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随着计算机网络技术的迅速发展和其应用的日益广泛，XML已经成为网络上数据描述和数据交换的标准，得到越来越广泛的应用。如今，XML在越来越多得领域得到应用，XML数据量也日益增大，这对XML数据的查询效率也就提出了更高的要求，如何提高XML的查询效率也成为了研究的热点。W3C于2007年发布了XQuery语言正式推荐标准，作为针对XML数据的查询与处理规范。 随着XML应用的不断扩展和深入，相应的XQuery程序愈加复杂，XML数据规模愈加庞大。因此，XQuery程序的执行效率变得日益重要，如何通过优化手段提高查询与处理效率具有很重大的研究意义。 另一方面，伴随多核技术的发展，人们试图利用多核环境提供的计算能力来提高XML查询处理的性能，对多核环境下并行处理XML的研究也越来越多。而XQuery语言作为一种函数式语言，其描述的查询程序本身就具有内在的并行性，为并行处理XMV查询提供了可能。 然而，目前针对XML查询的并行处理方案主要集中在XML数据解析、XML树模式查询、XML数据库索引等局部问题上，没有针对整体查询任务，根据具体的XQuery查询程序来探讨多种并行策略的应用方法。 本文主要针对XQuery语言研究并行实现XQuery语言的方法，该并行化方法能够支持多种并行策略，并支持局部模块的并行策略。并且，本文研究了XQuery并行实现中的任务表示方法，并根据XQuery语言程序特征与XML数据特点，研究在并行实现XQuery中的任务划分以及代价计算等负载平衡方面的问题。提出了基于模块计算强度的任务划分算法XQParti，并设计了动态计算任务代价的代价模型。