知財求人 - 知財ポータルサイト「IP Force」
▶ 株式会社テクノアクセルネットワークスの特許一覧 ▶ 株式会社サイバー創研の特許一覧 ▶ 株式会社高速屋の特許一覧 ▶ Ｄｅｎｄｒｉｔｉｋ Ｄｅｓｉｇｎ株式会社の特許一覧
(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】P2023014696
(43)【公開日】2023-01-31
(54)【発明の名称】データベース管理システム及び通信システム
(51)【国際特許分類】
G06F 16/182 20190101AFI20230124BHJP
H04W 4/38 20180101ALI20230124BHJP
【ＦＩ】
G06F16/182
H04W4/38
【審査請求】未請求
【請求項の数】7
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2021118796
(22)【出願日】2021-07-19
(71)【出願人】
【識別番号】516227490
【氏名又は名称】株式会社テクノアクセルネットワークス
(71)【出願人】
【識別番号】501326067
【氏名又は名称】株式会社サイバー創研
(71)【出願人】
【識別番号】503002167
【氏名又は名称】株式会社高速屋
(71)【出願人】
【識別番号】519293759
【氏名又は名称】Ｄｅｎｄｒｉｔｉｋ Ｄｅｓｉｇｎ株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100159499
【弁理士】
【氏名又は名称】池田 義典
(74)【代理人】
【識別番号】100120329
【弁理士】
【氏名又は名称】天野 一規
(74)【代理人】
【識別番号】100159581
【弁理士】
【氏名又は名称】藤本 勝誠
(74)【代理人】
【識別番号】100106264
【弁理士】
【氏名又は名称】石田 耕治
(74)【代理人】
【識別番号】100199808
【弁理士】
【氏名又は名称】川端 昌代
(74)【代理人】
【識別番号】100139354
【弁理士】
【氏名又は名称】松浦 昌子
(74)【代理人】
【識別番号】100208708
【弁理士】
【氏名又は名称】河村 健志
(74)【代理人】
【識別番号】100215371
【弁理士】
【氏名又は名称】古茂田 道夫
(74)【代理人】
【識別番号】230116643
【弁護士】
【氏名又は名称】田中 厳輝
(72)【発明者】
【氏名】鈴木 隆之
(72)【発明者】
【氏名】有本 和民
(72)【発明者】
【氏名】宮首 賢治
(72)【発明者】
【氏名】新庄 耕太郎
(72)【発明者】
【氏名】山内 直樹
(72)【発明者】
【氏名】三上 博英
(72)【発明者】
【氏名】吉川 憲昭
(72)【発明者】
【氏名】石田 和人
【テーマコード（参考）】
5K067
【Ｆターム（参考）】
5K067AA21
5K067BB27
5K067DD51
5K067EE02
5K067EE10
5K067EE16
5K067HH21
(57)【要約】 （修正有）
【課題】狭いエリアに検索対象データが存在しない場合でも、安定して効率的に検索できるデータベース管理システム及びそれを用いた通信システムを提供する。
【解決手段】データベース管理システム１の階層化データベース１ａにおいて、少なくとも１つの起点中間データベースは、ローカル参照データテーブル及びローカルマスタテーブルを有する。ローカル参照データテーブルは、このテーブルを有する中間データベースに直接接続されている下層側中間データベース、末端データベースである直下層データベース、直下層データベースを介して間接接続される中間データベース又は末端データベースに格納されている登録データへ至る検索経路と、登録データを関連する分類情報でグループ分けしたグループの属性を示す参照値と、を有する。ローカルマスタテーブルは、起点中間データベースを起点とするデータベースの木構造及びグループ分けのための分類情報を有する。
【選択図】図１
【解決手段】データベース管理システム１の階層化データベース１ａにおいて、少なくとも１つの起点中間データベースは、ローカル参照データテーブル及びローカルマスタテーブルを有する。ローカル参照データテーブルは、このテーブルを有する中間データベースに直接接続されている下層側中間データベース、末端データベースである直下層データベース、直下層データベースを介して間接接続される中間データベース又は末端データベースに格納されている登録データへ至る検索経路と、登録データを関連する分類情報でグループ分けしたグループの属性を示す参照値と、を有する。ローカルマスタテーブルは、起点中間データベースを起点とするデータベースの木構造及びグループ分けのための分類情報を有する。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
１の主データベースと、この主データベースと１又は複数の中間データベースを介して間接に接続される複数の末端データベースとを有する階層化データベースと、上記階層化データベースに登録されている登録データから検索条件に合致する合致データを検索する検索手段とを備えるデータベース管理システムであって、
上記階層化データベースが、上記中間データベースとして、少なくとも１つの起点中間データベースを有し、
少なくとも上記末端データベースが、複数の登録データを格納しており、
