R-Trees, kd-trees, QuadTrees. Εαρινό Εξάμηνο Τμήμα Μηχανικών Η/Υ και Πληροϕορικής Πολυτεχνική Σχολή, Πανεπιστήμιο Πατρών

Σχετικά έγγραφα
Εαρινό Εξάμηνο

Εαρινό Εξάμηνο

Κεφ.11: Ευρετήρια και Κατακερματισμός

Σχεδίαση Βάσεων Δεδομένων. Χωρικές Βάσεις Δεδομένων και Μέθοδοι Προσπέλασης Μανώλης Μαραγκουδάκης

Συναλλαγές. Εαρινό Εξάμηνο Τμήμα Μηχανικών Η/Υ και Πληροϕορικής Πολυτεχνική Σχολή, Πανεπιστήμιο Πατρών. Συναλλαγές. Βάσεις Δεδομένων ΙΙ

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΑΤΡΩΝ - ΤΜΗΥΠ ΒΑΣΕΙΣ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ ΙI

Βελτιστοποίηση επερωτημάτων

Βάσεις Δεδομένων ΙΙ Ενότητα 12

BΑΣΕΙΣ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ ΕΞΕΤΑΣΗ ΦΕΒΡΟΥΑΡΙΟΥ 2005

Βάσεις Δεδομένων ΙΙ Ενότητα 6

Οργάνωση Βάσεων Βιοϊατρικών Δεδομένων Εξόρυξη Γνώσης Βιοϊατρικών Δεδομένων. Σεμινάριο 6, μέρος 2 ο : Δομές ευρετηρίων για αρχεία

MBR Ελάχιστο Περιβάλλον Ορθογώνιο (Minimum Bounding Rectangle) Το µικρότερο ορθογώνιο που περιβάλλει πλήρως το αντικείµενο 7 Παραδείγµατα MBR 8 6.

ΟΝΟΜΑΤΕΠΩΝΥΜΟ : Αντικείμενα: Βάσεις δεδομένων, σχέσεις μεταξύ πινάκων, ερωτήματα, φόρμες και αναφορές.

Διάλεξη 14: Δέντρα IV - B-Δένδρα

Άσκηση 3 (ανακοινώθηκε στις 24 Απριλίου 2017, προθεσμία παράδοσης: 2 Ιουνίου 2017, 12 τα μεσάνυχτα).

Δεντρικά Ευρετήρια. Βάσεις Δεδομένων Ευαγγελία Πιτουρά 1

Οργάνωση Βάσεων Βιοϊατρικών Δεδομένων Εξόρυξη Γνώσης Βιοϊατρικών Δεδομένων. Σεμινάριο 6: Δομές ευρετηρίων για αρχεία

Gemini, FastMap, Applications. Εαρινό Εξάμηνο Τμήμα Μηχανικών Η/Υ και Πληροϕορικής Πολυτεχνική Σχολή, Πανεπιστήμιο Πατρών

Advanced Data Indexing

ΠΡΟΧΩΡΗΜΕΝΑ ΘΕΜΑΤΑ ΒΑΣΕΩΝ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ

3. α) Να λύσετε την εξίσωση x 2 = 3. β) Να σχηματίσετε εξίσωση δευτέρου βαθμού με ρίζες, τις ρίζες της εξίσωσης του α) ερωτήματος.

