Veri analizi söz konusu olduğunda verilerin
toplandığı, depolandığı ve birbirleri ile ilişkilendirildiği bir
ortam gerekmektedir. Bu ortam veritabanıdır.

Konumsal veritabanı (Geodatabase), konumsal
analiz için coğrafi bilgi sistemlerinin (CBS) vazgeçilmez
bir parçasıdır ve etkili kullanıldığında oldukça güçlü bir
araçtır. Konumsal indeksleme veri erişimini hızlandırarak,
konumsal nesnelerin birbirleri ile olan sözel ve konumsal
ilişkilerini görsel platforma taşır ve konumsal analize
olanak sağlar.

İlgili veri tipleri şöyle sıralanabilir:
• Vektör veriler;
• Konumsal nesneler (nokta, çizgi, poligon),
• Düzensiz Üçgen Ağ (TIN-Triangulated
Irregular Network).
• Öznitelik verileri,
• Raster veriler;
• Görüntü verileri,
• Tematik veriler,
• Yüzey verileri.

Vektör verileri şöyle açıklanabilir:
• Konumsal Nesneler (Nokta, Çizgi, Poligon):
Konumsal nesneler (feature class) doğal yeryüzü
nesneleri (dere, ağaç, vb.), insan yapımı nesneler
(yol, bina, vb.) veya yeryüzünde görülmeyen
ancak haritalarda gösterilmesi gereken arazi
bölümleri (ülke sınırı, parsel vb.) olabilir.
• Düzensiz Üçgen Ağ (TIN-Triangulated Irregular
Network): Eş yükselti eğrilerinden elde edilen ve
arazi yapısını ifade etmek için kullanılan bir veri
formatıdır. Yüzeyde oluşturulan üçgenlerin her
bir köşe noktasının x, y, z koordinatları
modellenerek oluşturulur. Sayısal Arazi
Modelleri (DEM) genellikle TIN veri formatı
kullanılarak üretilir.

Tablo şeklinde sunulan öznitelik verileri
konumsal nesnelerin nitelik ve nicelik gibi karakteristik
özelliklerini tanımlamak için kullanılırlar.

CBS ortamında raster veri setleri koordinat
sistemi, sol üst köşe koordinatı, hücre boyutu, toplam satır
ve sütun sayısı ile tanımlanmaktadır. Böylece her hücrenin
konumu bilinmektedir.

Uydu, uçak balon v.b. cisimlere yerleştirilen
çeşitli algılayıcılarla yeryüzünden elde edilen raster
verilerdir. Görüntü verileri raster veri tipinde düzenli bir
grid yapısı içinde satır ve sütunlardaki hücrelerden oluşur.

Yeryüzünden çeşitli yöntemlerle toplanan
verilerin modellenmesi ve sınıflandırılması ile elde edilen
sürekli (continuous) verilerdir (yükseklik, eğim, kirlilik,
konsantrasyon vb.).

Doğada var olan yeryüzü şekillerini, harita
elemanları olarak CBS platformunda tanımlamak için
konumsal nesneler kullanılmaktadır. Konumsal bir nesne
ile ilişkili, konumsal olmayan verilere ise öznitelik verisi
denir.

Evet, konumsal veritabanlarında bu iki kavram
gerektiğinde aynı tabloda, gerektiğinde ise ilişkili
tablolarda depolanmakta ve işlenmektedir.

Tablolar, verileri depolamaya yarayan en önemli
ve vazgeçilmez veritabanı nesneleridir. Tablolar, bilgi
alanları (sütunlar) ve veri kayıtlarından (satırlar)
oluşmaktadır.

Konumsal nesnelerin konum bilgisi, tablolarda
genellikle görsel olarak okunabilen değişken tanımı
dışında, binary (ikili) yapıdaki bilgi alanlarında
saklanmaktadır. Öznitelik verileri ise görsel olarak
okunabilen bilgi alanlarında depolanmaktadır.

Öznitelik verisi bilgi alanları türüne göre
değişken tanımı alırlar. Değişken türleri veritabanının
yapısına göre çok çeşitli olabilir. Bazı değişken türleri çok
küçük farklılıklarla birbirinden ayrılırken, bazı değişken
türleri ise veritabanlarına göre farklı isim alabilirler.

