JP5600185B2 - データベース内の大容量コレクションオブジェクトテーブルにアクセスするための方法 - Google Patents

Description

関連出願の相互参照
本出願は、２０１０年１月２０日付けで出願された「ＭＥＴＨＯＤ ＡＮＤ ＡＰＰＡＲＡＴＵＳ ＦＯＲ ＡＣＣＥＳＳＩＮＧ ＬＡＲＧＥ ＯＢＪＥＣＴ ＣＯＬＬＥＣＴＩＯＮ ＴＡＢＬＥＳ ＩＮ Ａ ＤＡＴＡＢＡＳＥ」と題される中国特許出願第２０１０１０００２４０５．０号の優先権を主張するものであり、その全体は参照により本明細書に組み込まれる。

本開示は、情報ストレージに関するものであり、特に、データウェアハウスに保存された大容量コレクションオブジェクトテーブルへのアクセスに関するものである。

データウェアハウス（ＤＷ）は、主語指向的、統合的、非揮発性であり、企業、組織またはネットワークの戦略解析の援助に用いられるデータの時間変化を収集したものである。多くの場合に、データウェアハウスを用いて、抽出、変換およびロード（ＥＴＬ）処理中の履歴データを保存し、業務報告書を生成する。ＥＴＬは、リレーショナルデータベース、図表データファイルなどの異種データソースからのデータを分配する。これらのデータを一時的な中間層に抽出し、その後、除去、変換、および統合を実行する。データは最終的に、データウェアハウスにロードされる。ここで、データは、業務報告書、オンライン分析処理（ＯＬＡＰ）、およびデータマイニングのためのソースになる。ＥＴＬは、通常、夜間に起動し、企業の大規模ボリュームデータを処理して、業務報告書にロードされるＫＰＩ（主要業績評価指標）を生成する。

一部の電子商取引サイトでは、通常、データウェアハウスはユーザテーブルおよび商品テーブルを有する。データウェアハウス内のユーザテーブルは、全てのユーザ属性情報を保存する。このユーザ属性情報では、各レコードがユーザと相互に関連し、各フィールドがあるユーザ属性と相互に関連する。一般的に、ユーザテーブルは、データウェアハウス内の最大テーブルのうちの１つである。データウェアハウス内の商品テーブルは、全ての商品属性情報を保存する。商品テーブル内の各レコードは個々の商品と相互に関連し、各フィールドはある商品属性と相互に関連する。一般的に、商品テーブルもまた、データウェアハウス内の最大テーブルのうちの１つである。このため、ユーザテーブルおよび商品テーブルが多数のレコードを含む場合には、テーブルを保存するためのストレージスペースは、テラバイト（ＴＢ）レベルに達することがある。さらに、データウェアハウスのタスクの半分以上がユーザテーブルおよび商品テーブルにアクセス可能であり、また、テーブル内の対応するオブジェクトの ある属性情報を得ることができる。これら２つのテーブルはかなり大きい（実サイズは互いに異なり得る）。このため、これらのテーブルを処理するためのハードウェア資源を割り当てることは困難であり得る。一方、これら２つのテーブルに特別な特徴として、これらに含まれるオブジェクトが完全であり、かつ永久に保存可能なことがある。ＥＴＬ処理では、一般的に、ユーザテーブル全体および商品テーブル全体をスキャンする。しかしながら、ユーザテーブルおよび商品テーブルを２回以上スキャン処理する場合には、データウェアハウス内の入出力はより複雑になる。これにより、データウェアハウスの性能が低下し、その反応が遅くなる。

本開示は、データウェアハウス内の大容量オブジェクトコレクションテーブルにアクセスするための方法および装置を提供する。この方法および装置は、大容量オブジェクトコレクションテーブルに起因する、データウェアハウスへの入力、およびそこからの出力を最適化する。

一態様では、データウェアハウスが提供するデータにアクセスするための方法は、大容量コレクションテーブルを生成することを含む。新規の大容量コレクションテーブルを生成する処理は、業務フローテーブル内の業務フローレコードに基づいて、業務期間に発生した業務活動のオブジェクト識別情報を決定することを含む。このオブジェクト識別情報に基づいて、元の大容量オブジェクトコレクションテーブルからサブテーブルを生成する。結果得られたサブテーブルは、複数の業務期間区分を含む新規の大容量オブジェクトコレクションテーブルに組み込むことができる。

別の態様では、新規の大容量オブジェクトコレクションテーブルへのアクセスは、指定時間に対応する業務期間情報の決定を含む。次に、新規の大容量オブジェクトコレクションテーブル内の業務期間情報に対応する１つ以上の業務期間区分にアクセスする。

