资源描述框架(RDF)是语义网的标准数据模型,它是万维网联盟(W3C)提出的一种使用有向标签图描述信息的标记语言技术标准。SPARQL查询语言是官方推荐的RDF数据的标准查询语言,SPARQL 1.1主要从效率和描述便捷性上对SPARQL 1.0版本进行了扩展。现有的SPARQL查询的优化方法是针对所有类型的查询进行优化,由于子图匹配是NPC问题,查询效率的提升已经遇到了瓶颈。本文通过对LSQ中百万级数据量的SPARQL查询进行统计,分析查询特征尤其是语义特征的趋势,进而提高SPARQL查询效率。本文首先根据SPARQL查询包含的操作,尤其是OPT操作,将查询划分为单调查询和非单调查询,具有单调性的查询适用于分布式并发查询进行优化。之后,本文根据弱单调查询与well-designed查询的紧密关系,将具有较低执行复杂度的弱单调查询从非单调查询中精确分离出来。最后,本文通过判断FILTER算子的推理闭包是否关闭,实现了所有弱单调查询的满足性判定算法,并证明了LSQ中所有非单调查询的满足性。统计结果表明,真实世界的查询中,超过半数的查询(65.61%)是单调查询,绝大多数的查询(99.96%)是弱单调查询,无意义的不可满足查询(0.01%)在实际中是很少见的。综上所述,本文针对海量SPARQL查询的语义特征进行分析,尤其是弱单调性和满足性,为这些开放性问题的研究提供了现实依据。本文的研究还为未来的SPARQL查询测试数据集的构造和查询引擎的优化,特别是单调和弱单调的查询的并发查询和结果重用提供启发式帮助。