JP2003526159A - 多次元データベースおよび統合集約サーバ - Google Patents

多次元データベースおよび統合集約サーバ

Info

Publication number
JP2003526159A
JP2003526159A JP2001565050A JP2001565050A JP2003526159A JP 2003526159 A JP2003526159 A JP 2003526159A JP 2001565050 A JP2001565050 A JP 2001565050A JP 2001565050 A JP2001565050 A JP 2001565050A JP 2003526159 A JP2003526159 A JP 2003526159A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
data
aggregation
relational
dbms
store
Prior art date
Legal status (The legal status 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 status listed.)
Granted
Application number
JP2001565050A
Other languages
English (en)
Other versions
JP5242875B2 (ja
Inventor
バカラシュ，リューヴェン
シャケド，ガイ
カスピ，ジョゼフ
Original Assignee
ハイパーロール・イスラエル・リミテッド
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
Family has litigation
First worldwide family litigation filed litigation Critical https://patents.darts-ip.com/?family=27058253&utm_source=google_patent&utm_medium=platform_link&utm_campaign=public_patent_search&patent=JP2003526159(A) "Global patent litigation dataset” by Darts-ip is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Priority claimed from US09/514,611 external-priority patent/US6434544B1/en
Application filed by ハイパーロール・イスラエル・リミテッド filed Critical ハイパーロール・イスラエル・リミテッド
Publication of JP2003526159A publication Critical patent/JP2003526159A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP5242875B2 publication Critical patent/JP5242875B2/ja
Anticipated expiration legal-status Critical
Expired - Fee Related legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C03—GLASS; MINERAL OR SLAG WOOL
    • C03B—MANUFACTURE, SHAPING, OR SUPPLEMENTARY PROCESSES
    • C03B37/00—Manufacture or treatment of flakes, fibres, or filaments from softened glass, minerals, or slags
    • C03B37/01—Manufacture of glass fibres or filaments
    • C03B37/02—Manufacture of glass fibres or filaments by drawing or extruding, e.g. direct drawing of molten glass from nozzles; Cooling fins therefor
    • C03B37/025—Manufacture of glass fibres or filaments by drawing or extruding, e.g. direct drawing of molten glass from nozzles; Cooling fins therefor from reheated softened tubes, rods, fibres or filaments, e.g. drawing fibres from preforms
    • C03B37/027—Fibres composed of different sorts of glass, e.g. glass optical fibres
    • C03B37/02718—Thermal treatment of the fibre during the drawing process, e.g. cooling
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/28—Databases characterised by their database models, e.g. relational or object models
    • G06F16/283—Multi-dimensional databases or data warehouses, e.g. MOLAP or ROLAP
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C03—GLASS; MINERAL OR SLAG WOOL
    • C03B—MANUFACTURE, SHAPING, OR SUPPLEMENTARY PROCESSES
    • C03B2203/00—Fibre product details, e.g. structure, shape
    • C03B2203/36—Dispersion modified fibres, e.g. wavelength or polarisation shifted, flattened or compensating fibres (DSF, DFF, DCF)
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C03—GLASS; MINERAL OR SLAG WOOL
    • C03B—MANUFACTURE, SHAPING, OR SUPPLEMENTARY PROCESSES
    • C03B2205/00—Fibre drawing or extruding details
    • C03B2205/42—Drawing at high speed, i.e. > 10 m/s
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C03—GLASS; MINERAL OR SLAG WOOL
    • C03B—MANUFACTURE, SHAPING, OR SUPPLEMENTARY PROCESSES
    • C03B2205/00—Fibre drawing or extruding details
    • C03B2205/55—Cooling or annealing the drawn fibre prior to coating using a series of coolers or heaters
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC
    • Y10S—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10S707/00—Data processing: database and file management or data structures
    • Y10S707/99931—Database or file accessing
    • Y10S707/99933—Query processing, i.e. searching
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC
    • Y10S—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10S707/00—Data processing: database and file management or data structures
    • Y10S707/99931—Database or file accessing
    • Y10S707/99933—Query processing, i.e. searching
    • Y10S707/99935—Query augmenting and refining, e.g. inexact access
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC
    • Y10S—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10S707/00—Data processing: database and file management or data structures
    • Y10S707/99941—Database schema or data structure
    • Y10S707/99943—Generating database or data structure, e.g. via user interface

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Materials Engineering (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Geochemistry & Mineralogy (AREA)
  • General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Organic Chemistry (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Thermal Sciences (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

