现有的数据库大多是关系型的,若将其改造为模糊数据库既费时又费力,所以使这些关系型数据库能进行模糊查询显得更为实际,也更具有现实意义。传统的关系型数据库只能表示和处理精确数据,通过其条件组合和扩展无法查询自然语言中的模糊概念,所以要对现有的SQL语言进行扩展,使其能处理模糊的查询条件,文献[8]针对SQL语言的SELECT语句进行了模糊扩展,实现了带权重的模糊查询,但是其文中所引入的权重虽然大大提高了模糊查询的效率,但对于客观事物的复杂性和不确定性,以及人类思维的模糊性并没有多加考虑,所给出的权重是用户指定的精确数值,并不符合现实情况。本文是在文献[8]的基础上,对权重这一概念的进一步研究,主要从两方面着手:一方面是在没有权重的情况下,用户可以根据自己对各属性值之间两两比较的“重要程度”给出模糊标度,通过建立二元矩阵从而得到各属性的权重;另一方面是为了符合上面所提的人类思维的模糊性,本文给出了区间数表示权重的概念,并通过区间权重分析法之一的集值统计确定权重法来计算用户所给出的区间权重,再利用带权重的合取式查询和析取式查询的匹配度计算公式与隶属函数来进行模糊权重的模糊查询。在提高效率的同时也进一步贴进了人类查询的自然语言。