为了使列存储OLAP(on-line analytical processing)操作中I/O和CPU开销较大的扫描、连接、聚集操作实现有效的共享和复用,提出了一个多查询优化技术.根据列存储以及OLAP操作的特点,提出了一系列转换规则,为OLAP查询请求产生的一组相关查询语句生成一个单一全局查询计划.为了达到共享复用的目的,在全局计划中引入新的过滤结点、分组结点、合并结点和聚集结点.同时,借用MuGA(multiply group by algorithm)算法,通过分组结点、合并结点、连接结点实现维表及事实表元组的分组序号标记,从而实现列扫描、列连接的共享.并为聚集结点提出了一个多阶段聚集算法,结合最终生成的事实表复合分组序号,实现聚集操作的复用.在SSB(star schema benchmark)数据集上设计实验,证明了该多查询优化策略的有效性.