随着时态数据库的深入研究，时态数据量的日益增大，外层应用对时态数据的检索提出了更高的要求。本文建立了一个双时态数据检索模型，结合时态查询的需求，扩充了数据查询语言；并分析了当前时态索引的弊端，改进了时态索引算法。 本文着重研究了两个方面的内容：时态查询语言和时态索引算法。在时态查询中，检索模型整合了不同的时间粒度，以满足不同时间粒度的查询转换；同时引入了时间变元Now和UC，并扩展了时态谓词，提高了查询的便利性。索引构建方面，借鉴了4R树索引的时态数据分类方式，提出了基于聚类思想的插入及分裂算法，改善了线段性数据的组织策略，降低了R树兄弟节点之间最小外包矩形的交叠，减少了最小外包矩形的覆盖面积；并在节点分裂时采用延迟分裂策略，重组多个兄弟结点的索引项，提高R树的空间利用效率。 本文模型的研究基于windows系统，采用C语言进行了实现，最后通过试验验证了模型的有效性。