时间一直贯穿客观事物发展的始终,作为记录和管理客观世界信息数据的数据库技术,必然要将"时态"作为其理论研究和实际应用过程中的一个重要方面.由于各种原因,当今的主流数据库,例如关系数据库以及对象关系数据库,大多缺乏对时态数据索引的充分支持.而双时态数据和空间数据都具有"相同"的两维特征,所以现有的时态索引技术大多是借鉴空间数据索引技术(如R树,R*树),并结合双时态数据的特点,将其进行扩充和改进,以加快时态查询速度,提高时态索引操作的效率,从而解决时态索引中的基本问题.目前时态数据索引技术主要是扩展R树的功能,使其可以处理带变元的两维时间数据的GR树,和通过变换消除变元再利用R树索引的4R树,这两种索引技术都能有效索引双时态数据,但存在以下不足之处:1.索引的双时态数据在有效时间终止值不确定时,要求事务时间起始值必须大于或等于有效时间起始值.2.有效时间变量只能取事务时间当前值.3.只能查询当前和历史数据.该文在较为详细地讨论R树,GR树和4R树的基础上,根据双时态数据的特点和时态变量的语义,鉴于4R树实现更为简单,所以将4R树进行扩充,提出了G4R树技术,解除上述4R树本身带来的限制,同时也较为充分地考虑到了时态变量的语义实现.文中提出的G4R树技术的基本思想是:首先通过数据变换,消除四类双时态数据中的时间变元,然后分别对四类变换后的双时态数据建立4个R树索引.查询时,对四个R树的查询条件也要执行相应的变换,以查询到相应结果.并且严格证明了G4R树索引技术的正确性,最后通过实验验证此方法的可行性.