Öznitelik verisi değişken türleri kullanılan
yazılıma göre farklılık gösterebilecek olup, genel olarak
kullanılanlar şöyle sıralanabilir:
• Tamsayı (Integer),
• Uzun tamsayı (Long Integer),
• Ondalık (Decimal),
• Çift (Double),
• Metin (Text),
• Tarih (Date),
• Saat (Time),
• Doğru/Yanlış (Boolean),
• İkili (Binary),
• Uzun İkili (Long Binary),
• Kesirli (Float),
• Not (Memo).

Apartman adı metinsel bir bilgidir ve bilgi alanı
değişken türü metin (text) seçilmelidir.

Binaların metrekare cinsinden taban alanları
sayısal bir değer olup, ondalık (decimal) basamaklar
içerebilir.

Bina kat adedi 3, 5, 7 gibi tamsayı değerlerinden
oluşmaktadır. Dolayısı ile değişken türü tamsayı (integer)
olmalıdır.

Binaların yapım tarihleri, tarih (date) türünde bir
değişken olacaktır.

Konum bilgisinin veritabanında saklanması ilk
olarak topoloji kavramı ile gündeme gelmiş, Open
Geospatial Consortium-OGC (CBS konusunda çeşitli
firma, kurum ve üniversitelerin katılımı ile kurulan
uluslararası bir kuruluş) tarafından konumsal verinin
veritabanı ortamında saklanabilmesi için standartlar ve
formatlar belirlenmiştir.

WKT kısaltmasının açılımı “well-known text”
olarak bilinmektedir. WKT adından da anlaşılacağı üzere
metin (text) yapıda bir formattır.

WKB kısaltmasının açılımı “well-known binary”
olarak bilinmektedir. WKB örneğinde ise veri binary
(ikili) olarak tanımlanmakta, böylece byte cinsinde
büyüklük olarak, WKT de olduğu gibi metin (text) alanın
kapladığı büyüklüğü kaplamamaktadır. WKB gösterimi 21
adet iki basamaklı hexadecimal değerden oluşmaktadır.

Byte order 0 ve 1 değeri alabilen değer olup,
WKB type konumsal nesnenin nokta, çizgi ve poligon
olarak (1 nokta, 2 çizgi, 3 poligon) türünü vermektedir. X
ve Y ise nesnenin koordinat değerlerini göstermektedir. 21
çift hexadecimal değerden oluşan WKB verisi veritabanı
tablosunda değişken türü ikili (binary) veya uzun ikili
(long binary) bilgi alanlarında saklanmaktadır. Böylece
konumsal nesne veri kaydı ile öznitelik bilgisi kaydı aynı
satırda saklanabilmekte ve tek tablo içinde doğrudan ilişki
kurulmaktadır.

Veritabanı tabloları kullanılacak bilgi alanı
isimleri ve değişken türleri belirlenerek tasarlanmaktadır.
Belirlenen bilgi alanlarının bir veya birkaçı anahtar bilgi
alanı olarak seçilmelidir.

Anahtar bilgi alanı kullanımı ile:
• Saklanan verinin indekslenmesine ve sorgulama
ile kolay ulaşımına olanak sağlanmakta,
• Veri tekrarını engellemekte ve tablonun diğer
tablolarla ilişkilendirilmesi kolaylaştırmaktadır.

Anahtar bilgi alanlarındaki zorunlu özellikler;
• Bilgi alanının boş bırakılamaması ve
• Aynı verinin tekrarlanmaması gibi sıralanabilir.

Tablolar arası ilişkilendirme, detaylı sorgu
yapmak ve tablolarda farklı konularda veri saklayabilmek
için kullanılmaktadır.

Tablolar arası ilişki farklı temalarda iki veya daha
fazla veri tablosunun ortak bilgi alanları kullanılarak
kurulmaktadır. Anahtar alanlar bu gibi durumlar için
kullanılır.

Bir tabloda birincil anahtar olan bir bilgi alanı
diğer tabloda da bulunmaktaysa bu alana yabancı anahtar
bilgi alanı (foreign key field) denir.

Farklı konularda verilerin saklanabilmesi ve
sorgulanabilmesi için genellikle üç tipte tablo ilişkisi
bulunmaktadır. Bunlar;
• Bire bir ilişki (one to one),
• Birden çoğa ilişki (one to many) ve
• Çoktan çoğa ilişki (many to many) olarak
sıralanabilir.

