TWI512504B - 候選鍵擷取裝置、候選鍵擷取方法及其電腦程式產品 - Google Patents

候選鍵擷取裝置、候選鍵擷取方法及其電腦程式產品 Download PDF

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TWI512504B
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Ren Shan Luoh
Pei Lun Suei
Che Wei Kuo
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Description

候選鍵擷取裝置、候選鍵擷取方法及其電腦程式產品
本發明係關於一種候選鍵擷取裝置、候選鍵擷取方法及其電腦程式產品。具體而言,本發明係關於一種可根據一資料表所載之資訊,產生一候選鍵之候選鍵擷取裝置、候選鍵擷取方法及其電腦程式產品。
隨著數位化時代的來臨,資料之儲存已由傳統紙本記載之方式演變數位化記載,且為儲存大量數位化之資料,而資料庫也因此蘊育而生。為有效管理資料庫所儲存之資料,資訊人員往往必須先對欲儲存資料進行整合以及分析的工作,產生一具邏輯關係之資料表,以方便後續利用與維護。
以儲存一所學校所有學生之基本資料為例,資料表可能須記錄數百位學生之班級、性別以及血型等等資訊,其資料量之龐大可想而知。一般而言,為方便後續有效管理,資訊人員會先將資料表進行一連串的正規化(normalization)處理,其目的在於避免資料表中的資料出現重複或互相矛盾的情形,同時可幫助資料表易於使用以及維護。然而,正規化處理必須借助資料表之候選鍵始可進行,而所謂的候選鍵,簡單地說就是用來區分不同資料的識別指標。
舉例而言,表1為記載學生基本資料的一資料表,其載有4位學生之「學號」以及「性別」,而表1之「學號」以及「性別」可分別視為表1之一屬性,而候選鍵則是由資料表的各種屬性組合中挑選出。
具體而言,表1具有「學號」、「性別」以及「學號+性別」三種屬性組合,表1之候選鍵必由前述三種屬性組合中挑選出,且必須滿足唯一性以及最小性,唯一性係指一屬性組合所呈現出來之所有態樣數目需大於或等於資料表所載之資料筆數,以表1為例,其載有4筆資料,而每位學生皆具有不同學號,屬性組合「學號」至少具有4種態樣,因此根據「學號」足以區別出表1所載之各筆資料,且屬性組合「學號」係滿足唯一性。
同理,屬性組合「學號+性別」至少可呈現4種態樣,亦符合唯一性之要求,但屬性組合「性別」所可呈現之態樣僅有2種(不是「女」就是「男」),小於表1所載資料之筆數(4筆),因此屬性組合「性別」則不符合唯一性之要求,將被剔除於候選建可能名單之外。此外,於屬性組合「學號+性別」以及屬性組合「學號」符合唯一性之要求後,接下來便必須進行最小性之判斷。
最小性係指屬性組合包含屬性之數目需越小越好,承上所述,屬性組合「學號」以及屬性組合「學號+性別」皆已符合唯一性,但屬性組合「學號+性別」係包含「學號」以及「性別」兩屬性,而屬性組合「學號」僅包含「學號」此一屬性,因此於候選鍵需具有最小性之要求下,屬性組合「學號+性別」將被剔除不可作為候選鍵,而屬性組合「學號」則因同時符合唯一性以及最小性之要求,因此屬性組合「學號」則可視為表1之候選鍵。惟習知技術係以人工方式透過唯一性以及最小性之判斷尋找資料表的候選鍵,此不但使候選鍵之擷取缺乏效率,更可能因為資訊人員經驗不足使得正確擷取出候選鍵之機率降低。
有鑑於此,如何使候選鍵擷取更加精準且更具效率,實為該領域之技術者亟需解決之課題。
本發明之一目的在於提供一種候選鍵擷取裝置。該候選鍵擷取裝置包含一儲存單元以及一與該儲存單元呈電性連接之微處理器。該儲存單元用以儲存一資料表,該資料表載有該資料表之一資料筆數、複數個屬性、各該屬性之一資料相異數以及各該屬性之一資料類型。該微處理器用以根據各該屬性之資料類型以及該等屬性,產生一第一屬性組合,該第一屬性組合包含至少一選定屬性,該至少一選定屬性為該等屬性其中之一。該微處理器更用以判斷該第一屬性組合之至少一選定屬性之資料相異數之一乘積係大於或等於該資料筆數,並根據該第一屬性組合之至少一選定屬性之一數量產生一判斷結果,該微處理器根據該判斷結果設定該第一屬性組合為一候選鍵。
