JP7259973B2 - データ分析処理装置、データ分析処理方法及びデータ分析処理プログラム - Google Patents

データ分析処理装置、データ分析処理方法及びデータ分析処理プログラム Download PDF

Info

Publication number
JP7259973B2
JP7259973B2 JP2021543822A JP2021543822A JP7259973B2 JP 7259973 B2 JP7259973 B2 JP 7259973B2 JP 2021543822 A JP2021543822 A JP 2021543822A JP 2021543822 A JP2021543822 A JP 2021543822A JP 7259973 B2 JP7259973 B2 JP 7259973B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
data
olap
event
operator
operators
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.)
Active
Application number
JP2021543822A
Other languages
English (en)
Other versions
JPWO2021044497A1 (ja
Inventor
哲 八木
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.)
Nippon Telegraph and Telephone Corp
Original Assignee
Nippon Telegraph and Telephone 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 Nippon Telegraph and Telephone Corp filed Critical Nippon Telegraph and Telephone Corp
Publication of JPWO2021044497A1 publication Critical patent/JPWO2021044497A1/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP7259973B2 publication Critical patent/JP7259973B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • 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
    • 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
    • G06F16/284—Relational databases
    • G06F16/285—Clustering or classification
    • 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
    • G06F16/25—Integrating or interfacing systems involving database management systems
    • G06F16/254—Extract, transform and load [ETL] procedures, e.g. ETL data flows in data warehouses

