JPH01144136A - Data access system - Google Patents

Data access system

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JPH01144136A
JPH01144136A JP62303532A JP30353287A JPH01144136A JP H01144136 A JPH01144136 A JP H01144136A JP 62303532 A JP62303532 A JP 62303532A JP 30353287 A JP30353287 A JP 30353287A JP H01144136 A JPH01144136 A JP H01144136A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
data
continuous
discrete
attributes
attribute value
Prior art date
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Pending
Application number
JP62303532A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Kyoji Kawagoe
恭二 川越
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
NEC Corp
Original Assignee
NEC Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by NEC Corp filed Critical NEC Corp
Priority to JP62303532A priority Critical patent/JPH01144136A/en
Publication of JPH01144136A publication Critical patent/JPH01144136A/en
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  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

PURPOSE:To realize a highly effective data access system by performing the accesses to plural attributes in two times, i.e., the continuous and discrete accesses regardless of the number of attributes. CONSTITUTION:When data are stored, the data given from outside are sent to a data value memory part 11. An attribute value separating part 12 divides the attribute value of the data stored in the part 11 into the continuous and discrete attributes. The separated continuous attribute value is stored into a continuous multi-dimensional data table 14 via a continuous attribute value storing part 13. Then the continuous attribute value is stored in a discrete multi-dimensional data table 16 via a discrete attribute value storing part 15 based on the control value used by the part 13 for storage and the discrete attribute value. Thus the data accesses using plural attributes are possible with high efficiency.

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、データアクセス方式に関し、特にファイルを
有する計算機システムにおけるデータアクセス方式に関
する。
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION [Field of Industrial Application] The present invention relates to a data access method, and particularly to a data access method in a computer system having files.

〔従来の技術〕[Conventional technology]

従来、ファイルを用いたデータアクセス方式においては
、データをあらかじめ定められたキー属性値の昇順ある
いは降順にファイル内に蓄積する。
Conventionally, in a data access method using a file, data is stored in a file in ascending or descending order of predetermined key attribute values.

データがキー属性だけでなくキー属性値以外の属性値を
含んでいるときに、キー属性以外の属性をアクセスする
にはデータを最初から順に、条件を満足するキー属性で
ない属性の値が現れるまで読む必要がある。
To access attributes other than key attributes when the data contains not only key attributes but also attribute values other than key attribute values, access the data sequentially from the beginning until a value of the non-key attribute that satisfies the condition appears. Must read.

この問題を解決するために、キー属性以外の属性の索引
を持ち、その索引からデータをアクセスする方式がある
To solve this problem, there is a method of having an index for attributes other than key attributes and accessing data from that index.

〔発明が解決しようとする問題点〕[Problem that the invention seeks to solve]

しかし、上述の方式においては、属性の索引ファイルが
属性ごとに存在するために、複数の属性を用いたデータ
アクセスには処理時間の増加が発生する他、全体のファ
イル容量の増加等の欠点がある。
However, in the above method, since an attribute index file exists for each attribute, data access using multiple attributes increases processing time and has drawbacks such as an increase in the overall file size. be.

本発明の目的は、このような従来の方式の問題点を解決
し、複数の属性を用いたデータアクセスを効率よく行う
アクセス方式を提供することにある0 〔問題点を解決するための手段〕 本発明のデータアクセス方式は1個またはそれ以上の個
数の属性値からなるデータを保持するファイルをアクセ
スする情報処理装置のデータアクセス方式において、 データ蓄積の際に、蓄積すべき個々のデータを複数個の
連続属性値と複数個の離散属性値に分割する手段と、前
記連続属性値について多次元データ表へ蓄積する手段と
、前記多次元データ表へ保存したのちさらに離散属性値
により多次元データ表へ保存する手段とを有している。
An object of the present invention is to solve the problems of such conventional methods and to provide an access method that efficiently accesses data using a plurality of attributes. [Means for solving the problems] The data access method of the present invention is a data access method for an information processing device that accesses a file holding data consisting of one or more attribute values. means for dividing the continuous attribute values into a plurality of continuous attribute values and a plurality of discrete attribute values; means for storing the continuous attribute values in a multidimensional data table; It has a means for saving it to a table.

