KR100309373B1

KR100309373B1 - Sequential attribute extraction method for relational distribute tuple data of database

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Publication number: KR100309373B1
Application number: KR1019990028077A
Authority: KR
Inventors: 이석재
Original assignee: 윤종용; 삼성전자 주식회사
Priority date: 1999-07-12
Filing date: 1999-07-12
Publication date: 2001-11-01
Anticipated expiration: 2019-07-12
Also published as: KR20010009622A

Abstract

본 발명은 데이터베이스에 관한 것으로, 특히 데이터베이스에서 관계형 데이터의 연속적 특성을 갖고 있는 릴레이션의 튜플에 대해 부분적으로 변하지 않은 값으로부터 연속성을 추출하는 방법에 관한 것이다. 이를 해결하기 위해 본 발명은 관계형 데이터베이스의 릴레이션에서 튜플간 분산된 데이터의 연속성 추출방법에 있어서, 상기 분산된 데이터의 입력으로 튜플 도메인 각각의 값을 입력받는 제1과정과, 상기 분산된 데이터의 입력으로부터 상기 튜플의 키 도메인 값의 연속성을 검사하는 제2과정과, 상기 연속성을 갖는 키 도메인 값을 가지는 튜플들간 튜플 도메인 값이 동일한가를 검사하는 제3과정과, 상기 키 도메인 값이 연속성을 가지며, 튜플 도메인 값이 동일한 튜플들을 상기 연속성을 갖는 키 도메인 값들을 새로운 범위값으로 하여 연속성 데이터를 추출하는 제4과정과, 상기 추출한 연속성 데이터를 소정 양식에 따라 정렬하는 제5과정으로 이루어짐을 특징으로 한다.The present invention relates to a database, and more particularly to a method for extracting continuity from values that do not change in part for tuples of relations that have a continuous nature of relational data in the database. In order to solve this problem, the present invention provides a method of extracting continuity of data distributed between tuples in a relational database, the method comprising: a first process of inputting values of tuple domains as input of the distributed data; and input of the distributed data A second step of checking the continuity of the key domain values of the tuple from a third step, a third step of checking whether the tuple domain values are identical between tuples having the key domain value having the continuity, and the key domain value has continuity, And a fourth process of extracting continuity data using tuples having the same tuple domain value as key range values having the continuity as a new range value, and a fifth process of sorting the extracted continuity data according to a predetermined form. .

Description

{SEQUENTIAL ATTRIBUTE EXTRACTION METHOD FOR RELATIONAL DISTRIBUTE TUPLE DATA OF DATABASE}

본 발명은 데이터베이스에 관한 것으로, 특히 데이터베이스에서 관계형 데이터의 연속적 특성을 갖고 있는 릴레이션의 튜플에 대해 부분적으로 변하지 않은 값으로부터 연속성을 추출하는 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a database, and more particularly to a method for extracting continuity from values that do not change in part for tuples of relations that have a continuous nature of relational data in the database.

관계형 데이터베이스에서의 데이터 단위인 릴레이션 내의 튜플간의 연속성 분석에는 튜플 내의 키 도메인(Key Domain) 값의 변화와, 범위값으로 기술이 가능한 연속 데이터에 한해서 가능하다. 상기 범위값으로 추출 가능한 상태는 상기 키 도메인을 제외한 서브(Sub) 도메인 간의 상호 관련 여부의 분석을 통해 추출과정에서 연속성 부여를 할 수 있는 가능성에 따라 규명하면 된다.The continuity analysis between tuples in a relation, which is a data unit in a relational database, is possible only for the change of a key domain value in a tuple and continuous data that can be described by a range value. The extractable state as the range value may be identified according to the possibility of providing continuity in the extraction process by analyzing the correlation between the sub domains except the key domain.

이를 관계형 데이터베이스의 각종 튜플 형태를 도시한 도 1a~1e를 통해 설명한다.This will be described with reference to FIGS. 1A-1E illustrating various tuple types of a relational database.

