空间维和时间维是空间数据仓库反映现实世界动态变化的基础。在体系结构上，空间数据仓库系统由元数据、源数据、数据变换工具、数据仓库和数据仓库工具等组成。因此，空间数据仓库建立在一个比较全面和完善的信息应用基础之上，用于支持较高层次的决策分析。

空间数据仓库针对决策支持的需求进行设计和建立，主要功能特征有：①空间数据仓库是面向主题的。空间数据仓库为了给决策支持提供服务，信息的组织应以业务工作的主题内容为主线。主题是一个在较高层次将数据归类的标准，每一个主题基本对应一个宏观的分析领域。②空间数据仓库是集成的。空间数据仓库以各种面向应用的地理信息系统（GIS）为基础，通过元数据刻画的抽取和聚集规则将它们集成起来，从中获得各种有用的数据。提取的数据在空间数据仓库中采用一致的命名规则，一致的编码结构，消除原始数据中存在的矛盾。③数据的变换与增值。空间数据仓库的数据来自不同面向应用的地理信息系统的日常操作数据，由于数据冗余、数据的标准和格式存在着差异等一系列原因，不能把这些数据原封不动地搬入空间数据仓库，而应该对这些数据进行增值与变换，提高数据的可用性，即根据主题的分析需要，对数据进行必要的抽取、清理和变换。④时间序列的历史数据。自然界是随着时间而演变的，事实上任何信息都具有相应的时间标志。为满足趋势分析的需要，每一个数据都必须具有时间的概念。⑤空间序列的方位数据。自然界是一个立体的空间，任何事物都有自己的空间位置，彼此之间存在相互的空间关系，因此任何信息都应具有相应的空间标志。

数据仓库技术是20世纪90年代信息技术的热点，并已逐步展开应用。空间数据仓库是在数据仓库技术基础上发展起来的，刚刚起步，它绝不仅仅是在数据仓库上加一层空间的外衣，以地图的形式反映某些结果，而是真正地以空间数据库为基础，能够进行复杂的空间分析，反映自然界不同时空尺度下的动态变化趋势，为决策者提供及时、准确的信息。空间数据仓库将以其面向主题的数据集成、功能强大的多维分析等优势，越来越多地应用到空间决策支持系统中。