随着计算机网络技术和数字通信技术的蓬勃发展,传统的集中式数据库在处理大量数据的查询效率和存储速度上具有了很大的局限性,从而不能满足人们的需求,因此具有数据分布存储和分布处理特性的分布式数据库系统就迎刃而来。由于数据具有分布的特点以及分布式数据库本身的复杂因素,因此查询问题就成为分布式数据库中的关键问题,而影响查询技术的关键因素又是查询优化问题,查询优化的好坏决定了查询效率的高低。与传统集中式数据库查询优化不同的是,分布式查询优化不仅要考虑本地处理的代价,而且还要考虑远程的通信代价。在分布式数据库查询中,多关系连接操作是最常用的操作,也是花费通信代价最大的操作,因此多关系连接查询优化就成为人们研究的热点和问题。虽然很多研究者在这方面做了很多的工作,但分布式数据库查询优化在很多地方还存在着不足,例如：对于多个关系采用半连接操作时,如何选择一个最有益的半连接执行顺序,以及如何选择最有益的半连接,如何利用分布式数据库的特性提高算法的并行执行能力等。本文首先介绍了分布式数据库系统的一些基本理论,例如：分布式数据库系统的发展历程、定义、分类、组成、模式结构及功能；然后介绍了分布式查询优化技术以及常用的连接策略；最后以传输代价最小为目的,针对多关系在采用半连接策略连接时存在的问题,在以往算法的基础上提出了一种基于有向无循环图的查询优化算法。该算法通过代价估算来选择最有益的半连接策略,并通过设置节点的入度数和动态参数表不断地更新有向无循环图来选择最优节点,从而获得最优的半连接执行顺序,并对每个关系进行了充分地缩减,而且该算法隐含并行操作。最后以一个小型的教学管理系统为实验平台,通过实验验证了有向无循环图算法的性能。