RTree索引详解与应用-优快云博客

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本文介绍了RTree，一种适用于多维空间数据索引的高效数据结构。内容包括RTree的基本概念、节点结构、查找算法、插入操作，以及如何在空间数据库中使用RTree进行高效的范围查找。通过对Guttman经典论文的部分翻译，阐述了RTree的原理和优势，尤其在处理地理信息和多维数据时的效果。

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最近一个新的任务要做一个RTree索引速度查了一些东东当然最经典的还是Guttman的那篇paper~讲解的很详细 :) 明天开始研究算法吧时间比较紧 :(

下面是对Guttman paper的部分翻译不一定准确 :) 偶英文比较烂 :)

空间数据经常是多维的，并不能用一些点来简单的表示。例如地图里面的街道、村庄等。对空间数据的一个典型操作是查找某个区域的所有目标（例如查找中关村大街上所有的餐馆等）。

对空间数据建立索引是一种好的想法，但传统数据库的一维索引并不适合对多维数据的查找。例如 hash 等结构也不适合，因为搜索的时候有一定的范围。而类似 B-Tree 的一些结构不能实现对多维数据的查找。

R-Tree 索引：

R-Tree 索引是一个高度平衡的树，在它的叶节点存放指向数据的指针。并且 RTree 能够保证对一个空间数据的搜索只需要访问很小一部分的 node

空间数据库包含了很多 tuple ，这些 tuple 代表了空间数据。每一个 tuple 有一个唯一的标识（ ID ），这样可以访问到某个 tuple 。 RTree 中叶节点包含的索引记录的形式是 (I , tuple-identifier), 这里的 id 指向数据库中的一个 tuple 。 I 表示一个 n 维的矩形，这个矩形是一个 bounding box ，用来涵盖被索引的空间数据对象。