随着GIS技术的快速发展,空间数据库在各个领域都得到了极大的发挥,其主要的任务是对空间数据实现有效的存储,进而实现高效访问的目的。空间数据具有海量性、内部结构复杂性、属性多样性等特征,如何有效的对数据进行存储,是当前空间数据库领域的一个难点问题。R树索引结构能够对高维海量空间数据实施有效的存储,且数据之间仍具有物理空间中的邻近性,主要应用于商业数据库中。针对当前R树索引结构存在的不足,本文主要按照以下三个部分进行研究:首先,针对传统R树构建以及分裂方法的不足,本文结合Chameleon聚类算法对其进行预处理,实现一种批量生成索引结构的技术。利用聚类结果中簇内相似性高,簇间相似性低的特点,可以减小节点的MBR(最小外包矩形)面积以避免重叠,提高算法的效率。经聚类后的节点之间相似性较低,查询过程中避免多路径检索,提高查询效率。其次,针对Chameleon算法的时间复杂度较高,通过人工蜂群方法得到一次聚类之后的质心,并作为下次聚类的初始解。利用K-means算法进行下次聚类,有效避免了任意初始值和噪声点对R树节点的影响,同时减少了构建索引结构的时间,使得静态R树在处理大数据过程中具备伸缩性。最后,针对不确定数据存储复杂的问题,本文结合聚类算法和Hilbert曲线降维方法,利用最大最小矩形剪枝策略,减少算法中积分的运算量,提高构建Hilbert-R树的效率。使用Chameleon聚类算法可以使数据之间更加紧凑,可以使除根节点以外的数据都是满容量的,提升了节点的空间利用率。同时,考虑到了节点之间的互连性,以便于发现相邻位置数据之间的潜在联系。