显式创建称为时态数据库的系统来管理和存储时态数据或随时间变化的数据。它通过存储和检索有关数据的过去、现在和未来状态的数据，使应用程序能够分析和查询时间维度的数据。
时态数据库通过在数据模型中添加时间概念来增强传统数据库的功能。它们提供相应时间间隔的数据存储和查询，从而能够监控数据随时间的变化和历史记录。正如在金融系统、科学研究、历史记录和过程监控中一样，这种时间特征在数据演变至关重要的各个领域都非常有用。
有效时间和事务时间通常是时态数据库的两个基本组成部分。交易时间是指事实在数据库中保存或记录的时间，而有效时间是指事实在现实世界中为真的时间量。时态数据库允许通过捕获有效时间和事务时间来存储具有传统数据属性的时态数据。
时态数据库确实包含有关早期状态的数据。它只是保存有关当前情况的数据。每当数据库的状态发生变化时，数据库中的数据就会更新。许多行业都必须保留有关先前状态的信息。例如，股票数据库必须保存以前的股票奖励记录以供分析。可以在模式中手动归档历史数据。
可以使用不同的方法来实现时态数据库：
- 有效时间
- 事务时间
- 决策时间
有效时间：
事实或陈述实际存在的期间称为“有效时间”，也称为“有效时间段”或“有效期”。它表示一个人、事物或关系被视为准确或相关的时间范围。有效时间是用于在时态数据库环境中收集和管理数据的时间维度的关键元素。
时态数据库中的每个记录或事实都有一个与其关联的有效时间间隔，指定其有效性的持续时间。表示单个时间点的单个时间戳或开始和结束时间戳的混合可以描述该时间段。事实在现实世界中准确或有效的时期称为有效时间间隔。
例如，考虑一个包含员工数据的数据库。每个员工记录都允许有一个与他们受雇期间相对应的有效间隔。员工的开始时间戳将显示他们开始为公司工作的日期，而他们的结束时间戳将显示他们离开公司的日期或仍在工作的日期。
通过使有效时间段重叠或断开，可以描述变化和历史状态。时态数据库存储完整的变化历史记录，并能够根据特定时间段或点对数据进行时态查询、分析和检索，捕获有效时间。
事务时间：
事实或语句在称为事务时间的时间内记录或保存在数据库中，有时称为系统时间或数据库时间。它是与时态数据库中数据的管理和存储相关的时态组件。
时态数据库中的每条记录或事实都链接到一个事务时间间隔，该时间间隔表示事实输入数据库的时刻。该时间范围封装了数据库系统内数据的适用性或有效性的跨度。
记录或存储操作的开始和结束定时通常用作描述事务时间间隔的时间戳。数据库的开始时间戳显示添加、更改或删除事实的时间，而结束时间戳显示操作完成或后来的修改替换事实的时间。
数据库的数据发展和历史可以使用事务时间来捕获。它通过保留数据的多个版本或状态，支持使用事务时间维度进行时间查询和分析。
以包含客户数据的数据库为例。每个客户记录都可以被分配一个交易时间间隔，该时间间隔显示记录被添加、更改或删除的时间。数据库可以通过记录事务时间来保留详尽的修改审计跟踪，提供历史数据视图。
事务时间对于维护时态数据库中的数据一致性、并发管理和完整性至关重要。它可以跟踪数据更改、发现不兼容的流程，并在必要时及时返回。
决策时间：
“决策时间”描述了做出并最终确定决策或选择的时间范围。它象征着各种情况下决策过程的时间组成部分，包括工作、个人生活和解决问题的情况。
根据决定的复杂程度和重要性，可能需要一段时间才能做出决定。它的范围可以从当下做出的快速判断到更长的程序，包括对选项的广泛审议、分析和评估。
决策时间在多个领域的多个方面都至关重要：
业务和管理：战略规划、资源分配、项目管理和其他运营任务都取决于业务部门的决策时间。它可能需要规划预算、招聘、遵守产品开发时间表等等。
决策是解决问题过程中至关重要的一步。这是人们或团体分析数据、权衡可用选项并决定如何处理给定问题或挑战的过程。
- 紧急情况：在紧急情况下快速做出决策至关重要。这是必须做出重要决策以确保安全、降低风险或对不可预见事件做出反应的窗口。
- 个人生活：个人决策，例如选择工作、选择伴侣、制定财务计划以及改变生活方式，都对决策时间很重要。它需要评估可能性，考虑多种情况，并最终决定采取行动。
可用信息的数量和质量、选择的复杂性、涉及的利益相关者的数量以及决策者的偏好和决策风格都会影响决策所需的时间。
有效的时间管理、数据分析、各种结果的评估以及与目标和价值观的一致性对于有效的决策通常是必要的。它还可能需要咨询专家、寻求指导或采用决策框架来改进决策过程。
时间关系：
时间关系中的每个元组都有一个关联的时间，可以是事务时间、有效时间或两者。
- 单时态关系：具有单个时间轴：交易时间或有效时间。
- 双时态关系：包含有效时间和交易时间时间轴。它包括交易开始时间、交易结束时间、有效开始时间和有效结束时间。
时态数据库的优点：
在组织和分析时变数据时，时态数据库比标准数据库有几个优点。以下是时态数据库的一些显着优势：
- 时态数据库允许分析历史数据趋势、模式和变化。它们为用户提供了全面的历史视角，使他们能够跟踪和检查数据的发展并理解现状的背景。
- 时态数据库支持时态搜索：时态数据库允许用户获取数据以响应时间点、历史或特定时间间隔的搜索。这使得检索时态数据成为可能，从而支持精确且适应性强的复杂分析和决策。
- 数据完整性和审计：时态数据库跟踪数据随时间的变化，保留数据更改的历史记录并启用数据完整性检查。它可以跟踪和验证不同时间的数据更新，这有助于合规性、监管要求和取证调查。
时态数据库的缺点：
- 复杂性增加：与传统数据库相比，时态数据库增加了更多复杂性。理解和使用时态语义、运算符和约束对于管理和访问时态数据是必要的。由于这种复杂性，时态数据库的创建、使用和维护可能会更加困难。
- 数据存储开销：与典型数据库相比，存储时态数据时通常需要更多的存储空间。时态数据库必须保留数据的过去版本，这可能会导致更高的存储需求，特别是对于频繁更新或具有大量历史数据的数据集。
- 性能影响：时态数据库的性能可能会受到时态查询和处理的影响。与简单的关系查询相比，处理时间间隔和运行复杂的时间查询可能需要更多的计算能力和更长的查询执行时间。
- 创建和运行时态查询可能比使用常规查询更复杂。需要牢牢掌握时态概念和语法才能有效地使用时态查询，这需要建立有效时间和事务时间要求、管理时态运算符以及处理时态间隔。
- 模式演化：时态数据库中的模式演化管理起来可能更具挑战性。更改架构时，可能需要迁移或更改旧数据以适应新的架构结构，保持历史一致性并确保向后兼容性。