R-树结点分配的新算法

近年来,针对空间数据库索引的研究引起了人们越来越多的兴趣和关注。为了快速、有效地处理存储于空间数据库中的海量空间数据,专家学者提出了大量的基于磁盘的空间索引方法。其中,1984年Guttman提出的R-树是目前非常有效的空间索引结构。针对R-树的结点分配算法存在的不足,提出了一种新的结点分配算法。研究结果表明： 新的分配算法比原始的算法产生的交叠会更小,从而有效地控制了多路查询的几率,较明显地提高了空间查询的效率。     

空间索引技术研究

空间索引可以提高空间数据库的操作效率,目前人们的研究工作更多地集中在空间数据的多维索引的研究上.文中全面地总结了当前空间数据库领域中空间索引以及时空索引的研究进展,描述了R树系列索引的构建思想,节点插入与分裂操作的不同.通过实验深入分析了R树以及R树变体的磁盘访问率,插入,删除,更新的CPU时间,验证了在数据激增的情况下,R树系列索引的复杂性带来的重叠问题会指数递增.由于R树当前应用的深度和广度,研究基于 R树的高效时空高维索引技术是解决索引应用问题一个有效方法.提出了索引性能改进的方向在于多种索引技术的结合,尤其是树形结构索引和网状结构索引的结合.     

面向多核处理器的空间数据库索引性能分析

空间数据库索引是提高空间查询性能的重要方法,片上多核处理器的出现,在提高数据库性能的同时,也给空间索引结构提出了新的挑战.面向多核处理器,还缺乏对各种主要空间数据库索引结构和性能的综合实验比较,从而无法定量分析影响索引性能的重要因素.针对目前主流的共享cache多核处理器,对R树,Hilbert R树、四又树及CR树在...     

DPslR+:一种基于动态空间槽的分布式并行空间索引树

空间索引是空间数据库的关键组成部分,其性能的优劣直接决定着空间数据操作的效率.为此,在分析了现有各种空间索引的基础上,将分布并行处理技术与空间索引相融合,提出了一种DPsIR+树.DPslR+树借助繁衍和返祖,动态分割空间槽,并将它们映射到多个节点机上.每个节点机再将其对应空间槽中的空间对象组织成R树,并将R树分裂成多个残枝,将残枝并行存入本地MultiDisk中;在内存中则按R-link组织空间对象,按R+处理节点溢出.实验结果表明DPslR+树具有良好的查询特性.     

RTC树的构建与不确定近邻关系查询方法

空间索引结构和查询技术在空间数据库中具有重要的作用,针对已有的方法在复杂空间数据对象的近似和组织方面的局限性,提出了一种基于最小外接矩形(MBR)、梯形和圆的新的索引结构(RTC树).为了有效处理复杂空间数据对象的最近邻(NN)关系查询问题,提出了基于RTC树的最近邻查询(NNRTC)算法,NNRTC算法利用剪枝规则可减少节点遍历和距离计算.针对障碍物对数据集中最近邻的影响问题,提出了障碍物环境下的基于RTC树的最近邻查询(BNNRTC)算法,BNNRTC算法先在理想空间进行查询,再对查询结果进行判断.为了有效处理动态单纯型连续近邻链查询问题,进一步给出了基于RTC树的动态单纯型连续近邻链查询(SCNNCRTC)算法.实验结果表明,相对基于R树的查询方法,所提的方法在处理数据量较大的复杂空间对象的数据集时可提高60%~80%的效率.     

DPsIR~+:一种基于动态空间槽的分布式并行空间索引树

空间索引是空间数据库的关键组成部分,其性能的优劣直接决定着空间数据操作的效率。为此,在分析了现有各种空间索引的基础上,将分布并行处理技术与空间索引相融合,提出了一种 DPsIR~+树。DPsIR~+树借助繁衍和返祖,动态分割空间槽,并将它们映射到多个节点机上。每个节点机再将其对应空间槽中的空间对象组织成 R 树,并将R树分裂成多个残枝,将残枝并行存入本地 MultiDisk 中;在内存中则按 R-link 组织空间对象,按 R~+处理节点溢出。实验结果表明 DPsIR~+树具有良好的查询特性。     

CQRtree空间数据库索引结构及实现算法

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.本文在R树索引的基础上提出了一种新的空间数据库索引结构CQRtree,给出了CQRtree的数据结构、插入、删除、查询实现算法以及性能分析与比较,最后指出了进一步的研究方向.     