(57)【要約】 多次元データベース（ＭＤＤＢ）中のデータ要素を集約するための改良型の方法および装置。本発明の一態様では、この装置は、従来のＯＬＡＰシステムにプラグインしてシステム性能の大きな向上を達成することのできる高性能スタンドアロン（すなわち外部）集約サーバの形で実現される。本発明の原理によれば、このスタンドアロン集約サーバは、スケーラブルなＭＤＤＢおよび高性能の集約エンジンを備え、これらは集約サーバのモジュラー・アーキテクチャに統合される。本発明のスタンドアロン集約サーバは、平衡のとれたローディングおよび処理のためにデータ要素を複数のプロセッサ間に一様に分散させることができ、したがって非常にスケーラブルである。本発明のスタンドアロン集約サーバを使用して、（ｉ）オンライン分析処理（ＯＬＡＰ）操作をサポートするための改良型のＭＤＤＢと、（ｉｉ）ウェブ対応クライアント・マシンによるオンライン情報探索操作をサポートするための改良型のインターネットＵＲＬディレクトリと、（ｉｉｉ）ＭＤＤＢ中に反映された情報の複雑な状態に応答したリアルタイムの処理制御をサポートするためのＭＤＤＢベースの様々なタイプのシステムとを実現することができる。本発明の別の態様では、この装置は、データベース管理システム（ＤＢＭＳ）内に統合される。この改良型のＤＢＭＳを使用して、システム性能（例えばアクセス／探索時間の短縮）、ユーザ・フレキシビリティ、および使いやすさの大きな向上を達成することができる。本発明の改良型のＤＢＭＳシステムを使用して、オンライン分析処理（ＯＬＡＰ）操作をサポートするための改良型のデータ・ウェアハウスを実現することができ、あるいは、改良型の情報データベース・システムやオペレーショナル・データベース・システムなどを実現することができる。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】現況技術の簡単な説明 ますます競争的になりつつある今日の市場で迅速に決然と行動できることは、
組織の成功にとってクリティカルである。会社に入手可能な情報の量は急速に増
加しており、圧倒されることがたびたびである。このおびただしい量のデータを
効果的かつ効率的に管理し、この情報を用いてビジネスの決定を下そうとする組
織は、市場における大きな競争的利点を認識するであろう。
【０００２】 データ・ウェアハウジング、すなわち企業全体のデータ・ストアを生み出すこ
とは、この多量のデータを管理することに向けた第１のステップである。データ
・ウェアハウスは、多様なオペレーショナル・システムから抽出したデータをま
とめたバージョンを記憶する単一の中心位置を提供するので、多くの情報送達シ
ステムに不可欠な部分になりつつある。この数年にわたり、オープン・コンピュ
ーティング・システムの価格、スケーラビリティ、および頑強性は、データ・ウ
ェアハウジングを情報技術ＣＩＴ戦略の中心コンポーネントにした。データ統合
およびデータ・ウェアハウス構築の方法についての詳細は、ｈｔｔｐ：／／ｗｗ
ｗ．ａｃｘｉｏｍ．ｃｏｍ／ｗｈｉｔｅｐａｐｅｒｓ／ｗｐ−１１．ａｓｐで発
行されている、Ｌｏｕｉｓ ＲｏｌｌｌｅｉｇｈおよびＪｏｅ Ｔｈｏｍａｓに
よる「Ｄａｔａ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ：Ｔｈｅ Ｗａｒｅｈｏｕｓｅ Ｆｏ
ｕｎｄａｔｉｏｎ」という題名の白書にみることができる。
【０００３】 データ・ウェアハウスの構築は、それ自体で特別な困難があり（例えば共通デ
ータ・モデルや共通ビジネス辞書などの使用）、複雑な試みである。しかし、単
にデータ・ウェアハウスを有するだけでは、しばしば先触れされるデータ・ウェ
アハウジングのビジネス利益が組織にもたらされることはない。トランザクショ
ナル・システムから意思決定者までのサプライ・チェーンを完全なものにするに
は、組織は、知識労働者がこれらのウェアハウスに記憶された情報に基づいて戦
略的かつ戦術的な決定を下すことのできるシステムを供給する必要がある。これ
らの決定サポート・システムは、オンライン分析処理（ＯＬＡＰ）システムと呼
ばれる。ＯＬＡＰシステムでは、知識労働者が、特定の問題または特定の種類の
照会への分析的洞察を提供するために、なじみのあるビジネス用語を使用して直
感的かつ迅速かつフレキシブルにオペレーショナル・データを操作することがで
きる。例えば、ＯＬＡＰシステムを使用することにより、意思決定者は、顧客（
またはビジネス）次元に沿って情報を「スライシングおよびダイシング」し、ビ
ジネス・メトリックスを製品ごとに、また時間を通して見ることができる。ビジ
ネスの任意の面の性能に関する高レベルまたは詳細な視野を提供する報告を、複
数の次元から定義することができる。意思決定者は、報告を掘り下げてより高い
詳細レベルで要素を見ることによって、または向きを変えて異なる視点から報告
を見ることによって、自分のデータベース全体をナビゲートすることができる。
このような完全に機能するビジネス分析を可能にするには、ＯＬＡＰシステムは
、（１）複雑な分析をサポートすること、（２）多数の次元にスケールすること
、および（３）多くの原子データ・セットに対する分析をサポートすることが必
要である。この３つのキー要件について、以下にさらに論じる。
【０００４】 意思決定者は、キー性能メトリックスを用いて自分の領域内の事業を評価する
が、ＯＬＡＰシステムは、ユーザによるカスタマイズが可能な形式でこれらのメ
トリックスを供給できる必要がある。これらのメトリックスは、事前計算された
トランザクショナル・データベースから入手してデータベースに記憶するか、照
会プロセス中にオンデマンドで生成することができる。一般的に使用されるメト
リックスには以下のものが含まれる。
【０００５】 （１）多次元比率（例えば総計に対するパーセント）−「７月１日から７月１
４日までの間の北西ストアで販売されたすべての商品によってなされた、週間販
売および部門利益に対する寄与を見せよ。」 （２）比較（例えば実際と計画、今期と前期）−「今期の販売と計画のパーセ
ンテージ差を見せ、前年のそれと比較して計画不一致を識別せよ。」 （３）ランキングおよび統計プロファイル（例えばトップＮ／ボトムＮ、７０
／３０、四分位数）−「世界中の販売の上位３０％にいる最も収益の高い自分の
販売員２０人について、１日あたりの販売、利益、および平均コール量を表示せ
よ。」 （４）カスタム統合−「自分の西領域の事業について過去２期に関する期ごと
の概略収入申告を見せよ。」 知識労働者は、いくつかの異なるビジネス視点または次元からデータを分析す
る。以下において次元とは、データ・モデル中の要素の他の組合せに対して直交
に表示することのできる、データ・モデル中の任意の要素、または要素の階層的
な組合せについて用いる。例えば、報告が販売を、週、販売促進、店、および部
門によってリストしている場合、この報告は、四次元データ・モデルから取られ
た１つのデータとなる。
【０００６】 ターゲット・マーケティングおよび市場セグメント化の適用例では、十分な条
件を有する結果セットを多量のデータから抽出することが必要である。例えば、
直接マーケティング組織は、購入頻度、最後の購入のサイズ、過去の購買傾向、
顧客の場所、顧客の年齢、および顧客の性別を含めた多くの特徴に基づく、ター
ゲットを絞った発送先名簿を作成したい場合がある。これらの適用例は、分析の
ための次元性要件を急速に増大させている。
【０００７】 ＯＬＡＰシステム中の次元の数は、わずかな直交次元から何百もの直交次元に
まで及ぶ。例示的なＯＬＡＰアプリケーション中の直交次元は、地理、時間、お
よび製品を含む。
【０００８】 原子データとは、効果的な意思決定に必要な最低レベルのデータ細分性を指す
。小売りマーチャンダイジング管理者の場合、「原子データ」は、店ごと、日ご
と、および商品ごとの情報を指す場合がある。銀行家の場合、原子データは、口
座ごと、取引ごと、および支店ごとの情報である場合がある。ＯＬＡＰシステム
を実装するほとんどの組織は、何十、何百、さらには何千ギガバイトもの原子情
報にスケールできるシステムを必要としている。
【０００９】 ＯＬＡＰシステムがより普及して大多数の企業によって使用されるようになる
につれて、より長い時間枠にわたるより多くのデータがデータ・ストア（データ
・ウェアハウス）に含まれることになり、データベースのサイズは少なくとも一
桁は増加することになる。したがって、ＯＬＡＰシステムは、現在のデータ量か
ら近い将来のデータ量にスケールできる必要がある。
【００１０】 一般にＯＬＡＰシステムは、（１）意思決定者の複雑な分析要件をサポートす
ること、（２）いくつかの異なる視点（すなわちビジネス次元）からデータを分
析すること、および（３）組織によって維持されるデータ・ウェアハウスからの
多くの入力（原子レベル）データ・セットに対してリレーショナル・データベー
ス管理システム（ＲＤＢＭＳ）を使用した複雑な分析を行うのをサポートするこ
とが必要である。
【００１１】 ＯＬＡＰシステムのベンダは、基底をなすアーキテクチャに基づいて、ＯＬＡ
ＰシステムをリレーショナルＯＬＡＰ（ＲＯＬＡＰ）と多次元ＯＬＡＰ（ＭＯＬ
ＡＰ）のいずれかに分類している。したがってオンライン分析処理システムには
、２つの基本アーキテクチャ、すなわちＲＯＬＡＰアーキテクチャおよびＭＯＬ
ＡＰアーキテクチャがある。
【００１２】 リレーショナルＯＬＡＰ（ＲＯＬＡＰ）システムは、データ・ウェアハウスに
記憶されたデータにアクセスしてＯＬＡＰ分析を提供する。ＲＯＬＡＰの前提は
、ＯＬＡＰ能力が直接にリレーショナル・データベースすなわちデータ・ウェア
ハウスに対して最適に提供されることである。
【００１３】 ＲＯＬＡＰアーキテクチャは、データ・ウェアハウスからのデータの直接アク
セスを可能にするために発明されたものであり、したがって、バッチ・ウィンド
ウ要件を満たし高速な応答時間を実現するための最適化技法をサポートする。通
常、これらの最適化技法には、アプリケーションレベルのテーブル区分化、事前
集約推論、非正規化サポート、および複数のファクト・テーブルの結合が含まれ
る。
【００１４】 典型的な従来技術のＲＯＬＡＰシステムは、３段または３層のクライアント／
サーバ・アーキテクチャを有する。「データベース層」は、データ記憶、アクセ
ス、および検索のプロセスにリレーショナル・データベースを利用する。「アプ
リケーション・ロジック層」は、複数のユーザからの多次元報告を実行するＲＯ
ＬＡＰエンジンである。ＲＯＬＡＰエンジンは、ユーザがＯＬＡＰ分析を行うの
に用いる様々な「プレゼンテーション層」と統合する。
【００１５】 データ・ウェアハウスに関するデータ・モデルが定義された後、オンライン・
トランザクション処理（ＯＬＴＰ）システムからのデータがリレーショナル・デ
ータベース管理システム（ＲＤＢＭＳ）にロードされる。データ・モデルによっ
て必要とされる場合は、データベース・ルーチンが実行されて、ＲＤＢＭＳ内の
データが事前集約される。次いで、照会アクセス時間を最適化するための索引が
生み出される。エンド・ユーザが多次元分析をＲＯＬＡＰエンジンにサブミット
し、次いでＲＯＬＡＰエンジンは、要求をＳＱＬ実行計画に動的に変換する。Ｓ
ＱＬ実行計画は、リレーショナル・データベースにサブミットされて処理され、
リレーショナル照会結果が相互作表され、多次元結果データ・セットがエンド・
ユーザに返される。ＲＯＬＡＰは、事前計算された結果が利用可能なときはそれ
らを利用するか、または必要なときは原子情報から動的に結果を生成することの
できる、完全に動的なアーキテクチャである。
【００１６】 多次元ＯＬＡＰ（ＭＯＬＡＰ）システムは、専有の多次元データベース（ＭＤ
ＤＢ）を利用してＯＬＡＰ分析を提供する。ＭＤＤＢは、多次元配列（通常は多
次元キューブまたはハイパーキューブまたはキューブと呼ばれる）として論理的
に構成され、この行／列はそれぞれ異なる次元（すなわち関係）を表す。次元の
各組合せ（通常は「座標」と呼ばれる）にデータ値が関連付けられる。このアー
キテクチャの主な前提は、データが多次元でアクセスされ閲覧されるように、デ
ータを多次元で記憶しなければならないことである。
【００１７】 図１Ｂに示すように、従来技術のＭＯＬＡＰシステムは、集約アクセス検索モ
ジュールを有し、このモジュールは、ＭＤＤＢ中のデータ集約（すなわち事前集
約）を含めて、データ記憶、アクセス、および検索のプロセスすべてを担う。図
１Ｂに示すように、データ・ウェアハウスから多次元データベース（ＭＤＤＢ）
へのベース・データが、最も詳細なレベルでベース・データ・ローダに供給され
る。ベース・データの最上部には、集約アクセス検索モジュールの一部である集
約プログラムによって、集約されたデータの層が構築される。この図に示すよう
に、アプリケーション・ロジック・モジュールが、ＭＤＤＢ内のデータのＯＬＡ
Ｐ要求／参照（例えば比率、ランク、予測、例外走査、スライシングおよびダイ
シング）すべてを担う。プレゼンテーション・モジュールが、アプリケーション
・ロジック・モジュールと統合してインタフェースを形成し、エンド・ユーザは
このインタフェースを介して、おそらくインターネットのインフラストラクチャ
によってウェブに対応している自分のクライアント・マシン上で、ＯＬＡＰ分析
を閲覧および要求する。ＭＯＬＡＰシステムのクライアント／サーバ・アーキテ
クチャでは、複数のユーザが同じ多次元データベース（ＭＤＤＢ）にアクセスす
ることができる。
【００１８】 データ・ウェアハウスを備える企業内の様々なオペレーショナル・システムか
らの情報（すなわち基本データ）が、一連のバッチ・ルーチンを通して従来技術
の多次元データベース（ＭＤＤＢ）にロードされる。従来技術のＭＯＬＡＰシス
テムでデータ・ローディング・プロセスを実施するのに使用できる一般的なサー
バの一例は、Ｏｒａｃｌｅ ＣｏｒｐｏｒａｔｉｏｎによるＥｘｐｒｅｓｓ（商
標）サーバである。図２Ｂに示すように、例示的な３Ｄ ＭＤＤＢが概略的に描
いてあり、データベースの「次元」として、地理、時間、および製品が示してあ
る。ＭＤＤＢの多次元データは、図２Ｃに示すように配列構造に論理的に構成さ
れる。物理的には、Ｅｘｐｒｅｓｓ（商標）サーバは、情報ファイルのページ（
またはレコード）にデータを記憶する。ページは、Ｅｘｐｒｅｓｓ（商標）サー
バのプラットフォームおよびリリースに応じて、５１２バイト、または２０４８
バイト、または４０９６バイトのデータを含む。ディスクまたはその他の大容量
記憶デバイスに記録されたデータベース・ファイルから物理レコード・アドレス
を探すために、Ｅｘｐｒｅｓｓ（商標）サーバは、「ページ割振りテーブル（Ｐ
ＡＴ）」と呼ばれるデータ構造を生成する。図２Ｄに示すように、ＰＡＴは、デ
ータのページを含む物理レコード番号をＥｘｐｒｅｓｓ（商標）サーバに知らせ
る。通常、ＰＡＴはページに構成される。ＭＤＤＢ中のデータ要素にアクセスす
る最も単純な方式は、以下の単純な公式で表される加算および乗算を用いて「オ
フセット」を計算することによる方式である。
【００１９】 Ｏｆｆｓｅｔ＝Ｍｏｎｔｈｓ＋Ｐｒｏｄｕｃｔ＊（＃ｏｆ＿Ｍｏｎｔｈｓ）＋
Ｃｉｔｙ＊（＃ｏｆ＿Ｍｏｎｔｈｓ＊＃ｏｆ＿Ｐｒｏｄｕｃｔｓ） ＯＬＡＰセッション中、従来技術のＭＤＤＢ上での多次元照会の応答時間は、
ＭＤＤＢ中のセルを「実行中に」いくつ追加しなければならないかによって決ま
る。ＭＤＤＢ中の次元の数が直線的に増加するにつれて、ＭＤＤＢ中のセルの数
は指数関数的に増加する。しかし、大多数の多次元照会は、要約された高レベル
・データを扱うことが知られている。したがって、図３Ａおよび３Ｂに示すよう
に、原子データ（すなわち「基本データ」）がＭＤＤＢにロードされると、ＭＤ
ＤＢの直交次元に沿ってデータ要素を集約（すなわち事前集約）してその配列構
造を埋めるために一連の計算を一括して行うのが一般的な手法である。例えば、
特定の州（すなわちニューヨーク州）内の小売店についての収入額を共に加えて
、ＭＤＤＢ中の州レベルのセルを埋める。データベース中の配列構造が埋められ
た後、整数ベースの索引が生み出され、ハッシング・アルゴリズムを使用して照
会アクセス時間が改善される。Ｄ（）次元に沿ったＭＤＤＢの断面に沿って、次
元Ｄ（）の事前集約が常に実施される。
【００２０】 図３Ｃ１および３Ｃ２に示すように、ＭＤＤＢにロードされた生データが最初
にその最低の次元階層で構成され、事前集約の結果がＭＤＤＢの隣接部分に記憶
される。
【００２１】 図３Ｃ２に示すように、時間次元に沿って、週が日の集約結果であり、月が週
の集約結果であり、期が月の集約結果である。図には示していないが、地理次元
に沿って、州が市の集約結果であり、国が州の集約結果であり、大陸が国の集約
結果である。ＭＤＤＢのすべての次元に沿ってすべての論理的小計および総計を
事前集約する（すなわち統合またはコンパイルする）ことにより、基本（すなわ
ち原子）データと事前集約済みデータの両方を含む多次元データベース（ＭＤＤ
Ｂ）を使用してリアルタイムのＭＯＬＡＰ操作を実施することが可能である。こ
のコンパイル・プロセスが完了すると、ＭＤＤＢは使用できる状態になる。ユー
ザは、ＯＬＡＰアプリケーション・インタフェースを介して（例えばウェブ対応
クライアント・マシンを使用して）照会をサブミットすることによってＯＬＡＰ
報告を要求し、アプリケーション・ロジック層が、サブミットされた照会に応答
して、記憶されているデータをＭＤＤＢから検索してクライアント・マシン上に
表示する。
【００２２】 通常、ＭＤＤＢシステムでは、集約されたデータは非常にまばらであり、次元
数が増加するにつれて爆発的に増加する傾向があり、検索プロセスを劇的に遅く
する（「Ｄａｔａｂａｓｅ Ｅｘｐｌｏｓｉｏｎ：Ｔｈｅ ＯＬＡＰ Ｒｅｐｏ
ｒｔ」という題名の報告書（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｏｌａｐｒｅｐｏｒｔ．ｃ ｏｍ／ＤａｔａｂａｓｅＥｘｐｌｏｓｉｏｎ．ｈｔｍ ）に記述されており、これ
を参照により本明細書に組み込む）。照会されたデータを高速かつオンラインで
検索することは、ＯＬＡＰ照会に対するオンライン応答を送達する上でクリティ
カルである。したがって、ＭＤＤＢのデータ構造と、その記憶、索引付け、およ
び処理の方法は、大量のデータおよびまばらなデータを高速検索する必要性によ
って主に決定される。
【００２３】 この問題に対する様々な解決法が、以下の米国特許に開示されており、それぞ
れの全体を参照により本明細書に組み込む。 ・５８２２７５１「Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ Ｍｕｌｔｉｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ
Ｄａｔａ Ａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎ Ｏｐｅｒａｔｏｒ Ｉｍｐｌｅｍｅｎｔ
ａｔｉｏｎ」 ・５８０５８８５「Ｍｅｔｈｏｄ Ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍ Ｆｏｒ Ａｇｇｒ
ｅｇａｔｉｏｎ Ｏｂｊｅｃｔｓ」 ・５７８１８９６「Ｍｅｔｈｏｄ Ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍ Ｆｏｒ Ｅｆｆｉ
ｃｉｅｎｔｌｙ Ｐｅｒｆｏｒｍｉｎｇ Ｄａｔａｂａｓｅ Ｔａｂｌｅ Ａｇ
ｇｒｅｇａｔｉｏｎ Ｕｓｉｎｇ Ａｎ Ａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎ Ｉｎｄｅｘ
」 ・５７４５７６４「Ｍｅｔｈｏｄ Ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍ Ｆｏｒ Ａｇｇｒ
ｅｇａｔｉｏｎ Ｏｂｊｅｃｔｓ」 従来技術のすべてのＯＬＡＰサーバでは、ＭＤＤＢを記憶、索引付け、および
処理するプロセスは、記憶および集約を遅くする犠牲を払って、照会プロセスの
一部として複雑なデータ構造を利用して検索速度を大きく向上させている。照会
によって制限される構造は、非常にまばらで多階層である制約環境では高速な照
会検索をサポートするはずだが、高速な集約のためには最適な構造ではない。
【００２４】 集約アクセス検索モジュールは、集約プロセスに加えて、データ記憶、検索、
およびアクセスのプロセスすべても担う。ロジック・モジュールは、ＯＬＡＰ照
会の実行を担う。プレゼンテーション・モジュールは、ユーザとロジック・モジ
ュールとの間を媒介し、エンド・ユーザがＯＬＡＰ分析を閲覧および要求するの
に用いるインタフェースを提供する。このクライアント／サーバ・アーキテクチ
ャでは、複数のユーザが同時に多次元データベースにアクセスすることができる
。
【００２５】 要約すると、ＯＬＡＰシステムの一般的なシステム要件は、（１）複雑な分析
をサポートすること、（２）多数の次元にスケールすること、および（３）多く
の原子データ・セットに対する分析をサポートすることを含む。
【００２６】 ＭＯＬＡＰシステム・アーキテクチャは、分析的に複雑である報告／分析能力
を提供することができる。しかし、効果的となりエンド・ユーザの要件を満たす
ためには、ＭＯＬＡＰデータベースは高度の集約を必要とするので、要件（２）
および（３）は根本的にＭＯＬＡＰの機能を制限する。
【００２７】 対照的に、ＲＯＬＡＰシステム・アーキテクチャでは、低度の集約で済むシス
テムの構築が可能だが、このようなシステムは、ＭＯＬＡＰシステム・アーキテ
クチャの原理に基づくシステムよりも著しく遅い。結果としてＲＯＬＡＰシステ
ムの集約時間が長いことにより、その量および次元的能力が厳しい制限を受ける
。
【００２８】 図５に示すグラフは、ＯＬＡＰセッション中にＭＤＤＢを探索するときに生み
出される計算需要をはっきりと示しており、このセッションでは、照会に対する
回答がＭＯＬＡＰシステムに提示され、それへの回答がしばしばリアルタイム制
約の元で求められる。しかし、従来技術のＭＯＬＡＰシステムは、データ集約を
動的に生み出す能力が限られているか、または、事前計算されてからＭＤＤＢに
記憶されたのではないビジネス・メトリックスを計算する能力が限られている。
【００２９】 ある種の市場セグメント化の適用例における多量のデータおよび高次元性は、
現在の多次元データベースの限度を超えて甚だしいものである。 ＲＯＬＡＰは、より多くのデータ量に対応することができる。しかしＲＯＬＡ
Ｐアーキテクチャは、その量の多さおよび優れた次元性にもかかわらず、ＭＯＬ
ＡＰと比較して、以下のようないくつかの大きな欠点をこうむる。
【００３０】 ・多量のデータを完全に集約するのに非常に時間がかかり、そうでない場合、
部分的な集約は照会応答を激しく劣化させる。 ・照会応答がより遅い。
【００３１】 ・開発者およびユーザがＳＱＬを知っている必要がある。 ・ＳＱＬは、ＯＬＡＰに必要な複雑な分析能力がより低い。 ・ＲＯＬＡＰは、限られたアプリケーション機能しか提供しない。
【００３２】 したがって、ＭＯＬＡＰシステム内でデータを集約するための改良型の技法が
、ＭＤＤＢ中の次元数および原子（すなわち基本）データ・セットのサイズを大
きく増やすことができ、それによりＭＯＬＡＰシステム・アーキテクチャの使用
を増大させると思われる。
【００３３】 また、ＲＯＬＡＰシステム内でデータを集約するための改良型の技法も、多量
のデータに対する照会性能を最大限にすることができ、照会応答を劣化させる部
分的集約の時間を短縮し、したがってＲＯＬＡＰシステム・アーキテクチャにと
って概して有益になると思われる。
【００３４】 したがって、従来技術のシステムおよび方法の短所および障害を回避しながら
多次元データベース（ＭＤＤＢ）内のデータ要素を集約するための改良型の方式
および手段が、当技術分野で強く必要とされている。
【００３５】 前述のように、今日のオペレーショナル・データベース・システムおよび情報
データベース・システムは通常、データベース管理システム（ＤＢＭＳ）（ＲＤ
ＢＭＳシステム、オブジェクト・データベース・システム、オブジェクト／リレ
ーショナル・データベース・システムなど）を、データ記憶およびデータ照会の
ためのリポジトリとして使用する。図１４に、前述の従来技術の手法を利用した
データ・ウェアハウス−ＯＬＡＰ領域を示す。データ・ウェアハウスは企業全体
のデータ・ストアである。データ・ウェアハウスは、多様なオペレーショナル・
システムから抽出したデータをまとめたバージョンを記憶する単一の中心位置を
提供するので、多くの情報送達システムに不可欠な部分になりつつある。データ
統合およびデータ・ウェアハウス構築の方法についての詳細は、ｈｔｔｐ：／／ ｗｗｗ．ａｃｘｉｏｍ．ｃｏｍ／ｗｈｉｔｅｐａｐｅｒｓ／ｗｐ−１１．ａｓｐ で発行されている、Ｌｏｕｉｓ ＲｏｌｌｌｅｉｇｈおよびＪｏｅ Ｔｈｏｍａ
ｓによる「Ｄａｔａ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ：Ｔｈｅ Ｗａｒｅｈｏｕｓｅ
Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ」という題名の白書にみることができる。
【００３６】 データ・ウェアハウスの構築は、それ自体で特別な困難があり（例えば共通デ
ータ・モデルや共通ビジネス辞書などの使用）、複雑な試みである。しかし、単
にデータ・ウェアハウスを有するだけでは、しばしば先触れされるデータ・ウェ
アハウジングのビジネス利益が組織にもたらされることはない。トランザクショ
ナル・システムから意思決定者までのサプライ・チェーンを完全なものにするに
は、組織は、知識労働者がこれらのウェアハウスに記憶された情報に基づいて戦
略的かつ戦術的な決定を下すことのできるシステムを供給する必要がある。これ
らの決定サポート・システムは、オンライン分析処理（ＯＬＡＰ）システムと呼
ばれる。このようなＯＬＡＰシステムは一般に、前述のようにリレーショナルＯ
ＬＡＰ（ＲＯＬＡＰ）または多次元ＯＬＡＰ（ＭＯＬＡＰ）として分類される。
【００３７】 リレーショナルＯＬＡＰ（ＲＯＬＡＰ）システムは、リレーショナル・データ
ベース（データ・ウェアハウスの一部）に記憶されたデータにアクセスしてＯＬ
ＡＰ分析を提供する。ＲＯＬＡＰの前提は、ＯＬＡＰ能力が直接にリレーショナ
ル・データベースに対して最適に提供されることである。ＲＯＬＡＰアーキテク
チャは、データ・ウェアハウスからのデータの直接アクセスを可能にするために
発明されたものであり、したがって、バッチ・ウィンドウ要件を満たし高速な応
答時間を実現するための最適化技法をサポートする。通常、これらの最適化技法
には、アプリケーションレベルのテーブル区分化、事前集約推論、非正規化サポ
ート、および複数のファクト・テーブルの結合が含まれる。
【００３８】 前述のように、典型的な従来技術のＲＯＬＡＰシステムは、３段または３層の
クライアント／サーバ・アーキテクチャを有する。「データベース層」は、デー
タ記憶、アクセス、および検索のプロセスにリレーショナル・データベースを利
用する。「アプリケーション・ロジック層」は、複数のユーザからの多次元報告
を実行するＲＯＬＡＰエンジンである。ＲＯＬＡＰエンジンは、ユーザがＯＬＡ
Ｐ分析を行うのに用いる様々な「プレゼンテーション層」と統合する。データ・
ウェアハウスに関するデータ・モデルが定義された後、オンライン・トランザク
ション処理（ＯＬＴＰ）システムからのデータがリレーショナル・データベース
管理システム（ＲＤＢＮＳ）にロードされる。データ・モデルによって必要とさ
れる場合は、データベース・ルーチンが実行されて、ＲＤＢＭＳ内のデータが事
前集約される。次いで、照会アクセス時間を最適化するための索引が生み出され
る。エンド・ユーザが多次元分析をＲＯＬＡＰエンジンにサブミットし、次いで
ＲＯＬＡＰエンジンは、要求をＳＱＬ実行計画に動的に変換する。ＳＱＬ実行計
画は、リレーショナル・データベースにサブミットされて処理され、リレーショ
ナル照会結果が相互作表され、多次元結果データ・セットがエンド・ユーザに返
される。ＲＯＬＡＰは、事前計算された結果が利用可能なときはそれらを利用す
るか、または必要なときは原子情報から動的に結果を生成することのできる、完
全に動的なアーキテクチャである。
【００３９】 多次元ＯＬＡＰ（ＭＯＬＡＰ）システムは、専有の多次元データベース（ＭＤ
ＤＢ）（または「キューブ」）を利用してＯＬＡＰ分析を提供する。このアーキ
テクチャの主な前提は、データが多次元でアクセスされ閲覧されるように、デー
タを多次元で記憶しなければならないことである。このようなＭＯＬＡＰシステ
ムは、ユーザが集約済みデータを「スライシングおよびダイシング」できるよう
にＭＤＤＢデータ構造を照会することを可能にするインタフェースを提供する。
図１５に示すように、このようなＭＯＬＡＰシステムは、ＭＤＤＢ中のデータ集
約（すなわち事前集約）を含めたデータ記憶、アクセス、および検索のプロセス
すべてを担う集約エンジンと、ユーザとインタフェースして分析的分析、照会入
力、およびユーザへの照会結果報告を提供することを担う分析処理／ＧＵＩモジ
ュールとを備える。リレーショナル・データベースでは、データはテーブルに記
憶される。対照的に、ＭＤＤＢは非リレーショナル・データ構造である。すなわ
ち、テーブルの代わりにまたはテーブルに加えて他のデータ構造を用いてデータ
が記憶される。
【００４０】 データ集約操作を実施するための改良型の方法および装置が強く必要とされる
適用領域は他にもある。例えば、今日のオペレーショナル・データベースおよび
情報データベースは、このような領域の代表である。前述のように、今日のオペ
レーショナル・データベースおよび情報データベースは通常、リレーショナル・
データベース・システム（ＲＤＢＭＳ）を、データ記憶およびデータ照会のため
のリポジトリとして使用する。図１６Ａに、ＲＤＢＭＳ中の例示的なテーブルを
示す。図１６Ｂおよび１６Ｃに、図１６Ａのテーブルに対する演算子（照会）お
よびこのような照会の結果をそれぞれ示す。図１６Ｂおよび１６Ｃに示す演算子
は、当技術分野における慣例どおりＳＱＬ（Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄ Ｑｕｅｒｙ
Ｌａｎｇｕａｇｅ）ステートメントとして表現したものである。
【００４１】 ＳＱＬ標準化の実状、ＲＤＢＭＳに関するツールの豊富さ、およびＲＤＢＭＳ
システムにおける専門知識が容易に入手可能であることから、必然的に、情報デ
ータベース・システム中でＲＤＢＭＳをデータ・リポジトリとして使用する選択
が生じる。しかし、ＲＤＢＭＳ技術の照会コンポーネントは、リレーショナル・
データ・モデルの性質そのものから生じる性能の問題および最適化の問題をこう
むる。より具体的には、照会処理の間、リレーショナル・データ・モデルは、照
会にマッチする生データ要素を突き止める機構を必要とする。さらに、集約操作
を含む照会をサポートするには、このような集約操作を、照会にマッチする生デ
ータ要素全体に対して行わなければならない。大規模な多次元データベースの場
合、これらの操作を単純に実施するとすれば計算集約型のテーブル走査が必要に
なり、これは許容できない照会応答時間につながる。
【００４２】 従来技術がこの問題にどのように取り組んできたかをよりよく理解するには、
リレーショナル・データベース・モデルについて簡単に述べることが役立つであ
ろう。リレーショナル・データベース・モデルによれば、リレーショナル・デー
タベースは、論理スキーマとこのスキーマを実装するテーブルとで表される。論
理スキーマは、１つまたは複数の次元（エンティティ）と所与の次元に関連する
属性とを定義するテンプレートのセットで表される。所与の次元に関連する属性
は、それをデータベース中の他のあらゆる次元と区別する１つまたは複数の属性
（次元識別子）を含む。次元間の関係は、属性を結合することによって形成され
る。テンプレートのセットと論理スキーマの関係とを表すデータ構造は、通常、
カタログまたは辞書と呼ばれる。論理スキーマはデータベースの関係構成を表す
が、それ自体ではどんなファクト・データも保持しないことに留意されたい。こ
のファクト・データは、論理スキーマを実装するテーブルに記憶される。
【００４３】 リレーショナル・データベースの論理構造を表すために、スター・スキーマが
頻繁に用いられる。スター・スキーマの基本的な前提は、情報をファクトと次元
の２つのグループに分類できることである。ファクトは、分析されるコア・デー
タ要素である。例えば、販売される個々の商品の単位がファクトであり、ファク
トに関する属性が次元である。例えば次元は、購入される製品タイプおよびデー
タ購入である。このスキーマに対するビジネスの質問は、次元のセット（市場、
製品、期間）を通して具体的なファクト（単位）を探すことで行われる。中央フ
ァクト・テーブルは、通常、その次元テーブルよりもずっと大きい。
【００４４】 図１７Ａに、時間枠（「時間枠」次元）にわたる供給元（「供給元」次元）お
よび部品（「部品」次元）についての例示的なスター・スキーマを示す。これは
、複数の次元すなわち「供給元」、「部品」、「時間枠」の次元を関係付ける中
央ファクト・テーブル「供給部品」を含む。図１７Ｂに、図１７Ａのスター・ス
キーマを実装するのに用いられるテーブルを示す。より具体的には、これらのテ
ーブルは、中央ファクト・テーブルおよび図１７Ａの論理スキーマ中の各次元に
ついての次元テーブルを含む。所与の次元テーブルは、論理スキーマ中で定義さ
れる次元の行（インスタンス）を記憶する。記述のために、図１７Ｂには「時間
枠」次元のみに関する次元テーブルを示す。「供給元」および「部品」次元に関
する同様の次元テーブル（図示せず）も、このような実装形態に含まれる。中央
ファクト・テーブル内の各行は、一組のファクトに関連するマルチパート・キー
（この例では量を表す数字）を含む。所与の行のマルチパート・キー（図示のよ
うにＳ＃、Ｐ＃、ＴＰ＃フィールドに記憶された値）は、前述の次元テーブルに
記憶された行（インスタンス）をポイントする。スター・スキーマとスター・ス
キーマの実装に用いられるテーブルとに関するより詳細な記述は、Ｃ．Ｊ．Ｄａ
ｔｅ「Ａｎ Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｔｏ Ｄａｔａｂａｓｅ Ｓｙｓｔｅ
ｍｓ」第７版、Ａｄｄｉｏｎ−Ｗｅｓｌｅｙ、２０００、ｐｐ．７１１〜７１５
にみることができ、この全体を参照により本明細書に組み込む。
【００４５】 照会を処理するとき、スキーマを実施するテーブルがアクセスされて、照会に
合致するファクトが検索される。たとえば、上述のようなスター・スキーマ実施
では、ファクトが中央ファクト・テーブルおよび／または次元テーブルから検索
される。所与の照会に合致するファクトを位置付けることは、１つまたは複数の
結合オペレーションを含む。さらに、集約オペレーションを含む照会をサポート
するため、このような集約オペレーションは、照会に合致するファクト上で実行
されなければならない。大規模多次元データベースでは、これらのオペレーショ
ンの単純な実施は計算集中的なテーブル走査を含み、これは通常受け入れ不可能
な照会応答時間に通じる。さらに、ファクト・テーブルがビジネス次元に沿って
事前要約かつ集約されるので、これらのテーブルは非常に大きくなる傾向がある
。この点は、スター・スキーマに関連する性能上の問題点の重要な考慮すべき事
項となる。スター・スキーマの結合および集約に関係する性能上の問題点（およ
びこのような問題点に対処する手法の提案）のより詳細な考察を以下に述べる。
【００４６】 第１の性能上の問題点は、データ結合の単純な実施によって実行される計算集
中的なテーブル走査から生じる。スキーマの索引付けを使用して、結合オペレー
ションを実行するときにこれらの走査を回避することができる。このような方法
には、Ｂツリー索引付け、逆リスト索引付けおよび集約索引付けが含まれる。こ
のような索引付け方法のより詳細な説明は、ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｄｉｓｃ．
ｃｏｍ／ａｒｔｉｎｄｅｘ．ｐｄｆで入手可能な「Ｔｈｅ Ａｒｔ ｏｆ Ｉｎ
ｄｅｘｉｎｇ」、Ｄｙｎａｍｉｃ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍｓ
Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ、１９９９年１０月で見ることができる。これらの索引
付け方法のすべては、テーブル走査オペレーション（照会に合致するデータ要素
の位置付けに含まれる）を１つまたは複数の索引ルックアップ・オペレーション
で置き換える。逆リスト索引付けは索引をデータ要素のグループに関連付け、（
索引によって識別された場所に）関連付けられたデータ要素へのポインタのグル
ープを格納する。照会処理中に、照会が索引に合致した場合、索引に格納された
ポインタが使用されて、そこからポイントされた対応するデータ要素が検索され
る。集約索引付けは集約索引を逆リスト索引と統合して、集約を必要とする生デ
ータ要素へのポインタを提供し、それにより、ユーザが提出した照会に合致する
生データ要素の動的な要約に備える。
【００４７】 これらの索引付け方法は、照会に合致するデータ要素を位置付けるために、テ
ーブル走査オペレーションを１つまたは複数の索引ルックアップ・オペレーショ
ンで置き換えることによって、結合オペレーションを改善するように意図される
。しかし、これらの索引付け方法は以下のような様々な性能上の問題点を欠点と
して持つ。
【００４８】 ・スター・スキーマ・デザインにおけるテーブルは通常、属性の階層全体を含
む（たとえば、「期間」次元では、この階層が日＞週＞月＞四半期＞年となる可
能性がある）ので、日、週、月、四半期、年のマルチパート・キーを作成しなけ
ればならず、したがって、多数のメタデータ定義（各キー・コンポーネントの１
つ）が単一の関係を定義することが必要となり、これによりデザインの複雑性が
増し、性能が不調になる。
【００４９】 ・階層におけるレベルの追加または削除にはファクト・テーブルの物理的な修
正が必要となり、これは時間を要する処理であり、柔軟性が制限される。 ・ファクト・テーブルにおいて複合次元キーのすべてのセグメントを持つこと
により索引のサイズが増大し、よって性能およびスケーラビリティに影響を及ぼ
す。
【００５０】 もう１つの性能上の問題点は、多数の階層を含む次元テーブルから生じる。こ
のような場合、次元テーブルがしばしばレコード毎に１レベルの階層標識を含む
。詳細を格納し、かつ集約するファクト・テーブルからのあらゆる検索は、この
標識を使用して正しい結果を得なければならず、これは性能に影響を及ぼす。レ
ベル標識の使用に代わる最適なものは、スノーフレーク・スキーマである。この
スキーマでは、集約テーブルが詳細テーブルとは別々に作成される。メインのフ
ァクト・テーブルに加えて、スノーフレーク・スキーマは集約の各レベル毎に別
々のファクト・テーブルを含む。スノーフレーク・スキーマはスター・スキーマ
より複雑でさえあり、しばしば、必要とされる結果を得るために多数のＳＱＬス
テートメントを必要とすることに留意されたい。
【００５１】 もう１つの性能上の問題点は、ペアワイズ結合の問題から生じる。従来のＲＤ
ＢＭＳエンジンは、スター・スキーマに対して発行される複雑な照会の豊富なセ
ットのためのデザインではない。関係付けられた情報をいくつかのテーブルから
単一の照会において検索する、すなわち「結合処理」の必要性は、非常に制限さ
れる。多数のＲＤＢＭＳは一度に２つのテーブルしか結合することができない。
複雑な結合が２つ以上のテーブルを含む場合、ＲＤＢＭＳは照会を一連のペアワ
イズ結合に分割する必要がある。これらの結合の順序の選択は、性能に劇的な影
響を及ぼす。多くのＣＰＵサイクルを消費して、これらの結合を実行する最適な
順序を発見するオプティマイザがある。残念ながら、評価される組み合わせの数
が、結合されるテーブルの数と共に指数関数的に増加するので、ペアワイズ結合
の最適な順序を選択する問題を、妥当な時間量において解決することはめったに
できない。
【００５２】 しかも、組み合わせの数がしばしば大きすぎるので、オプティマイザはこの選
択を、直接関係付けられるテーブルの作成に基づいて制限する。スター・スキー
マでは、ファクト・テーブルが、大抵の他のテーブルに直接関係付けられた唯一
のテーブルであり、これはファクト・テーブルが第１のペアワイズ結合のための
当然の候補であることを意味する。残念ながら、ファクト・テーブルは照会にお
いてまさに最大のテーブルであり、そのためこのストラテジは、非常に大きい中
間結果セットを生成するペアワイズ結合順序を選択することにつながり、照会の
性能に重大な影響を及ぼす。
【００５３】 通常はカルテシアン結合と呼ばれる最適化ストラテジがり、これはペアワイズ
結合の問題の性能上の影響を、無関係なテーブルの結合を可能にすることによっ
て軽減するものである。最大のテーブルであるファクト・テーブルへの結合は、
まさに最後まで遅延され、よって中間結果セットのサイズが低減される。２つの
無関係のテーブルの結合において、２つのテーブルの行のあらゆる組み合わせ、
カルテシアン積が生成される。このようなカルテシアン積は照会の性能を向上さ
せる。しかし、このストラテジは、選択された次元行のカルテシアン積がファク
ト・テーブルにおける行の数よりはるかに小さい場合にのみ実行可能である。カ
ルテシアン結合の乗算型の性質により、最適化が、相対的に小規模のデータベー
スにのみ有用となる。
【００５４】 加えて、ハードウェアおよびソフトウェアの並列性を活用するシステムが開発
されており、これは上述の性能上の問題点を軽減するものである。並列性は単一
の照会の実行時間を短縮する（スピード・アップ）か、あるいは、実行時間を低
下させることなく追加の作業を扱う（スケール・アップ）助けとなる可能性があ
る。たとえば、Ｒｅｄ Ｂｒｉｃｋ（商標）がＳＴＡＲｊｏｉｎ（商標）技術を
開発しており、これは高速の並列化可能マルチテーブル結合を単一のパスにおい
て提供し、したがって２つ以上のテーブルを単一のオペレーションで結合するこ
とができるものである。中心の技術は、多数の結合を加速させる索引付けへの革
新的な手法である。残念ながら、並列性は、スター・スキーマに関係する性能劣
化の問題点を低減することしかできず、取り除くことはできない。
【００５５】 多次元データベースのもっとも基本的な原理の１つは、集約の考えである。も
っとも一般的な集約は、ロール・アップ集約と呼ばれる。このタイプは相対的に
計算しやすく、これはたとえば、毎日の売上合計を取り、これらを月間販売テー
ブルにロール・アップすることである。もっとも困難なものは、分析的計算、ブ
ール演算子および比較演算子の集約である。しかし、これらは集約のサブセット
としても見なされる。
【００５６】 スター・スキーマでは、集約の結果がサマリ・テーブルである。通常、サマリ
・テーブルは、ユーザがリクエストするであろうデータ集約を予想し、次いでこ
のようなテーブルを事前構築しようと試みるデータベース管理者によって生成さ
れる。このようなシステムでは、集約オペレーションを含む、ユーザが生成した
照会を処理するとき、照会に合致する事前構築された集約データがサマリ・テー
ブルから検索される（このようなデータが存在する場合）。図１８Ａおよび１８
Ｂは、スター・スキーマおよびサマリ・テーブルを使用する多次元リレーショナ
ル・データベースを例示する。この実施例では、サマリ・テーブルが、図１８Ｂ
に示すように、「月」、「四半期」および「年」の期間に渡って集約データを格
納する「時間」次元上に生成される。サマリ・テーブルは本質において、より高
いレベルの追加のファクト・テーブルである。これらが基本ファクト・テーブル
に付加され、スター・スキーマのスノーフレーク拡張が作成される。サマリ・テ
ーブルの中には階層があり、これは異なる管理レベルのユーザが異なる要約レベ
ルを必要とするからである。集約レベルの選択は、「ドリル・ダウン」機能を介
して実施される。
【００５７】 事前集約結果を含むサマリ・テーブルは通常、オンザフライ集約に関して改善
された照会応答時間に備える。しかし、サマリ・テーブルはいくつかの欠点を有
