随着时代的进步，信息化成为了发展的主旋律，这其中XML已经成为了WEB数据交换和信息交换的最佳载体。而模式匹配作为模式操作中最重要的环节，正在数据集成、数据仓库、电子商务等诸多领域中起着重要的作用。本文对国内外关于结构化模式匹配和非结构化模式匹配的研究现状进行了综合分析，主要从模式发现和模式匹配的角度对复杂模式匹配过程进行了研究，并着重研究基于结构化和非结构化数据的模式匹配以及模式发现小枝算法的改进工作。论文主要使用XML作为文档载体，使匹配结果更具有移植性和灵活性，更容易在不同系统之间进行交流。本文主要研究工作如下：1.通过研究数据库模式匹配方法的现状，总结其实现方法、应用范围、应用特点，其中相似度的计算是模式匹配的基础，模式匹配算法的优劣在很大程度上取决于最终相似度计算的情况。本文提出了一种新的CMExt系统，首先从不同数据库中抽象出模式数据，使用kettle做数据清洗，然后把数据读写到内存上，然后改进现有CM系统中相似度估价模块，从而提高了模式匹配的精确度。2.基于XML文档树的特点和上文中基于结构化数据模式的匹配技术成果，分析和比较了基于非结构化数据模式的匹配技术和当前主要模式匹配技术，提出了基于数据名称和数据域的基本相似度匹配和基于模式上下文结构相似度匹配，并对多种相似度做出了整合，从而改进了相似度的准确度，提高了基于非结构化数据模式的模式匹配技术的效率。3.本文分析和比较了现有经典TwigStack算法和一些对其改进的算法，发现这些算法存在的缺陷，并通过对TwigStack算法进行了改进，提出了一种新的TwigStackExt算法，解决了在处理查询中含有父子关系时效率不高和处理查询过程中当分支结点也含父子边时，仍然会产生中间结果的问题。4.针对基于结构化和非结构化数据模式算法做出的改进，以及针对经典TwigStack算法做出的改进算法做了实验测试，验证了本文所提出的算法的有效性。