Abstract De flesta moderna databastillämpningar omfattar en betydande mängd tidsberoende data och en betydande del av dessa data är nu-relativ. Nu-relativa data är en naturlig och meningsfull del av varje temporal databas samt att vara fokus för de flesta frågor. Tidigare studier visar att valet av representation av nu väsentligt påverkar effektiviteten av att få tillgång till bitmporal data. I detta dokument föreslår vi och utvärderar experimentellt en ny strategi för att representera nu när vi kallade POINT-metoden, där nu-relativa fakta representeras som punkter på transaktion-tid och / eller giltig-tid linje. Dessutom föreslår vi i POINT-metoden en logisk frågetransformation som bygger på ovanstående representation och geometriska egenskaper hos rumsliga åtkomstmetoder. En sådan logisk frågetransformation gör det möjligt att använda rumsliga index utanför hyllorna. Vi bevisar empiriskt att POINT-metoden är effektiv på nu-relativ bitamporal data, överträffar den maximala tidsstämpel metod som har visat sig vara den bästa metoden för nu-relativ data i litteraturen, oberoende av indexering metod (B + -tree vs R * -tree) som används. Särskilt, om rumslig indexering används, POINT-metoden överträffar den maximala tidsstämpeln i omfattning av faktor mer än 10, både i antal diskåtkomster och CPU-användning.
På senare tid har POINT-metoden föreslagits, vilket överträffar MAX-, MIN- och NULL-strategierna.
The POINT approach to represent now in bitemporal databases
{'venue': 'Journal of Intelligent Information Systems', 'journal': 'Journal of Intelligent Information Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}