JPH08115341A - データベース・ウェアハウスにおける情報アクセス方法 - Google Patents
データベース・ウェアハウスにおける情報アクセス方法Info
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- JPH08115341A JPH08115341A JP7204132A JP20413295A JPH08115341A JP H08115341 A JPH08115341 A JP H08115341A JP 7204132 A JP7204132 A JP 7204132A JP 20413295 A JP20413295 A JP 20413295A JP H08115341 A JPH08115341 A JP H08115341A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】柔軟でしかも安定したユーザ・インターフェー
スを有するデータ・ウェアハウスを提供する。 【解決手段】本発明のデータ・ウェアハウスは、データ
が事実テーブルおよび参照テーブルに配置されているデ
ータベースに関する論理的スキーマをユーザに提供する
ウェアハウス・データベース・ハブ・インターフェース
を備える。上記スキーマは、仮想テーブルから構成さ
れ、この仮想テーブルにおけるデータの配置は、データ
ベースの物理的配置と異なる。ユーザは、仮想テーブル
を実際のデータ・テーブルと想定して照会ステートメン
トを作成する。上記インターフェースは、データベース
の物理的配置に適合するようにユーザの上記照会を修正
した後、データベース検索のためデータベース・ウェア
ハウスに送付する。検索結果を受け取り後、ユーザの要
求に合うように要約、総計などを行い、最終結果をユー
ザに回答する。
スを有するデータ・ウェアハウスを提供する。 【解決手段】本発明のデータ・ウェアハウスは、データ
が事実テーブルおよび参照テーブルに配置されているデ
ータベースに関する論理的スキーマをユーザに提供する
ウェアハウス・データベース・ハブ・インターフェース
を備える。上記スキーマは、仮想テーブルから構成さ
れ、この仮想テーブルにおけるデータの配置は、データ
ベースの物理的配置と異なる。ユーザは、仮想テーブル
を実際のデータ・テーブルと想定して照会ステートメン
トを作成する。上記インターフェースは、データベース
の物理的配置に適合するようにユーザの上記照会を修正
した後、データベース検索のためデータベース・ウェア
ハウスに送付する。検索結果を受け取り後、ユーザの要
求に合うように要約、総計などを行い、最終結果をユー
ザに回答する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、データ・ウェアハ
ウスにおけるデータの高機能アクセスに関するものであ
る。
ウスにおけるデータの高機能アクセスに関するものであ
る。
【０００２】
【従来の技術】データ・ウェアハウス（Data Warehous
e）は、大量のデータを記憶する記憶機構である。典型
的データ・ウェアハウスは、２つのタイプのテーブルか
ら構築される。すなわち、事実テーブル（Fact Table）
と参照テーブル（Reference Table）である。事実テー
ブルは、データ・ウェアハウスに保持されるトランザク
ション（レコードの単位、Unit of Record）という基本
的構成要素から構成される。事実テーブルは、データ・
ウェアハウスの基本情報を含む。参照テーブルは、時
間、製品、市場または組織のような事実テーブルのエン
トリ(すなわち記述項）の属性を記述する。各参照テー
ブルは、事実テーブルの属性に関連する多くの付加的情
報項目を含むことができる。事実テーブルのエントリ
は、典型的には、（例えば製品番号、客先識別記号また
販売員番号のような）符号を含む１つまたは複数のキー
付きの列（コラム、Column）を介して参照テーブルにリ
ンクされる。
e）は、大量のデータを記憶する記憶機構である。典型
的データ・ウェアハウスは、２つのタイプのテーブルか
ら構築される。すなわち、事実テーブル（Fact Table）
と参照テーブル（Reference Table）である。事実テー
ブルは、データ・ウェアハウスに保持されるトランザク
ション（レコードの単位、Unit of Record）という基本
的構成要素から構成される。事実テーブルは、データ・
ウェアハウスの基本情報を含む。参照テーブルは、時
間、製品、市場または組織のような事実テーブルのエン
トリ(すなわち記述項）の属性を記述する。各参照テー
ブルは、事実テーブルの属性に関連する多くの付加的情
報項目を含むことができる。事実テーブルのエントリ
は、典型的には、（例えば製品番号、客先識別記号また
販売員番号のような）符号を含む１つまたは複数のキー
付きの列（コラム、Column）を介して参照テーブルにリ
ンクされる。
【０００３】データ・ウェアハウスからのすべての情報
は、一般的に、参照テーブルと事実テーブルから取り出
される。しかしながら、ほとんどのデータ・ウェアハウ
スでは、エンド・ユーザによって要求される種々の要約
（Summarization）を実行する場合、それらデータ・ウ
ェアハウスのサイズがパフォーマンスの問題を発生させ
がちである。例えば、場合によっては、データ・ウェア
ハウス中の数百万のレコードの範囲内の数千もの行が
（あるいは数千万のレコードの内の数百万の行が）要約
される必要がある。この問題に対する通常の解決策は、
基本の事実テーブルに加えて、事前に要約を行った事実
テーブルを用意することである。
は、一般的に、参照テーブルと事実テーブルから取り出
される。しかしながら、ほとんどのデータ・ウェアハウ
スでは、エンド・ユーザによって要求される種々の要約
（Summarization）を実行する場合、それらデータ・ウ
ェアハウスのサイズがパフォーマンスの問題を発生させ
がちである。例えば、場合によっては、データ・ウェア
ハウス中の数百万のレコードの範囲内の数千もの行が
（あるいは数千万のレコードの内の数百万の行が）要約
される必要がある。この問題に対する通常の解決策は、
基本の事実テーブルに加えて、事前に要約を行った事実
テーブルを用意することである。
【０００４】そのような事前要約事実テーブルは、例え
ば日報でなく月報に販売高を要約するように、高いレベ
ルへ属性をグループ化して数値を要約するため、基本事
実テーブルと異なる場合がある。また、都市コードや製
品番号などの属性の一部を除外することによって、より
高いレベルの要約を行う場合もある。要約テーブルは、
典型的には、データ・ウェアハウスのディスク空間の５
０％から９０％を消費し、データ・ウェアハウスのパフ
ォーマンスに関する主要な因子であるため、十分な配慮
が必要である。要約テーブルが実際のユーザ要求に密接
に合致する度合いによって、データ・ウェアハウスがう
まく作用するか否かの差が生じる。これは、データ・ウ
ェアハウスの成功に対して最も重要な貢献を果たす要因
の１つであろう。
ば日報でなく月報に販売高を要約するように、高いレベ
ルへ属性をグループ化して数値を要約するため、基本事
実テーブルと異なる場合がある。また、都市コードや製
品番号などの属性の一部を除外することによって、より
高いレベルの要約を行う場合もある。要約テーブルは、
典型的には、データ・ウェアハウスのディスク空間の５
０％から９０％を消費し、データ・ウェアハウスのパフ
ォーマンスに関する主要な因子であるため、十分な配慮
が必要である。要約テーブルが実際のユーザ要求に密接
に合致する度合いによって、データ・ウェアハウスがう
まく作用するか否かの差が生じる。これは、データ・ウ
ェアハウスの成功に対して最も重要な貢献を果たす要因
の１つであろう。
【０００５】要約事実テーブルの作成は、いくつかのニ
ーズを満たす。例えば、テーブルが事前に要約されるの
で、それは多くの照会に関し、より高いパフォーマンス
の必要性に合致する。要約される事実テーブルは、エン
ド・ユーザのニーズに出来る限り密接に合致するように
構成される。実行時点での要約はそれほど必要とされな
いため、事前予約テーブルは、多くのユーザと多くの要
求を取り扱うことができる。この点については、ユーザ
が照会のため最適のテーブルを選択することを前提とす
る。
ーズを満たす。例えば、テーブルが事前に要約されるの
で、それは多くの照会に関し、より高いパフォーマンス
の必要性に合致する。要約される事実テーブルは、エン
ド・ユーザのニーズに出来る限り密接に合致するように
構成される。実行時点での要約はそれほど必要とされな
いため、事前予約テーブルは、多くのユーザと多くの要
求を取り扱うことができる。この点については、ユーザ
が照会のため最適のテーブルを選択することを前提とす
る。
【０００６】しかしながら、要約事実テーブルの作成に
は派生するいくつかの問題がある。例えば、要約テーブ
ルの数の増加にともなって、テーブルのアクセスに複雑
さが加わる。従って、要約テーブルの数の増加にともな
って、ユーザは、どの要約テーブルをアクセスするかを
知るために、一層の知識を持たなければならない。この
ようにして、エンド・ユーザの能力を越えて複雑さが増
すので、提供可能な要約の数は制限される。データ・ウ
ェアハウスのパフォーマンスと効果的にそれを使用する
ことができる組織内のユーザ数とのトレードオフ、すな
わち、より高いパフォーマンスと対増大する複雑さとの
トレードオフが必要とされる。
は派生するいくつかの問題がある。例えば、要約テーブ
ルの数の増加にともなって、テーブルのアクセスに複雑
さが加わる。従って、要約テーブルの数の増加にともな
って、ユーザは、どの要約テーブルをアクセスするかを
知るために、一層の知識を持たなければならない。この
ようにして、エンド・ユーザの能力を越えて複雑さが増
すので、提供可能な要約の数は制限される。データ・ウ
ェアハウスのパフォーマンスと効果的にそれを使用する
ことができる組織内のユーザ数とのトレードオフ、すな
わち、より高いパフォーマンスと対増大する複雑さとの
トレードオフが必要とされる。
【０００７】また、多くの場合、複数の要約事実テーブ
ルが１人のエンド・ユーザに必要な情報だけを提供する
可能性もある。正しいテーブルの選択は、それが本質的
にパフォーマンスに影響を及ぼすので、重要である。必
要とする情報を提供するテーブルをユーザが選択する
時、照会のパフォーマンスは危険にさらされる。短い時
間でかつ少ないシステム・コストで情報を提供できる別
のテーブルがあるにも関わらず、その別のテーブルより
も要約された情報が少ないテーブルを選択することがあ
る。実際、経験が示唆するところではあるが、ユーザ
は、要約内容が少ないにもかかわらず関心のある列の数
が多いテーブルを選択し、そのテーブルを使用して照会
を行いがちである。
ルが１人のエンド・ユーザに必要な情報だけを提供する
可能性もある。正しいテーブルの選択は、それが本質的
にパフォーマンスに影響を及ぼすので、重要である。必
要とする情報を提供するテーブルをユーザが選択する
時、照会のパフォーマンスは危険にさらされる。短い時
間でかつ少ないシステム・コストで情報を提供できる別
のテーブルがあるにも関わらず、その別のテーブルより
も要約された情報が少ないテーブルを選択することがあ
る。実際、経験が示唆するところではあるが、ユーザ
は、要約内容が少ないにもかかわらず関心のある列の数
が多いテーブルを選択し、そのテーブルを使用して照会
を行いがちである。
【０００８】更にまた、正しいテーブルの選択は、照会
の複雑さに影響を及ぼすので、同じように重要である。
ユーザが、要約内容の少ない事実テーブルを選択し
て、"GROUP By"および"AGGREGATION"（総計）を定式化
しなければならないとすれば、照会を作成する困難さは
増加する。"GROUP BY"クローズは、指定されたフィール
ドにおいて同一の値を持つ（複数の）レコードを単一の
レコードに結合する。結合されたレコードの各グループ
毎に１つの要約レコードが作成される。"SUM"または"CO
UNT"のような構造化照会言語（ＳＱＬ）の総計（AGGREG
ATION）のそれぞれについて、要約された値が要約レコ
ードにおいて使われる。ＳＱＬ総計関数は、値のセット
に対して、"SUM"、平均（"AVE"）、最小値（"MIN"）、
最大値（"MAX"）などの種々の統計値を提供する。それ
らは、"GROUP BY"クローズでレコードを要約する時に使
用することができる。
の複雑さに影響を及ぼすので、同じように重要である。
ユーザが、要約内容の少ない事実テーブルを選択し
て、"GROUP By"および"AGGREGATION"（総計）を定式化
しなければならないとすれば、照会を作成する困難さは
増加する。"GROUP BY"クローズは、指定されたフィール
ドにおいて同一の値を持つ（複数の）レコードを単一の
レコードに結合する。結合されたレコードの各グループ
毎に１つの要約レコードが作成される。"SUM"または"CO
UNT"のような構造化照会言語（ＳＱＬ）の総計（AGGREG
ATION）のそれぞれについて、要約された値が要約レコ
ードにおいて使われる。ＳＱＬ総計関数は、値のセット
に対して、"SUM"、平均（"AVE"）、最小値（"MIN"）、
最大値（"MAX"）などの種々の統計値を提供する。それ
らは、"GROUP BY"クローズでレコードを要約する時に使
用することができる。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】回答の探究中にユーザ
が照会を繰り返し、修正が増加するにつれ、使用する要
約テーブルを継続的に変えるか、さもなければ、常に低
レベルの詳細な事実テーブルを使用しなければならず、
このため、パフォーマンスは低下し、システム・コスト
は増加する。物理的なレイアウトをエンド・ユーザが知
っているので、管理者がデータ・ウェアハウスの物理的
なレイアウトを最適化することには制約がある。この状
況は、エンド・ユーザのために中断を最小にする安定的
データ・ウェアハウスのレイアウトと、管理者によって
パフォーマンス向上の観点から調整されるシステムとの
間で固有の衝突を生み出す。ユーザにとって、定期的に
その定義が変更されるデータ・ウェアハウスかパフォー
マンスの遅いデータ・ウェアハウスかいずれかの選択が
残される。
が照会を繰り返し、修正が増加するにつれ、使用する要
約テーブルを継続的に変えるか、さもなければ、常に低
レベルの詳細な事実テーブルを使用しなければならず、
このため、パフォーマンスは低下し、システム・コスト
は増加する。物理的なレイアウトをエンド・ユーザが知
っているので、管理者がデータ・ウェアハウスの物理的
