JPH052610A - リレーシヨナルデータベースにおける集約演算処理方式 - Google Patents
リレーシヨナルデータベースにおける集約演算処理方式Info
- Publication number
- JPH052610A JPH052610A JP3179061A JP17906191A JPH052610A JP H052610 A JPH052610 A JP H052610A JP 3179061 A JP3179061 A JP 3179061A JP 17906191 A JP17906191 A JP 17906191A JP H052610 A JPH052610 A JP H052610A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 リレーショナルデータベースにおける最大
値、最小値、合計値等を求める集約演算処理を高速に行
なうことを目的とする。 【構成】 主処理装置１と、この主処理装置１によって
制御される複数の副処理装置１ａ〜１ｄと、これら各副
処理装置１ａ〜１ｄに接続された複数の副ディスク装置
２ａ〜２ｄとを備え、リレーショナルデータベースにお
けるリレーションをレコード単位で副ディスク装置２ａ
〜２ｄに分割して格納し、集約演算されるリレーション
３ａ〜３ｄの集約演算対象フィールド５ａ〜５ｄを各副
ディスク装置２ａ〜２ｄから抽出して、集約演算を各副
処理装置１ａ〜１ｄで並列に行ない、これらの集約演算
結果レコード８ａ〜８ｄを主処理装置１によって抽出
し、その抽出された演算結果データを集約演算して集約
演算最終結果レコード９を得るよう構成されている。 【効果】 集約演算処理を並列に行なうことにより、リ
レーションのサイズが大きくなっても集約演算処理を高
速に行なうことができる。
値、最小値、合計値等を求める集約演算処理を高速に行
なうことを目的とする。 【構成】 主処理装置１と、この主処理装置１によって
制御される複数の副処理装置１ａ〜１ｄと、これら各副
処理装置１ａ〜１ｄに接続された複数の副ディスク装置
２ａ〜２ｄとを備え、リレーショナルデータベースにお
けるリレーションをレコード単位で副ディスク装置２ａ
〜２ｄに分割して格納し、集約演算されるリレーション
３ａ〜３ｄの集約演算対象フィールド５ａ〜５ｄを各副
ディスク装置２ａ〜２ｄから抽出して、集約演算を各副
処理装置１ａ〜１ｄで並列に行ない、これらの集約演算
結果レコード８ａ〜８ｄを主処理装置１によって抽出
し、その抽出された演算結果データを集約演算して集約
演算最終結果レコード９を得るよう構成されている。 【効果】 集約演算処理を並列に行なうことにより、リ
レーションのサイズが大きくなっても集約演算処理を高
速に行なうことができる。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は、複数のレコード毎の
データを複数のフィールド毎に表形式で配列したリレー
ショナルデータベースから、集約演算対象フィールドの
データを抽出して、最大値、最小値、合計値等を求める
集約演算を行なうリレーショナルデータベースにおける
集約演算処理方式に関するものである。
データを複数のフィールド毎に表形式で配列したリレー
ショナルデータベースから、集約演算対象フィールドの
データを抽出して、最大値、最小値、合計値等を求める
集約演算を行なうリレーショナルデータベースにおける
集約演算処理方式に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】図４は、例えばサイエンス社発行、ＫＮ
ＵＴＨ著、「ＴＨＥ ＡＲＴ ＯＦＣＯＭＰＵＴＥＲ
ＰＲＯＧＲＡＭＭＩＮＧ １」広瀬健訳「基本算法／基
礎概念」（９４ページ９行目〜１０２ページ２行目）な
どで説明されている、従来の集約演算処理のうち最大値
を求める処理方式をリレーショナルデータベースについ
て示した概略構成図で、図において、１は計算機本体、
２は計算機本体１に接続されたディスク装置、３はディ
スク装置２に格納されたリレーショナルデータベースを
構成するリレーションと呼ばれる表（以下単にリレーシ
ョンという）、４はこのリレーション３の横列を形成す
る各従業員毎のレコード、５、６はリレーション３の縦