本發明之另一目的在於提供一種用於前述候選鍵擷取裝置之候選鍵擷取方法。該候選鍵擷取方法包含下列步驟:(a)令該微處理器根據各該屬性之資料類型以及該等屬性,產生一第一屬性組合,該第一屬性組合包含至少一選定屬性,該至少一選定屬性為該等屬性其中之一;(b)令該微處理器判斷該第一屬性組合之至少一選定屬性之資料相異數之一乘積係大於或等於該資料筆數;(c)令該微處理器根據該第一屬性組合之至少一選定屬性之一數量產生一判斷結果;以及(d)令該微處理器根據該判斷結果,設定該第一屬性組合為一候選鍵。
另外,為達前段所述之目的,本發明更提供一種電腦程式產品,內儲一種用以執行前述候選鍵擷取方法之程式,該程式經由電腦被載入該候選鍵擷取裝置後可執行複數程式指令,以完成前段所述之候選鍵擷取方法。
綜上所述,本發明之候選鍵擷取裝置、候選鍵擷取方法及其電腦程式產品可根據資料表之資料筆數以及各屬性之資料類型,先濾除不可能成為候選鍵之屬性組合,接著,再根據各屬性之資料相異數、資料表所載之資料筆數以及屬性組合所包含的選定屬性個數,由濾除後之屬性組合中擷取候選鍵,因此本發明可精準地與有效地由多筆屬性組合中截取出候選鍵,以降低透過人工方式挑選候選鍵所產生之誤差,藉此習知技術之缺點得已被有效克服。
在參閱圖式及隨後描述之實施方式後,所屬技術領域具有通常知識者便可瞭解本發明之其它目的、優點以及本發明之技術手段及實施態樣。
以下將透過實施例來解釋本發明之內容,本發明係關於一種候選鍵擷取裝置、候選鍵擷取方法及其電腦程式產品,其係根據一資料表中所載之資訊,擷取出一候選鍵。需說明者,本發明之實施例並不侷限於特定的環境,應用或實施,因此,以下實施例之描述僅為說明目的,並非本發明之限制。須說明者,以下實施例及圖式中,與本發明非直接相關之元件已省略而未繪示;且圖式中各元件間之尺寸關係僅為求容易瞭解,非用以限制實際比例。
本發明之第一實施例如第1圖所示,係為一種候選鍵擷取裝置1之示意圖,候選鍵擷取裝置1包含一儲存單元11以及一微處理器13,儲存單元11係與微處理器13呈電性連接。候選鍵擷取裝置1係自外部讀取一資料表2,並將資料表2儲存於儲存單元11。資料表2載有資料表2之一資料筆數、複數個屬性、各屬性之一資料相異數、各屬性之一資料類型以及各屬性之一表示位元數。
為方便說明,本實施例之資料表2可為如表2記載學生基本資料之一資料表,資料表2具有5筆資料筆數、4種屬性(即「性別」、「血型」、「照片」以及「學號」)。屬性「性別」的資料類型為字串,表示位元數為1位元,資料相異數為2;屬性「血型」的資料類型為字串,表示位元數為2位元,資料相異數為4;屬性「照片」的資料類型為二元大物件(Binary Large Object;下稱BLOB)之圖片檔,表示位元數為2位元,資料相異數為5;屬性「學號」的資料類型為字串,表示位元數為6位元,資料相異數為5。
於初次啟動時,候選鍵擷取裝置1因尚未進行任何候選鍵擷取處理,並不會有任何資料表2之候選鍵存在,據此,微處理器13先將根據各屬性之資料類型以及該等屬性產生一第一屬性組合。具體而言之,微處理器13係先根據各屬性之資料類型,濾除不可能作為候選鍵之屬性,例如用以儲存圖片、聲音、影像、壓縮檔等檔案之BLOB檔以及字元大物件檔(Character Large Object;下稱CLOB),以根據篩選過後之屬性產生可能為候選鍵之第一屬性組合。
據上所述,微處理器13將濾除表2中資料類型為BLOB之屬性「照片」,接著,微處理器13根據濾除後的屬性產生第一屬性組合,該第一屬性組合包含至少一選定屬性,選定屬性為屬性其中之一。以表2為例,於此階段,微處理器13係產生第一屬性組合「性別+血型」,第一屬性組合「性別+血型」包含2個選定屬性「性別」以及「血型」。
較佳地,於本實施例中,微處理器13更可一倂根據各屬性之表示位元數以及資料筆數產生複數屬性組合,以確保屬性組合符合初步唯一性之要求。舉例而言,屬性「性別」的表示位元數為1位元,則屬性組合「性別」最多可區別2筆資料(即男與女),由於屬性組合「性別」最多僅可區別資料數數目(2筆)係少於資料表2之資料筆數(5筆),因此微處理器13應濾掉屬性組合「性別」。
另一方面,屬性「血型」之表示位元數為2位元,則第一屬性組合「性別+血型」的總表示位元數為3位元,則屬性組合「性別+血型」最多可區別8筆資料(即女+A、女+B、女+AB、女+O、男+A、男+B、男+AB以及男+O),由於第一屬性組合「性別+血型」可區別資料數(8筆)大於資料表2之資料筆數(5筆),因此微處理器13會保留第一屬性組合「性別+血型」。
