JP4121566B2

JP4121566B2 - データベースからのデータ抽出方法

Info

Publication number: JP4121566B2
Application number: JP06436493A
Authority: JP
Inventors: 貫秀明大; 河英二並; 宮敏行松; 田勝人吉; 野龍介清; 隆長谷川
Original assignee: Nomura Research Institute Ltd
Current assignee: Nomura Research Institute Ltd
Priority date: 1993-03-23
Filing date: 1993-03-23
Publication date: 2008-07-23
Anticipated expiration: 2023-07-23
Also published as: JPH06274387A

Description

【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は複数のデータベース（以下ＤＢという）から異なる情報の断面を抽出するコンピュータによるデータ抽出方法に係り、特に個々の情報断面を得るために、その都度新たな命令によって各ＤＢにアクセスすることなく、容易かつ迅速に異なる情報断面を得られるデータベースからのデータ抽出方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
複数のＤＢからデータを抽出する方法として、従来から必要な情報の種類に応じて、その都度問合せ言語の命令文によってＤＢにアクセスするデータ抽出方法が知られていた。
【０００３】
図１４は上記従来のＤＢからのデータ抽出方法の一例としてリレーショナル・データベース（以下ＲＤＢという）のデータ抽出方法の処理の流れを示している。従来のＲＤＢからのデータ抽出方法では、必要な情報（帳票１３ａ，１３ｂ，…，１３ｍ）に応じて、その都度構造化照会言語（ＳｔｒｕｃｔｕｒｅｄＱｕｅｒｙＬａｎｇｕａｇｅ；以下ＳＱＬという）の命令文を生成して複数のＲＤＢ１１ａ，１１ｂ，…，１１ｎを参照し、得た情報をテーブルの形で表示する。
【０００４】
上記のＳＱＬ文による命令は、システムエンジニア等によってプログラムされる他、ＲＤＢアクセスソフトとスプレッドシートを組み合わせたツールや、簡易言語を利用して生成することが行われていた。
【０００５】
いずれのツールを利用する場合でも、適切なＳＱＬ文を生成しなければならないので、ＲＤＢの構造に関する知識を有するシステムエンジニアによって、定型の情報を得るメニュー１４を用意することが広く行われている。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記従来のＤＢからのデータ抽出方法では、メニュー中の定型の情報だけを選択でき、データの分析の自由度がきわめて低いという問題があった。
【０００７】
自分の要求に適合する情報断面を得るためには、ＤＢの構造に関する知識が必要であり、一般のユーザーが自由に必要データを抽出することは困難であった。
【０００８】
また、ＤＢの構造を熟知しているシステムエンジニアにとっても、問合せ言語の命令文をその都度作成することは、時間を要して作業が煩雑であった。
【０００９】
そこで、本発明の目的は、システムエンジニアを含む一般のユーザーが、少なくとも一つのデータベースから自分に必要な情報断面を自由にかつ容易に抽出することができるデータベースからのデータ抽出方法を提供することにある。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明によるデータベースからのデータ抽出方法は、複数のデータベースから必要なデータを抽出するデータ抽出方法において、
前記データベースのデータを複数のデータ抽出項目あるいは表示用項目と対応させて多次元データ構造に変換し、前記データ抽出項目あるいは表示用項目を情報軸として有し、前記多次元データ構造を統合する際のデータの対応関係や集約方法を記録した情報と前記情報軸を選択するためのメニューとを有する業務モデルを構成し、この業務モデルに基づいてユーザーにデータを抽出あるいは表示する情報軸を設定させ、前記情報軸を組み合わせ、これに基づいて前記業務モデルを集約して中間データ構造体を構築し、前記業務モデルから前記中間データ構造体を構築するときに、情報軸の種類を表示してユーザーに必要な情報軸を選択させるとともに各情報軸上のデータ項目の種類と集約度を自由に設定させ、前記中間データ構造体の所定の情報軸をユーザーに選択させてデータ抽出用項目を生成するとともに、所定の情報軸を選択させて表示用項目を生成し、前記データ抽出用項目と表示用項目に対応するデータを表示し、
前記中間データ構造体を少なくとも一つ構築し、各中間データ構造体の情報軸を設定しておくことにより、前記データベースのデータが変更されたときにすべての情報断面における対応データが変更されるようにしたことを特徴とするものである。
【００１１】
【作用】
本発明によるデータベースからのデータ抽出方法によれば、業務モデルから複数の情報軸をユーザーに選択させて中間データ構造体を構成し、この中間データ構造体の任意の情報軸を選択させることによって、必要な情報断面を得ることができる。
【００１２】
また、同一の中間データ構造体から異なる情報軸を選択させることによって、異なる情報を表示させることができる。
【００１３】
また、表示させているデータ・テーブルのデータ抽出用情報軸同士あるいはデータ抽出用情報軸と表示用情報軸を入れ替えることによって、異なる分類方法による情報を表示させることができる。
【００１４】
このように、本発明によるデータベースからのデータ抽出方法は、単にユーザーが情報軸を選択あるいは入れ替えを行うことで異なる情報断面を得られるので、ＤＢの構造に対する特別な知識や問合せ言語に対する特別な知識を要することなく、自由度の高いデータの抽出を行うことができる。
【００１５】
また、システムエンジニアにおいても、新たな問合せ言語のプログラミングに要する手間と時間を要することなく、容易に任意のデータを抽出することができるので、アプリケーション・ソフトの開発を容易に行うことができる。
【００１６】
【実施例】
本発明の実施例について添付の図面を用いて以下に説明する。
図１はＲＤＢにおける本発明による多次元データベースからのデータ抽出方法の処理の流れを示している。本発明のデータ抽出方法では、最初にシステムエンジニアによって、複数のＲＤＢ１ａ，１ｂ，…，１ｎをそれぞれ多次元化し、多次元化されたデータ構造同士を関連付けて業務モデル２を作成する（ステップ１００）。次に、業務モデル２から情報の抽出を行う項目や表示する情報の切口をユーザーに選択させる（ステップ１１０）。この選択された情報の項目や切口（これら項目や切口は、情報のキーの軸状の配列からなるので、以下情報軸という）に従って、業務モデル２の多次元化されたデータ構造を統合、集約して中間データ構造体３を多次元空間的に構築する（ステップ２００）。次に、中間データ構造体３の情報軸をユーザーに適宜入れ替え等させて、対応するデータを含むテーブル４を表示する（ステップ３００）。
【００１７】
ステップ１００では、ＲＤＢの構造に関する知識を有するシステムエンジニアがＲＤＢ依存のインターフェイスを介して業務モデル２を作成する。このとき、システムエンジニアはデータ分析の対象である業務の内容を考慮して、広い要求に応え得る業務モデル２を作成する。
【００１８】
また、同ステップにおいて、中間データ構造体３を構築する情報軸をユーザーに選択させるメニュー５が業務モデル２の構造から半自動的に作成される。
【００１９】
メニュー５は、ユーザーが”何を見たいか？”を考慮して、たとえば「売上」や「在庫量」の項目を選択できるようにする。また、情報を”いかに見たいか”を考慮して、たとえば売上や在庫量の「年度別」あるいは「部署別」の表示を選択できるようにする。
【００２０】
この発明によるＤＢからのデータ抽出方法の理解のためには、中間データ構造体３の構造と作用を理解するのが近道であるので、最初に中間データ構造体３について説明し、その後に業務モデル２やメニュー５について説明する。
【００２１】
図２は中間データ構造体３の構造を概念的に示している。中間データ構造体３は複数の情報軸に対応したデータ３ａ，…，３ａによって構成されている。図２の中間データ構造体３は、＜項目＞、＜時期＞、＜商品構成＞、＜部門＞の４つの情報軸によって構成されている。各情報軸はそれぞれ細分化された情報キーを有している。たとえば、＜項目＞の情報軸は、その軸上に売上、原価、荒利益等の情報キーを有している。また、情報軸の情報キーはその集約度に応じて、それぞれ異なる情報キーに分類されている。たとえば、＜部門＞の情報軸は、会社、国外、国内、営業１部、営業２部等の情報キーに分類されている。
【００２２】
中間データ構造体３を構成するデータは、それぞれの情報軸の情報キーに対応した位置に配列されている。たとえば、売上、４月、化粧品、国内に対応する中間データ構造体３の位置には、４月の国内の化粧品の売上のデータが配列されている。
