JPH113354A - データキューブ制御方式 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 集約結果の組み合わせの数を削減し、集約結
果を高速に作成する。 【解決手段】 データ格納機構１と、集約キーの従属関
係３を格納するメタデータ格納機構２と、集約キー指示
手段４と、従属関係３を探索し、複数の集約の組み合わ
せを取り出すデータキューブ定義手段５と、その結果作
成されたデータキューブ定義保持するデータキューブ定
義情報６と、集約の組み合わせを主記憶中に記録する集
約記録機構７と、データ格納機構１からデータを取り出
し、集約記録機構７の対応するキー値の組み合わせを検
索して集約を行う集約手段８と、主記憶が不足した場合
に集約結果のカーディナリティを考慮して適当な集約の
組み合わせをデータキューブから排除する集約制御手段
９と、定義情報６を参照し、集約記録機構７から適当な
集約結果を取り出すか、必要ならばデータ格納機構１か
ら集約結果を生成する集約キー参照手段１０とを有す
る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、リレーショナルデ
ータベースを用いて複数の集約結果の組み合わせを制御
するデータキューブの処理に関するものであり、特にデ
ータキューブを定義する集約キーに従属関係がある場合
に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来技術は、例えば特開平８−３２９１
０１号公報（以下、文献１という）、Ｊｉｍ Ｇｒａ
ｙ，ｅｔ ａｌ．：“Ｄａｔａ Ｃｕｂｅ：Ａ Ｒｅｌ
ａｔｉｏｎａｌ Ａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎ Ｏｐｅｒａ
ｔｏｒ Ｇｅｎｅｒａｌｉｚｉｎｇ Ｇｒｏｕｐ−Ｂ
ｙ，Ｃｒｏｓｓ−Ｔａｂ，ａｎｄ Ｓｕｂ−Ｔｏｔａｌ
ｓ”（以下、文献２という）、“ＤＳＳ構築ツールの研
究”，ネットワークコンピューティング，１９９６．７
（以下、文献３という）、Ｃ．Ｊ．Ｄａｔｅ：“データ
ベースシステム概論”，丸善（以下、文献４という）に
示されている。

【０００３】近年のデータウェアハウス利用技術の進歩
に伴い、多次元分析処理は、ＯＬＡＰと呼ばれる分野で
進歩してきた。多次元分析処理とは、簡単に言えば複数
のクロス集計データを使った多角的なデータ分析で（文
献３のｐ．９２）、多次元データベースと呼ばれる専門
のデータベースを用いたＯＬＡＰと、リレーショナルデ
ータベースを使って多次元ビューを表示するリレーショ
ナル型ＯＬＡＰに分類される（文献３のｐ．９２〜９
３）。

【０００４】本発明が対象とするリレ−ショナル型ＯＬ
ＡＰでは、複数の集約結果（これを以下、データキュー
ブという）をいかに効率良く扱えるかが重要である。デ
ータキューブとリレーショナルデータベースは、文献２
のｐ．１５４に示されるように、１つのデータキューブ
が複数の集約条件で記述されるという関係にある。例え
ば、文献２に従えば、車の販売台数を分析する際の分析
軸としてＭｏｄｅｌ，Ｙｅａｒ，Ｃｏｌｏｒを取り上げ
た場合、データキューブは、文献２のｐ．１５４に示さ
れる３つのＳＱＬ文の論理和となる。ここで、分析軸で
あるＭｏｄｅｌ，Ｙｅａｒ，Ｃｏｌｏｒは、これらＳＱ
Ｌ文の集約キーでもあるので、以下集約キーと呼ぶ。

【０００５】データキューブの扱いには２通りの方法が
ある。１つは、利用されると考えられるデータキューブ
を事前に作成しておき、ユーザが集約を要求した時点で
適当な検索ルートを選択する方法（文献１）であり、も
う１つの方法は、ユーザが集約を要求した時点で、その
集約に関連するデータキューブを作成する方法（文献
２）である。前者を事前作成型、後者を要求時作成型と
呼ぶ。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】関係データベースを用
いて多次元分析を行う際の問題は、分析のために必要な
データキューブを、いかに効率良く作成できるかにあ
る。従来技術で述べた２つの方法では、データキューブ
を構成する集約結果の組み合わせの数が非常に大きくな
るため、データベースの容量に問題が発生すること、複
数の集約結果を作成するために、外部ソートなどの二次
記憶人出カを伴うため、集約結果作成に非常に時間がか
かるという問題がある。本発明の課題は、この２点の問
題を解決することにある。