なレイアウトを最適化することには制約がある。この状
況は、エンド・ユーザのために中断を最小にする安定的
データ・ウェアハウスのレイアウトと、管理者によって
パフォーマンス向上の観点から調整されるシステムとの
間で固有の衝突を生み出す。ユーザにとって、定期的に
その定義が変更されるデータ・ウェアハウスかパフォー
マンスの遅いデータ・ウェアハウスかいずれかの選択が
残される。
【００１０】更に、問題は、作成が実用的であるレベル
をはるかに越える多数のレベルの要約がデータ・ウェア
ハウスに存在する可能性がある。可能な限りの要約情報
の組合せをすべて記憶することは、記憶容量の制約と計
算時間のため、実際的でない。要約事実テーブルの数
は、データ・ウェアハウスの実際的な能力を越える数に
すぐに到達する。しかも、これらのテーブルの相当数は
頻繁に使われない。
をはるかに越える多数のレベルの要約がデータ・ウェア
ハウスに存在する可能性がある。可能な限りの要約情報
の組合せをすべて記憶することは、記憶容量の制約と計
算時間のため、実際的でない。要約事実テーブルの数
は、データ・ウェアハウスの実際的な能力を越える数に
すぐに到達する。しかも、これらのテーブルの相当数は
頻繁に使われない。
【００１１】要約テーブルに関するもう１つの問題は、
ウェアハウスへの新しいデータの流入にともなってそれ
らを更新するために必要となる時間と資源である。更新
の間、頻繁に、ウェアハウスはエンド・ユーザにとって
使用できない状態となる。要約の数が増加すると、可用
性が厳しく制限される程にまで、ウェアハウスの停止時
間が達する。ある事例では、更新が土曜日に始まって、
時には水曜日まで完了しないことがある。
ウェアハウスへの新しいデータの流入にともなってそれ
らを更新するために必要となる時間と資源である。更新
の間、頻繁に、ウェアハウスはエンド・ユーザにとって
使用できない状態となる。要約の数が増加すると、可用
性が厳しく制限される程にまで、ウェアハウスの停止時
間が達する。ある事例では、更新が土曜日に始まって、
時には水曜日まで完了しないことがある。
【００１２】初期的にどの要約が頻繁に使用されるかを
決め、次に、照会要求事項の変更にともなって時間の経
過とともにそれを再評価することが、データ・ウェアハ
ウス管理者にとっての挑戦である。一方、エンド・ユー
ザが直面する挑戦として、エンド・ユーザは、必要な情
報を含むテーブルを突き止める方法か、あるいは所望の
テーブルが存在しなければ情報を引き出す方法を知って
いなければならない。
決め、次に、照会要求事項の変更にともなって時間の経
過とともにそれを再評価することが、データ・ウェアハ
ウス管理者にとっての挑戦である。一方、エンド・ユー
ザが直面する挑戦として、エンド・ユーザは、必要な情
報を含むテーブルを突き止める方法か、あるいは所望の
テーブルが存在しなければ情報を引き出す方法を知って
いなければならない。
【００１３】エンド・ユーザにとって、多数のテーブル
をあやつる問題以外に、データ・ウェアハウスの挑戦が
なお存在する。例えば、ユーザは事実テーブルと参照テ
ーブルと間のJOIN（結合）を定式化しなければならな
い。エンド・ユーザによるJOINの不正確な形成はよくあ
ることで、そのためユーザが自覚しない不正確な結果を
生み出すことが多い。また、データ・ウェアハウスにお
ける大量のデータを前提とすれば、特定のレコードの要
求よりも、要約を利用する方が普通である。いかに適切
に要約するかは、おそらく意志決定支援環境における最
も困難な概念の１つである。不正確な要約が頻繁に発生
し、しばしば不正確な結果を生み出す。
をあやつる問題以外に、データ・ウェアハウスの挑戦が
なお存在する。例えば、ユーザは事実テーブルと参照テ
ーブルと間のJOIN（結合）を定式化しなければならな
い。エンド・ユーザによるJOINの不正確な形成はよくあ
ることで、そのためユーザが自覚しない不正確な結果を
生み出すことが多い。また、データ・ウェアハウスにお
ける大量のデータを前提とすれば、特定のレコードの要
求よりも、要約を利用する方が普通である。いかに適切
に要約するかは、おそらく意志決定支援環境における最
も困難な概念の１つである。不正確な要約が頻繁に発生
し、しばしば不正確な結果を生み出す。
【００１４】これらのデータベース技術を用いて効果的
にデータ・ウェアハウスを使用することをユーザに要求
することは、可能ではあるが、ユーザに非常に大きな負
荷を課す。これは、多くのエンド・ユーザの手の届く範
囲からデータ・ウェアハウスを本質的に遠ざける。デー
タを頻繁に取り扱う専門家またはアナリストだけが、デ
ータ・ウェアハウスの使用方法の知識を学び、維持する
ために必要な時間を投資できる。ある場合には、要約テ
ーブルに記述的な情報を含めることによって、要約を非
正規化することが最適なこともある。そのような場合、
エンド・ユーザは複数の場所で記述的コラム（列）に出
会うこととなり、これが混乱を増加させる。
にデータ・ウェアハウスを使用することをユーザに要求
することは、可能ではあるが、ユーザに非常に大きな負
荷を課す。これは、多くのエンド・ユーザの手の届く範
囲からデータ・ウェアハウスを本質的に遠ざける。デー
タを頻繁に取り扱う専門家またはアナリストだけが、デ
ータ・ウェアハウスの使用方法の知識を学び、維持する
ために必要な時間を投資できる。ある場合には、要約テ
ーブルに記述的な情報を含めることによって、要約を非
正規化することが最適なこともある。そのような場合、
エンド・ユーザは複数の場所で記述的コラム（列）に出
会うこととなり、これが混乱を増加させる。
【００１５】更に、データ・ウェアハウスは、サイズ上
の問題によって、システムおよびデータベースの限界を
増幅させる。データ・ウェアハウスは、アクセスに関す
るパフォーマンスの問題、および負荷とバックアップに
関する管理問題を発生する。また、ビジネス・ニーズの
変化が、データ・ウェアハウスの変更を必要とする。デ
ータ・ウェアハウスの資源が広範囲にわたる状況下で
は、このような変更は、不正確な照会結果とデータ・ウ
ェアハウスに関するユーザの不満につながる。概して、
最善の対話を試みたとしても、データ・ウェアハウスに
対するエンド・ユーザの評価は、不安定で、信頼できな
いというものに低下するであろう。
の問題によって、システムおよびデータベースの限界を
増幅させる。データ・ウェアハウスは、アクセスに関す
るパフォーマンスの問題、および負荷とバックアップに
関する管理問題を発生する。また、ビジネス・ニーズの
変化が、データ・ウェアハウスの変更を必要とする。デ
ータ・ウェアハウスの資源が広範囲にわたる状況下で
は、このような変更は、不正確な照会結果とデータ・ウ
ェアハウスに関するユーザの不満につながる。概して、
最善の対話を試みたとしても、データ・ウェアハウスに
対するエンド・ユーザの評価は、不安定で、信頼できな
いというものに低下するであろう。
【００１６】更にまた、データ・ウェアハウスの定義と
内容はしばしば変わる。例えば、以前利用できなかった
新しい情報を追跡することが要求される。購買データ・
ウェアハウスが、取引の少ない業者からの購入量を追跡
することを望むかもしれないし、また、発注履歴データ
・ウェアハウスが、完納時間を追跡することを必要とす
るかもしれない。上記の２つの例はともに、新しい情報
を追跡するために必要とされる新しい列の作成につなが
る。データが追跡されていなかった過去の時点について
は、ヌルの値またはなにがしかの省略時解釈値が使われ
る。ユーザがこれらの変更のそれぞれについて知らされ
ていない場合、および、データが使用可能であったり使
用できなくなったりする場合、照会の結果は不正確とな
るであろう。
内容はしばしば変わる。例えば、以前利用できなかった
新しい情報を追跡することが要求される。購買データ・
ウェアハウスが、取引の少ない業者からの購入量を追跡
することを望むかもしれないし、また、発注履歴データ
・ウェアハウスが、完納時間を追跡することを必要とす
るかもしれない。上記の２つの例はともに、新しい情報
を追跡するために必要とされる新しい列の作成につなが
る。データが追跡されていなかった過去の時点について
は、ヌルの値またはなにがしかの省略時解釈値が使われ
る。ユーザがこれらの変更のそれぞれについて知らされ
ていない場合、および、データが使用可能であったり使
用できなくなったりする場合、照会の結果は不正確とな
るであろう。
【００１７】変化するウェアハウスのもう１つの例は、
データ・ウェアハウスの範囲が拡張される場合である。
例えば、人事データ・ウェアハウスに契約者を含むこと
が望ましくなる場合があるかもしれない。社内注文が、
以前には外部の顧客だけを含んでいたものと同じ注文履
歴データ・ウェアハウスに含められるかもしれない。ユ
ーザがこれらの変更のそれぞれに気づいていない場合、
および、データが使用可能であったり使用できなくなっ
たりする場合、照会の結果は不正確となるであろう。
データ・ウェアハウスの範囲が拡張される場合である。
例えば、人事データ・ウェアハウスに契約者を含むこと
が望ましくなる場合があるかもしれない。社内注文が、
以前には外部の顧客だけを含んでいたものと同じ注文履
歴データ・ウェアハウスに含められるかもしれない。ユ
ーザがこれらの変更のそれぞれに気づいていない場合、
および、データが使用可能であったり使用できなくなっ
たりする場合、照会の結果は不正確となるであろう。
【００１８】
【課題を解決するための手段】本発明の好ましい実施例
に従って、高機能データベース・ウェアハウスが提供さ
れる。データベース・ウェアハウスは、例えば事実テー
ブルおよび参照テーブルというデータ・テーブルに配置
されたデータを有するデータベースを備え持つ。
に従って、高機能データベース・ウェアハウスが提供さ
れる。データベース・ウェアハウスは、例えば事実テー
ブルおよび参照テーブルというデータ・テーブルに配置
されたデータを有するデータベースを備え持つ。
【００１９】ウェアハウス・データベース・ハブ（中
枢、hub）・インターフェースが、データベースに接続
される。ウェアハウス・データベース・ハブ・インター
フェースは、データベース・ウェアハウスにおけるデー
タの論理的スキーマをユーザに提供する。このスキーマ
は、仮想テーブル（Virtual Tables）から構成される。
仮想テーブルにおけるデータの配置は、事実テーブルお
よび参照テーブルにおけるデータの配置と異なる。
枢、hub）・インターフェースが、データベースに接続
される。ウェアハウス・データベース・ハブ・インター
フェースは、データベース・ウェアハウスにおけるデー
タの論理的スキーマをユーザに提供する。このスキーマ
は、仮想テーブル（Virtual Tables）から構成される。
仮想テーブルにおけるデータの配置は、事実テーブルお
よび参照テーブルにおけるデータの配置と異なる。
【００２０】一般に、仮想スキーマは、仮想テーブルの
内の仮想列（Virtual Columns）から構成される。本発
明において、仮想テーブルは、ＳＱＬ用のモデルの要件
に合致し、ユーザが容易に仮想列を探し当てることがで
きるように列のグループ化を提供する。グループ化は、
管理者によって定義可能であり、意志決定データベース
の物理的な実施形態に制約されない。
内の仮想列（Virtual Columns）から構成される。本発
明において、仮想テーブルは、ＳＱＬ用のモデルの要件
に合致し、ユーザが容易に仮想列を探し当てることがで
きるように列のグループ化を提供する。グループ化は、
管理者によって定義可能であり、意志決定データベース
の物理的な実施形態に制約されない。
【００２１】ユーザは、ウェアハウス・データベース・
ハブ・インターフェースによって提供されるスキーマに
基づいて照会を生成する。データベース・ウェアハウス
に記憶される特定の情報に対するそのような照会に応答
して、ウェアハウス・データベース・ハブ・インターフ
ェースは、事前に計算された値およびデータベース・ウ
ェアハウス内のデータの現時点の配置に対応するように
当該照会を修正する。次に、ウェアハウス・データベー
ス・ハブ・インターフェースは、修正された照会を使用
してデータベース・ウェアハウスに対し照会を行い、デ
ータベース・ウェアハウスから特定の情報を入手する。
最後に、ウェアハウス・データベース・ハブ・インター
フェースは、データベース・ウェアハウスから入手した
特定の情報をユーザに送る。
ハブ・インターフェースによって提供されるスキーマに
基づいて照会を生成する。データベース・ウェアハウス
に記憶される特定の情報に対するそのような照会に応答
して、ウェアハウス・データベース・ハブ・インターフ
ェースは、事前に計算された値およびデータベース・ウ
ェアハウス内のデータの現時点の配置に対応するように
当該照会を修正する。次に、ウェアハウス・データベー
ス・ハブ・インターフェースは、修正された照会を使用
してデータベース・ウェアハウスに対し照会を行い、デ
ータベース・ウェアハウスから特定の情報を入手する。
最後に、ウェアハウス・データベース・ハブ・インター
フェースは、データベース・ウェアハウスから入手した
特定の情報をユーザに送る。
【００２２】本発明の好ましい実施例において、照会の
修正は、種々の形態で行われる。例えば、ウェアハウス
・データベース・ハブ・インターフェースは、照会列を
Aggregate（総計）に変換することによって照会を修正
する。また、ウェアハウス・データベース・ハブ・イン
ターフェースは、照会の要約レベルに基づいて、省略時
解釈値を照会に追加する。高い要約レベルの情報ほど、
少いレコードにAggregate（総計）される。低い要約レ
ベルほど、より詳細なレコードを含む。例えば、高位の
要約レベルにおいて、製品別四半期別販売高が記憶さ
れ、中間の要約レベルで、製品別月別販売高が記憶さ
れ、低位の要約レベルで製品別日別販売高が記憶される
ことがある。
修正は、種々の形態で行われる。例えば、ウェアハウス
・データベース・ハブ・インターフェースは、照会列を
Aggregate（総計）に変換することによって照会を修正
する。また、ウェアハウス・データベース・ハブ・イン
ターフェースは、照会の要約レベルに基づいて、省略時
解釈値を照会に追加する。高い要約レベルの情報ほど、
少いレコードにAggregate（総計）される。低い要約レ
ベルほど、より詳細なレコードを含む。例えば、高位の
要約レベルにおいて、製品別四半期別販売高が記憶さ
れ、中間の要約レベルで、製品別月別販売高が記憶さ
れ、低位の要約レベルで製品別日別販売高が記憶される
ことがある。
【００２３】ウェアハウス・データベース・ハブ・イン
ターフェースは、照会を修正して機密保護目的のための
制限を照会に追加する。そのような制限は、例えばユー
