空间索引结构1遥感

? 空间索引分类
空间索引技术的基本原理是采用基于空间位
置或基于空间对象的分割方法，把研究查询空间划分为 若干区域，每个区域为一个索引单元，存储多个空间对 象的索引项。考虑到空间位置上的邻近度，按照空间位 置邻近的对象其索引项的位置也应该邻近的原则来组织 空间索引数据。空间索引支持的最主要的查询是定位查 询和窗口查询。
的索引项按关键字升序排序，非叶结点中每个索引项左子树中的关键字 小于等于该索引项的关键字，右子树中的关键字大于该索引项的关键字。 图7.1为一个B+树索引结构的例子：
例子：有一组关键字集合{2，3，7，9，10，13，15}构成的索引 文件， 索引数据采用B+树结构来组织。假设每个结点最多存贮 四个索引项，结果如图7.1a所示。
空间索引分类
非空间数据库中存储的数据为结构化数据，通 常以主关键字建立索引文件，以非主属性建立倒排 文件，索引项按自然数序列或字符顺序排列。空间 数据库存储的数据为结构复杂、不能完全结构化的 空间数据，为了支持基于位置的各类查询和分析， 需要以表示空间对象几何形状的坐标数据为索引字 段来建立空间索引。非空间数据库的索引结构不能 满足空间数据库的索引需求，必须研究和设计专用 的空间索引结构和基于索引的空间访问方法（ SAM Spatial Access Method ）。
6、其他查询：将满足一定空间条件的两个空间对象集合进 行空间连接，空间集合运算等也是一种空间访问。
空间索引结构
三、更新效率高： 数据对象的增加、修改和删除将导致索引数据更新，索引数据与 被索引的数据集必须保持一致。 索引数据的更新操作包括：插入索引项、删除索引项和修改索引 项（先删除再增加）。数据集经常变化时，需要考虑新增索引项和删 除索引项时，索引结构的快速更新能力。 很难设计一种空间索引结构同时能提供高效的存储、高效的查询 和高效的更新，实际应用中总是牺牲某些方面的效率来换取另外方面 的效率。 索引结构可分为静态索引和动态索引结构，还分为内存索引和外 存索引，外存索引需要考虑磁盘页面访问的效率瓶颈问题。
空间索引结构
? 空间索引结构应满足下列三个要求：
一、存储效率高： 相对于被索引的数据集而言，索引数据的数据量应尽量小。否则， 访问索引数据可能成为数据查询与更新的效率瓶颈百度文库 二、查询效率高： 选择良好的索引数据结构，设计具体的基于索引的空间访问方法 （SAM Spatial Access Method），高效实现以下的查询： 1、点选择：从数据集中找出包含给定点的所有空间对象。 2、范围查询：查询与给定对象间的距离小于某个给定值的所有 空间对象。
（二）SAM应满足的要求 空间索引是依据空间对象的空间位置、几何形状及空间分布 特征，按一定顺序排列的一种数据结构。空间访问方法SAM 的设计基于B树和hash表相同的假设，但B树和hash表均不 适合于空间索引。SAM应满足下列要求： 1、时间复杂度：点选择和区域查询应具有线性复杂度。 SAM访问一个数据集合的子集所用的时间，应小于以集合元 素数量的线性函数为复杂度的序列查找算法。 2、空间复杂度：如果被索引的集合占据n页，索引的大小应 该是n级的。 3、空间索引结构必须考虑动态性：适合于空间索引项的增 加和删除，大多数空间索引结构在索引查找方面是高效的， 复杂度为被索引集合中元素数量的对数。
? 非空间索引与SAM
非空间索引结构一般为B树和hash文件结构，这种索引结构可以准确的定位 和查找所需数据，复杂度为对数函数。
一、索引的假设和要求 （一）B树和hash文件结构遵从的假设 1、被索引的数据集所占空间远远大于内存空间； 2、磁盘访问比内存访问慢得多； 3、对象按物理页分组，页是内存和外存交换数据的单位（大小为1K到4K） ，读/写一页为一次I/O操作。 4、访问一个具体对象时，该对象所在页可能在内存中，或不在内存中需要 调入内存。 非空间数据库的索引操作中，CPU时间与I/O操作时间相比可忽略不计，访 问方法的效率用I/O数衡量。空间索引的操作中，有些情况下需考虑CPU时间 ，但不考虑页的缓存，使用一页时才调入内存。
1、索引的查找 索引查找从树根开始，通过比较关键字大小，查找相应的子树，直到叶结点。一次查找中读入 物理页的数量等于树的深度，复杂度是被索引数据集大小的对数。 2、插入索引项 插入新的索引项 E = [23 ，PRT] 。 1）从根结点搜索，该索引项应插入到第二个叶子中。 2）插入时该叶结点满了，必须分裂，原结点的一部分索引项保留在原索引单元内 （9，10，13），另一部分索引项和 E形成一个新的叶结点（ 15，23）。 3）按照 B+树的定义，应将左边叶结点（ 9，10，13）中最右边一个关键字 13插入父结点中， 插入新索引项后的 B+树如图 7.1b所示，仍然是平衡树。 B+ 树是一种较好的外存空间索引结构，时间复杂度是数据集合中元素数量的对数，空间复杂度 使索引空间的利用率为 50%以上， 动态性能支持随机插入和删除。 B+树的上述优点是以关键字有序为基础的，空间数据不具备这 样的特点，不能简单照搬。
空间索引结构
空间索引技术是提高空间数据查询和各种 空间分析效率的关键技术。空间索引可缩小 空间数据的搜索范围，使访问不需要遍历整 个空间数据集。
索引文件中的数据称为索引数据，索引结 构是索引数据的数据结构及索引创建与维护 算法的总称。
空间索引结构是按照空间数据在空间分布 上的特性来组织和存储索引数据的索引结构。
二、非空间数据库中的B+树索引 B+树是B树的一个变种，B+树是一个平衡树，所有叶子位于相同的
深度。B+树的每个结点为一个索引单元，存贮多个索引项，对应磁盘上
一个物理页，每个索引单元存贮索引项的数量由物理页容量和索引项大 小来确定。结点上每个索引项的内容为[KEY，PRT]，叶结点的PRT指向 关键字为KEY的数据对象，非叶结点的PRT指向孩子结点。每个结点中
空间索引结构
3、区域（窗口）查询：查找含在区域内、与区域相交或部 分位于区域中的所有空间对象，窗口是一个特殊的区域。
4、K-最邻近查询：给定一个参照对象（点、线或区域）， 查询距离参照对象最近的K ? 1个空间对象。
5、空间关系查询：相交、相邻、包含等拓扑关系查询，方 位关系和基于距离的各种查询。