移动对象数据库主要用于处理随时间连续变化的对象,其核心内容为移动对象存储结构和拓扑分析操作。交通网移动对象数据库是在空间数据库、时空数据库基础上研究在特定环境中运动的移动对象,目的在于为智能交通提供一个可靠的软件平台用于分析和决策。本文针对交通网数据库的若干关键性问题及移动对象存储结构进行了研究,主要工作包括以下四个部分:⑴在现有交通网模型基础上对数据类型和分析操作进行了扩充和完善,使其支持多种道路、包含移动车辆属性、类型,支持信号灯控制等,为最优路线查询作基础。并在可扩充数据库系统Secondo中,设计与实现了交通网数据类型及90个操作算法。⑵针对现有移动对象存储结构和拓扑分析操作效率的不足,提出了一种双层存储结构TLSS(Two-level Storing Structure)。该结构采用顺序结构存储管理快照的时间信息,采用平衡二叉排序树存储和管理快照的空间信息,并提出了相应的移动对象拓扑分析操作算法,提高了拓扑分析操作的效率。⑶针对交通网中的距离计算问题,提出了基于NWN结构的距离算法NWNDist。NWN结构可以有效地存储和访问交通网的底层数据信息(顶点和边),尽可能保证相互邻近的顶点存储在同一个存储结构单元(例如:同一页)以减少查询时间和磁盘访问次数,并建立R树索引用于提高对顶点的查询效率。NWNDist算法可以有效地支持多种基于交通网距离的查询,如:最短路径、distance join等。⑷针对交通网中的最近邻居查询问题,提出了支持交通网连接性信息查询的存储结构,并将其加入到MON-Tree索引结构中,并在此基础上提出了一种Circle算法用于支持最近邻居查询。