Çizgiler, noktalar ve çokgenler içeren bir alandaki nesnelerle ilgili verilerin depolanması ve sorgulanması için en iyi duruma getirilmiş bir veritabanına, uzamsal veritabanı denir. Çeşitli çalışma alanları, geometrik verileri, coğrafi verileri ve uzamsal verileri yönetmek için birden fazla uygulamaya sahiptir. Bu veritabanlarında, bir “boşluk”, dünya yüzeyinin bir haritası gibi coğrafi, çok büyük ölçekli bir entegrasyon (VLSI) tasarımının bir düzeni gibi geometrik veya protein molekülü zincirlerinin 3-D gösterimi gibi uzamsal olabilir. Mekansal veritabanı, mekansal veri işleme için ek yeteneklere sahip standart bir veritabanına benzer. Örneğin, uzamsal veri türleri (SDT'ler) bir uzamsal veritabanının sorgu dilinde ve veri modelinde sunulur.
Coğrafi haritalama için mekansal bir veritabanı kullanıldığında, SDT'leri noktalar, çizgiler ve bölgeler gibi bir alandaki yapıyı ve birbirleriyle kesişen çizgiler gibi yapılar arasındaki ilişkileri gösterir. Bir kullanıcı bu varlıkları bir haritada yollar, boru hatları veya ormanlarla temsil edebilir, ancak programlama görünümünde çizgiler, çokgenler veya noktalar ile temsil edilir. Bu tür veritabanlarına nesne tabanlı mekansal veritabanları denir. Ek olarak, çizgilerin üst üste binmesi veya ayrılması gibi topolojik ilişkiler ve kardinal pusula yönleri gibi yönsel ilişkiler, coğrafi bir mekansal veri tabanında temsil edilir ve programlanır. Nesnelerin mesafesini belirten metrik ilişkiler de bu veritabanlarında temsil edilir.
Mekansal veritabanları işletme, hükümet, pazarlama ve ticari veriler için kullanılır. Bir işletme, başka bir bina inşa etmek için en iyi yeri planlamak üzere belirli bir müşterinin bulunduğu yerlerin konsantrasyonlarını haritalayabilir veya bir politikacı, bir kampanya rotası planlamak için oylama demografisini inceleyebilir. Ayrıca şehirleri ve bölgeleri planlamak için kullanılabilir veya polis teşkilatı tarafından suç paterni analizi için kullanılabilir. SDT'ler basit bilgi olabilir, ancak kullanıcının bilmesi gereken çok spesifik ise, çok karmaşık hale gelebilir. Uzaydaki nesnelerin bu karmaşık ilişkileri, uzaysal veritabanlarını faydalı kılan şeydir, çünkü büyük miktarda bilgiyi kullanabilir ve sıralayabilirler.
Çoğu zaman, belirli bir uzamsal veritabanındaki belirli nesnelerin kendisiyle ilişkilendirilen çeşitli değişkenleri vardır. Bu durumda, bir uzamsal veritabanı, verileri işlemek ve sorgulamak için özel dizin işlevleri sağlamak üzere yapılandırılmış sorgu dilini (SQL) kullanabilir. Yalnızca depolama için kullanılabilirken, veri analizi de dahil olmak üzere veritabanı çok daha fazlası için kullanılabilir. Veritabanındaki nesneler sonsuz miktarda değişken içerebilir ve özel uzamsal veritabanı araçları, çeşitli bilgilerin parçalanmasına izin verir.
