Skyline查询作为数据挖掘的重要分支，广泛应用于多标准决策、可视化和用户参考查询等领域。近年来，在数据库和信息检索研究领域，有效计算Skyline的问题已经引起国内外研究者的广泛关注。现有的技术主要是对数据实行批处理和在线处理；采用的划分方法主要为物理划分或根据分段的维值进行划分，并没有对被划分的各部分间所固有的特性进行深入分析。 本文在数据划分方面进行了探讨。首先在NN算法的基础上，深入分析了被NN点划分后各区域间的支配关系，研究了相关性质，发现并证明了被全局NN点划分一次后，区域间具有单向的不完全支配关系；其次利用上述性质并结合可应用于任意维空间的BNL算法提出了一种基于划分的PBASQ算法。该算法由于实现了有效的过滤和减少了那些不具有支配关系区域间的支配检查，节省了内存空间的占用，提高了执行效率。同时，该算法还具有传输Skyline结果的实时性，当全部的Skyline点还未获得前，全局的NN点作为第一个Skyline点可以立刻返回给用户，并且随着时间的延长会不断返回其它Skyline点；再次提出了一个改进算法，该改进算法利用低维空间的划分方法解决高维空间Skyline计算问题，增加了高维空间Skyline查询的可行性；最后，进行了大量的实验验证，实验结果表明，PBASQ算法和改进算法是有效的。