特開 2023-128370 データ処理装置及び方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2023128370

(43)【公開日】2023-09-14

(54)【発明の名称】データ処理装置及び方法

(51)【国際特許分類】

   G06F 16/907 20190101AFI20230907BHJP

【ＦＩ】

G06F16/907

【審査請求】未請求

【請求項の数】7

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022032681

(22)【出願日】2022-03-03

(71)【出願人】

【識別番号】000005108

【氏名又は名称】株式会社日立製作所

(74)【代理人】

【識別番号】110002365

【氏名又は名称】弁理士法人サンネクスト国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】西川 記史

(72)【発明者】

【氏名】茂木 和彦

(72)【発明者】

【氏名】樫山 俊彦

【テーマコード（参考）】

5B175

【Ｆターム（参考）】

5B175HA01

5B175HB03

(57)【要約】

【課題】表の索引の設計に要する工数を低減する。
【解決手段】データ処理装置が、第２の表を構成する列のメタデータを取得し、当該取得されたメタデータと類似するメタデータが第１のデータカタログ（データベースにおける第１の表を構成する列毎の列名とメタデータとを有するデータ）である。データ処理装置が、当該判定の結果が真の場合、第１のデータカタログから、上記取得されたメタデータと類似するメタデータに対応した列名を特定し、当該特定された列名を含んだ索引であって第１の表の索引である第１の索引を生成する。データ処理装置が、当該生成した第１の索引、又は、当該第１の索引に基づき生成され第２の表の索引である第２の索引を推薦する。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

記憶装置とプロセッサとを含むデータ処理装置であって、
前記記憶装置は、データベースにおける第１の表を構成する列毎の列名とメタデータとを有する第１のデータカタログを記憶し、
前記プロセッサは、
第２の表を構成する列のメタデータを取得し、
当該取得されたメタデータと類似するメタデータが前記第１のデータカタログにあるか否かを判定し、
当該判定の結果が真の場合、前記第１のデータカタログから、前記取得されたメタデータと類似するメタデータに対応した列名を特定し、
当該特定された列名を含んだ索引であって前記第１の表の索引である第１の索引を生成し、
前記生成した第１の索引と、当該第１の索引に基づき生成され前記第２の表の索引である第２の索引とのうちの少なくとも一つを推薦する、
データ処理装置。

【請求項2】

前記記憶装置は、前記第２の表の索引定義を記憶し、
前記索引定義は、前記第２の表の索引が有する列名であって前記第２の表の列名を含み、
前記プロセッサは、前記索引定義から列名を特定し、
前記取得されたメタデータは、当該特定された列名に対応する列のメタデータであり、
推薦される索引は、前記第１の索引である、
請求項１に記載のデータ処理装置。

【請求項3】

前記第２の表は、新たに入力された表、或いは、列の変更があった表であり、
推薦される索引は、前記第１の索引及び前記第２の索引のうち少なくとも前記第２の索引である、
請求項１に記載のデータ処理装置。

【請求項4】

前記取得されたメタデータは、変更された列のメタデータであり、
前記プロセッサは、
当該取得されたメタデータと、変更前の列のメタデータとのうち、異なる属性の種別を特定し、
当該特定された属性種別を基に、索引の変更の要否を判定し、
当該判定の結果が真の場合、
当該特定された属性種別に対応する索引種別を特定し、
前記第１の索引を、前記第１の表について既に存在する一つ又は複数の索引のうちの、前記特定された索引種別の索引を用いて生成する、
請求項３に記載のデータ処理装置。

【請求項5】

前記特定された属性種別が、ソート有無の場合、又は、クエリに指定可能なデータベースオペレーションに関する条件である使われ方の場合、前記判定結果が真であり、
前記特定された属性種別が、ソート有無の場合、前記特定された索引種別は、レンジであり、
前記特定された属性種別が、使われ方の場合、前記特定された索引種別は、Ｂ－ｔｒｅｅである、
請求項４に記載のデータ処理装置。

【請求項6】

列毎のメタデータは、下記を表すデータを含み、
当該列におけるデータの特性であるデータ特性、及び、
クエリに指定可能であり当該列におけるデータを用いて行われるデータベースオペレーションに関する条件である使われ方、
前記取得されたメタデータと類似するメタデータとは、下記の条件を満たすデータである、
前記データ特性及び前記使われ方のいずれも一致している、
前記取得されたメタデータのうちの前記データ特性及び前記使われ方以外のデータについて類似度が一定値以上である、
請求項１に記載のデータ処理装置。