する。
【００５８】 ・サマリ・テーブルで、データベース管理者が、ユーザが必要とするであろう
データ集約オペレーションを予想することが必要となる。これは大規模な多次元
データベースでは（たとえば、データ・ウェアハウスおよびデータ・マイニング
・システムでは）困難なタスクであり、ユーザは常に新しい情報およびパターン
を求めて新しい方法で照会する必要がある。
【００５９】 ・サマリ・テーブルは、サマリ・テーブルを構成する生データを閲覧するため
の効率的なドリル・ダウンを可能にするメカニズムを提供せず、通常は１つまた
は複数の大きいテーブルのテーブル走査が必要とされる。
【００６０】 ・照会が、事前集約が完了するまで遅延される。 ・重大な時間のオーバーヘッドがあり、これは、生成された情報の非常に大部
分が訪れられることなく残るからである。
【００６１】 ・サマリ・テーブルを使用する前に同期化する必要がある。 ・実行可能な並列性の度合いが制限され、これは、サマリ・テーブルの後続の
レベルを、それらの階層によりパイプラインで実行しなければならないからであ
る。
【００６２】 ・非常に大規模なデータベースでは、このオプションは時間および記憶空間の
ために有効ではない。 事前集約結果およびオンザフライ集約を集約のサポートにおいて利用すること
が一般的であることに留意されたい。これらのシステムでは、ファクトの部分的
な事前集約が結果として、小さいセットのサマリ・テーブルとなる。オンザフラ
イ集約は、必要とされた集約データがサマリ・テーブルに存在しない場合に使用
される。
【００６３】 集約データがサマリ・テーブルに存在しない場合、テーブル結合オペレーショ
ンおよび集約オペレーションが、このような集約データを生成するために、生フ
ァクト上で実行されることに留意されたい。これは通常、オンザフライ集約と呼
ばれる。このような場合では、集約索引付けが使用されて、生データの動的集約
に関連付けられた多数のデータ結合の性能が弱められる。したがって、大規模な
多次元データベースでは、このような動的集約が、受け入れ不可能な照会応答時
間に通じる可能性がある。
【００６４】 ＲＤＢＭＳ内の結合および集約に関連付けられた問題に鑑みて、従来技術のＲ
ＯＬＡＰシステムは、その下にあるＲＤＢＭＳの本質的に同じ短所および欠点を
有している。
【００６５】 従来技術のＭＯＬＡＰシステムは、それらの下にあるＭＤＤ構造内で集約デー
タに対する改善されたアクセス時間に備え、結合および集約オペレーションを実
行するときに性能上の利点を有するが、従来技術のＭＯＬＡＰアーキテクチャは
、いくつかの短所および欠点を有している。具体的には、アトミック（生）デー
タが単一の転送でＭＯＬＡＰシステムに、集約、分析および照会のために移動さ
れる。重要なことに、集約結果はＤＢＭＳの外部にある。したがって、ＤＢＭＳ
のユーザは直接これらの結果を閲覧することができない。このような結果は、Ｍ
ＯＬＡＰシステムからしかアクセス可能でない。従来技術のＭＯＬＡＰシステム
におけるＭＤＤ照会処理ロジックはＤＢＭＳのロジックから分離しているので、
ユーザはＭＯＬＡＰシステムへのアクセス権を獲得しなければならず、ＭＤＤ（
またはＤＢＭＳ）にある条件下でアクセスするように命じられなければならない
（かつこのような命令に従うように注意しなければならない）。このような要件
はセキュリティ上の問題点を提示する可能性があり、これはシステム管理にとっ
て非常に望ましくないものである。このような要件を満たすことは、コストを要
し、かつロジスティック的にもわずらわしい処理である。結果として、ＭＯＬＡ
Ｐシステムの幅広い適用可能性が制限されている。
【００６６】 したがって、当技術分野では、データ要素をデータベース管理システム（たと
えば、ＲＤＢＭＳ）内で結合かつ集約するため、かつ、改善されたデータベース
管理システム（たとえば、ＲＤＢＭＳ）を情報データベース・システム（データ
・ウェアハウスおよびＯＬＡＰドメインを含む）に統合すると同時に従来技術の
システムおよび方法の短所および欠点を回避するための、改善されたメカニズム
についての大きな必要性がある。
【００６７】 発明の概要および目的 したがって、本発明のさらなる目的は、データ要素を多次元データベース（Ｍ
ＤＤＢ）内で、新しいスタンドアロン（すなわち、外部）のデータ集約サーバを
使用して管理するための、改善された方法およびシステムを提供し、システム性
能（たとえば、アクセス／探索時間の短縮）の著しい向上を、スタンドアロンの
スケーラブルなデータ集約サーバを使用して達成することである。
【００６８】 本発明のもう１つの目的は、スタンドアロンの集約サーバが、ＭＤＤＢと共に
統合される集約エンジンを含んで、カートリッジ・スタイルのプラグイン・アク
セラレータを提供し、これが実質的にいかなる従来のＯＬＡＰサーバとも通信す
ることができるシステムを提供することである。
【００６９】 本発明のもう１つの目的は、その計算的タスクがデータ集約に制限され、他の
すべてのＯＬＡＰ機能をＭＯＬＡＰサーバに残し、したがってＯＬＡＰサーバの
機能性を補足する、スタンドアロンのデータ集約サーバを提供することである。
【００７０】 本発明のもう１つの目的は、スタンドアロンの集約サーバが、改善されたデー
タ集約方法をＭＤＤＢ内で実行し、これによりＭＤＤＢの次元を多数にスケール
・アップすることができ、かつ大きいアトミック（すなわち、ベース）データ・
セットをＭＤＤＢ内でハンドリングすることができるシステムを提供することで
ある。
【００７１】 本発明のもう１つの目的は、集約エンジンが高性能の集約（すなわち、データ
・ロール・アップ）処理をサポートして、大量データの照会性能を最大限にし、
かつ照会応答を劣化させる部分的集約の時間を短縮する、スタンドアロンの集約
サーバを提供することである。
【００７２】 本発明のもう１つの目的は、その統合されたデータ集約（すなわち、ロール・
アップ）エンジンが集約処理を数桁分スピード・アップさせ、集約時間を低下さ
せることによってより大規模なデータベース分析を可能にする、スタンドアロン
の外部のスケーラブルな集約サーバを提供することである。
【００７３】 本発明のもう１つの目的は、集約サーバのスケーラビリティにより（ｉ）その
内部で実行された集約処理のスピードを、データ集約に関連付けられた計算集中
的なタスクを多数のプロセッサの間で分散させることによって実質的に上げるこ
とができ、かつ（ｉｉ）集約サーバのＭＤＤＢ内に含まれタ大きいデータ・セッ
トを多数のプロセッサの間で細分させることができ、したがってＭＤＤＢ内のア
トミック（すなわち、ベース）データ・セットのサイズを実質的に増大させるこ
とができる、ＯＬＡＰオペレーションにおいて使用するための新しいスタンドア
ロンのスケーラブルな集約サーバを提供することである。
【００７４】 本発明のもう１つの目的は、高い効率および最適な性能のためのプロセッサの
間の一様のロード・バランシング、およびプロセッサを追加することによって制
限を拡張するためのリニア・スケーラビリティに備える、新しいスタンドアロン
のスケーラブルな集約サーバを提供することである。
【００７５】 本発明のもう１つの目的は、ＭＯＬＡＰならびにＲＯＬＡＰシステム・アーキ
テクチャに適切である、スタンドアロンの外部のスケーラブルな集約サーバを提
供することである。
【００７６】 本発明のもう１つの目的は、ＭＤＤＢおよび集約エンジンが統合され、集約エ
ンジンが高性能の集約アルゴリズムおよび新しい格納および探索方法をＭＤＤＢ
内で実行する、新しいスタンドアロンのスケーラブルな集約サーバを提供するこ
とである。
【００７７】 本発明のもう１つの目的は、シングル・プロセッサ（すなわち、順次または直
列）コンピューティング・プラットフォーム、ならびにマルチ・プロセッサ（す
なわち、並列）コンピューティング・プラットフォーム上でサポートすることが
できる、新しいスタンドアロンのスケーラブルな集約サーバを提供することであ
る。
【００７８】 本発明のもう１つの目的は、既存のＭＯＬＡＰおよびＲＯＬＡＰデータベース
への相補的集約プラグインとして使用することができる、新しいスタンドアロン
のスケーラブルな集約サーバを提供することである。
【００７９】 本発明のもう１つの目的は、新しいロール・アップ（すなわち、下から上への
）および下方に広がる（すなわち、上から下への）集約アルゴリズムを実行する
、新しいスタンドアロンのスケーラブルな集約サーバを提供することである。
【００８０】 本発明のもう１つの目的は、完全事前集約および／または「オンザフライ」集
約処理をＭＤＤＢ内で実行する、統合されたＭＤＤＢおよび集約エンジンを含む
、新しいスタンドアロンのスケーラブルな集約サーバを提供することである。
【００８１】 本発明のもう１つの目的は、多階層の次元を有するＭＤＤＢをサポートするこ
とができる、新しいスタンドアロンのスケーラブルな集約サーバを提供すること
である。
【００８２】 本発明のもう１つの目的は、ＲＤＢＭＳデータ・ウェアハウスから生じるアト
ミック・データ・セットの多次元データを集約する、新しい方法を提供すること
である。
【００８３】 本発明のもう１つの目的は、外部ＡＳＣＩＩファイル、ＭＯＬＡＰサーバまた
は他のエンド・ユーザ・アプリケーションなど、他のソースから生じるアトミッ
ク・データ・セットの多次元データを集約する、新しい方法を提供することであ
る。
【００８４】 本発明のもう１つの目的は、いかなるＭＯＬＡＰサーバとも、標準のＯＤＢＣ
、ＯＬＥ ＤＢまたはＤＬＬインターフェイスを介して、（クライアント）ユー
ザに関して完全に透過的な方法で、照会におけるいかなる時間遅延もなく、ＭＯ
ＬＡＰサーバのキャッシュにおけるストレージに等しく通信することができる、
新しいスタンドアロンのスケーラブルなデータ集約サーバを提供することである
。
【００８５】 本発明のもう１つの目的は、ＭＯＬＡＰの境界を、銀行、保険、小売およびプ
ロモーション分析を含む大規模アプリケーションに劇的に拡張する、新しい「カ
ートリッジ・スタイル」（スタンドアロン）のスケーラブルなデータ集約エンジ
ンを提供することである。
【００８６】 本発明のもう１つの目的は、たとえば、照会性能を最大限にするためのデータ
の事前計算など、変動性の高いタイプのＲＯＬＡＰアプリケーションの境界を劇
的に拡張する、新しい「カートリッジ・スタイル」（スタンドアロン）のスケー
ラブルなデータ集約エンジンを提供することである。
【００８７】 本発明のもう１つの目的は、異なるベンダのすべてのＭＯＬＡＰシステムに適
切な、汎用プラグイン・カートリッジ・タイプのデータ集約コンポーネントを提
供し、それらの集約負荷を劇的に低減することである。
【００８８】 本発明のもう１つの目的は、標準化されたインターフェイスを有し、実質的に
いかなるユーザまたはベンダのＯＬＡＰシステムにもプラグインすることができ
る、新しい高性能のカートリッジ・タイプのデータ集約サーバを提供することで
ある。
【００８９】 本発明のもう１つの目的は、長いバッチ・タイプのデータ集約をインタラクテ
ィブなセッションに変換する能力を有する、新しい「カートリッジ・スタイル」
（スタンドアロン）のスケーラブルなデータ集約エンジンを提供することである
。
【００９０】 もう１つの態様では、本発明の目的は、非リレーショナルの多次元データ構造
（ＭＤＤＢ）を使用して、データベース管理システム（ＤＢＭＳ）内で統合され
たデータ要素を結合かつ集約するための改善された方法およびシステムを提供し
、システム性能（たとえば、アクセス／探索時間の短縮）、ユーザの柔軟性およ
び使いやすさにおいて著しい向上を達成することである。
【００９１】 本発明のもう１つの目的は、その統合されたデータ集約モジュールが高性能の
集約（すなわち、データのロール・アップ）処理をサポートして大量データの照
会性能を最大限にするＤＢＭＳを提供することである。
【００９２】 本発明のもう１つの目的は、その統合されたデータ集約（すなわち、ロール・
アップ）モジュールが集約処理を数桁分スピード・アップさせ、集約時間を低下
させることによってより大規模なデータベース分析を可能にする、ＤＢＭＳシス
テムを提供することである。
【００９３】 本発明のもう１つの目的は、ＯＬＡＰオペレーションにおいて使用するための
新しいＤＢＭＳシステムを提供することである。 本発明のもう１つの目的は、新しいロール・アップ（すなわち、下から上への
）および下方に広がる（すなわち、上から下への）の集約アルゴリズムを実行す
る、統合された集約モジュールを有する、新しいＤＢＭＳシステムを提供するこ
とである。
【００９４】 本発明のもう１つの目的は、完全事前集約および／または「オンザフライ」集
約処理を実行する、統合された集約モジュールを有する、新しいＤＢＭＳシステ
ムを提供することである。
【００９５】 本発明のもう１つの目的は、多階層の次元を有するＭＤＤＢをサポートするこ
とができる、統合された集約モジュールを有する、新しいＤＢＭＳシステムを提
供することである。
【００９６】 本発明のこれらおよび他の目的は、以下および本明細書で述べる特許請求の範
囲において明らかになるであろう。 本発明の目的をより十分に理解するため、以下の例示的実施形態の詳細な説明
を、添付の図面と共に読むべきである。
【００９７】 発明の好ましい実施形態の詳細な説明 次に図６Ａないし１３を参照して、本発明の方法およびシステムの好ましい実
施形態を以下に詳細に記載し、図面において類似の要素は類似の参照番号によっ
て指示されるものとする。
【００９８】 本発明の開示を通じて、「集約」および「事前集約」という語は、数値の合計
の処理、ならびに、乗算、減算、除算など、他の数学的演算を意味するように理
解されるものとする。
【００９９】 一般に、スタンドアロンの集約サーバ、および本発明のデータ集約のための方
法および装置を幅広い範囲の応用例において使用することができ、これにはＭＯ
ＬＡＰシステム、ＲＯＬＡＰシステム、インターネットＵＲＬディレクトリ・シ
ステム、パーソナライズされたオンラインｅコマース・ショッピング・システム
、パケット経路指定および／または交換のリアルタイム制御を必要とするインタ
ーネットベースのシステムなどが含まれる。
【０１００】 例示のため、最初にＭＯＬＡＰシステムにおける改良に焦点を合わせる。この
システムでは、知識労働者が直観的、高速かつ柔軟的にＭＤＤＢ内のオペレーシ
ョナル・データを、よく知られているビジネス条件を使用して、分析的な洞察を
関心のあるビジネス領域に提供するために、操作することが可能とされる。
【０１０１】 図６Ａは、本発明の多次元オンライン分析処理（ＭＯＬＡＰ）システムの汎用
化された実施形態を例示し、これはリレーショナル・データベースとして実現さ
れたデータ・ウェアハウス、統合集約エンジンおよびＭＤＤＢを有する本発明の
スタンドアロンのカートリッジ・スタイルの集約サーバ、および、集約サーバと
通信し、かつ複数のＯＬＡＰクライアントをサポートするＯＬＡＰサーバを含む
。本発明の原理によれば、スタンドアロンの集約サーバが集約機能（たとえば、
数値の合計、ならびに乗算、減算、除算など、他の数学的演算）および多次元デ
ータ格納機能を実行する。
【０１０２】 従来の実施から逸脱して、本発明の原理は、集約エンジンおよびＭＤＤＢを、
標準化されたインターフェイスを有する分離した集約サーバに移動させ、これを
実質的にいかなるユーザまたはベンダのＯＬＡＰサーバにもプラグインできるよ
うにすることを教示する。この劇的な移動により、集約の制限依存性がＯＬＡＰ
の分析機能から、新しい独立したアルゴリズムを適用することによって中止され
る。スタンドアロンのデータ集約サーバにより、効率的なデータの編成およびハ
ンドリング、高速集約処理、およびＭＤＤＢにおけるいかなるデータ要素の高速
アクセスおよび検索も可能となる。
【０１０３】 以下でより詳細に記載するように、本発明の集約サーバはＯＬＡＰシステム以
外の他のタイプのシステムのデータ集約要件も処理することができ、これはたと
えば、ＵＲＬディレクトリ管理データ・マート、ＲＤＢＭＳまたはＲＯＬＡＰシ
ステムなどである。
【０１０４】 本発明の集約サーバは２つの異なる機能の実行において他よりすぐれており、
これはすなわち、ＭＤＤＢにおけるデータの集約、および、ＭＤＤＢにおいて結
果として生じるデータベースを「オンデマンド」のクライアント使用のためにハ
ンドリングすることである。ＯＬＡＰサーバを処理する場合、本発明の集約サー
バは、これらの２つの機能を高性能の方法（すなわち、データ・ウェアハウスで
生じたベース・データを、多次元ストレージ（ＭＤＤＢ）において集約および格
納すること）で実行すること、および、このデータ集約処理の結果を「オンデマ
ンド」で、ＯＬＡＰサーバ、表計算アプリケーション、エンド・ユーザ・アプリ
ケーションなどのクライアントに提供することに焦点を置く。このように、本発
明の集約サーバは、それがインターフェイスをとる従来の各ＯＬＡＰサーバを、
データ集約を行う必要性から解放し、したがって、従来のＯＬＡＰサーバがＯＬ
ＡＰサーバの主要機能、すなわちデータ分析およびユーザ・クライアントとのグ
ラフィカル・インターフェイスのサポートに集中できるようにする。
【０１０５】 図６Ｂは、例示的実施形態のスタンドアロンの集約サーバの主要コンポーネン
トを示し、これはすなわち、ＲＤＢＭＳフラット・ファイル・リストおよび他の
ファイルをデータ・ウェアハウス（ＲＤＢＭＳ）から受信するためのベース・デ
ータ・インターフェイス（たとえば、ＯＬＤＢ、ＯＬＥ−ＤＢ、ＯＤＢＣ、ＳＱ
Ｌ、ＪＤＢＣ、ＡＰＩなど）、ベース・データをベース・データ・インターフェ
イスから受信するためのベース・データ・ローダ、ベース・データ・インターフ
ェイスおよびベース・データ・ローダのオペレーションを管理するための構成マ
ネージャ、ベース・データをベース・ローダから受信するための集約エンジン、
多次元データベース（ＭＤＤＢ）、ＭＤＤＢハンドラ、入力アナライザ、集約ク
ライアント・インターフェイス（たとえば、ＯＬＤＢ、ＯＬＥ−ＤＢ、ＯＤＢＣ
、ＳＱＬ、ＡＰＩ、ＪＤＢＣなど）、および、入力アナライザおよび集約クライ
アント・インターフェイスのオペレーションを管理するための構成マネージャで
ある。
【０１０６】 オペレーション中に、ベース・データがデータ・ウェアハウス、または、外部
ＡＳＣＩＩファイル、ＭＯＬＡＰサーバまたは他のものなど、他のソースで生じ
る。構成マネージャは、すべての可能なソースおよびデータ構造との適切な通信
を可能にするために、２つのブロックであるベース・データ・インターフェイス
およびデータ・ローダを構成する。これらの構成は、ＯＬＤＢ、ＯＬＥ−ＤＢ、
ＯＤＢＣ、ＳＱＬ、ＡＰＩ、ＪＤＢＣなど、異なる規格に合致される。
【０１０７】 図６Ｂに示すように、本発明のデータ集約サーバの中心は、データ集約エンジ
ン、多次元データ・ハンドラ（ＭＤＤＢハンドラ）、および多次元データ・スト
レージ（ＭＤＤＢ）から構成される。データ集約の結果は、ＭＤＤＢハンドラに
よってＭＤＤＢに効率的に記憶される。
【０１０８】 図６Ａおよび６Ｂに示すように、本発明のスタンドアロン集約サーバは、ＯＬ
ＤＢ、ＯＬＥ−ＤＢ、ＯＤＢＣ、ＳＱＬ、ＪＤＢＣおよびＡＰＩなどの標準イン
タフェース・プロトコルに好適に準拠する集約クライアント・インタフェースを
介してＯＬＡＰサーバ（または他の要求しているコンピューティング・システム
）の要求に応える。ＯＬＡＰが要求する集約結果はオンデマンドで供給される。
通常、ＯＬＡＰサーバは構文解析法によって照会を一連の要求に分解する。ｎ次
元の座標を指定するそのような要求のそれぞれが、集約サーバに対して提示され
る。構成マネージャは、クライアント・ユーザに従い、集約クライアント・イン
タフェースと入力アナライザとを適切な通信プロトコルにセットする。入力アナ
ライザは、入力フォーマットがＭＤＤＢハンドラに対して適切になるように変換
する。
【０１０９】 本発明の目的は、データの転送を、ＭＯＬＡＰサーバのキャッシュに入ってい
るデータの記憶方法と同じ方法で、しかも照会の遅延はまったくなしに、ＯＬＡ
Ｐユーザに対して完全に透過的にすることである。このためには、スタンドアロ
ン集約サーバが抜群の高速応答性を有することが必要である。この目的は、本発
明独自のデータ構造と集約機構とを提供することによって可能になる。
【０１１０】 図６Ｃに、例示的実施形態のスタンドアロン集約サーバの集約エンジンとＭＤ
ＤＢハンドラ構成要素とを備えるソフトウェア・モジュールを示す。ベース・デ
ータ・リストは、ＲＤＢＭＳまたはテキスト・ファイルから到着すると、図１１
Ａおよび１１Ｂを参照しながら後述する本発明独自の方法に従って、階層処理を
最適化するために解析と再順番付けとを行う必要がある。
【０１１１】 集約管理モジュールの機能は、図９Ａおよび９Ｂに示す方法に従って集約処理
を管理することである。 本発明の原理に従って、スタンドアロン集約サーバ内におけるデータ集約は、
照会を開始する前にベース・データが完全に集約されている完全な事前集約処理
として遂行することも、または、本発明の「実行中」データ集約処理を使用して
集約のどの段階でも照会が可能になる照会有向ロールアップ（ＱＤＲ）処理とし
て遂行することもできる。ＱＤＲ処理を、本明細書では図９Ｃを参照しながらよ
り詳細に記述する。要求への応答（すなわち、クライアント照会の基本構成要素
）は、「実行中」データ集約のため、またはストレージ管理モジュールを介した
事前集約結果データへのアクセスのために集約管理モジュールを呼び出すことに
よって行われる。ＱＤＲ集約管理モジュール内の本発明の照会／要求サービング
機構を、図６Ｄの流れ図に示す。
【０１１２】 ストレージ管理モジュールの機能は、本明細書で図１０Ａおよび１０Ｂを参照
して詳述する本発明の新しい方法によって、非常に効率的な方法で１つまたは複
数のストレージのモジュールの多次元データを処理することである。
【０１１３】 図６Ｄに示す要求サービング機構は、ＱＤＲ集約管理モジュールによって制御
される。要求は待ち行列に入れられ、１つずつその要求が満たされる。要求され
たデータが既に事前演算されている場合、それはストレージ管理モジュールによ
って取り出され、クライアントに戻される。そうでない場合、要求されたデータ
は集約管理モジュールによって「実行中」に演算され、その結果はクライアント
に移動されるが、同時に図６Ｃに示すストレージ管理モジュールによって記憶さ
れる。
【０１１４】 図７Ａおよび７Ｂに、本発明のスタンドアロン（カートリッジ・スタイル）集
約サーバの２つの異なる実施態様を概説する。どちらの実施態様でも、集約サー
バは集約した結果をクライアントに供給する。
【０１１５】 図７Ａに、図６Ａに示す例示的実施形態のＭＯＬＡＰシステムの別プラットフ
ォーム・タイプの実施態様を示すが、ここで、本発明の集約サーバは、ＯＬＡＰ
サーバを実行するために使用されるものとは別個のハードウェア・プラットフォ
ームおよびＯＳシステムに常駐する。このタイプの実施態様では、様々なタイプ
のオペレーティング・システム（例えば、ＮＴ、Ｕｎｉｘ、ＭＡＣ ＯＳ）上で
集約サーバとＯＬＡＰサーバとを実行することさえ可能である。
【０１１６】 図７Ｂに、図６Ｂに示す例示的実施形態のＭＯＬＡＰシステムの共通プラット
フォーム・タイプの実施態様を示すが、ここでは、本発明の集約サーバとＯＬＡ
Ｐサーバとは同じハードウェア・プラットフォームおよびオペレーティング・シ
ステム（ＯＳ）を共有する。
【０１１７】 図８Ａに、本発明の原理に従って共有／共通ハードウェア・プラットフォーム
およびＯＳ上で実施される集約エンジンのベンチマーク結果を記述する表を示す
。この共通プラットフォームおよびＯＳは、Ｐｅｎｔｉｕｍ ＩＩ ４５０ＭＨ
ｚ、１ＧＢ ＲＡＭ、１８ＧＢ Ｄｉｓｋを使用することによって実現され、Ｍ
ｉｃｒｏｓｏｆｔ ＮＴオペレーティング・システムを実行する。この表に示す
６個のデータ・セットは次元数、階層数、密度とデータ・サイズの測定単位が異
なっている。一流のＯＬＡＰサーバであるＯＲＡＣＬＥ Ｅｘｐｒｅｓｓとの比
較がなされる。本発明の集約エンジンは、現行の主要な集約技術と比べて一桁勝
っていることが明らかである。
【０１１８】 本発明のセグメント化されたデータ集約方法を図９Ａから９Ｃ２に示す。これ
らの図面は、三次元の簡略化された設定のみの概観を示すが、次に続く解析はこ
れと同様に何次元にでも適用する。
【０１１９】 データは、同時に処理されるデータ量を最小限に抑えるために複数の自律セグ
メントに分割される。初期集約は単一次元上でのみ実行されるが、その後、この
集約処理は他のすべての次元を必要とする。
【０１２０】 集約方法の第１の段階で、集約は一次元に沿って実行される。第１の段階は、
一次元以上で実行することができる。図９Ａに示すように、ベース・データの空
間はこの集約処理によって拡張される。
【０１２１】 図９Ｂに示す次の段階では、図示したスライスなどの、一次元に沿ったいかな
るセグメントでも、残りの二次元、三次元に沿って別個に集約することができる
。一般に、Ｎ次元システムの場合、第２の段階はＮ−一次元における集約を必要
とする。
【０１２２】 データのセグメント化の原理は、第１の段階にも同様に適用することができる
。しかし、十分に大きなデータ・セットだけが、第１の次元におけるそのように
スライスされた手順を正当化する。実際に、各セグメントを、Ｎ−１キューブと
想定することができ、それによって再帰的な計算が可能になる。
【０１２３】 集約全体が完了する前に特定スライスの集約結果を得ること、あるいは、特定
の順番でロールアップを完了させることが必要である。本発明の集約方法のこの
新しい特徴は、通常の集約処理が達成される前でも照会を開始することを可能に
しながら、高速応答を維持することである。さらに、部分的な集約のみを必要と
するリレーショナルＯＬＡＰおよび他のシステムでは、ＱＤＲ処理は照会の応答
を劇的に高速化する。
【０１２４】 このＱＤＲ処理は、本発明のスライス指向ロールアップ方法によって実現可能
になる。第１の１つまたは複数次元の集約後、多次元空間は独立した多次元キュ
ーブ（スライス）から構成される。このキューブは、任意の順番で処理すること
ができる。
【０１２５】 この結果、本発明の集約処理は、ファイル、共有メモリ・ソケット、またはロ
ールアップの順番を静的または動的にセットする待ち行列の手段によって監視す
ることができる。
【０１２６】 要求された集約結果の準備が完了する前にクライアントから来た単一照会の要
求に応えるために、本発明のＱＤＲ処理は、多次元データの薄いスライスのみを
必要とする高速の実行中集約（ロールアップ）を必要とする。
【０１２７】 図９Ｃ１は、第２の次元のロールアップ結果を構築するために必要とされるス
ライスを示す。図示するように、ケース１では、集約は、基本の、または第１の
次元で既に集約されている既存データから開始される。このデータは、第２の次
元に沿ってＱＤＲ集約の基礎として使用される。ケース２では、以前のデータが
ないので、ＱＤＲは、三次元に沿った初期スライス集約を必要とし、その後第２
の次元に沿った集約を必要とする。
【０１２８】 図９Ｃ２は、第３の次元の結果を得るための２つの対応するＱＤＲケースを示
す。ケース１および２は、第２の次元で必要とされる初期集約の量が異なってい
る。
【０１２９】 図１０Ａは、まばらなデータを記憶ディスク上に記憶する「スライス・ストレ
ージ」方法を示す。一般に、このデータ記憶方法は、集約の方向に沿った昇順イ
ンデックスの原理に基づいており、データの高速取り出しを可能にする。図１０
Ａは、多次元キューブのデータの１ユニット幅のスライスを示す。このデータは
まばらなので、少量の非ＮＡデータ部分しか存在しない。これらの部分は次のよ
うに指し示される。データ・ファイルは、各ｎ−一次元スライスが別個のレコー
ドに記憶されているデータ・レコードから構成される。これらのレコードは、非
ＮＡの記憶されているポイントの量に従って様々な長さを有する。レコード内の
各登録されているポイントごとに、ＩＮＤkはｎ次元のキューブ内のインデック
スを意味し、また、Ｄａｔａはそのキューブの所与のポイントの値を意味する。
【０１３０】 図１０Ｂは、本発明の集約サーバ内で単一の二分探索法を使用することができ
るように、ＭＤＤＢのストレージ内で使用されるデータ・ファイルとディレクト
リ・ファイルとを構成する新しい技術を使用して図６ＢのＭＤＤＢ内の照会され
たデータ・ポイントをランダムに探索する新しい方法を示す。この方法によれば
、ＤＩＲファイルと称するメタファイルはデータ・ファイルへのポインタ、並び
に、データ・レコードの開始アドレスおよび終了アドレス（ＩＮＤ0、ＩＮＤn）
、データ・ファイル内におけるその位置、レコードのサイズ（ｎ）、ディスク上
のファイルの物理的アドレス（Ｄ＿Ｐａｔｈ）、およびそのレコードに関する補
助情報（フラグ）などの追加パラメータを保存する。
【０１３１】 照会されたデータ・ポイントの探索が、次いでＤＩＲファイルへのアクセスに
よって実行される。ファイルに沿った探索は、ファイルの昇順による単一二分探
索法を使用して実行することができる。レコードが発見されると、そのレコード
は、そのインデックスＩＮＤkによって特徴付けられる要求されたポイントを探
索するために主メモリにロードされる。付属のＤａｔａフィールドは照会された
値を表している。正確なインデックスが発見されない場合、それはポイントがＮ
Ａであることを示している。
【０１３２】 本発明の別の態様では、多階層構造において複数の階層を最適にマージするた
めに新しい方法が提供される。図１１Ａ、１１Ｂおよび１１Ｃに示されるこの方
法は、テーブル・データ（ベース・データ）がＲＤＢＭＳから到着したときに、
このテーブル・データ（ベース・データ）を処理する際に本発明の集約サーバに
よって好適に使用される。
【０１３３】 考案された方法によれば、加算および他の数式に対して効率よいデータ処理を
達成するために、１つの次元内における階層の内部の順番が最適化される（一般
に「集約」と称される）。階層の順番は外部的に定義される。これは、データ自
体よりも前にデータの記述子としてデータ・ソースからスタンドアロン集約エン
ジンに移動される。例示の実施形態では、この方法は、図１１Ａに示すように、
データの階層による相関関係を想定している。データ項目が、階層に関して、集
約サーバのメモリ空間内で順番付けされる方法は、そのデータ処理の効率に大き
な影響力を有している。
【０１３４】 特に、従来技術の技法を使用するときは、いかにまばらなデータを効率よく処
理するかが主要な関心事である場合、集約処理中にデータ要素が複数回アクセス
される際にデータ要素の複数の処理が行われることは避けられなかった。従来技
術のデータ処理方法で使用されるデータ構造は、非ＮＡデータへの高速アクセス
のために設計されてきた。従来技術の技法によれば、各アクセスは、データ構造
におけるタイムリーな探索と取り出しに関連付けられる。ＯＬＡＰアプリケーシ
ョンにおいてデータ・ウェアハウスから通常アクセスされる大量のデータに対し
て、データ要素のそのような複数の処理は、従来技術のデータ集約処理の効率を
大幅に低下させてきた。従来技術のデータ処理技法を使用する場合、図１１Ａに
示すデータ要素Ｄは３回アクセスされる必要があるが、これは低品質の集約性能
をもたらす原因となる。
【０１３５】 本発明のデータ処理方法によれば、従来技術の方法によって教示される複数処
理とは対照的に、データは単一処理のために事前に順番付けされる。本発明によ
れば、ベース・データの要素とその集約結果は、各要素が１回だけアクセスされ
るような方法で隣接して記憶される。この特別な順番付けによって、後方処理の
ない、順方向限定処理が可能になる。ベース・データ要素が一旦記憶されるか、
または集約結果が生成され記憶されると、それはさらなる集約のために再度取り
出されることはない。この結果、ストレージへのアクセスは最小限に抑えられる
。この単一処理方法は、大規模なデータベースの集約効率を大幅に高める。本発
明で使用されるような効率的な処理方法を図７Ａに示す。データ要素Ｄは他のど
のような要素とも同様に、１回だけアクセスされ、処理される。
【０１３６】 図１１Ａに、３つの階層を有する多階層データベース構造の一例を示す。図で
示すように、ベース・データは項目Ａ、Ｂ、ＦおよびＧを含む１つの次元を有す
る。第２のレベルは項目Ｃ、Ｅ、ＨおよびＩから構成される。第３のレベルは単
一項目Ｄを有するが、この項目Ｄはすべての３つの階層構造に共通である。本発
明の方法によれば、常に最小限の演算経路がとられる。例えば、本発明の方法に
よれば、項目Ｄは、４つの数値演算を必要とする構造３ではなく、２つの数値演
算しか必要としない構造１の一部として演算される。図１１Ｂに、３つすべての
階層からマージされた１つの最適化された構造を示す。
【０１３７】 図１１Ｃ（ｉ）から１１Ｃ（ｉｘ）は、複数の階層を、複数の階層と機能上は
同等である単一の階層に最適にマージする本発明の例示的階層変換機構の動作の
流れ図による説明（および付属のデータ構造）を示す。説明のため、データ構造
は、図１１（Ａ）および１１（Ｂ）に関して上記に説明した例示的階層構造に対
応する。図１１Ｃ（ｉ）に示すように、ステップ１１０１では、カタログがＤＢ
ＭＳシステムからロードされる。従来のように、このカタログには、ＤＢＭＳに
記憶されている少なくとも１つの次元に関する複数の階層を記述するデータ（「
階層記述子データ」）を含む。ステップ１１０３で、この階層記述子データがカ
タログから抽出される。階層記述子データによって記述される複数の階層内の項
目全体に対してループ（ステップ１１０５〜１１１９）が実行される。
【０１３８】 ループ１１０５〜１１１９では、複数の階層における所与の項目が選択され（
ステップ１１０７）、ステップ１１０９では、所与の項目の１つまたは複数のペ
アレント（存在する場合は）が、グランドペアレント、グレート・グランドペア
レントなどを含めて、識別され、図１１Ｃ（ｖ）に示すペアレント・リスト・デ
ータ構造のエントリ（所与の項目に対して）に追加される。ペアレント・リスト
内の各エントリは特定の項目に対応しており、その特定の項目のペアレント（ま
たはグランドペアレント、またはグレート・グランドペアレント）である項目に
対する０またはそれよりも大きな識別子を含む。さらに、階層記述子データによ
って記述された複数の階層の階層全体に対して内部ループ（ステップ１１１１〜
１１１７）が実行されるが、ステップ１１１３では複数の階層が選択される。ス
テップ１１１５では、選択された階層の所与の項目のチャイルド（存在する場合
は）が識別され、（必要のある場合は）図１１Ｃ（ｖｉ）に示すチャイルド・リ
スト・データ構造内のエントリ内の（所与の項目に対する）識別子の１グループ
に追加される。チャイルド・リスト内の各エントリは特定の項目に対応しており
、それぞれが特定の項目の１つのチャイルドを識別する０またはそれよりも大き
な識別子のグループを含む。各グループは、階層記述子データによって記述され
る１つまたは複数の階層に対応する。
【０１３９】 この動作は、次いで図１１Ｃ（ｉｉ）に示されるステップ１１２１および１１
３１に進み、階層記述子データによって記述された複数の階層の保全性を検証し
（ステップ１１２１）、その中に１つでもエラーが発見された場合は修復される
（またはユーザに報告される）（ステップ１１２３）。好適には、複数の階層の
保全性はステップ１１２１において、グループ内に列挙された任意の項目の複数
のチャイルド、複数のグランドチャイルド、等々を含むように、チャイルド・リ
ストの識別子の各グループを反復的に拡張することによって検証される。特定の
項目に対する各グループの（１つまたは複数の）チャイルドが一致しない場合、
検証エラーが発生し、このようなエラーは修復される（またはユーザに報告され
る）（ステップ１１２３）。動作は、次いで、チャイルド・リスト内の項目全体
に対するループ（ステップ１１２５〜１１３３）に進む。
【０１４０】 ループ（ステップ１１２５〜１１３３）では、チャイルド・リスト内の所与の
項目がステップ１１２７で識別される。ステップ１１２９では、所与の項目がチ
ャイルドを有しないかどうか（例えば、対応するエントリがヌルかどうか）を判
定するために、所与の項目に対するチャイルド・リスト内のエントリが検査され
る。チャイルドがある場合、動作はステップ１１３１に進み、図１１Ｃ（ｖｉｉ
）に示す順番付けされたリストのデータ構造のレベル０内の項目に１つのエント
リを追加する。チャイルドがない場合、動作は、そのループ内のチャイルド・リ
ストの次の項目の処理に進む。順番リストの所与のレベル内の各エントリは特定
の項目に対応し、特定の項目の１つのチャイルドをそれぞれが識別する０または
それよりも大きな識別子を含む。変換された階層として記述される順番リストの
レベルは、以下の点で容易に明らかになろう。基本的に、ループ１１２５〜１３
３３は、変換された階層の最低レベル（レベル０）を構築する。
【０１４１】 ループ１１２５〜１１３３の後、動作は、次に高いレベルを導くための最低レ
ベルの処理に進み、変換された階層全体を構築するためにこの処理を反復する。
より具体的には、ステップ１１３５で、最低レベルを識別するために「現在レベ
ル」変数がセットされる。ステップ１１３７では、順番付けされたリストの「現
在レベル」の項目が作業リストにコピーされる。ステップ１１３９では、その作
業リストは空かどうかが判定される。空の場合、動作は終了し、空でない場合、
動作はステップ１１４１に進み、そこで作業リスト内の項目全体に対してループ
（ステップ１１４１〜１１５９）が実行される。
【０１４２】 ステップ１１４３では、作業リストの所与の項目が識別され、動作は、所与の
項目（所与の項目に対するペアレント・リスト・エントリで指定されている）の
１つまたは複数のペアレント全体に対する内部ループ（ステップ１１４５〜１１
５５）に進む。内部ループのステップ１１４７で、所与の項目の所与のペアレン
トが識別される。ステップ１１４９では、所与の項目の他のペアレントのどれか
（例えば所与のパテントの他のペアレント）が（所与のペアレントに対するチャ
イルド・リスト・エントリで指定されるように）所与のペアレントのチャイルド
であるかどうかが判定される。チャイルドであった場合、動作はステップ１１５
５に進み、内部ループで所与の項目の次のペアレントを処理するが、チャイルド
でなかった場合、動作はステップ１１５１および１１５３に進む。ステップ１１
５１では、所与のペアレントに対するエントリが順番付けされたリストにまだ存
在していない場合、それはそのリストの次のレベル（現在レベル＋１）に追加さ
れる。ステップ１１５３では、順番付けされたリストの次のレベルの所与のペア
レントに対するエントリ内の１つまたは複数の項目のチャイルド（またはグラン
ドチャイルド、またはグレート・グランドチャイルド）のどれにも所与の項目の
チャイルド（順番付けされたリストの現在レベルの所与の項目に対するエントリ
で指定されるように）が一致しない場合、順番付けされたリストの次のレベルの
所与のペアレントに対するエントリに所与の項目が追加される。上記の例の順番
付けされたリストのレベル１および２を、それぞれ図１１Ｃ（ｖｉｉｉ）および
１１Ｃ（ｉｘ）に示す。順番付けされたリストの次のレベルの所与のペアレント
に対するエントリ内の項目の複数のチャイルド（グランドチャイルド、グレート
・グランドチャイルド、等々を含めて）は、順番付けされたリストのより低いレ
ベルで符号化された情報によって識別することができる。ステップ１１５３の後
、動作はステップ１１５５に進み、内部ループ（ステップ１１４５〜１１５５）
の所与の項目の次のペアレントを処理する。
【０１４３】 内部ループ（ステップ１１４５〜１１５５）の処理の後、動作はステップ１１
５７に進んで作業リストから所与の項目を削除し、処理はステップ１１５９に進
んでループ（ステップ１１４１〜１１５９）の作業リストの次の項目を処理する
。
【０１４４】 ループ（ステップ１１４１〜１１５９）の処理の後、順番付けされたリスト（
例えば変換された階層）は次に高いレベルに対して既に構築されている。動作は
ステップ１１６１に進んで現在レベルを次に高いレベルに増分し、動作はステッ
プ１１３８に戻り（ステップ１１６３で）、最高レベルに達するまで（ステップ
１１３９で判定される）、次に高いレベルを構築し、動作は終了する。
【０１４５】 図１２は、上記階層変換技術を利用する１つの例示的集約モジュールの構成要
素の概要を示す。より具体的には、この集約モジュールは、複数の階層を、機能
上はその複数の階層と同等の単一の階層に最適にマージする階層変換モジュール
を含む。第２のモジュールは、階層変換モジュールによって生成された最適な階
層を使用して、ＤＢＭＳから供給されるベース・データをロードして指し示す。
集約エンジンは、そのベース・データ上で集約操作を実行する。最適な階層によ
って指定された次元に沿った集約操作中、レベル０の項目の集約操作の結果はレ
ベル１の項目の集約操作で使用することができ、レベル１の項目の集約操作の結
果はレベル２の項目の集約操作で使用することができる、というような具合であ
る。これらの操作によって、ベース・データをロードして指し示す動作は集約と
共に非常に効率化され、メモリおよびストレージへのアクセスを最小限に抑え、
記憶および取り出しの動作を高速化する。
【０１４６】 図１３は、同様にＵＲＬディレクトリ・システム、データ・マート、ＲＤＢＭ
Ｓ、ＲＯＬＡＰシステムおよびＯＬＡＰシステムのデータ集約への要求に応じる
中央データ・ウェアハウスの構成要素として、本発明のスタンドアロン集約サー
バを示す。
【０１４７】 中央多次元データベースを会社が必要とする理由は、中央多次元データベース
が、複雑で相互に関連した大量のデータに対する柔軟かつ高性能なアクセスと解
析とを容易にすることである。
【０１４８】 同時に多くの異なる種類のクライアント（例えば、データ・マート、ＯＬＡＰ
、ＵＲＬ、ＲＤＢＭＳ）の要求に応じるスタンドアロン専用集約サーバは、コス
ト効率のよい方法で企業規模の集約を実現する能力を有する。この種類のサーバ
は、クライアントのグループに対するロールアップの重複を解消して、スケーラ
ビリティと柔軟性を実現する。
【０１４９】 中央データ・ウェアハウスに関連する性能は、全体の手法において重要な考慮
事項である。性能には、集約の時間と照会応答とが含まれる。 効率的な対話式照会アプリケーションは、秒単位で測定される略リアルタイム
の動作を必要とする。これらのアプリケーションの性能は、直ちに、集約の要件
と換言される。
【０１５０】 従来技術では、ＭＯＬＡＰの場合、照会を開始する前に完全な事前集約を行う
必要がある。本発明では、従来技術とは対照的に、照会有向ロールアップ（ＱＤ
Ｒ）は、バックグラウンドで完全な事前集約を実行しながら、瞬時の照会を可能
にする。完全な事前集約が好ましいとされる場合には、本発明の集約はいかなる
従来技術にも勝っている。ＲＯＬＡＰおよびＲＤＢＭＳクライアントの場合、部
分的な集約は照会の性能を最大限にする。どちらの場合にも、高速な集約処理が
不可欠である。本発明の集約性能は、従来技術の集約処理と比べて一桁勝ってい
る。
【０１５１】 本発明のスタンドアロン・スケーラブル集約サーバは、所定の次元階層に従っ
て構成可能な異なるタイプまたはカテゴリの情報がある種のＲＤＢＭＳ内で収集
され記憶される、特定市場、経済動向、消費者行動、気象条件、人口趨勢、また
はいかなる物理的、社会的、生物学的またはその他の体系や現象の状態によって
、企業業績に関する質問に回答するためのどのようなＭＯＬＡＰシステム環境で
も使用することができる。選択された特定のアプリケーションとは関係なく、本
発明のアドレス・データ・マッピング処理は、多岐にわたるアプリケーション環
境で同じものを使用してＭＤＤＢを管理し、また意思決定支援の機能をも可能に
する迅速で効率的な方法を実現する。
【０１５２】 本発明のデータ集約サーバのスタンドアロン「カートリッジ・スタイル」プラ
グインの機能は、集約のための最適化された多次元データ構造と処理方法とを設
計する際に自由を提供し、すべてのＯＬＡＰベンダに適合する汎用集約サーバを
設計する際に自由を提供し、また、企業規模の集中型の集約を可能にする。
【０１５３】 本発明の集約サーバで使用されるセグメント化された集約の方法は、柔軟性と