Bire bir (one to one) ilişki genellikle tek tablo
üstünde toplanabilen verilerdir. Ancak veri farklı
kaynaklardan elde edilmiş ise bu veriler birden fazla
tablolarda da bulunabilir. Bu gibi durumlarda bire bir (one
to one) ilişki tipi kullanılmaktadır. Bire bir ilişki bir
tablodaki tek kaydın başka bir tablodaki tek kayıtla
ilişkilendirilmesidir.
İkinci tabloda eşleşen veri olmayabilir. Diğer bir deyişle
tablolardaki veri kayıt sayısı aynı olmayabilir. Ancak bire
bir ilişkide birinci tablodaki veri asla ikinci tabloda birden
fazla kayıtla eşleşemez. Tablolardaki veri kayıt sayılarının
eşit olmaması bire bir ilişkiye gereksinimi doğurduğu gibi,
eşit sayıda olmayan kayıtlarla tablolar tek bir tablo altında
birleştirilemezler.

Birden çoğa ilişki (one to many) birbirine
hiyerarşik olarak bağlı tablolar arasında kurulmaktadır. Bir
tablodaki kayıtlar diğer tablodaki kayıtların alt küme
verilerini içerdiğinde birden çoğa ilişki kullanılmaktadır.
İlişki türü ve yönü saptandıktan sonra tablolardaki bilgi
alanlarından hangisinin birincil, hangisinin yabancı
anahtar olacağı belirlenmektedir.
Tablo içinde tek kayıt seçildiğinde, tek kaydın alt küme
verileri ilişkili olarak görüntülenebilir. Verilerin bu
hiyerarşik yapı içinde ilişkilendirilmesi, veriler arasında
süzme olanağı sağlamaktadır.

Çoktan çoğa ilişki (many to many) modeli,
ilişkisel veritabanı modelinin temel farklılığını ortaya
koymaktadır. Çoktan çoğa ilişki modelini birden çoğa
ilişki (one to many) modelinde de olduğu gibi sorular
sorarak belirlemek mümkündür.

İlişki tablosu (relation table) çoktan çoğa ilişki
modelinin kurulabilmesi için kullanılmaktadır. İlişki
tablosu (relation table) yardımı ile aralarında çoktan çoğa
ilişki olan iki tablo ilişkilendirilebilmektedir. İlişki tablosu
her iki tablo ile çoktan bire (many to one) ilişki kurarak iki
tablonun çoktan çoğa bağlanmasını sağlamaktadır.
Her iki tablonun birincil anahtarları ilişki tablosunun bilgi
alanlarını oluşturur. İlişki tablosundaki yinelenen kayıtları
engellemek için bu iki bilgi alanı birlikte ikili anahtar bilgi
alanı olarak seçilmelidir

Öznitelik verilerine bağlı sorgulamalar SQL
(Structured Query Language) adı verilen yapısal
sorgulama dili kullanılarak yapılmaktadır. SQL bir ANSI
(American National Standards Institute) standardı
olmasına karşın kullanılan veritabanı yazılımlarına göre
farklı versiyonlarda karşımıza çıkmaktadır.

SQL sorgulamalarında temel olarak kullanılan
temel komutlar şöyle sıralanabilir:
• SELECT,
• INSERT,
• UPDATE,
• DELETE,
• WHERE.

SQL kullanılarak yapılabilecek işlemler şöyle
sıralanabilir:
• Veritabanlarında sorgulama,
• Tablo verilerinin görüntülenmesi,
• Tablolara yeni kayıt ekleme,
• Tablolardaki kayıtları güncelleme,
• Tablolardan kayıt silme,
• Yeni veritabanı yaratma,
• Veritabanı içinde yeni tablo yaratma,
• Veritabanlarında sanal görüntü tabloları (view)
yaratma,
• Kullanıcı yetkilerini düzenleme.

Katmanların yazınsal verileri üzerinde yapılacak
bir seçme sorgusunda sorgulama operatörleri
kullanılmaktadır.

Kullanılan operatörler ve anlamları şöyle
sıralanabilir:
• Eşittir-Equals (=): verilen nümerik veya alfanümerik
değere eşit olan öznitelik değerlerini
seçme işleminde kullanılır.
• Büyüktür-Greater than (>): verilen nümerik
değerden büyük olan öznitelik değerlerini seçme
işleminde kullanılır.
• Küçüktür-Less than (<): verilen nümerik
değerden küçük olan öznitelik değerlerini seçme
işleminde kullanılır.
• Büyük eşittir-Greater than or equal (>=): verilen
nümerik değerden büyük veya eşit olan öznitelik
değerlerini seçme işleminde kullanılır.
• Küçük eşittir-Less than or equal (<=): verilen
nümerik değerden küçük veya eşit olan öznitelik
değerlerini seçme işleminde kullanılır.
• Eşit değildir-Not equal (< >): verilen nümerik
veya alfa-nümerik değere eşit olmayan öznitelik
değerlerini seçme işleminde kullanılır.
• Benzer-Like: verilen nümerik veya alfa-nümerik
değerin bir kısmını içeren öznitelik değerlerini
seçme işleminde kullanılır.

