JPH10301935A - データ処理方法 - Google Patents
データ処理方法Info
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- JPH10301935A JPH10301935A JP9104830A JP10483097A JPH10301935A JP H10301935 A JPH10301935 A JP H10301935A JP 9104830 A JP9104830 A JP 9104830A JP 10483097 A JP10483097 A JP 10483097A JP H10301935 A JPH10301935 A JP H10301935A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- data
- total
- item data
- total item
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- Prior art date
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- Pending
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- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 明細レベルのデータに対し多次元操作を行う
場合にも、索引を生成する等の前処理を不要とし、容易
に多次元操作を行うデータ処理方法を提供する。 【解決手段】 階層情報22のカテゴリ４に基づき、実表
３に存在するデータに含まれる「支店」「製品」に関連
するデータを得て仮想的な列23として実表３に追加す
る。次に、実表３の各集計項目についてそれぞれソート
キーとしてソート後集計することにより、実表３の全て
の集計項目について集計した多次元集計結果24を得る。
場合にも、索引を生成する等の前処理を不要とし、容易
に多次元操作を行うデータ処理方法を提供する。 【解決手段】 階層情報22のカテゴリ４に基づき、実表
３に存在するデータに含まれる「支店」「製品」に関連
するデータを得て仮想的な列23として実表３に追加す
る。次に、実表３の各集計項目についてそれぞれソート
キーとしてソート後集計することにより、実表３の全て
の集計項目について集計した多次元集計結果24を得る。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は、データ処理方法
に関し、特に多次元データベース管理システムの問合せ
処理ならびに集計処理に適するデータ処理方法の改良に
関するものである。
に関し、特に多次元データベース管理システムの問合せ
処理ならびに集計処理に適するデータ処理方法の改良に
関するものである。
【０００２】
【従来の技術】一般に、多次元データベースと呼ばれる
ものは、多次元データを高速に引き出すために、索引を
用いてデータ処理を行っている。索引を用いる方法にも
以下の２通りがある。明細書レベルのデータを保持する
リレーショナルデータベースとは異なり、多次元操作で
必要な最低限の集計レベルのデータを予めリレーショナ
ルデータベース等からロードし、これらのデータを元に
多次元操作で使用するデータを内部的に生成する多次元
データベース。このような多次元データベースが保持す
るデータには、データのロード時または内部的な生成時
に索引を同時に生成し、多次元操作の問合せを高速に行
う。
ものは、多次元データを高速に引き出すために、索引を
用いてデータ処理を行っている。索引を用いる方法にも
以下の２通りがある。明細書レベルのデータを保持する
リレーショナルデータベースとは異なり、多次元操作で
必要な最低限の集計レベルのデータを予めリレーショナ
ルデータベース等からロードし、これらのデータを元に
多次元操作で使用するデータを内部的に生成する多次元
データベース。このような多次元データベースが保持す
るデータには、データのロード時または内部的な生成時
に索引を同時に生成し、多次元操作の問合せを高速に行
う。
【０００３】また、通常のリレーショナルデータベース
と同様に明細レベルのデータを保持しており、リレーシ
ョナルデータベース操作を拡張して多次元操作を行う多
次元データベース。このような多次元データベースで
は、多次元操作で使用されるジョインで必要とする索引
を予め生成しておき、多次元操作の問合せを高速に行
う。以上述べた２通りの方法がある。
と同様に明細レベルのデータを保持しており、リレーシ
ョナルデータベース操作を拡張して多次元操作を行う多
次元データベース。このような多次元データベースで
は、多次元操作で使用されるジョインで必要とする索引
を予め生成しておき、多次元操作の問合せを高速に行
う。以上述べた２通りの方法がある。
【０００４】以上述べた様な従来の多次元データを高速
に引き出すために、索引を用いてデータ処理を行ってい
る一例として、特開平４−２２９３７１号公報に開示さ
れた方法がある。この例では、分類項目の階層レベルを
変えて検索することが開示されているが、検索手段とし
て索引に相当する分類項目一覧が必要である。
に引き出すために、索引を用いてデータ処理を行ってい
る一例として、特開平４−２２９３７１号公報に開示さ
れた方法がある。この例では、分類項目の階層レベルを
変えて検索することが開示されているが、検索手段とし
て索引に相当する分類項目一覧が必要である。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】従来のデータ処理方法
は以上の様に構成されているので、明細レベルのデータ
から多次元操作を行う場合には、前処理として索引を生
成する必要がある。さらに多次元操作で必要な最低限の
集計レベルのデータを予めリレーショナルデータベース
等からロードする前者の場合は、明細レベルのデータか
ら集計レベルのデータをロードする必要もある。これら
の前処理は、日々新しい明細データが大量に追加される
場合には、その都度前処理を実施せねばならず、大容量
の多次元データベースでは非常に重たい処理となり、実
際には週次、月次処理となるなどして即時性が失われて
いるといった問題がある。
は以上の様に構成されているので、明細レベルのデータ
から多次元操作を行う場合には、前処理として索引を生
成する必要がある。さらに多次元操作で必要な最低限の
集計レベルのデータを予めリレーショナルデータベース
等からロードする前者の場合は、明細レベルのデータか
ら集計レベルのデータをロードする必要もある。これら
の前処理は、日々新しい明細データが大量に追加される
場合には、その都度前処理を実施せねばならず、大容量
の多次元データベースでは非常に重たい処理となり、実
際には週次、月次処理となるなどして即時性が失われて
いるといった問題がある。
【０００６】この発明は、上記のような問題点を解消す
るためになされたもので、明細レベルのデータに対し多
次元操作を行う場合にも、索引を生成する等の前処理を
不要とし、容易に多次元操作機能を提供することを目的
とする。
るためになされたもので、明細レベルのデータに対し多
次元操作を行う場合にも、索引を生成する等の前処理を
