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深入显出空间索引:2

更新时间: 2014-01-05 02:34:17 责任编辑: Author_N1

 

深入浅出空间索引:2

第一篇讲到了传统的索引如B树不能很好的支持空间数据,比如点(POI等)、线(道路、河流等)、面(行政边界、住宅区等)。本篇将对空间索引进行简单分类,然后介绍网格索引。(深入浅出空间索引1:http://blog.csdn.net/zhanlijun/article/details/13171539)

一、空间索引有哪几种?

  传统索引使用哈希和树这两类最基本的数据结构。空间索引虽然更为复杂,但仍然发展于这两种数据结构。因此可以将空间索引划分为两大类:1)基于哈希思想,如网格索引等;2)基于树思想,有四叉树、R树等。

 

二、网格索引

  哈希是通过一个哈希函数将关键字映射到内存或外存的数据结构,如何扩展到空间数据呢?

2.1. 网格索引原理

  扩展方法:对地理空间进行网格划分,划分成大小相同的网格,每个网格对应着一块存储空间,索引项登记上落入该网格的空间对象。

  举个例子,我们将地理空间进行网格划分,并进行编号。该空间范围内有三个空间对象,分别是id=5的街道,23的河流和11的商圈。这时候我们可以按照哈希的数据结构存储,每个网格对应着一个存储桶,而桶里放着空间对象,比如对2号网格,里面存储着id=5的空间对象,对35号网格,桶里放着id=5和id=23的空间对象。

 

  假如我们要查询某一空间范围内有哪些空间对象,比如下面的红框就表示空间范围,我们可以很快根据红框的空间范围算出它与35号和36号网格相交,然后分别到35号和36号网格中查找空间对象,最终找出id=5和id=23的空间对象。

 

2.2. 网格索引缺点

1)索引数据冗余

  网格与对象之间多对多关系在空间对象数量多、大小不均时造成索引数据冗余。比如11号商圈这个空间对象在68,69,100,101这4个网格都有存储,浪费了大量空间。

2)网格的大小难以确定

  网格的划分大小难以确定。网格划分得越密,需要的存储空间越多,网格划分的越粗,查找效率可能会降低。对于图a,这个查询需要查询4个网格,由于4个网格覆盖了整个空间,因此这个查找其实是将空间范围内所有的点数据都遍历一遍,失去了索引的意义。

 

3)很多网格没有数据

  空间数据具有明显的聚集性,比如POI只在几个热点商贸区聚集,在郊区等地方很稀疏,这将导致很多网格内没有任何空间数据。

 

 

 

下一节将介绍四叉树。

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