空间数据库在地理信息系统(GIS)、计算机辅助设计与制造(CAD/CAM)、遥感等领域有着广泛的应用。空间对象存储在空间数据库中,它们由空间数据和属性数据来共同描述。空间数据描述空间对象的位置、形状和分布特征等空间信息,属性数据描述空间对象的名称、专题属性等非空间信息。由于空间数据量的庞大以及空间对象、空间查询的高度复杂性,空间查询优化成为了空间数据库应用的难点和研究热点。本论文以优化空间数据的查询为研究对象,重点研究空间查询代价模型等空间查询优化中的关键问题。本论文所做的研究工作属于国家“十五”科技攻关项目:城市规划、建设、管理与服务的数字化工程(项目编号:2002BA107B)的一部分。论文所论述的内容主要有以下几方面:论文首先在阐述空间数据及其特点的基础上介绍了空间查询以及空间查询优化的有关概念,确定了论文研究涉及的相关知识领域。其次,对空间查询优化中三种主要的技术进行了研究。主要研究了空间索引技术、基于索引的I/O 代价模型以及基于直方图的I/O 代价模型。基于欧拉直方图估算查询结果集大小的代价模型是论文研究的重点。再次,针对欧拉直方图中存在的边界问题,提出了闭欧拉直方图统计方法,基于MBR 和SCP 两种近似描述,证明了闭欧拉直方图统计方法的正确性。讨论了如何使用闭欧拉直方图来估算查询结果集的大小。最后,在理论研究的基础上,通过仿真实验,探讨了将闭欧拉直方图与实际查询优化器结合实现优化空间查询的可行性和有效性。本论文的工作丰富和拓展了基于代价模型的空间查询优化理论与方法,扩展了基于直方图的代价模型的研究范围与内容,为提高空间数据库的查询效率提供了一条可行的途径。