En mycket viktig klass av rumsliga frågor består av närmaste granne (NN) fråga och dess variationer. Många studier under det senaste årtiondet använder R-trees som sina underliggande indexstrukturer för att hantera NN frågor på ett effektivt sätt. Den allmänna metoden är att använda R-träd i två faser. Först används R-tree hierarkiska struktur för att snabbt anlända till grannskapet av resultatet uppsättningen. För det andra, R-tree noder skär med det lokala grannskapet (Search Region) av ett första svar undersöks för att hitta alla medlemmar av resultatet som. Medan R-träd är mycket effektiva för den första fasen, de brukar resultera i onödig undersökning av många noder som ingen eller bara en liten delmängd av deras inklusive punkter tillhör det faktiska resultatet uppsättningen. Å andra sidan har flera studier nyligen visat att Voronoi-diagrammet är mycket effektivt när det gäller att utforska en NN-sökregion, samtidigt som deras ankomst till denna region är långsam på grund av bristen på en effektiv tillträdesmetod. I detta dokument föreslår vi en ny indexstruktur, kallad VoR-Tree, som införlivar Voronoidiagram i R-trädet och drar nytta av det bästa av båda världarna. Den grova granule rektangel noder av R-tree gör det möjligt för oss att komma till sökregionen i logaritmisk tid medan den fina granule polygoner Voronoi diagram gör att vi effektivt kakel eller täcka regionen och hitta resultatet. Med hjälp av VoR-Tree föreslår vi effektiva algoritmer för olika Nearest Neighbor-frågor, och visar att våra algoritmer har bättre I/O komplexitet än sina bästa konkurrenter.
I REF, ett index som kallas VoR-Tree är utformad för att slå samman Voronoi diagram till R-tree för att svara på olika närmaste granne frågor.
VoR-Tree: R-trees with Voronoi Diagrams for Efficient Processing of Spatial Nearest Neighbor Queries
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}