不要とし、容易に多次元操作機能を提供することを目的
とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】この発明に係るデータ処
理方法は集計する一単位となる複数の集計項目データか
ら構成される明細データの順編成によるデータファイル
と上記集計項目データ間の階層構造を予め設定した階層
構造情報テーブルとを備え、上記集計項目データに基づ
き上記階層構造情報テーブルを参照してその集計項目デ
ータより上位層又は下位層の集計項目データを検索する
ステップ、得られた集計項目データをキーとして上記明
細データをソートし上記集計項目データ単位に集計処理
するものである。
理方法は集計する一単位となる複数の集計項目データか
ら構成される明細データの順編成によるデータファイル
と上記集計項目データ間の階層構造を予め設定した階層
構造情報テーブルとを備え、上記集計項目データに基づ
き上記階層構造情報テーブルを参照してその集計項目デ
ータより上位層又は下位層の集計項目データを検索する
ステップ、得られた集計項目データをキーとして上記明
細データをソートし上記集計項目データ単位に集計処理
するものである。
【０００８】また、集計する一単位となる複数の集計項
目データから構成される明細データの順編成によるデー
タファイルと上記集計項目データ間の階層構造を予め設
定した階層構造情報テーブルとを備え、上記明細データ
を全ての上記集計項目データを含む可能な全ての組み合
わせごとに集計し集計データを作成するステップ、上記
集計項目データに基づき上記階層構造情報テーブルを参
照してその集計項目データより上位層の集計項目データ
を検索するステップ、得られた集計項目データをキーと
して上記集計データをソートし上記集計項目データ単位
に集計処理するものである。
目データから構成される明細データの順編成によるデー
タファイルと上記集計項目データ間の階層構造を予め設
定した階層構造情報テーブルとを備え、上記明細データ
を全ての上記集計項目データを含む可能な全ての組み合
わせごとに集計し集計データを作成するステップ、上記
集計項目データに基づき上記階層構造情報テーブルを参
照してその集計項目データより上位層の集計項目データ
を検索するステップ、得られた集計項目データをキーと
して上記集計データをソートし上記集計項目データ単位
に集計処理するものである。
【０００９】さらに、集計する一単位となる複数の集計
項目データから構成される明細データの順編成によるデ
ータファイルと上記集計項目データ間の階層構造を予め
設定した階層構造情報テーブルとを備え、上記明細デー
タを全ての上記集計項目データを含む可能な全ての組み
合わせごとに集計し集計データを作成するステップ、上
記集計項目データに基づき上記階層構造情報テーブルを
参照してその集計項目データより上位層の集計項目デー
タを検索するステップ、得られた集計項目データとその
識別記号を上記明細データに挿入するステップ、上記識
別記号をキーとして上記集計データをソートし上記集計
項目データ単位に集計処理するものである。
項目データから構成される明細データの順編成によるデ
ータファイルと上記集計項目データ間の階層構造を予め
設定した階層構造情報テーブルとを備え、上記明細デー
タを全ての上記集計項目データを含む可能な全ての組み
合わせごとに集計し集計データを作成するステップ、上
記集計項目データに基づき上記階層構造情報テーブルを
参照してその集計項目データより上位層の集計項目デー
タを検索するステップ、得られた集計項目データとその
識別記号を上記明細データに挿入するステップ、上記識
別記号をキーとして上記集計データをソートし上記集計
項目データ単位に集計処理するものである。
【００１０】また、集計する一単位となる複数の集計項
目データから構成される明細データの順編成によるデー
タファイルと上記集計項目データ間の階層構造を予め設
定した階層構造情報テーブルとを備え、上記明細データ
を全ての上記集計項目データを含む可能な全ての組み合
わせごとに集計し集計データを作成するステップ、上記
集計項目データから集計対象とする集計項目データを選
択するステップ、上記集計項目データに基づき上記階層
構造情報テーブルを参照してその集計項目データより上
位層又は下位層の集計項目データを検索するステップ、
得られた集計項目データとその識別記号を上記明細デー
タに挿入するステップ、上記識別記号をキーとして上記
集計データをソートし上記集計項目データ単位に集計処
理するものである。
目データから構成される明細データの順編成によるデー
タファイルと上記集計項目データ間の階層構造を予め設
定した階層構造情報テーブルとを備え、上記明細データ
を全ての上記集計項目データを含む可能な全ての組み合
わせごとに集計し集計データを作成するステップ、上記
集計項目データから集計対象とする集計項目データを選
択するステップ、上記集計項目データに基づき上記階層
構造情報テーブルを参照してその集計項目データより上
位層又は下位層の集計項目データを検索するステップ、
得られた集計項目データとその識別記号を上記明細デー
タに挿入するステップ、上記識別記号をキーとして上記
集計データをソートし上記集計項目データ単位に集計処
理するものである。
【００１１】さらにまた、上記階層構造情報テーブルに
は、階層ごとのレベル名、そのレベルに属する要素名、
それらの要素間の順序関係を含むものである。
は、階層ごとのレベル名、そのレベルに属する要素名、
それらの要素間の順序関係を含むものである。
【００１２】また、予め設定された順序により配設され
た要素に含まれる上記明細データを任意の選択による上
記集計項目データを含む全ての組み合わせごとに集計す
るものである。
た要素に含まれる上記明細データを任意の選択による上
記集計項目データを含む全ての組み合わせごとに集計す
るものである。
【００１３】さらに、上記集計処理による集計値がゼロ
のときはゼロデータを集計値として保持するものであ
る。
のときはゼロデータを集計値として保持するものであ
る。
【００１４】
実施の形態１．以下、本発明の実施の形態１を図面に基
づいて詳細に説明する。本実施の形態１における明細デ
ータベース（以下明細ＤＢと称する）システムは、イン
ストール及びセットアップを完了すると、図１に示す一
つの環境が生成される。図１において、１はカタログで
あり、１台のPC Serverには、一つの環境だけが生成可
能であり、その環境にはカタログ１が唯一つ存在する。
カタログ１下には、複数のスキーマ２を生成、削除する
ことが可能である。カタログ１下に生成されるスキーマ
２等に関する全ての情報は、カタログ１情報として上記
明細ＤＢシステムにより管理される。
づいて詳細に説明する。本実施の形態１における明細デ
ータベース（以下明細ＤＢと称する）システムは、イン
ストール及びセットアップを完了すると、図１に示す一
つの環境が生成される。図１において、１はカタログで
あり、１台のPC Serverには、一つの環境だけが生成可
能であり、その環境にはカタログ１が唯一つ存在する。
カタログ１下には、複数のスキーマ２を生成、削除する
ことが可能である。カタログ１下に生成されるスキーマ
２等に関する全ての情報は、カタログ１情報として上記
明細ＤＢシステムにより管理される。
