空间查询及优化是空间数据库相关技术研究的难点和突破点,选择性估计技术已经成为空间查询及优化领域的热点课题。目前选择性估计还处于起步阶段,各方面的技术还不成熟,存在一定的缺陷。本文对空间数据库的选择性估计技术进行了综合分析,在此基础上提出了新的选择性估计方法,具体内容如下。首先,利用空间对象的MBR缓冲区,根据数据集在空间连接时的特点和线段集的分布规律,给出了线段缓冲区,关键点和点缓冲区的概念,在此基础上提出了一种基于线段缓冲区和点缓冲区的选择性估计方法,用于线段集的距离连接选择性估计,而且通过重建点缓冲区还可以实现对特征线段集的估计。其次,对运动对象窗口查询的选择性估计技术进行了研究,给出了空间密度,空间斜率和桶的定义,提出了一种对空间划分的桶分层的估计方法,并把这种方法推广到多维空间。最后,对上述方法进行了实验验证,通过分析实验结果发现,基于点缓冲区的选择性估计方法可以适用于特征线段集的选择性估计。对桶进行分层的选择性估计方法也可以明显减少运动对象的窗口查询的选择性估计误差。