9.3版Oracle Spatial和Graph新发布，它是一座挑战新时代的桥梁。这款软件包设计了更先进的符号计算功能和更加强大的图形分析能力，旨在满足更多的数据分析需求。在实际的应用中，9.3版本Oracle Spatial和Graph显示出了其实用性和稳定性，比如下面我们将为你介绍：
首先，9.3版本增加了对点云数据的支持。通过利用Oracle Widows库，该新功能可以轻松管理和分析以"LIDAR"，"LAS"或"XYZ"格式制作的任何形式的点云数据。例如，你可以利用这个功能来捕获建筑结构的三维描述，以进行现场施工规划和分析，实现更加精细的数据呈现和管理。
SELECT
SDO_PC.GET_NUM_POINTS(cloud) numpts,
SDO_PC.CLOUD_EXTENT(cloud) bounds,
SDO_PC.GET_SCHEMA(cloud) schema,
SDO_PC.TRIANGULATE_POINTS(cloud) triangles
FROM
lidar
WHERE
st_contains(
st_geomfromtext(
'POLYGON((3 4, 10 12, 20 25, 3 4))'
),
SDO_GEOMETRY(
cloud.las, -- Offset 0
cloud.pc_srid -- Offset 1
)
) = 'TRUE');
其次，该更新使用户在进行空间GIS分析时能够处理更大的数据集。在9.3版本中，新增了基于空间对象网格化的新算法，可以更加高效地进行GIS操作，提高数据库的查询性能。由于数据处理和存储的技术极大地提高了Oracle 9.3版本的性能，所以它更适合处理可以被写入单个节点内存的大多数空间对象的大型数据集。这就为处理大型地理数据集提供了更稳定的问题解决方案。例如，经过测试，在堆积方案下，Oracle Spatial 9.3的批处理性能可以优于其他GIS平台，这极大地提高了任务分析和查询运行的速度。
DECLARE
query1 clob;
BEGIN
query1 := 'SELECT t1.id, t1.geoloc '
|| 'FROM table_1 t1, '
|| ' table_2 t2 '
|| 'WHERE SDO_RELATE(t1.geoloc, '
|| ' t2.geoloc,'
|| ' ''MASK = DIMENSION 2'' '
|| ' || '' QUERYTYPE = WINDOW '' '
|| ' || ''SDO_NUM_RES = 1 '') = ''TRUE''';
EXECUTE IMMEDIATE query1;
END;
除了上述更新，9.3版本还优化了多点查询、可视化和拓扑算法的性能，支持了几个新的数据类型（例如圆锥体、锥体和四面体），以及简化了许多操作。优化后的9.3版本极大地提高了空间对象的查询效率和空间分析的完整性。例如，在对海岸线进行查询分析时，用户可以使用9.3版本的Oracle Spatial和Graph，将结果简洁、高效地呈现出来。
SELECT t.objectid
FROM table_1 t, table_2 s
WHERE s.shape.area() >50
AND SDO_RELATE(s.shape, t.shape, ''MASK=INSIDE'') = ''TRUE''
GROUP BY t.objectid;
通过上述例子可以看到，9.3版本的Oracle Spatial和Graph给数据分析领域带来了不少便利。从新的数据类型，到更去优化的算法，都为你的项目提供了更加牢靠、高效的解决方案。