【００１５】スキーマ２には、複数の実表３を生成、削
除することが可能である。スキーマ２には、SET SCHEM
Aによりデフォルトスキーマを設定できる。明示的デフ
ォルトスキーマを設定しない場合は、システムで決めら
れたスキーマがデフォルトスキーマになる。
除することが可能である。スキーマ２には、SET SCHEM
Aによりデフォルトスキーマを設定できる。明示的デフ
ォルトスキーマを設定しない場合は、システムで決めら
れたスキーマがデフォルトスキーマになる。
【００１６】各スキーマ２には、階層構造情報テーブル
としてのカテゴリ４を生成、削除することが可能であ
る。カテゴリ４とは、データの階層構造と各階層での要
素（実表３に含まれる実キー値）間の順序を表現したも
のであり、名前の付いたＮ個のレベルから構成される。
各レベルには、そのレベルに属する要素の一覧と要素間
の順序関係を持つ。また、レベル間では、要素毎の関係
を持ち、それにより階層関係を表現する。どのカテゴリ
４のどのレベルで列を見るかは、明細ＤＢシステムにお
ける独自のデータベース言語上のカテゴリ関数において
設定する。図２はカテゴリ４の構造を示す一例で、11は
課、名等の「レベル」、12は総務部、人事課等の「要
素」、13は各要素間の「関係」、14は同一レベルにおけ
る各要素の「順序」を示している。
としてのカテゴリ４を生成、削除することが可能であ
る。カテゴリ４とは、データの階層構造と各階層での要
素（実表３に含まれる実キー値）間の順序を表現したも
のであり、名前の付いたＮ個のレベルから構成される。
各レベルには、そのレベルに属する要素の一覧と要素間
の順序関係を持つ。また、レベル間では、要素毎の関係
を持ち、それにより階層関係を表現する。どのカテゴリ
４のどのレベルで列を見るかは、明細ＤＢシステムにお
ける独自のデータベース言語上のカテゴリ関数において
設定する。図２はカテゴリ４の構造を示す一例で、11は
課、名等の「レベル」、12は総務部、人事課等の「要
素」、13は各要素間の「関係」、14は同一レベルにおけ
る各要素の「順序」を示している。
【００１７】実表３は、複数の列５（フィールド）から
構成される、固定長で順次ファイルである。明細ＤＢシ
ステムに定義できる表は実表３のみである。但し、各列
のプログラムからの見方を自在に変更することができる
ような仮想的な列５を実現する「カテゴリ関数」を設定
する。
構成される、固定長で順次ファイルである。明細ＤＢシ
ステムに定義できる表は実表３のみである。但し、各列
のプログラムからの見方を自在に変更することができる
ような仮想的な列５を実現する「カテゴリ関数」を設定
する。
【００１８】列５に対して「カテゴリ関数」を適用する
ことにより、実表を仮想的な列５でアクセスすることが
可能となる。列５の見方（ビュー）をカテゴリ４を通し
て定義するだけで、各列５の扱いを応用プログラム毎に
変更することができる。具体的には、上記カテゴリ４を
カテゴリ関数を用いて実表３を構成する列５に適用する
ことにより、実表３上に直接保持しない列５が、あたか
も存在するかのように見せかけるものである。これによ
り、キーの並びの変更や集計レベルの選択等が可能とな
る。
ことにより、実表を仮想的な列５でアクセスすることが
可能となる。列５の見方（ビュー）をカテゴリ４を通し
て定義するだけで、各列５の扱いを応用プログラム毎に
変更することができる。具体的には、上記カテゴリ４を
カテゴリ関数を用いて実表３を構成する列５に適用する
ことにより、実表３上に直接保持しない列５が、あたか
も存在するかのように見せかけるものである。これによ
り、キーの並びの変更や集計レベルの選択等が可能とな
る。
【００１９】次に、多次元処理全体の処理の流れについ
て説明する。多次元データベースの世界で次元と呼ばれ
るものは、多くの場合階層的な構造を保持し、種々の階
層レベルでの検索や集計が可能である。例えば、個人名
を例にすると、その個人が会社に属している場合は、名
前が決まるとその人の属する課や部が一意に決まる。つ
まり、もし実表３の列５に個人名しか保持していない場
合でも、この個人名の階層構造が別に定義されていれ
ば、階層の上位レベルである部や課をキーとした検索や
集計処理が可能となる。本実施の形態１における明細Ｄ
Ｂシステムでは、これらの操作を明細ベースの実表３に
対して実行することができる。特に、このような多次元
データベースにおける次元と同様の機能を実現するため
に仮想的な列の階層構造であるカテゴリ４を導入するこ
とにより、生データである実表３の見方を自在に変える
ことができる。
て説明する。多次元データベースの世界で次元と呼ばれ
るものは、多くの場合階層的な構造を保持し、種々の階
層レベルでの検索や集計が可能である。例えば、個人名
を例にすると、その個人が会社に属している場合は、名
前が決まるとその人の属する課や部が一意に決まる。つ
まり、もし実表３の列５に個人名しか保持していない場
合でも、この個人名の階層構造が別に定義されていれ
ば、階層の上位レベルである部や課をキーとした検索や
集計処理が可能となる。本実施の形態１における明細Ｄ
Ｂシステムでは、これらの操作を明細ベースの実表３に
対して実行することができる。特に、このような多次元
データベースにおける次元と同様の機能を実現するため
に仮想的な列の階層構造であるカテゴリ４を導入するこ
とにより、生データである実表３の見方を自在に変える
ことができる。
【００２０】図３は多次元処理の概要を示すもので、３
は実表であり、当初は「メーカ」「日付」「売上」の集
計項目しか存在しなかったものとする。次に、「支店」
「製品」についても集計対象とする要求が発生し、階層
情報22のカテゴリ４に基づき、仮想的な列23が、あたか
も実表３に存在するかのように処理される。次に、実表
３の各集計項目についてそれぞれソートキーとしてソー
ト後集計することにより、実表３の全ての集計項目につ
いて集計した多次元集計結果24を得る。以上の動作は、
すべて応用プログラム25により制御される。
は実表であり、当初は「メーカ」「日付」「売上」の集
計項目しか存在しなかったものとする。次に、「支店」
「製品」についても集計対象とする要求が発生し、階層
情報22のカテゴリ４に基づき、仮想的な列23が、あたか
も実表３に存在するかのように処理される。次に、実表
３の各集計項目についてそれぞれソートキーとしてソー
ト後集計することにより、実表３の全ての集計項目につ
いて集計した多次元集計結果24を得る。以上の動作は、
すべて応用プログラム25により制御される。
【００２１】実表３を構成する列５は、大きく分けて二
つに分類される。一つは、マスタコードで表されるよう
な物の名前を識別するための情報を保持する列である。
例としては、社員コードや名前等が挙げられるが、これ
らは両方とも個人名を識別するために用いられる。二つ
めは、数値で表されるような物の状態を識別するための
情報を保持する列である。この例としては、売り値や販
売個数等が挙げられる。一般的な多次元データベースで
は、これらの前者を「次元」、後者を「変数」と呼び、
明確に扱いを分けているが、一般的なＳＱＬの世界及び
明細ＤＢシステムでは、これら両方が一つの行に混在す
る。なお、明細ＤＢシステムにおいてGROUPBYで集計処
理を行う場合、GROUP BYのキーに指定する列が次元、
集合関数に指定する列が変数に該当する。
つに分類される。一つは、マスタコードで表されるよう
な物の名前を識別するための情報を保持する列である。
例としては、社員コードや名前等が挙げられるが、これ
らは両方とも個人名を識別するために用いられる。二つ
めは、数値で表されるような物の状態を識別するための
情報を保持する列である。この例としては、売り値や販
売個数等が挙げられる。一般的な多次元データベースで
は、これらの前者を「次元」、後者を「変数」と呼び、
明確に扱いを分けているが、一般的なＳＱＬの世界及び
明細ＤＢシステムでは、これら両方が一つの行に混在す
る。なお、明細ＤＢシステムにおいてGROUPBYで集計処
理を行う場合、GROUP BYのキーに指定する列が次元、
集合関数に指定する列が変数に該当する。
【００２２】次に、カテゴリ４について詳細説明する。
実表３のある列５にカテゴリ４を適用することで、多次
元ＤＢにおける「次元」と同様の効果を得ることが可能
となる。カテゴリには、以下の情報が含まれている。 （１）カテゴリ名 （２）階層毎のレベル名、及びそのレベルに属する要素
一覧、及び要素間の順序関係 （３）レベル間の要素の関係一覧 （４）各レベルの特殊値（「ＡＬＬ」等）の具体値 カテゴリ名及びレベル名は、カテゴリ関数を適用する際
に用い、カテゴリ名はスキーマ内でユニークであり、レ
ベル名はカテゴリ内でユニークであれば良い。各レベル
の要素12は、検索や集計におけるキーとなる項目であ
り、同一レベルの要素間では順序を定義できる。但し、
この順序はROLLUP及びCUBE集計を行った場合のみ意味を
持ち、集計を行わない場合や単純なGROUP BYの場合に
は、通常のデータ型毎の順序が適用される。これによ
り、後述のロールアップ集計の結果出力順を利用者毎に
設定可能となる。
実表３のある列５にカテゴリ４を適用することで、多次
元ＤＢにおける「次元」と同様の効果を得ることが可能
となる。カテゴリには、以下の情報が含まれている。 （１）カテゴリ名 （２）階層毎のレベル名、及びそのレベルに属する要素
一覧、及び要素間の順序関係 （３）レベル間の要素の関係一覧 （４）各レベルの特殊値（「ＡＬＬ」等）の具体値 カテゴリ名及びレベル名は、カテゴリ関数を適用する際
に用い、カテゴリ名はスキーマ内でユニークであり、レ
ベル名はカテゴリ内でユニークであれば良い。各レベル
の要素12は、検索や集計におけるキーとなる項目であ
り、同一レベルの要素間では順序を定義できる。但し、
この順序はROLLUP及びCUBE集計を行った場合のみ意味を
持ち、集計を行わない場合や単純なGROUP BYの場合に
は、通常のデータ型毎の順序が適用される。これによ
り、後述のロールアップ集計の結果出力順を利用者毎に
設定可能となる。
【００２３】各レベルの要素定義時に一つ上位のレベル
の要素12との関係を定義することにより、カテゴリ４と
しての階層構造を定義する。この関係を定義することに
より、上位レベルでの検索や集計が可能となる。この機
能を積極的に使う方法として、列５の要素12の中で自分
が処理すべきものが限定される場合には、自分用のカテ
ゴリを用意し、必要な要素12のみをレベルの要素12とし
て定義することも可能である。
の要素12との関係を定義することにより、カテゴリ４と
しての階層構造を定義する。この関係を定義することに
より、上位レベルでの検索や集計が可能となる。この機
能を積極的に使う方法として、列５の要素12の中で自分
が処理すべきものが限定される場合には、自分用のカテ
ゴリを用意し、必要な要素12のみをレベルの要素12とし
て定義することも可能である。
【００２４】カテゴリ４内には、「ＡＬＬ」という特殊
値が論理的に存在するが、これはロールアップやキュー
ブ集計を実行した場合の「中計」や「大計」を表す値と
して用いられる。図４は、実表３とカテゴリ４との対応
付けを示したもので、実表３中の山田太郎はカテゴリ４
中に存在するので、そのまま対応付け可能である。
値が論理的に存在するが、これはロールアップやキュー
ブ集計を実行した場合の「中計」や「大計」を表す値と
して用いられる。図４は、実表３とカテゴリ４との対応
付けを示したもので、実表３中の山田太郎はカテゴリ４
中に存在するので、そのまま対応付け可能である。
【００２５】本実施の形態１における明細ＤＢシステム
では、実表３を構成する通常の列に対し、実際には存在
しない仮想的な列を実現するカテゴリ関数を提供する。
カテゴリ関数を利用するためには、前述のカテゴリ４を
定義した後に、それを適用する実表３に対して、列５と
カテゴリ４内のいずれかのレベルをマッピングさせるこ
とが必要である。一つの列５に対して見方を変えること
により、階層構造を複数定義することが可能であるた
め、カテゴリ４と列５の関係はN対１になる。これは、
名前という列に対して、「組織」と「役職」というよう
に全く異なる複数のカテゴリを適用できることを示す。
また一つのカテゴリ４内には複数のレベルを定義するこ
とが可能であり、その各レベルに対してカテゴリ関数を
適用できる。これは、組織というカテゴリの中には、
「部」と「課」と「名」という複数のレベルを定義で
き、その中のどのレベルでもカテゴリ関数を適用できる
ことを示す。
では、実表３を構成する通常の列に対し、実際には存在
しない仮想的な列を実現するカテゴリ関数を提供する。
カテゴリ関数を利用するためには、前述のカテゴリ４を
定義した後に、それを適用する実表３に対して、列５と
カテゴリ４内のいずれかのレベルをマッピングさせるこ
とが必要である。一つの列５に対して見方を変えること
により、階層構造を複数定義することが可能であるた
め、カテゴリ４と列５の関係はN対１になる。これは、
名前という列に対して、「組織」と「役職」というよう
に全く異なる複数のカテゴリを適用できることを示す。
また一つのカテゴリ４内には複数のレベルを定義するこ
とが可能であり、その各レベルに対してカテゴリ関数を
適用できる。これは、組織というカテゴリの中には、
「部」と「課」と「名」という複数のレベルを定義で
き、その中のどのレベルでもカテゴリ関数を適用できる
ことを示す。
【００２６】カテゴリ４内で定義した要素12間の順序14
は、カテゴリ関数を適用して得られた列に対してROLLUP
やCUBE集計を行った場合のみ有効である。また、カテゴ
リ関数はカテゴリ４内の各レベルの要素12に値をマッピ
ングするだけでなく、各レベルの副要素にもマッピング
することが可能である。
は、カテゴリ関数を適用して得られた列に対してROLLUP
やCUBE集計を行った場合のみ有効である。また、カテゴ
リ関数はカテゴリ４内の各レベルの要素12に値をマッピ
ングするだけでなく、各レベルの副要素にもマッピング
することが可能である。
【００２７】図５は列とカテゴリを適用することにより
得られる仮想的な列との関係を示したもので、名前から
組織（課）へのカテゴリ関数を適用することにより課名
の仮想的な列が生成され、名前から組織（部）へのカテ
ゴリ関数を適用することにより部名の仮想的な列が生成
されることを概念的に示したものである。
得られる仮想的な列との関係を示したもので、名前から
組織（課）へのカテゴリ関数を適用することにより課名
の仮想的な列が生成され、名前から組織（部）へのカテ
ゴリ関数を適用することにより部名の仮想的な列が生成