ザおよびグループの識別情報に基づく。ウェアハウス・
データベース・ハブ・インターフェースは、照会を修正
してデータベース・ウェアハウス内の事実テーブル中に
存在するあるレベルのデータを探索するように照会を変
換する。ウェアハウス・データベース・ハブ・インター
フェースは、照会に対する適切なデータ源を探り当て、
照会を修正して探り当てたデータ源それぞれに対する新
しい照会を生成する。
ターフェースは、照会を修正して機密保護目的のための
制限を照会に追加する。そのような制限は、例えばユー
ザおよびグループの識別情報に基づく。ウェアハウス・
データベース・ハブ・インターフェースは、照会を修正
してデータベース・ウェアハウス内の事実テーブル中に
存在するあるレベルのデータを探索するように照会を変
換する。ウェアハウス・データベース・ハブ・インター
フェースは、照会に対する適切なデータ源を探り当て、
照会を修正して探り当てたデータ源それぞれに対する新
しい照会を生成する。
【００２４】また、本発明の好ましい実施例において、
ウェアハウス・データベース・ハブ・インターフェース
は、特定の情報を得るためデータベース・ウェアハウス
に照会を行う場合、結果テーブルを作成し、データベー
ス情報をデータベース・ウェアハウスから受け取り次第
それを結果テーブルへ挿入する。ウェアハウス・データ
ベース・ハブ・インターフェースは、結果テーブルのデ
ータベース情報の要約レベルを変更して特定の情報を生
成する。更に、データベース・ハブは、特定の情報の一
部として記述的な情報を追加することもある。
ウェアハウス・データベース・ハブ・インターフェース
は、特定の情報を得るためデータベース・ウェアハウス
に照会を行う場合、結果テーブルを作成し、データベー
ス情報をデータベース・ウェアハウスから受け取り次第
それを結果テーブルへ挿入する。ウェアハウス・データ
ベース・ハブ・インターフェースは、結果テーブルのデ
ータベース情報の要約レベルを変更して特定の情報を生
成する。更に、データベース・ハブは、特定の情報の一
部として記述的な情報を追加することもある。
【００２５】本発明は、データベース・ウェアハウスの
物理的レイアウトとエンド・ユーザに提供される仮想テ
ーブルおよび列との間を分離する。本発明は、自動的Jo
in（連結）およびSummarization（要約）の使用によっ
て、照会の作成をより単純なものにする。データベース
・ハブ・インターフェースが最適の要約事実テーブルの
選択および事実テーブル区画化と区画重複の監視に責任
を持つので、高いパフォーマンスが得られる。ウェアハ
ウスの物理構造と複雑さがユーザから隠されるので、照
会プロセスは単純化される。ウェアハウス・スキーマは
ビジネス使用に合致するスキーマを提供するように仮想
化され、Joins（結合）およびSummarization（要約）を
自動的に実行する。照会ツールは、使用がより簡単にな
り、アプリケーションは開発がより簡単になる。結果と
して、高いパフォーマンスを持ち、調整可能でなお安定
的外部インタフェース有するデータ・ウェアハウスが提
供される。
物理的レイアウトとエンド・ユーザに提供される仮想テ
ーブルおよび列との間を分離する。本発明は、自動的Jo
in（連結）およびSummarization（要約）の使用によっ
て、照会の作成をより単純なものにする。データベース
・ハブ・インターフェースが最適の要約事実テーブルの
選択および事実テーブル区画化と区画重複の監視に責任
を持つので、高いパフォーマンスが得られる。ウェアハ
ウスの物理構造と複雑さがユーザから隠されるので、照
会プロセスは単純化される。ウェアハウス・スキーマは
ビジネス使用に合致するスキーマを提供するように仮想
化され、Joins（結合）およびSummarization（要約）を
自動的に実行する。照会ツールは、使用がより簡単にな
り、アプリケーションは開発がより簡単になる。結果と
して、高いパフォーマンスを持ち、調整可能でなお安定
的外部インタフェース有するデータ・ウェアハウスが提
供される。
【００２６】
【実施例】図１は、高機能データ・ウェアハウス内の基
本機構を示す。ウェアハウス・データベース２７には、
例えば、データベース・サーバー２５、分散データベー
ス２１、および分散データベース２２が備わる。例え
ば、好ましい実施例において、データベース２７は、ア
メリカ合衆国カリフォルニア州９４３０４パロアルト、
ハノーバー・ストリート３０００番地所在のヒューレッ
ト・パッカード・カンパニーから市販のＨＰ−ＵＸシス
テム上で実施できる。また、データベース２７は、例え
ば、アメリカ合衆国カリフォルニア州９４５０１アラメ
ダ、マリン・ビレッジ・パークウエイ１０８０番地所在
のイングレス・コーポレーション(Ingres Corporation)
から市販のデータベース管理システム（ＤＢＭＳ）製
品、アメリカ合衆国カリフォルニア州９４０６５レッド
ウッド・ショア、オラクル・パークウエイ５００番地所
在のオラクル・コーポレーション(Oracle Corporation)
から市販のＤＢＭＳ製品、アメリカ合衆国カリフォルニ
ア州９４０２５メンロ・パーク、ボハノン・ドライブ４
１００番地所在のインフォミックス・ソフトウェア社
（Informix Software Inc.）から市販のＤＢＭＳ製品、
アメリカ合衆国カリフォルニア州９４６０８エメリビ
ル、クリスチ・アベニュ６４７５番地所在のサイベース
社(Sybase Inc. )から市販のＤＢＭＳ製品、アメリカ合
衆国カリフォルニア州９５０３２ロス・ガトス、アルバ
ート・ウエイ４８５番地所在のレッド・ブリック・シス
テムズ社(Red Brick Systems)から市販のＤＢＭＳ製
品、または、ヒューレット・パッカード・カンパニーか
ら市販のHP Allbase/SQLを使用して実施することができ
る。
本機構を示す。ウェアハウス・データベース２７には、
例えば、データベース・サーバー２５、分散データベー
ス２１、および分散データベース２２が備わる。例え
ば、好ましい実施例において、データベース２７は、ア
メリカ合衆国カリフォルニア州９４３０４パロアルト、
ハノーバー・ストリート３０００番地所在のヒューレッ
ト・パッカード・カンパニーから市販のＨＰ−ＵＸシス
テム上で実施できる。また、データベース２７は、例え
ば、アメリカ合衆国カリフォルニア州９４５０１アラメ
ダ、マリン・ビレッジ・パークウエイ１０８０番地所在
のイングレス・コーポレーション(Ingres Corporation)
から市販のデータベース管理システム（ＤＢＭＳ）製
品、アメリカ合衆国カリフォルニア州９４０６５レッド
ウッド・ショア、オラクル・パークウエイ５００番地所
在のオラクル・コーポレーション(Oracle Corporation)
から市販のＤＢＭＳ製品、アメリカ合衆国カリフォルニ
ア州９４０２５メンロ・パーク、ボハノン・ドライブ４
１００番地所在のインフォミックス・ソフトウェア社
（Informix Software Inc.）から市販のＤＢＭＳ製品、
アメリカ合衆国カリフォルニア州９４６０８エメリビ
ル、クリスチ・アベニュ６４７５番地所在のサイベース
社(Sybase Inc. )から市販のＤＢＭＳ製品、アメリカ合
衆国カリフォルニア州９５０３２ロス・ガトス、アルバ
ート・ウエイ４８５番地所在のレッド・ブリック・シス
テムズ社(Red Brick Systems)から市販のＤＢＭＳ製
品、または、ヒューレット・パッカード・カンパニーか
ら市販のHP Allbase/SQLを使用して実施することができ
る。
【００２７】ウェアハウス・データベース２７へのアク
セスは、高機能ウェアハウス・ハブ２３を通して遂行さ
れる。ユーザは、高機能ウェアハウス・ハブ２３に照会
を送るためパーソナル・コンピュータ上で動作するデー
タ・アクセス・ツール・セット２４を活用する。好まし
い実施例においては、高機能ウェアハウスツール・セッ
ト２４は、マイクロソフト社のオープン・データベース
接続性（ＯＤＢＣ、Open Data Base Connectivity）を
サポートするツール・セットを用いて実施できる。例え
ば、アメリカ合衆国アイオワ州５２５５６フェアフィー
ルド、ウエスト・ロー２００番地所在のクリア・アクセ
ス・コーポレーション(Clear Access Corporation)から
そのようなツールが市販されている。または、ヒューレ
ット・パッカード・カンパニから市販のHP Information
Accessをそのかわりに使用することができる。アメリ
カ合衆国ワシントン州９８０５２レッドモンド、マイク
ロソフト・ウエイ１番地所在のマイクロソフト・コーポ
レーション(Microsoft Corporation)から市販のMS Acce
ss, MS Excel または MS Queryも使用することができ
る。４ＧＬ（第４世代言語）、または、Visual BASIC,
C, Small Talk およびPascal のような３ＧＬ（第３世
代言語）も使用することができる。また、Executive In
formation Systems (ＥＩＳ）も使用することができ
る。高機能ウェアハウス（ＩＷ）ツール・セット２４内
のＰＣ型ＩＷ ＯＤＢＣドライバは、例えばマイクロソ
フト・コーポレーションその他の社から市販のWINSOCK
またはWSOCKETSなどの標準的ウインドウズ・ネットワー
キング上で高機能ウェアハウスＯＤＢＣサーバー２６と
交信する。代替的に、他の非ＯＤＢＣ製品も使用でき
る。
セスは、高機能ウェアハウス・ハブ２３を通して遂行さ
れる。ユーザは、高機能ウェアハウス・ハブ２３に照会
を送るためパーソナル・コンピュータ上で動作するデー
タ・アクセス・ツール・セット２４を活用する。好まし
い実施例においては、高機能ウェアハウスツール・セッ
ト２４は、マイクロソフト社のオープン・データベース
接続性（ＯＤＢＣ、Open Data Base Connectivity）を
サポートするツール・セットを用いて実施できる。例え
ば、アメリカ合衆国アイオワ州５２５５６フェアフィー
ルド、ウエスト・ロー２００番地所在のクリア・アクセ
ス・コーポレーション(Clear Access Corporation)から
そのようなツールが市販されている。または、ヒューレ
ット・パッカード・カンパニから市販のHP Information
Accessをそのかわりに使用することができる。アメリ
カ合衆国ワシントン州９８０５２レッドモンド、マイク
ロソフト・ウエイ１番地所在のマイクロソフト・コーポ
レーション(Microsoft Corporation)から市販のMS Acce
ss, MS Excel または MS Queryも使用することができ
る。４ＧＬ（第４世代言語）、または、Visual BASIC,
C, Small Talk およびPascal のような３ＧＬ（第３世
代言語）も使用することができる。また、Executive In
formation Systems (ＥＩＳ）も使用することができ
る。高機能ウェアハウス（ＩＷ）ツール・セット２４内
のＰＣ型ＩＷ ＯＤＢＣドライバは、例えばマイクロソ
フト・コーポレーションその他の社から市販のWINSOCK
またはWSOCKETSなどの標準的ウインドウズ・ネットワー
キング上で高機能ウェアハウスＯＤＢＣサーバー２６と
交信する。代替的に、他の非ＯＤＢＣ製品も使用でき
る。
【００２８】図２は、ウェアハウス・データベース２７
内の簡略化したサンプル・データを示す。詳細事実テー
ブル１１は、ウェアハウス・データベース２７の基本情
報を保有する。参照テーブル１３は、PRODUCT NUMBER
（製品番号）に基づく属性を記述する。参照テーブル１
４は、PRODUCT LINE（製品系列）に基づく属性を記述す
る。参照テーブル１５は、CITY（都市）コードに基づく
属性を記述する。参照テーブル１６は、REGION（地区）
に基づく属性を記述する。要約事実テーブル１２は、詳
細事実テーブル１１のデータをPN（製品番号）でなくPL
（製品系列）別に要約したものであるので、詳細事実テ
ーブル１１と異なる。
内の簡略化したサンプル・データを示す。詳細事実テー
ブル１１は、ウェアハウス・データベース２７の基本情
報を保有する。参照テーブル１３は、PRODUCT NUMBER
（製品番号）に基づく属性を記述する。参照テーブル１
４は、PRODUCT LINE（製品系列）に基づく属性を記述す
る。参照テーブル１５は、CITY（都市）コードに基づく
属性を記述する。参照テーブル１６は、REGION（地区）
に基づく属性を記述する。要約事実テーブル１２は、詳
細事実テーブル１１のデータをPN（製品番号）でなくPL
（製品系列）別に要約したものであるので、詳細事実テ
ーブル１１と異なる。
【００２９】高機能ウェアハウス・ハブ２３は、到来す
る照会を受け入れ、エンド・ユーザの要求を最適に充足
するように、基礎のＤＢＭＳに対しデータベース操作要
求を発する。高機能ウェアハウス・ハブ２３は、到来す
る照会の実行に関して以下に記述するような責任を持
つ。高機能ウェアハウス・ハブ２３は、要約が収納され
ているテーブルから独立しているテーブルに物理データ
・ウェアハウスの定義を抽出するスキーマを提供する。
高機能ウェアハウス・ハブ２３は、どの要約テーブルが
到来する照会のニーズを満たすために使用できるかを決
定する。高機能ウェアハウス・ハブ２３は、現時点で使
用可能な最善の要約テーブルを使用するように照会を適
応させる。高機能ウェアハウス・ハブ２３は、必要に応
じて、参照テーブルへ"joins"を、照会へ"Group By" お
よび "Sum" 構成要素を追加する。ＳＱＬの詳細は、C.
J. Date著, "An Introduction to Database System"( A
ddison-Wesley Publishing Company, Menlo Park, Cali
fornia, 1982)に記載されている。
る照会を受け入れ、エンド・ユーザの要求を最適に充足
するように、基礎のＤＢＭＳに対しデータベース操作要
求を発する。高機能ウェアハウス・ハブ２３は、到来す
る照会の実行に関して以下に記述するような責任を持
つ。高機能ウェアハウス・ハブ２３は、要約が収納され
ているテーブルから独立しているテーブルに物理データ
・ウェアハウスの定義を抽出するスキーマを提供する。
高機能ウェアハウス・ハブ２３は、どの要約テーブルが
到来する照会のニーズを満たすために使用できるかを決
定する。高機能ウェアハウス・ハブ２３は、現時点で使
用可能な最善の要約テーブルを使用するように照会を適
応させる。高機能ウェアハウス・ハブ２３は、必要に応
じて、参照テーブルへ"joins"を、照会へ"Group By" お
よび "Sum" 構成要素を追加する。ＳＱＬの詳細は、C.
J. Date著, "An Introduction to Database System"( A
ddison-Wesley Publishing Company, Menlo Park, Cali
fornia, 1982)に記載されている。
【００３０】高機能ウェアハウス・ハブ２３は、仮想テ
ーブルの使用によって上述の責任を達成する。仮想テー
ブルは、高機能ウェアハウス・ハブ２３がユーザに提供
する仮想列をグループ化したものである。高機能ウェア
ハウス・ハブ２３内の仮想テーブルの形成は、高機能デ
ータ・ウェアハウスの管理者によって行われる。管理者
は、高機能ウェアハウス・ハブ２３に対して、ウェアハ
ウス・データベース２７に実際に存在するデータ要約お
よび参照テーブルを識別する。また、管理者がエンド・
ユーザに使用可能にさせたいと望むこれらのテーブル中
のデータ列が、高機能ウェアハウス・ハブ２３に対して
識別される。高機能ウェアハウス・ハブ２３は、これら
識別されたデータ列を仮想テーブルへグループ化する。
仮想テーブルによるデータ列のグループ化には、２つの
目的がある。第１に、列がエンド・ユーザによって簡単
に見つけられるような形態でグループ化される。第２
に、テーブルおよび列は、ＯＤＢＣクライアント・ツー
ル２４が望む形式で維持される。
ーブルの使用によって上述の責任を達成する。仮想テー
ブルは、高機能ウェアハウス・ハブ２３がユーザに提供
する仮想列をグループ化したものである。高機能ウェア
ハウス・ハブ２３内の仮想テーブルの形成は、高機能デ
ータ・ウェアハウスの管理者によって行われる。管理者
は、高機能ウェアハウス・ハブ２３に対して、ウェアハ
ウス・データベース２７に実際に存在するデータ要約お
よび参照テーブルを識別する。また、管理者がエンド・
ユーザに使用可能にさせたいと望むこれらのテーブル中
のデータ列が、高機能ウェアハウス・ハブ２３に対して
識別される。高機能ウェアハウス・ハブ２３は、これら
識別されたデータ列を仮想テーブルへグループ化する。
仮想テーブルによるデータ列のグループ化には、２つの
目的がある。第１に、列がエンド・ユーザによって簡単
に見つけられるような形態でグループ化される。第２
に、テーブルおよび列は、ＯＤＢＣクライアント・ツー
ル２４が望む形式で維持される。
【００３１】管理者は、各データ列について新しい外部
の名前（external name)を定め、コメントを付与する。
管理者は、また、各仮想テーブルに対しても名前とコメ
ントを付与する。エンド・ユーザ照会ツールが高機能ウ
ェアハウス・ハブ２３からスキーマ情報を要求すると、
これらの仮想テーブルおよび列が提供される。ウェアハ
ウス・データベース２７の物理的な列は、ユーザから隠
される。ウェアハウス・データベース２７の複数の事実
テーブルに存在するデータ列は、高機能ウェアハウス・
ハブ２３において外部インタフェースとして１つの列に
結合される。例えば、列"Sale"（販売高）はウェアハウ
ス・データベース２７においては、いくつかの異なる事
実テーブル中に要約されているかもしれないが、仮想テ
ーブルにおいては、ただ１ヶ所にだけ存在する。構造化
照会言語（ＳＱＬ）がエンド・ユーザのため処理される
時、どの物理的テーブルおよび列が使用されるべきかを
決定するのは、高機能ウェアハウス・ハブ２３の責任で
ある。
の名前（external name)を定め、コメントを付与する。
管理者は、また、各仮想テーブルに対しても名前とコメ
ントを付与する。エンド・ユーザ照会ツールが高機能ウ
ェアハウス・ハブ２３からスキーマ情報を要求すると、
これらの仮想テーブルおよび列が提供される。ウェアハ
ウス・データベース２７の物理的な列は、ユーザから隠
される。ウェアハウス・データベース２７の複数の事実
テーブルに存在するデータ列は、高機能ウェアハウス・
ハブ２３において外部インタフェースとして１つの列に
結合される。例えば、列"Sale"（販売高）はウェアハウ
ス・データベース２７においては、いくつかの異なる事
実テーブル中に要約されているかもしれないが、仮想テ
ーブルにおいては、ただ１ヶ所にだけ存在する。構造化
照会言語（ＳＱＬ）がエンド・ユーザのため処理される
時、どの物理的テーブルおよび列が使用されるべきかを
決定するのは、高機能ウェアハウス・ハブ２３の責任で
ある。
【００３２】例えば、図３に、仮想テーブル３１、仮想
テーブル３２、仮想テーブル３３および仮想テーブル３
４が示されている。ＰＣ高機能ウェアハウス・ツール２
４は、このスキーマに基づいてＳＱＬステートメントを
構築する。Joins（結合）とSUM()（要約総計）は、高機
能ウェアハウス・ハブ２３によって自動的に実行され、
従って、ＰＣ高機能ウェアハウス・ツール２４内で指定
する必要はない。高機能ウェアハウス・ハブ２３は、最
も適切な事実テーブルおよび参照テーブルを利用するよ
うに照会を変換し、修正した照会をデータベース・サー
バー２５に対し発信する。
テーブル３２、仮想テーブル３３および仮想テーブル３
４が示されている。ＰＣ高機能ウェアハウス・ツール２
４は、このスキーマに基づいてＳＱＬステートメントを
構築する。Joins（結合）とSUM()（要約総計）は、高機
能ウェアハウス・ハブ２３によって自動的に実行され、
従って、ＰＣ高機能ウェアハウス・ツール２４内で指定
する必要はない。高機能ウェアハウス・ハブ２３は、最
も適切な事実テーブルおよび参照テーブルを利用するよ
うに照会を変換し、修正した照会をデータベース・サー
バー２５に対し発信する。
【００３３】階層が、参照テーブルの間の親(parent)−
子(child)の関係を確立する。次の表１は、親−子関係
設定の１例を示す。
子(child)の関係を確立する。次の表１は、親−子関係
設定の１例を示す。
【００３４】
【表１】Parent Child Product Line（製品系列） Product Number（製品番号） Product Group（製品グループ） Product Line（製品系列） County（郡） City（都市） State（州） County（郡） Group（グループ） Division（事業部） Sector（方面） Group（グループ） Year（年） Quarter（四半期） Quarter（四半期） Month（月） Month（月） Week（週） ほとんどの場合、階層的な情報を大部分の既存の参照テ
ーブルに加えるには、単に親の列に追加するだけでよ
い。他の追加のレベルを作成するためには、さらに多く
の参照テーブルが要求される。例えば、Product Line-P
roduct Number（製品系列−製品番号）関係を作成する
には、新しい参照テーブルがウェアハウス・データベー
ス２７に追加される必要がある。次の表２は、そのよう
な参照テーブルである。
ーブルに加えるには、単に親の列に追加するだけでよ
い。他の追加のレベルを作成するためには、さらに多く
の参照テーブルが要求される。例えば、Product Line-P
roduct Number（製品系列−製品番号）関係を作成する
には、新しい参照テーブルがウェアハウス・データベー
ス２７に追加される必要がある。次の表２は、そのよう
な参照テーブルである。
【００３５】
【表２】PL PRODUCTLINE LJ Laserjets IJ Inkjet Printers PC Personal Computers DSK Disk Drives 高機能ウェアハウス・ハブ２３のユーザがProduct Line
（製品系列）情報を使用できるようにするために、高機
能ウェアハウス・ハブ２３の管理者は、仮想テーブル３
３へ列"ProductLine"を追加する。結果は、図４に示さ
れるようになる。
（製品系列）情報を使用できるようにするために、高機
能ウェアハウス・ハブ２３の管理者は、仮想テーブル３
３へ列"ProductLine"を追加する。結果は、図４に示さ
れるようになる。
【００３６】高機能ウェアハウス・ハブ２３は、"Produ
ctLine"を使用する照会を変換し、ウェアハウス・デー
タベース２７内の事実テーブルで使用されている製品番
号フィールド"PN"を利用できるようにする。このプロセ
スは、照会のロールダウン（巻き戻し、rolldown）と呼
ばれる。データがウェアハウス・データベース２７の事
実テーブルから戻されると、高機能ウェアハウス・ハブ
２３は、データをProduct Number-Product Line（製品
番号−製品系列）参照テーブルにjoin（結合）して、エ
ンド・ユーザによって要求されたレベルに要約を作成す
る。このステップは、データのロールアップ（巻き上
げ、rollup）と呼ばれる。
ctLine"を使用する照会を変換し、ウェアハウス・デー
タベース２７内の事実テーブルで使用されている製品番
号フィールド"PN"を利用できるようにする。このプロセ
スは、照会のロールダウン（巻き戻し、rolldown）と呼
ばれる。データがウェアハウス・データベース２７の事
実テーブルから戻されると、高機能ウェアハウス・ハブ
２３は、データをProduct Number-Product Line（製品
番号−製品系列）参照テーブルにjoin（結合）して、エ
ンド・ユーザによって要求されたレベルに要約を作成す
る。このステップは、データのロールアップ（巻き上
げ、rollup）と呼ばれる。
【００３７】Product Lines（製品系列）がOrganizatio
ns（組織）によってグループ化されるならば、もう一つ
の列が表２に加えられ、以下の表３が作成される。
ns（組織）によってグループ化されるならば、もう一つ
の列が表２に加えられ、以下の表３が作成される。
【００３８】
【表３】PL PRODUCT ORG. LJ Laserjets LJD IJ Inkjet Printers DKD PC Personal Computers HWD DSK Disk Drives HWD 仮想テーブル３３にOrganization（組織）を加えること
によって、スキーマはエンド・ユーザにとって図５のよ
うに見える。さらに記述的な組織名が必要とされるなら
ば、もう一つ別の参照テーブルが作成される。
によって、スキーマはエンド・ユーザにとって図５のよ
うに見える。さらに記述的な組織名が必要とされるなら
ば、もう一つ別の参照テーブルが作成される。
【００３９】ウェアハウスは、いくつかの要約レベルを
持つことができる。ある要約は、正規化され、記述的情
報を得るため、参照テーブルの使用を必要とする。別の
要約は、程度は異なるが非正規化され、ほとんどJOIN
（結合）を必要としない。到来するＳＱＬ照会をチェッ
クし、どの要約レベルがその要求項目に応じることがで
きるかを決定するのは、高機能ウェアハウス・ハブ２３
の責任である。候補テーブルのセットが決定されると、
高機能ウェアハウス・ハブ２３は、（例えば、要求され
る要約のレベル、サイズおよび結合の数に基づいて）最
適に照会を満たすテーブルを選択する。
持つことができる。ある要約は、正規化され、記述的情
報を得るため、参照テーブルの使用を必要とする。別の
要約は、程度は異なるが非正規化され、ほとんどJOIN
（結合）を必要としない。到来するＳＱＬ照会をチェッ
クし、どの要約レベルがその要求項目に応じることがで
きるかを決定するのは、高機能ウェアハウス・ハブ２３
の責任である。候補テーブルのセットが決定されると、
高機能ウェアハウス・ハブ２３は、（例えば、要求され
る要約のレベル、サイズおよび結合の数に基づいて）最
適に照会を満たすテーブルを選択する。
【００４０】機密保護の制限が、外部仮想列の用語を用
いて表現される。仮想列がビジネス用語で設定されるの
で、機密保護は、物理的なテーブルでなくビジネスのテ
ーブルの用語で表現することができる。例えば、あるグ
ループのユーザは、HardwareDivision（ハードウェア事
業部）に関する販売高に制限され、別のグループは、Ea
stern Region（東部地区）の販売高に制限される。機密
保護の表現は、ビジネスまたは主題の用語の使用の方が
自然であり、ウェアハウスの変更に相対的に影響されな
いので、管理が簡単になる。これは、値の機密保護と呼
ばれる。
いて表現される。仮想列がビジネス用語で設定されるの
で、機密保護は、物理的なテーブルでなくビジネスのテ
ーブルの用語で表現することができる。例えば、あるグ
ループのユーザは、HardwareDivision（ハードウェア事
業部）に関する販売高に制限され、別のグループは、Ea
stern Region（東部地区）の販売高に制限される。機密
保護の表現は、ビジネスまたは主題の用語の使用の方が
自然であり、ウェアハウスの変更に相対的に影響されな
いので、管理が簡単になる。これは、値の機密保護と呼
ばれる。
【００４１】機密保護は、すべての要約レベルおよび事
実テーブルについて、または特定のテーブルについて設
定することができる。機密保護は各要約レベルに対し別
々に確立され、特定範囲の機密保護を提供する。これに
よって、ユーザ要求は、あるレベルで要約されたデータ
を見ることができるが、別のレベルのものはできない。
例えば、人事ウェアハウスのユーザは、部門レベルで要
約された給料を見ることはできるが、個人レベルのもの
は見ることはできない。再区画化が必要な場合、機密保
護定義は、不変のままである。機密保護は、ユーザ・グ
ループ毎、または特定のユーザに対して設定することが
できる。
実テーブルについて、または特定のテーブルについて設
定することができる。機密保護は各要約レベルに対し別
々に確立され、特定範囲の機密保護を提供する。これに
よって、ユーザ要求は、あるレベルで要約されたデータ
を見ることができるが、別のレベルのものはできない。
例えば、人事ウェアハウスのユーザは、部門レベルで要
約された給料を見ることはできるが、個人レベルのもの
は見ることはできない。再区画化が必要な場合、機密保
護定義は、不変のままである。機密保護は、ユーザ・グ
ループ毎、または特定のユーザに対して設定することが
できる。
【００４２】ビジネス・ニーズが、ウェアハウス・デー
タベース２７に対する変更を強制することがあっても、
省略時解釈値を使用するテクニックによって、高機能ウ
ェアハウス・ハブ２３がユーザのために安定的外部イン
タフェースを維持することが可能になる。到来する照会
上にWHEREクローズの制約を自動的に追加するような省
略時解釈を使用している場合、ウェアハウス・データベ
ース２７へ新たな追加があってもそれに影響されないよ
うにすることが可能である。上記の制約は、変更を定義
する列の使用によって上書きすることができる。
タベース２７に対する変更を強制することがあっても、
省略時解釈値を使用するテクニックによって、高機能ウ
ェアハウス・ハブ２３がユーザのために安定的外部イン
タフェースを維持することが可能になる。到来する照会
上にWHEREクローズの制約を自動的に追加するような省
略時解釈を使用している場合、ウェアハウス・データベ
ース２７へ新たな追加があってもそれに影響されないよ
うにすることが可能である。上記の制約は、変更を定義
する列の使用によって上書きすることができる。
【００４３】共通の制約の使用の容易さを改善すること
が、省略時解釈値の２番目の用途である。社内注文およ
び外部顧客注文を含む注文ウェアハウスを例にとると、
ウェアハウスに対する殆どすべてのデータ要求は、会社
にとって外部の顧客の注文である。高機能ウェアハウス
・ハブ２３は、検索される注文が社内注文を含まないと
いう制約を自動的に追加するように構成することができ
る。省略時解釈値は、ユーザから独立して表現され、各
要約レベルについて指定することができる。特別のWHER
Eクローズ基準値に関する予約キーワードを、データベ
ース管理者が設定することができる。１例は、"Current
Month"（当月）であり、高機能ウェアハウス・ハブ２
３は、このストリングを当月を表すストリングに置き換
える。キーワード・ストリングおよびその置き換え値
は、ウェアハウス管理者によって指定される。基準キー
ワードの主な価値は、時間経過に対する照会の安定性に
ある。照会は、照会の中の日付け基準を変更せずに新し
い月のデータを再実行できる。高機能ウェアハウス・ハ
ブ２３によって行われる到来要求に関する照会変換は、
必要に応じて構成要素Group ByおよびSumの追加を含
む。
が、省略時解釈値の２番目の用途である。社内注文およ
び外部顧客注文を含む注文ウェアハウスを例にとると、
ウェアハウスに対する殆どすべてのデータ要求は、会社
にとって外部の顧客の注文である。高機能ウェアハウス
・ハブ２３は、検索される注文が社内注文を含まないと
いう制約を自動的に追加するように構成することができ
る。省略時解釈値は、ユーザから独立して表現され、各
要約レベルについて指定することができる。特別のWHER
Eクローズ基準値に関する予約キーワードを、データベ
