文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/ 1.背景 在之前的博客中,我分别介绍了基于网格的空间索引(http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/p/5148185.html)以及四叉树和网格结合的联合索引(http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/p/6641449.html),要解决的问题均是判断一个点落在了面图层中的哪个面要素中.单从算法层面上分析,以上两种索引…

第一部分 空间数据的背景介绍 空间数据的建模 基于实体的模型(基于对象)Entity-based models (or object based) 常用的空间数据查询方式 空间数据获取的方法 R树 简介 R树的数据结构 一个更具体的使用场景 一棵R树满足如下的性质: 结点的结构 R树的操作 搜索 插入 插入操作存在的情况 如何合理地分裂到两个组 删除 另一个例子再次理解删除 第二部分 R树的Java实现 UML 第一部分 空间数据的背景介绍 空间数据的建模 基于实体的模型(基于对象)Entity…

Bw树:新硬件平台的B树 Bw树:新硬件平台的B树 1. 概述 1.1 原子记录存储(Atomic Record Stores) 1.2 新的环境 1.3 实现 2 Bwtree的体系结构 2.1 现代的硬件敏感性 2.2 Mapping Table 2.3 增量更新 2.4 bwtree结构修改 2.5 日志结构化存储(LSS) 2.6 管理事务日志 3 内存中Latch Free Page 3.1 灵活的虚拟页 3.1.1 更新 3.1.2 叶子级别的更新 3.1.3 page查询 3.2…

MySQL的MyISAM.InnoDB引擎默认均使用B+树索引(查询时都显示为"BTREE"),本文讨论两个问题: 为什么MySQL等主流数据库选择B+树的索引结构? 如何基于索引结构,理解常见的MySQL索引优化思路? 为什么索引无法全部装入内存 索引结构的选择基于这样一个性质:大数据量时,索引无法全部装入内存. 为什么索引无法全部装入内存?假设使用树结构组织索引,简单估算一下: 假设单个索引节点12B,1000w个数据行,unique索引,则叶子节点共占约100MB,整棵树最多20…

B树索引与索引优化 MySQL的MyISAM.InnoDB引擎默认均使用B+树索引(查询时都显示为“BTREE”),本文讨论两个问题: 为什么MySQL等主流数据库选择B+树的索引结构? 如何基于索引结构,理解常见的MySQL索引优化思路? 为什么索引无法全部装入内存 索引结构的选择基于这样一个性质:大数据量时,索引无法全部装入内存. 为什么索引无法全部装入内存?假设使用树结构组织索引,简单估算一下: 假设单个索引节点12B,1000w个数据行,unique索引,则叶子节点共占约100MB,整棵…

从B 树.B+ 树.B* 树谈到R 树 作者:July.weedge.Frankie.编程艺术室出品. 说明:本文从B树开始谈起,然后论述B+树.B*树,最后谈到R 树.其中B树.B+树及B*树部分由weedge完成,R 树部分由Frankie完成,全文最终由July统稿修订完成. 出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v . 第一节.B树.B+树.B*树 1.前言: 动态查找树主要有:二叉查找树(Binary Search Tree),平衡二叉查找树(Balanced…

R树在数据库等领域做出的功绩是非常显著的.它很好的解决了在高维空间搜索等问题.举个R树在现实领域中能够解决的例子吧:查找20英里以内所有的餐厅.如果没有R树你会怎么解决?一般情况下我们会把餐厅的坐标(x,y)分为两个字段存放在数据库中,一个字段记录经度,另一个字段记录纬度.这样的话我们就需要遍历所有的餐厅获取其位置信息,然后计算是否满足要求.如果一个地区有100家餐厅的话,我们就要进行100次位置计算操作了,如果应用到谷歌地图这种超大数据库中,我想这种方法肯定不可行吧. R树就很好的解决了这种高…