상기 도 1a는 상기 키 도메인과 기타 도메인의 형태를 도시한 도면으로, 여기서 상기 키 도메인은 튜플간의 구별이 될 수 있는 유일한 값을 가지며 상기 튜플간의 연석성을 결정짓는 기준이 된다. 또한, 상기 서브 도메인은 상기 키 도메인을 제외한 도메인으로 각각의 도메인이 가질 수 있는 값은 입력되는 값을 형태에 따라 다르게 가질 수 있다. 예를 들어, 상기 서브 도메인으로는 bool, bit, stream, int, float, mode, string 등이 된다.FIG. 1A illustrates the shape of the key domain and other domains, where the key domain has a unique value that can be distinguished between tuples and is a criterion for determining curvature between the tuples. In addition, the subdomain is a domain other than the key domain, and a value that each domain may have may have a value input according to a form. For example, the subdomains are bool, bit, stream, int, float, mode, string, and the like.

도 1b는 서브 도메인 간의 값의 입력형태가 독립 형태의 튜플로서, 각각의 도메인 간의 값들이 상호 아무 영향없이 각각의 범위에서 입력가능한 형태를 나타내며, 이에 대한 기호표시는 도면에서 '―'로 표시하였다.FIG. 1B is a tuple of an independent type in which values are input between subdomains, and values of respective domains can be input in each range without affecting each other, and the symbol representation thereof is indicated by '-' in the drawing. .

도 1c는 서브 도메인 간의 값의 입력형태가 종속 형태의 튜플로서, 한 개의 도메인 값에 의해 다른 도메인의 값이 제한되는 형태로 제한의 단계는 1차 및 다차 제한의 형태까지 가능하다. 이에 대한 기호표시는 도면에서 '→'로 표시하였다.Figure 1c is a tuple of the dependent form of the input form of the value between the sub-domain, the value of one domain is limited by the value of one domain, the step of limiting can be up to the form of primary and multiple order constraint. Symbols for this are indicated by '→' in the drawings.

도 1d는 서브 도메인 간에서의 군 성립에 따른 군 형태의 튜플로서, 한 도메인이 가질 수 있는 값의 범위가 군 그룹으로 형성되어 있다.FIG. 1D is a group-shaped tuple according to group formation between subdomains, and a range of values that one domain can have is formed as a group group.

도 1e는 그 외의 복합적인 형태의 값의 입력형태인 복합 형태의 튜플로서, 상기 서브 도메인 간의 독립, 종속 관계와 군을 갖는 도메인들이 복합적으로 구성되어 있는 형태로 대부분의 분산자료가 이에 속한다.FIG. 1E illustrates a complex tuple in which complex input values are input, in which most distributed data belong to a complex structure of domains having independent, subordinate relations and groups among the subdomains.

상기와 같은 관계형 데이터베이스의 각종 튜플 형태에서 데이터의 나열은 일련의 연관성을 가질 수 있는데, 종래에는 데이터 추출시 상기와 같은 데이터의 나열을 일련의 연관성을 무시한 각각의 튜플을 이용하여 데이터를 추출하였기 때문에 연속성을 규정할 수 있는 값에 대해서도 분산값의 형태로 추출하기 때문에 실제로 출력된 값을 전체적으로 파악하기가 곤란하였다. 종래 관계형 데이터베이스의 데이터 추출방식을 도 2를 통해 설명한다.In the various tuple types of the relational database as described above, the sequence of data may have a series of associations. In the conventional data extraction, data is extracted using each tuple that ignores the sequence of associations. Since the values that can define the continuity are extracted in the form of variance values, it is difficult to grasp the actual values as a whole. A data extraction method of a conventional relational database will be described with reference to FIG. 2.

상기 도 2는 종래 관계형 데이터베이스의 릴레이션에서 분산된 데이터의 추출을 도시한 도면으로, 분산데이터를 추출 및 변형하여 데이터를 추출하는데 데이터간의 연관성은 고려하지 않고 분산값의 형태로 추출하게 된다. 즉, 키 도메인 [4,5]가 상호 연관성을 갖고, [1,2,3]이 상호 연관성을 갖고, [n,n-1]이 상호 연관성을 갖고 있음에도 불구하고 추출되는 데이터 형태는 분산값 그대로를 추출하였다.2 is a diagram illustrating extraction of distributed data in a relational database, and extracting and modifying distributed data to extract data in the form of distributed values without considering the correlation between the data. In other words, even though the key domains [4,5] have correlations, [1,2,3] have correlations, and [n, n-1] have correlations, the extracted data types have variance values. The as was extracted.