、照会有向集約に関する条件であるスケーラビリティと、高速化とを実現する。 本発明の集約サーバで使用される多次元データ構成および指示の方法は、セグ
メント化された集約に関する条件である高速の記憶および取り出しを実現し、高
速な方法によるデータの記憶、処理、取り出しを向上させ、スライスされた集約
とＱＤＲを可能にする構造上の柔軟性に貢献する。この方法は、さらに、速度性
能を改善しながら、データの転送と単一処理とを可能にする。
【０１５４】 本発明の集約サーバで使用される照会有向集約（ＱＤＲ）の方法は、多階層デ
ータ構造によるデータ処理操作を最小限に抑える。 本発明の集約サーバで使用される照会有向集約（ＱＤＲ）の方法は、完了され
るべき完全な集約を待機する必要性を解消し、完全な集約に要求される増強され
た集約データを提供する。
【０１５５】 本発明の別の態様では、２つの異なる機能、すなわち、データの集約と「オン
デマンド」のクライアントの使用のための結果データの処理とを実行する上で秀
でた、改善されたＤＢＭＳシステム（例えばＲＤＢＭＳシステム、オブジェクト
指向データベース・システム、またはオブジェクト／リレーショナル・データベ
ース・システム）が提供される。さらに、改善されたデータ集約機能があるとい
う理由から、本発明のＤＢＭＳは、ＯＬＡＰシステムなどをサポートするデータ
・ウェアハウスを含めて広範なアプリケーションにおいて使用することができる
。説明のために、最初の焦点は、本発明のＤＢＭＳに合わせることにする。次に
図１９から２１を参照して、本発明の方法およびシステムの好ましい実施形態を
以下で詳述する。
【０１５６】 本明細書を通して、「集約」および「事前集約」という用語は、数値の加算処
理、並びに乗算、減算、除算など、その他の数値演算を意味するものと理解され
たい。事前集約演算は従来の照会処理操作に関して非同期的に行われるというこ
とを理解されたい。さらに、「アトミック・データ」という用語は、効率的な意
思決定に要する最低レベルのデータ粒度を意味するものと理解されたい。小売商
の経営者の場合、アトミック・データは、店舗ごと、日ごと、および品目ごとの
情報を意味する場合がある。銀行業者の場合、アトミック・データは、口座ごと
、取引ごと、および支店ごとの情報である場合がある。
【０１５７】 図１９Ａは、本発明のＤＢＭＳの例示的実施形態の主要な構成要素、すなわち
、照会インタフェースおよび照会ハンドラを含む支援機構、少なくともアトミッ
ク・データを記憶している１つまたは複数のテーブル（および可能ならばサマリ
・テーブル）および辞書を記憶するためのメタデータ・ストア（カタログまたは
ディレクトリと称される場合もある）を含むリレーショナル・データ・ストア、
およびＭＤＤＢにアトミック・データおよび集約されたデータを記憶するＭＤＤ
集約モジュールを示す。ＭＤＤＢは、データを記憶するための非リレーショナル
・データ構造である。これは、テーブルの代わりに、またはテーブルに加えて他
のデータ構造を使用する。説明のため、図１９Ａに、リレーショナル・データ・
ストアがファクト・テーブルと辞書とを含むＲＤＢＭＳを示す。
【０１５８】 ＤＢＭＳは、通常、本発明とは関係しない追加の構成要素（図示せず）を含む
ことに留意されたい。照会インタフェースおよび照会ハンドラは、例えば図面の
ネットワークを介してクライアント・マシンから転送された、ユーザの提出した
照会（好ましい実施形態では、ＳＱＬ照会ステートメント）の要求に応える。照
会ハンドラとリレーショナル・データ・ストア（テーブルおよびメタデータ・ス
トア）はＭＤＤ集約モジュールに動作可能に結合されている。重要なことは、照
会ハンドラと統合ＭＤＤ集約モジュールが、データ集約演算とドリルダウンのた
めの照会応答時間を劇的に向上させるように動作することである。さらに、集約
またはドリルダウン演算を必要とする照会に関連する遅延を最小限に抑えるよう
な方法で、非リレーショナルＭＤＤＢのユーザの照会を、ＤＢＭＳのリレーショ
ナル・テーブルの照会と何ら異ならないようにするということが、本発明の目的
である。この目的は、本発明のＤＢＭＳシステムと、統合集約機構を提供するこ
とによって可能になる。
【０１５９】 図１９Ｂは、図１９ＡのＭＤＤ集約モジュールの例示的実施形態の主要な構成
要素、すなわち、ＤＢＭＳのリレーショナル・データ・ストアのディレクトリお
よび１つまたは複数のテーブルをロードするためのベース・データ・ローダ、ベ
ース・ローダから次元データとアトミック・データとを受け取るための集約エン
ジン、多次元データベース（ＭＤＤＢ）、ユーザにＭＤＤ集約モジュールへの照
会アクセスを提供するためにＤＢＭＳの照会ハンドラと共同で動作するＭＤＤＢ
ハンドラおよびＳＱＬハンドラ、およびＭＤＤ集約モジュールの構成要素の動作
を管理する制御モジュールを示す。ベース・データ・ローダは、標準インタフェ
ース（ＯＬＤＢ、ＯＬＥ−ＤＢ、ＯＤＢＣ、ＳＱＬ、ＡＰＩ、ＪＤＢＣなど）を
介してリレーショナル・データ・ストアのディレクトリおよび１つまたは複数の
テーブルをロードすることができる。この場合、ＤＢＭＳおよびベース・データ
・ローダは、これらの標準インタフェースを介するそのようなデータの伝達を実
現する構成要素を含む。このようなインタフェースは当技術分野では周知である
。例えば、このようなインタフェース構成要素は、Ａｔｔｕｎｉｔｙ Ｃｏｒｐ
ｏｒａｔｉｏｎ、ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ａｔｔｕｎｉｔｙ．ｃｏｍ．から容易
に入手可能である。
【０１６０】 動作中、ベース・データは、ＤＢＭＳの１つまたは複数のテーブルから作り出
される。コア・データ集約演算は、集約エンジン、多次元データ（ＭＤＤＢ）ハ
ンドラ、および多次元データ・ストレージ（ＭＤＤＢ）によって実行される。デ
ータ集約の結果は、ＭＤＤＢハンドラによってＭＤＤＢに効率的に記憶される。
ＭＤＤ集約モジュールのＳＱＬハンドラは、ＤＢＭＳの照会ハンドラから転送さ
れた、ユーザの提出した照会（好ましい実施形態ではＳＱＬ照会ステートメント
）の要求に応える。ＭＤＤ集約モジュールのＳＱＬハンドラは、標準インタフェ
ース（ＯＬＤＢ、ＯＬＥ−ＤＢ、ＯＤＢＣ、ＳＱＬ、ＡＰＩ、ＪＤＢＣなど）を
介してＤＢＭＳの照会ハンドラと通信することができる。この場合、ＲＤＢＭＳ
およびＳＱＬハンドラの支援機構は、それらの標準インタフェースを介してその
ようなデータの伝達を実現する構成要素を含む。このようなインタフェース構成
要素は当技術分野では周知である。集約（またはドリルダウンの結果）はオンデ
マンドで取り出され、ユーザに戻される。
【０１６１】 通常、ユーザは自然言語照会を生成するためにクライアント・マシンと（例え
ばウェブ使用可能なブラウザを使用して）対話し、この自然言語照会は、例えば
図面のネットワークを介してＤＢＭＳの照会インタフェースに伝達される。照会
インタフェースは、構文解析によって、照会を、ＤＢＭＳの照会ハンドラに伝達
される一連の要求（好ましい実施形態ではＳＱＬステートメント）に分解する。
照会インタフェースの機能は、ＤＢＭＳの一部ではない（例えばクライアント・
マシン内の）モジュールで実施することができる。ＤＢＭＳの照会ハンドラは、
ＭＤＤ集約モジュール内のＭＤＤに記憶されているデータを必要とする要求を、
その要求に応えるために、ＭＤＤ集約モジュールのＳＱＬハンドラに転送する。
各要求は、一組のｎ次元を指定する。ＭＤＤ集約モジュールのＳＱＬハンドラは
この一組の次元を抽出し、この一組の次元を使用してＭＤＤＢをアドレス指定す
るためにＭＤＤハンドラと共同して動作し、アドレス指定されたデータをＭＤＤ
Ｂから取り出し、ＤＢＭＳを介してその結果をユーザに戻す。
【０１６２】 図１９Ｃ（ｉ）および１９Ｃ（ｉｉ）は、本発明の例示的ＤＢＭＳの動作を示
す流れ図である。ステップ６０１では、ＭＤＤ集約モジュールのベース・データ
・ローダは、ＤＢＭＳのメタデータ・ストアから辞書（またはカタログ）をロー
ドする。この機能を実行する際、ベース・データ・ローダは、ＤＢＭＳの辞書の
データ・タイプ（またはＤＢＭＳの辞書を表すために使用される標準データ・タ
イプ）を、ＭＤＤ集約モジュールで使用されるデータ・タイプにマッピングする
アダプタ（インタフェース）を利用することができる。さらに、ベース・データ
・ローダは辞書から次元を抽出し、その次元をＭＤＤ集約モジュールの集約エン
ジンに転送する。
【０１６３】 ステップ６０３では、ベース・データ・ローダはＤＢＭＳから１つまたは複数
のテーブルをロードする。この機能を実行する際、ベース・データ・ローダは、
ＤＢＭＳの１つまたは複数のテーブルのデータ・タイプ（またはＤＢＭＳの１つ
または複数のファクト・テーブルを表すために使用される標準データ・タイプ）
を、ＭＤＤ集約モジュールで使用されるデータ・タイプにマッピングするアダプ
タ（インタフェース）を利用することができる。さらに、ベース・データ・ロー
ダはその１つまたは複数のテーブルからアトミック・データを抽出し、そのアト
ミック・データを集約エンジンに転送する。
【０１６４】 ステップ６０５では、集約エンジンは、（ステップ６０１でＤＢＭＳの辞書か
ら抽出された）少なくとも１つの次元に沿って、（ステップ６０３でベース・デ
ータ・ローダによって提供された）アトミック・データ上で集約演算（すなわち
、ロールアップ演算）を実行し、その結果である集約されたデータをＭＤＤＢに
記憶するためにＭＤＤハンドラと共同で動作する。本発明の好ましい実施形態に
よる例示的集約演算のより詳細な記述を、図９Ａ〜９ＣのＱＤＲ処理に関して後
述する。
【０１６５】 ステップ６０７では、ＭＤＤ集約モジュールによって生成され、かつ／または
ＭＤＤ集約モジュールのＭＤＤＢに記憶されていているデータを、ユーザが照会
することができるようにするリファレンスが定義される。このリファレンスは、
Ｃｒｅａｔｅ Ｖｉｅｗ ＳＱＬステートメントを使用して好適に定義されるが
、これによってユーザは、ｉ）ＭＤＤ集約モジュールに記憶されているＭＤＤＢ
に関連するテーブル名（ＴＮ）を定義し、ｉｉ）テーブルＴＮ上のＳＱＬステー
トメントをＭＤＤ集約モジュールにルーティングするために使用されるリンクを
定義できるようになる。この実施形態では、ＤＢＭＳのビュー機構は、図６（Ｅ
）に示すようにＭＤＤ集約エンジンのＭＤＤＢに記憶されているデータに対する
参照とリンク付けとを可能にする。ビュー機構およびＣｒｅａｔｅ Ｖｉｅｗ
ＳＱＬステートメントのより詳細な説明は、参照によりその全体を本明細書に組
み込んだ、Ｃ．Ｊ．Ｄａｔｅ著、「Ａｎ Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｔｏ Ｄ
ａｔａｂａｓｅ Ｓｙｓｔｅｍｓ」、Ａｄｄｉｓｏｎ−Ｗｅｓｌｅｙ、第７版、
２０００年、２８９頁〜３２６頁に記載されている。したがって、このビュー機
構は、ＤＢＭＳシステムの照会ハンドラが、テーブルＴＮ上の任意のＳＱＬ照会
を、関連するリンクを介してＭＤＤ集約モジュールに転送することを可能にする
。代替実施形態では、図６Ｆに示すような、ＭＤＤ集約モジュールによって生成
され、かつ／またはＭＤＤ集約エンジンのＭＤＤＢに記憶されているデータを、
ＤＢＭＳシステムが参照し、リンク付けすることができるようにするためにダイ
レクト機構（例えばＮＡトリガ機構）を使用することができる。トリガ機構およ
び方法のより詳細な説明は、参照によりその全体を本明細書に組み込んだ、Ｃ．
Ｊ．Ｄａｔｅ著、「Ａｎ Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｔｏ Ｄａｔａｂａｓｅ
Ｓｙｓｔｅｍｓ」、Ａｄｄｉｓｏｎ−Ｗｅｓｌｅｙ、第７版、２０００年、２
５０頁〜２６６頁に記載されている。
【０１６６】 ステップ６０９では、ユーザは照会を生成するためにクライアント・マシンと
対話し、その照会は照会インタフェースに伝達される。照会インタフェースは１
つまたは複数のＳＱＬステートメントを生成する。これらのＳＱＬステートメン
トは、リレーショナル・データストアのテーブルに記憶されているデータを参照
する場合があるが、ステップ６０７で定義されたリファレンスを参照する場合も
ある（このリファレンスは、ＭＤＤ集約モジュールのＭＤＤＢに記憶されたデー
タを参照する）。これらの１つまたは複数のＳＱＬステートメントはＤＢＭＳの
照会ハンドラに転送される。
【０１６７】 ステップ６１１では、照会ハンドラは１つまたは複数のＳＱＬステートメント
を受け取り、その１つまたは複数のＳＱＬステートメントをより効率的な照会ハ
ンドリングに対して最適化するために任意選択でそれを変換する。このような変
換は当技術分野では周知である。例えば、Ｋｉｍｂａｌｌ著、「Ａｇｇｒｅｇａ
ｔｉｏｎ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｗｉｔｈ （Ａｌｍｏｓｔ） Ｎｏ Ｍｅｔ
ａＤａｔａ」、ＤＢＭＳ Ｄａｔａ Ｗａｒｅｈｏｕｓｅ補遺、１９９６年８月
、ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｄｂｍｓｍａｇ．ｃｏｍ／９６０８ｄ５４．ｈｔｍｌ
．から入手可能、を参照されたい。
【０１６８】 ステップ６１３では、照会ハンドラは、受け取った１つまたは複数のＳＱＬス
テートメント（または１つまたは複数の変換されたＳＱＬステートメント）がス
テップ６０７で生成されたリファレンス上にあるかどうかを判定する。リファレ
ンス上にある場合、演算はステップ６１５に進むが、ない場合はステップ６２５
で通常の照会ハンドリング演算が続行する。ここで、リレーショナル・データス
トアは、その中に記憶されているデータを抽出し、記憶し、かつ／または操作す
るために照会によってアクセスされ、必要に応じて、結果がクライアント・マシ
ンを介してユーザに戻される。
【０１６９】 ステップ６１５では、受け取った１つまたは複数のＳＱＬステートメント（ま
たは１つまたは複数の変換されたＳＱＬステートメント）が、ステップ６０７に
関して上述した参照のためのリンクを使用して、ステップ６１７で処理するため
のＭＤＤ集約エンジンにルーティングされる。
【０１７０】 ステップ６１７では、１つまたは複数のＳＱＬステートメントがＭＤＤ集約モ
ジュールのＳＱＬハンドラによって受け取られるが、ここで、一組の１つまたは
複数のＮ次元座標がそのＳＱＬステートメントから抽出される。この機能を実行
する際、ＳＱＬハンドラは、ＤＢＭＳの照会ハンドラによって発行されるＳＱＬ
ステートメントのデータ・タイプ（またはＤＢＭＳの照会ハンドラによって発行
されるＳＱＬステートメントを表すために使用される標準データ・タイプ）を、
ＭＤＤ集約モジュールで使用されるデータ・タイプにマッピングするアダプタ（
インタフェース）を利用することができる。
【０１７１】 ステップ６１９では、ＭＤＤＢをアドレス指定して、ＭＤＤＢから対応するデ
ータを取り出すために、ステップ６１７で抽出された一組のＮ次元座標がＭＤＤ
ハンドラによって使用される。
【０１７２】 最後に、ステップ６２１では、取り出されたデータがＤＢＭＳを介してユーザ
に戻され（例えば、取り出されたデータをＳＱＬハンドラに転送し、ＳＱＬハン
ドラは取り出されたデータをＤＢＭＳシステムの照会ハンドラに戻し、照会ハン
ドラはユーザの提出した照会の結果をクライアント・マシンを介してユーザに戻
す）、動作は終了する。
【０１７３】 テーブル・データ（ベース・データ）は、ＤＢＭＳから到着すると、図１１Ａ
、１１Ｂおよび１１Ｃを参照して上述したように、本発明独自の方法によって階
層ハンドリングを最適化するために、解析され、再順番付けすることができる。
【０１７４】 さらに、ＭＤＤ集約モジュールのＭＤＤ制御モジュールは、図９Ａおよび９Ｂ
に示す方法に従って集約処理を好適に管理する。したがって、本発明の原理に従
って、ＤＢＭＳ内のデータ集約は、照会を開始する前にベース・データが完全に
集約される完全な事前集約処理として、または、本発明の「実行中」データ集約
処理を使用して集約のどの段階でも照会が可能となる照会有向ロールアップ（Ｑ
ＤＲ）処理として遂行することができる。ＱＤＲ処理は、本明細書では図９Ｃを
参照しながらより詳細に説明する。「実行中」データ集約を必要とするかまたは
ＭＤＤハンドラを介して事前集約された結果データへのアクセスを必要とする要
求への応答（すなわち、クライアント照会の基本構成要素）は、ＭＤＤ制御モジ
ュール内の本発明の照会／要求サービング機構によって提供されるが、この主要
な動作は、図６Ｄの流れ図に示されている。ＭＤＤハンドラの機能は、本発明の
新しい方法に従って非常に効率的な方式で１つまたは複数のストレージのモジュ
ールの多次元データを処理することであるが、これは本明細書では図１０Ａおよ
び１０Ｂを参照して詳述する。
【０１７５】 図６Ｄに示すＳＱＬハンドリング機構はＭＤＤ制御モジュールによって制御さ
れている。要求は待ち行列に入れられ、１つずつその要求が満たされる。要求さ
れたデータが既に事前演算されている場合、それはＭＤＤハンドラによって取り
出され、クライアントに戻される。事前演算されていない場合、要求されたデー
タは集約エンジンによって「実行中」に演算され、その結果はクライアントに移
動されるが、同時に図６Ｃに示すＭＤＤハンドラによって記憶される。
【０１７６】 図１９Ｇに示すように、本発明のＤＢＭＳは、上述のように、リレーショナル
部分と非リレーショナル部分とに論理的に分割することができる。リレーショナ
ル部分には、リレーショナル・データストア（例えば、１つまたは複数のテーブ
ルおよび辞書）および支援機構（例えば、照会ハンドリング・サービス）が含ま
れる。非リレーショナル部分にはＭＤＤ集約モジュールが含まれる。上述のよう
に、図面のようなリレーショナル部分と非リレーショナル部分との間には双方向
データ・フローが発生する。より具体的には、データのロード動作中、データは
リレーショナル部分（すなわち、リレーショナル・データ・ストア）から非リレ
ーショナル部分にロードされ、そこでデータは集約されてＭＤＤＢに記憶される
。照会サービス動作中、所与の照会がＭＤＤＢに記憶されているデータを参照す
る場合、その照会に関係するデータは非リレーショナル部分によって生成され（
例えば、生成され、かつ／またはＭＤＤＢから取り出され）、ユーザに伝達して
戻すためにリレーショナル部分（例えば、照会サービス機構）に供給される。こ
のような双方向データ・フローは、従来技術に対して重要な際だった特徴を表す
。例えば、図１Ｂに示される従来技術のＭＯＬＡＰアーキテクチャでは、データ
のロード動作中にリレーショナル・データベース（例えば、データ・ウェアハウ
スＲＤＢＭＳシステム）からＭＤＤＢに単一方向のデータ・フローが発生する。
【０１７７】 図２０Ａおよび２０Ｂは、本発明のＤＢＭＳの２つの異なる実施態様の概要を
示す。どちらの実施態様でも、ＤＢＭＳシステムの照会ハンドラはＭＤＤから取
り出された集約結果をクライアントに供給する。
【０１７８】 図２０Ａは、図１９Ａに示す例示的実施形態のＤＢＭＳシステムの別プラット
フォーム型の実施態様を示すが、ここで、ＤＢＭＳのリレーショナル部分は別個
のハードウェア・プラットフォームおよび／またはＯＳシステム上に常駐し、そ
こから非リレーショナル部分（ＭＤＤ集約モジュール）を実行するために使用さ
れる。このタイプの実施態様では、ＤＢＭＳシステムの一部とＭＤＤ集約モジュ
ールの一部とを異なるタイプのオペレーティング・システム（例えばＮＴ、Ｕｎ
ｉｘ、ＭＡＣ ＯＳ）上で実行することも可能である。
【０１７９】 図２０Ｂは、図２０Ａに示す例示的実施形態のＤＢＭＳシステムの共通プラッ
トフォームの実施態様を示すが、ここで、ＤＢＭＳのリレーショナル部分は、非
リレーショナル部分（ＭＤＤ集約モジュール）を実行するために使用される同じ
ハードウェア・プラットフォームとオペレーティング・システム（ＯＳ）とを共
有する。
【０１８０】 図２１は、本発明の改善されたＤＢＭＳ（例えばＲＤＢＭＳ）を、ＲＯＬＡＰ
システム（または他のＯＬＡＰシステム）のデータの記憶と集約の要求に応える
データ・ウェアハウスの一構成要素として示す。重要なことは、本発明の改善さ
れたＤＢＭＳは、複雑かつ相互に関連した大量のデータに対する柔軟で高性能の
アクセスと解析を提供することである。さらに、本発明の改善されたデータ・ウ
ェアハウスＤＢＭＳは、多くの様々な種類のクライアント（例えば、データ・マ
ート、ＯＬＡＰ、ＵＲＬ）の要求に同時に応えることができ、コスト効率のよい
方法で企業規模のデータの記憶と集約とを実現する能力を有する。この種類のシ
ステムは、クライアントのグループに対する重複を解消して、スケーラビリティ
と柔軟性とを実現する。さらに、本発明の改善されたＤＢＭＳは、スプレッドシ
ート・モデリング・プログラムなどのデータ解析プログラムを含めて、上述のど
のような情報データベース・システムのデータ・ストア構成要素としても使用す
ることができ、そのようなシステムのデータの記憶と集約の要求に応える。
【０１８１】 図２２は、本発明の一実施形態を示すが、ここで、本発明のＤＢＭＳ（例えば
ＲＤＢＭＳ）はデータ・ウェアハウスの一構成要素、すなわちＯＬＡＰシステム
である。このＤＢＭＳは従来のデータ・ウェアハウスとして動作し、企業のデー
タの記憶と集約との要求に応える。さらに、ＤＢＭＳには、ＤＢＭＳシステムの
照会ハンドリングと共同して動作する統合ＯＬＡＰ解析論理（および好適には、
図示しないが統合プレゼンテーション・モジュール）と、ＤＢＭＳシステムのユ
ーザに対して多次元リポート（例えば、比率、ランク、変換、動的連結、複合フ
ィルタリング、予測、照会管理、スケジューリング、フロー制御、事前集約推論
、非正規化サポート、および／またはテーブルの分割および結合）を実行するこ
とを可能にし、従来のＯＬＡＰ解析（グリッド、グラフ、マップ、アラート、ド
リルダウン、データ・ピボット、データ・サーフ、スライスおよびダイス、印刷
）を好適に実行するＭＤＤ集約モジュールが含まれる。重要なことは、本発明の
改善されたＤＢＭＳは複雑かつ相互に関連した大量のデータに対する柔軟で高性
能のアクセスと解析とを提供する。さらに、本発明の改善されたＤＢＭＳは、多
くの様々な種類のクライアント（例えば、データ・マート、他のＯＬＡＰシステ
ム、ＵＲＬディレクトリ・システム）の要求に同時に応えることができ、コスト
効率のよい方法で企業規模のデータの記憶および集約を実現する能力を有する。
この種類のシステムは、クライアントのグループに対する重複を解消して、スケ
ーラビリティと柔軟性とを実現する。さらに、本発明の改善されたＤＢＭＳは、
上述のどのような情報データベース・システムのデータ・ストア構成要素として
も使用することができ、そのようなシステムのデータの記憶および集約の要求に
応える。
【０１８２】 本発明の改善されたＤＢＭＳによって得られる機能上の利点 本発明のＤＢＭＳの特徴は、集約を必要とするＤＢＭＳに発行された照会を処
理する際の応答時間を劇的に改善し、したがって企業規模の集中型の集約を可能
にする。さらに、本発明の好ましい実施形態では、ユーザは、ＤＢＭＳ上におけ
る従来の照会と何ら異なることのない方法で、集約されたデータを照会すること
ができる。
【０１８３】 本発明の新しいＤＢＭＳによって使用されるセグメント化された集約の方法は
、柔軟性、スケーラビリティ、照会有向集約の機能、および高速化を実現する。 さらに、本発明の新しいＤＢＭＳによって使用される照会有向集約（ＱＤＲ）
の方法は、多階層データ構造におけるデータ・ハンドリング動作を最小限に抑え
、完全な集約が完了するまで待機する必要性を解消し、完全な集約に必要とされ
る集約されたデータの構築を提供する。
【０１８４】 本明細書の上記で説明した例示的実施形態のシステムおよび方法は、本明細書
で開示された新しい教示の恩恵にあずかる当業者に容易に明らかになる様々な方
法によって修正することができることを理解されたい。その例示的実施形態のこ
のようなすべての修正形態および変形形態は、頭記の特許請求の範囲で定義され
る本発明の範囲および趣旨の範囲内にあるものとみなされる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 図１Ａは、３層またはレイヤのクライアント／サーバ・アーキテクチャを含む
、例示的な従来技術のリレーショナル・オンライン分析処理（ＲＯＬＡＰ）シス
テムの概略図であり、第１の層が、データ格納、アクセスおよび検索処理のため
にＲＤＢＭＳを利用するデータベース・レイヤ、第２の層が、多数のユーザから
の多次元レポートを実行するためのアプリケーション・ロジック・レイヤ（すな
わち、ＲＯＬＡＰエンジン）を有し、第３の層が、ＲＯＬＡＰエンジンを様々な
プレゼンテーション・レイヤと統合し、それを通じてユーザがＯＬＡＰ分析を実
行する図である。 図１Ｂは、従来技術の多次元オンライン分析処理（ＭＯＬＡＰ）システムの、
汎用化された実施形態の概略図であり、アトミック（すなわち、ベース）データ
を、ＲＤＢＭＳによって実現されたデータ・ウェアハウスから受信するためのベ
ース・データ・ローダ、ＯＬＡＰ多次元データベース（ＭＤＤＢ）、集約、アク
セスおよび検索モジュール、アプリケーション・ロジック・モジュール、および
、オンライン・トランザクション処理（ＯＬＴＰ）オペレーションをＭＤＤＢ上
でサポートして、通常はシステムに情報ネットワーク（たとえば、インターネッ
ト）からアクセスする複数のＯＬＡＰクライアント・マシンからのデータベース
照会およびリクエストにサービスするための、従来のＯＬＡＰサーバ（たとえば
、ＯｒａｃｌｅのＥｘｐｒｅｓｓ Ｓｅｒｖｅｒ）に関連付けられたプレゼンテ
ーション・モジュールを含む図である。
【図２】 図２Ａは、図１Ｂの従来技術のシステムにおいて示した、多数のデータ・テー
ブル（たとえば、Ｔ１、Ｔ２、．．．．．．．．．．Ｔｎ）およびデータ・フィ
ールド・リンクを含むデータ・ウェアハウス、および、図１Ｂにおいて示した、
情報記憶装置における変数の物理記憶域をポイントするポインタを有する従来の
ページ・アロケーション・テーブル（ＰＡＴ）を含む、ＯＬＡＰ多次元データベ
ースの概略図である。 図２Ｂは、三次元カルテシアン・キューブとして編成され、かつ図２Ａの従来
技術のシステムにおいて使用される、例示的三次元ＭＤＤＢの概略図であり、Ｍ
ＤＤＢの第１の次元が地理（たとえば、市、州、国、大陸）を表し、ＭＤＤＢの
第２の次元が時間（たとえば、日、週、月、年）を表し、ＭＤＤＢの第３の次元
が製品（たとえば、メーカ毎のすべての製品）を表し、基本データ要素が三次元
座標値によってアドレス指定される変数のセットである図である。 図２Ｃは、次元階層に従って配列された、例示的三次元ＭＤＤＢに関連付けら
れた従来技術のアレイ構造の概略図である。 図２Ｄは、データ要素アドレスのページに従って配列された、例示的三次元Ｍ
ＤＤＢのための従来技術のページ・アロケーション・テーブルの概略図である。
【図３】 図３Ａは、従来技術のＭＯＬＡＰシステムの概略図であり、生データをそのＲ
ＤＢＭＳデータ・ウェアハウスに定期的に格納し、基本データをデータ・ウェア
ハウスからＭＤＤＢに直列にロードする処理、および、ＭＤＤＢにおけるデータ
を直列に、その次元階層全体に沿って事前集約（または事前コンパイル）する処
理を例示する図である。 図３Ｂは、従来技術のページ・アロケーション・テーブル（ＰＡＴ）において
リストされたカルテシアン・アドレスが、データ要素の物理記憶域（すなわち、
変数）がＭＤＤＢに関連付けられた情報記録媒体（たとえば、記憶ボリューム）
において生じるところを、基本データをＭＤＤＢにローディングする間ならびに
データ事前集約処理がその内部で実行される間に、ポイントすることを例示する
概略図である。 図３Ｃ１は、従来技術の従来のＭＯＬＡＰシステムにおいて使用された例示的
三次元データベースの概略図であり、その中に含まれた各データ要素が物理的に
、システムの記録媒体において、ＭＤＤＢにおいて整数ベースの座標を割り当て
られる、データ変数の次元（および次元階層内の副次元）によって指定される場
所に格納されること、およびまた、ＭＤＤＢにロードされた基本データに関連付
けられたデータ要素が、ＭＤＤＢ空間において、その内部に含まれた事前集約さ
れたデータ要素より低い整数座標を割り当てられることを示す図である。 図３Ｃ２は、「時間」の次元の従来の階層が通常、従来技術の副次元「日、週
、月、四半期など」を含むことを例示する概略図である。 図３Ｃ３は、従来技術のＭＤＤＢにおける時間のより高い副次元を有するデー
タ要素が通常、その時間次元に沿って、増大された整数アドレスを割り当てられ
る様子を示す概略図である。
【図４】 超大規模の従来技術のＭＤＤＢでは、超大規模ページ・アロケーション・テー
ブル（ＰＡＴ）が、その中に含まれたデータ要素のアドレス位置を表すことが必
要とされ、したがって、アドレス・データ・ページング技術を、このような従来
技術のＭＯＬＡＰシステムを実施するために使用された直列コンピューティング
・プラットフォーム上で使用可能なＤＲＡＭ（たとえば、プログラム・メモリ）
と大容量記憶装置（たとえば、記録ディスクまたはＲＡＩＤ）の間で使用する必
要があることを例示する概略図である。
【図５】 従来の（すなわち、従来技術の）ＭＤＤＢにおける探索時間が、その内部のデ
ータの事前集約の量に比例して増大する様子を示す、グラフィカル表現の図であ
る。
【図６】 図６Ａは、本発明の多次元オンライン分析処理（ＭＯＬＡＰ）システムの、汎
用化された実施形態の概略図であり、これはリレーショナル・データベースとし
て実現されたデータ・ウェアハウス、統合集約エンジンおよびＭＤＤＢを有する
本発明のスタンドアロンの集約サーバ、および複数のＯＬＡＰクライアントをサ
ポートするＯＬＡＰサーバを含み、スタンドアロンの集約サーバが集約機能（た
とえば、数値の合計、ならびに乗算、減算、除算など、他の数学的演算）および
多次元データ格納機能を実行する図である。 図６Ｂは、図６Ａに示した例示的実施形態のスタンドアロンの集約サーバの概
略的ブロック図であり、その主要コンポーネント、すなわち、ＲＤＢＭＳフラッ
ト・ファイル・リストおよび他のファイルをデータ・ウェアハウス（ＲＤＢＭＳ
）から受信するためのベース・データ・インターフェイス（たとえば、ＯＬＤＢ
、ＯＬＥ−ＤＢ、ＯＤＢＣ、ＳＱＬ、ＪＤＢＣ、ＡＰＩなど）、ベース・データ
をベース・データ・インターフェイスから受信するためのベース・データ・ロー
ダ、ベース・データ・インターフェイスおよびベース・データ・ローダのオペレ
ーションを管理するための構成マネージャ、ベース・データをベース・ローダか
ら受信し、集約オペレーションをベース・データにおいて実行し、かつベース・
データおよび集約されたデータをＭＤＤＢに格納するための集約エンジンおよび
ＭＤＤＢハンドラ、リクエストをＯＬＡＰクライアント・マシンから受信し、集
約エンジンおよびＭＤＤＢハンドラと共に協調して、集約されたデータを生成か
つ／あるいは受信されたリクエストに関係する集約されたデータをＭＤＤＢから
検索し、かつこの集約されたものをリクエスト側のＯＬＡＰクライアントに戻す
ための集約クライアント・インターフェイス（たとえば、ＯＬＤＢ、ＯＬＥ−Ｄ
Ｂ、ＯＤＢＣ、ＳＱＬ、ＪＤＢＣ、ＡＰＩなど）および入力アナライザ、および
、入力アナライザおよび集約クライアント・インターフェイスのオペレーション
を管理するための構成マネージャを示す図である。 図６Ｃは、本発明の例示的実施形態のスタンドアロンの集約サーバの集約エン
ジンおよびＭＤＤＢハンドラを含むソフトウェア・モジュールの概略図であり、
ベース・データ・リスト構造が階層分析および再順序付けモジュールに供給され
、その出力が集約管理モジュールに転送され、その出力が格納モジュールへ、格
納管理モジュールを介して転送され、照会指示ロール・アップ（ＱＤＲ）集約管
理モジュールが、受信側データベース（ＤＢ）リクエストをＯＬＡＰクライアン
ト・マシンから（集約クライアント・インターフェイスを介して）受信するため
、かつ、本発明の集約および格納管理モジュールのオペレーションを管理するた
めに提供される図である。 図６Ｄは、（ＤＢ）リクエスト処理メカニズムによって、図６Ｃに示したＱＤ
Ｒ集約管理モジュール内で実行される主要オペレーションの流れ図である。
【図７】 図７Ａは、図６Ｂの例示的実施形態のスタンドアロンの集約サーバ、および、
複数のクライアント・マシンをサポートする従来のＯＬＡＰサーバの分離プラッ
トフォーム・タイプの実施の概略図であり、データ・ウェアハウスからのベース
・データが、第１のハードウェア／ソフトウェア・プラットフォーム（すなわち
、プラットフォームＡ）上で実現された集約サーバによって受信されるように示
し、スタンドアロンの集約サーバが、第２のハードウェア／ソフトウェア・プラ
ットフォーム（すなわち、プラットフォームＢ）上で実現された従来のＯＬＡＰ
サーバを処理するように、ならびに、表計算、ＧＵＩフロント・エンドおよびア
プリケーションなど、他のクライアントがサポートする別種のアプリケーション
のデータ集約要件を処理するように示す図である。 図７Ｂは、図６Ｂの例示的実施形態のスタンドアロンの集約サーバ、および、
複数のクライアント・マシンをサポートする従来のＯＬＡＰサーバの共有プラッ
トフォーム・タイプの実施の概略図であり、データ・ウェアハウスからのベース
・データが、共通のハードウェア／ソフトウェア・プラットフォーム上で実現さ
れたスタンドアロンの集約サーバによって受信されるように示し、集約サーバが
、同じ共通のハードウェア／ソフトウェア・プラットフォーム上で実現された従
来のＯＬＡＰサーバを処理するように、ならびに、表計算、ＧＵＩフロント・エ
ンドおよびアプリケーションなど、他のクライアントがサポートする別種のアプ
リケーションのデータ集約要件を処理するように示す図である。
【図８】 図８Ａは、共通のハードウェア／ソフトウェア・プラットフォームが、Ｐｅｎ
ｔｉｕｍ ＩＩ ４５０Ｍｈｚ、１ＧＢのＲＡＭ、１８ＧＢのディスクを使用し
、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ ＮＴオペレーティング・システム（ＯＳ）を実行して実
現される、図７Ｂに示した従来のＯＬＡＰサーバ（すなわち、Ｏｒａｃｌｅ Ｅ
ＸＰＲＥＳＳ Ｓｅｒｖｅｒ）を処理する例示的実施形態のスタンドアロンの集
約サーバの共有プラットフォーム・タイプの実施によって得られた性能ベンチマ
ークを表す情報を示すデータ表である。
【図９】 図９Ａは、本発明の原理による、セグメント化集約の方法における第１の段階
の概略図であり、一次元に沿った最初の集約を示す図である。 図９Ｂは、本発明の原理によるセグメント化集約の方法における次の段階の概
略図であり、図示のスライスなど、次元１に沿ったいかなるセグメントも残りの
次元２および３に沿って別々に集約することができること、および一般に、Ｎ次
元のシステムでは、第２の段階がＮ−一次元における集約を含むことを示し、セ
グメンテーションの原理を第１の段階にも適用することができるが、十分に大き
いデータのみが第１の次元におけるこのようなスライス化手順を正しいものとし
、実際には各セグメントをＮ−１キューブとしてみなし、再帰的計算を可能にす
ることが可能である図である。 図９Ｃ１は、本発明の照会指示ロール・アップ（ＱＤＲ）集約方法／手順の概
略図であり、データ集約が第１の次元（Ｄ１）における既存の基本データまたは
先に集約されたデータから開始し、このような集約されたデータが、第２の次元
（Ｄ２）に沿ったＱＤＲ集約のための基礎として利用されることを示す図である
。 図９Ｃ２は、本発明の照会指示ロール・アップ（ＱＤＲ）集約方法／手順の概
略図であり、最初のデータ集約が第２第３（Ｄ３）における既存の先に集約され
たデータから開始し、第３の次元（Ｄ３）に沿って継続し、その後、集約を第２
の次元（Ｄ２）に沿って継続することを示す図である。
【図１０】 図１０Ａは、集約方向に沿った昇順索引に基づいて、データの高速検索を可能
にする、本発明の原理による図６ＢのＭＤＤＢのディスク記憶装置においてスパ
ース・データを格納する「スライス−ストレージ」方法の概略図である。 図１０Ｂは、図６ＢのＭＤＤＢのストレージにおいて使用されたデータ・ファ
イルおよびディレクトリ・ファイルのデータ編成、および、データ・ファイルの
昇順による単純な２分探索技術を使用した、その中で照会されたデータ・ポイン
トを探索する方法の概略図である。
【図１１】 図１１Ａは、図６ＢのＭＤＤＢ内のデータの格納のための、３レベルの階層を
有する３つの例示的多階層データ構造の概略図であり、ベース・データを表す第
１のレベルが項目Ａ、Ｂ、ＦおよびＧから構成され、第２のレベルが項目Ｃ、Ｅ
、ＨおよびＩから構成され、第３のレベルが、すべての３つの階層構造に共通で
ある単一の項目Ｄから構成される図である。 図１１Ｂは、本発明の原理による、図１１Ａのすべての３つの階層から併合さ
れた、最適化された多階層データ構造の概略図である。 図１１Ｃ（ｉ）ないし１１Ｃ（ｉｘ）は、多数の階層を、機能的に多数の階層
に相当する単一の階層に最適に併合する、本発明の例示的階層変換メカニズムの
オペレーションの流れ図（および付属のデータ構造）を表す図である。
【図１２】 図６Ｂのスタンドアロンの集約サーバによって実行されるオペレーションのレ
ベルを示し、本発明の原理によってセグメント化集約の方法を実行するための異
なる使用可能コンポーネントを要約する概略図である。
【図１３】 ＵＲＬディレクトリ・システム、データ・マート、ＲＤＢＭＳ、ＲＯＬＡＰシ
ステムおよびＯＬＡＰシステムのデータ集約ニーズを一様に処理する、中央デー
タ・ウェアハウスのコンポーネントとして示す、本発明のスタンドアロンの集約
サーバの概略図である。
【図１４】 本発明を実施することができる、従来技術の情報データベース・システムの概
略図である。
【図１５】 本発明を実施することができる、従来技術のデータ・ウェアハウスおよびＯＬ
ＡＰシステムの概略図である。
【図１６】 図１６Ａ〜１６Ｃは、従来技術のリレーショナル・データベース管理システム
（ＲＤＢＭＳ）において使用された例示的テーブルの概略図である。 図１６Ｂおよび１６Ｃは、図１６Ａのテーブルにおけるオペレータ（照会）お
よびこのような照会の結果をそれぞれ例示する図である。
【図１７】 図１７Ａは、リレーショナル・データベースの例示的次元スキーマ（スター・
スキーマ）の概略図である。 図１７Ｂは、図１７Ａに示したスキーマを実施するために使用されたテーブル
の概略図である。
【図１８】 図１８Ａは、例示的多次元スキーマ（スター・スキーマ）の概略図である。 図１８Ｂは、従来の教示による、期間次元に沿って、中央ファクト・テーブル
のファクトにおいて実行された集約オペレーションの結果を格納するサマリ・テ
ーブルを含む、図１８Ａのスキーマを実施するために使用されたテーブルの概略
図である。
【図１９】 図１９Ａは、複数のクライアントからの照会をサポートするリレーショナル・
データベースおよび統合多次元（ＭＤＤ）集約モジュールを含む、本発明のＤＢ
ＭＳ（たとえば、図示のＲＤＢＭＳ）の例示的実施形態の概略図であり、集約エ
ンジンが集約機能（たとえば、数値の合計、ならびに乗算、減算、除算など、他
の数学的演算）および非リレーショナルの多次元データ格納機能を実行する図で
ある。 図１９Ｂは、図６Ａに示した本発明の例示的実施形態のＭＤＤ集約モジュール
の概略的ブロック図である。 図１９Ｃ（ｉ）および１９Ｃ（ｉｉ）は共に、本発明のＤＢＭＳ内で、データ
集約および関連するサポート・オペレーションを実行するときに実行される、本
発明のこのような集約データベース上で行われたユーザ提出の（たとえば、自然
言語）照会のサービスを含む主要オペレーションの流れ図である。 図１９Ｄは、（ＤＢ）リクエスト処理メカニズムによって、図６Ｂに示したＭ
ＤＤ制御モジュール内で実行される主要オペレーションの流れ図である。 図１９Ｅは、ユーザが、本発明によるＭＤＤ集約モジュールにおいて生成かつ
／または格納された集約データにおいて照会できるようにする、ＤＢＭＳのビュ
ー・メカニズムの概略図である。 図１９Ｆは、ユーザが、本発明によるＭＤＤ集約モジュールにおいて生成かつ
／または格納された集約データにおいて照会できるようにする、ＤＢＭＳのトリ
ガ・メカニズムの概略図である。 図１９Ｇは、リレーショナル部分および非リレーショナル部分に論理的に区分
することを例示する、本発明のＤＢＭＳの概略図であり、リレーショナル部分は
リレーショナル・データ・ストア（たとえば、テーブルおよびディクショナリ）
およびサポート・メカニズム（たとえば、照会ハンドリング・サービス）を含み
、非リレーショナル部分はＭＤＤ集約モジュールを含み、データが図のようにリ
レーショナル部分と非リレーショナル部分の間で双方向的に流れる図である。
【図２０】 図２０Ａは、図１９Ａに示した例示的実施形態のＤＢＭＳシステムの分離プラ
ットフォーム・タイプの実施を示す図であり、リレーショナル・データストアお
よびサポート・メカニズム（たとえば、ＤＢＭＳの照会ハンドリング、ファクト
・テーブルおよびディクショナリ）が、本発明のＭＤＤ集約モジュールを実行す
るために使用される元の分離ハードウェア・プラットフォームおよび／またはＯ
Ｓシステム上に存在する図である。 図２０Ｂは、図１９Ａに示した例示的実施形態のＤＢＭＳシステムの共通プラ
ットフォーム・タイプの実施を示し、リレーショナル・データストアおよびサポ
ート・メカニズム（たとえば、ＤＢＭＳの照会ハンドリング、ファクト・テーブ
ルおよびディクショナリ）が、本発明のＭＤＤ集約モジュールを実行するために
使用される同じハードウェア・プラットフォームおよびオペレーティング・シス
テム（ＯＳ）を共有する図である。
【図２１】 ＲＯＬＡＰシステム（または他のＯＬＡＰシステム）のデータ格納および集約
のニーズを処理する、中央データ・ウェアハウスのコンポーネントとして示す、
本発明のＤＢＭＳの概略図である。
【図２２】 中央データ・ウェアハウスのコンポーネントとして示す、本発明のＤＢＭＳの
概略図であり、ＤＢＭＳは統合ＯＬＡＰ分析ロジック（および好ましくは統合プ
レゼンテーション・モジュール）を含み、これらがＤＢＭＳシステムモジュール
の照会ハンドリングおよびＭＤＤ集約モジュールと協調して動作して、ＤＢＭＳ
システムのユーザが多次元レポート（たとえば、レシオ、ランク、変換、動的連
結、複雑なフィルタリング、予測、照会規定、スケジューリング、フロー制御、
事前集約推論、非正規化サポートおよび／またはテーブル区分および結合）を実
行できるように、かつ好ましくは従来のＯＬＡＰ分析（グリッド、グラフ、マッ
プ、アラート、ドリル・ダウン、データ・ピボット、データ・サーフ、スライス
およびダイス、プリント）を実行できるようにする図である。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (81)指定国 ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＣＹ， ＤＥ，ＤＫ，ＥＳ，ＦＩ，ＦＲ，ＧＢ，ＧＲ，ＩＥ，Ｉ Ｔ，ＬＵ，ＭＣ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ，ＴＲ)，ＯＡ(ＢＦ ，ＢＪ，ＣＦ，ＣＧ，ＣＩ，ＣＭ，ＧＡ，ＧＮ，ＧＷ， ＭＬ，ＭＲ，ＮＥ，ＳＮ，ＴＤ，ＴＧ)，ＡＰ(ＧＨ，Ｇ Ｍ，ＫＥ，ＬＳ，ＭＷ，ＭＺ，ＳＤ，ＳＬ，ＳＺ，ＴＺ ，ＵＧ，ＺＷ)，ＥＡ(ＡＭ，ＡＺ，ＢＹ，ＫＧ，ＫＺ， ＭＤ，ＲＵ，ＴＪ，ＴＭ)，ＡＥ，ＡＧ，ＡＬ，ＡＭ， ＡＴ，ＡＵ，ＡＺ，ＢＡ，ＢＢ，ＢＧ，ＢＲ，ＢＹ，Ｂ Ｚ，ＣＡ，ＣＨ，ＣＮ，ＣＲ，ＣＵ，ＣＺ，ＤＥ，ＤＫ ，ＤＭ，ＤＺ，ＥＥ，ＥＳ，ＦＩ，ＧＢ，ＧＤ，ＧＥ， ＧＨ，ＧＭ，ＨＲ，ＨＵ，ＩＤ，ＩＬ，ＩＮ，ＩＳ，Ｊ Ｐ，ＫＥ，ＫＧ，ＫＰ，ＫＲ，ＫＺ，ＬＣ，ＬＫ，ＬＲ ，ＬＳ，ＬＴ，ＬＵ，ＬＶ，ＭＡ，ＭＤ，ＭＧ，ＭＫ， ＭＮ，ＭＷ，ＭＸ，ＭＺ，ＮＯ，ＮＺ，ＰＬ，ＰＴ，Ｒ Ｏ，ＲＵ，ＳＤ，ＳＥ，ＳＧ，ＳＩ，ＳＫ，ＳＬ，ＴＪ ，ＴＭ，ＴＲ，ＴＴ，ＴＺ，ＵＡ，ＵＧ，ＵＳ，ＵＺ， ＶＮ，ＹＵ，ＺＡ，ＺＷ (72)発明者 カスピ，ジョゼフ イスラエル国46382 ヘルズリヤ，スネ・ ストリート ８ Ｆターム(参考） 5B075 NS10 QT06

