随着新一代测序技术的广泛应用，产生海量测序数据，为后续的序列分析带来了巨大的挑战。序列比对作为序列分析的前期处理步骤，它的性能直接影响着整个序列分析效率。对于序列比对可以分成以下三种形式：精确比对；固定错误范围内的模糊比对；插入删除比对。本文主要研究基于海量数据的精确比对，研究的重点在于如何在减少比对次数，提高序列的比对速度。本文中我们对参考基因和测序数据建立哈希索引。建立索引主要是将所有前k个碱基相同的序列片段存储到一起，从而达到快速定位比对数据的目的。在海量数据的序列比对中，在前k个碱基相同的情况下，参考基因和测序序列还是会含有大量需要比对的序列。这将导致大量比对次数的产生，为了减少比对次数本文对比对数据进行排序。本文根据比对数据的特点提出了高速缓存参数的比对算法，从而提高比对速度。同时为了更加充分利用现代普通计算机的资源，我们开发了多线程的并行比对程序提高程序速度。最后为了充分利用各种排序算法的优势，本文对不同的比对方法在不同数据量下进行了测试，找到了适合于不同数据量的比对方法，在小数据量时我们使用不排序的高速缓存参数无关比对方法，在中等数据量条件下我们使用基于普通快速排序的比对方法，在大规模数据时我们使用基于高速缓存参数无关的快速排序比对方法。此外我们将本文实现的比对程序和其他比对程序进行比较，通过对比发现本系统在大规模数据比对上优势明显。