[发明专利]基于网状关系维的数据处理方法和系统

说明书

技术领域

本发明一般涉及数据库管理系统(DBMS)的数据操纵，尤其涉及多维DBMS中由网状关系维限定的聚合操作的系统和方法。

背景技术

如果按照现有的DBMS中所操纵的维的域值来分，维通常分为两类。一类为枚举或数值型，这种维的特点是可以用枚举的方式或者数值的方式定义维的域值。例如一个公司职员维中，包括属性“员工ID”、“员工姓名”和“员工性别”。其中，“员工ID”的实例可以由包含数字和字母的字符组合构成；“员工姓名”的实例可以由字符组合构成；“员工性别”的实例可以用“男”或“女”这种枚举值表示。在DBMS中，这种维可以通过“集合操作(Set operation)”来进行聚合操作。另一类维是维的属性值之间具有层次关系。在这类维中，属性之间具有偏序关系，即具有概括/特化(generalize/specialize)的关系。例如，在某个城市的行政区划维中，可能包含如下属性：“区/县”、“街道”和“社区”，其中“区/县”是“街道”和“社区”的上一级机构，“街道”是“社区”的上一级机构。如果将这种维的每个实例定义为一个节点，则所有的实例将构成一个没有标记的有向无环图(DAG)(或者称为偏序图)。

传统的联机分析处理系统(OLAP)所处理和分析的维通常是所述两类维，并通过使用维的属性对维表进行聚合操作，从而产生符合用户需求的分析结果。

但是，多维DBMS系统中还有一类维目前尚不能由传统的OLAP来方便地进行处理。这类维我们称之为网状关系维(NetworkedRelational Dimension)。这类维的主要特点是，维的某些属性(以后称之为实体或者角色)由具有传递特性的网状关系进行约束。

现在进一步举例说明以上所描述的三种维的特点。

假设图1A是某跨国公司的子公司地址维表(Location table)，图1B是该跨国公司的子公司资产维表(Company table)，图1C是该跨国公司的各子公司的股权关系维表(Shareholding table)。子公司地址维的属性包括LID(公司地址编号)、country(国家)、state(州)和city(城市)。子公司资产维的属性包括CID(公司编号)、location(地址)和asset(资产)。股权关系维包括RID(股权关系编号)、holder(持股人)、owner(被持股人)、type(持股类型)和percent.(持股比例)，其中DS表示派生股，PS表示衍生股。图2A是由图1A所示的子公司地址维表所在的维中的实体和关系所得到的实体实例的偏序图。

在该偏序图中，按照层次关系表示出图1A的子公司地址维中各实体实例的关系。

在传统的OLAP系统中，可以利用已有的分析技术，以图1A的子公司地址维中的公司地址作为限制条件对图1B所示的子公司资产表中各子公司的资产进行聚合操作。

但是，当将图1C所示的维中的股权持有关系作为限制条件对图1B所示的子公司资产表中各子公司的资产进行聚合操作时，传统的OLAP尚没有对这种复杂的网状关系进行有效描述的方法，也无法进行有效的数据库查询。

图2B示出图1C中的实体实例的关系图。

从该图可以看出，实体实例A、B、C和D之间呈现出多种复杂的网状关系，而非图2A中所示的偏序关系。

例如：公司A持有公司B的50％的DS；公司B持有公司C的30％的PS；但是公司B又持有公司D的20％的DS，公司D又持有公司A的10％的PS。其中，各公司之间可能存在间接的持股关系，例如公司A间接持股公司C和D的股份。

当例如基于这种网状的间接持股关系统计例如A公司所间接持股的那些子公司的资产情况时，传统的OLAP系统就无法对这种网状关系维中的属性进行有效的聚合操作。具体而言，传统的OLAP系统无法明确地对这种网状关系维的限制条件进行定义或描述。如果要实现对这种网状关系维进行操纵，需要编程人员有高超的编程技巧，和对实例关系的全面了解，而这对于复杂和庞大的网状关系维而言是无法实现的。

如何快速方便地从这种具有网状结构的实体关系中搜索出符合某些限制条件的实体关系，在现有的OLAP系统中尚未有适当的解决方案。

发明内容

为了解决现有技术的上述问题，本发明的一个目的是提供一种支持多维DBMS中由网状关系维限定的聚合操作的系统和方法。