R树和四叉树比较

Question

我想比较地理空间数据的R-Tree和Quadtree。虽然有文献，但我很难找到涵盖真正基本比较的文件。所以我决定问这个问题。

在我看来，R-Tree具有平衡的优点，树没有空叶。 作为缺点，插入或删除等基本操作可能会导致重构整个索引。

Quadtree是相反的，它不平衡并且有空叶，但它不需要被重新修改。

因此，我认为R-Tree确实需要更少的内存，并且因为最小的高度而更快地进行搜索。

表示，当有许多更新操作时，四叉树更好，但结果树可能不平衡。

您认为这些观点是否正确？ 那里有没有涵盖这个主题的好文件？

Auf Wiedersehen，Andre

Answer 1

这篇论文对QuadTrees和R Trees进行了非常好的比较：

Quadtree and R-tree Indexes in Oracle Spatial: A Comparison using GIS Data

一些差异：

• Quadtrees需要通过选择合适的平铺级别进行微调，以优化性能。 R-Trees不需要特定的调整。
• Quadtree可以在现有B树之上实现。 R-Tree -cannot
• 创建四叉树索引的速度比R树快。
• 对于最近邻居的查询，R树比Quadtree快得多。
• 对于窗口查询，R树比四叉树快得多，例如＆＃34;内部＆＃34;，＆＃34;包含＆＃34;，＆＃34;覆盖＆＃34;等。

Answer 2

“重组整个指数”。否。重组R树仅限于单一路径，而不是“整体”索引。 它实际上类似于B树。

考虑实现这两者，并自己做一些基准测试，以真正了解它们的表现。不要只使用理论。

对于具有高变化频率的均匀分布的数据，四叉树通常会更好地工作。在磁盘上，R树具有明显的优势。