空间数据库索引技术
空间数据快速索引技术研究
Data Base Technique •数据库技术Electronic Technology & Software Engineering 电子技术与软件工程• 207【关键词】空间数据 索引 空间特征1 前言随着空间数据在多个领域和行业的广泛使用，各行各业对空间数据的共享需求逐年递增，数据现势性和服务效率要求也越来越高。
如何有效提升数据的应用效率，提供实时稳定空间数据快速索引技术研究文/杨灿的数据共享接口服务，是迫切需要解决的问题。
目前瓦片技术是空间数据在线浏览的主流技术，其网络传输效率高，数据浏览速度快。
但与此同时瓦片的应用也带来了一定的弊端，主要存在以下不足：（1）瓦片数据存储空间大；（2）瓦片数据不能实时分析编辑；（3）数据现势性与瓦片更新滞后性有矛盾，数据更新受制于瓦片更新。
因此，通过研究空间数据快速显示技术，突破瓦片数据浏览的传统技术瓶颈，实现无需裁剪瓦片的模式下空间数据的实时快速检索将十分有意义。
2 国内外研究现状空间数据库的检索经过多年研究 涌现了大量的数据索引方法。
主流的索引方法有B 树索引、R 树索引、网格索引、四叉树、KD 树及其变形树等。
2.1 B树索引B 树，即二叉搜索树，其工作原理为：基于根节点的关键信息查找与匹配。
一般而言需要搜索的信息与节点关键信息有偏差，通过关键信息对比，进入左节点或者右节点匹配，通过二分法查找可以快速查询结果。
实际中使用B 树都是在B 树的基础上加上平衡算法，是一种平衡多路查找树，其原理是把数据划分为树状层次索引，每个节点占一个存储块。
2.2 R树索引R 树索引作为一种重要的空间数据索引结构，目前已成为许多空间索引方法的基础，不少前沿的空间索引都使用R 树或者对R 树改良。
其原理是以参考地理空间位置边框搜索方法，对聚合程度高的节点进行矩形边框滑动检索。
树结构中，将聚合程度高的节点作为上层边框矩形，并赋予节点对象。
通过矩形搜索，可以选择性地忽略无效节点，由于空间数据的特有几何特征，有利于R 树索引的高效检索。
数据库中空间数据的索引与查询优化
数据库中空间数据的索引与查询优化随着大数据时代的到来，空间数据的应用越来越广泛。
在许多领域，如地理信息系统、位置服务、物流管理等，空间数据的管理和分析变得至关重要。
数据库作为存储和管理数据的重要工具，对于空间数据的索引和查询优化也提出了新的挑战。
一、空间数据的索引传统的数据库索引主要是基于B树或B+树的结构，但是这种索引对于空间数据的查询效率并不高。
因此，研究者们提出了一些专门用于空间数据的索引结构，如R树、R*树、Quadtree等。
R树是一种经典的空间数据索引结构，它能够有效地支持范围查询和最近邻查询。
R树的基本思想是将空间对象划分为不同的矩形区域，然后将这些区域组织成一颗树。
通过递归地划分和合并矩形区域，R树能够将相似的空间对象聚集在一起，提高查询效率。
R*树是对R树的改进，它通过动态调整矩形区域的大小和位置，使得树的负载更加均衡。
R*树在范围查询和最近邻查询方面的性能比R树更好。
Quadtree是一种递归的四叉树结构，它将空间对象划分为四个象限，每个象限又可以继续划分为四个象限，以此类推。
Quadtree能够有效地支持范围查询和点查询。
除了这些经典的索引结构，还有一些新的索引结构被提出，如R+树、HilbertR树等。
这些索引结构在特定的应用场景下能够提供更好的查询性能。
二、空间数据的查询优化空间数据的查询优化是提高数据库性能的关键。
在设计查询语句时，可以采用一些优化策略来提高查询效率。
首先，可以使用空间索引来加速查询。
通过在空间数据上建立索引，可以减少查询的扫描范围，提高查询效率。
在选择索引时，需要根据具体的查询需求和数据特点来选择合适的索引结构。
其次，可以使用空间分区来优化查询。
将空间数据划分为多个分区，可以将查询范围缩小到特定的分区，减少查询的开销。
