공간 인덱스의 의미

공간 인덱스란 공간 객체의 위치와 모양 또는 공간 객체 간의 특정 공간 관계를 기준으로 특정 순서로 배열된 데이터 구조를 말하며 객체 식별, 외접 직사각형, 포인팅 등 공간 객체에 대한 요약 정보를 포함합니다. 공간 객체 엔터티에 대한 포인터입니다.

공간 데이터 쿼리 또는 공간 인덱스는 매체에 저장된 데이터의 위치 정보에 대한 설명으로, 시스템의 데이터 획득 효율성을 향상시키는 데 사용됩니다. 샘). 공간객체의 위치와 형태 또는 공간객체 간의 일정한 공간관계를 기준으로 일정한 순서로 배열된 자료구조를 말하며, 객체의 식별 외접사각형, 공간객체 개체에 대한 포인터 등 공간객체의 요약정보를 담고 있다. . (추천 학습: PHP 동영상 튜토리얼)

의미

공간 인덱스는 공간 연산 알고리즘과 공간 개체 사이에 있는 보조 공간 데이터 구조로, 특정 기능과 관련이 없는 수많은 기능을 필터링합니다. 공간 작업 공간 개체를 제외하여 공간 작업의 속도와 효율성을 향상시킵니다.

일반적인 공간 색인 유형에는 BSP 트리, K-D-B 트리, R 트리, R+ 트리 및 CELL 트리가 있습니다. 공간 색인의 우수한 성능은 공간 데이터베이스 및 지리 정보 시스템의 전반적인 성능에 직접적인 영향을 미칩니다. 비교적 간단한 구조의 그리드형 공간색인은 다양한 GIS 소프트웨어 및 시스템(예: ArcGIS)에서 널리 사용됩니다.

프랙탈 이론은 현대 수학의 새로운 분야입니다. 프랙탈 기하학은 불규칙한 기하학적 형태를 연구 대상으로 삼는 기하학입니다. 프랙탈 이론에 대한 심층적인 연구를 통해 페아노 곡선의 일부 특성이 입증되었으며, 특히 공간 인덱스 연구에 필요한 이론적 지식을 제공하는 힐베르트 공간 채우기가 입증되었습니다.

공간정보는 공간정보 분야의 핵심 연구 콘텐츠 중 하나이며, 공간정보 인프라 구축과 공간정보 수집 기술의 급속한 발전으로 공간정보의 규모가 점점 커지고 있으며, 공간정보에 대한 요구도 높아지고 있습니다. 공유는 점점 더 높아지고 있으며 동시에 공간 데이터 웨어하우스, 공간 데이터 마이닝 및 기타 시스템 성능에 대한 수요도 늘어나고 있습니다. 데이터베이스 시스템의 성능을 향상시키기 위해 하드웨어에 의존하는 것이 점점 더 어려워짐에 따라 공간 데이터 공유 기능을 향상하고 공간 데이터의 색인 효율성을 향상시키는 것이 뜨거운 연구 분야가 되었습니다.

프랙탈 이론을 기반으로 힐베르트 곡선을 생성하여 공간 데이터를 효과적이고 합리적으로 분할하고, 현재 공간 색인 시스템에서 널리 사용되는 R-트리 공간과 결합하여 이를 해결할 수 있는 새로운 공간 색인 알고리즘 및 시스템이 됩니다. 공간 색인 속도와 색인 정확도 문제를 잘 해결하고, 분산된 대용량 공간 데이터의 공간 색인 효율성을 향상시킵니다. 세부 내용은 프랙탈 그래픽스의 코딩 이론에 대한 심층 연구, L 시스템과 반복 함수 시스템을 이용한 프랙탈 그래픽스 그리는 방법, 힐베르트 공간 채움 곡선 생성 방식, 스캐닝 행렬 알고리즘을 설계하였다.

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