近年来随着web数据爆炸式的增长,数亿TB的数据分布在世界上无数的服务器上。传统的数据库管理系统对个人数据管理中存在的异构数据显得无能为力,数据空间这种新的数据管理技术应运而生。数据空间面对的是异构数据,如何高效地组织和管理这些信息,使企业或个人能够便捷地共享这些数据,并能快速、准确、全面地从中搜索到用户所需要的信息是当前信息科学技术领域面临的一大挑战。本文对数据空间下的索引策略展开研究,对数据空间的研究现状与应用情况进行了综述;介绍了数据空间的基本概念和特点,重点分析了数据空间中三个层次的异构性;概述了数据空间中的查询和索引需求,分析了全文检索引擎工具包Lucene的索引和搜索机制;基于他人已有的研究思想,通过改进,设计了一种新的异构容忍的数据空间索引策略;给出了基于该策略的索引构建流程以及五种形式的异构问题(分别为属性名和联系名同名的异构问题、区分联系实例和相关实例的异构问题、关键字以一定的概率相似的异构问题、属性或者联系以一定的概率相似的异构问题以及实例以一定的概率相似的异构问题)的解决方法,也描述了通过改变索引发生数进行查询结果排序的方法。最后,论文基于Lucene建立了文本文件和异构数据的索引,实现了关键字和结构化的查询,进行了索引发生数的获取和相似异构问题的解决,并且进行了索引的优化和更新,在此基础上评估了新索引的性能,验证了其有效性。本文对数据空间中的索引技术作了有益的探索。