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基于时态关系模型的儿童保健系统的研究 中文摘要 计算机技术已被逐步应用于工业、农业、科研、教育、医疗卫生等各个领域。 数据库技术作为计算机技术的重要组成部分，也获得了广泛的应用。数据库中记载 的信息是这些信息在某特定时刻的特征值，如果特征值发生变化，就用新的特征值 覆盖旧的特征值。随着数据库应用范围的不断扩大，很多问题中出现了过去和将来 信息与现在信息同等重要的情况。于是人们提出了时态数据库。 本文所做的主要工作有：首先，介绍了时间在计算机中的表示形式，从计算机 角度看的三种时间：有效时间、事务时间和用户自定义的时间，时间点与时间点、 时间点与时间区间以及两个时间区间之间的时态关系；其次，介绍了当前的时态数 据库理论和两种时态扩展方法：第三，对儿保系统( h m i s c ) 的功能进行需求分析， 提出了h m i s c 的设计和实施方案，建立了相应的关系模型；第四，对关系模型中 的时态数据进行分析，用不同的时态扩展方法对关系模型中不同的时态数据进行扩 展，并给出了时态关系模型中可能出现的时态查询的实现方法；最后，对时态关系 模型进行研究，对模型中的属性进行分类，提出了h m i s c 时态查询算法。 本文使用了两种关系模型的时态扩展方法。在标准体检模块和计划免疫模块中， 表中的大部分属性与时间密切相关，本文采用以下时态扩展方法：在每张表中都添 加一个时间属性。在儿童基本信息模块中，只把儿童的姓名作为时态属性考虑，本 文采用的时态扩展方法是：为姓名添加时间属性。为减少儿童信息模块中由姓名更 改所带来的其它信息的冗余，本文把姓名属性和添加的时间属性放在另外一张表中。 通过对h m i s c 中时态数据的研究，本文把属性分成：常量属性( c a ) 、常量时 态属性( c t a ) 和时变属性( t v a ) ；提出t 、，a 是由1 个c a 和一个n 维c t a 构成的复 合属性，应该放在专门的时变表( t v t ) 中；最后得出查找给定时间所在的已知时间 区间的算法公式。 本文开发了一个可用的h m i s c ，该系统已经在山西医科大学第二临床医院以及 山西省太原市、大同市和忻州市的多家社区使用。实践证明：本文所用的时态扩展 方法是有效的，把t v a 放入专门的t v t 中确实可以达到减少数据冗余的目的，最 后归纳出的算法是行之有效的。 关键词：时态数据库；时态扩展方法；关系模型；时态关系模型；时态查询算法 i l t h es t u d yo f t h e 踟s cb a s e do nt e m p o r a lr e l m i o n a lm o d e l g r a d u a t en a m e ( m a j o r ) z h a o l i a n g d i r e c t e db y b a i s h a n g w a n g a b s t r a c t t h ec o m p m e rt e c h n o l o g yh a sb e e ng r a d u a l l ya p p l i e dt ot h ei n d u s t r y , a g r i c u l t u r e ， r e s e a r c h ，e d u c a t i o n ，h e a l t hc a r ea n do t h e rf i e l d s d a t a b a s et e c h n o l o g ya sa ni m p o r t a n t c o m p o n e n to ft h ec o m p u t e rt e c h n o l o g yh a sa c c e s s e dt oaw i d er a n g eo fa p p l i c a t i o n s t h e i n f o r m a t i o nr e c o r d i n gi nt h ed a t a b a s ei st h ee i g e n v a l u ea tap a r t i c u l a rm o m e m i ft h e e i g e n v a l u ec h a n g e ，n e wo n ew i l lc o v e rt h eo l do n e w i t ht h eu n c e a s i n g l ye x p a n s i o no f t h ea p p l i c a t i o n ，t h e r eh a sb e e nac a s et h a tt h ep r e s e n t e da n dt h ef u t u r ei n f o r m a t i o na r e e q u a l l yi m p o r t a n ta sw e l la st h ep