【請求項7】

コンピュータにより行われるデータ処理方法であって、
（Ａ）第２の表を構成する列のメタデータを取得し、
（Ｂ）当該取得されたメタデータと類似するメタデータが第１のデータカタログにあるか否かを判定し、
（Ｃ）当該判定の結果が真の場合、前記第１のデータカタログから、前記取得されたメタデータと類似するメタデータに対応した列名を特定し、
（Ｄ）当該特定された列名を含んだ索引であって第１の表の索引である第１の索引を生成し、
（Ｅ）前記生成した第１の索引と、当該第１の索引に基づき生成され前記第２の表の索引である第２の索引とのうちの少なくとも一つを推薦し、
前記第１の表は、データベースにおける表であり、
前記第１のデータカタログは、前記第１の表を構成する列毎の列名とメタデータとを有するデータである、
データ処理方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、概して、データ処理に関し、特に、データベースの表の索引設計に関する。

【背景技術】

【0002】

この種の技術として、例えば、特許文献１に開示の技術がある。特許文献１に開示の技術は、与えられたクエリから潜在的な索引候補を抽出し、それらの索引候補を、最適化を用いて評価し、その評価結果に基づいて索引を推薦する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】ＵＳ１０，７６２，０８５

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

特許文献１に開示されているように、与えられたクエリが使用する表の索引を推薦する技術はある。

【0005】

しかし、推薦された索引に対応の表が属する環境又はデータベースとは別の環境又は別のデータベースについては、その別の環境又は別のデータベースに属する表のための索引を別途設計する必要がある。このため、その別の環境又は別のデータベースについて網羅的にクエリを利用しなければならず、結果として、索引設計の工数がかかる。

【0006】

また、新たに表が入力された場合、又は、表が変更された場合、その入力された又は変更された表の索引の設計が必要となり得るが、その索引の設計も、その入力された又は変更された表についてのクエリを利用しなければならず、結果として、索引設計の工数がかかる。

【課題を解決するための手段】

【0007】

データ処理装置が、第２の表を構成する列のメタデータを取得し、当該取得されたメタデータと類似するメタデータが第１のデータカタログ（データベースにおける第１の表を構成する列毎の列名とメタデータとを有するデータ）である。データ処理装置が、当該判定の結果が真の場合、第１のデータカタログから、上記取得されたメタデータと類似するメタデータに対応した列名を特定し、当該特定された列名を含んだ索引であって第１の表の索引である第１の索引を生成する。データ処理装置が、当該生成した第１の索引、又は、当該第１の索引に基づき生成され第２の表の索引である第２の索引を推薦する。

【発明の効果】

【0008】

本発明によれば、表の索引の設計に要する工数を低減することができる。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】本発明の第１の実施形態に係るデータ処理装置の構成を示す。

【図2】データカタログ情報の構成を示す。

【図3】索引定義情報の構成例を示す。

【図4】第１の実施形態に係る索引設計支援処理の流れを示す。

【図5】類似性判定処理の流れを示す。

【図6】索引推薦処理の流れを示す。

【図7】第２の実施形態に係る索引設計支援処理の流れを示す。

【図8】第３の実施形態に係る索引設計支援処理の流れを示す。

【図9】第４の実施形態に係る索引設計支援処理の流れを示す。

【図10】索引変更判定処理の流れを示す。

【発明を実施するための形態】

【0010】

以下の説明では、「インターフェース装置」は、一つ以上のインターフェースデバイスでよい。当該一つ以上のインターフェースデバイスは、下記のうちの少なくとも一つでよい。
・一つ以上のＩ／Ｏ（Input/Output）インターフェースデバイス。Ｉ／Ｏ（Input/Output）インターフェースデバイスは、Ｉ／Ｏデバイスと遠隔の表示用計算機とのうちの少なくとも一つに対するインターフェースデバイスである。表示用計算機に対するＩ／Ｏインターフェースデバイスは、通信インターフェースデバイスでよい。少なくとも一つのＩ／Ｏデバイスは、ユーザインターフェースデバイス、例えば、キーボード及びポインティングデバイスのような入力デバイスと、表示デバイスのような出力デバイスとのうちのいずれでもよい。
・一つ以上の通信インターフェースデバイス。一つ以上の通信インターフェースデバイスは、一つ以上の同種の通信インターフェースデバイス（例えば一つ以上のＮＩＣ（Network Interface Card））であってもよいし二つ以上の異種の通信インターフェースデバイス（例えばＮＩＣとＨＢＡ（Host Bus Adapter））であってもよい。

【0011】

また、以下の説明では、「メモリ」は、一つ以上の記憶デバイスの一例である一つ以上のメモリデバイスであり、典型的には主記憶デバイスでよい。メモリにおける少なくとも一つのメモリデバイスは、揮発性メモリデバイスであってもよいし不揮発性メモリデバイスであってもよい。

