在现代计算机系统中,非易失性内存(Non-Volatile Memory,NVM)被认为是能够取代DRAM的新一代存储器。与DRAM相比,NVM具有非易失性、高密度和可字节寻址性等优点。然而,NVM也有一些缺点,例如,读写不对称、高写延迟和写次数有限等。因此,在未来的计算机系统中,构建由NVM和DRAM组成的混合内存架构是一种可行的方法。但是这种混合内存架构给现有算法也带来了许多新的挑战,因为新的算法必须综合考虑DRAM和NVM的特性,特别是要适应NVM的特殊性质。高速发展的计算机技术以及爆炸性增长的数据规模对数据库系统数据存取速度提出了更高的要求,而使用基于DRAM和NVM的混合内存架构有望满足这一需求。在数据库系统中,连接算法是最常用也是最重要的算法之一,这也是影响数据库系统查询处理性能的重要因素。因此本文以基于DRAM和NVM的混合内存架构为基础,着重研究混合内存架构上的连接算法优化问题,并重点针对哈希连接和排序连接算法展开深入研究,最终提出适合混合内存架构的NVM感知的新型连接算法,为构建基于混合内存架构的数据库系统奠定基础。本文的主要工作和贡献可总结为以下几点:(1)提出了基于混合内存的哈希连接算法BF-Join。我们重新设计了哈希连接算法中的分区数据结构,引入布隆过滤器来加速查询,并设计了新的插入和查询算法。此外,为了使哈希连接算法能够具有更好的CPU cache命中率,我们进一步提出了缓存优化的BF-Join,有效降低了算法的缓存丢失率,进一步提升了时间性能;(2)提出了一种面向异构混合内存架构的基于键值分离和键值去重策略的新型排序连接算法C-Join。该算法通过键值分离策略以及去除连接过程中的重复键值有效地降低了 DRAM代价,并提高了连接的性能。论文进一步提出了 C-Join算法的三种不同实现方式,即链式结构、线性结构和预分配线性结构;(3)对提出的BF-Join和C-Join算法进行了实验和性能评估。实验结果表明,本论文所提出的BF-Join和C-Join算法在混合内存架构下的时间性能优于传统连接算法,并且可以有效减少DRAM的使用。我们的方案取得了预期的目标,不仅减少了 DRAM的使用而且提升了时间性能。