R树的数据结构
R树是B树在高维空间的扩展,是一棵平衡树。每个R树的叶子结点包含了多个指向不同数据的指针,这些数据可以是存放在硬盘中的,也可以是存在内存中。根据R树的这种数据结构,当我们需要进行一个高维空间查询时,我们只需要遍历少数几个叶子结点所包含的指针,查看这些指针指向的数据是否满足要求即可。这种方式使我们不必遍历所有数据即可获得答案,效率显著提高。下图1是R树的一个简单实例:
我们在上面说过,R树运用了空间分割的理念,这种理念是如何实现的呢?R树采用了一种称为MBR(Minimal Bounding Rectangle)的方法,在此我把它译作“最小边界矩形”。从叶子结点开始用矩形(rectangle)将空间框起来,结点越往上,框住的空间就越 大,以此对空间进行分割。有点不懂?没关系,继续往下看。在这里我还想提一下,R树中的R应该代表的是Rectangle(此处参考 wikipedia),而不是大多数国内教材中所说的Region(很多书把R树称为区域树,这是有误的)。我们就拿二维空间来举例吧。下图是 Guttman论文中的一幅图。
我来详细解释一下这张图。先来看图(b)吧。首先我们假设所有数据都是二维空间下的点,图中仅仅标志了R8区域中的数 据,也就是那个shape of data object。别把那一块不规则图形看成一个数据,我们把它看作是多个数据围成的一个区域。为了实现R树结构,我们用一个最小边界矩形恰好框住这个不规则 区域,这样,我们就构造出了一个区域:R8。R8的特点很明显,就是正正好好框住所有在此区域中的数据。其他实线包围住的区域,如R9,R10,R12等 都是同样的道理。这样一来,我们一共得到了12个最最基本的最小矩形。这些矩形都将被存储在子结点中。下一步操作就是进行高一层次的处理。我们发现 R8,R9,R10三个矩形距离最为靠近,因此就可以用一个更大的矩形R3恰好框住这3个矩形。同样道理,R15,R16被R6恰好框住,R11,R12 被R4恰好框住,等等。所有最基本的最小边界矩形被框入更大的矩形中之后,再次迭代,用更大的框去框住这些矩形。我想大家都应该理解这个数据结构的特征 了。用地图的例子来解释,就是所有的数据都是餐厅所对应的地点,先把相邻的餐厅划分到同一块区域,划分好所有餐厅之后,再把邻近的区域划分到更大的区域, 划分完毕后再次进行更高层次的划分,直到划分到只剩下两个最大的区域为止。要查找的时候就方便了吧。
有关R树的详细介绍请看博文http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/6530142