时态语义(数据库)

时间：2022-11-11 16:30:01 | 来源：信息时代

时间：2022-11-11 16:30:01 来源：信息时代

    时态语义 : 时态数据中蕴涵的被描述对象的那些不能被词法分析器揭示的深层次属性。传统数据库系统不能有效处理时态信息,为解决这一问题,人们引入时态来描述伴随的时间信息(包括事务时间、有效时间和用户定义时间)。
事务时间是指事实被记载在时态数据库的时刻,事务事件由系统产生和管理,不能被更改。有效时间是指被记录时间在时态数据库中有效的时间区间。用户定义时间作为关系数据库中的普通属性,被人们指定了一个有时间意义的名称,如出生日期、交易时间等。通过下例来解释时态语义。
传统的关系数据库是{属性}×{元组}的二维结构。表1中的关系记录了球队的当前教练姓名信息。它只是一个快照,不能反应被管理对象的历史。

表1 传统的关系数据库

球 队	教 练
东 风 草 原	李向东 马 腾

图1给出了一种简单的解决方法,时间轴以“年”为时间粒度,假定用户正处于2006年某个时刻,用与时俱进的变量now表示这一时刻。将2004年年底、2005年年底和2006年当前时间(now)的三个快照放在一起,集成为一个有时间维的三维数据库。由此可在一定程度上解决管理对象历史的问题。

图1 带时间维的三维数据库

在没有使用时态数据库的以前,人们用上述方法管理历史性数据。实践中遇到的问题有:
(1)取多大的时间间隔保存快照?如果间隔太大,则不足以保证数据的准确详实; 如果间隔太小,则冗余多,占存储空间大。
(2)传统关系数据库中,一个表的多个快照,不能简单地同时装入内存,并简单地使用传统的选择、投影、连接运算进行操作。同一元组同一属性下的值在不同快照中可能不同,需要较复杂的、非通用的编程。
(3)传统数据库中,对数据库管理系统本身历史的支持不足,一般只有供恢复回退用的事务日志,缺乏相应的事务查询命令(例如快速地查出谁对某一字段作了超过10次的修改)。
为了解决现实生活提出了这些问题,研究者引入了时态语义,提出了各种各样的时态数据库模型。
表1所示的三维数据库可以通过增加“任期”来解决。表2中属性“任期”的值域,如马腾的两度任职区间{[2004.1—2004.12],[2006.1—now]}是区间集合,在时态数据库中称为元组的有效时间或生命周期(注意:它是一个区间的集合)。在时态数据库管理系统中,有效时间由系统管理,而不是作为普通字段管理。一个元组被插入关系时刻是该元组的生命周期起点,对元组作一个时态删除,则指定一个时刻或取当前时刻作为该元组生命周期终点,并不作物理上删除元组。时态数据库系统中,所有的历史都记录在案,历史只能追加和查询,不能删除。

表2 增加任期的教练信息

球队	教练	任 期
东风	李向东	[2004.1—2006.12]
草原	马腾	[2004.1—2004.12] [2006.1—now]
草原	周路	[2005.1—2005.12]
东风	陈军	[2006.1—now]

比较图1和表2,可知引入生命周期后,有下列优点:
(1)减少了冗余。图1中共有三个关系、6个元组,表2中只有一个关系、四个元组。如果在图1中减少快照时间间隔,则表2中产生的冗余和空间浪费会更多。
(2)提高了准确度。表2中准确地给出了任期,而在表1中,如果保存快照的间隔太大,可能与任免时间错过,则不能反映准确的任职区间。
(3)表2能推导出表1。反过来,表1不够详细,不能确定地推出表2。

表3 时态属性值的示例

教练	任期与级别
马腾	([2004.1—2004.12],三级教练) ([2006.1—now],二级教练)

时态数据库中扩展属性也可扩展为时态属性,一个时态属性值可以是一个普通属性值和一个时间区间组成的二元组,如表3中的任期与级别。在传统的关系数据库中表达表3的信息需要三个属性模式下的两个元组,而时态数据库表现了简洁性。时态数据库中,变量now有先天的与时俱进性质。图1中,只要马腾的教练级别还保持在二级教练,记录就不需要变化,如果马腾在2006.11升级为一级教练,只需要把 “任期与级别” 属性值修改为(([2004.1—2004.12],三级教练),([2006.1—2006.10],二级教练),([2006.11—now],一级教练))。
在某些时态数据库,例如HRDM模型中,要求同一元组中各时态属性的生命周期一致,称为满足同时性条件。
生命周期是系统时间域的子集。作为集合,生命周期经过集合运算,如并、交、差和逻辑非等运算之后的结果仍然是生命周期。