大数据时代如何高效地处理海量的空间数据信息十分重要,空间数据库开始逐步发展,其在决策支持、地理信息、GIS和设备定位等都有很重要的应用。其中Skyline查询和反Skyline查询都作为很重要的查询方法,同时也是众多学者不断研究的重点。本文主要为三个部分:对新型数据索引结构的研究,基于新型数据索引结构的Skyline查询算法的研究和反Skyline查询算法的研究。首先,给出了空间数据的两种序关系,运用这两种序关系对空间数据交替划分,提出了一种新型的空间数据索引结构:DSP-树（Data Space Partition-Tree,DSP-Tree）。该数据索引结构利用空间数据的多种良好的序关系,对空间数据进行划分,从而得到含有相应序关系的最小外包围矩形,依据不同的序关系使得在数据索引结构构建时分为不同的层次,减少同等层次下的节点之间重叠和访问无效的路径,给出了DSP-树的生成算法、数据更新算法和区域查询算法。其次,在新型的数据索引结构DSP-树的基础之上,将Skyline查询的性质和DSP-树的特点有效的结合,给出了高效的基于DSP-树的Skyline查询的剪枝规则。在此基础之上,给出了基于DSP-树的Skyline查询算法。该算法运用DSP-树的节点间的多种序关系,有效减少了无效路径和节点的访问,提高了Skyline查询的性能。理论分析和实验表明:基于DSP-树的Skyline查询算法有较好的查询性能。最后,在DSP-树的基础之上,提出了新的反Skyline查询算法。该算法利用DSP-树同层兄弟节点的序关系提高查询性能,通过新的剪枝规则对不同层次的节点进行剪枝,减少了无效节点访问,加快了算法的查询速度。实验分析和论证表明:基于DSP-树的反Skyline查询算法有较好的查询性能。