(1)数据量大。时态数据库旨在管理历史数据,随着时间的流逝,新的数据源源不断的进入数据库,为了保证ＴＤＢ在大数据量的时空效率,必须有高效的数据存储组织和时态索引机制。
(2)在实际应用的时态查询中,选择、投影和连接运算占了主要资源。对时态选择、时态投影和时态连接的优化成了ＴＤＢ查询优化的技术焦点。
(3)在索引上,由于加入了时态效应,对传统的Ｈａｓｈ和Ｂ树、Ｂ+树都需要在时态上进行扩展才能满足ＴＤＢＭＳ的要求。
l 时态数据管理和人工智能
在人工智能领域，主要研究时态推理机制。这有两种类型：
（1）主要进行数据及其联系的解释 这种系统可用来支持包含了时间问题的自然语言理解。J.F.Allen的“时区演算”就是代表。
（2）建立未来的活动的计划 这种系统可用在工厂调度资源的使用，称为“智能调度”，其问题是：在一定的时间限制内，制定能正确使用资源已解决给定调度问题的计划。
l 参考文献
《特种数据库技术》 何新贵，唐长杰 科学出版社2000
《时态数据库技术》 黄楠，刘爱琴 微机发展 2002年第1期
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