要解决不规则数据间隔的时间序列数据库管理系统问题，可以考虑以下解决方法：

1. 使用时间戳和值的数组：在数据库中使用包含时间戳和对应值的数组来表示不规则数据间隔的时间序列。每个数据点都有一个时间戳和一个值。这种方法可以使用各种数据库管理系统，例如MySQL或PostgreSQL。以下是一个示例代码：

CREATE TABLE timeseries (
    timestamp TIMESTAMP,
    value FLOAT
);

2. 使用时序数据库：时序数据库是专门用于处理时间序列数据的数据库管理系统。它们提供了优化的存储和查询算法，可以高效地处理不规则数据间隔的时间序列。一些常用的时序数据库包括InfluxDB和TimescaleDB。以下是一个使用InfluxDB的示例代码：

from influxdb import InfluxDBClient

# 连接到InfluxDB数据库
client = InfluxDBClient(host='localhost', port=8086)
client.switch_database('mydb')

# 插入时间序列数据
data_point = {
    "measurement": "timeseries",
    "tags": {},
    "time": "2022-01-01T00:00:00Z",
    "fields": {
        "value": 10.5
    }
}
client.write_points([data_point])

3. 使用时间序列数据库管理系统（TSDBMS）：时间序列数据库管理系统是专门用于处理时间序列数据的数据库管理系统。它们提供了高性能的存储和查询功能，以及专门的时间序列数据处理功能，如时间窗口和聚合。一些常用的时间序列数据库管理系统包括OpenTSDB和KairosDB。以下是一个使用OpenTSDB的示例代码：

import requests

# 插入时间序列数据
data = [
    {
        "metric": "timeseries",
        "timestamp": 1640995200,
        "value": 10.5,
        "tags": {}
    }
]
response = requests.post('http://localhost:4242/api/put', json=data)

以上是三种解决不规则数据间隔的时间序列数据库管理系统问题的方法，具体选择哪种方法取决于你的需求和环境。