상기와 같이 종래 관계형 데이터베이스의 릴레이션에서 튜플간 분산된 데이터가 연관성을 갖더라도 데이터 추출시 데이터의 나열을 일련의 연관성을 무시한 각각의 튜플을 이용하여 데이터를 추출하여 연속성을 규정할 수 있는 값에 대해서도 분산값의 형태로 추출하기 때문에 실제로 출력된 값을 전체적으로 파악하기가 곤란한 문제점이 있었다.As described above, even if the distributed data between tuples in the relation of the relational database is related, the value that can define the continuity by extracting the data by using each tuple that ignores the series of associations in the data extraction during data extraction Since it is extracted in the form of variance value, there is a problem that it is difficult to grasp the actual output value as a whole.

따라서 본 발명의 목적은 상기의 문제점을 해결하기 위하여 관계형 데이터베이스의 릴레이션에서 연속성이 있는 데이터의 값을 범위값으로 갖는 일련의 연속 데이터로 요약하여 추출할 수 있도록 하는 관계형 데이터베이스의 릴레이션에서 튜플간 분산된 데이터의 연속성 추출방법을 제공함에 있다.Accordingly, an object of the present invention is to solve the above problems, and to solve the above problem, the relations of relational databases are distributed between tuples in relations of relational databases, which can be summarized and extracted into a series of continuous data having a range value. The present invention provides a method for extracting continuity of data.

본 발명의 다른 목적은 관계형 데이터베이스의 릴레이션에서 분산된 값들을 추출하였을 때 사용자가 쉽게 전체 내용을 파악할 수 있고, 추출된 값의 재사용시 수정 및 변경이 용이한 형태로 데이터를 추출하는 관계형 데이터베이스의 릴레이션에서 튜플간 분산된 데이터의 연속성 추출방법을 제공함에 있다.Another object of the present invention is a relational database relational database in which a user can easily grasp the entire contents when extracting distributed values from a relational database relation, and extracts data in a form that can be easily modified and changed when the extracted values are reused. Provides a method for extracting continuity of data distributed between tuples.

본 발명의 또 다른 목적은 분산 데이터의 연속성 추출을 구현하여 실제 사용되는 프로그램에서 코드의 재사용을 향상시킬 수 있는 관계형 데이터베이스의 릴레이션에서 튜플간 분산된 데이터의 연속성 추출방법을 제공함에 있다.It is still another object of the present invention to provide a method for extracting continuity of distributed data between tuples in a relational database relation that can implement continuity extraction of distributed data to improve code reuse in an actual program.

상기 목적을 달성하기 위해 본 발명은 관계형 데이터베이스의 릴레이션에서튜플간 분산된 데이터의 연속성 추출방법에 있어서, 상기 분산된 데이터의 입력으로 튜플 도메인 각각의 값을 입력받는 제1과정과, 상기 분산된 데이터의 입력으로부터 상기 튜플의 키 도메인 값의 연속성을 검사하는 제2과정과, 상기 연속성을 갖는 키 도메인 값을 가지는 튜플들간 튜플 도메인 값이 동일한가를 검사하는 제3과정과, 상기 키 도메인 값이 연속성을 가지며, 튜플 도메인 값이 동일한 튜플들을 상기 연속성을 갖는 키 도메인 값들을 새로운 범위값으로 하여 연속성 데이터를 추출하는 제4과정과, 상기 추출한 연속성 데이터를 소정 양식에 따라 정렬하는 제5과정으로 이루어짐을 특징으로 한다.In order to achieve the above object, the present invention provides a method for extracting continuity of distributed data between tuples in relations of a relational database, comprising: a first process of receiving values of tuple domains as input of the distributed data; A second step of checking the continuity of the key domain values of the tuple from an input of a third step, a third step of checking whether the tuple domain values are equal among tuples having the key domain value having the continuity, and the continuity of the key domain value And a fourth process of extracting continuity data using tuples having the same tuple domain value as key range values having the continuity as new range values, and a fifth process of sorting the extracted continuity data according to a predetermined form. It is done.