〔作用〕[Effect]

本発明によれば、データを構成する属性値を連続型と離
散型に分類し、連続型の属性についてまず多次元ファイ
ルへ蓄積し、そののち離散型の属性について多次元ファ
イルへの蓄積を行う。このため、領域アクセスが行われ
る連続型属性については直接にデータを得ることができ
、また特定の値が指定されるアクセスが行われる離散i
属性については、連続型属性についてのアクセスが行わ
れたあとで直接にデータをアクセスすることができる。
According to the present invention, attribute values constituting data are classified into continuous type and discrete type, and continuous type attributes are first stored in a multidimensional file, and then discrete type attributes are stored in a multidimensional file. . For this reason, data can be obtained directly for continuous attributes that are accessed, and for discrete attributes that are accessed with specific values.
For attributes, data can be accessed directly after the continuous attribute has been accessed.

〔実施例〕〔Example〕

以下、本発明の実施例について図面を参照して説明する
Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.

第1図は、本発明の一実施例であるデータアクセス方式
を示すブロック図である。第1図において、本発明の一
実施例はデータを蓄積する際に、まず外部からデータを
データ値記憶部11に転送する。属性値分離部12では
データ値記憶部11のデータの中の属性値を連続型属性
と離散型属性とに分割する。分割された連続型属性値は
連続型属性値蓄積部13で連続型多次元データ表14へ
保存される。多次元データ表の例としては、グリッドフ
ァイ/I/ (Nievergel t 、 J他 t
he Grid File:An Adaptable
 Symmetric Multi −Key Fil
eStructure、 ACM  ’I’rans、
 on Database  8ystems9、x、
pp、4c+a−so6(t9s4))を用いることが
できる。例えば、第2図に示す8個のデータの連続型属
性値A1とA2とを保存するためには、第3図に示すグ
リッドファイルを用いればよい。
FIG. 1 is a block diagram showing a data access method according to an embodiment of the present invention. In FIG. 1, one embodiment of the present invention first transfers data from the outside to a data value storage unit 11 when storing data. The attribute value separation unit 12 divides the attribute values in the data in the data value storage unit 11 into continuous attributes and discrete attributes. The divided continuous attribute values are stored in the continuous multidimensional data table 14 in the continuous attribute value storage section 13. An example of a multidimensional data table is Grid Phi/I/ (Niebergel t, J et al.
he Grid File: An Adaptable
Symmetric Multi-Key Fill
eStructure, ACM 'I'rans,
on Database 8systems9,x,
pp, 4c+a-so6(t9s4)) can be used. For example, in order to save the continuous attribute values A1 and A2 of the eight pieces of data shown in FIG. 2, the grid file shown in FIG. 3 may be used.

このグリッドファイルは、属性A1とA2の各々につい
て属性値の境界を示す値によって各グリッドを特定し、
個々のグリッドには離散型属性の保存のための管理値を
保存する。もちろんのことであるが、連続型多次元デー
タ表に連続属性値を保存することができるが、別途デー
タを蓄積するファイルを用いるために、この例でのよう
に離散型属性用の管理値のみでよい。
This grid file specifies each grid by a value indicating the boundary of attribute values for each of attributes A1 and A2,
Each grid stores management values for storing discrete attributes. Of course, continuous attribute values can be stored in a continuous multidimensional data table, but since a separate data storage file is used, only management values for discrete attributes can be saved as in this example. That's fine.

連続型属性値蓄積部13で保存するときに用いた管理値
と分割された離散型属性値とを使用して離散型属性値蓄
積部15で離散型多次元データ表16へ保存される。こ
こで使用する多次元データ表の例としては、先はどのグ
リッドファイ・ルを使用することができる。第2図(示
したデータ例について、離散型多次元データ表での保存
例を第4図に示す。第4図では、第2図に示したデータ
のうち最初の3つのデータの保存状態を示している。
Using the management values used when storing in the continuous attribute value storage section 13 and the divided discrete attribute values, the discrete attribute value storage section 15 stores them in the discrete multidimensional data table 16. As an example of the multidimensional data table used here, any grid file can be used. Figure 2 (For the data example shown, Figure 4 shows an example of how it is stored in a discrete multidimensional data table. Figure 4 shows the storage status of the first three data shown in Figure 2. It shows.