r e s e n ti n f o r m a t i o ni nm a n yi s s u e s t h e r e f o r et h ep e o p l e p r o p o s e dt h et e m p o r a ld a t a b a s e t h ep r i m a r yt a s ki nt h i sp a p e ri n c l u d e s ：f i r s t l y , i ti n t r o d u c e dt h ee x p r e s s i o nf o r m o ft h et i m ei nc o m p u t e r , t h r e ek i n d so ft i m e si nt h ev i e wo ft h ec o m p u t e r ( v a l i dt i m e ， t r a n s a c t i o nt i m ea n du s e r - d e f i n e dt i m e ) ，t i m ea n dt i m ep o i n t ，t i m ep o i n ta n dt i m e i n t e r v a la sw e l la st h et e m p o r a lr e l a t i o n so ft w ot i m ei n t e r v a l s s e c o n d l y , i ti n t r o d u c e dt h e c u r r e n tt h e o r yo ft h et e m p o r a ld a t a b a s ea n dt w ot e m p o r a le x p a n s i o nm e t h o d s t h i r d l y , t h r o u g ht h ea n a l y s i so ft h ef u n c t i o no ft h eh m i s c ( h e a l t hm a n a g e m e n ti n f o r m a t i o n s y s t e mo fc h i l d r e n ) ，i th a sp r o p o s e dap l a no ft h ed e s i g na n di m p l e m e n t a t i o na b o u t h m i s ca n de s t a b l i s h e dt h ec o r r e s p o n d i n gr e l a t i o n a lm o d e l f o u r t h l y , i th a sc a r r i e do n t h ea n a l y s i so ft h et e m p o r a ld a t ai nt h er e l a t i o n a lm o d e l ，a n dt h e nu s i n gt h ed i f f e r e n t t e m p o r a le x p a n s i o nm e t h o d st oe x p a n dt h ed i f f e r e n tt e m p o r a ld a t ai nt h er e l a t i o n a lm o d e l a n di th a sg o tt h ep o s s i b l eq u e r ym e t h o d si nt h et e m p o r a lr e l a t i o n a lm o d e l f i n a l l y , i t h a sd o n et h es t u d yo ft h et e m p o r a lr e l a t i o n a lm o d e la n dt h ec l a s s i f i c a t i o no ft h ea t t r i b u t e s i nt h em o d e l ，p r o p o s e dt h eh m i s c t e m p o r a lq u e r ya l g o r i t h m i th a su s e dt w oe x p a n s i o nm e t h o d so ft h er e l a t i o n a lm o d e li nt h i sp a p e r i nt h e s t a n d a r dp h y s i c a le x a m i n a t i o nm o d e la n dt h ee p im o d e l ，m a j o r i t ya t t r i b u t e sa r ec l o s e l y r e l a t e dw i t ht h et i m ei ne v e r yt a