本站原创摘 要 ：随着数据库技术的发展,对时态数据进行处理的重要性不断提高.在时间期间间的序关系的基础上,提出了一种基于线序划分的二级索引STLOPIndex.通过该二级索引STLOPIndex能加快其一级索引TLOPIndex的查询速度,然后再通过一级索引TLOPIndex实现“一次一集合”的数据查询.
关 键 词 关 键 词 ：时态数据库；线序划分；时态索引；STLOPIndex
中图分类号：TP301
文献标识码：A 文章编号文章编号：16727800（2013）007003003
0 引言
时间是客观物质的固有属性,客观物质又随着时间的改变而不断地发生着变化,时态数据库就是对含有时间属性的数据进行管理的技术.传统数据库中的时间属性是隐性的,默认数据表示的是客观物质的当前状态.随着数据库技术的飞速发展和广泛应用,例如移动对象数据管理、网络数据管理、XML文档数据管理等,将数据的时态属性进行“显示”管理的需要日趋迫切,这不仅是数据库技术发展的驱动力之一,也是数据库技术发展所面临的挑战.数据的时间属性可分为用户自定义、事务和有效时间3种[1].用户自定义时间通常是时间点,可当作一般属性进行处理,不需要系统解释含义；事务时间表示数据版本信息,可在其基础上建立相关的数据索引,在技术上事务时间不涉及用户；有效时间指的是对象或事件在现实世界中发生并保持的时间,由用户提供和更新,相应索引是时态数据索引的主体.本文主要描述的就是关于有效时间的单时态索引.
现有的时态数据索引方式主要有基于内存和基于外存两种.基于B+树[25]和基于R[6]树是外存数据索引的两种基本类型；基于内存的索引方式主要是基于各种新型数据模型的时态数据索引.本文提出了二级线序划分时态索引STLOPIndex,就是基于线序划分这种新模型的时态数据索引.
4.结语
数据查询本质上是在已有数据中查询出满足要求的数据,需要建立在特定数据间关系的基础上.传统数据索引多是基于等价关系,而根据Allen提出的13种时态关系,时态数据查询主要是基于数据间的非等价关系如拟序关系.本文研究了一种新的基于内存的时态数据索引技术STLOPIndex.在TLOPIndex的基础上建立了二级时态线序划分索引STLOPIndex,通过STLOPIndex能快速将查询区间所在的线序分枝找出,从而达到加快查询的目的.