R – tree trả lời truy vấn như được minh họa ở hình 9. Bắt đầu từ root, kiểm tra các entries trên node root, xem entries nào giao với vùng tìm kiếm, sau đó đệ quy tìm kiếm xuống các node trỏ đến bởi các entry này. Những entries không giao với vùng tìm kiếm bị bỏ qua. Kết quả của bước này sẽ được đi qua một bước lọc sau đó đưa ra kết quả chính xác.
Một truy vấn tìm hàng xóm gần nhất (nearest-neighbour query N-N) trả về k điểm dữ liệu (k>=1) gần nhất với điểm tìm kiếm. Thuật toán R – tree NN (được đề xuất bởi Hjaltason và Samet 1999) : giữ một bảng băm chứa các entries của các node đã được thăm. Đầu tiên, bảng băm chứa các entries của root, sắp xếp theo thứ tự tăng dần khoảng cách đến q. Sau đó, entry với với khoảng cách gần nhất sẽ được loại khỏi bảng băm, và các entries của node con do nó trỏ đến được đưa vào bảng băm (đảm bảo thứ tự khoảng cách đến điểm tìm kiếm). Và cứ tiếp tục như thế cho đến khi tìm đến lá của cây.
Hình 9 – Tìm kiếm trong R-tree
Áp dụng thuật toán với trường hợp trong hình 9, giá trị trong bảng băm lần lượt sẽ là : E2, E1 E1,E5,E6,E7E3,E4,E5,E6,E7 và kết quả là điểm a, nằm trong E3.
Truy vấn E-distance join tìm tất cả các cặp đối tượng (s, t) với s thuộc S, t thuộc T sao cho khoảng cách giữa chúng nhỏ hơn một số e cho trước. Nếu cả 2 tập dữ liệu S và T được đánh chỉ số bởi R – tree thì thuật toán R-tree join (Brinkhoff 1993) sẽ duyệt đồng thời cả hai cây, đi theo những cặp entry mà khoảng cách của chúng ≤ e.
28
Thuật toán intersection join, có thể được dùng cho các đối tượng miền, trả về tất cả các cặp đối tượng giao nhau trong hai tập dữ liệu S và T. Nó có thể được xem như là 1 trường hợp đặc biệt của e-distance join, với e=0.
Truy vấn cặp gần nhất (closest-pairs query) đưa ra k (k ≥ 1) cặp điểm (s,t) với khoảng cách (O-clit) nhỏ nhất. Thuật toán để xử lý những truy vấn này (Corral 2000) kết hợp những phép nối không gian với một phép tìm kiếm hàng xóm gần nhất.