检索是依据所给条件从数据库中确定有关空间对象地址的过程。一个数据库系统的实用性在很大程度上取决于它的检索功能。
根据所给检索条件的性质，可以把图形数据检索分为两类，即常规检索和拓扑检索。这两类检索类型的本质和进一步的划分类型如下：
1． 常规检索：根据空间对象本身的标志进行检索。它又分为：
(1)定性检索：按空间对象的专题性质进行检索。
(2)定位检索：按空间对象的几何位置进行检索。一般情况下是通过用户给出的矩形范围进行检索。也称为开窗检索。
2.拓扑检索：根据空间对象间的空间关系进行检索。空间关系包括：拓扑邻接，拓扑关联，拓扑包含。
拓扑检索主要实用于曲线网（境界线网、交通网、河网等）。拓扑检索的含义是：给出曲线网的一个元素，即一个结点、一条弧段或一个多边形，要求选出曲线网的一批元素。
按照在数据结构中表示拓扑关系是采用显式还是隐式，还可以把拓扑检索分为：
(1)直接拓扑检索：以显式所表示的拓扑关系为基础进行检索。利用此种方法的检索速度快。
(2)间接拓扑检索：拓扑检索的依据不再是空间对象本身的标志，而是通过空间对象之间的关系进行检索。
为了更好地了解有关内容，下面对显式和隐式表示作一简单介绍。
显式表示：点、弧段、多边形诸图形实体之间的关系明确表示。属确定型模型。
隐式表示：点、弧段、多边形诸图形实体之间的关系有时表示为确定型关系，有时表示为近似型（如模糊型）关系。具有动态性、灵活性，这些关系无需专门地建立，而是隐含在数据结构中。
6．2 拓扑检索
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6．2．1 直接拓扑检索 字串7
1． 简单拓扑检索
简单拓扑检索可以归结为以下四种类型：
(1) 确定汇于给定结点(0维元素)上的各条弧段（1元元素），用算子 
表示。
(2)确定给定弧段的端点处的结点，用算子 
表示。
(3)确定环绕给定多边形（2维元素）的各条弧段，用算子 
表示。
(4)确定给定弧段两侧的多边形，用算子
表示。算子 
表示对
维空间对象进行运算可导出
维空间对象。 字串3 
图6-1 多边形A的邻接多边形集算子序列 示意图
上述运算的基础是弧段与结点和弧段与多边形之间所建立的显示拓扑关联关系。同样，也可以在结点和多边形之间建立拓扑关联关系。一般情况下，由于现有的数据结构中并没有建立结点和多边形之间的直接关联关系，因而就使得在某些特殊情况下（即当在一个结点上相汇的边多于三条时）查询多边形的邻接关系就显得不够完整。例如，在图6-1中，若简单地根据边和多边形的关系算子 来确定多边形A的邻接多边形集，则仅得到B、C、D、F，而将多边形E漏掉。其原因是查询的依据是 算子，而不是表达结点和多边形之间的关联关系的 。但如果在数据结构中建立结点和多边形之间的直接关联，则将占用较多的存储空间。目前，解决此类问题的方法是通过程序来实现。由 (A)得到弧段
，由
得到结点
，由 得到的边与A多边形的边作异或运算后得到
，最后由 得出多边形A的邻接多边形集为B、C、D、E、F。 字串7
2． 复合拓扑检索
通过对上述简单拓扑检索的串联和重复应用可得出较为复杂的拓扑检索。复合拓扑检索主要体现为下列三种基本毗邻关系。
(1) 结点的基本毗邻：其实现的步骤为：
1)确定与该结点关联的弧段（ ）；
2)确定与所得出的弧段集相关联的多边形（ ）。
(2) 弧段的基本毗邻：其实现的步骤为：
1)确定与该弧段相关联的结点（ ）；
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2)确定与所得的两个结点相关联的弧段（ ）；
3)确定与所得弧段集相关联的多边形（ ）。
(3) 多边形的基本毗邻：其实现的步骤为：