【0012】

また、以下の説明では、「永続記憶装置」は、一つ以上の記憶デバイスの一例である一つ以上の永続記憶デバイスでよい。永続記憶デバイスは、典型的には、不揮発性の記憶デバイス（例えば補助記憶デバイス）でよく、具体的には、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、又はＮＶＭｅ（Non-Volatile Memory Express）ドライブでよい。

【0013】

また、以下の説明では、「プロセッサ」は、一つ以上のプロセッサデバイスでよい。少なくとも一つのプロセッサデバイスは、典型的には、ＣＰＵ（Central Processing Unit）のようなマイクロプロセッサデバイスでよいが、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）のような他種のプロセッサデバイスでもよい。少なくとも一つのプロセッサデバイスは、シングルコアでもよいしマルチコアでもよい。少なくとも一つのプロセッサデバイスは、プロセッサコアでもよい。少なくとも一つのプロセッサデバイスは、処理の一部又は全部を行うハードウェア回路（例えばＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＣＰＬＤ（Complex Programmable Logic Device）又はＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit））といった広義のプロセッサデバイスでもよい。

【0014】

また、以下の説明では、「ｙｙｙ部」の表現にて機能を説明することがあるが、機能は、一つ以上のコンピュータプログラムがプロセッサによって実行されることで実現されてもよいし、一つ以上のハードウェア回路（例えばＦＰＧＡ又はＡＳＩＣ）によって実現されてもよいし、それらの組合せによって実現されてもよい。プログラムがプロセッサによって実行されることで機能が実現される場合、定められた処理が、適宜に記憶装置及び／又はインターフェース装置等を用いながら行われるため、機能はプロセッサの少なくとも一部とされてもよい。機能を主語として説明された処理は、プロセッサあるいはそのプロセッサを有する装置が行う処理としてもよい。プログラムは、プログラムソースからインストールされてもよい。プログラムソースは、例えば、プログラム配付計算機又は計算機が読み取り可能な記憶媒体（例えば非一時的な記憶媒体）であってもよい。各機能の説明は一例であり、複数の機能が一つの機能にまとめられたり、一つの機能が複数の機能に分割されたりしてもよい。

【0015】

以下、幾つかの実施形態を説明する。
［第１の実施形態］

【0016】

図１は、第１の実施形態に係る本発明の第１の実施形態に係るデータ処理装置の構成を示す。

【0017】

データ処理装置１００は、インターフェース装置１０１、永続記憶装置１０２、メモリ１０３及びプロセッサ１０４を備える。

【0018】

インターフェース装置１０１は、通信ネットワーク（例えばインターネット）１５０に接続されている。インターフェース装置１０１は、通信ネットワーク１５０を介して、ユーザ装置１１０と通信する。ユーザ装置１１０は、パーソナルコンピュータ等の物理的な計算機でもよいし、物理的な計算機に基づく仮想的な計算機でもよい。また、インターフェース装置１０１は、ユーザ装置１１０に代えて又は加えて、ユーザインターフェースデバイスとしての入出力デバイスに接続されていてもよい。すなわち、ユーザ装置１１０及び入出力デバイスのいずれとの間でも、データ処理装置１００が情報の入出力を行うことができる。

【0019】

永続記憶装置１０２は、データベース１２１と、データカタログ情報１２２と、索引定義情報１２３とを記憶する。データベース１２１、データカタログ情報１２２及び索引定義情報１２３のうち少なくともデータベース１２１は、複数存在してもよい。例えば、テスト環境（第１の環境の一例）に属するデータベース１２１と、本番環境（第１の環境と異なる第２の環境の一例）に属するデータベース１２１とがあってよい。また、第１のデータベース１２１と、第１のデータベースと異なる第２のデータベース１２１があってよい（第１のデータベース１２１が属する環境と第２のデータベース１２１が属する環境は同じで異なっていてもよい）。データベース１２１は、表と索引を含む。データカタログ情報１２２及び索引定義情報１２３については後述する。

【0020】

メモリ１０３は、一つ又は複数のコンピュータプログラムを記憶する。これらのプログラムがプロセッサ１０４により実行されることで、索引候補生成部１３１及び索引設計支援部１３２といった機能が実現される。索引候補生成部１３１は、与えられたクエリが使用する表の索引を、当該クエリを用いて生成する。索引候補生成部１３１は、既存技術に従う機能でよい。索引設計支援部１３２は、後述の索引設計支援処理を行う。索引設計支援部１３２は、類似性判定部１３６及び索引推薦部１３７といった機能を含む。類似性判定部１３６及び索引推薦部１３７については後述する。

