查询是数据库系统主要的工作负载,其执行效率的高低决定数据库运行性能的优劣。一个查询存在多种执行计划,这些执行计划最终生成的结果集相同,执行效率却存在很大差异。较优执行计划可显著缩短查询响应时间,提高其执行效率。在数据库系统中,查询优化器负责为查询选择较优执行计划。当前,查询优化器通过数据库参数配置,静态地选择较优执行计划。当固定系统配置参数、给定查询语句时,查询的较优执行计划随之确定。在并行查询情景下,随着查询语句的多样化,查询间的相互影响—查询交互复杂多变,查询响应时间大幅延长或缩短。在不同并行查询情景下,同一查询所受到的查询交互的大小不同,其同一执行计划运行效率并不一致。因此,并行查询下较优执行计划的选择须考虑查询交互。现有查询优化器仅通过配置数据库参数很难准确反映复杂多变的查询交互。在不同并行查询情景下,查询优化器所选较优执行计划始终不变,较优执行计划选择动态性差。针对查询优化器所存在的这些问题,本文在选择查询执行计划时考虑查询所受其它查询影响的大小,提出一种普适于多查询并行时,度量查询交互大小的标准QIs(Query Interactions);基于QIs,提出一种动态地为查询选择较优执行计划的方法TRating(Time Rating)。该方法综合考虑查询交互及查询执行计划权重,当查询采用不同执行计划执行时,预测其在查询组合中的响应时间。较小值所对应的执行计划,即为该查询在当前并行查询下的较优执行计划。实验结果表明,TRating方法在为查询选择较优执行计划时准确率达61%,相比当前查询优化器提高了25%。同时,该方法在为查询选择次优执行计划时准确率高达69%。当多查询并行时,本文TRating方法可为新进入的查询选择其在当前并行查询下较优执行计划,缩短查询响应时间,从而缓解数据库负载压力,提高运行性能。