Dữ liệu 횡 đơn면 (multivariate cross-sectional) (tức không phải chuỗi thời gian hoặc đo lặp) được biểu thị bằng dữ liệu hình chữ nhật (rectangular data) mà mỗi cột là một biến (đặc trưng), mỗi hàng là một trường hợp hoặc bản ghi (case/record).
Phương pháp đầu tiên biểu diễn dữ liệu hình chữ nhật là ánh xạ nó lên dữ liệu điểm chiều cao hơn và dùng thủ tục cấu trúc dữ liệu dựa trên điểm như file lưới (grid file), PR quadtree, point quadtree, k-d tree. Ánh xạ dữ liệu hình chữ nhật sang điểm 4 chiều có thể thực hiện bằng nhiều kỹ thuật như tọa độ x, y của các góc đối diện, hoặc tọa độ x, y của một góc và chiều rộng, chiều cao, v.v. Nhược điểm của biểu diễn dựa trên điểm cho dữ liệu hình chữ nhật là chúng không tận dụng được tính cục bộ (locality) của dữ liệu cho hiệu quả cả lưu trữ và thao tác không gian.
Phương pháp thứ hai biểu diễn dữ liệu hình chữ nhật dưới dạng các đường thẳng cấu thành nó và thủ tục cấu trúc dữ liệu dựa trên đường như PM quadtree, PMR quadtree, v.v. Nhược điểm của biểu diễn dựa trên đường là một thao tác không gian được chỉ định dưới dạng đoạn đường có thể không thỏa mãn điều kiện thao tác mà hình chữ nhật chúng cấu thành lại thỏa mãn.
Phương pháp thứ ba biểu diễn dữ liệu hình chữ nhật dưới dạng diện tích nó chiếm. Thủ tục như MX-CIF quadtree và R-Tree tổ chức dữ liệu hình chữ nhật trong các nhóm phân cấp của hộp bao tối thiểu (minimum bounding boxes). Trong MX-CIF quadtree dùng phân vùng quadtree dựa trên không gian (space-based) nơi mỗi hình chữ nhật liên kết với khối quadtree bao nhỏ nhất của nó. Trong R-Tree, dữ liệu hình chữ nhật được phân chia thành các hộp bao tối thiểu lồng nhau phân cấp. Nhược điểm của R-Tree là tính cục bộ của dữ liệu không được sử dụng.