空间索引的研究历程

      当前数据搜索的一个关键问题是速度。提高速度的核心技术是空间索引。空间索引是由空间位置到空间对象的映射关系。当前的一些大型数据库都有空间索引能力，像Oracle，DB2。空间索引技术并不单是为了提高显示速度，显示速度仅仅是它所要解决的一个问题。空间索引是为空间搜索提供一种合适的数据结构，以提高搜索速度。空间索引技术的核心是：根据搜索条件，比如一个矩形，迅速找到与该矩形相交的所有空间对象集合。当数据量巨大，矩形框相对于全图很小时，这个集合相对于全图数据集大为缩小，在这个缩小的集合上再处理各种复杂的搜索，效率就会大大提高。所谓空间索引，就是指依据空间实体的位置和形状或空间实体之间的某种空间关系，按一定顺序排列的一种数据结构，其中包含空间实体的概要信息如对象的标识、外接矩形及指向空间实体数据的指针。简单的说，就是将空间对象按某种空间关系进行划分，以后对空间对象的存取都基于划分块进行。 1 引言 空间索引是对存储在介质上的数据位置信息的描述，用来提高系统对数据获取的效率。空间索引的提出是由两方面决定的：其一是由于计算机的体系结构将存贮器分为内存、外存 两种，访问这两种存储器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，但绝大多数数据是存储在外存磁盘上的，如果对磁盘上数据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数据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数据，索引对于处理的效率是至关重要的。其二是GIS 所表现的地理数据多维性使得传统的B树索引并不适用，因为B树所针对的字符、数字等传统数据类型是在一个良序集之中，即都是在一个维度上，集合中任给两个元素，都可以在这个维度上确定其关系只可能是大于、小于、等于三种，若对多个字段进行索引，必须指定各个字段的优先级形成一个组合字段，而地理数据的多维性，在任何方向上并不存在优先级问题，因此B树并不能对地理数据进行有效的索引，所以需要研究特殊的能适应多维特性的空间索引方式。 1984年Guttman发表了《R树:一种空间查询的动态索引结构》，它是一种高度平衡的树，由中间节点和页节点组成，实际数据对象的最小外接矩形存储在页节点中，中间节点通过聚集其低层节点的外接矩形形成，包含所有这些外接矩形。其后，人们在此基础上针对不同空间运算提出了不同改进，才形成了一个繁荣的索引树族，是目前流行的空间索引。