【0021】

図示しないが、メモリ１０３は、ＤＢＭＳ（DataBase Management System）がプロセッサ１０４により実現されるためのコンピュータプログラムを記憶してもよい。索引候補生成部１３１及び索引設計支援部１３２の少なくとも一つは、ＤＢＭＳに含まれてもよいし、ＤＢＭＳの外の機能であってもよい。ＤＢＭＳは、クエリソースからクエリを受け付け、当該クエリに従い、当該クエリで指定された表の索引を参照し、データベース１２１に対する入出力を行う。クエリソースは、ユーザ装置１１０のようにデータ処理装置１００の外部の装置でもよいし、データ処理装置１００の内部の要素（例えば、プロセッサ１０４がメモリにおけるコンピュータプログラムを実行することで実現されるアプリケーション）であってもよい。

【0022】

図２は、データカタログ情報１２２の構成を示す。

【0023】

データカタログ情報１２２は、一つ又は複数のデータベース１２１における表毎のデータカタログを含む。データカタログは、表を構成する列毎の列名２０２とメタデータ２１０とを有するデータである。

【0024】

データカタログ情報１２２は、表毎にエントリを有する。一つの表のエントリを例に取ると、エントリは、表名２０１、列名２０２、型／統計２０３、第１属性２０４、第２属性２０５及び説明２０６といった情報を含む。表は、一つ又は複数の列で構成される。一つの列を例に取ると、列のメタデータ２１０は、型／統計２０３、第１属性２０４、第２属性２０５及び説明２０６を含む。一つの表及び一つの列を例に取り、情報２０１～２０６を説明する。

【0025】

表名２０１は、表の名称を表す。列名２０２は、列の名称を表す。型／統計２０３は、列におけるデータの型（例えば、数値又は文字）と、列におけるデータの統計（例えば、最大値、最小値及び平均値）とを表す。第１属性２０４は、列におけるデータの特性（例えば、列における重複データの有無、ソートの有無）を表す。第２属性２０５は、使われ方（データベース１２１へのクエリ（例えばＳＱＬ文）に指定可能なデータベースオペレーション（例えば、結合、ソート、絞込）に関する条件（例えば、結合キー、ソートキー、絞込条件））を表す。説明２０６は、列の説明（例えば、テキスト文）を表す。

【0026】

図３は、索引定義情報１２３の構成例を示す。

【0027】

索引定義情報１２３は、一つ又は複数のデータベース１２１における生成済の索引毎にエントリを有する。一つの索引のエントリが、当該索引の索引定義に相当する。一つの索引のエントリを例に取ると、エントリは、索引名３０１、表名３０２、索引種別３０３及び列名３０４といった情報を有する。

【0028】

索引名３０１は、索引の名称を表す。表名３０２は、索引が対応する表の名称を表す。索引種別３０３は、索引の種別（例えば、Ｂ－ｔｒｅｅ、レンジ）を表す。列名３０４は、索引に含まれている列名を表す。

【0029】

図３が示すように、一つの表に、一つ又は複数の索引が存在し得る。また、少なくとも一つの索引定義は、当該索引定義が表す索引が対応した表のデータカタログに含まれていてもよい。

【0030】

図４は、第１の実施形態に係る索引設計支援処理の流れを示す。

【0031】

索引設計支援部１３２は、索引定義（例えば、当該索引定義が表す索引が対応した表Ａのデータカタログに含まれている索引定義）を取得する（Ｓ４０１）。この索引定義は、ユーザ装置１１０から入力され永続記憶装置１０２に格納されてもよいし、永続記憶装置１０２から取得されてもよい。

【0032】

索引設計支援部１３２は、Ｓ４０１で取得した索引定義に含まれている表名（表Ａの表名）と一致する表名を持つデータカタログのうち、Ｓ４０１で取得した索引定義が有する列名３０４に一致する列名２０２を特定し、特定した列名２０２に対応のメタデータ２１０を取得する（Ｓ４０２）。なお、Ｓ４０２で取得されたメタデータは、データカタログから取得されたメタデータ２１０に代えて、Ｓ４０１で取得した索引定義に含まれている表名の表Ａから取得されたメタデータ（例えば、特に、Ｓ４０１で取得した索引定義が表す列毎に当該表から取得されたメタデータ）でもよい。

【0033】

索引設計支援部１３２の類似性判定部１３６が、類似性判定処理を行う（Ｓ４０３）。

【0034】

類似性判定処理において、メタデータ２１０に類似するメタデータ（メタデータ２１０との類似度Ｓ_ｉが所定の閾値Ｔｈ_ｉ以上のメタデータ）があれば（Ｓ４０４：ＹＥＳ）、索引設計支援部１３２の索引推薦部１３７が、索引推薦処理を行う。