【００２３】
次に上記構造の中間データ構造体３を用いたデータ抽出方法の作用について以下に説明する。
図３は別の中間データ構造体３と表示されたテーブル４の関係を示している。図３において、中間データ構造体３は＜月＞、＜分類＞、＜地域＞の３つの情報軸からなり、この情報軸のすべてを用いてデータを表示している。
【００２４】
＜月＞の情報軸は、９２年４月、９２年５月、９２年６月の３つの情報キーを有している。＜地域＞の情報軸は、東京、名古屋、大阪の３つの情報キーを有している。また、＜分類＞の情報軸は、化粧品、清涼飲料、医療品の３つの情報キーを有している。
【００２５】
テーブル４の縦軸はデータ抽出用項目、横軸は表示用情報キーを表示している。縦軸のデータ抽出用項目は複数の情報軸からなり、横軸は単数の情報軸からなる。図３の表示例では、データ抽出用項目の情報軸として、＜月＞、＜地域＞が選択され、表示用情報キーの情報軸として＜分類＞が選択されている。
【００２６】
このように情報軸を設定することにより、テーブル４のセル４a1，４b1，４c1には、９２年４月の東京の化粧品、清涼飲料、医療品の売上等のデータがそれぞれ表示される。
【００２７】
中間データ構造体３でデータ抽出用項目の情報軸と表示用情報キーの情報軸を入れ替えた場合は異なる情報断面を表示させることができる。
【００２８】
図４は、図３と同一の中間データ構造体３の情報軸を入れ替えた場合のテーブル４を示している。このテーブル４では、縦軸に＜分類＞、＜月＞の情報軸を設定し、横軸に＜地域＞を設定している。このように情報軸を入れ替えることにより、セル４a1，４b1，４c1には、化粧品の９２年４月の東京、名古屋、大阪の売上等のデータが表示される。
【００２９】
この情報軸の入れ替えはマウス操作、アイコン等の方法により、一般のユーザーが簡単に行うことができるようにする。
【００３０】
また、データ抽出用項目の情報軸の順序を入れ替えることによっても、データの配列が変化し、異なる分類の情報断面を得られる。すなわち、たとえば図３に示すように最初に＜月＞の情報軸、次に＜地域＞の情報軸を配列した場合には、データ抽出項目として９２年４月の東京、名古屋、大阪の項目が配列される。これに対して、＜月＞＜地域＞の情報軸の順序を入れ替えれば、データ抽出項目として東京の４月、５月、６月の項目が配列される。
【００３１】
このことにより、本発明のデータベースからのデータ抽出方法によれば、ユーザーはデータベースに関する知識や、新たにＳＱＬ文を作成する手間を要することなく、異なる情報断面のデータを容易に表示させることができる。
【００３２】
次に上記中間データ構造体を構築する準備段階の業務モデルの作成や情報軸の選択の方法について以下に説明する。
図５は複数のＲＤＢから業務モデルを作成する概念を示している。図５のＲＤＢは図６に示すようなスキーマ構造を有している。すなわち、ＲＤＢは、売上データベース、売上見通しデータベース、商品マスタデータベース、顧客マスタデータベース、部署データベース等からなり、各データベースは情報キーごとにデータを並列的に有している。たとえば、売上データベースは、部コード、商品コード、顧客コード、売上個数、売上金額の情報キーを有し、それぞれの情報キーが複数のデータを有している。
【００３３】
業務モデルの作成作業では、これらスキーマ構造のＲＤＢを多次元データ構造に正規化、対応させる。
図７はＲＤＢの多次元正規化の例を示している。図７に示すように、多次元正規化ではたとえば売上ＤＢは、＜部コード＞、＜商品コード＞、＜顧客コード＞の情報軸と、＜売上個数＞、＜売上金額＞の項目とを軸にデータを多次元化させる。
【００３４】
多次元化された各ＲＤＢはそれぞれ異なる情報軸と項目を有しているので、中間データ構造体を構築するときに必要なＲＤＢを統合、集約できるように、各多次元データ構造の対応関係や集約方法を記録した情報が必要となる。
【００３５】
業務モデル２は上記多次元化されたデータ構造とそれらの対応関係と集約方法の情報を含んで構成されている。
【００３６】
図８、図９および図１０は多次元化された個々のデータ構造を統合・集約して中間データ構造体３を構築するための情報を示している。
【００３７】
