图数据库是一种以图论为理论基础,描述并存储图中节点及其之间的关系的特定数据库。图数据库在处理大规模复杂、半结构化或无结构数据时具有独特的优势,是数据库领域的热门研究课题。子图匹配作为图数据库的一个基本问题得到了学术界广泛关注,但现有算法大多以单个查询作为研究对象并进行优化。随着图数据库在社交网络、生物信息等领域的广泛应用,多查询处理成为图数据库的一个重要研究方向。本文研究多子图匹配查询问题,针对图数据库和查询序列两种数据源,提出一种双重索引结构。一方面基于数据库的频繁子项建立数据库索引,另一方面基于查询序列的子图建立查询索引,并利用子项的包含关系建立两种索引的关联,将一段时间的查询子图及匹配信息存储在查询索引中,进而利用历史查询中分步子图,提高结构相似的查询处理速度。该方法结合图的编码技术和存储映射技术,支持索引的快速随机访问,其查询索引结构能够快速更新,并使用双向检索的方法快速查找匹配集合。通过实验和现有的经典算法进行比较,验证了算法的效果,证实了算法的实用性。