開發者除了開發了該庫，還開發了另外幾個空間搜尋庫，包括rbush，rbush-knn，geokdbush，相關的原理說明請參考：
若感興趣的同學可自行檢視。
建構函式
function kdbush(points, getx, gety, nodesize, arraytype)
引數說明
points：所有要參加搜尋的點集合
getx,gety:獲取每個點的x和y座標函式引用
nodesize:點個數
arraytype:點座標資料型別
公共函式
function range(minx, miny, maxx, maxy)
獲取矩形框範圍內所有點
引數：用矩形的最大最小xy值唯一確定乙個矩形
function within(qx, qy, r)
獲取圓形範圍內所有點
qx，qy：圓心xy座標
r:半徑
function kdbush(points, getx, gety, nodesize, arraytype)
sort(this.ids, this.coords, this.nodesize, 0, this.ids.length - 1, 0);
}
sort函式是乙個遞迴函式，功能是將點座標按照之前提到的kdbush方法重新排序，方便快速查詢。
function sort(ids, coords, nodesize, left, right, depth)這裡沒什麼好解釋，**自解釋：找到中間索引點，呼叫乙個select函式進行一番重排序操作，然後遞迴呼叫sort函式分別處理中間索引左側和右側序列，並且有乙個引數depth標識它遞迴到哪一層，所以主要邏輯在函式select中。
function select(ids, coords, k, left, right, inc)
var t = coords[2 * k + inc];
var i = left;
var j = right;
swapitem(ids, coords, left, k);
if (coords[2 * right + inc] > t) swapitem(ids, coords, left, right);
while (i < j)
if (coords[2 * left + inc] === t) swapitem(ids, coords, left, j);
else
if (j <= k) left = j + 1;
if (k <= j) right = j - 1;}}
接下來的程式就是通過不斷交換陣列元素達到生成符合要求的陣列的目標，其中swapitem是交換函式，該函式交換了指定索引的點座標和點索引，而每次呼叫select得到的新數列符合要求：在left和right中間索引點的x或者y座標滿足：其左邊的所有點x或者y左邊都小於等於該點對應座標，其右邊所有點的x或者y左邊都大於等於該點對應座標，至於用x還是用y來作為比較依據，那取決於當前的層級，也就是最後乙個引數inc，層級為偶數為x，層級為奇數為y，層級從0開始。
整個演算法總體思想：
將數列的中間點取出，放到數列的指定位置，使其滿足在這個位置左邊的所有值都小於等於該點值，右邊的所有值都大於等於該點值，然後根據新位置和中間點關係來縮小查詢範圍，直到找到的新位置正好是中間位置為止。
如下圖所示舉例說明：
矩形框查詢函式為range：
function range(ids, coords, minx, miny, maxx, maxy, nodesize)
continue;
}var m = math.floor((left + right) / 2);
x = coords[2 * m];
y = coords[2 * m + 1];
if (x >= minx && x <= maxx && y >= miny && y <= maxy) result.push(ids[m]);
var nextaxis = (axis + 1) % 2;
if (axis === 0 ? minx <= x : miny <= y)
if (axis === 0 ? maxx >= x : maxy >= y)
}return result;
}
if (x >= minx && x <= maxx && y >= miny && y <= maxy) result.push(ids[m]);
當前點的x座標和y座標值都分別在minx、maxx和miny、maxy之間。
前半部分是普通依次對比的演算法，不用太在意，在cesium中呼叫nodesize值為64，也就是乙個點最多又64個子節點，在這64個點中搜尋就採用依次搜尋：
if (right - left <= nodesize)
continue;
}
圓形範圍查詢和矩形範圍查詢基本一致，方法為within：
function within(ids, coords, qx, qy, r, nodesize)
continue;
}var m = math.floor((left + right) / 2);
var x = coords[2 * m];
var y = coords[2 * m + 1];
if (sqdist(x, y, qx, qy) <= r2) result.push(ids[m]);
var nextaxis = (axis + 1) % 2;
if (axis === 0 ? qx - r <= x : qy - r <= y)
if (axis === 0 ? qx + r >= x : qy + r >= y)
}return result;
}
if (sqdist(coords[2 * i], coords[2 * i + 1], qx, qy) <= r2) result.push(ids[i]);
這裡sqdist為勾股定理距離：
function sqdist(ax, ay, bx, by)聚簇與非聚簇索引
我們平時建立的索引唯一鍵索引，復合索引，字首索引都是非聚簇索引，有的也叫輔助索引 secondary index 其資料結構是b 樹。在mysql中，聚簇索引沒有語句可以生成，在 innodb中，資料是按照主鍵的順序來進行儲存的。葉子節點就是存放每條記錄的。由於表所有資料只能按照乙個b 樹進行排序，...
聚簇索引和非聚簇索引
一 聚簇索引 clustered indexes 的使用 聚簇索引是一種對磁碟上實際資料重新組織以按指定的乙個或多個列的值排序。由於聚簇索引的索引頁面指標指向資料頁面，所以使用聚簇索引查詢資料幾 乎總是比使用非聚簇索引快。每張表只能建乙個聚簇索引，並且建聚簇索引需要至少相當該錶120 的附加空間，以...
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一 聚簇索引 clustered indexes 的使用 聚簇索引是一種對磁碟上實際資料重新組織以按指定的乙個或多個列的值排序。由於聚簇索引的索引頁面指標指向資料頁面，所以使用聚簇索引查詢資料幾乎總是比使用非聚簇索引快。每張表只能建乙個聚簇索引，並且建聚簇索引需要至少相當該錶120 的附加空間，以存...