基于时间的数据库技术ppt

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2时间基本元素-时间点
在传统数据库中常作为时间类型或字符串处理 取值范围和时间粒度取决于具体的应用
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2时间基本元素-时间区间
时间区间 [t1，t2]
四种区间 区间含义 图例
பைடு நூலகம்
a） [pi, pj]
●------●
b） [pi, pj)
●------○
特殊的时间元素：Now
中文意思是当前时间，是一个时间变元，随着当 前时间的变化而变化，记录了时间变化的信息， 它的有效值依赖于当前时间。
带来方便
带来语义失真
姓名 王平
职务 助教
VALID TIME
From 6月1日
To Now
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3 时间粒度
时间粒度定义
逻辑上讲是指描述时间数据的最小时间单位。 时间粒度的选取是因需要而定的 所有的时态数据都存在一个时态粒度的属性。
两相邻时间点间无数据，例如1月和2月之间没有另一个月份 不能用插值方法获取，例如不能通过1月和3月的数据确定2
月的数据 不能回朔，例如：如果4月15日发工资，4月5日时不能采用
回朔法将3月的工资当成4月的工资。
恒定模型（Non Temporal Model）
不随时间变化的数据，例如籍贯等；另外一些通常不考虑时 变，而是在变化时采用新值进行替换，例如住址、身份、工 作单位等。
（1） （2） （3） （4） （5）
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select * from vacations, flight_departures where vacation= ‘thanksgiving’ and
flight_departures.at_time overlaps (vacations.from_time, vacations.to_time)；
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3 时间粒度
时间粒度与时间量子
时间粒度的大小，要受到时间量子的约束。 系统的时间量子（Chronon）是计算机所 支持的最小的、不可分割的时间间隔。
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3 时间粒度
时间粒度间的运算
粒度之间的转换Scale与Cast函数（P23)
scale(1997 years, days) 1997 01 01 ～1997 12 31days scale(scale(1997 years, days), months) 1997 01months ～1997 -12 months cast(1997 years, days) 1997 01 01days cast(cast(1997 years, days), years) 1997 years scale(cast(1997 years, days), months) 1997 01months
“常量属性”（CA，constant attribute） ：值为常数的 属性，如“生日” 等
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2三种基本时间体系
用户自定义时间（user-defined time） 有效时间（valid time） 事务时间（transaction time）
可以有两种形式和时间相关联。
属性取时间值，即其值域为时间
时间属性”（TA，time attribute）：属性取时间值，即 其值域为时间，如火车的“开车时间”、工程的“开工 时间”等
属性的值是关于时间变化的
“时变属性”（TVA，time－varying attribute） ：属性 的值是关于时间变化，例如产品的“日产量”、火车行 驶的“速度”等
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4 时间数据算术运算
点、区间、跨度（数值）、集合
(12/2/2008) + 10 = (12/12/2008) (12/2/2008,12/12/2008)- [12/4/2008,12/10/2008]
= {(12/2/2008,12/3/2008), (12/10/2008,12/12/2008)
overlaps(p,q) 是指p在q之前发生，且p在q之前结束。 meet(p,q) 是指p在q之前发生，且p的结束时间就是q的开
始时间。 starts(p,q) 是指p和q同时发生，且p在q之前结束。 finishs(p,q) 是指p在q之后发生，且p和q在同一个时间点结
束。 equals（p,q）是指p和q在一个时间点发生，且在一个时间点
To-time 1997-09-03 1997-11-28 1997-12-26
select *
from vacations, flight_departures
where vacation= ‘thanksgiving’ and
flight_departures.at_time overlaps
(vacations.from_time, vacations.to_time)；
c） (pi, pj]
○------●
d） (pi, pj)
○------○
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2时间基本元素-时间跨度
时间跨度 是指持续的一段时间，表示时间的长 度。例如：“一年零三个月”，“30 天“。
与时间区间不同的是，时间跨度没有 时间起点，也没有时间终点
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生命周期 [1992,Now]
属性的生命周期
元组的生命周期
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6 时态关系代数
时态关系
非INF
生命周期的集合运算
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6 时态关系代数
历史关系数据模型（HRDM）的时态关系 定义
P70-71 Pp80-86
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高级数据库技术与应用（3）
--第3章 基于时间数据库技术
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第3章 基于时间数据库技术 目录
3.1 时间模型及其演算 3.2 时态数据库技术 3.3 时空数据库技术 3.4 实时数据库技术
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时态元素及演算
时间模型 时间基本元素 时间算术演算 时间逻辑演算 时态关系代数
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p
p before q
p during q
p
p overlaps q
q p
