在当今的大数据时代,如何更好地管理空间数据并完成相应的查询操作成为了人们所关注的问题,因此空间数据索引技术以及相应查询方法成为学者们的研究重点,其中方向区域查询以及最近邻查询作为空间查询领域中的重要分支,在交通规划、物流管理、地理信息系统等领域被广泛应用。本文利用Voronoi图的结构性质进行相关空间查询算法研究,主要包括基于Voronoi图索引结构的研究、利用基于Voronoi图的索引结构进行方向区域查询的方法研究以及利用基于Voronoi图索引结构进行k最近邻查询和连续最近邻查询方法的研究。首先,对于空间数据查询,利用Voronoi图对空间分割所形成结构的特性,构建了基于Voronoi图的索引结构。为了获取结构信息,采用间接形成Voronoi图的方式,在利用空间数据形成Delaunay三角网的基础上构建Voronoi图,同时在执行过程中将有关信息进行保存,最终形成基于Voronoi图的索引结构。其次,在基于Voronoi图索引结构的基础上,根据方向区域查询性质和Voronoi图结构特点,设计了相应的判定规则,并给出了利用基于Voronoi图索引结构进行方向区域查询的方法。此方法在执行过程中根据Voronoi图中生成点的邻接特性进行扩展,很大程度上降低了对于无关结点的判定次数,从而在得到正确查询结果的同时降低了查询过程中时间消耗。通过理论研究和实验数据可知,该算法对于方向区域查询拥有较好的性能表现。最后,利用基于Voronoi图的索引结构,根据k最近邻查询以及连续最近邻查询的性质并结合Voronoi图中各区域中点与生成点距离特性,设计了相应的查询流程与规则,研究了利用基于Voronoi图索引结构进行k最近邻查询和连续最近邻查询的方法。通过理论研究和实验数据可知,两种算法均能够在各自查询领域拥有较好的性能表现。