ಕ್ವಾಡ್‌ಟ್ರೀಗಳಿಗೆ ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಪರಿಚಯ

ಕ್ವಾಡ್‌ಟ್ರೀಗಳು ನೀವು ಯೋಚಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಏಕೆ ಹೆಚ್ಚು ಮುಖ್ಯ

ನೀವು ಡಿಜಿಟಲ್ ಮ್ಯಾಪ್‌ನಲ್ಲಿ ಪಿಂಚ್-ಟು-ಝೂಮ್ ಮಾಡಿದಾಗ, ಹತ್ತಿರದ ರೆಸ್ಟೋರೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸಿದಾಗ ಅಥವಾ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಫ್ಲೀಟ್ ಟ್ರ್ಯಾಕರ್ ಅನ್ನು ವೀಕ್ಷಿಸಿದಾಗ, ನಿಮ್ಮ ಬ್ರೌಸರ್ ಸ್ಥಗಿತಗೊಳ್ಳದೆಯೇ ಡಜನ್‌ಗಟ್ಟಲೆ ವಾಹನ ಐಕಾನ್‌ಗಳನ್ನು ನವೀಕರಿಸಿದಾಗ, ಕ್ವಾಡ್‌ಟ್ರೀಯು ತೆರೆಮರೆಯಲ್ಲಿ ಭಾರ ಎತ್ತುವ ಉತ್ತಮ ಅವಕಾಶವಿದೆ. ಕ್ವಾಡ್‌ಟ್ರೀಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಜನರು ಎಂದಿಗೂ ಕೇಳದಿರುವ ಆ ಸೊಗಸಾದ ಡೇಟಾ ರಚನೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ, ಆದರೂ ಅವು ಆಧುನಿಕ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್‌ನಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ-ನಿರ್ಣಾಯಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಸದ್ದಿಲ್ಲದೆ ಶಕ್ತಿ ನೀಡುತ್ತವೆ - ವಿಡಿಯೋ ಗೇಮ್ ಘರ್ಷಣೆ ಪತ್ತೆಯಿಂದ ಹಿಡಿದು ಸೆಕೆಂಡಿಗೆ ಲಕ್ಷಾಂತರ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವ ಭೌಗೋಳಿಕ ಮಾಹಿತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳವರೆಗೆ. ಅವರು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಉತ್ತಮ ಡೆವಲಪರ್ ಆಗಿ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ; ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಘಟಿಸುವ ಮತ್ತು ಹುಡುಕುವ ಬಗ್ಗೆ ನೀವು ಹೇಗೆ ಯೋಚಿಸುತ್ತೀರಿ ಎಂಬುದನ್ನು ಇದು ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ. ನೀವು ಡೆಲಿವರಿ ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್, ಸ್ಥಳ-ಆಧಾರಿತ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಡ್ಯಾಶ್‌ಬೋರ್ಡ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಿರಲಿ ಅಥವಾ ಬ್ರೌಸರ್ ಅನ್ನು ಕ್ರ್ಯಾಶ್ ಮಾಡದೆಯೇ ಕ್ಯಾನ್ವಾಸ್‌ನಲ್ಲಿ 50,000 ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ರೆಂಡರ್ ಮಾಡಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿರಲಿ, ಕ್ವಾಡ್‌ಟ್ರೀಗಳು ಅರ್ಥಗರ್ಭಿತ ಮತ್ತು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾದ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ.

ಕ್ವಾಡ್‌ಟ್ರೀ ಎಂದರೇನು?

ಒಂದು ಕ್ವಾಡ್‌ಟ್ರೀ ಎಂಬುದು ಟ್ರೀ ಡೇಟಾ ರಚನೆಯಾಗಿದ್ದು, ಪ್ರತಿ ಆಂತರಿಕ ನೋಡ್ ನಿಖರವಾಗಿ ನಾಲ್ಕು ಮಕ್ಕಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ಎರಡು ಆಯಾಮದ ಜಾಗದ ಒಂದು ಚತುರ್ಭುಜವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಒಂದು ಚದರ ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡು ಅದನ್ನು ನಾಲ್ಕು ಸಮಾನ ಚೌಕಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಿ - ವಾಯುವ್ಯ, ಈಶಾನ್ಯ, ನೈಋತ್ಯ ಮತ್ತು ಆಗ್ನೇಯ. ಆ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಚೌಕಗಳನ್ನು ಇನ್ನೂ ನಾಲ್ಕು ಚೌಕಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಬಹುದು, ಮತ್ತು ಪುನರಾವರ್ತಿತವಾಗಿ, ನೀವು ಕೆಲವು ನಿಲ್ಲಿಸುವ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ತಲುಪುವವರೆಗೆ. ಆ ನಿಲುಗಡೆ ಸ್ಥಿತಿಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಗರಿಷ್ಠ ಆಳ ಅಥವಾ ಥ್ರೆಶೋಲ್ಡ್ ಆಗಿರುತ್ತದೆ, ಅದು ವಿಭಜನೆಯಾಗುವ ಮೊದಲು ಒಂದೇ ನೋಡ್ ಎಷ್ಟು ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಹಿಡಿದಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.

