时态数据库
时态数据库技术
现 实 世界 是 一个 四 维 的世界 ， 十 事物 都有 其 时 间维 ， 每
伴 随着 物 理 流 的信 息 流包 含 着 事 件 的 时态 信 息 （ ｅ Ｔ ｍ． ｐ ｒ ｎｏｍａｉ ） 其 中 包 括 时 刻 信 息 （ ｎｔｎ ｎｏ． ｏａ Ｉ ｆ ｌ ｒ ｔｎ ， ｏ Ｉｓａ ｔｌｆｒ ｍａｉ ） 时 间 区间 信 息 （ｎｅｖｌＩｆｒ ｔ ｎ 和相 对 时 ｒｎ 、 ｏ Ｉ ｔｒａ ｎｏｍａｉ ） ｏ 间信 息 。 即在不 同 的 历史 时 刻其 值是 不 同 的 。而 传 统 的数 据库 管 理 系统 对 时 态数 据 处理 则 只是 作为 一般 的 属 性 值 ， 用 户 自定 义时 间进行 存 储 和管理 ， 让 并未 对 时 态数 据作 专 ｆ １的处 理 和 对 待 。需 要 迫 切 解 决 两 个 问 题： 一是 要 求 管 理 披 处 理 事 件 的 历 史 性 信 息 ， 与 人 如 事 、 务 、 融 和 自然 灾 害 等 有 关 的历 史 资 料 ， 中可 财 金 从 看 出 事 物发 展 的本 质 规律 ； 是 要 求 管 理 数 据 库 系 统 二 中元 事 件 的时 态信 息， 增 查删 改 的 时刻 和 时间 区 间 、 如
摘
要： 主要 阐述 时态 数据 库在 发展 过 程中 ． 别是 近 几 年的 特
数 据 ， 能 反映 出其 历 史和 揭示 其 未 来 。 还 ２ １ 时 态数 据 库 的分类 按其 功能 分 为历 史 数据 库 、 务 数 据 库 和双 时 态 事 数 据库 。 历史 数据库 ： 管 理 对 象 的 生 命 周 期 称 为 有 效 时 筏 间（ ｌｄＴ ｍｅ ． 象 的历 史 由 Ｄ ＭＳ内部 机制 完 成 ； Ｖａ ｉ ） 对 ｉ Ｂ 事务 数据 库 ： 据 库 本 身 筏 查 增 删 改 的时 间 为 事 数 物 时间 （ ａｓｃｉｎＴｉ ） 其 历 史 由 ＤＢ Ｔｒ ａｔ ｎ ｏ ｍｅ ． ＭＳ的 内部 机 制处理； 双时 态数 据库 ： 能管 理对 象 的 历史 ． 既 又能管理 数 据 库 本身 筏查 增 删改 的 历史 。 ２ ２ 历史数 据 库 的时 间维 ． 传统 的关 系数 据 库 是 １ 性 ｝ ： 组 ｌ 二 维 结 属 × 元 的 构 。 表 Ｌ记录 了 系 的当前 系 主 任 的信 息。
双时态数据库
3
•
双时态数据库与其他时态数据库的比较
时态数据库理论按照时态信息的表示方式把数据库分为以下四种类型： 一、快照数据库：快照数据库只支持一种时间一用户自定义时间。它只有属 性维和元组维两个维度，反映数据某一瞬间的状况，没有状态变迁的维护能力。 二、历史数据库：支持有效时间维的数据库被称为历史数据库。历史数据库 记录了数据的有效时问，在有效时间轴上可以反映现实世界事实的变化过程。但 是，历史数据库没有数据库修改历史的记录能力，数据的更新将使得新的数据覆 盖旧的数据。 三、回滚数据库：支持事务时间维的数据库被称为回滚数据库。回滚数据库 记录了数据操作的事务时间，存储了数据库演变过程中的每一个数据状态。对在 此之前的状态，回滚数据库不具备数据更新能力，只能操纵当前状态的数据。回 滚数据库在每次事务提交的时候都产生一个新版本，数据冗余量比较大。 四、双时态数据库：既支持事务时间又支持有效时间的数据库被称为双时态 数据库。双时态数据库集成了前三种数据库的优良特性，既保存了数据库变迁的 历史又保存了现实世界的事实变化历史。
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• 双时态的数据模型
如果参照关系是时态表，那么依赖关系的外键包含着时间区间，也即是说只能引 用外键指定的时间区间内有效存在的实体。如果这种时态参照完整性规则完全交由底 层关系数据库系统处理，这种规则就变成了用户自定义外键值和时间区间值要么为空， 要么都等于被引用元组的用户自定义主键值和时间区间值。根据双时态实体完整性规 则，时间区间值不能为空。另外我们知道，只要在实体生存周期内的区间，该实体都 是有效的，而并不需要完全等于实体的生存周期。因此，双时态参照完整性规则应该 如下： a)用户自定义外键值等于参照关系中被引用元组的主键值 b)如果参照关系是有效时间单时态关系，那么依赖关系的引用元组有效时 间区间在参照关系的被引用元组有效时间区间范围内；如果参照关系是事务时间单时 态关系，那么依赖关系的引用元组事务时间区间在参照关系的被引用元组事务时间区 间范围内；如果参照关系是双时态关系，那么依赖关系的引用元组任一时间维的时间 区间在参照关系的被引用元组相同时间维的时间区间范围内。 双时态参照完整性规则与关系模型的参照完整性规则有所不同，涉及到了时 间区间关系的判断。因此，双时态参照完整性规则的检查并不能直接交由底层关 系数据库系统，而需要双时态TempDB中间件系统作相应的操作。
时态数据库