Query-by-Example (QBE)

Χωρικές και Πολυμεσικές Βάσεις Δεδομένων (ΠΜΣ) Ενδεικτικές ερωτήσεις-θέματα για την εξέταση της θεωρίας

Δεντρικά Ευρετήρια. Βάσεις Δεδομένων Ευαγγελία Πιτουρά 1

Δεντρικά Ευρετήρια. Βάσεις Δεδομένων Ευαγγελία Πιτουρά 1

Advanced Data Indexing

HY Λογική Διδάσκων: Δ. Πλεξουσάκης Εαρινό Εξάμηνο. Φροντιστήριο 6

Δεντρικά Ευρετήρια. Βάσεις Δεδομένων Ευαγγελία Πιτουρά 1

Δροµολόγηση (Routing)

Red- black δέντρα Εκτενείς Δομές Δεδομένων (Κεφ. 5)

Πανεπιστημιο Πατρων Πολυτεχνικη Σχολη

Multimedia IR. εικτοδότηση και Αναζήτηση. Ανάκτηση Πληροφορίας

Ενότητες 3 & 4: Δένδρα, Σύνολα & Λεξικά Ασκήσεις και Λύσεις

Multimedia IR. Εισαγωγή. Εισαγωγή. εικτοδότηση και Αναζήτηση

Έλεγχος Ταυτοχρονισμού

Διακριτά Μαθηματικά ΙΙ Χρήστος Νομικός Τμήμα Μηχανικών Η/Υ και Πληροφορικής Πανεπιστήμιο Ιωαννίνων 2018 Χρήστος Νομικός ( Τμήμα Μηχανικών Η/Υ Διακριτά

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΑΤΡΩΝ - ΤΜΗΥΠ ΒΑΣΕΙΣ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ Ι

Μπαλτάς Αλέξανδρος 21 Απριλίου 2015

Προηγμένη Ευρετηρίαση Δεδομένων (ΠΜΣ) Ενδεικτικές ερωτήσεις-θέματα για την εξέταση της θεωρίας

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΑΤΡΩΝ - ΤΜΗΥΠ ΒΑΣΕΙΣ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ ΙI

Διδάσκων: Κωνσταντίνος Κώστα

Ενότητα 9 Ξένα Σύνολα που υποστηρίζουν τη λειτουργία της Ένωσης (Union-Find)

Διάλεξη 14: Δέντρα IV B Δένδρα. Διδάσκων: Παναγιώτης Ανδρέου

IBM DB2, Microsoft SQL Server. Εαρινό Εξάμηνο

Δρομολόγηση (Routing)

ΑΝΑΓΝΩΡΙΣΗ ΠΡΟΤΥΠΩΝ. Κατηγοριοποίηση. Αριστείδης Γ. Βραχάτης, Dipl-Ing, M.Sc, PhD

Δυναμικός Κατακερματισμός

έντρα ομές εδομένων 3ο εξάμηνο ιδάσκων: Χρήστος ουλκερίδης ιαφάνειες προσαρμοσμένες από το υλικό της Μαρίας Χαλκίδη

HY380 Αλγόριθμοι και πολυπλοκότητα Hard Problems

Δέντρα Απόφασης (Decision(

Διδάσκων: Παναγιώτης Ανδρέου

Προγραμματισμός Ι (ΗΥ120)

TÜV MANAGEMENT SERVICE ISO

Τεχνικές Προσπέλασης σε Πολυδιάστατες Βάσεις εδοµένων µε χρήση ένδρων (R-trees,

Δομές Δεδομένων. Ενότητα 13: B-Δέντρα/AVL-Δέντρα. Καθηγήτρια Μαρία Σατρατζέμη. Τμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικής. Δομές Δεδομένων

Άσκηση 1 (15 μονάδες) (Επεκτατός Κατακερματισμός)

ΛΥΣΗ ΤΗΣ ΔΕΥΤΕΡΗΣ ΑΣΚΗΣΗΣ Όλγα Γκουντούνα

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕΔΟΝΙΑΣ

Φροντιστήριο Αποθήκευση σε δίσκο, βασικές οργανώσεις αρχείων κατακερματισμός και δομές ευρετηρίων για αρχεία

Open Office Calc. Ακαδημαϊκό έτος εαρινό εξάμηνο ΟΝΟΜΑΤΕΠΩΝΥΜΟ : ΑΡΙΘΜΟΣ ΜΗΤΡΩΟΥ:

Εισαγωγή στην PostgreSQL Spatial 8.1

ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ ΜΕ C. ΝΙΚΟΛΑΟΣ ΣΑΜΑΡΑΣ Αναπληρωτής Καθηγητής. CMOR Lab. Computational Methodologies and Operations Research

Διάλεξη 22: Δυαδικά Δέντρα. Διδάσκων: Παναγιώτης Ανδρέου

Εξωτερική Αναζήτηση. Ιεραρχία Μνήμης Υπολογιστή. Εξωτερική Μνήμη. Εσωτερική Μνήμη. Κρυφή Μνήμη (Cache) Καταχωρητές (Registers) μεγαλύτερη ταχύτητα

Ταχεία Ταξινόμηση Quick-Sort

SQL: Αιτήματα. Κεφάλαιο 5. Database Management Systems, R. Ramakrishnan and J. Gehrke

Διάλεξη 17: Δυαδικά Δέντρα. Διδάσκων: Κωνσταντίνος Κώστα Διαφάνειες: Δημήτρης Ζεϊναλιπούρ

Red-black δέντρα (Κεφ. 5)

Δομές Δεδομένων (Εργ.) Ακ. Έτος Διδάσκων: Ευάγγελος Σπύρου. Εργαστήριο 10 Δυαδικά Δένδρα Αναζήτησης

13/5/2015 ΟΥΡΕΣ ΠΡΟΤΕΡΑΙΟΤΗΤΑΣ. Δομές Δεδομένων. Ουρές Προτεραιότητας

Ενότητα 9 Ξένα Σύνολα που υποστηρίζουν τη λειτουργία της Ένωσης (Union-Find)

Βάσεις Δεδομένων. Αποθήκευση σε δίσκο, βασικές οργανώσεις αρχείων, κατακερματισμός και δομές ευρετηρίων για αρχεία. Φροντιστήριο 7 o

Διάλεξη 12: Δέντρα ΙΙ Δυαδικά Δέντρα

Ειδικά θέματα Αλγορίθμων και Δομών Δεδομένων (ΠΛΕ073) Απαντήσεις 1 ου Σετ Ασκήσεων

Μελετάμε την περίπτωση όπου αποθηκεύουμε ένα (δυναμικό) σύνολο στοιχειών. Ένα στοιχείο γράφεται ως, όπου κάθε.

ΗΥ240: Δομές Δεδομένων Εαρινό Εξάμηνο Ακαδημαϊκό Έτος Προγραμματιστική Εργασία - 2o Μέρος

9. Κόκκινα-Μαύρα Δέντρα

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ

Βάσεις Δεδομένων ΙΙ Ενότητα 5

Διάλεξη 6 η :Δένδρα Αποφάσεων. Β. Βασιλειάδης Τµ. Διοικ. Επιχειρήσεων, ΤΕΙ ΔΥΤ. ΕΛΛΑΔΑΣ

ΟΥΡΕΣ ΠΡΟΤΕΡΑΙΟΤΗΤΑΣ

Προγραμματιστική Εργασία Μέρος Β. Δρακωνάκης Κώστας Παπαϊωάννου Αντώνης

Άσκηση 1 (ανακοινώθηκε στις 20 Μαρτίου 2017, προθεσμία παράδοσης: 24 Απριλίου 2017, 12 τα μεσάνυχτα).

Εισαγωγή στην Επεξεργασία Ερωτήσεων. Βάσεις Δεδομένων Ευαγγελία Πιτουρά 1

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΑΤΡΩΝ - ΤΜΗΥΠ ΒΑΣΕΙΣ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ ΙI

Ευρετήρια. Βάσεις Δεδομένων. Διδάσκων: Μαρία Χαλκίδη

Δομές δεδομένων. Ενότητα 8: Ξένα Σύνολα που υποστηρίζουν τη λειτουργία της Ένωσης (Union-Find) Παναγιώτα Φατούρου Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών

6. α) Να λύσετε την εξίσωση 2x 1 =3. β) Αν α, β με α< β είναι οι ρίζες της εξίσωσης του ερωτήματος (α), τότε να λύσετε την εξίσωση αx 2 +βx+3=0.