Claims (151)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 多次元データストアとインタフェースとに統合された集約エ
    ンジンを備えるスタンドアロン・データ集約サーバであって、 前記集約エンジンが、データベースからロードされたデータに対してデータ集
    約操作を行い、得られた集約済みデータを多次元データストアに記憶し、 前記インタフェースが、異なる複数のコンピューティング・システムのうちの
    いずれか１つから通信された要求を受信し、集約エンジンにアクセスして前記要
    求に関連する集約済みデータを多次元データストアから検索し、前記要求に対応
    する集約済みデータを、前記要求を通信した前記１つのコンピューティング・シ
    ステムに通信する、スタンドアロン・データ集約サーバ。
  2. 【請求項２】 異なる複数のコンピューティング・システムがＯＬＡＰサー
    バを含む、請求項１に記載のスタンドアロン・データ集約サーバ。
  3. 【請求項３】 異なる複数のコンピューティング・システムが、異なるベン
    ダから配布された異なる複数のＯＬＡＰサーバを含む、請求項２に記載のスタン
    ドアロン・データ集約サーバ。
  4. 【請求項４】 異なる複数のコンピューティング・システムが少なくとも１
    つのデータベース・システムを含む、請求項２に記載のスタンドアロン・データ
    集約サーバ。
  5. 【請求項５】 少なくとも１つのデータベース・システムが、データ・ウェ
    アハウス・システム、データ・マート・システム、ＲＤＢＭＳシステム、ＯＬＡ
    Ｐシステム、ＲＯＬＡＰシステム、ＭＯＬＡＰシステム、ＵＲＬディレクトリ管
    理システムのうちの１つを含む、請求項４に記載のスタンドアロン・データ集約
    サーバ。
  6. 【請求項６】 インタフェースが、データにアクセスするための標準的なプ
    ロトコルを実装する、請求項１に記載のスタンドアロン・データ集約サーバ。
  7. 【請求項７】 標準的なプロトコルが、ＯＬＤＢ、ＯＬＥ−ＤＢ、ＯＤＢＣ
    、ＳＱＬ、ＪＤＢＣのうちの１つを含む、請求項１に記載のスタンドアロン・デ
    ータ集約サーバ。
  8. 【請求項８】 集約エンジンによって実施される計算タスクがデータ集約操
    作に限定される、請求項１に記載のスタンドアロン・データ集約サーバ。
  9. 【請求項９】 前記インタフェースが、受信した要求から次元を抽出して記
    憶管理モジュールに転送し、記憶管理モジュールが、転送された次元に基づいて
    多次元データストアの位置にアクセスし、検索されたデータを、要求を生成した
    １つのコンピューティング・システムに通信するためにインタフェースに返す、
    請求項１に記載のスタンドアロン・データ集約サーバ。
  10. 【請求項１０】 制御ロジックをさらに備え、前記制御ロジックが、少なく
    とも１つの所与の要求に応えるのに必要な集約済みデータを多次元データストア
    が含まないと決定すると、集約操作を行うように集約エンジンを制御し、それに
    より、必要な集約済みデータを生成して、必要な集約済みデータを、少なくとも
    １つの所与の要求を生成したコンピューティング・システムの１つに通信するた
    めにインタフェースに返すようにする、請求項１に記載のスタンドアロン・デー
    タ集約サーバ。
  11. 【請求項１１】 制御ロジックが、記憶管理モジュールを制御して、集約エ
    ンジンによって生成された必要な集約データを多次元データベースに記憶するよ
    うにする、請求項１０に記載のスタンドアロン・データ集約サーバ。
  12. 【請求項１２】 多次元データストア中に記憶されたデータがＮ個の次元に
    論理的に区分化され、集約エンジンが、第１の次元に沿って集約操作の第１段階
    を実施し、第１の次元中の所与のスライスについて、第１の次元以外のＮ−１個
    の次元に沿って集約操作の第２段階を実施する、請求項１に記載のスタンドアロ
    ン・データ集約サーバ。
  13. 【請求項１３】 集約エンジンが、所与のスライスについての集約操作で得
    られたデータをレコードとしてデータ・ファイルに記憶し、データ・ファイル中
    のレコードの位置がディレクトリに記憶される、請求項１２に記載のスタンドア
    ロン・データ集約サーバ。
  14. 【請求項１４】 ディレクトリが、所与のレコードについて、レコードの開
    始アドレスおよび終了アドレスと、データ・ファイルの物理アドレスとを記憶す
    る、請求項１３に記載のスタンドアロン・データ集約サーバ。
  15. 【請求項１５】 前記要求に応答する際の時間遅延が、前記１つのコンピュ
    ータ・システムのローカル・データストアにアクセスするのと同等である、請求
    項１に記載のスタンドアロン・データ集約サーバ。
  16. 【請求項１６】 ファクト・データを記憶するリレーショナル・データスト
    アと、 リレーショナル・データストアに動作可能に結合された集約モジュールであっ
    て、ファクト・データを集約し、得られた集約済みデータを非リレーショナルの
    多次元データストアに記憶するための集約モジュールと、 集約モジュールによって生成された集約済みファクト・データへの第１の参照
    を生成するための参照生成機構と、 所与の照会ステートメントを処理するための照会処理機構であって、所与の照
    会ステートメントが前記第１の参照に関するものであると識別されると、前記集
    約モジュールと通信して、前記第１の参照によってポイントされる、前記所与の
    照会ステートメントに関連する集約済みファクト・データの部分を検索する照会
    処理機構とを備える、リレーショナル・データベース管理システム（ＲＤＢＭＳ
    ）。
  17. 【請求項１７】 前記参照生成機構が、リレーショナル・データストアに記
    憶されたファクト・データへの第２の参照を生成する、請求項１６に記載のＲＤ
    ＢＭＳ。
  18. 【請求項１８】 前記集約モジュールが、照会ステートメントを受け取るた
    めの照会ハンドリング機構を備え、前記照会処理機構と前記照会ハンドリング機
    構の間の通信が、集約モジュールの照会ハンドリング機構に所与の照会ステート
    メントを転送することによって達成される、請求項１６に記載のＲＤＢＭＳ。
  19. 【請求項１９】 前記照会ハンドリング機構が、受け取った照会ステートメ
    ントから次元を抽出し、次元を記憶ハンドラに転送し、記憶ハンドラが、転送さ
    れた次元に基づいて非リレーショナルの多次元データストアの位置にアクセスし
    、検索されたデータをユーザに通信するために返す、請求項１８に記載のＲＤＢ
    ＭＳ。
  20. 【請求項２０】 前記集約モジュールが、少なくともファクト・データをリ
    レーショナル・データストアからロードするためのデータ・ローディング機構と
    、ファクト・データを集約するための集約エンジンと、ファクト・データおよび
    得られた集約済みファクト・データを非リレーショナルの多次元データストアに
    記憶するための記憶ハンドラとを備える、請求項１６に記載のＲＤＢＭＳ。
  21. 【請求項２１】 前記集約モジュールが制御ロジックを備え、前記制御ロジ
    ックが、所与の照会ステートメントに応えるのに必要なデータを非リレーショナ
    ルの多次元データストアが含まないと決定すると、集約エンジンを制御して、少
    なくとも所与の照会ステートメントに応えるのに必要なファクト・データを集約
    するようにし、集約モジュールを制御して、ユーザに通信するために集約済みデ
    ータを返すようにする、請求項２０に記載のＲＤＢＭＳ。
  22. 【請求項２２】 ＲＤＢＭＳと一体のＯＬＡＰ分析ロジックをさらに備える
    、請求項１６に記載のＲＤＢＭＳ。
  23. 【請求項２３】 複数の情報技術システムにインタフェースする企業全体デ
    ータ・ウェアハウスとして使用するための、請求項１６に記載のＲＤＢＭＳ。
  24. 【請求項２４】 情報データベース・システム中のデータベース・ストアと
    して使用するための、請求項１６に記載のＲＤＢＭＳ。
  25. 【請求項２５】 情報データベース・システムが基本詳細データに対する集
    約および計算を必要とする、請求項２４に記載のＲＤＢＭＳ。
  26. 【請求項２６】 オペレーショナル・データベース・システム中のデータベ
    ース・ストアとして使用するための、請求項１６に記載のＲＤＢＭＳ。
  27. 【請求項２７】 オペレーショナル・データベース・システムが、顧客リレ
    ーション管理システム、企業リソース・プランニング・システム、顧客データ・
    レコード・データベース・システムのうちの１つのシステムの一部である、請求
    項２６に記載のＲＤＢＭＳ。
  28. 【請求項２８】 リレーショナル・データストアおよび非リレーショナルの
    多次元データストアに照会する際のユーザ操作が、クライアント・マシンから通
    信される自然言語照会を生成する、請求項１６に記載のＲＤＢＭＳ。
  29. 【請求項２９】 前記クライアント・マシンが、前記自然言語照会を生成す
    るためのウェブ対応ブラウザを備える、請求項２８に記載のＲＤＢＭＳ。
  30. 【請求項３０】 ＲＤＢＭＳの前記照会処理機構が標準的なインタフェース
    を介して前記集約モジュールと通信する、請求項２５に記載のＲＤＢＭＳ。
  31. 【請求項３１】 標準的なインタフェースが、ＯＬＤＢ、ＯＬＥ−ＤＢ、Ｏ
    ＤＢＣ、ＳＱＬ、ＪＤＢＣのうちの１つを含む、請求項３０に記載のＲＤＢＭＳ
    。
  32. 【請求項３２】 ファクト・データを記憶するリレーショナル・データスト
    アと、 リレーショナル・データストアに動作可能に結合された統合集約モジュールで
    あって、ファクト・データを集約し、得られた集約済みデータを非リレーショナ
    ルの多次元データストアに記憶するための統合集約モジュールとを備える、リレ
    ーショナル・データベース管理システム（ＲＤＢＭＳ）。
  33. 【請求項３３】 非リレーショナルの多次元データストアに照会する際のユ
    ーザ操作が、リレーショナル・ストア中のデータを照会するのと変わらない、請
    求項３２に記載のＲＤＢＭＳ。
  34. 【請求項３４】 前記集約モジュールが、少なくともファクト・データをリ
    レーショナル・データストアからロードするためのデータ・ローディング機構と
    、ファクト・データを集約するための集約エンジンと、ファクト・データおよび
    得られた集約済みファクト・データを非リレーショナルの多次元データストアに
    記憶するための記憶ハンドラとを備える、請求項３２に記載のＲＤＢＭＳ。
  35. 【請求項３５】 前記集約モジュールが制御ロジックを備え、前記制御ロジ
    ックが、所与の照会ステートメントに応えるのに必要なデータを非リレーショナ
    ルの多次元データストアが含まないと決定すると、集約エンジンを制御して、少
    なくとも所与の照会ステートメントに応えるのに必要なファクト・データを集約
    するようにし、集約モジュールを制御して、ユーザに通信するために集約済みデ
    ータを返すようにする、請求項３４に記載のＲＤＢＭＳ。
  36. 【請求項３６】 ＲＤＢＭＳと一体のＯＬＡＰ分析ロジックをさらに備える
    、請求項３２に記載のＲＤＢＭＳ。
  37. 【請求項３７】 複数の情報技術システムにインタフェースする企業全体デ
    ータ・ウェアハウスとして使用するための、請求項３２に記載のＲＤＢＭＳ。
  38. 【請求項３８】 情報データベース・システム中のデータベース・ストアと
    して使用するための、請求項３２に記載のＲＤＢＭＳ。
  39. 【請求項３９】 情報データベース・システムが基本詳細データに対する集
    約および計算を必要とする、請求項３８に記載のＲＤＢＭＳ。
  40. 【請求項４０】 オペレーショナル・データベース・システム中のデータベ
    ース・ストアとして使用するための、請求項３２に記載のＲＤＢＭＳ。
  41. 【請求項４１】 オペレーショナル・データベース・システムが、顧客リレ
    ーション管理システム、企業リソース・プランニング・システム、顧客データ・
    レコード・データベース・システムのうちの１つのシステムの一部である、請求
    項４０に記載のＲＤＢＭＳ。
  42. 【請求項４２】 リレーショナル・データストアおよび非リレーショナルの
    多次元データストアに照会する際のユーザ操作が、クライアント・マシンから通
    信される自然言語照会を生成する、請求項４２に記載のＲＤＢＭＳ。
  43. 【請求項４３】 前記クライアント・マシンが、前記自然言語照会を生成す
    るためのウェブ対応ブラウザを備える、請求項４２に記載のＲＤＢＭＳ。
  44. 【請求項４４】 ユーザによって生成された照会に応えるための照会処理機
    構をさらに備え、前記照会処理機構が標準的なインタフェースを介して前記集約
    モジュールと通信する、請求項４２に記載のＲＤＢＭＳ。
  45. 【請求項４５】 標準的なインタフェースが、ＯＬＤＢ、ＯＬＥ−ＤＢ、Ｏ
    ＤＢＣ、ＳＱＬ、ＪＤＢＣのうちの１つを含む、請求項４４に記載のＲＤＢＭＳ
    。
  46. 【請求項４６】 ファクト・データを記憶するリレーショナル・データスト
    アを備えるリレーショナル・データベース管理システム（ＲＤＢＭＳ）において
    、ファクト・データを集約し、集約済みデータへの照会アクセスを提供する方法
    であって、 （ａ）リレーショナル・データストアに動作可能に結合された統合集約モジュ
    ールであって、ファクト・データを集約し、得られた集約済みデータを非リレー
    ショナルの多次元データストアに記憶するための統合集約モジュールを提供する
    ステップと、 （ｂ）ユーザ入力に応答して、集約モジュールによって生成された集約済みフ
    ァクト・データへの参照を生成するステップと、 （ｃ）ユーザ入力に応答して生成された所与の照会ステートメントを処理する
    ステップであって、所与の照会ステートメントが前記参照に関するものであると
    識別されると、前記参照によってポイントされる、前記所与の照会ステートメン
    トに関連する集約済みファクト・データの部分を、統合集約モジュールから検索
    するステップとを含む方法。
  47. 【請求項４７】 ステップ（ｃ）がさらに、所与の照会ステートメントから
    次元を抽出し、抽出された次元に基づいて非リレーショナルの多次元データスト
    アの位置にアクセスし、検索されたデータをユーザに返すステップを含む、請求
    項４６に記載の方法。
  48. 【請求項４８】 ステップ（ａ）がさらに、少なくともファクト・データを
    リレーショナル・データストアからロードし、ファクト・データを集約し、ファ
    クト・データおよび得られた集約済みファクト・データを非リレーショナルの多
    次元データストアに記憶するステップを含む、請求項４６に記載の方法。
  49. 【請求項４９】 前記集約モジュールが、所与の照会ステートメントに応え
    るのに必要なデータを非リレーショナルの多次元データストアが含まないと決定
    すると、集約エンジンを制御して、少なくとも所与の照会ステートメントに応え
    るのに必要なファクト・データを集約するようにし、集約済みデータをユーザに
    返す、請求項４８に記載の方法。
  50. 【請求項５０】 検索されたデータに対してＯＬＡＰデータ分析操作を実施
    するステップをさらに含む、請求項４６に記載の方法。
  51. 【請求項５１】 前記ＲＤＢＭＳが、複数の情報技術システムにインタフェ
    ースする企業全体データ・ウェアハウスとして使用される、請求項４６に記載の
    方法。
  52. 【請求項５２】 前記ＲＤＢＭＳが、情報データベース・システム中のデー
    タベース・ストアとして使用される、請求項４６に記載の方法。
  53. 【請求項５３】 情報データベース・システムが基本詳細データに対する集
    約および計算を必要とする、請求項５２に記載の方法。
  54. 【請求項５４】 前記ＲＤＢＭＳがオペレーショナル・データベース・シス
    テム中のデータベース・ストアとして使用される、請求項４６に記載の方法。
  55. 【請求項５５】 オペレーショナル・データベース・システムが、顧客リレ
    ーション管理システム、企業リソース・プランニング・システム、顧客データ・
    レコード・データベース・システムのうちの１つのシステムの一部である、請求
    項５４に記載の方法。
  56. 【請求項５６】 リレーショナル・データストアおよび非リレーショナルの
    多次元データストアに照会する際のユーザ操作が、クライアント・マシンから通
    信される自然言語照会を生成する、請求項４６に記載の方法。
  57. 【請求項５７】 前記クライアント・マシンが、前記自然言語照会を生成す
    るためのウェブ対応ブラウザを備える、請求項５６に記載の方法。
  58. 【請求項５８】 前記ＲＤＢＭＳが照会サービス機構を備え、前記照会サー
    ビス機構が、照会ステートメントを処理し、所与の照会ステートメントが非リレ
    ーショナルの多次元データストア中に記憶されたデータを参照する場合に前記集
    約モジュールと通信する、請求項４６に記載の方法。
  59. 【請求項５９】 前記照会サービス機構が標準的なインタフェースを介して
    前記集約モジュールと通信する、請求項５８に記載の方法。
  60. 【請求項６０】 標準的なインタフェースが、ＯＬＤＢ、ＯＬＥ−ＤＢ、Ｏ
    ＤＢＣ、ＳＱＬ、ＪＤＢＣのうちの１つを含む、請求項５９に記載の方法。
  61. 【請求項６１】 データをテーブルに記憶するリレーショナル・データスト
    アと、 リレーショナル・データストアに動作可能に結合された集約モジュールであっ
    て、リレーショナル・データストアのテーブルに記憶されたデータを集約し、得
    られた集約済みデータを非リレーショナル・データストアに記憶するための集約
    モジュールと、 リレーショナル・データストアに記憶されたデータへの第１の参照、および集
    約モジュールによって生成されて非リレーショナル・データストアに記憶された
    集約済みデータへの第２の参照を生成するための参照生成機構と、 照会ステートメントを処理するための照会処理機構であって、所与の照会ステ
    ートメントが前記第２の参照に関するものであると識別されると、前記集約モジ
    ュールと通信して、前記参照によって識別される、前記所与の照会ステートメン
    トに関連する集約済みデータの部分を検索する照会処理機構とを備える、データ
    ベース管理システム（ＤＢＭＳ）。
  62. 【請求項６２】 リレーショナル・データストアがファクト・データを記憶
    することを特徴とするリレーショナル・データベース管理システム（ＲＤＢＭＳ
    ）として使用される、請求項６１に記載のＤＢＭＳ。
  63. 【請求項６３】 参照生成機構が閲覧機構を備える、請求項６２に記載のＤ
    ＢＭＳ。
  64. 【請求項６４】 参照生成機構がネイティブ・トリガ機構を備える、請求項
    ６１に記載のＤＢＭＳ。
  65. 【請求項６５】 非リレーショナル・データストアが多次元データベースを
    含む、請求項６１に記載のＤＢＭＳ。
  66. 【請求項６６】 参照生成機構が、ユーザからサブミットされた照会ステー
    トメントに応えるための照会サービス機構の一部である、請求項６１に記載のＤ
    ＢＭＳ。
  67. 【請求項６７】 前記集約モジュールが、照会ステートメントを受け取るた
    めの照会ハンドリング機構を備え、前記照会処理機構と前記照会ハンドリング機
    構の間の通信が、集約モジュールの照会ハンドリング機構に所与の照会ステート
    メントを転送することによって達成される、請求項６６に記載のＤＢＭＳ。
  68. 【請求項６８】 前記照会ハンドリング機構が、受け取った照会ステートメ
    ントから少なくとも１つの次元を抽出し、少なくとも１つの次元を記憶ハンドラ
    に転送し、記憶ハンドラが、転送された少なくとも１つの次元に基づいて非リレ
    ーショナル・データストアの位置にアクセスし、検索されたデータを、ユーザに
    通信するために照会サービス機構に返す、請求項６７に記載のＤＢＭＳ。
  69. 【請求項６９】 前記集約モジュールが、リレーショナル・データストアか
    らデータをロードするためのデータ・ローディング機構と、リレーショナル・デ
    ータストアからロードされたデータを集約するための集約エンジンと、リレーシ
    ョナル・データストアからロードされたデータおよび集約エンジンによって生成
    された集約済みデータを非リレーショナル・データストアに記憶するための記憶
    ハンドラとを備える、請求項６８に記載のＤＢＭＳ。
  70. 【請求項７０】 前記集約モジュールが制御ロジックを備え、前記制御ロジ
    ックが、所与の照会ステートメントに応えるのに必要なデータを非リレーショナ
    ル・データストアが含まないと決定すると、集約エンジンを制御して、所与の照
    会ステートメントに応えるのに必要な集約済みデータを生成するようにし、集約
    モジュールを制御して、ユーザに通信するために集約済みデータを照会サービス
    機構に返すようにする、請求項６９に記載のＤＢＭＳ。
  71. 【請求項７１】 ＤＢＭＳに統合されたＯＬＡＰ分析ロジックをさらに備え
    る、請求項６１に記載のＤＢＭＳ。
  72. 【請求項７２】 ＤＢＭＳに統合されたＯＬＡＰプレゼンテーション・ロジ
    ックをさらに備える、請求項６１に記載のＤＢＭＳ。
  73. 【請求項７３】 複数の情報技術システムにインタフェースする企業全体デ
    ータ・ウェアハウスとして使用するための、請求項６１に記載のＤＢＭＳ。
  74. 【請求項７４】 情報データベース・システム中のデータベース・ストアと
    して使用するための、請求項６１に記載のＤＢＭＳ。
  75. 【請求項７５】 情報データベース・システムが基本詳細データに対する集
    約および計算を必要とする、請求項７４に記載のＤＢＭＳ。
  76. 【請求項７６】 オペレーショナル・データベース・システム中のデータベ
    ース・ストアとして使用するための、請求項７１に記載のＤＢＭＳ。
  77. 【請求項７７】 オペレーショナル・データベース・システムが、顧客リレ
    ーション管理システム、企業リソース・プランニング・システム、顧客データ・
    レコード・データベース・システムのうちの１つのシステムの一部である、請求
    項７６に記載のＤＢＭＳ。
  78. 【請求項７８】 前記照会ステートメントが、クライアント・マシンから通
    信される自然言語照会の通信に応答して照会インタフェースによって生成される
    、請求項６１に記載のＤＢＭＳ。
  79. 【請求項７９】 前記クライアント・マシンが、前記自然言語照会を照会イ
    ンタフェースに通信するためのウェブ対応ブラウザを備える、請求項７８に記載
    のＤＢＭＳ。
  80. 【請求項８０】 ＤＢＭＳの照会処理機構と集約モジュールの照会ハンドリ
    ング機構とが標準的なインタフェースを介して通信する、請求項６７に記載のＤ
    ＢＭＳ。
  81. 【請求項８１】 標準的なインタフェースが、ＯＬＤＢ、ＯＬＥ−ＤＢ、Ｏ
    ＤＢＣ、ＳＱＬ、ＪＤＢＣのうちの１つを含む、請求項８０に記載のＤＢＭＳ。
  82. 【請求項８２】 オブジェクト・データベース管理システム（ＯＤＢＭＳ）
    として使用するための、請求項６１に記載のＤＢＭＳ。
  83. 【請求項８３】 オブジェクト・リレーショナル・データベース管理システ
    ム（ＯＲＤＢＭＳ）として使用するための、請求項６１に記載のＤＢＭＳ。
  84. 【請求項８４】 データをテーブルに記憶するリレーショナル・データスト
    アと、 リレーショナル・データストアに動作可能に結合された統合集約モジュールで
    あって、リレーショナル・データストアのテーブルに記憶されたデータを集約し
    、得られた集約済みデータを非リレーショナル・データストアに記憶するための
    統合集約モジュールとを備えるデータベース管理システム（ＤＢＭＳ）。
  85. 【請求項８５】 リレーショナル・データストアとサポート機構とを含むリ
    レーショナル部分をさらに備える、請求項８４に記載のＤＢＭＳ。
  86. 【請求項８６】 リレーショナル部分と統合集約モジュールの間で双方向デ
    ータ・フローが生じ、それにより、リレーショナル・データストアに記憶された
    データが集約モジュールにロードされ、集約モジュールの非リレーショナル・デ
    ータストアに記憶された集約済みデータがリレーショナル部分に通信される、請
    求項８５に記載のＤＢＭＳ。
  87. 【請求項８７】 リレーショナル・データベース管理システム（ＲＤＢＭＳ
    ）として使用され、リレーショナル・データストアがファクト・データを記憶す
    る、請求項８４に記載のＤＢＭＳ。
  88. 【請求項８８】 非リレーショナル・データストアが多次元データベースを
    含む、請求項８４に記載のＤＢＭＳ。
  89. 【請求項８９】 非リレーショナル・データストアに照会する際のユーザ操
    作が、リレーショナル・データストアに照会するのと変わらない、請求項８４に
    記載のＤＢＭＳ。
  90. 【請求項９０】 前記集約モジュールが、リレーショナル・データストアか
    らデータをロードするためのデータ・ローディング機構と、リレーショナル・デ
    ータストアからロードされたデータを集約するための集約エンジンと、リレーシ
    ョナル・データストアからロードされたデータおよび集約エンジンによって生成
    された集約済みデータを非リレーショナル・データストアに記憶するための記憶
    ハンドラとを備える、請求項８４に記載のＤＢＭＳ。
  91. 【請求項９１】 前記集約モジュールが制御ロジックを備え、前記制御ロジ
    ックが、所与の照会に応えるのに必要なデータを非リレーショナル・データスト
    アが含まないと決定すると、集約エンジンを制御して、所与の照会に応えるのに
    必要な集約済みデータを生成するようにし、集約モジュールを制御して、要求側
    に通信するために集約済みデータを返すようにする、請求項９０に記載のＤＢＭ
    Ｓ。
  92. 【請求項９２】 ＤＢＭＳと一体のＯＬＡＰ分析ロジックをさらに備える、
    請求項８４に記載のＤＢＭＳ。
  93. 【請求項９３】 ＤＢＭＳと一体のＯＬＡＰプレゼンテーション・ロジック
    をさらに備える、請求項９２に記載のＤＢＭＳ。
  94. 【請求項９４】 複数の情報技術システムにインタフェースする企業全体デ
    ータ・ウェアハウスとして使用するための、請求項８４に記載のＤＢＭＳ。
  95. 【請求項９５】 情報データベース・システム中のデータベース・ストアと
    して使用するための、請求項８４に記載のＤＢＭＳ。
  96. 【請求項９６】 情報データベース・システムが基本詳細データに対する集
    約および計算を必要とする、請求項９５に記載のＤＢＭＳ。
  97. 【請求項９７】 オペレーショナル・データベース・システム中のデータベ
    ース・ストアとして使用するための、請求項８４に記載のＤＢＭＳ。
  98. 【請求項９８】 オペレーショナル・データベース・システムが、顧客リレ
    ーション管理システム、企業リソース・プランニング・システム、顧客データ・
    レコード・データベース・システムのうちの１つのシステムの一部である、請求
    項９７に記載のＤＢＭＳ。
  99. 【請求項９９】 リレーショナル・データストアおよび非リレーショナル・
    データストアに照会する際のユーザ操作が、クライアント・マシンから通信され
    る自然言語照会を生成する、請求項２９に記載のＤＢＭＳ。
  100. 【請求項１００】 前記クライアント・マシンが、前記自然言語照会を生成
    するためのウェブ対応ブラウザを備える、請求項９９に記載の方法。
  101. 【請求項１０１】 ＤＢＭＳのリレーショナル部分と集約モジュールとが標
    準的なインタフェースを介して通信する、請求項８６に記載のＤＢＭＳ。
  102. 【請求項１０２】 標準的なインタフェースが、ＯＬＤＢ、ＯＬＥ−ＤＢ、
    ＯＤＢＣ、ＳＱＬ、ＪＤＢＣのうちの１つを含む、請求項１０１に記載のＤＢＭ
    Ｓ。
  103. 【請求項１０３】 オブジェクト・データベース管理システム（ＯＤＢＭＳ
    ）として使用するための、請求項８４に記載のＤＢＭＳ。
  104. 【請求項１０４】 オブジェクト・リレーショナル・データベース管理シス
    テム（ＯＲＤＢＭＳ）として使用するための、請求項８４に記載のＤＢＭＳ。
  105. 【請求項１０５】 データをテーブルに記憶するリレーショナル・データス
    トアを備えるデータベース管理システム（ＤＢＭＳ）において、リレーショナル
    ・データストアのテーブルに記憶されたデータを集約し、集約済みデータへの照
    会アクセスを提供する方法であって、 （ａ）リレーショナル・データストアに動作可能に結合された統合集約モジュ
    ールであって、リレーショナル・データストアに記憶されたデータを集約し、得
    られた集約済みデータを非リレーショナル・データストアに記憶するための統合
    集約モジュールを提供するステップと、 （ｂ）ユーザ入力に応答して、集約モジュールによって生成された集約済みデ
    ータへの参照を生成するステップと、 （ｃ）ユーザ入力に応答して生成された所与の照会ステートメントを処理する
    ステップであって、所与の照会ステートメントが前記参照に関するものであると
    識別されると、前記参照によって識別される、前記所与の照会ステートメントに
    関連する集約済みデータの部分を、統合集約モジュールから検索するステップと
    を含む方法。
  106. 【請求項１０６】 ステップ（ｃ）がさらに、所与の照会ステートメントか
    ら少なくとも１つの次元を抽出し、抽出された少なくとも１つの次元に基づいて
    非リレーショナル・データストアの位置にアクセスし、検索されたデータをユー
    ザに返すステップを含む、請求項１０５に記載の方法。
  107. 【請求項１０７】 ステップ（ａ）がさらに、リレーショナル・データスト
    アからデータをロードし、リレーショナル・データストアからロードされたデー
    タを集約し、リレーショナル・データストアからロードされたデータおよび得ら
    れた集約済みデータを非リレーショナル・データストアに記憶するステップを含
    む、請求項１０５に記載の方法。
  108. 【請求項１０８】 前記集約モジュールが、所与の照会ステートメントに応
    えるのに必要なデータを非リレーショナル・データストアが含まないと決定する
    と、集約エンジンを制御して、所与の照会ステートメントに応えるのに必要な集
    約済みデータを生成するようにし、集約済みデータをユーザに返す、請求項１０
    ７に記載の方法。
  109. 【請求項１０９】 ＤＢＭＳが、リレーショナル・データストアにファクト
    ・データを記憶するリレーショナル・データベース管理システム（ＲＤＢＭＳ）
    を含む、請求項１０５に記載の方法。
  110. 【請求項１１０】 非リレーショナル・データストアが多次元データベース
    を含む、請求項１０５に記載の方法。
  111. 【請求項１１１】 ＤＢＭＳが、ＤＢＭＳに統合されたＯＬＡＰ分析ロジッ
    クを備える、請求項１０５に記載の方法。
  112. 【請求項１１２】 ＤＢＭＳが、ＤＢＭＳに統合されたＯＬＡＰプレゼンテ
    ーション・ロジックを備える、請求項１１１に記載の方法。
  113. 【請求項１１３】 ＤＢＭＳが、複数の情報技術システムにインタフェース
    する企業全体データ・ウェアハウスとして使用される、請求項１０５に記載の方
    法。
  114. 【請求項１１４】 ＤＢＭＳが、情報データベース・システム中のデータベ
    ース・ストアとして使用される、請求項１０５に記載の方法。
  115. 【請求項１１５】 情報データベース・システムが基本詳細データに対する
    集約および計算を必要とする、請求項１１４に記載の方法。
  116. 【請求項１１６】 ＤＢＭＳがオペレーショナル・データベース・システム
    中のデータベース・ストアとして使用される、請求項１０５に記載の方法。
  117. 【請求項１１７】 オペレーショナル・データベース・システムが、顧客リ
    レーション管理システム、企業リソース・プランニング・システム、顧客データ
    ・レコード・データベース・システムのうちの１つのシステムの一部である、請
    求項１１６に記載の方法。
  118. 【請求項１１８】 リレーショナル・データストアおよび非リレーショナル
    ・データストアに照会する際のユーザ操作が、クライアント・マシンから通信さ
    れる自然言語照会を生成する、請求項１０５に記載の方法。
  119. 【請求項１１９】 前記クライアント・マシンが、前記自然言語照会を生成
    するためのウェブ対応ブラウザを備える、請求項１１８に記載の方法。
  120. 【請求項１２０】 集約モジュールとの通信が標準的なインタフェースを介
    して行われる、請求項１０５に記載の方法。
  121. 【請求項１２１】 標準的なインタフェースが、ＯＬＤＢ、ＯＬＥ−ＤＢ、
    ＯＤＢＣ、ＳＱＬ、ＪＤＢＣのうちの１つを含む、請求項１２０に記載の方法。
  122. 【請求項１２２】 ＤＢＭＳがオブジェクト・データベース管理システム（
    ＯＤＢＭＳ）を含む、請求項１０５に記載の方法。
  123. 【請求項１２３】 ＤＢＭＳがオブジェクト・リレーショナル・データベー
    ス管理システム（ＯＲＤＢＭＳ）を含む、請求項１０５に記載の方法。
  124. 【請求項１２４】 ネットワークを介してＯＬＡＰサーバと通信する複数の
    クライアント・マシンと、 ユーザによって指示されるＯＬＡＰ分析をデータに対して行うことを可能にす
    るためのＯＬＡＰ分析ロジックおよびプレゼンテーション・ロジックを備えるＯ
    ＬＡＰサーバと、 ＯＬＡＰサーバと動作可能に通信して、データに対してデータ集約操作を行い
    、そのようなデータをＯＬＡＰサーバからアクセスされるように記憶および管理
    する請求項１に記載のスタンドアロン集約サーバとを備える、オンライン分析処
    理（ＯＬＡＰ）システム。
  125. 【請求項１２５】 ネットワークがインターネットのインフラストラクチャ
    を含む、請求項１２４に記載のＯＬＡＰシステム。
  126. 【請求項１２６】 前記クライアント・マシンが、前記ユーザによって指示
    されるＯＬＡＰ分析を可能にするウェブ・ブラウザ・ベースのユーザ・インタフ
    ェースを備える、請求項１２５に記載のＯＬＡＰシステム。
  127. 【請求項１２７】 ネットワークを介してＯＬＡＰサーバと通信する複数の
    クライアント・マシンと、 ユーザによって指示されるＯＬＡＰ分析をデータに対して行うことを可能にす
    るためのＯＬＡＰ分析ロジックおよびプレゼンテーション・ロジックを備えるＯ
    ＬＡＰサーバと、 ＯＬＡＰサーバと動作可能に通信して、データに対してデータ集約操作を行い
    、そのようなデータをＯＬＡＰサーバからアクセスされるように記憶および管理
    する請求項１６、３２、６１、８４のうちのいずれか一項に記載のＤＢＭＳとを
    備える、オンライン分析処理（ＯＬＡＰ）システム。
  128. 【請求項１２８】 ＯＬＡＰサーバがＤＢＭＳと一体である、請求項１２７
    に記載のＯＬＡＰシステム。
  129. 【請求項１２９】 ネットワークがインターネットのインフラストラクチャ
    を含む、請求項１２７に記載のＯＬＡＰシステム。
  130. 【請求項１３０】 前記クライアント・マシンが、前記ユーザによって指示
    されるＯＬＡＰ分析を可能にするウェブ・ブラウザ・ベースのユーザ・インタフ
    ェースを備える、請求項１２９に記載のＯＬＡＰシステム。
  131. 【請求項１３１】 ネットワークを介してＤＢＭＳと通信する複数のクライ
    アント・マシンと、 クライアント・マシンと動作可能に通信して、データに対してデータ集約操作
    を行い、そのようなデータをクライアント・マシンからアクセスされるように記
    憶および管理する、請求項１６、３２、６１、８４のうちのいずれか一項に記載
    のＤＢＭＳとを備える、データ・ウェアハウス・システム。
  132. 【請求項１３２】 ネットワークがインターネットのインフラストラクチャ
    を含む、請求項１３１に記載のデータ・ウェアハウス。
  133. 【請求項１３３】 前記クライアント・マシンが、ＤＢＭＳへのユーザ・ア
    クセスを可能にするウェブ・ブラウザ・ベースのユーザ・インタフェースを備え
    る、請求項１３１に記載のデータ・ウェアハウス。
  134. 【請求項１３４】 データを集約する方法であって、 （ａ）データ・ソースから多次元データストアにデータをロードするステップ
    であって、データがＮ個の次元に論理的に区分化される、ステップと、 （ｂ）多次元データストア中の第１の次元に沿ってデータ集約操作の第１段階
    を実施するステップと、 （ｃ）第１の次元中の所与のスライスについて、多次元データストア中の第１
    の次元以外のＮ−１個の次元に沿って集約操作の第２段階を実施するステップと
    を含む方法。
  135. 【請求項１３５】 項目の複数の階層として論理的に構成された少なくとも
    １つの次元を有するデータを含むデータベース・システムにおいて、項目の複数
    の階層を、複数の階層と機能的に同等である単一の階層に変換する方法であって
    、 親項目にリンクされた、所与の子項目以外の子項目がどれも、前記所与の子項
    目と共通の子項目を有しないとき、前記所与の子項目を単一の階層中で前記親項
    目とリンクするステップを含む方法。
  136. 【請求項１３６】 親項目にリンクされた他の子項目のうちの少なくとも１
    つが、所与の子項目と共通の子項目を有する場合は、前記所与の子項目は単一の
    階層中で前記親項目とリンクされない、請求項１３５に記載の方法。
  137. 【請求項１３７】 項目の複数の階層として論理的に構成された少なくとも
    １つの次元のデータを識別し、親項目にリンクされた所与の子項目以外の子項目
    がどれも前記所与の子項目と共通の子項目を有しないとき、前記所与の子項目を
    単一の階層中で前記親項目とリンクすることによって、項目の複数の階層を単一
    の階層（複数の階層と機能的に同等）に変換する階層変換モジュールと、 単一の階層に基づいてデータを集約する集約モジュールと、 を備えるデータ集約エンジン。
  138. 【請求項１３８】 親項目にリンクされた他の子項目のうちの少なくとも１
    つが所与の子項目と共通の子項目を有する場合は、階層変換モジュールは前記所
    与の子項目を単一の階層中で前記親項目とリンクしない、請求項１３７に記載の
    データ集約システム。
  139. 【請求項１３９】 ＯＬＡＰサーバ（ＯＬＡＰ分析ロジックおよびプレゼン
    テーション・ロジックを含む）と、ＯＬＡＰサーバに動作可能に結合されてユー
    ザによって指示されるＯＬＡＰ分析を提供するクライアント・マシンとに統合さ
    れ、それにより、データに対してデータ集約操作を行ってそのようなデータを記
    憶および管理することのできるＯＬＡＰシステムを実現する、請求項１３７に記
    載のデータ集約エンジン。
  140. 【請求項１４０】 ネットワークがインターネットのインフラストラクチャ
    を含む、請求項１３９に記載のＯＬＡＰシステム。
  141. 【請求項１４１】 前記クライアント・マシンが、ＯＬＡＰサーバへのユー
    ザ・アクセスを可能にするウェブ・ブラウザ・ベースのユーザ・インタフェース
    を備える、請求項１４０に記載のＯＬＡＰシステム。
  142. 【請求項１４２】 ＤＢＭＳと統合され、それにより、データに対してデー
    タ集約操作を行ってそのようなデータを記憶および管理することのできる改良型
    のＤＢＭＳを実現する、請求項１３７に記載のデータ集約エンジン。
  143. 【請求項１４３】 ネットワークを介して複数のクライアント・マシンに動
    作可能に結合されたＤＢＭＳと統合され、それにより、データに対してデータ集
    約操作を行ってそのようなデータを記憶および管理することのできるデータ・ウ
    ェアハウスを実現する、請求項１３７に記載のデータ集約エンジン。
  144. 【請求項１４４】 ネットワークがインターネットのインフラストラクチャ
    を含む、請求項１４３に記載のデータ・ウェアハウス。
  145. 【請求項１４５】 前記クライアント・マシンが、ＤＢＭＳへのユーザ・ア
    クセスを可能にするウェブ・ブラウザ・ベースのユーザ・インタフェースを備え
    る、請求項１４４に記載のデータ・ウェアハウス。
  146. 【請求項１４６】 サーバ（分析ロジックを含む）と、サーバに動作可能に
    結合されてユーザによって指示される分析を提供するクライアント・マシンとに
    統合され、それにより、データに対してデータ集約操作を行ってそのようなデー
    タを記憶および管理することのできる決定サポート・システムを実現する、請求
    項１３７に記載のデータ集約エンジン。
  147. 【請求項１４７】 ネットワークがインターネットのインフラストラクチャ
    を含む、請求項１４６に記載の決定サポート・システム。
  148. 【請求項１４８】 前記クライアント・マシンが、サーバへのユーザ・アク
    セスを可能にするウェブ・ブラウザ・ベースのユーザ・インタフェースを備える
    、請求項１４７に記載の決定サポート・システム。
  149. 【請求項１４９】 企業と共に動作可能な決定サポート・システムであって
    、 ネットワークを介してサーバと通信する複数のクライアント・マシンと、 ユーザによって指示される分析をデータに対して行うことを可能にするための
    分析ロジックを備えるサーバと、 サーバと動作可能に通信して、データに対してデータ集約操作を行い、そのよ
    うなデータをサーバからアクセスされるように記憶および管理する請求項１に記
    載のスタンドアロン集約サーバとを備える、決定サポート・システム。
  150. 【請求項１５０】 ネットワークがインターネットのインフラストラクチャ
    を含む、請求項１４９に記載の決定サポート・システム。
  151. 【請求項１５１】 前記クライアント・マシンが、前記ユーザによって指示
    される分析を可能にするウェブ・ブラウザ・ベースのユーザ・インタフェースを
    備える、請求項１５０に記載の決定サポート・システム。
JP2001565050A 2000-02-28 2001-02-28 多次元データベースおよび統合集約サーバ Expired - Fee Related JP5242875B2 (ja)