ース管理者が設定することができる。１例は、"Current
Month"（当月）であり、高機能ウェアハウス・ハブ２
３は、このストリングを当月を表すストリングに置き換
える。キーワード・ストリングおよびその置き換え値
は、ウェアハウス管理者によって指定される。基準キー
ワードの主な価値は、時間経過に対する照会の安定性に
ある。照会は、照会の中の日付け基準を変更せずに新し
い月のデータを再実行できる。高機能ウェアハウス・ハ
ブ２３によって行われる到来要求に関する照会変換は、
必要に応じて構成要素Group ByおよびSumの追加を含
む。
【００４４】ほとんどの場合、データ・ウェアハウス
は、極めて大きい。これは、データのパフォーマンスお
よび管理の両面についての問題を引き起こす。１つの解
決策は、複数のサーバーにわたって水平にデータを区画
化することである。例えば、各データベース・サーバー
に含まれるある年のデータを用いて、事実テーブルを年
別に区画化することができる。
は、極めて大きい。これは、データのパフォーマンスお
よび管理の両面についての問題を引き起こす。１つの解
決策は、複数のサーバーにわたって水平にデータを区画
化することである。例えば、各データベース・サーバー
に含まれるある年のデータを用いて、事実テーブルを年
別に区画化することができる。
【００４５】このような区画化は、管理者によって高機
能ウェアハウス・ハブ２３に対して指定される。高機能
ウェアハウス・ハブ２３は、到来する照会要求を調べ、
どの要約事実テーブルを使うべきかを決定し、どの区画
／サーバーが、照会を満たすために必要な事実データを
含むかを探り当て、それらのサーバーへＳＱＬコマンド
を発し、戻すデータを結合、要約して、要求元アプリケ
ーションに要約されたデータを戻す。複数サーバーに対
する照会は、並列して実行される。重複区画も指定する
ことができる。これによって、特定の領域について、到
来する複数の照会ためのロードをいくつかのシステムに
よって共有することが可能となる。例えば、到来する照
会の大部分が、当月のデータを求めるならば、そのデー
タを含む区画が、２つまたは３つのシステム上に複製さ
れ、それによって当月に関するロード全体を共有するこ
とができる。
能ウェアハウス・ハブ２３に対して指定される。高機能
ウェアハウス・ハブ２３は、到来する照会要求を調べ、
どの要約事実テーブルを使うべきかを決定し、どの区画
／サーバーが、照会を満たすために必要な事実データを
含むかを探り当て、それらのサーバーへＳＱＬコマンド
を発し、戻すデータを結合、要約して、要求元アプリケ
ーションに要約されたデータを戻す。複数サーバーに対
する照会は、並列して実行される。重複区画も指定する
ことができる。これによって、特定の領域について、到
来する複数の照会ためのロードをいくつかのシステムに
よって共有することが可能となる。例えば、到来する照
会の大部分が、当月のデータを求めるならば、そのデー
タを含む区画が、２つまたは３つのシステム上に複製さ
れ、それによって当月に関するロード全体を共有するこ
とができる。
【００４６】事実テーブルは、異なる処理装置上に、ま
た、異なるＤＢＭＳに存在することができる。各要約レ
ベルは、それ自身の区画化スキームおよびＤＢＭＳを定
義する。例えば、高度に要約されたテーブルが完全に１
つのサーバー上に存在するように指定してもよく、一
方、より低レベルの要約事実テーブルを３つの中間サイ
ズのＵＮＩＸサーバーにわたって分散させることもでき
る。要約レベルそれぞれについて異なるＤＢＭＳを指定
することができる。例えば、最低レベルの事実テーブル
がメインフレーム上のＤＢ２（ＩＢＭ社から市販のデー
タベース）に存在し、要約された事実テーブルが、レッ
ド・ブリック社の照会プロセッサを使用するいくつかの
ＵＮＩＸサーバーに分散することもある。機密保護が高
機能ウェアハウス・ハブ２３によって管理され、外部イ
ンタフェースの用語で表現されるので、高機能ウェアハ
ウス・ハブ２３の物理構成の変更があっても、機密保護
の再作業を必要としない。
た、異なるＤＢＭＳに存在することができる。各要約レ
ベルは、それ自身の区画化スキームおよびＤＢＭＳを定
義する。例えば、高度に要約されたテーブルが完全に１
つのサーバー上に存在するように指定してもよく、一
方、より低レベルの要約事実テーブルを３つの中間サイ
ズのＵＮＩＸサーバーにわたって分散させることもでき
る。要約レベルそれぞれについて異なるＤＢＭＳを指定
することができる。例えば、最低レベルの事実テーブル
がメインフレーム上のＤＢ２（ＩＢＭ社から市販のデー
タベース）に存在し、要約された事実テーブルが、レッ
ド・ブリック社の照会プロセッサを使用するいくつかの
ＵＮＩＸサーバーに分散することもある。機密保護が高
機能ウェアハウス・ハブ２３によって管理され、外部イ
ンタフェースの用語で表現されるので、高機能ウェアハ
ウス・ハブ２３の物理構成の変更があっても、機密保護
の再作業を必要としない。
【００４７】好ましい実施例において、到来する照会要
求は、高機能ウェアハウス・ハブ２３によって、妥当性
または組織のビジネス規則に関するチェックが行われ
る。ウェアハウス・データベース２７が時間の経過とと
もに変わる場合、このようなタイプのチェックは、ウェ
アハウスの変更または不適当に混成された情報のために
不正確な結果を戻す原因となる要求をユーザが作成する
ことを防止する。例えば、単位のカテゴリが製品によっ
て変わる（例えば、ある単位はトンで売られ、別のもの
はガロンで売られる）とすれば、"number of units"(単
位数)の列と共に"unit type" （ユニット・タイプ）の
列を含むように管理者は要求することができる。
求は、高機能ウェアハウス・ハブ２３によって、妥当性
または組織のビジネス規則に関するチェックが行われ
る。ウェアハウス・データベース２７が時間の経過とと
もに変わる場合、このようなタイプのチェックは、ウェ
アハウスの変更または不適当に混成された情報のために
不正確な結果を戻す原因となる要求をユーザが作成する
ことを防止する。例えば、単位のカテゴリが製品によっ
て変わる（例えば、ある単位はトンで売られ、別のもの
はガロンで売られる）とすれば、"number of units"(単
位数)の列と共に"unit type" （ユニット・タイプ）の
列を含むように管理者は要求することができる。
【００４８】照会で指定された領域にわたって有効でな
いフィールドをユーザが要求することを防がなければな
らない。例えば、出荷日フィールドが既存のウェアハウ
スに新たに加えられるならば、それが追跡されていなか
った期間に関する当該フィールドを照会が含むことを防
ぐための照会防止手段が確立される。ウェアハウス管理
者は種々の条件についてのチェックを設定することがで
きる。
いフィールドをユーザが要求することを防がなければな
らない。例えば、出荷日フィールドが既存のウェアハウ
スに新たに加えられるならば、それが追跡されていなか
った期間に関する当該フィールドを照会が含むことを防
ぐための照会防止手段が確立される。ウェアハウス管理
者は種々の条件についてのチェックを設定することがで
きる。
【００４９】高機能ウェアハウス・ハブ２３は、ウェア
ハウス・データベース２７に対する迅速で簡略化された
アクセスをクライアント・アプリケーションに提供する
中間的タイプの製品である。その存在によって、ウェア
ハウス管理者は、ウェアハウス・データベース２７の活
動を監視し、外観の変更なしにその構造を変更すること
ができる。高機能ウェアハウス・ハブ２３が提供する価
値のほとんどは、内部構造（要約、結合および総計の複
数レベル）を隠蔽し簡略化すると共に、照会を最も適し
たデータ源および要約レベルに合致するように変換する
点にある。
ハウス・データベース２７に対する迅速で簡略化された
アクセスをクライアント・アプリケーションに提供する
中間的タイプの製品である。その存在によって、ウェア
ハウス管理者は、ウェアハウス・データベース２７の活
動を監視し、外観の変更なしにその構造を変更すること
ができる。高機能ウェアハウス・ハブ２３が提供する価
値のほとんどは、内部構造（要約、結合および総計の複
数レベル）を隠蔽し簡略化すると共に、照会を最も適し
たデータ源および要約レベルに合致するように変換する
点にある。
【００５０】高機能ウェアハウス・ハブ２３は、ＳＱＬ
要求を処理する場合に以下のようないくつかのステップ
を基本的に実行する。第１に、高機能ウェアハウス・ハ
ブ２３は、照会を、仮想テーブルおよび列を参照するも
のから、データ・ウェアハウスの物理的データ・インス
タンスに合致するものへ、変換する。これは、照会のロ
ールダウンと呼ばれる。第２に、高機能ウェアハウス・
ハブ２３は、"Group By"列を追加して、総計されるべき
いくつかの列を変換する。第３に、原始データが区画化
されていれば、高機能ウェアハウス・ハブ２３は、各区
画毎に１つの照会を生成する。第４に、高機能ウェアハ
ウス・ハブ２３は、遠隔の区画からデータを収集し、エ
ンド・ユーザの照会の要求に見合うように必要に応じて
データを要約し、符号フィールドをそれらの記述的な値
に変換する。高機能ウェアハウス・ハブ２３による上述
の動作のそれぞれは、ウェアハウス・データベース２７
から出される照会を必要とする場合がある。
要求を処理する場合に以下のようないくつかのステップ
を基本的に実行する。第１に、高機能ウェアハウス・ハ
ブ２３は、照会を、仮想テーブルおよび列を参照するも
のから、データ・ウェアハウスの物理的データ・インス
タンスに合致するものへ、変換する。これは、照会のロ
ールダウンと呼ばれる。第２に、高機能ウェアハウス・
ハブ２３は、"Group By"列を追加して、総計されるべき
いくつかの列を変換する。第３に、原始データが区画化
されていれば、高機能ウェアハウス・ハブ２３は、各区
画毎に１つの照会を生成する。第４に、高機能ウェアハ
ウス・ハブ２３は、遠隔の区画からデータを収集し、エ
ンド・ユーザの照会の要求に見合うように必要に応じて
データを要約し、符号フィールドをそれらの記述的な値
に変換する。高機能ウェアハウス・ハブ２３による上述
の動作のそれぞれは、ウェアハウス・データベース２７
から出される照会を必要とする場合がある。
【００５１】１つの照会を処理するために高機能ウェア
ハウス・ハブ２３がとる正確なステップは、以下の表４
の通りである。
ハウス・ハブ２３がとる正確なステップは、以下の表４
の通りである。
【００５２】
【表４】ステップ１： 到来する照会を解析する。 ステップ２： 使用すべき最も適切な要約レベルを決定
する。 ステップ３： 自動Aggregation（総計）を追加する。 ステップ４： 要約レベルに基づいて省略時解釈値基準
を追加する。 ステップ５： ユーザおよびグループに基づいてユーザ
機密保護を追加する。 ステップ６： 最も適切な要約事実レベルを突き止め
る。 ステップ７： 目標の事実テーブルに照会をロールダウ
ンさせる。 ステップ８： 事実テーブルが区画化されている場合、
照会に適切な区画源を突き止める。 ステップ９： 各区画毎に照会を生成する。 ステップ１０：各区画サーバーへ照会を発信する。 ステップ１１：結果を収集するための結果テーブルをハ
ブ上に作成する。 ステップ１２：データ・サーバーからの結果を結果テー
ブルに入れる。 ステップ１３：エンド・ユーザによって要求されたレベ
ルへ結果テーブルのデータをロールアップし、必要に応
じて記述的情報を追加する。 ステップ１４：エンド・ユーザ照会ツールにデータを戻
す。
する。 ステップ３： 自動Aggregation（総計）を追加する。 ステップ４： 要約レベルに基づいて省略時解釈値基準
を追加する。 ステップ５： ユーザおよびグループに基づいてユーザ
機密保護を追加する。 ステップ６： 最も適切な要約事実レベルを突き止め
る。 ステップ７： 目標の事実テーブルに照会をロールダウ
ンさせる。 ステップ８： 事実テーブルが区画化されている場合、
照会に適切な区画源を突き止める。 ステップ９： 各区画毎に照会を生成する。 ステップ１０：各区画サーバーへ照会を発信する。 ステップ１１：結果を収集するための結果テーブルをハ
ブ上に作成する。 ステップ１２：データ・サーバーからの結果を結果テー
ブルに入れる。 ステップ１３：エンド・ユーザによって要求されたレベ
ルへ結果テーブルのデータをロールアップし、必要に応
じて記述的情報を追加する。 ステップ１４：エンド・ユーザ照会ツールにデータを戻
す。
【００５３】表４に記述されたステップを、照会サンプ
ルの形態でさらに説明する。クライアント・アプリケー
ションを使用して、ユーザは、Sales Force(販売員）,
Product Group（製品グループ）および List Dollars
（ドルのリスト）の列を選択する。選択される列には、
会計四半期は、１９９３年第１四半期で、販売高は、US
(米国)販売部門からのものであるという制限がある。
ルの形態でさらに説明する。クライアント・アプリケー
ションを使用して、ユーザは、Sales Force(販売員）,
Product Group（製品グループ）および List Dollars
（ドルのリスト）の列を選択する。選択される列には、
会計四半期は、１９９３年第１四半期で、販売高は、US
(米国)販売部門からのものであるという制限がある。
【００５４】クライアント・アプリケーションは、以下
のＳＱＬ照会を送出する。 SELECT Sales_Force, Product_Group, ListDollars FROM Sales, Products, Variables WHERE Quarter = 'FY93Q1' AND Sales_Org = 'US' Aggregation（総計）またはGroup Byの列は指定されな
い。高機能ウェアハウス・ハブ２３は、ウェアハウス構
造に関して持つ知識から、それらAggregation（総計）
またはGroup By の列を決定する。
のＳＱＬ照会を送出する。 SELECT Sales_Force, Product_Group, ListDollars FROM Sales, Products, Variables WHERE Quarter = 'FY93Q1' AND Sales_Org = 'US' Aggregation（総計）またはGroup Byの列は指定されな
い。高機能ウェアハウス・ハブ２３は、ウェアハウス構
造に関して持つ知識から、それらAggregation（総計）
またはGroup By の列を決定する。
【００５５】ステップ１では、高機能ウェアハウス・ハ
ブ２３は、ＳＱＬを内部バイナリ形式に変換して、解析
する。後続のステップにおいて、高機能ウェアハウス・
ハブ２３は内部形式に関して動作するが、説明を明解に
するため、本サンプルの説明では、外部ＳＱＬ形式を使
用する。
ブ２３は、ＳＱＬを内部バイナリ形式に変換して、解析
する。後続のステップにおいて、高機能ウェアハウス・
ハブ２３は内部形式に関して動作するが、説明を明解に
するため、本サンプルの説明では、外部ＳＱＬ形式を使
用する。
【００５６】ステップ２で、高機能ウェアハウス・ハブ
２３は、使われるべき要約レベルを決定する。高機能ウ
ェアハウス・ハブ２３は、必要な制約が区画化の列に関
する照会中に存在することを、そのように構成されてい
る場合は、確認する。
２３は、使われるべき要約レベルを決定する。高機能ウ
ェアハウス・ハブ２３は、必要な制約が区画化の列に関
する照会中に存在することを、そのように構成されてい
る場合は、確認する。
【００５７】ステップ３で、高機能ウェアハウス・ハブ
２３は、オリジナルの照会に自動総計(aggregations)を
追加する。また、高機能ウェアハウス・ハブ２３は、SU
M()に総計されなければならない列を変更し、"Group B
y"列を追加する。修正された照会は、次の通りである。 SELECT Sales_Force, Product_Group, SUM(ListDollar
s) FROM Sales, Products, Variables WHERE Quarter = 'FY93Ql' AND Sales_Org = 'US' GROUP BY Sales_Force, Product_Group ステップ４で、高機能ウェアハウス・ハブ２３は、省略
時解釈値基準を追加する。ListDollars列の使用が、社
内注文を除外するようにWHEREクローズへ制約を追加す
る引き金となっている。修正された照会は、次の通りで
ある。 SELECT Sales_Force, Product_Group, SUM(ListDollar
s) FROM Sales_Org, Products, Variables WHERE Quarter='FY93Ql'AND Sales_Org='US'AND Order_Type !='internal' GROUP BY Sales_Force, Product_Group 高機能ウェアハウス・ハブ２３は、制約基準について、