时态数据库时态数据库是一种设计用于存储和管理时间相关数据的数据库系统。
它具有能够跟踪数据变化历史记录的能力，因此可以在不同时间点上检索和分析数据。
时态数据库在许多领域都有广泛的应用，包括金融、医疗、交通等行业。
时态数据库的主要特点之一是能够存储和查询数据的历史变化。
它通常会记录每个数据项的有效时间范围，即数据项在何时开始有效，在何时结束有效。
这使得用户可以在不同时间点上访问数据，并了解其历史变化。
例如，在金融领域，一家银行可以使用时态数据库来跟踪客户的银行账户余额变化，这样就可以追溯用户的过去的交易记录。
另一个重要的特点是时态数据库能够处理数据的不确定性。
在现实世界中，数据常常会存在不确定性，尤其是在时间方面。
时态数据库可以处理数据的不确定性，并提供一种方法来表示和处理不确定的数据。
例如，在医疗领域，一位医生可以使用时态数据库来跟踪患者的病情变化，这样就可以处理由于医学诊断的不确定性而导致的数据不确定性。
除了存储和查询数据的历史变化，时态数据库还可以支持各种时间相关的数据操作。
例如，它可以支持时间窗口查询，即查询在某个时间段内的数据。
它还可以支持时间序列分析，即分析时间序列数据的趋势和模式。
这些功能使得时态数据库成为处理时间相关数据的有力工具。
时态数据库的设计和实现面临着一些挑战。
其中之一是数据访问效率的问题。
由于时态数据库需要记录数据的历史变化，因此需要额外的存储空间来存储历史记录。
此外，查询历史变化的效率也是一个挑战，因为需要在大量的历史记录中进行查询。
为了解决这些问题，时态数据库通常采用了一些优化技术，如索引和压缩算法，来提高数据访问的效率。
总之，时态数据库是一种用于存储和管理时间相关数据的数据库系统。
它具有存储和查询数据历史变化的能力，并能够处理数据的不确定性。
时态数据库在许多领域都有广泛的应用，它为用户提供了一种强大的工具来分析和理解时间相关的数据。
时态数据库
1.时态数据库的定义区别于传统的关系型数据库(RDBMS)，时态数据库(Temporal Database)主要用于记录那些随着时间而变化的值的历史，而这些历史值对应用领域而言是重要的，这类应用有：金融、保险、预订系统、决策支持系统等。
目前时态数据库还没有像如Oracle、SQL Server等大型关系数据库那样的产品。
在当前时态数据库技术尚未完全成熟的现状下，DBMS提供商不会轻易把时态处理功能引入现有的DBMS中，因此，利用成熟的RDBMS数据库，建立时态数据库的中间件，在现阶段是一个较好的选择，因此就应运而生TimeDB和TempDB了。
2.时态数据库的类型时态数据库理论提出了三种基本时间：用户自定义时间、有效时间和事务时间。
同时把数据库分为四种类型：快照数据库、回滚数据库、历史数据库和双时态数据库。
1)用户自定义时间：指用户根据自己的需要或理解定义的时间。
时态数据库系统不处理用户自己定义的时间类型。
因此，用户自定义时间是和应用相关的，不在时态数据库处理的范围之内。
2)有效时间（Valid-Time）：指一个对象在现实世界中发生并保持的时间，即该对象在现实世界中语义为真的时间，包含Valid-From和Valid-To两个值。
它可以指示过去、现在和未来。
例如，考虑事实‚小明从2003年到2007年是大学生‛，那么时间区间[2003, 2007]是事实‚小明是大学生‛的有效时间区间，该事实在该时间区间内为真。
有效时间可以是时间点、时间点的集合、时间区间或者时间区间的集合，或者是整个时间域。
有效时间由时态数据库系统解释并处理，在查询的过程中对用户透明。
用户也可以显式地查询和更新有效时间。
3)事务时间（Transaction-Time）：指一个数据库对象发生操作的时间，是一个事实存储在数据库、或者在数据库中发生改变的时间，包含Transaction-From和Transaction-To两个值。
时态数据库技术在邮政综合服务平台中的应用研究的开题报告
时态数据库技术在邮政综合服务平台中的应用研究的开题报告开题报告一、选题背景随着数字化时代的到来，邮政行业也逐渐加速数字化转型，利用云计算、物联网、大数据等新一代信息技术提升邮政服务质量，提高企业效益。
在这种背景下，邮政综合服务平台成为邮政企业数字化转型的重要一环，可以满足用户多样化需求、提高服务质量和效率。
然而，随着邮政企业业务范围的拓展，数据量也不断增加，如何快速、准确地查询和管理这些数据成为了邮政企业数字化转型不可忽视的问题。
时态数据库技术可以解决这一问题，这是一种可以记录数据变化历史的数据库技术，可以记录数据在不同时刻的状态，并能够按时间序列进行有序查询和展示。
二、选题意义本文旨在探讨时态数据库技术在邮政综合服务平台中的应用，对于邮政企业数字化转型具有重要意义。
具体来说，本文的选题意义体现在以下两个方面：1.提高数据查询和管理效率时态数据库技术可以记录数据变化历史，实现数据版本管理，方便查询和管理数据。