列を形成するフィールドで、５は集約演算の対象となる
給与等のデータからなる集約演算対象フィールド、６は
従業員名等のそれ以外のフィールド、７はリレーション
３から計算機本体１に抽出された集約演算対象フィール
ド５からなるテーブル、８は集約演算対象フィールド５
に対して計算機本体１において集約演算処理を行なった
結果として得られたレコードである。
ＵＴＨ著、「ＴＨＥ ＡＲＴ ＯＦＣＯＭＰＵＴＥＲ
ＰＲＯＧＲＡＭＭＩＮＧ １」広瀬健訳「基本算法／基
礎概念」（９４ページ９行目〜１０２ページ２行目）な
どで説明されている、従来の集約演算処理のうち最大値
を求める処理方式をリレーショナルデータベースについ
て示した概略構成図で、図において、１は計算機本体、
２は計算機本体１に接続されたディスク装置、３はディ
スク装置２に格納されたリレーショナルデータベースを
構成するリレーションと呼ばれる表（以下単にリレーシ
ョンという）、４はこのリレーション３の横列を形成す
る各従業員毎のレコード、５、６はリレーション３の縦
列を形成するフィールドで、５は集約演算の対象となる
給与等のデータからなる集約演算対象フィールド、６は
従業員名等のそれ以外のフィールド、７はリレーション
３から計算機本体１に抽出された集約演算対象フィール
ド５からなるテーブル、８は集約演算対象フィールド５
に対して計算機本体１において集約演算処理を行なった
結果として得られたレコードである。
【０００３】このようなリレーショナルデータベースに
おいては、すべてのデータはリレーションと呼ばれる表
の形で管理される。各リレーション３は属性情報が記述
されている複数個のフィールド５、６によって構成され
る。集約演算処理は、あるリレーションのあるフィール
ドに対して集約演算を行なって結果のレコード８を得る
ものである。
おいては、すべてのデータはリレーションと呼ばれる表
の形で管理される。各リレーション３は属性情報が記述
されている複数個のフィールド５、６によって構成され
る。集約演算処理は、あるリレーションのあるフィール
ドに対して集約演算を行なって結果のレコード８を得る
ものである。
【０００４】以下、この従来例の具体的処理動作につい
て図４および図５のフローチャートに基づいて説明す
る。この例示におけるリレーション３は従業員リレーシ
ョンであって、「従業員氏名」フィールド６と「給与」
フィールド５などからなっている。このリレーション３
から一番高い給与の値を得ようとする場合、「給与」フ
ィールド５が集約演算対象フィールドとなる。まず、ス
テップ５１で計算機本体１によりディスク装置２から集
約演算対象フィールドである「給与」フィールド５が抽
出され、計算機本体１内にこのフィールド５からなるテ
ーブル７が得られる。次に、ステップ５２で計算機本体
１によるテーブル７のフィールド５内のデータから最大
値を選出する集約演算が行なわれ演算結果レコード８が
得られる。
て図４および図５のフローチャートに基づいて説明す
る。この例示におけるリレーション３は従業員リレーシ
ョンであって、「従業員氏名」フィールド６と「給与」
フィールド５などからなっている。このリレーション３
から一番高い給与の値を得ようとする場合、「給与」フ
ィールド５が集約演算対象フィールドとなる。まず、ス
テップ５１で計算機本体１によりディスク装置２から集
約演算対象フィールドである「給与」フィールド５が抽
出され、計算機本体１内にこのフィールド５からなるテ
ーブル７が得られる。次に、ステップ５２で計算機本体
１によるテーブル７のフィールド５内のデータから最大
値を選出する集約演算が行なわれ演算結果レコード８が
得られる。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】従来のリレーショナル
データベースにおける集約演算処理方式では、上述のよ
うに１つの処理装置によって実行されるため、集約演算
の対象となるリレーションのサイズが大きくなると演算
処理を高速に行なうことが困難であるという問題点があ
った。
データベースにおける集約演算処理方式では、上述のよ
うに１つの処理装置によって実行されるため、集約演算
の対象となるリレーションのサイズが大きくなると演算
処理を高速に行なうことが困難であるという問題点があ
った。
【０００６】この発明は上記のような問題点を解消する
