透过空间角度理解GiST索引的构造-低调大师

透过空间角度理解GiST索引的构造

2017-08-25 698

背景

可以支持空间检索的GiST索引的数据结果到底是什么样的呢？

本文为以下两篇文档的增补：

《Greenplum 空间(GIS)数据检索 B-Tree & GiST 索引实践 - 阿里云HybridDB for PostgreSQL最佳实践》

《PostGIS空间索引(GiST、BRIN、R-Tree)选择、优化 - 阿里云RDS PostgreSQL最佳实践》

GiST索引的构造

我们可以用空间的思想来理解它，比如我在这篇文档中讲解了为什么我们需要通过数据规整来提高geohash b-tree的检索效率。

《Greenplum 空间(GIS)数据检索 B-Tree & GiST 索

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Greenplum 空间(GIS)数据检索 B-Tree & GiST 索引实践 - 阿里云HybridDB for PostgreSQL最...

标签 PostgreSQL , GIS , PostGIS , Greenplum , 空间检索 , GiST , B-Tree , geohash 背景气象数据、地震数据、室内定位、室外定位、手机、车联网、还有我们最喜欢的“左划不喜欢、右划喜欢”，越来越多的位置属性的数据。将来会越来越多。基于GIS的数据分析、OLTP业务也越来越受到决策者的青睐，例如商场的选址决策，O2O的广告营销等。有很多基于多边形、时间、用户对象属性过滤的需求。阿里云HybridDB for PostgreSQL是一个支持GIS数据类型处理的MPP分布式数据库，支持海量的GIS数据的存储和分析处理。支持三种索引接口： bitmap btree gist 三种索引的原理请参考《PostgreSQL 9种索引的原理和应用场景》在Greenplum中，GiST索引比较重（是

2017-08-25

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标签 PostgreSQL , GIS , PostGIS , Greenplum , 空间检索 , GiST , B-Tree , geohash 背景《Greenplum 行存、列存，堆表、AO表的原理和选择》以上文档详细的介绍了行存、列存，堆表、AO表的原理以及选择的依据。《一个简单算法可以帮助物联网,金融用户节约98%的数据存储成本 (PostgreSQL,Greenplum帮你做到)》以上文档介绍了提升基于列存的全局数据压缩比的方法。《解密上帝之手 - 阿里云HDB for PostgreSQL数据库metascan特性(存储级、块级、batch级过滤与数据编排)》以上文档介绍了局部编排，以及阿里云HDB for PostgreSQL数据库的metascan特性，（在不需要索引的情况下，如何提升任意列的选择性）。压缩实际

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