JP2014149613A - 項目間関連解析装置 - Google Patents

項目間関連解析装置 Download PDF

Info

Publication number
JP2014149613A
JP2014149613A JP2013017190A JP2013017190A JP2014149613A JP 2014149613 A JP2014149613 A JP 2014149613A JP 2013017190 A JP2013017190 A JP 2013017190A JP 2013017190 A JP2013017190 A JP 2013017190A JP 2014149613 A JP2014149613 A JP 2014149613A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
data
database
unit
item
relationship
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.)
Pending
Application number
JP2013017190A
Other languages
English (en)
Inventor
Yukari Murata
由香里 村田
Kazuko Yamamoto
和子 山元
Yoshio Yamanaka
美穂 山中
Shinya Shigemura
進也 重村
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Toshiba Corp
Original Assignee
Toshiba Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Toshiba Corp filed Critical Toshiba Corp
Priority to JP2013017190A priority Critical patent/JP2014149613A/ja
Publication of JP2014149613A publication Critical patent/JP2014149613A/ja
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Landscapes

  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

【課題】表形式ファイル間の相互関係を参照したり、ファイル全体を通した検索が可能な項目間関連解析装置を提供する。
【解決手段】表−DB変換部12は、複数のフォーマットを、データベース構造に変換してデータベーステーブルを生成し、このデータベーステーブルを元に、フォーマットとデータベースを対応付けした表−DB入力対応表及びデータベース構造を定めるスキーマ定義テーブルを生成する。対象となる表データを入力すると、DB構造解析部13は、データベースの参照関係に基づいてデータベース構造を解析し、データ項目間の参照関係を示すデータ関係図を提示するとともに、ユーザによるデータベース構造の修正を受け付け、この修正を反映させた新たなスキーマ定義を生成する。入力部11は、表データをCSVに変換し、表−DB入力対応表に基づきデータベースに格納する。
【選択図】図1

Description

本発明の実施形態は、項目間関連解析装置に関する。
今日、業務や設計等、あらゆるシーンにおいて情報を整理するために個人利用が簡単な表形式(例えば、Excel(登録商標)ファイル)によりデータ記述が行われている。
しかし、記述当初は問題なくデータを収集・整理できるが、データ量が多くなってくると、同一情報を記述しているファイル全体としてデータを整理・収集し、分析する必要性がでてくる。
また、データ項目が追加・削除されるにつれて、関連する複数ファイルにおいてデータが正しく更新されているか、データ項目間の関係がどのようになっているかが、わからなくなってくる。
さらに、運用年数が長くなり、様々な表形式でのデータ収集や整理をするためには、表形式ファイル間の相互関係を参照したり、ファイル全体を通した検索等が必要となってくる。
そこで、複数の表形式で表されたデータ(例えば、Excel(登録商標)ファイル)において、データ検索や抽出を行いたい。複数の表形式で表されたデータ項目間の関係性を俯瞰できるようにしたい。複数の表形式で表されたデータ項目間の整合性をチェックできるようにしたい、とのニーズがある。
特開平7−281881号公報
「DBAnything」「WorksheetWalker」住商情報システム株式会社 http://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/0509/07/news106.html
本発明が解決しようとする課題は、表形式ファイル間の相互関係を参照したり、ファイル全体を通した検索が可能な項目間関連解析装置を提供することである。
実施形態の項目間関連解析装置は、複数のフォーマットを、データベース構造に変換してデータベーステーブルを生成し、このデータベーステーブルを元に、フォーマットとデータベースを対応付けした表-DB入力対応表及びデータベース構造を定めるスキーマ定義テーブルを生成する表-DB変換部と、対象となる表データを入力し、前記表-DB入力対応表に定義されているファイル名のデータとする入力部と、データベースの参照関係に基づいて前記データベース構造を解析し、データ項目間の参照関係を示すデータ関係図を提示するとともに、ユーザによるデータベース構造の修正を受け付け、この修正を反映させた新たなスキーマ定義を生成するDB構造解析部と、ユーザが定義した、データベーステーブル間の多重度の定義を元に、複数の表データにおけるデータ項目間の矛盾をチェックする項目関係チェック部と、前記項目関係チェック部から受け取ったチェック内容を表示する表示部と、前記データベーステーブル、前記表-DB入力対応表及びスキーマ定義を登録する登録部とを、備える。
本発明の実施形態に係る項目間関連解析装置の概略構成を示すブロック図である。 データベーステーブルの一例を示す図である。 表−DB入力対応表の一例を示す図である。 スキーマ定義テーブルの一例を示す図である。 表−DB変換部における処理の流れを示すフローチャートである。 登録部に登録されるスキーマ定義を模式化して表した図である。 入力部における処理を図示したものである。 入力部における処理の流れを示すフローチャートである。 登録部に登録されるデータベーステーブルを表した図である。 データ関係図の一例を示す図である。 データ項目間の参照関係を示すデータ関係図の提示までの処理の流れを示すフローチャートである。 ユーザによる修正後のデータ関係図の一例を示す図である。 修正後のDB構造に基づくスキーマ定義の生成・データベーステーブルの登録を示す図である。 修正後のDB構造を元にしたDB構造解析部における処理の流れを示すフローチャートである。 項目関係チェック部の処理の流れを示すフローチャートである。
以下、本発明の一実施の形態について、図面を参照して説明する。尚、各図において同一箇所については同一の符号を付すとともに、重複した説明は省略する。
まず、本実施形態で用いる主要な用語について説明する。
「フォーマット」とは、フィールドの並び方、フィールドの数、フィールド名を表すものである。
「ユニークキー」とは、リレーショナルデータベース(RDB)において、列の中で一意(他のものと重複せず)である列をいう。本実施形態によってデータベース(以下、概ねDBと称する)毎に、ユニークキーが抽出される。
「主キー」とは、DBの中から、一意に識別するものとして設定される列をいう。本実施形態では、ユニークキーの中から、ユーザによって任意に設定される。
「外部キー」とは、RDBでテーブルのある列に、別のテーブルの特定の列に含まれる項目しか入力できないようにする列をいう。
「スキーマ」とは、DBの枠組み(構造)であり、データベース管理システム (DBMS) でサポートされている形式言語で記述される。RDBでは、スキーマは関係 (表) と関係内の属性 (フィールド) 、属性や関係の関連を定義する。スキーマを定義することでDBの枠組み(構造)が定まる。
「多重度」とは、データ項目間で一方がもう一方を参照している程度を表すもので、例えば1対0または1、1対0以上3以下のように表す。
本実施形態においては、Excel(登録商標)等に代表される複数の表形式ファイル間で定義される同一データ項目を識別し、一括してRDB化し、データ項目間の関係性を識別し、ユニークキーやデータ項目間の多重度について可視化するものである。
図1は、本発明の実施形態に係る項目間関連解析装置の概略構成を示すブロック図である。この装置は汎用のコンピュータ(例えばパーソナルコンピュータ(PC)等)と、同コンピュータ上で動作するソフトウェアとを用いて実現される。コンピュータとしては、CAD(Computer Aided Design)やCAE(Computer Aided Engineering)に好適なエンジニアリングワークステーション(EWS)等も含む。本実施形態はこのようなコンピュータに、データ項目間の関係性の提示処理、ユーザによるDB構造の修正の受付、修正内容を反映させたデータ項目間の多重度の可視化に係る一連の処理を実行させるプログラムとして実施することもできる。
図1に示すように、本実施形態に係る項目間関連解析装置100は、主として、入力部11、表−DB変換部12、DB構造解析部13、項目関係チェック部14、表示部15、登録部16、修正入力部17より構成されている。
入力部11は、対象となる表データを入力するものである。入力した表データは、後述する処理を経て、登録部16に登録される。
表−DB変換部12は、複数のフォーマットを解析してDB構造に変換するものである。作成されたDBテーブルを元に、いずれも後述する表−DB入力対応表及びスキーマ定義テーブルを生成する。表−DB入力対応表、スキーマ定義は、登録部16に登録される。
DB構造解析部13は、DBの参照関係に基づいてDB構造を解析し、データ項目間の参照関係を示すデータ関係図を提示する。データ関係図によれば、データ項目間の多重度、ユニークキーを把握することができる。さらに、ユーザによるDB構造の修正を受け付け、新たなスキーマ定義を生成する。詳細は後述する。
項目関係チェック部14は、ユーザが定義した、DBテーブル間の多重度の定義を元に、複数ファイルにおけるデータ項目間の矛盾をチェックする。チェックした結果は、表示部15に送られる。
表示部15は、項目関係チェック部14から受け取ったチェック内容を表示する。
登録部16は、表−DB入力対応表、DBテーブル及びスキーマ定義を登録するものである。
修正入力部17は、DBを構成するDB構造について、ユーザからの修正を受け付けるものである。修正内容は、DB構造解析部13に送られる。
次に、以上のように構成された項目間関連解析装置100における項目間の関連解析処理について説明する。
<表−DB変換部12の処理>
表−DB変換部12では、フォーマット毎に、データ項目の種別等を表す列名(フィールド名)を読み取ってDBテーブルを生成する。図2は、DBテーブルの一例を示す図である。図2に示す例では、フォーマット“会員名簿”については、“会員ID”、“名前”、“TEL”をフィールド名として“会員名簿”DBテーブルが生成されている。同様に、フォーマット“図書一覧”については、“図書ID”、“図書名”をフィールド名として“図書一覧”DBテーブルが生成されている。また、フォーマット“貸出台帳”については、“貸出ID”、“会員ID”、“図書ID”、“貸出日”、“返却日”をフィールド名として“貸出台帳”DBテーブルが生成されている。これらのDBテーブルは、登録部16に登録される。
表−DB変換部12では、作成されたDBテーブルを元に、表−DB入力対応表及びスキーマ定義テーブルを生成する。図3は、表−DB入力対応表の一例を示す図である。図3に示すように、フォーマットが各DBに対応付けされている。図4は、スキーマ定義テーブルの一例を示す図である。このスキーマ定義によってDBの構造が定まり、スキーマ定義を修正すれば、DB構造が変わることになる。
図5は、表−DB変換部12における処理の流れを示すフローチャートである。
まず、対象となる表形式のデータを入力する(ステップS51)。
次に、入力した表形式のデータから、ファイル名と列名を抽出する(ステップS52)。
次に、図3に示すように、表−DB入力対応表のフォーマット側、DB側それぞれに「ファイル名:列名」を追加する(ステップS53)。
次いで、スキーマ定義テーブルとして、以下の文字列のうちファイル名と列名を置き変える。尚、列名の一文は随時追加される(ステップS54)。
Figure 2014149613
次いで、全ての列名を登録したかを判定する(ステップS55)。登録していない列名があれば(ステップS55でNo)、ステップS53に戻る。
全ての列名を登録したならば(ステップS55でYes)、全ての表データを入力したかを判定する(ステップS56)。入力していない表データがあれば(ステップS56でNo)、ステップS51に戻る。
全ての表データを入力したならば(ステップS56でYes)、スキーマを定義(ステップS57)して登録部16に登録する。スキーマの定義は、Create文をSQLコマンドにて実行して行う。スキーマの定義後、表-DB変換部12における処理を終了する。
図6は、登録部16に登録されるスキーマ定義を模式化して表した図である。
<入力部11の処理>
入力部11は、図2に示す表形式のデータを、言わば生(なま)データのまま入力する。入力した表形式のデータは、図3に示す表−DB入力対応表に定義されているファイル名のデータとして、登録部16に登録される。
図7は、入力部11における処理を図示したものである。また、図8は、入力部11における処理の流れを示すフローチャートである。
まず、対象となる表データを入力する(ステップS81)。
次に、表データを表-DB入力対応表に定義されたフォーマット側の[ファイル名:列名]の順番でCSV形式に出力する(ステップS82)。CSV形式は、データをカンマで区切って並べた汎用性の高いファイル形式である。
次いで、出力されたCSVファイルを表-DB入力対応表に定義されたファイル名のDB側のデータとしてSQLで流し込む(ステップS83)。
次に、全ての表データを入力したかを判定する(ステップS84)。入力していない表データが残っていれば(ステップS84でNo)、ステップS81に移行する。
全ての表データを入力したならば(ステップS84でYes)、入力部11の処理を終了する。
図9は、登録部16に登録されるDBテーブルを表した図である。
<データ項目間の参照関係を示すデータ関係図の提示>
まず、DB構造解析部13による処理のうち、データ項目間の参照関係を示すデータ関係図の提示について説明する。
DB構造解析部13では、各テーブルでユニークキーとなっているフィールドを解析する。例えば、“会員名簿”の場合、「select count(*) from 会員名簿」の数と「select count(Count(*)) from 会員名簿 group by 会員ID」の数が同等の場合、ユニークと判断する。
ユニークキーの解析後、テーブル間でフィールド名が同じものに対する多重度の解析を実行する。例えば、“会員名簿”と“貸出台帳”の場合、「Select count(貸出ID) from table 貸出台帳 group by 会員ID」によって、“会員名簿”に対する“貸出台帳”の多重度を算出する。また、「Select count(会員ID) from table 貸出台帳 group by 貸出ID」によって、“貸出台帳”に対する“会員名簿”の多重度を算出する。
算出した多重度とユニークキーの解析結果を元に、データ項目間の参照関係を示すデータ関係図を提示する。データ関係図により、データ項目間の多重度、ユニークキーの可視化が図られる。
図10は、データ関係図の一例を示す図である。図10によれば、“会員名簿”では、“会員ID”がユニークキーとして抽出されている。“貸出台帳”では、“貸出ID”と“図書ID”がユニークキーとして抽出されている。“図書一覧”では、“図書ID”がユニークキーとして抽出されている。
“会員名簿”と“貸出台帳”との参照関係については、“会員名簿”から見ると“会員ID”の1項目が“貸出台帳”によって参照され、一方、“貸出台帳” から見ると“会員名簿”の0項目が参照されていることがわかる。“図書一覧”と“貸出台帳”との参照関係については、“図書一覧” から見ると“図書ID” の1項目が“貸出台帳”によって参照され、一方、“貸出台帳” から見ると“図書一覧”の0〜1項目が参照されていることがわかる。
図11は、データ項目間の参照関係を示すデータ関係図の提示までの処理の流れを示すフローチャートである。
まず、各DBテーブルのフィールドのデータがユニークかどうか検索する(ステップS111)。例えば、「select count(*) from テーブル名」の数と「select count(Count(*)) from テーブル名 group by フィールド名」の数が同等の場合、フィールドはユニークキーと判断する。
