众所周知,子图查询问题为NP完全问题,为了改善查询性能,许多子图查询方法被提出。大多数现有的工作都采用过滤和验证框架。具体来说,在离线阶段建立索引,运行阶段,根据这些索引,利用有效的过滤算法减少顶点候选查询空间,最后,用子图同构算法来找到图的所有匹配。实验表明,这些可行的方法并不足够高效。为了实现快速子图查询,文中提出了一种基于单邻域的子图查询算法。首先,为了提高查询速度,给出了一种基于单邻域的索引技术。将数据图的顶点按标签分类,构建了一个全局标签索引,用于查找顶点的标签候选及个数,为了减少顶点的不匹配候选个数,创建了顶点的单邻域表,利用顶点的单邻域信息作为过滤条件。针对查询图的匹配并不是与数据图的整个区域有关,顶点的候选只与候选区域中有限个顶点有关问题,又给出了初始顶点的确定方法。其次,为了避免传统方法在子图验证阶段会出现无效连接检测问题,给出了一种基于单邻域的查询算法。先是给出了单邻域匹配规则和匹配顺序,接着依据查询算法的特性,给出了顶点候选的存储结构,为了避免查询过程中产生不必要递归,然后给出了无候选匹配顶点概念,针对查询过程中可能出现重复探索候选区域问题,又给出了重叠候选区域查询策略。查询中发现度为1的顶点有自己独特的特征,针对1度顶点这个问题,对算法进行了进一步优化。最后,文中在真实数据集上分别验证本文算法和SPath算法,并分别从索引创建时间和算法运行时间两方面对两种算法性能进行比较。