Abstrakt. Syftet med detta dokument är att presentera en ny indexeringsteknik som ger ett effektivt stöd för att hämta och hantera rumsliga data. Traditionellt är kartläggningen mellan skikt (i ett tematiskt perspektiv) och indexstrukturer en till en. Varje lager är associerat med en indexstruktur. I vissa tidigare arbeten har vi presenterat en datastruktur, FI-Quadtree som hanterar en uppsättning bilder med bara en indexstruktur. Denna hantering är ett raster-orienterat format. I detta dokument fokuserar vi på bearbetningen av dessa objekt ur vektororienterad formsynvinkel. Multi-Layer Quadtree (ML-Quadtree) är en ny datastruktur som möjliggör lagring och bearbetning av flera lager samtidigt. Denna struktur är baserad på PMQuadtree, som tillåter lagring av endast en lagerkarta. Syftet med ML-Quadtree är att kunna hantera, lagra och utföra frågor bland flera lager samtidigt. Utformningen och manipuleringen av den föreslagna strukturen presenteras i detta dokument, medan genomförandet och försöksresultatet kommer att behandlas i ett senare dokument.
I detta dokument presenterar vi en teoretisk och empirisk utvärdering av hur den struktur som införts i REF fungerar.
ML-Quadtree: The Design of an Efficient Access Method for Spatial Database Systems
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}