Bx-tree
ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ, ಬಿಎಕ್ಸ್ ಮರವು ಚಲಿಸುವ ವಸ್ತುಗಳಿಗೆ ದಕ್ಷ ಬಿ + ಮರ-ಆಧಾರಿತ ಸೂಚ್ಯಂಕ ರಚನೆಗಳನ್ನು ನವೀಕರಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುವ ಒಂದು ಪ್ರಶ್ನೆಯಾಗಿದೆ. ಸೂಚ್ಯಂಕದ ರಚನೆ Bx-ಮರದ ಮೂಲ ರಚನೆಯು B + ಮರವಾಗಿದ್ದು, ಇದರಲ್ಲಿ ಆಂತರಿಕ ನೋಡ್ಗಳು ಕೋಶವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ಅದರ ಬಲ ಸಹೋದರನಿಗೆ ಪಾಯಿಂಟರ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. Bx-ಮರದ ಹಿಂದಿನ ಆವೃತ್ತಿಯಲ್ಲಿ, ಲೀಫ್ ನೋಡ್ಗಳು ಚಲಿಸುವ-ವಸ್ತುವಿನ ಸ್ಥಳಗಳನ್ನು ಸೂಚ್ಯಂಕಗೊಳಿಸಲಾಗಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅನುಗುಣವಾದ ಸೂಚ್ಯಂಕ ಸಮಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ. ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ಡ್ ಆವೃತ್ತಿಯಲ್ಲಿ, ಪ್ರತಿ ಲೀಫ್ ನೋಡ್ ನಮೂದು ಐಡಿ, ವೇಗ, ಏಕ-ಆಯಾಮದ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಮೌಲ್ಯ ಮತ್ತು ವಸ್ತುವಿನ ಇತ್ತೀಚಿನ ನವೀಕರಣ ಸಮಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಚಲಿಸುವ ವಸ್ತುಗಳ ಸ್ಥಳಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸದಿರುವ ಮೂಲಕ ಫ್ಯಾನ್ಔಟ್ ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಇವುಗಳನ್ನು ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಮೌಲ್ಯಗಳಿಂದ ಪಡೆಯಬಹುದು. ಚಲಿಸುವ ವಸ್ತುಗಳಿಗೆ B + ಮರವನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಅನೇಕ ಇತರ ಚಲಿಸುವ ವಸ್ತುಗಳ ಸೂಚ್ಯಂಕಗಳಂತೆ, ಎರಡು ಆಯಾಮದ ಚಲಿಸುವ ವಸ್ತುವನ್ನು O = (x, y), (vx, vy), t) ಎಂದು ರೇಖೀಯ ಕಾರ್ಯವಾಗಿ ರೂಪಿಸಲಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ (x, y) ಮತ್ತು (vx, vy) ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಮಯದ ನಿದರ್ಶನದಲ್ಲಿ ವಸ್ತುವಿನ ಸ್ಥಳ ಮತ್ತು ವೇಗ t, ಅಂದರೆ ಕೊನೆಯ ನವೀಕರಣದ ಸಮಯ. ಬಿ + ಮರವು ಏಕ-ಆಯಾಮದ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸೂಚಿಸುವ ಒಂದು ರಚನೆಯಾಗಿದೆ. ಬಿ + ಮರವನ್ನು ಚಲಿಸುವ ವಸ್ತುವಿನ ಸೂಚ್ಯಂಕವಾಗಿ ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಲುವಾಗಿ, ಬಿಎಕ್ಸ್-ಮರವು ರೇಖೀಯಗೊಳಿಸುವ ತಂತ್ರವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಟಿ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ವಸ್ತುಗಳ ಸ್ಥಳವನ್ನು ಏಕ ಆಯಾಮದ ಮೌಲ್ಯಕ್ಕೆ ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಮೊದಲು ಅವುಗಳ ನವೀಕರಣದ ಸಮಯಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ವಿಭಜಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಒಂದೇ ವಿಭಾಗದೊಳಗಿನ ವಸ್ತುಗಳಿಗೆ, Bx-ಮರವು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಅವುಗಳ ಸ್ಥಳಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ರೇಖೀಯ ಅಂತರ್ವೇಶನದಿಂದ ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಹಾಗೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ, Bx-ಮರವು ಪ್ರತಿ ವಸ್ತುವಿನ ನವೀಕರಣ ಸಮಯವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸದೆ ಒಂದೇ ವಿಭಾಗದೊಳಗಿನ ಎಲ್ಲಾ ವಸ್ತುಗಳ ಸ್ಥಿರವಾದ ನೋಟವನ್ನು ಇಡುತ್ತದೆ. ಎರಡನೆಯದಾಗಿ, ಜಾಗವನ್ನು ಗ್ರಿಡ್ನಿಂದ ವಿಭಜಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಜಾಗವನ್ನು ತುಂಬುವ ವಕ್ರರೇಖೆಯ ಪ್ರಕಾರ ವಿಭಾಗದೊಳಗೆ ವಸ್ತುವಿನ ಸ್ಥಳವನ್ನು ರೇಖೀಯಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪೀನೋ ಅಥವಾ ಹಿಲ್ಬರ್ಟ್ ವಕ್ರಾಕೃತಿಗಳು. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ವಿಭಜನಾ ಸಂಖ್ಯೆ (ಸಮಯದ ಮಾಹಿತಿ) ಮತ್ತು ರೇಖೀಯ ಕ್ರಮದ (ಸ್ಥಳದ ಮಾಹಿತಿ) ಸಂಯೋಜನೆಯೊಂದಿಗೆ, ಒಂದು ವಸ್ತುವನ್ನು ಬಿಎಕ್ಸ್-ಟ್ರೀಯಲ್ಲಿ ಒಂದು ಆಯಾಮದ ಸೂಚ್ಯಂಕ ಕೀಯಿ ಬಿಎಕ್ಸ್ ವ್ಯಾಲ್ಯೂನೊಂದಿಗೆ ಸೂಚ್ಯಂಕ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆಃ ಇಲ್ಲಿ ಸೂಚ್ಯಂಕ-ವಿಭಜನೆಯು ನವೀಕರಣ ಸಮಯದಿಂದ ನಿರ್ಧರಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಸೂಚ್ಯಂಕ ವಿಭಜನೆಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಎಕ್ಸ್ಆರ್ಇಪಿ ಸೂಚ್ಯಂಕದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ವಸ್ತುವಿನ ಸ್ಥಾನದ ಸ್ಥಳ ತುಂಬುವ ವಕ್ರ ಮೌಲ್ಯವಾಗಿದೆ, ಇದು ಎಕ್ಸ್ನ ಬೈನರಿ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು "+" ಎಂದರೆ ಸಂಯೋಜನೆ ಎಂದರ್ಥ. O ((7,2), (-0.1,0.05), 10), tmu = 120 ಎಂಬ ಒಂದು ವಸ್ತುವನ್ನು ನೀಡಿದರೆ, O ನ Bx ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಈ ಕೆಳಗಿನಂತೆ ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಬಹುದು. ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿರುವಂತೆ 0 ನೇ ವಿಭಾಗದಲ್ಲಿ O ಅನ್ನು ಸೂಚಿಕೆ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಸೂಚ್ಯಂಕ ವಿಭಜನೆ = (00) 2. ಪಾರ್ಟಿಷನ್ 0ರ ಲೇಬಲ್ ಟೈಮ್ಸ್ಟ್ಯಾಂಪ್ನಲ್ಲಿ Oನ ಸ್ಥಾನವು (1,5) ಆಗಿದೆ. Z-ವಕ್ರರೇಖೆಯನ್ನು ಕ್ರಮ = 3 ರೊಂದಿಗೆ ಬಳಸುವುದರಿಂದ, O ನ Z-ಮೌಲ್ಯ, ಅಂದರೆ, xrep ಯು (090011) 2 ಆಗಿರುತ್ತದೆ. ಸೂಚ್ಯಂಕ ವಿಭಜನೆ ಮತ್ತು ಎಕ್ಸ್ಆರ್ಇಪಿ, ಬಿಎಕ್ಸ್ ವ್ಯಾಲ್ಯೂ (00010011) 2 = 19 ಅನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆ O ((0,6), (0.2,-0.3), 10) ಮತ್ತು tmu = 120 ನಂತರ ವಿಭಾಗದ ಲೇಬಲ್ ಟೈಮ್ಸ್ಟ್ಯಾಂಪ್ನಲ್ಲಿ O ನ ಸ್ಥಾನಃ? ??? ಸೇರ್ಪಡೆ, ನವೀಕರಣ ಮತ್ತು ಅಳಿಸುವಿಕೆ ಹೊಸ ವಸ್ತುವನ್ನು ನೀಡಿದರೆ, ಅದರ ಸೂಚ್ಯಂಕ ಕೀಲಿಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ವಸ್ತುವನ್ನು ಬಿ + ಮರದಲ್ಲಿರುವಂತೆ ಬಿಎಕ್ಸ್-ಮರಕ್ಕೆ ಸೇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ನವೀಕರಣವು ಅಳಿಸುವಿಕೆಯ ನಂತರ ಅಳವಡಿಕೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ಸೂಚ್ಯಂಕದ ಇತ್ತೀಚಿನ ಕೀಲಿಯನ್ನು ಇರಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯಕ ರಚನೆಯನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಕೀಲಿಯನ್ನು