随着计算机技术的发展，数据库逐渐成为主流的数据存储方式，对数据库的检索也变得日趋重要。然而对数据库传统的检索必须了解数据库的运行原理、使用复杂的命令集和形式化计算机语言，这些对非专业人员来说都过于复杂和难以完成。因此对数据库以简单、快速地直接使用自然语言的方式进行信息检索成为人们研究的热点。本论文旨在探讨基于数据库的自然语言查询技术。首先对数据库自然语言进行了简介，接着研究了中文分词和基于隐马尔科夫模型(HMM)的词性标注算法，并对连续区域匹配算法进行了详细说明。在第三章介绍了系统中各词库的设计，词库是系统进行自然语言查询的粘合剂，是词法分析和句法分析的基础。第四章对查询语句的分析过程进行了详细叙述，其中主要包括词法分析和句法分析两部分。通过运用前面讨论的各项知识和技术，根据课题要求设计了一个自然语言查询系统，并成功应用在人事档案库和利安社区业务信息库中，实验结果达到了预期效果。最后总结了本课题研究成果，并提出进一步研究的方向。