Birden fazla koşul kullanmak için birleştirme
operatörleri bulunmaktadır. Bu operatörler kısaca şöyle
açıklanabilir:
• ve-and: verilen her iki koşulun bir arada
sağlanması için kullanılır.
• veya-or: verilen iki koşuldan herhangi birinin
sağlanması için kullanılır.

Herhangi bir öznitelik değeri bazı kayıtlar için
verilmemiş olabilir. Bu kayıtlar o değer için boş (Null)
kayıtlardır.

Böyle kayıtları bulmak veya bu kayıtları
sorgulama dışı bırakmak için is ve not operatörleri
kullanılmaktadır.

CBS yazılımları içinde SQL komut dizinini
oluşturan arayüzler yardımı ile kullanıcıların ileri düzeyde
SQL bilmelerine gerek yoktur. Birçok CBS yazılımı
benzer sorgulama arayüzü sunmaktadır.

Konuma dayalı sorgulamalar öznitelik verilerine
bağlı sorgulamalardan farklı olarak nesnelerin konumsal
ilişkilerine ve konumsal nesne tipine bağlı olarak yapılır.

Konuma dayalı sorgulamalar, kullanılan CBS
yazılımının yeteneklerine bağlı olarak değişkenlik
gösterir. Ancak temel olarak bilinen konuma dayalı sorgu
araçları hemen her CBS yazılımında bulunmaktadır.

Temel konuma dayalı sorgulama araçları şöyle
listelenebilir:
• Kesişenleri seç (intersect),
• Belirli uzaklıkta olanları seç (within a distance
of),
• İçine düşenleri seç (within),
• Tümüyle içine düşenleri seç (completely within),
• İçinde olduğunu seç (contain),
• Tümüyle içinde olduğunu seç (completely
contain),
• Sınırına dokunanları seç (touch the boundary of),
• Ortak kenar paylaştıklarını seç (share a line
segment),
• Benzeşenleri seç (identical to).

Kesişenleri seç sorgu aracı, birden fazla nesnenin
bir kısmının konumsal olarak ortak noktada bulunması
olarak tanımlanabilir. Kesişmek üç farklı konumsal nesne
tipi (nokta, çizgi, poligon) için de kullanılmaktadır.

Belirli uzaklıkta olmak sorgulamasında, belirtilen
konumsal nesneden (nokta, çizgi, poligon) verilen uzaklık
kadar bir tampon bölge oluşturulmakta ve bu tampon
bölge ile kesişen konumsal nesneler seçilmektedir. Belirli
uzaklıkta olanları seç sorgulaması kesişenleri seç
sorgulamasında olduğu gibi, üç farklı nesne tipi içinde
uygulanmaktadır.

İçine düşenleri seç sorgulaması belirlenen
konumsal nesnenin içine düşen nesneleri seçmeye yarayan
bir sorgudur. Bu sorguda belirlenen nesne içine düşen
nesnelerin sınırlarına dokunabilir.

Tümüyle içine düşenleri seç sorgulaması, içine
düşenleri seç sorgulamasından farklı olarak belirlenen
konumsal nesnenin içine düşen ve sınırları çakışmayan
nesneleri seçmeye yarayan bir sorgudur. Bu sorguda
belirlenen nesne içine düşen nesnelerin sınırlarına
dokunamaz.

Sınırına dokunanları seç sorgulaması, belirlenen
nesne ile sınırı kesişen veya sınırlarının bir kısmı çakışan
nesneleri seçmeye yarayan bir sorgudur. Bu sorguda
belirlenen nesnenin sınırı seçilen nesneler ile kesişmekte
veya seçilen nesnelerin sınırları ile çakışmaktadır. Sınırına
dokunanları seç sorgusu kesişenleri seç sorgusundan farklı
olarak belirlenen nesnenin sınırına dokunmayıp tamamen
içine düşen nesneleri seçmemektedir.