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Description

この発明の一態様は、データ分析処理装置、データ分析処理方法及びデータ分析処理プログラムに関する。
生成消滅及び／または状態遷移により時間的及び／または空間的に変化する実世界の事象について、その実世界の事象を体現するデータを多次元キューブに写像してオンライン分析処理（Online Analytical Processing; ＯＬＡＰ）操作により分析するデータ分析処理装置が知られている。
データ分析処理装置は、例えば、非特許文献１に開示されているような手法を用いる。すなわち、
（１）データを、データの種別、特性、用途に応じて区別することなく、モノリシックな多次元データベースに蓄積し、管理する。
（２）時間次元のデータとして、事象共通の時間系を基準とする事象の存在期間を保有する。
（３）空間次元のデータとして、事象共通の座標系を基準とする事象の位置と形状を保有する。
（４）非演算子としての時点あるいは期間と、演算子と、を引数として、事象共通の時間系を基準とし、多次元キューブからそれら非演算子及び演算子に該当する時間次元のデータを選択する。
（５）非演算子としての位置と形状と、演算子と、を引数として、事象共通の座標系を基準とし、多次元キューブからそれら非演算子及び演算子に該当する空間次元のデータを選択する。
また、非特許文献２に開示された手法では、さらに、（６）多次元キューブから非演算子と演算子に該当するデータを選択する場合に、複数の多次元キューブから同一の非演算子と演算子に該当するデータを選択して、選択したデータをマージすることも提案している。
S. Rivest, Y. Bedard, and P. Marchand: Toward better support for spatial decision making: Dening the characteristics of spatial on-line analytical processing (SOLAP), Geomatica, Vol.55, No.4, pp.539-555, 2001. R. Kimball（著）、藤本、岡田、下平、伊藤、小畑（訳）: データウェアハウス・ツールキット, 5章, 16章, 日経BP社（1998）
従来のデータ分析処理装置は、データを分析できる範囲が十分ではなかった。
例えば、従来のデータ分析処理装置は、実世界の事象を体現するデータを蓄積及び管理しているが、そのデータの情報源である事象との関係や生成消滅及び／または状態遷移による時間的及び空間的変化を体現する時間次元及び空間次元のデータについては蓄積及び管理していない。従って、データの情報源である事象やその事象の状態遷移に着目してデータを分析することができない。
この発明は、上記事情に着目してなされたもので、その目的とするところは、データの情報源である事象やその事象の状態遷移に着目してデータの分析をできるようにするデータ分析処理装置、データ分析処理方法、データ分析処理プログラムを提供することにある。
上記課題を解決するために、この発明の第１の態様は、データ分析処理装置が、生成消滅及び状態遷移の少なくとも一方により時間的及び空間的の少なくとも一方に変化する実世界の事象について、前記事象を体現するデータを多次元キューブに写像してＯＬＡＰ操作により分析するデータ分析処理装置であって、前記事象を体現するデータとしての、前記生成消滅及び状態遷移の少なくとも一方による時間的、空間的変化を体現する時間次元、空間次元及び主題に依存する複数種別の固有次元のデータと、前記時間次元、空間次元及び固有次元の前記データにより識別される前記主題に依存する前記複数種別の特性を表すデータとを、それらデータの情報源である前記事象を識別するための事象の識別子と対応付けて、前記主題ごとに構築した多次元キューブに蓄積及び管理する多次元データベース管理部と、前記多次元キューブに対して前記ＯＬＡＰ操作を実行するＯＬＡＰ操作実行部と、を備えるようにしたものである。
この発明の第２の態様は、生成消滅及び状態遷移の少なくとも一方により時間的及び空間的の少なくとも一方に変化する実世界の事象について、前記事象を体現するデータを多次元キューブに写像してＯＬＡＰ操作により分析するデータ分析処理装置が実行するデータ分析処理方法であって、前記データ分析処理装置が実行することによって、前記データ分析処理装置が、前記事象を体現するデータとしての、前記生成消滅及び状態遷移の少なくとも一方による時間的、空間的変化を体現する時間次元、空間次元及び主題に依存する複数種別の固有次元のデータと、前記時間次元、空間次元及び固有次元の前記データにより識別される前記主題に依存する前記複数種別の特性を表すデータとを、それらデータの情報源である前記事象を識別するための事象の識別子と対応付けて、記憶装置に前記主題ごとに構築した多次元キューブに蓄積及び管理し、前記データ分析処理装置が、前記多次元キューブに対して前記ＯＬＡＰ操作を実行する、データ分析処理方法としたものである。
この発明の第３の態様は、コンピュータのプロセッサを、この発明の第１の態様のデータ分析処理装置として機能させるようにしたものである。
この発明の各態様によれば、生成消滅及び状態遷移の少なくとも一方による時間的、空間的変化を体現する時間次元、空間次元のデータを蓄積及び管理するとともに、時間次元、空間次元のデータを含む事象を体現するデータを、それらデータの情報源である事象を識別するための事象の識別子と対応付けて蓄積及び管理することで、データの情報源である事象やその事象の状態遷移に着目してデータの分析ができるようになるデータ分析処理装置、データ分析処理方法及びデータ分析処理プログラムを提供することができる。
図１は、本発明の第１実施形態に係るデータ分析処理装置の構成の一例を示すブロック図である。 図２は、時間次元の情報を説明するための模式図である。 図３は、空間次元の情報を説明するための模式図である。 図４は、第１実施形態に係るデータ分析処理装置をコンピュータによって実現する場合の構成の一例を示すブロック図である。 図５は、第１実施形態に係るデータ分析処理装置の動作の一例を説明するためのシーケンス図である。 図６は、図１中の多次元データベース管理部が、複数の異種データベースをモノリシックな多次元データベースとして機能させる動作の一例を説明するためのフローチャートである。 図７は、図１中のＯＬＡＰ操作実行部が、多次元キューブに対してＯＬＡＰ操作を実行する場合の動作の一例を説明するためのフローチャートである。 図８は、図７中の時間次元データ選択処理の詳細の一例を説明するためのフローチャートである。 図９は、図７中の空間次元データ選択処理の詳細の一例を説明するためのフローチャートである。 図１０は、図７中の識別子データ選択処理の詳細の一例を説明するためのフローチャートである。 図１１は、図７中のデータ分類処理の詳細の一例を説明するためのフローチャートである。 図１２は、本発明の第２実施形態に係るデータ分析処理装置の構成の一例を示すブロック図である。 図１３Ａは、第２実施形態に係るデータ分析処理装置において引継データを引数に使用しない場合の動作の一例を説明するためのシーケンス図である。 図１３Ｂは、第２実施形態に係るデータ分析処理装置において引継データを引数に使用する場合の動作の一例を説明するためのシーケンス図である。 図１４は、図１３中のＯＬＡＰ操作実行部による、引継データの使用に係わる動作の一例を説明するためのフローチャートである。 図１５は、本発明の第３実施形態に係るデータ分析処理装置の構成の一例を示すブロック図である。 図１６Ａは、第３実施形態に係るデータ分析処理装置において履歴データを利用したＯＬＡＰ操作の再実行を行わない場合の動作の一例を説明するためのシーケンス図である。 図１６Ｂは、第３実施形態に係るデータ分析処理装置において履歴データを利用したＯＬＡＰ操作の再実行を行う場合の動作の一例を説明するためのシーケンス図である。 図１７は、図１５中のＯＬＡＰ操作実行部による、履歴データの利用に係わる動作の一例を説明するためのフローチャートである。
以下、図面を参照してこの発明に係わる実施形態を説明する。
［第１実施形態］
（構成）
図１は、この発明の第１実施形態に係るデータ分析処理装置の構成の一例を示すブロック図である。
データ分析処理装置１０は、ＯＬＡＰ操作実行部１１と、多次元データベース管理部１２と、データカタログ１３と、複数の要素データベースと、を有する。要素データベースは、第１要素データベース１４１と、複数の第２要素データベース１４２と、複数の第３要素データベース１４３と、を有する。なお、以下の説明において、第１乃至第３要素データベースを区別しない場合には、単に要素データベース１４と記す。
第１要素データベース１４１は、生成消滅及び／または状態遷移により時間的及び／または空間的に変化する実世界の事象について、その事象を体現するデータとしての、生成消滅及び／または状態遷移による時間的変化と空間的変化とを体現する時間次元のデータと空間次元のデータとを蓄積する。
時間次元のデータは、当該時間次元のデータの情報源である事象を識別するための事象の識別子と時間次元の情報とを含む。時間次元の情報は、バッカス・ナウア記法（ＲＦＣ５２３４）を用いて示すと、以下の通りである：
時間次元の情報 ＝ 外観時間 ＊内実時間
外観時間 ＝ 外観時間ＩＤ 開始時刻 終了時刻
内実時間 ＝ 内実時間ＩＤ 開始時刻 終了時刻
開始時刻 ＝ 時刻
終了時刻 ＝ 時刻 ／ ”継続”。
図２は、この時間次元の情報を説明するための模式図である。なお、同図では、３個の事象を同じ参照符号「Ｐ」で示しているが、それぞれ個別の事象である。
外観時間ＡＴは、事象Ｐの生成消滅による時間的変化を表現したものであり、事象Ｐの生成から消滅までの存続期間を表している。この外観時間ＡＴは、全ての事象Ｐに共通の時点ｔ０を原点とする絶対的な時間系を基準としている。
内実時間ＴＴは、事象Ｐの状態遷移による時間的変化を表現したものであり、事象Ｐのある状態から別の状態へ遷移するまでの状態維持期間を表している。この内実時間ＴＴは、その事象Ｐの外観時間ＡＴの開始時点（ｔ１，ｔ２，ｔ３，等）を原点とする相対的な時間系を基準としている。
また、空間次元のデータは、当該空間次元のデータの情報源である事象を識別するための事象の識別子と、その事象の時間次元のデータを識別するための時間次元の識別子と、空間次元の情報と、を含む。空間次元の情報は、バッカス・ナウア記法（ＲＦＣ５２３４）を用いて示すと、以下の通りである：
空間次元の情報 ＝ ［幾何形状］（（地理学的空間 工学的空間） ／ 地理学的空間 ／ 工学的空間）
幾何形状 ＝ 点 ／ 線 ／ 面 ／ ポリゴン ／ 住所構造
地理学的空間 ＝ 幾何形状の重心位置
工学的空間 ＝ ［幾何形状の重心］ 構造
構造 ＝ 事象間の関係 事象の識別子。
図３は、この空間次元の情報を説明するための模式図である。
地理学的空間ＧＳ（図３では簡略化のため事象Ｐ１の地理学的空間ＧＳのみを示している）は、事象Ｐの生成消滅による空間的変化を表現したものであり、事象Ｐの形状と位置を表している。この地理学的空間ＧＳは、全ての事象Ｐに共通の単一の位置を原点Ｏとするグローバルな座標系（ｘ，ｙ，ｚ）を基準とする絶対空間である。
工学的空間は、事象Ｐの状態遷移による空間的変化を表現したものである。この工学的空間は、その事象Ｐ（図３では代表して事象Ｐ２を示している）が属する事象集合ＰＧに共通の単一の位置を原点（ｏ２）とするローカルな座標系（ｘ２，ｙ２，ｚ２）を基準とする相対空間である。工学的空間は、事象集合ＰＧにおける事象Ｐの幾何形状と位置を表す工学的空間ＥＳｆと、事象集合ＰＧにおける事象Ｐ間の関係である構造を表す工学的空間ＥＳｓと、を含む。
複数の第２要素データベース１４２は、主題に依存する複数種別ごとに構成され、それぞれ、複数の固有次元のデータを蓄積する。複数の固有次元のデータは、主題ごとに蓄積される。各固有次元のデータは、当該固有次元のデータの情報源である事象を識別するための事象の識別子と、その事象の時間次元のデータを識別するための時間次元の識別子と、主題に依存する種別の固有次元の情報と、を含む。
複数の第３要素データベース１４３は、主題に依存する複数種別ごとに構成され、それぞれ、時間次元のデータ、空間次元のデータ及び固有次元のデータにより識別される、複数種別の特性を表す事象の特性のデータを蓄積する。複数種別の特性を表す事象の特性のデータは、主題ごとに蓄積される。各事象の特性のデータは、当該事象の特性のデータの情報源である事象を識別するための事象の識別子と、その事象の時間次元のデータを識別するための時間次元の識別子と、その事象の空間次元のデータを識別するための空間次元の識別子と、その事象の固有次元のデータを識別するための固有次元のデータの識別子と、主題に依存する複数種別の特性を表す事象の特性の情報と、を含む。
なお、要素データベース１４へのデータの登録手法については、本発明では問わない。どのような手法を用いても、上記のようなデータが要素データベース１４に登録されさえすれば良い。
