作为新一代的互联网,语义网的研究得到越来越多的重视。W3C推荐使用的语义网数据管理方式RDF(Resource Description Framework,资源描述框架)是语义网的基础,其数据模型是RDF图。同时,为了方便用户的查询,W3C还为RDF数据设计了半结构化查询方式的SPARQL查询语言。基于关系的数据库管理系统不能够有效地满足RDF数据建模的要求,为此需要开发针对RDF数据的高效管理系统。论文深入研究了一个RDF数据存储和查询系统—RDFBase。在存储方面,RDFBase采用三元组表的组织方案存储RDF数据,建立多元索引方便用户查询,同时采用压缩算法对相应的数据进行压缩以减少存储空间。在查询方面,RDFBase采用代价估计方法、启发式规则和侧向信息传输技术优化SPARQL查询。相比于线性连接三元组查询,独立估算每个组然后合并结果集具有更高的效率,为此论文将星型组优化技术引入到RDFBase系统中,并定义了星型组优化的代价估计和优化策略。文章最后对系统的做了性能评估实验。结果表明,压缩算法具有较好的压缩比率,有效的节省了存储空间;星型组优化技术能够缩短查询的时间,显著提高查询效率;RDFBase具有良好的查询性能和可扩展性,对于大的数据集来说,系统能够在有限的时间内对数据进行加载,具有更好的加载性能。