Ortak kenar paylaştıklarını seç sorgusunda
birbirini takip eden en az iki nokta (vertex) paylaşan
kenara sahip nesneleri seçmek için kullanılmaktadır.
Genellikle komşu parseller, komşu iller vb. seçme
işleminde kullanılmaktadır. Sınırına dokunanları seç
sorgulamasından farkı sınır ile kesişen nesneler bu
sorgulama aracı ile tespit edilememektedir. Bu sorgulamada sadece kenar paylaşan nesneler
bulunabilmektedir.

“Bul” düğmesine tıklanır açılan pencerede
aranacak sözcük girilir.

Konumsal Veritabanı (Geodatabase): Konumsal verilerin toplandığı, depolandığı, birbirleri ile ilişkilerinin tanımlandığı, sorgulandığı, işlendiği ve güncellendiği veritabanı ortamıdır.

Konumsal veritabanı (Geodatabase), konumsal analiz için CBS’nin vazgeçilmez bir parçasıdır ve etkili kullanıldığında oldukça güçlü bir araçtır. Konumsal indeksleme veri erişimini hızlandırarak, konumsal nesnelerin birbirleri ile olan sözel ve konumsal ilişkilerini görsel platforma taşır ve konumsal analize olanak sağlar.

CBS’de veri gösterimi için 3 temel veri tipi kullanılmaktadır:

1) Vektör veriler

• Konumsal nesneler (nokta, çizgi, poligon)
• Düzensiz Üçgen Ağ (TIN - Triangulated Irregular Network)

2) Öznitelik verileri

• Raster veriler
• Görüntü verileri
• Tematik veriler

3) Yüzey verileri

Konumsal Nesneler (Nokta, Çizgi, Poligon): Konumsal nesneler (feature class) doğal yeryüzü nesneleri (dere, ağaç, vb.), insan yapımı nesneler (yol, bina, vb.) veya yeryüzünde görülmeyen ancak haritalarda gösterilmesi gereken arazi bölümleri (ülke sınırı, parsel vb.) olabilir.

Görüntü verileri (imagery): Uydu, uçak balon v.b. cisimlere yerleştirilen çeşitli algılayıcılarla yeryüzünden elde edilen raster verilerdir. Görüntü verileri raster veri tipinde düzenli bir grid yapısı içinde satır ve sütunlardaki hücrelerden oluşur.

Konumsal nesnelerin konum bilgisi, tablolarda genellikle görsel olarak okunabilen değişken tanımı dışında, binary (ikili) yapıdaki bilgi alanlarında saklanmaktadır. Buna karşılık öznitelik verileri ise görsel olarak okunabilen bilgi alanlarında depolanmaktadır. Bilgi alanları (sütunlar), veri tipine göre değişken tanımları ile ifade edilirler.

• Tamsayı (Integer)
• Uzun tamsayı (Long Integer)
• Ondalık (Decimal)
• Çift (Double)
• Metin (Text)
• Tarih (Date)
• Saat (Time)
• Doğru/Yanlış (Boolean)
• İkili (Binary)
• Uzun İkili (Long Binary)
• Kesirli (Float)
• Not (Memo)

Anahtar Bilgi Alanı: Verinin indekslenmesine ve sorgulamasına olanak sağlayan, veri tekrarını engelleyen ve tablonun diğer tablolarla ilişkilendirilmesini kolaylaştıran bilgi alanıdır.

Tablolar arası ilişkilendirme, detaylı sorgu yapmak ve tablolarda farklı konularda veri saklayabilmek için kullanılmaktadır.

Farklı konularda verilerin saklanabilmesi ve sorgulanabilmesi için genellikle üç tipte tablo ilişkisi bulunmaktadır. Bunlar;

• Bire bir ilişki (one to one)
• Birden çoğa ilişki (one to many)
• Çoktan çoğa ilişki (many to many)

Birden çoğa ilişki (one to many) birbirine hiyerarşik olarak bağlı tablolar arasında kurulmaktadır. Bir tablodaki kayıtlar diğer tablodaki kayıtların alt küme verilerini içerdiğinde birden çoğa ilişki kullanılmaktadır. Örneğin iller tablosu ile ilçeler tablosu ilişkisi birden çoğa bir ilişki modelidir. Genellikle ilişki türünü belirlemek için;

• Bir ilde birden fazla ilçe var mı?
• Bir ilçe birden fazla ilin sınırları içine giriyor mu?

gibi sorular sorularak ilişkinin hangi tarafının tek, hangi tarafının çoklu veri içerdiği saptanmaktadır.

Öznitelik verilerine bağlı sorgulamalar SQL (Structured Query Language) adı verilen yapısal sorgulama dili kullanılarak yapılmaktadır. SQL veri tabanlarındaki verilere ulaşmak ve işlemek için ideal bir araçtır.

