[ad_1]
Chỉ số không gian và đường cong lấp đầy không gian cho dữ liệu đa chiều
Dữ liệu không gian đã tăng (/đang tăng) nhanh chóng nhờ các dịch vụ internet theo dõi nơi và thời điểm người dùng làm việc. Hầu hết các ứng dụng đều thêm thẻ vị trí và thường cho phép người dùng kiểm tra tại những địa điểm và thời gian cụ thể. Sự gia tăng này phần lớn là do điện thoại thông minh, hoạt động như cảm biến vị trí, giúp việc thu thập và phân tích loại dữ liệu này dễ dàng hơn bao giờ hết.
Mục tiêu của bài đăng này là đặt nền tảng cho nhu cầu về chỉ mục đa chiều và đi sâu vào việc sử dụng các đường cong lấp đầy không gian cho các chỉ mục không gian được sử dụng rộng rãi trong cả cơ sở dữ liệu quan hệ và không quan hệ. Chúng ta sẽ xem xét ưu và nhược điểm của từng loại và cũng thảo luận về chỉ mục nào phổ biến nhất hiện nay.
Chỉ mục không gian được chia thành hai loại chính: cấu trúc theo không gian và cấu trúc theo dữ liệu. Cấu trúc theo dữ liệu, như họ R-tree, được thiết kế riêng theo phân phối của chính dữ liệu. Cấu trúc theo không gian bao gồm cây phân vùng (kd-tree, quad-tree), đường cong lấp đầy không gian (Z-order, Hilbert) và hệ thống lưới (H3, S2, Geohash), mỗi loại…
[ad_2]
Source link