さらなる態様では、業務フローテーブル内の業務フローレコードから、最新の業務期間に発生した業務活動のオブジェクト識別情報を決定する。この決定では、業務フローテーブル内の最新の業務期間中の業務フローレコードから全てのオブジェクト識別情報を抽出し、抽出したオブジェクト識別情報を再処理して、それが業務期間中に発生した業務活動から得られたものであるか否かを検証する。

元の大容量オブジェクトコレクションテーブルはさらに、オブジェクト識別情報に対応するオブジェクトレコードを含む。この各オブジェクトレコードは、元の大容量オブジェクトコレクションテーブル内の個々の業務期間情報および個々のオブジェクトの属性を含む。オブジェクト識別情報はさらに、オブジェクト識別子（ＩＤ）およびオブジェクト名を含んでもよい。

一実施形態では、大容量オブジェクトコレクションテーブルは商品テーブルでもよく、各オブジェクトは商品でもよい。別の実施形態では、大容量オブジェクトコレクションテーブルはユーザテーブルでもよく、各オブジェクトはユーザでもよい。さらなる実施形態では、新規の大容量オブジェクトコレクションテーブル内の各区分は、ハードドライブに対応する。

さらなる態様では、新規の大容量オブジェクトコレクションテーブルへのアクセスにおいて、抽出、変換およびロード（ＥＴＬ）処理を利用する。この処理では、指定期間に対応する業務期間情報を決定し、次に、新規の大容量オブジェクトコレクションテーブル内の業務期間情報に対応する１つ以上の業務期間区分にアクセスする。

本開示のさらなる別の態様では、データウェアハウスが提供するデータにアクセスするための装置を提供する。この装置は決定モジュールを備えている。これは、業務フローテーブル内の業務フローレコードに基づいて、業務期間中に発生した業務活動のオブジェクト識別情報を決定する。この装置は生成モジュールをさらに備えている。これは、オブジェクト識別情報に基づいて、元の大容量オブジェクトコレクションテーブルから１つ以上のサブテーブルを生成し、この１つ以上のサブテーブルを、複数の業務期間区分を有する新規の大容量オブジェクトコレクションテーブルに組み込む。この装置はアクセスモジュールをさらに備えている。これは、新規の大容量オブジェクトコレクションテーブルにアクセスして指定期間に対応する業務期間情報を決定し、そして、新規の大容量オブジェクトコレクションテーブル内の業務期間情報に対応する１つ以上の業務期間区分にアクセスする。

一実施形態では、決定モジュールは抽出サブモジュールを備えている。これは、業務フローテーブル内の業務フローレコードからオブジェクト識別情報を抽出する。決定モジュールは再処理サブモジュールをさらに備えている。これは、抽出したオブジェクト識別情報を再処理して、オブジェクト識別情報が最新の業務期間中に発生した業務活動に対応するか否かを検証する。生成モジュールが生成したサブテーブル各々は、オブジェクト識別情報に対応するオブジェクトレコードを含む。各オブジェクトレコードは、元の大容量オブジェクトコレクションテーブル内の業務期間情報および個々のオブジェクトの属性を含む。

別の実施形態では、アクセスモジュールを用いて、ＥＴＬタスクに関連して指定した期間中の対応する業務期間情報をさらに決定できる。

なおも別の態様では、本開示はデータウェアハウスが提供するデータにアクセスする別の方法を提供する。この方法は、業務フローテーブル内の業務フローレコードに基づいて、複数の業務期間ごとの業務活動のオブジェクト識別情報を決定することを含む。方法は、オブジェクト識別情報に基づいて、元の大容量オブジェクトコレクションテーブルから業務期間ごとの１つ以上のサブテーブルを生成することをさらに含む。サブテーブル各々はこのようにして、複数の業務期間のうちの個々の業務区分と相互に関連する。方法は、業務期間情報に対応する１つ以上の業務期間区分内の少なくとも１つのサブテーブルへのアクセスを追加的に含む。

本開示のさらなる態様では、データウェアハウスが提供するデータにアクセスするための別の装置を提供する。この装置は決定モジュールを備えている。これは、業務フローテーブルごとの業務フローレコードに基づいて、複数の業務期間中ごとに発生した業務活動のオブジェクト識別情報を決定する。この装置は生成モジュールをさらに備えている。これは、オブジェクト識別情報に基づいて、元の大容量オブジェクトコレクションテーブルから１つ以上のサブテーブルを生成する。この各サブテーブルは、複数の業務期間のうちの個々の業務期間区分と相互に関連する。この装置は、元の大容量オブジェクトコレクションテーブルにアクセスするアクセスモジュールをさらに備えている。アクセスモジュールを用いて、指定期間に対応する業務期間情報を決定し、この業務期間情報に対応する１つ以上の業務期間区分内の少なくとも１つのサブテーブルにアクセスする。