Applications Claiming Priority (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US09/514,611 2000-02-28
US09/514,611 US6434544B1 (en) 1999-08-04 2000-02-28 Stand-alone cartridge-style data aggregation server providing data aggregation for OLAP analyses
US09/634,748 US6385604B1 (en) 1999-08-04 2000-08-09 Relational database management system having integrated non-relational multi-dimensional data store of aggregated data elements
US09/634,748 2000-08-09
PCT/US2001/006316 WO2001067303A1 (en) 2000-02-28 2001-02-28 Multi-dimensional database and integrated aggregation server

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2003526159A true JP2003526159A (ja) 2003-09-02
JP5242875B2 JP5242875B2 (ja) 2013-07-24

Family

ID=27058253

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2001565050A Expired - Fee Related JP5242875B2 (ja) 2000-02-28 2001-02-28 多次元データベースおよび統合集約サーバ

Country Status (6)

Country Link
US (7) US6385604B1 (ja)
EP (1) EP1266308A4 (ja)
JP (1) JP5242875B2 (ja)
AU (1) AU2001239919A1 (ja)
CA (1) CA2401348C (ja)
WO (1) WO2001067303A1 (ja)

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007535764A (ja) * 2004-04-26 2007-12-06 ライト９０，インコーポレイテッド リアルタイムのデータ予測
JP2008547131A (ja) * 2005-06-27 2008-12-25 エービー イニティオ ソフトウェア コーポレーション 複合演算によるデータ集約
JP2015527657A (ja) * 2013-04-01 2015-09-17 ▲ホア▼▲ウェイ▼技術有限公司 データのオンライン処理のための方法、デバイスおよびシステム
KR20190013086A (ko) * 2017-07-31 2019-02-11 삼성전자주식회사 데이터 저장 시스템, 데이터 저장 시스템의 데이터 저장 방법, 및 솔리드 스테이트 드라이브의 제조 방법
WO2021038325A1 (en) * 2019-08-26 2021-03-04 Coupang Corp. Systems and methods for dynamic aggregation of data and minimization of data loss
JP2021517322A (ja) * 2018-03-29 2021-07-15 中国▲銀▼▲聯▼股▲ふん▼有限公司 トランザクション処理の方法およびサーバー、ならびにトランザクション処理のシステム

