JPH06161844A - Data base managing device - Google Patents
Data base managing deviceInfo
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- JPH06161844A JPH06161844A JP4317199A JP31719992A JPH06161844A JP H06161844 A JPH06161844 A JP H06161844A JP 4317199 A JP4317199 A JP 4317199A JP 31719992 A JP31719992 A JP 31719992A JP H06161844 A JPH06161844 A JP H06161844A
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- JP
- Japan
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- relation
- keyword
- total
- degree
- database
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- Pending
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Landscapes
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
Description
【０００１】[0001]
【産業上の利用分野】本発明は、知識データベースに格
納されるデータベースが関係（リレーション）モデルを
用いたリレーショナルデータベース（以下単にデータベ
ースと称する）に係り、特にどの属性を結合して結合演
算を処理するかを決める際に使用すると、有益な効果が
得られるデータベース管理装置に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a relational database (hereinafter simply referred to as a database) in which a database stored in a knowledge database uses a relation model, and in particular, which attribute is combined to process a join operation. The present invention relates to a database management device that has a beneficial effect when used in deciding whether to perform.
【０００２】[0002]
【従来の技術】近年、リレーショナルデータベースは、
データモデルの平明さ、データ独立性の高さ等から様々
な分野で広く用いられている。また、データベースに格
納されるデータの量も非常に増加していて、大規模なデ
ータベースが数多く存在している。2. Description of the Related Art In recent years, relational databases have been
It is widely used in various fields due to the transparency of the data model and the high degree of data independence. In addition, the amount of data stored in databases is also increasing significantly, and there are many large databases.
【０００３】このようなシステム中でリレーション数が
増えてくると、ユーザはそれらリレーションの全てを把
握することが困難になってくる。特に、データベースの
主要な演算の一つである結合演算は、ユーザが複数のリ
レーションの名前やそれらの関係を完全に記述していな
ければ実行することができない。ここで、リレーション
とは、種類の異なる複数の属性間において、所定の関連
を有するもの同士を１つにまとめたものをさしている。When the number of relations increases in such a system, it becomes difficult for the user to grasp all the relations. In particular, the join operation, which is one of the main operations in the database, cannot be executed unless the user completely describes the names of multiple relations and their relationships. Here, the relation refers to a combination of a plurality of different types of attributes that have a predetermined relationship.
【０００４】このようなことから、従来リレーション検
索装置が開発されており、これは求めたい属性群と条件
となる属性群が与えられたときに、リレーション間の属
性のマッチングを取って、これら属性間を全て結ぶアク
セスパスの候補を自動的に作り出すものである。従っ
て、ユーザはリレーション検索装置により検索された複
数のアクセスパスの中から、自分が必要とするアクセス
パスを選び、それを用いて結合演算を実行することがで
きる。From the above, a relation search device has been developed in the related art. When a desired attribute group and a conditional attribute group are given, attributes are matched between relations to obtain these attributes. It automatically creates candidates for access paths that connect all of them. Therefore, the user can select the access path that he / she needs from the plurality of access paths searched by the relation search device, and execute the join operation using the selected access path.
【０００５】[0005]
【発明が解決しようとする課題】しかし、従来のリレー
ション検索装置では、システムの中の全てのリレーショ
ンを対象としてアクセスパスを形成するので、意味を持
たない属性同士を結合してアクセスパスを形成してしま
うことがある。これによって、不要なアクセスパスが多
数生成されて、ユーザがアクセスパスの選択に時間が取
られたり、また不要なアクセスパスを作るために計算時
間がかかって、処理効率が落ちたりするといった問題点
がある。However, in the conventional relation search device, since the access path is formed for all the relations in the system, the access paths are formed by combining the meaningless attributes. It may happen. As a result, many unnecessary access paths are generated, the user takes time to select the access paths, and it takes time to calculate the unnecessary access paths, resulting in a decrease in processing efficiency. There is.
