В принципе, есть вполне строгая методика для определения параметров индекса.
1) определяем, сколько элементов индекса входит на одну страницу индекса СУБД (ну, или делаем предположение)
3) делим ожидаемое число объектов на число на странице, получаем идеальное число ячеек. Предполагается, что идеальный вариант, когда все данные ячейки помещаются на 1-2 страницы
3) берем корень квадратный от числа страниц (если экстент квадратный), вот и число ячеек по X и Y
Не совсем понятно, какое отношение предварительное описание различных вариантов пикселизации сферы имеет к основному телу статьи. Насколько я понимаю, в статье описана простая индексация прямоугольной области с помощью прямоугольной решётки. Igloo в общем случае таковой не является. Хотя, конечно, это можно рассматривать, как кусочек Igloo, расположенный в районе экватора. Ближе к полюсам Igloo устроена совсем не так.
Вне полюсов иглу ведет себя как строчная развертка.
А если нас интересуют полярные области, в астрономии, например, лучше нанести объекты на сферу и использовать трехмерный индекс.
Кстати — Hierarchical Triangular Mesh индексируется такой же кривой как Z. При наличие правила обхода треугольников получается код полностью удовлетворяющий принципам spatial filling.
Шрырительный пример http://kashey.ru/maps/fractal/fractal.html, где Z и G — обычные 2Д разбиения, а T и L — «треугольные» (T на основе треугольника ньютона, 4 ноды за раз, L — две ноды)
Есть всё же в этом какая-то натяжка — разрезаем сферу на 8 кусков и с каждым работаем отдельно.
Так же поступает вышеупомянутый q3c — шесть граней куба на каждой грани z-кривая.
Прикручиваем пространственный индекс к ничего не подозревающей OpenSource СУБД