智能手机、平板电脑等现代移动通信终端设备以令人惊叹的速度得到了大规模普及，移动应用的大规模发展已经成为大势所趋。而移动计算环境的特殊性对数据管理技术提出了新的需求，移动数据库技术应运而生，各种针对移动计算环境的数据库技术成为研究的热点。　　现有的移动数据库技术大多采用订阅/同步的模式管理移动客户端数据，在开发移动客户端应用前必须首先向中心数据库订阅所需数据，在运行过程中按照一定的调度机制进行数据同步，易用性不高，也没有充分针对移动通信终端设备闪存介质等特点进行性能优化。所以，本文所在的课题组提出了基于语义缓存的移动数据管理技术，将移动客户端常用数据作为中心数据库的缓存，自动下载并维护，在提高缓存利用效率的同时，对开发人员和最终用户完全透明。而本文主要研究内容就是其中存储在闪存中的缓存数据的查询优化问题，研究如何充分利用闪存介质等特点提高系统性能。　　本文的主要工作包括:　　1)在充分分析和研究了语义缓存和移动通信终端设备特性的基础上，提出了一种基于列式存储的缓存数据分散列式存储方案，将一般列式存储中的长列分割成一定大小的片段，采用链表将这些片段连接起来，解决了列式存储更新代价高昂的问题。　　2)提出了一种适用于移动通信终端设备的连接操作实现算法。该算法充分利用了分散列式存储和移动通信终端设备中闪存存储及其资源特性，简化了子表建立和数据回取的过程，提高了连接操作的计算效率。　　3)在上述研究的基础上，将研究成果应用在选择操作的优化上。　　4)利用开源的SQLite，实现了上述数据存储方案和查询优化算法，通过实验和分析，验证了本文提出的方案的有效性。