随着计算机技术的发展,获取到的三维空间数据量呈指数级递增,如何快速管理并针对不同三维场景下的空间数据建立高效的索引机制变得至关重要。现阶段单一的索引结构很难满足三维空间数据的查询检索等不同要求,发展混合索引结构成为三维空间索引研究的热点。针对现实生活中某些三维场景下数据分布不均匀呈现区域密集集中的实际问题,本文提出一种基于三维网格-R树的混合索引结构,并基于该结构给出各种空间查询算法与分析。主要内容如下。首先,针对特定场景问题提出了三维网格-R树混合索引结构,给出其可行性分析。在分别设计三维网格-R树外层结构与网格子R-树内层结构的基础上,给出该混合索引结构的整体结构设计与实现算法。介绍了三维网格-R树树型结构下的更新算法,包括插入操作、删除操作详尽的算法实现与具体示例。其次,介绍传统R-树索引结构下的各类查询操作,为提高其空间查询性能,给出基于三维网格-R树混合索引结构下的查询操作与算法。分别阐述基于此结构下的精确点查询,区域查询与k近邻查询的算法与优势。给出相应查询操作的算法实现与详尽的算法分析,说明基于三维网格-R树混合索引结构下查询的高效性。最后,针对上述混合索引结构构建实验系统,给出系统设计思想并分别介绍系统各部分功能与运行示例。对相同数据集大小下不同索引结构的性能进行对比与分析。对数据量不同大小、三维场景不同分布下的数据集分别构建三维网格-R树混合索引结构与传统R-树索引结构,进行区域范围查询与k近邻查询的对比性能测试。实验结果均表明三维网格-R树混合索引结构在查询方面的良好性能。