Drzewo czwórkowe jest strukturą podobną do drzewa opartą na potędze czwartej i służącą do organizowania plików w bazie danych. Każdy węzeł nadrzędny lub początkowy ma cztery węzły podrzędne, a każde dziecko przechowuje pewną ilość danych. Gdy limit danych przekroczy jego granicę, z tego węzła zostanie utworzonych czworo dzieci. Istnieją dwie główne struktury drzewa czwórkowego: region i drzewo punktów, z których każda jest nieco inna w projekcie. Chociaż drzewo czwórkowe jest najczęściej używane w bazach danych, może być również używane do znajdowania pikseli w obrazach dwuwymiarowych (2D), ponieważ piksele w obrazie 2D można zawsze podzielić na cztery części.
Wszystkie struktury przypominające drzewa są tworzone z węzłami nadrzędnymi lub gałęziowymi i węzłami podrzędnymi lub liśćmi. Rodzic jest punktem wyjścia i zawiera szerokie dane oparte na kategoriach, podczas gdy dziecko przechowuje pliki i dokumenty. W czwórce każdy rodzic musi mieć czworo dzieci. Chociaż musi być czworo dzieci, nie wszystkie dzieci muszą zawierać dane; te bez są znane jako węzły zerowe. Te zerowe węzły często pozostają w stanie stagnacji i czekają na dane.
Każdy węzeł podrzędny w drzewie czwórkowym ma limit danych. Ten limit jest zwykle definiowany przez całkowity rozmiar bazy danych. Kiedy jest tak wiele informacji, że przekracza limit, węzeł potomny staje się węzłem nadrzędnym, zasadniczo poprzez urodzenie — tworząc cztery węzły potomne, które zajmują wszystkie dodatkowe dane. Zwykle z tego tworzenia będzie jeden lub dwa węzły zerowe, ale zależy to całkowicie od tego, ile danych znajdowało się w węźle.
Istnieją dwa główne drzewa czwórkowe: region i punkt. Drzewo czwórkowe regionu służy do rozłożenia całego regionu 2D na części w oparciu o potęgę czterech — na przykład cztery, osiem lub 16 części — i jest często używane do reprezentacji. Ta struktura jest najlepsza dla obrazów lub wykresów pól danych. Wersja punktowa jest jak drzewo binarne i najlepiej jest używać z uporządkowanymi punktami. Ten wariant również jest prawdziwym drzewem, ponieważ istnieje centralny punkt, z którego wyrastają wszystkie węzły, w przeciwieństwie do wersji regionu, w której węzły są rozproszone.
Najczęstszym zastosowaniem drzewa czwórkowego jest oddzielenie i zorganizowanie bazy danych, ale nie jest to jedyne jej zastosowanie. Algorytmy mające na celu znalezienie określonego piksela na obrazie zwykle używają drzew czwórkowych, ponieważ każdy piksel na obrazie można podzielić na cztery równe części. Dzięki temu drzewa czwórkowe są wyjątkowo dostosowane do wyszukiwania pikseli.