在邮政综合服务平台中，数据量庞大，用户需求多样，使用时态数据库技术可以更快速、准确地查询所需数据，提高邮政企业对数据的管理效率。
2.提升服务质量邮政企业依据用户需求，提供多元化、个性化服务。
时态数据库技术可以记录用户需求变化历史，更好地反映用户需求，帮助邮政企业进行服务定制和优化，提升服务质量。
三、研究方法1.文献综述法文献综述法是通过收集、梳理、分析、评价文献，以及资料等，对某一研究领域问题的研究现状、成果等进行探究和总结的方法。
在研究时态数据库技术在邮政综合服务平台中的应用方面，我们需要了解时态数据库技术的基本概念、原理和应用现状，了解邮政综合服务平台的结构和特点，以及相关领域研究的进展。
2.案例分析法案例分析法是根据一定的标准和因素对具体的实例进行分析和研究的方法。
在研究时态数据库技术在邮政综合服务平台中的应用方面，我们可以选择一些具有代表性的案例，通过案例分析的方式来深入了解时态数据库技术在邮政综合服务平台中的应用情况，从而更好地理解时态数据库技术的应用优势和局限。
时态数据库及其发展趋势刍议
时态数据库中属性被扩展为时态属性 ， —个时态属性可以是一个普 通属性和一个时间区间组成的二元组 。生命周期是系统时间域的子集 ， 生 命周期经过集合运算后 ， 其值仍是生命周期。 ３ Ｔｍｐ Ｑ ． ｅ Ｓ Ｌ模型 ２ Ｓ ａｈ Ｋ ａ ｉ ｈ ｓｉ ． ｄ Ｇ ａ于 １ ８ 建 立 了 同时 性 关 系模 型 （ ｏ ｏｅｅｕ ９ ６年 Ｈ ｍ ｇｎｏｓ
ｆｒ ｈ ｔｍｐ ｒ ｓｍａ ｔｃ ａ ｄ ａｕ ａ ｌｎ ｕ ｇ ｑ ｅｙｎ ｏ ｈｓｏｉａ ｏ ｔｅ ｅ ｏａ ｅ ｎｉｓ ｎ ｎ ｔｒｌ ａ ｇ ａ ｅ ｕ ｒ ｉｇ ｆ ｉｔｒ ｌ ｌ ｃ
止点 ， 并不作物理删除。 一般而言 ， 时态数据库 中的历史不能删除、 不能修
改， 只能追加和查询。
性 和 效 率 。 因此 引入 时态 数 据库 。 关键词 ： 时态； 数据库 ； 发展
时态数据库 Ｔ Ｂ （ｅ ｐ ｒ ａ ｂｓ ）是一种能够记 录对象变化历 Ｄ Ｔ ｍ ｏａ Ｄ ｔ ａｅ ｌ ａ 史， 即能够维护数据 的 变化经历的数据库 。ＲＴ ｎｄＴｓ 给时态数据库的 ． ｏｇ ｓ Ｓ ａ 定义是 ： 不仅能够支持用户 自定义时间， 还能支持其 它某种时间关 系的数 据库。 目 前时态数据库领域 已经形成了专有 的术语 ， 并被百科全书收录。 在时态数据库 中， 一般要表达 ３ 种基本时间 ， 即用户 自 义时间（ ｓ 定 Ｕ— ｅ ． ｆ ｅ ｉ ｅ、 ｒ ｅ ｎｄＴｍ ）有效 时间（ ａ ｄＴｍ ） － ｉ ． ｄ Ｖ ｌ ｉ ｅ和事务时间（ ｒ ｓ ｔ ｎＴｍ ） ｉ Ｔ ａ ａ ｉ ｉ ｅ。 ｎ ｃｏ 用户 自 定义时间是指用户根据 自己的实际需要或理解定义的时间，由用 户 自己负责解释含义。有效时间指的是现实世界中一个对象或事件发生 的时间，或者该对象在现实世界中为真的时间 ， 它可能是一个时刻或时 段。事务时间指的是对一个数据库对象进行操作的时间 ， 是一个事实存储 在数据库中的时间， 它记录着对数据库修改或更新 的各种操作历史 。 有效 时间和事务时间是正交的。比如图书管理 系统中 ， 学生借阅图书的时间是 有效时间， 而将学生借书这件事存储在数据库中的时间就是事务时间。 有 效时间可以覆盖全部时间范围 ， 开始 ” 从“ 直到“ 永久” 。有效 时间是 由系统 的具体用户（ 图书管理员 ） 如 给出或 由系统给出缺省值 。事务 时间是 由系 统本身 自动给出的， 并且永远不会超过“ 当前” 。 １ 研究动向 １８ 年 Ｊ ｃｆ ｒ ９ ２ ’ ｌｆ ｄ在纽约大学完成了博士论文“ ￣ ａ ｆ ｍ ｏ ｉ ｏ ａｌ ｃｌ ｒ ｅｗ ｒ ｏ ａ ｋ
时态数据库多级安全模型研究
Ｋｅ ｗｏ ｄ ：ｔ ｍｐ ｒ ，ｏｅ， ａａ ａ ｅ ｓ ｃ ｒｔ ｄ ｌ ｙ ｒ ｓ ｅ ｏ ａ ｒ ｌ ｄ ｔｂ ｓ ｕ ｉ ｍｏ ｅ ｌ ｅ ｙ
ｌ 前 言
随 着数 据 库 应 用 的 广 泛 深 入 ， 的 应 用 不 断涌 现 ． 如 时 新 比 态数 据 库１ 如何 保 证 不 同 类 型数 据 库 的 安 全 性 、 何 改 进 现有 ３ ］ 。 如 安 全 模 型 使 之适 应新 应 用 的安 全需 求 。 为 目前 数 据 库 安 全急 成 需 解 决 的关 键 问题 。 文 针 对 时 态 数据 库 应 用 技 术 的 特 点 和时 本
（ ａ ａ Ｕ ｉ ｒ ｔ ｏ ｎ ｉｅｒ ｇ Ｗｕ ｈ ４ ０ ３ ） ｅ ｉ ｎ ｎ
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｉ ｈ ｓ ｐ ｐ ｒ ｔ ｅ ｔ ｍｐ ｒ ｌ ｌ ｇｃ ｓ ｉ ｔ ｄ ｃ ｄ ｔ ｅ ａａ ａ ｅ ｓ ｃ ｒｔ ｍｏ ｅ Ｂ ｓ ｄ ｏ ｈ ｄ ｆ ａ ｏ ｎ ｓｒ ｃ ： ｎ ｔ ｉ ａ ｅ ， ｅ ｏ ａ ｏ ｉ ｎｒ ｕ ｅ ｏ ｔ ｄ ｔｂ ｓ ｅ ｕ ｉ ｈ ｉ ｏ ｈ ｙ ｄ １ ａ ｅ ｎ ｔ ｅ ｍｏ ｉ ｃ ｔ ｎ ａ ｄ ｉ ｉ