ＯＬＡＰ操作実行部１１は、クライアント２０から送信されてきたＯＬＡＰ操作と引数とを受信し、それらに従って多次元データベース管理部１２に多次元データの操作を指示する。そして、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、多次元データベース管理部１２から操作結果を受けて、クライアント２０にその操作結果を送信する。
多次元データベース管理部１２は、ＯＬＡＰ操作実行部１１からの多次元データの操作指示に対し、データカタログ１３を参照して操作対象の要素データベース１４を特定し、要素データベース１４を操作する。そして、多次元データベース管理部１２は、その操作結果をＯＬＡＰ操作実行部１１に返却する。
このように、多次元データベース管理部１２は、事象を体現するデータとしての、生成消滅及び／または状態遷移による時間的、空間的変化を体現する時間次元、空間次元及び主題に依存する複数種別の固有次元のデータと、その時間次元、空間次元及び固有次元のデータにより識別される主題に依存する複数種別の特性を表すデータとを、それらデータの情報源である事象を識別するための事象の識別子と対応付けて、主題ごとに構築した多次元キューブに蓄積及び管理する。すなわち、多次元データベース管理部１２は、データの種別、特性及び用途に応じて、事象を体現するデータを、複数の異種データベースである第１乃至第３要素データベース１４１、１４２及び１４３に分散して蓄積する。そして、多次元データベース管理部１２は、それら複数の異種データベースをデータカタログ１３を用いて管理する。こうすることにより、多次元データベース管理部１２は、多次元キューブをモノリシックな多次元データベースとして機能させることができる。
図４は、第１実施形態に係るデータ分析処理装置１０をコンピュータによって実現する場合の構成の一例を、図１に示した構成と関連付けて示すブロック図である。
データ分析処理装置１０は、例えばサーバコンピュータ等からなり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のハードウェアプロセッサ１０１を有する。そして、このハードウェアプロセッサ１０１に対し、プログラムメモリ１０２、データメモリ１０３、及び通信インタフェース１０４を、バス１０５を介して接続したものとなっている。
プログラムメモリ１０２は、記憶媒体として、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）等の随時書込み及び読出しが可能な不揮発性メモリと、ＲＯＭ（Read Only Memory）等の不揮発性メモリとを組み合わせて使用したものである。このプログラムメモリ１０２には、ハードウェアプロセッサ１０１をＯＬＡＰ操作実行部１１及び多次元データベース管理部１２として機能させるためのデータ分析処理プログラムが格納されている。すなわち、このプログラムメモリ１０２に格納されたデータ分析処理プログラムを、ハードウェアプロセッサ１０１に実行させることにより、ソフトウェアによる処理機能部として、ＯＬＡＰ操作実行部１１及び多次元データベース管理部１２が実現されることができる。
なお、ＯＬＡＰ操作実行部１１及び多次元データベース管理部１２は、ハードウェアプロセッサ１０１の代わりに、あるいはそれに加えて、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（field-programmable gate array）などの集積回路を含む、他の多様な形式で、実現されても良い。
データメモリ１０３は、記憶媒体として、例えば、ＨＤＤまたはＳＳＤ等の随時書込み及び読出しが可能な不揮発性メモリと、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の揮発性メモリとを組み合わせて使用したストレージであり、各種処理を行う過程で取得及び作成されたデータを記憶するために用いられる。データメモリ１０３の記憶領域は、データカタログ１３と要素データベース１４とを備えることができる。
通信インタフェース１０４は、ＬＡＮ（Local Area Network）やインターネット等のネットワークＮＥＴに接続するための通信装置を含む。ハードウェアプロセッサ１０１は、この通信インタフェース１０４により、ネットワークＮＥＴを介して、クライアント２０から送信されてくるＯＬＡＰ操作と引数とを受信すること、及び、クライアント２０に操作結果を送信することができる。
なお、データ分析処理プログラムは、プログラムメモリ１０２に予め記憶されていなくても良い。データ分析処理プログラムは、非一時的なコンピュータ可読媒体に記録して、あるいは、ネットワークを通して、データ分析処理装置１０に提供されることも可能である。こうして提供されたデータ分析処理プログラムは、プログラムメモリ１０２に格納されることができる。あるいは、提供されたデータ分析処理プログラムは、ストレージであるデータメモリ１０３に格納されて、必要に応じてハードウェアプロセッサ１０１で実行されることで、ハードウェアプロセッサ１０１がＯＬＡＰ操作実行部１１及び多次元データベース管理部１２として機能することも可能である。
（動作）
次に、以上のように構成されたデータ分析処理装置１０の処理動作を説明する。
まず、データ分析処理装置１０の動作の概略を説明する。図５は、第１実施形態に係るデータ分析処理装置１０の動作の一例を説明するためのシーケンス図である。
ＯＬＡＰ操作実行部１１は、クライアント２０から、ＯＬＡＰ操作と引数を受信すると、そのＯＬＡＰ操作と引数とに基づく多次元データの操作を、多次元データベース管理部１２に指示する。
多次元データベース管理部１２は、この多次元データの操作の指示に応じて、データカタログ１３を参照して操作対象の要素データベース１４を特定し、要素データベース１４を操作する。そして、多次元データベース管理部１２は、ＯＬＡＰ操作実行部１１に、その多次元データの操作の操作結果を返却する。
ＯＬＡＰ操作実行部１１は、図５に破線で囲って「ＬＯＯＰ」として示すように、上記の受信したＯＬＡＰ操作の内容に応じて、上記多次元データベース管理部１２への指示を繰り返す。
そして、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、ＯＬＡＰ操作の内容に対応する最終的な操作結果が取得できた段階で、そのＯＬＡＰ操作の操作結果を、クライアント２０に返却する。
次に、多次元データベース管理部１２の動作の詳細を説明する。図６は、多次元データベース管理部１２が、複数の異種データベースをモノリシックな多次元データベースとして機能させる動作の一例を説明するためのフローチャートである。
多次元データベース管理部１２は、ＯＬＡＰ操作実行部１１から多次元データの操作指示の受信待ちとなっている（ステップＳ１２１）。そして、それを受信すると、多次元データベース管理部１２は、操作するべきデータをキーとしてデータカタログ１３を検索して、操作するべきデータが格納されている要素データベース１４、要素データベース１４へのアクセス方法、及び、操作結果の解釈方法を取得する（ステップＳ１２２）。
そして、多次元データベース管理部１２は、取得した要素データベース１４に対し、取得したアクセス方法でアクセスして、当該要素データベース１４を操作する（ステップＳ１２３）。これにより要素データベース１４から操作結果を受信すると、多次元データベース管理部１２は、その操作結果を、取得した解釈方法で変換する（ステップＳ１２４）。例えば、操作結果がデータであった場合は、多次元データベース管理部１２は、解釈方法に従って、データ様式を変換する。操作結果がステータスであった場合は、多次元データベース管理部１２は、解釈方法に従って、ステータスの表現を変換する。
そして、多次元データベース管理部１２は、この変換した操作結果を、ＯＬＡＰ操作実行部１１に返却する（ステップＳ１２５）。
次に、ＯＬＡＰ操作実行部１１の動作の詳細を説明する。図７は、ＯＬＡＰ操作実行部が、クライアント２０からＯＬＡＰ操作と引数とを受信した後の、多次元キューブに対してＯＬＡＰ操作を実行する場合の動作の一例を説明するためのフローチャートである。
ＯＬＡＰ操作実行部１１は、まず、受信したＯＬＡＰ操作が、多次元キューブの時間次元のデータに対するデータの選択処理であるか否かを判断する（ステップＳ１１１）。そうであれば、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、時間次元データ選択処理を実行する（ステップＳ１１２）。この時間次元データ選択処理の詳細については後述する。
上記ステップＳ１１１において時間次元のデータに対するデータの選択処理ではないと判断した場合、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、受信したＯＬＡＰ操作が、多次元キューブの空間次元のデータに対するデータの選択処理であるか否かを判断する（ステップＳ１１３）。そうであれば、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、空間次元データ選択処理を実行する（ステップＳ１１４）。この空間次元データ選択処理の詳細についても後述する。
上記ステップＳ１１３において空間次元のデータに対するデータの選択処理ではないと判断した場合、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、受信したＯＬＡＰ操作が、多次元キューブの事象の識別子に対するデータの選択処理であるか否かを判断する（ステップＳ１１５）。そうであれば、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、識別子データ選択処理を実行する（ステップＳ１１６）。この識別子データ選択処理の詳細についても後述する。
上記ステップＳ１１５において事象の識別子に対するデータの選択処理ではないと判断した場合、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、受信したＯＬＡＰ操作が、多次元キューブのデータに対するデータの分類処理であるか否かを判断する（ステップＳ１１７）。そうであれば、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、データ分類処理を実行する（ステップＳ１１８）。このデータ分類処理の詳細についても後述する。
上記ステップＳ１１１においてデータの分類処理でもないと判断した場合、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、受信したＯＬＡＰ操作に応じたその他の処理を実行する（ステップＳ１１９）。このその他の処理については説明を省略する。
図８は、上記ステップＳ１１２で実行される時間次元データ選択処理の詳細の一例を説明するためのフローチャートである。
多次元キューブの時間次元のデータを非演算子としてデータを選択するＯＬＡＰ操作では、引数は、一組の、非演算子としての時点あるいは期間と、演算子とを含む。ＯＬＡＰ操作実行部１１は、この演算子の基準が、絶対的な時間系であるのか相対的な時間系であるのかを判断する（ステップＳ１１２１）。
絶対的な時間系を基準とする演算子であると判断した場合は、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、多次元キューブの外観時間あるいは絶対的な時間系に変換した内実時間に対して、一組の非演算子と演算子とを適用する（ステップＳ１１２２）。そして、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、それら適用する非演算子と演算子を引数として、データ選択操作を多次元データベース管理部１２に指示する（ステップＳ１１２３）。なお、一組の非演算子と演算子が複数の非演算子と演算子で構成される場合は、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、それらを論理演算子で結合して、引数とする。
このデータ選択操作の指示を受けた多次元データベース管理部１２は、上述したようにデータカタログ１３を参照して操作対象の要素データベース１４である第１要素データベース１４１を特定し、その特定した第１要素データベース１４１からデータを選択することとなる。そして、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、多次元データベース管理部１２から返却されてくる操作結果である、選択されたデータを受け取る（ステップＳ１１２４）。
上記ステップＳ１１２１において相対的な時間系を基準とする演算子であると判断した場合は、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、多次元キューブの内実時間に対して、一組の非演算子と演算子とを適用する（ステップＳ１１２５）。その後、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、それら適用する非演算子と演算子を引数として、データ選択操作を多次元データベース管理部１２に指示する（ステップＳ１１２３）。なお、一組の非演算子と演算子が複数の非演算子と演算子で構成される場合は、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、それらを論理演算子で結合して、引数とする。そして、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、このデータ選択操作の指示を受けた多次元データベース管理部１２から返却されてくる操作結果である、選択されたデータを受け取る（ステップＳ１１２４）。
