JPH11316766A - Multidimensional analytical construction system and database for analytical processing - Google Patents

Multidimensional analytical construction system and database for analytical processing

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Publication number
JPH11316766A
JPH11316766A JP15829798A JP15829798A JPH11316766A JP H11316766 A JPH11316766 A JP H11316766A JP 15829798 A JP15829798 A JP 15829798A JP 15829798 A JP15829798 A JP 15829798A JP H11316766 A JPH11316766 A JP H11316766A
Authority
JP
Japan
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analysis
format
multidimensional
database
data
Prior art date
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Pending
Application number
JP15829798A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Hisashi Miyagawa
久司 宮川
Yoshihiro Kubota
吉宏 窪田
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PFU Ltd
Original Assignee
PFU Ltd
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Filing date
Publication date
Application filed by PFU Ltd filed Critical PFU Ltd
Priority to JP15829798A priority Critical patent/JPH11316766A/en
Publication of JPH11316766A publication Critical patent/JPH11316766A/en
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  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To construct a multidimensional analytical system in a short time and efficiently by analyzing a multidimensional database (DB) based on a format that is produced by an analytical format producing mechanism. SOLUTION: When an operator of a computer 3 for a client requests the download of a JAVA applet 10 through a WWW browser 14, a WWW server 9 downloads the applet 10 to the computer 3. A construction server 4 produces an analytical format 5 and a multidimensional DB 6 while conversing with a definition tool 12 and a management tool 13. An extracting part 7 extracts data from an extraction source DB 8 and writes it to the DB 6. An analytical server 11 receives a request from a JAVA applet 10' downloaded to the computer 3, produces image information based on an analytical format corresponding to the request and data in the DB 6 corresponding to the analytical format and transfers it to the applet 10'.

Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【0001】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、多次元分析構築シ
ステムおよび分析処理用データベースに関するものであ
る。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a multidimensional analysis construction system and an analysis processing database.

【0002】[0002]

【従来の技術】多次元分析処理とは、行と列の2次元配
列から成るリレーショナル・データベースによるデータ
分析のアクセス上限を解決するために、現在行われてい
る意思決定支援処理を,データの多次元性を用いた動的
な分析方法として拡張したものである。例えば、製品,
時間,支店と言った3次元があった場合、製品の責任者
は該当する製品の地域毎の売上げを時系列に分析し、支
店の責任者は自分の支店の全製品の売上げを時系列に分
析する。また、経営層であれば、色々な角度で様々な見
方をする。このように多角的な分析を可能とするのが多
次元分析の特長である。
2. Description of the Related Art Multi-dimensional analysis processing is a method of multiplying data that is currently performed to solve the upper limit of data analysis by a relational database composed of a two-dimensional array of rows and columns. It is extended as a dynamic analysis method using dimensionality. For example, products,
If there are three dimensions such as time and branch, the person in charge of the product analyzes the sales of the corresponding product in each region in chronological order, and the person in charge of the branch chronologically analyzes the sales of all the products in his branch. analyse. Also, executives take a variety of perspectives at various angles. It is a feature of multidimensional analysis that such multilateral analysis is possible.

【0003】多次元分析処理を進める上での手法は、ス
ライスやダイス,ドリルダウン,ロールアップの手法が
ある。例えば、図17において、年度毎の営業所単位の
商品別売上げデータがあるとすると、多次元分析を行う
場合、まず年度を表す軸,営業所を表す軸,商品を示す
軸に分類する。それぞれの軸をx,y,z方向にマッピ
ングしたものが左上のキューブに当たる。この場合の表
示データは商品Aの四半期単位の営業所別売上げであ
る。これを商品Cなどの別の商品の売上データに切り替
えること,即ち多次元のデータの内のどの次元を取り出
すかを指定することをスライス操作と呼ぶ。これに対し
て、四半期単位の営業所別売上データを営業所単位の商
品別売上データに切り替えること,即ち選択した次元の
組合せ方を変えることをダイス操作と呼ぶ。また、ドリ
ルダウンやロールアップとは、或る項目を更に詳細に分
化したり、大きな分類に要約することを言う。例えば、
年度,半期,四半期,月度と順に分類していくことをド
リルダウンと言い、逆に月度から年度へ要約していくこ
とをロールアップと言う。
[0003] Techniques for advancing multidimensional analysis include slice, dice, drill-down, and roll-up techniques. For example, in FIG. 17, assuming that there is sales data by product for each business office in each fiscal year, when performing multidimensional analysis, first, it is classified into an axis representing a fiscal year, an axis representing a business office, and an axis representing a product. The mapping of each axis in the x, y, and z directions corresponds to the upper left cube. The display data in this case is the sales of the product A by sales office in quarterly units. Switching this to sales data of another product such as the product C, that is, designating which dimension of the multidimensional data to extract is called a slice operation. On the other hand, switching the sales data by sales office in quarters to sales data by product in sales offices, that is, changing the combination of the selected dimensions is called a dice operation. Drill-down or roll-up refers to dividing an item in more detail or summarizing it into a large classification. For example,
Classifying in order of year, half year, quarter, and month is called drill-down, and conversely, summarizing from month to year is called roll-up.

【0004】[0004]

【発明が解決しようとする課題】多次元分析システムを
作るには、多次元データベースの設計,既存のデータベ
ースからの抽出データを多次元データベースへ書き込む
抽出プログラムの作成,多次元分析アプリケーションの
作成が必要である。多次元分析を行う上で、一般的に以
下の問題がある。 (a1)画面の設計が難しい。 (a2)データベースの設計が難しい。
To create a multidimensional analysis system, it is necessary to design a multidimensional database, create an extraction program for writing extracted data from an existing database to a multidimensional database, and create a multidimensional analysis application. It is. In performing multidimensional analysis, there are generally the following problems. (A1) It is difficult to design a screen. (A2) It is difficult to design a database.

【0005】(a1)項については、多次元分析を行う
には、次元を容易に設定変更できると共に定型的な分析
を容易に設計できる必要がある。しかし、現実には分析
の目的がはっきりしないため、プロトタイピングなどの
手法を用いて、ユーザと設計者の意識合わせ等を行い、
導入するような手法が取られている。この手法である
と、導入に時間がかかり工数が大きくなると言った問題
が発生する。
[0005] Regarding item (a1), in order to perform multidimensional analysis, it is necessary to easily change the setting of dimensions and to easily design a standard analysis. However, in reality, the purpose of the analysis is not clear, so we use methods such as prototyping to match the user and the designer,
The method of introducing is taken. According to this method, there is a problem that it takes a long time to introduce the device and the number of steps increases.

