数据库技术是计算机科学技术中发展最快的领域之一,也是应用最广的技术之一,已经成为计算机信息系统和应用系统的核心技术和重要基础。作为一种系统软件,数据库管理系统系统的性能直接影响了应用系统的性能。自适应技术在数据库管理系统上的应用是近几年的研究热点,国外数据库厂商都推出了各自的自适应数据库产品,但是国内在这方面的研究还比较少。自适应查询优化器是自适应技术在数据库管理系统上应用的重要方面,本文主要对基于自适应统计信息管理的查询优化器进行了研究,设计实现了具有自适应功能的查询优化器:能够根据查询优化的需要和数据库对象的数据变化自适应地管理数据库对象的统计信息;能够根据数据库管理系统运行环境自适应地调整系统统计信息;能够根据查询语句特点自适应地调整查询优化策略;能够根据对象统计信息状态和优化深度级别自适应地调整选择率估计方法。本文首先分析了对自适应查询优化器进行研究的重要意义,深入研究了统计信息、自适应统计信息管理和自适应查询优化器的国内外研究现状和常用技术。然后设计了基于自适应统计信息管理的查询优化器的总体结构,并分别介绍了各个组成部分的功能和设计思想。本文将自适应统计信息管理分为自动统计信息管理和多维统计信息管理两个部分进行讨论。首先研究了自动统计信息管理的设计和实现。详细分析了自动统计信息管理系统的总体结构和模块组成,分析了各个模块的设计思想和工作原理,并对统计信息的计算、存储方法,以及使用统计信息计算选择率的方法进行了深入的讨论。然后本文深入研究了多维统计信息的实现和应用。通过对小波技术和现有的基于小波的直方图方法的分析,提出了一种新的通过对多维直方图进行小波分解的基于小波的多维直方图方法,改进了现有方法的不足。并开发了使用这种方法构造和存储多维直方图的方法和使用这种多维直方图进行多维选择率计算的方法。作为一个系统,本文研究了自适应查询优化器的详细结构设计和工作原理。除了讨论自适应统计信息管理在自适应查询优化器的应用之外,还对自适应查询优化器的其他方面进行了阐述,包括自适应统计信息选择、自适应系统统计信息调整、优化深度分析和深度优化等。本文研究内容的有效性经过严格的实验验证得到了证明。最后总结了本文的主要研究内容和创新性,并指出了目前存在的不足和下一步的研究工作展望。