作为新一代的IT商业模式，云计算受到了广泛关注。然而，云计算在急速发展的同时也带来了一系列的问题，首当其冲的就是云端数据的有效管理问题。如何高效的管理云端数据、提高系统效率成为一项具有重要意义的研究工作。查询性能会对用户的查询体验造成严重影响，而索引技术和数据组织优化技术在云数据管理系统中能够减少查询使用的CPU时间、磁盘读取等操作，从而有效地提高云数据管理系统效率和查询处理性能。因此，云计算系统需要构建有效的索引结构和优化数据组织方式。综上所述，云计算系统中的索引技术研究和数据组织优化技术研究是具有重要意义的研究课题。本文的研究工作针对云计算系统中查询处理技术的关键——索引技术和数据组织优化技术。本文的创新点包括以下方面：首先，针对实际应用中经常存在的多个维度数据的范围查询问题，提出了一种新型的分布式多维数据索引方案BSCBF-index。实验证实：该索引方案能够带来较低的用户访问延迟，从而可以大大提高用户的查询体验。其次，针对实际应用中经常存在的文件“热点”问题，即某一时间段用户对某一文件的查询请求激增导致当前的文件副本数目难以满足实际需求，本文对HDFS架构进行优化，提出了一种Hadoop下基于文件访问热度的副本策略，以提高系统的稳定性和文件访问吞吐率。实验结果显示，该方案在一定的资源开销下，可以显著降低用户访问时延，从而大大提高用户的查询体验。