도 1a~1e는 관계형 데이터베이스의 각종 튜플 형태를 도시한 도면1A-1E illustrate various tuple shapes of a relational database

도 2는 종래 관계형 데이터베이스의 릴레이션에서 분산된 데이터의 추출을 도시한 도면2 is a diagram illustrating extraction of distributed data in a relation of a conventional relational database.

도 3은 본 발명의 실시예에 따른 관계형 데이터베이스의 릴레이션에서 분산된 데이터의 연속성 추출을 도시한 도면3 is a diagram illustrating continuity extraction of distributed data in a relational database relation according to an embodiment of the present invention.

도 4는 본 발명에 따른 관계형 데이터베이스의 릴레이션에서 튜플간 분산된 데이터의 전체 추출을 위한 알고리즘 흐름도4 is an algorithm flow diagram for the entire extraction of distributed data between tuples in the relational database relations in accordance with the present invention

도 5는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 관계형 데이터베이스의 릴레이션에서 튜플간 데이터의 연속성 분석을 위한 알고리즘 흐름도5 is an algorithm flow diagram for analyzing the continuity of data between tuples in a relational database relation according to an embodiment of the present invention.

도 6은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 군 형태의 값을 갖는 도메인에서 대표값 지정을 위한 알고리즘 흐름도6 is an algorithm flowchart for designating a representative value in a domain having a group type value according to an exemplary embodiment of the present invention.

이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 우선 각 도면의 구성 요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 한해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 하기의 설명에서 구체적인 처리흐름과 같은 많은 특정 상세들은 본 발명의 보다 전반적인 이해를 제공하기 위하여 나타나 있다. 이들 특정 상세들 없이 본 발명이 실시될 수 있다는 것은 이 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게는 자명할 것이다. 그리고 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 공지기능 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings, preferred embodiments of the present invention will be described in detail. First of all, in adding reference numerals to the components of each drawing, it should be noted that the same components have the same reference numerals as much as possible even if they are displayed on different drawings. In addition, in the following description, numerous specific details, such as specific process flows, are set forth in order to provide a more thorough understanding of the present invention. It will be apparent to those skilled in the art that the present invention may be practiced without these specific details. Detailed descriptions of well-known functions and configurations that are determined to unnecessarily obscure the subject matter of the present invention will be omitted.

도 3은 본 발명의 실시예에 따른 관계형 데이터베이스의 릴레이션에서 분산된 데이터의 연속성 추출을 도시한 도면으로, 301단계의 분산데이터의 형태를 302단계에서 상기 분산데이터를 추출/변형 및 정렬하여 연관성이 있는 범위값을 갖는 형태의 데이터를 303단계에서 추출한다. 즉, 분산데이터의 키 도메인[1,2,3]이 연관성을 갖고, [4,5]가 연관성을 갖고, [n-k,n]이 연관성을 가질 때 302단계에서 이를 추출할 때 연관성이 있는 키 도메인들을 범위값으로 하여 303단계에 도시한 바와 같이 범위값을 갖는 데이터를 추출한다.FIG. 3 is a diagram illustrating continuity extraction of distributed data in a relational database relation according to an embodiment of the present invention. In FIG. 301, the distributed data is extracted / modified and aligned in step 302. In step 303, data in a form having a range value is extracted. That is, when the key domains [1,2,3] of the distributed data have an association, [4,5] has an association, and [nk, n] has an association, the relevant key when extracting it in step 302. Using domains as range values, data having a range value is extracted as shown in step 303.

이러한 분산된 데이터의 연속성을 추출하는데 적용되는 알고리즘의 일 예를 하기의 도 4 내지 도 6에 도시하였다.An example of an algorithm applied to extracting the continuity of such distributed data is shown in FIGS. 4 to 6 below.