エレメントの組合せをチェックする。
２３は、オリジナルの照会に自動総計(aggregations)を
追加する。また、高機能ウェアハウス・ハブ２３は、SU
M()に総計されなければならない列を変更し、"Group B
y"列を追加する。修正された照会は、次の通りである。 SELECT Sales_Force, Product_Group, SUM(ListDollar
s) FROM Sales, Products, Variables WHERE Quarter = 'FY93Ql' AND Sales_Org = 'US' GROUP BY Sales_Force, Product_Group ステップ４で、高機能ウェアハウス・ハブ２３は、省略
時解釈値基準を追加する。ListDollars列の使用が、社
内注文を除外するようにWHEREクローズへ制約を追加す
る引き金となっている。修正された照会は、次の通りで
ある。 SELECT Sales_Force, Product_Group, SUM(ListDollar
s) FROM Sales_Org, Products, Variables WHERE Quarter='FY93Ql'AND Sales_Org='US'AND Order_Type !='internal' GROUP BY Sales_Force, Product_Group 高機能ウェアハウス・ハブ２３は、制約基準について、
エレメントの組合せをチェックする。
【００５８】ステップ５で、高機能ウェアハウス・ハブ
２３は、ユーザ／グループ機密保護を追加する。例え
ば、ユーザがＣＰＯ組織内のデータだけをアクセスする
ことができるようにするには、照会は以下のように修正
される。 SELECT Sales_Force, Product_Group, SUM(ListDollar
s) FROM Sales, Products, Variables WHERE Quarter ='FY93Q1' AND Sales_Org ='US' AND Product_Org IN ('CPO') GROUP BY Sales_Force, Product_Group ステップ６で、高機能ウェアハウス・ハブ２３は、デー
タベースにおけるデータのレベルに照会をロールダウン
させるために必要な情報を入手する。本サンプルにおい
て、最も狭い要約レベルは、Month（月）とSales Force
（販売部門）別のProduct Line（製品系列）で要約され
たデータを有する。従って、Quarter（四半期）、Sales
Org（販売組織）およびProductOrg（製品組織）と同等
のものが必要とされる。各ロールダウン毎に、参照テー
ブルが必要とされる。第１のfqtr_tblは、指定された第
１四半期'FY93Ql'に対するYYMM（年月）値を与える。次
のＳＱＬが使われる。 select month FROM fqtr_tbl WHERE qtr='FY93Ql' ステップ７において、ユーザのＳＱＬステートメント
は、前のステップにおける照会の結果に基づいて修正さ
れ、次のような結果になる。 SELECT Sales_Force, Product_Group, SUM(ListDollar
s) FROM Sales, Products, Variables WHERE Month IN ('9211','9212','9301') AND Sales_Org ='US' AND Order_Type !='internal' AND Product_Org IN ('CPO') GROUP BY Sales_Force, Product_Group ロールダウンされるべき次の列は、SalesOrgである。sf
_tbl参照テーブルに対する以下の照会は、照会に含めら
れるべきsales force(販売部門）を戻す。 "SELECT sf_code FROM sf_tbl WHERE sales_org = 'U
S"' ユーザのＳＱＬステートメントは、前の照会の結果でさ
らに修正される。 SELECT Sales_Force, Product_Group, SUM(ListDollar
s) FROM Sales, Products, Variables WHERE Month IN ('921 1','9212','930 1') AND Sales_Force_Code IN ('East','West','North','So
uth') AND Order_Type !='internal' AND Product_Org IN ('CPO') GROUP BY Sales_Force, Product_Group ProductOrgは、Product Groupにロールダウンされる必
要があり、次に、ProductGroupはProduct Lineにロール
ダ・ウンされる。この動作を実行する照会は、次の通り
である。 SELECT a.prodline FROM prodline a, prodgroup b WHERE b.prodorg = 'CPO' and b.prodgroup = a.prodgr
oup 高機能ウェアハウス・ハブ２３は、上記照会の結果を使
用して、ユーザのＳＱＬを次のように修正する。 SELECT Sales_Force, Product_Group, SUM(ListDollar
s) FROM Sales, Products, Variables WHERE Month IN ('9211','9212','9301') AND Sales_Force_Code IN ('East','West','North','So
uth') AND Order_Type !='internal' AND Product Line IN ('LJ2','LJ3','LJ3Si','LJ4','8xx','7xx','4xx','3x
x') GROUP BY Sales_Force, Product_Group ステップ８において、事実テーブルが区画されていれ
ば、高機能ウェアハウス・ハブ２３は、照会にとって適
切な区画源を探り当てる。
２３は、ユーザ／グループ機密保護を追加する。例え
ば、ユーザがＣＰＯ組織内のデータだけをアクセスする
ことができるようにするには、照会は以下のように修正
される。 SELECT Sales_Force, Product_Group, SUM(ListDollar
s) FROM Sales, Products, Variables WHERE Quarter ='FY93Q1' AND Sales_Org ='US' AND Product_Org IN ('CPO') GROUP BY Sales_Force, Product_Group ステップ６で、高機能ウェアハウス・ハブ２３は、デー
タベースにおけるデータのレベルに照会をロールダウン
させるために必要な情報を入手する。本サンプルにおい
て、最も狭い要約レベルは、Month（月）とSales Force
（販売部門）別のProduct Line（製品系列）で要約され
たデータを有する。従って、Quarter（四半期）、Sales
Org（販売組織）およびProductOrg（製品組織）と同等
のものが必要とされる。各ロールダウン毎に、参照テー
ブルが必要とされる。第１のfqtr_tblは、指定された第
１四半期'FY93Ql'に対するYYMM（年月）値を与える。次
のＳＱＬが使われる。 select month FROM fqtr_tbl WHERE qtr='FY93Ql' ステップ７において、ユーザのＳＱＬステートメント
は、前のステップにおける照会の結果に基づいて修正さ
れ、次のような結果になる。 SELECT Sales_Force, Product_Group, SUM(ListDollar
s) FROM Sales, Products, Variables WHERE Month IN ('9211','9212','9301') AND Sales_Org ='US' AND Order_Type !='internal' AND Product_Org IN ('CPO') GROUP BY Sales_Force, Product_Group ロールダウンされるべき次の列は、SalesOrgである。sf
_tbl参照テーブルに対する以下の照会は、照会に含めら
れるべきsales force(販売部門）を戻す。 "SELECT sf_code FROM sf_tbl WHERE sales_org = 'U
S"' ユーザのＳＱＬステートメントは、前の照会の結果でさ
らに修正される。 SELECT Sales_Force, Product_Group, SUM(ListDollar
s) FROM Sales, Products, Variables WHERE Month IN ('921 1','9212','930 1') AND Sales_Force_Code IN ('East','West','North','So
uth') AND Order_Type !='internal' AND Product_Org IN ('CPO') GROUP BY Sales_Force, Product_Group ProductOrgは、Product Groupにロールダウンされる必
要があり、次に、ProductGroupはProduct Lineにロール
ダ・ウンされる。この動作を実行する照会は、次の通り
である。 SELECT a.prodline FROM prodline a, prodgroup b WHERE b.prodorg = 'CPO' and b.prodgroup = a.prodgr
oup 高機能ウェアハウス・ハブ２３は、上記照会の結果を使
用して、ユーザのＳＱＬを次のように修正する。 SELECT Sales_Force, Product_Group, SUM(ListDollar
s) FROM Sales, Products, Variables WHERE Month IN ('9211','9212','9301') AND Sales_Force_Code IN ('East','West','North','So
uth') AND Order_Type !='internal' AND Product Line IN ('LJ2','LJ3','LJ3Si','LJ4','8xx','7xx','4xx','3x
x') GROUP BY Sales_Force, Product_Group ステップ８において、事実テーブルが区画されていれ
ば、高機能ウェアハウス・ハブ２３は、照会にとって適
切な区画源を探り当てる。
【００５９】ステップ９において、高機能ウェアハウス
・ハブ２３は、目標テーブルの列の名前を使用する所望
のデータを含むサーバーに対する照会を生成する。照会
がいくつかの区画にまたがる場合は、それぞれの区画に
対し１つの照会が生成される。場合によっては、複数の
サーバーがある特定の範囲のデータを含むことがある。
そのような場合、高機能ウェアハウス・ハブ２３は、そ
れら複数サーバー間の負荷が平均するように試みる。そ
の他の場合には、すべてのデータが、１つのサーバーに
含まれる。
・ハブ２３は、目標テーブルの列の名前を使用する所望
のデータを含むサーバーに対する照会を生成する。照会
がいくつかの区画にまたがる場合は、それぞれの区画に
対し１つの照会が生成される。場合によっては、複数の
サーバーがある特定の範囲のデータを含むことがある。
そのような場合、高機能ウェアハウス・ハブ２３は、そ
れら複数サーバー間の負荷が平均するように試みる。そ
の他の場合には、すべてのデータが、１つのサーバーに
含まれる。
【００６０】ステップ１０で、高機能ウェアハウス・ハ
ブ２３は、照会を各区画サーバーに発する。本サンプル
では、各月のデータが別々のサーバーに分散していると
し、最初の会計月に関するデータを含むサーバーは、以
下の照会を受け取る。 SELECT sfcode, prodline, SUM(ListDollars) FROM system11:orders.pl_summary_9211 WHERE month IN ('9211') AND sfcode IN ('East','West','North','South') AND ord-type != 'internal' AND Product_Line IN ('LJ2','LJ3','LJ3Si','LJ4','8xx','7xx','4xx','3xx' GROUP BY salesf, prodline 他の２ヵ月のそれぞれについても同様の照会が生成され
る。
ブ２３は、照会を各区画サーバーに発する。本サンプル
では、各月のデータが別々のサーバーに分散していると
し、最初の会計月に関するデータを含むサーバーは、以
下の照会を受け取る。 SELECT sfcode, prodline, SUM(ListDollars) FROM system11:orders.pl_summary_9211 WHERE month IN ('9211') AND sfcode IN ('East','West','North','South') AND ord-type != 'internal' AND Product_Line IN ('LJ2','LJ3','LJ3Si','LJ4','8xx','7xx','4xx','3xx' GROUP BY salesf, prodline 他の２ヵ月のそれぞれについても同様の照会が生成され
る。
【００６１】ステップ１１で、sf code, prodline, Lis
tDollarsの列を持つ結果テーブルresult_29118が、ハブ
上に作成される。ステップ１２で、結果のデータ・レコ
ードがデータ・サーバーから戻されると、それらは結果
テーブルresult_29118に挿入される。
tDollarsの列を持つ結果テーブルresult_29118が、ハブ
上に作成される。ステップ１２で、結果のデータ・レコ
ードがデータ・サーバーから戻されると、それらは結果
テーブルresult_29118に挿入される。
【００６２】ステップ１３では、データがすべてのサー
バーから受け取られ、一時的な結果テーブルに挿入され
ると、高機能なウェアハウス・ハブ２３は、エンド・ユ
ーザによって要求されたレベルに変換するためにどのよ
うなRe-aggregation（再総計）が必要かを決定する。こ
れは、データのロールアップと呼ばれる。本実施例の場
合、ロールアップは、次のように行われる。
バーから受け取られ、一時的な結果テーブルに挿入され
ると、高機能なウェアハウス・ハブ２３は、エンド・ユ
ーザによって要求されたレベルに変換するためにどのよ
うなRe-aggregation（再総計）が必要かを決定する。こ
れは、データのロールアップと呼ばれる。本実施例の場
合、ロールアップは、次のように行われる。
【００６３】第１に、高機能ウェアハウス・ハブ２３
は、照会におけるproduct group/product line参照テー
ブルを次のようにjoin（結合）する。 SELECT sfcode, p.Product_Group, SUM(ListDollars) FROM result_29118, prodline_tree p WHERE r.prodline = p.Product_Line GROUP BY r.sfcode, p.Product_Group ロールアップ照会は、salesfテーブルから記述的列Sale
s_Forceをロールアップするように修正される。結果
は、次の通りである。 SELECT s.Sales_Force, p.Product_Group, SUM(ListDol
lars) FROM result_29118 r, prodline_tree p, sf_code s WHERE r.prodline = p.Product_Line AND r.sfcodef =
s.Sales_Force_Code GROUP BY s.Sales_Force, p.Product_Group 基準の１つが四半期レベルで表されているが、結果とし
て生ずるデータは、四半期がSELECTクローズに含まれて
いなかったので、四半期にロールアップされる必要はな
い。四半期は、照会についての１つの制約にすぎなかっ
た。同様に、機密保護がSalesOrgレベルであったけれど
も、結果として生ずるデータは、ユーザが結果にSales
Force列だけを要求したので、ロールアップされる必要
はない。
は、照会におけるproduct group/product line参照テー
