版本；4.5以前版本为30000个节点）。

从上述几点可以看出，MapInfo在处理图形数据方面不会受数据量的。

但是用户有时会发现，当打开的图层数很多时，或是当一幅单个图层其数据量较大时，其显示速度会受到一定的影响，下面就这一问题具体讲一讲如何提高Mapinfo对大容量地图数据的显示速度。

三、用MapInfo处理大数据量地图数据的几种解决方案

下面，我们就MapInfo Professional 的具体环境，介绍几种实用的方法。

1. 图层控制技术

矢量地图是可以无级缩放的，但对具体的图层，仅在一定视野范围内的显示才是有意义的。例如，下图为某城市电子地图的两种不同的显示。左图尽管显示出了所有图层的所有空间对象，但地图窗口却一片模糊，用户几乎无法得到任何有意义的信息，而且为完成每次显示，计算机用于空间对象的坐标转换和图形生成的时间也较长。右图为针对某些图层设置视野范围后，地图的显示情形。此时，不仅显示速度快，而且用户能从地图上获得有用的空间信息。所以，在地图系统的应用中，针对不同用途的图层应选择不同的视野显示范围，这样不仅能使地图窗口“干净明了”， 使有用信息得到突出显示，而且也能加快显示和处理的速度。

图1 没有设置视野范围时，地图显示的情形

图2  设置视野控制范围后地图显示的情形

在Mapinfo中可按如下的步骤对某一图层设定其视野范围：

地图 > 图层控制 > 选中某一图层 > 显示 >图层缩放，在缩放范围内显示

例如，将上述地图窗口中的公交车站图层设置成在0－5km的视野范围内显示时，其设置方法如下图。

图3 如何在Mapinfo 中设置某一图层的视野控制范围

2．使用索引图层

   在很多情况下，用户的地图资料（例如，一个城市的建筑物图层）是由AutoACD中转过来的，这时一个单幅的地图图层其文件大小可能达到50M左右。如果用户直接将该图层在Mapinfo中打开显示，其显示速度会受到很大影响。此时，应当将整个单幅的大图层划分成若干个小图幅，并利用建立索引图的方法，来提高对地图的显示速度。

下面详细介绍对大图层的分幅与建立索引的方法与步骤。

1）新建一个空白图层用作索引图层。并将它添加到当前地图窗口中。

2）在索引图层中创建若干矩形区域对象，用来对底图进行分割, 每一块的属性信息都存储着相应的图幅文件名，同时还需要自己编写一段MapBasic程序，读出每个图幅的边框坐标。

3）使底图可编辑，并选中底图，设为目标对象。

4）选中索引图层中的某一个矩形对象，利用 对象 > 分割 将底图进行分割。

5）选中底图中被分割出来的部分，并将其剪切或拷贝。

6）新建一个图层，用来存放从底图中剪切下来或拷贝过来的图形。

7）重复步骤 4-6 直到将整个底图全部分割完毕，并将各个分割出来的小图幅分别保存成单独的表文件。

8）为了便于将来利用程序来管理所有的分幅图层，在保存各个分幅图层时，最好按编号的顺序对其命名。    如：S1b1,S1b2,S1b3...S6b1,S6b2,S6b3…

9）为了能实现分幅显示，提高显示和刷新速度，需要自己编写程序来控制分幅图层的显示。程序设计的主要思想是：首先，只打开索引图层，并用自定义的工具选择要访问的图块。通过程序，确定选中的索引块对象，并访问其属性信息，找到相应的详细图幅文件，并将其打开，从而实现在不同的状态下动态地显示不同的分幅图层。由于每个分幅图层的文件大小仅为原来整幅图层的若干分之一，因而能有效地提高地图数据的显示和刷新速度。

    虽然索引图层，是一种有效地提高地图数据显示和刷新速度的方法，但如果用户将来需要基于地图进行深入的地理分析，如：线段长度分析、区域对象的面积分析、连通分析及其它复杂的针对整个底图的SQL查询分析...，则不建议采用此方案。因为利用索引图层的方法，需将整个图层分割成若干幅小的分幅图块，这样必然会改变原来整幅图层中某些空间对象的空间特性如，连通性、整体性等。从而必然会影响所有基于对象的连通性和整体性的空间地理分析。

3．使用Oracle Spatial

另外一种更理想的解决方案是使用空间数据库Oracle Spatial－MapInfo和Oracle公司的最新合作产品。由于Oracle Spatial系统建立在功能强大的服务器上，又实现了非常高效的空间索引技术(R-tree)，所以能轻松地处理海量地图数据。因此利用Oracle Spatial用户可以将地图数据直接存储到Oracle数据库服务器中，在客户端通过MapInfo Professional或MapX，利用Oracle Spatial 提供的空间算子结合SQL语句，对Mapinfo地图进行编辑、查询和及其它复杂空间分析。

在Oracle Spatial 中海量地图数据的使用变得更加简单：只需建立一单一图层，不必再进行分幅处理。如果用户原来的数据源是分幅的，可将其全部存储到一个Oracle Spatial图层中，Oracle Spatial将自动对其进行拼接和索引处理，可形成一个完整的图层。在应用时，在客户端通过MapX或MapInfo Professional，只需极少量的编程（实际上只是指定数据源），就可实现对Oracle Spatial数据的动态显示。Oracle Spatial会根据当前地图客户端的显示视野，自动将此范围内的图形检索出来，送到客户端显示出来。因此，即使在服务器端的数据是GB级的，在服务器端的数据量却仅是几十到上百K的数量级，大大减轻了客户端系统的配置需求，并减轻了网络流量，可通过一般的网络（甚至远程），在客户端进行访问。

    利用Oracle Spatial，可建立一种真正的Client/Server结构的空间信息系统，不仅解决了海量数据的存储，管理等问题，也解决了多用户编辑，数据完整性，数据安全机制等许多问题，将给MapInfo的应用带来更广阔的前景。

三．总结

综上所述，MapInfo产品不仅能很好的使用海量地图数据，而且给用户以很大的自由度，能通过多种有效的方式，选择最佳的解决方案。系统结合天津燃气管网的具体条件和以前管网系统集成经验，并参考了一些成功的MapInfo应用的真实案例，确定了一，二，三种处理方案并行实施，相互结合的方式，最大限度的解决客户的实际问题，最大限度的提高系统的整体性能和技术含量。

但确是方便实用的。随着更多MapInfo的应用系统的成功，相信还会有更多优秀的方案涌现出来。同时，MapInfo公司也会进一步完善其产品，给用户提供更好的应用支持。下载本文