本開示は、データウェアハウスが提供する大容量オブジェクトコレクションテーブルにアクセスする追加的な方法および追加的な装置を提供する。業務期間中の業務フローレコードに基づいて、最新の業務期間中に発生した業務活動のオブジェクトを決定し、元の大容量オブジェクトコレクションテーブルからサブテーブルを生成する。結果得られたサブテーブルを、業務期間区分に従い新規の大容量オブジェクトコレクションテーブルに組み込む。したがって、新規の大容量オブジェクトコレクションテーブル内のサブテーブルを業務期間区分に保存できる。新規の大容量オブジェクトコレクションテーブルが存在するため、ＥＴＬ処理では、指定期間に対応する業務期間区分のみにアクセスすればよい。これにより、大容量オブジェクトコレクションテーブルに起因する、データウェアハウスの入出力の複雑性を低減できる。したがって、データウェアハウスの性能および反応性を向上できる。

本開示は、データウェアハウスが提供する大容量オブジェクトコレクションテーブルにアクセスする別の追加的な方法およびなおも別の追加的な装置を提供する。業務期間中の業務フローレコードに基づいて、最新の業務期間中に発生した業務活動における１つ以上のオブジェクトを決定し、元の大容量オブジェクトコレクションテーブルから１つ以上のサブテーブルを生成する。１つ以上の結果得られたサブテーブルを、業務期間区分に従い保存された新規の大容量オブジェクトコレクションテーブルに組み込む。それ故、品詞で分類されていない元の大容量オブジェクトコレクションテーブルを、業務期間に従い複数のサブテーブルに品詞で分類できる。複数のサブテーブルが存在するために、ＥＴＬ処理では、指定期間に対応する業務期間のサブテーブルのみにアクセスすればよい。これにより、大容量オブジェクトコレクションテーブルに起因する、データウェアハウスの入出力の複雑性を低減できる。したがって、データウェアハウスの性能および反応性を向上できる。

本開示の他の特徴および利点をこの開示において記述する。これらの特徴および利点はまた、本開示またはこの開示の実施により部分的に理解され得る。本開示の目的および他の利点は、この説明、請求項および図面から理解され得る。

本開示の第１の実施形態に従う、新規の大容量オブジェクトコレクションテーブルの確立処理を示す図である。 本開示の第１の実施形態に従う、ＥＴＬタスクの実施を示す図である。 本開示の第１の実施形態に従う、商品テーブルにアクセスするための方法を説明する図である。 本開示の第１の実施形態に従う、大容量オブジェクトコレクションテーブルにアクセスするための装置を示す図である。 本開示の第２の実施形態に従う、サブテーブルを生成する処理を示す図である。 本開示の第２の実施形態に従う、ＥＴＬタスクの実施を示す図である。 本開示の第２の実施形態に従う、大容量オブジェクトコレクションテーブルにアクセスするための装置を示す図である。

本開示は、データウェアハウス内の大容量オブジェクトコレクションテーブルにアクセスするための方法および装置を提供する。この方法および装置を利用して、大容量オブジェクトコレクションテーブルに起因する、データウェアハウスにおけるデータの入出力の複雑性を低減できる。入出力の複雑性を低減することにより、データウェアハウスの性能および反応性を向上できる。

本開示の実施形態では、大容量オブジェクトコレクションテーブルを用いて、ユーザデータおよび商品データなどの業務データを保存できる。大容量オブジェクトコレクションテーブルでは、各レコード（各線）はオブジェクトに対応し、各フィールド（各列）はオブジェクトの ある属性に対応する。換言すれば、大容量オブジェクトコレクションテーブルでは、各オブジェクトはテーブル内に対応するレコードを有し、各レコードはオブジェクトの全ての属性値を含む。例えば、表１に示すように、大容量オブジェクトコレクションテーブルが商品テーブルである場合には、各オブジェクトは商品である。各商品はレコードに対応し、各レコードは商品の全ての属性、例えば、商品識別子（ＩＤ）、ブランド名、価格、個数などを含む。

同様に、表２に示すように、大容量コレクションテーブルがユーザテーブルである場合には、テーブル内の各オブジェクトはユーザである。各ユーザはテーブル内に対応するレコードを有し、各レコードはユーザの全ての属性、例えば、ユーザ識別子（ＩＤ）、氏名、年齢、性別などを含む。

以下の図面は本開示の例示の実施形態を示す。これらの例示の実施形態が本開示の記述および説明のためのみに用いられると理解されることは言うまでもない。これらの例示の実施形態は、いかなる状況でも本開示を制限または本開示に対して矛盾しない。本開示の例示の実施形態およびそれらの特徴は組み合わされ得る。

実施形態１
本開示は、大容量オブジェクトコレクションテーブルの導入に基づいて、データウェアハウスが提供する大容量オブジェクトコレクションテーブルにアクセスするための例示の技術を提供する。例示の技術はさらに、２つの処理を含み得る。すなわち、（１）新規の大容量オブジェクトコレクションテーブルを生成することと、（２）新規の大容量オブジェクトコレクションテーブルにアクセスすることであり、これは、ＥＴＬ処理の実行を含む。