而後,微處理器13將判斷儲存單元11是否已存有候選鍵,由於候選鍵擷取裝置1係初次啟動時,因此儲存單元11將不會存在有任何候選鍵。於判斷儲存單元11未存有候選鍵後,微處理器13將對第一屬性組合「性別+血型」進行下一階段之判斷。
具體而言,接下來微處理器13將判斷第一屬性組合「性別+血型」之選定屬性(即「性別」與「血型」)之資料相異數之一乘積是否大於或等於該資料筆數。由前述表2之相關敘述可知,選定屬性「性別」之資料相異數為2,選定屬性「血型」之資料相異數為4,選定屬性「性別」與選定屬性「血型」之資料相異數之乘積(即8)係大於資料筆數(5),因此。微處理器13將判斷第一屬性組合「性別+血型」之選定屬性(即「性別」與「血型」)之資料相異數之乘積係大於或等於該資料筆數。
於判斷第一屬性組合「性別+血型」之選定屬性(即「性別」與「血型」)之資料相異數之乘積係大於或等於該資料筆數後,微處理器13將根據第一屬性組合「性別+血型」之選定屬性之一數量產生一判斷結果,並根據判斷結果將設定第一屬性組合「性別+血型」為一候選鍵130。
詳言之,微處理器13係判斷第一屬性組合「性別+血型」之選定屬性之數量是否大於1,如否,則將第一屬性組合設定為一候選鍵130。但由此處之第一屬性組合「性別+血型」可知,第一屬性組合「性別+血型」係包含兩個選定屬性「性別」與「血型」,判斷結果必顯示必定第一屬性組合「性別+血型」之選定屬性數目大於1,因此必需根據此判斷結果進行下一步之判斷。
接下來,微處理器13將結合選定屬性「性別」與選定屬性「血型」以產生一結合屬性組合,並跟據資料表(即表2)以及結合屬性組合計算結合屬性組合之一結合資料相異數,接下來,微處理器13將判斷該結合資料相異數是否大於或等於該資料筆數,如是,則將第一屬性組合「性別+血型」設為候選鍵130並將其儲存至儲存單元11,如否,則第一屬性組合「性別+血型」不可為候選鍵130。
舉例而言,由表2可知,結合屬性組合包含「男+A、男+B、女+B、女+AB、女+O」,結合資料相異數係為5,其係等於資料筆數(5筆),因此可將第一屬性組合「性別+血型」設為候選鍵130並將其儲存至儲存單元11,至此候選鍵「性別+血型」已產生。
於候選鍵「性別+血型」產生後,微處理器13更可根據該等資料類型、該等屬性、該等表示位元數以及該資料筆數產生一第二屬性組合「性別+血型+學號」,且於一第二屬性組合「性別+血型+學號」產生後,微處理器13亦判斷儲存單元11是否已存有候選鍵。
由於候選鍵「性別+血型」130已儲存於儲存單元11,微處理器13將判斷儲存單元11已存有候選鍵130,且對候選鍵「性別+血型」130(亦可視為第一屬性組合「性別+血型」)以及第二屬性組合「性別+血型+學號」進行一且(AND)邏輯運算,以產生一運算結果,並判斷該運算結果是否等於第一屬性組合「性別+血型」;如是,則表示第二屬性組合「性別+血型+學號」不符合最小性之要求,應予以剔除;如否,微處理器13將繼續對第二屬性組合「性別+血型+學號」進行前述資料相異數以及結合屬性組合之判斷。
詳言之,前述各屬性組合所包含之選定屬性係可一位元集合表示,依照「性別、血型、照片、學號」此順序,第一屬性組合「性別+血型」係可以(1100)表示,第二屬性組合「性別+血型+學號」係可以(1101)表示。微處理器13對第一屬性組合(1100)以及第二屬性組合(1101)進行且邏輯運算之運算結果即為(1100),係與第一屬性組合(1100)相同,此時微處理器13便判斷第二屬性組合「性別+血型+學號」不符合最小性之要求,應予以剔除。
於其他實施態樣,若屬性組合包含一第一選定屬性、一第二選定屬性以及一第三選定屬性等三選定屬性,微處理器13將第一選定屬性以及第二選定屬性結合為一第一結合屬性組合,以及將第二選定屬性以及第三選定屬性結合為一第二結合屬性組合,並分別判斷第一結合屬性組合以及第二結合屬性組合之結合資料相異數是否大於或等於資料筆數;若是,則可根據上段說明的方式設定候選鍵;若否,則微處理器13可繼續結合屬性組合並重複上述步驟。需強調的是,本發明並不限制如何結合選定屬性以及產生結合屬性組合的方式,所屬技術領域可視需求設計如何結合屬性組合。
