语义web的发展,引发了对RDF (Resource Description Framework,资源描述框架)的研究热潮。RDF用来描述Web资源,它是描述元数据的数据。RDF schema提供了描述应用程序专用的类和属性的框架,是对RDF的一种扩展。随着RDF应用的发展,对于互联网上海量RDF数据的存储和查询也提出了更高的要求。W3C组织提出了的SPARQL查询语言草案,被视为未来语义web查询语言的发展方向。RDF的半结构化特性,与SPARQL的半结构化查询方式-可选模式完美地结合起来。本论文对RDF和SPARQL进行了深入的研究,设计了一套使用关系数据库来进行RDF数据存储与查询的方案。存储方面,将RDF数据结合SPARQL查询语言的格式设计存储结构,方便查询语言进行匹配。同时,由于SPARQL查询语言不能根据RDF schema元信息进行推理,无法拒绝或者控制用户根据非敏感数据推理得到敏感数据的操作,本文尝试性地在RDF存储端引进了RDF数据推理控制,以弥补查询端的不足。查询方面,将用户提交的SPARQL查询语言转换成等价的SQL语言,提交给关系数据库进行查询,最后将查询结果进行语义封装,返回给用户。本文详细分析了SPARQL查询图模式的结构,针对现有的关于查询图模式匹配顺序的分歧,提出了自己的观点以及论据,最后采用逆波兰算法将SPARQL查询语言正确转换成SQL语句。