b l e t h e r e f o r ei th a sa d o p t e dt h ef o l l o w i n gt e m p o r a l e x p a n s i o nm e t h o d ：i ta d d e df lt i m ea t t r i b u t ei ne v e r yt a b l e i th a so n l yc o n s i d e r e d c h i l d r e n sn a m ea st h et e m p o r a la t t r i b u t ei nt h ec h i l d r e nb a s i cm o d e l ，t h e r e f o r e t h e t e m p o r a le x p a n s i o nm e t h o dt h a ti ta d o p t e dw a s t oa d dt h et i m ea t t r i b u t e si n t ot h en a m e a t t r i b u t e i no r d e rt or e d u c eo t h e ri n f o r m a t i o n sr e d u n d a n c yw h i c hw a sb r o u g h tb yt h e n a m ec h a n g ei nt h ec h i l d r e ni n f o r m a t i o nm o d e l ，i th a sp l a c e dt h en a m ea t t r i b u t ea n dt h e a d d e dt i m ea t t r i b u t ei na n o t h e rt a b l e i td i v i d e da t t r i b u t e si n t oc a ( c o n s t a n ta t t r i b u t e s ) ，c t a ( c o n s t a n tt e m p o r a l a t t r i b u t e s ) a n dt v a ( t i m e v a r y i n ga t t r i b u t e ) ，p r o p o s i n gt h a tt v aw a sac o m p o u n d a t t r i b u t e sb e i n gc o m p o s e do fo n ec aa n da nn - d i m e n s i o n a lf o r mc t a i ts h o u l db e p l a c e di nt h e ，i v t ( t i m e - v a r y i n gt a b l e ) f i n a l l y ，i th a sg o tt h ef o r m u l at h a tc a nb eu s e d t os e a r c ht h es c o p et h a tg i v e nt i m ei nt h ek n o w nt i m ei n t e r v a l s a na v a i l a b l eh m i s ch a sb e e nd e v e l o p e d t h es y s t e mh a sb e e nu s e di nt h e s e c o n d a r yc l i n i c a lh o s p i t a lo fs h a n x im e d i c a lc o l l e g e a sw e l la sm a n yc o m m u n i t i e si n t a i y u a n ，d a t o n ga n dx i n z h o u i tc a nb ep r o v e db yt h ep r a c t i c e t h a tt h et e m p o r a l e x p a n s i o nm e t h o d su s e di nt h i sp a p e ri se f f e c t i v e i ti sp o s s i b l et oa c h i e v et h ep u r p o s eo f r e d u c i n gt h ed a t ar e d u n d a n c yt h r o u g hp l a c i n gt v a i n t oat v t i nt h ee n di tc a ng e tt h e c o n c l u s i o nt h a tt h ea l g o r i t h mi sa v a i l a b l ea n dv a l i d i t y 一 k e yw o r d s ：t e m p o r a ld a t a b a s e ；t e m p o r a le x p a n s i o nm e t h o d s ；r e l a t i o n a lm o d e l ； t e m p o r a lr e l a t i o n a lm o d e l ；t e m p o r a lq u e r ya l g o r i t h m i v 承诺书水话吊 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是在导师指 导下独立完成的，学位论文的知识产权属于太原科技 大学。