从B 树.B+ 树.B* 树谈到R 树 作者:July.weedge.Frankie.编程艺术室出品. 说明:本文从B树开始谈起,然后论述B+树.B*树,最后谈到R 树.其中B树.B+树及B*树部分由weedge完成,R 树部分由Frankie完成,全文最终由July统稿修订完成. 出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v . 第一节.B树.B+树.B*树 1.前言: 动态查找树主要有:二叉查找树(Binary Search Tree),平衡二叉查找树(Balanced…

https://blog.csdn.net/peterchan88/article/details/52248714 作者:July.weedge.Frankie.编程艺术室出品. 说明:本文从B树开始谈起,然后论述B+树.B*树,最后谈到R 树.其中B树.B+树及B*树部分由weedge完成,R 树部分由Frankie完成,全文最终由July统稿修订完成. 出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v. 第一节.B树.B+树.B*树 1.前言: 动态查找树主要有:二叉查找树…

从B 树.B+ 树.B* 树谈到R 树 作者:July.weedge.Frankie.编程艺术室出品. 说明:本文从B树开始谈起,然后论述B+树.B*树,最后谈到R 树.其中B树.B+树及B*树部分由weedge完成,R 树部分由Frankie完成,全文最终由July统稿修订完成. 出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v . 第一节.B树.B+树.B*树 1.前言: 动态查找树主要有:二叉查找树(Binary Search Tree),平衡二叉查找树(Balanced…

R树在数据库等领域做出的功绩是非常显著的.它很好的解决了在高维空间搜索等问题.举个R树在现实领域中能够解决的例子吧:查找20英里以内所有的餐厅.如果没有R树你会怎么解决?一般情况下我们会把餐厅的坐标(x,y)分为两个字段存放在数据库中,一个字段记录经度,另一个字段记录纬度.这样的话我们就需要遍历所有的餐厅获取其位置信息,然后计算是否满足要求.如果一个地区有100家餐厅的话,我们就要进行100次位置计算操作了,如果应用到谷歌地图这种超大数据库中,我想这种方法肯定不可行吧. R树就很好的解决了这种高…

上一篇我们较为系统地介绍了Python与R在系统聚类上的方法和不同,明白人都能看出来用R进行系统聚类比Python要方便不少,但是光介绍方法是没用的,要经过实战来强化学习的过程,本文就基于R对2016年我国各主要城市第一.二.三产业GDP的量为三个不同特征,对这些城市进行系统聚类+分析: 数据来源:http://data.stats.gov.cn/easyquery.htm?cn=E0105 数据内容: 36个样本,3个变量,分别在三个xls文件中 分析目的: 为这些城市通过产业结构进行分类 实…

  作者:July.weedge.Frankie.编程艺术室出品. 说明:本文从B树开始谈起,然后论述B+树.B*树,最后谈到R 树.其中B树.B+树及B*树部分由weedge完成,R 树部分由Frankie完成,全文最终由July统稿修订完成. 出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v . 第一节.B树.B+树.B*树 1.前言: 动态查找树主要有:二叉查找树(Binary Search Tree),平衡二叉查找树(Balanced Binary Search Tree…

转自:http://blog.csdn.net/houzuoxin/article/details/16113895 R树在数据库等领域做出的功绩是非常显著的.它很好的解决了在高维空间搜索等问题.举个R树在现实领域中能够解决的例子吧:查找20英里以内所有的餐厅.如果没有R树你会怎么解决?一般情况下我们会把餐厅的坐标(x,y)分为两个字段存放在数据库中,一个字段记录经度,另一个字段记录纬度.这样的话我们就需要遍历所有的餐厅获取其位置信息,然后计算是否满足要求.如果一个地区有100家餐厅的话,我们就…

出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v . 第一节.B树.B+树.B*树1.前言: 动态查找树主要有:二叉查找树(Binary Search Tree),平衡二叉查找树(Balanced Binary Search Tree),红黑树(Red-Black Tree ),B-tree/B+-tree/ B*-tree (B~Tree).前三者是典型的二叉查找树结构,其查找的时间复杂度O(log2N)与树的深度相关,那么降低树的深度自然会提高查找效率. 但是咱们有面对这样一…