【0006】(a2)項については、次元の設定と共に
分析するデータベースの設計が必要となるが、企業内で
蓄積されている情報はシステム間で意味付けが異なるこ
とが想定される。例えば、性別コードが或るシステムで
は男性を1,女性を2に設計し、他のシステムでは男性
をM,女性をWに設計されている場合、男女別で分析す
るには、整合を図る必要がある。また、各種情報が各シ
ステムに分散されていることもある。つまり、分散して
いるデータの一元化,統合化に対応したデータベース設
計および抽出アプリケーションが必要となる。これの設
計には、専門的なノウハウも必要であり、容易に出来る
ものではないと言った問題がある。
For item (a2), it is necessary to design a database to be analyzed together with the setting of dimensions. However, it is assumed that the information stored in a company has different meanings between systems. For example, if a gender code is designed for one male and two females in one system, and another male in M and female in W, it is necessary to match them in order to analyze by gender. There is. In addition, various types of information may be distributed to each system. In other words, a database design and extraction application corresponding to unification and integration of distributed data is required. There is a problem that this design requires specialized know-how and is not easy.

【0007】また、従来のRDBMS(リレーショナル
・データベース管理システム)をベースとした多次元分
析システムでは、分析対象の明細データのみを管理して
いるため、分析処理時に以下の問題があり、分析処理を
高速に行うことを困難にしている。 (b1)分析処理時の集計演算 (b2)分析処理時の分析対象データ表の結合 (b3)次元内における階層間の相関関係の管理
In a conventional multi-dimensional analysis system based on an RDBMS (relational database management system), only the detailed data to be analyzed is managed. It makes it difficult to do it at high speed. (B1) Aggregation calculation at the time of analysis processing (b2) Joining of analysis target data tables at the time of analysis processing (b3) Management of correlation between hierarchies in dimensions

【0008】(b1)項については、一般的に多次元分
析で用いられる縦横集計計算では複数回の集計演算が必
要になるが、RDBMSをベースとした多次元分析シス
テムでは、一般的にこの集計演算を分析処理時に行って
おり、そのため分析処理を高速に行うことを困難として
いる。
The term (b1) generally requires a plurality of tabulation operations in the vertical / horizontal tabulation calculation used in multidimensional analysis. However, in a multidimensional analysis system based on RDBMS, this tabulation is generally performed. The calculation is performed during the analysis processing, which makes it difficult to perform the analysis processing at high speed.

【0009】(b2)項については、分析対象の明細デ
ータが複数の表にまたがることがあり、明細データ表の
結合が必要になる。この表の結合は集計演算時に行うの
が一般的であり、(b1)項と同様、分析処理時に行う
ことにより、分析処理を高速に行うことを困難としてい
る。
Regarding the item (b2), the detailed data to be analyzed may span a plurality of tables, and it is necessary to combine the detailed data tables. The joining of the tables is generally performed at the time of the tabulation operation, and it is difficult to perform the analysis processing at high speed by performing it at the time of the analysis processing as in the case of (b1).

【0010】(b3)については、多次元分析操作にお
いて、ドリルダウンやロールアップなどの操作を行うに
は、次元内の階層間の相関関係を持つ必要がある。例え
ば、年度の中に上期や下期の集計データが含まれ、上期
の中に4月度から9月度の集計データが含まれると言っ
た管理をする必要がある。それを実現するためには、階
層間の相互関係をツリー構造で持つ必要があるが、一般
的なRDBMSで此れを管理するのは困難である。
Regarding (b3), in a multidimensional analysis operation, in order to perform an operation such as drilling down or rolling up, it is necessary to have a correlation between hierarchies in a dimension. For example, it is necessary to perform management such that the total data of the first half and the second half is included in the fiscal year, and the total data of April to September is included in the first half. In order to realize this, it is necessary to have a mutual relationship between hierarchies in a tree structure, but it is difficult to manage this with a general RDBMS.

【0011】本発明はこの点に鑑みて創作されたもので
あって、本発明の目的は多次元分析システムを短時間に
効率よく構築できるようにすることにある。また、本発
明の他の目的は、多次元分析システムに好適な分析処理
用データベースを提供することにある。
The present invention has been made in view of this point, and an object of the present invention is to enable a multidimensional analysis system to be efficiently constructed in a short time. Another object of the present invention is to provide an analysis processing database suitable for a multidimensional analysis system.

【0012】[0012]

【課題を解決するための手段】発明者は、上述の問題を
解決するために、一から分析フォーマットを作るのでは
なく、発想を切り替え、分析結果の利用方法から逆に辿
ることを考えた。つまり、一般的なビジネス帳票や解析
ツールの出力フォーマットをその帳票種別や使用目的で
分類し、体系化する。それをサンプルとしてシステムに
組み込むことで、使用目的や実現結果の意識をユーザと
容易に一致させることが可能となる。これよって、煩雑
な次元の選択や画面の設計と言った作業を,単に帳票を
選択すると言う動作に置き換えることができ、導入にか
かる時間やコストを大幅に低減できる。
In order to solve the above-mentioned problems, the inventor considered that instead of creating an analysis format from scratch, switching ideas and tracing back from the method of using analysis results. In other words, general business forms and output formats of analysis tools are classified and systematized according to the form type and purpose of use. By incorporating it into the system as a sample, it is possible to easily match the purpose of use and the awareness of the results of realization with the user. Thus, the operation of selecting complicated dimensions and designing a screen can be replaced with the operation of simply selecting a form, and the time and cost required for introduction can be greatly reduced.

【0013】また、データベースの設計については、画
面の構成が決められることで、後は画面上の項目と企業
内に蓄積されているサーバ上のデータベースの関連を定
義するだけでよい。本発明のシステムは、これらをもと
に分析処理用データベースとデータの抽出定義を自動的
に生成する。ユーザは、多次元データベースを意識する
必要はなく、抽出元となるサーバのデータの所在だけを
意識すれば良いのである。
[0013] In the design of the database, since the screen configuration is determined, it is only necessary to define the relationship between the items on the screen and the database on the server stored in the company. The system of the present invention automatically generates an analysis processing database and data extraction definition based on these. The user does not need to be aware of the multidimensional database, and only needs to be aware of the location of the server data from which the data is to be extracted.

【0014】サンプルフォーマットの構成と使い方につ
いて説明する。サンプルフォーマット内には、時間軸な
どの軸の種別を表す情報,ドリルダウンやロールアップ
の階層の情報,集計方式の定義などの項目の情報,桁区
切りや位取りなどの項目の表示情報,カラム幅,データ
の画面への表示順番やタイトルなどの画面全体の表示情
報が予め組み込まれている。軸の情報によってスライス
操作が可能か,階層の情報によって使用するサンプルフ
ォーマットがどのレベルまでドリルダウンやロールアッ
プ可能か,項目の情報によって収益表などの埋め込み演
算の計算式が予め定義されている。後は項目の情報とサ
ーバ上のRDB(リレーショナル・データベース)のカ
ラムがどう対応するかを定義すれば、多次元分析のため
の分析フォーマットが作成される。当然、ユーザの業務
に合わせて、画面の構成をカスタマイズしたり、抽出元
のデータの集計の仕方を変えたりすることも出来る。
The configuration and usage of the sample format will be described. In the sample format, information indicating the type of axis such as the time axis, information on the hierarchy of drilldown and rollup, information on items such as the definition of the aggregation method, display information on items such as digit separator and scale, column width , Display information of the entire screen, such as the display order of the data on the screen and the title, are pre-installed. Whether the slice operation can be performed based on the axis information, the level of the sample format used can be drilled down or rolled up based on the information on the hierarchy, and the calculation formula of the embedding operation such as a profit table is defined in advance based on the information on the items. After that, by defining how the item information corresponds to the columns of the RDB (relational database) on the server, an analysis format for multidimensional analysis is created. Of course, it is also possible to customize the configuration of the screen or change the method of summing the data of the extraction source according to the user's business.