Families Citing this family (309)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DK173451B1 (da) * 1999-04-16 2000-11-20 Targit As Fremgangsmåde, apparat og databærer til behandling af forespørgsler til en database
US7146354B1 (en) * 1999-06-18 2006-12-05 F5 Networks, Inc. Method and system for network load balancing with a compound data structure
US6385604B1 (en) * 1999-08-04 2002-05-07 Hyperroll, Israel Limited Relational database management system having integrated non-relational multi-dimensional data store of aggregated data elements
US6408292B1 (en) 1999-08-04 2002-06-18 Hyperroll, Israel, Ltd. Method of and system for managing multi-dimensional databases using modular-arithmetic based address data mapping processes on integer-encoded business dimensions
EP1087306A3 (en) * 1999-09-24 2004-11-10 Xerox Corporation Meta-documents and method of managing them
FR2806183B1 (fr) * 1999-12-01 2006-09-01 Cartesis S A Dispositif et procede pour la consolidation instantanee, l'enrichissement et le "reporting" ou remontee d'information dans une base de donnees multidimensionnelle
US6529953B1 (en) * 1999-12-17 2003-03-04 Reliable Network Solutions Scalable computer network resource monitoring and location system
US6901406B2 (en) * 1999-12-29 2005-05-31 General Electric Capital Corporation Methods and systems for accessing multi-dimensional customer data
US20020029207A1 (en) * 2000-02-28 2002-03-07 Hyperroll, Inc. Data aggregation server for managing a multi-dimensional database and database management system having data aggregation server integrated therein
BR0109450A (pt) * 2000-03-22 2004-12-07 Arac Man Services Inc Métodos de extrair informação de aluguel de um banco de dados e analisar a informação de aluguel extraìda e de construir e acessar um banco de dados
US6768986B2 (en) * 2000-04-03 2004-07-27 Business Objects, S.A. Mapping of an RDBMS schema onto a multidimensional data model
US7222130B1 (en) * 2000-04-03 2007-05-22 Business Objects, S.A. Report then query capability for a multidimensional database model
US6662174B2 (en) * 2000-04-17 2003-12-09 Brio Software, Inc. Analytical server including metrics engine
US7136821B1 (en) 2000-04-18 2006-11-14 Neat Group Corporation Method and apparatus for the composition and sale of travel-oriented packages
US6941311B2 (en) 2000-04-27 2005-09-06 Hyperion Solutions Corporation Aggregate navigation system
US7072897B2 (en) * 2000-04-27 2006-07-04 Hyperion Solutions Corporation Non-additive measures and metric calculation
US6732115B2 (en) 2000-04-27 2004-05-04 Hyperion Solutions Corporation Chameleon measure and metric calculation
US6748394B2 (en) 2000-04-27 2004-06-08 Hyperion Solutions Corporation Graphical user interface for relational database
US7080090B2 (en) 2000-04-27 2006-07-18 Hyperion Solutions Corporation Allocation measures and metric calculations in star schema multi-dimensional data warehouse
US7167859B2 (en) * 2000-04-27 2007-01-23 Hyperion Solutions Corporation Database security
US7269786B1 (en) 2000-05-04 2007-09-11 International Business Machines Corporation Navigating an index to access a subject multi-dimensional database
US6915289B1 (en) * 2000-05-04 2005-07-05 International Business Machines Corporation Using an index to access a subject multi-dimensional database
US20010044796A1 (en) * 2000-05-19 2001-11-22 Hiroyasu Fujiwara Totalization system and recording medium
JP2003534609A (ja) * 2000-05-22 2003-11-18 アデイタム ソフトウェア，インコーポレイティド 統計分析を使った収入予測及び販売部隊管理
US7117215B1 (en) 2001-06-07 2006-10-03 Informatica Corporation Method and apparatus for transporting data for data warehousing applications that incorporates analytic data interface
US7043457B1 (en) 2000-06-28 2006-05-09 Probuild, Inc. System and method for managing and evaluating network commodities purchasing
US20050119980A1 (en) * 2000-06-29 2005-06-02 Neat Group Corporation Electronic negotiation systems
US6826564B2 (en) * 2000-07-10 2004-11-30 Fastforward Networks Scalable and programmable query distribution and collection in a network of queryable devices
US7165065B1 (en) * 2000-07-14 2007-01-16 Oracle Corporation Multidimensional database storage and retrieval system
US7130822B1 (en) 2000-07-31 2006-10-31 Cognos Incorporated Budget planning
US6704740B1 (en) * 2000-08-10 2004-03-09 Ford Motor Company Method for analyzing product performance data
US6850947B1 (en) * 2000-08-10 2005-02-01 Informatica Corporation Method and apparatus with data partitioning and parallel processing for transporting data for data warehousing applications
US6801921B2 (en) * 2000-09-08 2004-10-05 Hitachi, Ltd. Method and system for managing multiple database storage units
JP3827936B2 (ja) * 2000-10-18 2006-09-27 シャープ株式会社 情報提供制御装置、情報提供方法、情報提供プログラムを記録した記録媒体および情報提供システム
US7039871B2 (en) * 2000-10-27 2006-05-02 Swiftknowledge, Inc. Secure data access in a multidimensional data environment
US7257596B1 (en) * 2000-11-09 2007-08-14 Integrated Marketing Technology Subscription membership marketing application for the internet
US6842904B1 (en) * 2000-11-21 2005-01-11 Microsoft Corporation Extensible architecture for versioning APIs
US6748384B1 (en) * 2000-12-13 2004-06-08 Objective Systems Integrators Inc. System and method for dynamically summarizing data stores
US6687693B2 (en) * 2000-12-18 2004-02-03 Ncr Corporation Architecture for distributed relational data mining systems
US7143099B2 (en) * 2001-02-08 2006-11-28 Amdocs Software Systems Limited Historical data warehousing system
US7058710B2 (en) * 2001-02-22 2006-06-06 Koyo Musen Corporation Collecting, analyzing, consolidating, delivering and utilizing data relating to a current event
GB2372600B (en) * 2001-02-27 2003-02-19 3Com Corp Network area storage block and file aggregation
US7240285B2 (en) * 2001-03-01 2007-07-03 Sony Corporation Encoding and distribution of schema for multimedia content descriptions
US20020129145A1 (en) * 2001-03-06 2002-09-12 Accelerate Software Inc. Method and system for real-time querying, retrieval and integration of data from database over a computer network
US20020129342A1 (en) * 2001-03-07 2002-09-12 David Kil Data mining apparatus and method with user interface based ground-truth tool and user algorithms
US6931418B1 (en) * 2001-03-26 2005-08-16 Steven M. Barnes Method and system for partial-order analysis of multi-dimensional data
US7415438B1 (en) * 2001-06-12 2008-08-19 Microstrategy, Incorporated System and method for obtaining feedback from delivery of informational and transactional data
US7162643B1 (en) 2001-06-15 2007-01-09 Informatica Corporation Method and system for providing transfer of analytic application data over a network
US7720842B2 (en) 2001-07-16 2010-05-18 Informatica Corporation Value-chained queries in analytic applications
US6965886B2 (en) 2001-11-01 2005-11-15 Actimize Ltd. System and method for analyzing and utilizing data, by executing complex analytical models in real time
US7937363B2 (en) * 2001-11-02 2011-05-03 International Business Machines Corporation Calculation engine for use in OLAP environments
US7062479B2 (en) * 2001-11-02 2006-06-13 Cognos Incorporated Calculation engine for use in OLAP environments
KR100850255B1 (ko) * 2001-12-28 2008-08-19 인터내셔널 비지네스 머신즈 코포레이션 실시간 데이터 웨어하우징
US6820077B2 (en) 2002-02-22 2004-11-16 Informatica Corporation Method and system for navigating a large amount of data
IL163661A0 (en) 2002-02-22 2005-12-18 Abel Noser Corp Systems and methods for analysis of portfolio returns and trade cost measurement based on fiduciary roles
US7415457B2 (en) * 2002-04-26 2008-08-19 Oracle International Corporation Using a cache to provide cursor isolation
US7171427B2 (en) * 2002-04-26 2007-01-30 Oracle International Corporation Methods of navigating a cube that is implemented as a relational object
US7366730B2 (en) 2002-04-26 2008-04-29 Oracle International Corporation Registration of solved cubes within a relational database management system
US8868544B2 (en) * 2002-04-26 2014-10-21 Oracle International Corporation Using relational structures to create and support a cube within a relational database system
US7149983B1 (en) * 2002-05-08 2006-12-12 Microsoft Corporation User interface and method to facilitate hierarchical specification of queries using an information taxonomy
US7548935B2 (en) * 2002-05-09 2009-06-16 Robert Pecherer Method of recursive objects for representing hierarchies in relational database systems
US8001112B2 (en) * 2002-05-10 2011-08-16 Oracle International Corporation Using multidimensional access as surrogate for run-time hash table
US7447687B2 (en) * 2002-05-10 2008-11-04 International Business Machines Corporation Methods to browse database query information
JP2005534121A (ja) * 2002-07-26 2005-11-10 エベレット ロン 参照を使用してジェネリック・データ・アイテムに関連するデータ管理アーキテクチャ
US7257612B2 (en) * 2002-09-30 2007-08-14 Cognos Incorporated Inline compression of a network communication within an enterprise planning environment
US6768995B2 (en) * 2002-09-30 2004-07-27 Adaytum, Inc. Real-time aggregation of data within an enterprise planning environment
US7072822B2 (en) * 2002-09-30 2006-07-04 Cognos Incorporated Deploying multiple enterprise planning models across clusters of application servers
JP2006501577A (ja) * 2002-09-30 2006-01-12 コグノス インコーポレイティド 企業プランニングモデル実行中のノードレベル修正
US7370270B2 (en) 2002-10-23 2008-05-06 Aol Llc A Delaware Limited Liability Company XML schema evolution
AU2003298616A1 (en) * 2002-11-06 2004-06-03 International Business Machines Corporation Confidential data sharing and anonymous entity resolution
US7467125B2 (en) * 2002-12-12 2008-12-16 International Business Machines Corporation Methods to manage the display of data entities and relational database structures
US7703028B2 (en) * 2002-12-12 2010-04-20 International Business Machines Corporation Modifying the graphical display of data entities and relational database structures
US7181450B2 (en) * 2002-12-18 2007-02-20 International Business Machines Corporation Method, system, and program for use of metadata to create multidimensional cubes in a relational database
US20040122814A1 (en) * 2002-12-18 2004-06-24 International Business Machines Corporation Matching groupings, re-aggregation avoidance and comprehensive aggregate function derivation rules in query rewrites using materialized views
US7472127B2 (en) 2002-12-18 2008-12-30 International Business Machines Corporation Methods to identify related data in a multidimensional database
US7716167B2 (en) * 2002-12-18 2010-05-11 International Business Machines Corporation System and method for automatically building an OLAP model in a relational database
US7305410B2 (en) * 2002-12-26 2007-12-04 Rocket Software, Inc. Low-latency method to replace SQL insert for bulk data transfer to relational database
US8620937B2 (en) * 2002-12-27 2013-12-31 International Business Machines Corporation Real time data warehousing
EP1584035B1 (en) * 2002-12-31 2015-04-15 International Business Machines Corporation Authorized anonymous authentication
US7953694B2 (en) 2003-01-13 2011-05-31 International Business Machines Corporation Method, system, and program for specifying multidimensional calculations for a relational OLAP engine
US7200602B2 (en) * 2003-02-07 2007-04-03 International Business Machines Corporation Data set comparison and net change processing
US7155398B2 (en) * 2003-02-19 2006-12-26 Cognos Incorporated Cascaded planning of an enterprise planning model
US7756901B2 (en) 2003-02-19 2010-07-13 International Business Machines Corporation Horizontal enterprise planning in accordance with an enterprise planning model
US20040181518A1 (en) * 2003-03-14 2004-09-16 Mayo Bryan Edward System and method for an OLAP engine having dynamic disaggregation
EP1631908A4 (en) * 2003-03-24 2012-01-25 Ibm SECURE COORDINATED IDENTIFICATION METHOD, SYSTEM AND PROGRAM
US20040193633A1 (en) * 2003-03-28 2004-09-30 Cristian Petculescu Systems, methods, and apparatus for automated dimensional model definitions and builds utilizing simplified analysis heuristics
US7895191B2 (en) 2003-04-09 2011-02-22 International Business Machines Corporation Improving performance of database queries
US20040215656A1 (en) * 2003-04-25 2004-10-28 Marcus Dill Automated data mining runs
US7765211B2 (en) * 2003-04-29 2010-07-27 International Business Machines Corporation System and method for space management of multidimensionally clustered tables
US8612421B2 (en) * 2003-05-07 2013-12-17 Oracle International Corporation Efficient processing of relational joins of multidimensional data
US8209280B2 (en) * 2003-05-07 2012-06-26 Oracle International Corporation Exposing multidimensional calculations through a relational database server
US8200612B2 (en) * 2003-05-07 2012-06-12 Oracle International Corporation Efficient SQL access to multidimensional data
US7530012B2 (en) * 2003-05-22 2009-05-05 International Business Machines Corporation Incorporation of spreadsheet formulas of multi-dimensional cube data into a multi-dimensional cube
US20040267746A1 (en) * 2003-06-26 2004-12-30 Cezary Marcjan User interface for controlling access to computer objects
JP4330941B2 (ja) * 2003-06-30 2009-09-16 株式会社日立製作所 データベース分割格納管理装置、方法及びプログラム
JP4186987B2 (ja) 2003-07-11 2008-11-26 日本電信電話株式会社 データベースアクセス制御方法、データベースアクセス制御装置、データベースアクセス制御のためのプログラム、および該プログラムを記録した記録媒体
US7299223B2 (en) 2003-07-16 2007-11-20 Oracle International Corporation Spreadsheet to SQL translation
US7707548B2 (en) * 2003-07-22 2010-04-27 Verizon Business Global Llc Integration of information distribution systems
US9230007B2 (en) * 2003-10-03 2016-01-05 Oracle International Corporation Preserving sets of information in rollup tables
US7421458B1 (en) 2003-10-16 2008-09-02 Informatica Corporation Querying, versioning, and dynamic deployment of database objects
US20050108204A1 (en) * 2003-11-13 2005-05-19 International Business Machines System and method for managing OLAP summary tables
US7657516B2 (en) * 2003-12-01 2010-02-02 Siebel Systems, Inc. Conversion of a relational database query to a query of a multidimensional data source by modeling the multidimensional data source
US7254590B2 (en) * 2003-12-03 2007-08-07 Informatica Corporation Set-oriented real-time data processing based on transaction boundaries
US7756739B2 (en) * 2004-02-12 2010-07-13 Microsoft Corporation System and method for aggregating a measure over a non-additive account dimension
US7263520B2 (en) * 2004-02-27 2007-08-28 Sap Ag Fast aggregation of compressed data using full table scans
US7797239B2 (en) * 2004-03-12 2010-09-14 Sybase, Inc. Hierarchical entitlement system with integrated inheritance and limit checks
US8478668B2 (en) * 2004-03-12 2013-07-02 Sybase, Inc. Hierarchical entitlement system with integrated inheritance and limit checks
US9684703B2 (en) 2004-04-29 2017-06-20 Precisionpoint Software Limited Method and apparatus for automatically creating a data warehouse and OLAP cube
US8554794B2 (en) * 2004-05-17 2013-10-08 Hoover's Inc. System and method for enforcing privacy in social networks
US8572221B2 (en) 2004-05-26 2013-10-29 Facebook, Inc. System and method for managing an online social network
US20060149739A1 (en) * 2004-05-28 2006-07-06 Metadata, Llc Data security in a semantic data model
US7076493B2 (en) * 2004-05-28 2006-07-11 Metadata, Llc Defining a data dependency path through a body of related data
US7707143B2 (en) 2004-06-14 2010-04-27 International Business Machines Corporation Systems, methods, and computer program products that automatically discover metadata objects and generate multidimensional models
US20050283494A1 (en) * 2004-06-22 2005-12-22 International Business Machines Corporation Visualizing and manipulating multidimensional OLAP models graphically
US7480663B2 (en) * 2004-06-22 2009-01-20 International Business Machines Corporation Model based optimization with focus regions
US7213199B2 (en) * 2004-07-16 2007-05-01 Cognos Incorporated Spreadsheet user-interface for an enterprise planning system having multi-dimensional data store
US7877266B2 (en) * 2004-07-28 2011-01-25 Dun & Bradstreet, Inc. System and method for using social networks to facilitate business processes
US8131472B2 (en) * 2004-09-28 2012-03-06 International Business Machines Corporation Methods for hierarchical organization of data associated with medical events in databases
US8276150B2 (en) * 2004-10-12 2012-09-25 International Business Machines Corporation Methods, systems and computer program products for spreadsheet-based autonomic management of computer systems
US8892571B2 (en) * 2004-10-12 2014-11-18 International Business Machines Corporation Systems for associating records in healthcare database with individuals
JP4463661B2 (ja) * 2004-11-01 2010-05-19 株式会社日立製作所 計算機システム、計算機、データベースアクセス方法及びデータベースシステム
US7505888B2 (en) * 2004-11-30 2009-03-17 International Business Machines Corporation Reporting model generation within a multidimensional enterprise software system
US7610300B2 (en) * 2004-11-30 2009-10-27 International Business Machines Corporation Automated relational schema generation within a multidimensional enterprise software system
US7418438B2 (en) * 2004-11-30 2008-08-26 International Business Machines Corporation Automated default dimension selection within a multidimensional enterprise software system
US7593955B2 (en) * 2004-11-30 2009-09-22 International Business Machines Corporation Generation of aggregatable dimension information within a multidimensional enterprise software system
US20060136380A1 (en) * 2004-12-17 2006-06-22 Purcell Terence P System and method for executing a multi-table query
US7580922B2 (en) * 2005-01-04 2009-08-25 International Business Machines Corporation Methods for relating data in healthcare databases
JP4159099B2 (ja) 2005-05-16 2008-10-01 インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション 次元テーブル処理装置、次元階層抽出装置、次元テーブル処理方法、次元階層抽出方法及びプログラム
US8099674B2 (en) 2005-09-09 2012-01-17 Tableau Software Llc Computer systems and methods for automatically viewing multidimensional databases
US20070088706A1 (en) * 2005-10-17 2007-04-19 Goff Thomas C Methods and devices for simultaneously accessing multiple databases
US7464083B2 (en) 2005-10-24 2008-12-09 Wolfgang Otter Combining multi-dimensional data sources using database operations
US7702615B1 (en) 2005-11-04 2010-04-20 M-Factor, Inc. Creation and aggregation of predicted data
US20070174318A1 (en) * 2006-01-26 2007-07-26 International Business Machines Corporation Methods and apparatus for constructing declarative componentized applications
US8200501B2 (en) * 2006-01-26 2012-06-12 International Business Machines Corporation Methods, systems and computer program products for synthesizing medical procedure information in healthcare databases
US20070174091A1 (en) * 2006-01-26 2007-07-26 International Business Machines Corporation Methods, data structures, systems and computer program products for identifying obsure patterns in healthcare related data
US8566113B2 (en) * 2006-02-07 2013-10-22 International Business Machines Corporation Methods, systems and computer program products for providing a level of anonymity to patient records/information
US8285752B1 (en) 2006-03-20 2012-10-09 Symantec Operating Corporation System and method for maintaining a plurality of summary levels in a single table
US7970735B2 (en) * 2006-03-20 2011-06-28 Microsoft Corporation Cross varying dimension support for analysis services engine
US20070271286A1 (en) * 2006-05-16 2007-11-22 Khemdut Purang Dimensionality reduction for content category data
US9330170B2 (en) * 2006-05-16 2016-05-03 Sony Corporation Relating objects in different mediums
US7750909B2 (en) * 2006-05-16 2010-07-06 Sony Corporation Ordering artists by overall degree of influence
US7774288B2 (en) * 2006-05-16 2010-08-10 Sony Corporation Clustering and classification of multimedia data
US7698257B2 (en) * 2006-05-16 2010-04-13 Business Objects Software Ltd. Apparatus and method for recursively rationalizing data source queries
US7961189B2 (en) * 2006-05-16 2011-06-14 Sony Corporation Displaying artists related to an artist of interest
US7840568B2 (en) * 2006-05-16 2010-11-23 Sony Corporation Sorting media objects by similarity
WO2007136825A2 (en) * 2006-05-19 2007-11-29 Lehman Brothers Inc. Trust information management system
US7831617B2 (en) * 2006-07-25 2010-11-09 Microsoft Corporation Re-categorization of aggregate data as detail data and automated re-categorization based on data usage context
US8104048B2 (en) 2006-08-04 2012-01-24 Apple Inc. Browsing or searching user interfaces and other aspects
US20080033919A1 (en) * 2006-08-04 2008-02-07 Yan Arrouye Methods and systems for managing data
US9202184B2 (en) * 2006-09-07 2015-12-01 International Business Machines Corporation Optimizing the selection, verification, and deployment of expert resources in a time of chaos
US20080066067A1 (en) * 2006-09-07 2008-03-13 Cognos Incorporated Enterprise performance management software system having action-based data capture
US8145582B2 (en) * 2006-10-03 2012-03-27 International Business Machines Corporation Synthetic events for real time patient analysis
US20080294459A1 (en) * 2006-10-03 2008-11-27 International Business Machines Corporation Health Care Derivatives as a Result of Real Time Patient Analytics
US8055603B2 (en) * 2006-10-03 2011-11-08 International Business Machines Corporation Automatic generation of new rules for processing synthetic events using computer-based learning processes
US8204831B2 (en) * 2006-11-13 2012-06-19 International Business Machines Corporation Post-anonymous fuzzy comparisons without the use of pre-anonymization variants
US7649853B1 (en) * 2007-01-22 2010-01-19 Narus, Inc. Method for keeping and searching network history for corrective and preventive measures
US20080201303A1 (en) * 2007-02-20 2008-08-21 International Business Machines Corporation Method and system for a wizard based complex filter with realtime feedback
US7792774B2 (en) 2007-02-26 2010-09-07 International Business Machines Corporation System and method for deriving a hierarchical event based database optimized for analysis of chaotic events
US7970759B2 (en) 2007-02-26 2011-06-28 International Business Machines Corporation System and method for deriving a hierarchical event based database optimized for pharmaceutical analysis
US7853611B2 (en) * 2007-02-26 2010-12-14 International Business Machines Corporation System and method for deriving a hierarchical event based database having action triggers based on inferred probabilities
US8086593B2 (en) * 2007-03-01 2011-12-27 Microsoft Corporation Dynamic filters for relational query processing
US7720837B2 (en) * 2007-03-15 2010-05-18 International Business Machines Corporation System and method for multi-dimensional aggregation over large text corpora
US8782075B2 (en) * 2007-05-08 2014-07-15 Paraccel Llc Query handling in databases with replicated data
US8185839B2 (en) * 2007-06-09 2012-05-22 Apple Inc. Browsing or searching user interfaces and other aspects
US8201096B2 (en) 2007-06-09 2012-06-12 Apple Inc. Browsing or searching user interfaces and other aspects
US7739666B2 (en) * 2007-06-15 2010-06-15 Microsoft Corporation Analyzing software users with instrumentation data and user group modeling and analysis
US7747988B2 (en) * 2007-06-15 2010-06-29 Microsoft Corporation Software feature usage analysis and reporting
US7765216B2 (en) * 2007-06-15 2010-07-27 Microsoft Corporation Multidimensional analysis tool for high dimensional data
US7870114B2 (en) * 2007-06-15 2011-01-11 Microsoft Corporation Efficient data infrastructure for high dimensional data analysis
EP2026264A2 (en) 2007-08-17 2009-02-18 Searete LLC Effectively documenting irregularities in a responsive user's environment
US7930262B2 (en) * 2007-10-18 2011-04-19 International Business Machines Corporation System and method for the longitudinal analysis of education outcomes using cohort life cycles, cluster analytics-based cohort analysis, and probabilistic data schemas
US9058337B2 (en) * 2007-10-22 2015-06-16 Apple Inc. Previewing user interfaces and other aspects
US9292567B2 (en) 2007-12-12 2016-03-22 Oracle International Corporation Bulk matching with update
US8943057B2 (en) * 2007-12-12 2015-01-27 Oracle America, Inc. Method and system for distributed bulk matching and loading
US7779051B2 (en) * 2008-01-02 2010-08-17 International Business Machines Corporation System and method for optimizing federated and ETL'd databases with considerations of specialized data structures within an environment having multidimensional constraints
US9477702B1 (en) 2009-01-22 2016-10-25 Joviandata, Inc. Apparatus and method for accessing materialized and non-materialized values in a shared nothing system
US9177079B1 (en) * 2009-01-22 2015-11-03 Joviandata, Inc. Apparatus and method for processing multi-dimensional queries in a shared nothing system through tree reduction
US8838652B2 (en) * 2008-03-18 2014-09-16 Novell, Inc. Techniques for application data scrubbing, reporting, and analysis
US9203928B2 (en) 2008-03-20 2015-12-01 Callahan Cellular L.L.C. Data storage and retrieval
US8458285B2 (en) 2008-03-20 2013-06-04 Post Dahl Co. Limited Liability Company Redundant data forwarding storage
US8121858B2 (en) * 2008-03-24 2012-02-21 International Business Machines Corporation Optimizing pharmaceutical treatment plans across multiple dimensions
US10210234B2 (en) * 2008-03-24 2019-02-19 Jda Software Group, Inc. Linking discrete dimensions to enhance dimensional analysis
US8195712B1 (en) 2008-04-17 2012-06-05 Lattice Engines, Inc. Lattice data set-based methods and apparatus for information storage and retrieval
US9659073B2 (en) * 2008-06-18 2017-05-23 Oracle International Corporation Techniques to extract and flatten hierarchies
US20100036873A1 (en) * 2008-08-05 2010-02-11 Richard Bruce Diehl Processing Metadata Along With Alphanumeric Data
US9727628B2 (en) * 2008-08-11 2017-08-08 Innography, Inc. System and method of applying globally unique identifiers to relate distributed data sources
US8495007B2 (en) * 2008-08-28 2013-07-23 Red Hat, Inc. Systems and methods for hierarchical aggregation of multi-dimensional data sources
US8463739B2 (en) * 2008-08-28 2013-06-11 Red Hat, Inc. Systems and methods for generating multi-population statistical measures using middleware
US7970728B2 (en) * 2008-10-23 2011-06-28 International Business Machines Corporation Dynamically building and populating data marts with data stored in repositories
US8170931B2 (en) 2008-10-28 2012-05-01 Dell Products L.P. Configuring user-customized services for networked devices
US8244575B2 (en) * 2008-10-31 2012-08-14 Demandtec, Inc. Method and apparatus for creating due-to reports for activities that may not have reference value
US8209216B2 (en) * 2008-10-31 2012-06-26 Demandtec, Inc. Method and apparatus for configurable model-independent decomposition of a business metric
US20100114658A1 (en) * 2008-10-31 2010-05-06 M-Factor, Inc. Method and apparatus for creating a consistent hierarchy of decomposition of a business metric
US8255246B2 (en) * 2008-10-31 2012-08-28 Demandtec, Inc. Method and apparatus for creating compound due-to reports
US9613123B2 (en) * 2009-04-13 2017-04-04 Hewlett Packard Enterprise Development Lp Data stream processing
US8793701B2 (en) * 2009-05-26 2014-07-29 Business Objects Software Limited Method and system for data reporting and analysis
US8566341B2 (en) * 2009-11-12 2013-10-22 Oracle International Corporation Continuous aggregation on a data grid
US8543535B2 (en) * 2010-02-24 2013-09-24 Oracle International Corporation Generation of star schemas from snowflake schemas containing a large number of dimensions
US8447754B2 (en) * 2010-04-19 2013-05-21 Salesforce.Com, Inc. Methods and systems for optimizing queries in a multi-tenant store
US10162851B2 (en) * 2010-04-19 2018-12-25 Salesforce.Com, Inc. Methods and systems for performing cross store joins in a multi-tenant store
US10437846B2 (en) 2010-05-28 2019-10-08 Oracle International Corporation System and method for providing data flexibility in a business intelligence server using an administration tool
CN102314460B (zh) * 2010-07-07 2014-05-14 阿里巴巴集团控股有限公司 数据分析方法、系统及服务器
US8817053B2 (en) 2010-09-30 2014-08-26 Apple Inc. Methods and systems for opening a file
US10318877B2 (en) 2010-10-19 2019-06-11 International Business Machines Corporation Cohort-based prediction of a future event
US9292575B2 (en) * 2010-11-19 2016-03-22 International Business Machines Corporation Dynamic data aggregation from a plurality of data sources
US10740353B2 (en) 2010-12-23 2020-08-11 Mongodb, Inc. Systems and methods for managing distributed database deployments
US9881034B2 (en) 2015-12-15 2018-01-30 Mongodb, Inc. Systems and methods for automating management of distributed databases
US9740762B2 (en) 2011-04-01 2017-08-22 Mongodb, Inc. System and method for optimizing data migration in a partitioned database
US11544288B2 (en) 2010-12-23 2023-01-03 Mongodb, Inc. Systems and methods for managing distributed database deployments
US9805108B2 (en) 2010-12-23 2017-10-31 Mongodb, Inc. Large distributed database clustering systems and methods
US10346430B2 (en) 2010-12-23 2019-07-09 Mongodb, Inc. System and method for determining consensus within a distributed database
US11615115B2 (en) 2010-12-23 2023-03-28 Mongodb, Inc. Systems and methods for managing distributed database deployments
US10977277B2 (en) 2010-12-23 2021-04-13 Mongodb, Inc. Systems and methods for database zone sharding and API integration
US10366100B2 (en) * 2012-07-26 2019-07-30 Mongodb, Inc. Aggregation framework system architecture and method
US10614098B2 (en) 2010-12-23 2020-04-07 Mongodb, Inc. System and method for determining consensus within a distributed database
US10262050B2 (en) 2015-09-25 2019-04-16 Mongodb, Inc. Distributed database systems and methods with pluggable storage engines
US10997211B2 (en) 2010-12-23 2021-05-04 Mongodb, Inc. Systems and methods for database zone sharding and API integration
US8572031B2 (en) 2010-12-23 2013-10-29 Mongodb, Inc. Method and apparatus for maintaining replica sets
US8996463B2 (en) 2012-07-26 2015-03-31 Mongodb, Inc. Aggregation framework system architecture and method
US10713280B2 (en) 2010-12-23 2020-07-14 Mongodb, Inc. Systems and methods for managing distributed database deployments
WO2012095839A2 (en) 2011-01-10 2012-07-19 Optier Ltd. Systems and methods for performing online analytical processing
US8473507B2 (en) 2011-01-14 2013-06-25 Apple Inc. Tokenized search suggestions
US9229984B2 (en) 2011-01-25 2016-01-05 Hewlett Packard Enterprise Development Lp Parameter expressions for modeling user defined function execution in analytical data processing systems
US8856151B2 (en) 2011-01-25 2014-10-07 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Output field mapping of user defined functions in databases
US20130238548A1 (en) * 2011-01-25 2013-09-12 Muthian George Analytical data processing
US9355145B2 (en) 2011-01-25 2016-05-31 Hewlett Packard Enterprise Development Lp User defined function classification in analytical data processing systems
CN102226897A (zh) * 2011-05-13 2011-10-26 南京烽火星空通信发展有限公司 一种综合索引查询方法及装置
US20130042008A1 (en) 2011-08-12 2013-02-14 Splunk Inc. Elastic scaling of data volume
EP2780831A4 (en) * 2011-11-18 2015-07-22 Hewlett Packard Development Co GENERATION OF QUERY SUMMARIES WITH ROW COLUMN DATA STORAGE
US9886474B2 (en) 2011-11-22 2018-02-06 Microsoft Technology Licensing, Llc Multidimensional grouping operators
US9348874B2 (en) * 2011-12-23 2016-05-24 Sap Se Dynamic recreation of multidimensional analytical data
CN103294525A (zh) 2012-02-27 2013-09-11 国际商业机器公司 利用用户自定义函数进行数据库查询的方法和系统
US10872095B2 (en) 2012-07-26 2020-12-22 Mongodb, Inc. Aggregation framework system architecture and method
US11544284B2 (en) 2012-07-26 2023-01-03 Mongodb, Inc. Aggregation framework system architecture and method
US11403317B2 (en) 2012-07-26 2022-08-02 Mongodb, Inc. Aggregation framework system architecture and method
US8812488B2 (en) 2012-08-16 2014-08-19 Oracle International Corporation Constructing multidimensional histograms for complex spatial geometry objects
US9430550B2 (en) 2012-09-28 2016-08-30 Oracle International Corporation Clustering a table in a relational database management system
US8996544B2 (en) 2012-09-28 2015-03-31 Oracle International Corporation Pruning disk blocks of a clustered table in a relational database management system
US9507825B2 (en) 2012-09-28 2016-11-29 Oracle International Corporation Techniques for partition pruning based on aggregated zone map information
CN103714086A (zh) 2012-09-29 2014-04-09 国际商业机器公司 用于生成非关系数据库的模式的方法和设备
US9633076B1 (en) 2012-10-15 2017-04-25 Tableau Software Inc. Blending and visualizing data from multiple data sources
US9471628B2 (en) 2013-03-04 2016-10-18 Mastercard International Incorporated Methods and systems for calculating and retrieving analytic data
US10642837B2 (en) 2013-03-15 2020-05-05 Oracle International Corporation Relocating derived cache during data rebalance to maintain application performance
US9390162B2 (en) 2013-04-25 2016-07-12 International Business Machines Corporation Management of a database system
US10275484B2 (en) * 2013-07-22 2019-04-30 International Business Machines Corporation Managing sparsity in a multidimensional data structure
CN104376006A (zh) * 2013-08-14 2015-02-25 沈阳中科博微自动化技术有限公司 集成电路生产线的多区域设备数据集成技术方法
US9317529B2 (en) 2013-08-14 2016-04-19 Oracle International Corporation Memory-efficient spatial histogram construction
US9740718B2 (en) 2013-09-20 2017-08-22 Oracle International Corporation Aggregating dimensional data using dense containers
US9836519B2 (en) 2013-09-20 2017-12-05 Oracle International Corporation Densely grouping dimensional data
US9990398B2 (en) 2013-09-20 2018-06-05 Oracle International Corporation Inferring dimensional metadata from content of a query
US10210197B2 (en) * 2013-10-18 2019-02-19 New York Air Brake Corporation Dynamically scalable distributed heterogenous platform relational database
US20150112953A1 (en) * 2013-10-22 2015-04-23 Omnition Analytics, LLC Expandable method and system for storing and using fact data structure for use with dimensional data structure
US9396246B2 (en) 2013-11-08 2016-07-19 International Business Machines Corporation Reporting and summarizing metrics in sparse relationships on an OLTP database
US9992090B2 (en) 2014-01-08 2018-06-05 Bank Of America Corporation Data metrics analytics
US9547834B2 (en) 2014-01-08 2017-01-17 Bank Of America Corporation Transaction performance monitoring
US9442996B2 (en) 2014-01-15 2016-09-13 International Business Machines Corporation Enabling collaborative development of a database application across multiple database management systems
US9348870B2 (en) 2014-02-06 2016-05-24 International Business Machines Corporation Searching content managed by a search engine using relational database type queries
US9530226B2 (en) * 2014-02-18 2016-12-27 Par Technology Corporation Systems and methods for optimizing N dimensional volume data for transmission
US9373263B2 (en) 2014-02-19 2016-06-21 Pearson Education, Inc. Dynamic and individualized scheduling engine for app-based learning
US9368042B2 (en) * 2014-02-19 2016-06-14 Pearson Education, Inc. Educational-app engine for representing conceptual understanding using student populations' electronic response latencies
WO2015148739A1 (en) * 2014-03-26 2015-10-01 Systems Imagination, Inc. System and methods for data integration in n-dimensional space
US9619769B2 (en) * 2014-04-01 2017-04-11 Sap Se Operational leading indicator (OLI) management using in-memory database
US10635645B1 (en) 2014-05-04 2020-04-28 Veritas Technologies Llc Systems and methods for maintaining aggregate tables in databases
AU2015283820A1 (en) * 2014-06-30 2017-01-12 Cronus Consulting Group Pty Ltd Data processing system and method for financial or non-financial data
GB2531537A (en) * 2014-10-21 2016-04-27 Ibm Database Management system and method of operation
EP3040284B1 (fr) * 2014-12-31 2017-12-06 Airbus Group SAS Dispositif de récupération d'énergie thermique dissipée par un satellite placé dans le vide
US20180075117A1 (en) * 2015-03-17 2018-03-15 Matthew E. Wong System and method of providing a platform for enabling drill-down analysis of tabular data
JP5847344B1 (ja) * 2015-03-24 2016-01-20 株式会社ギックス データ処理システム、データ処理方法、プログラム及びコンピュータ記憶媒体
US10262024B1 (en) 2015-05-19 2019-04-16 Amazon Technologies, Inc. Providing consistent access to data objects transcending storage limitations in a non-relational data store
US10713275B2 (en) 2015-07-02 2020-07-14 Mongodb, Inc. System and method for augmenting consensus election in a distributed database
US10846411B2 (en) 2015-09-25 2020-11-24 Mongodb, Inc. Distributed database systems and methods with encrypted storage engines
US10423626B2 (en) 2015-09-25 2019-09-24 Mongodb, Inc. Systems and methods for data conversion and comparison
US10673623B2 (en) 2015-09-25 2020-06-02 Mongodb, Inc. Systems and methods for hierarchical key management in encrypted distributed databases
US10394822B2 (en) 2015-09-25 2019-08-27 Mongodb, Inc. Systems and methods for data conversion and comparison
US10783142B2 (en) 2015-10-23 2020-09-22 Oracle International Corporation Efficient data retrieval in staged use of in-memory cursor duration temporary tables
US10642831B2 (en) 2015-10-23 2020-05-05 Oracle International Corporation Static data caching for queries with a clause that requires multiple iterations to execute
US10678792B2 (en) 2015-10-23 2020-06-09 Oracle International Corporation Parallel execution of queries with a recursive clause
KR101706252B1 (ko) * 2016-02-29 2017-02-13 주식회사 티맥스데이터 이기종 데이터베이스들 간의 쿼리 결과를 동기화하기 위한 방법, 서버 및 컴퓨터-판독가능 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
US10164990B2 (en) 2016-03-11 2018-12-25 Bank Of America Corporation Security test tool
US10671496B2 (en) 2016-05-31 2020-06-02 Mongodb, Inc. Method and apparatus for reading and writing committed data
US10776220B2 (en) 2016-06-27 2020-09-15 Mongodb, Inc. Systems and methods for monitoring distributed database deployments
US10558659B2 (en) 2016-09-16 2020-02-11 Oracle International Corporation Techniques for dictionary based join and aggregation
US11086895B2 (en) 2017-05-09 2021-08-10 Oracle International Corporation System and method for providing a hybrid set-based extract, load, and transformation of data
US10866868B2 (en) 2017-06-20 2020-12-15 Mongodb, Inc. Systems and methods for optimization of database operations
US10853349B2 (en) 2017-08-09 2020-12-01 Vmware, Inc. Event based analytics database synchronization
US10489225B2 (en) 2017-08-10 2019-11-26 Bank Of America Corporation Automatic resource dependency tracking and structure for maintenance of resource fault propagation
US10909134B2 (en) 2017-09-01 2021-02-02 Oracle International Corporation System and method for client-side calculation in a multidimensional database environment
US11687567B2 (en) * 2017-09-21 2023-06-27 Vmware, Inc. Trigger based analytics database synchronization
US11086876B2 (en) 2017-09-29 2021-08-10 Oracle International Corporation Storing derived summaries on persistent memory of a storage device
US11620315B2 (en) 2017-10-09 2023-04-04 Tableau Software, Inc. Using an object model of heterogeneous data to facilitate building data visualizations
US10838964B2 (en) * 2018-03-30 2020-11-17 International Business Machines Corporation Supporting a join operation against multiple NoSQL databases
US10740333B1 (en) * 2018-06-27 2020-08-11 Cloudera, Inc. Apparatus and method for accelerated query processing using eager aggregation and analytical view matching
WO2020019000A1 (en) * 2018-07-20 2020-01-23 Benanav Dan Automatic object inference in a database system
US11966568B2 (en) 2018-10-22 2024-04-23 Tableau Software, Inc. Generating data visualizations according to an object model of selected data sources
US11966406B2 (en) 2018-10-22 2024-04-23 Tableau Software, Inc. Utilizing appropriate measure aggregation for generating data visualizations of multi-fact datasets
US10996835B1 (en) 2018-12-14 2021-05-04 Tableau Software, Inc. Data preparation user interface with coordinated pivots
CN110413620A (zh) * 2019-07-31 2019-11-05 四川长虹电器股份有限公司 可视化数据结构配置方法及系统
US11138204B2 (en) 2019-08-02 2021-10-05 Salesforce.Com, Inc. Metric determination for an interaction data stream using multiple databases
US11256709B2 (en) 2019-08-15 2022-02-22 Clinicomp International, Inc. Method and system for adapting programs for interoperability and adapters therefor
US11222018B2 (en) 2019-09-09 2022-01-11 Oracle International Corporation Cache conscious techniques for generation of quasi-dense grouping codes of compressed columnar data in relational database systems
US11016978B2 (en) * 2019-09-18 2021-05-25 Bank Of America Corporation Joiner for distributed databases
US11126401B2 (en) 2019-09-18 2021-09-21 Bank Of America Corporation Pluggable sorting for distributed databases
US11030256B2 (en) 2019-11-05 2021-06-08 Tableau Software, Inc. Methods and user interfaces for visually analyzing data visualizations with multi-row calculations
US10997217B1 (en) 2019-11-10 2021-05-04 Tableau Software, Inc. Systems and methods for visualizing object models of database tables
US11366858B2 (en) 2019-11-10 2022-06-21 Tableau Software, Inc. Data preparation using semantic roles
US11281668B1 (en) 2020-06-18 2022-03-22 Tableau Software, LLC Optimizing complex database queries using query fusion
US11899665B2 (en) * 2020-11-20 2024-02-13 AtScale, Inc. Data aggregation and pre-positioning for multi-store queries
CN113641669B (zh) * 2021-06-30 2023-08-01 北京邮电大学 一种基于混合引擎的多维数据查询方法及装置
WO2024063757A1 (en) * 2022-09-20 2024-03-28 Rakuten Mobile, Inc. Inventory management system for managing functions, resources and services of a telecommunications network

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH09265479A (ja) * 1996-03-29 1997-10-07 Hitachi Ltd 多次元データ処理方法

