随着网络应用的普及和信息采集技术的发展，人类产生和获取数据的能力也迅速发展，导致海量数据几乎无处不在。为了有效支持海量数据的管理和计算，大规模和超大规模数据中心应运而生。但是随着数据中心技术的发展，数据中心消耗的能量越来越多，能量费用占数据中心成本的比例也逐年上升。因此，能量消耗已经成为数据中心中不容忽视的问题，能量管理技术也越来越重要，已经成为数据中心的一个重要的度量标准和设计因素。如何准确预测系统消耗的功率是进行有效能量管理的基础，而预测系统消耗的功率主要通过构建功率模型来完成。但是，现有的功率模型只是针对单核CPU，而没有考虑多核CPU的情况，而且随着硬件技术的发展多核CPU服务器越来越普遍。因此，本文首先基于多核CPU提出了多核CPU功率模型，其次在考虑CPU利用率的情况下提出了一个新的内存功率模型，最后根据本文提出的多核CPU功率模型、内存功率模型以及磁盘功率模型构建了一个新的整机功率模型。真机实验结果表明本文提出的多核CPU功率模型和内存功率模型比现有的功率模型在预测功率消耗方面更精确。DBMS作为数据中心中一个重要软件，承担了数据中心中的大部分任务负载，同时也消耗了数据中心中大部分能量。但现在很少有研究关注DBMS查询执行计划的功率有效性。现有的DBMS生成的查询执行计划只考虑了时间代价，而没有考虑功率代价。针对这种情况，本文考虑重新设计查询优化器，生成功率有效的查询执行计划。本文构建了查询计划功率模型来预测查询计划基础操作的功率消耗，提出了生成功率有效的查询执行计划的算法。通过基于TPC-H标准的实验，证明了查询计划功率模型的准确性，生成了功率有效的查询执行计划。本文比较了传统的查询执行计划与功率有效的查询执行计划，证明了算法的有效性。