図１は新規の大容量オブジェクトコレクションテーブルを生成する例示の処理を示す。

１０１において、業務フローテーブル内の業務フローレコードから、業務サイクル中に発生した業務活動のオブジェクト識別情報を決定する。

業務フローテーブルはデータウェアハウス内の最大テーブルのうちの１つである。ただし、業務フローテーブルと大容量オブジェクトコレクションテーブルとは同一ではない。業務フローテーブルは、日ごとの区分に保存され得る時間属性情報を含み得る。さらに、業務フローテーブルでは、各業務活動は業務フローレコードと相互に関連し得る。各業務フローレコードは、日付、オブジェクト識別情報、業務活動タイプなどを含み得る。

１０１の実施において、以下のステップを利用して、業務期間中に処理された１つ以上のオブジェクトのオブジェクト識別情報を決定できる。このステップは、業務期間中に処理された、業務フローテーブル内の全てのオブジェクトの対応する業務フローレコードからオブジェクト識別情報を抽出し、抽出したオブジェクト識別情報を再処理して、オブジェクトのオブジェクト識別情報が業務期間中に発生した業務活動と相互に関連するか否かを検証するステップである。業務期間は、１日、１週間、１ヶ月、１年などから選択できる。この期間は実際のシナリオまたは条件に応じて設定できる。

１０２において、オブジェクト識別情報に基づいて、元の大容量オブジェクトコレクションテーブルから１つ以上のサブテーブルを生成する。結果得られた１つ以上のサブテーブルを新規の大容量オブジェクトコレクションテーブルに組み込み、業務期間区分に基づいて保存する。

１０２の実施では、１つ以上のサブテーブル各々の生成は、オブジェクト識別情報に対応する大容量オブジェクトコレクションテーブルのレコードを抽出することにより行われる。各サブテーブルはオブジェクト識別情報に対応するオブジェクトレコードを含む。各オブジェクトレコードは、大容量オブジェクトコレクションテーブルが提供する対応するオブジェクトの属性、さらには、関連する業務期間を指定する業務期間情報を含む。特に、業務期間が１日である場合には、「年／月／日」フォーマットを用いて関連する業務期間を指定できる。業務期間が１ヶ月である場合には、「年／月」フォーマットを用いて関連する業務期間を指定できる。

一部の実施形態では、種々の業務期間に従い区分された種々のデータ（レコード）を、個々の業務期間区分に従い異なるハードドライブに保存できる。ＥＴＬが時間データにアクセスする場合には、それはただ、区分に対応するハードディスクをスキャンすればよく、全てのデータをスキャンする必要は無い。実施中、新規の大容量オブジェクトコレクションテーブルの業務期間におけるフィールドは区分キーとして指定され、区分に従い保存され得る。区分キーはキー名およびキー値を含む。キー名は任意の任意の「業務期間名」でもよく、キー値は、任意の業務期間を表す任意の特定の「業務期間情報値」でもよい。

図２はＥＴＬを利用して新規の大容量オブジェクトにアクセスする例示の処理を示す。

２０１において、ＥＴＬ処理に関連して指定した期間と相互に関連する業務期間情報を決定する。業務期間に基づいて新規の大容量オブジェクトコレクションテーブルを区分する。このため、各 特定の業務期間は、特定の一連の業務期間情報と相互に関連する。それ故、所定期間中の特定の業務期間に基づいて業務期間情報を決定できる。実施中、各期間は、業務期間情報の１つ以上の部分と相互に関連し得る。

２０２において、新規の大容量オブジェクトコレクションテーブル内の対応する業務期間情報と相互に関連する１つ以上の業務期間区分にＥＴＬ処理を通じてアクセスする。ＥＴＬ処理を用いて、ＥＴＬ処理に関連して指定した期間内の１つ以上の業務期間に対応する１つ以上の区分にアクセスすることにより、業務報告書を生成できる。言うまでもないが、このようなアクセス結果に基づいて生成された業務報告書は、従来のＥＴＬの実施によるアクセス結果に基づいて生成された業務報告書と同一である。

当然ではあるが、新規の大容量オブジェクトコレクションテーブルを、１つ以上の新規の業務期間に基づいて連続的に更新するため、ＥＴＬ処理においてアクセスされる大容量オブジェクトコレクションテーブルは、最新の（例えば、最も多く更新した）大容量オブジェクトコレクションテーブルである。

商品テーブルの以下の詳細な説明では、大容量オブジェクトコレクションテーブルにアクセスする例示の方法を記述する。このような実施形態では、業務期間は「１日」であり、オブジェクト識別情報は「商品ＩＤ」である。特定日における、新規の商品テーブルの生成（更新）処理を図３に示す。