ಈ ವಿಧಾನದ ಸೌಂದರ್ಯವು ಅದರ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಸ್ವಭಾವದಲ್ಲಿದೆ. ಡೇಟಾ ಬಿಂದುಗಳೊಂದಿಗೆ ದಟ್ಟವಾದ ಪ್ರದೇಶಗಳು ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾದ ಮತ್ತು ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾದ ಕೋಶಗಳಾಗಿ ಉಪವಿಭಾಗವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ವಿರಳವಾದ ಪ್ರದೇಶಗಳು ದೊಡ್ಡದಾದ, ಅವಿಭಜಿತ ಪ್ರದೇಶಗಳಾಗಿ ಉಳಿಯುತ್ತವೆ. ಒಂದು ದೇಶದಾದ್ಯಂತ 10,000 ಕಾಫಿ ಅಂಗಡಿಗಳ ಸ್ಥಳಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಕ್ವಾಡ್‌ಟ್ರೀ ಮ್ಯಾನ್‌ಹ್ಯಾಟನ್‌ನ ಮೇಲೆ ಆಳವಾದ, ವಿವರವಾದ ಉಪವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ - ಅಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಚದರ ಕಿಲೋಮೀಟರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ 300 ಅಂಗಡಿಗಳು ಇರಬಹುದು - ಗ್ರಾಮೀಣ ವ್ಯೋಮಿಂಗ್‌ನ ವಿಶಾಲ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಶೂನ್ಯ ಅಥವಾ ಒಂದು ಬಿಂದುವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಏಕ, ವಿಭಜಿತ ನೋಡ್‌ನಂತೆ ಇರಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ನಿರ್ಣಯವು ಫ್ಲಾಟ್ ಗ್ರಿಡ್‌ಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಕ್ವಾಡ್‌ಟ್ರೀಗಳನ್ನು ತುಂಬಾ ಶಕ್ತಿಯುತವಾಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಖಾಲಿ ಸೆಲ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಅಪಾರ ಪ್ರಮಾಣದ ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ವ್ಯರ್ಥ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಈ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಮೊದಲ ಬಾರಿಗೆ 1974 ರಲ್ಲಿ ರಾಫೆಲ್ ಫಿಂಕೆಲ್ ಮತ್ತು ಜೆ.ಎಲ್. ಬೆಂಟ್ಲಿ ವಿವರಿಸಿದರು, ಮತ್ತು ಅಂದಿನಿಂದ ಇದು ಹಲವಾರು ರೂಪಾಂತರಗಳಾಗಿ ಕವಲೊಡೆದಿದೆ: ಪಾಯಿಂಟ್ ಕ್ವಾಡ್‌ಟ್ರೀಗಳು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕ ಜೋಡಿಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತವೆ, ಪ್ರದೇಶದ ಕ್ವಾಡ್‌ಟ್ರೀಗಳು ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತವೆ (ಚಿತ್ರ ಸಂಕುಚಿತ> ಮತ್ತು ಕ್ವಾಡ್ ರೀಡ್‌ಗೆ ಉಪಯುಕ್ತ), ಮತ್ತು ವಕ್ರಾಕೃತಿಗಳು. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ರೂಪಾಂತರವು ವಿಭಿನ್ನ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳಿಗಾಗಿ ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಕೋರ್ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಉಪವಿಭಾಗದ ತತ್ವವು ಎಲ್ಲದರಲ್ಲೂ ಒಂದೇ ಆಗಿರುತ್ತದೆ.

ಅಳವಡಿಕೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಶ್ನಿಸುವುದು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ

ಕ್ವಾಡ್‌ಟ್ರೀಗೆ ಬಿಂದುವನ್ನು ಸೇರಿಸಲು, ನೀವು ಮೂಲ ನೋಡ್‌ನಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ ಮತ್ತು ಬಿಂದುವು ನಾಲ್ಕು ಕ್ವಾಡ್ರಾಂಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವುದಕ್ಕೆ ಬರುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಿ. ನಂತರ ನೀವು ಆ ಕ್ವಾಡ್ರಾಂಟ್‌ನ ಚೈಲ್ಡ್ ನೋಡ್‌ಗೆ ಮರುಕಳಿಸುತ್ತೀರಿ ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸಿ. ನೀವು ಅದರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಮೀರದ ಲೀಫ್ ನೋಡ್ ಅನ್ನು ತಲುಪಿದರೆ (ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ 1 ಅಥವಾ 4 ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಸಲಾಗಿದೆ), ನೀವು ಪಾಯಿಂಟ್ ಅನ್ನು ಅಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತೀರಿ. ಎಲೆಯು ಈಗಾಗಲೇ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದಲ್ಲಿದ್ದರೆ, ಅದು ನಾಲ್ಕು ಮಕ್ಕಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುತ್ತದೆ, ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ಮರುಹಂಚಿಕೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಸೂಕ್ತವಾದ ಮಗುವಿಗೆ ಹೊಸ ಬಿಂದುವನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಮತೋಲಿತ ವಿತರಣೆಗಾಗಿ O(log n) ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಪೂರ್ಣಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಆದರೂ ಹೆಚ್ಚು ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಕೆಟ್ಟ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಕುಗ್ಗಿಸಬಹುದು.

