R-Tree空间数据索引

最新推荐文章于 2025-04-27 13:28:59 发布
最新推荐文章于 2025-04-27 13:28:59 发布
阅读量1.8k 收藏
点赞数
分类专栏： MYSQL优化 文章标签： R-Tree空间数据索引
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_39338006/article/details/89009302
版权
本文介绍了R-Tree空间数据索引，它在MYISAM表和Redis中支持空间索引，特别适合地理数据存储。空间索引能够从多个维度进行高效查询，但MySQL对GIS函数的支持有限，因此实际使用较少。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

R-Tree空间数据索引

  • MYISAM表支持空间索引，可以用作存储地理数据存储。当然Ｒｅｄｉｓ也支持。这类索引无需前缀查询。空间索引会从所有的维度来索引数据，查询时可以有效地使用任何维度来组合查询。必须使用Mysql的GIS相关的函数（手册中看一下）来维护数据，恰恰MYSQL对GIS支持并不完善，所以很少用这个索引。
最低0.47元/天 解锁文章
R-Tree：空间索引技术原理及实现详解
windowshht的博客
04-21 1068
R-Tree是一种用于索引多维空间对象（如点、线、多边形等）的树形数据结构。R-Tree的每个节点都包含一定数量的条目（entry），每个条目都指向一个子节点或一个空间对象，并包含一个包围盒（bounding box），用于表示该条目所指向的空间对象的范围。R-Tree的构造过程是一个递归的过程，从根节点开始，不断将空间划分为更小的区域，直到每个区域只包含一个空间对象或达到预定的分裂阈值。R-Tree相比于传统的B-Tree等数据结构，在空间查询上具有更高的效率，尤其是在处理大量空间数据时表现出色。
空间数据索引的利器：R-Tree原理与实现深度解析
笔者从事电信媒体开发多年，愿意将多年的开发经验分享给同行
04-22 1692
R-Tree是一种平衡树，用于空间数据索引，特别是在二维或更高维度的几何对象存储和检索中。它由Antony Guttman和Raoul Husted在1990年提出。R-Tree可以高效地处理空间对象的插入、删除和查询操作。R-Tree的每个节点都包含一组子节点，这些子节点是矩形区域（在二维空间中）的最小边界矩形（MBRs）。R-Tree的构造旨在最小化子节点的重叠区域，从而减少查询时需要访问的节点数量。
R-tree空间索引
03-06
一个R-tree模板，C++代码，还有一篇R-tree的英文原文 ：R-Tree: A dynamic index structure for spatial searching， sigmod 1984 希望对大家有点参考价值
【转】R树
weixin_33693070的博客
07-19 1121
R树在数据库等领域做出的功绩是非常显著的。它很好的解决了在高维空间搜索等问题。举个R树在现实领域中能够解决的例子吧：查找20英里以内所有的餐厅。如果没有R树你会怎么解决？一般情况下我们会把餐厅的坐标(x,y)分为两个字段存放在数据库中，一个字段记录经度，另一个字段记录纬度。这样的话我们就需要遍历所有的餐厅获取其位置信息，然后计算是否满足要求。如果一个地区有100家餐厅的话，我们就要进行100次位置...
Java中的R树实现：多维空间数据索引
最新发布
weixin_42499004的博客
04-27 820
R树的节点类是整个R树结构的基础，它定义了节点存储的数据项和子节点的结构。一个典型的R树节点类会包含以下核心属性：entries：一个数组或列表，存储节点中的条目，每个条目可以是一个包含最小边界矩形（MBR）和指向子节点或数据记录的指针的元组。isLeaf：一个布尔值，用于标识当前节点是否为叶节点。叶节点直接包含数据记录，而非叶节点包含子节点的引用。代码块展示了一个简化的R树节点类的定义：超立方体类的构造通常需要定义其几何维度和边界属性。
R树（R-tree索引）
坚定目标，超越自我
09-18 2797
R树由节点组成，每个节点可以包含多个条目，这些条目要么是指向子节点的指针（内部节点），要么是指向实际空间对象的指针（叶节点）。R树的节点之间通常没有直接的双向链表连接。实际上，叶1的MBR在插入对象D后并不需要扩展，因为D的MBR已经被叶1当前的MBR所包含。在这种情况下，由于条目D与两个种子合并后的增加面积相同，我们可以基于其他标准（如保持树的平衡）来选择分配条目D的节点。R树的分裂策略是在节点中的条目数超过了该节点的最大容量时使用的，目的是将一个满节点分裂成两个节点，并尽量保持树的平衡和查询效率。
