随着物联网相关技术的不断进步，物联网已广泛应用于各个领域，推动社会生产方式、生活方式、人与物的关系发生重大变革。在目前的物联网环境下，数以亿计的传感器设备在工作着，无时无刻不在产生着历史数据。如果将这海量的传感器历史数据保存下来，并加以利用，可以帮助人们实现对复杂事件与规律的感知，从而产生巨大的价值。对传感器历史数据的利用方式有许多，例如数据查询、数据挖掘等，其中数据查询作为对传感器历史数据最基本的利用方式，直接和用户相关，它的优劣决定了用户查询时的体验和查询结果的质量。然而，传感器历史数据的海量性、复杂性、高度动态性等特性，使得对传感器历史数据的管理和利用比较困难。因此，如果没有一个优秀的管理和利用方式，用户的查询体验就会比较糟糕，他们将无法高效、高质量地获取他们关心的传感器历史数据，也就无法发挥出传感器历史数据的最大价值。　　当下，业界主要通过实时数据库系统对传感器历史数据进行管理和利用，因此，本文会基于Agilor实时数据库系统进行相关研究。为了让用户能够高效并且高质量地获取他们关心的传感器历史数据，本文从归档方法和查询策略两个方面进行了查询优化研究。其中，优秀的归档方法能够保证传感器历史数据快速的将最新的传感器历史数据归档到文件中，保证查询结果的质量;优秀的查询策略则能够保证用户快速的获取到他们关心的传感器历史数据，不仅能给予用户良好的体验，还能保证查询结果的质量。　　本文详细的介绍了Agilor实时数据库系统中传感器历史数据的归档方法以及传感器历史数据的查询策略，为后续展开研究工作提供了基础。在传感器历史数据的归档方法方面，本文分析并指出了原有归档方法中缓存结构设计上的不足，针对原有缓存结构设计的不足提出了改进措施，有效的提升了归档方法的效率。同时，通过模拟实验验证了效率的提升以及改进后的缓存结构的相关参数对归档效率的影响。在传感器历史数据的查询策略方面，本文同样分析并指出了原有查询策略的不足，针对不足提出了一种限制每次查询请求返回结果数量、分多次返回结果的优化方案，该方案能有效的解决多用户并发查询时某些用户等待时间过长的问题。此外，本文从用户使用角度考虑，提出了三种新的查询策略，用丰富的查询策略给用户提供更好的查询体验。