Znaczenie multimedialnych baz danych ro?nie w ostatnich latach w najró?niejszych obszarach zastosowa?, takich jak: Medycyna, Geografia itp. Wraz ze wzrostem znaczenia i wykorzystania, w tym gwaltownym wzrostem ilo?ci danych multimedialnych w Internecie, pojawiaj? si? wi?ksze rozmiary tych baz danych. Ta ewolucja stwarza potrzeb? bardziej wydajnych struktur indeksowania w taki sposób, aby bazy danych mogly byc u?yteczne, zwracaj?c dokladne wyniki w krótkim czasie. Zazwyczaj te bazy danych wykorzystuj? wielowymiarowe struktury indeksowania do radzenia sobie z wektorami cech wyodr?bnionymi z elementów multimedialnych. Jednak wi?kszo?c istniej?cych wielowymiarowych struktur indeksuj?cych cierpi z powodu dobrze znanego "przekle?stwa wymiarowo?ci", co sprawia, ?e wyszukiwanie w przestrzeniach wielowymiarowych jest trudnym problemem. W niniejszej pracy opracowali?my wydajn? struktur? indeksowania do obslugi du?ych baz danych zawieraj?cych dane o wysokich wymiarach (ponad 100). Nowa struktura indeksowania, ND-Tree (Norm Diagonal Tree), opiera si? na nowej technice redukcji wymiaru opartej na dwóch miarach metrycznych, normie euklidesowej i odleglo?ci do przek?tnej sze?cianu jedno?ci.