【0015】多次元分析の実現について説明する。本発
明のシステムでは、分析フォーマットに定義された画面
の構成要素と抽出元のカラムをもとに多次元データベー
スである分析処理用データベースを生成する。分析処理
用データベースは、集計データを管理するRDBと階層
マトリックスを管理する多次元管理ファイルから構成さ
れる。
The implementation of the multidimensional analysis will be described. In the system of the present invention, a database for analysis processing, which is a multidimensional database, is generated based on the components of the screen defined in the analysis format and the columns of the extraction source. The analysis processing database includes an RDB that manages total data and a multidimensional management file that manages a hierarchical matrix.

【0016】一般的には、明細データからのクロス集計
では、複数回の集計処理が必要となる。本発明では、ク
ロス集計した結果をRDBに保持することにした。更
に、多次元分析処理を実現する上で最適な構造とするた
めに、縦軸,横軸,スライス軸のような各軸の階層間の
全組合せをRDBに組み込んだ。そのことにより、分析
時の集計処理を省くことを可能とし、性能向上を図っ
た。
In general, cross tabulation from detailed data requires a plurality of tabulation processes. In the present invention, the result of the cross tabulation is stored in the RDB. Further, in order to obtain an optimal structure for realizing the multidimensional analysis processing, all combinations between layers of each axis such as a vertical axis, a horizontal axis, and a slice axis are incorporated in the RDB. This makes it possible to omit the tallying process at the time of analysis, thereby improving the performance.

【0017】多次元管理ファイルについて説明する。ド
リルダウンやロールアップなどの分析処理を実現する上
で、各軸の階層間の相関関係を持つ必要がある。例え
は、年度の中に上期や下期の集計データが含まれ、上期
の中に4月度から9月度の集計データが含まれると言っ
た関係を管理する。それを実現する上で階層間の相関関
係をツリー構造で持つ必要があるが、データベース上で
管理することは非効率的である。本発明では、それを多
次元管理ファイルとして実現した。
The multidimensional management file will be described. In order to realize analysis processing such as drill-down and roll-up, it is necessary to have a correlation between hierarchies of each axis. For example, it manages the relationship that the total data of the first half and the second half is included in the fiscal year, and the total data of April to September is included in the first half. To achieve this, it is necessary to have a correlation between hierarchies in a tree structure, but managing it on a database is inefficient. In the present invention, it is realized as a multidimensional management file.

【0018】一般的な新規作成ウィザードとサンプル・
フォーマット定義の違いについて説明する。新規作成ウ
ィザードは一からフォーマットを作成する手段であり、
本発明のように、実際の業務上運用可能なノウハウを盛
り込んだり、ユーザに適合したカスタマイズ項目を抽出
しておくようなことは出来ない点で異なる。
General New Creation Wizard and Sample
The difference between the format definitions will be described. The New Creation Wizard is a way to create a format from scratch,
Unlike the present invention, it is impossible to incorporate know-how that can be actually used in business or to extract customized items suitable for a user.

【0019】参照作成とサンプルベースのフォーマット
定義の違いについて説明する。参照作成は既に存在する
ものを利用するのみで、その情報中には不要な情報や,
其のままでは動作できないような情報が存在するが、単
に参照作成するだけでは何れの情報が有用で何れの情報
が不要もしくは修正が必要か,ユーザからは判断できな
い。サンプル・フォーマットベースの場合は不要な情報
を持つ必要はないし、フォーマット単位で修正可能(も
しくは修正必要)な情報を予め抽出したおき、ウサード
でカスタマイズできる。
The difference between reference creation and sample-based format definition will be described. Reference creation only uses existing ones, and unnecessary or unnecessary information is included in the information.
There is information that cannot be operated as it is, but it is not possible for the user to determine which information is useful and which information is unnecessary or needs to be modified simply by creating a reference. In the case of the sample format base, there is no need to have unnecessary information, and information that can be corrected (or needs to be corrected) for each format is extracted in advance and can be customized by a third party.

【0020】パッケージとの違いについて説明する。パ
ッケージはシステム・エンジニアが既存のアプリケーシ
ョン・パッケージをベースにプログラムを組んだシステ
ム化するものであるが、本発明のシステムは其のような
プログラミングの技術や分析表の専門的な技術が不要と
なるシステムとして提供している点が異なる。
The difference from the package will be described. The package is a system engineer who builds a system based on the existing application package by programming, but the system of the present invention eliminates the need for such programming skills and specialized skills in analysis tables. The difference is that it is provided as a system.

【0021】[0021]

【発明の実施の形態】図1〜図6は分析操作の例を示す
図である。本発明の実施例では、目的に応じた分析フォ
ーマットを見つけ易いように、ツリービュー形式でフォ
ーマット一覧を表示する。分析結果の表示は、ツリービ
ュー上の分析フォーマットを選択することによって行わ
れる。分析結果は、分析結果ウィンドウ上に表示され
る。分析操作は、分析結果ウィンドウ上において行うこ
とが出来る。分析結果としては、ドリルダウンやロール
アップ,スライス操作が可能である。
DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS FIGS. 1 to 6 show examples of analysis operations. In the embodiment of the present invention, a format list is displayed in a tree view format so that an analysis format suitable for the purpose can be easily found. The display of the analysis result is performed by selecting an analysis format on the tree view. The analysis result is displayed on the analysis result window. The analysis operation can be performed on the analysis result window. As an analysis result, drill down, roll up, and slicing operations are possible.

【0022】ドリルダウンやロールアップ操作は、分析
結果ウィンドウ上に表示される各軸の階層を表す階層ボ
タンの選択によって行える。また、データの一部だけを
詳細に表示したい場合には、そのデータを選択すること
によって部分的にドリルダウンを行うことが可能にな
る。スライス操作に関しては、ウィンドウ上のメニュー
バー又はポップアップ・メニューにおいてスライス操作
項目を選択することによって、スライス操作画面が表示
される。スライス操作画面上には各階層の項目がツリー
ビュー形式で表示されており、利用者の分析したい項目
を選択することによって、分析結果ウィンドウ上にその
結果が反映される。
Drill-down and roll-up operations can be performed by selecting a hierarchy button representing the hierarchy of each axis displayed on the analysis result window. Further, when it is desired to display only a part of the data in detail, it is possible to perform a partial drill-down by selecting the data. As for the slice operation, a slice operation screen is displayed by selecting a slice operation item on a menu bar or a pop-up menu on the window. Items of each layer are displayed in a tree view format on the slice operation screen, and when the user selects an item to be analyzed, the result is reflected on the analysis result window.