维普资讯
时态 数 据 库 多级 安全 模 型 研 究
朱 圣刚 刘 欣 １ 韩 臻 － ， ２ （ 京 交通 大 学计算机 学院信 息安全 体 系研 究 中心 ， 北 北京 １ｏ ４ ） ｏｏ４
（ 海军 工程 大学 ， 武汉 ４ ０ ３ ） ３０ ３
文章 编 号 １０ — ３ １ （０ ６ ２ － １３ ０ 文 献标 识 码 Ａ ０ ２ ８３ 一 ２ ０ ）０ ０ ４ — ４ 中 图分 类号 Ｔ ３ １ Ｐ １
TDSQL全时态数据库系统--典型案例
经典案例增量抽取、增量计算等都T-TDSQL的经典案例。
如下以增量计算为例，来分析T-TDSQL在金融中的典型应用。
增量计算基于T-TDSQL全时态数据存储的特性，们可以方便的进行增量式的数据查询、抽取和计算。
对于单表的数据增量抽取/计算[1]，T-TDSQL首先通过快照差读方法，获取对应与给出快照范围的增量数据集，然后根据用户定义的计算规则，组合调用系统内置的聚集函数，如SUM，AVG，GROUP BY等，实现增量计算的功能。
上任何时间段内的的数据都可以通过增量计算的技术进行“增量抽取”。
对于多表增量计算，T-TDSQL通过“快照差连接”支持增量计算场景。
即首先得到两个快照差集合R和S，然后通过连接操作将两表合并，之后再使用聚集函数等完成计算。
本节通过在互联网金融中常用的对账来对增量计算的原理和实际应用进行介绍。
对账互联网金融行业对数据的准确性要求极高，而在互联网环境中，数据不一致或数据时有发生，因此，通过对账来降低账户余额等数据造成的风险十分重要。
在计费中，采用将账户余额表(user)和账户流水表(water)按小时/天为周期进行比对的，来发现账户余额与交易流水的不一致现象，从而及时对交易进行。
传统的对账采用按固定时间段（如分钟/小时/天）为单位进行对账。
如现对2018年4月11日的交易进行对账，首先需要得到4月11日期初账户余额表和期末账户余额表，以及当天的交易流水表；然后对账户表通过按用户ID分组，并计算每个用户的期末余额减去期初余额，记为结果A，对流水表按用户ID分组，并将交易金额分组求和，记为结果B；最后将每个用户的结果A和结果B进行比对，如果A=B，则交易没有问题，否则该用户在当天的交易存在。
对于按固定时间段对账，主要存在以下三个问题：1.时效性差：对于交易，不能立即发现并反馈，延迟了以固定时间段为单位的一段时间后才能发现。
2.对账不精准：定位交易较复杂。
例如：如果用户在一天内发生的多笔交易，其中一笔出现了，通过按天对账的不能直接定位到具体的哪条交易出现，而只能定位到用户级别，即仍然需要人工参与，将该用户的当天交易都确认一遍，才能找到具体的交易。
时态数据库中增量关联规则的挖掘
时态数据库中增量关联规则的挖掘马元元;孙志挥;高红梅【期刊名称】《计算机研究与发展》【年(卷),期】2000(037)012【摘要】时态数据库(temporal database)中的时态数据是数据信息中重要的一类,此类数据中存在着大量未知的涉及数据的变化趋势及数据增量之间相互关系方面的知识.给出了时态数据库中的相邻关系(adjacency)和增量(increment)的定义,提出了基于定量属性离散化及编码化的增量关联规则的基本模型(model of discretization & code-based increment association rules);并针对时态数据库中的属性大多为连续定量属性的特性,比较了"部分完备法"(partial completeness)、基于分类信息熵的离散化(entropy-based discretization)、C4.5、基于粗集理论的全局离散化(rough sets-based full discretization)及其改进等多种定量属性的离散化方法,结合定性属性的挖掘算法,提出了具有时间约束的增量关联规则挖掘算法TIDM;最后,讨论了互斥属性集的概念、基本特性及处理互斥属性集的基本方法,对于诸如企业风险管理的管理决策等应用是十分有意义的.【总页数】6页(P1446-1451)【作者】马元元;孙志挥;高红梅【作者单位】东南大学计算机科学与工程系,南京,210096;东南大学计算机科学与工程系,南京,210096;东南大学计算机科学与工程系,南京,210096【正文语种】中文【中图分类】TP311【相关文献】1.关联规则挖掘中数据增量方式比较研究 [J], 程敏;郭晓军;李骁;何佶星2.增量关联规则挖掘算法在犯罪行为中的应用研究 [J], 杜威;邹先霞3.增量式关联规则挖掘算法\r在大学生心理危机预防中的应用研究 [J], 亓文娟4.加权增量关联规则挖掘在通信告警预测中的应用 [J], 王帅;杨秋辉;曾嘉彦;万莹;樊哲宁;张光兰5.关联规则挖掘中数据增量方式比较研究 [J], 程敏; 郭晓军; 李骁; 何佶星因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
