时空数据库新理论文摘
时间：2023-04-01 00:26:02 | 来源：营销百科
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第2章 空间数据库几种查询方法
2.1基于R—树的最近邻查询理论基础
空间数据库系统是描述、存储和处理空间数据及其属性数据的数据库系统。空间数据库基本功能包括三个方面：①对空间数据的存储；②对空间数据查询的支持；③对空间数据分析推理。
最近邻查询在现实中有着广泛的应用价值。最近邻查询主要有：最近邻查询、k最近邻查询、近似最近邻查询、最近对查询、组最近邻查询、反向最近邻查询、约束最近邻查询、全部最近邻查询等。
空间数据库的最近邻查询是用来找出空间中距离一个给定点最近的对象即最近邻，最近邻的个数可以是一个，即NN查询；也可以是k个，即kNN查询。
空间操作的算法有三个必须考虑的要点：算法的正确性、CPU的代价、I／O代价。这就促使算法的设计过程比关系数据库中的算法设计过程更为复杂。而在关系数据库中，通常只考虑算法的时间复杂度。
最近邻查询在实际应用中，尤其是在空间数据库中，已经变得越来越重要。而且对最近邻查询概念的扩展，即对象的相似性查询也具有非常广泛的应用前景。由于利用定点查询、范围查询已不能很好地解决最近邻查询的问题，人们提出了针对最近邻查询的多种方法。其中包括基于R—树的深度优先遍历R—树的DF算法和顺序遍历R—树的BF算法。
2.1.1最近邻查询的定义
最近邻查询是区别于点的定点查询和范围查询的新的查询类型。
在给出最近邻查询的形式化定义之前，先介绍相关的符号表示，任意两点P和q之间的距离用D（p，q）表示，而用C（q，r）表示以q为圆心，r为半径的圆。如果T是某数据空间的子集，D（q，T）表示q到T中任意一点的距离的最小值。
最近邻查询问题的解决方案还与数据空间S和距离函数D的选择相关，下面的选择是在n维欧氏空间Rn上进行的，而且Rn上的距离函数也是欧氏距离L2。同样，后面也使用这种选择。下面给出最近邻查询的形式化定义。
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