索引算法——空间数据索引、全文索引

本文探讨了空间数据索引(如R-Tree)在地理数据存储中的应用,及其与B-Tree索引的区别。此外,还介绍了全文索引的工作原理,包括关键词搜索、停用词处理和全文搜索的特殊需求。文章对比了多种数据库存储引擎的索引类型,如MyISAM的空间索引、InnoDB的聚簇索引以及TokuDB的分形树索引。

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空间数据索引(R-Tree)

MyISAM表支持空间索引,可以用作地理数据存储。和B-Tree索引不同,这类索引无须前缀查询。空间索引会从所有维度来索引数据。查询时,  可以有效地使用任意维度来组合查询。必须使用MySQL的GIS相关函数如MBRCONTAINS()等来维护数据。MySQL的GIS支持并不完善,所以大部分人都不会使用这个特性。开源关系数据库系统中对GIS的解决方案做得比较好的是PostgreSQL的PostGIS。


      全文索引

      全文索引是一种特殊类型的索引,它查找的是文本中的关键词,  而不是直接比较索引中的值。  全文搜索和其他几类索引的匹配方式完全不一样。  它有许多需要注意的细节,如停用词、词千和复数、布尔搜索等。全文索引更类似于搜索引擎做的事情,而不是简单的WHERE条件匹配。

      在相同的列,上同时创建全文索引和基于值的B-Tree索引不会有冲突,全文索引适用于MATCH AGAINST 操作,而不是普通的WHERE条件操作。
(稍后会写一篇文章专门讲全文索引)

      其他索引类别

      还有很多第三方的存储引擎使用不同类型的数据结构来存储索引。例如TokuDB使用分形树索引(fractal tree index),这是一一类较新开发的数据结构,既有B-Tree的很多优点,也避免了B-Tree 的一一些缺点。如果通读完本章,可以看到很多关于InnoDB的主题,包括聚簇索引、覆盖索引等。多数情况下,针对InnoDB的讨论也都适用于TokuDB。

ScaleDB使用Patricia tries  (这个词不是拼写错误),其他一些存储引擎技术如InfiniDB和Infobright则使用了一些特殊的数据结构来优化某些特殊的查询。


 

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