并行数据库通过将一个关系中的元组分割放置在多个节点的磁盘上,利用I/O并行性,来获得较高的性能.如何对数据进行划分和放置就是所谓的数据放置(Data Placement)问题.数据放置策略的优劣直接影响着系统的整体性能和可伸缩性(Scalability).而且,数据放置对于无共享(SN)结构并行数据库本身就是一种重要的负载平衡机制.因此数据放置策略在并行数据库系统中具有相当重要的位置.课题是通过开发一个支持数据并行处理的中间件,将机群并行计算机各节点上的单机版数据库联系起来,构成并行数据库中间件系统.系统中各节点并行工作,获得接近并行数据库的性能.机群并行计算机是一种无共享(SN)结构的并行计算机,因此这里的数据放置技术实质上就是SN结构并行数据库的数据放置技术.数据放置的方法与策略是因地而异的,不同的系统需要不同的策略.该文的主要工作就是研究实现适合该系统的数据放置算法与策略.论文对并行数据库数据放置技术进行了全面的研究,提出了适合该系统的改进的Hash划分方法—IH划分法;实现了数据重划分的静态和动态算法;确定了采用基于容量的数据放置策略;并对自动数据划分进行了初步尝试,建立了一个基于DB2查询优化程序的自动划分工具,减轻了数据库管理员的负担.论文中还对无共享(SN)结构并行数据库系统的数据倾斜、数据复制、"小表"的处理、索引的放置等数据放置相关问题进行了探讨,提出了该系统中相应的解决办法,并实现了索引的并行放置.目前中间件领域技术已成熟,采用中间件来实现多层架构的并行数据库系统是对当前并行数据库技术领域的发展.