GIS是一种结合地理学、地图学、遥感和计算机科学的特定空间信息系统,由于其可以处理包含空间信息属性的地理数据,已被广泛应用于环境保护、资源管理、农业生产等领域。随着计算机性能的提升和互联网的普及,GIS开始从单纯的技术研究逐步向地理服务层面转型,逐渐融入到导航、定位、路线规划等实际应用中,并在土地沙漠化、核扩散、雾霾等全球性问题治理中起到重要作用。近几年由于信息获取技术的发展,地理数据呈现PB级增长,传统的GIS存储方式渐渐难以满足GIS对数据读写速率、存取响应速度、可扩展性等性能方面的需求,而云存储作为一种大容量、可扩展、高性能、低成本的技术,能很好地解决目前GIS遇到的问题,因此探索研究GIS云存储系统将具有重大的意义。本文首先对GIS的国内外研究及发展现状进行了调研,论述了GIS研究的背景及意义,并通过系统分析目前GIS所遇到的瓶颈,指出了GIS与云存储相融合的必要性。然后结合当前GIS存储特点,采用NoSQL类型的MongoDB数据库设计并实现了五服务器分布式云存储架构。接着对当前存在的几种MongoDB数据均衡的改进算法进行了探究,详细分析了它们的优缺点,尝试使用基于队列计数的热数据识别算法对MongoDB数据均衡策略进行了改进。随后对构建的分布式云存储架构和改进的数据均衡策略进行测试,结果证明了架构与算法的可行性及有效性。最后采用Node.js全栈式开发框架,引入Leaflet、EChart、JQuery、Bootstrap等前沿开源技术,设计并实现了GIS数据存储平台。