ためになされたもので、集約演算されるリレーションの
サイズが大きくなってもリレーショナルデータベースに
おける集約演算処理を高速に行なうことができる集約演
算処理方式を得ることを目的とする。
ためになされたもので、集約演算されるリレーションの
サイズが大きくなってもリレーショナルデータベースに
おける集約演算処理を高速に行なうことができる集約演
算処理方式を得ることを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】この発明に係るリレーシ
ヨナルデータベースにおける集約演算処理方式は、リレ
ーショナルデータベースにおけるリレーションがレコー
ド単位で複数に分割されて格納される複数の副記憶手段
と、これら各副記憶手段に格納されたリレーションから
集約演算対象フィールドのデータを抽出して、並列して
集約演算を行なう複数の副処理手段と、これら各副処理
手段による演算結果を抽出してさらに集約演算を行なう
主処理手段とを備えたものである。
ヨナルデータベースにおける集約演算処理方式は、リレ
ーショナルデータベースにおけるリレーションがレコー
ド単位で複数に分割されて格納される複数の副記憶手段
と、これら各副記憶手段に格納されたリレーションから
集約演算対象フィールドのデータを抽出して、並列して
集約演算を行なう複数の副処理手段と、これら各副処理
手段による演算結果を抽出してさらに集約演算を行なう
主処理手段とを備えたものである。
【０００８】
【作用】リレーショナルデータベースにおける各リレー
ションはレコード単位で各副記憶手段に分割して格納さ
れ、これら各副記憶手段から各リレーションの集約演算
対象フィールドがそれぞれ各副処理手段によって抽出さ
れ、それぞれのフィールドでの集約演算が並列に実行さ
れ、それらの演算結果が主処理手段によって抽出され
て、その抽出された演算結果データから集約演算されて
最終の集約演算結果が得られる。
ションはレコード単位で各副記憶手段に分割して格納さ
れ、これら各副記憶手段から各リレーションの集約演算
対象フィールドがそれぞれ各副処理手段によって抽出さ
れ、それぞれのフィールドでの集約演算が並列に実行さ
れ、それらの演算結果が主処理手段によって抽出され
て、その抽出された演算結果データから集約演算されて
最終の集約演算結果が得られる。
【０００９】
【実施例】以下この発明の一実施例を図によって説明す
る。図１はこの発明の一実施例を示す概略構成図、図２
及び図３はその動作を示すフローチャートである。図に
おいて、１は主処理手段である計算機からなる主処理装
置、１ａ〜１ｄは主処理装置１によって制御される副処
理手段である計算機からなる副処理装置、２は主記憶手
段である主ディスク装置、２ａ〜２ｄは副処理装置１ａ
〜１ｄに接続された副記憶手段である副ディスク装置、
３ａ〜３ｄは、リレーショナルデータベースを構成する
リレーション３を複数のレコード単位で分割してそれぞ
れ副ディスク装置２ａ〜２ｄに格納されたリレーショ
ン、５ａ〜５ｄはそれぞれリレーション３ａ〜３ｄの集
約演算対象フィールド（ＦＡ）、６ａ〜６ｄはリレーシ
ョン３ａ〜３ｄのその他のフィールド（ＦＢ）、７ａ〜
７ｄはリレーション３ａ〜３ｄから副処理装置１ａ〜１
ｄに抽出された集約演算対象フィーリド５ａ〜５ｄから
なるテーブル、８ａ〜８ｂはテーブル７ａ〜７ｂの集約
演算対象フィールド５ａ〜５ｂに対して副処理装置１ａ
〜１ｄにおいて集約演算処理を行なった結果として得ら
れたレコード、９は副処理装置１ａ〜１ｄから主処理装
置１に転送されたレコード８ａ〜８ｄに対して主処理装
置１において集約演算処理を行ない最終結果として得ら
れたレコードである。
る。図１はこの発明の一実施例を示す概略構成図、図２
及び図３はその動作を示すフローチャートである。図に
おいて、１は主処理手段である計算機からなる主処理装
置、１ａ〜１ｄは主処理装置１によって制御される副処
理手段である計算機からなる副処理装置、２は主記憶手
段である主ディスク装置、２ａ〜２ｄは副処理装置１ａ
〜１ｄに接続された副記憶手段である副ディスク装置、
３ａ〜３ｄは、リレーショナルデータベースを構成する
リレーション３を複数のレコード単位で分割してそれぞ
れ副ディスク装置２ａ〜２ｄに格納されたリレーショ
