空间数据库之空间索引
空间数据库重点知识
矢量数据结构：通过记录坐标的方式来表达点、线、面等地理实体。
矢量数据结构的主要特点：定位明显和属性隐含。
结构：Spaghetti（面条）结构和拓扑矢量数据结构。
只有像拓扑结构这样的数据结构才是“矢量”数据结构。
拓扑矢量数据结构的特点是：1、一个多边形和另一个多边形之间没有空间坐标的重复，这样就消除了重复线；2、拓扑信息与空间坐标分别存储，有利于进行近邻、包含和相连等查询操作；3、拓扑表必须在一开始就创建，这要花费一定的时间和空间；4、一些简单的操作比如图形显示比较慢，因为图形显示需要的是空间坐标而非拓扑结构。
栅格数据模型是将连续的空间离散化，将地理区域的平面表象按一定分解力作行和列的规则划分，形成大小均匀紧密相邻的网格阵列。
空间数据引擎（SDE）：是用来解决如何在关系数据库中存储空间的数据，实现真正的数据库方式管理空间数据，建立空间数据服务器的方法。
工作原理：SDE客户端发出请求，由SDE服务端处理这个请求，转换成DBMS能处理的请求事物，由DBMS处理完相应的请求，SDE服务端再将处理的结果实时反馈给GIS的客户端。
客户通过空间数据引擎将自己的数据交给大型关系型DBMS,由DBMS统一管理，同样，客户可以通过空间数据引擎从关系型DBMS 中获取其它类型的GIS数据，并转换成客户端可以使用的方式。
空间数据引擎的作用：（1）与空间数据库联合，为任何支持的用户提供空间数据服务。
（2）提供开放的数据访问，通过TCP/IP横跨任何同构或异构网格，支持分布式的GIS系统。
（3）SDE对外提供了空间几个对象模型，用户可以在此模型基础之上建立空间几何对象，并对这些几何对象进行操作。
（4）快速的数据提取和分析。
（5）SDE提供了连续DBMS数据库的接口，其他的一切涉及与DBMS数据库进行交互的操作都是在此基础之上完成的。
（6）与空间数据库联合可以管理海量空间信息。
（7）无缝的数据管理，实现空间数据与属性数据统一存储。
空间数据组织与管理
空间数据组织空间数据管理❑空间数据结构●矢量数据结构●栅格数据结构❑矢量、栅格结构对比❑空间数据库特点❑传统数据库模型及特点●层次数据模型●网络数据模型●关系数据模型❑现行空间数据库管理方案●混合数据管理模式●扩展数据管理模式●统一数据管理模式空间数据组织与管理定义：❑矢量数据结构通过记录空间对象的坐标及空间关系来表达空间对象的位置。
❑点：空间的一个坐标点；❑线：多个点组成的弧段；❑面：多个弧段组成的封闭多边形；获取方法❑定位设备（全站仪、GPS 、常规测量等）❑地图数字化❑间接获取●栅格数据转换●空间分析（叠置、缓冲等操作产生的新的矢量数据）矢量数据表达考虑内容❑矢量数据自身的存储和管理❑几何数据和属性数据的联系❑空间对象的空间关系（拓扑关系）矢量数据表达❑简单数据结构❑拓扑数据结构❑属性数据组织矢量数据结构矢量数据表达—简单数据结构只记录空间对象的位置坐标和属性信息，不记录拓扑关系。
又称面条结构。
存储：❑独立存储：空间对象位置直接跟随空间对象；❑点位字典：点坐标独立存储，线、面由点号组成特征●无拓扑关系，主要用于显示、输出及一般查询●公共边重复存储，存在数据冗余，难以保证数据独立性和一致性●多边形分解和合并不易进行，邻域处理较复杂；●处理嵌套多边形比较麻烦适用范围：制图及一般查询，不适合复杂的空间分析量数据结构（续）标识码属性码空间对象编码唯一连接几何和属性数据数据库独立编码点: ( x ,y )线: ( x 1 , y 1 ) , (x 2 , y 2 ) , … , ( x n , y n )面: ( x 1, y 1) , (x 