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各国天文数据库情况 李建 lijian@lamost.org 2010-11-25 丽江.

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1 各国天文数据库情况 李建 丽江

2 报告摘要 引言 当前各国天文数据库的大概情况 对LAMOST数据库建设的一点想法

3 引言 天文科学 观测 数据 开普勒 第谷

4 引言 现代天文望远镜 海量数据 数据库

5 当前各国天文数据库的大概情况 CDS:法国斯特拉斯堡天文数据中心 http://cds.u-strasbg.fr/ 天文数据证认
交互式的天文天图软件 线上查询系统

6 当前各国天文数据库的大概情况 ADS:美国宇航局/哈佛史密斯天体物理数据中心

7 当前各国天文数据库的大概情况 IRSA:NASA/IPAC红外亚毫米数据中心 http://irsa.ipac.caltech.edu/

8 当前各国天文数据库的大概情况 NED:美国加州理工NASA/IPAC河外数据库http://nedwww.ipac.caltech.edu/
观测天体 数据分析 文档搜索 实用工具 网站信息

9 当前各国天文数据库的大概情况 2MASS:2 微米全天区巡天 http://www.ipac.caltech.edu/2mass/ 图片长廊
公共教育

10 当前各国天文数据库的大概情况 SDSS:美国斯隆数字巡天 http://skyserver.sdss.org Skyserver 搜索工具
高级工具 其他链接 帮助手册

11 当前各国天文数据库的大概情况 径向搜索 文档介绍 矩形搜索 高频问答 SQL搜索 术语词汇表 图像查询形式 算法 光谱查询形式 表描述
SDSS DR7交叉ID查询 获取图像数据 Emacs界面 SDSS命令行查询工具 文档介绍 高频问答 术语词汇表 算法 表描述 构架浏览 SQL查询例子 SDSS数据的细节 Skyserver.org 帮助手册 高级工具 关于SDSS 关于SkyServer SDSS项目网站 数据文档服务 公开的Skyserver 著名(天区)地点 RC3星系图像 教育工程 NVO网站 认证图 Navigate 图像清单工具 浏览器 CasJobs CasJobs CL Tool VO服务 开放天区查询 光谱服务 搜索工具 其他链接 NVO做的工作

12 当前各国天文数据库的大概情况 其他天文数据库

13 对LAMOST数据库建设的一点想法 每个数据库网站都有自己的特色。 全面、专业 较强的名称解析服务和可视化查询能力 出色的文档查询服务
每个数据库网站都有自己的特色。比如CDS的数据库拥有较强的名称解析服务和可视化查询能力,NASA系列的数据库更全面、专业,SDSS数据库注重较强的搜索、浏览查询能力,而2MASS的数据库更喜欢为用户直观的展现其绚丽的星图……ned的文档。 同时,调研过程中也看到了一些较小天文项目的数据库网站并不注重网站的维护,不仅易用性较差,有的数据库链接也已经中断。 DATABASE 直观、绚丽的星图展示 较强的搜索、浏览查询能力

14 对LAMOST数据库建设的一点想法 可以借鉴国外的天文数据库丰富的管理经验
我国的LAMOST巡天是一个和美国Sloan巡天有些类似的项目,目前正在试运行阶段。LAMOST每天所获取的海量数据是非常宝贵的,因此建立一个有效的LAMOST数据库就显得十分关键和重要。 国外的天文数据库管理有着丰富的经验可以借鉴。再此我结合调研过程中的一些感想,对将来的LAMOST数据库搭建过程中需要注意的问题提出一些简单的个人看法。以下将分为几个方面详细的说明建设一个海量天文数据库网站需要注意的问题。 可以借鉴国外的天文数据库丰富的管理经验

15 对LAMOST数据库建设的一点想法 网站整体布局 1、清晰、明朗、主题突出,重在强调简单、实用
2、适当考虑到一些大众和天文爱好者用户的使用要求 3、使网站成为一个数据型科研的平台、科普平台

16 对LAMOST数据库建设的一点想法 主体搜索部分 1、搜索和浏览 2、无缝链接 3、不同形式输出 4、数据库的前瞻性和可扩展性 北半球 光学
射电 红外 X、r 南半球 HTML FITS VOTable

17 对LAMOST数据库建设的一点想法 对大量数据下载的支持办法 NED的作业批处理(Batch Job)服务流程 SDSS的作业批处理(MyDB+CasJobs)服务流程

18 对LAMOST数据库建设的一点想法 帮助和反馈 1、数据库帮助页面 2、反馈专栏 3、致谢

19 对LAMOST数据库建设的一点想法 其他 1、科普工作 2、易用性 3、数据库的权限管理 4、对关注目标的注释

20 对LAMOST数据库建设的一点想法 建设一个大科学工程项目数据库涉及到方方面面的考虑,尤其是像LAMOST这样的数据量产出很大的项目。充分的考虑各种因素是必要的。 建设好LAMOST数据库是一件意义重大的任务,可以为今后的其他大科学项目(如FAST等)的数据库提供宝贵的经验。

21 Thank You !


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