【０００６】ここで、従来のリレーション検索装置につ
いて、図８および図９を参照して説明する。図８は、デ
ータベースシステムに格納されているリレーション群で
あり、（ａ）は玩具リレーション、（ｂ）は絵本リレー
ション、（ｃ）はメーカーリレーション、（ｄ）出版社
リレーション、（ｅ）はメーカー所在地リレーション、
（ｆ）は出版社所在地リレーションである。A conventional relation retrieval device will be described with reference to FIGS. 8 and 9. FIG. 8 shows relation groups stored in the database system. (A) is a toy relation, (b) is a picture book relation, (c) is a maker relation, (d) a publisher relation, and (e) is a maker's location. relation,
(F) is the publisher location relation.
【０００７】このようなリレーション群の例で、ユーザ
が絵本出版社の所在地について知りたいが、関連するリ
レーション名や、それらのどの属性に関して結合を行っ
ていけばよいか分からないので、「価格が１０００円以
下のものを生産している所在地は？」といった質問を入
力してリレーション検索を行う。[0007] In the example of such a relation group, the user wants to know the location of the picture book publisher, but since he / she does not know the relation name or the attribute of those relations, the "Price is Enter a question such as "Which location produces less than 1000 yen?" And perform a relation search.
【０００８】このとき、図８のデータベースの例では、
リレーション検索装置により図９に示す２つアクセスパ
スが形成される。すなわち、第１のアクセスパスは、玩
具リレーション（ａ）とメーカーリレーション（ｃ）を
属性“名前”で結合し、さらにその結果リレーションと
メーカ所在地リレーション（ｅ）とを、属性“メーカ
ー”で結合してできるアクセスパスである。At this time, in the example of the database shown in FIG.
The relation search device forms two access paths shown in FIG. That is, the first access path connects the toy relation (a) and the maker relation (c) with the attribute "name", and as a result, the relation and the maker location relation (e) are joined with the attribute "maker". It is an access path that can be done.
【０００９】第２のアクセスパスは、絵本リレーション
（ｂ）と出版社リレーション（ｄ）を属性“ＩＤ”で結
合し、その結果リレーションと出版社所在地リレーショ
ン（ｆ）とを属性“出版社”で結合してできるアクセス
パスである。このような２種類のアクセスパスが自動的
に求められる。いま、実際に求めたいのは、絵本に関し
てのアクセスパスであるので、玩具に関するアクセスパ
スは不要である。The second access path connects the picture book relation (b) and the publisher relation (d) with the attribute "ID", and as a result, the relation and the publisher location relation (f) with the attribute "publisher". It is an access path that can be combined. Such two types of access paths are automatically obtained. Now, what I really want is an access pass for picture books, so an access pass for toys is unnecessary.
【００１０】そこで、本発明は、意味のないアクセスパ
スの形成を防止できるとともに、処理時間の短縮を図る
ことができ、結合演算時により効果的なサポートが可能
なデータベース管理装置を提供することを目的とする。Therefore, the present invention provides a database management device which can prevent the formation of meaningless access paths, can shorten the processing time, and can more effectively support the join operation. To aim.
【００１１】[0011]
【課題を解決するための手段】前記目的を達成するた
め、請求項１に対応する発明は、種類の異なる複数の属
性間において、所定の関連を有するもの同士を１つにま
とめたリレーションが複数格納されたデータベースと、
このデータベース内に格納されている各リレーションに
対応して定義されたキーワードを記憶する記憶手段と、
キーワードを入力可能な入力手段と、この入力手段で入
力されたキーワードを基に、前記記憶手段で記憶されて
いるリレーションを検索し、そのリレーションを対象
に、どのリレーションのどの属性を結合して結合演算を
処理するかを示す手順（これをアクセスパスと称する）
を求め、このアクセスパスを出力するリレーション検索
手段とを具備したデータベース管理装置である。In order to achieve the above object, the invention according to claim 1 has a plurality of relations in which a plurality of attributes having different types are associated with each other. A stored database,
Storage means for storing keywords defined corresponding to each relation stored in this database,
An input means capable of inputting a keyword, and a relation stored in the storage means is searched based on the keyword input by this input means, and which attribute of which relation is combined and combined with respect to the relation. A procedure that indicates whether to process an operation (this is called an access path)
And a relation search means for outputting this access path.