R树数据结构 备注:参考wiki的内容. 简介 Guttman, A.; “R-trees: a dynamic index structure for spatial searching,” ACM, 1984, 14 R树在数据库等领域做出的功绩是非常显著的.它很好的解决了在高维空间存储数据,搜索等问题. 例如: 用手机查找附件商圈的所有餐厅.如果用经纬来记录餐厅的坐标(x,y), 这两个字段储存在数据库中.我们就需要遍历所有的位置信息,然后计算是否满足要求.如果是谷歌地图这种大数据库,遍历…

B+树是一种经典的数据结构,由平衡树和二叉查找树结合产生,它是为磁盘或其它直接存取辅助设备而设计的一种平衡查找树,在B+树中,所有的记录节点都是按键值大小顺序存放在同一层的叶节点中,叶节点间用指针相连,构成双向循环链表,非叶节点(根节点.枝节点)只存放键值,不存放实际数据.下面看一个2层B+树的例子: 保持树平衡主要是为了提高查询性能,但为了维护树的平衡,成本也是巨大的,当有数据插入或删除时,需采用拆分节点.左旋.右旋等方法.B+树因为其高扇出性,所以具有高平衡性,通常其高度都在2~3层,查询时…

原文来自于:http://blog.csdn.net/cjfeii/article/details/10858721 1. B+树索引概述 在上一篇文章中,我们讨论了关于index的几个中重要的课题: A) index是保存在磁盘上的一种数据结构,用于提高查询或是扫描record的速度. B) 排序索引树通过保存page的指针加速record的查找.(ISAM) C) 维护排序索引树的代价很高,因此,ISAM通过创建overflow page来解决这个问题,但是过多的overflow page会…

版权声明:本文发布于http://www.cnblogs.com/yumiko/,版权由Yumiko_sunny所有,欢迎转载.转载时,请在文章明显位置注明原文链接.若在未经作者同意的情况下,将本文内容用于商业用途,将保留追究其法律责任的权利.如果有问题,请以邮箱方式联系作者(793113046@qq.com). Oracle索引种类 一 Oracle索引类型概述 oracle索引的种类主要有以下几种: B树索引:oracle默认的索引类型,内部采用二叉树结构,根据rowid实现访问行的快速定位…

哈希文件也称为散列文件,是利用哈希存储方式组织的文件,亦称为直接存取文件.它类似于哈希表,即根据文件中关键字的特点,设计一个哈希函数和处理冲突的方法,将记录哈希到存储设备上. 在哈希文件中,是使用一个函数(算法)来完成一种将关键字映射到存储器地址的映射,根据用户给出的关键字,经函数计算得到目标地址,再进行目标的检索. 转自:http://imysql.com/2016/01/06/mysql-faq-different-between-btree-and-hash-index.shtml B+树…

B树索引主键和唯一性约束字段的B树索引,效率几乎和海量数据没有关系. 键值重复率低的字段比较适合使用B树索引. 位图索引键值重复率高的字段比较适合使用位图索引.count.and.or.in这些特定的操作更适合位图索引. DML操作比较多的表不适合使用位图索引. 复合索引在where条件中必须带驱动列,复合索引才会使用. 键值重复率低(DISTINCT数量多)的字段放在前面. 用实验说明为什么位图索引不适合OLTP,比较适合OLAP.即:DML操作比较多的表不适合使用位图索引. 首先创建测试表:…

  导读 在MySQL里常用的索引数据结构有B+树索引和哈希索引两种,我们来看下这两种索引数据结构的区别及其不同的应用建议. 二者区别 备注:先说下,在MySQL文档里,实际上是把B+树索引写成了BTREE,例如像下面这样的写法: CREATE TABLE t(aid int unsigned not null auto_increment,userid int unsigned not null default 0,username varchar(20) not null default ‘…

目前在看统计学习导论:基于R应用,觉得这本书非常适合入门,打算把课后习题全部做一遍,记录在此博客中. 第二章习题 1. (a) 当样本量n非常大,预测变量数p很小时,这样容易欠拟合,所以一个光滑度更高的学习模型更好. (b) 当样本量n非常小,预测变量数p很大时,这样容易过拟合,所以一个光滑度更小的学习模型更好. (c) 当预测变量与响应变量之间的关系是非线性时,说明光滑度小的模型会容易欠拟合,所以光滑度高的模型更适合. (d) 在这里,方差是指用一个不同的训练数据集估计f时,估计函数的改变量.…