第4図が示すように離散型の多次元ゾーン表では、連続
型データ表のグリッドごとに管理され、連続型属性の保
存の際に使用した管理値を用いてその保存場所が決定さ
れる。保存する場所を決める方法の例としては、管理値
を直接に離散型データ表の先頭からの番地とする方法が
ある。その他の例としては、管理値のハツシング値を離
散型データ表の先頭からの番地とする方法である。離散
型データ表の各グリッドには、この表に対応したデータ
を蓄積するファイル内の番地が格納される。この番地は
、ファイル内の空き領域を示す番地のなかから選択され
る。
As shown in FIG. 4, the discrete multidimensional zone table is managed for each grid of the continuous data table, and the storage location is determined using the management value used when saving the continuous attribute. An example of a method for determining the storage location is to directly set the management value as the address from the beginning of the discrete data table. Another example is a method in which the hashing value of the management value is the address from the beginning of the discrete data table. Each grid of the discrete data table stores an address in a file that stores data corresponding to this table. This address is selected from addresses indicating free areas within the file.

求められた番地のなかにデータ蓄積部17でデータをデ
ィスク装置18に蓄積する。
The data storage section 17 stores the data in the disk device 18 at the obtained address.

次に、データを取り出すときを説明する。データ取り出
し条件は、条件記憶域21に転送される。
Next, we will explain how to extract data. The data retrieval conditions are transferred to the condition storage area 21.

条件チエツク部22で条件のなかの連続型属性と離散型
属性に関する条件に分割される。条件に連続型属性に関
する条件が含まれるときKは、連続型属性についての条
件がすべて連続型属性アクセス部23に渡され、連続型
多次元データ表から指定条件よシ管理値が取り出される
。多次元データ表の利用は、たとえば、第2図に示した
例でグリッドファイルを使用したときにはAI、A2の
境界をデータの連続属性値と比較し、この属性を含むグ
リッドを求めればよい。グリッドが求まれば、そのグリ
ッドの管理値は容易に取)出すことができる。第5図に
示す取り出し条件のときには、A2の条件よジグリッド
2と5が求まシ、管理値に2(=4)とに5(=14)
が得られる。
The condition check unit 22 divides the conditions into conditions related to continuous attributes and discrete attributes. When the conditions include conditions related to continuous attributes, all conditions related to continuous attributes are passed to the continuous attribute access unit 23, and management values according to the specified conditions are extracted from the continuous multidimensional data table. To use a multidimensional data table, for example, when a grid file is used in the example shown in FIG. 2, the boundaries of AI and A2 can be compared with the continuous attribute values of the data to find a grid that includes these attributes. Once the grid is determined, the control values for that grid can be easily obtained. When the extraction conditions shown in Fig. 5 are used, digrids 2 and 5 are found based on the condition of A2, and the control value is 2 (=4) and the control value is 5 (=14).
is obtained.

取り出し条件に連続型属性が含まれていないときや、連
続型属性アクセスが終了したときKは、離散型アクセス
部24で離散型に関する条件を用いて番地が取り出され
る。離散型多次元データ表16のアクセスは連続型の場
合と同じようKすればよい。第5図の条件では、連続型
アクセス部23で得られた管理値klとに2が離散型ア
クセス部24で使用される。まず、klについて、kl
で示される番地から始まる離散型多次元データ表につい
て離散型属性条件を使用してアクセスが行われ、グリッ
ドに1,1が求まる。そのグリッドに保存された番地G
l(=2)が求めるデータを蓄積している領域のひとつ
となる。次に%に2についてもグリッドとそのなかの番
地G2 (=6 )が求まる。G2で示される番地の領
域が条件を満足するデータを含んでいる。データ取り出
し部25で01と02の領域が取り出され、これらの領
域内の条件を満足するデータが外部へ転送される。
When the retrieval condition does not include a continuous type attribute or when the continuous type attribute access is completed, the address of K is retrieved by the discrete type access unit 24 using the condition related to the discrete type. The discrete type multidimensional data table 16 can be accessed by K in the same way as in the case of the continuous type. Under the conditions shown in FIG. 5, the management value kl obtained by the continuous access unit 23 and 2 are used in the discrete access unit 24. First, regarding kl, kl
The discrete multidimensional data table starting from the address indicated by is accessed using the discrete attribute condition, and 1, 1 is found in the grid. Address G stored in that grid
l (=2) is one of the areas that accumulates the required data. Next, for %2, the grid and the address G2 (=6) within it are found. The area at the address indicated by G2 contains data that satisfies the condition. The data retrieval unit 25 retrieves areas 01 and 02, and data satisfying the conditions within these areas is transferred to the outside.