【００１２】また、前記目的を達成するため、請求項２
に対応する発明は、種類の異なる複数の属性間におい
て、所定の関連を有するもの同士を１つにまとめたリレ
ーションが複数格納されたデータベースと、このデータ
ベース内に格納されている各リレーションとこれに対応
して定義されたキーワードとの関連度を記憶する記憶手
段と、キーワード群および該キーワードごとの重みなら
びに総関連度のしきい値を入力可能な入力手段と、この
入力手段で入力されたキーワード群および該キーワード
ごとの重みを基に、少なくとも１つのキーワードに関連
するリレーションのキーワード群全体に対する総関連度
を計算する総関連度計算手段と、この総関連度計算手段
により計算された総関連度のうち、前記入力手段で入力
された総関連度のしきい値を超えるリレーションを判定
し、これを出力する判定手段とを具備したデータベース
管理装置である。Further, in order to achieve the above object, a second aspect is provided.
The invention corresponding to is a database that stores a plurality of relations in which a plurality of attributes having a predetermined relationship are grouped into one among a plurality of different types of attributes, and each relation stored in this database Storage means for storing the degree of association with a correspondingly defined keyword, input means capable of inputting a keyword group, weight for each keyword, and threshold value of total degree of association, and keyword input by this input means Total relevance calculating means for calculating the total relevance of the relation related to at least one keyword to the entire keyword group based on the group and the weight for each keyword, and the total relevance calculated by the total relevance calculating means. Of the relations exceeding the threshold value of the total relevance inputted by the input means, and outputs the relations. A database management apparatus and a constant section.
【００１３】[0013]
【作用】請求項１に対応する発明によれば、入力手段に
入力されたキーワードに関連するリレーションのみが検
索されるので、必要や意味のないアクセスパスの生成が
排除され、効率的に有用なアクセスパスのみを検索で
き、従って無駄な処理を行わないことから、処理時間の
短縮を図ることができる。According to the invention corresponding to claim 1, since only the relations related to the keyword inputted to the input means are searched, generation of a necessary or meaningless access path is eliminated, which is efficient and useful. Since it is possible to search only the access path, and thus unnecessary processing is not performed, the processing time can be shortened.
【００１４】請求項２に対応する発明によれば、入力手
段に入力されたキーワードに関連するリレーションが検
索され、それらのリレーションに対して各キーワードに
対応する重みと、そのリレーションとキーワードとから
求められる総関連度が、しきい値以上のリレーションが
検索されるので、無意味なアクセスパスが生成されるこ
とがなく、従って無駄な処理を行わないことから、処理
時間の短縮を図ることができる。According to the second aspect of the present invention, the relations related to the keywords input to the input means are searched, and the weights corresponding to the respective keywords with respect to those relations and the relations and the keywords are obtained. Since the relation whose total degree of association is equal to or more than the threshold value is searched, meaningless access path is not generated, and unnecessary processing is not performed, so that the processing time can be shortened. .
【００１５】[0015]
【実施例】以下、図面を参照して本発明の実施例につい
て説明するが、始めに図１および図２に基づいて本発明
の概略構成を説明する。図１は、請求項１に対応する発
明の概略構成を示すブロック図であり、種類の異なる複
数の属性間において、所定の関連を有するもの同士を１
つにまとめたリレーションが複数格納されたデータベー
ス１と、このデータベース１内に格納されている各リレ
ーションに対応して定義されたキーワードを記憶する記
憶手段２と、キーワードを入力可能な入力手段３と、こ
の入力手段３で入力されたキーワードを基に、記憶手段
２で記憶されているリレーションを検索し、そのリレー
ションを対象にアクセスパスを求め、これを出力するリ
レーション検索手段４と、これら１〜４を管理する管理
手段１０とを具備したものである。DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. First, a schematic structure of the present invention will be described with reference to FIGS. FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of the invention corresponding to claim 1, in which a plurality of attributes having different types have a predetermined relationship.
A database 1 in which a plurality of related relations are stored, a storage unit 2 for storing a keyword defined corresponding to each relation stored in the database 1, and an input unit 3 capable of inputting a keyword. Based on the keyword inputted by the input means 3, the relation stored in the storage means 2 is searched, the access path is obtained for the relation, and the relation search means 4 for outputting the access path and these 1 4 is included in the management means 10.
