近年来，随着全球定位系统、地理信息系统、卫星数据处理、计算机辅助设计及移动计算等领域的迅速发展，针对移动对象的空间数据查询研究得到了国内外研究者的广泛关注，然而，随着移动对象的增多，空间数据量与日俱增，空间数据结构也日益复杂，对空间数据库中大量移动对象进行有效查询的算法变得越来越重要。　　 反向最近邻查询是空间数据库中数据查询的重要算法之一，是在最近邻查询的基础上提出的一种新的查询类型，有着广泛的应用前景。但是传统的反向最近邻查询大多是基于静态环境中的点进行的查询，随着移动通讯设备的盛行，移动对象发出的查询信息逐渐增多，这就使得传统的反最近邻查询无法满足动态的查询要求。基于此，本文针对空间数据库中大量移动对象如何进行有效查询的难点问题，在分析总结国内外相关研究的基础上，提出了空间数据库中静态环境中的最优位置查询和动态环境中的反向最近邻查询的解决方案。本文的研究内容如下:(1)静态环境中的反向最近邻查询算法，本文具体研究了网格索引模型的建立机制，根据网格空间的消减策略提出了一种静态环境中的反向最近邻查询算法，该算法的效率与网格单元的划分、移动对象数据集的大小有着密切的关系，它充分利用网格空间的消减策略，使得算法在移动数据集很大的情况下有效地减少查询的搜索空间，从而保证该算法比其它算法有着更高的查询效率。(2)网格空间中的最优位置查询，根据实际生活中周围数据点固定的情况下找到最优位置建立新的服务点的问题，本文具体研究了网格空间中数据的最优位置查询技术，充分利用静态环境中的反向最近邻查询算法查找给定区域中反向最近邻数目最多的点，该点即为最优位置点。(3)移动对象的动态反向最近邻查询，针对移动对象点与查询点同时移动情况下的反向最近邻查询问题，本文具体研究了动态环境中的连续反向最近邻查询处理技术，提出了一种移动对象的动态反向最近邻查询处理框架，该框架将查询处理过程分为预处理阶段和查询处理两个阶段，同时针对此框架提出了基于多线程的连续反向最近邻查询处理算法，通过实验验证该算法具有良好的查询性能和更新性能。