上記起点中間データベースが、ローカル参照データテーブル及びローカルマスタテーブルを有し、
上記ローカル参照データテーブルが、このローカル参照データテーブルを有する中間データベースに直接接続されている下層側の中間データベース又は末端データベースである直下層データベース、又はこの直下層データベースを介して間接に接続される中間データベース又は末端データベースに格納されている上記登録データへ至る検索経路と、上記登録データを関連する分類情報によりグループ分けしたグループの属性を示す参照値とを有し、
上記ローカルマスタテーブルが、上記起点中間データベースを起点とするデータベースの木構造及び上記グループ分けのための分類情報を有するデータベース管理システム。
上記階層化データベースが、上記中間データベースとして、少なくとも１つの起点中間データベースを有し、
少なくとも上記末端データベースが、複数の登録データを格納しており、
上記起点中間データベースが、ローカル参照データテーブル及びローカルマスタテーブルを有し、
上記ローカル参照データテーブルが、このローカル参照データテーブルを有する中間データベースに直接接続されている下層側の中間データベース又は末端データベースである直下層データベース、又はこの直下層データベースを介して間接に接続される中間データベース又は末端データベースに格納されている上記登録データへ至る検索経路と、上記登録データを関連する分類情報によりグループ分けしたグループの属性を示す参照値とを有し、
上記ローカルマスタテーブルが、上記起点中間データベースを起点とするデータベースの木構造及び上記グループ分けのための分類情報を有するデータベース管理システム。
【請求項2】
上記階層化データベースが、上記起点中間データベースに直接又は間接に接続されている下層側の中間データベースを有し、
上記下層側の中間データベースが、ローカル参照データテーブル及びローカルマスタテーブルを有する請求項１に記載のデータベース管理システム。
上記下層側の中間データベースが、ローカル参照データテーブル及びローカルマスタテーブルを有する請求項１に記載のデータベース管理システム。
【請求項3】
１又は複数のローカルエッジネットワークと、
クラウドネットワークと、
請求項１又は請求項２に記載のデータベース管理システムと
を備え、
上記ローカルエッジネットワークが共通のワイヤレスインタフェースで接続されている１又は複数のモバイル基地局を含み、
上記クラウドネットワークが、少なくとも１の上記モバイル基地局と通信可能に構成されており、
上記起点中間データベースが、上記モバイル基地局に配置されている通信システム。
クラウドネットワークと、
請求項１又は請求項２に記載のデータベース管理システムと
を備え、
上記ローカルエッジネットワークが共通のワイヤレスインタフェースで接続されている１又は複数のモバイル基地局を含み、
上記クラウドネットワークが、少なくとも１の上記モバイル基地局と通信可能に構成されており、
上記起点中間データベースが、上記モバイル基地局に配置されている通信システム。
【請求項4】
上記起点中間データベースと、この起点中間データベースに直接又は間接に接続されている末端データベースとの距離の最大値が、５ｋｍ以上２０ｋｍ以下である請求項３に記載の通信システム。
【請求項5】
上記ローカルエッジネットワークが、１又は複数の移動体を含み、
上記移動体が、センサと上記末端データベースとを有し、
上記データベース管理システムが、上記センサによって取得されるセンサ情報を上記登録データとして、上記移動体が有する上記末端データベースに登録する登録手段を備え、
上記登録手段が登録する登録データが、
上記センサ情報に対応する実データと、
上記分類情報として利用可能な複数のラベルと
を有し、
上記登録手段が、上記登録データを上記末端データベースに登録する際に、上記実データに従って予め定められた上記複数のラベルの値を上記登録データに付与する請求項３又は請求項４に記載の通信システム。
上記移動体が、センサと上記末端データベースとを有し、
上記データベース管理システムが、上記センサによって取得されるセンサ情報を上記登録データとして、上記移動体が有する上記末端データベースに登録する登録手段を備え、
上記登録手段が登録する登録データが、
上記センサ情報に対応する実データと、
上記分類情報として利用可能な複数のラベルと
を有し、
上記登録手段が、上記登録データを上記末端データベースに登録する際に、上記実データに従って予め定められた上記複数のラベルの値を上記登録データに付与する請求項３又は請求項４に記載の通信システム。
【請求項6】
上記データベース管理システムが、当該通信システム運用中の登録データの単位時間当たりのエネルギー消費量及び登録データの価値指標を予測する予測手段を備え、
上記登録手段が、上記予測手段の予測に基づいて、上記登録データの上記ラベルの値を変更する請求項５に記載の通信システム。
上記登録手段が、上記予測手段の予測に基づいて、上記登録データの上記ラベルの値を変更する請求項５に記載の通信システム。
【請求項7】
上記分類情報が、上記末端データベースへの登録後の保持時間、上記センサ情報の収集エリア及び上記センサ情報に対応する実データの緊急性の項目を含み、
上記複数のラベルに、上記検索手段を使用するアプリケーションに対応してネットワークファンクション及びデータベースファンクションをエンドツーエンドで選択及び接続するスライシングを含むスライシングラベルが含まれており、
