JPH06274387A - データベースからのデータ抽出方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 システムエンジニアを含む一般のユーザー
が、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。 【構成】 データベースのデータを相互に関連付け、あ
るいは集約して業務モデル２を構成し（ステップ１０
０）、業務モデル２に基づいてユーザーに情報軸を設定
させ（ステップ１１０）、これら情報軸を多次元的に組
み合わせて中間データ構造体３を構築し、ユーザーに中
間データ構造体３の情報軸を選択させて、データ抽出用
項目と表示用情報キーに対応するデータを表示するよう
にした（ステップ３００）。

Description

【発明の詳細な説明】

【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（Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄ Ｑｕｅ
ｒｙ Ｌａｎｇｕａｇｅ；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、少なくとも一つ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
データを複数の情報抽出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、予想される必要な情報の
種類ごとに前記多次元データ構造を相互に関連付けて業
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キーを配列した複
数の情報軸を設定させ、これら情報軸を多次元的に組み
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、ユーザーに前記中間データ構造
体の情報軸を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情報キーを生
成し、前記データ抽出用項目と表示用情報キーに対応す
るデータを表示す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

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 吉 田 勝 人 神奈川県横浜市鶴見区東寺尾５−９−17 (72)発明者 清 野 龍 介 神奈川県横浜市保土ケ谷区岩井町122−１ クイーンハイツ保土ケ谷803 (72)発明者 長谷川 隆 神奈川県厚木市毛利台２−24−９

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】少なくとも一つ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情報抽出あるいは表
   示用項目と対応させて多次元データ構造に変換し、予想
   される必要な情報の種類ごとに前記多次元データ構造を
   相互に関連付けて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
   報キーを配列した複数の情報軸を設定させ、これら情報
   軸を多次元的に組み合わせ、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、ユーザーに
   前記中間データ構造体の情報軸を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
   表示用情報キーを生成し、前記データ抽出用項目と表示
   用情報キーに対応するデータを表示するようにしたこと
   を特徴とするデータベースからのデータ抽出方法。
2. 【請求項２】前記データ抽出用項目を生成する情報軸
   と、前記表示用情報キーを有する情報軸は自由に入れ替
   え可能であり、情報軸を入れ替えることによって異なる
   情報断面のデータを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。
3. 【請求項３】前記データ抽出用項目が複数の情報軸の組
   合せからなる場合に、これらの情報軸の順序を入れ替え
   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。
4. 【請求項４】前記中間データ構造体を構築する情報軸お
   よび抽出・表示用項目を選択するとき、あるいは前記業
   務モデルから所定の抽出・表示用項目を表示させるとき
   に、必要なデータ抽出用項目と表示用情報キーのみをユ
   ーザーに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。
5. 【請求項５】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請求項１乃至請求項５のいずれ
   か一つに記載したデータベースからのデータ抽出方法。
6. 【請求項６】ユーザーに前記業務モデルから前記中間デ
   ータ構造体を構成させるときに、情報軸の種類を表示し
   て必要な情報軸を選択させ、各情報軸上の情報キーの種
   類と集約度を自由に設定させるようにしたことを特徴と
   する請求項１乃至請求項５のいずれか一つに記載したデ
   ータベースからのデータ抽出方法。