伴随信息技术的发展和数字地球以及虚拟城市等的出现,现在对空间三维信息的需求更加迫切使得堆积起来的三维数据的总量日益增多,三维扫描数据以其高精度,全自动,优理念和立体化等区别于传统数据获取方式的特点,得到很高的关注和应用。它可以应用于高精度要求的工程建模和重构,也可以应用于古建筑文物保护等等。如何合理高效的管理和储存这些数据就成了一个亟需解决的问题。因此如何加强三维扫描数据的管理和维护也就成了当前三维数据处理研究中的热点。本文从数据库角度出发,综合分析对比各大数据库产品的优劣势,确定以Oracle数据库产品为平台,通过分析三维激光扫描数据的特点以及其数组组织结构,设计实现对数据有效存储与管理的技术,主要内容有：首先就国内外点云数据的研究现状与特点进行了阐述与分析。阐述了Oracle数据库整体体系、内部的数据组织结构,以及其管理海量数据的优势。对于三维扫描数据的组织管理,Oracle推出了独特的内部组件：用于空间数据组织管理的Spatial对象类型。根据三维激光扫描数据的特点分析,对海量激光点云数据经过预处理后,发现在实际生产工作中,由于三维激光扫描数据的特点,大量的点云数据在实际工作中访问速率会变得非常缓慢,针对这一问题,通过()racle内部成熟的索引机制,在表中建立索引,提出了利用Spatial结合传统数据库索引B树和hash结构,以及基于线性四叉树空间数据库的索引机制对点云数据进行组织管理,提高检索效率的方法。对海量点云数据基本实现了有效的操作和管理,对三维数据建库管理提高了性能。