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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-tree 134

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 insertR 135

6.2.2 Δ-tree-S的基础算法R insertS 138

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-tree 172

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