针对当今数据管理的需求,分布式数据库系统的出现满足了一些地理位置分散、管理上又要求相对集中的数据管理要求。随着科技的不断发展,各行各业的数据量也越来越多,分布式查询处理涉及系统应用中不同场地之间的数据传输,必然会造成查询代价的提高。因此,查询优化研究具有非常现实的意义。本文阐述了基于查询代价的分布式数据库系统查询优化研究。论文以中国科技五金城管理系统为研究对象,实现了五金城市场的市场信息、商户信息、交易信息等有关信息的存储、查询等管理功能,研究了五金城市场信息管理系统分布式数据库系统的异地数据传输代价和查询优化等相关内容,介绍了相关研究成果及应用实现。论文首先介绍了分布式数据库系统相关的基本理论,说明分布式数据库系统查询优化的必要性；分析了查询优化的过程,详细说明了基于直接连接和基于半连接策略的查询优化方法,介绍了各自的操作过程、适用场合和传输代价等内容,并对两种方法的查询代价进行了详细比较,从而得出半连接策略能够有效地提高分布式数据库系统的查询效率,尤其在数据量较大的情况下效果更为明显。因此,本文着重研究了使用半连接策略进行分布式数据库系统的查询优化技术和实现过程,并利用SDD-1(System for Distributed Database-1)算法对具体数据库系统进行优化分析、传输代价计算,证明了半连接算法能够有效地减少中间关系的数据量,降低网络通信代价,进而达到查询优化的目的；最后,在传统半连接方法的基础上,提出了一种新算法,通过具体代价计算及与传统半连接方法的查询代价比较,证明了新算法的优越性。随着大数据时代的到来,并行计算、人工智能、云计算等各种新技术的迅猛发展,数据库技术包括查询优化技术,也必将得到不断的发展和完善。