Hypertree

問
題

階層構造データの大量高速処理

汎
用
性
の
要
素

「データ処理は、利用者が求める構造に入力データを変換すること」と汎用的に捉え、ビジネス・アプリケーションにおける処理に広く適用できる技術をめざした。

～特許を取得した「高速自動集計」は、ＨＴで解ける問題の一つに過ぎない！～

「時系列型」「部品展開型」「投入産出型」などへの応用が可能
「同じデータ列に対し、キー項目が異なる多種な集計を並行して行う」問題に注目。集計ごとに三分木インデックス・テーブル（当社考案）をＮ個生成・維持すれば、集計パターンがＮ種になっても高速処理可能という汎用性が活きた。（従来の方法だとＮ回のＳＯＲＴが必要となるなど、複雑になってしまう）
近年需要が急増している企業間のシステム連携での「大量データの高速受渡し」にＨＴが強いことに着目し、必要な機能を強化。ここで、ＲＤＢやＸＭＬ等の実質（デファクト）標準技術との“相性の良さ”が活かされた。
「汎用パッケージ」化に取り組み、第一弾として“大量データの高速受渡し＆条件検索”機能を「Hyper Query」として商品化（販売中）。

問
題

ディジタルフィルタリング処理

汎
用
性
の
要
素

コンピュータによるデータ処理は、y = f (x) ［入力データ列xを出力データ列yに変換］。この f をフィルタリング関数と見て、ＨＴを多岐な f に適用できるよう、拡張に努めている。
ＨＴが行う集計は“畳込み集計”、ディジタルフィルターが行なっている処理は“状態方程式を解くこと”＝“畳込み集計”。この処理に適用するに当たり、ＨＴが「逐次処理型」であること、解きたい問題を「再帰式で表現できること」が活かされた。