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随着IT技术的高速发展，以GIS为代表的空间信息技术在各领域得到了应用，同时遥感等空间数据获取技术不断进步，现代社会对位置服务和分析决策的需要也日益迫切。此外，Google、Microsoft、Yahoo等国际大型软件商和网络服务商，推出的地图搜索与服务更促进了地理空间信息的共享和服务水平的提升。空间数据是GIS分析与处理的主要对象，由于空间数据的海量性和复杂性，在获取大量空间数据的时候，可能会造成系统实时性差，查询速度慢等问题，所以查询效率一直是GIS系统中的一个瓶颈，因此研究空间数据的组织和存储技术具有重要的意义。 本文首先对目前网络流行的GIS系统中的查询应用特点进行归纳总结，并分析了其中涉及到的空间数据的类型及特征，并借鉴当前流行的空间数据组织和存储技术，对空间数据建立科学合理的逻辑模型和物理模型，从而达到快速有效地对海量空间数据进行处理和应用。例如:利用金字塔结构等组织技术对各种空间数据进行组织，通过分层、分块等方式，使得用户进行实时缩放和查询时，快速有效地获取大量空间数据。对于空间数据的存储，一方面需要对数据表建立合理的存储结构，参考顺序或是聚簇等方式，达到节省存储空间、便于查询等目的;另一方面，参考KD树、R树等索引结构，需要根据各类数据的组织方式，对已有的索引结构进行改进，从而建立一个适当的索引结构，以提高系统整体的查询应用性能。 实验结果表明，针对目前比较流行的空间查询应用特点，从空间数据模型的建立到索引结构的建立，本文给出的空间数据组织方式、存储方案是可行、有效的。不但便于用户对空间数据的查询，同时在保证不影响查询效率的情况下，尽量使用聚簇存储结构来节省存储空间，从空间和时间全方面地提高系统对空间数据的查询性能。