【０００７】集約結果の組み合わせについて考えて見る
と、文献２の要求時作成型は、ユーザの集約要求時にデ
ータキューブを作成するため、選択範囲を限定できると
いう利点があり、文献１の事前作成型に比べて幼率が良
い。

【０００８】この場合でも、文献２のｐ．１５６から分
かるように、データキューブのサイズは、集約キーのカ
ーディナリティの積であり、非常に大きな数になる可能
性がある。また、集約結果の数は、集約キーの数をＮと
すれば、２^**Ｎ−１であり、これもＮが増加すると非常
に大きな数になる。

【０００９】この問題を解決するために、文献２では
ｐ．１５６〜１５７で示されているように、データキュ
ーブの一部を生成するＲＯＬＬＵＰオペレータを定義し
ている。これは、データキューブの特定の経路に沿って
のみ詳細化（ドリルダウン）することをユーザが指定す
るものである。この方式では、詳細化の経路が極端に限
定されてしまうという問題がある。

【００１０】本発明では、詳細化の経路をユーザに全て
指定させるのではなく、興味のある集約項目のみを指定
させ、その項目に従属する項目および、その項目を従属
させる項目を導出し、それらを一つの軸と定め、各軸の
組み合わせから成るデータキューブを作成することで、
データキューブのサイズを増やすことなく、適当な経路
数を保持することができる。ここで、項目間の従属と
は、完全関数従属を意味する（文献４のｐ．２４８）。
たとえば、図１０で、Ｃ１がＣ２に従属しているなら
ば、図１０（ａ）と図１０（ｂ）は、同じ集約結果を示
すので、集約結果の組み合わせとしてわざわざ図１０
（ｂ）を考える必要はない。

【００１１】次に、集約結果の作成について考えて見
る。集約結果の作成の最も単純な方法は、各集約に対応
するソート処理を個別に行い、等しいキーを保持するデ
ータを集計する方法である（文献１の［００１８］）。
この方法では、複数回、元となるデータを読みだしてお
り、入出力回数が多くなる。主記憶にハッシュテーブル
を作成し、オーバフローした部分をソート処理に回すハ
イブリッド方式も考えられている（文献２のｐ．１５
８）が、この方法も、二次記憶を前提としており、入出
力回数が増える。

【００１２】データキューブの特性を考えた場合、カー
ディナリティの高い集約結果を保持することは、結局そ
の集約結果を利用する際に入力するレコード件数が増え
ることを意味しており、無駄なことが多い。特に、その
集約結果を生成することのできる集約結果がすでに存在
する場合には、無駄である。本発明では、この点を考慮
して、主記憶を無駄に利用するカーディナリティの高い
集約結果を選択的に排除する方式となっている。

【００１３】本発明の目的は、近年データベースの利用
形態として注目を浴びている多次元分析を、関係データ
ベースの問い合わせを用いて実行する際に、集約キーの
従属関係を用いて決定することで、集約結果の組み合わ
せの数を削減し、さらに、実際の集約結果作成時に、メ
モリを有効に利用することで、利用価値の高い集約結果
を高速に作成するデータキューブ制御方式を提供するこ
とにある。

【００１４】

【課題を解決するための手段】本発明は、複数の集約キ
ーと集約対象となる数値データから成るデータを格納す
るデータ格納機構と、集約キーの従属関係を格納するメ
タデータ格納機構を持つデータベースシステムにおい
て、ユーザが興味の対象となる複数の集約キーを指示す
る集約キー指示手段と、その集約要求から、前記メタデ
ータ格納機構に格納される従属関係を探索し、より概
要、あるいは詳細な集約結果を得るために利用される、
複数の集約の組み合わせを取り出すデータキューブ定義
手段と、その結果作成されたデータキューブ定義保持す
るデータキューブ定義情報と、データキューブ定義情報
をもとに、集約の組み合わせを作り出す際に、集約の組
み合わせを主記憶中に記録する集約記録機構と、前記デ
ータ格納機構から一件ずつデータを取り出し、前記集約
記録機構の対応するキー値の組み合わせを検索して集約
を行う集約手段と、集約時に主記憶が不足した場合に集
約結果のカーディナリティを考慮して適当な集約の組み
合わせをデータキューブから排除する集約制御手段と、
ユーザからの集約要求時に、前記データキューブ定義情
報を参照し、集約記録機構から適当な集約結果を取り出
すか、必要ならばデータ格納機構から集約結果を生成す
る集約キー参照手段とを有することを特徴とする。