【0023】図1はフォーマット選択から分析画面への
推移を示す図である。図示の例では、分析フォーマット
として「事業部全体の損益分析」が選択されている。
「事業部全体の損益分析」が選択されると、図2に示す
ような初期画面が表示される。この初期画面は、年度毎
の事業部全体の損益(全体)を示す。図3はドリルダウ
ン(全体)を説明する図である。図2において「カテゴ
リ」ボタンが選択され、半期が選択されると、図3に示
すような半期毎のカテゴリ別の損益分析が表示される。
FIG. 1 is a diagram showing the transition from the format selection to the analysis screen. In the illustrated example, “profit and loss analysis of the entire business unit” is selected as the analysis format.
When "Profit and loss analysis of entire business unit" is selected, an initial screen as shown in FIG. 2 is displayed. This initial screen shows the profit (loss) of the entire division every year. FIG. 3 is a diagram illustrating the drill-down (overall). When the “category” button is selected in FIG. 2 and the semi-annual period is selected, a profit-loss analysis by category for each semi-annual period as shown in FIG. 3 is displayed.

【0024】図4はドリルダウン(部分)を説明する図
である。図3において、例えば「冷凍冷蔵庫2ドア」セ
ルをダブルクリックすると、選択された部分の詳細が表
示される。図5はスライス操作を説明する図である。図
示の例では、スライス操作画面で「名古屋」が選択され
ている。「名古屋」が選択されると、図6に示すような
分析結果画面が表示される。
FIG. 4 is a view for explaining the drill-down (part). In FIG. 3, for example, double-clicking the “freezer-freezer 2 door” cell displays details of the selected portion. FIG. 5 is a diagram illustrating a slice operation. In the illustrated example, “Nagoya” is selected on the slice operation screen. When “Nagoya” is selected, an analysis result screen as shown in FIG. 6 is displayed.

【0025】図7〜図10は分析フォーマットの作成を
説明する図である。図7は分析フォーマット作成のため
の初期画面である。この初期画面には、サンプル・フォ
ーマット一覧がツリービュー形式で表示されている。例
えば、操作者が「売上高構成分析(製品別)と言うサン
プル・フォーマットを選択すると、図示のような「売上
高構成分析(製品別)」の分析結果のサンプルが表示さ
れる。
FIGS. 7 to 10 are diagrams for explaining the creation of an analysis format. FIG. 7 shows an initial screen for creating an analysis format. On the initial screen, a list of sample formats is displayed in a tree view format. For example, when the operator selects the sample format of “sales composition analysis (by product)”, a sample of the analysis result of “sales composition analysis (by product)” as shown in the figure is displayed.

【0026】図8は分析フォーマットと抽出元との関連
付けを説明する図である。図8の表示画面の左上には既
存DB(データベース)の情報一覧が表示されている。
なお、データベースはリレーショナル・データベースで
ある。既存DBの情報一覧において、営業部の売上マス
タを選択すると、この売上マスタの有している項目名が
表示画面の右上に表示される。図示の例では「日付」,
「製品」,「数量」,「単価」などが表示されている。
FIG. 8 is a diagram for explaining the association between the analysis format and the extraction source. The information list of the existing DB (database) is displayed at the upper left of the display screen of FIG.
The database is a relational database. When the sales master of the sales department is selected in the information list of the existing DB, the item names of the sales master are displayed at the upper right of the display screen. In the example shown, "date",
"Product", "quantity", "unit price", etc. are displayed.

【0027】図示の例では、表示画面の下側には分析フ
ォーマットの項目一覧が表示されており、その下に抽出
元の項目の記入枠が設けられている。例えば、分析フォ
ーマットの項目一覧において「数量」と言う項目を選択
した後、既存DBの「数量」をドラッグ&ドロップで抽
出元の項目の記入枠に持って来ると、分析フォーマット
の数量と言うカラムが売上マスタの数量と言うカラムに
対応付けられる。
In the example shown in the figure, an analysis format item list is displayed on the lower side of the display screen, and an entry frame for extraction source items is provided below the list. For example, after selecting the item "quantity" in the item list of the analysis format, and bringing the "quantity" of the existing DB to the entry frame of the item to be extracted by dragging and dropping, the column called "quantity of the analysis format" Is associated with a column called the quantity of the sales master.

【0028】図9は分析フォーマット毎のスケジュール
設定を説明する図である。図示の例のように設定する
と、毎週月曜日に抽出元のDBからデータが抽出され、
抽出されたデータが製品別売上げ高推移の分析フォーマ
ットに対応する多次元DBに書き込まれる。
FIG. 9 is a view for explaining the schedule setting for each analysis format. When set as shown in the figure, data is extracted from the extraction source DB every Monday,
The extracted data is written to a multidimensional DB corresponding to the analysis format of the sales transition by product.

【0029】図10は本発明の多次元分析システムの構
成例を示す図である。同図において、1はサーバ用計算
機、2はクライアント用計算機、3もクライアント用計
算機、4は構築サーバ、5は分析フォーマット、6は多
次元DB、7は抽出部、8は抽出元DB、9はWWWサ
ーバ、10はJAVAアプレット、10′はクライアン
ト用計算機3にダウンロードされたJAVAアプレッ
ト、12は定義ツール、13は管理ツール、14はWW
Wブラウザをそれぞれ示している。
FIG. 10 is a diagram showing a configuration example of the multidimensional analysis system of the present invention. In the figure, 1 is a server computer, 2 is a client computer, 3 is a client computer, 4 is a construction server, 5 is an analysis format, 6 is a multidimensional DB, 7 is an extraction unit, 8 is an extraction source DB, 9 Is a WWW server, 10 is a JAVA applet, 10 'is a JAVA applet downloaded to the client computer 3, 12 is a definition tool, 13 is a management tool, 14 is WW
Each W browser is shown.

【0030】サーバ用計算機1は、構築サーバ4,分析
フォーマット5,多次元DB6,抽出部7,抽出元DB
8,WWWサーバ9,JAVAアプレット10を有して
いる。クライアント用計算機2は、定義ツール12,管
理ツール13を有している。クライアント用計算機3は
WWWブラウザ3,JAVAアブレット10′を有して
いる。
The server computer 1 includes a construction server 4, an analysis format 5, a multidimensional DB 6, an extraction unit 7, and an extraction source DB.
8, a WWW server 9, and a JAVA applet 10. The client computer 2 has a definition tool 12 and a management tool 13. The client computer 3 has a WWW browser 3 and a JAVA ablet 10 '.

【0031】定義ツール12は、分析フォーマットの作
成やフォーマットのカスタマイズ,抽出定義を行うため
のものである。分析フォーマットの作成とは、分析フォ
ーマットを新規に作成する場合にサンプル・フォーマッ
トをベースにして分析フォーマットを生成することを意
味している。フォーマットのカスタマイズとは、分析フ
ォーマットに対して、階層の定義,分析時の画面表示形
式などを指定することを意味している。抽出定義とは、
基幹DB又はデータ・ウェアハウスとのデータの関連付
け,データ変換の指定などを意味している。
The definition tool 12 is for creating an analysis format, customizing the format, and performing extraction definition. Creating an analysis format means generating an analysis format based on a sample format when a new analysis format is created. Format customization means designating a hierarchy definition and a screen display format at the time of analysis for the analysis format. What is an extraction definition?
It means data association with the core DB or data warehouse, designation of data conversion, and the like.

