随着地理信息系统、计算机辅助设计与制造（CAD/CAM）、遥感图像、数字地球、移动定位服务等应用领域的发展，对空间数据库以及空间数据库索引技术的研究越来越受到人们的重视。特别地对地理信息系统而言，它是有关空间数据管理和空间信息分析的计算机系统，它的核心是数据，而数据又包括是属性数据和空间数据，空间数据的存储量非常巨大，也称海量数据，因此对于空间数据的表示、存储、管理和检索要求更高。空间数据库索引技术就是针对解决这一问题而提出的，它也是空间数据库应用的核心，是用来提高空间数据库存储效率、空间检索性能的关键技术，它的好坏直接关系到空间数据库系统的成败。由于传统的索引技术（如B-树、B+-树等）不能有效地索引空间数据，且专用的索引技术（如R-树、四叉树等）只是针对某一单独的数据类型提出的，并不适用于所有的空间数据，而人们对于这一需求却不断提高，所以迫切需要提出一种更好的、更便捷、易扩展的空间索引技术。何况，目前的空间数据类型五花八门，单一的索引技术已不能满足空间数据的快速查找，且它的性能还会随着数据量的巨增及索引数据的不断更新而急剧下降。因此，研究针对海量不同空间数据对象的索引技术迫在眉睫，这也一直是空间数据库研究领域的一个热点，也就是本文研究的重点。本文从目前比较常用的几种主流空间数据库索引技术入手。首先，介绍了空间数据及空间数据库的基本理论、空间索引的研究思路、影响因素及研究目的；其次，详细陈述了这些常用空间数据库索引方法的基本定义和主要算法，并且总结了其各自的优缺点；最后提出了一种新型的空间索引树——GR*-树，并通过代码实现了其主要算法思路，与其它索引技术进行实验比较，发现这种新型索引技术性能更有优势。