次いで、全てのフィールドを走査したかを判定する(ステップS112)。走査していないフィールドがあれば(ステップS112でNo)、ステップS111に戻る。
全てのフィールドを走査したならば(ステップS112でYes)、あるDBテーブルのユニークキーのフィールド名と同じフィールド名があるDBテーブルを抽出する(ステップS113)。
次に、同じフィールド名をユニークキーがいくつ参照しているかカウントする(ステップS114)。
具体的には、SQL「Select count(主キー) from 同フィールド名を持つテーブルgroup by 同フィールド名」でカウントする。
次いで、同じフィールド名を持つDBテーブルに対する主キーを持つDBテーブルの多重度を算出する(ステップS115)。
次に、全てのフィールド名を走査したかを判定する(ステップS116)。走査していないフィールド名があれば(ステップS116でNo)、ステップS113に戻る。
全てのフィールド名を走査したならば(ステップS116でYes)、データ関係図を提示して(ステップS117)、DB構造の修正受付前までの処理を終了する。
<ユーザによるDB構造修正の反映>
DB構造解析部13は、提示されたデータ関係図について、ユーザからの修正を受け付ける。ユーザは、例えば、主キーの指定、外部キーの指定、データ項目間の多重度の変更を行うことができる。そして、主キーが同じであったら、同一レコードを表しているので、マージする必要がある。
ユーザによる修正内容を反映し、例えば、図10に示すデータ関係図が、図12に示す修正後のデータ関係図となったとする。図12に示す例では、“会員名簿”では“会員ID”が主キーとして指定されている。“貸出台帳”では“貸出ID” が主キーとして指定され、“会員ID”と“図書ID”が外部キーとして指定されている。“図書一覧”では“図書ID”が主キーとして指定されている。さらに、“会員名簿”と“貸出台帳”との参照関係については、“貸出台帳” から見て“会員名簿”の0〜10のデータ項目が参照可能なように変更されていることがわかる。
DB構造解析部13は、修正されたDB構造を元に、新たなスキーマ定義を生成する。図13は、修正後のDB構造に基づくスキーマ定義の生成・DBテーブルの登録を示す図である。図13(a)に示す修正後のDB構造を元に、図13(b)に示す新たなスキーマ定義が生成され、登録部16には新たなスキーマ定義に基づいて、図13(c)に示すDBテーブルが登録される。
図14は、修正後のDB構造を元にしたDB構造解析部13における処理の流れを示すフローチャートである。
まず、ユーザは、データ項目間の多重度を変更し、主キー、外部キーを指定する(ステップS141)。
次に、データ関係図のデータを入力する(ステップS142)。
次に、テーブル名とフィールド名を抽出する(ステップS143)。
次いで、スキーマ定義テーブルとして、以下の文字列のうちテーブル名、フィールド名を置き変える。尚、フィールド名の定義部分は随時追加される。また、Not NULL制約は、関連先の多重度が1の場合に定義される(ステップS144)。
Figure 2014149613
次に、全てのフィールド名を登録したかを判定する(ステップS145)。
全てのフィールド名を登録したならば(ステップS145でYes)、全てのDBテーブル名を登録したかを判定する(ステップS146)。全てのフィールド名を登録していなければ(ステップS145でNo)、ステップS144に戻る。
全てのテーブル名を登録していなければ(ステップS146でNo)、ステップS143に戻る。全てのDBテーブル名を登録したならば(ステップS146でYes)、登録部16に登録されるDBテーブルCreate文をSQLコマンドにて実行し、スキーマを定義(ステップS147)して、修正されたDB構造を元にした処理を終了する。
<項目関係チェック部14の処理>
ここでの処理は、ユーザが定義したDBテーブル間の多重度の定義を元に、複数のファイルにおけるデータ項目間の矛盾をチェックする。
例えば、図12に示すデータ関係図において、DBテーブル間の多重度のルールが、次のように定義されているとする。
(1)“貸出台帳”のレコードは、ただ1つの“会員名簿”のレコードと関連する。
(2)“貸出台帳”のレコードは、ただ1つの“図書一覧”のレコードと関連する。
(3)“会員名簿”のレコードは、10項目以下の“貸出台帳”のレコードと関連する。
項目関係チェック部14では、上記のように定義されたルール(ここでは、多重度に関するルール)に基づいてデータ項目間の矛盾の有無をチェックする。
ルール(1)については、フィールドのNot NULL制約によりチェックする。ルール(2)については、フィールドのNot NULL制約によりチェックする。ルール(3)については、多重度を調べるため、以下のSQLを作成してチェックする。
10 < select Max(count(会員ID)) from 貸出台帳 group by 会員ID;
生成されたSQLをチェックした結果は、例えば、以下のように出力される。
(a)“貸出台帳”の“貸出ID××”が1つの“会員ID”と関連していません。
(b)“貸出台帳”の“図書ID××”が1つの“会員ID”と関連していません。
(c)“会員名簿”の会員ID××が10項目以上の“貸出ID”と関連しています。
図15は、項目関係チェック部14の処理の流れを示すフローチャートである。
まず、データ関係図のデータを入力する(ステップS151)。
次に、DBテーブル間の多重度を抽出する(ステップS152)。
続いて、以下のルールに対するSQL文を作成する(ステップS153)。
(1)1対1なら、互いに一意制約をつける。
(2)2..3等の直接数指定の場合は、その数の間に関連がおさまるかどうかをチェックする。
次に、全ての多重度を走査したか否かを判定する(ステップS154)。全ての多重度を走査していなければ(ステップS154でNo)、ステップS152に戻る。
全ての多重度を走査したならば(ステップS154でYes)、DBの実データに対してSQLを発行する(ステップS155)。
次に、チェックルールに違反しているか否かを判定する(ステップS156)。チェックルールに違反していれば(ステップS156でYes)、エラーを出力する(ステップS157)。
チェックルールに違反していなければ(ステップS156でNo)、項目関係チェック部14の処理を終了する。
本実施形態によれば複数の表ファイル間のDB構造を解析することができ、検索の高速化とデータ項目間の矛盾の有無をチェックすることができる。
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
100・・・項目間関連解析装置
11・・・入力部
12・・・表−DB変換部
13・・・DB構造解析部
14・・・項目関係チェック部
15・・・表示部
16・・・登録部