Αποθήκες Δεδομένων και Εξόρυξη Δεδομένων

ΗΥ360 Αρχεία και Βάσεις εδοµένων

Διάλεξη 01: Βάσεις Δεδομένων Εισαγωγή. Διδάσκων: Παναγιώτης Ανδρέου

Graph Algorithms. Παρουσίαση στα πλαίσια του μαθήματος «Παράλληλοι Αλγόριθμοι» Καούρη Γεωργία Μήτσου Βάλια

Εκτενείς Δομές Δεδομένων



Δομές Δεδομένων. Καθηγήτρια Μαρία Σατρατζέμη. Τμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικής. Δομές Δεδομένων. Τμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικής

Διάλεξη 13: Δέντρα ΙΙΙ - Ισοζυγισμένα Δέντρα, AVL Δέντρα

Διακριτά Μαθηματικά ΙΙ Χρήστος Νομικός Τμήμα Μηχανικών Η/Υ και Πληροφορικής Πανεπιστήμιο Ιωαννίνων 2018 Χρήστος Νομικός ( Τμήμα Μηχανικών Η/Υ Διακριτά

Εισαγωγή στην Πληροφορική

Κ Ε Φ Α Λ Α Ι Ο 3 ο : Ε ξ ι σ ώ σ ε ι ς. 3.1 Εξισώσεις 1 ου Βαθμού. 3.2 Η εξίσωση x. 3.3 Εξισώσεις 2 ου Βαθμού. ρωτήσεις αντικειμενικού τύπουθέμα Α1-

Transcript:

,, Τμήμα Μηχανικών Η/Υ και Πληροϕορικής Πολυτεχνική Σχολή, Πανεπιστήμιο Πατρών Εαρινό Εξάμηνο 2011-2012

Table of contents 1

Table of contents 1 2

Table of contents 1 2 3

Table of contents 1 2 3 4

Table of contents 1 2 3 4 5

Οργάνωση/Αποθήκευση των δεδομένων σε δομές δεδομένων - ευρετήρια, έτσι ώστε ένα ερώτημα να μπορεί να απαντηθεί με μικρότερο κόστος

Οργάνωση/Αποθήκευση των δεδομένων σε δομές δεδομένων - ευρετήρια, έτσι ώστε ένα ερώτημα να μπορεί να απαντηθεί με μικρότερο κόστος SQL Ερώτημα SELECT * FROM EMPLOYEE WHERE AGE <= 50 AND AGE >=25

Ερώτημα Εύρους 1-d Εστω S ένα σύνολο πραγματικών τιμών. Δοθέντος ενός διαστήματος I = [x, y], ένα ερώτημα εύρους επιστρέϕει όλες τις τιμές στο S που καλύπτονται από το I, δηλαδή S I.

Ερώτημα Εύρους 1-d Εστω S ένα σύνολο πραγματικών τιμών. Δοθέντος ενός διαστήματος I = [x, y], ένα ερώτημα εύρους επιστρέϕει όλες τις τιμές στο S που καλύπτονται από το I, δηλαδή S I. SQL Ερώτημα Εστω AGE = {20, 21, 23, 26, 30, 47, 49, 58, 61} Για I = [25, 50], το αποτέλεσμα είναι {26, 30, 47, 49} Αποδοτική απάντηση με χρήση B-tree

Ερώτημα Εύρους 2-d Εστω S ένα σύνολο σημείων στον R 2. Δοθέντος ενός ορθογωνίου r παράλληλο στους άξονες, ένα ερώτημα εύρους επιστρέϕει όλα τα σημεία του S που καλύπτονται από το r, δηλαδή S r.