如果今后以其他单位名义发表与在读期间学位 论文相关的内容，将承担法律责任。除文中已经注明 引用的文献资料外，本学位论文不包括任何其他个人 或集体已经发表或撰写过的成果。 学位论文作者( 竿章) ：走亮 2 0 08 年5 月彩日 第一章绪论 第一章绪论 1 1 课题的提出背景及意义 世界由时间和空间两部分组成，时间是现实世界中事物的基本组成部分。事物 随时间变化的特性广泛存在，其属性中存在着大量的时态数据，受时态关系的约束。 在计算机系统中，事物被抽象成数据模型存储在数据库中。当前最为流行、应用最 为广泛的数据模型就是关系数据模型，简称关系模型。 关系数据模型是在1 9 7 0 由e e c o d d 提出的【1 1 ，它由关系数据结构类型、关系运 算操作和约束条件组成。关系数据模型可以简洁地表示数据，而且所表示的数据有 高度的独立性，这些优点使用户可以轻松地掌握基于关系数据模型的数据库管理、 程序设计和实现等问题。关系数据库是关系的有限集合，基于关系数据模型的数据 库管理系统称为关系型数据库管理系统。关系数据模型建立在严格的数学基础上， 使得关系数据库系统的研究有了较为坚实的理论基础，极大地推动了数据库技术的 发展。研究人员从不同的应用角度出发，采用不同的方法建立了适合实际应用需要 的关系数据模型，并已取得了大量的研究成果【2 。9 】。传统数据库对事物特征的描述最 终表现为对事物特征值的记录，在关系数据库中则是用关系表的形式来体现的二传 统的关系数据库中记载的数据是变化着的事物在某一特定时间的“瞬时视图”。当事 物的某些特征发生变化时，需要进行相应的更改操作，用新特征值覆盖数据库中的 旧特征值。一旦更改操作提交生效，就再也无法看到该事物以前的一些特征值。 随着关系数据模型的应用范围的扩大，很多问题中出现了过去和将来的信息与 现在的信息同等重要的情况。传统的关系数据模型缺乏对过去和将来时态信息的存 储、处理和操作的有效支持，因而在很多方面产生了问题。例如：一个名为a 的儿 童在过去的某一时刻t 更名为b 。在传统的数据库中，只可以将名为a 的儿童的姓 名更改为b ，但是却无法记载以下信息：( 1 ) 儿童改名的时刻为t ；( 2 ) 在t 时刻之 前，儿童b 的姓名为a 。于是人们提出了时态数据库理论。随着时态数据库理论的 不断完善，时态数据库技术在社会保险、地籍信息管理、人事工资管理等领域取得 了成功的应用。 随着社会的进步、经济的发展和人民生活水平的提高，人们对医疗卫生方面的 要求愈来愈高。除到医院看病外，产生了由医务人员上门进行日常检查等卫生服务 的需求，尤其是残疾人、老人、儿童等特殊群体。由于大医院的医疗资源十分有限， 基于时态关系模型的儿童保健系统的研究 而基层医疗机构又具有贴近民居、快捷方便的优点，所以把日常的卫生服务工作下 放给基层医疗机构是我国卫生体制改革的必然趋势。但是，与大医院相比基层医疗 机构的卫生服务水准较差，人们不愿意去基层医疗机构进行日常保健和就诊，造成 基层医疗机构的医疗资源闲置，阻碍了国家医疗卫生机制的改革和发展。通过研究， 笔者认为开发一套统一的健康管理信息系统，将有助于缩小基层医疗单位与大医院 之间的医疗水准差距。儿童保健更是关系到我国未来发展和民族生存的大事，我们 有必要开发一套可行的儿童保健管理信息系统，最大限度地保证不同地区、不同家 境的儿童都能茁壮成长。 1 2 国内外研究现状 2 0 世纪7 0 年代初，许多学者就如何处理时间信息的问题展开了探索。1 9 7 0 年 gw i e d e r h o l d 和j f f r i e s 在他们开发的医疗信息系统中作了最早的尝试。1 9 7 4 年， f a l k e n b e r g 在当年的技术报告中讨论了d b m s 中的“时间处理”。1 9 7 6 年，j a b u b e n k o 和j a j r 在当年的技术报告中讨论了信息建模的“时间维”问题：1 9 7 7 年，k a h nk e t a l 在a r t i f i c i a li n t e l l i g e n c e 杂志上发表了名为“m e c h a n i z i n gt e m p o r a l k n o w l e d g e ”的论文【删。 1 2 1国外研究动态 1 9 8 2 年，m c d e r m o t t 在人工智能领域最早提出了用于时间推理的一般性逻辑u 。 