図９は、上記ステップＳ１１４で実行される空間次元データ選択処理の詳細の一例を説明するためのフローチャートである。
多次元キューブの空間次元のデータを非演算子としてデータを選択するＯＬＡＰ操作では、引数は、一組の、非演算子としての位置及び形状と、演算子とを含む。ＯＬＡＰ操作実行部１１は、この演算子の基準が、グローバルな座標系であるのかローカルな座標系であるのかを判断する（ステップＳ１１４１）。
グローバルな座標系を基準とする演算子であると判断した場合は、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、多次元キューブの絶対空間あるいはグローバルな座標系に変換した相対空間に対して、一組の非演算子と演算子とを適用する（ステップＳ１１４２）。そして、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、それら適用する非演算子と演算子を引数として、データ選択操作を多次元データベース管理部１２に指示する（ステップＳ１１４３）。なお、一組の非演算子と演算子が複数の非演算子と演算子で構成される場合は、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、それらを論理演算子で結合して、引数とする。
このデータ選択操作の指示を受けた多次元データベース管理部１２は、上述したようにデータカタログ１３を参照して操作対象の要素データベース１４である第１要素データベース１４１を特定し、その特定した第１要素データベース１４１からデータを選択することとなる。そして、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、多次元データベース管理部１２から返却されてくる操作結果である、選択されたデータを受け取る（ステップＳ１１４４）。
上記ステップＳ１１４１においてローカルな座標系を基準とする演算子であると判断した場合は、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、多次元キューブの相対空間に対して、一組の非演算子と演算子とを適用する（ステップＳ１１４５）。その後、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、それら適用する非演算子と演算子を引数として、データ選択操作を多次元データベース管理部１２に指示する（ステップＳ１１４３）。なお、一組の非演算子と演算子が複数の非演算子と演算子で構成される場合は、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、それらを論理演算子で結合して、引数とする。そして、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、このデータ選択操作の指示を受けた多次元データベース管理部１２から返却されてくる操作結果である、選択されたデータを受け取る（ステップＳ１１４４）。
図１０は、上記ステップＳ１１６で実行される識別子データ選択処理の詳細の一例を説明するためのフローチャートである。
多次元キューブのデータと対応付けられた、データの情報源である事象の識別子を非演算子としてデータを選択するＯＬＡＰ操作では、引数は、一組の、非演算子としてのデータの情報源である事象の識別子の集合と、演算子とを含む。ＯＬＡＰ操作実行部１１は、この多次元キューブのデータと対応付けられたデータの情報源である事象の識別子に対して、一組の非演算子と演算子を適用する（ステップＳ１１６１）。そして、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、それら適用する非演算子と演算子を引数として、データ選択操作を多次元データベース管理部１２に指示する（ステップＳ１１６２）。なお、一組の非演算子と演算子が複数の非演算子と演算子で構成される場合は、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、それらを論理演算子で結合して、引数とする。
このデータ選択操作の指示を受けた多次元データベース管理部１２は、上述したようにデータカタログ１３を参照して操作対象の要素データベース１４を特定し、その特定した要素データベース１４からデータを選択することとなる。そして、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、多次元データベース管理部１２から返却されてくる操作結果である、選択されたデータを受け取る（ステップＳ１１６３）。
図１１は、上記ステップＳ１１８で実行されるデータ分類処理の詳細の一例を説明するためのフローチャートである。
多次元キューブのデータを非演算子としてデータを分類するＯＬＡＰ操作では、引数は、複数組の非演算子と、演算子と、演算方法とを含む。ＯＬＡＰ操作実行部１１は、この演算方法が個別であるのか全体であるのかを判断する（ステップＳ１１８１）。なお、一組の非演算子と演算子が複数の非演算子と演算子で構成される場合は、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、それらを論理演算子で結合して、引数とする。
演算方法が全体であると判断した場合は、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、データの情報源である事象の識別子と対応する多次元キューブのデータ及び非演算子のデータに対して、データの情報源である事象ごとにデータをグループ分けせずに、各組の非演算子と演算子に該当するデータを選択することで、データ全体を分類する、データ分類操作を多次元データベース管理部１２に指示する（ステップＳ１１８２）。
このデータ分類操作の指示を受けた多次元データベース管理部１２は、上述したようにデータカタログ１３を参照して操作対象の要素データベース１４を特定し、その特定した要素データベースから、各組の非演算子と演算子に該当するデータを選択することとなる。そして、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、多次元データベース管理部１２から返却されてくるデータ分類結果を受け取る（ステップＳ１１８３）。
上記ステップＳ１１８１において演算方法が個別であると判断した場合は、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、データの情報源である事象の識別子と対応する多次元キューブのデータ及び非演算子のデータに対して、データの情報源である事象ごとにデータをグループ分けする、グループ分け操作を多次元データベース管理部１２に指示する（ステップＳ１１８４）。
このグループ分け操作の指示を受けた多次元データベース管理部１２は、上述したようにデータカタログ１３を参照して操作対象の要素データベース１４を特定し、その特定した要素データベースからデータをグループ分けすることとなる。そして、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、多次元データベース管理部１２から返却されてくる操作結果である、グループ分け結果を受け取る（ステップＳ１１８５）。
ＯＬＡＰ操作実行部１１は、この受け取ったグループ分け結果に基づいて、グループごとに各組の非演算子と演算子に該当するデータを選択することで、データを分類する、データ分類操作を多次元データベース管理部１２に指示する（ステップＳ１１８６）。
このグループごとのデータ分類操作の指示を受けた多次元データベース管理部１２は、上述したようにデータカタログ１３を参照して操作対象の要素データベース１４を特定し、その特定した要素データベースから、各組の非演算子と演算子に該当するデータを選択することとなる。そして、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、多次元データベース管理部１２から返却されてくるデータ分類結果を受け取る（ステップＳ１１８３）。
（効果）
第１実施形態に係るデータ分析処理装置１０は、生成消滅及び／または状態遷移による時間的及び空間的変化を体現する時間次元及び空間次元のデータを蓄積及び管理するとともに、時間次元、空間次元のデータを含む事象を体現するデータを、それらデータの情報源である事象を識別するための識別子と対応付けて蓄積及び管理し、多次元キューブに対してＯＬＡＰ操作を実行するようにしている。このように、時間次元及び空間次元のデータを、データの情報源である事象を識別するための識別子と対応付けて蓄積及び管理することで、データの情報源である事象に基づいてデータを選択することができる。よって、データの情報源である事象やその事象の状態遷移に着目してデータを分析することが可能となる。
また、第１実施形態によれば、データを、データの種別、特性、用途に応じて複数の異種データベースである要素データベース１４に分散して蓄積し、データカタログ１３を用いて管理することにより、複数の要素データベース１４をモノリシックな多次元データベースとして機能させるようにしている。このように、データをデータの種別、特性、用途に応じて蓄積及び管理することにより、多種多様な種別のデータを分析対象にすることが可能となる。
また、第１実施形態によれば、開始時点から終了時点までの存続期間を有するとともにこの存続期間中に少なくとも１つの状態を取る、事象を体現する時間次元のデータとして、事象を含む全ての事象に共通の単一の時点を原点とする絶対的な時間系を基準として、事象の存続期間を表す外観時間と、ある事象の外観時間の開始時点を原点とする相対的な時間系を基準として、その事象がある状態から別の状態へ遷移するまでの状態維持期間をそれぞれ表す少なくとも１つの内実時間と、を保有するようにしている。さらに、一組の非演算子としての時点あるいは期間と演算子とを引数として、一組の非演算子と演算子が複数の非演算子と演算子で構成される場合は論理演算子で結合し、多次元キューブから非演算子と演算子に該当する時間次元のデータを選択する場合に、絶対的な時間系を基準とする演算子の場合は、外観時間あるいは絶対的な時間系に変換した内実時間に対して非演算子と演算子を適用し、相対的な時間系を基準とする演算子の場合は、内実時間に対して非演算子と演算子を適用して、非演算子と演算子に該当するデータを選択するようにしている。よって、事象の状態遷移による時間的な変化を表現する、ある事象の外観時間の開始時点を原点とする相対的な時間系を基準とする、その事象の各状態の状態維持期間を保持し、事象の状態遷移による時間的な変化を表現する、事象の各状態の状態維持期間と相対的な時間系に基づいてデータを選択することができる。すなわち、事象が生成したときの時点を原点とすることで、何れの事象を情報源とするデータに対しても任意の非演算子と演算子を皆一様に適用してデータを選択できるために、事象の状態遷移に着目してデータを分析することが可能となる。
また、第１実施形態によれば、空間次元のデータとして、全ての事象に共通の単一の位置を原点とするグローバルな座標系を基準として、事象の位置と形状を表す絶対空間と、事象が属する事象集合に共通の単一の位置を原点とするローカルな座標系を基準として、その事象が属する事象集合における事象の位置と形状を表す相対空間とを、保有するようにしている。さらに、一組の非演算子としての位置と形状と演算子とを引数として、一組の非演算子と演算子が複数の非演算子と演算子で構成される場合は論理演算子で結合し、多次元キューブから非演算子と演算子に該当する空間次元のデータを選択する場合に、グローバルな座標系を基準とする演算子の場合は、絶対空間あるいはグローバルな座標系に変換した相対空間に対して非演算子と演算子を適用し、ローカルな座標系を基準とする演算子の場合は、相対空間に対して非演算子と演算子を適用して、非演算子と演算子に該当するデータを選択するようにしている。よって、事象の状態遷移による空間的な変化を表現する、ある事象が属する事象集合に共通の単一の位置を原点とするローカルな座標系を基準する、その事象が属する事象集合における事象の位置と形状とを保持し、事象の状態遷移による空間的な変化を表現する、事象が属する事象集合における事象の位置と形状とローカルな座標系に基づいてデータを選択することができる。すなわち、事象が生成したときの位置・形状を原点とすることで、何れの事象を情報源とするデータに対しても任意の非演算子と演算子を皆一様に適用してデータを選択できるために、事象の状態遷移に着目してデータを分析することが可能となる。
また、第１実施形態によれば、一組の非演算子としての事象の識別子の集合と演算子とを引数として、一組の非演算子と演算子が複数の非演算子と演算子で構成される場合は論理演算子で結合し、多次元キューブから非演算子と演算子に該当するデータを選択する場合に、データと対応付けられた事象の識別子に対して非演算子と演算子を適用して、非演算子と演算子に該当するデータを選択するようにしている。このように、データを、データの情報源である事象の識別子と対応付けて蓄積及び管理することで、データの情報源である事象に基づいてデータを選択することができる。よって、データの情報源である事象に着目してデータを分析することが可能となる。
