| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| ·引言 | 第10-13页 |
| ·国内外时态数据库研究及时态聚集算法的现状与发展 | 第13-15页 |
| ·课题的意义目的和作者工作内容 | 第15-16页 |
| ·论文的组织 | 第16-17页 |
| 第2章 时态数据库概述 | 第17-25页 |
| ·时态数据库术语 | 第17-18页 |
| ·时态数据库的特点 | 第18-19页 |
| ·时态数据模型 | 第19-24页 |
| ·历史关系数据库模型 | 第19-21页 |
| ·对象历史模型 | 第21-22页 |
| ·TempSQL模型 | 第22-23页 |
| ·双时态数据模型 | 第23-24页 |
| ·时态数据库的重要意义 | 第24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 时态聚集技术 | 第25-35页 |
| ·时态聚集查询的术语 | 第25-28页 |
| ·元组排除 | 第25页 |
| ·元组分组 | 第25-26页 |
| ·分组排除 | 第26-27页 |
| ·重复消除 | 第27页 |
| ·聚集变量 | 第27页 |
| ·聚集函数位置 | 第27页 |
| ·时态分组 | 第27-28页 |
| ·多版本B树 | 第28-30页 |
| ·聚集处理技术 | 第30-32页 |
| ·强制最近邻查询 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 近似技术在时态计数及求和聚集中的应用 | 第35-49页 |
| ·近似问题的提出和查询的简化 | 第35-38页 |
| ·一种基于MVB树近似求解LKST计数查询的算法 | 第38-42页 |
| ·一种基于B-树和R-树近似求解LKST计数查询的算法 | 第42-45页 |
| ·近似时态求和处理 | 第45-47页 |
| ·近似时态聚集算法的总结及性能分析 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 实验分析 | 第49-59页 |
| ·空间比较 | 第50-52页 |
| ·MVB树近似求解LKST计数查询的算法分析 | 第52-55页 |
| ·基于B-树和R-树近似求解LKST计数查询算法分析 | 第55-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 结论 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |