计算机系统中内、外存访问代价差别相当大，内存访问代价远远小于外存，因此若把数据存储于内存之上的话，理论上访问速度会快得多，人们也一直在努力促进硬件相关技术发展来增大内存容量，但是实际上不可能无限度提高内存容量，海量数据也无法全部存储在内存之上。所以，对于大型数据库必定需要存储相当部分数据于外存上，这样为了避免遍历整个数据文件、遍历所有数据只为访问一个数据的低效情况出现，需要更好的组织、记录存储在外存上的数据，查询时通过内存中存储信息直接定位日标数据、提高查询效率。空间数据库中要处理的数据是复杂、庞大的空间数据，所以对空间数据库查询性能的提高而言，空间索引结构的重要性不言而喻。　　本文根据空间MBR的特性，以提高信息查询性能和减少索引更新维护代价为目标，首先研究了基于空间MBR的数学基础，然后为空间数据模型提出了空间区间编码，在此基础上建立了基于线序分支的SPindex索引结构，并进一步为索引结构设计了高效的查询引擎，最后对比四叉树空间索引结构设计了数据仿真实验，实验结果表明基于线序分支的SPindex空间索引结构具有良好的性能和较高的效率。