导读:本文包含了空间数据库索引技术论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:空间数据,空间数据库,索引技术
空间数据库索引技术论文文献综述
费昱程[1]（2016）在《空间数据库索引技术的研究》一文中研究指出近年来,随着科学技术的不断发展,地理信息系统也有了很大的发展,被广泛应用于城市规划、城市交通、邮电通信等各个领域。地理信息系统的快速发展,使得人们对于空间数据库的性能提出了更高水平的要求。而空间数据库索引技术是影响空间数据库性能的关键性因素。因此,为了提高空间数据库的性能,必须加强在空间数据库索引技术方面的研究力度,提高空间数据库索引技术水平。本文将结合空间数据库索引技术发展的实际情况,介绍几种常见的空间数据库索引技术。(本文来源于《智能城市》期刊2016年04期）
李艳红[2]（2015）在《浅谈空间数据库索引技术的应用》一文中研究指出空间数据库索引技术是近些年来在应用中发展起来的一门新兴学科,它具有十分广阔的应用市场。同时,空间数据库索引技术也是一门随着相关应用技术及计算机软硬件技术的进步而不断发展和完善的学科。本论文在空间数据库理论的基础上简要介绍几种常用的商用数据库的空间索引技术。(本文来源于《“如何建立科学决策机制理论研讨会——决策论坛”论文集（下）》期刊2015-07-17）
宋明明[3]（2014）在《基于R-树的空间数据库索引技术研究与应用》一文中研究指出随着计算机技术的快速发展，特别是Internet的发展，地理信息系统（GIS）应运而生。在地理信息系统中，作为组成地图基本要素的空间数据是GIS的核心，空间数据库是存储、管理和操作空间数据的集合。空间数据库索引技术又是空间数据库和GIS的一项关键技术，针对空间数据的特性开发合理高效的存取方法早已成为空间数据库和GIS领域的研究热点。空间数据库索引技术是提高空间数据库检索性能的关键所在，因此使用空间索引是非常必要的，空间数据库索引技术在空间查询乃至整个空间数据库的建设中都具有十分重要的意义。本文通过对各种空间数据库索引技术的优点和缺点进行分析和总结，主要研究基于R-树结构的索引算法。针对R-树索引结构的特性，当其索引空间的目标数量增加时，R-树中间结点的索引空间重迭快速增加，从而致使搜索路径增多，索引效率急剧下降的问题，提出了一种改进型的R-树索引结构：SR-R-树，SR-R-树是由一棵SR-树和n棵R-树组成。SR-树（空间关系索引树），用来表示地理空间的空间关系；R-树用来存储空间对象。SR-R-树由结点上相应的指针连接。随后给出了SR-R-树的生成操作、查找操作、插入操作、删除操作的算法描述。实验证明改进型的R-树索引结构能够适当地解决目前R-树索引算法在某些方面应用上的不足。与R-树相比，SR-R-树在空间开销大于R-树的前提下，查找性能优于R-树，并且索引目标数量越多，SR-R-树的整体性能优势越明显，但是插入性能比R-树差。最后，本文将提出的SR-R-树索引结构用于路径选择服务系统，使得系统中对路径的搜索时间大大降低，发挥了较好的性能。(本文来源于《江苏科技大学》期刊2014-03-10）
吴昊[4]（2013）在《空间数据库索引技术与应用研究》一文中研究指出随着计算机应用的不断发展，使用计算机管理网络设备已经十分普遍，但随着网管设备信息量变得越来越庞大，很难再利用传统的资料和方式对其进行高效、方便的管理。因此将GIS加入网管系统中，将能够很好地处理庞大的空间地理数据，使工作更加的方便快捷，准确合理。但目前国内对于使用GIS进行网络管理的研究相对较少，考虑到加入GIS将成为未来网管系统发展的趋势，因此对使用GIS技术进行网络管理的研究具有十分重大的现实意义。本文首先针对空间数据的大小呈指数级增长，以及数据结构复杂等问题，提出一种基于数据压缩的CHAMELEON聚类算法，此方法可以自动、高效地处理高维数据。其关键点包括对给定的数据簇和最邻近的数据合并在一起，且以迭代的方式构建V图，直到数据大小显着减小。然后将压缩后的数据进行CHAMELEON聚类。并通过仿真验证通过使用基于数据压缩的CHAMELEON聚类算法后，数据的大小远小于原始的数据集，因此整个聚类过程变得的效率很高。然后针对海量数据导致R-树深度加深，占用空间大、查询效率低的问题，本文提出了一种新的双树结构的空间数据库索引算法，给出了数据结构以及插入、查询和删除算法。并通过仿真，证明与R-树相比，新的空间数据库索引方法以略大的空间开销代价，换取了更高的索引性能，并且索引目标数越多，双树索引性能越好。最后对网管系统及其需求进行描述，说明选择开发工具的依据。并选定MapInfo作为网管系统的管理工具，对网管系统进行管理应用。(本文来源于《南京邮电大学》期刊2013-03-01）