また、第１実施形態によれば、複数組の非演算子と演算子と演算方法とを引数として、一組の非演算子と演算子が複数の非演算子と演算子で構成される場合は論理演算子で結合し、多次元キューブから各組の非演算子と演算子に該当するデータを選択することでデータを分類する場合に、演算方法が個別の場合は、情報源である事象の識別子と対応付けられたデータに対して、データの情報源である事象ごとにデータをグループ分けしてからグループごとにデータを分類することで、データの情報源である事象ごとにデータを分類するようにしている。また、演算方法が全体の場合は、情報源である事象の識別子と対応付けられたデータに対して、データの情報源である事象ごとにデータをグループ分けせずに分類することで、データ全体を分類するようにしている。このように、データを、データの情報源である事象の識別子と対応付けて蓄積及び管理することで、データの情報源である事象に基づいてデータを選択したり、データの情報源である事象ごとにデータを分類したりすることができる。よって、データの情報源である事象に着目してデータを分析することが可能となる。
［第２実施形態］
（構成）
図１２は、本発明の第２実施形態に係るデータ分析処理装置の構成の一例を示すブロック図である。第１実施形態と対応する構成については、第１実施形態と同様の符号を付すことで、その説明を省略する。
第２実施形態に係るデータ分析処理装置１０は、第１実施形態の構成に加えて、ＯＬＡＰ操作連携部１５と引継データ１６とを備える。
ＯＬＡＰ操作連携部１５は、ある主題の多次元キューブに対して実行したＯＬＡＰ操作の引数あるいは結果を引継データ１６として記録する。ＯＬＡＰ操作実行部１１は、このＯＬＡＰ操作連携部１５から取得した引継データ１６として記録した引数あるいは結果を、他の主題に対して実行するＯＬＡＰ操作の引数として利用することができる。
第２実施形態に係るデータ分析処理装置１０をコンピュータによって実現する場合の構成は、図４に示した第１実施形態のそれと同様である。但し、プログラムメモリ１０２またはデータメモリ１０３に記憶されるデータ分析処理プログラムは、ハードウェアプロセッサ１０１をＯＬＡＰ操作連携部１５として機能させる命令コードを含む。また、データメモリ１０３の記憶領域は、引継データ１６を備える。
（動作）
図１３Ａ及び図１３Ｂは、それぞれ、第２実施形態に係るデータ分析処理装置１０の動作の一例を説明するためのシーケンス図である。図１３Ａは、引継データ１６をＯＬＡＰ操作の引数に使用しない場合を示し、図１３Ｂは、引継データ１６をＯＬＡＰ操作の引数に使用する場合を示している。なお、これらの図において、簡略化のため、データカタログ１３及び要素データベース１４は省略している。
引継データ１６をＯＬＡＰ操作の引数に使用しない場合には、図１３Ａに示すように、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、クライアント２０から、ＯＬＡＰ操作と引数を受信すると、そのＯＬＡＰ操作と引数をＯＬＡＰ操作連携部１５に送信する。ＯＬＡＰ操作連携部１５は、受信したＯＬＡＰ操作と引数を対応付けて、引継データ１６として記録する。
その後、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、第１実施形態で説明したように、クライアント２０から受信したＯＬＡＰ操作と引数とに基づく多次元データの操作を、多次元データベース管理部１２に指示する。
多次元データベース管理部１２は、この多次元データの操作の指示に応じて、データカタログ１３を参照して操作対象の要素データベース１４を特定し、要素データベース１４を操作する。そして、多次元データベース管理部１２は、ＯＬＡＰ操作実行部１１に、その多次元データの操作の操作結果を返却する。ＯＬＡＰ操作実行部１１は、上記の受信したＯＬＡＰ操作の内容に応じて、上記多次元データベース管理部１２への指示を繰り返す。
そして、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、ＯＬＡＰ操作の内容に対応する最終的な操作結果が取得できた段階で、ＯＬＡＰ操作連携部１５に、その取得したＯＬＡＰ操作の操作結果を送信する。ＯＬＡＰ操作連携部１５は、引継データ１６として記録している上記クライアント２０からのＯＬＡＰ操作と引数と組になるようにして、受信したＯＬＡＰ操作の操作結果を、引継データ１６として記録する。このように、引継データ１６として、ある主題の多次元キューブに対するＯＬＡＰ操作の引数として指定した非演算子、演算子及び演算方法が記録されると共に、そのＯＬＡＰ操作の結果として得られた次元のデータ、データの情報源である事象の識別子が記録されることができる。
その後、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、そのＯＬＡＰ操作の操作結果を、クライアント２０に返却する。
このように、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、引継データ１６を使用しない場合であっても、クライアント２０からのＯＬＡＰ操作及び引数と、それによる多次元データベースの操作結果とを、引継データ１６として記録する。
そして、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、このようにして記録した引継データ１６を利用することができる。すなわち、引継データ１６をＯＬＡＰ操作の引数に使用する場合には、図１３Ｂに示すように、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、クライアント２０から、ＯＬＡＰ操作と引数を受信すると、そのＯＬＡＰ操作と引数をＯＬＡＰ操作連携部１５に送信する。ＯＬＡＰ操作連携部１５は、受信したＯＬＡＰ操作と引数を対応付けて、引継データ１６として記録する。
その後、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、クライアント２０からのＯＬＡＰ操作と引数において、記録されている引継データ１６も引数として使用することが指定されていた場合は、ＯＬＡＰ操作連携部１５から、その指定された事前に記録されている引継データ１６を取得する。
そして、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、クライアント２０から受信したＯＬＡＰ操作及び引数と、この引継データ１６から取得した引数とに基づく多次元データの操作を、多次元データベース管理部１２に指示する。多次元データベース管理部１２は、データカタログ１３を参照して操作対象の要素データベース１４を特定し、要素データベース１４を操作する。そして、多次元データベース管理部１２は、ＯＬＡＰ操作実行部１１に多次元データの操作の操作結果を返却する。ＯＬＡＰ操作実行部１１は、ＯＬＡＰ操作の内容に応じて、さらに多次元データの操作を指示することで、処理を繰り返すことができる。
そして、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、ＯＬＡＰ操作の内容に対応する最終的な操作結果が取得できた段階で、ＯＬＡＰ操作連携部１５に、その取得したＯＬＡＰ操作の操作結果を送信する。ＯＬＡＰ操作連携部１５は、引継データ１６として記録している上記クライアント２０からのＯＬＡＰ操作と引数と組になるようにして、受信したＯＬＡＰ操作の操作結果を、引継データ１６として記録する。
その後、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、そのＯＬＡＰ操作の操作結果を、クライアント２０に返却する。
図１４は、ＯＬＡＰ操作実行部１１による、引継データ１６の使用に係わる動作の一例を説明するためのフローチャートである。
ＯＬＡＰ操作実行部１１は、クライアント２０からのＯＬＡＰ操作と引数において、記録されている引継データ１６も引数として使用することが指定されているか否かを判断する（ステップＳ１１１０）。引継データ１６を使用することを指定されていないと判断した場合、すなわち、図１３Ａに示したような場合には、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、第１実施形態で説明したような、クライアント２０からＯＬＡＰ操作と引数とに従った、多次元キューブに対するＯＬＡＰ操作を実行することとなる。
上記ステップＳ１１１０において引継データ１６も引数として使用することが指定されていると判断した場合、すなわち、図１３Ｂに示したような場合には、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、さらに、次のような判断を行う。すなわち、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、記録されている引継データ１６のうち、ＯＬＡＰ操作の引数として指定されていた非演算子、演算子及び演算方法を引数として使用することが指定されているのか、ＯＬＡＰ操作の操作結果として得られた次元のデータあるいはデータの情報源である事象の識別子を引数として使用することが指定されているのかを判断する（ステップＳ１１１１）。
ＯＬＡＰ操作の引数として指定されていた非演算子、演算子及び演算方法を引数として使用することが指定されていると判断した場合は、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、ＯＬＡＰ操作連携部１５から引継データ１６、すなわち、ＯＬＡＰ操作の引数として指定されていた非演算子、演算子及び演算方法を取得する（ステップＳ１１１２）。そして、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、クライアント２０からのＯＬＡＰ操作及び引数と、この引継データ１６（ＯＬＡＰ操作の引数として指定されていた非演算子、演算子、演算方法）とから、多次元データベース管理部１２に指示する多次元データの操作を組み立てる（ステップＳ１１１３）。その後は、その組み立てた多次元データの操作を多次元データベース管理部１２に指示することで、多次元キューブに対するＯＬＡＰ操作を実行していくことになる。
上記ステップＳ１１１１においてＯＬＡＰ操作の操作結果として得られた次元のデータあるいはデータの情報源である事象の識別子を引数として使用することが指定されていると判断した場合は、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、ＯＬＡＰ操作連携部１５から引継データ１６、すなわち、ＯＬＡＰ操作の操作結果として得られた次元のデータあるいはデータの情報源である事象の識別子を取得する（ステップＳ１１１４）。そして、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、クライアント２０からのＯＬＡＰ操作及び引数と、この引継データ１６（ＯＬＡＰ操作の操作結果として得られた次元のデータあるいはデータの情報源である事象の識別子）とから、多次元データベース管理部１２に指示する多次元データの操作を組み立てる（ステップＳ１１１５）。その後は、その組み立てた多次元データの操作を多次元データベース管理部１２に指示することで、多次元キューブに対するＯＬＡＰ操作を実行していくことになる。
（効果）
第２実施形態に係るデータ分析処理装置１０は、第１実施形態の効果に加えて、以下の効果を有する。
第２実施形態に係るデータ分析処理装置１０は、ある主題の多次元キューブに対して実行したＯＬＡＰ操作の引数あるいは結果を引継データ１６として記録し、それらを他の主題の多次元キューブに対して実行するＯＬＡＰ操作の引数として選択的に利用するようにしている。これにより、第２実施形態によれば、多次元キューブに対するＯＬＡＰ操作を連携し、多次元キューブを関連付けて分析することが可能となる。
ここで、ある主題の多次元キューブに対して実行したＯＬＡＰ操作の引数は、ある主題の多次元キューブに対するＯＬＡＰ操作の引数として指定した非演算子、演算子及び演算方法を含むことができる。また、ある主題の多次元キューブに対して実行したＯＬＡＰ操作の結果は、ある主題の多次元キューブに対するＯＬＡＰ操作の結果として得られた次元のデータ、データの情報源である事象の識別子を含むことができる。
［第３実施形態］
（構成）
図１５は、本発明の第３実施形態に係るデータ分析処理装置の構成の一例を示すブロック図である。第２実施形態と対応する構成については、第２実施形態と同様の符号を付すことで、その説明を省略する。
第３実施形態に係るデータ分析処理装置１０は、第２実施形態の構成に加えて、ＯＬＡＰ操作管理部１７と履歴データ１８とを備える。
ＯＬＡＰ操作管理部１７は、多次元キューブに対するＯＬＡＰ操作を履歴データ１８として記録する。ＯＬＡＰ操作実行部１１は、ＯＬＡＰ操作を任意に再実行するための部品として、このＯＬＡＰ操作管理部１７から取得した履歴データ１８を利用することができる。