【0032】管理ツール13は、抽出管理やツリービュ
ーのメンテナンスを行うためのものである。抽出管理と
は、抽出実行時のスケージューリングや抽出方法を指定
することを意味している。ツリービューのメンテナンス
とは、カテゴライズ,フォーマットの移動,削除,追加
(カテゴライズのみ),変名などを意味している。
The management tool 13 is for performing extraction management and tree view maintenance. The extraction management means designating the scheduling and the extraction method at the time of executing the extraction. The maintenance of the tree view means categorization, format movement, deletion, addition (only categorization), rename, and the like.

【0033】クライアント用計算機3の操作者がWWW
プラウザ14を介してJAVAアプレット10のダウン
ロードを要求すると、WWWサーバ9はJAVAアプレ
ット10をクライアント用計算機3にダウンロードす
る。このJAVAアプレットは図2〜図7に示すような
分析操作のための画面を表示するためのものである。
When the operator of the client computer 3 has WWW
When the download of the JAVA applet 10 is requested via the browser 14, the WWW server 9 downloads the JAVA applet 10 to the client computer 3. This JAVA applet is for displaying a screen for an analysis operation as shown in FIGS.

【0034】構築サーバ4は、定義ツール12や管理ツ
ール13と会話しながら、分析フォーマット5や多次元
DB6を作成するものである。抽出部7は、抽出元DB
8からデータを抽出して、多次元DB6に書き込むもの
である。分析サーバ11は、クライアント用計算機3に
ダウンロードされたJAVAアプレット10′からの要
求を受け取り、この要求に対応する分析フォーマットお
よび当該分析フォーマットに対応する多次元DB6の中
のデータに基づいて画面情報を作成し、作成した画面情
報をJAVAアプレット10′に渡す。
The construction server 4 creates the analysis format 5 and the multidimensional DB 6 while talking with the definition tool 12 and the management tool 13. The extraction unit 7 is an extraction source DB
Data is extracted from the data 8 and written into the multidimensional DB 6. The analysis server 11 receives a request from the JAVA applet 10 ′ downloaded to the client computer 3, and displays screen information based on an analysis format corresponding to the request and data in the multidimensional DB 6 corresponding to the analysis format. The created screen information is passed to the JAVA applet 10 '.

【0035】図11は本発明の多次元分析システムの他
の構成例を示す図である。同図において、15は他の計
算機、16は構築サーバをそれぞれ示している。なお、
図10と同一符号は同一物を示す。図11においては、
サーバ用計算機1と他の計算機15はネットワークを介
して接続されている。他の計算機15の中には、抽出元
DB8と構築サーバ16が存在する。構築サーバ16
は、抽出部7からのデータ転送要求に従ってデータを抽
出元DBから抽出し、抽出したデータを抽出部7に渡
す。抽出部7は受け取ったデータを多次元DB6に書き
込む。その他の点については、図10のものと同じであ
る。
FIG. 11 is a diagram showing another example of the configuration of the multidimensional analysis system of the present invention. In the figure, reference numeral 15 denotes another computer, and reference numeral 16 denotes a construction server. In addition,
The same reference numerals as those in FIG. 10 indicate the same components. In FIG.
The server computer 1 and the other computers 15 are connected via a network. The extraction source DB 8 and the construction server 16 exist in the other computers 15. Construction server 16
Extracts data from the extraction source DB according to the data transfer request from the extraction unit 7 and passes the extracted data to the extraction unit 7. The extraction unit 7 writes the received data into the multi-dimensional DB 6. Other points are the same as those in FIG.

【0036】図12は本発明における分析フォーマット
の作成を説明する図である。同図において、5は分析フ
ォーマット記憶部、17は分析サンプル保管部、18は
分析結果選択部、19は分析結果提示部、20はフォー
マット定義生成部、21は画面体裁変更部、22は多次
元構造変更部、23は抽出元データ所在表示部、24は
抽出定義生成部、25は画面フォーマット定義、26は
抽出定義、27は分析アプリケーション、28は抽出ア
プリケーションをそれぞれ示す。
FIG. 12 is a diagram for explaining the creation of an analysis format according to the present invention. In the figure, 5 is an analysis format storage unit, 17 is an analysis sample storage unit, 18 is an analysis result selection unit, 19 is an analysis result presentation unit, 20 is a format definition generation unit, 21 is a screen format change unit, and 22 is a multi-dimensional change unit. A structure change unit, 23 is an extraction source data location display unit, 24 is an extraction definition generation unit, 25 is a screen format definition, 26 is an extraction definition, 27 is an analysis application, and 28 is an extraction application.

【0037】図12における符号17〜24の部分は、
定義ツール12の中に存在する。分析アプリケーション
27は分析サーバ11と同じものであり、抽出アプリケ
ーション28は抽出部7と同じものである。分析フォー
マット記憶部5の中には、画面フォーマット定義と,抽
出定義とが格納される。
Parts 17 to 24 in FIG.
It exists in the definition tool 12. The analysis application 27 is the same as the analysis server 11, and the extraction application 28 is the same as the extraction unit 7. The analysis format storage unit 5 stores a screen format definition and an extraction definition.

【0038】分析サンプル保管部17には、情報系業務
処理などの業務に絞ったサンプル・フォーマットが格納
されている。分析結果選択部18は、分析サンプル保管
部17に格納されているサンプルの内のどれを使用する
かを指定する機能を持つ。分析サンプルには、その目的
に応じて必要と思われるデータが一通り定義されてい
る。分析結果提示部19はその定義に従って分析結果を
表示する機能を持つ。
The analysis sample storage unit 17 stores a sample format focused on tasks such as information-related task processing. The analysis result selection unit 18 has a function of designating which of the samples stored in the analysis sample storage unit 17 is to be used. In the analysis sample, a set of data that is deemed necessary according to the purpose is defined. The analysis result presentation unit 19 has a function of displaying the analysis result according to the definition.

【0039】画面体裁変更部21は、DB(もしくは多
次元構成)に影響を与えない項目のカスタマイズを行
う。カスタマイズ手段として、レイアウトによる直観的
指定やウィザードによる選択方式の指定などがある。画
面体裁変更の例としては、表示カラム幅,背景の色,タ
イトル,分析操作制御などがある。
The screen format changing unit 21 customizes items that do not affect the DB (or multidimensional configuration). Examples of the customizing means include intuitive specification by layout and specification of a selection method by a wizard. Examples of screen format changes include display column width, background color, title, analysis operation control, and the like.

【0040】多次元構造変更部22は、多次元DBの構
成要素に関わるデータの変更を受け持つ。処理的には、
サンプル中に存在する項目のコピーによりデータを生成
する。これにより多次元データの構成の変更に対する画
面体裁の情報は大部分自動生成可能である。コピー不可
能な項目(例えば、画面上の表示リテラルなど)のみウ
ィザードやレイアウト表示で指定させる。多次元構造変
更部22は、図示しないが、軸管理部,階層管理部,項
目管理部,項目定義部に分かれる。
The multidimensional structure changing unit 22 is responsible for changing data relating to the components of the multidimensional DB. In terms of processing,
Generate data by copying items that are present in the sample. As a result, the information on the screen format for the change in the configuration of the multidimensional data can be largely automatically generated. Only items that cannot be copied (for example, display literals on the screen) are specified in the wizard or layout display. Although not shown, the multidimensional structure change unit 22 is divided into an axis management unit, a hierarchy management unit, an item management unit, and an item definition unit.