同时，可以将热点数据放置在同一分区，提高查询的局部性。
另外，可以使用聚集索引来提高查询性能。
聚集索引是将数据按照某个属性的顺序存储，可以减少磁盘的随机访问，提高查询效率。
空间索引算法
空间索引算法随着科技的不断发展，数据量的急剧增加，如何高效地存储和检索数据成为了一个重要的问题。
在空间数据检索领域，空间索引算法是一种常用的解决方案。
本文将介绍空间索引算法的基本概念、分类和应用。
一、基本概念空间索引算法是一种将空间数据组织成索引结构以便快速检索的算法。
其基本思想是将空间数据划分为若干个空间单元，将数据存储在相应的单元内，并建立索引来加速检索。
空间单元的划分方式和索引结构的设计是空间索引算法的核心内容。
二、分类根据空间单元的划分方式和索引结构的设计，可以将空间索引算法分为以下几类。
1.基于网格的算法基于网格的算法是将空间数据划分为规则的网格单元，每个单元内存储相应的数据对象。
网格单元的大小可以根据数据密度和查询需求进行调整。
常见的网格单元有正方形和六边形。
基于网格的算法包括Quadtree、Octree、R-Tree等。
Quadtree是一种将空间划分为四叉树的算法，每个节点代表一个正方形空间单元。
从根节点开始，将空间逐级划分为四个子节点，直到每个节点内只包含一个数据对象。
查询时，从根节点开始递归遍历四叉树，找到与查询范围相交的节点，将其子节点加入遍历队列，直到队列为空。
Quadtree适用于二维空间数据的存储和检索。
Octree是一种将空间划分为八叉树的算法，每个节点代表一个立方体空间单元。
从根节点开始，将空间逐级划分为八个子节点，直到每个节点内只包含一个数据对象。
查询时，从根节点开始递归遍历八叉树，找到与查询范围相交的节点，将其子节点加入遍历队列，直到队列为空。
Octree适用于三维空间数据的存储和检索。
R-Tree是一种将空间划分为多维矩形的算法，每个节点代表一个矩形空间单元。
从根节点开始，将空间逐级划分为多个子节点，直到每个节点内只包含一个数据对象或者达到最大容量。
查询时，从根节点开始递归遍历R-Tree，找到与查询范围相交的节点，将其子节点加入遍历队列，直到队列为空。
R-Tree适用于多维空间数据的存储和检索。
空间数据库之索引介绍.
四叉树索引正方形空间被递归地等分为四个子正方形，直到每个正方形之内的空间点不超过给定的桶容（如一个对象）。
特点：所有空间点都位于叶结点、树的深度是平衡的、可以采用线性四叉树进行存储。
插入时可能导致树的深度变化（叶结点需重新定位）
四叉树索引正方形空间被递归地等分为四个子正方形，直到每个正方形之内的空间点不超过给定的桶容（如一个对象）。
特点：当子象限只有一个结点时，该象限不再继续划分。
插入删除不会影像其它分支。
叶结点可能位于树的不同层次、树的叶结点数及树的深度都小于MX四叉树，所以效率比MX四叉树高。
四叉树索引可以用于索引空间矩形及其它形体。
数据空间被递归地细分直至产生的子象限不再包含任何矩形。
矩形只属于完全包围它的最小象限。
基于固定网格划分的四叉树索引将地理空间的长和宽在X和Y方向上进行，建立N级四叉树。
空间要素标识记录在其外包络矩形所覆盖的每一个叶结点中，当同一父亲的四个兄弟结点都要记录某个空间要素标识时，则只将该空
间要素标识记录在父结点上，并按这一规则向上层推进。
线性可排序四叉树索引它与传统四叉树索引的不同之处有两点：一是结点编码方式不同；二是结点与空间要素的对应关系不同(一个结点可以对应多个空间要素，但是一个空间要素只能对应一个结点。
缺点：当树结构变化时，需对所有的结点重新编码。
空间数据库索引技术探讨
询效 率将大数据 是一个很 大 的挑 战 ， 有 必要研究新 的可扩 展的高 维索引技术 ， 使 之不但能有效地检索一维或 二维空间数据 ， 而且能 有效 地检索高维 的空间数据 。 高维空 间数据 索引的一种 实现方 法是 降维 ， 然后再 降维后 的 子空间里运用一维 或多维空间索引技术 。其降维 的方法包 括空间 填充 曲线 、 奇异值 分解 、 距离 映射 算法等。由于高维空间数据 索引
