关系数据库通过专门的数据类型和扩展来处理地理数据，这些数据类型和扩展旨在存储和查询空间信息。大多数现代关系数据库系统，如 PostgreSQL（带 PostGIS）、MySQL（带空间扩展）和 SQL Server（带 geography/geometry 类型），都内置支持地理数据。这些系统使用标准化数据格式，如 Well-Known Text (WKT) 或 Well-Known Binary (WKB) 来表示点、线、多边形和其他几何形状。例如，数据库可以将城市的地理位置存储为带有经纬度坐标的 POINT 类型，或者将区域边界定义为带有顶点的 POLYGON。这种方法使得地理数据能够自然地融入表结构中，并为空间特征设置专门的列。
为了处理地理数据，关系数据库提供了用于查询的空间函数和运算符。这些包括距离计算（ST_Distance）、包含检查（ST_Contains）和相交测试（ST_Intersects）。例如，开发者可以通过将用户的坐标转换为 POINT 类型，并使用空间函数过滤结果，来编写查询查找用户位置 1 公里范围内的所有咖啡店。数据库还支持坐标参考系统 (CRS)，如 WGS84（用于 GPS），以确保空间计算的准确性。例如，PostgreSQL 的 PostGIS 扩展允许在存储数据时为 WGS84 指定一个 SRID (Spatial Reference System Identifier)，例如 4326，从而在不同应用中实现坐标的一致性解释。
使用空间索引（如 R 树或 GiST（Generalized Search Tree）索引）可以优化性能，这些索引能够加速涉及地理关系的查询。如果没有此类索引，像“查找与给定区域相交的所有多边形”这样的操作将需要进行全表扫描，这对于大型数据集来说效率很低。例如，在 PostGIS 中为 GEOMETRY 列创建空间索引，可以使数据库基于边界框比较快速过滤记录。虽然关系数据库不如专门的地理空间系统那么专业，但其集成的空间扩展使得它们对于需要基于位置查询的应用（如地图工具或物流平台）非常实用，同时还能利用现有的 SQL 技能和基础设施。