Oracle Spatial et Graph

Les fonctionnalités de données géospatiales d'Oracle Spatial comprennent :

• un schéma - MDSYS (comme dans « système multidimensionnel » ) - qui prescrit le stockage, la syntaxe et la sémantique des types de données géométriques pris en charge
• un système d'indexation spatiale
• opérateurs, fonctions et procédures pour effectuer des requêtes d'analyse spatiale
• fonctions et procédures pour les opérations d'utilité et de réglage
• Accélération des performances vectorielles pour des requêtes nettement plus rapides et une utilisation plus efficace du processeur, de la mémoire et du partitionnement.NURBS ) pour une représentation mathématiquement précise des courbes de forme libre, reproductibles exactement pour les données 2D et 3D.
• un modèle de données topologiques pour travailler avec des données sur les nœuds , les arêtes et les faces d'une topologie
• Une fonctionnalité GeoRaster pour stocker, indexer, interroger, analyser et diffuser des données GeoRaster ( images raster , données maillées et leurs métadonnées associées ) avec des mosaïques virtuelles, des opérations d'algèbre raster, le traitement d'images, une API Java et un assistant ETL basé sur GDAL.
• Types de données et opérateurs tridimensionnels, notamment les réseaux triangulés irréguliers (TIN) , les nuages ​​de points et les ensembles de données LiDAR avec indexation par arbre R spatial, opérateurs SQL et fonctions d'analyse, et métadonnées pour la visualisation.
• Le géocodage permet de convertir les données de localisation et d'adresse en coordonnées géographiques formelles à partir d'adresses ponctuelles et de plages d'adresses, et prend en charge le géocodage inverse.
• un moteur de routage qui crée des itinéraires les plus rapides ou les plus courts, avec les distances, les temps de trajet, les directions et les géométries spécifiques à chaque virage, en se basant sur des données de réseau routier commerciales et publiques, ainsi que sur les restrictions et conditions pour le routage avancé, comme le routage spécifique aux camions.
• Services Web conformes à l'Open Geospatial Consortium pour les transactions de géocodage, de routage, de cartographie, d'annuaire d'entreprises, de catalogue et d'entités géospatiales
• Composants de visualisation spatiale pour afficher des données sur des cartes.

La fonctionnalité Modèle de données réseau est un modèle de graphe de propriétés utilisé pour modéliser et analyser les réseaux physiques et logiques utilisés dans des secteurs tels que les transports, la logistique et les services publics. Ses fonctionnalités comprennent :

• Gestion permanente de la connectivité réseau dans la base de données
• Un modèle de données permettant de représenter les capacités ou les objets (modélisés sous forme de nœuds et de liens ) d'un réseau, avec une API PL/SQL pour la gestion des données réseau.
• Propriétés des liens et des nœuds déterminées par l'utilisateur, telles que les coûts et les restrictions, y compris les propriétés temporelles.
• Association d'objets du monde réel à des éléments de réseau pour simplifier le développement et la maintenance des applications.
• Une API Java pour l'analyse des chemins réseau en mémoire, incluant le chemin le plus court, les voisins les plus proches, le coût et l'accessibilité, avec un chargement partitionné des grands réseaux en mémoire.

La fonctionnalité de graphe sémantique RDF prend en charge les normes RDF du World Wide Web Consortium (W3C) . Elle offre des fonctionnalités de gestion, d'interrogation et d'inférence des données RDF, couramment utilisées dans diverses applications, allant de l'intégration de données sémantiques à l'analyse des réseaux sociaux et aux applications de données ouvertes liées . Ses fonctionnalités incluent :

• Un système de gestion de triplets RDF et d'ontologies avec partitionnement automatique et compression des données.
• Évolutivité éprouvée à plus de 54 milliards de triplets (référence LUBM 200K) avec une évolutivité jusqu'à la limite de 8 pétaoctets de la base de données Oracle.
• Chargement en masse haute performance avec chargement parallèle et direct de la base de données Oracle et chargement via Jena.
• Interrogation et mise à jour parallèles de graphes RDF avec SPARQL et SQL , services Web de point de terminaison SPARQL, SPARQL/Update, API Java avec Apache Jena et Sesame open source, requêtes SQL avec modèles de graphes SPARQL intégrés, insertion/mise à jour SQL.
• Interrogation de données tabulaires assistée par ontologie à l'aide d'opérateurs SQL pour étendre les requêtes relationnelles SQL avec des termes associés afin d'obtenir des résultats plus complets.
• Inférence native avec fonctionnement parallèle, incrémental et sécurisé pour un raisonnement évolutif avec RDFS, Web Ontology Language (OWL 2 RL/EL), Simple Knowledge Organization System (SKOS), règles définies par l'utilisateur, extensions d'inférence définies par l'utilisateur et un cadre d'extensibilité pour intégrer des raisonneurs à usage spécifique, tels que PelletDB, TrOWL.
• Prise en charge de GeoSPARQL pour le stockage et l'interrogation de données spatiales au format RDF conformément à la spécification de l'Open GeoSpatial Consortium (OGC).
• Vues RDF sur les données relationnelles pour appliquer une analyse sémantique avec prise en charge du mappage automatique (Direct Mapping) et personnalisé (langage W3C R2RML) des données relationnelles vers des triplets RDF .
• Une sécurité à trois niveaux qui répond aux exigences de sécurité les plus strictes grâce à Oracle Label Security.
• Intégration avec les environnements de développement d'applications open source Apache Jena et Sesame.
• Intégration avec des outils basés sur XML, tels que Oracle Business Intelligence Enterprise Edition (OBIEE) pour la création de rapports et de tableaux de bord.
• Intégration avec l'analyse graphique du modèle de données réseau pour le chemin le plus court, les voisins les plus proches, le coût et l'accessibilité.
• Intégration avec les fonctionnalités d'Oracle Advanced Analytics : Oracle Data Mining pour l'exploitation de l'analyse prédictive et la découverte de modèles, et Oracle R Enterprise pour le calcul statistique et la visualisation graphique des données.
• Indexation sémantique pour l'exploration de textes et l'analyse d'entités intégrée aux processeurs de langage naturel populaires.
• Intégration avec les principaux outils commerciaux et open source pour l'interrogation, la visualisation et la gestion des ontologies.