基于DPR树的分布式并行空间索引机制的研究

针对分布式并行环境下海量空间数据管理与并行化处理的效率问题,以提高分布式并行空间数据的查询效率为目的,根据现有的空间索引结构与并行化技术,提出一种新的分布式并行空间索引结构--DPR树.DPR树是空间索引技术与并行化技术优化结合的成果.DPR树在数据的总体划分与部分查询中所采用的均是基于高效处理技术.它在原有的并行Master-client R树的基础上进行改进,采用了HCSDP数据划分技术,并将其应用到分布式环境下,且每个节点机中各子树采用了改进的R树--R*Q树.通过性能分析表明,该索引结构具有高效的查询性能.     

基于R树的方向关系查询处理

方向关系描述了对象间的空间顺序关系.近年来,方向关系查询处理逐渐受到空间数据挖掘和地理信息系统等空间数据库应用领域研究者的关注.方向关系查询处理需要执行方向连接操作,目前有关空间连接的研究主要集中在拓扑关系和距离关系方面,而较少考虑方向关系.研究了基于R树的方向关系查询处理方法,定义了四元组模型表示对象MBR间的方向关系,提出了基于R树的处理方向关系查询过滤(filter)步骤的方法,并将提炼(refinement)步骤细化为3种不同的操作.所提出的方法能够高效处理任意对象间的方向关系查询.考虑到空间数据挖掘中方向关系查询通常是在满足一定距离约束条件的对象之间进行,还提出了一种同时利用方向和距离约束限制R树搜索空间的查询处理算法.实验证明,与不利用R树的方向关系查询处理方法相比,所提出的方法在I/O开销和CPU开销两方面都具有很高的性能.     

DPsIR^＋：一种基于动态空间槽的分布式并行空间索引树

空间索引是空间数据库的关键组成部分，其性能的优劣直接决定着空间数据操作的效率。为此，在分析了现有各种空间索引的基础上，将分布并行处理技术与空间索引相融合，提出了一种DPsIR^＋树。DPsIR^＋树借助繁衍和返祖，动态分割空间槽，并将它们映射到多个节点机上。每个节点机再将其对应空间槽中的空间对象组织成R树，并将R树分裂成多个残枝，将残枝并行存入本地MultiDisk中；在内存中则按R-link组织空间对象，按R^＋处理节点溢出。实验结果表明DPsIR^＋树具有良好的查询特性。     

基于R树的图像检索方法

高维索引技术作为高维空间数据的快速查询手段,对使用高维数据的基于内容图像检索有着广泛的应用。本文提出以Guttm an提出的R树结构建立存储图像的特征值的高维索引结构来提高图像检索效率。首先对R树的结构进行介绍,然后通过对比相同情况下使用线性查询和R树查询各自的查询次数和查询时间分析R树查询的优势。实验结果表明,利用R树结构可以减少图像检索的查询次数和查询时间,明显地提高图像检索的效率。     

一种基于R-树的空间索引结构

为了有效构建R-树,通过分析数据矩形的性质,结合改进的K-均值算法,提出一种用于构建R-树的数据矩形聚类新方法,给出基于R-树和四叉树的空间索引结构以及该空间索引结构的构造算法和节点插入算法。研究结果表明,该索引结构具有更紧凑的结构和更高的空间查询效率。     

时空相点移动对象数据索引PM-Tree

随着移动定位技术和无线通讯技术发展,移动对象的应用领域越来越广阔.位置随时间而变化的移动对象产生的时空数据具有规模大、多维性、结构复杂和关系复杂等特点.由于移动对象的运动轨迹大多被限定在特定的交通网络中,因此基于路网的移动对象索引成为时空数据索引研究的一个重要应用分支.目前,针对移动对象历史数据的区域查询优化的研究重点是如何提高窗口查询的效率.这类索引通常以同一线路为单位来组织轨迹数据的存储.索引通常采用两层的R-tree索引结构,上层的2D R-tree用于索引在某个区域内的线路,下层的2D R-tree用于索引某个时间段内在这些区域的移动对象.这类索引在处理轨迹信息的时间维度的时候,仅仅是把时间维度等同于空间的维度来进行R树维度的扩展.由于R树算法不能有效地降低最小限定矩形的空间堆叠问题,尤其是在数据量较大、数据维数增加时表现得更为明显.所以,为了提高路网中移动对象时空信息的存储以及查询的效率,本文则将轨迹信息中的时间数据和空间数据整合起来,提出了一种移动对象数据索引PM-tree(Phase-point Moving Object Tree).首先运用映射函数把路网中移动对象运动轨迹的二维时空矩形投影成带参数的一维"时空相点",并讨论了时空相点之间的偏序关系,建立了基于相点偏序划分的相点序分枝结构,为索引的建立提供了理论支撑.接着论文以MON-tree索引为基础,以相点序分枝结构来改进其下层索引结构,提出了时空相点移动对象数据索引,该索引能完成运动轨迹时空的一体化查询,能避免类R-tree索引中最小限定矩形堆叠导致的效率低下的问题,有效地缩小搜索空间.最后论文实现了索引的增量式动态更新管理.通过实验的对比分析,表明PM-tree索引不但能有效提高储存空间的利用率,"一次一集合"的查询模式还提高了查询性能.     