ブルを次のようにjoin（結合）する。 SELECT sfcode, p.Product_Group, SUM(ListDollars) FROM result_29118, prodline_tree p WHERE r.prodline = p.Product_Line GROUP BY r.sfcode, p.Product_Group ロールアップ照会は、salesfテーブルから記述的列Sale
s_Forceをロールアップするように修正される。結果
は、次の通りである。 SELECT s.Sales_Force, p.Product_Group, SUM(ListDol
lars) FROM result_29118 r, prodline_tree p, sf_code s WHERE r.prodline = p.Product_Line AND r.sfcodef =
s.Sales_Force_Code GROUP BY s.Sales_Force, p.Product_Group 基準の１つが四半期レベルで表されているが、結果とし
て生ずるデータは、四半期がSELECTクローズに含まれて
いなかったので、四半期にロールアップされる必要はな
い。四半期は、照会についての１つの制約にすぎなかっ
た。同様に、機密保護がSalesOrgレベルであったけれど
も、結果として生ずるデータは、ユーザが結果にSales
Force列だけを要求したので、ロールアップされる必要
はない。
【００６４】ステップ１４において、結果テーブルのデ
ータがロールアップされた後、高機能ウェアハウス・ハ
ブ２３は、クライアント・アプリケーションにデータを
送り戻す。本サンプルにおいて、エンド・ユーザに戻さ
れるテーブルは、以下の表５に示される通りのものであ
る。
ータがロールアップされた後、高機能ウェアハウス・ハ
ブ２３は、クライアント・アプリケーションにデータを
送り戻す。本サンプルにおいて、エンド・ユーザに戻さ
れるテーブルは、以下の表５に示される通りのものであ
る。
【００６５】
【表５】Sales Force Product Group ListDollars East Sales Laser Printers 1,230,112 East Sales HP-LTX Systems 3,750,394 East Sales Calculators 2,300,385 Western Sales Laser Printers 3,029,883 Western Sales HP-LTX Systems 4,032,099 Southern Sales Laser Printers 583,399 Southern Sales HP-UX Systems 3,325,932 Southern Sales Calculators 2,399 Northern Sales Laser Printers 3,944,392 Northern Sales HP-UX Systems 4,954,833 Northern Sales Calculators 5,300,443 高機能ウェアハウス・ハブ２３は、最適の要約レベルを
決定する。高機能ウェアハウス・ハブ２３は、どの要約
テーブルが存在するエレメントを含むか、あるいは、事
実テーブルから抽出することができるかを決定する。列
は、参照テーブルの使用によって、他のものから抽出す
る場合がある。本サンプルの照会において、抽出される
仮想列は、Product_Org, Quarter および Sales_Orgで
ある。それぞれの子（Child）の列は、Product_Line, M
onth および Sales_Areaである。すべての可能な要約レ
ベルが決定されたならば、高機能ウェアハウス・ハブ２
３は、どの要約テーブル（複数）がＳＱＬステートメン
トによって必要とされるすべての事実列を含むかを決定
する。これらのテーブルから、高機能ウェアハウス・ハ
ブ２３は、最も高いレベルの要約を取り出す。このテー
ブルは、可能な限り最大のパフォーマンスを提供するも
のである。
決定する。高機能ウェアハウス・ハブ２３は、どの要約
テーブルが存在するエレメントを含むか、あるいは、事
実テーブルから抽出することができるかを決定する。列
は、参照テーブルの使用によって、他のものから抽出す
る場合がある。本サンプルの照会において、抽出される
仮想列は、Product_Org, Quarter および Sales_Orgで
ある。それぞれの子（Child）の列は、Product_Line, M
onth および Sales_Areaである。すべての可能な要約レ
ベルが決定されたならば、高機能ウェアハウス・ハブ２
３は、どの要約テーブル（複数）がＳＱＬステートメン
トによって必要とされるすべての事実列を含むかを決定
する。これらのテーブルから、高機能ウェアハウス・ハ
ブ２３は、最も高いレベルの要約を取り出す。このテー
ブルは、可能な限り最大のパフォーマンスを提供するも
のである。
【００６６】好ましい実施例においては、ユーザ、グル
ープおよび時間のような関連情報を持つ照会が、ＩＷ
ＯＤＢＣサーバー２６から送出され、ウェアハウス・デ
ータベース２７に記録される。また、照会経過時間、受
け取られた列の数、終了状態などの照会もウェアハウス
・データベース２７に記録され、結果がユーザに戻され
る。高機能ウェアハウス・ハブ２３は、記録された情報
を要約して、要約された情報をシステム管理者が利用で
きるようにする。情報は、高機能ウェアハウス・ハブ２
３のファイルに記録され、そのファイルは、データ・テ
ーブルに定期的にロードされる。高機能ウェアハウス・
ハブ２３内のツールが、このテーブルのデータを分析す
る。データは、要約されて、パーソナル・コンピュータ
上にグラフィック形式で管理者に提示される。
ープおよび時間のような関連情報を持つ照会が、ＩＷ
ＯＤＢＣサーバー２６から送出され、ウェアハウス・デ
ータベース２７に記録される。また、照会経過時間、受
け取られた列の数、終了状態などの照会もウェアハウス
・データベース２７に記録され、結果がユーザに戻され
る。高機能ウェアハウス・ハブ２３は、記録された情報
を要約して、要約された情報をシステム管理者が利用で
きるようにする。情報は、高機能ウェアハウス・ハブ２
３のファイルに記録され、そのファイルは、データ・テ
ーブルに定期的にロードされる。高機能ウェアハウス・
ハブ２３内のツールが、このテーブルのデータを分析す
る。データは、要約されて、パーソナル・コンピュータ
上にグラフィック形式で管理者に提示される。
【００６７】ＩＷ ＯＤＢＣサーバー２６は、各レコー
ド・タイプをログ・ファイルにログする。各レコードの
形式は、データ・テーブルにロードされることができる
形式である。いくつかの異なるレコード・タイプがある
ので、ログは、正しいレコードが適切なテーブルに記録
されるような形態で行われる。例えば、１つのアプロー
チとして、各インスタンス毎にパフォーマンスのログ・
ファイルを作成する。各レコードに対するヘッダによっ
て、このエントリが対象とするテーブルが識別される。
代替策として、プロセス毎にいくつかの別々のログ・フ
ァイル、すなわち、各テーブルまたはレコード・タイプ
について１つのファイルが使用される。実施態様の選択
は、柔軟であるが、レコードは最終的には正しいテーブ
ルに配置されることを必要とする。この配置プロセスは
自動的であるが、直ちに必要のものではない。パフォー
マンス記録プロセスは、そのオーバーヘッドが小さく、
そして、メタデータまたはデータ・テーブルに対して行
われるデータベース照会を干渉しないことを必要とす
る。
ド・タイプをログ・ファイルにログする。各レコードの
形式は、データ・テーブルにロードされることができる
形式である。いくつかの異なるレコード・タイプがある
ので、ログは、正しいレコードが適切なテーブルに記録
されるような形態で行われる。例えば、１つのアプロー
チとして、各インスタンス毎にパフォーマンスのログ・
ファイルを作成する。各レコードに対するヘッダによっ
て、このエントリが対象とするテーブルが識別される。
代替策として、プロセス毎にいくつかの別々のログ・フ
ァイル、すなわち、各テーブルまたはレコード・タイプ
について１つのファイルが使用される。実施態様の選択
は、柔軟であるが、レコードは最終的には正しいテーブ
ルに配置されることを必要とする。この配置プロセスは
自動的であるが、直ちに必要のものではない。パフォー
マンス記録プロセスは、そのオーバーヘッドが小さく、
そして、メタデータまたはデータ・テーブルに対して行
われるデータベース照会を干渉しないことを必要とす
る。
【００６８】表６は、高機能ウェアハウス・ハブ２３が
グラフを作成するステップの例を示す。可能な場合、上
述のサンプルのコマンドが含まれている。
グラフを作成するステップの例を示す。可能な場合、上
述のサンプルのコマンドが含まれている。
【００６９】
【表６】ステップ１：ユーザから図表に関する日付の範
囲を受け取る。 ステップ２：メタデータから要約レベルのリストを入手
する。 SELECT level FROM level_tbl ORDER BY select_order ステップ３：パフォーマンス・テーブルから要約レベル
の各々が使われた回数を入手する。 SELECT SummaryLevel, COUNT(QueryID) WHERE Timestamp >= StartDate AND Timestamp <= EndD
ate FROM QueryResult GROUP BY SummaryLevel ステップ４：メタデータから、各要約レベルの近似サイ
ズを入手する。 SELECT SummaryLevel, SUM(Size*Rows) FROM PartitionInfo GROUP BY SummaryLevel ステップ５：グラフを描く。 表６に示されている照会は、パフォーマンスを改善しプ
ロセスを単純化するため結合してもよい。
囲を受け取る。 ステップ２：メタデータから要約レベルのリストを入手
する。 SELECT level FROM level_tbl ORDER BY select_order ステップ３：パフォーマンス・テーブルから要約レベル
の各々が使われた回数を入手する。 SELECT SummaryLevel, COUNT(QueryID) WHERE Timestamp >= StartDate AND Timestamp <= EndD
ate FROM QueryResult GROUP BY SummaryLevel ステップ４：メタデータから、各要約レベルの近似サイ
ズを入手する。 SELECT SummaryLevel, SUM(Size*Rows) FROM PartitionInfo GROUP BY SummaryLevel ステップ５：グラフを描く。 表６に示されている照会は、パフォーマンスを改善しプ
ロセスを単純化するため結合してもよい。
【００７０】以上の記述は、単に本発明の典型的な方法
と実施例を開示し、説明したものである。当業者に理解
されるように、本発明は、本発明の精神および基本的特
徴から離脱することなく、他の特定の形態で実施するこ
とは可能である。従って、本発明の開示が意図するとこ
ろは、本発明の特許請求の範囲を限定することでなく、
これを例示することにある。
と実施例を開示し、説明したものである。当業者に理解
されるように、本発明は、本発明の精神および基本的特
徴から離脱することなく、他の特定の形態で実施するこ
とは可能である。従って、本発明の開示が意図するとこ
ろは、本発明の特許請求の範囲を限定することでなく、
これを例示することにある。
【００７１】本発明には、例として次のような実施様態
が含まれる。 （１）データベース・ウェアハウスに記憶された情報へ
のアクセスを提供する方法であって、(A)上記データベ
ース・ウェアハウス内でデータ・テーブルにデータを配
置するステップと、(B)ウェアハウス・データベース・
ハブ・インターフェースによって、上記データベース・
ウェアハウスにおけるデータのスキーマをユーザに提供
するステップであって、上記スキーマが仮想テーブルか
ら構成され、この仮想テーブルにおけるデータの配置が
上記データ・テーブルにおけるデータの配置と異なる、
ステップと、(C)上記データベース・ウェアハウスに記
憶された特定の情報を取り出すため、上記ウェアハウス
・データベース・ハブ・インターフェースによって提供
された上記スキーマに基づいてユーザが作成した照会に
応答して、(C.1)上記データベース・ウェアハウス内の
データの配置に対応するように上記照会を修正するサブ
ステップと、(C.2)修正された上記照会を使用して上記
データベース・ウェアハウスに照会を行い、上記データ
ベース・ウェアハウスから特定の情報を入手するサブス
テップと、(C.3)上記データベース・ウェアハウスから
入手した上記特定の情報を上記ユーザに送出するサブス
テップとを含むサブステップを実行するステップと、を
含む方法。 （２）上記サブステップ(C.1)が、上記照会に総計を追
加するサブステップと、照会の要約レベルに基づいて選
択される省略時解釈値を上記照会に追加するサブステッ
プとを含む、上記（１）に記載の方法。 （３）上記サブステップ(C.1)が、機密保護目的のた
め、上記照会内のユーザおよびグループ識別情報に基づ
いて制限を上記照会に追加するサブステップを含む、上
記（１）に記載の方法。 （４）上記サブステップ(C.1)が、事前に計算された値
および一層高いレベルの要約を有するテーブルを利用す
るように上記照会を変換するサブステップを含む、上記
（１）に記載の方法。
が含まれる。 （１）データベース・ウェアハウスに記憶された情報へ
のアクセスを提供する方法であって、(A)上記データベ
ース・ウェアハウス内でデータ・テーブルにデータを配
置するステップと、(B)ウェアハウス・データベース・
ハブ・インターフェースによって、上記データベース・
ウェアハウスにおけるデータのスキーマをユーザに提供
するステップであって、上記スキーマが仮想テーブルか
ら構成され、この仮想テーブルにおけるデータの配置が
上記データ・テーブルにおけるデータの配置と異なる、
ステップと、(C)上記データベース・ウェアハウスに記
憶された特定の情報を取り出すため、上記ウェアハウス
・データベース・ハブ・インターフェースによって提供
された上記スキーマに基づいてユーザが作成した照会に
応答して、(C.1)上記データベース・ウェアハウス内の
データの配置に対応するように上記照会を修正するサブ
ステップと、(C.2)修正された上記照会を使用して上記
データベース・ウェアハウスに照会を行い、上記データ
ベース・ウェアハウスから特定の情報を入手するサブス
テップと、(C.3)上記データベース・ウェアハウスから
入手した上記特定の情報を上記ユーザに送出するサブス
テップとを含むサブステップを実行するステップと、を
含む方法。 （２）上記サブステップ(C.1)が、上記照会に総計を追
加するサブステップと、照会の要約レベルに基づいて選
択される省略時解釈値を上記照会に追加するサブステッ
プとを含む、上記（１）に記載の方法。 （３）上記サブステップ(C.1)が、機密保護目的のた
め、上記照会内のユーザおよびグループ識別情報に基づ
いて制限を上記照会に追加するサブステップを含む、上
記（１）に記載の方法。 （４）上記サブステップ(C.1)が、事前に計算された値
および一層高いレベルの要約を有するテーブルを利用す
るように上記照会を変換するサブステップを含む、上記
（１）に記載の方法。
【００７２】（５）上記サブステップ(C.1)が、上記照
会に適した区画データ源を探し当てるサブステップと、
上記探し当てた区画源のぞれぞれに対する新しい照会を
作成するサブステップとを含む、上記（１）に記載の方
法。 （６）上記サブステップ(C.2)が、結果テーブルを作成
するサブステップと、上記データベース・ウェアハウス
からデータベース情報を受け取り次第そのデータベース
情報を上記結果テーブルに挿入するサブステップと、を
含む上記（１）に記載の方法。 （７）上記サブステップ(C.2)が、上記結果テーブルに
おけるデータベース情報の要約レベルを変更して、上記
照会によって要求される特定の情報を生成するサブステ
ップを更に含む、上記（６）に記載の方法。 （８）上記サブステップ(C.2)が、上記特定の情報の一
部として記述的情報を追加するサブステップを更に含
む、上記（７）に記載の方法。 （９）上記サブステップ(C.2)が、上記データベース・
ウェアハウス内のデータ・テーブルに加えられた最近の
変更の影響をなくすためにWHEREクローズを上記照会に
追加するサブステップを含む、上記（１）に記載の方
法。 （１０）上記サブステップ(C.1)が、社内注文の検索を
妨げる制約を追加するサブステップを含む、上記（１）
に記載の方法。 （１１）上記サブステップ(C.1)が、キーワード・スト
リングをキーワード・ストリングのための置き換え値と
