随着地理信息系统理论和技术的飞速发展，以及其在相关领域内应用的逐步深入，各部门都积累了大量的空间信息数据，迫切的需要一种有效的机制将这些空间数据管理起来。 利用数据库系统来管理空间数据是目前公认较好的解决方案，然而，传统的关系数据库系统是为管理数值、时间、字符串之类的简单数据类型而设计的，不具备处理空间数据这样的复杂数据类型的能力。因此，需要将现有的数据库系统扩展成为空间数据库，以便有效的管理空间数据。 查询优化是空间数据库中最为关键的组成部分，由于空间数据具有结构复杂、数据量大的特点，通用的查询优化策略和技术的优化效果不够理想，需要针对空间数据的特点设计出专用的查询优化策略和技术。 本论文在总结前人研究的基础上，从逻辑优化和物理优化两个层面深入分析了空间数据库查询优化中的关键技术；重点研究了逻辑优化策略，关键空间操作的算法实现以及执行计划的生成；提出了基于RASE代数的逻辑优化策略，索引保持的空间选择算法IMS，基于R-tree裁剪的空间连接算法RCJ，以及代价导向的执行计划生成算法CDPB。实验分析表明，这些算法在处理大数据量和复杂查询时具有更高的效率和更好的性能。