So sánh hiệu năng truy vấn dữ liệu không gian với các cấu trúc chỉ mục

1 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC VINH VÕ VĂN CÔNG ed g n si u t a t o r p c u d t e / a h e r t om r c THẠC e c LUẬN VĂN SỸ e t s s er THÔNG a TINts Chuyên ngành:aCÔNG NGHỆ h n v60.48.02.01 w c e Mã ngành: n r t o u m n e C , p cu ĐỀ TÀI: SO SÁNH VẤN DỮ LIỆU KHÔNG GIAN m HIỆUlidNĂNG TRUY e o u g TRÚCD CHỈ MỤC c SVỚIo CÁC CẤU a d o s li d s e dẫn:STS.o Phan Anh Phong s Ngƣời hƣớng i m h T s ww i th /w e :/ v o ttp m h e r To Nghệ An, tháng 07 năm 2018 MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN Luận văn thạc sỹ nghiên cứu thực hướng dẫn Thầy giáo TS Phan Anh Phong Với mục đích học tập, nghiên cứu để nâng cao kiến t a t thức trình độ chun mơn nên làm luận văn cách nghiêm túc hoàn g c n i Để hoàn thành luận văn này, tài liệu tham khảo liệt kê, cam u s dkhác u đoan không chép tồn văn cơng trình thiết kế tốt nghiệp người o r d p 2018 e Nghệ An, thánge7 năm t / Học viên a h e r t om r c te se c sCông t as ver Võ Văn n w c e n r t o u m n e C , p cu m lid e o u g D o c a S ess olid s i S m h T s ww i th /w e :/ v o ttp m h e r To toàn trung thực LỜI CẢM ƠN t a người tận tình hướng dẫn, giúp đỡ, bảo để em hoàn t g thành tốt luận c n i văn u s d Em xin chân thành cảm ơn thầy giáo, cô giáo u khoa Công nghệ thông tin o r d đạt kiến thức chopem với – Tường Đại học Vinh tận tình giảng dạy, truyền e thọc ghế nhà trường e / kinh nghiệm quý báu suốt trình a h eanh chị t om r Xin chân thành cảm ơn Bố, mẹ gia đình hỗ trợ, động viên r c e e c t thành.as s giúp đỡ em suốt trình học tập trưởng s r t người a e anh chịhem đồng nnghiệp, Cuối xin gửi lời cảm ơn đến bạnvbè, w c hoàn thiện luận văn tốt t bên cạnh tôi, động viên giúp o đỡnđể tơi có rquyết tâm e u n e muốnCcủa mình., p cum nghiệp mong m lid e o u g D o c a S ess olid s i S m h T s ww i th /w e :/ v o ttp m h e r To Trước tiên em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến TS Phan Anh Phong DANH SÁCH CÁC TỪ VIẾT TẮT CSDL: Cơ sở liệu SQL: (Structured Query Language) Ngôn ngữ truy vấn máng tính cấu trúc g c n GPS: (Global positioning system) hệ thống định vị toàni cầu u s d GIS: (Geographic Information Systems) Hệ thốngu thông tin địa lí o r DBMS: (Database management system) Hệ quảnd trị sở liệu e tổng quát GiST e p / t GIST: (Generalized Search Tree) Cây tìm kiếm a h m e SRID (Spatial Reference Identifier) Tham chiếu không gian t r r o c e e c INDEX Chỉ mục t as s s r a ve h nt w c e n r t DANH SÁCH CÁC BẢNG o pu m n e C , u Bảng 1.1: Bảng tương quan hai hệ toạn độ c m id etrong thừngo khối Bảng 3.1 Điều tra u tổng số dânltheo sắc tộc g D o c a d nyc_neighborhoods Bảng 3.2 Têno khu phố Slân cậnstrong s thànhliphố: d o New York: nyc_streets Bảng 3.3:sTên loại đường e thànhSphố i phố : nyc_subway_stations m Bảngh 3.4 Tên ga tàu điện ngầm thành T s ww i th DANH SÁCH CÁC HÌNH w / / e : v Hình 1-1: Mơ hình đối tượng p đường LINE t o t Hình 1.2 :m Mơ hình đối tượng POLYGON h Hình 1.3.1: re Số liệu vector biểu thị dạng điểm (Point) Hình To 1.3.2: Số liệu vector biểu thị dạng Arc t a t Hình 1.3.3: Số liệu vector biểu thị dạng vùng (Polygon) Hình 1.3.4: Một số khái niệm cấu trúc sở liệu đồ Hình 1.3.5: Sự biểu thị kết đồ dạng Raster Hình 1.4.1: Mối quan hệ thơng tin đồ thơng tin thuộc tính Hình 2.3.1: Cấu trúc R - Tree Hình 2.4.1: Cấu trúc GiST Hình 2.5.2: R * - Tree Hình 3.2.1: Biểu đồ thời gian thực số bảng Hình 3.3.2: Thời gian thực mà khơng Index (Geometry) Hình 3.3.3: Thời gian thực R-Tree Index (Geometry) t a t Hình 3.3.4: Thời gian thực cách GIST Index (Geometry) g n si c u d Hình 3.3.5 : Thời gian thực cách R*-Tree Index (Geometry) Hình 3.3.6: Thời gian trung bình thực tất cấu trúc lập mục u Hình 3.3.7: Thời gian thực mà không Index (Spatial Relationship) ed o r p t e / a h eIndex (Spatial t om Hình 3.3.10: Thời gian thực R*-Tree Relationship r r c e Relationship) e c Hình 3.3.11: Average time taken by all the indexest(Spatial s s er(Spatial Joins) a ts Hình 3.3.12: Thời gian thực màakhơng Index h n vIndex (Spatial w c Hình 3.3.13: Thời gian thực R-Tree Joins) e n r t o u m n Hình 3.3.14: Thời gian thực GiST Indexp(Spatial Joins) e C uchỉ mục quan hệ không gian , c Hình 3.3.15: Thời gianm trung bìnhdđược thực tất e o i l u g Hình 3.3.16: Thờic gian thực khơng có mụcD (Spatial Joins) o a d o Hình 3.3.17: Thời li kết nối không gian d gian thựcShiệnebởissR-Tree oIndex s Thời gian thực GiST.SIndex (Spatial Joins Hình 3.3.18: i m R*-Tree h Thời gian thực Hình 3.3.19: Index (Spatial Joins) w T s i w thực tất mục Hình 3.3.20: Thời gianh trung bình t /wmà khơng có mục Hình 3.3.21:: Thờiegian thực / : v Hình 3.3.22: Thời gian thực o ttp R-Tree Index Hình 3.3.23: mThời gianhthực GiST Index quan hệ hàng xóm e r Thời gian thực R*-Tree số quan hệ hàng xóm Hình 3.3.24: Hình To 3.3.25: Thời gian trung bình thực tất số quan hệ hàng xóm Hình 3.3.8: Thời gian thực R-Tree Index patial Relationship) Hình 3.3.9: Thời gian thực GiST Index (Spatial Relationship) PHẦN MỞ ĐẦU Sự cần thiết vấn đề nghiên cứu Ngày hầu hết thông tin thu thập lưu trữ lại dạng sở liệu (CSDL) nhằm thực hoạt động tác nghiệp hoạt động chiến lược t a t cho doanh nghiệp tố chức khác Các CSDL thường lưu trữ hai dạng g c n i u liệu truyền thống cịn có liệu khơng gian Điểm,sĐường Đa giác d u o r d p hay CSDL không gian ứng dụng hệ thống e thông tin địa lýe(GIS) t hệ thống định vị tồn cầu (GPS) Ứng dụng CSDL khơng gian áp dụng/ nhiều a h e mđối tượng t r quản lý tài ngun mơi trường, tìm kiếm đường đi, mơ hình hóa r o cnhà, đườngtesá hay cácseđối tượng.cđộng xe tĩnh thực tế vị trí tịa s er a ts a h n cộ, điện thoại di động v w c e n ur t o Hệ quản trị sở dữn liệu không gian hỗ trợ quản lý m truy xuất liệu không p e C u gian hiệu quả, m cấu d trúc mục, quan tâm nhiều Vì ngồi đặc c e i o u