空间索引的相关案例

package com.dianping.poi.dedup.util;


/**
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 */
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Document;
import org.apache.lucene.document.Field;
import org.apache.lucene.document.Field.Store;
import org.apache.lucene.document.FieldType;
import org.apache.lucene.document.IntField;
import org.apache.lucene.document.StoredField;
import org.apache.lucene.index.DirectoryReader;
import org.apache.lucene.index.IndexReader;
import org.apache.lucene.index.IndexWriter;
import org.apache.lucene.index.IndexWriterConfig;
import org.apache.lucene.index.IndexableField;
import org.apache.lucene.queries.function.ValueSource;
import org.apache.lucene.search.Filter;
import org.apache.lucene.search.IndexSearcher;
import org.apache.lucene.search.MatchAllDocsQuery;
import org.apache.lucene.search.ScoreDoc;
import org.apache.lucene.search.Sort;
import org.apache.lucene.search.TopDocs;
import org.apache.lucene.spatial.SpatialStrategy;
import org.apache.lucene.spatial.prefix.RecursivePrefixTreeStrategy;
import org.apache.lucene.spatial.prefix.tree.GeohashPrefixTree;
import org.apache.lucene.spatial.prefix.tree.SpatialPrefixTree;
import org.apache.lucene.spatial.query.SpatialArgs;
import org.apache.lucene.spatial.query.SpatialOperation;
import org.apache.lucene.store.Directory;
import org.apache.lucene.store.SimpleFSDirectory;
import org.apache.lucene.util.Version;


import com.spatial4j.core.context.SpatialContext;
import com.spatial4j.core.distance.DistanceUtils;
import com.spatial4j.core.shape.Point;
import com.spatial4j.core.shape.Shape;




public class SpatialSearch {


    private IndexWriter indexWriter;
    private IndexReader indexReader;
    private IndexSearcher searcher;
    private SpatialContext spatialContext;
    private SpatialStrategy spatialStrategy;


    public SpatialSearch(String indexPath) {


        StandardAnalyzer a = new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_47);
        IndexWriterConfig iwc = new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_47, a);
        Directory directory;


        try {
            directory = new SimpleFSDirectory(new File(indexPath));
            indexWriter = new IndexWriter(directory, iwc);
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }


        this.spatialContext = SpatialContext.GEO;


        SpatialPrefixTree grid = new GeohashPrefixTree(spatialContext, 11);
        this.spatialStrategy = new RecursivePrefixTreeStrategy(grid, "location");
    }


    public void indexDocuments() throws IOException {


        indexWriter.addDocument(newGeoDocument(1, "Bangalore", spatialContext.makePoint(12.9558, 77.620979)));
        indexWriter.addDocument(newGeoDocument(2, "Cubbon Park", spatialContext.makePoint(12.974045, 77.591995)));
        indexWriter.addDocument(newGeoDocument(3, "Tipu palace", spatialContext.makePoint(12.959365, 77.573792)));
        indexWriter.addDocument(newGeoDocument(4, "Bangalore palace", spatialContext.makePoint(12.998095, 77.592041)));
        indexWriter.addDocument(newGeoDocument(5, "Monkey Bar", spatialContext.makePoint(12.97018, 77.61219)));
        indexWriter.addDocument(newGeoDocument(6, "Cafe Cofee day", spatialContext.makePoint(12.992189, 80.2348618)));


        indexWriter.commit();
        indexWriter.close();
    }




    private Document newGeoDocument(int id, String name, Shape shape) {


        FieldType ft = new FieldType();
        ft.setIndexed(true);
        ft.setStored(true);


        Document doc = new Document();


        doc.add(new IntField("id", id, Store.YES));
        doc.add(new Field("name", name, ft));
        for(IndexableField f: spatialStrategy.createIndexableFields(shape)) {
            doc.add(f);
        }


        doc.add(new StoredField(spatialStrategy.getFieldName(), spatialContext.toString(shape)));


        return doc;
    }


    public void setSearchIndexPath(String indexPath) throws IOException{
        this.indexReader = DirectoryReader.open(new SimpleFSDirectory(new File(indexPath)));
        this.searcher = new IndexSearcher(indexReader);
    }


    public void search(Double lat, Double lng, int distance) throws IOException{


        Point p = spatialContext.makePoint(lat, lng);
        SpatialArgs args = new SpatialArgs(SpatialOperation.Intersects,
                spatialContext.makeCircle(lat, lng, DistanceUtils.dist2Degrees(distance, DistanceUtils.EARTH_MEAN_RADIUS_KM)));
        Filter filter = spatialStrategy.makeFilter(args);


        ValueSource valueSource = spatialStrategy.makeDistanceValueSource(p);
        Sort distSort = new Sort(valueSource.getSortField(false)).rewrite(searcher);


        int limit = 10;
        TopDocs topDocs = searcher.search(new MatchAllDocsQuery(), filter, limit, distSort);
        ScoreDoc[] scoreDocs = topDocs.scoreDocs;


        for(ScoreDoc s: scoreDocs) {


            Document doc = searcher.doc(s.doc);
            Point docPoint = (Point) spatialContext.readShape(doc.get(spatialStrategy.getFieldName()));
            double docDistDEG = spatialContext.getDistCalc().distance(args.getShape().getCenter(), docPoint);
            double docDistInKM = DistanceUtils.degrees2Dist(docDistDEG, DistanceUtils.EARTH_EQUATORIAL_RADIUS_KM);
            System.out.println(doc.get("id") + "\t" + doc.get("name") + "\t" + docDistInKM + " km ");


