XBRL (Extensible Business Reporting Language)是一种面向金融财政领域的XML扩展语言,它能够对财务报表进行特定的识别和解析,并且针对财务数据提供强大的分类功能。XBRL技术具有诸多优势,它方便财务信息的定义、简化财务报表的编制、降低信息交换的成本,提升商业报告的准确性和可靠性。财务数据的重要价值在于对其进行分析和挖掘并获取有用的决策支持,然而一方面XBRL实例文档并非以人类可读的方式展现,在财务分析上并不具有优势：另一方面XBRL是对XML元语言的扩展,目前利用关系数据库系统来存储和查询XML数据的解决方案不能直接应用于管理XBRL数据,并且现有的分析挖掘工具大多数都是与关系型数据库配套的。因此本课题的研究重点在于探讨了一个基于JAVA技术的XBRL实例文件存储与分析模型并进行实现。首先本文对可扩展商业报告语言中的技术规范、分类标准、实例文档以及与其相关的XML技术进行了研究。为XBRL存储与分析系统的研究提供了重要的技术支持。其次对通过对多种存储方式比较,选择了关系数据库作为存储介质并进行系统的总体设计。然后本文总结了最新分类标准具有物理结构主题化和逻辑结构模型化的双重特点,提出一种基于关系数据库存储的多维数据模型并进行数据库详细设计。最后利用XQuery技术实现了XBRL分类标准和实例文档转换引擎,并对关系数据库中的财务数据进行分析与输出。