2, y 2) , …, ( x 1, y 1)点位字典点: 点号文件线: 点号串面: 点号串点号X Y 1112223344………n5566存储方法量数据结构（续）矢量数据表达—拓扑数据结构不仅表达几何位置和属性，还表示空间关系 表达对象：关联关系 表达方式●全显式表达●部分显式表达拓扑关系物理实现●直接存储●串行指针拓扑关系与数据共享 采用拓扑关系的原则量数据结构（续）拓扑结构：全显式表达N1B2N2N3B3B4B1A1A2A6A5A4A3A7A8N5A8B1B2B3B4A1A2A3A4A5A6A7N1N2N3N4N5M面弧点面-弧拓扑面弧段弧-点拓扑弧起点弧-面拓扑弧左面点-弧拓扑点弧段终点右面量数据结构（续）拓扑结构：部分显式表达●用上述部分表格表示空间目标的拓扑关系⏹System ：面-弧、弧-点⏹DIME ：弧-点、弧-面●目前商用GIS 还没有超出上述四个表格的拓扑关系量数据结构（续）拓扑结构：物理实现▪串行指针面-弧、点-弧：变长记录，不方便直接存储POLYVRT （美国计算机图形及空间分析实验室）TIGER （美国人口调查局）▪直接存储Arc/Info 、GeoStar矢量数据结构（续）拓扑结构：拓扑关系与数据共享维护数据的一致性矢量数据结构（续）拓扑结构：是否需要拓扑结构?❑应用目的●制图或一般查询，可不要拓扑结构●空间分析，则应建立拓扑关系❑服务对象和系统数据结构●面状目标：面-弧、弧-面●网络目标：点-弧、弧-点矢量数据结构（续）矢量数据结构：属性数据表达与组织❑属性特征类型●类别特征：是什么●说明信息：同类目标的不同特征❑属性特征表达●类别特征：类型编码●说明信息：属性数据结构和表格❑属性表的内容取决于用户❑图形数据和属性数据的连接通过目标识别符或内部记录号实现。
空间数据库资料
空间数据库资料在当今数字化的时代，数据的管理和利用变得至关重要。
空间数据库作为一种专门用于存储和管理空间数据的数据库系统，在众多领域中发挥着关键作用。
空间数据，简单来说，就是具有空间位置特征的数据。
比如地图上的地点、道路、建筑物的位置，或者地理信息系统中地形的起伏、河流的走向等。
这些数据不仅包含了常规的属性信息，如名称、类型等，更重要的是其独特的空间位置和几何形状信息。
空间数据库与传统数据库相比，有着显著的差异。
传统数据库主要处理文本、数字等简单数据类型，而空间数据库需要处理复杂的空间对象，如点、线、面等。
这就要求空间数据库具备特殊的功能和结构来有效地存储、索引和查询这些空间数据。
为了实现对空间数据的高效管理，空间数据库采用了一系列专门的技术。
其中，空间索引技术是关键之一。
常见的空间索引方法包括 R 树、四叉树等。
这些索引结构能够快速定位和检索空间数据，大大提高了数据库的查询效率。
在数据存储方面，空间数据库通常采用分层存储的方式。
将不同类型、不同精度的空间数据分别存储在不同的层次中，以便在查询时能够根据需要快速获取相应的数据。
同时，为了保证数据的准确性和完整性，空间数据库还需要进行严格的数据质量控制。
这包括对数据的采集、录入、编辑等环节进行监控和校验，确保数据的可靠性。
空间数据库的应用领域非常广泛。
在城市规划中，它可以帮助规划师分析土地利用、交通流量等情况，从而制定更合理的规划方案。
在环境保护方面，能够监测和分析污染源的分布、生态系统的变化等，为环境保护决策提供支持。
在交通管理中，通过对道路网络、车辆位置等数据的管理和分析，可以优化交通流量，提高交通运输效率。
此外，地理信息系统（GIS）也是空间数据库的重要应用领域之一。
GIS 整合了空间数据库、地图绘制、数据分析等功能，为用户提供了一个强大的工具来处理和分析地理空间信息。