时态数据库技术在水文信息服务中的应用研究
ｒ ＱＬ ｔ ｔｎ ａｄ Ｓ ｈ ｔ ｈ ｅａｉｎ ｌ ａａ ａｅｃ ｎｉｅ ｔ ｙａｄ ｐｏ ｅｓ Ｉ ｅｐ ｃａｌ ｏ ｓ ｅｓａｈｅ ｉｇｔｅｔｍｐ ｒ ｕ ｒ，ｅ ｏａ ｌ ａ Ｓ Ｏｓ ｄ ｒ ＱＬ ｔａ ｅｒｌ ｏ ａ ｄ ｔｂ ｓ ａ ｎｉ ｎ ｒ ｃｓ． ｔ ｓｅ ｉｌ ｃ ｎ ｉ ｒ ｃ ｉｖｎ ｅ ｏａ ｑ ｅ ｔｍｐ ｒｌ ａ ｔ ｔ ｄ ｆ ｙ ｄ ｈ ｌ ｙ
ｃｎ ． ｏ ｉｇｗｉ ｅｉｃａ ｐ ｃｔ ｎ ｏ ｄ ｏｏ ｃｌｔｅｐ ｐ ｒ ｒ ｐ ｓｓ ｙ ｒ ｌｇ ｍｐ ｒ ａ ｎ ｇ ｍｅ ｔ ｒ ｇａ ａ ｄｈ ｄｏｏ ｃ ａ ｔ Ｃ ｍｂｎ ｔ ｓ ｃ ｐ ｌ ａ ｏ ｆ ｙ ｒｌｇ ａ ｈ ａ ｅ ｏ ｏｅ ｈ ｄｏｏ ｉ ｔ ｏａ ｄ ｔ ｍａ ａｅ ｎ ｏ ｒｍ ｙ ｒ ｌｇ ｈｐ ｆ ｉ ｉ ｉ ｈ ｉ ， ｐ ｃｅ ｌ ａ ｐ ｎ ｉ
ａ ｇｅ ａ ｏ ｄｇ ｅ ｓ ｅｉ ｃ ｘ ｍｐｅ．ｔ ｃ ｉ ｅ ｈ ｄｏｏ ｉａ ａ ｐ ｃｔ ｎ ｏ ｍｐ ｒ ａ ｂ ｓ． ｇ ｒｇ ｔ ｎ ａ ｖ ｓ ｐ ｃ ａ ｌ Ｉ ａ ｈｅ ｓ ｙ ｒｌｇｃ ｌ ａｉ ｓ ｆｅ ｏａ ｄｔ ａ ｉ ｎ ｉ ｆ ｅ ｉ ｓ ｖ ｌ ｐ ｉ ｏ ｔ ｌ ａ ｅ
系数据 库基础上 ， 设计基 于视 图的水 文时态数据模型 ； 为时态数据模型的实现设计 了时态处理 中间层 ， 把前端的时态 Ｓ 语 句的解 ＱＬ 析成底 层关 系数据库 系统能够识别的标准 Ｓ 语 句， 而实现 水文数 据的各 种时态处理 。重点对水文时态查询、 文时态聚集方 ＱＬ 从 水 面进 行 了深 入 研 究 ， 并给 出 了 实例 测试 ， 实现 了水 文 时 态数 据 库 的 应 用 。
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｔｈ ｒ ｒ ｔｏ ｉ ｏ ｙ ｄ ｔ ａ ｄ ｔ ｓ ｒ ｃ ： ｅｅ ａｅ ａｌ ｆ ｓ ｒ ａａ ｎ ｍｅ— ａ ｉ ｇ ｒａ ａａｉ ｙ ｒ ｌ ｇ ｃ ｌ ｎ ｏ ｍ ａｉ ｎ ｔ ｅ ｔｍｐ ｒｌ ｈ ｒ ｃｅ ｉ ｉ ｓ ｒ ｅ ｇ ｉ － ｏ ｈ ｔ ｉ ｖ ｒ ｎ ｅ ｌ ｔ ｈ ｄ ｏ ｏ ｉａ ｆ ｒ ｔ ， ｈ ｙ ｄ ｎ ｉ ｏ ｅ ｏ ａ ａａ ｔ ｒ ｔ ｅ ｖ ｒ ｓ ｎ ｆ ｃ ｓｃ ａ ｙ ｉ ｉ
用时态数据库思想设计组织结构表
用时态数据库思想设计组织结构表
用时态数据库思想设计组织结构表
张永涛
【期刊名称】《电信技术》
【年(卷),期】2012(000)011
【摘要】在关系数据库中设计的组织表结构，当进行组织改名、迁移等具有时态特征的操作时，会产生数据丢失、新旧数据割裂现象。
为避免此类问题的发生，引用了时态数据库的设计思想。
把有效时间演进成时态组织ID，为一个组织赋予实体组织ID和时态组织ID。
通过实体组织ID和时态组织ID记录一个实体的变化过程，避免了数据丢失、新旧数据割裂现象的发生。
【总页数】3页(43-45)
【关键词】时态数据库;关系数据库;历史数据;当前数据
【作者】张永涛
【作者单位】中国移动通信集团辽宁有限公司沈阳分公司
【正文语种】中文
【中图分类】TP311.13
【相关文献】
1.基于关系数据库实现时态数据库 [J], 李文华
2.华为软交换后台数据库表组织结构分析与应用研究[J], 张丽霞; 冯雪征
3.华为软交换后台数据库表组织结构分析与应用 [J], 叶会标
4.时态数据库的时态代数分析 [J], 丁益祥; 胡新荣
5.基于关系数据库表树的数据结构研究 [J], 魏勇。
人事管理信息系统的时态数据库应用
人事管理信息系统的时态数据库应用摘要采用时态数据库对不同时期的人事信息进行管理。
人事管理信息中含有很多与时间有关的信息，如职称时段等，传统数据库很难体现数据的时态性，在时间处理方面也遇到很大挑战。
本文介绍了TimeDB的工作原理，分析了组织人事管理系统的需要，并结合TimeDB实现了组织人事信息的时态管理。
关键词时态数据库信息管理 TimeDB 数据库设计目前，组织人事部门基本上实现了用管理信息系统来进行干部职工信息管理工作，这些管理信息系统一般都是采用SQL Server、Oracle等关系数据库。
随着组织人事部门工作的不断扩充与发展，在职务管理、工资管理等具体工作中，组织人事管理信息系统不仅需要对目前信息的管理，还需要存储大量过去的动态信息，对过去某个时间点上的信息情况进行查询或统计。
为此，我们引入时态数据库TDB (TemporalDataBase)的理论模型，对时态数据模型进行研究，并且通过具体实例说明如何利用时态数据库原理实现对组织人事信息数据中时间运算和处理以及规则管理。
