基于4r树的双时态索引扩展技术

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1、中山大学硕士学位论文基于4R树的双时态索引扩展技术姓名:周风华申请学位级别:硕士专业:计算机软件与理论指导教师:叶小平20040506论文题目:专业:硕士生:指导老师:基于4R树的双时态索引扩展技术计算机软件与理论周风华叶小平副教授摘要时间一直贯穿客观事物发展的始终,作为记录和管理客观世界信息数据的数据库技术,必然要将“时态”作为其理论研究和实际应用过程中的一个重要方面。由于各种原因,当今的主流数据库,例如关系数据库以及对象关系数据库,大多缺乏对时态数据索引的充分支持。而双时态数据和空间数据都具有“相同”的两维特征,所以现有的时态索引技术大多是借鉴空间

2、数据索引技术(如R树,R·树),并结合双时态数据的特点,将其进行扩充和改进,以加快时态查询速度,提高时态索引操作的效率,从而解决时态索引中的基本问题。目前时态数据索引技术主要是扩展R树的功能,使其可以处理带变元的两维时间数据的GR树,和通过变换消除变元再利用R树索引的4R树,这两种索引技术都能有效索引双时态数据,但存在以下不足之处:1.索引的双时态数据在有效时间终止值不确定时,要求事务时间起始值必须大于或等于有效时间起始值。2.有效时间变量只能取事务时间当前值。3.只能查询当前和历史数据。由于“1”,GR和4R树不能有效处理双时态数据所有可能的情况;由

3、于⋯2,GR树和4R树难以处理数据数据录入时刻与数据实际生效时刻之间的实时、滞后和超前关系。由于3,GR树和4R树不能查询将来的情况。所有这些,限制了GR树技术的深入研究和广泛使用。本文在较为详细地讨论R树,GR树和4R树的基础上,根据双时态数据的特点和时态变量的语义,鉴于4R树实现更为简单,所以将4R树进行扩充,提出了G4R树技术,解除上述4R树本身带来的限制,同时也较为充分地考虑到了时态变中山大学硕士学位论文量的语义实现。文中提出的G4R树技术的基本思想是:首先通过数据变换,消除四类双时态数据中的时间变元,然后分别对四类变换后的双时态数据建立4个R

4、树索引。查询时,对四个R树的查询条件也要执行相应的变换,以查询到相应结果。并且严格证明了G4R树索引技术的正确性,最后通过实验验证此方法的可行性。关键词:G4R树,偏移,时态数据库,变换。IIABSTRACTTitle:Extensivetechnologyoftemporalindexbasedon4RtreeMajor:ComputersoftwareandtheoryName:ZhoufengIIuaSupervisor:AssociateProfessorYeXiao-pingTimerassthroughthewholedevelopingp

5、roceduresoftheobjects.Thetechnologyofdatabase,whichrecordandmanagethedataofworldinformation,mustregardthetemporalasanimportantaspectoftheorystudyandpracticeapplication.Forsomereason,themaindatabases,suchasRelationalDatabaseandObjectRelationalDatabase,falltoindexbitemporaldata.As

6、bitemporaldataandspatialdatabotharetwodimensions,combinedwiththecharacteristicofbitmeporaldata,nowtemporalindextechnologiesalmostaretheextensionandimprovementofspatialindextechnology,forexampleRtreeandR+tree,toacceleratetherateofqueryandimprovetheefficiencyoftemporalindex.Todayt

7、hereisGRtreewhichistheextensionofRtreetoindexbitemporaldatawithvariablesand4RtreewhicheliminatethetimevariablebytransformationfirstandthenindexthetransformeddataonRtree.They8ul'eefficient,butalsohaveshortages:1.Transactiontimestartmustbelargeorequaltovalidtimestartwhenvalidtimee

8、ndisindeterminate.2.Validtimevariablemustequalt

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