vasketsov писал(а):Основание для иронии - считать индексирование специальным способом оптимизации.
Хорошо, я имел в виду, что СУБД с пространственными расширениями (специндексами, функциями и запросами) в данном конкретном случае сразу, из коробки дает пользователю возможность оптимально выполнять такие запросы, в том числе на разреженных данных. Запрос "выбрать объекты внутри полигона" - наверное, один из самых, если не самый типичный.
То есть это первый потенциальный способ ускорить подобные запросы.
Второй - алгоритм закрашивания, но он, видимо, потребует чуть другого способа доступа к кэшу либо новых виртуальных функций для доступа к кэшу (если кэш виртуализирован).
Более того - копирование части кэша внутри области и работа потом по результирующему кэшу (то есть обратная ситуация) по сути и будет таким индексированием.
Не понял.
Это проблема неадекватной области выделения. Неадекватной реальным данным. Если бы область выделения была в точности та же, что и для скачки - попадание в БД было бы 100%-ным.
Ну а я иногда выкачиваю снимки береговой линии. Снимок моря тоже интересен и важен, так как там могут быть камни и мели. Они могут уходить и далеко. Однако сервисы предпочитают на некотором, заранее неизвестном, расстоянии от берега обрывать область хорошего разрешения. В результате заранее выделить полигон, в котором будет 100% данных, практически невозможно.
Только я ещё раз уточню, что оптимизация sparsed (разреженных) данных (вернее их индексирования и хранения) в общем случае не связана с геопространственными данными. Это могут быть любые данные...
Согласен, но геоданные по своей природе очень часто разреженные (если хотите, называйте их "почти пустыми", мне непринципиально). В SAS проще, так как чаще всего используется сценарий "обработка идеальной области выделения".