Я не уверен, что вы подразумеваете под данными в реальном времени. Если вы ссылаетесь на изменение данных или потоковых данных, вы также можете удалить материал, который устарел из R-дерева. Если вы имеете в виду, что ваши данные также имеют временную размерность, вы можете просто увеличить число коэффициентов, которыми управляет R-дерево (x, y, t) - я предполагаю, что вы используете простую версию с двумя вариациями.
Если вы хотите реализовать DBSCAN, вам нужно будет выполнить запросы диапазона, чтобы вычислить плотности сферических областей вокруг точек. Следовательно, запросы вашего региона должны быть в состоянии обрабатывать сферические регионы запросов (в этом отношении я бы также посоветовал вам проверить SR-Tree Шиничи Сато, может быть полезно). Опять же, если под данными в реальном времени вы подразумеваете, что ваши данные имеют временную характеристику, вы можете рассмотреть возможность использования областей запроса, которые являются эллипсоидальными (допускается раздельное масштабирование пространственных и временных характеристик).
Надеюсь, это поможет:]