ಶ್ರೇಣಿಯ ವಿಚಾರಣೆ - ನೀಡಿರುವ ಆಯತಾಕಾರದ ಪ್ರದೇಶದೊಳಗೆ ಎಲ್ಲಾ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು - ಅಲ್ಲಿ ಕ್ವಾಡ್‌ಟ್ರೀಗಳು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಹೊಳೆಯುತ್ತವೆ. ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ (ಒ(ಎನ್) ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ) ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಬಿಂದುವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಬದಲು, ನೀವು ಮೂಲದಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ನೋಡ್‌ನಲ್ಲಿ ಸರಳವಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಕೇಳುತ್ತೀರಿ: ಈ ನೋಡ್‌ನ ಗಡಿಯು ನನ್ನ ಹುಡುಕಾಟ ಆಯತದೊಂದಿಗೆ ಛೇದಿಸುತ್ತದೆಯೇ? ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ನೀವು ಸಂಪೂರ್ಣ ಸಬ್‌ಟ್ರೀಯನ್ನು ಕತ್ತರಿಸುತ್ತೀರಿ - ಒಂದೇ ಹೋಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಸಾವಿರಾರು ಅಂಕಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುವುದರಿಂದ ಸಂಭಾವ್ಯವಾಗಿ ತೆಗೆದುಹಾಕಬಹುದು. ಛೇದಕವಿದ್ದರೆ, ನೀವು ಸಂಬಂಧಿತ ಮಕ್ಕಳಿಗೆ ಮರುಕಳಿಸುತ್ತೀರಿ. ಹುಡುಕಾಟ ಆಯತದೊಳಗೆ ಬೀಳುವ ಲೀಫ್ ನೋಡ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುವ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಫಲಿತಾಂಶದ ಸೆಟ್‌ಗೆ ಸೇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ: ನೀವು 100,000 ಗ್ರಾಹಕರ ಸ್ಥಳಗಳ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೀರಿ ಮತ್ತು ಹೊಸ ಅಂಗಡಿಯ ಪ್ರಾರಂಭದ 5-ಕಿಲೋಮೀಟರ್ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯೊಳಗೆ ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರನ್ನು ಹುಡುಕಬೇಕಾಗಿದೆ. ಬ್ರೂಟ್-ಫೋರ್ಸ್ ವಿಧಾನಕ್ಕೆ 100,000 ದೂರದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ. ನಿಮ್ಮ ಹುಡುಕಾಟ ಪ್ರದೇಶದೊಂದಿಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಅತಿಕ್ರಮಿಸದ ಸಂಪೂರ್ಣ ಭೌಗೋಳಿಕ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ತೆಗೆದುಹಾಕುವ ಮೂಲಕ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ಕ್ವಾಡ್‌ಟ್ರೀ ಅದನ್ನು ಕೇವಲ 200-500 ಚೆಕ್‌ಗಳಿಗೆ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಅದು 200x ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಸುಧಾರಣೆಯಾಗಿದೆ - 800 ಮಿಲಿಸೆಕೆಂಡ್‌ಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತು 4 ಮಿಲಿಸೆಕೆಂಡ್‌ಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಪ್ರಶ್ನೆಯ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸ.

ಕ್ವಾಡ್‌ಟ್ರೀಸ್‌ನಲ್ಲಿ ರನ್ ಆಗುವ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು

ಕ್ವಾಡ್‌ಟ್ರೀಗಳ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಜ್ಞಾನವನ್ನು ಮೀರಿ ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತವೆ. ಶತಕೋಟಿ ಜನರು ದಿನನಿತ್ಯ ಬಳಸುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಅವು ಅಡಿಪಾಯವಾಗಿವೆ

• ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಮತ್ತು ನ್ಯಾವಿಗೇಶನ್: Google Maps ಮತ್ತು Mapbox ನಂತಹ ಸೇವೆಗಳು ನಕ್ಷೆಯ ಚಿತ್ರಣವನ್ನು ನೀಡಲು ಕ್ವಾಡ್‌ಟ್ರೀ ತರಹದ ಟೈಲ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಜೂಮ್ ಹಂತವು ಟೈಲ್‌ಗಳನ್ನು ನಾಲ್ಕು ಮಕ್ಕಳನ್ನಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸುತ್ತದೆ, ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ನಕ್ಷೆಯ ಟೈಲ್ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಗಳು ಕ್ವಾಡ್‌ಟ್ರೀ ವಿಳಾಸವನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುವ z/x/y ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತವೆ. ನೀವು ಸಿಟಿ ಬ್ಲಾಕ್‌ಗೆ ಝೂಮ್ ಮಾಡಿದಾಗ, ಸಂಬಂಧಿತ ಹೆಚ್ಚಿನ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಟೈಲ್ಸ್ ಮಾತ್ರ ಲೋಡ್ ಆಗುತ್ತದೆ - ಪ್ರಪಂಚದ ಉಳಿದ ಭಾಗವು ಒರಟಾದ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್‌ನಲ್ಲಿ ಉಳಿಯುತ್ತದೆ.
• ಆಟಗಳಲ್ಲಿ ಘರ್ಷಣೆ ಪತ್ತೆ: ಆಟದ ಇಂಜಿನ್‌ಗಳು ವಸ್ತುಗಳು ಘರ್ಷಿಸಿದಾಗ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಕ್ವಾಡ್‌ಟ್ರೀಗಳನ್ನು (ಮತ್ತು ಅವುಗಳ 3D ಕೌಂಟರ್‌ಪಾರ್ಟ್, ಆಕ್ಟ್ರೀಸ್) ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಜೋಡಿ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವ ಬದಲು - ಪರದೆಯ ಮೇಲೆ 1,000 ಘಟಕಗಳೊಂದಿಗೆ O(n²) ದುಃಸ್ವಪ್ನ - ಎಂಜಿನ್ ಒಂದೇ ಕ್ವಾಡ್‌ಟ್ರೀ ಕೋಶವನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ, ಚೆಕ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದಾದ ಸಂಖ್ಯೆಗೆ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
• ಇಮೇಜ್ ಕಂಪ್ರೆಷನ್: ದೊಡ್ಡ ಬ್ಲಾಕ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಬಣ್ಣಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವ ಪಕ್ಕದ ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ವಿಲೀನಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪ್ರದೇಶ ಕ್ವಾಡ್‌ಟ್ರೀಗಳು ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಸಂಕುಚಿತಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಕಡಿಮೆ ವಿವರಗಳ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ದೃಷ್ಟಿ ನಿಷ್ಠೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳುವಾಗ 10:1 ಸಂಕುಚಿತ ಅನುಪಾತಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸುವ ಕೆಲವು ಸಂಕೋಚನ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳ ಆಧಾರವಾಗಿದೆ.
• ಫ್ಲೀಟ್ ಮ್ಯಾನೇಜ್ಮೆಂಟ್ ಮತ್ತು ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್: ಡೆಲಿವರಿ ಕಂಪನಿಗಳು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಹತ್ತಿರದ ಆರ್ಡರ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಡ್ರೈವರ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಲು ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಸೂಚ್ಯಂಕವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. "ಈ ಪಿಕಪ್ ಸ್ಥಳಕ್ಕೆ ಯಾವ 5 ಡ್ರೈವರ್‌ಗಳು ಹತ್ತಿರದಲ್ಲಿವೆ?" ಎಂಬ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ತಕ್ಷಣವೇ ಉತ್ತರಿಸಲು ಕ್ವಾಡ್‌ಟ್ರೀ ರವಾನೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ಕೆಲವು ಸೆಕೆಂಡಿಗೆ ತಮ್ಮ GPS ಸ್ಥಾನಗಳನ್ನು ನವೀಕರಿಸುವ ಸಾವಿರಾರು ವಾಹನಗಳ ಸಮೂಹದಲ್ಲಿ.
• ಜಿಯೋಸ್ಪೇಷಿಯಲ್ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್: ಸ್ಥಳ-ಆಧಾರಿತ ವ್ಯಾಪಾರ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳು — ಗ್ರಾಹಕ ಸಾಂದ್ರತೆ ನಕ್ಷೆಗಳು, ಮಾರಾಟದ ಪ್ರದೇಶದ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್, ಸ್ಟೋರ್ ಪ್ಲೇಸ್‌ಮೆಂಟ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ — ಈ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಬ್ಯಾಚ್-ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಮಾಡುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಸಂವಾದಾತ್ಮಕವಾಗಿಸಲು ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಡೇಟಾ ರಚನೆಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿವೆ.

ಕ್ವಾಡ್‌ಟ್ರೀಗಳ ಹಿಂದಿನ ಪ್ರಮುಖ ಒಳನೋಟವೆಂದರೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ಜಾಗವನ್ನು ಕ್ರಮಾನುಗತವಾಗಿ ಸಂಘಟಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನೀವು ವಿವೇಚನಾರಹಿತ-ಬಲದ ಹುಡುಕಾಟಗಳನ್ನು ಉದ್ದೇಶಿತ ಟ್ರಾವರ್ಸಲ್‌ಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತೀರಿ - ಸೆಕೆಂಡುಗಳನ್ನು ಮಿಲಿಸೆಕೆಂಡ್‌ಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಿ ಮತ್ತು ಬೃಹತ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಸಂವಾದಾತ್ಮಕತೆಯನ್ನು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.

ಮೊದಲಿನಿಂದ ಕ್ವಾಡ್‌ಟ್ರೀ ನಿರ್ಮಿಸುವುದು

ಮೂಲ ಕ್ವಾಡ್‌ಟ್ರೀಯನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವುದು ಮಧ್ಯಂತರ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೂ ಸಹ ಆಶ್ಚರ್ಯಕರವಾಗಿ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾಗಿದೆ. ಕೋರ್ ರಚನೆಗೆ ಕೆಲವೇ ಘಟಕಗಳ ಅಗತ್ಯವಿದೆ: ಒಂದು ಗಡಿ (ನೋಡ್ ಆವರಿಸುವ ಆಯತಾಕಾರದ ಪ್ರದೇಶ), ಸಾಮರ್ಥ್ಯ (ವಿಭಜಿಸುವ ಮೊದಲು ಗರಿಷ್ಠ ಅಂಕಗಳು), ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳ ಸರಣಿ, ಮತ್ತು ನಾಲ್ಕು ಚೈಲ್ಡ್ ನೋಡ್‌ಗಳು (ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ಶೂನ್ಯ). ಸಂಪೂರ್ಣ ಇನ್ಸರ್ಟ್ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿನ ಭಾಷೆಗಳಲ್ಲಿ 30 ಸಾಲುಗಳ ಕೋಡ್‌ನಲ್ಲಿ ಬರೆಯಬಹುದು.

ವಿಭಜನೆಯ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯು ನಾಲ್ಕು ಹೊಸ ಚೈಲ್ಡ್ ನೋಡ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ಪೋಷಕರ ಗಡಿಯ ಒಂದು ಚತುರ್ಭುಜವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಗಡಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಪೋಷಕರಿಗೆ (x, y, ಅಗಲ, ಎತ್ತರ), ಈಶಾನ್ಯ ಮಗು (x + ಅಗಲ/2, y, ಅಗಲ/2, ಎತ್ತರ/2), ವಾಯುವ್ಯ ಪಡೆಯುತ್ತದೆ (x, y, width/2, height/2), ಇತ್ಯಾದಿ. ವಿಭಜನೆಯ ನಂತರ, ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಅಂಕಗಳನ್ನು ಸೂಕ್ತವಾದ ಮಕ್ಕಳಿಗೆ ಮರುಹಂಚಿಕೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮರುಹಂಚಿಕೆಯ ನಂತರ ಪೋಷಕರ ಅಂಕಗಳ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ತೆರವುಗೊಳಿಸಲು ಮರೆಯುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪು, ಇದು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ನಕಲು ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.