上記登録手段が、上記登録データを上記末端データベースに登録する際に、上記項目に従って上記スライシングラベルの値を決定する請求項５又は請求項６に記載の通信システム。
上記複数のラベルに、上記検索手段を使用するアプリケーションに対応してネットワークファンクション及びデータベースファンクションをエンドツーエンドで選択及び接続するスライシングを含むスライシングラベルが含まれており、
上記登録手段が、上記登録データを上記末端データベースに登録する際に、上記項目に従って上記スライシングラベルの値を決定する請求項５又は請求項６に記載の通信システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、データベース管理システム及び通信システムに関する。
【背景技術】
【0002】
最近グローバルレベルでサービスが開始された第５世代移動通信システム（５Ｇ）は、第４世代移動通信システム（４Ｇ）と比べ、さらに超低遅延や多数同時接続といった機能が強化されている。この５Ｇの機能を用いて、工場や自動車から取得される多様化された膨大なセンサ情報を効率的に収集及び配信するデータベースの運用が検討されている。
【0003】
このようなデータベースとして、モビリティ アズ ア サービス（Ｍｏｂｉｌｉｔｙ ａｓ ａ Ｓｅｒｖｉｃｅ、ＭａａＳ）に用いられるデータベースを挙げることができる。ＭａａＳは、今後の我が国の国民生活や経済、産業等への波及効果が期待される技術であり、そのビジネス展開には自動車で取得される時間的、空間的に大きなダイナミックレンジを有する時系列実データが必要とされる。このような移動体（自動車等）を対象とする膨大で、ネットワークに分散されたデータを従来のクラウドベースのみによって階層構成でないデータベースに蓄積すると、構築、更新及び試験に膨大な計算リソースやストレージが必要となる。そのため、エネルギー消費量が大きく、また、末端までのデータ到達時間が長くなり、効率的なサービスの提供が困難となると考えられる。
【0004】
例えばネットワークに分散されたデータベース資源を効率よく検索し、ネットワークやデータベースに大きな負荷をかけることなく、評価価値の高いデータを効率よく検索する方法として、回答集積装置を利用した検索方法が提案されている（特開２０００－２３５５８３号公報参照）。上記検索方法では、まず、狭いエリアに位置するデータベースに対して検索処理を行い、回答カウンタによって回答集積装置に蓄積される回答データ、すなわち有効な情報数を計数する。そして、この狭いエリアから所定数の回答データが得られないと判断した場合は、検索装置から通信装置を介してより広い範囲の検索を行う。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0005】
【特許文献1】特開２０００－２３５５８３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0006】
上記従来の回答集積装置を利用した検索方法では、狭いエリアに検索対象データが存在しない場合、より広いエリアの検索をすることになり、ネットワークを介した検索を必要とする。ネットワークを介した検索が多くなると、検索に要する時間が飛躍的に大きくなる。このため、上記従来の検索方法では、安定して効率的に検索できるとは言えない。
【0007】
本発明は、以上のような事情に基づいてなされたものであり、登録データを安定して効率的に検索できるデータベース管理システム及びこのデータベース管理システムを用いた通信システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0008】
本発明の一態様に係るデータベース管理システムは、１１の主データベースと、この主データベースと１又は複数の中間データベースを介して間接に接続される複数の末端データベースとを有する階層化データベースと、上記階層化データベースに登録されている登録データから検索条件に合致する合致データを検索する検索手段とを備えるデータベース管理システムであって、上記階層化データベースが、上記中間データベースとして、少なくとも１つの起点中間データベースを有し、少なくとも上記末端データベースが、複数の登録データを格納しており、上記起点中間データベースが、ローカル参照データテーブル及びローカルマスタテーブルを有し、上記ローカル参照データテーブルが、このローカル参照データテーブルを有する中間データベースに直接接続されている下層側の中間データベース又は末端データベースである直下層データベース、又はこの直下層データベースを介して間接に接続される中間データベース又は末端データベースに格納されている上記登録データへ至る検索経路と、上記登録データを関連する分類情報によりグループ分けしたグループの属性を示す参照値とを有し、上記ローカルマスタテーブルが、上記起点中間データベースを起点とするデータベースの木構造及び上記グループ分けのための分類情報を有する。
【0009】
本発明の別の一態様に係る通信システムは、１又は複数のローカルエッジネットワークと、クラウドデータセンターと、本発明のデータベース管理システムとを備え、上記ローカルエッジネットワークが共通のワイヤレスインタフェースで接続されている１又は複数のモバイル基地局を含み、上記クラウドデータセンターが、少なくとも１の上記モバイル基地局と通信可能に構成されており、上記起点中間データベースが、上記モバイル基地局に配置されている。