【0035】

図５は、類似性判定処理の流れを示す。

【0036】

図５の説明において、比較元のメタデータは、類似性判定処理の前に取得されたメタデータ（本実施形態では、Ｓ４０２で取得されたメタデータ）である。比較先のメタデータは、比較元のメタデータと比較されるメタデータであって、比較元のメタデータに対応した列を有する表Ａとは別の表Ｂの列のメタデータ（表Ｂのデータカタログにおけるメタデータ）である。一つの比較元のメタデータについて、表Ｂのうち、全ての列のメタデータが比較先のメタデータとされてもよい。一つの比較元のメタデータと一つの比較先のメタデータを例に取り、類似性判定処理を説明する。なお、一つの比較元のメタデータについて、比較先のメタデータは、比較元のメタデータに対応した列の列名と一致する列名の列のメタデータのみでもよい。

【0037】

類似性判定部１３６は、比較元のメタデータに対応した列名２０２と、比較先のメタデータに対応した列の列名２０２とが一致するか否かを判定する（Ｓ５０１）。Ｓ５０１の判定結果が真の場合（Ｓ５０１：ＹＥＳ）、類似性判定部１３６は、現在の点数Ｓ_ｃに所定の点数（例えば“１”）を加算する。

【0038】

また、類似性判定部１３６は、比較元のメタデータにおける型／統計２０３が表すデータ型と、比較先のメタデータにおける型／統計２０３が表すデータ型とが一致するか否かを判定する（Ｓ５０２）。Ｓ５０２の判定結果が真の場合（Ｓ５０２：ＹＥＳ）、類似性判定部１３６は、現在の点数Ｓ_ｃに所定の点数（例えば“１”）を加算する。

【0039】

その後、類似性判定部１３６は、比較元のメタデータにおける型／統計２０３が表す統計と、比較先のメタデータにおける型／統計２０３が表す統計との一致度に応じた点数を、現在の点数Ｓ_ｃに加算する（Ｓ５０５）。この段落で言う「一致度」は、比較元のメタデータにおける型／統計２０３が表す統計と、比較先のメタデータにおける型／統計２０３が表す統計との間で互いに一致した要素（例えば、最大値、最小値又は平均値）の数に依存する。

【0040】

類似性判定部１３６は、比較元のメタデータにおけるデータ特性（第１属性２０４）と、比較先のメタデータにおけるデータ特性（第１属性２０４）とが一致するか否かを判定する（Ｓ５０６）。Ｓ５０６の判定結果が偽の場合（Ｓ５０６：ＮＯ）、類似性判定部１３６は、比較先のメタデータが比較元のメタデータに類似しないと判定する（Ｓ５１１）。この場合、点数Ｓ_ｃは初期値にリセットされてよい。

【0041】

Ｓ５０６の判定結果が真の場合（Ｓ５０６：ＹＥＳ）、類似性判定部１３６は、比較元のメタデータにおける使われ方（第２属性２０５）と、比較先のメタデータにおける使われ方（第２属性２０５）とが一致するか否かを判定する（Ｓ５０７）。Ｓ５０７の判定結果が偽の場合（Ｓ５０７：ＮＯ）、Ｓ５１１が行われる。

【0042】

Ｓ５０７の判定結果が真の場合（Ｓ５０７：ＹＥＳ）、類似性判定部１３６は、比較元のメタデータにおける説明２０６（テキスト文）と、比較先のメタデータにおける説明２０６との一致度に応じた点数を、現在の点数Ｓ_ｃに加算する（Ｓ５０８）。この段落で言う「一致度」は、比較元のメタデータにおける説明２０６と、比較先のメタデータにおける説明２０６との間で互いに一致した要素の数に依存する。ここでの「要素」は、単語でもよいし、単語とその位置との組合せでもよい。要素は、類似性判定部１３６により説明２０６（説明）から特定される。

【0043】

類似性判定部１３６は、現在の点数Ｓ_ｃが所定の閾値Ｔｈ_ｃ以上か否かを判定する（Ｓ５０９）。Ｓ５０９の判定結果が偽の場合（Ｓ５０９：ＮＯ）、Ｓ５１１が行われる。

【0044】

Ｓ５０９の判定結果が真の場合（Ｓ５０９：ＹＥＳ）、類似性判定部１３６は、比較先のメタデータが比較元のメタデータに類似すると判定する（Ｓ５１０）。この場合、点数Ｓ_ｃが前述の類似度Ｓ_ｉでよく、点数Ｓ_ｃの閾値Ｔｈ_ｃが前述の閾値Ｔｈ_ｉでよい。つまり、少なくとも一つの比較元のメタデータについてＳ５０９の判定結果が真の場合、図４のＳ４０４の判定結果が真でよい。