无论是进行资源调查、灾害预警还是城市发展研究，GIS 都离不开空间数据库的支撑。
空间数据库知识点总结
空间数据库知识点总结空间数据库知识点总结1、数据：指客观事物的属性、数量、位置、及其相互关系等的符号描述。
2、信息：是数据的内容，信息=数据+数据处理3、空间数据：是对空间事物的描述，实质上是指以地球表面空间位置为参照，用来描述空间实体的位置、形状、大小及其分布特征诸多方面信息的数据。
是带有空间坐标的数据，包括文字、数字、图形、影像、声音等多种方式。
4、数据库：长期储存在计算机内的、有组织、可共享的数据集合。
5、空间数据库是指描述与特定空间位置有关的真实世界对象的数据集合。
6、空间数据类型：地图数据、影像数据、地形数据、属性数据7、空间数据特征：时空特征、多维特征、多尺度性、海量数据特征8、空间数据库的作用：①空间数据处理与更新②海量数据存储与管理③空间分析与决策④空间信息交换与共享。
9、空间数据管理模式现状（五种方式）：文件管理方式、文件与关系数据库混合型空间数据库、全关系型空间数据库、对象-关系型空间数据库和面向对象空间数据库。
10、空间数据模型现状（三维数据结构分类）：基于体描述的和基于面表示的数据模型及三维矢量、栅格、混合与面向对象的数据结构。
11、与传统数据库的差异：①信息描述差异②数据管理差异③数据操作差异④数据更新差异⑤服务应用差异。
12、空间认知：是对现实世界的空间属性包括位置、大小、距离、方向、形状、模式、运动和物体内部关系的认知，是通过获取、处理、存储、传递和解译空间信息，来获取空间知识的过程。
13、空间类型表现形式：①感知空间②认知空间③符号空间④物理空间⑤感觉运动空间。
14、空间认知模式：①空间特征感知：空间特征感知发生于感知空间；②空间对象认知：空间对象认知发生于认知空间；③空间格局认知：空间格局认知发生于符号空间。
15、现实世界认知过程：现实世界（是存在于人们头脑之外的客观世界）观察抽象为概念世界（是现实世界在人们头脑的反应）在经过定义编码模型化为数字世界（是概念世界中的信息数据化）。
XML-enabled空间数据库的索引系统
效 率 ，具 有 较 强 实 用性 。
２ 空间数据库索 引体系的理论与方法基础
２１ ＸＭБайду номын сангаасｅ ａ ｌ ． －ｎ ｂｅ ｄ空间数据库结构 文 献 ［】 过对 比分 析 空 间对 象模 型（ ｅ ｍｅ Ｏ ｊｃ ２通 Ｇｏ ｔ ￣ ｂｅｔ
Ｍｏｅ Ｏ Ｃ与 Ｓ Ｇ可视化信息要素， ｄｌ Ｇ ） Ｖ ， 建立 Ｓ Ｇ空间信息基 Ｖ
础表达模型 ，并将其无损 映射到关系数据库 中，其数据库结 构如 图 １ 示。 所
中，形成 Ｘ — ａｌｄ ＭＬｅ ｂｅ 数据库是一种安全、高效 的方案Ｌ。 ｎ ２ Ｊ
中圈 分类号ｔ Ｐ１． ３１２ Ｔ １
Ｘ ＭＬ ｅ ａ ｌ ．ｎ ｂｅ ｄ空间数据 库 的索引系统
马 捷 。李 岩 一 ， ，董学敏
（．华南师范大 学计算机 学院 ，广州 ５ ０ ３ ；２ １ １６ １ ．华南师范大学空间信 息技术与应用研究 中心 ，广州 ５０ ３ ） １６ １ 摘 要 ：基于可伸缩矢量 图形空间信息表达模 型和合理 的数据库结构 ， 出空间索 引算法优化选择策略。结合设计模式思想，设计高内聚、 提
Ｉ ｎｄｅ ｙ ｔ ｍ ｏ ｘ Ｓ ｓ ｅ ｆ ｒＸＭ Ｌ— ｎａ ｅ ｅ ｂｌｄ Ｓｐａ ｉ ｌ ａ ａ ｓ ｔａ ｔ ｂａ ｅ Ｄ
Ｍ Ａ ｅ。ＬＩＹａｎ 一 Ｄ Ｏ ＮＧ ｕｅ ｒ ｉ Ｊｉ ． Ｘ ． ｎ ａ
，
