查询重写是数据库查询处理过程中的一个基本问题,与查询优化、物理数据的独立性维护、数据集成、语义缓存、数据仓库和决策支持等问题密切相关。随着数据集成的发展,数据集成中的查询重写问题成为近年来的研究热点。本文对国内外数据集成中的查询重写的研究现状进行了综合分析,从一个全新的角度对查询重写问题进行了研究。首先,介绍了数据集成的基本理论和Datalog语言的基本概念,分析了两种典型的重写算法,即桶算法和逆规则算法,并指出了这两种重写算法存在的不足。其次,介绍了传统的MiniCon算法,并指出了该算法的不足,提出了基于域约束的MiniCon算法。该算法在传统的MiniCon算法中增加了一步视图选择,解决了传统的MiniCon算法中丢失查询重写和生成冗余查询重写的问题,保证了算法的正确性和完备性,并给出了相应的算法分析和实例分析。然后,分析了现有的聚合查询的重写算法——穷举算法的不足,将MiniCon算法的思想融入到了聚合查询的重写中。针对count-查询和sum-查询,分别提出了相应的重写算法Count_Rewriting算法和Sum_Rewriting算法,并对Count_Rewriting算法进行了正确性证明和实例分析。最后,对Count_Rewriting算法和穷举算法进行了实验。实验结果证明了Count_Rewriting算法的效率相对于穷举算法具有大幅度提高。