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。

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。

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。