赫玄惠[5]（2012）在《空间数据库索引技术的研究及应用》一文中研究指出地理信息系统在最近的30多年内有着高速的发展,它被广泛应用于环境评估、城市规划、邮电通讯、电力水利、交通运输、商业金融等众多领域。伴随着地理信息系统的广泛应用,人们对空间数据库的性能提出了更严格的要求。而空间索引方法就是空间数据库和地理信息系统(GIS)的一项关键技术,空间索引性能的优劣直接影响了空间数据数据库和地理信息系统(GIS)的整体性能。因此,开发高效的空间数据库存取方法一直是空间数据库和地理信息系统(GIS)领域的研究热点。本文中通过总结各种索引技术的缺点,吸取各种索引技术的优点,根据多级索引的思想,结合路线服务系统的需求,提出了一个基于QR-tree和Hilbert R-tree的改进的二级索引技术。该改进技术的思想是第一,用QR-tree丬将空间区域进行划分为不同空间范围的子空间,使其作为第一级索引。第二,对QR-tree的每一个结点所对应的索引空间建立一棵Hilbert R-tree。然后所有的空间实体根据其空间范围大小的不同存储在不同的Hilbert R-tree中,这是第二级索引。除此之外,在Hilbert R-tree进行插入操作造成结点上溢的情况时,本文引入了基于聚类划分技术的结点分裂算法来优化空间数据的组织,提高空间数据的检索的效率。本文中给出了改进的二级索引技术的叁个动态的空间数据的操作方法：插入、删除和查找操作。通过这种二级索引技术,每次对空间数据的操作可以通过一级索引粗略定位,确定目标空间对象所在的区域范围,排除一些不必要的结点。然后通过二级索引对一级索引确定下来的区域范围所对应的Hilbert R-tree执行空间数据操作,由于降低了每一棵Hilbert R-tree的高度,所以改进的索引技术有效的提高了空间数据操作的效率。本文中以实验的方法分别对改进的索引技术和R-tree索引技术在执行插入、删除和查找叁种动态操作时的性能进行了测试,通过定性和定量两种方法对这两种索引方法的性能进行了分析。实验证明改进的索引技术有效的减少了执行查找操作的时间,较大的提高了空间数据的检索速度。同时,改进的索引技术在执行删除操作的时候效率也有所提高。最后,本文将改进的索引技术应用到路线服务系统中,使路线服务系统使用改进的索引技术的索引结构在区域查询功能中发挥了较好的性能。(本文来源于《华北电力大学》期刊2012-03-01）
周长英,陈颖[6]（2010）在《空间数据库索引技术发展概况》一文中研究指出随着空间数据应用的增加,存储空间开销的加大以及索引空间重迭的剧增,空间数据库的索引性能下降。为提高空间查询的效率,空间数据库索引技术应运而生。从空间数据、空间数据库、空间索引等最基础的知识点开始,对空间数据库索引技术的发展进行了一个简要的概述。(本文来源于《黑龙江科技信息》期刊2010年31期）
张泽宝[7]（2009）在《空间数据库的索引技术研究》一文中研究指出空间索引技术是空间数据库领域中的一个重要的研究内容,索引的性能将直接影响数据库的性能,且数据的检索和查询是应用最多的操作,为了提高查询的速度,必须建立高效的空间索引结构支持相关的操作,空间索引技术经历了多年的研究和发展,形成了一套较完整的体系结构,但由于空间数据的海量性、复杂性和多样性的特点,对索引结构提出了更高的要求,对空间数据库中索引结构的研究成为一个研究的热点问题,如何建立高效的索引结构、提出有效的查询处理算法是迫切的研究课题。本文从空间索引的建立和基于索引的空间对象查询两个方面进行了研究,提出了一些较为有效的解决方法。针对现有的索引方法不能较好的保持空间数据的映射相关性,相邻的空间对象不能存储在索引中相近的结点上,引入了批量加载的方法对数据进行预处理,在分析影响空间索引性能的指标因素的基础上,对相对变化不多的静态数据,提出了一种静态的批量加载方法,减少索引覆盖区域的大小,通过实验对算法进行了验证,实验结果表明,提出的方法获得较好的空间利用率,性能较以前算法有了改善和提高。空间索引结构要随着数据进行动态的调整,动态索引结构的创建本质是聚类问题。对已有的聚类算法的分析,引入基于网格和密度的聚类算法对数据进行聚类,改进了原有聚类算法中的一些缺陷,将对象按照聚簇进行划分,通过两级的索引机制进行组织索引,每个聚簇都建立各自的索引结构,通过全局的R树索引结构建立整个索引,实验结果表明,提出的算法进一步提高了索引的时间和空间复杂度。针对现有的基于方向关系模型的查询处理过程,在过滤阶段不能获得较好的过滤结果,导致求精步骤的时间复杂度较高。根据对象MBR之间的方向关系的定义,在过滤和求精步骤之间插入一个中间步骤,根据参考对象落在空间区域的不同划分,判断目标和参考对象的方位关系,通过对所有的可能组合的情况进行分析,给出了解决方法,实现了更好的过滤候选对象目的,减少进入求精步骤的数据对象,从而提高了基于方向关系的查询速度。通过实例对提出的方法进行了分析,性能有了很大的提高,证明了算法的有效性,又通过实验进行验证,实验结果表明,算法在查询时间和I/O访问上均都有了提高。针对在近邻查询中参考对象被简化为一个点,使得查询的结果受到一定程度的影响,且现有的k近邻的查询算法不能很好的处理对象之间近邻查询的问题。提出了基于等距离线的k近邻查询算法,给出了更准确的过滤边界值和对象之间的距离定义,提出了新的剪枝策略,减少了计算实际对象距离的计算量,通过实例和实验对算法进行了分析和验证,分析的结果表明,算法有较好的过滤性能,能够提高基于对象的k近邻查询效率,进一步提高了算法在时间和空间上的性能。(本文来源于《哈尔滨工程大学》期刊2009-12-01）