该逻辑提出了一个可用于因果关系推理、过程推理、连续变化推理和行为规划等应 用的常识模型。该模型把一个包含无限状态的集合作为原始时态元素集，事实和时 间被当作与时间关联的两个基本实体。 1 9 8 4 年，a l l e n 提出了一个基于时间区间原语的时间和行为的理论【1 2 ，1 3 1 。a l l e n 在时间区间上定义了1 3 个二元关系，用了三个实体类：性质( p r o p e r t y ) 、事件( e v e n t ) 和过程( p r o c e s s ) 。a l l e n 的区间代数十分经典，并且具有广泛的影响力。 1 9 8 7 年，s h o h a m 在对m c d e r m o t t 和a l i e n 的逻辑进行增强和形式化的基础上， 提出了他自己的逻辑【l4 1 。该时态逻辑包含了时态常量、时态变量、非时态常量和非 时态变量。它在语法上把时态项和非时态项分开，为它们定义了不同的语义，并将 时态元素和非时态元素分开。 到了9 0 年代初，各种时态逻辑( 包括点代数、区间代数和点与区间相结合的代 数) 都已经被提出并经过了充分的讨论。之后，r d e c h t e r 、i m e i r i 和j p e a r l 建立 2 第一章绪论 了时态限制网模型【1 5 】。这个期间展开了对满足时态限制问题的热烈讨论，促进了时 态推理的发展。时态推理问题可以作为约束满足问题的特例，其中时态元素用变量 来表示，对象之间的时态关系用变量之间的约束表示【l6 。对时间元素之间的时态关 系的建模方法已经有很多种，许多应用工作也相应地展开。 1 9 9 4 _ 1 9 9 6 年，m a 和k n i g h t 提出了一个与真值相关的具体的时态逻辑u 。这 个具体化时态逻辑中的项分为：时态项、非时态项和命题项三种类型，是一个比较 基本的框架逻辑。 1 9 9 3 1 9 9 8 年，d y r e s o n 和s n o d g r a s s 提出了一种支持有效时间的不确定的概率 方法【1 8 ，1 9 】。在该方法中，把事件发生的时刻点扩展为一个时间区间，事件发生在该 时间区间的概率用一概率密度函数来描述，事件之间的时态关系通过概率计算得到。 该方法可用于扩展s q l 语言以支持时态数据库的有效时间的不确定查询。该方法仅 是一个面向s q l 的时态扩展，不仅缺乏对不确定的时间区间之间关系的探讨，而且 没有一个统一的模型。 2 0 0 0 年，r y a b o v 和p u u r o n e n 提出了一种关于时间点的不确定关系的概率计算 方法【2 0 1 。在该计算方法中，描述了所有关系的概率计算方法。但是由于没有考虑时 间区间，该计算方法无法体现事件持续时间的不确定性。 2 0 0 1 年，b a d a l o n i 等人将i n t e r v a ld u r a t i o n 网络扩展为能表示时间点、时间区 间、时间长度的定性关系【2 1 】。在该网络中，b a d a l o n i 等人将a l l e n 的1 3 种时态关系 扩展为2 5 种，并提出了一套公理系统。然而该网络也有其局限的一面，那就是只支 持确定的时态推理。 2 0 0 2 年，n a v a r r e t e 等人扩展了a l l e n 的区间代数，加入了时间点和持续时间的 概念，提出了基于p o i n t d u r a t i o nn e t w o r k ( p d n ) 的网络推理系统【2 2 】。n a v a r r e t e 等 人给出了p d n 的形式化定义和性质证明，用该p d i n 进行时态推理，以解决时态约 束满足问题。该方法的适用范围仍局限于确定的时态问题。 2 0 0 4 年h a d j a l i 等人用可能性理论( p o s s i b i l i t yt h e o r y ) 描述了时间点之间的不 确定关系【2 3 1 。可能性理论处理未知关系时无需任何先验假设，而且可以描述定性关 系。由于该方法仍没有考虑时区，所以也无法体现事件持续时间的不确定性。 从以上国外的研究动态可以看出，国外研究的趋势是：不确定的时态关系的概 率计算、形式定义和性质证明。 基于时态关系模型的儿童保健系统的研究 1 2 2 国内研究动态 国内对时态逻辑和时态推理的研究始于1 9 9 0 年，多是在a l l e n 区间代数上进行 扩展。 1 9 9 0 年，张钹及其课题组讨论了a l l e n 的区间代数中求满足时间限制的解的n p 问题【2 4 】，采用了时间关系的关系矩阵的表达形式，把求解满足时间限制的问题转化 为求r 时间表和d 时间表，使n 个事件的求解计算量减少为o ( n 2 ) ，。1 9 9 5 年方思 行把约束传递算法和关系矩阵法有效地结合起来，用该方法求得所有一致满足时间 关系约束的r 时刻表【2 5 1 。 