Ερώτημα Εύρους 2-d Εστω S ένα σύνολο σημείων στον R 2. Δοθέντος ενός ορθογωνίου r παράλληλο στους άξονες, ένα ερώτημα εύρους επιστρέϕει όλα τα σημεία του S που καλύπτονται από το r, δηλαδή S r. Προβλήματα Επέκταση Προβλήματος σε μεγαλύτερη διάσταση? Αποδοτική Δεικτοδότηση?

Χωρικά ερωτήματα Βρες όλα τα ξενοδοχεία σε απόσταση 5Km από το κέντρο της Πάτρας Βρες όλες τις πόλεις τις οποίες διασχίζει ο Δούναβης...

Χωρικά ερωτήματα Βρες όλα τα ξενοδοχεία σε απόσταση 5Km από το κέντρο της Πάτρας Βρες όλες τις πόλεις τις οποίες διασχίζει ο Δούναβης... Πολυμεσικά δεδομένα Gemini...

Χωρικά ερωτήματα Βρες όλα τα ξενοδοχεία σε απόσταση 5Km από το κέντρο της Πάτρας Βρες όλες τις πόλεις τις οποίες διασχίζει ο Δούναβης... Πολυμεσικά δεδομένα Gemini... Multidimensional range queries AGE <= 50 AND AGE >= 25 AND SALARY <= 2,000 AND SALARY >= 1,200...

R-Tree Ιεραρχική δομή δεδομένων που βασίζονται στα Β+-δέντρα

R-Tree Ιεραρχική δομή δεδομένων που βασίζονται στα Β+-δέντρα Δεικτοδότηση ενός συνόλου δεδομένων στο d-διάστατο χώρο

R-Tree Ιεραρχική δομή δεδομένων που βασίζονται στα Β+-δέντρα Δεικτοδότηση ενός συνόλου δεδομένων στο d-διάστατο χώρο Τα αντικείμενα αναπαρίστανται με MBRs

R-Tree Ιεραρχική δομή δεδομένων που βασίζονται στα Β+-δέντρα Δεικτοδότηση ενός συνόλου δεδομένων στο d-διάστατο χώρο Τα αντικείμενα αναπαρίστανται με MBRs

R-Tree Ιεραρχική δομή δεδομένων που βασίζονται στα Β+-δέντρα Δεικτοδότηση ενός συνόλου δεδομένων στο d-διάστατο χώρο Τα αντικείμενα αναπαρίστανται με MBRs Κάθε κόμβος του R-tree αντιστοιχεί στο MBR που καλύπτει τα παιδιά του

R-Tree Ιεραρχική δομή δεδομένων που βασίζονται στα Β+-δέντρα Δεικτοδότηση ενός συνόλου δεδομένων στο d-διάστατο χώρο Τα αντικείμενα αναπαρίστανται με MBRs Κάθε κόμβος του R-tree αντιστοιχεί στο MBR που καλύπτει τα παιδιά του Τα ϕύλλα του δέντρου περιέχουν δείκτες στα αντικείμενα της Β

R-Tree Ελα R-tree τάξης (m, M) έχει τα εξής χαρακτηριστικά : Κάθε ϕύλλο (αν δεν είναι ρίζα) μπορεί να περιέχει το πολύ M αντικείμενα (entries), ενώ ο ελάχιστος επιτρεπόμενος αριθμός είναι m M/2. Κάθε εγγραϕή είναι του τύπου (mbr, oid), όπου mbr είναι το MBR που εμπεριέχει το αντικείμενο