【発明の効果】
【0010】
本発明のデータベース管理システム及びこのデータベース管理システムを用いた通信システムは、登録データを安定して効率的に検索できる。
【図面の簡単な説明】
【0011】
【発明を実施するための形態】
【0012】
［本発明の実施形態の説明］
最初に本発明の実施態様を列記して説明する。
最初に本発明の実施態様を列記して説明する。
【0013】
本発明の一態様に係るデータベース管理システムは、１の主データベースと、この主データベースと１又は複数の中間データベースを介して間接に接続される複数の末端データベースとを有する階層化データベースと、上記階層化データベースに登録されている登録データから検索条件に合致する合致データを検索する検索手段とを備えるデータベース管理システムであって、上記階層化データベースが、上記中間データベースとして、少なくとも１つの起点中間データベースを有し、少なくとも上記末端データベースが、複数の登録データを格納しており、上記起点中間データベースが、ローカル参照データテーブル及びローカルマスタテーブルを有し、上記ローカル参照データテーブルが、このローカル参照データテーブルを有する中間データベースに直接接続されている下層側の中間データベース又は末端データベースである直下層データベース、又はこの直下層データベースを介して間接に接続される中間データベース又は末端データベースに格納されている上記登録データへ至る検索経路と、上記登録データを関連する分類情報によりグループ分けしたグループの属性を示す参照値とを有し、上記ローカルマスタテーブルが、上記起点中間データベースを起点とするデータベースの木構造及び上記グループ分けのための分類情報を有する。
【0014】
当該データベース管理システムは、ローカルマスタテーブルが、起点中間データベースを起点とするデータベースの木構造を有している。このため、上記木構造に含まれるデータベースのみを検索対象とすることができるので、検索の対象とするデータベースが制限され、検索対象が階層化データベース全体に及ぶことを防ぐことができる。また、当該データベース管理システムでは、末端データベースが、複数の登録データを格納しているので、検索対象となり得る登録データを含む末端データベースを選択して、上記木構造を自由に設定することができるから、検索のヒット率及びネットワーク負荷を考慮した木構造を選択することができる。従って、当該データベース管理システムは、登録データを安定して効率的に検索できる。
【0015】
上記階層化データベースが、上記起点中間データベースに直接又は間接に接続されている下層側の中間データベースを有し、上記下層側の中間データベースが、ローカル参照データテーブル及びローカルマスタテーブルを有する。このように起点中間データベースを起点とする木構造に中間データベースが含まれる場合、中間データベースにもローカル参照データテーブル及びローカルマスタテーブルを持たせることで、登録データを安定して効率的に検索できる。
【0016】
本発明の別の一態様に係る通信システムは、１又は複数のローカルエッジネットワークと、クラウドデータセンターと、本発明のデータベース管理システムとを備え、上記ローカルエッジネットワークが共通のワイヤレスインタフェースで接続されている１又は複数のモバイル基地局を含み、上記クラウドデータセンターが、少なくとも１の上記モバイル基地局と通信可能に構成されており、上記起点中間データベースが、上記モバイル基地局に配置されている。
【0017】
当該通信システムは、本発明のデータベース管理システムを備えており、起点中間データベースがモバイル基地局に配置されている。モバイル基地局は、一定の地域範囲のローカルエッジネットワークを管轄するから、上記起点中間データベースを上記モバイル基地局に配置することで、上記起点中間データベースに直接又は間接に接続される中間データベース及び末端データベースも上記モバイル基地局が管轄するローカルエッジネットワーク内に配置されたものが対象となる。このため、上記起点中間データベースを検索対象とする検索は、上記ローカルエッジネットワーク内で閉じている。従って、当該通信システムは、本発明のデータベース管理システムを用い、起点中間データベースをモバイル基地局に配置することで、広域ネットワーク通信の使用を抑制できるので、登録データを安定して効率的に検索できる。
【0018】
上記起点中間データベースと、この起点中間データベースに直接又は間接に接続されている末端データベースとの距離の最大値としては、５ｋｍ以上２０ｋｍ以下が好ましい。一般に人の１日の平均移動距離は、８ｋｍから１２ｋｍ程度が生活圏であり、この生活圏内の情報を必要とする場合が多い。上記最大値を上記範囲内とすることで、１つの起点中間データベースでこの生活圏をカバーできるので、広域ネットワーク通信の使用をさらに抑制でき、検索効率を高められる。
【0019】
上記ローカルエッジネットワークが、１又は複数の移動体を含み、上記移動体が、センサと上記末端データベースとを有し、上記データベース管理システムが、上記センサによって取得されるセンサ情報を上記登録データとして、上記移動体が有する上記末端データベースに登録する登録手段を備え、上記登録手段が登録する登録データが、上記センサ情報に対応する実データと、上記分類情報として利用可能な複数のラベルとを有し、上記登録手段が、上記登録データを上記末端データベースに登録する際に、上記実データに従って予め定められた上記複数のラベルの値を上記登録データに付与するとよい。このように上記分類情報として利用可能な複数のラベルを上記登録データに付与することで、登録データの検索及び管理を容易化できる。
