在科研、教育和商业化生产等领域,随着数据规模的扩大以及数据的不断传播,数据变得难以管理和理解。数据起源技术为了解数据的演化和派生过程提供了支持,对于基于数据的分析和决策有着重要的意义。在数据库环境下,数据起源技术主要通过日志文件等历史数据来调查对数据库中曾经存在的表和记录进行的更改,然而前提是数据必须真实有效。现有的研究主要从建立用户间信任的角度来提高历史数据的可信度,依赖网络审计等措施来检测内部的攻击,在可靠性和复杂性两方面难以平衡,因此,本文提出了一种基于时态关系的数据起源模型,它消除了基于用户的信任,提供可验证的历史记录,并解决了该模型存在的查询效率问题,具体而言:（1）提出带有链式安全信息的时态关系模型。时态关系存储了关系的记录变更历史,利用时态表可以获取关系表在特定时间戳下的数据快照。提出了两种方法来降低时态关系的数据冗余。将用户唯一标识、当前记录的数字签名以及前一条记录的数字签名作为时态表的安全信息属性。表中每条记录通过数字签名链接起来,可以通过发现数据的不一致来检测对时态表记录的篡改,因此保证了数据起源信息的真实性可验证。（2）解决了时态数据库的查询效率问题。分析了时态关系存在的查询效率问题,提出利用预计算的快照来降低查询应答的时间。由于快照会占用较多的存储资源,提出快照的最优放置问题,即计算指定数量的时间戳,使得使用这些时间戳下的快照对查询的优化效果最好。通过数学方法证明了单个快照的最佳位置是所有查询时间戳的中值,提出计算查询的最优分段来确定多个快照的最佳位置。给出了寻找最优分段的递归算法、动态规划算法、K-Means算法和K-Medoids算法。通过实验对比了四种算法的优缺点,K-Means算法更有利于本文的场景。（3）基于本文研究成果设计了并实现了可运行在业务系统中的数据起源模块,该模块提供了创建最佳快照、时态表查询和记录验证等功能,为数据分析人员快速查询和验证关系数据库的历史数据提供了支持。