상기 도 4는 본 발명에 따른 관계형 데이터베이스의 릴레이션에서 튜플간 분산된 데이터의 전체 추출을 위한 알고리즘 흐름도이고, 도 5는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 관계형 데이터베이스의 릴레이션에서 튜플간 데이터의 연속성 분석을 위한 알고리즘 흐름도이며, 도 6은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 군 형태의 값을 갖는 도메인에서 대표값 지정을 위한 알고리즘 흐름도이다.4 is an algorithm flow diagram for the entire extraction of data distributed between tuples in the relational database relations according to the present invention, Figure 5 is a continuity analysis of the data between tuples in the relational database relations in accordance with a preferred embodiment of the present invention 6 is an algorithm flow diagram for designating a representative value in a domain having a group type value according to an exemplary embodiment of the present invention.

상술한 도 3 내지 도 6을 참조하여 본 발명에 따른 관계형 데이터베이스의 릴레이션에서 튜플간 분산된 데이터의 연속성을 추출하는 과정의 바람직한 일 실시예를 설명한다.3 to 6, a preferred embodiment of a process of extracting continuity of data distributed between tuples in a relational database relation according to the present invention will be described.

먼저, 도 4의 401단계에서 데이터의 입력으로 튜플 도메인 각각의 값을 입력받는다. 그런 후 403단계에서 상기 튜플의 키 도메인 값이 연속성이 있는가를 검사하는데, 이때 상기 키 도메인의 값이 연속적일 경우 405단계로 진행하고 상기 키 도메인의 값이 연속적이지 않을 경우 411단계로 진행한다. 상기 키 도메인의 값이 연속성을 가져 405단계로 진행하면 서브 도메인의 값의 변화 유무를 판단한다. 이때, 상기 서브 도메인의 연결형태에 따라서 알고리즘이 프로그램 작성자에 의해 판단되어 각각의 함수(도 5 및 도 6)가 호출된다. 상기 도 5의 함수가 호출되는 경우는 서브 도메인 간의 값의 구성형태가 종속 및 독립 형태의 도메인으로만 이루어진 경우이며, 상기 도 6의 함수가 호출되는 경우는 서브 도메인의 값의 구성형태가 군의 값의 형태로 이루어진 경우이다. 상기 도 5의 함수가 호출되는 경우를 살펴보면; 상기 407단계에서 도 5의 지정함수 호출시 501단계에서 현재 튜플의 도메인 값을 입력받는다. 여기서, 현재 튜플의 각각의 도메인을 C(A,B,...,G)로 가정한다. 이후 503~509단계에서 현재 튜플의 각각의 도메인 값을 이전 튜플의 도메인 값들과 비교한다. 여기서, 이전 튜플의 도메인 값을 B(A,B,...,G)로 가정한다.First, in step 401 of FIG. 4, a value of each of the tuple domains is input as data input. Then, in step 403, it is checked whether the key domain value of the tuple is continuity. If the value of the key domain is continuous, the process proceeds to step 405, and if the value of the key domain is not continuous, proceeds to step 411. If the value of the key domain has continuity and proceeds to step 405, it is determined whether the value of the subdomain changes. At this time, the algorithm is determined by the program author according to the connection form of the subdomain, and each function (Figs. 5 and 6) is called. In the case where the function of FIG. 5 is called, the configuration of the value between subdomains is composed only of subordinate and independent domains. In the case of the function of FIG. This is the case in the form of a value. Looking at the case where the function of Figure 5 is called; In step 407, when the designation function of FIG. 5 is called, the domain value of the current tuple is received in step 501. Here, assume that each domain of the current tuple is C (A, B, ..., G). Thereafter, in step 503 to 509, each domain value of the current tuple is compared with domain values of the previous tuple. Here, it is assumed that the domain value of the previous tuple is B (A, B, ..., G).

