Konumsal dizinleme yöntemlerinin karşılaştırılması

Abstract

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.