• Veritabanlarında sorgulama,
• Tablo verilerinin görüntülenmesi,
• Tablolara yeni kayıt ekleme,
• Tablolardaki kayıtları güncelleme,
• Tablolardan kayıt silme,
• Yeni veritabanı yaratma,
• Veritabanı içinde yeni tablo yaratma,
• Veritabanlarında sanal görüntü tabloları (view) yaratma,
• Kullanıcı yetkilerini düzenleme gibi işlemler yapılabilmektedir.

Konuma dayalı sorgulamalar öznitelik verilerine bağlı sorgulamalardan farklı olarak nesnelerin konumsal ilişkilerine ve konumsal nesne tipine bağlı olarak yapılır. Örnek vererek açıklamak gerekirse, konuma dayalı sorgulamalar olası bir sel felaketinin yüzey topografyasına bağlı olarak sınırları tespit edildikten sonra bu sınırların içinde kalan binaları belirleme işleminde kullanılmaktadır. Bu tür sorgulamalara, konuma dayalı sorgulama adı verilir.

• kesişenleri seç (intersect)
• belirli uzaklıkta olanları seç (within a distance of)
• içine düşenleri seç (within)
• tümüyle içine düşenleri seç (completely within)
• içinde olduğunu seç (contain)
• tümüyle içinde olduğunu seç (completely contain)
• sınırına dokunanları seç (touch the boundary of)
• ortak kenar paylaştıklarını seç (share a line segment)
• benzeşenleri seç (identical to)

olarak sıralanmaktadır.

Belirli uzaklıkta olmak sorgulamasında, belirtilen konumsal nesneden (nokta, çizgi, poligon) verilen uzaklık kadar bir tampon bölge oluşturulmakta ve bu tampon bölge ile kesişen konumsal nesneler seçilmektedir. Belirli uzaklıkta olanları seç sorgulaması kesişenleri seç sorgulamasında olduğu gibi, üç farklı nesne tipi içinde uygulanmaktadır.

Ortak kenar paylaştıklarını seç (share a line segment) sorgusunda birbirini takip eden en az iki nokta (vertex) paylaşan kenara sahip nesneleri seçmek için kullanılmaktadır. Genellikle komşu parseller, komşu iller vb seçme işleminde kullanılmaktadır. Sınırına dokunanları seç sorgulamasından farkı sınır ile kesişen nesneler bu sorgulama aracı ile tespit edilememektedir. Bu sorgulamada sadece kenar paylaşan nesneler bulunabilmektedir.

Çoktan çoğa ilişki modelinin kurulabilmesi için ilişki tablosu (relation table) kullanılmaktadır. İlişki tablosu (relation table) yardımı ile aralarında çoktan çoğa ilişki olan iki tablo ilişkilendirilebilmektedir. İlişki tablosu her iki tablo ile çoktan bire (many to one) ilişki kurarak iki tablonun çoktan çoğa bağlanmasını sağlamaktadır. Her iki tablonun birincil anahtarları ilişki tablosunun bilgi alanlarını oluşturur. İlişki tablosundaki yinelenen kayıtları engellemek için bu iki bilgi alanı birlikte ikili anahtar bilgi alanı olarak seçilmelidir.

Tümüyle içine düşenleri seç sorgulaması, içine düşenleri seç sorgulamasından farklı olarak belirlenen konumsal nesnenin içine düşen ve sınırları çakışmayan nesneleri seçmeye yarayan bir sorgudur. Bu sorguda belirlenen nesne içine düşen nesnelerin sınırlarına dokunamaz. Örnek vererek açıklamak gerekirse ülkemizin Anadolu Yarımadası’nın tümüyle içinde olan illeri seçme sorgulaması yapıldığında Anadolu Yarımadası’ndaki ülke sınırlarına dokunmayan iller seçilmektedir.

İçinde olduğunu seç sorgulaması belirlenen konumsal nesnenin içinde bulunduğu nesneyi bulmaya yarayan bir sorgudur. Bu sorguda belirlenen nesne içinde olduğu nesnenin sınırlarına dokunabilir. Belirtilen nesne birden fazla olabilmektedir. Aynı örnekle açıklamak gerekirse Ankara, İzmir, Kastamonu, Sivas il sınırları belirtilen nesneler olduğunda Anadolu Yarımadası sınırlarına dokunulsa dahi içinde olunan konumsal nesne olarak seçilecektir.