置き換えるサブステップを含む、上記（１）に記載の方
法。 （１２）(D)上記ウェアハウス・ハブ・インターフェー
スによって受け取られるユーザの照会を記録するステッ
プと、(E)上記ウェアハウス・データベース・ハブ・イ
ンターフェースから、上記データベース・ウェアハウス
へ送られる修正された照会を記録するステップと、(F)
上記ステップ(D)および(E)で記録された照会に対する回
答を記録するステップと、(G)上記ステップ(D)、(E)お
よび(F)で記録された情報をテーブルへ要約するステッ
プと、を更に含む上記（１）に記載の方法。 （１３）上記ステップ(C)が、(C.4)上記照会を複数のビ
ジネス規則と突き合わせるサブステップと、(C.5)上記
照会がビジネス規則に従っていない場合、サブステップ
(C.1)、(C.2)および(C.3)を実行せずに、エラー・メッ
セージを付して上記照会を上記ユーザに戻すサブステッ
プと、をさらに含む、上記（１）に記載の方法。
会に適した区画データ源を探し当てるサブステップと、
上記探し当てた区画源のぞれぞれに対する新しい照会を
作成するサブステップとを含む、上記（１）に記載の方
法。 （６）上記サブステップ(C.2)が、結果テーブルを作成
するサブステップと、上記データベース・ウェアハウス
からデータベース情報を受け取り次第そのデータベース
情報を上記結果テーブルに挿入するサブステップと、を
含む上記（１）に記載の方法。 （７）上記サブステップ(C.2)が、上記結果テーブルに
おけるデータベース情報の要約レベルを変更して、上記
照会によって要求される特定の情報を生成するサブステ
ップを更に含む、上記（６）に記載の方法。 （８）上記サブステップ(C.2)が、上記特定の情報の一
部として記述的情報を追加するサブステップを更に含
む、上記（７）に記載の方法。 （９）上記サブステップ(C.2)が、上記データベース・
ウェアハウス内のデータ・テーブルに加えられた最近の
変更の影響をなくすためにWHEREクローズを上記照会に
追加するサブステップを含む、上記（１）に記載の方
法。 （１０）上記サブステップ(C.1)が、社内注文の検索を
妨げる制約を追加するサブステップを含む、上記（１）
に記載の方法。 （１１）上記サブステップ(C.1)が、キーワード・スト
リングをキーワード・ストリングのための置き換え値と
置き換えるサブステップを含む、上記（１）に記載の方
法。 （１２）(D)上記ウェアハウス・ハブ・インターフェー
スによって受け取られるユーザの照会を記録するステッ
プと、(E)上記ウェアハウス・データベース・ハブ・イ
ンターフェースから、上記データベース・ウェアハウス
へ送られる修正された照会を記録するステップと、(F)
上記ステップ(D)および(E)で記録された照会に対する回
答を記録するステップと、(G)上記ステップ(D)、(E)お
よび(F)で記録された情報をテーブルへ要約するステッ
プと、を更に含む上記（１）に記載の方法。 （１３）上記ステップ(C)が、(C.4)上記照会を複数のビ
ジネス規則と突き合わせるサブステップと、(C.5)上記
照会がビジネス規則に従っていない場合、サブステップ
(C.1)、(C.2)および(C.3)を実行せずに、エラー・メッ
セージを付して上記照会を上記ユーザに戻すサブステッ
プと、をさらに含む、上記（１）に記載の方法。
【００７３】（１４）データ・テーブルに配置されたデ
ータを含むデータベースと、上記データベースに接続し
たウェアハウス・データベース・ハブ・インターフェー
スと、を備えたデータベース・ウェアハウスであって、
上記ウェアハウス・データベース・ハブ・インターフェ
ースは、データベース・ウェアハウスにおけるデータの
スキーマをユーザに提供し、上記スキーマは、仮想テー
ブルから構成され、この仮想テーブルにおけるデータの
配置が上記データ・テーブルにおけるデータの配置と異
なり、上記データベース・ウェアハウスに記憶された特
定の情報を取り出すため、上記ウェアハウス・データベ
ース・ハブ・インターフェースによって提供された上記
スキーマに基づいてユーザが作成した照会に応答して、
上記データベース・ウェアハウス内のデータの配置に対
応するように上記照会を修正し、修正された上記照会を
使用して上記データベース・ウェアハウスに照会を行
い、上記データベース・ウェアハウスから特定の情報を
入手し、入手した上記特定の情報を上記ユーザに送出す
るように構成される、データベース・ウェアハウス。 （１５）上記ウェアハウス・データベース・ハブ・イン
ターフェースが、上記照会に総計を追加し、照会の要約
レベルに基づいて選択される省略時解釈値を上記照会に
追加する、上記（１４）に記載のデータベース・ウェア
ハウス。 （１６）上記ウェアハウス・データベース・ハブ・イン
ターフェースが、機密保護目的のため、上記照会内のユ
ーザおよびグループ識別情報に基づいて制限を上記照会
に追加する、上記（１４）に記載のデータベース・ウェ
アハウス。 （１７）上記ウェアハウス・データベース・ハブ・イン
ターフェースが、上記データベース・ウェアハウス内の
事実テーブル中に存在するあるレベルのデータを探索す
るように照会を変換することによって照会を修正する、
上記（１４）に記載のデータベース・ウェアハウス。 （１８）上記ウェアハウス・データベース・ハブ・イン
ターフェースが、上記照会に適した区画データ源を探し
当て、上記探し当てた区画源のぞれぞれに対する新しい
照会を作成することによって照会を修正する、上記（１
４）に記載のデータベース・ウェアハウス。
ータを含むデータベースと、上記データベースに接続し
たウェアハウス・データベース・ハブ・インターフェー
スと、を備えたデータベース・ウェアハウスであって、
上記ウェアハウス・データベース・ハブ・インターフェ
ースは、データベース・ウェアハウスにおけるデータの
スキーマをユーザに提供し、上記スキーマは、仮想テー
ブルから構成され、この仮想テーブルにおけるデータの
配置が上記データ・テーブルにおけるデータの配置と異
なり、上記データベース・ウェアハウスに記憶された特
定の情報を取り出すため、上記ウェアハウス・データベ
ース・ハブ・インターフェースによって提供された上記
スキーマに基づいてユーザが作成した照会に応答して、
上記データベース・ウェアハウス内のデータの配置に対
応するように上記照会を修正し、修正された上記照会を
使用して上記データベース・ウェアハウスに照会を行
い、上記データベース・ウェアハウスから特定の情報を
入手し、入手した上記特定の情報を上記ユーザに送出す
るように構成される、データベース・ウェアハウス。 （１５）上記ウェアハウス・データベース・ハブ・イン
ターフェースが、上記照会に総計を追加し、照会の要約
レベルに基づいて選択される省略時解釈値を上記照会に
追加する、上記（１４）に記載のデータベース・ウェア
ハウス。 （１６）上記ウェアハウス・データベース・ハブ・イン
ターフェースが、機密保護目的のため、上記照会内のユ
ーザおよびグループ識別情報に基づいて制限を上記照会
に追加する、上記（１４）に記載のデータベース・ウェ
アハウス。 （１７）上記ウェアハウス・データベース・ハブ・イン
ターフェースが、上記データベース・ウェアハウス内の
事実テーブル中に存在するあるレベルのデータを探索す
るように照会を変換することによって照会を修正する、
上記（１４）に記載のデータベース・ウェアハウス。 （１８）上記ウェアハウス・データベース・ハブ・イン
ターフェースが、上記照会に適した区画データ源を探し
当て、上記探し当てた区画源のぞれぞれに対する新しい
照会を作成することによって照会を修正する、上記（１
４）に記載のデータベース・ウェアハウス。
【００７４】（１９）上記ウェアハウス・データベース
・ハブ・インターフェースが、修正された照会を用い
て、特定の情報を得るためデータベース・ウェアハウス
に照会を行う場合、結果テーブルを作成し、データベー
ス情報を上記データベース・ウェアハウスから受け取り
次第それを結果テーブルへ挿入する、上記（１４）に記
載のデータベース・ウェアハウス。 （２０）上記ウェアハウス・データベース・ハブ・イン
ターフェースが、上記結果テーブルのデータベース情報
の要約レベルを変更して、上記特定の情報を生成する、
上記（１９）に記載のデータベース・ウェアハウス。 （２１）上記ウェアハウス・データベース・ハブ・イン
ターフェースが、上記特定の情報の一部として記述的な
情報を追加する、上記（２０）に記載のデータベース・
ウェアハウス。 （２２）上記ウェアハウス・データベース・ハブ・イン
ターフェースが、上記データベース・ウェアハウス内の
データ・テーブルに加えられた最近の変更の影響をなく
すためにWHEREクローズを上記照会に追加することによ
って上記照会を変更する、上記（１４）に記載のデータ
ベース・ウェアハウス。 （２３）上記ウェアハウス・データベース・ハブ・イン
ターフェースが、社内注文の検索を妨げる制約を追加す
ることによって上記照会を変更する、上記（１４）に記
載のデータベース・ウェアハウス。 （２４）上記ウェアハウス・データベース・ハブ・イン
ターフェースが、キーワード・ストリングをキーワード
・ストリングのための置き換え値と置き換える上記照会
を変更する、上記（１４）に記載のデータベース・ウェ
アハウス。 （２５）上記ウェアハウス・データベース・ハブ・イン
ターフェースが、上記ウェアハウス・ハブ・インターフ
ェースによって受け取られるユーザの照会、上記ウェア
ハウス・データベース・ハブ・インターフェースから上
記データベース・ウェアハウスへ送られる修正された照
会、および上記照会に対する回答を記録する記録手段
と、上記記録手段によって記録された情報をテーブルへ
要約する要約手段とを備える、上記（１４）に記載のデ
ータベース・ウェアハウス。 （２６）上記ウェアハウス・データベース・ハブ・イン
ターフェースが、上記照会を複数のビジネス規則と突き
合わせ、上記照会がビジネス規則に従っていない場合、
上記照会の修正および修正した照会の上記データベース
・ウェアハウスへの送出を実行せずに、エラー・メッセ
ージを付して上記照会を上記ユーザに戻す、上記（１
４）に記載のデータベース・ウェアハウス。
・ハブ・インターフェースが、修正された照会を用い
て、特定の情報を得るためデータベース・ウェアハウス
に照会を行う場合、結果テーブルを作成し、データベー
ス情報を上記データベース・ウェアハウスから受け取り
次第それを結果テーブルへ挿入する、上記（１４）に記
載のデータベース・ウェアハウス。 （２０）上記ウェアハウス・データベース・ハブ・イン
ターフェースが、上記結果テーブルのデータベース情報
の要約レベルを変更して、上記特定の情報を生成する、
上記（１９）に記載のデータベース・ウェアハウス。 （２１）上記ウェアハウス・データベース・ハブ・イン
ターフェースが、上記特定の情報の一部として記述的な
情報を追加する、上記（２０）に記載のデータベース・
ウェアハウス。 （２２）上記ウェアハウス・データベース・ハブ・イン
ターフェースが、上記データベース・ウェアハウス内の
データ・テーブルに加えられた最近の変更の影響をなく
すためにWHEREクローズを上記照会に追加することによ
って上記照会を変更する、上記（１４）に記載のデータ
ベース・ウェアハウス。 （２３）上記ウェアハウス・データベース・ハブ・イン
ターフェースが、社内注文の検索を妨げる制約を追加す
ることによって上記照会を変更する、上記（１４）に記
載のデータベース・ウェアハウス。 （２４）上記ウェアハウス・データベース・ハブ・イン
ターフェースが、キーワード・ストリングをキーワード
・ストリングのための置き換え値と置き換える上記照会
を変更する、上記（１４）に記載のデータベース・ウェ
アハウス。 （２５）上記ウェアハウス・データベース・ハブ・イン
ターフェースが、上記ウェアハウス・ハブ・インターフ
ェースによって受け取られるユーザの照会、上記ウェア
ハウス・データベース・ハブ・インターフェースから上
記データベース・ウェアハウスへ送られる修正された照
会、および上記照会に対する回答を記録する記録手段
と、上記記録手段によって記録された情報をテーブルへ
要約する要約手段とを備える、上記（１４）に記載のデ
ータベース・ウェアハウス。 （２６）上記ウェアハウス・データベース・ハブ・イン
ターフェースが、上記照会を複数のビジネス規則と突き
合わせ、上記照会がビジネス規則に従っていない場合、
上記照会の修正および修正した照会の上記データベース
・ウェアハウスへの送出を実行せずに、エラー・メッセ
ージを付して上記照会を上記ユーザに戻す、上記（１
４）に記載のデータベース・ウェアハウス。
【００７５】
【発明の効果】本発明が提供するデータベース・ハブ・
インターフェースによって、データベースウエアハウス
に対するエンド・ユーザの照会ステートメントの作成お
よびアプリケーション開発が単純化され、データ・ウエ
アハウスに対する照会のパフォーマンスが向上する。
インターフェースによって、データベースウエアハウス
に対するエンド・ユーザの照会ステートメントの作成お
よびアプリケーション開発が単純化され、データ・ウエ
アハウスに対する照会のパフォーマンスが向上する。
【図１】本発明の好ましい実施例に従う高機能データ・
ウェアハウスのエレメントの簡略ブロック図である。
ウェアハウスのエレメントの簡略ブロック図である。
【図２】本発明の好ましい実施例に従う高機能データ・
ウェアハウス内のデータベース内のデータのテーブルを
示す図である。
ウェアハウス内のデータベース内のデータのテーブルを
示す図である。
【図３】本発明の好まし実施例に従う高機能データ・ウ
ェアハウス内の高機能ウェアハウス・ハブ内の仮想テー
ブルを示す図である。
ェアハウス内の高機能ウェアハウス・ハブ内の仮想テー
ブルを示す図である。
【図４】本発明の好まし実施例に従う図３で示された仮
想テーブルに対する修正を示す図である。
想テーブルに対する修正を示す図である。
【図５】本発明の好まし実施例にう図４で示された仮想
テーブルに対する修正を示す図である。
テーブルに対する修正を示す図である。
１１ 詳細事実テーブル １２ 要約事実テーブル １３、１４、１５、１６ 参照テーブル ２１、２２ 分散データベース ２３ 高機能ウェアハウス・ハブ ２４ データ・アクセス・ツール・セット ２５ データベース・サーバー ２６ ＩＷ ＯＤＢＣサーバー ２７ ウェアハウス・データベース ３１、３２、３３、３４ 仮想テーブル
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 スージー・コー・イー アメリカ合衆国95014カリフォルニア州ク パーチノ、アスター・レーン 1471 (72)発明者 ユーコン・フォン アメリカ合衆国94587カリフォルニア州ユ ニオン・シティ、ボリナ・ドライブ 4259 (72)発明者 ニール・ヨシダ アメリカ合衆国94086カリフォルニア州サ ニーベール、ウエスト・カリフォルニア・ アベニュ 853、アパートメント・エル (72)発明者 ガイ・ランダツォ アメリカ合衆国95765カリフォルニア州ロ ックリン、ムーン・リッジ・コート 3550 (72)発明者 マーク・グラチオット アメリカ合衆国95631カリフォルニア州フ ォレスト・ヒル、スプリング・ガーデン・ ロード 20065 (72)発明者 マーク・マイヤ アメリカ合衆国95746カリフォルニア州グ ラナイト・ベイ、ローリング・オークス・ ドライブ 4731 (72)発明者 ブライアン・フィッシャ アメリカ合衆国95245カリフォルニア州モ ーク・ラム・ヒル、ピーオーボックス 353
Claims (1)
- 【請求項１】データベース・ウェアハウスに記憶された
情報へのアクセスを提供する方法であって、 (A)上記データベース・ウェアハウス内でデータ・テー
ブルにデータを配置するステップと、 (B)ウェアハウス・データベース・ハブ・インターフェ
ースによって、データの配置が上記データ・テーブルに
おけるデータの配置と異なる仮想テーブルで構成される
スキーマをユーザに提供するステップと、 (C)上記データベース・ウェアハウスに記憶された特定
の情報を取り出すため、上記ウェアハウス・データベー
ス・ハブ・インターフェースによって提供された上記ス
キーマに基づいてユーザが作成した照会に応答して、 (C.1)上記データベース・ウェアハウス内のデータの配
置に対応するように上記照会を修正するサブステップ
と、(C.2)修正された上記照会を使用して上記データベ
ース・ウェアハウスに照会を行い、上記データベース・
ウェアハウスから特定の情報を入手するサブステップ
と、(C.3)上記データベース・ウェアハウスから入手し
た上記特定の情報を上記ユーザに送出するサブステップ
と、を含むサブステップを実行するステップと、 を含む方法。
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