ಹುಡುಕುವ ಮೂಲಕ ವಸ್ತುವನ್ನು ಅಳಿಸಬಹುದು. ಮರದ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ಮೊದಲು ಸೂಚ್ಯಂಕದ ಕೀಲಿಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ, Bx-ಮರವು ನೇರವಾಗಿ B + ಮರದ ಉತ್ತಮ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಆನುವಂಶಿಕವಾಗಿ ಪಡೆಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ನವೀಕರಣ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯ ಪ್ರಶ್ನೆಯು ಪ್ರಸ್ತುತ ಸಮಯಕ್ಕಿಂತ ಮೊದಲು ಅಲ್ಲದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಆಯತಾಕಾರದ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯೊಳಗೆ ಬರುವ ಎಲ್ಲಾ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯುತ್ತದೆ. ಬಿಎಕ್ಸ್-ಟ್ರೀ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸಲು ಕ್ವೆರಿ-ವಿಂಡೋ ವಿಸ್ತರಣೆಯ ತಂತ್ರವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಬಿಎಕ್ಸ್-ಟ್ರೀ ಒಂದು ವಸ್ತುವಿನ ಸ್ಥಳವನ್ನು ಅದರ ನವೀಕರಣದ ಸಮಯದ ಸ್ವಲ್ಪ ಸಮಯದ ನಂತರ ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದರಿಂದ, ವಿಸ್ತರಣೆಯು ಎರಡು ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆಃ ಒಂದು ಸ್ಥಳವನ್ನು ಹಿಂದಿನ ಸಮಯಕ್ಕೆ ಮರಳಿ ತರಬೇಕು ಅಥವಾ ನಂತರದ ಸಮಯಕ್ಕೆ ಮುಂದಕ್ಕೆ ತರಬೇಕು. ಮುಖ್ಯ ಉದ್ದೇಶವೆಂದರೆ ಕ್ವೆರಿ ವಿಂಡೋವನ್ನು ದೊಡ್ಡದಾಗಿಸುವುದು, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಅದರ ಲೇಬಲ್ ಟೈಮ್ಸ್ಟ್ಯಾಂಪ್ನಲ್ಲಿ ಕ್ವೆರಿ ವಿಂಡೋದಲ್ಲಿ ಸ್ಥಾನಗಳಿಲ್ಲದ ಎಲ್ಲಾ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಅದು ಸುತ್ತುವರೆದಿರುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಕ್ವೆರಿ ಟೈಮ್ಸ್ಟ್ಯಾಂಪ್ನಲ್ಲಿ ಕ್ವೆರಿ ವಿಂಡೋವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸುತ್ತದೆ. ವಿಸ್ತರಣೆಯ ನಂತರ, ವಿಸ್ತರಿಸಿದ ಕ್ವೆರಿ ವಿಂಡೋದಲ್ಲಿ ಬೀಳುವ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು Bx-ಮರದ ವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ಹಾದುಹೋಗಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ವಿಭಾಗದಲ್ಲೂ, ಸ್ಪೇಸ್-ಫಿಲ್ಲಿಂಗ್ ಕರ್ವ್ನ ಬಳಕೆಯು ಸ್ಥಳೀಯ, ಎರಡು-ಆಯಾಮದ ಜಾಗದಲ್ಲಿ ಶ್ರೇಣಿಯ ಪ್ರಶ್ನೆಯು ರೂಪಾಂತರಗೊಂಡ, ಒಂದು-ಆಯಾಮದ ಜಾಗದಲ್ಲಿ ಶ್ರೇಣಿಯ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ಗುಂಪಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದರ್ಥ. ವಕ್ರ ದತ್ತಾಂಶಗಳ ವಿಸ್ತರಣೆಯ ನಂತರ ಅತಿಯಾದ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಶ್ನೆಯ ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು, ಕ್ವೆರಿ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದೆ, ಇದು ಅನಗತ್ಯ ಪ್ರಶ್ನೆಯ ವಿಸ್ತರಣೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪ್ರಶ್ನೆಯ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ. ಕೆ ಹತ್ತಿರದ ನೆರೆಯವರ ಪ್ರಶ್ನೆ ಕೆ ಹತ್ತಿರದ ನೆರೆಯವರ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಕೆ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುವವರೆಗೆ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ವಿಸ್ತೃತ ಹುಡುಕಾಟ ಪ್ರದೇಶದೊಂದಿಗೆ ಶ್ರೇಣಿಯ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿತವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಮೂಲಕ ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ. ದಿ ಐಡಿಸ್ಟೆನ್ಸ್ ಟೆಕ್ನಿಕ್ನಲ್ಲಿ ಇದೇ ರೀತಿಯ ಪ್ರಶ್ನಾವಳಿ ಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಮತ್ತೊಂದು ಸಾಧ್ಯತೆಯಾಗಿದೆ. ಇತರ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಮಧ್ಯಂತರ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು, ನಿರಂತರ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಇತ್ಯಾದಿಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಲು ಶ್ರೇಣಿಯ ಪ್ರಶ್ನೆ ಮತ್ತು ಕೆ ನಿಯರೆಸ್ಟ್ ನೈಬರ್ ಕ್ವೆರಿ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ವಿಸ್ತರಿಸಬಹುದು. Bx-ಮರವು B + ಮರದ ಸೂಚ್ಯಂಕದ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ಸೂಚ್ಯಂಕವಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ಅಳವಡಿಕೆ, ಅಳಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಹುಡುಕಾಟ ಸೇರಿದಂತೆ Bx-ಮರದಲ್ಲಿನ ಎಲ್ಲಾ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು B + ಮರದಲ್ಲಿರುವ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಂತೆಯೇ ಇರುತ್ತವೆ. ಈ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ಅನುಷ್ಠಾನವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಡಿಬಿಎಂಎಸ್ನಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾದ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವಾಗಿ ಸೂಚ್ಯಂಕದ ಕೀಲಿಯನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವುದು ಒಂದೇ ವ್ಯತ್ಯಾಸವಾಗಿದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಕರ್ನಲ್ ಅನ್ನು ಮುಟ್ಟದೆ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಡಿಬಿಎಂಎಸ್ನಲ್ಲಿ ಬಿಎಕ್ಸ್-ಮರವನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸಬಹುದು. SPADE ಎಂಬುದು ಜನಪ್ರಿಯ ರಿಲೇಷನಲ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಮೈಎಸ್ಕ್ಯೂಎಲ್ನ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ಮೂವಿಂಗ್ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಮ್ಯಾನೇಜ್ಮೆಂಟ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಆಗಿದೆ, ಇದು ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ಗಳನ್ನು ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಮಾಡಲು Bx-ಟ್ರೀ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಅನುಷ್ಠಾನದಲ್ಲಿ, ಚಲಿಸುವ ವಸ್ತುವಿನ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಮೈಎಸ್ಕ್ಯೂಎಲ್ನಲ್ಲಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಮಾಣಿತ ಎಸ್. ಕ್ಯೂ. ಎಲ್ ಹೇಳಿಕೆಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇವುಗಳನ್ನು ಸಂಬಂಧಿತ ಎಂಜಿನ್ನಲ್ಲಿ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಸಂಸ್ಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಎಲ್ಲಕ್ಕಿಂತ ಮುಖ್ಯವಾಗಿ, ಇವೆಲ್ಲವನ್ನೂ ಮೈಎಸ್ಕ್ಯೂಎಲ್ ಕೋರ್ಗೆ ನುಸುಳದೆ ಅಚ್ಚುಕಟ್ಟಾಗಿ ಮತ್ತು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಸಾಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾ ವಕ್ರತೆಯೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಶ್ರುತಿ ಸಂಭಾವ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆ ಬಿಎಕ್ಸ್ ಮರವು ಎರಡು ಆಯಾಮದ ಸ್ಥಳವನ್ನು ಒಂದು ಆಯಾಮದ ಕೀಲಿಯಾಗಿ ಮ್ಯಾಪ್ ಮಾಡುವಾಗ ಬಾಹ್ಯಾಕಾಶ ವಿಭಜನೆಗಾಗಿ ಗ್ರಿಡ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಇದು ವಕ್ರವಾದ ದತ್ತಾಂಶದೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವಾಗ ಪ್ರಶ್ನೆ ಮತ್ತು ನವೀಕರಣ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳೆರಡಕ್ಕೂ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಅವನತಿಯನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಬಹುದು. ಗ್ರಿಡ್ ಕೋಶವು ಅತಿಯಾದ ಗಾತ್ರದಲ್ಲಿದ್ದರೆ, ಕೋಶದಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ವಸ್ತುಗಳು ಇರುತ್ತವೆ. ಕೋಶದಲ್ಲಿನ ವಸ್ತುಗಳು ಸೂಚ್ಯಂಕಕ್ಕೆ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿರದ ಕಾರಣ, ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಬಿ + ಮರದಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಓವರ್ಫ್ಲೋ ನೋಡ್ಗಳು ಇರುತ್ತವೆ. ಓವರ್ಫ್ಲೋ ಪುಟಗಳ ಅಸ್ತಿತ್ವವು ಮರದ ಸಮತೋಲನವನ್ನು ನಾಶಪಡಿಸುವುದಲ್ಲದೆ ನವೀಕರಣ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ, ನೀಡಲಾದ ಪ್ರಶ್ನಾವಳಿ ಪ್ರದೇಶಕ್ಕೆ, ದೊಡ್ಡ ಕೋಶವು ಹೆಚ್ಚು ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕತೆಯನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಸಮಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ಜಾಗವನ್ನು ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾದ ಗ್ರಿಡ್ನೊಂದಿಗೆ ವಿಭಜಿಸಿದರೆ, ಅಂದರೆ. ಸಣ್ಣ ಜೀವಕೋಶಗಳು, ಪ್ರತಿ ಜೀವಕೋಶವು ಕೆಲವು ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ನವೀಕರಣದ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಅಷ್ಟೇನೂ ಓವರ್ಫ್ಲೋ ಪುಟಗಳಿಲ್ಲ. ಒಂದು ಪ್ರಶ್ನೆಯಲ್ಲಿ ಕಡಿಮೆ ಸುಳ್ಳು ಧನಾತ್ಮಕಗಳನ್ನು ಮರುಪಡೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಜೀವಕೋಶಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಹುಡುಕಿದ ಕೋಶಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿನ ಹೆಚ್ಚಳವು