当今的信息技术时代，数据库已经成为管理信息和挖掘信息的巨大潜能的基本和必需的工具。随着时间的推移，数据库中的数据量日益增加，因而数据库的最重要特征之一在于把其性能维持在可接受的水平上，实现这一目的的主要机制就是数据库查询优化器。 如果没有设计良好的查询优化器，即使是小型的数据库也会表现出非常明显的性能低下。目前的众多的商用数据库都不同程度的实现了查询优化功能。由于实际优化器的内部结构所涉及的功能和过程异常复杂，通常的商业数据库的查询优化器估计至少需要50人年的开发量。本文主要研究了关系数据库中的查询优化技术，对比了现有的各种技术的优劣，提出了基于统计的、适应于SECBase数据库的查询优化器模型，并且针对其中的多连接查询的效率问题，建立了多连接查询优化的算法模型，引入了组合优化问题的遗传算法。此外，还对实现查询优化的一些关键问题进行了具体的讨论。通过实验证明，提出的优化器模型是可行的，其中采用的遗传算法对处理多连接查询有着显著的优越性。