随着网络技术的发展，越来越多的数据正以数据流的形式存在于各种各样的网络系统中。数据流的特点是数据不是永久储存在传统数据库中的静态数据，而是瞬时处理的源源不断的连续数据流。因此，作为这种新型数据模型的处理应用也逐渐引起了相关领域研究人员的广泛关注。 在大量的数据流应用系统中，数据流是来自分布于地理上不同位置的数据源，非常适合分布式查询处理。分布式处理是数据流管理系统发展的必然趋势。而查询处理技术是数据流处理中的关键技术之一。在数据流应用系统中，系统的运行环境和数据流本身的一些特征不断地发生变化，因此，对分布式数据流自适应查询处理技术的研究成为了数据流查询处理技术研究的热门领域之一。 首先，对分布式数据流查询处理模型和现有的分布式数据流查询操作放置技术进行了详细的介绍。在深入研究和分析分布式数据流查询处理结构的基础上，提出了分布式数据流查询操作贪心放置算法，并通过实验验证了该算法的执行性能。 其次，对数据流中适应性查询处理技术进行了深入研究。针对查询中不同类型的查询操作符，根据动态查询选择率，给出不同的自适应查询优化机制，有效地减少了查询“阻塞”的现象，提高了查询性能，更好地满足了查询需求，并通过实验验证了相关算法的性能。 最后，针对如何管理好大量并行执行的连续查询、提高查询系统的执行性能以及节省系统资源这个分布式数据流查询的核心问题，给出了分布式数据流查询处理过程模型，并研究了多连续查询中的查询操作重叠的问题。在深入分析了现有的查询重用算法存在的不足后，提出了一个基于查询操作表的分布式数据流查询重用算法，并通过实验验证算法性能。