q after p
q
q contains p
q
q overlapped-by p
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p meets q p
q
p starts p
p q
p
p finishes q q
p
函数 运算性质
P65-66
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5 时间数据逻辑演算
1. Allen的区间代数(13种演算p27-28)
before(p,q) 是指p时间段在q时间段之前到来，而且这连个 时间段是不相交的。
during(p,q) 是指p在时间q之后发生，且p在时间段q之前结 束。
例如一个人的出生年月用天作最小的时间单位， 火车时刻表用分作最小的时间单位。
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3 时间粒度
时间粒度存在形式
单一粒度。数据库系统只支持一种时间粒 度。
多个粒度。对于一个数据系统，对于不同 的属性，关系可以存在不同的时间粒度。
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Flight# 53 200 653 658
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1. 时间模型
时态信息
随着时间变化的信息成为时态信息（Temporal Information）
姓名 张兰
余正
职称
讲师，[89,98] 讲师，[99,2002]
工资
1000，[89,98] 1500, [99,2002]
副教授，[90,2002] 1500，[90,2002]
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2 时间基本元素-时间集合
时间集合 时间集合（Time Set）也称”时间域 （Temporal Domain）”，“时间域”是一 些时间区间的有穷并集，例如 {[1980,1990],[1992,1994]}
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2 时间基本元素-Now
时间常量、时间变量
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1. 时间模型
连续模型（Continuous Model）
与实数同构 可以采用插值获取相邻时间点之间的数据。
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1. 时间模型
步进模型（Stepwise Model）
数据的状态看成时间的函数 两个时间点之间不能通过插值方法
可以用回朔法获取，时间序列上任一点的数据的值对 应于上一次数据改变时保持的状态。
p equals q
q
q met-by p q started-by p q finished-by p
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5 时间数据逻辑演算
时间区间与时间点 时间点与时间点
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6 时态关系代数
生命周期
姓名
张兰 张兰 张兰
工资
[1992，1995]， 800元 [1996，1999]，1280元 [2000，Now]， 1900元
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2 时间基本元素-时间点
时间点
基于点的时间又称为时间点（Time Points）。这种描 述方法是把时间看成一个个孤立的时间点，当时间 点的粒度（Granularity）足够小时，这一个个的时间 点就可以准确的描述现实世界事件发生及变化的时 间。
如1995年3月1日，时间粒度精确到“天” 1995年3月 1日0时0分0秒，系统使用的最小时间粒度是“秒”
6 时态关系代数
历史关系运算 P70-76 时态关系演算的形式化描述
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第3章 基于时间数据库技术 目录
3.1 时间模型及其演算 3.2 时态数据库技术 3.3 时空数据库技术 3.4 实时数据库技术
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1 时态属性
时态属性:和时间相关的属性称为时态属性，属性
SELECT * FROM Vacations,Flight_Departures WHERR Vcation=‘Thanksgiving’AND SCALE(Flight_Depattures.At_Time AS DAY) OVERLAPS(Vactions.From_Time,Vacations.To_Time);
结束。
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5 时间数据逻辑演算
Before (t1, t2)=After (t2, t1) During (t1, t2)=Contains (t2, t1) Overlaps (t1, t2)=Overlapped-by (t2, t1) Meets (t1, t2)= Met-by (t2, t1) Starts (t1, t2)= Started-by (t2, t1) Finishes (t1, t2)= Finished-by (t2, t1)
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2时间基本元素-时间点
时间点系统的形式化描述
令整个时间系统：I＝<P，t > 其中P＝{p1, p2, …, pn}为时间点的有限集合。 t表示P上的时序，pi t pi+1表示pi不会出现在pi+1之后，即pi 发生pi+1
之前或跟pi+1同时发生。由此我们可以得到： piP, pitpi ；关系t系在P上是自反的； pi，pjP, 若pitpj 且pj pi；则pj=pi；关系t系在P上是反对称的； pi，pj，pkP,若pitpj且pjpk；则pi pk；关系t系在P上是传递的； 因此，I是一个偏序。 同时，对pi，pjP，或者pitpj 或者pj piI，因此I又是一个全序。
例如，下图中李明当前（Now）的身份？
李明的身份 时间轴
助教 1993
讲师 1998
副教授 当前身份？ 2002
图2-2 某教师的身份变动信息
Figure 2-2 The change status of some teacher
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1. 时间模型
离散模型（Discrete Model）
Vacation Labor Day Thanksgiving Christmas
At_time 1997-11-20 14:38 1997-11-27 14:34 1997-11-27 12:38 1997-11-30 10:03
表 2.6 （b）Vacations From-time 1997-09-01 1997-11-24 1997-12-24