现有的数据库大多是关系型的数据库,若将其改造为模糊数据库既费时又费力,因此在关系型数据库基础上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,通过条件组合和扩展并不能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。用户在应用一些数据库系统进行查询时,总会遇到想得到的结果集合不大,可查询所涉及的记录集合却很大的问题。模糊查询方法的出现加剧了查询结果的容量,这就会使数据库的利用率降低,用户的使用效率也会同时降低。因此在模糊查询的基础上提出通过利用聚合函数的查询方式来改善模糊查询效率不高的问题。本文主要研究了关系数据库模糊聚合查询的问题。首先本文提出了简单模糊聚合查询,应用SQL语言中的HAVING语句进行了模糊聚合查询的扩展,通过对分组数据进行聚合操作,来实现对数据结果集的缩小控制。然后,在模糊聚合查询中引入了权重的概念,提出了加权值模糊聚合查询,用权值来表示聚合查询中各个条件的相对重要程度,反应它们对查询的不同影响程度。本文实现了模糊聚合简单查询和加权查询,并详细讨论了模糊SQL语句的去模糊机制。最后,通过实验验证了模糊聚合查询方法的有效性。本文的工作实现了利用现有关系数据库来处理模糊聚合查询的方法,进一步对模糊查询理论体系进行了丰富与完善。