R-trees: a dynamic index structure for spatial searching 1984

1 介绍

• R树可以看作B树再高维空间的扩展。它很好的解决了在高维空间搜索等问题。
  • 采用了B树分割空间的思想，并在添加、删除操作时采用合并、分解结点的方法，保证树的平衡性
  • R树就是一棵用来存储高维数据的平衡树

2 R树数据结构

• R树采用了一种称为MBR(Minimal Bounding Rectangle，最小边界矩形)的方法，来分割空间
  • 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
  • R树的每个结点不存放空间要素的值。叶结点中存储该结点对应的空间要素的外包络矩形和空间要素标识

• 首先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
• 为了实现R树结构，用一个最小边界矩形恰好框住这个不规则区域
  • 这样就构造出了一个区域：R8
  • 其他实线包围住的区域，如R9，R10，R12等都是同样的道理
    • 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
  • 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

• 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

3 R树的查找

4 R树性质

• 除非它是根结点之外，所有叶子结点包含有m至M个记录索引（条目）。

  • 作为根结点的叶子结点所具有的记录个数可以少于m。通常，m=M/2。

• 每一个非叶子结点拥有m至M个孩子结点，除非它是根结点

• 所有叶子结点都位于同一层，因此R树为平衡树

5 叶子节点的结构

• 叶子结点所保存的数据形式为：(I, tuple-identifier)
  • tuple-identifier表示的是一个存放于数据库中的tuple，也就是一条记录，它是n维的。
  • I是一个n维空间的矩形，并可以恰好框住这个叶子结点中所有记录代表的n维空间中的点。
    • I=(I0,I1,…,In-1)
• 
• 
  • I所代表的就是图中的矩形
  • 有两个tuple-identifier，在图中即表示为那两个点

5 非叶子节点的结构

• R树的非叶子结点存放的数据结构为：(I, child-pointer)
  • child-pointer是指向孩子结点的指针
  • I是覆盖所有孩子结点对应矩形的矩形
• 

6 R树的插入

6.1 有足够的空间插入

• 由于插入的x所在的区域P2的数据条目仍然有足够的空间容纳条目x，且x的区域面积即MBR也位于区域P2之内
• 所以这种情况下，我们认为x拥有足够的插入空间。

’

6.2 增大MBR

由于插入的y所在的区域P2的数据条目仍然有足够的空间容纳条目y，但是y的区域面积即MBR并不完全位于P2的区域之内，因此我们在插入数据y后会导致P2区域的相应扩大

6.3 需要进行分裂的插入

• 由于插入的w所在的区域P1的数据条目已经没有足够的空间容纳条目w，因为假设我们定义R树的阶m=4，而区域P1已经容纳了四个条目「A，B，C，K」了，插入w后孩子数为5，已经超过m=4了
• 所以要进行分类操作，来保证树的平衡性

• 采用分裂算法对结点（区域）P2进行合理地分裂
  • 使其分裂成P1（包含A，B）和P5（包含k，w）两个结点
• 由于分裂之后原来根结点「P1，P2，P3，P4」变成了「P1，P2，P3，P，P5」，因此根结点的孩子数由4变成5，超过了阶数m=4.
  • 所以根结点也要进行分裂，分裂成Q1（包含P1，P5，P2）和Q2（包含P3，P4）两个结点

• 由于此时分裂已经传递到根结点，所以生成新的根结点记录Q1，Q2。

7 分裂

7.1 挑选seed

• 对于所有条目中的每一对E1和E2，计算可以包裹着E1，E2的最小限定框J=MBR(E1, E2) ，
  • 然后计算增量d= J-E1-E2.
    • 从 J 的面积中减去E1 和 E2 的面积，以找到包含两者所需的额外空间。
    • 这个增量 d 反映了将E1 和E2 放在同一个边界矩形中所需的“额外”空间。
  • 计算结束后选择d最大的一对（即增量最大）
    • 选择增量 d 最大的一对条目的原因是，这样可以保证分裂后，生成的两个分组之间的重叠区域最小

7.2 分类条目分组

• 挑选出seed1和seed2后，就将剩下的要分配的分裂条目分给这两个seed使它们各称为一个组
  • 这个分配的原则就是离谁比较“近”就和谁一组
    • 近指的是，对于条目E，分别计算可以包裹着E和seed1的最小限定框J1=MBR(E，seed1)， 可以包裹着E和seed2的最小限定框J2=MBR(E，seed2)
    • 再分别计算增量d1=J1-E-seed1，d2=J2-E-seed2。d1，d2哪个小就说明哪个“近”

8 删除

• B树删除过程中，如果出现结点的记录数少于半满（即下溢）的情况，则直接把这些记录与其他叶子的记录“融合”（两个相邻结点合并）
• R树却是直接重新插入

举例：

以下是原始的空间分割和R-tree

 现在删除一个绿色的区域

 此时对应的MBR中只有一条记录，不满足R树性质，发生下溢，将另一个绿色的区域放入链表中

 放入链表后，上层MBR也只有一条记录，所以也放入链表中

 分别进行插入操作（也是一样，先找到矩形应该插入的位置，然后判断是否需要分裂）

参考内容：什么是R树？ - 知乎 (zhihu.com)

空间数据索引RTree（R树）完全解析及Java实现 - 佳佳牛 - 博客园 (cnblogs.com)