空间数据库索引技术是提高空间数据库性能的关键技术,它直接影响空间数据的存储效率以及空间检索的性能。因此,寻求一个好的空间数据索引机制成为空间数据库研究的重点内容。针对空间数据库系统对空间索引时间和空间有效性的要求,重点研究如何提高处理海量高维空间数据时索引的查询效率,对于空间数据库的研究具有十分重要的理论和现实意义。首先,针对QR-树处理海量空间数据查询效率低的问题,提出一种基于自适应K-means算法的QR-树空间索引方法,通过引入超结点来改进QR-树结构,并自动确定聚类初值来提高聚类质量和聚类速度,且构造新的聚类中心公式使其能够处理具有多种形体的空间目标,同时通过实验验证自适应K-means算法的有效性,最终提高了索引性能。其次,针对QR-树处理高维空间数据查询效率低的问题,通过对原始高维数据进行近似压缩来减少磁盘读写代价,从而提高查询效率,同时提出一种能够处理海量高维空间数据的QAAR-树索引结构,并给出了QAAR-树的查询、插入和删除算法。最后,通过实验验证了QAAR-树的可行性、时间和空间有效性,结果表明,QAAR-树存储开销较小,且查询、插入和删除操作性能都较高,适合于海量高维空间数据。