【0045】

図６は、索引推薦処理の流れを示す。

【0046】

索引推薦部１３７は、同一表Ｂについて、類似性判定処理において類似と判定された比較先メタデータに対応の列の列名３０４をリストアップする（Ｓ６０１）。

【0047】

索引推薦部１３７は、リストアップされた列名３０４を有する索引（索引候補）を生成し（Ｓ６０２）、当該索引（索引候補）を、表Ｂの索引として推薦する（Ｓ６０３）。

【0048】

Ｓ６０２で生成される索引は、Ｓ４０１で取得された索引定義が表す索引種別と同じ種別の索引でよい。

【0049】

また、Ｓ６０３の「推薦」とは、生成された索引（索引候補）がユーザ（索引設計者）に対して提示される（例えば、ユーザ装置１１０に表示される）ことでもよいし、生成された索引（索引候補）が、表Ｂの索引の一つとして、表Ｂを含むデータベース１２１に格納されることでもよい。また、Ｓ６０３の「推薦」は、メモリ１０３や永続記憶装置１０２に、生成された索引（索引候補）の定義を出力することであってもよい。

【0050】

第１の実施形態によれば、表Ａの索引の索引定義を基に特定されたデータカタログを用いて、表Ｂの索引（索引候補）を自動生成し推薦することができる。結果として、表Ｂの索引の設計に要する工数が低減される。なお、表Ａの索引は、索引候補生成部１３１により生成されてよい。
［第２の実施形態］

【0051】

第２の実施形態を説明する。その際、第１の実施形態との相違点を主に説明し、第１の実施形態との共通点については説明を省略又は簡略する（この点は、第３及び第４の実施形態についても同様）。

【0052】

図７は、第２の実施形態に係る索引設計支援処理の流れを示す。

【0053】

Ｓ４０１及びＳ４０２に代えて、Ｓ７０１及びＳ７０２が行われる。

【0054】

Ｓ７０１では、索引設計支援部１３２は、データカタログに登録されていない表Ａの列のメタデータと、当該表Ａの索引とを取得する。取得されたメタデータに対応の列は、取得された索引が表す列でよい。

【0055】

Ｓ７０２では、索引設計支援部１３２は、Ｓ７０１で取得された索引の索引定義に含まれている列名３０４を取得する。

【0056】

Ｓ７０３～Ｓ７０５は、Ｓ４０３～Ｓ４０５と実質的に同じである。Ｓ７０３において、比較元のメタデータは、Ｓ７０１で取得されたメタデータ（表Ａの列のメタデータ）でよい。

【0057】

第２の実施形態によれば、表Ａの索引の索引定義を基に、表Ｂの索引（索引候補）を自動生成し推薦することができる。結果として、表Ｂの索引の設計に要する工数が低減される。
［第３の実施形態］

【0058】

図８は、第３の実施形態に係る索引設計支援処理の流れを示す。

【0059】

Ｓ４０１及びＳ４０２に代えて、Ｓ８０１が行われる。

【0060】

Ｓ８０１では、索引設計支援部１３２は、表Ａの列のメタデータを取得する。

【0061】

Ｓ８０２～Ｓ８０４は、Ｓ４０３～Ｓ４０５と実質的に同じである。Ｓ８０２において、比較元のメタデータは、Ｓ８０１で取得されたメタデータ（表Ａの列のメタデータ）でよい。

【0062】

第３の実施形態によれば、表Ａの列のメタデータを基に、表Ｂの索引（索引候補）を自動生成し推薦することができる。結果として、表Ｂの索引の設計に要する工数が低減される。
［第４の実施形態］

【0063】

図９は、第４の実施形態に係る索引設計支援処理の流れを示す。

【0064】

Ｓ４０１及びＳ４０２に代えて、Ｓ９０１～Ｓ９０３が行われる。

【0065】

Ｓ９０１では、索引設計支援部１３２は、新たな表Ａ又は更新された表Ａの列のメタデータの変更を取得する。具体的には、例えば、下記のいずれかでよい。
・新たな表Ａは、データベース１２１に新たに格納された表でよい。新たな表Ａのデータカタログがデータカタログ情報１２２に追加されてよい。当該追加されたデータカタログから（又は、新たな表Ａから）、表Ａの列毎のメタデータが取得されてよい。
・更新された表Ａは、少なくとも一つの列が変更（例えば、追加又は更新）された表でよい。表Ａの更新に伴い、表Ａのデータカタログの少なくとも一つのメタデータが更新されてもよい。当該更新されたデータカタログから（又は、更新された表Ａのうちの変更された列から）、変更された列のメタデータが取得されてよい。