【0041】軸管理部は、軸の追加削除を管理する。軸
の追加が指定された場合、コピー元の軸に対し、軸名を
指定させる。例えば、製品,時間,店舗の軸が存在し、
店舗の軸をコピーし地域の軸を生成する。地域の軸には
店舗の軸の情報がコピーされ、コピーされた情報の内、
軸名や階層名(以下の情報のコピー付加項目)が順にウ
ィザードで指定できる。
The axis management unit manages addition and deletion of axes. When adding an axis is specified, specify the axis name for the copy source axis. For example, there is a product, time, store axis,
Copy the store axis to create a regional axis. Store axis information is copied to the regional axis, and of the copied information,
The axis name and hierarchy name (copy additional items of the following information) can be specified in order by the wizard.

【0042】階層管理部は、階層の追加削除を管理す
る。階層が追加された場合は、追加位置の前後の階層よ
りその階層の特徴を求め、階層のパターンを決定(コピ
ー)する。例えば、年と月の間に階層を追加するなら、
間に来るのは半期か四半期である。ユーザにどらちを挿
入させるかを指定させ、階層の種別を決定させる。これ
により、年と挿入階層と月の間の関連は自動的に決定で
きる。例えは、店舗のようにDB上から項目を取り出す
ものがある。この場合は、階層間のつながりは画面上は
直接は無く、階層名の指定のみとなる。
The hierarchy management unit manages addition and deletion of a hierarchy. When a layer is added, the characteristics of the layer are obtained from the layers before and after the addition position, and the pattern of the layer is determined (copied). For example, to add a hierarchy between year and month,
The interim is half a year or a quarter. Let the user specify which one to insert and determine the type of hierarchy. Thereby, the association between the year, the insertion hierarchy and the month can be determined automatically. For example, there is a store that retrieves items from a DB like a store. In this case, there is no direct connection between the layers on the screen, and only the designation of the layer name is performed.

【0043】項目管理部は、集計の対象となる項目の追
加/削除を管理する。集計対象となる項目には、それに
付随する関数が定義可能である。項目の追加時に、この
関数の可否をユーザは指定する。項目定義部は、項目に
対して、それを指定した式の定義するものである。これ
により、サンプル内に予め式を組み込むことが可能とな
る。
The item management unit manages addition / deletion of items to be counted. A function associated with the item to be totaled can be defined. When adding an item, the user specifies whether or not this function can be used. The item definition section defines an item with an expression that specifies the item. This makes it possible to incorporate the equation in the sample in advance.

【0044】フォーマット定義生成部20は、画面体裁
変更部と多次元構造変更部のカスタマイズ情報をサンプ
ルに埋め込み、画面フォーマット定義を生成する。抽出
定義変更部24は、多次元構造変更部で定義した情報を
枠として、其処に抽出元となるデータの所在を埋め込
み、抽出定義として保持する。抽出定義生成部は、図示
しないが、集計定義生成部と軸定義生成部に分かれる。
集計定義生成部は、画面上の集計項目と抽出元データの
集計項目とを関係付ける。画面上の表示形式と抽出元の
項目の形式をもとに、多次元DBの集計項目の型を決定
し、データの変換方式を決める。軸定義生成部は、軸内
に表示する項目データと抽出元のデータとを関連付け
る。軸のタイプにより、時間とDB項目に分かれる。時
間の場合は、軸として抽出元の時間カラムと関連付け、
抽出元の時間の形式を指定することで、各階層の関連を
自動的に生成する。DBの項目の場合は、その項目をそ
のまま使用するか、別のカラムに切り替えて表示する
か、別の形式にユーザが指定して表示するかを指定させ
る。
The format definition generation unit 20 embeds the customization information of the screen format change unit and the multidimensional structure change unit in a sample, and generates a screen format definition. The extraction definition changing unit 24 embeds the location of the data to be extracted in the information defined by the multidimensional structure changing unit as a frame, and holds the data as the extraction definition. Although not shown, the extraction definition generation unit is divided into a tally definition generation unit and an axis definition generation unit.
The tally definition generation unit associates the tally item on the screen with the tally item of the extraction source data. Based on the display format on the screen and the format of the item to be extracted, the type of the total item of the multidimensional DB is determined, and the data conversion method is determined. The axis definition generation unit associates the item data displayed in the axis with the extraction source data. Depending on the type of axis, it is divided into time and DB items. In the case of time, associate it with the source time column as an axis,
By specifying the time format of the extraction source, the association of each layer is automatically generated. In the case of a DB item, the user is asked whether to use the item as it is, to switch to another column for display, or to specify and display in another format by the user.

【0045】分析アプリケーション27は、画面フォー
マットをもとに分析処理を行う対話形式のアプリケーシ
ョンである。抽出アプリケーション28は、抽出定義を
もとに抽出元サーバからデータの抽出/変換を行うアプ
リケーションである。
The analysis application 27 is an interactive application for performing analysis processing based on a screen format. The extraction application 28 is an application that extracts / converts data from the extraction source server based on the extraction definition.

【0046】図13は多次元分析システム構築のための
処理フローを示す図である。図13(a)は従来の処理
フローを示し、図13(b)は本発明の処理フローを示
す。
FIG. 13 is a diagram showing a processing flow for constructing a multidimensional analysis system. FIG. 13A shows a conventional processing flow, and FIG. 13B shows a processing flow of the present invention.

【0047】従来の処理フローおいては、下記の処理が
行われる。 エンドユーザの要求を聞いて、多次元DBの設計
と,抽出元となるデータの選定を行う。 抽出元のDBから多次元DBにデータを抽出するア
プリケーションを作成する。 多次元DBのデータを分析するための分析アプリケ
ーションを作成する。 作成した一連のアプリケーションをテストし、エン
ド・ユーザ要件を満たすかをチェックする。要件を満た
さぬ場合は、またはに戻ってアプリケーションを修
正する。 テスト運用としてエンドユーザに使用して貰い、評
価する。評価結果をもとにまたはに戻って修正す
る。
In the conventional processing flow, the following processing is performed. Listening to the request of the end user, the design of the multidimensional DB and the selection of the data to be extracted are performed. Create an application that extracts data from the extraction source DB to the multidimensional DB. Create an analysis application for analyzing multi-dimensional DB data. Test your suite of applications to see if they meet your end-user requirements. If not, or go back to fix the application. Have the end user use it as a test operation and evaluate it. Modify based on or back to the evaluation result.