（ ． ｏ ｕ ｅ ｓ ｔｔ， ｏ ｔ ｈ ｎ ｒ ｌ ｎｖ ｒｉ ， ｕ ｎ ｚ ｏ ６ １ Ｃ ｍｐ ｔｒ ｎ ｔｕｅ Ｓ ｕｈＣ ｉａ Ｉ ｉ Ｎｏ ｍａ Ｕ ｉｅｓ ｙ Ｇ ａ ｇ ｈ ｕ５ ３ ； ｔ １ １ ０
空间数据索引RTree（R树）完全解析及Java实现
空间数据索引RTree（R树）完全解析及Java实现第⼀部分空间数据的背景介绍空间数据的建模基于实体的模型（基于对象）Entity-based models (or object based)0-dimensional objects : ⼀般使⽤点point来表⽰那些对于不需要使⽤到形状信息的实体。
1-dimensional objects or linear objects: ⽤于表⽰⼀些路⽹的边，⼀般⽤于表⽰道路road。
(polyline)2-dimensional objects or surfacic objects: ⽤于表⽰有区域⾯积的实体。
(polygon)常⽤的空间数据查询⽅式窗⼝查询：给定⼀个查询窗⼝（通常是⼀个矩形），返回与查询窗⼝相重叠的物体。
点查询：给定⼀个点，返回包含这个点的所有⼏何图形。
空间数据获取的⽅法通常，我们不选择去索引⼏何物体本⾝，⽽是采⽤最⼩限定箱MBB（minimum bounding box ) 作为不规则⼏何图形的key来构建空间索引。
在⼆维的情况下，我们称之为最⼩限定矩形。
MBR(minimum bounding retangle)三维的情况下，我们称最新限定箱MBB(minimum bounding box)通过索引操作对象的MBB来进⾏查询⼀共分为两步Filtering: 过滤掉MBB不相交的数据集，剩下的MBB被索引到的称为⼀个数据的超集。
Refinement: 测试实际的⼏何形状会不会满⾜查询条件，精确化。
如何⽤数据表⽰⼀个MBR通常，我们只需要两个点就可限定⼀个矩形，也就是矩形某个对⾓线的两个点就可以决定⼀个唯⼀的矩形。
通常我们使⽤（左下，右上两个点表⽰）或者使⽤右上左下，都是可以的。
表⽰⼀个点的数据： public class Point{ //⽤⼀个类来表⽰⼀个点 public Float x; public Float y } 表⽰⼀个MBR的数据 public class MBR{ public Point BottomLeft; public Point TopRight; }如何判断两个MBR是否相交？ >如果⼀个MBR的TopLeft或者BottomRight的（x，y）位于另⼀个MBR的xRange和yRangle⾥⾯，则说明这两个MBR相交。
空间数据库概述
举例：司机 最近加油站在哪里？
定位司机位置 加油站分布 方圆1公里 计算最短路径
举例：司机 最近加油站在哪里？
定位司机位置 加油站分布 方圆1公里 计算最短路径
空间数据的组织
基于图层的空间数据组织
Line Line Polygon Point DEM Image
基于图层的空间数据组织
“分幅、分层”是GIS数据组织的最基本最主要的方法，“分层” 是基于几何要素分类(点、线、面、体等)而实现的，按照地物抽 象成的几何要素被人为划分为多个图层(如点层、线层、面层)。
空间索引的类型
•范围索引
空间索引的类型
•网格空间索引
空间索引的类型
•四叉树空间索引
空间数据的表达
道 路
湖泊
河 流 居民地
矢量表达方式
栅格表达方式
空间数据表达——矢量数据模型(2维)
•矢量数据以点、线、多边形来表达地理要素(Feature)，它是 表达具有精确形状和边界的离散对象的最佳方式。
传统数据库与空间数据库的比较