gian,olthì truygvấn khơng điểm liệuckhơng gian cịn có đặc thù, khác D a d o CSDL S truyền s với truy vấn thống Chẳng hạn, cho biết tên khách i l d s o kính nhỏ km cho biết sạn xungsquanh trường Đại họceVinh với bán i S h nhà ông Nguyễn Văn A cạnhm nhà T s ww i h liệuwkhơng gian hiệu quả, có nhiều giải pháp quan tâm Để truy vấn cơtsở /truy vấn, thiết kế sở liệu tốt, quản trị CSDL tốt, hay / thực tốie ưu hóa câu : v p đầu tư phần o cứng tốt ttCác kỹ thuật đánh mục CSDL phương h m pháp để nâng cao hiệu truy xuất liệu ứng dụng Tuy nhiên, với đặc e r trưng CSDL không gian kiểu đánh mục thông thường B-Tree hay B+o tỏ khơng phù hợp, kỹ thuật mục hệ quản trị CSDL TTree liệu thực tế liệu truyền thống liệu không gian Dữ liệu truyền thống bao gồm số, ký tự, xâu ký tự… Cơ sở liệu khơng gian ngồi khơng gian R-Trees (Rectangle Trees), GIST (Generalized Search Tree) R * Tree (một biến thể R-Tree) sử dụng nhiều Xuất phát từ lập luận đặt vấn đề cần nghiên cứu “So sánh hiệu truy vấn liệu không gian với cấu trúc mục nhằm hướng tới đánh giá cụ thể thời gian thực loại truy vấn với kiểu mục ứng dụng cụ thể Mục tiêu nhiệm vụ nghiên cứu t a Nghiên cứu hiệu truy vấn sở liệu không gian với cấu trúc mục t g c n i 2.2 Mục tiêu cụ thể u s d u o - Nghiên cứu tổng quan sở liệu không gian; r d p e - Nghiên cứu kỹ thuật mục R-Tree,tGIST R * - Tree;e / a h ekhông rgian với cấu t trúc chỉommục - Thử nghiệm dạng truy vấn liệu r c te se c Đối tƣợng phạm vi nghiên s cứu er a ts a h gian; n v - Dữ liệu không gian, cáchw thức tổ chức liệu không c e n ur t o - Truy vấn liệu không en gian.C , p cum m lPostGIS - Phần mềm PostgreSQL, id ge o u D c thuậto lập chỉamục trêndPostGIS - Nghiên o cứu kỹS s li d s o gian mẫu - Tập s liệu mẫu sởedữ liệu.không i S m w cứu Th4 Nội dung nghiên s w i - Nghiên cứu vềth sở liệu không gian w / / e : mục R-Tree, GIST, R* - Tree - Nghiên cứu cấu trúc v p o tttruy vấn tập liệu mẫu với cấu trúc mục - So sánh thời gian m h e r To 2.1 Mục tiêu t n qu t CHƢƠNG CƠ SỞ DỮ LIỆU KHÔNG GIAN 1.1 Tổng quan sở liệu không gian 1.1.1 Dữ liệu khôn ian ứn dụn Một sở liệu hệ thống thông tin địa lý mô tả số hình ảnh đồ, chúng bao gồm toạ độ quy luật, ký hiệu dùng để xác định hình ảnh cụ t a t thể Để tạo đồ hay hình ảnh đồ hình giấy thơng qua g n Số liệu phi khơng gian diễn tả đặc tính, số lượng, mối quan hệ c i u s d hình ảnh đồ với vị trí địa lý chúng Các số liệuuphi không gian gọi o r d liệu thuộc tính, chúng liên quan đến vị trí địa lý đối tượng khơng gian liên p e t lý thông qua ecơ chế thống/ kết chặt chẽ với chúng hệ thống thông tin địa a e r th om chung r c te se c 1.1.2 Cơ sở liệu khôn ian s er a ts a h liệunkhông gian mô v Là hệ thống CSDL quan hệ cung cấp c kiểu w n kiểu udữr liệu khơngegian như: Point, Line, t hình liệu ngôn ngữ truy vấn Các o n C p um e Polygon CSDL cung cấp mơ hình trìu tượng cho cấu trúc thực thể hình , c m d e i o học không u gian lnhư mối g quan