第３実施形態に係るデータ分析処理装置１０をコンピュータによって実現する場合の構成は、図４に示した第１実施形態のそれと同様である。但し、プログラムメモリ１０２またはデータメモリ１０３に記憶されるデータ分析処理プログラムは、ハードウェアプロセッサ１０１をＯＬＡＰ操作管理部１７として機能させる命令コードを含む。また、データメモリ１０３の記憶領域は、履歴データ１８を備える。
（動作）
図１６Ａ及び図１６Ｂは、それぞれ、第３実施形態に係るデータ分析処理装置１０の動作の一例を説明するためのシーケンス図である。図１６Ａは、履歴データ１８を利用したＯＬＡＰ操作の再実行を行わない場合を示し、図１６Ｂは、履歴データ１８を利用したＯＬＡＰ操作の再実行を行う場合を示している。なお、これらの図において、簡略化のため、クライアント２０、データカタログ１３及び要素データベース１４は省略している。
履歴データ１８を利用したＯＬＡＰ操作の再実行を行わない場合には、図１６Ａに示すように、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、クライアント２０から、ＯＬＡＰ操作と引数を受信すると、そのＯＬＡＰ操作と引数をＯＬＡＰ操作管理部１７に送信する。ＯＬＡＰ操作管理部１７は、受信したＯＬＡＰ操作と引数を対応付けて、履歴データ１８として記録する。
また、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、クライアント２０からのＯＬＡＰ操作と引数をＯＬＡＰ操作連携部１５に送信する。ＯＬＡＰ操作連携部１５は、受信したＯＬＡＰ操作と引数とを対応付けて、引継データ１６として記録する。
その後、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、第２実施形態で説明したように、クライアント２０からのＯＬＡＰ操作と引数において、記録されている引継データ１６も引数として使用することが指定されていない場合には、クライアント２０から受信したＯＬＡＰ操作と引数とに基づく多次元データの操作を、多次元データベース管理部１２に指示する。また、記録されている引継データ１６も引数として使用することが指定されていた場合には、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、ＯＬＡＰ操作連携部１５から引継データ１６を取得して、クライアント２０から受信したＯＬＡＰ操作及び引数と、この引継データ１６から取得した引数とに基づく多次元データの操作を、多次元データベース管理部１２に指示する。つまり、図１６Ａに破線で囲って「ＯＰＴ」として示すように、引継データ１６の使用はオプションである。
多次元データベース管理部１２は、データカタログ１３を参照して操作対象の要素データベース１４を特定し、要素データベース１４を操作する。そして、多次元データベース管理部１２は、ＯＬＡＰ操作実行部１１に多次元データの操作の操作結果を返却する。ＯＬＡＰ操作実行部１１は、ＯＬＡＰ操作の内容に応じて、さらに多次元データの操作を指示することで、処理を繰り返すことができる。
そして、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、ＯＬＡＰ操作の内容に対応する最終的な操作結果が取得できた段階で、ＯＬＡＰ操作連携部１５に、その取得したＯＬＡＰ操作の操作結果を送信する。ＯＬＡＰ操作連携部１５は、引継データ１６として記録している上記クライアント２０からのＯＬＡＰ操作と引数と組になるようにして、受信したＯＬＡＰ操作の操作結果を、引継データ１６として記録する。
その後、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、そのＯＬＡＰ操作の操作結果を、クライアント２０に返却する。
このように、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、履歴データ１８を利用したＯＬＡＰ操作の再実行を行わない場合であっても、クライアント２０からのＯＬＡＰ操作及び引数を、履歴データ１８として記録する。
そして、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、このようにして記録した履歴データ１８を利用することができる。すなわち、履歴データ１８を利用したＯＬＡＰ操作の再実行を行う場合には、図１６Ｂに示すように、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、クライアント２０から、ＯＬＡＰ操作と引数を受信すると、そのＯＬＡＰ操作と引数をＯＬＡＰ操作管理部１７に送信する。ＯＬＡＰ操作管理部１７は、受信したＯＬＡＰ操作と引数を対応付けて、履歴データ１８として記録する。
その後、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、クライアント２０からのＯＬＡＰ操作と引数において、記録されている履歴データ１８を利用いてＯＬＡＰ操作を再実行することが指定されていた場合は、ＯＬＡＰ操作管理部１７から、その指定された事前に記録されている履歴データ１８を取得する。
そして、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、クライアント２０から受信したＯＬＡＰ操作及び引数と、この取得した履歴データ１８として記録されているＯＬＡＰ操作と引数とを、ＯＬＡＰ操作連携部１５に送信する。ＯＬＡＰ操作連携部１５は、受信したＯＬＡＰ操作と引数とを対応付けて、引継データ１６として記録する。
その後、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、クライアント２０からのＯＬＡＰ操作と引数において、記録されている引継データ１６も引数として使用することが指定されていない場合には、クライアント２０から受信したＯＬＡＰ操作及び引数と、取得した履歴データ１８とに基づく多次元データの操作を、多次元データベース管理部１２に指示する。
また、図１６Ｂに「ＯＰＴ」として示すように、記録されている引継データ１６も引数として使用することが指定されていた場合には、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、ＯＬＡＰ操作連携部１５から引継データ１６を取得する。そして、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、クライアント２０から受信したＯＬＡＰ操作及び引数と、この引継データ１６から取得した引数と、取得した履歴データ１８と、に基づく多次元データの操作を、多次元データベース管理部１２に指示する。
なお、クライアント２０からのＯＬＡＰ操作と引数において、記録されている引継データ１６も引数として使用することが指定されていない場合であっても、取得した事前に記録された履歴データ１８において、引継データ１６も引数として使用することが指定されている場合もあり得る。そのような場合には、結果的に、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、引継データ１６を取得して、クライアント２０から受信したＯＬＡＰ操作及び引数と、引継データ１６から取得した引数と、履歴データ１８と、に基づく多次元データの操作を、多次元データベース管理部１２に指示することとなる。
そして、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、クライアント２０から受信したＯＬＡＰ操作及び引数と、この引継データ１６から取得した引数とに基づく多次元データの操作を、多次元データベース管理部１２に指示する。多次元データベース管理部１２は、データカタログ１３を参照して操作対象の要素データベース１４を特定し、要素データベース１４を操作する。そして、多次元データベース管理部１２は、ＯＬＡＰ操作実行部１１に多次元データの操作の操作結果を返却する。ＯＬＡＰ操作実行部１１は、ＯＬＡＰ操作の内容に応じて、さらに多次元データの操作を指示することで、処理を繰り返すことができる。
そして、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、ＯＬＡＰ操作の内容に対応する最終的な操作結果が取得できた段階で、ＯＬＡＰ操作連携部１５に、その取得したＯＬＡＰ操作の操作結果を送信する。ＯＬＡＰ操作連携部１５は、引継データ１６として記録している上記クライアント２０からのＯＬＡＰ操作と引数と組になるようにして、受信したＯＬＡＰ操作の操作結果を、引継データ１６として記録する。
また、履歴データ１８として記録されているＯＬＡＰ操作が、多次元データの操作を複数行うものである場合もあり得る。そのような場合には、図１６Ｂに破線で囲って「ＬＯＯＰ」として示すように、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、引継データ１６の記録からの動作を繰り返す。
そして、全てのＯＬＡＰ操作に対する操作結果が得られたならば、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、それらのＯＬＡＰ操作の操作結果を、クライアント２０に返却する。
図１７は、ＯＬＡＰ操作実行部１１による、履歴データ１８の使用に係わる動作の一例を説明するためのフローチャートである。
ＯＬＡＰ操作実行部１１は、クライアント２０からのＯＬＡＰ操作と引数において、記録されている履歴データ１８を利用したＯＬＡＰ操作の再実行を行うことが指定されているか否かを判断する（ステップＳ１１２０）。履歴データ１８を利用したＯＬＡＰ操作の再実行を行うことが指定されていないと判断した場合、すなわち、図１６Ａに示したような場合には、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、第２実施形態で説明したような、クライアント２０からＯＬＡＰ操作及び引数と引継データ１６として記録されている引数とに従った、多次元キューブに対するＯＬＡＰ操作を実行することとなる。
上記ステップＳ１１２０において引継データ１６を利用したＯＬＡＰ操作の再実行を行うことが指定されていると判断した場合、すなわち、図１６Ｂに示したような場合には、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、ＯＬＡＰ操作管理部１７から履歴データ１８、すなわち、ＯＬＡＰ操作とＯＬＡＰ操作の引数として指定されていた非演算子、演算子及び演算方法を取得する（ステップＳ１１２１）。そして、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、クライアント２０からのＯＬＡＰ操作及び引数と、この履歴データ１８（ＯＬＡＰ操作とＯＬＡＰ操作の引数として指定されていた非演算子、演算子、演算方法）とから、多次元データベース管理部１２に指示する多次元データの操作を組み立てる（ステップＳ１１２２）。その後は、その組み立てた多次元データの操作を多次元データベース管理部１２に指示することで、多次元キューブに対するＯＬＡＰ操作を実行していくことになる。
（効果）
第３実施形態に係るデータ分析処理装置１０は、第１及び第２実施形態の効果に加えて、以下の効果を有する。
第３実施形態に係るデータ分析処理装置１０は、多次元キューブに対するＯＬＡＰ操作を履歴データ１８として記録し、この記録したＯＬＡＰ操作を部品として、ＯＬＡＰ操作実行部１１に任意に再実行させるようにしている。これにより、分析工程の巻き戻しと再試行（トライ＆エラー）、比較及び／または評価、再利用などにより、分析作業を支援することが可能となる。また、分析工程の自動実行により、データを実時間で分析することが可能となる。
なお、この発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではない。
例えば、ＯＬＡＰ操作実行部１１は、例えば図５に示すように、全てのＯＬＡＰ操作に対する操作結果を纏めてクライアント２０に返却するものとしているが、各ＯＬＡＰ操作が終了する度に、その操作結果をクライアント２０に返却するようにしても良い。
また、第３実施形態の構成において、ＯＬＡＰ操作連携部１５及び引継データ１６を省略しても良い。
要するにこの発明は、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除しても良い。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合わせても良い。
１０…データ分析処理装置
１１…ＯＬＡＰ操作実行部
１２…多次元データベース管理部
１３…データカタログ
１４…要素データベース
１５…ＯＬＡＰ操作連携部
１６…引継データ
１７…ＯＬＡＰ操作管理部
１８…履歴データ
２０…クライアント
１０１…ハードウェアプロセッサ
１０２…プログラムメモリ
１０３…データメモリ
１０４…通信インタフェース
１０５…バス
１４１…第１要素データベース
１４２…第２要素データベース
１４３…第３要素データベース
ＡＴ…外観時間
ＥＳｆ，ＥＳｓ…工学的空間
ＧＳ…地理学的空間
ＮＥＴ…ネットワーク
Ｐ，Ｐ１，Ｐ２…事象
ＰＧ…事象集合
ＴＴ…内実時間

