ElasticSearch实战（七）-BKD-Tree 多维空间树算法（范围查询算法）

Bkd-Tree作为一种基于K-D-B-tree的索引结构，用来对多维度的点数据(multi-dimensional point data)集进行索引。Bkd-Tree跟K-D-B-tree的理论部分在本篇文章中不详细介绍。

一句话概括整个流程的话就是：根据某一个维度将点数据集划分为两部分，递归式将两部分的点数据子集进行划分，最终生成一个满二叉树。

Lucene 7.5.0版本源码中当一个节点中的点数据个数大于1024才会进行切分，为了能简单示例，例子中假设一个节点中的点数据个数大于2个才会进行切分，并且点数据的维度为2。

点数据集，图示如下：

上图中一共有8个点数据，每个点数据有两个维度。为了描述方便，下面统称为x维度，跟y维度。

处理节点1

是否要切分：初始的数据集作为第一个节点，即节点1开始进行切分，该节点中有8个数据，大于节点切分的条件值2，所以需要切分。
选出切分维度：x维度的最大值跟最小值的差值为7 ，而y维度的最大值跟最小值的差值为9，所以当前节点的切分维度为y维度。<

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