ಉತ್ಪಾದನೆ ಬಳಕೆಗಾಗಿ, ಹಲವಾರು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ಗಳು ಮುಖ್ಯವಾಗಿವೆ. ನೋಡ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು 4-8 ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಸುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ 1 ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಮೀರಿಸುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಮರದ ಆಳ ಮತ್ತು ನೋಡ್ ವಸ್ತುಗಳ ಓವರ್‌ಹೆಡ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಗರಿಷ್ಠ ಆಳದ ಮಿತಿಯನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದರಿಂದ (ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ 8-12 ಮಟ್ಟಗಳು) ಅನಂತ ಆಳವಾದ ಮರಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದರಿಂದ ಅನೇಕ ಅಂಕಗಳು ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವ ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ. ಮತ್ತು ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳು ಚಲಿಸುವ ಡೈನಾಮಿಕ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ - ವಾಹನ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್‌ನಂತಹ - ನೀವು ತೆಗೆಯುವ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನ ಅಥವಾ ಮರವನ್ನು ನಿಯತಕಾಲಿಕವಾಗಿ ಮರುನಿರ್ಮಾಣ ಮಾಡುವ ತಂತ್ರವನ್ನು ಬಯಸುತ್ತೀರಿ, ಏಕೆಂದರೆ ಕ್ವಾಡ್‌ಟ್ರೀಗಳು ಕೆಂಪು-ಕಪ್ಪು ಮರಗಳಂತೆ ಸ್ವಯಂ-ಸಮತೋಲನವನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ.

ವ್ಯಾಪಾರ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಕ್ವಾಡ್‌ಟ್ರೀಸ್

ಆಧುನಿಕ ವ್ಯಾಪಾರ ವೇದಿಕೆಗಳು ಗ್ರಾಹಕರ ಸ್ಥಳಗಳು, ವಿತರಣಾ ವಲಯಗಳು, ಮಾರಾಟದ ಪ್ರದೇಶಗಳು ಅಥವಾ ಆಸ್ತಿ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಆಗಿರಲಿ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ವ್ಯವಹರಿಸುತ್ತವೆ. ಸವಾಲು ಕೇವಲ ಈ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದಲ್ಲ - ಇದು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಪ್ರಶ್ನಿಸುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. 50 ನಗರಗಳಾದ್ಯಂತ ಕಾರ್ಯಾಚರಿಸುತ್ತಿರುವ ವ್ಯಾಪಾರವು ಗ್ರಾಹಕರ ಸಾಂದ್ರತೆ, ಮಾರ್ಗ ವಿತರಣಾ ಚಾಲಕರು ಅಥವಾ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಮಾರಾಟದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿರುವಾಗ, ಡ್ಯಾಶ್‌ಬೋರ್ಡ್ 200 ಮಿಲಿಸೆಕೆಂಡ್‌ಗಳು ಅಥವಾ 20 ಸೆಕೆಂಡುಗಳಲ್ಲಿ ಲೋಡ್ ಆಗುತ್ತದೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಸೂಚ್ಯಂಕ ತಂತ್ರವು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ.

ಇದು Mewayz ನಂತಹ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳು ಒಂದು ಕಾರಣವಾಗಿದೆ — ಇದು CRM, ಇನ್‌ವಾಯ್ಸಿಂಗ್, ಫ್ಲೀಟ್ ಮ್ಯಾನೇಜ್‌ಮೆಂಟ್, ಬುಕಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ವ್ಯಾಪಿಸಿರುವ 207 ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ಗಳನ್ನು ಏಕ ವ್ಯಾಪಾರ OS ಆಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ - ಹುಡ್ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಸಮರ್ಥ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಡೇಟಾ ನಿರ್ವಹಣೆಯಿಂದ ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯುತ್ತದೆ. ಫ್ಲೀಟ್ ಮ್ಯಾನೇಜ್‌ಮೆಂಟ್ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಮ್ಯಾಪ್‌ನಲ್ಲಿ 500 ಸಕ್ರಿಯ ವಾಹನಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಬೇಕಾದಾಗ ಅಥವಾ CRM ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಪ್ರದೇಶದ ಯೋಜನೆಗಾಗಿ 138,000+ ಬಳಕೆದಾರರ ಸ್ಥಳಗಳನ್ನು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸಿದಾಗ, ನಿಷ್ಕಪಟ ವಿಧಾನಗಳು ಸರಳವಾಗಿ ಅಳೆಯುವುದಿಲ್ಲ. ಕ್ವಾಡ್‌ಟ್ರೀಗಳಂತಹ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಸೂಚ್ಯಂಕ ರಚನೆಗಳು (ಅಥವಾ ಅವುಗಳ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಸಮಾನವಾದ ಪೋಸ್ಟ್‌ಜಿಐಎಸ್ ಆರ್-ಟ್ರೀಗಳು ಮತ್ತು MySQL ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಸೂಚ್ಯಂಕಗಳು) ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್-ಗ್ರೇಡ್ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೇ ಈ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ನೀಡಲು ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.

ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವ ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗೆ, ಟೇಕ್‌ಅವೇ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿದೆ: ಸ್ಥಳ ಮತ್ತು ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಪರಿಕರಗಳು ಅದರ ಸಲುವಾಗಿ ಅಲಂಕಾರಿಕ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿಲ್ಲ. ಅವರು 10 ಕಿಲೋಮೀಟರ್‌ಗಳೊಳಗೆ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಸೇವಾ ಪೂರೈಕೆದಾರರನ್ನು ತಕ್ಷಣವೇ ತೋರಿಸಬಹುದಾದ ಬುಕಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಮತ್ತು ಅದೇ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಲೋಡ್ ಮಾಡಲು 8 ಸೆಕೆಂಡುಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ನಡುವೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ಈ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯು ನೇರವಾಗಿ ಬಳಕೆದಾರರ ಅನುಭವಕ್ಕೆ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಆದಾಯಕ್ಕೆ ಅನುವಾದಿಸುತ್ತದೆ.

ಕ್ವಾಡ್‌ಟ್ರೀಸ್ ವಿರುದ್ಧ ಇತರೆ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಡೇಟಾ ರಚನೆಗಳು

ಕ್ವಾಡ್‌ಟ್ರೀಗಳು ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಸೂಚ್ಯಂಕಕ್ಕೆ ಏಕೈಕ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿಲ್ಲ, ಮತ್ತು ಪರ್ಯಾಯಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಸರಿಯಾದ ಸಾಧನವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. R-trees, PostGIS ಮತ್ತು SQLite ನ R*Tree ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ನಂತಹ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ, ಡೇಟಾವನ್ನು ಕನಿಷ್ಠ ಬೌಂಡಿಂಗ್ ಆಯತಗಳಾಗಿ ಸಂಘಟಿಸಿ ಮತ್ತು ಶ್ರೇಣಿಯ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಹತ್ತಿರದ-ನೆರೆಯ ಹುಡುಕಾಟಗಳನ್ನು ಸಮರ್ಥವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಅವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಡಿಸ್ಕ್-ಆಧಾರಿತ ಸಂಗ್ರಹಣೆಗಾಗಿ ಕ್ವಾಡ್‌ಟ್ರೀಗಳನ್ನು ಮೀರಿಸುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅವು I/O ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ, ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು ಕ್ವಾಡ್‌ಟ್ರೀಗಳಿಗಿಂತ ಆಂತರಿಕವಾಗಿ R-ಟ್ರೀ ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ.

K-d ಟ್ರೀಗಳು ಪರ್ಯಾಯ ಅಕ್ಷ-ಜೋಡಿಸಲಾದ ಸ್ಪ್ಲಿಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ವಿಭಜನಾ ಸ್ಥಳವನ್ನು (ಮೊದಲು x ಮೂಲಕ, ನಂತರ y ಮೂಲಕ, ನಂತರ x ಮೂಲಕ ಮತ್ತೊಮ್ಮೆ) ಮತ್ತು ಮಧ್ಯಮ ಆಯಾಮಗಳಲ್ಲಿ ಹತ್ತಿರದ ನೆರೆಹೊರೆಯವರ ಹುಡುಕಾಟಗಳಿಗೆ ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿದೆ. ಆಯಾಮವು ಕಡಿಮೆಯಾದಾಗ ಮತ್ತು ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಸ್ಥಿರವಾಗಿರುವಾಗ ಅವು ಕ್ವಾಡ್‌ಟ್ರೀಗಳನ್ನು ಮೀರಿಸುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ನವೀಕರಿಸಲು ಕಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ. Geohashes ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ವಿಭಿನ್ನವಾದ ವಿಧಾನವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಅಕ್ಷಾಂಶ ಮತ್ತು ರೇಖಾಂಶವನ್ನು ಒಂದೇ ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್‌ಗೆ ಎನ್‌ಕೋಡ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಹಂಚಿಕೆಯ ಪೂರ್ವಪ್ರತ್ಯಯಗಳು ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಸಾಮೀಪ್ಯವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತವೆ - ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಇಂಡೆಕ್ಸಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಕ್ಯಾಶಿಂಗ್‌ಗೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಸೂಕ್ತವಾಗಿಸುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಅನಿಯಂತ್ರಿತ ಶ್ರೇಣಿಯ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಕಡಿಮೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.

ಕ್ವಾಡ್‌ಟ್ರೀಗಳು ತಮ್ಮ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಕ್ಕೆ ತಕ್ಕಂತೆ ಆಡುವ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ ತಮ್ಮದೇ ಆದ ಸ್ಥಾನವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ: ಇನ್-ಮೆಮೊರಿ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಸೂಚ್ಯಂಕ, ಆಗಾಗ್ಗೆ ಒಳಸೇರಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಅಳಿಸುವಿಕೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಡೈನಾಮಿಕ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು, ಶ್ರೇಣೀಕೃತ ಗ್ರಿಡ್ ರಚನೆಯು ನೈಸರ್ಗಿಕವಾಗಿ ಜೂಮ್ ಹಂತಗಳಿಗೆ ನಕ್ಷೆ ಮಾಡುವ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಅನುಷ್ಠಾನದ ಸರಳತೆ ಮುಖ್ಯವಾದ ಸಂದರ್ಭಗಳು. ಪ್ಯಾನ್ ಮತ್ತು ಜೂಮ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಕ್ಯಾನ್ವಾಸ್‌ನಲ್ಲಿ 10,000 ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ರೆಂಡರಿಂಗ್ ಮಾಡುವ ಫ್ರಂಟ್-ಎಂಡ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಾಗಿ, ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನ 100 ಸಾಲುಗಳಲ್ಲಿ ಅಳವಡಿಸಲಾಗಿರುವ ಕ್ವಾಡ್‌ಟ್ರೀ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಲೇಟೆನ್ಸಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವ ಮೂಲಕ ಯಾವುದೇ ಡೇಟಾಬೇಸ್-ಬೆಂಬಲಿತ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಮೀರಿಸುತ್ತದೆ.

ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವಿಕೆ: ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮುಂದಿನ ಹಂತಗಳು

ಕ್ವಾಡ್‌ಟ್ರೀಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಓದುವುದಕ್ಕಿಂತ ನಿಮ್ಮ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಆಳವಾಗಿಸಲು ನೀವು ಬಯಸಿದರೆ, ದೃಷ್ಟಿಗೋಚರವಾಗಿ ಒಂದನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಅತ್ಯಂತ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ಅಂಕಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಸರಳ ಕ್ಯಾನ್ವಾಸ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಿ ಮತ್ತು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಮರದ ಉಪವಿಭಾಗವನ್ನು ವೀಕ್ಷಿಸಿ. ವ್ಯಾಪ್ತಿ-ಪ್ರಶ್ನೆ ಆಯತವನ್ನು ಸೇರಿಸಿ, ನೀವು ಸುತ್ತಲೂ ಎಳೆಯಬಹುದು ಮತ್ತು ಅದು ಕಂಡುಕೊಂಡ ಅಂಕಗಳನ್ನು ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಈ ಹ್ಯಾಂಡ್-ಆನ್ ಸಂವಹನವು ಯಾವುದೇ ಓದುವಿಕೆಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗದ ಅಂತಃಪ್ರಜ್ಞೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತದೆ - ಕ್ಲಸ್ಟರ್ಡ್ ಡೇಟಾ ಏಕೆ ಆಳವಾದ ಮರಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸಮರುವಿಕೆಯನ್ನು ಮಾಡುವ ನಡವಳಿಕೆಯು ದೊಡ್ಡ ಜಾಗವನ್ನು ಹೇಗೆ ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೀವು ತಕ್ಷಣ ನೋಡುತ್ತೀರಿ.

ಉತ್ಪಾದನೆ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ, ಈ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ: ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನಲ್ಲಿ ವಾಸಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕೋಡ್‌ನಲ್ಲಿ ಕ್ವಾಡ್‌ಟ್ರೀಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಒದಗಿಸುವ (ಪೋಸ್ಟ್‌ಜಿಐಎಸ್, MySQL ಪ್ರಾದೇಶಿಕ, MongoDB 2dsphere ಸೂಚಿಕೆಗಳು) ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಸೂಚ್ಯಂಕವನ್ನು ಬಳಸಿ. ನೀವು ಕ್ಲೈಂಟ್-ಸೈಡ್ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ಅಥವಾ ಇನ್-ಮೆಮೊರಿ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದರೆ, JavaScript ಗಾಗಿ d3-quadtree ಅಥವಾ Python ಗಾಗಿ pyquadtree ನಂತಹ ಲೈಬ್ರರಿಗಳು ನಿಮಗೆ ಯುದ್ಧ-ಪರೀಕ್ಷಿತ ಅನುಷ್ಠಾನಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ. ಮತ್ತು ನೀವು ಯಾವುದೇ ರೀತಿಯ ಸ್ಥಳ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ - ಗ್ರಾಹಕರ ವಿಳಾಸಗಳಿಂದ ಡೆಲಿವರಿ ರೂಟಿಂಗ್‌ನಿಂದ ಟೆರಿಟರಿ ಮ್ಯಾನೇಜ್‌ಮೆಂಟ್‌ವರೆಗೆ - ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಸೂಚಿಕೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಮಯವನ್ನು ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡಿ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಏನು ಮಾಡಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ.

ಕ್ವಾಡ್‌ಟ್ರೀಗಳು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ವಿಶಾಲವಾದ ತತ್ವವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತವೆ: ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾಕ್ಕಾಗಿ ನೀವು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವ ರಚನೆಯು ನೀವು ಸಮರ್ಥವಾಗಿ ಉತ್ತರಿಸಬಹುದಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ. ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಗಳ ಸಮತಟ್ಟಾದ ಪಟ್ಟಿಯು "ನನಗೆ ಎಲ್ಲಾ ಅಂಕಗಳನ್ನು ಕೊಡು" ಎಂದು ಉತ್ತರಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಕ್ವಾಡ್ಟ್ರೀಯು "ನನಗೆ ಇಲ್ಲಿ ಸಮೀಪವಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಅಂಕಗಳನ್ನು ನನಗೆ ಕೊಡು" ಎಂದು ಉತ್ತರಿಸಬಹುದು - ಮತ್ತು ಅದು ತತ್‌ಕ್ಷಣದ ಭಾವನೆಯನ್ನು ಹೊಂದುವಷ್ಟು ವೇಗವಾಗಿ ಮಾಡಬಹುದು. ಉದ್ಯಮದ ಅಂದಾಜಿನ ಪ್ರಕಾರ 73% ವ್ಯಾಪಾರ ಡೇಟಾವು ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಘಟಕವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ, ಆ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಕೇವಲ ಶೈಕ್ಷಣಿಕವಾಗಿಲ್ಲ. ಇದು ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಪ್ರಯೋಜನವಾಗಿದೆ.