３０１において、業務フローテーブル内の特定日における業務フローレコードから１つ以上の商品ＩＤを抽出する。

３０２において、１つ以上の抽出した商品ＩＤを再処理して、特定日中に発生した業務活動に対応する１つ以上の商品ＩＤであるか否かを検証する。その日中の業務活動の１つ以上の商品ＩＤに従い、商品ＩＤリストともなるリストを生成する。

３０３において、１つ以上の商品ＩＤに基づいて、元の商品テーブルからサブテーブルを生成する。サブテーブルは商品ＩＤに対応する商品レコードを含む。各商品レコードは、日付に加えて、元の商品テーブルが提供する商品の全ての属性を含む。

例えば、２００９年１２月２４日という特定の日の業務フローレコードに基づくと仮定して、商品ＩＤを１、２〜Ｎと決定する。次に、（表１に示す）元の商品テーブルのサブテーブルを表３に示す。サブテーブルは、商品ＩＤ（１、２〜Ｎ）に対応する商品レコードを含む。各レコードは日付（２００９１２２４）に加えて、元の商品テーブルが提供する商品の全ての属性を含む。例えば、商品ＩＤが「２」の商品では、対応する商品レコードは、２００９１２２４（日付）、商品の全ての属性、例えば、ＢＢＢ（ブランド）、Ｓ₂（製品番号）、およびｘｘｘドル（価格）を含む。換言すれば、サブテーブルは、業務日付フィールド、および元の商品テーブル内の全ての他の属性フィールドを含む。

３０４において、結果得られたサブテーブルを、日付区分として新規の商品テーブルに組み込む。新規の商品テーブルでは、日付は区分キーとなる。このため、特定日の業務活動に関連する商品は、新規の商品テーブルと同一の業務期間区分（例えば、ハードディスク）に保存される。

新規の商品テーブルに基づくＥＴＬタスクの実施は以下を含む。

３０５において、ＥＴＬ処理は、ＥＴＬによる処理のために指定された期間に対応する１つ以上の日付を決定する。

３０６において、新規の商品テーブル内の１つ以上の日付各々に対応する各日付区分にアクセスする。

一例では、ＥＴＬ処理をある日付（２００９年１２月２４日）に指定したと仮定すると、ＥＴＬは日付を２００９１２２４として決定し、次に、２００９１２２４に対応する区分にアクセスする。別の例では、処理の指定期間を２００９年１２月２２日〜２００９年１２月２４日に指定したと仮定すると、ＥＴＬ処理は業務日付情報を２００９１２２２、２００９１２２３、および２００９１２２４として決定する。次に、ＥＴＬ処理は、２００９１２２２、２００９１２２３、および２００９１２２４に対応する区分にアクセスする。ＥＴＬ処理では、１つ以上の特定の日付に対応する区分データのみがあればよい。このため、アクセス速度がより速くなる。

本開示はまた、図４に示すように、同一の技術に基づいてデータウェアハウスが提供する大容量オブジェクトコレクションテーブルにアクセスするための装置を提供する。この装置は決定モジュール４０１を備えている。これは、業務フローテーブル内の業務フローレコードから、各業務期間中に発生した業務活動のオブジェクト識別情報を決定する。

この装置は生成モジュール４０２をさらに備え得る。これは、オブジェクト識別情報に基づいて、元の大容量オブジェクトコレクションテーブルからサブテーブルを生成する。結果得られたサブテーブルを、業務期間区分に基づいて新規の大容量オブジェクトコレクションテーブルに組み込む。

アクセスモジュール４０４を使用して、新規の大容量オブジェクトコレクションテーブルにアクセスする。アクセスモジュール４０４は、指定期間に対応する業務期間情報を決定し、新規の大容量オブジェクトコレクションテーブル内の業務期間情報に対応する区分にアクセスする。アクセスモジュール４０４はＥＴＬ処理モジュール４０３の一部でもよい。ＥＴＬ処理モジュール４０３を用いて、ＥＴＬ処理のために指定された期間中の対応する業務期間情報を決定し、新規の大容量オブジェクトコレクションテーブル内の業務期間情報に対応する区分にアクセスする。

一部の実施形態では、決定モジュール４０１は追加モジュールを備え得る。追加モジュールは抽出サブモジュール４１１を備え得る。これを用いて、業務フローテーブル内の業務期間ごとの業務フローレコードからオブジェクト識別情報を抽出する。追加モジュールは再処理サブモジュール４１２をさらに備えてもよい。これを用いて、抽出したオブジェクト識別情報を再処理して、オブジェクト識別情報が最新の業務期間中に発生した業務活動に対応するか否かを検証する。

さらに、生成モジュール４０２が元の大容量オブジェクトコレクションテーブルから生成したサブテーブル各々は、個々のオブジェクト識別情報に対応するレコードを含む。各レコードは業務期間情報に加えて、大容量オブジェクトコレクションテーブルが提供する全ての他の属性を含む。