一、时态数据库的特点与意义时态信息的需求与技术实际上一直伴随着数据库技术的发展而产生和发展的。
时态数据库(Temporal Database)是记录随时间变化的信息的数据库。
时态数据库技术已成为一个诱人且活跃的研究领域。
时态数据库有下列几个方面的特性[1]：1）动态性。
传统的数据库系统对数据进行静态或准动态的数据库管理。
在数据库更新时，过时的数据将从数据库中删除，这就不能反映出现实世界的动态过程。
在传统数据库中，只能保存最近一次的数据；而在时态数据库中，过时的数据不再从数据库中删除，对历史数据也可以进行更新，使系统和现实世界一直保持着全方位的动态交换。
2）全面性。
由于时态数据库是所有数据的集合体，可以提供任何时刻和时间段的数据，使数据库成为真正意义上的数据库，这是传统数据库无法比拟的。
根据以上特点，我们可以看到时态数据库在下列两个方面具有重要意义：1）使数据库成为真正意义上的资源清单。
数据库设计开题报告
数据库设计开题报告1.设计(或研究)的依据与意义1基本概念时态数据库中的一些基本概念主要涉及时态信息模型、时间粒度、有效时间和事务时间等。
1.1时态信息模型随时间变化的信息称为时态信息(TemporalInformation)。
在自然界中，时间是每时每刻都存在、连续发生且一去不复的，它在时间轴上是连续存在的。
1.2时间粒度由于计算机的数字化特点，不可能将时间存贮为一个连续的实体，而必须用离散形式来表示。
时间粒度是对离散化程序的度量，当以固定时间粒度对实体状态采样时，粒度越小表示越精确，但同时所占用的内存就越大。
1.3有效时间和事务时间有效时间和事务时间是时态建模中最重要的两个概念。
有效时间(ValidTime)是指一个对像(事件)在现实世界中发生并保持的那段时间，或者该对象在现实世界中为真的时间。
由定义可知，有效时间表示了事物的有效性，即事物在现实世界中存在或发生的时间。
2时态数据库分类按时态信息的表示的方式，可以将数据库分为4个类型：快照数据库(SnapshotDatabase)、回滚数据库(RollbackDatabase)、历史数据库(HistoricalDatabase)，双时态数据库(TemporalDatabase)。
2.1快照数据库快照数据库(SnapshotDatabase)顾名思义就是指在特定时刻的瞬间快照来建立模型，考虑现实世界。
快照数据库只反应了某一瞬间的情况。
所有的传统数据库都属于这一类。
之所以把这类数据库归结为时态数据库，主要是因为它支持用户自定义时间。
用户自定义时间是指用户根据自己的需求或理解定义的时间。
2.2回滚数据库回滚数据库(RollbackDatabase)只支持事务时间。
它保存过去的每一次事务操作的历史，即状态演变之前的状态。
2.3历史数据库历史数据库只支持有效时间。
在历史数据库当中，每一个关系记录了一个“历史”状态，它建模了现实世界中事物在有效时间点或现实世界状态的变化历程。
基于关系数据库实现时态数据库
【 摘 要】事 物随 时间变化 的特 性广 泛存在 ，在其 属性 的特征 值上存在 着 大量 时态数据 。然 而关系数据 库 由于 关
系模型本 身 限制 ，基于 关 系的时态信 息处 理难 以有 效表示 时态对 象复 杂的数据 结构 ，不具备 直接 的时态数据 管
发 时态数 据库 表示模 式应结 合实 际应用从 以下 四个 方
统 虽然 也定 义 了时间数 据 类 型 ， 它 没有对 时 间作 专 但 门的处 理 ， 只是作为 一般属 性值进 行存储 和管理 。 而 传 统 数据 库管 理 系统 提供 的一 些修 改 操 作 （ ＤＭＬ） 现 实 了数据库状 态之 间的变迁 ， 随着 时间 的改变 ， 的状态 新
定 义和操 作 ， 而可 以实现查 询语 言的定义或 改进 。 进 这
基 于 关 系 数 据 库实 现 时 态 数 据 库
文 章 编 号 ： ０ ３ ５ ５ （ ０ ０ ０ — ０ ６ ０ １０ —８ ０ ２ １ ）７０ ５—３
基 于 关 系数 据 库 实 现 时态 数 据 库
Ｒｅ ｌｚ ｔｏ ｆ Ｔｅ ｐ ｒ ＩＤａ ａ ａ ｅ ｂ ｓ ｄ ｏ ｌ ｔｏ ｌＤａ ａ ａ ｅ ａ ｉ ａ ｉ ｎ ｏ ｍ ｏ ａ ｔ ｂ ｓ ａ ｅ ｎ Ｒｅ ａ ｉ ｎａ ｔ ｂ ｓ
覆 盖 旧的状 态 ， 据库修 改语 句一 旦提交 ， 数 旧的状 态在 数据 库管理 系统 中消失 。然 而现 实 中很 多新 的应 用都 需要 保 留和 处理“ 去 ”“ 在 ” 至“ 过 、现 甚 未来 ” 的数据 。 例
如， 财经 系统数 据库必 须保 留股票 市场的历 史数据 ， 保 险系 统数据 库 必须指 明保 险条 款 的有效 时 问 ， 事 系 人
时态数据库时间轴的动态逻辑模型
