Positioning,Navigation,Timing(PNT)数据是一种战略关键数据,广泛应用于军事和民用领域,随着北斗导航各子系统的建成以及卫星系统的健全,大量的PNT数据需要进行存储和检索。近几年北斗导航系统已经开始大规模地应用,使用传统的数据库优化技术处理当前的PNT数据存储以及检索的效果甚微。针对PNT数据的特点和北斗导航系统对PNT数据的使用情况,本文着力于研究和实现一套自主可控的数据库优化方案,消除PNT数据存储时的容量瓶颈、检索时的效率瓶颈,保障能够提供可靠的、高效的PNT数据服务。首先,本文通过对PNT数据业务特点的研究,设计了一套合理有效的PNT数据分布式存储、检索模型。针对实时数据和任务数据的使用特点,对数据存储以及数据检索各方面进行了设计。通过对现在大规模分布式数据库的对比,最终选用PostgresXL作为本文分布式数据库的基础方案,对方案进行配置和改进,并使用GTM-Proxy提供可靠性服务。通过三个数据节点的集群实验,验证了分布式数据库模型可以在检索性能上有接近于2倍的提升,也解决了存储容量的拓展问题。其次,为了提高单机环境下数据库的存储、检索效率,本文采用了列式存储、压缩存储、缓存、GPU加速以及流水线等技术进行了数据库的优化。对于数据的存储,本文对PostgreSQL进行了列式存储拓展,参考PostgreSQL默认的压缩算法,设计了基于列式存储的PNT数据压缩存储算法。对于数据的检索,本文研究了SQL语句的各个执行阶段,从缓存、检索计算各方面对PNT数据的检索进行了优化。本文在对PNT数据在进行检索的相关计算时,采用了GPU加速计算的模式,通过PostgreSQL强大的函数功能以及PG-Strom拓展完成了相关优化的实现,使得计算耗时明显缩短,检索效率提升7至10倍。最后,遵循适用性原则,为了能够让本文的优化方法能够在实际的PNT数据系统中起到更好的作用,本文从硬件设备到上层对外接口设计了基于Postgres-XL的PNT数据检索优化集成方案。通过对Postgres-XL的大规模并行处理方案进行实施,并对Postgres-XL进行了操作系统内核、数据库配置等方面的相关优化。通过整体的优化集成,从系统到集群在执行检索任务时可以更好进行配合,通过实验证明了基于Postgres-XL的PNT数据检索优化方案可以有15倍左右的加速比。本文研究与实现的基于Postgres-XL的PNT数据检索优化方案,解决了目前在PNT数据的应用场景中传统关系型数据库的瓶颈问题。通过对PNT数据检索各个维度优化的对比和集成,设计了自主可控优化结构。在北斗卫星导航各子系统中,逐渐去除了对商业数据库的依赖。该方案对于子系统中现在和未来的各类环境都有很好的适配性,为北斗卫星导航系统的应用和发展提供了良好的基础数据服务。