        }
    }


    /**
     * @param args
     * @throws IOException
     */
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        String indexPath = "luceneIndex4Test";


        SpatialSearch s = new SpatialSearch(indexPath);


        //Indexes sample documents
        s.indexDocuments();
        s.setSearchIndexPath(indexPath);


        //Get Places Within 4 kilometers from cubbon park.
        s.search(12.974045,77.591995, 4);
    }
}
<think>好的,我现在要回答用户关于空间索引的定义及其在数据库和地理信息系统中的应用的问题。首先,我需要明确用户的问题,确保自己理解正确。用户想知道空间索引是什么,以及它在数据库和GIS中的具体应用场景。 接下来,我应该回顾已有的知识,并结合系统提供的引用内容来组织回答。引用[1]提到了四叉树用于空间索引,特别是在GIS和计算机图形学中的快速查询,这应该作为重点。引用[2]和[3]虽然主要讲数据库索引的一般原则和聚集索引,但可以适当关联到空间索引在数据库中的优化作用,比如提高查询效率。 首先,定义空间索引空间索引是一种数据结构,用于高效管理空间数据,如二维或三维的几何对象。常见的结构有四叉树、R树等。需要简明扼要地解释其基本概念,并举例说明,比如四叉树如何分割空间区域。 然后,用途部分要分数据库和GIS两个方面。在数据库中,空间索引用于加速地理位置相关的查询,如范围查询、邻近搜索等,结合引用[3]中的聚集索引例子,可以说明空间索引如何优化物理存储和查询性能。在GIS中,应用场景更多,如地图渲染、路径规划、空间分析等,引用[1]中的GIS应用需要详细展开,比如如何减少遍历和提升效率。 接着,要给出一个实际案例,比如使用PostGIS扩展在PostgreSQL中创建空间索引,并展示查询示例,这样用户能更直观地理解。这部分需要确保代码或SQL语句正确,符合LaTeX格式要求,同时用中文解释步骤和效果。 最后,生成相关问题时要围绕空间索引的结构、与其他索引的区别、性能优化和实际应用展开,确保问题具有针对性和延伸性,帮助用户深入理解。 检查是否符合系统级指令:行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,正确使用中文,生成相关问题,引用标识正确。确保回答结构清晰,引用适当,没有使用Markdown,代码块用三个反引号包裹,语言标识正确。确认无误后,整理成自然流畅的回答。</think>### 空间索引的定义与用途 #### 定义 **空间索引**是一种专门用于高效管理空间数据(如二维/三维几何对象、地理位置等)的数据结构。它通过将空间划分为规则区域或层级结构,快速过滤掉不相关的数据,从而优化空间查询(如范围搜索、邻近分析等)。常见的空间索引类型包括四叉树、R树、网格索引等[^1]。 例如,四叉树通过递归地将二维空间划分为四个象限(西北、东北、西南、东南)来组织数据: $$ Q = \{NW, NE, SW, SE\} $$ 每个节点存储该象限内的空间对象,直到满足终止条件(如对象数量阈值)。 #### 用途 1. **数据库中的应用** - **加速空间查询**:在支持空间数据的数据库(如PostgreSQL+PostGIS、MySQL Spatial)中,空间索引可显著提升以下操作的性能: - 范围查询:`SELECT * FROM locations WHERE ST_Within(geom, 'POLYGON(...)')` - 邻近搜索:`SELECT * FROM points ORDER BY geom <-> ST_Point(x,y) LIMIT 10` - **优化存储结构**:类似聚集索引对物理存储的优化[^3],空间索引通过组织数据的空间邻近性,减少磁盘I/O。例如,R树会将地理位置相近的记录存储在相邻页中。 2. **地理信息系统(GIS)中的应用** - **地图渲染**:快速筛选视口范围内的地理要素(如道路、建筑),减少渲染延迟。 - **路径规划**:通过索引加速对路网数据的拓扑关系查询(如Dijkstra算法中的邻接节点检索)。 - **空间分析**:支持叠加分析(如两个多边形求交)、缓冲区分析等复杂操作的高效执行[^1]。 #### 案例:PostGIS中的空间索引 ```sql -- 创建包含空间数据的表 CREATE TABLE cities ( id SERIAL PRIMARY KEY, name VARCHAR(50), geom GEOMETRY(Point, 4326) ); -- 插入示例数据 INSERT INTO cities (name, geom) VALUES ('Beijing', ST_SetSRID(ST_MakePoint(116.4, 39.9), 4326)), ('Shanghai', ST_SetSRID(ST_MakePoint(121.5, 31.2), 4326)); -- 创建GIST空间索引 CREATE INDEX cities_geom_idx ON cities USING GIST(geom); -- 使用索引查询半径100公里内的城市 EXPLAIN ANALYZE SELECT name FROM cities WHERE ST_DWithin(geom, ST_MakePoint(120, 30)::geography, 100000); ``` 此案例中,`GIST`索引使`ST_DWithin`(距离查询)的耗时从全表扫描的毫秒级降至微秒级。
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