二维索引数据结构

Question

我需要对数据进行内存中的二维索引。 使用场景：

1. 罕见的批量写入——新元素将以大块的形式添加，与读取相比，添加的频率非常低。

2. 常读。 范围查询（ a < x < b AND n < y < m ）应该很快。 我没有给出什么是“快”的任何指标，因为它显然取决于许多超出这个问题范围的事情。

3. 数据全部在内存中

我测试了几个选项：

1. 四叉树。 不幸的是，范围查询的性能不够好，尤其是在它与多个高级四边形相交的情况下。
2. R树。 虽然查询比四叉树更快，但在我看来它太复杂了。 另外，我从论文中得到的是 R-tree 是面向处理分页数据的。

还有哪些其他选项需要考虑？其中哪些选项可以提供最高范围的查询性能？

Answer 1

正如上面评论中所说，四叉树应该很快，但是当多次除以 2 时，它们在数值精度方面有点难以正确。 R-Trees 的构建速度较慢且更复杂。 它们确实适合磁盘存储，但在内存中您可以自由调整节点大小，直到它提供最佳性能。 如果批量加载没问题，请查看 STR-R-Trees (sort-tile-recursive)，它的构建速度很慢，但之后性能最佳。 否则，根据我的经验，R*Trees (RStarTrees) 是最好的。

如果您使用的是 Java，也许您会找到我的TinSpin索引集合，您可以尝试多个索引，包括 PH-Tree（按位四叉树），它的构建速度非常快，但也非常适合（小）窗口查询。 对于大窗口查询（每个窗口 1000 个结果或更多）Rtrees 可能更好一些。