1 9 9 5 年，王家廒提出了一个可以表示不确定时态信息的模型【2 6 】。该模型内，时 间点作为一个随机变量，利用标准值和最大差来表示时态的不确定性。该模型中还 讨论了时间点和时间区间的传递性。 1 9 9 卜1 9 9 7 年，张师超发表了论文【2 7 2 9 】，提出了基于间断区间的时态知识的表 达模型。该模型扩展了a l l e n 的区间逻辑以支持带间断区间的时态知识模式。 1 9 9 9 年，任家东发表了其博士毕业论文【3 0 1 。在文中，以最常用的关系数据库为 研究对象，讨论了关系模式设计、关系模式规范化的问题，以及函数依赖集的等价 表示方法。通过时间属性扩展关系模型，研究了时态关系模式设计、时态关系模式 规范化和时态关系数据的时态关系等问题。 2 0 0 2 年，贾超提出了一种不明确时间间隔的表示方法【3 1 。他将事件持续时间用 时间间隔来表示，时间间隔的两个端点可以是不确定的。例： 表示事件8 点 开始，不超过1 2 点结束。贾超同时扩展了时态运算符，并证明了各种时态运算符在 该表示方法中的封闭性。但是，在该表示方法中同一时间间隔可用多种不同的形式 表示，造成了该方法在表示时态信息时的杂乱和时态运算的不确定性。 2 0 0 3 年，汤庸及其课题组的韦巍采用了面向对象的时态知识模型来描述时态知 识口2 1 。该模型封装了基于时间点和时间区间的时态信息，包括了事件的时间属性和 时间关系，并应用于工资智能决策系统( s i d s s ) 的时态推理。在s i d s s 的应用中 提出使用时态逻辑对知识规则进行架构，在知识库内对时态逻辑进行推理的方法 【3 3 】 o 2 0 0 5 年，林嘉宜提出了一个可以表示确定和不确定时态信息的模型【蚓。在该模 型上，作者分析了其定性和定量的时态关系，讨论了时态关系之间的传递性并给出 了时态关系之间的传递表，最后提出了一种基于不确定时态关联规则的挖掘算法。 4 第一章绪论 2 0 0 5 年，马垣出版了新书【3 5 】。在书中，系统地阐述了有关时态关系的概念、理 论以及函数依赖的推导证明。提出了时态函数依赖的公理系统，通过该公理系统， 完成了对无约束模式中无约束蕴含的公理完备性的证明。 可以看出，国内时态数据的研究虽然起步较晚，但已经有很多理论和应用研究。 1 3 本文的贡献及论文的组织结构 本文的工作是：结合前面提到的部分时态数据库理论，建立了一个基于时态关 系模型的儿保系统的物理数据模型；对系统中部分时态查询做了详细的描述，给出 了具体的实现算法；通过对时态算法的归纳，总结出了基于时间查询的形式化定义。 时态关系模型是通过对关系模型进行时态扩展而得到的。国外给出了两种关系模型 的时态扩展方法：一种是在关系上添加时间属性，另一种则是给关系中的某些属性 添加时间属性。本文各章内容简介如下： 第二章从计算机的角度，对时间的概念及相关运算作了介绍。介绍了与时间 相关的数据在计算机中如何表述，时态数据的代数操作和事件之间的时序的关系。 第三章根据数据库对时态信息的支持能力的不同，数据库可分为：瞬像数据 库、历史数据库、回滚数据库和时态数据库，并对以上四种数据库的时态信息支持 能力作了描述。给出了时态关系模型中一些相关的定义和时态函数依赖的推导公理 系统。介绍了关系模型的两种时态扩展方法。 第四章对儿保系统进行需求分析，对系统的功能作了描述；给出了系统的业 务流程以及具体的开发方案和实施方案。 第五章将儿保系统分为儿童基本信息、标准体检、计划免疫和预约管理四大 模块，对非时态数据进行建模。 第六章把第五章得出的关系模型扩展为时态关系模型；对各模块中可能出现 的时态查询作了描述、给出了具体的实现算法。经过对儿保系统中的时态数据的研 究，把时态属性( t a ) 分为常量时态属性( c t a ) 和时变属性( t v a ) ，给出了各自的实现 方案，证明了实现方案的有效性；归纳出了基于时间的查询的形式化定义。 基于时态关系模型的儿童保健系统的研究 第二章关于时间的基础知识 2 1 关于时间的基本概念 2 1 1 时间的表示形式 时间作为事物的一种基本属性，其特点是一去不返，它在时间轴上是连续存在 的。在现实世界中，我们常采用以下的三种结构来表示时间： 1 基于事件的时间逻辑，即以事件作为时间的基本单元； 2 基于区间的逻辑结构，即以时间区间作为时间的基本单元； 3 基于点的结构，以时刻作为时间的基本单元。 那么在计算机系统中应该如何描述时间呢? 一般情况下，有以下两种基本形式： 1 基于点( p o i n t b a s e d ) 的时间结构 基于点的时间又称为时间点( t i m ep o i n t s ) ，即把时间看成是一个孤立的点。当时 间点的粒度( g r a n u l a r i t y ) 足够小时，就可以精准的描述现实世界事件发生的时间。在 计算机系统中引入时间量子( c h r o n o n ) 的概念，它表示的是时态系统所支持的最小 的、不可分割的时间间隔【2 8 1 。在数据库系统中，时间量子范围可以是1 秒，也可以 是一天。