【0020】
上記データベース管理システムが、当該通信システム運用中の登録データの単位時間当たりのエネルギー消費量及び登録データの価値指標を予測する予測手段を備え、上記登録手段が、上記予測手段の予測に基づいて、上記登録データの上記ラベルの値を変更するとよい。このように予測手段の予測に基づいて登録データの上記ラベルの値を変更することで、エネルギー消費量の局所的集中やデータベースのハードウェア資源の枯渇を抑止することができる。
【0021】
上記分類情報が、上記末端データベースへの登録後の保持時間、上記センサ情報の収集エリア及び上記センサ情報に対応する実データの緊急性の項目を含み、上記複数のラベルに、上記検索手段を使用するアプリケーションに対応してネットワークファンクション及びデータベースファンクションをエンドツーエンドで選択及び接続するスライシングを含むスライシングラベルが含まれており、上記登録手段が、上記登録データを上記末端データベースに登録する際に、上記項目に従って上記スライシングラベルの値を決定するとよい。このように上記スライシングラベルの値を決定することで、より最適なアプリケーションごとのスライシングを提供し易くすることができる。
【0022】
［本発明の実施形態の詳細］
以下、本発明の実施形態に係るデータベースシステムについて、適宜図面を参照しつつ説明する。
以下、本発明の実施形態に係るデータベースシステムについて、適宜図面を参照しつつ説明する。
【0023】
図１に示すデータベース管理システム１は、階層化データベース１ａと、検索手段１ｂと、予測手段１ｃと、登録手段１ｄとを備える。
【0024】
階層化データベース１ａは、１の主データベース１０と、この主データベース１０と１又は複数の中間データベース２０を介して間接に接続される複数の末端データベース３０とを有する。また、階層化データベース１ａは、中間データベース２０として、少なくとも１つの起点中間データベース２１を有する。なお、主データベース１０に直接接続される末端データベース３０が存在していてもよい。
【0025】
また、少なくとも末端データベース３０が、複数の登録データを格納している。本実施形態では、説明の簡単化のため、以降は全ての登録データが末端データベース３０に格納されているものとするが、登録データの一部を主データベース１０又は中間データベース２０に格納することを妨げるものではない。一部の登録データが主データベース１０又は中間データベース２０に格納されていても本発明は同様に機能する。
【0026】
当該データベース管理システム１は、図２に示す通信システム１００に用いられる。当該通信システム１００は、１又は複数のローカルエッジネットワーク１００ａと、フォッグネットワーク１００ｂと、クラウドネットワーク１００ｃと、当該データベース管理システム１とを備える。なお、図２ではデータベース管理システム１については、主データベース１０、中間データベース２０、起点中間データベース２１及び末端データベース３０のみを図示している。
【0027】
ローカルエッジネットワーク１００ａは、共通のワイヤレスインタフェースで接続されている１又は複数のモバイル基地局１１０を含み、フォグネットワーク１００ｂ及びクラウドネットワーク１００ｃは、ゲートウェイを介して少なくとも１のモバイル基地局１１０と通信可能に構成されており、フォグネットワーク１００ｂとクラウドネットワーク１００ｃとの間もゲートウェイを介して通信可能に構成されている。
【0028】
当該通信システム１００は、例えばＭａａＳ車載データ総合活用プラットフォーム（以下、「ＭａａＳプラットフォーム」ともいう）を構成することができる。ＭａａＳプラットフォームでは、例えばタクシー、配送サービス、レンタカー、シェアカー、移動販売等を目的とする車両から、外気温やドライバーの体温等の物理データ、道路混雑やドライバーの健康状態等の抽象データ、車室データ、風景データ等の画像データ、道路混雑やドライバーの健康状態等の抽象データなどを取得する。取得されたデータは、エッジデータベース（末端データベース３０）に記憶、処理後それらのデータを参照するためのデータをフォグネットワーク１００ｂのデータベース（中間データベース２０）、クラウドネットワーク１００ｃのデータベース（主データベース１０）に記憶する。サービスプロバイダやユーザは、各データベースに蓄積されたデータを１つの登録データとして、例えば、車内外の見守り、トライバの体調モニタリング等の車内サービスとしての利用や、ドライバー分析（運転・生体・挙動）、乗員分析（属性・行動・感情）、道路・周辺状況分析、車両動線分析等に利用する。
【0029】
