Konumsal dizinleme yöntemlerinin karşılaştırılması
Comparison of spatial indexing methods
Yazar: MURAT SEÇKİN AYHAN
Danışman: PROF. HAYRİ SEVER
Başkent Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2007
Konu: Bilgi ve Belge Yönetimi = Information and Records Management ; Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
KONUMSAL DİZİNLEME YÖNTEMLERİNİNKARŞILAŞTIRILMASIMURAT SEÇKİN AYHANÖzetBilgisayar bilimlerinde yaşanan gelişmelerle ve bunların sonucu olaraküretilen teknolojilerin artmasıya birlikte coğrafi bilgi sistemleri (CBS) ve bilgisayardestekli tasarım (BDT) uygulamaları gibi temel veri tiplerinden farklı, konumsal veritipleriyle de ilgilenen sistemler günlük hayatta daha sık yer almaya başlamıştır. Bufarklı ve karmaşık veri tiplerinden oluşan büyük veri kümelerinde sorguları verimliişleyebilmek için konumsal erişim yöntemleri gereklidir. Open GeospatialConsortium (OGC) tarafından sektörel bazda ortak standartlar belirlense dedizinleme konusunda şu ana kadar kabul gören herhangi bir standart yoktur.TUBITAK tarafından desteklenen SOBAG-105K040 Evliya Çelebi CoğrafiBilgi Çekirdeği Projesi kapsamında, konumsal dizinleme yöntemleri incelenmiş vekarşılaştırmalı olarak değerlendirilmiştir. İncelenen yöntemler R-ağacı, STR-ağacıve MX-CIF 4'lü ağacıdır. İstatistiksel dağılımlar ve Bezier eğrileri yardımıylaüretilen sentetik veriler kullanılarak uygulanan test senaryoları ile başarımlarıkıyaslanan bu yöntemler arasında en başarılı sonuçları STR-ağacı vermiştir. Fakatdurağan veri kümelerine daha uygun olan bu yöntem sık veri güncellemesi yapılansistemlerde sıkça yeniden yapılandırma işlemi gerektirecektir. Dinamik ortamlardaR-ağacı veya MX-CIF 4'lü ağacı kullanılması daha uygun olacaktır.Anahtar Kelimeler : Konumsal Dizinleme, Konumsal Erişim Yöntemi,Konumsal Veritabanı, Bezier Eğrisi, PostgreSQL, R-ağacı, STR-ağacı, MX-CIF4'lü ağacı

Abstract:
COMPARISON OF SPATIAL INDEXING METHODSMURAT SEÇKİN AYHANAbstractAccording to achievements in computer sciences and resultingtechnologies, such as geographic information systems (GIS) and computer aideddesign (CAD) applications those have interest in spatial data types which aredifferent from primitive data types like integers, characters etc., take more placenowadays. To query these different, complex and also huge volumes of data in anefficient way, some spatial indexing methods are urgent. Common standards ondata types and representations have been defined by the Open GeospatialConsortium (OGC), but nothing about spatial indexing has occurred yet precisely.In the concept of the research project named Evliya Çelebi GeographicInformation Core, funded by TUBITAK under the code SOBAG-105K040, generalobjective is to study spatial indexing methods and to compare their performances.Three spatial indexing methods examined are: R-tree, STR-tree and MX-CIFQuadtree. Data sets are generated synthetically by Gaussian and uniformdistributions, and Bezier curves. Window queries are applied in test scenarios.To conclude, we can say that STR-tree has the best results. Because of itsinternal structure and definition, STR-tree targets static data sets. If dynamic datainsertions and deletions occur frequently, reorganization is urgent. R-tree and MX-CIF Quadtree are more suitable for dynamic environments.Keywords : Spatial Indexing, Spatial Access Method, Spatial Database,Bezier Curve, PostgreSQL, R-tree, STR-tree, MX-CIF Quadtree