信息社会逐渐步入大数据时代,海量的数据要求数据库能有更加高效的查询执行能力。由于易受IO的影响,传统的行数据库的性能提升空间有限,为了应对大规模数据的查询瓶颈,团队研究和设计了一个列数据库查询系统。有别于按行存储的行式数据库,该系统在数据存储方面应用了列存储的概念,并采用了并行计算技术,同时运用多种优化手段在MIC和多核CPU异构平台上对原语和执行计划进行加速优化。该系统前期只支持部分SQL类型语句的查询,无法满足复杂SQL语句查询的多样性。对此,本文在团队前期工作基础上实现了一个更加完善的数据库编译器,能支持更多形式的复杂查询。解析过程分三步进行:第一步对SQL查询语句进行语法、词法分析,转换成语法树;第二步利用生成器将语法树转换成由8类表操作构成的逻辑执行计划;第三步通过逻辑操作结点的分解,形成了最终的原语依赖图。本文结合列数据库的特性,设计了用于多条件过滤和根据索引加载数据的原语,可以缩短原语执行链表长度和节省磁盘I/O开销。针对相关和非相关子查询的优化方案分别进行讨论,给出各自优化的解决方案。通过对数据库国际测试机构提供的22条复杂查询的测试,本文实现的编译器可以支持其中15条复杂查询的正确解析,而且在对包含子查询的SQL语句优化前后耗时对比之后,发现优化之后的查询获得了更加好的执行效率。