上， 从而大大简化 了对空 间数据 的管理 。
基 于 Ｗｅ ｂ的空间数据库为信息 的高度共享提供 了可能 ， 它 改 变 了以往数 据信息传输 、 发布 、 共享及 应用 的过程 和方 式 ， 是空 间 信息 系统发 展的必 然趋 势。基于 Ｗｅ ｂ的空 间数据库 目前 还处 在 发展 阶段 ， 还存在着许多关 键 问题 尚未 突破 ， 空间数 据的存储 、 检
将应 用按照 功能分布 到不同 的结 点上 ， 如分布到 多台服务器 上或
是将 一部分 简单应用分 布到客户 机上 ， 复杂的应用仍 交给服务 器 执行 ， 这样可 以大大 提高 系 统 的性 能。（ ４ ） 空 间数 据 的 分布 性 。 空 间数 据可 以根据其 本 身具 备 的空 间特征存 储 在最适 宜 的位 置
结构 的复杂性 ， 高维 空间数据 索引技术 的研究仍 然存在很 多问题
有待于进一步探讨 。 ２ ． 基 于 空 间 关 系 的 索 引 技 术 基于空间关系 的数 据索引技术在空间数据库 中占有十分 重要 的地 位。这是 因为 ， 空间数据 库涉 及对现 实世界 大量具 有不规 则 几何 形状空间 目标 的处理 ， 这些 目标之 间存在着 复杂 的空间关 系。 很 多查询和分析操作都 是基于 目标间空间关系 的。只有在相 应 的 空间数据 结构基础 上 ， 依据 目标 间的空 间关系建立 良好 的索 引机 制， 才有可 能有效地 提高对空间数据 的处理效率 ， 尤其是空 间查 询
空间索引
• R树的数据结构
（1）R-Tree是n叉树，n称为R-Tree的扇（fan）;
（2）每个结点对应一个矩形;
（3）叶子结点上包含了小于等于n的对象，其对应 的矩为所有对象的外包矩形; （4）非叶结点的矩形为所有子结点矩形的外包矩形。
• R树的操作
①R树的搜索操作
很简单，跟B树上的搜索十分相似。
返回的结果是所有符合查找信息的记录条目。
1.空间索引的定义
空间索引是指根据空间要素的地理位置、形状 或空间对象之间的某种空间关系，按一定的顺 序排列的一种数据结构，一般包括空间要素标 识，外包络矩形以及指向空间要素的指针。
2.空间索引的作用
为了GIS系统中快速定位到所选中的空间要素， 从而提高空间操作的速度和效率。 空间索引的技术和方法是GIS关键技术之一，是 快速高效的查询、检索和显示地理空间数据的重 要指标，他的优劣直接影响空间数据库和GIS系 统的整体性能。
空间索引
主要内容
一、空间索引 二、空间索引方法 三、R树与B树的比较
一、空间索引
对一个数据集做“索引”，是为了提高对这个数据 集检索的效率。
索引是用来提供快速、有选择性的存取数据库的一 种机制。相当于一个映射机构，将属性的值转换为 相应的地址或地址集。 对于空间数据，其存储主要依赖于空间对象之间的 位置关系而非属性值。鉴于空间数据的特点，我们 需要寻找适用的空间索引机制 。
与R树相比，QR树以略大（有时甚至略小）的空 间开销代价，换取了更高的性能，且索引目标数 越多，QR树的整体性能越好。
• SS树
SS树对R*树进行了改进，通过以下措施提高了 最邻近查询的性能： ①用最小边界圆代替最小边界矩形表示区域的形 状，增强了最邻近查询的性能，减少将近一半存 储空间； ②SS树改进了R*树的强制重插机制。
3D GIS空间索引技术
3D GIS空间索引技术3DGIS是新一代GIS技术的重要分支，是进行全方位、多层次、多要素时空分析的基础，开发结构简单、功能完善的真3DGIS软件是当前GIS研究人员的重要目标。
3DGIS需要管理大量的三维空间对象，且常常需要根据空间位置对这些对象进行查询、检索和显示操作。
为了处理这类空间操作，传统的关系数据库搜索方法需要花费大量的磁盘访问时间和空间运算时间。