Claims (13)

  1. 生成消滅及び状態遷移の少なくとも一方により時間的及び空間的の少なくとも一方に変化する実世界の事象について、前記事象を体現するデータを多次元キューブに写像してオンライン分析処理（ＯＬＡＰ）操作により分析するデータ分析処理装置であって、
    前記事象を体現するデータとしての、前記生成消滅及び状態遷移の少なくとも一方による時間的、空間的変化を体現する時間次元、空間次元及び主題に依存する複数種別の固有次元のデータと、前記時間次元、空間次元及び固有次元の前記データにより識別される前記主題に依存する前記複数種別の特性を表すデータとを、それらデータの情報源である前記事象を識別するための事象の識別子と対応付けて、前記主題ごとに構築した多次元キューブに蓄積及び管理する多次元データベース管理部と、
    前記多次元キューブに対して前記ＯＬＡＰ操作を実行するＯＬＡＰ操作実行部と、
    を備える、データ分析処理装置。
  2. 前記多次元データベース管理部は、
    データの種別、特性及び用途に応じて、前記事象を体現するデータを複数の異種データベースに分散して蓄積し、
    前記複数の異種データベースをデータカタログを用いて管理する、
    ことにより、前記多次元キューブをモノリシックな多次元データベースとして機能させる、請求項１に記載のデータ分析処理装置。
  3. 前記多次元データベース管理部は、開始時点から終了時点までの存続期間を有するとともに前記存続期間中に少なくとも１つの状態を取る前記事象を体現する前記時間次元のデータとして、
    前記事象を含む全ての事象に共通の単一の時点を原点とする絶対的な時間系を基準として前記事象の前記存続期間を表す外観時間と、
    前記外観時間の開始時点を原点とする相対的な時間系を基準として前記事象がある状態から別の状態へ遷移するまでの状態維持期間をそれぞれ表す少なくとも１つの内実時間と、
    を保有する、請求項１に記載のデータ分析処理装置。
  4. 前記ＯＬＡＰ操作実行部は、非演算子として時点あるいは期間を用いるとき、
    演算子が前記絶対的な時間系を基準とする演算子である場合は、前記外観時間あるいは前記絶対的な時間系に変換した前記内実時間に対して、前記非演算子と前記演算子を適用して、前記非演算子と前記演算子に該当するデータを選択し、
    前記演算子が前記相対的な時間系を基準とする演算子である場合は、前記内実時間に対して、前記非演算子と前記演算子を適用して、前記非演算子と前記演算子に該当するデータを選択する、請求項３に記載のデータ分析処理装置。
  5. 前記多次元データベース管理部は、前記空間次元のデータのそれぞれとして、
    全ての事象に共通の単一の位置を原点とするグローバルな座標系を基準として前記事象の位置と形状を表す絶対空間と、
    前記事象が属する事象集合に共通の単一の位置を原点とするローカルな座標系を基準として、前記事象集合における前記事象の位置と形状を表す相対空間と、
    を保有する、請求項１に記載のデータ分析処理装置。
  6. 前記ＯＬＡＰ操作実行部は、非演算子として位置と形状を用いるとき、
    演算子が前記グローバルな座標系を基準とする演算子である場合は、前記絶対空間あるいは前記グローバルな座標系に変換した前記相対空間に対して、前記非演算子と前記演算子を適用して、前記非演算子と前記演算子に該当するデータを選択し、
    前記演算子が前記ローカルな座標系を基準とする演算子である場合は、前記相対空間に対して、前記非演算子と前記演算子を適用して、前記非演算子と前記演算子に該当するデータを選択する、請求項５に記載のデータ分析処理装置。
  7. 前記ＯＬＡＰ操作実行部は、非演算子としての前記事象の識別子の集合と演算子とを引数として用いて、前記多次元キューブから前記非演算子と前記演算子に該当するデータを選択するＯＬＡＰ操作を実行するとき、前記事象の識別子に対して、前記非演算子と前記演算子を適用して、前記非演算子と前記演算子に該当するデータを選択する、請求項１に記載のデータ分析処理装置。
  8. 前記ＯＬＡＰ操作実行部は、複数組の非演算子及び演算子と、演算方法と、を引数として用いて、前記多次元キューブから各組の前記非演算子と前記演算子に該当するデータを選択することで前記データを分類するＯＬＡＰ操作を実行するとき、
    前記演算方法が個別の場合は、前記事象の識別子と対応付けられた前記データに対して、前記事象ごとに前記データをグループ分けしてから、前記グループごとに前記データを分類することで、前記事象ごとに前記データを分類し、
    前記演算方法が全体の場合は、前記事象の識別子に対応付けられた前記データに対して、前記事象ごとに前記データをグループ分けせずに分類することで、前記データ全体を分類する、請求項１、４、６または７に記載のデータ分析処理装置。
  9. ある主題の多次元キューブに対して実行した前記ＯＬＡＰ操作の引数を記録し、この記録した前記引数を、他の主題に対して実行するＯＬＡＰ操作の引数として利用するＯＬＡＰ操作連携部をさらに備え、
    前記ＯＬＡＰ操作連携部は、
    ある主題の多次元キューブに対する前記ＯＬＡＰ操作の引数として指定した非演算子、演算子及び演算方法を記録し、
    それらを、他の主題の多次元キューブに対するＯＬＡＰ操作の引数である前記非演算子、演算子及び演算方法として選択的に利用する、請求項１、４、６、７または８に記載のデータ分析処理装置。
  10. ある主題の多次元キューブに対して実行した前記ＯＬＡＰ操作の結果を記録し、この記録した前記結果を、他の主題に対して実行するＯＬＡＰ操作の引数として利用するＯＬＡＰ操作連携部をさらに備え、
    前記ＯＬＡＰ操作連携部は、
    ある主題の多次元キューブに対する前記ＯＬＡＰ操作の結果として得られた次元のデータと、そのデータに対応付けられた前記事象の識別子とを記録し、
    それらを、他の主題の多次元キューブに対するＯＬＡＰ操作の引数である非演算子として選択的に利用する、請求項１、４、６、７または８に記載のデータ分析処理装置。
  11. ある主題の多次元キューブに対して実行した前記ＯＬＡＰ操作を記録し、前記ＯＬＡＰ操作実行部に、前記記録したＯＬＡＰ操作を部品として任意に再実行させるＯＬＡＰ操作管理部をさらに備える、請求項１、４、６、７、８、９または１０に記載のデータ分析処理装置。
  12. 生成消滅及び状態遷移の少なくとも一方により時間的及び空間的の少なくとも一方に変化する実世界の事象について、前記事象を体現するデータを多次元キューブに写像してオンライン分析処理（ＯＬＡＰ）操作により分析するデータ分析処理装置が実行するデータ分析処理方法であって、
    前記データ分析処理装置が実行することによって、
    前記データ分析処理装置が、前記事象を体現するデータとしての、前記生成消滅及び状態遷移の少なくとも一方による時間的、空間的変化を体現する時間次元、空間次元及び主題に依存する複数種別の固有次元のデータと、前記時間次元、空間次元及び固有次元の前記データにより識別される前記主題に依存する前記複数種別の特性を表すデータとを、それらデータの情報源である前記事象を識別するための事象の識別子と対応付けて、記憶装置に前記主題ごとに構築した多次元キューブに蓄積及び管理し、
    前記データ分析処理装置が、前記多次元キューブに対して前記ＯＬＡＰ操作を実行する、
    データ分析処理方法。
  13. コンピュータのプロセッサを、請求項１乃至１１の何れかに記載のデータ分析処理装置として機能させる、データ分析処理プログラム。
JP2021543822A 2019-09-02 2019-09-02 データ分析処理装置、データ分析処理方法及びデータ分析処理プログラム Active JP7259973B2 (ja)