时态数据库时间轴的动态逻辑模型刘冬宁;汤庸【期刊名称】《软件学报》【年(卷),期】2010(021)004【摘要】尽管在1994年,Gabbay等人论证了时态逻辑的公理化系统和证明论方法是不适合于时态数据库查询语言建模的,但是仍需要通过对时间轴的公理化建模,利用公理化系统的可靠和完全等性质对时间轴作"细精度"的语义刻画.只有这样才能准确地在数据库中反映时间和时间属性的本质特点,并应用于与时间轴模型直接相关的时态查询语言.因此,从分析时间轴的性质出发,对时间轴的序关系和谓词逻辑性质进行了研究和阐述.随后分别用经典的时态逻辑Tense Logic和动态逻辑对时态数据库的时间轴进行了公理化建模,这样刻画的目的是为了"细精度"地体现时间轴的特点,并借助逻辑的方法对其分析.在TDB(temporal database)时间轴的动态逻辑建模部分,相对于原时态逻辑系统较为静态,着重处理了时间的动态性,并参照了Tense Logic中的Lin.Z系统,将其转化为动态Lin.Z系统,在其中添加了参数化处理.该参数化的处理是基于动作执行的,主要工作在动作指数的数值化和函数化两个方面,其结果体现了时态数据库中规则生存周期和"Now"节点的一些特点以及知识表达和解决方法,研究结果将对后续时态知识表达和时态数据库查询语言的研究起到积极的作用.【总页数】8页(P694-701)【作者】刘冬宁;汤庸【作者单位】广东工业大学,计算机学院,广东,广州,510006;中山大学,计算机科学系,广东,广州,510275;中山大学,计算机科学系,广东,广州,510275【正文语种】中文【中图分类】TP311【相关文献】1.基于时间轴上模板的动态图像数字水印处理技术 [J], 牛夏牧;SCHMUCKER Martin;BUSCH Christoph2.时间轴上一类二阶动态系统振荡的充分条件 [J], 杨甲山;莫协强3.复杂系统的MAS动态协作求解时序逻辑模型 [J], 蒋伟进;蒋星军;姚丽娜4.基于时态数据库技术的导航信息空间关系局部动态更新方法 [J], 郭继发;毛健;崔铁军5.非洲猪瘟疫情及防控动态时间轴 [J],因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
时态数据库
3.事务时间维度（Transaction Time）
事务时间记录对数据库更新的各种操作历史，。例如，数据录入 数据库的时间，对其进行查询的时间，对其进行删除或修改 的时间。
时态数据库的分类
分类基础是数据的时间维度
1.快照数据库（Snapshot Database） 反映其某一个瞬间的情况，只进行当前数据库状态 的查询和更新，不能进行以往历史数据的查询，而 且随着时间演进，其更改的历史数据将会丢失。 2.回滚数据库(Rollback Database) 按事务时间进行编址，保存过去每次事务提交，状 态演变之前的状态。 3.历史数据库（History Database） 4.双时态数据库（Bitemporal Database）
数据的时间维度
是时间元素的一个集合 通常需要研究
1.用户定义时间维度（User-defined Time）
定义一个具有“生日”数据类型的属性，相应元组中对应的该属性的 值为“1985-10-21”
2.有效时间维度（Valid Time）
指一个对象（事件）在现实世界中发生并保持的那段时间，或者 该对象在现实世界中为真的时间
历史数据库举例
时态数据查询语言+管理系统
时态数据查询语言
TempSQL TQuel TSQL2
时态数据库管理系统
TimeDB TempDB （ /cn/download.htm ）
ATSQL2+TimeDB实现合同关系的CREATE TABLE合同(合同号 integer， 合同名称 varchar(30)， 签约单位 varchar(30)， 签约金额 integer) AS VALIDTIME； 2)插入数据 VALIDTIME PERIOD[2006.3.10-2006.5.10] INSERT INTO 合同 VALUES(00003，‘ZZZ合同’，’C公司’，20000); 3)查询合同有效期在2002.5.1～2003.5.1间有效的合同 VALIDTIME PERIOD[2002.5.1-2003.5.1] SELECT 合同，合同名称，签约单位，签约金额 FROM 合同； 则显示结果如下： lidtime 合同号 合同名称 签约单位 签约金额 --------------------------------------002.6.1-2002.10.1] 00001 AAA合同 A公司 10000 003.1.10-2003.2.10] 00002 BBB合同 B公司 12000
时态数据库浅析
２．９ 账号和密码保护 账号和密码保护可以说是系统的第一道防 线， 目前网上的大部分对系统的攻击都是从截获或猜测密码开始的。 一旦黑客进入了系统， 那么前面的防卫措施几乎就没有作用， 所以对 服务器系统管理员的账号和密码进行管理是保证系统安全非常重要 的措施。系统管理员密码的位数一定要多， 至少应该在 ８ 位以上， 而且 不要设置成容易猜测的密码， 如自己的名字、出生日期等。对于普通用 户， 设置一定的账号管理策略， 如强制用户每个月更改一次密码。对于 一些不常用的账户要关闭， 比如匿名登录账号。