为了提高检索效率，传统的关系数据库一般都建立一系列的索引机制，如B+树等。
目前常用的索引机制多是一维索引，无法有效处理3DGIS空间数据库中的三维空间地理实体。
因此，必须为3DGIS空间数据库建立专门的索引机制——空间索引。
空间索引是指根据空间要素的地理位置、形状或空间对象之间的某种空间关系，按照一定规律排列的数据结构，它介于空间操作算法和空间对象之间，筛选、排除与特定的空间操作无关的空间对象。
空间索引机制是快速、高效地查询、检索和显示地理空间数据的基础，其性能优劣直接影响GIS空间数据库的性能，关系到3DGIS软件系统的整体运行状况。
一、三维空间索引简介3DGIS是2DGIS在三维空间内的延展，是布满整个三维空间内的GIS，它与2DGIS的差异主要体现在空间位置的确定、空间拓扑关系的描述与空间分析的延展方向上。
3DGIS将三维空间坐标（x，y，z）作为独立的参数来构建空间实体对象模型，能够实现空间实体的真三维可视化，以立体造型来展现空间地理现象，它不仅能够表达空间实体之间的平面关系，还能够表达其垂向关系，在此基础上进行复杂的三维空间分析与操作。
在GIS由二维扩充到三维后，其处理的空间对象也由二维空间中的“点、线、面”扩充到三维空间中的“点、线、面、体”。
2DGIS对平面空间的“有限-互斥-完整”剖分是基于面的划分，而3DGIS对三维空间的“有限-互斥-完整”剖分则是基于体的划分。
在3DGIS 空间数据库中，空间实体的表达形式复杂，各种空间操作不仅计算量大，而且多具有面向邻域的特点。
数据库中的空间数据索引与查询优化
数据库中的空间数据索引与查询优化随着信息时代的飞速发展，全球各行各业都开始积极采集和管理大量的空间数据。
为了方便对这些空间数据进行存储和检索，数据库中的空间数据索引与查询优化变得至关重要。
本文将重点讨论空间数据索引的背景和原理，并介绍几种常用的空间数据索引方法，最后探讨如何优化空间数据的查询效率。
首先，让我们了解一下空间数据索引的背景和原理。
空间数据索引是为了提高对空间数据的查询效率而设计的。
在传统的关系数据库中，索引通常是按照某一列的值进行排序的，这样可以快速地查找到所需的数据。
但对于空间数据来说，仅依靠某一列的值来索引并无法满足需求。
空间数据索引的任务是将地理位置的信息也纳入索引体系中，从而使查询能够更好地利用这些位置信息和空间关系。
空间数据索引可以大大加快查询的速度，并提供更准确的查询结果。
接下来，我们将介绍几种常用的空间数据索引方法。
其中最常见的一种是R树（R-tree）索引。
R树是一种多维索引结构，它将空间数据划分为一系列的区域，并用这些区域构建一棵树。
每个节点都代表一个区域，包含了该区域覆盖的所有对象。
通过不断地在叶子节点中添加新的区域和对象，R树能够有效地索引和查询大规模的空间数据。
此外，还有基于网格的索引方法，例如四叉树（Quad-tree）和八叉树（Oct-tree）。
这些索引方法将空间数据划分为均匀的网格，每个网格元素都包含一个或多个对象。
通过递归地划分网格，可以实现高效的查询操作。
此外，还有一些针对特定场景和数据类型的索引方法，例如KD-tree（K-dimensional tree）和R*-tree等。
一旦建立了适当的空间数据索引，下一步就是优化查询操作以提高查询效率。
以下是几种常用的空间数据查询优化方法。
首先，一般情况下，使用最近邻查询（Nearest Neighbor）会比使用Range查询更加高效。
最近邻查询可以根据给定的点或对象，查找最接近它们的其他点或对象。
通过限制搜索半径，可以进一步减小查询范围，提高查询速度。
基于空间数据库的几种常用空间索引技术研究
Geomatics SquareNO.6 2011 (Total 113)科技交流基于空间数据库的几种常用空间索引技术研究白航（广东省国土资源测绘院，广州510500）摘要:空间数据库是地理信息系统(GIS)的基础和核心，空间索引技术通过对存储介质上数据位置信息的描述来提高数据查询、检索及获取效率；其好坏直接影响空间数据库系统的可用性和可扩展性。