传统数据库 数据连续性/相关性 实体类型/空间关系 记录长度 查询与操作 不连续 相关性小 少 简单固定 空间数据库 连续 较强空间相关性 多 复杂且不固定
结构化 等长
文字、数字
非结构化 不等长
文字数字 空间图形
7
空间数据库系统—空间数据管理系统
•空间数据库管理系统依照现实理论的不同 分类：
GIS应用
扩展DBMS以管 理空间数据 商用DBMS
空间和属性 数据库
对象-关系数据库管理系统
• DBMS软件商或GIS软件商基于面向对象技术在 RDBMS中进行扩展，使之能直接存储和管理非 结构化的空间数据，如Oracle Spatial、ESRI 的ArcSDE、MapInfo的SpatialWare都定义了操 纵点、线、面等空间对象的API。主要解决空 间数据的变长记录的管理，效率比全关系型二 进制Block的管理高得多。 •空间数据库引擎：添加一层空间数据库引擎 以获得常规数据库管理系统功能之外的空间数 据存储和管理的能力。例如：ESRI的SDE（ Spatial Database Engine）
空间数据库简单介绍
对空间数据进行压缩，以减少存 储空间占用和提高数据传输效率 。
数据索引
R树索引
一种用于空间数据库的索引结构 ，通过将空间对象按照一定规则 组织成树形结构，提高空间查询 和范围查询的效率。
Quadtree索引
一种用于栅格数据的索引结构， 通过将栅格区域按照一定规则组 织成四叉树结构，提高栅格数据 的查询和检索效率。
大规模数据处理和高性能计算的需求。
与大数据技术的融合
02
大数据技术可以提供高效的数据处理和分析能力，与空间数据
库结合可以实现更复杂的数据分析和挖掘。
与人工智能的融合
03
人工智能技术可以提供智能化的数据处理和决策支持，与空间
数据库结合可以实现更加智能化的空间信息应用。
空间数据库的未来展望
更加广泛的应用领域
提供数据更新和维护的功能，保证空间数据的实时性和准确性。
数据转换与共享
支持多种数据格式的转换和数据共享，方便与其他系统进行数据交互。
主流的空间数据库管理系统
PostGIS
基于PostgreSQL的扩展，提供强大的地理 信息系统功能。
Spatialite
轻量级的关系型空间数据库管理系统。
Oracle Spatial
感谢观看
实时数据处理
随着物联网、遥感等技术的普及，空间数据库将 需要处理大量的实时数据，因此需要提高数据处 理的速度和实时性。
数据安全与隐私保护
随着数据安全和隐私保护问题的日益突出，空间 数据库将加强数据加密、访问控制等安全措施， 以确保数据的安全和隐私。
空间数据库与其他技术的融合
与云计算的融合
01
云计算提供了弹性的计算和存储资源，可以满足空间数据库对
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空间索引
空间索引
➢ 目前,国际上研究出许多高效的空间索引方法,常见的空间索引 方法一般是自顶向下、逐级地划分地理空间,从而形成各种树 状空间索引结构。比较有代表性的规则分割方法包括规则格网 索引方法(Ｊｏｎｅｓ,1997年)、ＢＳＰ树(Ｆｕｃｈｓ,1983 年) 和ＫＤＢ树(Ｒｏｂｉｎｓｏｎ,1987年)等。基于对象的 分割方法包括Ｒ树(Ｇｕｔｔｍａｎ,1984年)、Ｒ+树(Ｓｅｌ ｌｉｓ,1987年)和Ｃｅｌｌ树(Ｇｕｔｔｍａｎ,1991年;刘 东,1996年;陈述彭, 1999年)等。
作业：绘出格网索引建立过程和基 于该所引开窗检索目标过程的程 序流程图
空间索引
主要的索引技术
为解决平衡问题,人们相继提出了平衡的二叉树及AVL树,但这 些树仍局限于内查找.为了寻找一种适合外查找且能动态维持索 引树平衡的结构,因而就应运面生了B-树和B+树
