近些年,随着互联网的不断发展,数据交换也变得频繁,由于XML的可移植性以及自述性等特点,使得它逐渐成为商业、工业以及生活中重要的一种数据交换标准。XML不断地被应用,从而使得XML数据量不断增加,这样也出现了查询数据效率的问题,如何解决这一问题成为当今的热点问题,虽然不断有学者提出算法来提高查询性能,如基于缓存、编码等方法,但同时这些的方法也具有相应的缺陷。本文对XML查询进行了深入的研究,针对XML数据的管理、XML数据元素的编码以及索引问题进行了深入的阐述,同时本文还提出了两种提高XML文档数据查询性能的算法FC-Index和算法FSM:(1)支持合并操作的索引算法FC-Index为了提高XML数据查找性能,关键问题是能够避免对无关元素进行查询。通过对XML文档数据合并,可以减少文档中元素的数目,同时还能够避免查找冗余结点,有效的提高查询效率。本文提出了一种基于Ctree的新索引结构FC-Index,它通过合并结构中“相同”元素压缩结构,从而在查询过程中过滤掉与查找无关的元素,同时基于FC-Index索引结构提出一种新的查询方法,能够有效的针对FC-Index进行快速的查找。(2)支持过滤操作的索引算法FSM在对XML文档数据进行匹配过程中,重复扫描会产生许多中间路径;由于XML文档数据的不确定性,使得过滤结点对查询效率提高不明显.本文针对这两个问题提出了一种新的索引算法FSM,该算法能够有效地解决了不必要路径的归并问题,同时改进了过滤结点方法提高效率不明显问题,通过大量实验表明,FSM优于以前的算法,提高了查询性能。总之,本文提出了分别支持过滤结点以及能够避免中间路径的两个索引算法。通过大量试验表明,这两种算法能够有效地提高XML数据查询性能。