传送门 ? 轮子的专栏 ? ? http://blog.gaodaima.com/leverage本文来源gao*daima.com搞@代#码&网6_1229 1发展历程 2处理流程 3存储模型 将逻辑结构从物理结构中分离出来 （1）逻辑结构： 这些表含有一个类型为SDO_PC的列 包含一般的属性和所占用空间的单位数量 并且包含一个指向点云块表的指针 （2

传送门 ? 轮子的专栏 ? ? http://blog.gaodaima.com/leverage_1229

1发展历程

2处理流程

3存储模型

将逻辑结构从物理结构中分离出来
（1）逻辑结构：
这些表含有一个类型为SDO_PC的列
包含一般的属性和所占用空间的单位数量
并且包含一个指向点云块表的指针
（2）物理结构：
“分块表”
包含点云块
可以是非常庞大的
在SDO_PC_BLK对象类型中定义结构

4创建点云表

点云表的数量没有限制
支持由任何类型的字段组合
场景可以被任何属性所检索
并且场景具有空间幅度
CREATE TABLE LIDAR_SCENES (
SCENE_ID NUMBER PRIMARY KEY,
COLLECTION_TS TIMESTAMP,
DESCRIPTION CLOB,
… (any number of attributes) …
POINT_CLOUD SDO_PC
);

5SDO_PC类型

PC_EXTENT是点云所占空间的单位数量
需要一个空间索引以支持空间检索

6创建点云分块表

使用SDO_PC_BLK类型
在块ID上定义一个主键
使用SECUREFILE lobs（11g的新结构）
允许LOBs压缩（加密和删除重复）
CREATE TABLE PC_BLK_01 OF SDO_PC_BLK (
PRIMARY KEY (
OBJ_ID, BLK_ID
)
)
LOB(POINTS) STORE AS SECUREFILE
(COMPRESS HIGH NOCACHE NOLOGGING);

7SDO_PC_BLK类型

描述点的一块
包含块的唯一标识
场景ID（OBJ_ID与PC_ID一致）和分块ID（BLK_ID）

8BLOB结构

BLOB包含一个存放点的数组
各点编码
d 64位浮点数（d = 点的维度）
一个32位整型表示点数
一个32位整型表示分区数
将来：压缩格式
从块MBR的来源处存储坐标以作为偏移量
使用短整型

9初始化一个点云

（1）定义点云的结构和组织
分辨率、维度、幅度
块的容量
（2）为各点云指定块的位置
点块表的名称
表的唯一标识
INSERT INTO LIDAR_SCENES (
SCENE_ID, POINT_CLOUD)
VALUES (
1,
SDO_PC_PKG.INIT (
BASETABLE => ‘LIDAR_SCENES’,
BASECOL => ‘POINT_CLOUD’,
BLKTABLE => ‘PC_BLK_01’,
PTN_PARAMS => ‘BLK_CAPACITY=1000’,
PC_TOL => 0.005,
PC_TOT_DIMENSIONS => 3,
PC_EXTENT =>
SDO_GEOMETRY (2003, 4326, NULL,
SDO_ELEM_INFO_ARRAY (1, 1003, 3),
SDO_ORDINATE_ARRAY (-74, 40, -73, 41)
)
)
);

10加载一个点云

（1）从一个普通表中加载一个点云
DECLARE
PC SDO_PC;
BEGIN
SELECT POINT_CLOUD INTO PC
FROM LIDAR_SCENES WHERE SCENE_ID = 1;
SDO_PC_PKG.CREATE_PC (PC, ‘INPUT_POINTS’);
END;
（2）用来输入的表的结构

（3）这个用来输入的表可以是文本文件，被关联成一个外部表使用

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