상기 503단계에서 현재 튜플의 첫번째 도메인 값과 이전 튜플의 첫번째 도메인 값이 동일한가를 판단하는 C(A)=B(A) 여부를 판단하여 동일하면 505단계로 진행하고, 다르면 521단계로 진행한다. 상기 505단계에서 현재의 도메인이 군 형태의 도메인으로 형성된 경우에는 도 6의 지정함수를 호출에 따른 도 6의 수행과정을 거쳐 507단계로 진행한다.In step 503, it is determined whether C (A) = B (A) for determining whether the first domain value of the current tuple is equal to the first domain value of the previous tuple. If the current domain is formed as a group-type domain in step 505, the process proceeds to step 507 through the process of FIG. 6 according to the call to the designation function of FIG. 6.

상기 도 6의 지정함수 수행과정은; 601단계에서 함수호출과 함께 현재의 도메인 C(B)를 입력받아 이후 군 형태의 도메인 변화여부를 조사하게 되는데, 603단계에서 B 도메인이 가질 수 있는 값 중 같은 군으로 묶인 그룹, 예를 들어 {B(1)∥B(2)∥B(3)}에 현재의 도메인 값 C(B)가 포함되는가를 검사하여 포함되면 605단계로 진행하고, 포함되지 않으면 607단계로 진행한다. 상기 605단계에서 같은 군으로 묶인 그룹 중 대표값, 예를 들어 B(1)의 값을 현재의 도메인 값 C(B)에 대치하여 보관한다. 그러나, 현재의 도메인 값 C(B)가 B 도메인이 가질 수 있는 값 중 같은 군으로 묶인 그룹 {B(1)∥B(2)∥B(3)}에 포함되지 않을 경우에는 다른 군의 형태 및 기타 값에 해당하는 값을 상기 현재의 도메인 값 C(B)에 대치하여 보관한다. 즉, 607단계에서 현재의 도메인 값 C(B)가 예를 들어 B(3)에 해당하면 609단계로 진행하여 C(B) 값을 상기 B(3)으로 대치하여 보관하며, 다를 경우 다른 군 형태 값과 비교하기 위하여 611단계로 진행한다. 상기 611단계에서 예를 들어 상기 C(B)가 {B(n-1)∥B(n)} 군에 포함되면 613단계로 진행하여 상기 C(B)를 {B(n-1)∥B(n)}의 대표값 B(n-1)로 대치한 후 보관한다. 상기와 같은 과정을 통해 현재 도메인 값을 특정 군 형태의 값이나 기타 값으로 대치하여 보관한다. 이렇게 현재 도메인 값을 특정 군 형태의 값으로 대치하여 보관하였으면 리턴한다.The designated function execution process of FIG. 6 is performed; In step 601, the current domain C (B) is input along with the function call, and then, whether or not the domain type of the domain is changed is examined. In step 603, a group grouped into the same group among the values that the B domain can have, for example { If B (1) ∥ B (2) ∥ B (3)} is included in the current domain value C (B), the process proceeds to step 605 if it is included and proceeds to step 607 if it is not included. In step 605, the representative value of the group grouped into the same group, for example, the value of B (1), is stored in place of the current domain value C (B). However, if the current domain value C (B) is not included in the group {B (1) ∥B (2) ∥B (3)} grouped in the same group among the values that the B domain can have, the form of another group And other values corresponding to the current domain value C (B). That is, if the current domain value C (B) corresponds to, for example, B (3) in step 607, the process proceeds to step 609 and replaces the C (B) value with the B (3) and stores it in another group. Proceed to step 611 to compare the shape value. In step 611, for example, if C (B) is included in the group {B (n-1) || B (n)}, the process proceeds to step 613 where C (B) is set to {B (n-1) || B. (n)} and replace with the representative value B (n-1). Through the above process, the current domain value is replaced with a specific group type value or other value and stored. If the current domain value is replaced with the specific group type value and stored, it is returned.