【００１５】ここで、各構成要素が他の構成要素に対し
て及ぼす作用を説明する。集約キー指示手段は、ユーザ
からの複数の集約キーの指示を受け取り、データキュー
ブ定義手段に集約キーの組を渡す。

【００１６】データキューブ定義手段は、事前にメタデ
ータ格納機構上に定義された従属関係を用いて、指示さ
れた集約が含まれる従属関係を全て取り出し、データキ
ューブの軸を生成する。通常、軸の数は、集約キー指示
手段から渡された集約キーの組の数に等しいが、もとも
との集約キーの組の中に従属関係があった場合は、軸の
数はさらに少なくなる。また、１つの集約キーが複数の
導出関係に関連している場合は、軸の数はもともとの集
約キーの組の要素数よりも多くなる。データキューブの
軸の情報は、データキューブ定義情報として保存され
る。

【００１７】集約手段は、軸の本数をＮとし、各軸に属
する項目数をＣ（Ｎ）とすると、 Π（Ｃ（ｉ）＋１） ｉ＝Ｎ の集約キーの組み合わせを生成し、集約記録機構上で管
理する。これは、従来技術で述べた２^**Ｎよりも少ない
数である（２^**Ｎ−１とあるのは、集約のうちの１つが
元となるデータと一致するケース）。各軸に属する項目
が１の場合に限って、従来技術と同等となる。

【００１８】軸ｉを構成する要素ｊをＥ（ｉ，ｊ）とす
ると、Ｅ（ｉ，ｊ）を含む全ての集約キーの組み合わせ
は、Ｅ（ｉ，ｌ）｜ｉ＜ｊを含み、その他は全く同じ集
約キーの組み合わせから導出可能である。

【００１９】集約手段は、データ格納機構からレコード
を取り出しながら、集約記録機構上の集約キーの全ての
組み合わせに対して、そのレコードに格納されている集
約キーの値と、集計値を用いて集計を行う。

【００２０】この結果、集約記録機構が、集計データを
主記憶に保持できなくなった場合には、集約制御手段
は、集約キーの組み合わせのうち、導出可能な組み合わ
せとの間でカーディナリティをベースに削除すべき組み
合わせを決定し、その情報を主記憶から削除し、新たな
データの格納を可能にする。削除すべき組み合わせの決
定方法は、実施例で述べる。

【００２１】ユーザがキューブの参照を行うための集約
問い合わせを実行すると、集約キー参照手段は、データ
キューブ定義情報を用いて、集約問い合わせに含まれる
項目が全て含まれている集約結果を集約記録機構より検
出し、その結果を利用しで集約問い合わせを実行する。

【００２２】

【発明の実施の形態】次に、本発明の実施の形態につい
て図面を参照して説明する。

【００２３】図１は、本発明のデータキューブ制御方式
の実施の形態を示す構成図である。図１に示すデータキ
ューブ制御方式は、複数の集約キーと集約対象となる数
値データから成るデータを格納するデータ格納機構１
と、集約キーの従属関係３を格納するメタデータ格納機
構２と、ユーザが興味の対象となる複数の集約キーを指
示する集約キー指示手段４と、その集約要求から、メタ
データ格納機構２に格納される従属関係３を探索し、よ
り概要、あるいは詳細な集約結果を得るために利用され
る、複数の集約の組み合わせを取り出すデータキューブ
定義手段５と、その結果作成されたデータキューブ定義
保持するデータキューブ定義情報６と、データキューブ
定義情報６をもとに、集約の組み合わせを作り出す際
に、集約の組み合わせを主記憶中に記録する集約記録機
構７と、データ格納機構１から一件ずつデータを取り出
し、集約記録機構７の対応するキー値の組み合わせを検
索して集約を行う集約手段８と、集約時に主記憶が不足
した場合に集約結果のカーディナリティを考慮して適当
な集約の組み合わせをデータキューブから排除する集約
制御手段９と、ユーザからの集約要求時に、データキュ
ーブ定義情報６を参照し、集約記録機構７から適当な集
約結果を取り出すか、必要ならばデータ格納機構１から
集約結果を生成する集約キー参照手段１０とを有してい
る。

