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针对传统关系型数据库检索海量空间数据模式单一、效率低下等问题，开展海量空间数据与全文检索技术结合方式探索，进行选型分析，并设计了一种MMSEG中文分词与Xapian全文检索引擎相结合的空间数据组织与检索方法，基于该模式实现了海量POI（Point of Interest）数据组织与检索原型系统；最后，通过真实POI数据验证了模型的合理性及检索效率。