前述の第１の例示の実施は、データウェアハウス内の大容量オブジェクトコレクションテーブルにアクセスするための方法および装置を提供する。この実施では、業務フローレコードに基づいて最新の業務期間中の１つ以上のオブジェクトを決定し、元の大容量オブジェクトコレクションテーブルからサブテーブルを生成する。結果得られたサブテーブルを、１つ以上の業務期間区分に従い新規の大容量オブジェクトコレクションテーブルに組み込む。したがって、サブテーブルを、１つ以上の業務期間区分に基づいて保存できる。新規の大容量オブジェクトコレクションテーブルを利用したＥＴＬ処理では、指定期間に対応する業務期間区分のみにアクセスすればよい。このため、データウェアハウスにおける入出力データに関連する複雑性を低減できる。したがって、データウェアハウスの性能および反応性を向上できる。

実施形態２
本開示は、大容量オブジェクトコレクションテーブルにアクセスするための例示の技術の別の例示の実施形態を提供する。例示の技術は、元の大容量オブジェクトコレクションテーブルから１つ以上のサブテーブルを生成する処理、およびＥＴＬ処理を含む。

図５は大容量オブジェクトコレクションテーブルを生成する例示の処理を示す。

５０１において、複数の業務フローテーブルごとの業務フローレコードを利用して、１つ以上の業務期間中に発生した業務活動のオブジェクト識別情報を決定する。５０１の実施は１０１の実施と同じでもよい。

５０２において、オブジェクト識別情報に基づいて、元の大容量オブジェクトコレクションテーブルから１つ以上のサブテーブルを生成する。結果得られたサブテーブル各々は、対応する業務期間中の情報と相互に関連する。

５０２の一実施では、前述の「オブジェクト識別情報に基づいた、元の大容量オブジェクトコレクションテーブルからの１つ以上のサブテーブルの生成」は、１０２の実施と同様の方法で実施され得る。前述の「結果得られたサブテーブル各々と、対応する最新の業務期間情報との相互関連」は、各サブテーブル名と関連する業務期間情報との相関関係を通じて達成され得る。各サブテーブルとその対応する業務期間情報との相関関係の達成は、各サブテーブル名と対応する業務期間情報との関係を設定することにより行われる。

図６に示すような、一例としてＥＴＬを用いた、元の大容量オブジェクトコレクションテーブルのサブテーブルにアクセスするための方法は以下の複数の実施を含む。

６０１において、ＥＴＬ処理に関連して指定した期間中の対応する業務期間情報を決定する。６０１の実施は２０１の実施と同じでもよい。

６０２において、業務期間情報に対応する１つ以上のサブテーブルにアクセスする。ＥＴＬ処理のユーザについては、ＥＴＬ処理に関連して指定した期間中の対応する業務期間の１つ以上のサブテーブルにアクセスすることにより、業務報告書を生成できる。言うまでもないが、アクセス結果に基づいて生成した業務報告書は、従来のＥＴＬ処理によるアクセス結果に基づいて生成したものと同一である。当然ではあるが、サブテーブルは連続的に更新され、ＥＴＬ処理では、これらのサブテーブル全てにアクセスできる。

本開示はさらに、この技術を用いて、データウェアハウスが提供する大容量オブジェクトコレクションテーブルにアクセスするための装置を提供する。図７に示すように、この装置は決定モジュール７１０を備えている。これを用いて、業務フローテーブル内の業務フローレコードを利用して、最新の業務期間中に発生した業務活動のオブジェクト識別情報を決定する。さらに、生成モジュール７０２を用いて、オブジェクト識別情報を利用して、元の大容量オブジェクトコレクションテーブルから１つ以上のサブテーブルを生成し、結果得られたサブテーブルと最新の業務期間情報とを相互に関連させる。

元の大容量オブジェクトコレクションテーブル用のアクセスモジュール７０４を用いて、指定期間に対応する業務期間情報を決定し、業務期間情報に対応する元の大容量オブジェクトデータコレクションテーブルの業務期間区分にアクセスする。アクセスモジュール７０４はＥＴＬ処理モジュール７０３の一部でもよい。ＥＴＬ処理モジュール７０３をＥＴＬに用いて、ＥＴＬ処理に関連して指定した期間中の対応する業務期間情報を決定し、新規の大容量オブジェクトコレクションテーブル内の業務期間情報に対応する区分にアクセスする。