空间索引
•索引文件
•记录本身的主文件外，还利用索引法列出一个键值K与其对应记 录的磁盘地址的索引表，即索引是由关键字和指针组成的索引项 构成。
空间索引
索引非顺序文件
➢ 索引表中顺序列出所有可能的键值（稠密索引），利用二分查 找法查找所需键值，得到所需记录地址。该方法存取快，且无 需记录顺序排列。
➢ 建立方法：记录按输入的顺序放入数据区，同时软件在索引区 建立索引表，待全部数据输完后，软件自动将索引表排序。
索引排序
空间索引
索引非顺序文件
地理信息系统原理
空间索引
问题的提出
假想让我们在一个没有进行任何管理的图书馆中索取一份自己 想要的资料，让我们在一个没有字母索引的字典里查找生字， 用焦头烂额来形容是再合适不过了。为了避免这种毫无方向漫 无边际的检索我们必须提出一种能加快定位速度的有效方法， 于是索引技术应运而生。给一个庞大的数据集找到一个有效的 索引体系是十分重要的，特别对于空间数据这种海量数据而言 更是如此。所以有这样的说法“海量数据如无索引管理将寸步 难行，必将成为‘数据坟墓’，丢不敢丢，用不能用”。因此， 一个信息系统不论是一般的关系型数据库还是空间数据库,其一 项根本的任务就是信息的检索查询。能否快速的检索信息是数 据库性能高低的一个主要的标志。
空间索引
空间索引
➢ 构造一个高性能的空间索引系统要解决几个主要问题：1,高速查询， 在大资料量的条件下能进行实时查询；2,很快更新空间索引；4,不受坐标 系或投影变换的直接影响
➢ 空间索引的性能的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
➢ 删除 ✓ 删除索引项，数据区保留，重新组织文件时消除之。 ✓ 删除数据，索引保留，重新组织文件时消除之。
➢ 增加 ✓ 数据放在文件末尾，增加索引项，并排序。
➢ 修改 ✓ 查找相应位置，修改记录内容。
（修改前后内容大小不一致时，涉及到删除增加操作）
* 便于增删记录
空间索引
多级索引
空间索引
索引顺序文件 ➢ 是一种按照逻辑键值排序的索引文件，是用嵌入索引的手段 把顺序文件予以扩充，以加速查找，记录的物理顺序与索引 中键值的顺序是一致的。（采用稀疏索引）
空间索引
索引的概念
索引对大家来说并不陌生的，如日常生活遇到的词典中索引， 文献中的词条索引，等等这些生活中的索引（以及书籍目录等） 中就包括了计算机索引结构的基本原理
索引的基本构件是索引项。一个索引项中有关键词值和指针， 通过指针就可找到含有此关键词值的记录，即一个索引项为： （关键词值，指针）。多个索引项就构成了一个索引（表）
➢ 步骤： ✓ 划分行列（M X N）； ✓ 计算网格大小及每个格网的矩形范围； ✓ 开辟目标空间（记录目标穿过的网格）和格网空间（记录 格网内的目标）； ✓ 注册点、线、面、注记等目标，并记录之；
空间索引
格网索引（Grid Index)
➢ 查询：首先计算出用户查询对象所在的网格,然后通过该网格 快速查询所选地理对象。
空间索引
空间索引
➢ 就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 关系按一定的顺序排列的一种数据结构，其中包含空间对象的 概要信息，如对象的标识、外接矩形及指向空间对象实体的指 针。
➢ 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 和空间对象之间，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