Family Cites Families (276)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US114243A (en) * 1871-04-25 Improvement in mirror-reflectors
US77107A (en) * 1868-04-21 Improvement in wkenohes
US236655A (en) * 1881-01-11 Post-hole
US76983A (en) * 1868-04-21 Byron boahdman
US4590465A (en) 1982-02-18 1986-05-20 Henry Fuchs Graphics display system using logic-enhanced pixel memory cells
US4598400A (en) 1983-05-31 1986-07-01 Thinking Machines Corporation Method and apparatus for routing message packets
US4641351A (en) 1984-07-25 1987-02-03 Preston Jr Kendall Logical transform image processor
US6545589B1 (en) 1984-09-14 2003-04-08 Aspect Communications Corporation Method and apparatus for managing telecommunications
US4685144A (en) 1984-10-29 1987-08-04 Environmental Research Institute Of Michigan Image processing system with transformation detection
US5404506A (en) 1985-03-27 1995-04-04 Hitachi, Ltd. Knowledge based information retrieval system
US5696916A (en) 1985-03-27 1997-12-09 Hitachi, Ltd. Information storage and retrieval system and display method therefor
JPS61220027A (ja) 1985-03-27 1986-09-30 Hitachi Ltd 文書ファイリングシステム及び情報記憶検索システム
US5553226A (en) 1985-03-27 1996-09-03 Hitachi, Ltd. System for displaying concept networks
JPH0814795B2 (ja) * 1986-01-14 1996-02-14 株式会社日立製作所 マルチプロセッサ仮想計算機システム
US6182062B1 (en) * 1986-03-26 2001-01-30 Hitachi, Ltd. Knowledge based information retrieval system
US4814980A (en) 1986-04-01 1989-03-21 California Institute Of Technology Concurrent hypercube system with improved message passing
GB2190570B (en) 1986-04-14 1991-01-23 Pixar Method and apparatus for imaging volume data
US5189608A (en) * 1987-06-01 1993-02-23 Imrs Operations, Inc. Method and apparatus for storing and generating financial information employing user specified input and output formats
US4989141A (en) * 1987-06-01 1991-01-29 Corporate Class Software Computer system for financial analyses and reporting
JPH01123320A (ja) 1987-10-30 1989-05-16 Internatl Business Mach Corp <Ibm> 探索コマンドの形成方法と装置
US5055999A (en) 1987-12-22 1991-10-08 Kendall Square Research Corporation Multiprocessor digital data processing system
US5222237A (en) 1988-02-02 1993-06-22 Thinking Machines Corporation Apparatus for aligning the operation of a plurality of processors
US5089985A (en) 1988-04-07 1992-02-18 International Business Machines Corporation System and method for performing a sort operation in a relational database manager to pass results directly to a user without writing to disk
US5202985A (en) * 1988-04-14 1993-04-13 Racal-Datacom, Inc. Apparatus and method for displaying data communication network configuration after searching the network
US4987554A (en) * 1988-08-24 1991-01-22 The Research Foundation Of State University Of New York Method of converting continuous three-dimensional geometrical representations of polygonal objects into discrete three-dimensional voxel-based representations thereof within a three-dimensional voxel-based system
US4985856A (en) * 1988-11-10 1991-01-15 The Research Foundation Of State University Of New York Method and apparatus for storing, accessing, and processing voxel-based data
US4985834A (en) 1988-11-22 1991-01-15 General Electric Company System and method employing pipelined parallel circuit architecture for displaying surface structures of the interior region of a solid body
SE466029B (sv) 1989-03-06 1991-12-02 Ibm Svenska Ab Anordning och foerfarande foer analys av naturligt spraak i ett datorbaserat informationsbehandlingssystem
US5101475A (en) * 1989-04-17 1992-03-31 The Research Foundation Of State University Of New York Method and apparatus for generating arbitrary projections of three-dimensional voxel-based data
US5197005A (en) 1989-05-01 1993-03-23 Intelligent Business Systems Database retrieval system having a natural language interface
US5280474A (en) 1990-01-05 1994-01-18 Maspar Computer Corporation Scalable processor to processor and processor-to-I/O interconnection network and method for parallel processing arrays
US5257365A (en) 1990-03-16 1993-10-26 Powers Frederick A Database system with multi-dimensional summary search tree nodes for reducing the necessity to access records
US5278966A (en) * 1990-06-29 1994-01-11 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy Toroidal computer memory for serial and parallel processors
US5293615A (en) * 1990-11-16 1994-03-08 Amada Carlos A Point and shoot interface for linking database records to spreadsheets whereby data of a record is automatically reformatted and loaded upon issuance of a recalculation command
US5379419A (en) 1990-12-07 1995-01-03 Digital Equipment Corporation Methods and apparatus for accesssing non-relational data files using relational queries
US5299321A (en) 1990-12-18 1994-03-29 Oki Electric Industry Co., Ltd. Parallel processing device to operate with parallel execute instructions
US5307484A (en) * 1991-03-06 1994-04-26 Chrysler Corporation Relational data base repository system for managing functional and physical data structures of nodes and links of multiple computer networks
US5222216A (en) 1991-07-12 1993-06-22 Thinking Machines Corporation High performance communications interface for multiplexing a plurality of computers to a high performance point to point communications bus
US5297280A (en) * 1991-08-07 1994-03-22 Occam Research Corporation Automatically retrieving queried data by extracting query dimensions and modifying the dimensions if an extract match does not occur
US5359724A (en) 1992-03-30 1994-10-25 Arbor Software Corporation Method and apparatus for storing and retrieving multi-dimensional data in computer memory
US5361385A (en) 1992-08-26 1994-11-01 Reuven Bakalash Parallel computing system for volumetric modeling, data processing and visualization
US5867501A (en) * 1992-12-17 1999-02-02 Tandem Computers Incorporated Encoding for communicating data and commands
US5805885A (en) 1992-12-24 1998-09-08 Microsoft Corporation Method and system for aggregating objects
US5918225A (en) * 1993-04-16 1999-06-29 Sybase, Inc. SQL-based database system with improved indexing methodology
US5852821A (en) 1993-04-16 1998-12-22 Sybase, Inc. High-speed data base query method and apparatus
US5794228A (en) * 1993-04-16 1998-08-11 Sybase, Inc. Database system with buffer manager providing per page native data compression and decompression
US5794229A (en) 1993-04-16 1998-08-11 Sybase, Inc. Database system with methodology for storing a database table by vertically partitioning all columns of the table
US5519859A (en) * 1993-11-15 1996-05-21 Grace; John A. Method and apparatus for automatic table selection and generation of structured query language instructions
US5410693A (en) * 1994-01-26 1995-04-25 Wall Data Incorporated Method and apparatus for accessing a database
US5742806A (en) 1994-01-31 1998-04-21 Sun Microsystems, Inc. Apparatus and method for decomposing database queries for database management system including multiprocessor digital data processing system
US5706503A (en) * 1994-05-18 1998-01-06 Etak Inc Method of clustering multi-dimensional related data in a computer database by combining the two verticles of a graph connected by an edge having the highest score
US5537589A (en) 1994-06-30 1996-07-16 Microsoft Corporation Method and system for efficiently performing database table aggregation using an aggregation index
US5915257A (en) * 1994-10-11 1999-06-22 Brio Technology, Inc. Cross tab analysis and reporting method
CA2176165A1 (en) 1995-05-19 1996-11-20 Hosagrahar Visvesvaraya Jagadish Method for querying incrementally maintained transactional databases
US5701451A (en) 1995-06-07 1997-12-23 International Business Machines Corporation Method for fulfilling requests of a web browser
US6047323A (en) 1995-10-19 2000-04-04 Hewlett-Packard Company Creation and migration of distributed streams in clusters of networked computers
FR2740884B1 (fr) 1995-11-03 1997-12-19 Bull Sa Interface administrateur pour base de donnees dans un environnement informatique distribue
US5761652A (en) 1996-03-20 1998-06-02 International Business Machines Corporation Constructing balanced multidimensional range-based bitmap indices
US5832475A (en) 1996-03-29 1998-11-03 International Business Machines Corporation Database system and method employing data cube operator for group-by operations
US5901287A (en) * 1996-04-01 1999-05-04 The Sabre Group Inc. Information aggregation and synthesization system
US6041103A (en) 1996-04-16 2000-03-21 Lucent Technologies, Inc. Interactive call identification
US5999192A (en) * 1996-04-30 1999-12-07 Lucent Technologies Inc. Interactive data exploration apparatus and methods
US5857184A (en) 1996-05-03 1999-01-05 Walden Media, Inc. Language and method for creating, organizing, and retrieving data from a database
US5765028A (en) * 1996-05-07 1998-06-09 Ncr Corporation Method and apparatus for providing neural intelligence to a mail query agent in an online analytical processing system
US5706495A (en) * 1996-05-07 1998-01-06 International Business Machines Corporation Encoded-vector indices for decision support and warehousing
US5721910A (en) * 1996-06-04 1998-02-24 Exxon Research And Engineering Company Relational database system containing a multidimensional hierachical model of interrelated subject categories with recognition capabilities
US5767854A (en) * 1996-09-27 1998-06-16 Anwar; Mohammed S. Multidimensional data display and manipulation system and methods for using same
US5848424A (en) * 1996-11-18 1998-12-08 Toptier Software, Inc. Data navigator interface with navigation as a function of draggable elements and drop targets
US5799300A (en) 1996-12-12 1998-08-25 International Business Machines Corporations Method and system for performing range-sum queries on a data cube
US5822751A (en) 1996-12-16 1998-10-13 Microsoft Corporation Efficient multidimensional data aggregation operator implementation
US5850547A (en) 1997-01-08 1998-12-15 Oracle Corporation Method and apparatus for parallel processing aggregates using intermediate aggregate values
US6034697A (en) * 1997-01-13 2000-03-07 Silicon Graphics, Inc. Interpolation between relational tables for purposes of animating a data visualization
US5852819A (en) 1997-01-30 1998-12-22 Beller; Stephen E. Flexible, modular electronic element patterning method and apparatus for compiling, processing, transmitting, and reporting data and information
US5884299A (en) * 1997-02-06 1999-03-16 Ncr Corporation Optimization of SQL queries involving aggregate expressions using a plurality of local and global aggregation operations
US5926820A (en) 1997-02-27 1999-07-20 International Business Machines Corporation Method and system for performing range max/min queries on a data cube
JPH10333953A (ja) 1997-04-01 1998-12-18 Kokusai Zunou Sangyo Kk 統合データベースシステムおよびそのデータベース構造を管理するプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体
JP3155991B2 (ja) * 1997-04-09 2001-04-16 日本アイ・ビー・エム株式会社 集約演算実行方法及びコンピュータ・システム
US5978788A (en) 1997-04-14 1999-11-02 International Business Machines Corporation System and method for generating multi-representations of a data cube
US6182060B1 (en) 1997-04-15 2001-01-30 Robert Hedgcock Method and apparatus for storing, retrieving, and processing multi-dimensional customer-oriented data sets
US5794246A (en) * 1997-04-30 1998-08-11 Informatica Corporation Method for incremental aggregation of dynamically increasing database data sets
US5946692A (en) 1997-05-08 1999-08-31 At & T Corp Compressed representation of a data base that permits AD HOC querying
US5890151A (en) 1997-05-09 1999-03-30 International Business Machines Corporation Method and system for performing partial-sum queries on a data cube
US6115705A (en) * 1997-05-19 2000-09-05 Microsoft Corporation Relational database system and method for query processing using early aggregation
US6078994A (en) * 1997-05-30 2000-06-20 Oracle Corporation System for maintaining a shared cache in a multi-threaded computer environment
US6324623B1 (en) 1997-05-30 2001-11-27 Oracle Corporation Computing system for implementing a shared cache
US5946711A (en) 1997-05-30 1999-08-31 Oracle Corporation System for locking data in a shared cache
US6209036B1 (en) * 1997-06-06 2001-03-27 International Business Machines Corporation Management of and access to information and other material via the world wide web in an LDAP environment
US5890154A (en) * 1997-06-06 1999-03-30 International Business Machines Corp. Merging database log files through log transformations
US6397195B1 (en) * 1997-06-27 2002-05-28 Hyperion Solutions Corporation System for managing accounting information in a multi-dimensional database
US5940818A (en) * 1997-06-30 1999-08-17 International Business Machines Corporation Attribute-based access for multi-dimensional databases
US5963936A (en) * 1997-06-30 1999-10-05 International Business Machines Corporation Query processing system that computes GROUPING SETS, ROLLUP, and CUBE with a reduced number of GROUP BYs in a query graph model
US5905985A (en) * 1997-06-30 1999-05-18 International Business Machines Corporation Relational database modifications based on multi-dimensional database modifications
US5943668A (en) 1997-06-30 1999-08-24 International Business Machines Corporation Relational emulation of a multi-dimensional database
US5926818A (en) 1997-06-30 1999-07-20 International Business Machines Corporation Relational database implementation of a multi-dimensional database
US6205447B1 (en) * 1997-06-30 2001-03-20 International Business Machines Corporation Relational database management of multi-dimensional data
US5978796A (en) * 1997-06-30 1999-11-02 International Business Machines Corporation Accessing multi-dimensional data by mapping dense data blocks to rows in a relational database
US5999924A (en) 1997-07-25 1999-12-07 Amazon.Com, Inc. Method and apparatus for producing sequenced queries
US6073140A (en) * 1997-07-29 2000-06-06 Acxiom Corporation Method and system for the creation, enhancement and update of remote data using persistent keys
US6006216A (en) * 1997-07-29 1999-12-21 Lucent Technologies Inc. Data architecture for fetch-intensive database applications
KR19990015003A (ko) * 1997-08-01 1999-03-05 윤종용 화상형성장치에서의 칼라 레지스트레이션 조정방법
US5987467A (en) 1997-08-15 1999-11-16 At&T Corp. Method of calculating tuples for data cubes
US6003029A (en) 1997-08-22 1999-12-14 International Business Machines Corporation Automatic subspace clustering of high dimensional data for data mining applications
US6094651A (en) * 1997-08-22 2000-07-25 International Business Machines Corporation Discovery-driven exploration of OLAP data cubes
US5995945A (en) 1997-08-25 1999-11-30 I2 Technologies, Inc. System and process for inter-domain planning analysis and optimization using model agents as partial replicas of remote domains
US5940822A (en) * 1997-08-29 1999-08-17 International Business Machines Corporation Encoding method of members related by multiple concept or group hierarchies and identification of members in a corpus or a database that are descendants of one or more selected concepts or groups from the encoding
US6141655A (en) 1997-09-23 2000-10-31 At&T Corp Method and apparatus for optimizing and structuring data by designing a cube forest data structure for hierarchically split cube forest template
US5937410A (en) 1997-10-16 1999-08-10 Johnson Controls Technology Company Method of transforming graphical object diagrams to product data manager schema
US6023696A (en) * 1997-10-31 2000-02-08 Oracle Corporation Summary table query routing
US6691118B1 (en) * 1997-10-31 2004-02-10 Oracle International Corporation Context management system for modular software architecture
US6134541A (en) * 1997-10-31 2000-10-17 International Business Machines Corporation Searching multidimensional indexes using associated clustering and dimension reduction information
US6122628A (en) 1997-10-31 2000-09-19 International Business Machines Corporation Multidimensional data clustering and dimension reduction for indexing and searching
US6023695A (en) 1997-10-31 2000-02-08 Oracle Corporation Summary table management in a computer system
US5943677A (en) 1997-10-31 1999-08-24 Oracle Corporation Sparsity management system for multi-dimensional databases
US6275818B1 (en) 1997-11-06 2001-08-14 International Business Machines Corporation Cost based optimization of decision support queries using transient views
US6014670A (en) * 1997-11-07 2000-01-11 Informatica Corporation Apparatus and method for performing data transformations in data warehousing
US6339775B1 (en) * 1997-11-07 2002-01-15 Informatica Corporation Apparatus and method for performing data transformations in data warehousing
US5974416A (en) 1997-11-10 1999-10-26 Microsoft Corporation Method of creating a tabular data stream for sending rows of data between client and server
US6151601A (en) 1997-11-12 2000-11-21 Ncr Corporation Computer architecture and method for collecting, analyzing and/or transforming internet and/or electronic commerce data for storage into a data storage area
US6934687B1 (en) 1997-11-20 2005-08-23 Ncr Corporation Computer architecture and method for supporting and analyzing electronic commerce over the world wide web for commerce service providers and/or internet service providers
US6151584A (en) 1997-11-20 2000-11-21 Ncr Corporation Computer architecture and method for validating and collecting and metadata and data about the internet and electronic commerce environments (data discoverer)
US5918232A (en) * 1997-11-26 1999-06-29 Whitelight Systems, Inc. Multidimensional domain modeling method and system
US6628312B1 (en) 1997-12-02 2003-09-30 Inxight Software, Inc. Interactive interface for visualizing and manipulating multi-dimensional data
US6418450B2 (en) * 1998-01-26 2002-07-09 International Business Machines Corporation Data warehouse programs architecture
US6078924A (en) * 1998-01-30 2000-06-20 Aeneid Corporation Method and apparatus for performing data collection, interpretation and analysis, in an information platform
US6003036A (en) 1998-02-12 1999-12-14 Martin; Michael W. Interval-partitioning method for multidimensional data
WO1999042942A1 (en) * 1998-02-23 1999-08-26 Ron Ribitzky Component based object-relational database infrastructure and user interface
US6430545B1 (en) 1998-03-05 2002-08-06 American Management Systems, Inc. Use of online analytical processing (OLAP) in a rules based decision management system
US6405173B1 (en) * 1998-03-05 2002-06-11 American Management Systems, Inc. Decision management system providing qualitative account/customer assessment via point in time simulation
US6601034B1 (en) 1998-03-05 2003-07-29 American Management Systems, Inc. Decision management system which is cross-function, cross-industry and cross-platform
US6546545B1 (en) * 1998-03-05 2003-04-08 American Management Systems, Inc. Versioning in a rules based decision management system
US6321206B1 (en) 1998-03-05 2001-11-20 American Management Systems, Inc. Decision management system for creating strategies to control movement of clients across categories
US6609120B1 (en) 1998-03-05 2003-08-19 American Management Systems, Inc. Decision management system which automatically searches for strategy components in a strategy
US6115714A (en) 1998-03-20 2000-09-05 Kenan Systems Corp. Triggering mechanism for multi-dimensional databases
US6480842B1 (en) * 1998-03-26 2002-11-12 Sap Portals, Inc. Dimension to domain server
US7260192B2 (en) * 1998-03-26 2007-08-21 Verizon Services Corp. Internet user finder
US6775674B1 (en) * 1998-03-26 2004-08-10 Sap Aktiengesellschaft Auto completion of relationships between objects in a data model
US6385301B1 (en) * 1998-03-26 2002-05-07 Bell Atlantic Services Network, Inc. Data preparation for traffic track usage measurement
US6411681B1 (en) * 1998-03-26 2002-06-25 Bell Atlantic Network Services, Inc. Traffic track measurements for analysis of network troubles
US6441834B1 (en) * 1998-03-26 2002-08-27 Sap Portals, Inc. Hyper-relational correlation server
US6199063B1 (en) * 1998-03-27 2001-03-06 Red Brick Systems, Inc. System and method for rewriting relational database queries
CA2326513C (en) * 1998-03-27 2009-06-16 Informix Software, Inc. Processing precomputed views
US6078918A (en) * 1998-04-02 2000-06-20 Trivada Corporation Online predictive memory
US6125624A (en) 1998-04-17 2000-10-03 Pratt & Whitney Canada Corp. Anti-coking fuel injector purging device
US6212524B1 (en) * 1998-05-06 2001-04-03 E.Piphany, Inc. Method and apparatus for creating and populating a datamart
US6161103A (en) 1998-05-06 2000-12-12 Epiphany, Inc. Method and apparatus for creating aggregates for use in a datamart
US6189004B1 (en) * 1998-05-06 2001-02-13 E. Piphany, Inc. Method and apparatus for creating a datamart and for creating a query structure for the datamart
US6212617B1 (en) * 1998-05-13 2001-04-03 Microsoft Corporation Parallel processing method and system using a lazy parallel data type to reduce inter-processor communication
US6108647A (en) 1998-05-21 2000-08-22 Lucent Technologies, Inc. Method, apparatus and programmed medium for approximating the data cube and obtaining approximate answers to queries in relational databases
US6324533B1 (en) * 1998-05-29 2001-11-27 International Business Machines Corporation Integrated database and data-mining system
US6289352B1 (en) 1998-05-29 2001-09-11 Crystal Decisions, Inc. Apparatus and method for compound on-line analytical processing in databases
US6157955A (en) * 1998-06-15 2000-12-05 Intel Corporation Packet processing system including a policy engine having a classification unit
JP2000011005A (ja) * 1998-06-17 2000-01-14 Hitachi Ltd データ分析方法及び装置及びデータ分析プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体
US6587857B1 (en) 1998-06-30 2003-07-01 Citicorp Development Center, Inc. System and method for warehousing and retrieving data
US6282546B1 (en) 1998-06-30 2001-08-28 Cisco Technology, Inc. System and method for real-time insertion of data into a multi-dimensional database for network intrusion detection and vulnerability assessment
US6009432A (en) 1998-07-08 1999-12-28 Required Technologies, Inc. Value-instance-connectivity computer-implemented database
JP3213585B2 (ja) * 1998-07-09 2001-10-02 株式会社インフォメックス データ検索方法及び装置、データ検索システム、記録媒体
JP2000048087A (ja) * 1998-07-15 2000-02-18 Internatl Business Mach Corp <Ibm> ビュー合成システム
US6226647B1 (en) * 1998-07-24 2001-05-01 Oracle Corporation Method, article of manufacture, and apparatus for constructing a multi-dimensional view containing two-pass value measure results
US6446061B1 (en) 1998-07-31 2002-09-03 International Business Machines Corporation Taxonomy generation for document collections
US6567814B1 (en) * 1998-08-26 2003-05-20 Thinkanalytics Ltd Method and apparatus for knowledge discovery in databases
US6535868B1 (en) * 1998-08-27 2003-03-18 Debra A. Galeazzi Method and apparatus for managing metadata in a database management system
US6826593B1 (en) 1998-09-01 2004-11-30 Lucent Technologies Inc. Computer implemented method and apparatus for fulfilling a request for information content with a user-selectable version of a file containing that information content
WO2000019340A1 (en) * 1998-09-30 2000-04-06 I2 Technologies, Inc. Multi-dimensional data management system
US6480850B1 (en) 1998-10-02 2002-11-12 Ncr Corporation System and method for managing data privacy in a database management system including a dependently connected privacy data mart
US6301579B1 (en) 1998-10-20 2001-10-09 Silicon Graphics, Inc. Method, system, and computer program product for visualizing a data structure
US6317750B1 (en) * 1998-10-26 2001-11-13 Hyperion Solutions Corporation Method and apparatus for accessing multidimensional data
US6249769B1 (en) * 1998-11-02 2001-06-19 International Business Machines Corporation Method, system and program product for evaluating the business requirements of an enterprise for generating business solution deliverables
US6212515B1 (en) * 1998-11-03 2001-04-03 Platinum Technology, Inc. Method and apparatus for populating sparse matrix entries from corresponding data
US6256676B1 (en) * 1998-11-18 2001-07-03 Saga Software, Inc. Agent-adapter architecture for use in enterprise application integration systems
US6738975B1 (en) * 1998-11-18 2004-05-18 Software Ag, Inc. Extensible distributed enterprise application integration system
US6532459B1 (en) 1998-12-15 2003-03-11 Berson Research Corp. System for finding, identifying, tracking, and correcting personal information in diverse databases
JP4172559B2 (ja) * 1998-12-22 2008-10-29 カシオ計算機株式会社 データ分析結果通知装置および記録媒体
US5991754A (en) 1998-12-28 1999-11-23 Oracle Corporation Rewriting a query in terms of a summary based on aggregate computability and canonical format, and when a dimension table is on the child side of an outer join
US6424979B1 (en) * 1998-12-30 2002-07-23 American Management Systems, Inc. System for presenting and managing enterprise architectures
US6411961B1 (en) * 1999-01-15 2002-06-25 Metaedge Corporation Apparatus for providing a reverse star schema data model
US6377934B1 (en) * 1999-01-15 2002-04-23 Metaedge Corporation Method for providing a reverse star schema data model
US6363353B1 (en) * 1999-01-15 2002-03-26 Metaedge Corporation System for providing a reverse star schema data model
US6487547B1 (en) 1999-01-29 2002-11-26 Oracle Corporation Database appliance comprising hardware and software bundle configured for specific database applications
US6330564B1 (en) * 1999-02-10 2001-12-11 International Business Machines Corporation System and method for automated problem isolation in systems with measurements structured as a multidimensional database
US6513019B2 (en) * 1999-02-16 2003-01-28 Financial Technologies International, Inc. Financial consolidation and communication platform
US6542886B1 (en) * 1999-03-15 2003-04-01 Microsoft Corporation Sampling over joins for database systems
US6532458B1 (en) * 1999-03-15 2003-03-11 Microsoft Corporation Sampling for database systems
US6567796B1 (en) * 1999-03-23 2003-05-20 Microstrategy, Incorporated System and method for management of an automatic OLAP report broadcast system
US6694316B1 (en) * 1999-03-23 2004-02-17 Microstrategy Inc. System and method for a subject-based channel distribution of automatic, real-time delivery of personalized informational and transactional data
US6173310B1 (en) 1999-03-23 2001-01-09 Microstrategy, Inc. System and method for automatic transmission of on-line analytical processing system report output
US6260050B1 (en) * 1999-03-23 2001-07-10 Microstrategy, Inc. System and method of adapting automatic output of service related OLAP reports to disparate output devices
US6154766A (en) 1999-03-23 2000-11-28 Microstrategy, Inc. System and method for automatic transmission of personalized OLAP report output
US6460026B1 (en) 1999-03-30 2002-10-01 Microsoft Corporation Multidimensional data ordering
US6535872B1 (en) * 1999-04-08 2003-03-18 International Business Machines Corporation Method and apparatus for dynamically representing aggregated and segmented data views using view element sets
US6804714B1 (en) * 1999-04-16 2004-10-12 Oracle International Corporation Multidimensional repositories for problem discovery and capacity planning of database applications
US6549907B1 (en) * 1999-04-22 2003-04-15 Microsoft Corporation Multi-dimensional database and data cube compression for aggregate query support on numeric dimensions
US6167396A (en) 1999-05-12 2000-12-26 Knosys, Inc. Method and apparatus for navigating and displaying data points stored in a multidimensional database
US6560594B2 (en) * 1999-05-13 2003-05-06 International Business Machines Corporation Cube indices for relational database management systems
US6163774A (en) * 1999-05-24 2000-12-19 Platinum Technology Ip, Inc. Method and apparatus for simplified and flexible selection of aggregate and cross product levels for a data warehouse
US6282544B1 (en) * 1999-05-24 2001-08-28 Computer Associates Think, Inc. Method and apparatus for populating multiple data marts in a single aggregation process
US6285994B1 (en) 1999-05-25 2001-09-04 International Business Machines Corporation Method and system for efficiently searching an encoded vector index
US6470344B1 (en) 1999-05-29 2002-10-22 Oracle Corporation Buffering a hierarchical index of multi-dimensional data
US6381605B1 (en) * 1999-05-29 2002-04-30 Oracle Corporation Heirarchical indexing of multi-attribute data by sorting, dividing and storing subsets
US6411313B1 (en) * 1999-06-14 2002-06-25 Microsoft Corporation User interface for creating a spreadsheet pivottable
US6366905B1 (en) * 1999-06-22 2002-04-02 Microsoft Corporation Aggregations design in database services
US6374234B1 (en) * 1999-06-22 2002-04-16 Microsoft Corporation Aggregations performance estimation in database systems
US6438537B1 (en) 1999-06-22 2002-08-20 Microsoft Corporation Usage based aggregation optimization
US6477536B1 (en) * 1999-06-22 2002-11-05 Microsoft Corporation Virtual cubes
US6446059B1 (en) 1999-06-22 2002-09-03 Microsoft Corporation Record for a multidimensional database with flexible paths
US6424972B1 (en) 1999-06-22 2002-07-23 Microsoft Corporation Floating point conversion for records of multidimensional database
US6442560B1 (en) 1999-06-22 2002-08-27 Microsoft Corporation Record for multidimensional databases
US6456999B1 (en) 1999-06-22 2002-09-24 Microsoft Corporation Aggregations size estimation in database services
US6493728B1 (en) * 1999-06-22 2002-12-10 Microsoft Corporation Data compression for records of multidimensional database
US6223573B1 (en) * 1999-06-25 2001-05-01 General Electric Company Method for precision temperature controlled hot forming
US6460031B1 (en) 1999-06-28 2002-10-01 Sap Aktiengesellschaft System and method for creating and titling reports using an integrated title bar and navigator
US6707454B1 (en) * 1999-07-01 2004-03-16 Lucent Technologies Inc. Systems and methods for visualizing multi-dimensional data in spreadsheets and other data structures
US6708155B1 (en) * 1999-07-07 2004-03-16 American Management Systems, Inc. Decision management system with automated strategy optimization
US6374263B1 (en) * 1999-07-19 2002-04-16 International Business Machines Corp. System for maintaining precomputed views
US6665682B1 (en) 1999-07-19 2003-12-16 International Business Machines Corporation Performance of table insertion by using multiple tables or multiple threads
US6453322B1 (en) 1999-07-19 2002-09-17 International Business Machines Corporation Extension of data definition language (DDL) capabilities for relational databases for applications issuing multiple units of work
US6480848B1 (en) 1999-07-19 2002-11-12 International Business Machines Corporation Extension of data definition language (DDL) capabilities for relational databases for applications issuing DML and DDL statements
US6836894B1 (en) 1999-07-27 2004-12-28 International Business Machines Corporation Systems and methods for exploratory analysis of data for event management
US6691140B1 (en) * 1999-07-30 2004-02-10 Computer Associates Think, Inc. Method and system for multidimensional storage model with interdimensional links
US6842758B1 (en) * 1999-07-30 2005-01-11 Computer Associates Think, Inc. Modular method and system for performing database queries
US6581054B1 (en) * 1999-07-30 2003-06-17 Computer Associates Think, Inc. Dynamic query model and method
US6408292B1 (en) * 1999-08-04 2002-06-18 Hyperroll, Israel, Ltd. Method of and system for managing multi-dimensional databases using modular-arithmetic based address data mapping processes on integer-encoded business dimensions
US6385604B1 (en) 1999-08-04 2002-05-07 Hyperroll, Israel Limited Relational database management system having integrated non-relational multi-dimensional data store of aggregated data elements
US6442269B1 (en) 1999-08-23 2002-08-27 Aspect Communications Method and apparatus for integrating business data and transaction data in a transaction processing environment
US6546395B1 (en) * 1999-08-30 2003-04-08 International Business Machines Corporation Multi-dimensional restructure performance by selecting a technique to modify a relational database based on a type of restructure
US6542895B1 (en) * 1999-08-30 2003-04-01 International Business Machines Corporation Multi-dimensional restructure performance when adding or removing dimensions and dimensions members
US6606596B1 (en) * 1999-09-13 2003-08-12 Microstrategy, Incorporated System and method for the creation and automatic deployment of personalized, dynamic and interactive voice services, including deployment through digital sound files
US6430547B1 (en) 1999-09-22 2002-08-06 International Business Machines Corporation Method and system for integrating spatial analysis and data mining analysis to ascertain relationships between collected samples and geology with remotely sensed data
US6493723B1 (en) 1999-09-22 2002-12-10 International Business Machines Corporation Method and system for integrating spatial analysis and data mining analysis to ascertain warranty issues associated with transportation products
US6438538B1 (en) * 1999-10-07 2002-08-20 International Business Machines Corporation Data replication in data warehousing scenarios
US6473750B1 (en) 1999-10-15 2002-10-29 Microsoft Corporation Adaptive query execution in a distributed database system
US6473764B1 (en) * 1999-10-15 2002-10-29 Microsoft Corporation Virtual dimensions in databases and method therefor
US6898603B1 (en) * 1999-10-15 2005-05-24 Microsoft Corporation Multi-dimensional data structure caching
US6405207B1 (en) * 1999-10-15 2002-06-11 Microsoft Corporation Reporting aggregate results from database queries
US6493718B1 (en) 1999-10-15 2002-12-10 Microsoft Corporation Adaptive database caching and data retrieval mechanism
US6484179B1 (en) * 1999-10-25 2002-11-19 Oracle Corporation Storing multidimensional data in a relational database management system
US6677963B1 (en) * 1999-11-16 2004-01-13 Verizon Laboratories Inc. Computer-executable method for improving understanding of business data by interactive rule manipulation
FR2806183B1 (fr) * 1999-12-01 2006-09-01 Cartesis S A Dispositif et procede pour la consolidation instantanee, l'enrichissement et le "reporting" ou remontee d'information dans une base de donnees multidimensionnelle
US6766325B1 (en) * 1999-12-02 2004-07-20 Microsoft Corporation System and method for maintaining data for performing “what if” analysis
US6557008B1 (en) * 1999-12-07 2003-04-29 International Business Machines Corporation Method for managing a heterogeneous IT computer complex
US6405208B1 (en) * 1999-12-13 2002-06-11 Hyperion Solutions Corporation Dynamic recursive build for multidimensional databases and methods and apparatus thereof
US6356900B1 (en) * 1999-12-30 2002-03-12 Decode Genetics Ehf Online modifications of relations in multidimensional processing
US6418427B1 (en) * 1999-12-30 2002-07-09 Decode Genetics Ehf Online modifications of dimension structures in multidimensional processing
US6633875B2 (en) 1999-12-30 2003-10-14 Shaun Michael Brady Computer database system and method for collecting and reporting real estate property and loan performance information over a computer driven network
US6434557B1 (en) 1999-12-30 2002-08-13 Decode Genetics Ehf. Online syntheses programming technique
US6671715B1 (en) 2000-01-21 2003-12-30 Microstrategy, Inc. System and method for automatic, real-time delivery of personalized informational and transactional data to users via high throughput content delivery device
US6615096B1 (en) 2000-01-31 2003-09-02 Ncr Corporation Method using statistically analyzed product test data to control component manufacturing process
US6947934B1 (en) 2000-02-16 2005-09-20 International Business Machines Corporation Aggregate predicates and search in a database management system
US6643608B1 (en) 2000-02-22 2003-11-04 General Electric Company System and method for collecting and analyzing shipment parameter data affecting predicted statistical variables of shipped articles
CA2327948A1 (en) * 2000-02-25 2001-08-25 International Business Machines Corporation System and method for accessing non-relational data by relational access methods
US20020029207A1 (en) * 2000-02-28 2002-03-07 Hyperroll, Inc. Data aggregation server for managing a multi-dimensional database and database management system having data aggregation server integrated therein
US20010047355A1 (en) * 2000-03-16 2001-11-29 Anwar Mohammed S. System and method for analyzing a query and generating results and related questions
US6768986B2 (en) * 2000-04-03 2004-07-27 Business Objects, S.A. Mapping of an RDBMS schema onto a multidimensional data model
US6662174B2 (en) * 2000-04-17 2003-12-09 Brio Software, Inc. Analytical server including metrics engine
US7080090B2 (en) * 2000-04-27 2006-07-18 Hyperion Solutions Corporation Allocation measures and metric calculations in star schema multi-dimensional data warehouse
US7167859B2 (en) * 2000-04-27 2007-01-23 Hyperion Solutions Corporation Database security
US6748394B2 (en) * 2000-04-27 2004-06-08 Hyperion Solutions Corporation Graphical user interface for relational database
US6941311B2 (en) * 2000-04-27 2005-09-06 Hyperion Solutions Corporation Aggregate navigation system
AU2001261084A1 (en) * 2000-04-27 2001-11-07 Brio Technology, Inc. Method and apparatus for processing jobs on an enterprise-wide computer system
US7072897B2 (en) * 2000-04-27 2006-07-04 Hyperion Solutions Corporation Non-additive measures and metric calculation
US6732115B2 (en) * 2000-04-27 2004-05-04 Hyperion Solutions Corporation Chameleon measure and metric calculation
US7096219B1 (en) 2000-05-10 2006-08-22 Teleran Technologies, Inc. Method and apparatus for optimizing a data access customer service system
US6594672B1 (en) * 2000-06-01 2003-07-15 Hyperion Solutions Corporation Generating multidimensional output using meta-models and meta-outlines
US6601062B1 (en) * 2000-06-27 2003-07-29 Ncr Corporation Active caching for multi-dimensional data sets in relational database management system
US6763357B1 (en) * 2000-06-27 2004-07-13 Ncr Corporation Method for determining the computability of data for an active multi-dimensional cache in a relational database management system
US6399775B1 (en) * 2000-07-13 2002-06-04 Thota Giridhar Methods for the preparation of polymorphs of doxazosin mesylate
US6829621B2 (en) * 2000-10-06 2004-12-07 International Business Machines Corporation Automatic determination of OLAP cube dimensions
US7054866B2 (en) 2001-03-20 2006-05-30 Mci, Inc. Systems and methods for communicating from an integration platform to a provisioning server
US6931418B1 (en) * 2001-03-26 2005-08-16 Steven M. Barnes Method and system for partial-order analysis of multi-dimensional data
US6801908B1 (en) 2002-01-28 2004-10-05 Supplychainge Inc System and method for selectively presenting multi-dimensional data in two-dimensional form
CA2371731A1 (en) 2002-02-12 2003-08-12 Cognos Incorporated Database join disambiguation by grouping
US20040247105A1 (en) 2002-03-29 2004-12-09 Karen Mullis System and method for a network-based call reception limiter
US7778899B2 (en) 2003-05-19 2010-08-17 Serena Software, Inc. Method and system for object-oriented workflow management of multi-dimensional data
US7853508B2 (en) 2003-05-19 2010-12-14 Serena Software, Inc. Method and system for object-oriented management of multi-dimensional data
US7366725B2 (en) 2003-08-11 2008-04-29 Descisys Limited Method and apparatus for data validation in multidimensional database
US6848758B1 (en) * 2003-10-31 2005-02-01 Chih-Cheng Yeh Do it yourself (DIY) modular cabinet
US20080211817A1 (en) * 2003-11-19 2008-09-04 Reuven Bakalash Internet-based application profile database server system for updating graphic application profiles (GAPS) stored within the multi-mode parallel graphics rendering system of client machines running one or more graphic applications

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH09265479A (ja) * 1996-03-29 1997-10-07 Hitachi Ltd 多次元データ処理方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
SURAJIT CHAUDHURI: "An overview of data warehousing and OLAP technology", NEWSLETTER ACM SIGMOD RECORD, vol. Volume 26 Issue 1, JPN6011007418, March 1997 (1997-03-01), ISSN: 0001847458 *

Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007535764A (ja) * 2004-04-26 2007-12-06 ライト９０，インコーポレイテッド リアルタイムのデータ予測
JP2012164318A (ja) * 2004-04-26 2012-08-30 Right90 Inc リアルタイムのデータ予測
JP2008547131A (ja) * 2005-06-27 2008-12-25 エービー イニティオ ソフトウェア コーポレーション 複合演算によるデータ集約
JP2015527657A (ja) * 2013-04-01 2015-09-17 ▲ホア▼▲ウェイ▼技術有限公司 データのオンライン処理のための方法、デバイスおよびシステム
KR20190013086A (ko) * 2017-07-31 2019-02-11 삼성전자주식회사 데이터 저장 시스템, 데이터 저장 시스템의 데이터 저장 방법, 및 솔리드 스테이트 드라이브의 제조 방법
KR102277728B1 (ko) 2017-07-31 2021-07-14 삼성전자주식회사 데이터 저장 시스템, 데이터 저장 시스템의 데이터 저장 방법, 및 솔리드 스테이트 드라이브의 제조 방법
JP2021517322A (ja) * 2018-03-29 2021-07-15 中国▲銀▼▲聯▼股▲ふん▼有限公司 トランザクション処理の方法およびサーバー、ならびにトランザクション処理のシステム
JP7109572B2 (ja) 2018-03-29 2022-07-29 中国▲銀▼▲聯▼股▲ふん▼有限公司 トランザクション処理の方法およびサーバー、ならびにトランザクション処理のシステム
US11544260B2 (en) 2018-03-29 2023-01-03 China Unionpay Co., Ltd. Transaction processing method and system, and server
WO2021038325A1 (en) * 2019-08-26 2021-03-04 Coupang Corp. Systems and methods for dynamic aggregation of data and minimization of data loss
US11579999B2 (en) 2019-08-26 2023-02-14 Coupang Corp. Systems and methods for dynamic aggregation of data and minimization of data loss

Also Published As

Publication number Publication date
US20020194167A1 (en) 2002-12-19
CA2401348C (en) 2013-08-27
EP1266308A1 (en) 2002-12-18
CA2401348A1 (en) 2001-09-13
US20070192295A1 (en) 2007-08-16
US20050091237A1 (en) 2005-04-28
US8463736B2 (en) 2013-06-11
WO2001067303A1 (en) 2001-09-13
US20030225752A1 (en) 2003-12-04
US7392248B2 (en) 2008-06-24
EP1266308A4 (en) 2004-09-01
US20090271384A1 (en) 2009-10-29
US6385604B1 (en) 2002-05-07
AU2001239919A1 (en) 2001-09-17
JP5242875B2 (ja) 2013-07-24
US20030200221A1 (en) 2003-10-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP5242875B2 (ja) 多次元データベースおよび統合集約サーバ
US8195602B2 (en) Relational database management system (RDBMS) employing a relational datastore and a multi-dimensional database (MDDB) for serving query statements from client machines
US8799209B2 (en) Data aggregation module supporting dynamic query responsive aggregation during the servicing of database query requests provided by one or more client machines
US7953694B2 (en) Method, system, and program for specifying multidimensional calculations for a relational OLAP engine

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20080226

A711 Notification of change in applicant

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A711

Effective date: 20091228

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A821

Effective date: 20091228

A711 Notification of change in applicant

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A711

Effective date: 20100707

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A821

Effective date: 20100707

RD04 Notification of resignation of power of attorney

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7424

Effective date: 20100713

RD02 Notification of acceptance of power of attorney

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7422

Effective date: 20100812

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20110215

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20110511

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20120124

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20120419

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20121106

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20130205

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20130305

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20130404

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 5242875

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

LAPS Cancellation because of no payment of annual fees