信息技术的发展导致了数据爆炸式的增长,存储系统的规模达到了EB级,文件的个数也高达几十亿个。这就使得在大规模存储系统中查找和管理文件变得异常困难,因此复杂元数据查询需求不断增长。而现有的基于层次目录树的存储系统不提供复杂元数据查询的功能,也不能够满足数据爆炸式增长的扩展。设计并实现了一个多维元数据在线查询系统,称它为RCube (R-tree based Cube)。它提供复杂元数据查询功能,并对一些复杂查询(range-sum查询和range-max查询)能够做出快速响应,这能够帮助用户和管理者更好的查找和管理文件。RCube的主要想法是把文件的多维元数据看作多维的数据立方体,对于一些复杂查询,通过对数据立方体的全部或部分预计算,节省了在线计算时间,大大缩短查询延迟。RCube采用R树来作为它的索引结构,它是一棵高度平衡的树,是一种多维的索引结构,非常适用于对文件元数据建立多维索引,能够快速的返回预计算结果,提高查询效率。针对range-sum和range-max这两种范围查询,对多维元数据立方体进行预计算,利用对元数据建立的多维索引来快速缩小查询范围,返回预计算结果并得到最终结果。RCube的更新思想是采用自底向上的更新算法,只对受到影响的分支进行更新计算,尽可能的减少计算量,提高更新效率。实验结果表明,在大规模存储系统中RCube能够很好的实现复杂元数据查询,查询迟延非常低,而且可扩展性好。对于range-sum和range-max查询,性能优于现有的采用数据库来索引元数据的方法。