本文介绍了几种常见的空间数据库索引技术：简单格网空间索引、K-D 树空间索引、R 树空间索引、四叉树空间索引等；系统总结了空间数据库索引技术的研究进展，探讨了其发展前景和存在问题。
关键词:空间数据库；空间索引；GIS1.引言空间数据库技术是随着GIS (地理信息系统)的发展而兴起的一门新技术，复杂的地理环境和海量、多维、结构复杂的空间数据导致了基于空间数据库查询、检索及空间计算的开销一般要比关系数据库大的多，特别是查询语句中条件谓词包含一些对空间数据操作或连接的一些函数，这些函数的计算开销远比数值计算或字符串比较等要大。
若使用传统的关系型数据库管理系统(DBMS)来管理空间数据，其存在固有缺陷，用顺序扫描的方法查询的效率非常低。
因此为了提高查询效率，采用空间索引技术十分必要。
2.空间数据库索引技术空间数据用来表示空间物体的位置、形状、大小和分布特征等方面信息，适用于描述二维、三维或多维分布的区域现象。
空间数据库是计算机物理存储介质上存储的地理空间数据的总和。
数据库的索引机制可以用来快速访问某条特定查询所请求的数据，而无需遍历整个数据库。
传统的关系数据库为了提高检索效率，一般都会建立一系列的索引机制，如B 树等，但这些都是一维索引，无法处理空间数据库中的二维和多维的空间数据。
空间数据库索引技术是通过对存储在介质上的数据位置信息的描述，来提高空间数据库的查询性能和数据获取效率，索引技术的好坏直接影响到空间数据库系统的成败。
空间数据索引作为一种辅助性的空间数据结构，介于空间操作算法和地理对象之间，通过筛选、排除大量与特定空间操作无关的地理对象，缩小了空间数据的操作范围，从而提高空间操作的速度和效率。
数据库中的空间数据索引与空间查询技术研究
数据库中的空间数据索引与空间查询技术研究随着信息技术的发展和大数据时代的到来，对于空间数据的存储和查询需求也逐渐增加。
在传统的数据库中，主要采用B树等索引结构对数据进行索引，但这些传统索引结构并不能很好地满足空间数据的查询需求。
因此，研究和设计适用于空间数据的索引与查询技术是非常重要的。
一、空间数据索引技术1. R树索引R树索引是应著名计算机科学家Antonin Guttman于1984年提出的一种多维索引结构，它被广泛运用于空间数据的索引中。
R树索引适用于范围查询和近邻查询，其优点是能够快速找到匹配的空间对象，提高查询效率。
R树索引的构建过程是通过将空间对象切割成较小的矩形空间，然后按照一定的规则将这些矩形空间构建成一棵树状结构。
2. Quadtree索引Quadtree是一种经典的二叉树索引结构，对二维空间进行划分和索引。
它的构建过程是将空间划分成四个象限，每个象限又被划分成四个象限，如此递归进行直到满足某个停止条件为止。
Quadtree索引适用于区域查询和近邻查询，由于其对数据空间进行了平衡的划分，能够适应不同密度区域的查询需求。
3. KD树索引KD树索引是一种针对多维空间数据进行分组的数据结构，通过不断选择超平面对数据进行划分，从而形成一个树结构。
KD树索引适用于范围查询和最邻近查询，通过选择合适的划分超平面，可以减少不必要的数据扫描，提高查询效率。
二、空间查询技术1. 范围查询范围查询是指根据指定的范围条件来检索满足条件的空间对象。
在空间数据索引存在的情况下，范围查询通过遍历索引结构，并比较索引键与范围条件的关系，确定满足条件的空间对象。
范围查询在很多空间应用中被广泛使用，例如在地理信息系统（GIS）中查找指定范围内的地理要素。
2. 最邻近查询最邻近查询是指在给定的空间数据集合中，查找与指定位置或对象最接近的对象。
最邻近查询的基本思想是通过比较距离来确定最接近的空间对象。
这个距离可以是欧氏距离、曼哈顿距离或其他定义的距离度量方法。
