20、MR-Tree：用于移动 GIS 的缓存感知主存空间索引结构

MR-Tree：用于移动 GIS 的缓存感知主存空间索引结构

1. 引言

在主存数据库的索引技术中，节点访问时间和键比较时间是重要的考量因素。如今，CPU 速度每年增长 60%，内存速度每年增长 10%，这使得减少索引键条目比较的开销变得越来越可行。有研究表明，二级缓存未命中在执行时间中占据了重要部分。当请求的数据在主存中但不在缓存里时，就会发生缓存未命中。因此，减少缓存未命中成为影响主存数据库索引技术搜索性能的关键因素。

使用主存中的 R 树变体作为多维索引结构，或者单独使用 CSB + 树的指针消除技术，都无法显著拓宽索引树，因为多维键（最小边界矩形，MBRs）比指针大得多。为此，我们提出了一种改进的缓存感知版本的 R 树，即 MR 树。缓存感知意味着减少缓存未命中，MR 树通过对 MBRs 应用新的压缩方案来实现这一目标。在该方案中，MBR 相对于节点 MBR 的下界坐标进行表示，且该相对 MBR 的大小会根据索引节点而变化。不过，将 MR 树应用于对象位置频繁变化的移动 GIS 应用并不足够，因为在跟踪移动对象时，MR 树会导致大量的节点分裂和重新插入。所以，我们允许 MR 树不平衡，即具有相同父节点的节点之间的高度差等于或小于不平衡参数 diff。实验结果显示，MR 树在搜索和更新性能方面明显优于 CR 树和 R 树。

2. 相关工作

近年来，出现了许多空间索引结构。在这些索引结构中，R 树通常比四叉树更好，Oracle 现在也仅推荐使用 R 树。我们的方法也是基于 R 树。

近期，针对移动对象索引提出了一些新的索引结构，可分为两类：（1）轨迹（历史）；（2）对象的当前位置。我们的方法属于后者。大多数移动对象的索引结构只关注更