| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·课题背景与研究意义 | 第8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-10页 |
| ·国外几种常用的商业数据库的多维索引技术 | 第10-11页 |
| ·Oracle 空间数据索引(Oracle Spatial) | 第10-11页 |
| ·IBM 空间数据刀片（Spatial DataBlade） | 第11页 |
| ·MySQL 空间数据扩展（MySQL Spatial Extensions） | 第11页 |
| ·ESRI 空间数据引擎（Spatial Data Engine） | 第11页 |
| ·本论文主要研究内容及组织 | 第11-13页 |
| ·研究内容 | 第11-12页 |
| ·论文的组织结构 | 第12-13页 |
| 第二章 多维索引技术相关概念 | 第13-19页 |
| ·空间数据 | 第13-14页 |
| ·空间数据的概念 | 第13页 |
| ·空间数据的三个主要信息范畴 | 第13-14页 |
| ·空间数据的特征 | 第14页 |
| ·空间检索 | 第14-17页 |
| ·空间查询 | 第14-15页 |
| ·目标近似 | 第15-16页 |
| ·基于目标近似的空间检索过程 | 第16-17页 |
| ·多维索引 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 R-树多维索引分析 | 第19-37页 |
| ·R-树 | 第19-28页 |
| ·R-树及其特点 | 第19-20页 |
| ·查找（R_Seareh）算法 | 第20-21页 |
| ·插入(R_Insert)算法 | 第21-22页 |
| ·ChooseLeaf 算法 | 第22页 |
| ·AdjustTree 算法 | 第22页 |
| ·删除(R_Delete)算法 | 第22-23页 |
| ·FindLeaf 算法 | 第23-24页 |
| ·CondenseTree 算法 | 第24页 |
| ·SplitNode 算法 | 第24页 |
| ·PickSeed 算法 | 第24-25页 |
| ·PickNext 算法 | 第25页 |
| ·最近邻查询(Nearest Neighbors Query)算法 | 第25-28页 |
| ·R~*-树 | 第28-32页 |
| ·R~*-树及其特点 | 第28-29页 |
| ·插入路径选择机制 | 第29-30页 |
| ·结点有效分裂机制 | 第30-31页 |
| ·强制重新插入策略 | 第31-32页 |
| ·R-树性能分析 | 第32-35页 |
| ·本章小结 | 第35-37页 |
| 第四章 R-树动态生成技术及其改进 | 第37-46页 |
| ·R-树及R~*-树分析 | 第37-38页 |
| ·针对R~*-树强制重新插入算法的改进 | 第38-40页 |
| ·相关概念定义 | 第38-39页 |
| ·改进的R~*-树强制重新插入算法 | 第39-40页 |
| ·影响多维索引结构性能的因素 | 第40页 |
| ·实验结果与分析 | 第40-44页 |
| ·实验环境 | 第40页 |
| ·索引文件的设计 | 第40-41页 |
| ·两种多维索引方法创建检索树性能比较 | 第41-43页 |
| ·两种多维索引方法利用K-最邻近查询方法检索性能比较 | 第43-44页 |
| ·本章结论 | 第44-46页 |
| 第五章 R-树静态生成技术及其改进 | 第46-55页 |
| ·R-树的两类生成方法比较 | 第46-47页 |
| ·R-树静态生成技术 | 第47-49页 |
| ·通用自底向上的方式 | 第47页 |
| ·Low-x R-树 | 第47-48页 |
| ·Hilbert R-树 | 第48-49页 |
| ·HILBERT R-树的改进的方法 | 第49-51页 |
| ·New Hilbert R-树算法基本思想 | 第49页 |
| ·New Hilbert R-树算法描述 | 第49-51页 |
| ·实验结果与分析 | 第51-54页 |
| ·实验环境 | 第51页 |
| ·两种多维索引方法性能比较 | 第51-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第六章 总结和展望 | 第55-57页 |
| ·完成的主要工作 | 第55页 |
| ·进一步要研究的方向 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间公开发表的学术论文 | 第62页 |