【0066】

Ｓ９０２では、索引設計支援部１３２は、索引変更判定処理を行う。

【0067】

Ｓ９０３では、索引設計支援部１３２は、索引変更判定処理における判定結果が変更要か否かを判定する。

【0068】

Ｓ９０３の判定結果が真の場合（Ｓ９０３：ＹＥＳ）、Ｓ９０４～Ｓ９０６が行われる。Ｓ９０４～Ｓ９０６は、Ｓ４０３～Ｓ４０５と実質的に同じでよい。例えば、下記が採用されてよい。

【0069】

すなわち、Ｓ９０４において、比較元のメタデータは、Ｓ９０１で取得されたメタデータ（新たな表Ａの列毎のメタデータ、又は、更新された表Ａのうちの変更されたメタデータ）でよい。

【0070】

また、Ｓ９０６において（具体的には、図６のＳ６０３において）、推薦される索引は、Ｓ６０２において生成された索引Ｂ（表Ｂの索引）と、当該索引Ｂを基に索引推薦部１３７により生成された索引Ａ（新たな表Ａ又は更新された表Ａの索引（索引候補））とのうちの一方又は両方でよい。索引Ａは、例えば、索引Ｂの索引種別と同じ索引種別の索引でよい。

【0071】

また、索引Ａは、索引Ｂに加えて、更新前の表Ａの索引Ａ´を用いて生成されてよい。索引Ａの列名のうち、変更が無い列の列名は、索引Ａ´の列名と同じでよい。索引Ａは、例えば、索引Ａ´の索引種別と同じ索引種別の索引でよい。

【0072】

図１０は、索引変更判定処理の流れを示す。

【0073】

索引設計支援部１３２は、Ｓ９０１で取得されたメタデータの第１属性２０４のうちのソート有無が、変更前の列のメタデータの第１属性２０４のうちのソート有無と異なるか否かを判定する（Ｓ１００１）。

【0074】

Ｓ１００１の判定結果が真の場合（Ｓ１００１：ＹＥＳ）、索引設計支援部１３２は、変更前の表Ａの一つ又は複数の索引のうち、索引種別が“レンジ”であるレンジ索引を、変更要の索引と判定する（Ｓ１００２）。

【0075】

Ｓ１００１の判定結果が偽の場合（Ｓ１００１：ＮＯ）、索引設計支援部１３２は、Ｓ９０１で取得されたメタデータの第２属性２０５（使われた方）が、変更前の列のメタデータの第２属性２０５と異なるか否かを判定する（Ｓ１００３）。

【0076】

Ｓ１００３の判定結果が真の場合（Ｓ１００３：ＹＥＳ）、索引設計支援部１３２は、変更前の表Ａの一つ又は複数の索引のうち、索引種別が“Ｂ－ｔｒｅｅ”であるＢ－ｔｒｅｅ索引を、変更要の索引と判定する（Ｓ１００４）。

【0077】

Ｓ１００４の判定結果が偽の場合（Ｓ１００４：ＮＯ）、索引設計支援部１３２は、Ｓ９０１で取得されたメタデータが新たな表Ａのメタデータか否かを判定する（Ｓ１００５）。

【0078】

Ｓ１００５の判定結果が真の場合（Ｓ１００５：ＹＥＳ）、索引設計支援部１３２は、変更要（索引Ａの生成）と判定する（Ｓ１００６）。

【0079】

Ｓ１００１、Ｓ１００３及びＳ１００５のうちのいずれかの判定結果が真の場合、Ｓ９０３の判定結果が真である。一方、Ｓ１００１、Ｓ１００３及びＳ１００５のうちのいずれかの判定結果も偽の場合、Ｓ９０３の判定結果が偽である。

【0080】

第４の実施形態によれば、表Ａの列のメタデータを基に、索引Ｂ（表Ｂの索引）を自動生成すること、及び、索引Ｂと索引Ａ（表Ａの索引であり索引Ｂを基に生成された索引）の一方又は両方を推薦することができる。結果として、索引Ｂ及び索引Ａの設計に要する工数が低減される。

【0081】

上述の第１～第４の実施形態を、例えば下記のように総括することができる。なお、下記の総括は、変形例の説明や補足説明を含んでよい。

【0082】

データ処理装置１００は、記憶装置（例えば永続記憶装置１０２及びメモリ１０３を含む）とプロセッサ１０４とを含む。記憶装置は、データベース１２１における表Ｂ（第１の表の一例）を構成する列毎の列名２０２とメタデータ２１０とを有するデータカタログＢ（第１のデータカタログの一例）を記憶する。

【0083】

プロセッサ１０４は、表Ａ（第２の表の一例）を構成する列のメタデータを取得する。プロセッサ１０４は、当該取得されたメタデータと類似するメタデータ２１０がデータカタログＢにあるか否かを判定する。当該判定の結果が真の場合、プロセッサ１０４は、データカタログＢから、上記取得されたメタデータと類似するメタデータ２１０に対応した列名２０２を特定する。プロセッサ１０４は、当該特定された列名２０２を含んだ索引であって表Ｂの索引である索引Ｂ（第１の索引の一例）を生成する。プロセッサ１０４は、当該生成した索引Ｂと、当該索引Ｂに基づき生成され表Ａの索引である索引Ａとのうちの少なくとも一つを推薦する。