hệ chúng như: giao nhau, thuộc o Dbất kỳ ngôn ngữ hay hệ quản trị c a Với CSDL không S gian mà áp dụng với d o s li d s việc đánh mục cho loại e liệu o quan trọng, giúp ích cho việc tối s i S ưu hóa truy vấn liệu, giảm thời gian truy vấn giảm nhớ lưu trữ m h T1.1.3 Đặc trưn s sở dữwwliệu khôn ian i h w t / sử dụng đánh mục không gian để tăng tốc hoạt Cơ sở liệu không /gian e : v tpNgồi truy SQL điển câu lệnh SELECT, động cơosở liệu t h m CSDL khơng gian thực thi đa dạng thao tác không gian như: re Đo lường khơng gian: Nó có khả tìm khoảng cách đo lường To thiết bị CNTT khoảng cách, điểm, vùng (Line, point, polygon)  Hàm khơng gian: Hàm tìm điểm hay vùng giao nhau, hàm tạo hình mới, điểm, đường, đa giác, truy vấn thơng tin vị trí tâm, điểm đầu, cuối đường  Xác nhận khơng gian : Nó cho phép thực truy vấn đúng/sai  Hàm tạo: Tạo hình mới, điểm nút tạo nên đường, hay đỉnh đầu đỉnh cuối trùng nhau, chúng tạo nên đa giác  Hàm theo dõi: Các câu truy vấn trả thông tin cụ thể như: vị trí tâm đường tròn hay điểm đầu, điểm cuối đường 1.2 Mơ hình hóa liệu khơng gian 1.2.1 C c đối tượn hình học: g n si u c u d t a t o r d  Đối tượng khơng gian nhữnge đối tượng mơ tả hình p học riêng t e / chúng a h etượng cơrbản Point,tLine, Polygon m r  Không gian đối tượng đơn, đối o c te se c s er a ts  POINT a h khôngngian thành - Hiển thị đối tượngw mà có vị trí v c ntrong mơurhình mơ tảe1 khu vực rộng lớn phố mô phỏngtnhư điểm o n e C , p cum địa lý m lidkhông cầne thể hiệnochiều dài diện tích, điểm - Đặc điểm:u Là tọa độ đơn, gchúng đượcD hiển thị quy mô nhỏ, o c a sử dụng để hiển thị cho vùng o S ss lid d phép đo áp dụng cho điểm o e s i S  LINE m h T - Được xác địnhisnhư mộtwtậpwhợp dãy điểm, mô tả đối tượng địa lý dạng tuyến tính th /w - Đặc điểm: e Là một:/dãy cặp tọa độ, bắt đầu kết thúc điểm, v pcắt điểm, hình dạng định nghĩa tọa độ đường nối với t o t điểm,m tính nănghcủa điểm, đường hiển thị quy mô nhỏ hiển thị đường đơn làre đa giác, có phép đo khoảng cách đường To Có hai đối tượng quan trọng cần hiển thị : Hình 1.1.1: Mơ hình đối tƣợng đƣờng LINE 10  POLYGO - Được xác định ranh giới đường thẳng Các đối tượng địa lý có diện tích đóng kín đường gọi vùng VD : Hồ, tồ nhà, cơng viên, thành phố… - Đặc điểm: Vùng mô tả tập đường điểm, nhiều t a t đường đường bao vùng, có phép tính chu vi diện tích cho đa giác ed u g n si c u d o r p t e / a h e r t om r c te se c Hình 1.1.2s: Mơ hìnhrđối tƣợng POLYGON a ts a e h 1.2.2 Hệ tọa độ v rc en w n thình thànho haiuthành phầnm vĩ độ kinh độ Tọa độ địa lý n e C , pthể hiệncubằng vĩ độ nó, cịn vị trí Vị trí theo chiều Bắc-Nam điểm mthì thể hiệnlidbằng kinheđộ o u theo chiều Đơng-Tây g D o c a o S ss lid  Vĩ độ: d Vĩ s độ điểm kết equả đoSgócođược tạo mặt phẳng xích đạo với i Trái đất Người ta quy ước giá trị nằm m đườnghnối từ điểm đến tâm điểm T s90° Giáwtrịwâm nghĩa vị trí Nam bán cầu, vĩ độ 0° i khoảng từ -90° đến h w đường