作为多的局部数据库具有大量的有用信息.如果能够充分利用该些信息,往往可以大大减少多数据库查询处理的开销.人们发现多数据库的语义冲突信息是实体化方案选择的有用信息,因此将语义冲突进行了分类,并赋予一定的权值进行量化;对于各种实体化方案,通过计算总权值,从而找到最优的方案.另外,人们将数据源语义信息开发、归类、组织成语义规则库,给出一组启发规则以及其于该组启发式规则的查询变换机制,从而提出了一套较为完整的语义优化策略.最后,由于应用环境的变化和多数据库系统自身的性质,人们注意到多数据库系统中统计的不准确性、数据传输速度的不可预测性和数据源的冗余性等三个特征.因为传统的静态查询优化技术不能很好地适应实际应用环境中的该些特征,人们提出了自适应查询优化策略,该策略结合语义查询优化技术、利用数据源的冗余性、动态地解决不可预测的数据传输速度这一难题.