상기와 같이 현재의 도메인 형태가 군 형태일 경우의 대표값 지정이 이루어지면 다시 도 5로 돌아가 507단계로 진행한다. 상기 507단계 내지 509단계에서 현재 튜플의 각 도메인 값과 이에 대응되는 이전 튜플의 도메인 값을 비교하여 변화가 있을 경우에는 521단계로 진행하고, 변화가 없을 경우에는 Seq_flag 값을 셋(set)한 후 리턴한다. 그러나, 상기 503, 507 및 509단계에서 현재 튜플의 도메인 값이 이전 튜플의 도메인 값과 비교하여 변화가 있는 경우 상기 521단계에서 현재 튜플의 도메인 값을 이전 튜플의 도메인 값으로 대치하여 보관한 후 523단계에서 Seq_flag 값을 리셋(reset)한 후 리턴한다.As described above, when the representative value is designated when the current domain type is the group type, the process returns to FIG. 5 again and proceeds to step 507. In step 507 to step 509, the domain value of the current tuple is compared with the domain value of the previous tuple corresponding thereto. If there is a change, the process proceeds to step 521. If there is no change, the Seq_flag value is set. Returns. However, if the domain value of the current tuple is changed compared with the domain value of the previous tuple in steps 503, 507, and 509, the domain value of the current tuple is replaced with the domain value of the previous tuple in step 521 and stored. In the step, the Seq_flag value is reset and returned.

상기 도 5 및 도 6의 수행과정을 거쳐 호출된 함수에 따라 리턴되는 Seq_flag 값은 연속적인 값을 갖는 데이터의 값이 나열되었는지 판단을 해야 하는데, 이때 Seq_flag 값은 이전 튜플의 도메인 값과 비교한 현재 튜플의 도메인 값이 같은 경우 '셋'되어 리턴하고, 다른 경우 '리셋'되어 리턴하므로 도 4의 407단계에서 셋이 리턴되는 경우는 401단계로 돌아가 다음 튜플의 값을 입력받는다. 하지만 상기 407단계에서 리셋이 리턴되는 경우 409단계로 진행하여 현재 키 도메인 값을 새로운 범위의 시작값으로 보관한 후, 411단계로 진행하여 이전의 값을 이용하여 ODBS(Office DataBase Spec)를 프린트한다. 이때, 연속적인 값을 갖기 시작한 튜플의 키 도메인 값과 현재 키의 도메인 값을 통해 새로운 범위값으로 하여 연속성 데이터를 출력한다. 한편, 상기 403단계에서 키 도메인 값이 불연속성을 가질 경우 현재 튜플의 키 도메인 값과 튜플의 도메인 값으로 구성된 불연속성 데이터를 출력한다.The Seq_flag value returned according to the function called through the process of FIGS. 5 and 6 should determine whether data values having consecutive values are listed. The Seq_flag value is compared with the domain value of the previous tuple. If the domain values of the tuples are the same, they are 'set' and returned. If the domain values of the tuples are the same, 'reset' and return, the set returns to step 401. In step 407 of FIG. However, if the reset is returned in step 407, the process proceeds to step 409 to store the current key domain value as a start value of a new range, and then proceeds to step 411 to print ODBS (Office DataBase Spec) using the previous value. . At this time, the continuity data is output as a new range value through the key domain value of the tuple starting to have a continuous value and the domain value of the current key. On the other hand, if the key domain value has a discontinuity in step 403, discontinuity data consisting of the key domain value of the current tuple and the domain value of the tuple is output.

이후 413단계에서 입력값의 끝인가를 판단하는 마지막 튜플인가를 판단하여 마지막 튜플인 경우 415단계로 진행하여 마지막 값을 이용하여 ODBS를 프린트하여 종료하고, 입력값이 아직 남아 있는 경우에는 다음 값을 입력받기 위해 401단계로 돌아가 상기와 같은 과정을 순차적으로 재수행하므로써 상기 관계형 데이터베이스의 릴레이션에서 튜플간 분산 데이터로부터 연속성 데이터와 불연속성 데이터를 추출하여 분산 데이터의 연속성을 추출한다.Then, in step 413, it is determined whether it is the last tuple to determine the end of the input value. If it is the last tuple, the process proceeds to step 415, and the ODBS is printed using the last value and ends. In order to receive the input, the process returns to step 401 to sequentially perform the above process and extracts the continuity of the distributed data by extracting the continuity data and the discontinuity data from the inter-tuple distributed data in the relational database relation.