されることを概念的に示したものである。
【００２８】図６は列と仮想的な列との関係を具体的に
示したもので、列上の名前が、名前から組織（課）への
カテゴリ関数を適用することにより仮想的な列上に課名
として生成される様子を示している。
示したもので、列上の名前が、名前から組織（課）への
カテゴリ関数を適用することにより仮想的な列上に課名
として生成される様子を示している。
【００２９】本実施の形態１における明細ＤＢシステム
で提供するデータ型は、カテゴリの考え方に似た機能を
持つ「DATE型」も提供する。このDATE型は、日付を表す
データ型である。図７はDATE型の階層構造を示すもの
で、従来からの慣習による暗黙の関係による階層構造を
示している。
で提供するデータ型は、カテゴリの考え方に似た機能を
持つ「DATE型」も提供する。このDATE型は、日付を表す
データ型である。図７はDATE型の階層構造を示すもの
で、従来からの慣習による暗黙の関係による階層構造を
示している。
【００３０】実施の形態２．多次元的な集計処理の方法
として、ROLLUPとCUBE が挙げられるが、これらに本発
明を適用した実施の形態２について図に基づいて説明す
る。明細ＤＢシステムのデータベース言語の中のGROUP
BYにおいて、複数のキーを指定してグループ化を行っ
た場合、指定した複数のキーを一固まりとした集計処理
を行う（小計）だけである。それに対してROLLUPやCUBE
の集計では、指定した複数のキーのいずれかが一周り
（キーブレーク）すると、そこまでの集計処理をさらに
集計（中計や大計）し、結果として返すものである。RO
LLUPとCUBEの出力結果の違いを図８に示す。図中の
「＊」は、列に含まれる全ての要素を意味し、「ＡＬ
Ｌ」は、その列の要素全ての合計を意味する。図８の表
現例は、３次元（GROUP BY句のキーが３個）で階層関
係がないものを示す。
として、ROLLUPとCUBE が挙げられるが、これらに本発
明を適用した実施の形態２について図に基づいて説明す
る。明細ＤＢシステムのデータベース言語の中のGROUP
BYにおいて、複数のキーを指定してグループ化を行っ
た場合、指定した複数のキーを一固まりとした集計処理
を行う（小計）だけである。それに対してROLLUPやCUBE
の集計では、指定した複数のキーのいずれかが一周り
（キーブレーク）すると、そこまでの集計処理をさらに
集計（中計や大計）し、結果として返すものである。RO
LLUPとCUBEの出力結果の違いを図８に示す。図中の
「＊」は、列に含まれる全ての要素を意味し、「ＡＬ
Ｌ」は、その列の要素全ての合計を意味する。図８の表
現例は、３次元（GROUP BY句のキーが３個）で階層関
係がないものを示す。
【００３１】ROLLUPとCUBEの具体的な例を考えるため、
図９に示すカテゴリ４を持つ実表３を考える。また、実
表３の構造は図１０に示す様になっており、集計する一
単位となる複数の集計項目データから構成される明細デ
ータの順編成によるデータファイルとして構成されてい
る。また、データベース言語としてはSQLを使用してい
る。
図９に示すカテゴリ４を持つ実表３を考える。また、実
表３の構造は図１０に示す様になっており、集計する一
単位となる複数の集計項目データから構成される明細デ
ータの順編成によるデータファイルとして構成されてい
る。また、データベース言語としてはSQLを使用してい
る。
【００３２】図１０に示す実表３に対して、「片瀬支店
の１月から３月までの月別分野別売り上げ表」を得るた
めに、図１１に示すGROUP BY、ROLLUP、CUBEの３通り
の明細データベースの検索を指定する文を発行した場合
に得られる結果が図１２に示す一覧表である。図１２に
おいて、（ａ）が GROUP BYによる集計、（ｂ）がROL
LUPによる集計、（ｃ）がCUBEによる集計結果を示して
おり、（ｃ）においては、１Ｑ欄において、テレビ、ビ
デオ、洗濯機、冷蔵庫、ＡＶ、家電、１月〜３月の売上
のそれぞれの総合計が集計されている点が特徴である。
なお、図１１の各SQL文に示されている「ＣＡＴＥＧＯ
ＲＹ〜」がカテゴリ関数を示し、カテゴリ４による上位
層への関係付けが行われる。
の１月から３月までの月別分野別売り上げ表」を得るた
めに、図１１に示すGROUP BY、ROLLUP、CUBEの３通り
の明細データベースの検索を指定する文を発行した場合
に得られる結果が図１２に示す一覧表である。図１２に
おいて、（ａ）が GROUP BYによる集計、（ｂ）がROL
LUPによる集計、（ｃ）がCUBEによる集計結果を示して
おり、（ｃ）においては、１Ｑ欄において、テレビ、ビ
デオ、洗濯機、冷蔵庫、ＡＶ、家電、１月〜３月の売上
のそれぞれの総合計が集計されている点が特徴である。
なお、図１１の各SQL文に示されている「ＣＡＴＥＧＯ
ＲＹ〜」がカテゴリ関数を示し、カテゴリ４による上位
層への関係付けが行われる。
【００３３】ここで、多次元的な操作であるロールアッ
プやキューブを求めるための処理方法について説明す
る。ソート処理を中心にロールアップを求める方法は、
基本的にはソート処理を中心にＳＱＬのGROUP BYを行
う処理に似ており、入力データをソートした後キーブレ
ーク毎に集計処理を行うことでロールアップ集計を得ら
れる。ソート処理を中心にＮ次元のキューブを求めるた
めには、ロールアップ的な集計処理をＮ回繰り返すこと
で得ることができる。
プやキューブを求めるための処理方法について説明す
る。ソート処理を中心にロールアップを求める方法は、
基本的にはソート処理を中心にＳＱＬのGROUP BYを行
う処理に似ており、入力データをソートした後キーブレ
ーク毎に集計処理を行うことでロールアップ集計を得ら
れる。ソート処理を中心にＮ次元のキューブを求めるた
めには、ロールアップ的な集計処理をＮ回繰り返すこと
で得ることができる。
【００３４】まず、明細データに対して直接ロールアッ
プ的な集計処理を実行すると、集計オーバヘッドが大き
くなる可能性があるため、明細データの件数によって
は、第一段階として通常のGROUP BY集計を求めること
になる。図１２において、（ａ）では、テレビ、ビデ
オ、洗濯機、冷蔵庫、ＡＶ、家電、月の全ての集計項目
データを含む可能な全ての組み合わせごとに集計してあ
る。このGROUP BYしたデータ（または、明細データ）
に対して、第二段階として分野、月に対するロールアッ
プ集計を行うと、（ｂ）に示す通り、分野、月ごとに集
計される。このようなロールアップ操作を各次元毎に同
様の操作を行うと、最終段階では、全てのキューブ集計
結果が得られることになる。
プ的な集計処理を実行すると、集計オーバヘッドが大き
くなる可能性があるため、明細データの件数によって
は、第一段階として通常のGROUP BY集計を求めること
になる。図１２において、（ａ）では、テレビ、ビデ
オ、洗濯機、冷蔵庫、ＡＶ、家電、月の全ての集計項目
データを含む可能な全ての組み合わせごとに集計してあ
る。このGROUP BYしたデータ（または、明細データ）
に対して、第二段階として分野、月に対するロールアッ
プ集計を行うと、（ｂ）に示す通り、分野、月ごとに集
計される。このようなロールアップ操作を各次元毎に同
様の操作を行うと、最終段階では、全てのキューブ集計