ン、５ａ〜５ｄはそれぞれリレーション３ａ〜３ｄの集
約演算対象フィールド（ＦＡ）、６ａ〜６ｄはリレーシ
ョン３ａ〜３ｄのその他のフィールド（ＦＢ）、７ａ〜
７ｄはリレーション３ａ〜３ｄから副処理装置１ａ〜１
ｄに抽出された集約演算対象フィーリド５ａ〜５ｄから
なるテーブル、８ａ〜８ｂはテーブル７ａ〜７ｂの集約
演算対象フィールド５ａ〜５ｂに対して副処理装置１ａ
〜１ｄにおいて集約演算処理を行なった結果として得ら
れたレコード、９は副処理装置１ａ〜１ｄから主処理装
置１に転送されたレコード８ａ〜８ｄに対して主処理装
置１において集約演算処理を行ない最終結果として得ら
れたレコードである。
【００１０】即ちこの実施例では、リレーショナルデー
タベースを構成するリレーション３をレコード単位で複
数のリレーション３ａ〜３ｄに分割してそれぞれ各副デ
ィスク装置２ａ〜２ｄに格納し、これらのリレーション
３ａ〜３ｄの集約演算対象フィールド５ａ〜５ｂを並列
して各副ディスク装置２ａ〜２ｄから副処理装置１ａ〜
１ｄに抽出してテーブル７ａ〜７ｂを作成して、ここ
で、これらテーブル７ａ〜７ｂ内のデータの集約演算を
並列して行ない、そして、これらの各副処理装置１ａ〜
１ｄでの演算結果レコード８ａ〜８ｄを主処理装置１に
転送して、ここでこれら演算結果レコード８ａ〜８ｄ内
のデータの集約演算を行ない集約演算最終結果のレコー
ド９を得ようとするのである。
タベースを構成するリレーション３をレコード単位で複
数のリレーション３ａ〜３ｄに分割してそれぞれ各副デ
ィスク装置２ａ〜２ｄに格納し、これらのリレーション
３ａ〜３ｄの集約演算対象フィールド５ａ〜５ｂを並列
して各副ディスク装置２ａ〜２ｄから副処理装置１ａ〜
１ｄに抽出してテーブル７ａ〜７ｂを作成して、ここ
で、これらテーブル７ａ〜７ｂ内のデータの集約演算を
並列して行ない、そして、これらの各副処理装置１ａ〜
１ｄでの演算結果レコード８ａ〜８ｄを主処理装置１に
転送して、ここでこれら演算結果レコード８ａ〜８ｄ内
のデータの集約演算を行ない集約演算最終結果のレコー
ド９を得ようとするのである。
【００１１】以下、この実施例の具体的処理動作につい
て図２、図３のフローチャートに基づいて説明する。図
２は主処理装置１における集約演算処理を、図３は各副
処理装置１ａ〜１ｄにおける集約演算処理をそれぞれ示
している。まず、ステップ２１で主処理装置１により各
副処理装置１ａ〜１ｄに処理を開始するようにという指
示が出され、ステップ２２で各副処理装置１ａ〜１ｄか
らの演算結果の転送を待つ。
て図２、図３のフローチャートに基づいて説明する。図
２は主処理装置１における集約演算処理を、図３は各副
処理装置１ａ〜１ｄにおける集約演算処理をそれぞれ示
している。まず、ステップ２１で主処理装置１により各
副処理装置１ａ〜１ｄに処理を開始するようにという指
示が出され、ステップ２２で各副処理装置１ａ〜１ｄか
らの演算結果の転送を待つ。
【００１２】各副処理装置１ａ〜１ｄにおいてはステッ
プ３１で主処理装置１からの演算処理開始の指示を待
ち、主処理装置１からの指示によりステップ３２に進
み、それぞれ接続されている各副ディスク装置２ａ〜２
ｄから各リレーション３ａ〜３ｄの集約演算対象フィー
ルド５ａ〜５ｄが抽出されてテーブル７ａ〜７ｄが得ら
れる。次に、ステップ３３で各副処理装置１ａ〜１ｄに
よるテーブル７ａ〜７ｄのフィールド５ａ〜５ｄのデー
タから最大値を選出する集約演算が行なわれ、それぞれ
の演算結果レコード８ａ〜８ｄが得られ、ステップ３４
でこれら演算結果レコード８ａ〜８ｄが主処理装置１に
転送される。これらの各副処理装置１ａ〜１ｄにおける
処理はすべて並列に同時に行なわれる。
プ３１で主処理装置１からの演算処理開始の指示を待
ち、主処理装置１からの指示によりステップ３２に進
み、それぞれ接続されている各副ディスク装置２ａ〜２
ｄから各リレーション３ａ〜３ｄの集約演算対象フィー
ルド５ａ〜５ｄが抽出されてテーブル７ａ〜７ｄが得ら
れる。次に、ステップ３３で各副処理装置１ａ〜１ｄに
よるテーブル７ａ〜７ｄのフィールド５ａ〜５ｄのデー
タから最大値を選出する集約演算が行なわれ、それぞれ
の演算結果レコード８ａ〜８ｄが得られ、ステップ３４
でこれら演算結果レコード８ａ〜８ｄが主処理装置１に
転送される。これらの各副処理装置１ａ〜１ｄにおける