xích tđạo / / e :  Kinh vđộ o t kinh độ giống thế, có khác biệt chỗ không Nguyên tắc đo h m có đường re tham chiếu tự nhiên đường xích đạo cho vĩ độ Như kinh độ điểm kết đo góc tạo nửa mặt phẳng hình thành trục trái o Tđất qua kinh tuyến với nửa mặt phẳng hình thành trục trái đất qua điểm  Thành phần thứ ba tọa độ Yếu tố thứ ba để xác định vị trí điểm, độ cao Trong đa số trường hợp sử dụng thông thường ta cần đến tọa độ với hai thành phần cho 48 ed u g n si t a t c u d o r p t e / a h Hình 3.4: Thời gian truy e vấn bởir mục Gistt om r c te se c as ver nts w n rc e t o pu m n e C , u c m lid e o u g D o c a S ess olid s i S m h T s ww i th /w e :/ v o ttp m h e r Hình 3.5: Thời gian truy vấn mục R*-Tree o T Tất biểu đồ ta chưa phân biệt rõ phương pháp tốt để thực truy vấn SQL đơn giản, ta thấy biểu đồ tính thời gian trung bình dễ dàng tìm cấu trúc mục đạt hiệu suất cao cho truy vấn SQL đơn giản 49 ed u g n si t a t o r p c u d t e / a h e Hình 3.6: Thời gian trung bìnhrcộng truyr vấn tấttcả m c te se co mục as ver nts whọc (Geometry) c e n r t 3.3.2 Truy vấn hình o pu m n e C , u c m lid e o u g D o c a S ess olid s i S m h T s ww i th /w e :/ v o ttp m h e r To Hình 3.7: Thời gian truy vấn khơng đánh mục 50 ed g n si u t a t o r p c u d t e / a Hình 3.8: Thời gian truye vấn mục R-Tree h t om r r c te se c as ver nts w n rc e t o pu m n e C , u c m lid e o u g D o c a S ess olid s i S m h T s ww i th /w e :/ v o ttp m h e r To Hình 3.9: Thời gian truy vấn mục Gist 51 ed u g n si t a t c u d o r p t e / a h e r t om r c vấn e c e Hình 3.10: Thời gian truy mục R*-Tree t s as ver nts w n rc e t o pu m n e C , u c m lid e o u g D o c a S ess olid s i S m h T s ww i th /w e :/ v p t o t Hình 3.11:hThời gian trung bình cộng truy vấn hình học m tất mục re To Đến kết luận R*-Tree cấu trúc mục tốt nhất, thực truy vấn từ Q7, Q8, Q10, Q11 Q12 cho liệu không gian, thời gian trung bình R*tree gần mili giây Do Q9 Q13 tính tốn số học mở rộng nên thời gian trung bình lên đến gần 16 mili giây 52 Như mục R*-Tree thực phép tính số học cho truy vấn tối ưu 3.3.3 Mối quan hệ khôn ian ed g n si u t a t o r p c u d t e / a h e r t om r c te se c as ver nts wgian truynvấn mà không c đánhechỉ mục r t Hình 3.12: Thời o pu m n e C , u c m lid e o u g D o c a S ess olid s i S m h T s ww i th /w e :/ v o ttp m h e r To Hình 3.13: Thời gian truy vấn mục R-Tree 53 ed g n si u t a t o r p c u d t e / a h e vấn bởir mục Gist t om r Hình 3.14: Thời gian truy c te se c as ver nts w n rc e t o pu m n e C , u c m lid e o u g D o c a S ess olid s i S m h T s ww i th /w e :/ v o ttp m h e r To Hình 3.14: Thời gian truy vấn mục R*-Tree 54 g n si u c u d t a t o r d p Hình 3.15: Thời gian trung bình cộnge truy vấn t e / a mối quan hệ không gian tất h mục e r t om r c thời gian sthìeR*-Tree.cthực truy Như thực tính trung bình mặtte s r a ts a e vấn nhỏ gần 14 mili giây h v rc en w n t o u