객체 식별자는 다음과 같이 일반화할 수 있습니다. 먼저, 객체 식별자는 객체가 속한 가장 낮은 하위 클래스의 식별자로 일반화됩니다. 그런 다음 이 하위 클래스의 식별자는 클래스/하위 클래스 계층 구조를 위로 올라감으로써 더 높은 수준의 클래스/하위 클래스 식별자로 일반화될 수 있습니다. 유사하게, 클래스 또는 하위 클래스는 연관된 클래스/하위 클래스 계층 구조를 위로 올라가서 해당하는 상위 클래스로 일반화할 수 있습니다.
객체 지향 데이터베이스는 클래스/하위 클래스 계층으로 구성되기 때문에 객체 클래스의 일부 속성이나 메서드는 클래스에 명시적으로 지정되지 않고 객체의 상위 수준 클래스에서 상속됩니다. 일부 객체 지향 데이터베이스 시스템은 클래스/하위 클래스 "계층 구조"가 격자 모양으로 구성될 때 속성이 둘 이상의 상위 클래스에서 상속될 수 있는 다중 상속을 허용합니다.
객체의 상속된 기능은 객체 지향 데이터베이스에서 쿼리 처리에 의해 변경될 수 있습니다. 데이터 일반화의 관점에서 볼 때 어떤 데이터가 클래스 내에 저장되어 있고 어떤 데이터가 상위 클래스에서 상속되는지 구분할 필요가 없습니다.
쿼리 처리에 의해 관련 데이터 집합이 수집되는 한 데이터 마이닝 프로세스는 상속된 데이터를 개체 클래스에 저장된 데이터와 동일한 방식으로 처리하고 그에 따라 일반화를 수행합니다. 메소드는 객체 지향 데이터베이스의 필수 요소입니다. 객체에 의해 상속될 수도 있습니다.
객체의 여러 행동 데이터는 메서드를 적용하여 변경할 수 있습니다. 메서드는 일반적으로 계산 프로세스/함수 또는 일련의 연역 규칙으로 표현되기 때문에 메서드 자체에 대한 일반화를 수행하는 것은 불가능합니다. 그러나, 그 방법을 적용하여 도출된 데이터에 대해 일반화를 구현할 수 있다. 즉, 작업 관련 데이터 집합이 메서드의 적용에 의해 파생되면 이러한 데이터에 대해 일반화가 수행될 수 있습니다.
객체의 속성은 다른 객체로 구성되거나 정의될 수 있으며, 그 속성 중 일부는 차례로 다른 객체로 구성되거나 다른 객체로 표시될 수 있으므로 클래스 구성 계층 구조를 형성합니다. 클래스 구성 계층에 대한 일반화는 중첩된 구조화된 데이터 집합의 일반화로 볼 수 있습니다(중첩이 재귀적일 경우 무한할 수 있음).
개체 데이터베이스에서 데이터 일반화 및 다차원 분석은 단일 개체가 아니라 개체 클래스에 사용됩니다. 클래스의 객체 집합은 많은 속성과 메서드를 공유할 수 있고 각 속성과 메서드의 일반화는 일반화 연산자의 시퀀스를 적용할 수 있으므로 주요 문제는 클래스의 여러 속성과 메서드 간에 협력하는 일반화 프로세스를 개발하는 것입니다.