前述の第２の例示の実施は、データウェアハウスが提供する大容量オブジェクトコレクションテーブルにアクセスするための方法および装置を提供する。この実施では、業務期間中の業務フローレコードに基づいて、最新の業務期間中に発生した業務活動における１つ以上のオブジェクトを決定し、元の大容量オブジェクトコレクションテーブルから１つ以上のサブテーブルを生成する。元の大容量オブジェクトコレクションテーブルには区分が無いため、元の大容量テーブルを、業務期間に基づいて複数のサブテーブルに品詞で分類できる。複数のサブテーブルが存在するため、ＥＴＬ処理では、指定期間に対応する業務期間サブテーブルのみにアクセスすればよい。これにより、大容量オブジェクトコレクションテーブルに起因する、データウェアハウスの入出力の困難性を低減できる。したがって、データウェアハウスの性能および反応性を向上できる。

本開示は、方法、装置、またはコンピュータプログラム製品を提供する。本開示はそれ故、ソフトウェア、ハードウェア、または両方の組み合わせを用いて実施できる。本開示はさらに、以下のコンピュータ処理製品、市販のコンピュータプログラムコード、市販のコンピュータ可読ストレージ媒体（ディスクストレージ、ＣＤ−ＲＯＭ、光学式ストレージなど）の１つ以上を利用することができる。

本開示の方法、デバイス、およびコンピュータプログラム製品の記述は、図面および／または図式に示され得る。各処理またはブロックに加えて、図面および／または図式における処理および／またはブロックの組み合わせが、コンピュータ処理命令に基づいて実施され得ることが当然ながら理解される。これらのコンピュータ処理命令は、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、組み込みプロセッサ、または機械プロセッサの製造に用いられる他のプログラマブルデータ処理装置に提供され得る。コンピュータデバイスまたは他のプログラマブルデータ処理装置のプロセス実行により生成された命令を装置は用いて、図に示す１つ以上の処理および／または図式に示す１つ以上のブロックにおける特定の機能を実施する。

これらのコンピュータプログラム命令は、コンピュータまたは他のプログラマブルデータ処理装置にも保存され得る。プログラマブルデータ処理装置に保存されたこの命令により、命令装置を含む製品を生成できる。命令装置は、フローチャートにおける１つ以上の処理および／または図式に示す１つ以上のブロックにおける機能として実施され得る。

コンピュータプログラム命令は、コンピュータまたは他のプログラマブルデータ処理装置にもロードされ得る。これにより、コンピュータまたは他のプログラマブル装置は、コンピュータ実施処理を通じて一連のステップを実行できる。それ故、コンピュータまたは他のプログラマブル装置が実行する命令は、フローチャートに示す１つ以上の処理および／または図式に示す１つ以上のブロックにおける機能として実施するためのステップに与えられる。

本開示は最適な例示の実施を記述したが、基本的な革新的発想を学んだ当業者は、これらの実施の他の変更および変形を実行できる。それ故、全ての請求項は、最適な例示の実施に加えて、本開示の範囲内の修正および変更を踏まえて解釈されることが望ましい。

当然ながら、当業者は、本開示の精神および範囲から逸脱することなく、本開示を修正または変更できる。したがって、本開示は、以下の請求項およびそれらの均等物の範囲内の全ての変更および変形を含むと意図される。

Claims (16)