【００１６】図２は、請求項２に対応する発明の概略構
成を示すブロック図であり、種類の異なる複数の属性間
において、所定の関連を有するもの同士を１つにまとめ
たリレーションが複数格納されたデータベース１と、こ
のデータベース１内に格納されている各リレーションと
これに対応して定義されたキーワードとの関連度を記憶
する記憶手段５と、キーワード群および該キーワードご
との重みならびに総関連度のしきい値を入力可能な入力
手段６と、この入力手段６で入力されたキーワード群お
よび該キーワードごとの重みを基に、少なくとも１つの
キーワードに関連するリレーションのキーワード群全体
に対する総関連度を計算する総関連度計算手段７と、こ
の総関連度計算手段７により計算された総関連度のう
ち、入力手段６で入力された総関連度のしきい値を超え
るリレーションを判定し、これを出力する判定手段８
と、これら５〜８を管理する管理手段１０とをを具備し
たものである。FIG. 2 is a block diagram showing a schematic structure of the invention corresponding to claim 2, and a plurality of relations in which a plurality of attributes having different types are associated with each other in a predetermined relation are stored. Database 1, storage means 5 for storing the degree of association between each relation stored in this database 1 and the keyword defined corresponding thereto, keyword group, weight for each keyword, and total association Inputting means 6 capable of inputting a threshold value of the degree, and based on the keyword group inputted by the inputting means 6 and the weight for each keyword, the total degree of association of the relation related to at least one keyword with respect to the entire keyword group Of the total degree of association calculated by the total degree of association calculating means 7 and the total degree of association calculated by the total degree of association calculating means 7. Determining means 8 determines a relation in excess of the total relevance of the threshold that is, outputs this
And a management means 10 for managing these 5 to 8.
【００１７】図３は、本発明の実施例の概略構成を示す
ブロック図であり、データベース１１と、管理手段１２
と、入力手段１３と、記憶手段１４と、総関連度計算手
段１５と、リレーション判定手段１６と、リレーション
検索手段１７とによって構成されている。FIG. 3 is a block diagram showing a schematic configuration of an embodiment of the present invention, which is a database 11 and a management means 12.
The input unit 13, the storage unit 14, the total degree-of-association calculating unit 15, the relation determining unit 16, and the relation searching unit 17 are included.
【００１８】データベース１１は、図８に示すリレーシ
ョン（ａ）〜（ｆ）が格納されている。入力手段１３
は、キーワード入力部１３ｋと重み入力部１３ｗとしき
い値入力部１３ｓとを備え、これらはキーワードｋと重
みｗとしきい値ｓをそれぞれ入力可能になっている。記
憶手段１４は、キーワードと、そのキーワードとリレー
ションの関連度が記憶されている。The database 11 stores the relations (a) to (f) shown in FIG. Input means 13
Includes a keyword input unit 13k, a weight input unit 13w, and a threshold value input unit 13s, and these can input the keyword k, the weight w, and the threshold value s, respectively. The storage unit 14 stores a keyword and a degree of association between the keyword and the relation.
【００１９】ここで、関連度とは、リレーションの内容
とそのキーワードとの関連の深さをデータベース設計者
が、データベース１１内に格納されている全てのリレー
ションとの相対的な関連で設定された値のことである。Here, the degree of relevance is that the database designer sets the depth of the relation between the content of the relation and its keyword in relation to all the relations stored in the database 11. It is a value.
【００２０】総関連度計算手段１５は、入力手段１３か
ら入力されたキーワード群に関連する総関連度が求めら
れるものであり、これは後述する総関連度の計算法に基
づき、各リレーションのキーワードに対する関連度とそ
のキーワードの重みを積算したものの総和を求めるもの
である。The total relevance calculating means 15 is for obtaining the total relevance related to the keyword group input from the input means 13. This is a keyword of each relation based on the calculation method of the total relevance described later. The sum of the degree of relevance to and the sum of the weights of the keywords is calculated.
【００２１】リレーション判定手段１６は、入力手段１
３から入力されたしきい値を基に、総関連度計算手段１
５で計算された総関連度が、該しきい値以上のリレーシ
ョンを判定するものである。The relation determining means 16 is the input means 1
Based on the threshold value input from 3, total association degree calculation means 1
The total degree of association calculated in 5 determines a relation that is equal to or greater than the threshold value.