R-Tree Ελα R-tree τάξης (m, M) έχει τα εξής χαρακτηριστικά : Κάθε ϕύλλο (αν δεν είναι ρίζα) μπορεί να περιέχει το πολύ M αντικείμενα (entries), ενώ ο ελάχιστος επιτρεπόμενος αριθμός είναι m M/2. Κάθε εγγραϕή είναι του τύπου (mbr, oid), όπου mbr είναι το MBR που εμπεριέχει το αντικείμενο Ο αριθμός των αντικειμένων που κάθε εσωτερικός κόμβος μπορεί να αποθηκεύσει είναι μεταξύ του m M/2 και M. Κάθε εγγραϕή είναι του τύπου (mbr, p), όπου p είναι ένας δείκτης σε κάποιο παιδί του κόμβου και mbr είναι το MBR που εμπεριέχει τα MBRs του παιδιού

R-Tree Ελα R-tree τάξης (m, M) έχει τα εξής χαρακτηριστικά : Κάθε ϕύλλο (αν δεν είναι ρίζα) μπορεί να περιέχει το πολύ M αντικείμενα (entries), ενώ ο ελάχιστος επιτρεπόμενος αριθμός είναι m M/2. Κάθε εγγραϕή είναι του τύπου (mbr, oid), όπου mbr είναι το MBR που εμπεριέχει το αντικείμενο Ο αριθμός των αντικειμένων που κάθε εσωτερικός κόμβος μπορεί να αποθηκεύσει είναι μεταξύ του m M/2 και M. Κάθε εγγραϕή είναι του τύπου (mbr, p), όπου p είναι ένας δείκτης σε κάποιο παιδί του κόμβου και mbr είναι το MBR που εμπεριέχει τα MBRs του παιδιού Ο ελάχιστος αριθμός εγγραϕών στην ρίζα είναι 2, εκτός αν είναι ϕύλλο

R-Tree Ελα R-tree τάξης (m, M) έχει τα εξής χαρακτηριστικά : Κάθε ϕύλλο (αν δεν είναι ρίζα) μπορεί να περιέχει το πολύ M αντικείμενα (entries), ενώ ο ελάχιστος επιτρεπόμενος αριθμός είναι m M/2. Κάθε εγγραϕή είναι του τύπου (mbr, oid), όπου mbr είναι το MBR που εμπεριέχει το αντικείμενο Ο αριθμός των αντικειμένων που κάθε εσωτερικός κόμβος μπορεί να αποθηκεύσει είναι μεταξύ του m M/2 και M. Κάθε εγγραϕή είναι του τύπου (mbr, p), όπου p είναι ένας δείκτης σε κάποιο παιδί του κόμβου και mbr είναι το MBR που εμπεριέχει τα MBRs του παιδιού Ο ελάχιστος αριθμός εγγραϕών στην ρίζα είναι 2, εκτός αν είναι ϕύλλο Ολα τα ϕύλλα είναι στο ίδιο επίπεδο

Να κατασκευαστεί R-tree με M = 3 R-Tree a b c d e g h f i l k j

Να κατασκευαστεί R-tree με M = 3 R-Tree a b c d e g h f i l k j i l a d g b c e h f k j

Να κατασκευαστεί R-tree με M = 3 R-Tree a b c d e R3 g R2 R4 h R1 i R5 j l k f R1 R2 R3 R4 R5 i l a d g b c e h f k j

Να κατασκευαστεί R-tree με M = 3 R-Tree R6 a b c R7 d e R3 g f R2 R4 h R1 i R5 j l k R6 R7 R1 R2 R3 R4 R5 i l a d g b c e h f k j

Στο R-Tree Η εισαγωγή γίνεται στα ϕύλλα

Στο R-Tree Η εισαγωγή γίνεται στα ϕύλλα Που θα πρέπει να εισάγουμε το σημείο Q μέσα στο δένδρο;

Στο R-Tree Η εισαγωγή γίνεται στα ϕύλλα Που θα πρέπει να εισάγουμε το σημείο Q μέσα στο δένδρο; Ξεκίνα από την ρίζα του δένδρου