MapReduce框架下基于R-树的k-近邻连接算法

针对大规模空间数据的高性能k-近邻连接查询处理,研究了MapReduce框架下基于R-树索引的k-近邻连接查询处理。首先利用无依赖并行和串行同步计算的形式化定义抽象了MapReduce并行编程模型,基于此并行计算模型抽象,分别提出了 R-树索引快速构建算法和基于 R-树的并行 k-近邻连接算法。在索引构建过程中,提出一种采样算法以快速确立空间划分函数,使得索引构建符合无依赖并行和串行同步计算抽象,在MapReduce框架下非常容易进行表达。在k-近邻连接查询过程中,基于构建的分布式R-树索引,引入k-近邻扩展框限定查询范围并进行数据划分,然后利用 R-树索引进行 k-近邻连接查询,提高了查询效率。从理论上分析了所提出算法的通信和计算代价。实验与分析结果表明,该算法在真实数据集的查询上具有良好的效率和可扩展性能,可以很好地支持大规模空间数据的k-近邻连接查询处理,具有良好的实用价值。     

多路R树连接的加权处理

空间连接运算是空间数据查询中最重要、最耗时的基本操作之一,其中基于R树的空间连接(RJ)被认为是一种高效的处理机制,但在空间连接的精化阶段处理复杂的空间数据时需要很大的系统开销。基于MBR及直接查询谓词,提出了一种加权处理方法,并扩展了R树结构及MRJ算法。从而优化了多路R树连接的筛选处理,能得到更加有效的候选集;同时,减少了磁盘访问次数,可节省CPU及I/O的时间开销。还通过应用实例验证了其在空间数据库查询优化方面的优势。     

EIR：具有超级结点的非结构化P2P中多维数据搜索框架研究

在具有超级结点的非结构化P2P系统中，研究了复杂多维数据的查询搜索策略，提出了一个应用于具有超级结点的非结构化P2P网络的综合框架，在该框架中，能够实现对多维数据共享、索引以及查询等操作的处理。以R^＊-tree索引树为基础，提出了一种能够应用于P2P的扩展R^＊-tree索引树，即EIR-tree树，研究了系统中集群信息的收集与维护、EIR-tree树的构建与维护等方法和措施。     

GML空间数据索引机制研究

随着GML规范的不断完善及GIS软件厂商的广泛支持，GML已经成为事实上的空间数据编码、传输、存储、发布的国际标准，越来越多的空间数据开始以GML格式存储。如何有效地存储管理GML空间数据，已经成为GIS研究的热点问题。结合XML 文档编码和传统的空间数据索引，对GML空间数据的索引进行了深入的研究，提出了基于空间索引的GML一体化索引机制以及相应的查询处理策略与相关算法，并以R树索引为例，对一体化索引的查询处理性能进行了实验分析。实验结果表明，该文提出的基于空间索引的GML一体化索引机制是可行的、高效的。     

空间对象的反最近邻查询处理技术研究

空间数据库中反最近邻查询的研究是空间查询的研究热点。在对现有的反最近邻查询技术进行分析比较的基础上,针对提高动态数据集的查询效率问题,给出了基于R树索引结构的反最近邻查询方案。通过实验结果的分析比较,可以看出该方案能够有效地解决动态数据集的查询问题。     

一种结合空间聚类算法的R树优化算法

研究R树特点,考虑了离群点对R树结点构造的影响,结合改进的k-medoids聚类算法提出了一种新的R树构造算法。与传统R树相比,新算法下构造的R树结点更加紧凑。通过实验证明,该优化算法构造的R树在查询性能方面的改进是明显的。