【００２４】図２は、データ格納機構機１に格納されて
いる表の定義例を第一正規形で示した図である。従っ
て、実際にはさらに高度な正規化により、複数の表に分
割格納されてい可能性もある。この図では、表Ｔ１の集
約キーをＧ１〜Ｇ６で表しており、集計データはＶ１で
示してある。

【００２５】図３は、メタデータ格納機構２に格納され
ている従属関係００３の例を示す図である。→は完全関
数従属を示すもので、Ｇ１→Ｇ２は、Ｇ２はＧ１に完全
関数従属すると読む。この例では、表Ｔ１は、３つの軸
から構成されていることになる。

【００２６】図４は、集約キー指示手段４に対するユー
ザの指示を示す図である。ここでは、Ｇ６が１００より
大きいという条件のもとで、Ｇ１，Ｇ２，Ｇ５を集約項
目として指示している。

【００２７】データキューブ定義手段５は、図３，図４
を入力として図５のフローチャートに従って軸を決定す
る。この例では、決定された軸は、図３のＡ１，Ａ２と
なる。この結果、データキューブ定義情報には図６の情
報が登録される。

【００２８】集約手段８は、この結果を利用して、集約
記録機構７上に図７で示す集約項目の組を作成する。図
上で、各列、行の順番は、軸の項自の従属性に従う。す
なわち、図３の順番と同じである。ただし、ＮＯＮＥ
は、その軸を含まないことを意味するもので、必ず最後
に配置する。この図で、Ａ１がＧ２で、Ａ２がＧ５であ
る組を（Ｇ２，Ｇ５）と記述することとする。図中の矢
印は、集約結果の導出関係を表したものである。すなわ
ち、（Ｇ２，Ｇ５）は、（Ｇ２，Ｇ４）（Ｇ１，Ｇ５）
（Ｇ１，Ｇ４）から導出できる。もちろん、（ＮＯＮ
Ｅ，ＮＯＮＥ）は、どの組み合わせからも導出できるこ
とになる。

【００２９】集約手段８は、データ格納機構１から１レ
コード取り出し、図７のマトリックスの全ての要素に対
して、図８のフローチャートで示す手順を適用する。ま
ず、その要素が集約手段８の対象であるかどうかを判断
する（ステップ１０１）。もしすでに集約制御手段９に
よって削除されている要素であるならば、なにもしな
い。次に、入力レコードからその要素に対応するキーを
生成し（ステップ１０２）、そのキー値でその要素で管
理するハッシュテーブルを検索する（ステップ１０
３）。もしキーがハッシュテーブルに見付かったなら
ば、そのキーに対して指定された集約処理を行い（ステ
ップ１０４）、そのキーから導出可能な集約キーの値を
登録する。導出可能な集約キーは、現在のマトリックス
を（ｉ，ｊ）とすると、各軸でｋ＞ｉ，ｌ＞ｊを満たす
項目でＮＯＮＥでないもの全てである。例えば、現在の
マトリックスが（１，１）であるならば、Ｇ３の値を追
加する。見付からなかったならば、主記憶に新たなキー
を追加する余地があるかを判断する（ステップ１０
５）。追加可能ならば、キーを追加して集約処理（ステ
ップ１０４）を実行する。追加可能でないならば、集約
制御手段９を起動し（ステップ１０６）、再度キーの追
加が可能かどうかを判断する。

【００３０】集約制御手段９は、主記憶に新たなキーの
追加ができない場合に起動きれ、図９のフローチャート
に従って、集約記録機構のマトリックスのいずれかの要
素を無効にすることで新たなキーの追加を可能とする。
まず、与えられた要素のカーディナリティが危険値を越
えているかどうかを判断する（ステップ２０１）。この
判断は、これ以降全てのレコードを処理した結果、その
要素だけでメモリを占有するとして、全てを格納不可能
であるならば危険値を越えたと判断する。このために、
ここまでのその要素の重複度を利用して同等の重複度で
あると仮定して推測する。あるいは、事前にキーの統計
情報が存在するならば、それを利用することもできる。
危険値を越えていないならば、その要素を導出可能な要
素からのカーディナリティの差を取り（ステップ２０
２，２０３）、それを判断基準として削除要素を決定す
る。なお、フローチャートでは（ｉ−１，ｊ）（ｉ，ｊ
−１）のみを対象としているが、この要素がすでに削除
されているならば（ｉ−１，ｊ−１）（ｉ−２，ｊ）
（ｉ，ｊ−２）（ｉ−２，ｊ−１）（ｉ−１，ｊ−２）
（ｉ−２，ｊ−２）も検索する。検索の順番は、その要
素からの移動距離の小さい順とする。つまり、（ｉ−
ａ，ｊ−ｂ）で、ａ＋ｂの値の小さい順に検索する。