【００２２】リレーション検索手段１７は、リレーショ
ン判定手段１６から出力されるリレーション群のみを対
象のリレーションとして管理手段１２を用いてアクセス
パスの検索を行うものである。The relation searching means 17 searches the access path by using the managing means 12 with only the relation group output from the relation judging means 16 as a target relation.
【００２３】以上のように構成されたデータベース管理
装置の動作について説明する。図４はこれを説明するた
めのフローチャートである。記憶手段１４に記憶されて
いるリレーションとそのキーワードとの関連度はシステ
ム管理者によって予め与えられいて、例えば図５に示す
ようになっている（Ｓ１）。ここでは、１つのリレーシ
ョンに対して複数のキーワードが許されており、またそ
のリレーションとキーワードの関連度は０から１００ま
での整数で表されている。The operation of the database management apparatus configured as above will be described. FIG. 4 is a flow chart for explaining this. The degree of association between the relation stored in the storage means 14 and its keyword is given in advance by the system administrator and is as shown in FIG. 5 (S1). Here, a plurality of keywords are allowed for one relation, and the degree of association between the relation and the keyword is represented by an integer from 0 to 100.
【００２４】このとき、ユーザから先のリレーション検
索のための質問に加えてキーワード“子供”、“学習”
とそれぞれの重み 1.0、0.8 、さらに総関連度のしきい
値１５０が入力されたとする。キーワード“子供”、
“学習”は、記憶手段１４へ、またそれぞれのキーワー
ドの重み 1.0、0.8 は総関連度計算手段１５へ、さらに
総関連度のしきい値１５０はリレーション判定手段１６
へ送られる。At this time, in addition to the question for relation search from the user, the keywords "child" and "learning" are added.
It is assumed that the respective weights 1.0 and 0.8 and the threshold 150 of the total degree of association are input. The keyword "children",
“Learning” is stored in the storage unit 14, each keyword weight of 1.0 and 0.8 is stored in the total relevance calculation unit 15, and the total relevance threshold 150 is stored in the relation determination unit 16.
Sent to.
【００２５】記憶手段１４では、少なくとも１つのキー
ワードに関連するリレーション、ここでは図８の６個の
リレーションが全て選ばれ、図６に示すようなリレーシ
ョン名と関連度の情報が総関連度計算手段１５へ送ら
れ、ここで総関連度が計算される（Ｓ２）。例えば、玩
具リレーションの場合、 総関連度＝（キーワード“子供”の関連度）×（重み） ＋（キーワード“学習”の関連度）×（重み） ＝１００×１．０＋３０×０．８ ＝１２４ のように計算される。図７に各リレーションの総関連度
の計算結果を示している。In the storage means 14, all the relations related to at least one keyword, in this case, the six relations of FIG. 8 are selected, and the relation name and the relation degree information as shown in FIG. Then, the total degree of association is calculated (S2). For example, in the case of a toy relation, total relevance = (relevance of keyword “child”) × (weight) + (relevance of keyword “learning”) × (weight) = 100 × 1.0 + 30 × 0.8 = 124 Is calculated as FIG. 7 shows the calculation result of the total degree of association of each relation.
【００２６】総関連度計算手段１５は、該結果をリレー
ション判定手段１６へ送る。リレーション判定手段１６
で、しきい値以上の総関連度を持つリレーションが選択
される（Ｓ３）。ここでは、絵本、出版社、出版社所在
値の３つのリレーションが選択される。リレーション判
定手段１６は、このリレーション群をリレーション検索
手段１７へ送る。リレーション検索手段１７は、それら
のリレーション検索を実行する。その結果、絵本に関す
るアクセスパスだけが生成され、玩具に関するパスは生
成されない。従って、必要なアクセスパスだけが求めら
れる（Ｓ４）。The total relevance calculating means 15 sends the result to the relation determining means 16. Relation judging means 16
Then, the relation having the total degree of association equal to or more than the threshold value is selected (S3). Here, three relations of picture book, publisher, and publisher's whereabouts value are selected. The relation determining means 16 sends this relation group to the relation searching means 17. The relation search means 17 executes those relation searches. As a result, only the access path for the picture book is generated, and the path for the toys is not generated. Therefore, only the required access path is required (S4).