【0084】

このように、表Ａの列のメタデータと類似するメタデータを有する列を持った表Ｂの索引として、当該類似するメタデータを有する列の列名を含んだ索引Ｂが、自動生成され推薦される。このため、索引Ｂの設計に要する工数が低減する。

【0085】

表ＢのデータカタログＢは、既存の技術を利用して用意されてよい。一般に、データカタログＢを含むデータカタログ情報１２２は、データベース１２１の中身の概要（例えば、どのような表が存在するか）を知るために用意される。このようなデータカタログ情報１２２におけるデータカタログＢを利用して、索引Ｂ（索引候補）の自動生成が実現される。このため、索引Ｂを生成するために表Ｂに関するクエリを作成する必要が無い。

【0086】

表Ｂが属する環境（例えば本番環境）は、表Ａが属する環境（例えばテスト環境）と異なっていてよい。また、表Ｂが含まれるデータベース１２１は、表Ａが含まれるデータベース１２１と異なっていてよい。例えば、それらの環境又はデータベース１２１のうち、一方が、ローカルの環境又はデータベース１２１であり、他方が、リモートの環境又はデータベース１２１（例えば、クラウド又はクラウドストレージ内のデータベース）でもよい。

【0087】

記憶装置は、表Ａの一つ以上の索引を表す索引定義を含む索引定義情報１２３を記憶してよい。一つの索引Ａ´を例に取ると、索引定義は、索引Ａ´が有する列名であって表Ａの列名を含んでよい。プロセッサ１０４は、索引Ａ´について索引定義から列名を特定してよい。上記取得されたメタデータは、当該特定された列名に対応する列のメタデータでよく、推薦される索引は、索引Ｂでよい。このように、表Ａの索引Ａ´を利用して表Ｂに関するクエリ無しに表Ｂの索引Ｂを生成し推薦することができる。

【0088】

表Ａは、新たに入力された表、或いは、列の変更（例えば、列の追加又は更新）があった表でよい。推薦される索引は、索引Ｂ及び索引Ａのうち少なくとも索引Ａでよい。これにより、新たに入力された表Ａ、或いは、列の変更があった表Ａについて、当該表Ａに関するクエリ無しに、索引Ａ（索引候補）の自動生成及び推薦がされる。

【0089】

表Ａについて取得されたメタデータは、変更された列のメタデータでよい。このメタデータは、表Ａのデータカタログから取得されてよい。プロセッサ１０４は、当該取得されたメタデータのうちの変更されたデータの属性種別（例えば、データ特性又は使われ方）を特定し、当該特定された属性種別を基に、索引の変更の要否を判定してよい。当該判定結果が真の場合、プロセッサ１０４は、当該特定された属性種別に対応する索引種別（例えば、“レンジ”又は“Ｂ－ｔｒｅｅ”）を特定し、索引Ｂを、表Ｂについて既に存在する一つ又は複数の索引のうちの、当該特定された索引種別の索引を用いて生成してよい。索引Ａは、この索引Ｂを基に生成される。このため、索引Ｂの索引種別と、生成された索引Ａの索引種別は同じである。具体的には、特定された属性種別が、ソート有無の場合、又は、使われ方の場合、索引の変更が要と判定されてよい。特定された属性種別が、ソート有無の場合、特定された索引種別は、レンジでよい。特定された属性種別が、使われ方の場合、特定された索引種別は、Ｂ－ｔｒｅｅでよい。このように、表Ｂについて既に存在する一つ又は複数の索引から、変更されたデータの属性種別に適切な索引種別の索引が選択され、当該選択された索引を基に、索引Ｂ及び索引Ａの生成がされる。つまり、適切な索引種別の索引Ａを効率的に生成することができる。

【0090】

列毎のメタデータは、当該列におけるデータの特性、及び、使われ方、を含んでよい。取得されたメタデータと類似するメタデータは、データ特性及び使われ方のいずれも一致していて、当該取得されたメタデータのうちのデータ特性及び使われ方以外のデータについて類似度が一定値以上であることでよい。これにより、類似するメタデータとして適切なメタデータの特定が可能である。

【0091】

以上、幾つかの実施形態を説明したが、これらは本発明の説明のための例示であって、本発明の範囲をこれらの実施形態にのみ限定する趣旨ではない。本発明は、他の種々の形態でも実行することが可能である。

【符号の説明】

【0092】

１００…データ処理装置

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】