mysql的R树,GIS空间数据库（17）R+树索引
weixin_29189003的博客
03-18 844
R+树索引的主要特征是在R+树中兄弟节点对应的空间区域没有重叠，这样划分空间可以使空间搜索的效率提高。R+树也是R树的一个变种，在R+树中，兄弟节点对应的空间区域没有重叠，这样划分空间可以使空间搜索的效率提高。R+树对空间的划分及其索引对象的MBR组织如下：R+树查找算法Search(R,W)/R：R+树的根结点,W：查找矩形窗口/S1.[查找中间结点]If R是非叶结点 thenFor R的每一...
空间数据库索引
学习日常分享
02-23 2112
产生背景 地理空间数据涉及各种海量且复杂的数据，找到合适的索引对空间数据的处理至关重要。 传统的B树索引针对字符、数字等一维属性数据的主关键字而设计，不适用于具有多维性的地理空间数据。 在GIS和CAD系统对空间索引需求的推动下，为满足二维及多维空间数据快速检索与分析， Guttman于1984年提出了R树索引结构。 常用的空间数据查询方式 窗口查询：给定一个查询窗口（通常是一个矩形），返回与查询窗口相重叠的物体。 点查询：给定一个点，返回包含这个点的所有几何图形。 定义 R树是一种多级平衡树，它是B树在
R-Tree空间索引算法的研究历程和最新进展分析
09-20
R-Tree 空间索引算法是一种高效的数据组织方式，尤其适用于处理多维空间数据。自1984年Guttman首次提出R-Tree以来，它已成为地理信息系统（GIS）和其他领域处理大规模空间数据的关键技术。R-Tree的核心在于通过外接...
R-Tree原理及实现：空间数据索引的高效解决方案
linzhongshu的专栏
04-28 1014
R-Tree是一种高效的空间数据索引结构，它通过树形结构和MBR来优化空间数据的存储和检索。虽然R-Tree的实现相对复杂，但其带来的性能优势在处理大量空间数据时是显而易见的。
空间数据索引
hellfire2007的博客
12-03 1063
空间数据索引的概念
大数据下空间数据索引和KNN查询技术
11-10
基于Map Reduce模型，本文将网格空间划分和倒排索引相结合，首次提出了一种新的分布式倒排网格索引结构。该索引结构扁平化、松耦合的特点，使其更加适合索引大规模空间数据和进行分布式化处理。同时，我们在Map Reduce 框架下实现了分布式倒排网格索引结构并详细描述了Map 和Reduce 的过程。基于该索引结构，本文对传统的kNN 查询算法进行了 改进，提出了一种新的可并行的查询算法ParallelC ircle Trip 算法。
R树空间索引详解
06-11
R-Tree: Spatial Representation on a Dynamic-Index Structure
彻底弄懂RTree索引
03-14
包括R树的增删改查以及固有特性，包含例子讲解
空间数据库之空间索引
热门推荐
大家好我叫张同学
12-15 1万+
空间数据库 空间索引 网格索引 四叉树索引 R树索引 金字塔索引 空间查询效率
地理空间数据工程：空间索引
waterwood2017的博客
04-17 1019
在简单的交集查询的情况下，与标准 GeoPandas 交集函数相比，使用空间索引极大地提高了查询的性能。正如我们所看到的，公司已经开发了自己的解决方案：一个例子是 Uber 的 H3 开源索引，它使我们能够回答各种空间分析问题。在这篇文章中，我将讨论空间索引的实现方式、它的优点和局限性，并了解 Uber 的开源 H3 索引库，了解一些很酷的空间数据科学应用程序。GeoPandas 中的“Intersection”是一个逐行函数，根据我们的几何形状检查感兴趣列的每一行，并查看它们是否相交。
空间数据索引 RTree 完全解析及 Java 实现
u011250186的博客
04-29 1038
最近在看空间数据索引的一些算法，感觉这哥们写的非常棒，特地转载过来。 第一部分 空间数据的背景介绍 空间数据的建模 基于实体的模型（基于对象）Entity-based models (or object based) 0-dimensional objects: 一般使用点 point 来表示那些对于不需要使用到形状信息的实体。 1-dimensional objects or ...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

:::::::::

生活多磨赚钱可多

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值