【0048】本発明の処理フローにおいては、下記の処
理が行われる。 エンドユーザ要件に最も近いサンプルを選択する。
必要ならエンドユーザにサンプルをもとに評価して貰
う。 サンプルデータに対するカスタマイズ定義をエンド
ユーザの定義にしたがって行う。 画面構成に従って、抽出元となるDBのデータの所
在を定義する。 〜を通して、抽出定義,多次元DB定義,分析
フォーマット定義が出来るので、その定義ファイルをも
とにエンドユーザにテスト運用して貰う。評価結果をも
とに、またはに戻って定義を修正する。図13
(a)と図13(b)を比較することにより、本発明の
方がシステム構築が簡単に行えることが判る。
In the processing flow of the present invention, the following processing is performed. Select the sample closest to your end-user requirements.
If necessary, ask the end user to evaluate based on the sample. Perform customization definition for sample data according to end user definition. According to the screen configuration, the location of the data of the extraction source DB is defined. The extraction definition, multidimensional DB definition, and analysis format definition can be made through the above-mentioned, and the end user performs a test operation based on the definition file. Modify the definition based on or back to the evaluation results. FIG.
By comparing FIG. 13A with FIG. 13B, it can be seen that the system of the present invention can be constructed more easily.

【0049】図14は多次元データベースの構造を示す
図である。同図において、29はデータマート、30は
縦軸リテラル管理テーブル、31は横軸リテラル管理テ
ーブル、32はスライス軸リテラル管理テーブルをそれ
ぞれ示している。
FIG. 14 is a diagram showing the structure of a multidimensional database. In the figure, 29 is a data mart, 30 is a vertical axis literal management table, 31 is a horizontal axis literal management table, and 32 is a slice axis literal management table.

【0050】図14に示すように、多次元データベース
は、データマート29,縦軸リテラル管理テーブル3
0,横軸リテラル管理テーブル31,スライス軸リテラ
ル管理テーブル32から構成されている。データマート
29はRDBであり、縦軸リテラル管理テーブル30,
横軸リテラル管理テーブル31,スライス軸リテラル管
理テーブル32は、それぞれTEXTファイルである。
データマートの各レコード(行)は、縦軸コードを示す
フィールド,横軸コードを示すフィールド,スライス軸
コードを示すフィールド,n個の数値項目の値を示すフ
ィールドを有している。データマート29の各レコード
の縦軸コードは縦軸リテラル管理テーブル30の行をポ
イントし、横軸コードは横軸リテラル管理テーブル31
の行をポイントし、スライス軸コードはスライス軸リテ
ラル管理テーブ32の行をポイントしている。図示の例
では、4行(第1行の項目名が書かれている行を除く)
しか示されていないが、実際にはもっと多くの行が存在
する。
As shown in FIG. 14, the multidimensional database has a data mart 29, a vertical axis literal management table 3
0, a horizontal axis literal management table 31, and a slice axis literal management table 32. The data mart 29 is an RDB, and the vertical axis literal management table 30,
Each of the horizontal axis literal management table 31 and the slice axis literal management table 32 is a TEXT file.
Each record (row) of the data mart has a field indicating a vertical axis code, a field indicating a horizontal axis code, a field indicating a slice axis code, and a field indicating values of n numeric items. The vertical axis code of each record of the data mart 29 points to a row of the vertical axis literal management table 30, and the horizontal axis code is the horizontal axis literal management table 31.
, And the slice axis code points to the row of the slice axis literal management table 32. In the illustrated example, four lines (excluding the line in which the item name of the first line is written)
Although only shown, there are actually many more lines.

【0051】縦軸リテラル管理テーブル,横軸リテラル
管理テーブル,スライス軸リテラル管理テーブルは同様
な構造を有しているので、縦軸リテラル管理テーブルに
ついてのみ説明する。縦軸リテラル管理テーブルの第1
行には、「T001,全体,1,0,4」と言うリテラ
ル情報が書かれている。「全体,1,0,4」は、表示
リテラルが「全体」であること,自分の識別子が1であ
ること,親が存在しないこと,子の個数が4であること
を示す。縦軸リテラル管理テーブルの第2行には、「T
002,ネットワーク,2,1,5」と言うリテラルが
書かれている。「ネットワーク,2,1,5」は、表示
リテラルが「ネットワーク」であること,自分の識別子
が2であること,親の識別子が1であること、子の個数
が5であることを示す。
Since the vertical axis literal management table, horizontal axis literal management table, and slice axis literal management table have the same structure, only the vertical axis literal management table will be described. First of vertical axis literal management table
In the line, literal information “T001, whole, 1, 0, 4” is written. “All, 1, 0, 4” indicates that the display literal is “all”, that its own identifier is 1, that there is no parent, and that the number of children is 4. In the second row of the vertical axis literal management table, “T
002, network, 2, 1, 5 "is written. “Network, 2, 1, 5” indicates that the display literal is “network”, its own identifier is 2, the parent identifier is 1, and the number of children is 5.

【0052】縦軸において、ネットワークは全体の直下
の階層に存在するので、ネットワークのリテラル情報
は、全体のリテラル情報の次の行に書かれている。同様
に、縦軸において、COBOL系はDPの直下の階層に
存在するので、COBOL系のリテラル情報は、DPの
リテラル情報の次の行に書かれている。
On the vertical axis, since the network exists in the hierarchy immediately below the whole, the literal information of the network is written in the line next to the whole literal information. Similarly, on the vertical axis, since the COBOL system exists in the hierarchy immediately below the DP, the COBOL system literal information is written in the line next to the DP literal information.

【0053】図15はデータマートの構造を説明する図
である。データマート29の各レコードは、縦軸のコー
ド,横軸のコード,スライス軸のコード,集計値1〜集
計値nを有している。縦軸のコードは縦軸リテラル管理
テーブルの行を検索するためのものであり、横軸のコー
ドは横軸リテラル管理テーブルの行を検索するためのも
のであり、スライス軸のコードはスライス軸リテラル管
理テーブルの行を検索するためのものである。なお、左
側のcとかpはデータの型を示す。
FIG. 15 is a view for explaining the structure of the data mart. Each record of the data mart 29 has a code on the vertical axis, a code on the horizontal axis, a code on the slice axis, and total values 1 to n. The code on the vertical axis is for searching for a row in the vertical axis literal management table, the code on the horizontal axis is for searching for a row in the horizontal axis literal management table, and the code for the slice axis is a slice axis literal. This is for retrieving a row in the management table. Note that c and p on the left indicate the data type.

【0054】図16は横軸リテラル管理テーブルの構造
を説明する図である。横軸リテラル管理テーブルは、コ
ード,リテラル,階層ID,親のコード,子の数,オリ
ジナル・データ,抽出実行フラグを有している。各項目
についての説明はその右側に記されている。その他のリ
テラル管理テーブルも同様な構造を有している。なお、
c5,c6などは、データ長を示す。
FIG. 16 is a view for explaining the structure of the horizontal axis literal management table. The horizontal axis literal management table has codes, literals, hierarchy IDs, parent codes, number of children, original data, and extraction execution flags. A description of each item is provided on the right side. Other literal management tables have a similar structure. In addition,
c5, c6, etc. indicate the data length.