【００３１】最後に、集約キー参照手順１０は、以上の
手順で作成されたデータキューブ定義機構および集約記
録機構を元に、適当な方法でその集約問い合わせに利用
する集約記録機構７上のマトリックス要素を決定し、問
い合わせを完了させる。この方式としては、たとえば文
献１の［００１９］から［００２４］の方法を取ること
もできる。

【００３２】

【発明の効果】以上説明してきたように、本発明は、集
約キー間の従属性を利用して作成する集約結果の組み合
わせを削減し、さらに集約キーの組み合わせ毎のカーデ
ィナリティを利用することで、効果的な集約結果の組み
合わせを主記憶に残し、その後のデータキューブ検索性
能を改善する効果がある。

【００３３】なお、本方式は、全ての集約結果を主記憶
のみに残すと仮定したが、記憶装置に階層構造がある場
合は、削除する変わりに下位の記憶装置にそのエントリ
を移動することで、本発明の方式を容易に拡張すること
ができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明のデータキューブ制御方式の実施の形態
を示す構成図である。

【図２】データ格納機構機に格納されている表の定義例
を第一正規形で示した図である。

【図３】従属関係の例を示す図である。

【図４】集約キーの指示例を示す図である。

【図５】データキューブ定義手段のフローチャートであ
る。

【図６】データキューブ定義情報の例を示す図である。

【図７】集約記録機構の例を示す図である。

【図８】集約手段のフローチャートである。

【図９】集約制御手段のフローチャートである。

【図１０】完全関数従属性と集約処理の関係を示す図で
ある。

【符号の説明】

１ データ格納機構 ２ メタデータ格納機構 ３ 従属関係 ４ 集約キー指示手段 ５ データキューブ定義手段 ６ データキューブ定義情報 ７ 集約記録機構 ８ 集約手段 ９ 集約制御手段 １０ 集約キー参照手段

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】複数の集約キーと集約対象となる数値デー
   タから成るデータを格納するデータ格納機構と、集約キ
   ーの従属関係を格納するメタデータ格納機構を持つデー
   タベースシステムにおいて、 ユーザが興味の対象となる複数の集約キーを指示する集
   約キー指示手段と、 その集約要求から、前記メタデータ格納機構に格納され
   る従属関係を探索し、より概要、あるいは詳細な集約結
   果を得るために利用される、複数の集約の組み合わせを
   取り出すデータキューブ定義手段と、 その結果作成されたデータキューブ定義保持するデータ
   キューブ定義情報と、 データキューブ定義情報をもとに、集約の組み合わせを
   作り出す際に、集約の組み合わせを主記憶中に記録する
   集約記録機構と、 前記データ格納機構から一件ずつデータを取り出し、前
   記集約記録機構の対応するキー値の組み合わせを検索し
   て集約を行う集約手段と、 集約時に主記憶が不足した場合に集約結果のカーディナ
   リティを考慮して適当な集約の組み合わせをデータキュ
   ーブから排除する集約制御手段と、 ユーザからの集約要求時に、前記データキューブ定義情
   報を参照し、集約記録機構から適当な集約結果を取り出
   すか、必要ならばデータ格納機構から集約結果を生成す
   る集約キー参照手段とを有することを特徴とするデータ
   キューブ制御方式。
2. 【請求項２】前記従属関係が、完全関数従属性を含むこ
   とを特徴とする請求項１記載のデータキューブ制御方
   法。
3. 【請求項３】前記データキューブ定義手段は、複数の集
   約の組み合わせを取り出してデータキューブの軸とし、 前記データキューブ定義情報は、データキューブの軸の
   情報を保存し、 前記集約手段は、軸の本数をＮとし各軸に属する項目数
   をＣ（Ｎ）とすると、 Π（Ｃ（ｉ）＋１） ｉ＝Ｎ の集約キーの組み合わせを生成し、前記集約記録機構上
   で管理することを特徴とする請求項１または２記載のデ
   ータキューブ制御方法。
4. 【請求項４】前記集約制御手段は、前記カーディナリテ
   ィが危険値を越えた集約の組み合わせをデータキューブ
   から排除することを特徴とする請求項１〜３のいずれか
   に記載のデータキューブ制御方法。