本發明之第二實施例如第2A-2E圖所示,係為一種用於如第一實施例所述之候選鍵擷取裝置之候選鍵擷取方法。該候選鍵擷取裝置包含一微處理器以及一儲存單元,該微處理器係與該儲存單元呈電性連接,該儲存單元用以儲存一資料表,資料表載有資料表之一資料筆數、複數個屬性、各該屬性之一資料相異數、各該屬性之一資料類型以及各該屬性之一表示位元數。
此外,第二實施例所描述之候選鍵擷取方法可由一電腦程式產品執行,當候選鍵擷取裝置經由一電腦載入該電腦程式產品並執行該電腦程式產品所包含之複數個程式指令後,即可完成第二實施例所述之候選鍵擷取方法。前述之電腦程式產品可儲存於電腦可讀取記錄媒體中,例如唯讀記憶體(read only memory;ROM)、快閃記憶體、軟碟、硬碟、光碟、隨身碟、磁帶、可由網路存取之資料庫或熟習此項技藝者所習知且具有相同功能之任何其它儲存媒體中。
第二實施例之候選鍵擷取方法包含以下步驟,請參閱第2A圖,首先執行步驟301,令微處理器根據各屬性之資料類型、資料筆數、該等表示位元數以及該等屬性產生一屬性組合,其產生細節已於第一實施例中說明,故不在此詳述。其中,該屬性組合具有至少一選定屬性,屬性組合所包含之選定屬性係對應至資料表之屬性。
接著,於步驟302,令微處理器判斷儲存單元是否存有一候選鍵,如是,請參閱第2E圖,則執行步驟311,令微處理器對該屬性組合以及該候選鍵進行一且運算,以產生一運算結果,然後,於步驟312中,令微處理器判斷該運算結果是否等於該候選鍵,如是,則表示該屬性組合不符合最小性之要求,於步驟304,令微處理器剔除該屬性組合。
請回參第2A圖,如步驟302判斷儲存單元位儲存有一候選鍵或是步驟312判斷該運算結果不等於該候選鍵,則執行步驟303,令微處理器判斷該屬性組合所包含之選定屬性之資料相異數之乘積是否大於或等於資料筆數,如否,則一樣執行步驟304,令微處理器剔除該屬性組合。
如步驟303判斷該屬性組合所包含之選定屬性之資料相異數之乘積係大於或等於資料筆數,則執行步驟305,令微處理器判斷該屬性組合所包含之選定屬性之屬性數量是否大於1,請一倂參閱第2B圖,如否,則執行步驟306,令微處理器設定該屬性組合為候選鍵,接下來執行,步驟307,令微處理器將候選鍵儲存至儲存單元。
請參閱第2C圖,如步驟305判斷該屬性組合所包含之選定屬性之屬性數量是係大於1,則執行步驟308,令微處理器接合該屬性組合所包含之選定屬性,以產生一結合屬性集合,然後執行步驟309,令微處理器根據該結合屬性集合以及該資料表計算出一結合資料相異數。
接下來請參閱第2D圖,執行步驟310,令微處理器判斷結合資料相異數是否大於或等於該資料筆數,若否,則執行步驟304,令微處理器剔除該屬性組合。若是,則執行步驟306,令微處理器設定該屬性組合為候選鍵,接下來執行,步驟307,令微處理器將候選鍵儲存至儲存單元。
除了上述步驟,第二實施例亦能執行第一實施例所描述之操作及功能,所屬技術領域具有通常知識者可直接瞭解第二實施例如何基於上述第一實施例以執行此等操作及功能,故在此不再贅述。
綜上所述,本發明之候選鍵擷取裝置、候選鍵擷取方法及其電腦程式產品可根據資料表之資料筆數以及各屬性之資料類型,先濾除不可能成為候選鍵之屬性組合,接著,再根據各屬性之資料相異數、資料表所載之資料筆數以及屬性組合所包含的選定屬性個數,由濾除後之屬性組合中擷取候選鍵,因此本發明可精準地與有效地由多筆屬性組合中截取出候選鍵,以降低透過人工方式挑選候選鍵所產生之誤差,藉此習知技術之缺點得已被有效克服。
上述之實施例僅用來例舉本發明之實施態樣,以及闡釋本發明之技術特徵,並非用來限制本發明之保護範疇。任何熟悉此技術者可輕易完成之改變或均等性之安排均屬於本發明所主張之範圍,本發明之權利保護範圍應以申請專利範圍為準。
1...候選鍵擷取裝置
11...儲存單元
13...微處理器
130...候選鍵
2...資料表
第1圖係為本發明之第一實施例之示意圖;以及
第2A-2E圖係為本發明之第二實施例之流程圖。

Claims (9)

