随着Internet的发展,P2P网络作为一种新的网络应用模式,在工业界和学术界都受到了广泛的关注。当前,P2P网络中的搜索技术由于其灵活性和对动态环境的适应性,己经成为P2P网络的主流技术。本文针对P2P网络的异构特性和复杂查询处理技术进行了研究,取得以下的成果:首先,通过对P2P网络中节点在处理能力、地理位置、生存时间等方面存在明显的异构情况的分析,研究设计了基于小世界理论的异构P2P网络模型。该模型对结构化P2P网络中Chord环结构加以改进,通过对数据分布算法的设计,增强了结构化P2P网络对复杂查询的支持,减少了查询的时间延迟,并动态调节了网络的负载平衡。其次,针对网络数据搜索的热点问题,给出了异构P2P网络中的范围查询与排序连接查询算法。在范围查询处理中,利用异构P2P网络中地理位置异构的特点,将同层的结果聚集在处理能力较强的节点返回,减少“绕路”现象,提高范围查询的效率。并将相关数据复制到指定区域范围内的性能较高的节点中,有效的解决负载失衡问题。在连接查询处理中,给出了TopK-Join算法,该算法利用分支界限策略,通过取样的方法获取查询结果分数的一个下界,然后在连接处理之前裁减掉不可能产生最终结果的记录,从而节省了大量的网络带宽消耗和计算消耗。并且本文还给出了利用缓存的查询结果处理新的排序查询,以此减少对网络数据的访问次数和需要的网络带宽消耗。最后,通过实验验证了本文所给的算法。实验采用了均匀数据集和高斯数据集,分别对算法中的时间延迟和负载等方面作了数据统计和分析,实验结果验证了算法的有效性和可行性。