随着计算机技术的飞速发展，人们对计算机的应用、对信息的记录越来越多的转向于视频、音频等多媒体上。在互联网上，视频、音频的应用也层出不穷，这些应用使其数据量急剧递增。大数据量的视频数据给存储与检索带来了重大的挑战。针对视频存储与检索，当前的应用系统都采用文件系统存储及基于视频内容标注的检索方式，然而文件系统的存储方式存在着安全性等缺点，同时基于标注的视频检索除存在着耗费人力、时间等缺点外，也对越来越多的视频应用中的检索束手无策。因而越来越多的视频数据与匮乏的视频内容的检索方法之间形成了一对矛盾。　　为了解决这一矛盾，使用开源数据库PostgreSQL实现对视频数据的存储与管理，以避免文件系统中存储视频的缺陷，解决视频的存储问题。使用已实现的不间断客服助手系统(UHS)完成对视频的预处理、视频导入、视频内容处理、视频查询交互等功能。以开源数据库PostgreSQL实现对视频数据、视频内容的存储与索引以及最终完成视频的检索。　　本文首先分析了视频存储与索引的研究意义和在该领域国内外的研究现状，包括视频的存储方式、视频的检索方式、视频内容的索引方式、轨迹的索引方式等。其次本文以监控视频为研究方向，以从监控视频中抽取到的人的运动轨迹为视频内容，研究了基于轨迹的针对视频数据的可行的存储策略及其对应的检索方法，为视频数据在数据库的存储提供了新的依据。其得出的结论是:当针对视频数据每次查询读取的帧数少于32帧时，建议采用将视频数据以分帧存储的方式存储在数据库的各个元组中;当每次读取的视频数据帧数大于32帧时，建议使用将整个视频数据存储于单个LOB的存储方式。在视频的检索方面，本文提出了一种基于完整LOB的缓存技术，以加速存储在LOB中的视频片段查询。然后重点研究了针对视频内容即轨迹的索引方式，包括轨迹的位置索引及轨迹的形状索引，以加快在数据库中对视频内容的检索。对轨迹的位置索引，通过区域划分轨迹的方法，提出了基于区域欧氏距离及编辑距离的两种单条轨迹的索引方法，同时也提出了一种基于HASH函数的对轨迹集合的索引方法。对轨迹形状的索引，提出了一种基于HASH函数的对轨迹集合的索引方法。最后，本文通过实验，实现PostgreSQL对视频数据的存取性能测试及验证针对视频数据查询优化的LOB缓存技术的性能，同时对比了本文提出的各种索引的性能以及验证两种基于HASH函数的索引的正确性。　　总之，本文提出的以轨迹作为视频内容来实现对视频数据的存储与查询，是在处理和查询视频数据的一个重要解决方案。