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2019/034475 WO2021044497A1 (ja) 2019-09-02 2019-09-02 データ分析処理装置、データ分析処理方法及びデータ分析処理プログラム

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JPWO2021044497A1 JPWO2021044497A1 (ja) 2021-03-11
JP7259973B2 true JP7259973B2 (ja) 2023-04-18

Family

ID=74852344

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2021543822A Active JP7259973B2 (ja) 2019-09-02 2019-09-02 データ分析処理装置、データ分析処理方法及びデータ分析処理プログラム

Country Status (3)

Country Link
US (1) US11899690B2 (ja)
JP (1) JP7259973B2 (ja)
WO (1) WO2021044497A1 (ja)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPWO2023281699A1 (ja) * 2021-07-08 2023-01-12
WO2023073806A1 (ja) * 2021-10-26 2023-05-04 日本電信電話株式会社 データ分析処理装置、データ分析処理方法、およびプログラム

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009129031A (ja) 2007-11-20 2009-06-11 Osaka Univ 多次元データ分析方法、多次元データ分析装置、及びプログラム
JP2011054156A (ja) 2009-08-31 2011-03-17 Accenture Global Services Gmbh 適応分析多次元処理システム
JP2018136963A (ja) 2014-11-19 2018-08-30 株式会社インフォメックス データ検索装置、データ検索方法、データ検索プログラム、及び記録媒体

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CA2519021A1 (en) * 2005-09-13 2007-03-13 Cognos Incorporated System and method of providing date, arithmetic, and other functions for olap sources
US8838623B2 (en) * 2006-06-22 2014-09-16 International Business Machines Corporation System and method for locking context of sets of members in crosstabs
US9411874B2 (en) * 2012-06-14 2016-08-09 Melaleuca, Inc. Simplified interaction with complex database

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009129031A (ja) 2007-11-20 2009-06-11 Osaka Univ 多次元データ分析方法、多次元データ分析装置、及びプログラム
JP2011054156A (ja) 2009-08-31 2011-03-17 Accenture Global Services Gmbh 適応分析多次元処理システム
JP2018136963A (ja) 2014-11-19 2018-08-30 株式会社インフォメックス データ検索装置、データ検索方法、データ検索プログラム、及び記録媒体

Also Published As

Publication number Publication date
WO2021044497A1 (ja) 2021-03-11
JPWO2021044497A1 (ja) 2021-03-11
US20220284043A1 (en) 2022-09-08
US11899690B2 (en) 2024-02-13

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107239335B (zh) 分布式系统的作业调度系统及方法
US10769147B2 (en) Batch data query method and apparatus
CN108694195B (zh) 一种分布式数据仓库的管理方法及系统
US20140358977A1 (en) Management of Intermediate Data Spills during the Shuffle Phase of a Map-Reduce Job
US20210086354A1 (en) Process understanding for robotic process automation (rpa) using sequence extraction
CN113767388A (zh) 用于工作流分析和设计任务优化的技术
CN110928772A (zh) 一种测试方法及装置
JP7259973B2 (ja) データ分析処理装置、データ分析処理方法及びデータ分析処理プログラム
TW201512864A (zh) 平行樹狀型預測
KR101535813B1 (ko) 복합 이벤트 처리를 위한 이벤트 구성 규칙의 동적 업데이트를 위한 시스템 및 방법
CA2567947A1 (en) Layout generation method, information processing device, and program
JP4588295B2 (ja) シーケンス解析方法およびシーケンス解析装置
CN108133059A (zh) 含大规模低功率集群的异构数据库系统中联接的有效下推
JP2016100006A (ja) パフォーマンス試験のためのベンチマーク・アプリケーションを生成する方法および装置
JPWO2018143441A1 (ja) 情報処理システム及び情報処理方法
US9292405B2 (en) HANA based multiple scenario simulation enabling automated decision making for complex business processes
CN113641651A (zh) 一种业务数据管理方法、系统及计算机存储介质
JP5206268B2 (ja) ルール作成プログラム、ルール作成方法及びルール作成装置
JP6744272B2 (ja) 移行管理装置及び移行管理方法
KR20100022171A (ko) 스레드 지향 로깅 시스템에서 로그 저장 방법 및 장치
US20200210406A1 (en) Method and device for restoring missing operational data
KR101722643B1 (ko) Rdd 관리 방법, rdd 관리 장치 및 rdd 관리 프로그램을 저장하는 저장매체
KR20160047239A (ko) 혼합 워크로드 처리 환경에서 효율적인 데이터 저장을 위한 컬럼 그룹 선택방법 및 장치
US20130325365A1 (en) Buildable part pairs in an unconfigured product structure
KR101638048B1 (ko) 맵리듀스를 이용한 sql 질의처리방법

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20220105

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20221004

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20221109

RD02 Notification of acceptance of power of attorney

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7422

Effective date: 20230104

RD04 Notification of resignation of power of attorney

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7424

Effective date: 20230208

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: 20230307

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20230320

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7259973

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150