时空数据库的出现为人们对空间对象和时空对象进行存储和管理,对空间数据和时空数据进行分析提供了极大的便利。随着移动计算和无线传输技术研究的不断深入,时空数据库在人们日常生活的各个方面有了更多地应用,因此,一些新类型的时空查询也相应地出现。这些查询不再是以往那种只考虑单个查询对象的查询(如最近邻查询),而是考虑多个查询对象的查询称为时空聚集查询。由于时空聚集查询本身的复杂性,如何有效地解决时空聚集查询就显得十分迫切。由于查询算法直接决定了查询处理的效率,因此,寻求高效的时空聚集查询算法就显得十分重要。组最近邻查询是时空数据库中一种典型的聚集查询。组最近邻查询返回一个数据对象,使得它到所有查询对象的距离之和为最小。组最近组查询作为组最近邻查询更一般形式的出现,进一步丰富了时空聚集查询的类型。组最近组查询返回一组数据对象,使得它们到各自最近的查询对象的距离之和为最小。由于候选数据集合的数量十分巨大,为了减小候选数据对象的搜索空间,通过当前的距离阈值来删除不需要访问的数据对象,并通过迭代的方式来逐步改进查询结果。时空数据库对移动对象的支持使得对移动对象的连续查询进行检测成为可能。由于移动对象经常改变其位置、移动速度或者移动方式,使得对移动对象上的查询算法的效率要求要更高。连续组最近组查询作为组最近组查询在移动对象上的一种应用,如何高效地监测每个更新时刻查询结果的变化成为连续组最近组查询所关注的重点。利用上一更新时刻的结果以及当前的局部距离阈值,可以有效地对候选数据对象进行筛选,以减小数据频繁更新所带来的开销,并通过迭代过程来逐步改进查询结果。障碍物作为一种时空数据库能够支持的空间对象(多边形)切实存在于日常生活当中。障碍物的存在使得空间对象之间的可见性发生了变化。时空聚集查询的结果就此可能会发生变化。另外,用户可能只对可见的对象或查询结果感兴趣。目前以障碍物为约束条件的时空查询多数考虑的是单个查询点,而并没有考虑多个查询点的情况。可见组最近邻查询考虑是对所有查询对象可见而且到所有查询对象距离加和为最小的数据对象。从数据对象的角度考虑对查询对象的可见性,以此来减小影响查询结果的障碍物的搜索范围。从查询对象的角度来考虑数据对象的可见性,将查询对象作为一个整体进行处理,把用于单个查询对象的可见性概念扩展到多个查询对象上,对数据对象和需要考虑的障碍物同时进行筛选,进一步提高了查询算法的效率。