ＭａａＳプラットフォームのような時空間に分散する画像、動画をはじめとする膨大な車載センサ情報の全てをクラウドネットワーク１００ｃに集めることが現実的でなくなってきている。当該通信システム１００では、車個々が収集したセンサ情報は、ローカルエッジネットワーク１００ａに登録データとして蓄積し活用する。そして、各登録データは、その配信要件に基づいてフォグネットワーク１００ｂあるいはクラウドネットワーク１００ｃに必要情報を蓄積する。当該データベース管理システム１は、クラウドネットワーク１００ｃを含む全体として一元管理し、全車に対する総合的な検索を可能とするとともに、大量の車が接続するＭａａＳプラットフォームにおいて、車載のハードウェアリソースを活用し、クラウドネットワーク１００ｃの利用及びデータ通信コストを低減する。以下、当該通信システム１００について詳説する。
【0030】
〔ローカルエッジネットワーク〕
ローカルエッジネットワーク１００ａは、モバイル基地局１１０に加え、１又は複数の移動体１２０を含む。また、ローカルエッジネットワーク１００ａは、路側機１３０を含むことができる。
ローカルエッジネットワーク１００ａは、モバイル基地局１１０に加え、１又は複数の移動体１２０を含む。また、ローカルエッジネットワーク１００ａは、路側機１３０を含むことができる。
【0031】
モバイル基地局１１０、複数の移動体１２０及び路側機１３０は、上述した共通のワイヤレスインタフェースで接続されている。上記ワイヤレスインタフェースとしては、５Ｇ、ローカル５Ｇ、４Ｇ、ＤＳＲＣ（Ｄｅｄｉｃａｔｅｄ Ｓｈｏｒｔ Ｒａｎｇｅ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ）、ＬＰＷＡ（Ｌｏｗ Ｐｏｗｅｒ Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ）、ＷｉＦｉ、ＩＥＥＥ８０２．１１系列、ＩＴＳ（Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｔｒａｎｓｐｏｒｔ Ｓｙｓｔｅｍ）通信のインタフェース等を用いることができる。
【0032】
＜モバイル基地局＞
モバイル基地局１１０は、ローカルエッジネットワーク１００ａのワイヤレス通信が行える地理的範囲を統括し、制御する基地局である。具体的には、モバイル基地局１１０は、例えば複数の移動体１２０のデータ管理処理と配信制御処理とを行う。
モバイル基地局１１０は、ローカルエッジネットワーク１００ａのワイヤレス通信が行える地理的範囲を統括し、制御する基地局である。具体的には、モバイル基地局１１０は、例えば複数の移動体１２０のデータ管理処理と配信制御処理とを行う。
【0033】
モバイル基地局１１０は、主基地局１１１と、ローカル基地局１１２とを含み、他のローカルエッジネットワーク１００ａのモバイル基地局１１０との間、あるいはフォグネットワーク１００ｂ及びクラウドネットワーク１００ｃの両方又は一方との間の通信を行え、通信の基幹網を構成する。
【0034】
（主基地局）
主基地局１１１は、上記地理的範囲全体を統括及び制御する。主基地局１１１は、通信機能及びプロセッサを有する。起点中間データベース２１は、モバイル基地局１１０である主基地局１１１に配置されている。また、主基地局１１１は、センサを有してもよい。このように主基地局１１１がセンサを有することで、主基地局１１１で取得される情報を登録データとして用いることができる。
主基地局１１１は、上記地理的範囲全体を統括及び制御する。主基地局１１１は、通信機能及びプロセッサを有する。起点中間データベース２１は、モバイル基地局１１０である主基地局１１１に配置されている。また、主基地局１１１は、センサを有してもよい。このように主基地局１１１がセンサを有することで、主基地局１１１で取得される情報を登録データとして用いることができる。
【0035】
（ローカル基地局）
ローカル基地局１１２は、主基地局１１１の下層に属し、主基地局１１１が統括する地理的範囲を細分化して統括する。このため、通常、複数のローカル基地局１１２が設けられる。逆に、上記地理的範囲を細分化する必要がない場合は、ローカル基地局１１２は省略可能であり、モバイル基地局１１０は主基地局１１１のみで構成され、上記地理的範囲全体を直接統括する。
ローカル基地局１１２は、主基地局１１１の下層に属し、主基地局１１１が統括する地理的範囲を細分化して統括する。このため、通常、複数のローカル基地局１１２が設けられる。逆に、上記地理的範囲を細分化する必要がない場合は、ローカル基地局１１２は省略可能であり、モバイル基地局１１０は主基地局１１１のみで構成され、上記地理的範囲全体を直接統括する。
【0036】
ローカル基地局１１２は、通信機能及びプロセッサを有する。ローカル基地局１１２には、中間データベース２０が配置される。また、ローカル基地局１１２は、センサを有してもよい。このようにローカル基地局１１２がセンサを有することで、ローカル基地局１１２で取得される情報を登録データとして用いることができる。ローカル基地局１１２は、例えばローカル５Ｇ基地局とすることができる。
【0037】
＜移動体＞
複数の移動体１２０は、当該ローカルエッジネットワーク１００ａが管理するデータ共有エリア（ワイヤレス通信が行える地理的範囲）を移動する機器である。
複数の移動体１２０は、当該ローカルエッジネットワーク１００ａが管理するデータ共有エリア（ワイヤレス通信が行える地理的範囲）を移動する機器である。
【0038】
