自上世纪70年代关系数据库诞生以来，数据集成就一直是数据库领域的研究热点和难点问题。传统的数据集成研究依赖于元数据级别的模式映射和模式转换技术，较好地解决了结构级别的异构。但是，随着电子商务等web应用的出现，数据集成参与方的规模越来越大，而关系数据库模式缺乏对语义信息的显式表达能力，用户依赖于约定俗成规定数据语义的方式不再成为可能。这就造成了几个方面的问题：如何提高集成过程的自动化程度，如何保证数据集成满足用户定义的准确性要求，如何检测和消解集成过程中的语义冲突，如何提供满足用户意图的查询结果？因此，迫切需要能够克服这些困难的新方法。　　 随着对语义web技术的深入研究和本体在数据集成领域的逐步应用，利用或基于本体解决语义互操作问题已成为可能。本文以本体为主要工具，在传统的模式匹配和模式冲突消解技术的基础上，深入研究语义级别的自动化模式匹配技术、检测和消解关系数据库集成中的语义冲突、提高数据库查询的质量。本文对关键数据模型进行定义，描述了复杂过程的规则和算法，设计了系统体系结构，并在数据集成中间件OnceDI的基础上进行了实现，研究内容可满足网络分布式环境下关系数据库语义互操作的需求，在集成准确性、自动化程度和响应质量上均得到了较好的结果。　　 在模式匹配方面，利用WordNet本体与决策树学习相结合的方法进行属性名称匹配，这种方法基于词汇语义，区别于已有的基于模式的、基于实例的和基于结构的方法。在此基础上，根据自主构建的数据类型本体，计算数据类型的语义距离，进一步得出集成了数据类型的属性相似度。利用领域本体，还可以计算一对多的语义匹配关系。迭代的三个过程逐步提高了模式匹配的质量。　　 在冲突检测和消解方面，首先给出了一种语义冲突的分类框架，基于该框架建立了冲突分类本体SCO。然后使用OWL本体描述语言建立关系数据库模式的语义扩展模型ESM，并给出了一种基于规则的关系数据库到ESM的自动转换方法。SCO和ESM两部分构成了语义冲突的表示模型，在此基础上，给出了语义冲突检测和消解的算法。系统实现证明，它可以有效消解大部分实际应用中的语义冲突，并且保持领域通用性和集成模型无关性。　　 在数据库语义查询方面，已有的研究主要解决多数据库模式级别的语义异构问题，满足用户全局查询的目的。考虑数据库实例的语义，并用来提高数据库查询质量的研究尚不多见。我们定义了与数据库相关的本体，主要描述数据库实例的语义及关系，基于该本体与数据库元素的映射关系，根据语义关系的等价性，定义了查询转换的规则，应用该规则可以获取更多或者更少的查询结果，但是却更能反映用户的查询意图。本文给出了查询转换规则的正确性证明方法，并讨论了查询转换的实现。基于转换规则的方法不要求用户熟悉本体语义，不需要对DBMS进行修改和扩充，具有对所有关系数据库类型的通用性，较好地满足了提高数据库查询质量的要求。　　 最后，本文介绍了如何在数据集成中间件OnceDI中实现语义集成的功能。作者扩展了客户端工具集，用于编辑处理各种本体；在控制中心服务器中，扩充了元数据管理功能，可以在此基础上自动生成等价的关系数据源本体，扩展了ETLJob管理模块，用于完成基于各种语法和语义匹配算法的自动化模式匹配：在集成服务器中，实现了转换函数库，用于属性冲突的消解处理。本文介绍了OnceDI的各个重要组成部分，阐释了语义集成功能的实现细节，给出了关键数据模型的数据结构，描述了复杂过程的执行流程。