当今社会是一个信息爆炸社会,信息量呈现海量级甚至银河级的涌现从而造成分布式数据库的应用需求量暴增。而查询作为分布式数据库中重要的操作,提高它的效率十分有必要。如何找到一个合理高效的算法来优化查询效率是本文的研究方向。本文从分布式数据库相关技术的基本概念原理出发,对现有的传统算法不足之处进行了思考,主要分析了遗传算法及蚁群算法在查询优化过程中的不足;进一步思考之后,在普通蚁群基础上引入多蚁群概念,提出多蚁群间相互学习的机制,降低算法陷入局部最优的概率,提高算法寻优的能力;再提出将多蚁群算法和遗传算法结合形成一种优化算法,即利用遗传算法来突破多蚁群算法前期搜索的盲目,并结合多蚁群算法的优秀寻优能力,最终达到提高查询效率的目的。最后的实验结果表明,改进的优化算法在处理分布式数据库查询问题中,和基础蚁群算法相比,查询代价方面有明显的提高。