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对于许多应用,如统计、银行、商业、地理信息系统等,它们数据库中随时间而变化的数据是非常有用的信息源,能够用来指导它们未来的工作.在该文中,作者将集中到有历史数据(即时间相关数据)的关系数据库中,并试图提取出有关周期行为的一些有用知识.挖掘出的知识能提供给用户一些将来指导.在此过程中,知识发现和数据仓库中的成熟技术起着至关重要的作用.该文讨论的问题包括两种类型.一种是在一个给定时间序列中发现周期模式,另一种是在任意长度时间段中发现周期模式.对这两种类型的问题将给出相应算法及部分实验结果.