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顾及多细节层次的三维R树索引扩展方法 总被引:2,自引:1,他引:1
多细节层次表达是三维GIS的重要特征之一。为提高细节层次模型的管理效率,本文提出一种扩展多细节层次功能的三维R树索引方法,通过全局优化和三维聚类分析建立动态三维R树索引,研制了先自下而上、后自上而下全局搜索的节点选择算法和基于k-medoids聚类算法的节点分裂算法,保证节点尺寸均匀、形状规则以及重叠减少。基于良好的三维树形结构,本文扩展了传统的三维R树索引结构,实现R树索引和细节层次模型的无缝集成。为验证本文方法的有效性,通过仿真实验,结果证明了本文方法能很大程度地提升多细节层次三维城市模型数据库的空间查询效率,具有较好的应用前景和实用价值。 相似文献
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蕴含着挖掘价值的轨迹数据分布在世界各地,且规模庞大。如何在全球范围内组织轨迹数据并支持高效范围查询成为难题。一种自适应索引组织框架被提出来管理查询全球范围大规模轨迹数据集,其基本思想为:针对不同轨迹数据集,根据Geohash编码,生成层数最深的Geohash格网覆盖住整个轨迹数据集范围;以格网作为根节点,生成Geohash-Trees;为了加快查询定位到对应索引,根据编码前缀相同的特点设计了字典查询树。Geohash-Trees是一种基于格网划分的空间索引,它能够根据轨迹密度自适应使用多种剖分策略划分空间,提高范围查询效率。为了支持索引动态更新,设计了增量插入和更新算法。同时,该索引被移植到商用数据库Oracle中,利用数据库性能高效管理查询轨迹数据。实验结果表明,该方法在范围查询以及占用空间等方面明显优于Oracle内置的R树索引。 相似文献
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一种八叉树和三维R树集成的激光点云数据管理方法 总被引:1,自引:0,他引:1
车载激光扫描点云数据已经成为数字城市和危机管理等领域越来越重要的三维空间信息源,针对大规模点云数据高效管理的技术瓶颈,提出一种八叉树和三维R树集成的空间索引方法——3DOR树,充分利用八叉树的良好收敛性创建R树叶节点,避免逐点插入费时过程,同时R树平衡结构保证良好的数据检索效率。并还扩展R树结构生成多细节层次(LOD)点云模型,提出一种支持缓存的多细节层次点云数据组织方法。试验证明,该方法具有良好的空间利用率和空间查询效率,支持多细节层次描述能力和数据缓存机制,可应用于大规模点云数据的后处理与综合应用。 相似文献
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基于位置的服务需要快速查询、插入和删除研究对象,这种需求在室内疏散相关的应用中被进一步加强,因此有必要引入空间索引优化针对室内空间对象的操作效能。在室内紧凑空间环境下,现有的空间索引效率较低,所以将R*树索引和Hilbert曲线相结合,提出了一种新型的集成Hilbert曲线的索引。将这种新型索引和标准R*树索引进行对比,结果表明,新索引能够显著提升多种空间操作效率。 相似文献
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面向成熟的关系-对象型空间数据库,利用Geohash编码的唯一性、一维性和递归性等特征,提出了一种基于Geohash编码的大规模轨迹数据组织方法及范围查询技术。该方法结合Geohash编码和B+树索引,设计了适应不同尺度范围查询的大规模轨迹数据的关系组织模式,并给出了相应的两阶段查询处理算法,同时提出了一种Z合并优化,以进一步提高范围查询的处理效率。实验结果表明,此方法适合于组织管理与查询分析大规模的轨迹数据,其范围查询性能高于内置的R树索引。 相似文献
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提出了适用于客户端模式空间数据库引擎并发控制的空间索引结构——CQR树,将静态R树与四叉树相结合,采用四叉树编码与空间对象绑定的方式管理被编辑过的对象,仅在删除叶子结点包中的对象时对相关索引包加锁,缩短系统响应时间。算法简单易实现,在保证空间查询效率的前提下解决多客户端并发操作的问题,同时降低了索引的维护难度。 相似文献
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基于3D+-TPR-tree的点目标全时段移动索引设计 总被引:1,自引:1,他引:0
在经典3D R-tree基础上提出新的3D R-tree索引,通过改变待索引数据项的结构并重新设计查询处理算法,减少包容矩形死区,提高查询效率;为了满足全时段查询要求,设计一种称为3D -TPR-tree的联合索引结构,并对其中TPR-tree的参数包容矩形的调整算法进行优化。通过测试,证明3D R-tree的查询效率明显高于普通3D R-tree;此外,测试结果也表明经过优化的参数包容矩形的调整算法也部分提升了TPR-tree的查询性能。 相似文献
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针对分布式海量空间数据库管理要求,提出了一种基于空间划分网格、Hilbert R-tree和普通R-tree的二级空间索引结构,该结构被命名为H2R-tree。然后,详细讨论了该结构的优点,并给出了实现算法。实际算例表明,H2R-tree具有多方面的优良性能,是一种值得推广的二级索引技术。 相似文献
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目的 大数据时代,需要对海量空间数据更快速地建立高效索引,使用递归排序网格(STR)方法构建的R树具有优秀的查询性能,但构建效率不高。本文利用基于计算机图形处理器(GPU)的通用计算具有细粒度可并行性的特点,提出了一种基于STR算法的R树GPU并行构建算法,使用线性数据结构存储R树,并且用整体排序代替分段排序,细化算法的并行粒度。实验结果表明,同CPU算法相比,本文算法的加速比最高可达27倍,并且呈现出随着数据量增大而变大的趋势。本文算法充分利用GPU的并行处理能力,高效构建了性能优越的R树空间索引。 相似文献
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时空索引是时空数据存储和管理的关键技术之一,基于空间填充曲线(space filling curve,SFC)的索引方法近年来受到了广泛关注。然而对于矢量数据,现有索引方法多侧重于空间索引的实现,难以同时顾及时间查询和空间查询的效率,且对于非点要素(线要素与面要素),确定最优的索引级别一直是难点所在。为此,本文面向对等网络环境,提出一种自适应层级的时空索引构建方法。首先提出了基于分区键和分区内排序键组合策略的时空信息联合编码,然后据此设计了点要素、非点要素的时空表达结构,最后设计了多层级树结构以构建时空索引MLS3(multi-level sphere 3),并基于地理实体时间粒度及空间密度等特征自适应确定其最优索引层级。利用轨迹(点要素)、公路(线要素)和建筑物(面要素)实际数据进行了试验。试验结果表明,相比GeoMesa提出的XZ3时空索引,本文索引方法可有效解决非点要素的时空表达及层级划分问题,在避免存储热点的同时实现更为高效的时空检索。 相似文献
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针对三维数据管理中八叉树索引冗余多、R-树索引插入删除过程复杂的问题,依托GeoSOT地球立体剖分格网,提出了一种新的八叉树与R-树有机结合的Subdivision R-树索引模型(Subdivision R-tree)。首先,以GeoSOT地球立体剖分格网八叉树索引为基础构建了Subdivision R-树索引模型结构;随后,设计了Subdivision R-树索引模型基本的插入、删除、查询、分析算法;最后,开展了Subdivision R-树索引与原有数据索引性能对比试验,并对Subdivision R-树的阈值选取进行了相应分析。实验结果证明,Subdivision R-树的性能尤其是数据更新(插入、删除)等性能强于QR-树,随着数据分布的改变,性能提升更为明显,在数据分布较为集中的情况下,性能提升可达到20%。 相似文献