Oracle Spatial分区应用研究之五：不同分区粒度+本地空间索引效率对比

1、实验目的

若使用本地空间索引，不同分区粒度将产生不同索引组织，其索引分区个数、大小、R-TREE树结构均不相同。那么，在什么分区粒度下的本地空间索引效率较高呢？

2实验数据

实验数据为全国2531个区县，要素总数为46982394。分别以按县、市、省、区域分区，以及不分区来进行组织。在分区表上创建本地空间索引，在不分区表上创建全局空间索引。

3实验方法

在1:500、1:2000、1:10000、1:25000、1:50000、1:100000比例尺下，随机从全国范围内选择3个样本范围，作为空间查询时的查询范围。将6*3个样本范围分别与3个实验主体进行空间查询运算，记录每次查询的耗时。

分区表采用最适合本地空间索引的算法——part_query，未分区表采用最适合全局索引的算法——part_query3。

4实验结果

实验结果如下表：

求每种比例尺3个样本的平均值：

绘制不同分区粒度在不同比例尺下响应时间的折线图。

5实验结论

1. 过于分散的分区策略（按县分区），其性能损失较为严重。
2. 随着分区粒度越来越"粗"，性能趋于平缓。按市、按省、按区域分区性能相差不大。
3. 表现最好的分区+本地索引，其效率仍然不如未分区表+全局索引。
4. 在大比例尺下，虽然分区效率不如未分区，但差异相差微小。是否产用分区，产用何种分区，应结合业务场景选择合适的组织方式。