烤烟是一种重要的经济作物,属国家计划经济产业,具有高度垄断性和利润丰厚性的特点,涉及到工业、农业和商业等方面,发展烤烟生产对促进我国国民经济发展和对外贸易有着十分重要的意义,在我国国民经济中占有十分重要的地位。因此,烤烟在我国得以广泛地种植。可以采用空间数据和属性数据来描述烤烟种植的情况。在传统情况下,对于烤烟种植的各项数据是以文件方式来存储和管理的。随着空间数据的不断增加,文件方式很难满足客户对数据的访问要求。关系型数据库系统能够很好地处理大量数据,所以利用关系型数据库系统来管理空间数据是一个很好的方法。在这种情况下,ORACLE提出了ORACLE SPATIAL空间数据库引擎,该引擎能够在ORACLE数据库中快速有效地存储、访问和分析空间数据。因此选择ORACLE数据库能够很好地处理空间数据。在本研究中,烤烟种植的数据来源主要有三个部分组成：重庆市组(社)级烟区行政区划图及其耕地分布图、烤烟采样点地图数据和监测点烟叶质量数据。对以上三种数据进行叠加、关联和筛选,得出空间数据和属性数据,将它们导入到基于ORACLE的空间数据库中,从而得到了基于ORACLE的烤烟种植空间数据库。基于ORACLE的烤烟种植空间数据库中存储了大量的空间数据,随着空间数据量的不断增加,当对其中的数据进行访问时,由于数据量的庞大,从而影响了用户访问数据的速度。针对此问题,本文对基于ORACLE的烤烟种植空间数据库提出了一些性能优化的方法。(1)ORACLE集群方法。把系统从原来的单实例环境升级为集群环境,这样可以提高数据的可用性和减少访问数据的等待时间。(2)调整ORACLE数据库内存的方法。在ORACLE RAC环境下,本文通过调整SGA的大小、自动管理SGA、调整日志缓冲区的大小、调整回收池的大小和调整保持池的大小等方式来优化ORACLE数据库的内存,从而可以提高访问数据的效率。(3)采用分区表方法。由于基于ORACLE的烤烟种植空间数据库中数据量庞大,存储在一张表中的数据量达到了2G以上。在ORACLE RAC环境下,采用普通表来存储数据,当用户访问表时,有时需要扫描整张表,花费的时间会比较长。在ORACLE RAC环境下,本文采用分区表来存储数据,当用户需要访问数据时,只需要访问分区表的某些分区即可,这样就提高了访问数据的效率,节省了访问时间。(4)采用物化视图方法。当用户经常访问一些数据时,可以使用视图把这些数据提炼出来。在ORACLE RAC环境下,在分区表上采用普通视图时,每次访问都需要进行视图中的查询操作(有复杂查询时,花费的时间会很长),影响用户访问数据的效率。在ORACLE RAC环境下,本文在分区表上采用物化视图来存储用户经常访问的一些数据,当用户查询数据时,只需要查询物化视图(其中已存有数据)即可,从而可以提高访问数据的效率和节省访问数据的时间。(5)利用空间操作方法。在ORACLE RAC环境下,空间对象存储在分区表中。当用户需要进行空间相邻分析时,合理地选择空间算子和空间函数,可以提高访问效率和减少访问数据的时间。