複数の移動体１２０には、車両１２１、ドローン１２２、携帯機１２３が含まれ得る。複数の移動体１２０には、他に移動型ロボット、自転車等が含まれてもよい。このうち、移動体１２０が、車両１２１を含むとよい。当該データベース管理システム１は、車両１２１を含むシステム、例えば自動運転やＭａａＳビジネスに用いられるＶ２Ｘ通信システムに特に好適に用いることができる。「Ｖ２Ｘ」とは、Ｖｅｈｉｃｌｅ ｔｏ Ｘの略称であり、車両１２１と何か（他の車両１２１や歩行者、インフラ、ネットワークなど）との接続や相互連携を総称する技術である。このＶ２Ｘは、例えば車両１２１の自動運転に不可欠である。上記Ｖ２Ｘ通信システムでは、車両１２１で取得される時間的及び空間的に大きなダイナミックレンジを有する時系列データを取り扱う必要がある。当該データベース管理システム１は、このような時系列データを特に効率的に取り扱うことができる。以下、移動体１２０が、車両１２１を含むことを前提に説明するが、当該データベース管理システム１が移動体１２０として車両１２１を必須の構成要素とすることを意味するものではない。
【0039】
複数の移動体１２０は、通信機能及びプロセッサを有する。また、移動体１２０は、センサ１２０ａと末端データベース３０とを有する。なお、「センサ」とは、実世界での現象を検知して、その検知された現象を、コンピュータが処理可能な信号に置き換える素子又は装置のことをいう。図２では、ドローン１２２がセンサ１２０ａを有する構成を図示しているが、他の移動体１２０については、図示していないものの同様にセンサ１２０ａを有している。
【0040】
各移動体１２０は、センサ１２０ａにより収集した情報を上記プロセッサにより処理し、末端データベース３０に格納する。上記情報としては、天候、気温といった任意の自然現象や、交通渋滞、等の人工物で生ずる現象、心拍数、呼吸数、血圧等の人間のバイタル情報、車両への人物の接近、道路上への落下物の情報、時刻、移動速度、位置などのセンサで検知できる任意のものを挙げることができる。
【0041】
＜路側機＞
路側機１３０は、道路上に設置され、車両１２１の交通の制御や監視を行う機器である。路側機１３０には、信号機や街路灯等が含まれ、上記ワイヤレスインタフェースによりローカル基地局１１２と接続されている。
路側機１３０は、道路上に設置され、車両１２１の交通の制御や監視を行う機器である。路側機１３０には、信号機や街路灯等が含まれ、上記ワイヤレスインタフェースによりローカル基地局１１２と接続されている。
【0042】
路側機１３０は、通信機能を有する。また、路側機１３０は、データベース（中間データベース２０又は末端データベース３０）、プロセッサ及びセンサを有していることが好ましい。これらの構成を有することで、路側機１３０で取得された情報を登録データとして用いることができる。
【0043】
また、路側機１３０は、モバイル基地局１１０としての機能を有していてもよい。つまり、路側機１３０は、いわば移動しない移動体１２０、モバイル基地局１１０あるいはその両方として機能することができる。
【0044】
〔フォグネットワーク〕
フォグネットワーク１００ｂは、ルータ１４０を有し、ローカルエッジネットワーク１００ａとクラウドネットワーク１００ｃとの間のデータ転送を行う。フォグネットワーク１００ｂには、中間データベース２０が配置される。
フォグネットワーク１００ｂは、ルータ１４０を有し、ローカルエッジネットワーク１００ａとクラウドネットワーク１００ｃとの間のデータ転送を行う。フォグネットワーク１００ｂには、中間データベース２０が配置される。
【0045】
〔クラウドネットワーク〕
クラウドネットワーク１００ｃは、ルータ１４０と、サーバ１４１を有する。クラウドネットワーク１００ｃには、主データベース１０が配置される。クラウドネットワーク１００ｃは、少なくとも１のモバイル基地局１１０と直接に、又はフォグネットワーク１００ｂを介して通信可能に構成されている。
クラウドネットワーク１００ｃは、ルータ１４０と、サーバ１４１を有する。クラウドネットワーク１００ｃには、主データベース１０が配置される。クラウドネットワーク１００ｃは、少なくとも１のモバイル基地局１１０と直接に、又はフォグネットワーク１００ｂを介して通信可能に構成されている。
【0046】
クラウドネットワーク１００ｃは、ルータ１４０を介して各ローカルエッジネットワーク１００ａのモバイル基地局１１０から情報を収集する。サーバ１４１は、収集した情報を管理し、主データベース１０は、サーバ１４１の制御のもと、上記情報を格納する。なお、主データベース１０に格納される情報は、モバイル基地局１１０で収集、処理された情報のうち必要な情報となる。必ずしも全データが格納されるわけではない。
【0047】
当該通信システム１００をＭａａＳプラットフォームに用いる場合、多数の車両１２１をスタンドアロンの単機能でなく、例えば５Ｇネットワークの大量端末同時接続機能で相互に接続して、大群化の効果を出すことで、情報やエネルギーのモビリティの需要に応じて車両１２１を配置することができる。これにより、車両１２１からの災害時の電源供給（安全・安心、エネルギー）、車両１２１間や車両１２１と公民館との間で大画面・高精細画像を用いる仮想集会場（生活・暮らし）、仮想展示場（観光）等、幅広い分野への適用が可能となる。
【0048】
〔データベース管理システム〕
