空间索引的意义

空间索引是指依据空间对象的位置和形状或空间对象之间的某种空间关系按一定的顺序排列的一种数据结构 ，其中包含空间对象的概要信息，如对象的标识、外接矩形及指向空间对象实体的指针。

空间数据查询即空间索引，是对存储在介质上的数据位置信息的描述，是用来提高系统对数据获取的效率 ，也称为空间访问方法(Spatial Access Method SAM)。是指依据空间对象的位置和形状或空间对象之间的某种空间关系按一 定的顺序排列的一种数据结构其中包含空 间对象的概要信息如对象的标识外接矩形及指向空间对象实体的指针。（推荐学习：PHP视频教程）

意义

作为一种辅助性的空间数据结构空间索引介于空间操作算法和空间对象之间,它通过筛选作用大量与特定空间操作无关的空间对象被排除从而提高空间操作的速度和效率。 

常见空间索引类型有BSP树、K－D－B树、R树、R+树和CELL树，空间索引的性能的优越直接影响空间数据库和地理信息系统的整体性能。结构较为简单的格网型空间索引在各GIS软件和系统中（如ArcGIS）都有着广泛的应用。

分形（Fractal）理论，是现代数学的一个新分支。分形几何学是一门以非规则几何形态为研究对象的几何学。通过对分形理论的深入研究，证明了皮亚诺曲线的一些性质，尤其对Hilbert空间填，为空间索引的研究提供了必要的理论知识。 

空间数据空间信息领域的核心研究内容之一.随着空间信息基础设施建设和空间数据获取技术的快速发展,空间数据规模越来越大，对空间数据共享的要求越来越高，与此同时空间数据仓库、空间数据挖掘等系统性能提出了日益增长的需求。在依赖硬件改善数据库系统性能越来越困难的情况下，以提高空间数据共享能力，增强空间数据的索引效率成为当前研究的热点前沿。 

基于分形理论，通过生成Hilbert曲线，将空间数据进行有效合理的划分，并且结合当前空间索引系统中应用广泛的R-树空间成了一种新的空间索引算法及体系，很好地解决了空间索引速度和索 引精度问题，分布式海量空间数据的空间索引效率。具体如下：深入研究了分形图形的编码理论，L系统和迭代函数系统绘制分形图形的方法，并给出Hilbert空间填充曲线的生成方案，设计出扫描矩阵算法。 

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