【００２７】以上述べた実施例によれば、従来のリレー
ション検索装置の問題点であった意味の無いアクセスパ
スの形成をある程度防ぐことができる。そして、無駄な
処理を行わないことから、処理時間の短縮を図ることも
でき、総合演算時にユーザへより効果的なサポートを行
うことが可能になる。According to the above-described embodiment, formation of a meaningless access path, which is a problem of the conventional relation retrieval apparatus, can be prevented to some extent. Further, since wasteful processing is not performed, the processing time can be shortened, and it becomes possible to provide more effective support to the user during comprehensive calculation.
【００２８】以上述べた実施例は、入力手段１３からキ
ーワード群と重みとしきい値が入力された場合である
が、キーワード群のみが入力された場合には、キーワー
ドに関連するリレーションのみが検索されるので、必要
や意味のないアクセスパスの生成が排除され、効率的に
有用なアクセスパスのみを検索でき、従って無駄な処理
を行わないことから、処理時間の短縮を図ることができ
る。In the above-mentioned embodiment, the keyword group, the weight and the threshold value are inputted from the input means 13. However, when only the keyword group is inputted, only the relations related to the keyword are searched. As a result, unnecessary or meaningless access path generation is eliminated, only useful access paths can be efficiently searched, and unnecessary processing is not performed, so that processing time can be shortened.
【００２９】[0029]
【発明の効果】本発明によれば、意味のないアクセスパ
スの形成を防止できるとともに、処理時間の短縮を図る
ことができ、結合演算時により効果的なサポートが可能
なデータベース管理装置を提供することができる。According to the present invention, it is possible to prevent a meaningless access path from being formed, shorten the processing time, and provide a database management device capable of more effectively supporting a join operation. be able to.
【図１】本発明のデータベース管理装置の請求項１に対
応する発明の概略構成を示すブロック図。FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of an invention corresponding to claim 1 of a database management device of the present invention.
【図２】本発明のデータベース管理装置の請求項２に対
応する発明の概略構成を示すブロック図。FIG. 2 is a block diagram showing a schematic configuration of an invention corresponding to claim 2 of the database management apparatus of the present invention.
【図３】本発明のデータベース管理装置の実施例の概略
構成を示すブロック図。FIG. 3 is a block diagram showing a schematic configuration of an embodiment of a database management device of the present invention.
【図４】図３の実施例の動作を説明するためのフローチ
ャート。4 is a flowchart for explaining the operation of the embodiment of FIG.
【図５】図３の実施例の動作を説明するためのキーワー
ドおよび関連度の関係を示す図。5 is a diagram showing a relationship between keywords and degrees of association for explaining the operation of the embodiment of FIG.
【図６】図３の実施例の動作を説明するためのキーワー
ドおよび関連度の関係を示す図。FIG. 6 is a diagram showing the relationship between keywords and degrees of association for explaining the operation of the embodiment of FIG.
【図７】図３の実施例の動作を説明するためのリレーシ
ョンの総関連度を示す図。FIG. 7 is a diagram showing the total relation degree of relations for explaining the operation of the embodiment of FIG.
【図８】従来のデータベース管理装置のリレーション群
を説明するための図。FIG. 8 is a diagram for explaining a relation group of a conventional database management device.
【図９】従来のデータベース管理装置での出現可能なア
クセスパスの図。FIG. 9 is a diagram of access paths that can appear in a conventional database management device.
１…データベース、２…記憶手段、３…入力手段、４…
リレーション検索手段、５…記憶手段、６…入力手段、
７…総関連度計算手段、８…判定手段、１０…管理手
段、１１…データベース、１２…管理手段、１３…入力
手段、１４…記憶手段、１５…層関連度計算手段、１６
…リレーション判定手段、１７…リレーション検索手
段。1 ... database, 2 ... storage means, 3 ... input means, 4 ...
Relation search means, 5 ... storage means, 6 ... input means,
7 ... Total relevance calculation means, 8 ... Judgment means, 10 ... Management means, 11 ... Database, 12 ... Management means, 13 ... Input means, 14 ... Storage means, 15 ... Layer relevance degree calculation means, 16
... relation determination means, 17 ... relation search means.
