多元横截面数据（即不是时间序列或重复测量值）由矩形数据表示，其中每一列都是变量（特征），而每一行都是案例或记录。
表示矩形数据的第一个过程是将其映射到更高维的点数据上，并使用基于点的数据结构过程，例如网格文件，PR四叉树，点四叉树和kd树。可以使用数字技术（例如，相对角的x和y坐标或一个角的x和y坐标以及宽度和高度等）执行将矩形数据映射到四维点的过程。基于点的缺点矩形数据的表示法是它们缺乏从数据的本地性中受益的存储和空间操作效率。
表示矩形数据的第二个过程是根据其组成的线以及基于行的数据结构过程，例如PM四叉树，PMR四叉树等。基于行的矩形数据表示的缺点在于，空间操作用术语它的线段中的一个可能不满足操作条件，但由它们组成的矩形就可以满足要求。
表示矩形数据的第三个过程是根据其占用的面积。诸如MX-CIF四叉树和R树之类的过程以最低边界框的分层分组来组织矩形数据。如果是MX-CIF，则四叉树实现基于空间的
四叉树分区，其中每个矩形与其最低的四叉树块相关联。在R-Trees中，矩形数据被划分为分层嵌套的最低界框。R树的缺点是，没有实现数据的局部性。