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首页> 外文期刊>Journal of information science and engineering >SQR-tree: A Spatial Index Using Semi-quantized MBR Compression Scheme in R-tree
【24h】

SQR-tree: A Spatial Index Using Semi-quantized MBR Compression Scheme in R-tree

机译：SQR树：在R树中使用半量化MBR压缩方案的空间索引

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The increase in spatial data for location-based service (LBS) in mobile computing or geographic information system (GIS) has led to more research on spatial indexing, such as R-tree. Nevertheless, few studies have attempted to improve performance by reducing the size of the index. If the minimal bounding rectangles (MBRs) that represent objects in R-tree are compressed, the index size is reduced and location-based services are provided to the user more rapidly. This study proposes a new MBR compression scheme using MBR semi-quantization (SqMBR) scheme and SQR-tree, which indexes spatial data using R-tree. Since the SqMBR scheme decreases the size of MBR keys, halves the enlargement of a quantized MBR (QMBR), and increases node utilization, it improves the overall search performance. This scheme decreases quantized space more than existing quantization schemes. The SqMBR scheme increases the utilization of disk allocation units. In spatial index, a greater number of node entries lowers tree heights and decreases the number of node accesses, thereby shrinking disk input/output. This study analyzes the number of node accesses mathematically and evaluates the performance of SQR-tree using real location data. The results show that the proposed index performs better than existing MBR compression schemes.
机译：在移动计算或地理信息系统（GIS）中用于基于位置的服务（LBS）的空间数据的增加，导致了对空间索引（例如R树）的更多研究。但是，很少有研究尝试通过减小索引的大小来提高性能。如果压缩了表示R树中对象的最小边界矩形（MBR），则索引大小将减小，并且将基于位置的服务更快地提供给用户。这项研究提出了一种使用MBR半量化（SqMBR）方案和SQR树的新MBR压缩方案，该方案使用R树对空间数据进行索引。由于SqMBR方案减小了MBR密钥的大小，将量化MBR（QMBR）的扩展减半，并提高了节点利用率，因此提高了整体搜索性能。与现有的量化方案相比，该方案减少了量化空间。 SqMBR方案提高了磁盘分配单元的利用率。在空间索引中，更多的节点条目会降低树的高度，并减少节点访问的数量，从而减少磁盘的输入/输出。本研究以数学方式分析了节点访问的数量，并使用实际位置数据评估了SQR树的性能。结果表明，所提出的索引性能优于现有的MBR压缩方案。

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