ಪದೇ ಪದೇ ಕೇಳಲಾಗುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು

ಕ್ವಾಡ್‌ಟ್ರೀ ಎಂದರೇನು ಮತ್ತು ಅದು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ?

ಕ್ವಾಡ್‌ಟ್ರೀ ಎಂಬುದು ಮರ-ಆಧಾರಿತ ಡೇಟಾ ರಚನೆಯಾಗಿದ್ದು ಅದು ಎರಡು ಆಯಾಮದ ಜಾಗವನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿತವಾಗಿ ನಾಲ್ಕು ಸಮಾನ ಚತುರ್ಭುಜಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ನೋಡ್ ನಾಲ್ಕು ಚೈಲ್ಡ್ ನೋಡ್‌ಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುವ ಮೊದಲು ಸೀಮಿತ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಹಿಡಿದಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಈ ಕ್ರಮಾನುಗತ ವಿಭಜನೆಯು ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ - ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ಎಲ್ಲಾ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು - ಅತ್ಯಂತ ವೇಗವಾಗಿ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ ರೇಖೀಯದಿಂದ ಲಾಗರಿಥಮಿಕ್‌ಗೆ ಹುಡುಕಾಟ ಸಮಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಅನ್ವಯಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕ್ವಾಡ್‌ಟ್ರೀಗಳನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ?

ಕ್ವಾಡ್‌ಟ್ರೀಗಳು ಪಿಂಚ್-ಟು-ಜೂಮ್ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಡಿಜಿಟಲ್ ನಕ್ಷೆಗಳು, ನೈಜ-ಸಮಯದ ಫ್ಲೀಟ್ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಡ್ಯಾಶ್‌ಬೋರ್ಡ್‌ಗಳು, ವಿಡಿಯೋ ಗೇಮ್ ಘರ್ಷಣೆ ಪತ್ತೆ ಎಂಜಿನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಸೆಕೆಂಡಿಗೆ ಲಕ್ಷಾಂತರ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವ ಭೌಗೋಳಿಕ ಮಾಹಿತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಸೇರಿದಂತೆ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಶಕ್ತಿ ನೀಡುತ್ತವೆ. ಎರಡು ಆಯಾಮದ ಜಾಗದಲ್ಲಿ ವಿತರಿಸಲಾದ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಹುಡುಕುವ, ಸೇರಿಸುವ ಅಥವಾ ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಯಾವುದೇ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕ್ವಾಡ್‌ಟ್ರೀ ಇಂಡೆಕ್ಸಿಂಗ್‌ನಿಂದ ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯಬಹುದು.

ಕ್ವಾಡ್‌ಟ್ರೀಗಳು ಇತರ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಡೇಟಾ ರಚನೆಗಳಿಗೆ ಹೇಗೆ ಹೋಲಿಕೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ?

ಫ್ಲಾಟ್ ಗ್ರಿಡ್‌ಗಳಂತಲ್ಲದೆ, ಕ್ವಾಡ್‌ಟ್ರೀಗಳು ತಮ್ಮ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಅನ್ನು ದತ್ತಾಂಶ ಸಾಂದ್ರತೆಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ - ವಿರಳ ಪ್ರದೇಶಗಳು ಒರಟಾಗಿರುತ್ತವೆ ಆದರೆ ಕಿಕ್ಕಿರಿದ ಪ್ರದೇಶಗಳು ಮತ್ತಷ್ಟು ಉಪವಿಭಾಗವಾಗುತ್ತವೆ. k-d ಮರಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, ಕ್ವಾಡ್‌ಟ್ರೀಗಳು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಸರಳವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಏಕರೂಪವಾಗಿ ವಿತರಿಸಲಾದ 2D ಡೇಟಾಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. R-ಮರಗಳು ಅತಿಕ್ರಮಿಸುವ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಆಕರ್ಷಕವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಕ್ವಾಡ್‌ಟ್ರೀಗಳು ಅಳವಡಿಕೆಯ ವೇಗದಲ್ಲಿ ಗೆಲ್ಲುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ನೈಜ-ಸಮಯದ ಕೆಲಸದ ಹೊರೆಗಳಿಗೆ ಸಮಾನಾಂತರಗೊಳಿಸಲು ಸುಲಭವಾಗಿದೆ.

ವ್ಯಾಪಾರ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್‌ನಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸಲು ಕ್ವಾಡ್‌ಟ್ರೀಗಳು ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದೇ?

ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ. ಕ್ವಾಡ್‌ಟ್ರೀ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ನಿಂದ ಸ್ಥಳ ಡೇಟಾ, ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳು ಅಥವಾ ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಡ್ಯಾಶ್‌ಬೋರ್ಡ್‌ಗಳ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಯಾವುದೇ ವ್ಯಾಪಾರ ಸಾಧನ. Mewayz ನಂತಹ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳು, $19/mo ನಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುವ 207-ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ವ್ಯಾಪಾರ OS, ವೇಗದ, ಸ್ಪಂದಿಸುವ ಅನುಭವಗಳನ್ನು ನೀಡಲು ತೆರೆಮರೆಯಲ್ಲಿ ಸಮರ್ಥ ಡೇಟಾ ರಚನೆಗಳನ್ನು ಹತೋಟಿಗೆ ತರುತ್ತವೆ — ಸ್ಟೋರ್ ಲೊಕೇಟರ್ ನಕ್ಷೆಗಳಿಂದ ನೈಜ-ಸಮಯದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳಿಗೆ ಸಾವಿರಾರು ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳಾದ್ಯಂತ.