Στο R-Tree Η εισαγωγή γίνεται στα ϕύλλα Που θα πρέπει να εισάγουμε το σημείο Q μέσα στο δένδρο; Ξεκίνα από την ρίζα του δένδρου Διέτρεξε το δένδρο επιλέγοντας το παιδί του οποίου το τετράγωνο χρειάζεται την ελάχιστη επέκταση για να συμπεριλάβει το Q

Στο R-Tree Η εισαγωγή γίνεται στα ϕύλλα Που θα πρέπει να εισάγουμε το σημείο Q μέσα στο δένδρο; Ξεκίνα από την ρίζα του δένδρου Διέτρεξε το δένδρο επιλέγοντας το παιδί του οποίου το τετράγωνο χρειάζεται την ελάχιστη επέκταση για να συμπεριλάβει το Q Μικρότερη αύξηση του εμβαδού

Στο R-Tree Η εισαγωγή γίνεται στα ϕύλλα Που θα πρέπει να εισάγουμε το σημείο Q μέσα στο δένδρο; Ξεκίνα από την ρίζα του δένδρου Διέτρεξε το δένδρο επιλέγοντας το παιδί του οποίου το τετράγωνο χρειάζεται την ελάχιστη επέκταση για να συμπεριλάβει το Q Μικρότερη αύξηση του εμβαδού Εάν υπάρχει χώρος στο σωστό ϕύλλο, κάνε την εισαγωγή. Διαϕορετικά διέσπασε τον κόμβο.

Στο R-Tree Η εισαγωγή γίνεται στα ϕύλλα Που θα πρέπει να εισάγουμε το σημείο Q μέσα στο δένδρο; Ξεκίνα από την ρίζα του δένδρου Διέτρεξε το δένδρο επιλέγοντας το παιδί του οποίου το τετράγωνο χρειάζεται την ελάχιστη επέκταση για να συμπεριλάβει το Q Μικρότερη αύξηση του εμβαδού Εάν υπάρχει χώρος στο σωστό ϕύλλο, κάνε την εισαγωγή. Διαϕορετικά διέσπασε τον κόμβο. Προσάρμοσε το δένδρο

Μέθοδος Ι : Exponential Algorithm Υπολογισμός split για όλα τις δυνατές ομάδες. Διάλεξε το βέλτιστο.

Μέθοδος II : Quadratic Algorithm Έστω S το σύνολο των Μ+1 ορθογωνίων που πρόκειται να διαμεριστούν. Βρες a και b στο S που μεγιστοποιούν το : area(mbr(a, b)) area(a) area(b)

Μέθοδος II : Quadratic Algorithm Βρες ένα μη χαρακτηρισμένο ορθογώνιο c που μεγιστοποιεί το area(mbr(a, c)) area(mbr(a)) (area(mbr(b, c)) area(mbr(b))) Η διαϕορά αυτή είναι μικρή όταν δεν υπάρχει μεγάλη διαϕοροποίηση στο ποιο MBR θα τοποθετηθεί το c και μεγάλη όταν η επιλογή είναι σημαντική Κάθε ϕορά επιλέγουμε το ορθογώνιο για το οποίο η επιλογή μεταξύ Α και Β είναι περισσότερο σημαντική

Μέθοδος ΙΙΙ : Linear Time Algorithm Παρόμοια με την Quadratic Αρχική επιλογή με βάση την μέγιστη απόσταση ως προς κάποια διάσταση Ανάθεση αντικείμενων που απομένουν, όπως πάνω

Στοιχείου από R-Tree Εάν ένα ϕύλλο δεν πάθει υπερχείλιση, απλά αναπροσαρμόζουμε τα MBR σε μονοπάτια από τη ρίζα Εάν συμβεί υπερχείλιση, πάρε από τον πλησιέστερο αδερϕό και αναδιοργάνωσε τα MBR. Σύνδεσε τους αδερϕούς κόμβους όπως σε ένα B+ δέντρο Πολλές ϕορές είναι περισσότερο επιθυμητό να διαγραϕεί ο κόμβος που έχει υπερχείλιση καθώς και οι κόμβοι του μονοπατιού ως την ρίζα και να γίνει επανεισαγωγή

