随着信息爆炸时代的到来，使用数据库管理空间数据成为空间数据库应用系统发展的趋势，Skyline查询作为一种新的数据库操作符，受到了越来越多的重视，它在解决多目标优化和多标准决策问题方面都有着重要的作用.　　本文完成了以下三个方面的研究:　　1.对现有国内外的Skyline查询方法进行研究比较，研究不带索引的Skyline查询算法和带索引的Skyline查询算法，综合分析现有的国内外的相关文章，对各种算法的时间复杂度进行分析，较好地把握各种方法的优点和不足.　　2.对现有的数据建立索引结构，保证树的高度尽量低，并制定相应的剪枝规则，以提高检索效率.　　3.所建立的索引结构，考虑如何进行数据更新，树的结构依然能够保持动态平衡，保证不断的删除和插入，不影响树的结构，以提高Skyline查询效率为目标，为了找到数据集中不被其它点支配的所有点，即Skyline点，对空间数据集建立PR四叉树索引，再根据所分解的象限之间的支配关系，根据距离函数，找到初始Skyline点，以它为根节点递归地划分索引空间，建立一棵新的PR四叉树，PR四叉树上的所有点，即为Skyline点.　　4.对PR四叉树的节点及其所索引的数据的几何分布进行了深入细致的分析，给出了LL点、LU点和RL点定义。通过寻找近似Skyline点作为初始的Skyline点来缩小查寻范围，建立了有效的Skyline查询剪枝规则，在此基础上，建立了基于PR四叉树的Skyline查询算法，加快了查询的速度。