結果が得られることになる。
【００３５】ここで、集計値がゼロの場合は集計値をゼ
ロとしてゼロデータを集計値として保持する。図１３に
おいて、辻堂支所と今泉支所が売上高ゼロの場合、売上
高ゼロのデータを追加して集計するゼロ集計をすること
ができる。このゼロ集計機能は、指定により実施するし
ないを選択することができる。
ロとしてゼロデータを集計値として保持する。図１３に
おいて、辻堂支所と今泉支所が売上高ゼロの場合、売上
高ゼロのデータを追加して集計するゼロ集計をすること
ができる。このゼロ集計機能は、指定により実施するし
ないを選択することができる。
【００３６】実施の形態３．本発明をパイプライン・マ
ージソーターに適用した場合について実施の形態３とし
て説明する。図１４はパイプライン・マージソーターに
おいて、CUBEによる集計を行うときのデータフローの主
要部分を示したものである。図において、31はGROUP B
Yによる集計を行った後のデータから集計対象とする要
素を選択しそれらの集計項目データをディスクバッファ
（図示せず）に格納したもので、このデータはＤＭＡ転
送によりパイプライン・マージソーター（図示せず）内
バッファに複数件のデータを一度に読み込む。パイプラ
イン・マージソーター内において射影処理を実行し、ソ
ートキーデータ（バッファ内左側）とユーザに返すデー
タ（バッファ内右側）にレコードの内容を拡張し32に示
す状態となる。次に、パイプライン・マージソーター内
のファームウェア（Ｆ／Ｗ）により、DMA転送時の射影
で空けられた隙間に、カテゴリ４を参照にしながら識別
記号としてのソート用順序キーや上位階層データがバッ
ファ内に書き込まれ33に示すバッファの状態になる。バ
ッファが全て埋まると、データはソート部34へ送られ、
バッファ左側のソートキー順にソートされる。カテゴリ
４から下位層データがバッファ内に書き込まれる場合に
は、書き込まれる位置が33に示す状態とは異なる位置に
なるだけで処理内容は同一である。
ージソーターに適用した場合について実施の形態３とし
て説明する。図１４はパイプライン・マージソーターに
おいて、CUBEによる集計を行うときのデータフローの主
要部分を示したものである。図において、31はGROUP B
Yによる集計を行った後のデータから集計対象とする要
素を選択しそれらの集計項目データをディスクバッファ
（図示せず）に格納したもので、このデータはＤＭＡ転
送によりパイプライン・マージソーター（図示せず）内
バッファに複数件のデータを一度に読み込む。パイプラ
イン・マージソーター内において射影処理を実行し、ソ
ートキーデータ（バッファ内左側）とユーザに返すデー
タ（バッファ内右側）にレコードの内容を拡張し32に示
す状態となる。次に、パイプライン・マージソーター内
のファームウェア（Ｆ／Ｗ）により、DMA転送時の射影
で空けられた隙間に、カテゴリ４を参照にしながら識別
記号としてのソート用順序キーや上位階層データがバッ
ファ内に書き込まれ33に示すバッファの状態になる。バ
ッファが全て埋まると、データはソート部34へ送られ、
バッファ左側のソートキー順にソートされる。カテゴリ
４から下位層データがバッファ内に書き込まれる場合に
は、書き込まれる位置が33に示す状態とは異なる位置に
なるだけで処理内容は同一である。
【００３７】バッファ左側のソートキー順にソートされ
た結果は35に示すバッファの状態になる。ここでまたＦ
／Ｗにより、集計処理が行われるが、ここではキーブレ
ークでの集計（ロールアップ集計）が行われる。最後に
バッファ内右側のレコードの内容をユーザに返すことに
より、製品、分野での集計が完了する。以上の処理を日
付、支店、メーカの集計対象として選択した全ての要素
について実行することによりキューブ処理が完了する。
た結果は35に示すバッファの状態になる。ここでまたＦ
／Ｗにより、集計処理が行われるが、ここではキーブレ
ークでの集計（ロールアップ集計）が行われる。最後に
バッファ内右側のレコードの内容をユーザに返すことに
より、製品、分野での集計が完了する。以上の処理を日
付、支店、メーカの集計対象として選択した全ての要素
について実行することによりキューブ処理が完了する。
【００３８】次に、実施の形態３の動作について説明す
る。図１５は、動作を説明する処理フローであり、先
ず、実表３の明細データから全ての集計項目データを含
む可能な全ての組み合わせごとに集計し集計データを作
成するGROUP BYを実行する（ステップＳ１）。次に、
集計項目データから集計対象とする集計項目データを選
択し、ディスクバッファに格納する（ステップＳ２）。
選択されなかった集計項目データは削除されるので、レ
コード長は縮小された状態となる。ここで、要素数が少
なく、選択せずに全ての集計項目データをディスクバッ
ファに格納することも可能であり、この場合にはカテゴ
リ４から下位層データを検索する必要はなく、上位層デ
ータのみの検索となる。
る。図１５は、動作を説明する処理フローであり、先
ず、実表３の明細データから全ての集計項目データを含
む可能な全ての組み合わせごとに集計し集計データを作
成するGROUP BYを実行する（ステップＳ１）。次に、
集計項目データから集計対象とする集計項目データを選
択し、ディスクバッファに格納する（ステップＳ２）。
選択されなかった集計項目データは削除されるので、レ
コード長は縮小された状態となる。ここで、要素数が少
なく、選択せずに全ての集計項目データをディスクバッ
ファに格納することも可能であり、この場合にはカテゴ
リ４から下位層データを検索する必要はなく、上位層デ
ータのみの検索となる。
【００３９】次に、射影処理によりソートキーデータと
ユーザに返すデータにレコードの内容を拡張しカテゴリ
の上位層又は下位層の集計項目データ及び順序キーを挿
入するスペースを設定する（ステップＳ３）。カテゴリ
を検索して上位層又は下位層の集計項目データとその順
序キーを上記スペースに挿入する（ステップＳ４）。順
序キーをソートキーとしてソートする（ステップＳ
５）。
ユーザに返すデータにレコードの内容を拡張しカテゴリ
の上位層又は下位層の集計項目データ及び順序キーを挿
入するスペースを設定する（ステップＳ３）。カテゴリ
を検索して上位層又は下位層の集計項目データとその順
序キーを上記スペースに挿入する（ステップＳ４）。順
序キーをソートキーとしてソートする（ステップＳ
５）。
【００４０】次に、集合演算によりソートキーの対象と
した集計項目データについて集計し集計用の行を追加す
る（ステップＳ６）。ここで、選択した要素の集計項目
データの全てについて集計処理を終了したかを判定し
（ステップＳ７）、終了していない場合はステップＳ３
に戻り、次に集計処理する集計項目データの順序キーを
ディスクバッファに格納する。終了した場合はステップ
Ｓ８に移り、選択した集計項目データについてのCUBEが
完成する。
した集計項目データについて集計し集計用の行を追加す
る（ステップＳ６）。ここで、選択した要素の集計項目
データの全てについて集計処理を終了したかを判定し
（ステップＳ７）、終了していない場合はステップＳ３
に戻り、次に集計処理する集計項目データの順序キーを
ディスクバッファに格納する。終了した場合はステップ
Ｓ８に移り、選択した集計項目データについてのCUBEが
