目前关系数据库的关键词检索分为基于元组图的方法和基于模式图的方法,这两种方法的基本检索单元都是元组,因此它们本质上是基于元组图的,元组图的缺点是数据规模太大,而且由于数据库的规范化设计让相关联的信息被分散到不同的元组中,使得元组图语义分散,在元组图上的检索结果不理想,对象级别数据模型把原本相关联的分散的元组组合在一起,不仅减少了数据图的规模,也保持了检索单元语义信息的完整性。已有的数据库关键词检索研究中有不少涉及到对象级别的信息检索,这些研究把数据库中的相关联信息组合起来作为检索单元,在这些检索单元中应用信息检索技术。然而多数现有的研究把检索单元看作是单独的文档,文档之间没有关联,损失了关系数据库中元组间的引用关系信息,检索单元也有粒度太大或太小的问题。本文综合分析了现有的涉及到对象级别关键词检索方法,提出了一个对象级别数据模型,对象级别数据模型的检索单元即对象以数据库实体为基准进行划分,并且保留了对象之间的关联,各个对象与它们的关联构成了一个图结构。本文提出了关系数据库对象级别数据模型的完整构建方法,包括根据关系分类构建对象级别模式图的方法,基于对象级别模式图构建对象图的方法,和利用数据库全文索引实现对象索引的方法。本文基于MySQL数据库系统和DBLP示例数据库实现了对象级别数据模型构建原型系统,演示了对象级别数据模型的构造方法,并在元组图和对象图上运行比较关键词检索算法,验证了对象级别数据模型相对于元组图模型的优点。