本发明涉及数据管理，具体涉及一种多维时空数据抽稀与还原算法，将多维时空数据进行相关性分类，划分为多个数据桶，求出每个数据桶中的关键时间值，得到所有数据桶的时间值集合，基于时间值集合从原始数据中抽取对应测点值，得到压缩结果，在时间值集合中获取待还原时间点所在区间，并计算数据桶在待还原时间点处的测点值，进而得到每个维度的还原结果；本发明提供的技术方案能够有效克服现有技术所存在的难以在减少资源消耗的同时减少数据特征丢失、无法对抽稀后的数据进行有效还原的缺陷。