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可增长性
索引结构要能够根据数据库大小的增长而调整相应的结构，具有 一定的自适应性。
时间的有效性
查找速度必须是快速的，要求查询或者更新等操作的时间复杂度 要低。
空间的有效性
一个索引结构同其原始数据相比应是比较小的，从而保证一定的空间利 用率。
并行性及可恢复性
索引结构要能够支持并行操作，以提高查询的效率，并在发生异 常时，可以较快的对建立的索引结构进行重建，即要有一定的可 恢复性。
空间数据库指的是GIS地理信息系统在计算机物理存储介 质上存储的与应用相关的地理空间数据的总和，一般是 以一系列特定结构的文件的形式组织在存储介质之上的 。空间数据库的研究始于20 世纪 70年代的地图制图与 调干图像处理领域，其目的是为了有效地利用卫星遥感 资源迅速绘制出各种经济专题地图。由于传统的关系数 据库在空间数据的表示、存储、管理、检索上存在许多 缺陷，从而形成了空间数据库这一数据库研究领域。而 传统数据库系统只针对简单对象，无法有效的支持复杂 对象（如图形、图像）。
R-树
R-树是B-树在多维空间的扩展,其特点是能索引一定范围内的对象。其叶子节 点包含多个形式为(OI,MBR)的实体,OI为空间目标标志,MBR为该目标在k维空 间中的最小包围矩形。非叶子节点包含多个形式为(CP,MBR)的实体。CP为指 向子树根节点的指针,MBR为包围其子节点中所有MBR的最小包围矩形。R-树 必须满足如下特性: (1)若根节点不是叶子节点,则至少有两棵子树; (2)除根之外的所有中间节点至多有M棵子树,至少有m棵子树; (3)每个叶子节点均包含m至M个数据项; (4)所有的叶子节点都出现在同一层次; (5)所有节点都需要同样的存储空间(通常为一个磁盘页)。 因此各子空间会产生重叠;查找路径也往往是多条的。随着索引数据量的增加, 包围矩形的重叠会增加,将严重影响查找性能。
数据的动态性
数据的海量性
没有标准的空间代 数操作
时间代价比较大
空间数据的海量性，加上操作的不标准，没有更好的标准的方法进 行查询优化，所以对于各种操作所花费的时间代价也各不相同，但 往往都高于传统的关系数据库的操作代价。
多尺度与多态性
同一个空间对象，在不同的观察尺度具有不同的比例尺和精度， 导致一个对象在不同的情况下，其表现的形态也各不相同,如一 个城市一定的比例尺下就退化为一个点。
不能排序性
空间对象都有其空间位置信息，无法对空间数据进行线性排序 并且保证空间相邻的对象仍然能够相邻。
空间关系特性
空间数据不仅仅包含了空间的位置信息，而且包含了对象的拓扑 信息，这些信息方便空间数据的查询和空间分析，但同时也增加 了对空间数据一致性和完整性的维护复杂度。
空间数据库索引的理论基础
空间数据库
注：空间数据库就是将GIS中的图层、数据集、网络、拓扑关系存在关系等 数据库中，如SQLSERVER 、ORACLE、Access等，就构成了一个空间数 据库。
空间数据库索引的理论基础
空间索引
空间索引是指依据空间对象的位置和形状或空间对象 之间的某种空间关系,按一定顺序排列的一种数据结构 ,其中包含空间对象的概要信息。作为一种辅助性的空 间数据结构,空间索引介于空间操作算法与空间对象之 间,它通过筛选作用,大量与特定空间操作无关的空间 对象被排除,从而提高空间操作的速度和效率。空间索 引的性能优劣直接影响空间数据库和地理信息系统的 整体性能,它是空间数据库和地理信息系统的一项关键 技术。
空间索引结构的特点
1.动态构造 2.二级/三级存储管理 3.支持尽量多的操作 4.独立于输入数据及插入顺序 5.可增长性 6.时间的有效性 7.空间的有效性 8.并行性及可恢复性
动态构造