  1. 一種用於一候選鍵(candidate key)擷取裝置之候選鍵擷取方法,該候選鍵擷取裝置包含一微處理器以及一儲存單元,該儲存單元用以儲存一資料表,該資料表載有該資料表之一資料筆數、複數屬性、各該屬性之一資料相異數以及各該屬性之一資料類型,該候選鍵擷取方法包含下列步驟:(a)令該微處理器根據各該屬性之資料類型以及該等屬性,產生一第一屬性組合,該第一屬性組合包含複數個選定屬性,各該選定屬性為該等屬性其中之一;(b)令該微處理器判斷該第一屬性組合之該等選定屬性之資料相異數之一乘積係大於或等於該資料筆數;(c)令該微處理器根據該第一屬性組合之該等選定屬性之一屬性數量產生一判斷結果,該判斷結果為該屬性數量大於一;(d)令該微處理器根據該判斷結果,結合該等選定屬性,以產生一結合屬性組合;(e)令該微處理器根據該結合屬性組合以及該資料表,計算該結合屬性組合之一結合資料相異數;以及(f)令該微處理器判斷該結合資料相異數係大於或等於該資料筆數,以設定該第一屬性組合為一候選鍵,其中該候選鍵為用以區分該資料表之不同資料之一識別指標。
  2. 如請求項1所述之候選鍵擷取方法,其中該資料表更載有各該屬性之一表示位元數,該步驟(a)更令該微處理器根據該等表示位元數、該資料筆數、該等資料類型以及該等屬性,產 生該第一屬性組合。
  3. 如請求項1所述之候選鍵擷取方法,其中該步驟(a)更產生一第二屬性組合,該候選鍵擷取方法更包含下列步驟:(g)令該微處理器對該第一屬性組合以及該第二屬性組合進行一且(AND)邏輯運算,以產生一運算結果;以及(h)令該微處理器判斷該運算結果不等於該第一屬性組合。
  4. 一種候選鍵擷取裝置,包含:一儲存單元,用以儲存一資料表,該資料表載有該資料表之一資料筆數、複數個屬性、各該屬性之一資料相異數以及各該屬性之一資料類型;以及一微處理器,係與該儲存單元呈電性連接,且用以:根據各該屬性之資料類型以及該等屬性,產生一第一屬性組合,該第一屬性組合包含複數個選定屬性,各該選定屬性為該等屬性其中之一;判斷該第一屬性組合之該等選定屬性之資料相異數之一乘積係大於或等於該資料筆數;根據該第一屬性組合之該等選定屬性之一屬性數量產生一判斷結果,該判斷結果為該屬性數量大於一;根據該判斷結果,結合該等選定屬性,以產生一結合屬性組合;根據該結合屬性組合以及該資料表,計算該結合屬性組合之一結合資料相異數;以及 判斷該結合資料相異數係大於或等於該資料筆數,以設定該第一屬性組合為一候選鍵,其中該候選鍵為用以區分該資料表之不同資料之一識別指標。
  5. 如請求項4所述之候選鍵擷取裝置,其中該資料表更載有各該屬性之一表示位元數,該微處理器更用以根據該等表示位元數、該資料筆數、該等資料類型以及該等屬性,產生該第一屬性組合。
  6. 如請求項4所述之候選鍵擷取裝置,其中該微處理器更用以:根據各該屬性之資料類型以及該等屬性,產生一第二屬性組合;對該第一屬性組合以及該第二屬性組合進行一且邏輯運算,以產生一運算結果;以及判斷該運算結果不等於該第一屬性組合。
  7. 一種電腦程式產品,內儲一種執行一用於一候選鍵擷取裝置之候選鍵擷取方法之程式,該候選鍵擷取裝置包含一微處理器以及一與該處理器呈電性連接之儲存單元,該儲存單元用以儲存一資料表,該資料表載有該資料表之一資料筆數、複數屬性、各該屬性之一資料相異數以及各該屬性之一資料類型,該程式經由一電腦被載入該候選鍵擷取裝置後執行:一程式指令A,令該微處理器根據各該屬性之資料類型以及該等屬性,產生一第一屬性組合,該第一屬性組合包含複數個選定屬性,各該選定屬性為該等屬性其中之一;一程式指令B,令該微處理器判斷該第一屬性組合之該 等選定屬性之資料相異數之一乘積係大於或等於該資料筆數;一程式指令C,令該微處理器根據該第一屬性組合之該等選定屬性之一屬性數量產生一判斷結果,該判斷結果為該屬性數量大於一;一程式指令D,令該微處理器根據該判斷結果,結合該等選定屬性,以產生一結合屬性組合;一程式指令E,令該微處理器根據該結合屬性組合以及該資料表,計算該結合屬性組合之一結合資料相異數;以及一程式指令F,令該微處理器判斷該結合資料相異數係大於或等於該資料筆數,以設定該第一屬性組合為一候選鍵,其中該候選鍵為用以區分該資料表之不同資料之一識別指標。
  8. 如請求項7所述之電腦程式產品,其中該資料表更載有各該屬性之之一表示位元數,該程式指令A更令該微處理器根據該等表示位元數、該資料筆數、該等資料類型以及該等屬性,產生該第一屬性組合。
  9. 如請求項7所述之電腦程式產品,其中該程式指令A更令該微處理器產生一第二屬性組合,該程式更執行下列指令:一程式指令G,令該微處理器對該第一屬性組合以及該第二屬性組合進行一且(AND)邏輯運算,以產生一運算結果;以及一程式指令H,令該微處理器判斷該運算結果不等於該 第一屬性組合。
