空间数据库已广泛地应用于GIS，CAD、机器人、计算几何、计算机视觉、医学图像和多媒体系统等领域。随着数字城市、数字地球、数字流域等概念的提出与应用，对空间数据的存储与处理提出了更高的要求。空间数据索引是提高空间数据库性能的关键技术，它直接影响空间数据的存储效率以及空间检索的性能。研究空间数据索引技术并寻求更好的空间数据索引机制，已成为当前计算机领域及其它应用领域的一个热点问题。 在一些非标准的数据库应用系统，例如地理信息处理系统、CAD／CAM系统，常常需要在外存中存取多维地理数据，同时需要对这些数据进行精确匹配查询和范围查询。目前的空间索引技术种类繁多，但是迄今为止还无法找到一种高效的空间索引机制能较好地满足：动态构造、多级存储管理、支持尽量多的操作、独立于输入数据及插入顺序、可自增长、较好的时间空间的性能、并行性及可恢复性。目前的空间索引中，基于B树的R树及其变种的结构在空间索引性能方面表现最出色，但也在需要在外存中频繁存取时有明显的缺陷。同时，随着索引数据量的巨增，现有空间索引技术的性能急剧下降。 本文论述了空间数据库索引技术的相关概念、数据结构、动态索引算法及性能分析。对目前流行的几种空间索引方法进行了详细地介绍，并且针对R树索引介绍了它的各种优化方法。本文以理论结合实际，设计开发了一个R树模型，来尽可能地满足上述对空间索引的要求。 本文共分五章。 第一章阐述了论文选题的目的和意义以及研究的主要内容。 第二章详细探讨了空间索引技术的特征、分类以及介绍了GIS中常用的几种空间索引技术。 第三章针对R树的结构、算法、变种以及优化技术进行了论述。在研究R树的并发性时，发现了R链接树的不合理性和出现的问题，并提出了解决R树的并发性的解决方案。该方案可以解决R链接树所不能解决的并发错误问题，能从根本上解决并发的同步问题提高并发效率。 第四章是本文的重点，具体详细的论述了R树的设计、数据结构、算法实现和优化以