时空大数据即是拥有时间和空间两个维度属性的大数据,在海量的大数据中,80%以上的数据都和时间、空间位置有关。在时空大数据的应用领域之中,旅游行业的前景非常广阔,借助时空大数据相关技术平台,可以方便旅行社团队跟踪监测;可以制作景区客流热力图,方便景区管理人员实时负荷监测;可以准确预知客流趋向,进而采取相应的措施疏导客流等等。本文以旅游智慧监管平台为背景,研究时空大数据中一些关键性技术的优化问题,主要涉及时空采集性能优化、分布式存储方案设计以及基于移动对象的最近邻查询优化三个方面。首先,本文针对旅游客流数据的采集性能提升问题,设计了一种基于大数据平台的读写框架STClient,先介绍了其整体流程,然后针对时空数据的特点,分别从文件读写、数据预处理、时空索引方案设计、序列化以及入库这个五个方面进行优化。然后,本文设计了一种面向时空大数据的分布式存储系统。根据时空大数据的空间性和时序性特点,设计了基于项目背景的系统架构;按照时空划分对数据进行,并通过构建空间热度树来提高系统负载均衡的性能;在已有数据冷热分离方案的基础上针对其问题做出了进一步改进,完善存储系统的可用性和提高系统的性能。这些方案使系统能有效支持后续一系列的客流数据分析工作。最后,本文基于网格和优化后的四叉树,提出了一种能很好支持最近邻查询的索引方法。由原来的对移动对象本身的索引方式改进为对对象所在区域的索引方式,以此降低频繁的索引更新次数,并设计了基于该索引方式的最近邻查询算法,提高了查询的效率。