空间数据库查询是空间数据库领域的一项重要应用。传统的组最近邻查询研究主要是将空间对象抽象为点进行。然而,现实生活中并不是所有的空间对象都适合抽象为点进行研究。例如,在查询主要山脉的组最近邻位置时,如果将其抽象为点进行研究将会对查询产生较大的误差,影响查询效果。因此,本文将空间对象抽象为线段进行研究,提出了空间数据库中线段组最近邻查询,主要研究内容如下:首先,研究了障碍空间中的线段k最近邻查询方法。在静态障碍物数据集情况下提出了STA_OLk NN算法。这一查询过程分为两个阶段,在障碍环境中针对数据线段和障碍物两部分的数据进行过滤。在精炼过程中,根据线段间位置关系得出相应的距离表示方法,提出相应的障碍距离表示方法,从而得到最终正确的查询结果。这一方法弥补了现有线段最近邻查询无法有效在障碍环境下查找的问题。进一步研究了障碍环境中线段组最近邻查询方法。在静态障碍物情况下,查询过程分为过滤阶段和精炼阶段两个部分。在过滤过程中,首先根据线段Voronoi图的性质以及线段障碍组最近邻查询的定义,提出了针对数据线段的剪枝定理,给出了OLGNN_Line_Filter算法;根据线段障碍距离定义,进一步提出针对障碍物的剪枝定理,并给出了OLGNN_Obstacle_Filter算法。在精炼过程中,为了得到更精确的查询结果,提出相应的精炼定理和精炼算法STA_OLGNN。在动态障碍物情况下,给出了DYN_OLGNN算法,该查询算法分为障碍物减少和障碍物增加两种情况,并分别就不同情况给出相应的判定策略,讨论了对STA_OLGNN算法的影响。这一方法解决了障碍环境中精确查找组最近邻问题。