Δυαδικό δέντρο Δημιουργείται διαμερίζοντας αναδρομικά το σύνολο δεδομένων ως προς κάποια διάσταση Για την εισαγωγή ενός στοιχείου ξεκινάμε από τη ρίζα και ανάλογα με το επίπεδο που βρισκόμαστε, συγκρίνουμε ώς προς κάποια διάσταση (π.χ. x ή y για 2d-tree) και ακολουθούμε τους αντίστοιχους δείκτες

Σύνολο Δεδομένων A(7, 2), B(5, 4), C(2, 3), D(4, 7), E(9, 6) 2d-tree 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Σύνολο Δεδομένων A(7, 2), B(5, 4), C(2, 3), D(4, 7), E(9, 6) 2d-tree A(7,2) 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 A A 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Σύνολο Δεδομένων A(7, 2), B(5, 4), C(2, 3), D(4, 7), E(9, 6) 2d-tree A(7,2) B(5,4) 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 B A B A 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Σύνολο Δεδομένων A(7, 2), B(5, 4), C(2, 3), D(4, 7), E(9, 6) 2d-tree A(7,2) B(5,4) C(2,3) 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 C B A C B A 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Σύνολο Δεδομένων A(7, 2), B(5, 4), C(2, 3), D(4, 7), E(9, 6) 2d-tree A(7,2) B(5,4) C(2,3) D(4,7) 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 C D B A C B D A 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Σύνολο Δεδομένων A(7, 2), B(5, 4), C(2, 3), D(4, 7), E(9, 6) 2d-tree A(7,2) B(5,4) C(2,3) D(4,7) E(9,6) 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 C D B A E C B D A E 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Χαρακτηριστικά Χωρίζουν τις περιοχές σε 4 τμήματα Ενας κόμβος Ν χωρίζει μία περιοχή σχεδιάζοντας μία οριζόντια και μία κάθετη γραμμή διαμέσου ενός σημείου

10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 NW SW NE SE

A(6, 5) 10 9 8 7 6 5 A 4 3 2 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 A NWSW NE SE NW SW NE SE

10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 A(6, 5) B(8, 9) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 A B A NWSW NE SE B NWSW NE SE NW SW NE SE

10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 C A(6, 5) B(8, 9) C(3, 2) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 A B C NWSW NE SE A NWSW NE SE B NWSW NE SE NW SW NE SE

10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 D C A(6, 5) B(8, 9) C(3, 2) D(2, 1) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 A B C NWSW NE SE D NWSW NE SE A NWSW NE SE B NWSW NE SE NW SW NE SE

10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 D C A(6, 5) B(8, 9) C(3, 2) D(2, 1) E(9, 3) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 A B E C NWSW NE SE D NWSW NE SE A NWSW NE SE B NWSW NE SE E NWSW NE SE NW NE SW SE

Τόσο στα όσο και στα kd-trees η μορϕή του δέντρου εξαρτάται από την σειρά εισαγωγής των σημείων Οι διαχωρισμοί της περιοχής μπορεί να είναι άνισοι Το MX Quadtree υποθέτει ότι η περιοχή αναπαρίσταται ως ένα πλέγμα διάστασης 2 d 2 d

B NWSW NE SE NW SW NE SE C A D NWSW NE SE NWSW NE SE NWSW NE SE C B A D NWSW NE SE NWSW NE SE NWSW NE SE NWSW NE SE

Σημειώσεις Yufeio Tao @ CUHK.HK http://www.cse.cuhk.edu.hk/ taoyf/ Raghu Ramakrishnan and Johannes Gehkre Database Management Systems Second Edition, McGraw Hill, 2000