Claims (6)

  1. 複数のフォーマットを、データベース構造に変換してデータベーステーブルを生成し、このデータベーステーブルを元に、フォーマットとデータベースを対応付けした表−DB入力対応表及びデータベース構造を定めるスキーマ定義テーブルを生成する表−DB変換部と、
    対象となる表データを入力し、前記表−DB入力対応表に定義されているファイル名のデータとする入力部と、
    データベースの参照関係に基づいて前記データベース構造を解析し、データ項目間の参照関係を示すデータ関係図を提示するとともに、ユーザによるデータベース構造の修正を受け付け、この修正を反映させた新たなスキーマ定義を生成するDB構造解析部と、
    ユーザが定義した、データベーステーブル間の多重度の定義を元に、複数の表データにおけるデータ項目間の矛盾をチェックする項目関係チェック部と、
    前記項目関係チェック部から受け取ったチェック内容を表示する表示部と、
    前記データベーステーブル、前記表−DB入力対応表及びスキーマ定義を登録する登録部とを、
    備える項目間関連解析装置。
  2. 前記データ関係図は、データ項目間の多重度、ユニークキーを表示する請求項1記載の項目間関連解析装置。
  3. 前記データベーステーブルは、フォーマット毎に、データ項目の種別等を表す列名を読み取って生成される請求項1又は請求項2記載の項目間関連解析装置。
  4. さらに、
    前記データベース構造について、ユーザからの修正を受け付ける修正入力部を備え、前記修正入力部は、修正内容を前記DB構造解析部へ送る請求項1乃至請求項3のいずれか1項に記載の項目間関連解析装置。
  5. 前記入力部は、表データをCSV形式に換え、該CSVファイルを前記表-DB入力対応表に定義されたファイル名のデータベース側のデータとする請求項1乃至請求項4のいずれか1項に記載の項目間関連解析装置。
  6. 前記DB構造解析部では、各テーブルでユニークキーとなっているフィールドを解析し、ユニークキーの解析後、テーブル間でフィールド名が同じものに対する多重度を解析する請求項1乃至請求項5のいずれか1項に記載の項目間関連解析装置。
JP2013017190A 2013-01-31 2013-01-31 項目間関連解析装置 Pending JP2014149613A (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2013017190A JP2014149613A (ja) 2013-01-31 2013-01-31 項目間関連解析装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2013017190A JP2014149613A (ja) 2013-01-31 2013-01-31 項目間関連解析装置