m n e ian C , p cu 3.3.4 Kết nối tron khôn m lid e o u g D o c a S ess olid s i S m h T s ww i th /w e :/ v o ttp m h e r To Hình 3.16: Thời gian truy vấn khơng đánh mục 55 ed u g n si t a t o r p c u d t e / a h e r t om r c truy vấn e R-Tree.c Hình 3.17: Thời gian mục e t s as ver nts w n rc e t o pu m n e C , u c m lid e o u g D o c a S ess olid s i S m h T s ww i th /w e :/ v o ttp m h e r Hình 3.18: Thời gian truy vấn mục Gist To 56 ed g n si u t a t c u d o r p t e / a Hình 3.19: Thời gian truy vấn mục R*-Tree h e r t om r c te se c as ver nts w n rc e t o pu m n e C , u c m lid e o u g D o c a S ess olid s i S m h T s ww i th /w e :/ v o ttp m h e r Hình 3.20: Thời gian trung bình cộng truy vấn Kết nối khơng gian tất mục To Thực truy vấn Q21 khơng có mục có mục trính trung bình thời gian nhiều thời gian nhất, khơng có mục thời gian 333ms, với RTree 259 ms, GiST 292 ms R*-Tree 28,2 ms 57 3.3.5 Mối liên hệ khôn ian ed u g n si t a t o r p c u d t e / a h e r t om r c e khơngscóechỉ mục.c Hình 3.21:: Thời gian thực hiệntmà as ver nts w n rc e t o pu m n e C , u c m lid e o u g D o c a S ess olid s i S m h T s ww i th /w e :/ v o ttp m h e r Hình 3.22: Thời gian thực mục R-Tree To 58 ed u g n si t a t o r p c u d t e / a h e bởir mục Gist t om r Hình 3.23: Thời gian thực c te se c as ver nts w n rc e t o pu m n e C , u c m lid e o u g D o c a S ess olid s i S m h T s ww i th /w e :/ v o ttp m Hìnhh3.24: Thời gian thực mục R*-Tree e r To 59 ed u g n si t a t o r p c u d t e / a h e tchỉ số thìochỉm số R*r r Từ đồ thị tính trung bình thờicgian thực theo e c e t s r hệ lángagiềng, vớitssự chênh lệch Tree cho hiệu suất tốt s truy vấn quan a e h n v thời gian lớn w c e n ur t o en C , p cum m lid e o u g D o c a S ess olid s i S m h T s ww i th /w e :/ v o ttp m h e r To Hình 3.25: Thời gian trung bình cộng truy vấn mối liên hệ khơng gian tất mục 60 KẾT LUẬN Trong luận văn tập trung nghiên cứu liệu khơng gian Từ hiểu liệu không gian cần thiết cho hoạt động tác nghiệp người hoạt động quản lý tài nguyên môi trường xung quanh sống chúng ta, biết cách thức tổ chức cập nhật, lưu trữ ứng dụng liệu Để t a t hiểu sâu dạng liệu không gian so sánh chúng với dạng liệu g n si truyền thống từ hiểu đực ứng dụng liệu khơng gian có tầm quan trọng c u d giới thực to lớn Để tìm hiểu ứng dụng liệu khơng gian u o r d e lập mục, tiếne phành đánh cứu thử nghiệm tạo lập, cập nhật liệu kỹtthuật giá / a mục R-Trees,thGIST vàmR * -Tree truy vấn dựa thời gian thực cấu trúc e r vớiemột phầncomở rộng hai hệ quản trị sở liệu PostgreSQL cr tvàeSQLite s s r PostGIS SpatiaLite tương ứng s a a ve h nt wsâu rộngnkhác nhaurcthì R* -Treee cho kết t Sau thực truy vấn o u n thời gian echo tất cảCcác loại ,truyp vấn từcSQL umđơn giản m lid e o u g D o c a S ess olid s i S m h T s ww i th /w e :/ v o ttp m h e r To tải tập liệu mẫu dạng shapefile thành phố New York đường link