【0055】[0055]

【発明の効果】以上の説明から明らかなように、本発明
の分析フォーマット作成機構によれば、多次元分析シス
テムに必要な分析フォーマットや分析処理用データベー
スを簡単に作成することが出来る。また、本発明の分析
処理用データベースによれば、ドリルダウンやロールア
ップ、スライスなどの多次元分析処理を効率よく行うこ
とができると共に、メモリやCPUを効率よく使用する
ことが出来る。
As is apparent from the above description, according to the analysis format creation mechanism of the present invention, an analysis format and an analysis processing database required for a multidimensional analysis system can be easily created. Further, according to the database for analysis processing of the present invention, multidimensional analysis processing such as drill-down, roll-up, and slice can be efficiently performed, and the memory and the CPU can be used efficiently.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図1】分析操作を説明する図である。FIG. 1 is a diagram illustrating an analysis operation.

【図2】分析操作を説明する図である。FIG. 2 is a diagram illustrating an analysis operation.

【図3】分析操作を説明する図である。FIG. 3 is a diagram illustrating an analysis operation.

【図4】分析操作を説明する図である。FIG. 4 is a diagram illustrating an analysis operation.

【図5】分析操作を説明する図である。FIG. 5 is a diagram illustrating an analysis operation.

【図6】分析操作を説明する図である。FIG. 6 is a diagram illustrating an analysis operation.

【図7】分析フォーマットの作成(その1)を示す図で
ある。
FIG. 7 is a diagram showing creation of an analysis format (No. 1).

【図8】分析フォーマットの作成(その2)を示す図で
ある。
FIG. 8 is a diagram showing creation of an analysis format (part 2).

【図9】分析フォーマットの作成(その3)を示す図で
ある。
FIG. 9 is a diagram showing creation of an analysis format (No. 3).

【図10】多次元分析システムの構成例を示す図であ
る。
FIG. 10 is a diagram illustrating a configuration example of a multidimensional analysis system.

【図11】多次元分析システムの他の構成例を示す図で
ある。
FIG. 11 is a diagram illustrating another configuration example of the multidimensional analysis system.

【図12】本発明における分析フォーマットの作成を説
明する図である。
FIG. 12 is a diagram illustrating creation of an analysis format according to the present invention.

【図13】多次元分折システム構築のための処理フロー
を示す図である。
FIG. 13 is a diagram showing a processing flow for constructing a multidimensional folding system.

【図14】多次元データベースの構造を示す図である。FIG. 14 is a diagram showing a structure of a multidimensional database.

【図15】データマートの構造を説明する図である。FIG. 15 is a diagram illustrating the structure of a data mart.

【図16】リテラル管理テーブルの構造を説明する図で
ある。
FIG. 16 is a diagram illustrating the structure of a literal management table.

【図17】スライス,ドリルダウン,ダイスを説明する
図である。
FIG. 17 is a diagram illustrating slice, drill-down, and dice.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

1 サーバ用計算機 2 クライアント用計算機 3 クライアント用計算機 4 構築サーバ 5 分析フォーマット 6 多次元DB 7 抽出部 8 抽出元DB 9 WWWサーバ 10 JAVAアプレット 10′JAVAアプレット 12 定義ツール 13 管理ツール 14 WWWブラウザ 15 他の計算機 16 構築サーバ 17 分析サンプル保管部 18 分析結果選択部 19 分析結果提示部 20 フォーマット定義生成部 21 画面体裁変更部 22 多次元構造変更部 23 抽出元データ所在表示部 24 抽出定義生成部 25 画面フォーマット定義 26 抽出定義 27 分析アプリケーション 28 抽出アプリケーション 29 データマート 30 縦軸リテラル管理テーブル 31 横軸リテラル管理テーブル 32 スライス軸リテラル管理テーブル Reference Signs List 1 server computer 2 client computer 3 client computer 4 construction server 5 analysis format 6 multidimensional DB 7 extraction unit 8 extraction source DB 9 WWW server 10 JAVA applet 10 'JAVA applet 12 definition tool 13 management tool 14 WWW browser 15 and others Computer 16 Construction server 17 Analysis sample storage unit 18 Analysis result selection unit 19 Analysis result presentation unit 20 Format definition generation unit 21 Screen format change unit 22 Multidimensional structure change unit 23 Extraction source data location display unit 24 Extraction definition generation unit 25 Screen Format definition 26 Extraction definition 27 Analysis application 28 Extraction application 29 Data mart 30 Vertical axis literal management table 31 Horizontal axis literal management table 32 Slice axis literal management table

Claims (5)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 分析フォーマット作成機構で作成された
フォーマットをベースに多次元データベースを作成する
機構を有し、 データベースから上記多次元データベースにデータを抽
出する機能を有し、 分析フォーマット作成機構で作成されたフォーマットを
ベースに多次元データベースを分析可能とすることを特
徴とする多次元分析システム構築システム。
1. A mechanism for creating a multidimensional database based on a format created by an analysis format creation mechanism, a function of extracting data from the database to the multidimensional database, and creation by an analysis format creation mechanism A multidimensional analysis system construction system characterized in that a multidimensional database can be analyzed based on a specified format.
【請求項2】 前記分析フォーマット作成機構におい
て、予め画面フォーマット定義が組み込まれた複数個の
サンプル・フォーマットを有すると共に、ユーザ固有の
修正情報だけを抜き出したカスタマイズ手段を有するこ
とを特徴とする請求項1の多次元分析システム構築シス
テム。
2. The analysis format creation mechanism according to claim 1, wherein the analysis format creation mechanism has a plurality of sample formats in which a screen format definition is pre-installed, and further includes a customizing means for extracting only user-specific correction information. 1. Multidimensional analysis system construction system.
【請求項3】前記分析フォーマット作成機構おいて、操
作者が画面フォーマット定義の修正を指示したときに
は、当該指示に従って画面上のフォーマット定義を自由
に修正することを特徴とする請求項1又は請求項2の多
次元分析システム構築システム。
3. The analysis format creation mechanism according to claim 1, wherein when the operator instructs to modify the screen format definition, the format definition on the screen is freely modified according to the instruction. 2. Multidimensional analysis system construction system.
【請求項4】 前記分析フォーマット作成機構おいて、
定義された画面フォーマットの画面構成要素の項目をも
とに操作者が抽出元のデータの所在を指定するだけで、
多次元データベースにデータを抽出する機構を自動的に
作成することを特徴とする請求項1,請求項2又は請求
項3の多次元分析システム構築システム。
4. In the analysis format creation mechanism,
Only the operator specifies the location of the data to be extracted based on the screen component items of the defined screen format,
4. The multidimensional analysis system construction system according to claim 1, wherein a mechanism for extracting data in the multidimensional database is automatically created.
【請求項5】 集計データを保持すると共に、軸の階層
毎の項目の全組合せを有するデータベースと、 階層間の相関関係をツリー構造で持つ多次元管理ファイ
ルとを有することを特徴とする多次元分析システムの分
析処理用データベース。
5. A multi-dimensional database, comprising: a database having total data and having all combinations of items for each layer of an axis; and a multi-dimensional management file having a correlation between the layers in a tree structure. Analysis processing database of the analysis system.
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