処理はすべて並列に同時に行なわれる。
【００１３】各副処理装置１ａ〜１ｄからの演算結果レ
コード８ａ〜８ｄの転送により、主処理装置１において
はステップ２２からステップ２３に進み、ここで転送さ
れた演算結果レコード８ａ〜８ｄのデータから最大値を
選出する集約演算が行なわれ、最終演算結果のレコード
９が得られる。
コード８ａ〜８ｄの転送により、主処理装置１において
はステップ２２からステップ２３に進み、ここで転送さ
れた演算結果レコード８ａ〜８ｄのデータから最大値を
選出する集約演算が行なわれ、最終演算結果のレコード
９が得られる。
【００１４】なお、上記実施例では副処理装置及び副デ
ィスク装置を４組設けた例を示したが２組以上であれば
いくつでもよく、各副処理装置に１個の副ディスク装置
が接続されていたが２個以上の副ディスク装置が接続さ
れていていてもよい。
ィスク装置を４組設けた例を示したが２組以上であれば
いくつでもよく、各副処理装置に１個の副ディスク装置
が接続されていたが２個以上の副ディスク装置が接続さ
れていていてもよい。
【００１５】また、集約演算として最大値を求める例を
示したが、他の集約演算である最小値、合計値等を求め
る演算であってもよいことはもちろんである。
示したが、他の集約演算である最小値、合計値等を求め
る演算であってもよいことはもちろんである。
【００１６】さらに、主、副記憶手段としてディスク装
置を使用した例を示したが他の形式の記憶手段であって
も同等の効果を有するものである。
置を使用した例を示したが他の形式の記憶手段であって
も同等の効果を有するものである。
【００１７】
【発明の効果】以上のようにこの発明によれば、リレー
ショナルデータベースにおけるリレーションがレコード
単位で複数に分割されて格納される複数の副記憶手段
と、これら各副記憶手段に格納されたリレーションから
集約演算対象フィールドのデータを抽出して、並列して
集約演算を行なう複数の副処理手段と、これら各副処理
手段による演算結果を抽出してさらに集約演算を行なう
主処理手段とを備えたので、リレーションのサイズが大
きくなってもリレーショナルデータベースにおける集約
演算処理を高速に行なうことができるという効果があ
る。
ショナルデータベースにおけるリレーションがレコード
単位で複数に分割されて格納される複数の副記憶手段
と、これら各副記憶手段に格納されたリレーションから
集約演算対象フィールドのデータを抽出して、並列して
集約演算を行なう複数の副処理手段と、これら各副処理
手段による演算結果を抽出してさらに集約演算を行なう
主処理手段とを備えたので、リレーションのサイズが大
きくなってもリレーショナルデータベースにおける集約
演算処理を高速に行なうことができるという効果があ
る。
【図１】この発明の一実施例を示す概略構成図。
【図２】この発明のこの実施例の主処理装置における動
作を示すフローチャート。
作を示すフローチャート。
【図３】この発明のこの実施例の副処理装置における動
作を示すフローチャート。
作を示すフローチャート。
【図４】従来のリレーショナルデータベースにおける集
約演算処理方式を示す概略構成図。
約演算処理方式を示す概略構成図。
【図５】この従来例の動作を示すフローチャート。
１ 主処理手段（主処理装置） １ａ〜１ｄ 副処理手段（副処理装置） ２ 主記憶手段（主ディスク装置） ２ａ〜２ｄ 副記憶手段（副ディスク装置） ３ａ〜３ｄ リレーション ５ａ〜５ｄ 集約演算対象フィールド ７ａ〜７ｄ 集約演算対象フィールドのテーブル ８ａ〜８ｄ 副処理装置での集約演算結果レコード ９ 集約演算最終結果レコード
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 【請求項１】 記憶手段に格納された、複数のレコード
毎のデータを複数のフィールド毎に表形式で配列したリ
レーショナルデータベースから、集約演算対象フィール
ドのデータを抽出して、所定の集約演算を行なうリレー
ショナルデータベースにおける集約演算処理方式におい
て、上記リレーショナルデータベースにおけるリレーシ
ョンがレコード単位で複数に分割されて格納される複数
の副記憶手段と、これら各副記憶手段に格納されたリレ
ーションから集約演算対象フィールドのデータを抽出し