https://github.com/EarthScientist/FOSS4G/find/master tiến hành thực việc nghiên 61 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt [1] Nguyễn Ngọc Dũng (2015) Nghiên cứu khả truy vấn mở rộng PostgreSQL liệu Raster, Luận văn thạc sĩ ngành Công nghệ Thông tin, Đại học Công nghệ Đại học Quốc gia Hà Nội t a t [2] Nguyễn Thị Ngọc Tú (2013) Một số mơ hình sở liệu mở rộng, Luận văn thạc sĩ ngành Công nghệ Thông tin, Đại học Công nghệ Đại học Quốc gia Hà Nội g n si c u d [3] Lê Trung Nghĩa, Tài liệu PostgreSQL 9.0.13 Bản quyền © 1996-2013 Nhóm phát triển tồn cầu PostgreSQL, 2014 ed u o r p t e / a h echỉ mụcr đa chiều trênt sở odữmliệu quan r [5] Lê Thị Anh Đào (2013) Các kỹ thuật lập c tính, Trường e Đà Nẵng e c t s hệ, Luận văn thạc sỹ ngành Khoa học máy đại học s r a ts a e h v rc en Tiếng Anh w n t Studyoof MajoruVendor Spatial [5] P G Nadagoud, Comparative Databases, Master of n m e San Diego C State, pUniversity, u2012 Science in Computer Science, c m lid A Dynamic e IndexoStructure for Spatial Database [6] Yang Gui-jun,uZhang Ji-xian: g o D R-trees a Querying Based Proceedings of International Symposium on Spatiod o S ss li d temporal Modeling, Spatial Reasoning, o Data Mining and Data Fusion, 27-29 e Analysis, s i S Aug 2005, Beijing, China m h w [7]TJ M Hellerstein,isJ F naughton, A Pfeffer: Generalized Search Trees w Proceeding VLDB '95 Proceedings of the 21th th Proceeding for database Systems w / / e International Conference on: Very Large Data Bases v p oBeckmann,tt H Kriegal, R Schneider and B Seeger, [8] N h and Robust Access Method for Points and Rectangles, m An Efficient The R*-Tree: e r Proceeding SIGMOD '90 Proceedings of the 1990 o T[9] P.A Burrough, Principles of Geographical Information System for Land Resources [4] Đỗ Thanh Nghị (2005) Hệ quản trị sở liệu PostgreSQL, Khoa Công nghệ thông tin, Trường Đại học Cần Thơ Assessment, Clarendon Press, Oxford, 1986 [10] Philippe Rigaux, et.al, Spatial Databases with Applications to GIS, Morgan Kaufmann Publishers, 2002 62 [11] Yannis Manolopoulos et al, Spatial Databases Technologies, Techniques and Trends, Idea Group Inc., 2005 ed u g n si t a t o r p c u d t e / a h e r t om r c te se c as ver nts w n rc e t o pu m n e C , u c m lid e o u g D o c a S ess olid s i S m h T s ww i th /w e :/ v o ttp m h e r To ... sở liệu không gian từ nhu cầu liệu thực tiễn không gian chiều, chiều Các hình ảnh liên quan đến đối tượng sở 21 CHƢƠNG CẤU TRÚC CHỈ MỤC VỚI DỮ LIỆU KHÔNG GIAN 2.1 Chỉ mục mục không gian Chỉ mục. .. lập luận đặt vấn đề cần nghiên cứu ? ?So sánh hiệu truy vấn liệu không gian với cấu trúc mục nhằm hướng tới đánh giá cụ thể thời gian thực loại truy vấn với kiểu mục ứng dụng cụ thể Mục tiêu nhiệm... sở liệu không gian w / / e : mục R-Tree, GIST, R* - Tree - Nghiên cứu cấu trúc v p o tttruy vấn tập liệu mẫu với cấu trúc mục - So sánh thời gian m h e r To 2.1 Mục tiêu t n qu t CHƢƠNG CƠ SỞ DỮ