図８は上記多次元化された各ＲＤＢを統合する場合に、項目と情報軸の対応マトリクスを示している。図８においては、売上ＤＢと売上見通しＤＢとを統合する場合のデータの対応関係を示している。売上ＤＢでは売上個数と売上金額は各部コードごとにまとめられており、これに対して、売上見通しＤＢでは部コードごとにまとめられていない。図８の対応マトリックスにより、この２つのＤＢを統合する場合は、商品コードと顧客コードで多次元構造を作り、売上個数については部について集計をとれば良いことがわかる。
【００３８】
図９は集約方法を示しており、売上個数の部に関する集約は、合計演算によることがわかる。他に集約の演算としては、平均、最大値などがあるが、これは各項目ごとに集約すべき情報軸に応じて決められる。
【００３９】
図１０は情報キーに関する種々の情報を抽出したものである。これは通常マスタＲＤＢからその属性に注目して主にグループ情報として抽出される。たとえば、図６の商品ＤＢより図１０の商品コードに関するグループ階層構造が抽出できる。ここで「家電」、「冷蔵庫」、「ＴＶ２５ＢＳ」のようなデータの大きさを集約度という。
【００４０】
この図８，図９，図１０の情報はＲＤＢ内部の構造とユーザーの要求項目とを結ぶものであり、特にメニューの提示及び中間データ構造体の指定に重要な役割を果たす。つまり、業務モデル２とは、ＤＢを正規化した複数の多次元データ構造と、それを統合、集約するための情報であるといえる。この業務モデル２に対して、メニューから表示させたい項目、切り口等を与えることにより、関連する多次元データ構造を抽出し、それを指定された集約方法に従って集約・統合し、各データについてＳＱＬ文が発行され、中間データ構造体３が構築される。
【００４１】
次にメニュー５による情報軸の選択方法について以下に説明する。
図１１はデータを抽出したい情報軸を概念的に示したものである。多次元データ構造から種々の情報軸についての情報を得られる。図１１において、３つの情報軸Ａ，Ｂ，Ｃが選択可能であり、各情報軸について種々のグループ情報の指定パターンが選択可能である。各情報軸の軸上には細分化されたデータの情報キーが配列しており、この情報キーが各グループ指定パターンの集約方法に従って種々のデータ項目に集約される。各情報軸からの距離が大きいほど集約度が大きくなる。
【００４２】
図１２は図１１の指定グループ情報を拡大して示したものである。会社という情報軸の上にはＡ氏ないしＨ氏のデータが格納されている。この情報軸上の”組織別”というグループ情報には、情報の集約度に応じて課、部、全社の情報項目が選択可能に配列されている。このグループ情報の所定の項目を選択することにより、情報キーのＡ氏ないしＨ氏のデータが項目に応じて統合・集約される。
【００４３】
メニュー５による選択は図１１と図１２を段階別に視覚的に選択することができるように構成することができる。
【００４４】
また、メニュー５は、図１１と図１２のように立体的に情報の項目を選択する代わりに、図１３に示すように平面的に表示することもできる。
【００４５】
図１３の上部には、＜営業所＞、＜商品＞、＜時系列＞、＜データ項目＞等の情報軸が表示され、各情報軸の内部では各グループ情報がカードの形で複数枚表示されている。ユーザーはデータ抽出用と表示用の情報軸とそのグループ情報を選択し、さらに集約度に応じて各グループ情報内の項目を選択することができる。メニュー５の下部には、選択されたデータ抽出項目と表示用情報キーがテーブル状に配列表示される。
【００４６】
なお、上記データ抽出用項目と表示用情報キーの選択では、同一集約度のうちで必要な情報の項目のみを選択できるようにすることもできる。
【００４７】
上述したように、本発明のデータベースからのデータ抽出方法では、複数のデータベースを業務モデルに統合し、この業務モデルから必要な情報軸および情報キーをユーザーに選択させ、この選択内容によって中間データ構造体を構成し、ユーザーが中間データ構造体の情報軸を自由に選択・入れ替えることによって、異なる情報の断面を表示することができる。この多次元データベースからのデータ抽出方法によれば、データベースの知識を要することなく、あるいは問合せ言語によるプログラミングをすることなく、容易かつ迅速にデータを抽出することができる。
【００４８】
また、本発明のデータベースからのデータ抽出方法は中間データ構造体の情報軸のみを定義し、対応データはＤＢから引き出されるので、複数の中間データ構造体を設定している場合、元のＤＢでデータが更新されれば、すべての情報断面のデータが更新される。このことにより、データの更新を追随しなかった場合のデータの矛盾を防止することができる。
【００４９】
【発明の効果】