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2014149613A true JP2014149613A (ja) 2014-08-21

Family

ID=51572561

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2013017190A Pending JP2014149613A (ja) 2013-01-31 2013-01-31 項目間関連解析装置

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2014149613A (ja)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105354302A (zh) * 2015-11-04 2016-02-24 国云科技股份有限公司 一种从Web上自动获取列表数据的方法
WO2022105139A1 (zh) * 2020-11-17 2022-05-27 平安科技(深圳)有限公司 数据库的数据对象关系图谱生成方法、装置、设备及介质

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105354302A (zh) * 2015-11-04 2016-02-24 国云科技股份有限公司 一种从Web上自动获取列表数据的方法
WO2022105139A1 (zh) * 2020-11-17 2022-05-27 平安科技(深圳)有限公司 数据库的数据对象关系图谱生成方法、装置、设备及介质

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US8615526B2 (en) Markup language based query and file generation
US8943059B2 (en) Systems and methods for merging source records in accordance with survivorship rules
US9195952B2 (en) Systems and methods for contextual mapping utilized in business process controls
US10169378B2 (en) Automatic generation of logical database schemas from physical database tables and metadata
US8700658B2 (en) Relational meta model and associated domain context-based knowledge inference engine for knowledge discovery and organization
US8244769B2 (en) System and method for judging properties of an ontology and updating same
Dimou et al. Assessing and refining mappingsto rdf to improve dataset quality
CN111767057B (zh) 一种数据处理方法及装置
KR102330547B1 (ko) 보고 생성 방법
US11593408B2 (en) Identifying data relationships from a spreadsheet
US20110302187A1 (en) Schema definition generating device and schema definition generating method
US20100235296A1 (en) Flow comparison processing method and apparatus
EP3722968A1 (en) Data extraction system
KR100995861B1 (ko) 온톨로지 스키마와 결합된 개체명 사전 및 마이닝 규칙을 이용한 용어의 개체명 결정모듈 및 방법
KR101505858B1 (ko) 대용량 데이터를 용이하게 분석하기 위하여 테이블 관계 및 참조의 템플릿을 검색하여 제공하는 템플릿 기반 온라인 분석보고서 작성 지원 시스템
US20210149920A1 (en) Generating an olap model from a spreadsheet
JP2014149613A (ja) 項目間関連解析装置
Seifert et al. Crowdsourcing fact extraction from scientific literature
JP5113864B2 (ja) 報告情報収集システム、方法及びプログラム
WO2017134800A1 (ja) 表形式データの解析方法、表形式データの解析プログラム及び情報処理装置
JP2018045441A (ja) データ統合方法、データ統合装置、データ処理システム及びコンピュータプログラム
JPWO2014064777A1 (ja) 文書評価支援システム、及び文書評価支援方法
Vardigan et al. Creating Rich, Structured metadata: lessons learned in the metadata portal project
KR20060114569A (ko) 특허정보시스템의 작동방법
Andreescu et al. Measuring Data Quality in Analytical Projects.