近年来随着互联网和信息产业的发展,数据的信息量越来越大,已经进入大数据时代。随着大数据时代的到来,地理信息越来越广泛的应用到各个领域并深入影响着人们的生活。特别是Web GIS的发展,像Google地图、百度地图,已经深入到我们生活的方方面面。而随着地信应用越来越广泛,GIS数据的数据量也变得越来越大,数据的涵盖信息也越来越丰富。面对不断增长的数据量,GIS在数据显示方面存在着一系列的问题。GIS数据主要包括栅格数据和矢量数据。对于栅格数据,现有的地理信息软件已经形成了成熟的金字塔机制。加载显示栅格数据时会建立相应的金字塔结构,在数据缩放和漫游时能够实现数据的快速显示。而对于矢量数据却没有类似的金字塔机制。矢量数据显示现在GIS系统普遍是一次性将所有的要素进行加载显示,这样当数据量特别大时会存在运行速度慢和小比例尺下要素重叠的问题。针对这一现象已经有很多国内外学者提出了对应的解决方案,主要包括矢量数据分块、分层显示,将矢量数据转换为栅格数据等。尤其随着网络技术的发展,相关学者在Web GIS矢量切片、多级别矢量数据分块存储等方面研究颇为广泛。本文主要是参照栅格金字塔结构,对矢量数据金字塔结构进行研究和探索,对其结构进行设计,提出了相应的构建方法。本文主要完成了以下工作:根据栅格金字塔和四叉树原理对矢量数据金字塔结构进行了研究和探讨,并对其进行了设计。指出矢量金字塔构建过程中需要解决的三个问题:数据如何分层分块、每层数据如何处理和矢量数据金字塔如何保存。对矢量数据金字塔的分层过程进行了研究并设计了相应的实现方法。对于数据的处理,根据点线面三种不同的要素类型设计了不同的数据抽稀方法。对数据的分层结果采用了线性四叉树编码的方式进行了保存,便于实现数据块的快速索引;对数据的抽稀结果设计了相应的索引文件来保存每层数据块要显示的要素。最后,根据本文提出的矢量数据金字塔结构及相应的构建方法,分别选取点线面三种不同的数据进行测试,并分别对数据分层结果、数据抽稀结果进行了统计分析,对其显示效果进行了展示。