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Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8352460B2 (en) 2010-03-29 2013-01-08 International Business Machines Corporation Multiple candidate selection in an entity resolution system
US8918393B2 (en) 2010-09-29 2014-12-23 International Business Machines Corporation Identifying a set of candidate entities for an identity record

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6564154B1 (en) * 2000-11-28 2003-05-13 Steelcase Development Corporation Monitoring system
US20040225865A1 (en) * 1999-09-03 2004-11-11 Cox Richard D. Integrated database indexing system
US20080059412A1 (en) * 2006-08-31 2008-03-06 Tarin Stephen A Value-instance connectivity computer-implemented database

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6513041B2 (en) * 1998-07-08 2003-01-28 Required Technologies, Inc. Value-instance-connectivity computer-implemented database
US20030212604A1 (en) * 2002-05-09 2003-11-13 Cullen Andrew A. System and method for enabling and maintaining vendor qualification
US7039914B2 (en) * 2003-03-07 2006-05-02 Cisco Technology, Inc. Message processing in network forwarding engine by tracking order of assigned thread in order group
US7949640B2 (en) * 2008-10-31 2011-05-24 Gravic, Inc. Referential integrity, consistency, and completeness loading of databases

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20040225865A1 (en) * 1999-09-03 2004-11-11 Cox Richard D. Integrated database indexing system
US6564154B1 (en) * 2000-11-28 2003-05-13 Steelcase Development Corporation Monitoring system
US20080059412A1 (en) * 2006-08-31 2008-03-06 Tarin Stephen A Value-instance connectivity computer-implemented database

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