在儿保系统中，时间量子为1 天的时候就可以满足应用需求，但是在一些 高精度系统中，往往要求更精确的时间量子。 采用时间点的形式可以直观的描述一段时间，可以表示如下【l o 】： i = p ， t ) 其中，p = p l ，p 2 ，p 1 1 ) 为时间点的有限集合， t 表示p 上的时序，p i tp i + l 表示 p i 出现在p i + l 之前，其中1 是不可分割的时间单位【2 9 1 。 由上面的内容可以看出，只要时间量子的精度足够高，时间点可以准确描述事 物发生和变更的时间。这时，我们将不得不面对这样一个问题：在计算机系统中， 我们应该如何在时间精度和存储容量中间取得一个平衡点。时间量子精度的提高必 然会引起数据存储空间的急剧增长，这样所带来的结果是：数据的管理和检索会消 耗大量宝贵的系统资源，系统的响应时间和资源利用率将会明显下降；时间量子精 度太低的时候，则无法准确记录瞬间时间，在实时系统中这个问题表现得非常明显。 笔者认为应该根据不同的应用系统需求选择合适的时间量子精度。 2 基于区间( i n t e r v a l b a s e d ) 的时间 用这种方式描述时间的时候，时间的基本单位是时间段和时间区间。即通过描 6 第二章关于时间的基础知识 述时间区间的起始点和终止点来描述时间。 采用时间区间描述一段时间的时候，可以用如表2 1 所示的四种方式来表示。 表2 1 基于时间区间的时间的描述 区间形式区间含义 【p 。，p 。】p s s t s p c 【p 。，p 。)p s s t p c ( p 。，p 。】p s t s p 。 ( p 。，p 。)p s t r e ： e q u a l ：t x = t 2 ，i ft 1 = t 2 。 2 3 2时间点和时间区间之间的时态关系 一个时间点t 与时间区间td 。，p 。】之间有五种时态关系：e a r l i e r , s t a r t ，i n ，e n d 和 l a t e r ，这五种时态关系定义如下： ( 1 ) e a r l i e r ：te a r l i e rt ，i f t - p sat _ p c 。 2 3 3时间区间之间的时态关系 两个时间区间t l 和t 2 分别定义如下： t 1 = 【t l ，t 2 ，t l = t 2 ；t 2 = 【t 3 ，t 4 ，t 3 。t 4 ： t l 和t 2 之间存在1 3 种时态关系f 1 3 】，定义如下： ( 1 ) b e f o r e ：t ib e f o r et 2 ， i ft 2 - gt 3 ( 2 ) m e e t ：t im e e t t 2 ， i ft 2 = t 3 ( 3 ) o v e r l a p ：t io v e r l a pt 2 ， i ft l - t 3at 3 - gt 2at 2 t 4 ( 4 ) f i n i s h e db y ：t lf i n i s h e db yt 2 ， i ft l _ it 3at 2 _ t 3 t 2 = t 4 ( 11 ) o v e r l a pb y ：t 1o v e r l a pb yt 2 ， i f t l - t 3at l t 4 ( 1 2 ) m e e t b y ：t im e e t b y t 2 ， i ft l = t 4 ( 1 3 ) a f t e r ：t la f t e rt 2 ， i f t l _ t 4 基于时态关系模型的儿童保健系统的研究 第三章时态数据库理论 数据库中要表达时态数据，重要的概念是有效时间和事务时间。在数据库中有 效时间和事务时间是任何一个对象均具有的时间属性。早期的时态数据库研究者们 大都把注意力集中在关系模型基础上增加时态信息管理功能，由此得到了许多我们 现在称为时态关系模型的数据模型。 3 1 数据库的分类 根据对时态信息的支持能力的不同，时态数据模型可以分为以下几种： 1 仅支持有效时间； 2 仅支持事务时间； 3 既支持有效时间，又支持事务时间。 按照这样划分方式，现有的数据库可分为：瞬像数据库( s n a p s h o td a t a b a s e ) 、回 滚数据库( r o l l b a c kd a t a b a s e ) 、历史数据库( h i s t o r i c a ld a t a b a s e ) 和时态数据库 ( t e m p o r a ld a t a b a s e ) 。 3 1 1 瞬像数据库 传统的数据库是将动态世界在某一特定时间点上的快照模型化，数据库当前的 内容仅是数据库的一个状态，这些内容并不一定能确实反映现实世界的当前状态。 对数据库的状态进行更改( 插入、修改和删除) 时，操作一旦提交生效，就会覆盖 旧的数据，这种数据库称为瞬像数据库。瞬像数据库本身并不具备管理时态数据的 能力。传统的关系数据库就是一种瞬像数据库。 在关系数据库中，数据库是关系的集