これまでの説明では、離散型属性や連続型属性を定義し
なかりたが、この違いは属性へのアクセスの違いであシ
、さきに述べた領域アクセスの頻度が高い属性を連続型
属性と呼び、完全な属性値を直接に指定されることの頻
度が高い属性を離散型属性と呼ぶ。
In the explanation so far, we have not defined discrete attributes or continuous attributes, but this difference is due to the difference in access to attributes, and the attributes that are accessed frequently are defined as continuous attributes. Attributes whose complete attribute values are frequently specified are called discrete attributes.

〔発明の効果〕〔Effect of the invention〕

以上説明したように、本発明のデータアクセス方式は、
これまでのデータアクセス方法に比べて、複数の属性に
対するアクセスを属性の個数に依存せずに連続型アクセ
スと離散型アクセスの2度のアクセスで済むために、効
率よいアクセスが可能である。また、多次元データ表は
、連続−1離散型の両者共に、計算機の1次記憶に保存
することができるほど小容量であるという利点がある。
As explained above, the data access method of the present invention is
Compared to conventional data access methods, efficient access is possible because access to multiple attributes requires only two accesses: continuous access and discrete access, regardless of the number of attributes. Furthermore, both continuous and one-discrete multidimensional data tables have the advantage of having a small capacity that can be stored in the primary memory of a computer.

【図面の簡単な説明】[Brief explanation of the drawing]

第1図は本発明の一実施例を示すブロック図、第2図は
本実施例に使用するデータの例を示す図、第3図は本実
施例に使用する蓄積しようとするデータの連続型データ
表での保存を示す図、第4図は本実施例に使用する蓄積
しようとするデータの離散型データ表での保存を示す図
、第5図は本実施例に使用する取り出し条件の例を示す
図である。 11・・・・・・データ値記憶部、12・・・・・・属
性値分離部、13・・・・・・連続型属性値蓄積部、1
4・・・・・・連続型多次元データ表、15・・・・・
・離散型属性値蓄積部。 16・・・・・・離散型多次元データ表、17・・・・
・・データ蓄積部、18・・・・・・ディスク装置、2
1・・・・・・条件記憶域、22・・・・・・条件チエ
ツク部、23・・・・・・連続型属性アクセス部、24
・・・・・・離散型アクセス部、25・・・・・・デー
タ取り出し部。 代理人 弁理士  内 原   晋 第2図 A2                グゾツV771
tし$3M
Fig. 1 is a block diagram showing an embodiment of the present invention, Fig. 2 is a diagram showing an example of data used in this embodiment, and Fig. 3 is a continuous type of data to be stored used in this embodiment. Figure 4 is a diagram showing storage in a data table, Figure 4 is a diagram showing storage in a discrete data table of data to be accumulated used in this example, Figure 5 is an example of retrieval conditions used in this example FIG. 11... Data value storage unit, 12... Attribute value separation unit, 13... Continuous attribute value storage unit, 1
4... Continuous multidimensional data table, 15...
・Discrete attribute value storage unit. 16... Discrete multidimensional data table, 17...
...Data storage unit, 18...Disk device, 2
1... Condition storage area, 22... Condition check section, 23... Continuous attribute access section, 24
. . . Discrete type access section, 25 . . . Data retrieval section. Agent Patent Attorney Susumu Uchihara Diagram 2 A2 Guzotsu V771
$3M

Claims (1)

【特許請求の範囲】[Claims] 1個またはそれ以上の個数の属性値からなるデータを保
持するファイルをアクセスする情報処理装置のデータア
クセス方式において、データ蓄積の際に、蓄積すべき個
々のデータを複数個の連続属性値と複数個の離散属性値
に分割する手段と、前記連続属性値について多次元デー
タ表へ蓄積する手段と、前記多次元データ表へ保存した
のちさらに離散属性値により多次元データ表へ保存する
手段とを備え、データを効率よく取り出すことを可能と
しているデータアクセス方式
In a data access method for an information processing device that accesses a file that holds data consisting of one or more attribute values, when data is stored, individual data to be stored is combined with a plurality of continuous attribute values and a plurality of continuous attribute values. means for dividing the continuous attribute values into discrete attribute values; means for storing the continuous attribute values in a multidimensional data table; and means for storing the continuous attribute values in the multidimensional data table and then further storing the discrete attribute values in the multidimensional data table. A data access method that enables efficient data retrieval
JP62303532A 1987-11-30 1987-11-30 Data access system Pending JPH01144136A (en)

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