Le modèle de base de données temporelle paramétrique basé sur l'intervalle (IBPTDM) capture les changements historiques de l'objet de base de données en un seul tuple. Un tel modèle de données viole 1NF et il est difficile à mettre en œuvre sur les systèmes de gestion de base de données (SGBD) conventionnels. La raison pour laquelle, IBPTDM ne peut pas utiliser directement la structure de stockage relationnelle ou la technique d'évaluation des requêtes qui dépend des valeurs des attributs atomiques ainsi que de sa taille non fixée.1Le modèle NF avec ses caractéristiques peut être utilisé pour résoudre ce problème.La modélisation des données variables dans le temps dans le modèle 1NF soulève une question sur l'efficacité et la facilité d'utilisation du stockage de la mémoire.Une nouvelle approche pour représenter les données temporelles dans le modèle 1NF et les comparer avec d'autres approches principales de la littérature est l'objectif principal de cette recherche.À cette fin, un modèle mathématique pour comparer trois modèles de stockage différents est démontré pour illustrer que le modèle proposé est plus efficace que d'autres approches dans certaines conditions.Les résultats de simulation ont montré que le modèle proposé surmonte la redondance inutile des données, réalise des économies dans le stockage de la mémoire et est facile à mettre en œuvre dans modèle de données relationnelles ou à adapter avec un système de production qui doit suivre les aspects temporels des systèmes de base de données fonctionnels.

El modelo de base de datos temporal paramétrico basado en intervalos (IBPTDM) captura los cambios históricos del objeto de base de datos en una sola tupla. Dicho modelo de datos viola 1NF y es difícil de implementar en la parte superior de los sistemas de gestión de base de datos (DBMS) convencionales. La razón detrás de eso, IBPTDM no puede usar directamente la estructura de almacenamiento relacional o la técnica de evaluación de consultas que depende de los valores de los atributos atómicos, así como de su tamaño de atributo no fijo.1 El modelo NF con sus características se puede utilizar para resolver dicho desafío. El modelado de datos variables en el tiempo en el modelo 1NF plantea una pregunta sobre la eficiencia del almacenamiento de memoria y la facilidad de uso. Un enfoque novedoso para representar datos temporales en el modelo 1NF y compararlo con otros enfoques principales en la literatura es el objetivo principal de esta investigación. Con este fin, se demuestra un modelo matemático para comparar tres modelos de almacenamiento diferentes para ilustrar que el modelo propuesto es más eficiente que otros enfoques en ciertas condiciones. Los resultados de la simulación mostraron que el modelo propuesto supera la redundancia innecesaria de datos, logra ahorrar en el almacenamiento de memoria y es fácil de implementar en modelo de datos relacionales o para adaptarse con un sistema de producción que necesita rastrear aspectos temporales de los sistemas de bases de datos en funcionamiento.

Interval-Based Parametric Temporal Database Model (IBPTDM) captures the historical changes of database object in single tuple.Such data model violates 1NF and it is difficult to be implemented on top of conventional Database Management Systems (DBMS).The reason behind that, IBPTDM cannot directly use relational storage structure or query evaluation technique that depends on atomic attribute values as well as it is unfixed attribute size.1NF model with its features can be used to solve such challenge.Modeling timevarying data in 1NF model raise a question about memory storage efficiency and ease of use.A novel approach for representing temporal data in 1NF model and compare it with other main approaches in literature is the main goal of this research.To this end, a mathematical model for comparing a three different storage models is demonstrated to illustrate that the proposed model is more efficient than other approaches under certain conditions.The simulation results showed that the proposed model overcomes the needless redundancy of data, achieves saving in memory storage, and it is easy to be implemented in relational data model or to be adapted with a production systems that need to track temporal aspects of functioning database Systems.

نموذج قاعدة البيانات الزمنية البارامترية القائمة على الفاصل الزمني (IBPTDM) يلتقط التغييرات التاريخية لكائن قاعدة البيانات في صف واحد. نموذج البيانات هذا ينتهك 1NF ومن الصعب تنفيذه على رأس أنظمة إدارة قواعد البيانات التقليدية (DBMS). السبب وراء ذلك، لا يمكن لـ IBPTDM استخدام بنية التخزين العلائقية أو تقنية تقييم الاستعلام بشكل مباشر يعتمد على قيم السمات الذرية بالإضافة إلى أنه حجم سمة غير ثابت. يمكن استخدام نموذج NF بميزاته لحل مثل هذا التحدي. يثير نمذجة البيانات المتغيرة زمنيًا في نموذج 1NF سؤالًا حول كفاءة تخزين الذاكرة وسهولة الاستخدام. نهج جديد لتمثيل البيانات الزمنية في نموذج 1NF ومقارنته مع الأساليب الرئيسية الأخرى في الأدبيات هو الهدف الرئيسي لهذا البحث. ولهذه الغاية، يتم توضيح نموذج رياضي لمقارنة ثلاثة نماذج تخزين مختلفة لتوضيح أن النموذج المقترح أكثر كفاءة من الأساليب الأخرى في ظل ظروف معينة. أظهرت نتائج المحاكاة أن النموذج المقترح يتغلب على التكرار غير الضروري للبيانات، ويحقق التوفير في تخزين الذاكرة، ومن السهل تنفيذه في نموذج البيانات العلائقية أو لتكييفها مع أنظمة الإنتاج التي تحتاج إلى تتبع الجوانب الزمنية لأنظمة قواعد البيانات العاملة.