在数据库中，数据有动态和静态两种，由于对数据库中的数据需 要有一定的操作，比如插入或删除，因此要求索引结构也必须能 够与之保持一致，即空间的索引结构也应该支持动态的数据的插 入和删除，以便于维护数据的一致性。 尽管随着技术的发展，主存的容量日益增大，但仍不能将一个 完整的数据库调入到主存中，因此索引结构要充分考虑到二级 以及三级的存储管理，以提高对这中间缓存的利用率。
R-树
THANKS
空间数据
空间数据的特征
1.数据结构的复杂性和多样性 2.数据的动态性
3.数据的海量性 4.没有标准的空间代数操作 5.时间代价比较大 6.多尺度与多态性 7.不能排序性
8.空间关系特性
数据结构的复杂性 和多样性
对于空间数据来说，空间对象有可能是点、线或者其他类型的对 象，因此在数据库进行存储的时候，不可能用一种固定长度的数 据类型来存取所有的数据，需要根据对象的不同情况来选择合适 的数据结构。 这个特性要求数据结构要能够适应由插入、删除或者更新等操 作所引起的数据的变化。 空间数据的数据量是非常巨大的，通常成为海量数据，一个城市 的地理信息系统中的数据可以达到几十GB，若将视频数据也加 在其中，可以达到TB的数量级。 在空间数据库中，空间对象的操作并没有一定的标准，通常要根据实 际的应用领域来确定，而且操作是不封闭的,对象的相交可能形状就 会发生变化，这也是导致空间代数操作不能标准化的重要原因。
KD-树类
KD-树是k维的二叉查找树,是二叉查找树在多维空间的扩展。主要用于索引多 属性的数据或多维点数据。每一个节点所表示的k维空间被一个可能在k个方向 上出现的超平面划分为两个部分。每一个超平面中至少有一个点数据。 KD-树对于点匹配查找,它继承了二叉查找树的优点,但删除操作较复杂。
四叉树
四叉树实际上是指在k维数据空间中,每一节点有2k子树。用于对空间点的表示与索引。 每个节点存储了一空间点的信息及2k个子节点的指针。如二维空间的四叉树,每个子节 点对应一个矩形,用四种方位NW,NE,SW,SE表示。逐级将空间划分到含有数据的个数 低于某一值的矩形为止。
二级/三级存储管理
支持尽量多的操作
索引结构应支持多种操作以满足不同数据的类型需要，在提高对某些 数据处理能力的基础上，不能牺牲其它的操作的处理能力，应同时保 持相应的处理性能。
独立于输入数据及插 入顺序
输入数据的顺序对有些索引结构的索引效率产生一定的影响，有 些索引结构在不同的输入顺序下会产生不同的索引并且性能差异 很大，因此空间索引结构应该支持各种高维数据，并且支持任意 的插入顺序，使索引结构能够适用于各种数据的情况。
几种有代表性的空间数据索引结构
网格文件
KD-树类
四叉树
R-树
网格文件
网格文件的基本思想是根据一正交的网格划分k维的数据空间。k维数据空间的网格由k个 一维数组表示,这些数组称为刻度。将其保存在主存。刻度的每一边界构成k-1维的超平面 。整个数据空间被所有的边界划分成许多k维的矩形子空间,这些矩形子空间称为网格目录 ,用k维的数组表示,将其保存在硬盘上。网格目录的每一网格单元包含一外存页的地址,这 一外存页存储了该网格单元内的数据目标,称为数据页。一数据页允许存储多个相邻网格 单元的目标。网格文件的查找简单,查找效率较高,适用于点目标的索引。
空间数据库索引技术
目录
空间数据库的索引是提高空间数据库存储效率、空间检索性能的关键技术。
空间数据库索引的理论基础
有代表性的空间数据索引结构
空间数据库索ห้องสมุดไป่ตู้的理论基础
空间数据
空间数据是指与二维、三维或更高维空间的空间坐标 及空间范围相关的数据,例如地图上的经纬度、湖泊、 城市等。典型的关系型数据库模式中,并没有存储空间 数据的位置,它只能处理单维的属性数据。所谓单维属 性数据是指传统类型(包括数字型、字符型等)的数据, 它不包括描述空间位置和形状的坐标信息和描述空间 关系的拓扑信息。与传统的数据库相比,空间数据的处 理是一项时间和空间开销更大的操作。为了有效提高 对空间数据的处理效率,空间数据库必须利用有效的索 引机制。