1)确定与该多边形相关联的弧段集（ ）；
2)确定与所得弧段集相关联的结点集（ ）；
3)确定与所得结点集相关联的弧段集（ ）；
4)确定与所得弧段集相关联的多边形集（ ）。
6．2．2 间接拓扑检索 字串7
间接拓扑检索过程的实施被分成两个子过程进行：预检索和相关检索。
1． 预检索：形成起始空间对象的集合。
预检索的目的是为拓扑检索提供第一个空间对象的集合----起始空间对象的集合。这里可以进行三种形式的预检索。
1)检索点状空间对象的集合，如居民点等；
2)检索线状空间对象的集合，如交通线等；
3)检索面状空间对象的集合，如若干个毗邻的省或县级政区单元。
预检索基本上是通过定性检索（如通过分类分级编码）来实现的。
2． 相关检索：获取最终的目标空间对象的集合。
这里所谓的相关检索，是以预检索所提供的第一个空间对象集合为依据，通过计算处理和逻辑比较等操作来确定第二个空间对象集合-目标空间对象集合，使该集合与起始空间对象集合满足所提出的拓扑关系。
一般情况下，若目标空间对象集合属于模糊型集合，则采用定位检索的手段来确定目标空间对象集合。反之，若目标空间对象集合为确定性集合，则用定性检索的方法来形成所求的目标空间对象的集合。 字串5
6．3 拓扑检索的应用
1． 基于点结合的拓扑检索
这里把在预检索中得到的点状空间对象的集合（如重要的居民点）作为拓扑检索的基础。例如，可以检索出与点状空间对象相关联的线状空间对象（铁路和公路等）。
2． 基于线集合的拓扑检索
例如，通过交通线路查询周围的村庄；通过行政区域界线查询相邻政区的信息等等。
3．基于多边形集合的拓扑检索
这里主要涉及拓扑邻接关系的应用。如回答：
(1)北京市周围有那些地区；
(2)如果把某几个政区单元看成是某种形式的经济协作区，则判断该协作区的邻省是那些省等等。
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6．4 GIS中空间信息的查询
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1． 基于空间特征的查询
目前大多数成熟的商品化地理信息系统软件的查询功能都可以完美地实现对空间对象的简单查询。如根据鼠标所指的空间位置，系统可以查找出该位置处的空间对象以及它们的属性，并显示出该空间对象的属性列表，或进行相关的统计分析。
2． 基于属性特征的查询
一般来说，基于属性信息的查询操作主要是在属性数据库中完成的。目前大多数的地理信息系统软件都将属性信息存储在关系数据库中，而发展成熟的关系数据库又为我们提供了完备的数据索引方法和信息查询手段。几乎所有的关系数据库管理系统都支持标准的结构化查询语言（SQL）。利用SQL，我们可以在属性数据库中方便地实现属性信息的复合条件查询，筛选出满足条件的空间对象的标识值，再到图形数据库中根据标识值检索到该空间对象。
3．基于空间关系的属性特征查询
空间对象间存在着多种空间关系（如拓扑关系、顺序关系、度量关系）。在实际应用中，用户往往希望GIS提供一些更能直接计算空间对象关系的功能。如用户希望检索出满足如下条件的城市：
(1)在某条铁路的东边；
(2)距离该铁路不超过30公里；
(3)城市人口大于70万； 字串8
(4) 城市选择区域是特定的多边形。整个查询计算涉及到空间顺序关系（铁路东边）、空间距离关系
（距离该铁路不超过30公里）、空间拓扑关系（被选择城市在特定的选择区域内）、属性信息查询（城市人口大于70万）。就目前成熟的地理信息系统而言，比较系统地完成GPS上述查询任务还比较困难。为此，众多的地理信息系统专家提出了"空间查询语言"（Spatial Query Language）以作为解决问题的方案，但仍处于理论发展和技术探索阶段。 字