完成する。
【００４１】上記の通り、データ長の比較的長い文字デ
ータをソートキーとせず、数字によるコードである順序
キーをソートキーとしてソートすることにより、より高
速にソート処理が可能である。
ータをソートキーとせず、数字によるコードである順序
キーをソートキーとしてソートすることにより、より高
速にソート処理が可能である。
【００４２】
【発明の効果】この発明は、以上説明したように構成さ
れているので、以下に示すような効果を奏する。
れているので、以下に示すような効果を奏する。
【００４３】集計項目データ間の階層構造を予め設定し
た階層構造情報テーブルを備えているので、集計項目デ
ータより上位層又は下位層の集計項目データについての
集計値を得ることができる。
た階層構造情報テーブルを備えているので、集計項目デ
ータより上位層又は下位層の集計項目データについての
集計値を得ることができる。
【００４４】また、明細データを全ての上記集計項目デ
ータを含む可能な全ての組み合わせごとに集計し集計デ
ータを作成するステップを設けたので、より高速に上位
層の集計項目データについての集計値を得ることができ
る。
ータを含む可能な全ての組み合わせごとに集計し集計デ
ータを作成するステップを設けたので、より高速に上位
層の集計項目データについての集計値を得ることができ
る。
【００４５】さらに、集計項目データに基づき上記階層
構造情報テーブルを参照して得られた集計項目データと
その識別記号を上記明細データに挿入するステップを設
けたので、上記識別記号をソートキーとしてソートする
ことができるので、より高速に上位層の集計項目データ
についての集計値を得ることができる。
構造情報テーブルを参照して得られた集計項目データと
その識別記号を上記明細データに挿入するステップを設
けたので、上記識別記号をソートキーとしてソートする
ことができるので、より高速に上位層の集計項目データ
についての集計値を得ることができる。
【００４６】また、集計項目データから集計対象とする
集計項目データを選択するステップを設けたので、集計
項目データより上位層又は下位層の集計項目データにつ
いての集計値をより高速に得ることができる。
集計項目データを選択するステップを設けたので、集計
項目データより上位層又は下位層の集計項目データにつ
いての集計値をより高速に得ることができる。
【００４７】さらにまた、階層構造情報テーブルには、
階層ごとのレベル名、そのレベルに属する要素名、それ
らの要素間の順序関係を含むように構成したので、集計
項目データより上位層又は下位層の集計項目データにつ
いての集計値を得ることができるとともに、要素間の順
序関係により集計のレベルを設定することができる。
階層ごとのレベル名、そのレベルに属する要素名、それ
らの要素間の順序関係を含むように構成したので、集計
項目データより上位層又は下位層の集計項目データにつ
いての集計値を得ることができるとともに、要素間の順
序関係により集計のレベルを設定することができる。
【００４８】また、明細データを任意の選択による上記
集計項目データを含む全ての組み合わせごとに集計する
ように構成したので、すべての検索条件に対応すること
ができる。
集計項目データを含む全ての組み合わせごとに集計する
ように構成したので、すべての検索条件に対応すること
ができる。
【００４９】さらに、集計値がゼロのときはゼロデータ
を集計値として保持するように構成したので、集計値が
ゼロであることを容易に把握することができる。
を集計値として保持するように構成したので、集計値が
ゼロであることを容易に把握することができる。
【図１】 この発明の実施の形態１を示す明細ＤＢシス
テムの構成図である。
テムの構成図である。
【図２】 この発明の実施の形態１を示すカテゴリの構
造図である。
造図である。
【図３】 この発明の実施の形態１を示す多次元処理の
概要説明図である。
概要説明図である。
【図４】 この発明の実施の形態１を示すカテゴリと実
表との関連を示す説明図である。
表との関連を示す説明図である。
【図５】 この発明の実施の形態１を示す列と仮想的な
列の構成図である。
列の構成図である。
【図６】 この発明の実施の形態１を示す列と仮想的な
列との関係を説明する説明図である。
列との関係を説明する説明図である。
【図７】 この発明の実施の形態１を示すＤＡＴＥ型の
階層構造を表す構造図である。
階層構造を表す構造図である。
【図８】 この発明の実施の形態２を示す集計方法の相
違を示す比較図である。
違を示す比較図である。
【図９】 この発明の実施の形態２を示すカテゴリの内
容を示す構成図である。
容を示す構成図である。
【図１０】 この発明の実施の形態２を示す明細データ
ファイルの構造図である。
ファイルの構造図である。
【図１１】 この発明の実施の形態２を示すＳＱＬ文の
リストである。
リストである。
【図１２】 この発明の実施の形態２を示す３種類の集
計結果を示す出力リストである。
計結果を示す出力リストである。
【図１３】 この発明の実施の形態２を示すゼロ集計の
説明図である。
説明図である。
【図１４】 この発明の実施の形態３を示すデータフロ
ー図である。
ー図である。
【図１５】 この発明の実施の形態３を示すフローチャ
ートである。
ートである。
３ 実表（明細データ）、４ カテゴリ（階層構造情報
テーブル）、１２ 要素。
テーブル）、１２ 要素。
Claims (7)
- 【請求項１】 集計する一単位となる複数の集計項目デ
ータから構成される明細データの順編成によるデータフ
ァイルと上記集計項目データ間の階層構造を予め設定し
た階層構造情報テーブルとを備え、上記集計項目データ
に基づき上記階層構造情報テーブルを参照してその集計
項目データより上位層又は下位層の集計項目データを検
索するステップ、得られた集計項目データをキーとして
上記明細データをソートし上記集計項目データ単位に集
計処理することを特徴とするデータ処理方法。 - 【請求項２】 集計する一単位となる複数の集計項目デ
ータから構成される明細データの順編成によるデータフ
ァイルと上記集計項目データ間の階層構造を予め設定し
た階層構造情報テーブルとを備え、上記明細データを全
ての上記集計項目データを含む可能な全ての組み合わせ
ごとに集計し集計データを作成するステップ、上記集計
項目データに基づき上記階層構造情報テーブルを参照し
てその集計項目データより上位層の集計項目データを検
索するステップ、得られた集計項目データをキーとして
上記集計データをソートし上記集計項目データ単位に集
計処理することを特徴とするデータ処理方法。 - 【請求項３】 集計する一単位となる複数の集計項目デ
ータから構成される明細データの順編成によるデータフ
ァイルと上記集計項目データ間の階層構造を予め設定し
た階層構造情報テーブルとを備え、上記明細データを全
ての上記集計項目データを含む可能な全ての組み合わせ
ごとに集計し集計データを作成するステップ、上記集計
項目データに基づき上記階層構造情報テーブルを参照し
てその集計項目データより上位層の集計項目データを検
索するステップ、得られた集計項目データとその識別記
号を上記明細データに挿入するステップ、上記識別記号
をキーとして上記集計データをソートし上記集計項目デ
ータ単位に集計処理することを特徴とするデータ処理方