蔡浴泓[8]（2007）在《空间数据库索引技术的研究与探索》一文中研究指出目前，随着信息技术的不断应用，对信息处理的需求也不断深化，由此，基于空间数据库管理系统的空间数据库索引技术的研究正逐步兴起，并且日趋成熟以期达到应用的目标。其中，空间数据库索引技术作为空间数据库的访问引擎是关系到如何提高空间数据库的信息处理和信息管理的性能的一个重要机制，目前也处于研究与探讨的重要阶段。本文从当前业界普遍认同的主流空间数据库索引技术入手。首先，详尽地阐述各种空间数据库索引技术的基本原理和主要方法，并且剖析了各种空间数据库索引技术的适用性特点和优劣势；其次，基于对经典的R—树和R~*—树的研究与探讨，提出了一种改进的空间数据库索引技术——混和型的R~*Q—树空间数据库索引技术。该技术将传统的四叉树索引方法有机地融入到成熟的R~*—树索引方法，实现了对已有R~*—树空间索引技术的有效改进，即使所提出的混和型R~*Q—树空间数据库索引技术具有有效的动态索引指导机制，从而有效地提高了空间数据的索引效率。文中基于通用的开发平台，采用Java开发技术完成了对该技术的索引方法的主要功能模块的设计与开发工作。最后基于业界公认的针对相关索引算法的性能评价标准，采用大量的随机性仿真的空间数据库实验测试数据集，完成了对所提出的R~*Q—树索引算法与经典的R~*—树索引算法的测试与评估工作。测试结果表明，该索引算法能够很有效地减少空间索引重迭区域的面积，显着的改善了空间数据库的索引效率。(本文来源于《华东师范大学》期刊2007-11-01）
郭龙江,李建中[9]（2005）在《空间数据库的索引技术》一文中研究指出由于空间数据库中的数据量很大,因此空间数据库查询的开销一般要比关系数据库大,特别是查询语句的条件谓词中包含一些对空间数据操作的函数,计算这些函数的开销远比数值或字符串的比较要大。如果用顺序扫描的方法查询,则效率非常低。因此,为了提高查询效率,采用空间索引是十分必要的。目前人们的研究工作更多地集中在空间数据的多维索引的研究上。全面地总结了当前空间数据库领域中空间索引的研究进展,然后介绍了目前空间数据库中广为采用且比较新的4种索引方法:(1)R树(2)K-D树(3)Quad树(4)GiST。最后指出在空间数据库中的高维索引的研究是目前前沿研究的热点。(本文来源于《黑龙江大学自然科学学报》期刊2005年03期）
郭菁,周洞汝,郭薇,胡志勇[10]（2003）在《空间数据库索引技术的研究》一文中研究指出空间数据库的索引是提高空间数据库存储效率、空间检索性能的关键技术。传统的索引技术不能有效地索引空间数据。在综述现有空间数据库索引技术的基础上,提出了一种面向大型空间数据库的QR 树索引方法。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2003年12期）
空间数据库索引技术论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
空间数据库索引技术是近些年来在应用中发展起来的一门新兴学科,它具有十分广阔的应用市场。同时,空间数据库索引技术也是一门随着相关应用技术及计算机软硬件技术的进步而不断发展和完善的学科。本论文在空间数据库理论的基础上简要介绍几种常用的商用数据库的空间索引技术。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
空间数据库索引技术论文参考文献
[1].费昱程.空间数据库索引技术的研究[J].智能城市.2016
[2].李艳红.浅谈空间数据库索引技术的应用[C].“如何建立科学决策机制理论研讨会——决策论坛”论文集（下）.2015
[3].宋明明.基于R-树的空间数据库索引技术研究与应用[D].江苏科技大学.2014
[4].吴昊.空间数据库索引技术与应用研究[D].南京邮电大学.2013
[5].赫玄惠.空间数据库索引技术的研究及应用[D].华北电力大学.2012
[6].周长英,陈颖.空间数据库索引技术发展概况[J].黑龙江科技信息.2010
[7].张泽宝.空间数据库的索引技术研究[D].哈尔滨工程大学.2009
[8].蔡浴泓.空间数据库索引技术的研究与探索[D].华东师范大学.2007
[9].郭龙江,李建中.空间数据库的索引技术[J].黑龙江大学自然科学学报.2005
[10].郭菁,周洞汝,郭薇,胡志勇.空间数据库索引技术的研究[J].计算机应用研究.2003