连接操作是关系数据库中的基本操作之一,是从两个不同关系中检索满足条件的元组。实现连接操作的算法比较多,其中哈希连接在处理连接键上无索引的等值查询时具有明显的优势,能够有效地减少计算次数,在哈希表大小设置合适的情况下能够有效地减少被驱动表的扫描次数。在计算与存储分离架构的数据库中,计算层和存储层之间需要通过网络I/O进行数据的传输,如何使用并行技术将哈希连接下沉到存储层,从而降低二者之间需要传输的数据量,对于提升系统的查询性能具有重要的意义。通过对计算与存储分离数据库的实现原理及其查询引擎工作机制的分析,设计了支持哈希连接的计算与存储分离数据库查询机制的改造优化方案,并在一个自主研发的计算与存储分离数据库原型系统中实现了该方案。在计算层实现了单点哈希连接,适用于传统嵌套循环连接算法的应用场景,通过实现经典的哈希连接算法,给出计算层单点哈希连接的代价估算公式,使优化器在生成执行计划时能够将哈希连接算法纳入候选连接算法集合。在存储层实现了并行哈希连接,针对大数据量的分析型查询,设计了执行计划分片算法,对执行计划进行扫描、切分、重组,生成独立的、可以并行的子执行计划。由消息队列模块、线程池模块、数据处理模块、执行模块配合完成子执行计划在存储节点的并行执行,并给出了相应的代价估算模型。针对改进前后的原型系统进行了性能对比实验,并对实验结果进行了分析。从实验数据来看,对于在线联机事务处理和在线联机分析处理两种类型的工作负载,改进后的原型系统的查询性能均表现出了明显的提升,验证了所提出的哈希连接实现方案的有效性。