Claims (2)
定の関連を有するもの同士を１つにまとめたリレーショ
ンが複数格納されたデータベースと、 このデータベース内に格納されている各リレーションに
対応して定義されたキーワードを記憶する記憶手段と、 キーワードを入力可能な入力手段と、 この入力手段で入力されたキーワードを基に、前記記憶
手段で記憶されているリレーションを検索し、そのリレ
ーションを対象に、どのリレーションのどの属性を結合
して結合演算を処理するかを示す手順（これをアクセス
パスと称する）を求め、このアクセスパスを出力するリ
レーション検索手段と、 を具備したデータベース管理装置。1. A database that stores a plurality of relations that have a predetermined relation among a plurality of different types of attributes, and a relation that corresponds to each relation stored in this database. A storage means for storing the defined keyword, an input means capable of inputting the keyword, and a relation stored in the storage means are searched based on the keyword input by the input means, and the relation is targeted. A database management device comprising: a relation search unit that obtains a procedure (which is referred to as an access path) that indicates which attribute of which relation is combined to process a combination operation, and that outputs the access path.
定の関連を有するもの同士を１つにまとめたリレーショ
ンが複数格納されたデータベースと、 このデータベース内に格納されている各リレーションと
これに対応して定義されたキーワードとの関連度を記憶
する記憶手段と、 キーワード群および該キーワードごとの重みならびに総
関連度のしきい値を入力可能な入力手段と、 この入力手段で入力されたキーワード群および該キーワ
ードごとの重みを基に、少なくとも１つのキーワードに
関連するリレーションのキーワード群全体に対する総関
連度を計算する総関連度計算手段と、 この総関連度計算手段により計算された総関連度のう
ち、前記入力手段で入力された総関連度のしきい値を超
えるリレーションを判定し、これを出力する判定手段
と、 を具備したデータベース管理装置。2. A database in which a plurality of relations having a predetermined relationship among a plurality of attributes of different types are stored, and each relation stored in this database and corresponding thereto. Storage means for storing the degree of association with a keyword defined by the above, input means capable of inputting a keyword group, a weight for each keyword, and a threshold value of the total degree of association, and a keyword group input by this input means And a total relevance calculating means for calculating the total relevance of the relation related to at least one keyword with respect to the entire keyword group based on the weight of each keyword, and a total relevance calculating means for calculating the total relevance. Of these, the relation that exceeds the threshold of the total relevance inputted by the input means is judged and the judgment is made to output this. Database management device having means, a.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4317199A JPH06161844A (en) | 1992-11-26 | 1992-11-26 | Data base managing device |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4317199A JPH06161844A (en) | 1992-11-26 | 1992-11-26 | Data base managing device |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06161844A true JPH06161844A (en) | 1994-06-10 |
Family
ID=18085571
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4317199A Pending JPH06161844A (en) | 1992-11-26 | 1992-11-26 | Data base managing device |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH06161844A (en) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0962695A (en) * | 1995-08-24 | 1997-03-07 | Fujitsu Social Sci Lab:Kk | Data base retrieving device |
| US9208196B2 (en) | 2012-03-16 | 2015-12-08 | Fujitsu Limited | Configuration information management apparatus and retrieval method |
| WO2015196824A1 (en) * | 2014-06-27 | 2015-12-30 | 北京君和信达科技有限公司 | Method and device for submitting security inspection conclusion |
| JP2019125283A (en) * | 2018-01-19 | 2019-07-25 | 株式会社日立製作所 | Query generation support method and query generation support device |
-
1992
- 1992-11-26 JP JP4317199A patent/JPH06161844A/en active Pending
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0962695A (en) * | 1995-08-24 | 1997-03-07 | Fujitsu Social Sci Lab:Kk | Data base retrieving device |
| US9208196B2 (en) | 2012-03-16 | 2015-12-08 | Fujitsu Limited | Configuration information management apparatus and retrieval method |
| WO2015196824A1 (en) * | 2014-06-27 | 2015-12-30 | 北京君和信达科技有限公司 | Method and device for submitting security inspection conclusion |
| JP2019125283A (en) * | 2018-01-19 | 2019-07-25 | 株式会社日立製作所 | Query generation support method and query generation support device |
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