６） 快照关系（ｓｎａｐｓｈｏｏｔ ｒｅｌａｔｉｏｎ）： 即传统的关系。可替换的名称有： 关 系 （ｒｅｌａｔｉｏｎ）， 传 统 的 关 系 （ｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌ ｒｅｌａｔｉｏｎ）， 静 态 关 系 （ｓｔａｔｉｃ ｒｅｌａｔｉｏｎ）。
７） 时 态 关 系（ｔｅｍｐｏｒａｌ ｒｅｌａｔｉｏｎ）： 是 指 同 时 支 撑 事 实 的 有 效 时 间 和 事务时间的关系， 也称为双时态关系（ｂｉｔｅｍｐｏｒａｌ ｒｅｌａｔｉｏｎ）。
２） 事务时间（ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎ ｔｉｍｅ）： 一个数据库实体从被存入数据库的 某个时间点开始， 将一直存在于数据库中直到它被逻辑删除为止。一 个数据库实体在逻辑上存在于数据库的时间称为该数据库实体的事 务时间。通常， 事务时间由数据库系统产生和提供。可替换的名字有注 册 时 间 （ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ ｔｉｍｅ）， 外 在 时 间 （ ｅｘｔｒｉｎｓｉｃ ｔｉｍａ） ， 物 理 时 间 （ｐｈｓｉｃａｌ ｔｉｍｅ）．
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什么是时态数据库？
时间数据库（Temporal database），又称 时间化数据库或时态数据库，是内建时间 特性的数据库。时间数据库搭配使用时间 资料模型，以及具有时间版本的结构化查 询语言。
时态数据库与关系数据库的区别
关系数据库描述数据进入数据库时所反映 现实世界当前状态。 当这种状态发生改变时需要通过合适的更 新（插入、删除和修改）再反映到数据库 当中，这种更新通常发生后，原先的状态 就“自然”消失。
时态数据库与关系数据库的区别
需要显式表示和管理与时间相关的数据就 是时态信息。 时态数据的形式特征是其由不显含时间的 数据和相应的时间标签组成，而本质是需 要将数据本身与特定的时间例如数据的生 命周期等紧密结合，时间的处理和数据的 管理相融相合，是数据与其相关时间的整 合体
数据的时间维度
是时间元素的一个集合 通常需要研究
1.用户定义时间维度（User-defined Time）
定义一个具有“生日”数据类型的属性，相应元组中对应的该属性的 值为“1985-10-21”
2.有效时间维度（Valid Time）
指一个对象（事件）在现实世界中发生并保持的那段时间，或者 该对象在现实世界中为真的时间
1)创建合同关系 CREATE TABLE合同(合同号 integer， 合同名称 varchar(30)， 签约单位 varchar(30)， 签约金额 integer) AS VALIDTIME； 2)插入数据 VALIDTIME PERIOD[2006.3.10-2006.5.10] INSERT INTO 合同 VALUES(00003，‘ZZZ合同’，’C公司’，20000); 3)查询合同有效期在2002.5.1～2003.5.1间有效的合同 VALIDTIME PERIOD[2002.5.1-2003.5.1] SELECT 合同，合同名称，签约单位，签约金额 FROM 合同； 则显示结果如下： lidtime 合同号 合同名称 签约单位 签约金额 --------------------------------------002.6.1-2002.10.1] 00001 AAA合同 A公司 10000 003.1.10-2003.2.10] 00002 BBB合同 B公司 12000
历史数据库举例
时态数据查询语言+管理系统
时态数据查询语言
TempSQL TQuel TSQL2
时态数据库管理 ）
ATSQL2+TimeDB实现合同关系的时态查询
3.事务时间维度（Transaction Time）
事务时间记录对数据库更新的各种操作历史，。例如，数据录入 数据库的时间，对其进行查询的时间，对其进行删除或修改 的时间。
时态数据库的分类
分类基础是数据的时间维度
1.快照数据库（Snapshot Database） 反映其某一个瞬间的情况，只进行当前数据库状态 的查询和更新，不能进行以往历史数据的查询，而 且随着时间演进，其更改的历史数据将会丢失。 2.回滚数据库(Rollback Database) 按事务时间进行编址，保存过去每次事务提交，状 态演变之前的状态。 3.历史数据库（History Database） 4.双时态数据库（Bitemporal Database）