原文来自于:http://dblab.cs.toronto.edu/courses/443/2013/05.btree-index.html 1. B+树索引概述 在上一篇文章中,我们讨论了关于index的几个中重要的课题: A) index是保存在磁盘上的一种数据结构,用于提高查询或是扫描record的速度. B) 排序索引树通过保存page的指针加速record的查找.(ISAM) C) 维护排序索引树的代价很高,因此,ISAM通过创建overflow page来解决这个问题,但是过多的ov…

代码的世界,原以为世界关系很简单,确道是关系无处不在.NET世界里ORM框架中EntityFramework作为其中翘楚,大大解放了搬砖工作的重复工作,着实提高了不少生产力,而也碰到过不少问题!比如关系的映射! 一对一关系的映射: 用户账户密码信息表:包含用户名 密码 邮箱等账户登录时的信息 public class SystemAccount { public SystemAccount() { Id = DateUtils.GeneratedNewGuid(); } public Guid…

一.InnoDB索引 InnoDB支持以下几种索引: B+树索引 全文索引 哈希索引 本文将着重介绍B+树索引.其他两个全文索引和哈希索引只是做简单介绍一笔带过. 哈希索引是自适应的,也就是说这个不能人为干预在一张表生成哈希索引,InnoDB会根据这张表的使用情况来自动生成. 全文索引是将存在数据库的整本书的任意内容信息查找出来的技术,InnoDB从1.2.x版本支持.每张表只能有一个全文检索的索引. B+树索引是传统意义上的索引,B+树索引并不能根据键值找到具体的行数据,B+树索引只能找到行数…

A IMA模型是一种著名的时间序列预测方法,主要是指将非平稳时间序列转化为平稳时间序列,然后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型.ARIMA模型根据原序列是否平稳以及回归中所含部分的不同,包括移动平均过程(MA).自回归过程(AR).自回归移动平均过程(ARMA)以及ARIMA过程.其中ARIMA(p,d,q)称为差分自回归移动平均模型,AR是自回归, p为自回归项: MA为移动平均,q为移动平均项数,d为时间序列成为平稳时所做的差分次数. 通常的建立ARIMA…

导读 在MySQL里常用的索引数据结构有B+树索引和哈希索引两种,我们来看下这两种索引数据结构的区别及其不同的应用建议. 二者区别 备注:先说下,在MySQL文档里,实际上是把B+树索引写成了BTREE,例如像下面这样的写法: CREATE TABLE t(aid int unsigned not null auto_increment,userid int unsigned not null default 0,username varchar(20) not null default ‘’,…

何时使用索引 并不是在所有的查询条件下出现的列都需要添加索引.对于什么时候添加B+树索引,我的经验是访问表中很少一部分行时,使用B+树索引才有意义.对于性别字段.地区字段.类型字段,它们可取值的范围很小,即低选择性.如: SELECT * FROM student WHERE sex='M' 对于性别,可取值的范围只有'M'.'F'.对上述SQL语句得到的结果可能是该表50%的数据(我们假设男女比例1:1),这时添加B+树索引是完全没有必要的.相反,如果某个字段的取值范围很广,几乎没有重复,即高…

B+树索引其本质就是B+树在数据库中的实现,但是B+索引在数据库中有一个特点就是其高扇出性,因此在数据库中,B+树的高度一般都在2-3层,也就是对于查找某一键值的行记录,最多只需要2到3次IO,这倒不错.因为我们知道现在一般的磁盘每秒至少可以做100次IO,2-3次的IO意味着查询时间只需0.02-0.03秒. 数据库中的B+树索引可以分为聚集索引(clustered index)和辅助聚集索引(secondary index)辅助聚集索引有时也称非聚集索引(non-clustered inde…