随着互联网技术飞速发展,各个企业的业务量日益扩大,处理的数据量也不断增多,逐渐形成了海量数据环境,最典型的例子是银行业。近几年银行数据量不断膨胀,数据类型越来越复杂,银行迫切需要使用新的架构以及新的技术来提高处理海量数据的效率以及提高数据处理的灵活性。如果仅仅从硬件上来提高系统的效率会造成成本的增加和资源的浪费。因此通过研究对海量数据的查询优化策略来对银行业务系统性能进行优化是十分必要的。IBM大型主机自问世以来便受到了海量数据系统的青睐。IBM主机应用得最广泛的就是银行业,目前国内外许多大型银行已经率先实现了数据大集中,其核心系统运行在主机平台,但是由海量数据导致的数据处理效率问题急需解决,成为了目前银行系统加快其信息化建设的一个新课题。为了提高海量数据处理效率,各种关系数据库的性能调优都在不断进行,但是却苦于没有一个集中的平台为其提供真实的且海量的测试数据,无法做出更全面的研究。根据以上背景,本文通过自主开发和设计实现了基于主机的银行业务系统,并在此基础上提出了查询优化的策略方案。本文采用三层架构模式对基于主机的银行业务系统的整体框架进行了设计,并且设计了一套良好的用户接口与程序接口。对银行的各个主要业务流程进行了详细的分析,通过COBOL语言、CICS中间件、JCL作业控制语言与DB2数据库实现了系统的关键模块。通过对系统性能瓶颈的分析本文提出了几点查询优化方案,包括对数据库物理设计的优化、查询路径的优化以及对程序的优化等,并将该方案在系统中得以实现。最后,本文设计了一种海量数据生成方法来生成大量数据来模拟真实银行海量数据环境,通过手动测试和自动化测试来测试优化前后银行业务系统的性能,并给出前后对比,证明优化方案的可行性与有效性。