索引本身也是一个文件，当索引很大时，也可将其分块，建立 高一层的索引。如此继续下去，直到最高级索引不超过一个块 时为止，这样就得到了一个多级索引结构
索引通常置于磁盘或内存，内存中一般只存放最高级索引。一 旦对一个大型数据文件建立了索引而形成了索引文件，则不论 是对随机查找，还是对顺序查找都是方便的
空间索引
空间索引
空间索引
➢ 尽管有许多特定的数据结构和算法用来完成空间索 引,但基本原理相似,即采用分割原理,把查询空间划 分为若干区域(通常为矩形或多边形),这些区域或单 元包含空间资料并可唯一标识。目前,有两种分割方 法,一种是规则分割方法,另一种是基于对象的分割 方法。规则分割方法是将地理空间按照规则或半规 则方式分割,分割单元间接地与地理对象相关联,地 理要素的几何部分可能被分割到几个相邻的单元中, 这时地理对象的描述保持完整、而空间索引单元只 存储对象的位置参考信息。在基于对象的分割方法 中,索引空间的分割直接由地理对象来确定,索引单 元包括地理对象的最小外接矩形
空间索引
格网索引（Grid Index)
➢ 思路： 是将研究区域用横竖线条划分大小相等或不等的格网，
记录每一个格网所包含的空间实体。当用户进行空间查询时， 首先计算出用户查询对象所在格网，然后再在该网格中快速 查询所选空间实体，这样一来就大大地加速了空间索引的查 询速度。
空间索引
格网索引（Grid Index)
主要的索引技术
如何组织索引文件是索引技术中的主要问题.对名级索引可采 用定长记录固定组块的方式,并可对索引进行再索引,层层上去, 直到最高级索引不超过系统规定的一个块的大小为止.这样,整 个索引文件就构成了一棵以索引块和记录块为的索引树
空间索引
主要的索引技术
树状数据结构有很多,如二叉树,多叉树等,它们都可用来构成 索引文件.但是,这些结构主要有以两方面的问题,其一是大都只 适于内查找,即所要查找的资料均放在内存中;其二是易引起所 谓不平衡的问题.对后者我们以二叉树为例.当二叉插入记录时, 每次都从根开始比较关键词的大小,比根小的放到根的左子树中, 比根大的则放到根的右子树中,在子树中重复上述过程,直至找 到记录的正确位置.在这种不加控制的情况下,树中可能会出现 长短不一的分枝,即有的可能很长,有的可能很短.这种人根到叶 的路径不等长的现象就叫做不平衡.如果出现不平衡,则在检索 时平均查找次数可能变大,使得查找效率大为降低
➢ 建立方法：数据按顺序分块存放（块间相临），记录每块
的最后记录键值及块的首地址形成索引表。
空间索引
索引顺序文件
一级索引
两级索引
空间索引
索引顺序文件 ➢ 删除 ✓ 物理删除 ✓ 逻辑删除 ➢ 增加 ✓ 避免移动过多文件，将之暂放于溢出 取。（重新组织文件时归位） ➢ 修改 ✓ 查找相应位置，修改记录内容。
* 索引紧凑，查找速度快。
*不足：增删较麻烦，多次增删后，文件的空间利用率、 存储效率均降低，需要重新组织文件。
空间索引
空间索引
➢ 其一是由于计算机的体系结构将内存分为内存、外存两种，访 问这两种内存一次所花费的时间一般为30~40ns，8~10ms，可 以看出两者相差十万倍以上,尽管现在有“内存数据库”的说 法，但绝大多数资料是存储在外存磁盘上的，如果对磁盘上资 料的位置不加以记录和组织，每查询一个数据项就要扫描整个 数据文件，这种访问磁盘的代价就会严重影响系统的效率，因 此系统的设计者必须将资料在磁盘上的位置加以记录和组织， 通过在内存中的一些计算来取代对磁盘漫无目的的访问，才能 提高系统的效率,尤其是GIS涉及的是各种海量的复杂资料，索 引对于处理的效率是至关重要的