多连接操作是数据库领域的重要操作之一，其优化问题属于NP问题，也是数据库领域的一个没有很好解决的问题。随着超大规模数据库和数据仓库的出现，多连接查询优化越来越深地影响着数据查询的效率，而传统的优化技术在多连接查询优化问题上显得更加无能为力。 本文提出采用蚁群算法求解多连接查询优化问题，提高了多连接查询的执行效率，优化后的查询代价大大降低。首先，研究了目前的关系型数据库中多连接查询优化问题，全面分析了数据库系统中多连接查询优化的特点，详细描述了当前的多种优化方法，并分析了当前的查询优化方法中存在的问题，提出了相应的解决思路。其次，本文基于查询代价评估的优化策略，建立了一个代价估计模型，提出了采用蚁群算法来求解该数学模型，并给出了用蚁群算法求解代价模型的详细过程，包括如何定义启发式信息；如何实施信息素的全局更新和局部更新；如何设定状态转移规则等。然后，通过大量仿真实验，分析了蚁群算法的几个关键参数对算法性能的影响。 最后，以左线性树为搜索空间，将蚁群算法求解多连接查询优化问题的方法应用到实践中，并通过大量的仿真实验，证明了蚁群算法求解该问题的有效性和优越性。