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第1章 时空数据库基础1

1.1时空数据库概述1

1.2空间数据库概述5

1.2.1空间数据结构5

1.2.2空间查询5

1.2.3空间数据库索引技术6

1.2.4空间索引的基本思想7

1.2.5空间对象近似化8

1.2.6空间查询处理步骤8

1.3几种典型的空间索引结构9

1.3.1 B -树和B+树9

1.3.2 R-树11

1.3.3 R*树12

1.3.4四叉树13

1.4空间网络数据库概述13

1.5移动对象数据库概述14

1.5.1移动对象的描述14

1.5.2移动对象信息存储15

1.5.3移动对象的位置表示15

1.5.4移动对象位置不确定性的表示与处理16

1.5.5移动对象的索引18

1.5.6移动对象的查询19

1.6时空数据模型和索引20

1.6.1时空数据模型20

1.6.2时空数据索引21

1.7本章小结22

第2章 空间数据库几种查询方法24

2.1基于R-树的最近邻查询理论基础24

2.1.1最近邻查询的定义24

2.1.2最近邻查询的测量距离25

2.2基于R-树的受约束空间连接查询28

2.2.1基于R-树的受约束空间连接查询的直接方法28

2.2.2基于R-树的受约束空间连接查询算法28

2.3基于QR-树的受约束空间连接查询30

2.3.1 QR-树31

2.3.2基于QR-树的受约束空间连接查询算法32

2.4基于Voronoi图的线段反向最近邻查询38

2.4.1线段Voronoi图的定义和性质38

2.4.2基于线段的反向最近邻39

2.4.3线段的查询区域40

2.4.4判断线段与查询区域相交的方法41

2.4.5 Voronoi图的线段反向最近邻查询算法41

2.5空间数据库中的障碍反向最近邻查询43

2.5.1可视性判断43

2.5.2障碍距离的计算46

2.5.3障碍反向最近邻查询算法48

2.6本章小结53

第3章 空间数据间的序及数据查询55

3.1数据空间的二分划分55

3.1.1空间数据间的序55

3.1.2二分划分57

3.2数据空间的四分划分和区域查询58

3.2.1极小化交叠的数据空间的四分划分59

3.2.2具有相对位置关系的数据空间的四分划分60

3.2.3 RQOP树的结点插入62

3.2.4 RQOP树的区域查询63

3.3数据空间的M分划分和MB-树的区域查询63

3.3.1 MB-树的生成64

3.3.2 MB-树的结点插入66

3.3.3 MB-树的区域查询68

3.4基于序的空间数据索引MOIS-树的区域查询70

3.4.1 MOIS-树的生成算法71

3.4.2 MOIS-树的结点插入算法74

3.4.3基于MOIS-树区域查询的剪枝规则76

3.4.4基于MOIS-树区域查询算法78

3.5基于MOIS-树的最近邻和k最近邻查询81

3.5.1点与物体的空间关系定理81

3.5.2基于MOIS-树的最近邻查询算法82

3.5.3 k最近邻查询算法85

3.6本章小结89

第4章 基于不确定性平面线段的查询91

4.1线段与线段的空间关系描述92

4.1.1带有不确定影响区域线段的描述92

4.1.2线段与线段之间的空间关系93

4.2不确定性区域的平面线段的近邻查询95

4.3基于Vague集的平面线段不确定性区域98

4.3.1线段的模糊划分描述98

4.3.2平面线段的Vague区域描述100

4.3.3平面线段的Vague区域表示100

4.3.4平面线段的动态规律描述101

4.4平面动态线段的索引和查询105

4.4.1平面动态线段的索引105

4.4.2线段的近邻查询过程106

4.5本章小结109

第5章 基于聚类的空间数据索引优化及代价分析111

5.1基于计算的索引结点优化111

5.1.1 R*树索引简介111

5.1.2正交区域扫描112

5.1.3创建二叉线段树114

5.1.4 MBR重叠区域计算115

5.2基于聚类分析的结点优化118

5.2.1结点的紧致结构118

5.2.2聚类结点MBR重叠的判定119

5.2.3 DLSP判定算法实例分析124

5.3改进的空间划分类索引125

5.3.1基本知识125

5.3.2索引的动态更新代价模型128

5.4本章小结131

第6章 基于主存Δ-tree的高维数据查询133

6.1理论基础133

6.1.1主成分分析133

6.1.2Δ-tree134

6.2高维主存kNN连接索引结构的基础算法135

6.2.1 Δ-tree-R的基础算法R insertR135

6.2.2 Δ-tree-S的基础算法R insertS138

6.2.3相关性质及定义140

6.3非递归深度优先kNN查询141

6.4递归深度优先kNN查询147

6.5自底向上深度递归kNN查询152

6.5.1相关子算法152

6.5.2 BU_DF_knn_Search算法156

6.5.3三种主存kNN查询算法比较157

6.6本章小结158

第7章 基于主存Δ-tree的高维数据连接159

7.1自顶向下主存Δ-tree的高维数据相似连接159

7.2改进的基于Δ-tree-R的kNN连接165

7.2.1基于Δ-tree-R的kNN连接算法子算法165

7.2.2改进的基于Δ-tree-R的kNN连接算法171

7.3基于Δ-Rdnn-tree的自连接172

7.3.1反向k最近邻索引结构Δ-Rdnn-tree172

7.3.2基于Δ-Rdknn-tree的kNN自连接算法174

7.4基于Δ-Rdnn-tree的反向k最近邻连接176

7.5基于Δ-Rdnn-tree的反向k最近邻查询178

7.6本章小结180

第8章 空间方向关系的关系推理181

8.1基于MBR的主方向关系的反关系推理181

8.1.1二维空间主方向关系181

8.1.2基于MBR的主方向关系的反关系推理算法183

8.2区域对象间主方向关系的反关系推理185

8.2.1矩形主方向关系的原关系185

8.2.2主方向关系的反关系推理算法187

8.2.3算法验证189

8.3三维空间方向关系的表达与推理190

8.3.1三维空间主方向关系模型191

8.3.2三维空间方向关系推理194

8.4基于定性坐标的位置表达及主方向关系推理204

8.4.1空间距离关系204

8.4.2定性位置表达205

8.4.3基于定性位置的主方向关系推理209

8.5本章小结214

参考文献216