ಪ್ರಶ್ನೆಯ ಕೆಲಸದ ಹೊರೆ ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಸೂಚ್ಯಂಕ ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಎಸ್ಟಿ2ಬಿ-ಮರವು ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿನ ದತ್ತಾಂಶ ವಕ್ರತೆ ಮತ್ತು ಸಮಯದೊಂದಿಗೆ ದತ್ತಾಂಶ ಬದಲಾವಣೆಯೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವಾಗ ಬಿಎಕ್ಸ್-ಮರದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಲು ಸ್ವಯಂ-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತದೆ. ಬಾಹ್ಯಾಕಾಶದಲ್ಲಿ ದತ್ತಾಂಶದ ವಕ್ರತೆಯನ್ನು ಎದುರಿಸಲು, ಎಸ್ಟಿ2ಬಿ-ಮರವು ಉಲ್ಲೇಖ ಬಿಂದುಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸಂಪೂರ್ಣ ಜಾಗವನ್ನು ವಿಭಿನ್ನ ವಸ್ತು ಸಾಂದ್ರತೆಯ ಪ್ರದೇಶಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪ್ರದೇಶವು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಗ್ರಿಡ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಅದರ ಜೀವಕೋಶದ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಅದರೊಳಗಿನ ವಸ್ತುವಿನ ಸಾಂದ್ರತೆಯಿಂದ ನಿರ್ಧರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಬಿಎಕ್ಸ್-ಮರವು ವಿವಿಧ ಸಮಯದ ಮಧ್ಯಂತರಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಅನೇಕ ವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಸಮಯ ಕಳೆದಂತೆ, ಪ್ರತಿ ವಿಭಾಗವು ಬೆಳೆಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪರ್ಯಾಯವಾಗಿ ಕುಗ್ಗುತ್ತದೆ. ಎಸ್ಟಿ2ಬಿ-ಮರವು ಸಮಯದೊಂದಿಗೆ ದತ್ತಾಂಶ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿಗೆ ಸರಿಹೊಂದುವಂತೆ ಸ್ಥಳ ವಿಭಜನೆಯನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸಲು ಸೂಚ್ಯಂಕವನ್ನು ಆನ್ಲೈನ್ನಲ್ಲಿ ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಲು ಈ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಒಂದು ವಿಭಾಗವು ಖಾಲಿಯಾಗಲು ಕುಗ್ಗಿದಂತೆ ಮತ್ತು ಬೆಳೆಯಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದಾಗ, ಅದು ಇತ್ತೀಚಿನ ದತ್ತಾಂಶ ಸಾಂದ್ರತೆಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಪ್ರತಿ ಉಲ್ಲೇಖ ಬಿಂದುವಿಗೆ ಹೊಸ ಉಲ್ಲೇಖ ಬಿಂದುಗಳು ಮತ್ತು ಹೊಸ ಗ್ರಿಡ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಇತ್ತೀಚಿನ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಸ್ಥಳ ವಿಭಜನೆಯ ವಿಧಾನವು ಇತ್ತೀಚಿನ ದತ್ತಾಂಶ ವಿತರಣೆಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನದಿಂದ, ಎಸ್ಟಿ2ಬಿ-ಮರವು ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿನ ದತ್ತಾಂಶ ವಕ್ರತೆಯಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಮಯದೊಂದಿಗೆ ದತ್ತಾಂಶವು ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ. ಬಿ + ಟ್ರೀ ಹಿಲ್ಬರ್ಟ್ ಕರ್ವ್ ಝಡ್-ಆರ್ಡರ್ (ಕರ್ವ್) ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಬಿ-ಟ್ರೀ ಅನ್ನು ಸಹ ನೋಡಿ.