语义网是当前万维网的一种延伸,其目的在于将万维网中的简单数据提升到语义层次,便于知识的共享及用机器对数据进行处理。本体(Ontology)技术是实现语义网的关键技术之一。它研究在特定领域中的知识的对象分类、对象属性和对象之间的关系,为领域知识的描述提供术语。语义推理是语义网技术中的重要一环。对于本体的开发者,语义推理的作用是检测本体定义中是否存在冲突,并对所定义的本体进行优化;对于本体的使用者,推理的任务是根据既有的知识(数据)获取隐含的知识(数据)。本文研究的主要内容是在分布式环境下对语义数据的查询进行推理,即在本体定义和数据均已存在的情况下,用推理的方法使对语义数据的查询得到正确的结果。当前对这一问题的解决方法有两种:语义数据物化和查询语句重写。本文利用Amazon的云计算服务和LUBM实验数据对这两种方法进行了比较,并得出了在实际大规模数据的应用中,查询语句重写比语义数据物化更为可行的结论。基于这个结论,本文还对如何开发一个在分布式环境下对语义数据进行查询及管理的应用进行了探索。该应用可作为开发实际应用中类似系统的一个原型,也可作为其他语义网研究的工具。