随着网络监控、Web应用、传感器网络、金融分析等信息处理应用领域的发展,一种新的数据形式——数据流受到人们越来越多的关注。数据流的特点是数据持续到达,且速度快、规模大。有关数据流的研究是目前国际数据库研究领域的一个热点。尽管传统数据库技术发展迅速且得到了广泛应用,但是它不能够处理数据流。在大量的数据流应用系统中,数据流是来自于地理上分布的数据源,非常适合于分布式查询处理。分布式处理是数据流管理系统发展的必然趋势。本文主要对分布式数据流查询处理的相关技术进行了研究。首先,对分布式数据流查询处理模型和现有分布式数据流查询操作放置技术进行了详细的介绍。在透彻分析基于弹簧张弛的查询操作放置算法的基础上,对基于弹簧张弛的查询操作放置算法中优化的目标函数和查询操作的初始位置进行了改进,并通过实验验证了改进算法的有效性。其次,给出了查询计划的定义,并针对如何生成优化的查询计划问题,提出了两种贪心算法:基于左深连接树的贪心算法和基于浓密树的贪心算法。分析了分布式数据流查询处理中的查询重叠问题,针对现有查询重用算法存在的问题,提出了一种基于查询树匹配的查询重用算法。最后,分析了现有的几个典型的数据流管理系统,设计并实现了一个通用的分布式数据流管理系统GDDSMS。