实时数据库的数据和事务都具有显式的定时限制,系统的正确性不仅依赖于逻辑结果,更依赖于逻辑结果产生的时间,为了满足实时数据库的高性能要求,必须解决许多理论和关键技术问题。索引是提高数据库系统执行效率的一种有效工具。索引选择问题是数据库物理设计中一个重要的优化问题。ARTs_EDB系统选用内存数据库做为底层支持,索引的选择必然要受内存的快速存取以及高有效利用率影响。在平衡二叉树(AVL树)和B+树基础上建立的SB树(sequential binary tree),兼有二者的优点,既有操作的方便灵活性,又可以提高内存的利用率。索引对实时数据库的时空性能有重要的支持作用。ARTs_EDB系统事务在真正运行期间没有数据I/O,但前提是必须先装入所需要的数据,从系统整体来看,会影响吞吐率,这是一个时间性能瓶颈。通过先搜索内存索引再搜索外存索引的优化算法,可以大大提高装载效率。时间是宇宙无所不在的特性。现代应用的要求需要DBMS能管理数据的时态信息,时态数据库也就应运而生。时态数据的引入为ARTs_EDB系统提出了新的要求。相较传统数据库来说,时态数据库数据量大,不等性谓词多,查询操作需考虑时间维,这就使得常规索引技术失去了原有的功效。为尽可能保证时态查询的高效性,ARTs_EDB系统利用基于时间点的方法实现了一种新的时态索引技术,设计了相应的数据查询,数据插入和数据删除算法,并将其应用于时态数据库的查询处理中。