상기의 과정에서 추출한 연속성 데이터와 불연속성 데이터는 소정 양식에 따라 데이터를 정렬하여 본 발명에 따른 분산된 데이터의 연속성을 추출하게 된다. 이렇게 하여 데이터의 연속성을 추출하는 과정을 간략하게 나타낸 것이 상기 도 3이다.The continuity data and the discontinuity data extracted in the above process are arranged in a predetermined form to extract the continuity of the distributed data according to the present invention. 3 schematically illustrates a process of extracting continuity of data in this way.

한편, 본 발명의 상세한 설명에서는 구체적인 실시예를 들어 설명하였으나, 본 발명의 범위에서 벗어나지 한도 내에서 여러 가지 변형이 가능함은 물론이다. 그러므로 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 안되며 후술하는 특허청구의 범위뿐 아니라 이 특허청구의 범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.On the other hand, in the detailed description of the present invention has been described with reference to specific embodiments, of course, various modifications are possible within the scope of the present invention. Therefore, the scope of the present invention should not be limited to the described embodiments, but should be defined not only by the scope of the following claims, but also by the equivalents of the claims.

상술한 바와 같이 본 발명은 관계형 데이터베이스의 릴레이션에서 연속성이 있는 데이터의 값을 범위값으로 갖는 일련의 연속 데이터로 요약하여 추출하므로써 사용자가 추출된 데이터로부터 전체 내용을 쉽게 파악할 수 있고, 추출된 값의 재사용시 수정 및 변경이 용이한 형태로 데이터를 추출할 수 있는 이점이 있다.As described above, according to the present invention, the user can easily grasp the entire contents from the extracted data by abstracting and extracting a series of continuous data having a range value of the continuity data in the relational database relation. When reusing, there is an advantage that data can be extracted in a form that can be easily modified and changed.

또한, 본 발명은 관계형 데이터베이스의 릴레이션에서 분산 데이터의 연속성 추출을 구현하여 실제 사용되는 프로그램에서 코드의 재사용을 향상시킬 수 있는 효과가 있다.In addition, the present invention has the effect of improving the reuse of code in the actual program to implement the continuity extraction of distributed data in the relational database relations.

Claims

In the method of extracting continuity of data distributed between tuples in relation of relational database,

A first step of receiving a value of each tuple domain as the input of the distributed data;

A second step of checking continuity of key domain values of the tuple from input of the distributed data;

A third step of checking whether tuple domain values are identical among tuples having a key domain value having continuity;

A fourth process of extracting continuity data using the tuples having the continuity and the same tuple domain value as the new range values of the key domain values having the continuity;

And a fifth process of sorting the extracted continuity data according to a predetermined form.

The method of claim 1,

A sixth step of performing the third process after designating the domain value of the particular tuple as a representative value of the group grouped in the group when the key domain value is continuity and the value of the domain of the specific tuple is a group grouped A method for extracting continuity of distributed data between tuples in a relational database, characterized by further comprising a process.

A first process of receiving a value of each tuple domain through the data input;

A second step of checking whether the key domain value of the tuple is continuity;

Extracting discontinuity data including a key domain value of the current tuple and a domain value of the current tuple when the key domain value has a discontinuity;

A fourth step of receiving a domain value of a current tuple when the key domain value has continuity and comparing each domain value of the received current tuple with a domain value of a previous tuple;

A fifth process of returning to the first process to receive a next tuple domain value when the key domain value is continuity and the domain value of the current tuple is the same as the domain value of the previous tuple;

If the key domain value is continuity and the domain value of the current tuple is different from the domain value of the previous tuple, the key domain value of the current tuple is stored as a start value of a new range, and then the domain value of the previous tuple is continuously used. A sixth step of extracting continuity data having key domains having a value as a new key domain range value;

Dispersion between tuples in a relational database relational database comprising a seventh process of sequentially repeating the first to sixth steps to the last tuple to extract continuity data and discontinuity data, and to modify and sort the data according to a predetermined form. To extract continuity of compiled data.

The method of claim 3, wherein

A sixth step of performing the fourth process by designating the domain value of the current tuple as a representative value of the group grouped as a group when the key domain value is continuity and a value that the domain of the current tuple can have as a group is grouped; A method for extracting continuity of distributed data between tuples in a relational database, characterized by further comprising a process.