기본적인 내부 매커니즘은 B-Tree와 흡사하다. B-Tree는 인덱스를 구성하는 컬럼의 값이 1차원의 스칼라값인 반면, R-Tree 인덱스는 2차원의 공간 개념이라는 것이다.
MySQL의 공간 확장에는 아래와 같이 크게 3가지 기능이 포함되어 있다.
MySQL은 공간 정보의 저장 및 검색을 위해 여러가지 기하학적 도형 정보를 관리할수 있는 데이터 타입을 제공한다.
마지막에 있는 GEOMETRY타입은 나머지 3개의 슈퍼 타입으로, POINT와 LINE, 그리고 POLYGON 객체 모두 저장할 수 있다.
공간 정보의 검색을 위한 R-Tree 알고리즘을 이해하려면 MBR이라는 개념을 알고있어야한다. MBR 이란 해당 도형을 감싸는 최소 크기의 사각형을 의미하는데, 이 사각형들의 포함 관계를 B-Tree 형태로 구현한 인덱스가 R-Tree 인덱스다.
여기에는 표시되지 않았지만 단순히 X좌표와 Y좌표만 있는 포인트 데이터 또한 하나의 도형 객체가 될 수 있다. 이러한 도형이 저장됐을 때 만들어지는 인덱스의 구조를 이해하려면 우선 이 도형들의 MBR이 어떻게 되는지 알아볼 필요가 있다.