[发明专利]动态归一化表中的区间在审
申请号: | 202080048825.4 | 申请日: | 2020-04-30 |
公开(公告)号: | CN114080599A | 公开(公告)日: | 2022-02-22 |
发明(设计)人: | 詹森·D·弗朗茨;马克斯·H·塞登;詹姆斯·L·盖尔;约瑟夫·贝茨 | 申请(专利权)人: | 西格玛计算机有限公司 |
主分类号: | G06F16/22 | 分类号: | G06F16/22;G06F16/245;G06F16/248;G06F16/25;G06F16/28 |
代理公司: | 上海胜康律师事务所 31263 | 代理人: | 樊英如;张静 |
地址: | 美国加利*** | 国省代码: | 暂无信息 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 动态 归一化 中的 区间 | ||
1.一种动态归一化表中的区间的方法,所述方法包括:
从客户端计算系统接收将基于云的数据仓库上的数据集的区间归一化的请求,其中所述请求包括对所述数据集的引用和数据范围;
使用所述数据范围在所述基于云的数据仓库上生成区间表;
将所述区间表和所述数据集连接到所述基于云的数据仓库上的连接表中;
从所述基于云的数据仓库接收所述连接表;以及
通过所述客户端计算系统上的图形用户界面,将所述连接表作为工作表呈现。
2.根据权利要求1所述的方法,其中使用所述数据范围在所述基于云的数据仓库上生成所述区间表包括:将所述区间表存储在所述基于云的数据仓库上的模式存储位置中,其中所述数据集在所述模式存储位置的外部。
3.根据权利要求1所述的方法,其中使用所述数据范围在所述基于云的数据仓库上生成所述区间表包括:使用查询语句动态生成所述区间表。
4.根据权利要求1所述的方法,其中使用所述数据范围在所述基于云的数据仓库上生成所述区间表包括:生成整数行并基于所述数据范围转换所述整数。
5.根据权利要求1所述的方法,其中使用所述数据范围在所述基于云的数据仓库上生成所述区间表并且将所述区间表和所述数据集连接到所述基于云的数据仓库上的所述连接表中包括:
编写数据库查询以使用所述数据范围在所述基于云的数据仓库上生成所述区间表并且将所述区间表和所述数据集连接到所述基于云的数据仓库上的所述连接表中;以及
将所述数据库查询发送到所述基于云的数据仓库。
6.根据权利要求1所述的方法,其中,所述数据范围包括最小值、最大值和区间。
7.根据权利要求1所述的方法,其中,所述连接表包括未包括在所述数据集中的至少一行。
8.一种动态归一化表中的区间的装置,所述装置包括计算机处理器、能操作地耦合到所述计算机处理器的计算机存储器,所述计算机存储器在其中设置有计算机程序指令,所述计算机程序指令当由该计算机处理器执行时使所述装置执行以下步骤:
从客户端计算系统接收将基于云的数据仓库上的数据集的区间归一化的请求,其中所述请求包括对所述数据集的引用和数据范围;
使用所述数据范围在所述基于云的数据仓库上生成区间表;
将所述区间表和所述数据集连接到所述基于云的数据仓库上的连接表中;
从所述基于云的数据仓库接收所述连接表;以及
通过所述客户端计算系统上的图形用户界面,将所述连接表作为工作表呈现。
9.根据权利要求8所述的装置,其中使用所述数据范围在所述基于云的数据仓库上生成所述区间表包括:将所述区间表存储在所述基于云的数据仓库上的模式存储位置中,其中所述数据集在所述模式存储位置的外部。
10.根据权利要求8所述的装置,其中使用所述数据范围在所述基于云的数据仓库上生成所述区间表包括:使用查询语句动态生成所述区间表。
11.根据权利要求8所述的装置,其中使用所述数据范围在所述基于云的数据仓库上生成所述区间表包括:生成整数行并基于所述数据范围转换所述整数。
12.根据权利要求8所述的装置,其中使用所述数据范围在所述基于云的数据仓库上生成所述区间表并且将所述区间表和所述数据集连接到所述基于云的数据仓库上的所述连接表中包括:
编写数据库查询以使用所述数据范围在所述基于云的数据仓库上生成所述区间表并且将所述区间表和所述数据集连接到所述基于云的数据仓库上的所述连接表中;以及
将所述数据库查询发送到所述基于云的数据仓库。
13.根据权利要求8所述的装置,其中,所述数据范围包括最小值、最大值和区间。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于西格玛计算机有限公司,未经西格玛计算机有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202080048825.4/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇:使用标签路由网络流量的系统和方法
- 下一篇:基于编码知识的非线性因果建模