Para gestionar datos de puntos multidimensionales de manera más eficiente, este artículo presenta una mejora, llamada HD-tree, de un método de indexación anterior, llamado D-tree. Ambas estructuras combinan la partición tipo quadtree (utilizando operaciones de desplazamiento de enteros sin almacenar nodos internos, sino solo hojas) y tablas hash (para buscar los nodos almacenados). Sin embargo, el HD-tree sigue una estrategia de descomposición completamente nueva, llamada estrategia de descomposición a la mitad. Esta mejora evita la generación de nodos que contienen solo una pequeña cantidad de datos y la búsqueda secuencial de la tabla hash, de modo que puede ahorrar espacio de almacenamiento al mismo tiempo que tiene un rendimiento de E/S más rápido y un mejor rendimiento temporal al construir el árbol y consultar datos. Los resultados demuestran de manera convincente que el rendimiento en tiempo y espacio de HD-tree es mejor que el de D-tree independientemente de si los datos son uniformes o desiguales, lo que se ve menos afectado por la distribución de los datos.