法。 - 【請求項４】 集計する一単位となる複数の集計項目デ
ータから構成される明細データの順編成によるデータフ
ァイルと上記集計項目データ間の階層構造を予め設定し
た階層構造情報テーブルとを備え、上記明細データを全
ての上記集計項目データを含む可能な全ての組み合わせ
ごとに集計し集計データを作成するステップ、上記集計
項目データから集計対象とする集計項目データを選択す
るステップ、上記集計項目データに基づき上記階層構造
情報テーブルを参照してその集計項目データより上位層
又は下位層の集計項目データを検索するステップ、得ら
れた集計項目データとその識別記号を上記明細データに
挿入するステップ、上記識別記号をキーとして上記集計
データをソートし上記集計項目データ単位に集計処理す
ることを特徴とするデータ処理方法。 - 【請求項５】 上記階層構造情報テーブルには、階層ご
とのレベル名、そのレベルに属する要素名、それらの要
素間の順序関係を含むことを特徴とする請求項１〜請求
項４のいずれかに記載のデータ処理方法。 - 【請求項６】 予め設定された順序により配設された要
素に含まれる上記明細データを任意の選択による上記集
計項目データを含む全ての組み合わせごとに集計するこ
とを特徴とする請求項１〜請求項５のいずれかに記載の
データ処理方法。 - 【請求項７】 上記集計処理による集計値がゼロのとき
はゼロデータを集計値として保持することを特徴とする
請求項１〜請求項６のいずれかに記載のデータ処理方
法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9104830A JPH10301935A (ja) | 1997-04-22 | 1997-04-22 | データ処理方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9104830A JPH10301935A (ja) | 1997-04-22 | 1997-04-22 | データ処理方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH10301935A true JPH10301935A (ja) | 1998-11-13 |
Family
ID=14391304
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP9104830A Pending JPH10301935A (ja) | 1997-04-22 | 1997-04-22 | データ処理方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH10301935A (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2000194710A (ja) * | 1998-12-25 | 2000-07-14 | Mitsubishi Electric Corp | 多次元デ―タベ―スにおける木構造をもつ概念デ―タの合成装置並びにその方法 |
| JP2002207768A (ja) * | 2001-01-10 | 2002-07-26 | Shinseiki Technology:Kk | 情報処理システム及びその方法、並びにコンピュータ上で動作する情報処理プログラムを記録した記録媒体 |
| US6738761B1 (en) | 1999-09-17 | 2004-05-18 | Nec Corporation | Information processing system capable of indicating tendency to change |
| US11042569B2 (en) | 2017-09-29 | 2021-06-22 | Oracle International Corporation | System and method for load, aggregate and batch calculation in one scan in a multidimensional database environment |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH06274387A (ja) * | 1993-03-23 | 1994-09-30 | Nri & Ncc Co Ltd | データベースからのデータ抽出方法 |
| JPH08329101A (ja) * | 1995-05-30 | 1996-12-13 | Fujitsu Ltd | データベースシステム |
-
1997
- 1997-04-22 JP JP9104830A patent/JPH10301935A/ja active Pending
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH06274387A (ja) * | 1993-03-23 | 1994-09-30 | Nri & Ncc Co Ltd | データベースからのデータ抽出方法 |
| JPH08329101A (ja) * | 1995-05-30 | 1996-12-13 | Fujitsu Ltd | データベースシステム |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2000194710A (ja) * | 1998-12-25 | 2000-07-14 | Mitsubishi Electric Corp | 多次元デ―タベ―スにおける木構造をもつ概念デ―タの合成装置並びにその方法 |
| US6738761B1 (en) | 1999-09-17 | 2004-05-18 | Nec Corporation | Information processing system capable of indicating tendency to change |
| JP2002207768A (ja) * | 2001-01-10 | 2002-07-26 | Shinseiki Technology:Kk | 情報処理システム及びその方法、並びにコンピュータ上で動作する情報処理プログラムを記録した記録媒体 |
| US11042569B2 (en) | 2017-09-29 | 2021-06-22 | Oracle International Corporation | System and method for load, aggregate and batch calculation in one scan in a multidimensional database environment |
| US11789978B2 (en) | 2017-09-29 | 2023-10-17 | Oracle International Corporation | System and method for load, aggregate and batch calculation in one scan in a multidimensional database environment |
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