一、数据模型与存储结构
空间数据库需支持点、线、面等基础地理要素的存储，并内置拓扑关系描述能力。PostGIS等主流方案通过扩展标准SQL实现空间数据类型（如POINT、POLYGON），同时建立类型层次结构继承机制。选择时需注意：
- 是否支持多坐标系转换
- 空间索引（R树、四叉树）的实现方式
- 矢量与栅格数据的混合存储能力
二、性能优化机制
高效的查询响应依赖空间索引优化和硬件资源配置。关键指标包括：
- 千万级要素的缓冲区分析耗时
- 并发查询时的吞吐量表现
- 空间连接操作的内存管理策略
建议测试时模拟真实业务场景，对比ArcGIS与MapGIS等工具在相同硬件条件下的性能差异。
三、扩展性与兼容性
需评估数据库对多源异构数据的支持能力：
- 与传统关系型数据库（如MySQL）的互操作性
- Shapefile、GeoJSON等格式的导入导出效率
- 云原生架构下的水平扩展方案
四、安全性与维护策略
生产环境部署需考虑：
| 维度 | 要求 |
|---|---|
| 备份机制 | 支持增量备份与异地容灾 |
| 权限管理 | 细粒度空间数据访问控制 |
| 版本兼容 | 支持跨版本数据迁移 |
试用空间数据库需从存储结构、查询性能、系统扩展和数据安全四个维度建立评估体系，建议优先验证空间索引效率与多源数据兼容性，同时制定可量化的压力测试方案。