1. コンピュータに記憶されたコンピュータプログラム命令を、前記コンピュータの処理装置が実行することによって、前記コンピュータが実行する方法であって、
   業務フローテーブル内の業務フローレコードに基づいて、業務期間に発生した業務活動のオブジェクト識別情報を決定するステップと、
   前記オブジェクト識別情報に基づいて、元の大容量オブジェクトコレクションテーブルから１つ以上のサブテーブルを生成するステップと、
   前記１つ以上のサブテーブルを、複数の業務期間区分を含む新規の大容量オブジェクトコレクションテーブルに組み込むステップと
   を含むことを特徴とする方法。
2. 指定期間に対応する業務期間情報を決定するステップと、
   前記業務期間情報に対応する、新規の大容量オブジェクトコレクションテーブル内の前記１つ以上の業務期間区分にアクセスするステップと
   をさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 前記業務活動の前記オブジェクト識別情報を決定するステップは、
   前記業務フローテーブル内の前記業務期間の業務フローレコードから全ての前記オブジェクト識別情報を抽出するステップと、
   前記抽出したオブジェクト識別情報を再処理して、当該抽出したオブジェクト識別情報が前記業務期間から得られたものか否かを検証するステップと
   を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
4. 前記元の大容量オブジェクトコレクションテーブルは、前記オブジェクト識別情報に対応する１つ以上のオブジェクトレコードを含み、各オブジェクトレコードは、前記元の大容量オブジェクトコレクションテーブル内の個々の業務期間情報および個々のオブジェクトの属性を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
5. 前記元の大容量オブジェクトコレクションテーブルは、前記オブジェクト識別情報に対応する１つ以上のオブジェクトレコードを含み、各レコードは、前記元の大容量オブジェクトコレクションテーブル内の個々の業務期間情報および個々のオブジェクトの属性を含むことを特徴とする請求項３に記載の方法。
6. 前記オブジェクト識別情報は、オブジェクト識別子（ＩＤ）およびオブジェクト名を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
7. 前記元の大容量オブジェクトコレクションテーブルは、１つ以上の商品オブジェクトを含む商品テーブル、または１つ以上のユーザオブジェクトを含むユーザテーブルのいずれかであることを特徴とする請求項１に記載の方法。
8. 前記新規の大容量オブジェクトコレクションテーブル内の各業務期間区分は、対応するハードドライブに保存されていることを特徴とする請求項１に記載の方法。
9. 前記アクセスするステップは、抽出、変換およびロード（ＥＴＬ）タスクを用いて、前記新規の大容量オブジェクトコレクションテーブル内の前記１つ以上の業務区分へアクセスすることを含み、前記方法は、
   前記ＥＴＬ処理に関連して指定された期間における前記業務期間情報を決定するステップと、
   前記新規の大容量オブジェクトコレクションテーブル内の前記業務期間情報に対応する前記１つ以上の業務期間区分にアクセスするステップと
   をさらに含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
10. 業務フローテーブル内の業務フローレコードに基づいて、業務期間に発生した業務活動のオブジェクト識別情報を決定する決定モジュールと、
    前記オブジェクト識別情報を用いて、元の大容量オブジェクトコレクションテーブルから１つ以上のサブテーブルを生成し、前記１つ以上のサブテーブルを、複数の業務期間区分を有する新規の大容量オブジェクトコレクションテーブルに組み込む生成モジュールと、
    前記新規の大容量オブジェクトコレクションテーブルにアクセスし、指定期間に対応する前記業務期間情報を決定し、前記新規の大容量オブジェクトコレクションテーブル内の前記業務期間情報に対応する前記業務期間区分の１つ以上にアクセスするアクセスモジュールと
    を備えたことを特徴とするデータウェアハウス内のデータにアクセスするための装置。
11. 前記決定モジュールは、
    前記業務フローテーブル内の前記業務フローレコードから前記オブジェクト識別情報を抽出する抽出サブモジュールと、
    前記抽出したオブジェクト識別情報を再処理して、前記オブジェクト識別情報が前記業務期間中に発生した業務活動に対応するか否かを検証する再処理サブモジュールと
    を備えることを特徴とする請求項１０に記載の装置。
12. 前記１つ以上のサブテーブル各々は、前記オブジェクト識別情報に対応する個々のオブジェクトレコードを含み、各オブジェクトレコードは、前記元の大容量オブジェクトコレクションテーブル内の個々の業務期間情報および個々のオブジェクトの属性を含むことを特徴とする請求項１０に記載の装置。
13. 前記１つ以上のサブテーブル各々は、前記オブジェクト識別情報に対応する個々のオブジェクトレコードを含み、各オブジェクトレコードは、前記元の大容量オブジェクトコレクションテーブル内の個々の業務期間情報および個々のオブジェクトの属性を含むことを特徴とする請求項１１に記載の装置。
14. 前記アクセスモジュールは、抽出、変換およびロード（ＥＴＬ）タスクに関連して指定された期間中の前記対応する業務期間情報をさらに決定することを特徴とする請求項１０に記載の装置。
15. コンピュータに記憶されたコンピュータプログラム命令を、前記コンピュータの処理装置が実行することによって、前記コンピュータが実行する方法であって、
    業務フローテーブル内の業務フローレコードに基づいて、複数の業務期間ごとに発生した業務活動のオブジェクト識別情報を決定するステップと、
    前記オブジェクト識別情報に基づいて、元の大容量オブジェクトコレクションテーブルから業務期間ごとの１つ以上のサブテーブルを生成するステップであって、各サブテーブルは、前記複数の業務期間中の個々の業務期間区分と相互に関連する、ステップと、
    アクセス要求内の業務期間情報に対応する１つ以上の業務期間区分を決定するステップと、
    前記業務期間情報に対応する前記１つ以上の業務期間区分内における少なくとも１つのサブテーブルにアクセスするステップと
    を含むことを特徴とする方法。
16. 複数の業務フローテーブルごとの業務フローレコードに基づいて、複数の期間ごとに発生した業務活動のオブジェクト識別情報を決定する決定モジュールと、
    前記オブジェクト識別情報に基づいて、元の大容量オブジェクトコレクションテーブルから１つ以上のサブテーブルを生成する生成モジュールであって、各サブテーブルは、前記複数の業務期間内の個々の業務期間区分と相互に関連する、生成モジュールと、
    前記元の大容量オブジェクトコレクションテーブルにアクセスし、指定期間に対応する業務期間情報を決定し、前記業務期間情報に対応する１つ以上の業務期間区分内の少なくとも１つのサブテーブルにアクセスするアクセスモジュールと
    を備えたことを特徴とするデータウェアハウス内のデータにアクセスするための装置。

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