上記説明から明らかなように、本発明によるデータベースからのデータ抽出方法は、システムエンジニアによって業務モデルと情報軸の選択のメニューを用意するだけで、ユーザーは情報軸を選択あるいは入れ替えることによって、幅広い情報の断面を示すデータを抽出および表示することができる。この情報の断面を変更させるときに、ユーザーは特にデータベースの知識や問合せ言語によるプログラミングする必要がないので、少なくとも一つのデータベースから、システムエンジニアを含む一般のユーザーが必要とする情報を容易かつ迅速に種々のデータを抽出するデータベースからのデータ抽出方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明によるデータベースからのデータ抽出方法の処理の流れを示した図。
【図２】本発明のデータベースからのデータ抽出方法の中間データ構造体を示した図。
【図３】中間データ構造体とテーブルの関係を示した図。
【図４】図３のテーブルの情報軸を入れ替えた場合のテーブルを示した図。
【図５】ＲＤＢから業務モデルを生成する流れを概念的に示した図。
【図６】ＲＤＢのスキーマ構造を示した図。
【図７】ＲＤＢの多次元正規化の方法を示した図。
【図８】ＲＤＢの項目と情報軸の対応マトリクスを示した図。
【図９】ＲＤＢの集約度に応じてデータを集約する方法を示した図。
【図１０】業務モデルとして処理された情報キーの関連を示した図。
【図１１】ユーザーに中間データ構造体の情報軸と情報キーを選択させるメニューの一例を示した図。
【図１２】ユーザーに中間データ構造体の情報軸と情報キーを選択させるメニューの一例を示した図。
【図１３】ユーザーに中間データ構造体の情報軸と情報キーを選択させるメニューの一例を示した図。
【図１４】従来のデータベースからのデータ抽出方法を示した図。
【符号の説明】
１多次元データベース
２業務モデル
３中間データ構造体
４テーブル
５メニュー

Claims

複数のデータベースから必要なデータを抽出するための業務モデルを含んだコンピュータが実行するデータ抽出方法において、
前記業務モデルは、前記データベースのデータを複数のデータ抽出項目あるいは表示用項目と対応させて多次元化した多次元データ構造と、前記データ抽出項目あるいは表示用項目を情報軸として有し、前記多次元データ構造を統合する際のデータの対応関係や集約方法を記録した情報と、前記情報軸を選択するためのメニューとを含んでおり、
この業務モデルに基づいて、コンピュータが、情報軸の種類と表示させたい項目をメニューとして表示し、ユーザーにデータを抽出あるいは表示する情報軸をメニュー選択させるとともに、各情報軸上のデータ項目の種類と集約度を自由にメニュー選択により設定させるステップと、
コンピュータが、前記業務モデルから、関連する多次元データ構造を抽出し、前記メニュー選択された情報軸と情報軸上のデータ項目の種類と集約度に基づいて、データ抽出用項目と表示用項目を生成し、データの対応関係に基づいて、前記複数のデータベースに対してＳＱＬを発行することにより前記データ抽出用項目と表示用項目に対応するデータを抽出し、指定された集約方法に従って集約・統合し、中間データ構造体を構築するステップと、
コンピュータが、中間データ構造体から情報断面を表示するステップとからなり、
前記中間データ構造体を構築する際に、前記複数のデータベースに対してＳＱＬを発行してデータを抽出することにより、前記データベースのデータが変更されたときにもすべての情報断面における対応データが中間データ構造体構築時点のものに変更されているようにしたことを特徴とするデータベースからのデータ抽出方法。
前記データ抽出用項目を生成する情報軸と、前記表示用項目を有する情報軸は、前記中間データ構造体からメニュー選択により選択して現に表示している表形式のデータの情報軸とメニュー選択により入れ替えることができ、および、３つ以上の情報軸を有する表形式のデータの情報軸をメニュー選択により相互に入れ替え可能であることを特徴とする請求項１記載のデータベースからのデータ抽出方法。
前記データ抽出用項目が複数の情報軸の組合せからなり、これらの情報軸の順序をメニュー選択により入れ替えることにより、データ抽出用項目の構造が変化し、データの配列を変化させて表示することを特徴とする請求項１記載のデータベースからのデータ抽出方法。
前記中間データ構造体を構築する情報軸を選択するとき、あるいは前記業務モデルから所定の情報軸を選択するときに、必要な情報軸のみをユーザーにメニュー選択により選択させて表示することを特徴とする請求項１記載のデータベースからのデータ抽出方法。