Konumsal dizinleme yöntemlerinin karşılaştırılması
Özet
Bilgisayar bilimlerinde yaşanan gelişmelerle ve bunların sonucu olarak
üretilen teknolojilerin artmasıya birlikte coğrafi bilgi sistemleri (CBS) ve bilgisayar
destekli tasarım (BDT) uygulamaları gibi temel veri tiplerinden farklı, konumsal veri
tipleriyle de ilgilenen sistemler günlük hayatta daha sık yer almaya başlamıştır. Bu
farklı ve karmaşık veri tiplerinden oluşan büyük veri kümelerinde sorguları verimli
işleyebilmek için konumsal erişim yöntemleri gereklidir. Open Geospatial
Consortium (OGC) tarafından sektörel bazda ortak standartlar belirlense de
dizinleme konusunda şu ana kadar kabul gören herhangi bir standart yoktur.
TUBITAK tarafından desteklenen SOBAG-105K040 Evliya Çelebi Coğrafi
Bilgi Çekirdeği Projesi kapsamında, konumsal dizinleme yöntemleri incelenmiş ve
karşılaştırmalı olarak değerlendirilmiştir. İncelenen yöntemler R-ağacı, STR-ağacı
ve MX-CIF 4’lü ağacıdır. İstatistiksel dağılımlar ve Bezier eğrileri yardımıyla
üretilen sentetik veriler kullanılarak uygulanan test senaryoları ile başarımları
kıyaslanan bu yöntemler arasında en başarılı sonuçları STR-ağacı vermiştir. Fakat
durağan veri kümelerine daha uygun olan bu yöntem sık veri güncellemesi yapılan
sistemlerde sıkça yeniden yapılandırma işlemi gerektirecektir. Dinamik ortamlarda
R-ağacı veya MX-CIF 4’lü ağacı kullanılması daha uygun olacaktır.