て、並列して集約演算を行なう複数の副処理手段と、こ
れら各副処理手段による演算結果を抽出してさらに集約
演算を行なう主処理手段とを備えたことを特徴とするリ
レーショナルデータベースにおける集約演算処理方式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3179061A JPH052610A (ja) | 1991-06-25 | 1991-06-25 | リレーシヨナルデータベースにおける集約演算処理方式 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3179061A JPH052610A (ja) | 1991-06-25 | 1991-06-25 | リレーシヨナルデータベースにおける集約演算処理方式 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH052610A true JPH052610A (ja) | 1993-01-08 |
Family
ID=16059432
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3179061A Pending JPH052610A (ja) | 1991-06-25 | 1991-06-25 | リレーシヨナルデータベースにおける集約演算処理方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH052610A (ja) |
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH07182368A (ja) * | 1993-12-24 | 1995-07-21 | Hitachi Ltd | データ加工システム |
| JPH07319923A (ja) * | 1994-04-04 | 1995-12-08 | At & T Global Inf Solutions Internatl Inc | マルチプロセッサコンピュータシステムの並行データベースを処理するための方法および装置 |
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| JP2013536492A (ja) * | 2010-07-07 | 2013-09-19 | アリババ・グループ・ホールディング・リミテッド | 複数のシステムを用いたデータ解析 |
| WO2015136612A1 (ja) * | 2014-03-11 | 2015-09-17 | 株式会社日立製作所 | 計算機システム、不揮発メモリシステム及びホストシステム |
| JP2016130929A (ja) * | 2015-01-14 | 2016-07-21 | 日本電気株式会社 | 集約装置、集約システム、集約方法、および、プログラム |
| US10003675B2 (en) | 2013-12-02 | 2018-06-19 | Micron Technology, Inc. | Packet processor receiving packets containing instructions, data, and starting location and generating packets containing instructions and data |
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| JP2021526277A (ja) * | 2018-10-18 | 2021-09-30 | シャンハイ カンブリコン インフォメーション テクノロジー カンパニー リミテッドＳｈａｎｇｈａｉ Ｃａｍｂｒｉｃｏｎ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｃｏ．，Ｌｔｄ． | ネットワークオンチップによるデータ処理方法及び装置 |
-
1991
- 1991-06-25 JP JP3179061A patent/JPH052610A/ja active Pending
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