空间索引mysql 空间索引的类型

1.空间索引有哪几种？

传统索引使用哈希和树这两类最基本的数据结构。空间索引虽然更为复杂，但仍然发展于这两种数据结构。因此可以将空间索引划分为两大类：

1. 基于哈希思想，如网格索引等；
2. 基于树思想，有四叉树、R树等。

2. 网格索引

哈希是通过一个哈希函数将关键字映射到内存或外存的数据结构，如何扩展到空间数据呢？

Oracle 和 DB2 中的地理数据库使用格网索引。空间索引通过将格网应用到空间列中的数据构建而成。空间格网索引是二维的，并且涵盖一个要素类范围，类似于一般道路地图上的参考格网。您可以将空间格网索引划分为成一个、两个或三个格网等级，每个等级的像元大小各不相同。必不可少的第一层格网等级的像元大小最小。第二层和第三层格网像元等级为可选等级，将其设置为 0 时不可用。如果启用第二层和第三层格网像元等级，则第二层格网像元的大小至少必须是第一层格网像元大小的三倍，而第三层网格像元的大小至少必须是第二层网格像元大小的三倍。

2.1. 网格索引原理

扩展方法：对地理空间进行网格划分，划分成大小相同的网格，每个网格对应着一块存储空间，索引项登记上落入该网格的空间对象。

举个例子，我们将地理空间进行网格划分，并进行编号。该空间范围内有三个空间对象，分别是id=5的街道，23的河流和11的商圈。这时候我们可以按照哈希的数据结构存储，每个网格对应着一个存储桶，而桶里放着空间对象，比如对2号网格，里面存储着id=5的空间对象，对35号网格，桶里放着id=5和id=23的空间对象。

假如我们要查询某一空间范围内有哪些空间对象，比如下面的红框就表示空间范围，我们可以很快根据红框的空间范围算出它与35号和36号网格相交，然后分别到35号和36号网格中查找空间对象，最终找出id=5和id=23的空间对象。

2.2. 网格索引的缺点

1. 索引数据冗余

网格与对象之间多对多关系在空间对象数量多、大小不均时造成索引数据冗余。比如11号商圈这个空间对象在68，69，100，101这4个网格都有存储，浪费了大量空间。

2. 网格的大小难以确定

网格的划分大小难以确定。网格划分得越密，需要的存储空间越多，网格划分的越粗，查找效率可能会降低。对于图a，这个查询需要查询4个网格，由于4个网格覆盖了整个空间，因此这个查找其实是将空间范围内所有的点数据都遍历一遍，失去了索引的意义。

3. 很多网格没有数据

空间数据具有明显的聚集性，比如POI只在几个热点商贸区聚集，在郊区等地方很稀疏，这将导致很多网格内没有任何空间数据。