如何加快R树构建的过程暨答复debogger

感谢 debogger 在我的文章

RTree.c 最新源代码

评论如下：

“cheungmine 同学的源代码确实不错,尤其是线程安全的. 我有500万的MBR, 每次建立R树需要3 分钟, 能不能把建立好的树保存到一个文件,然后下次我好很快的读取, 再次形成原来的树? 就是 serialize R-tree, 然后deserialize R-tre ”

感谢 debogger 的评论。其实我也考虑过这个问题。但是，序列化和反序列化或称持久化和反持久化，其实从一个二进制格式构建与从源数据构建没有本质的区别。从一个二进制格式构建的优点是快速（这个也存在疑问？），缺点是必须维护这样的数据源。而从源数据从头构建R树的过程，其实不见得慢。关键你的代码怎么写。一个有效的方法是，对源数据进行某种网格化的处理，也就是如果你的数据基于浮点数，那么显然12345.123和12345.321是不同的，如果你认为他们是相同的，那么就是要保留到个位（小数点前面1位）。因此构建R树的时候，采用适当的粒度，而不是直接采用原来的数据，肯定可以加快这个过程（R树的节点大大减少）。但是给定窗口查询的时候，需要在R树搜索之后的结果里再使用逐个比较。总之，我这样做的结果是效率大大提高，不像你说的那样，500万需要3分钟。

另外，你也可以做分区R树。就是把500万分成4份或更多。然后用多核或多线程，这样你要维护4棵树，但是，显然，构建R树的过程会更快。你多想想，多试试。一定可以做的更快，更好。不要纠结于serialize R-tree, 然后deserialize R-tree。