総務省によれば、平成１７年の例で１人１日の平均移動距離（生活圏）は、都市圏で１２ｋｍ、地方で８ｋｍである。また、交通流密度は全国平均で１０台／ｋｍ２、東京都で１２８台／ｋｍ２である。当該データベース管理システム１は、例えば全国規模のデータを取り扱うことが可能であるが、利用者はこの生活圏内の情報を必要とする場合が多い。当該データベース管理システム１では、起点中間データベース２１を起点とするデータベースの木構造に含まれる中間データベース２０及び末端データベース３０のみを検索対象とすることで、この生活圏内のデータを効率的に扱うことを目的としている。つまり、起点中間データベース２１を主基地局１１１に配置し、上記生活圏内の登録データが格納されている末端データベース３０を含むデータベースの木構造を構築すると、おおむねローカルエッジネットワーク１００ａ内での通信で登録データの管理及び検索が可能となるので、大容量かつ高速のデータベース処理を可能とできる。当該データベース管理システム１は、いわばデータの地産地消を図る地域密着型のデータベースであると言える。
総務省によれば、平成１７年の例で１人１日の平均移動距離（生活圏）は、都市圏で１２ｋｍ、地方で８ｋｍである。また、交通流密度は全国平均で１０台／ｋｍ２、東京都で１２８台／ｋｍ２である。当該データベース管理システム１は、例えば全国規模のデータを取り扱うことが可能であるが、利用者はこの生活圏内の情報を必要とする場合が多い。当該データベース管理システム１では、起点中間データベース２１を起点とするデータベースの木構造に含まれる中間データベース２０及び末端データベース３０のみを検索対象とすることで、この生活圏内のデータを効率的に扱うことを目的としている。つまり、起点中間データベース２１を主基地局１１１に配置し、上記生活圏内の登録データが格納されている末端データベース３０を含むデータベースの木構造を構築すると、おおむねローカルエッジネットワーク１００ａ内での通信で登録データの管理及び検索が可能となるので、大容量かつ高速のデータベース処理を可能とできる。当該データベース管理システム１は、いわばデータの地産地消を図る地域密着型のデータベースであると言える。
【0049】
例えば半径１２ｋｍ、交通流密度１２８台／ｋｍ２とし、１台の車両１２１あたりの登録データ数を１０００、そのうちアクティブな車両１２１を１０％とすると、登録データ数は約６００万（＝π×１２２×１２８×１０００×０．１）と見積もられる。当該データベース管理システム１の起点中間データベース２１を起点とするデータベースが扱うデータ規模は、このクラスの規模、つまり総登録データ数で１００万以上１０００万以下の規模が好ましい。
【0050】
＜検索手段＞
検索手段１ｂは、階層化データベース１ａに登録されている登録データから検索条件に合致する合致データを検索する。
検索手段１ｂは、階層化データベース１ａに登録されている登録データから検索条件に合致する合致データを検索する。
【0051】
検索手段１ｂは、検索条件に従って対象とする起点中間データベース２１を特定し、この起点中間データベース２１を起点とするデータベースの木構造に含まれる中間データベース２０及び末端データベース３０に登録されている登録データを検索する。つまり、検索手段１ｂは、起点中間データベース２１の木構造に含まれない中間データベース２０及び末端データベース３０を検索しない。なお、上記木構造は、後述する起点中間データベース２１のローカルマスタテーブル２０ｂにより特定される。
【0052】
＜予測手段＞
予測手段１ｃは、当該通信システム１００の運用中の登録データの単位時間当たりのエネルギー消費量及び登録データの価値指標を予測する。
予測手段１ｃは、当該通信システム１００の運用中の登録データの単位時間当たりのエネルギー消費量及び登録データの価値指標を予測する。
【0053】
登録データの単位時間当たりのエネルギー消費量とは、対象とする登録データにアクセスする際及び上記登録データの管理（例えばデータの更新等）に通信システム１００が消費するエネルギー量をいう。また、登録データの価値指標とは、複数の登録データの相対価値であり、例えばアクセス回数とできる。アクセス回数には時間の重みを付加するとよい。つまり、至近のアクセスが多いほど相対価値が高まるように重みづけするとよい。
【0054】
登録データは、登録されてから時間が経過するとその価値は低下する傾向にある。例えば突発的に発生する道路上の落下物や事故等は比較的短時間で解消されるため、時間に対してその価値は大きく低下する場合が多い。天気についてのデータも時々刻々変化するため、その価値は時間と共に低下する傾向にある。一方、例えば新規に開通された道路情報等であれば、比較的長期にわたってその価値は維持される。このように登録データの単位時間当たりのエネルギー消費量及び登録データの価値指標は、登録データの内容に依存して、あるいは時勢の変化に依存して変化し得る。予測手段１ｃでは、この登録データの単位時間当たりのエネルギー消費量及び登録データの価値指標を登録データの内容に応じて予測する。
【0055】
予測手段１ｃとしては、公知のＡＩモジュールを用いることができる。つまり、登録データについての過去の単位時間当たりのエネルギー消費量及び登録データの価値指標から学習モデルを構築し、この学習モデルに従って未来の単位時間当たりのエネルギー消費量及び登録データの価値指標を予測することができる。
【0056】
予測手段１ｃにより、例えば単位時間当たりのエネルギー消費量が大きい末端データベース３０の存在が予測される場合であれば、この末端データベース３０の登録データを他の末端データベース３０へ分散配置する等の方法により、特定の末端データベース３０のエネルギー消費量が増大することを抑止できる。また、データベースの登録データが多くなり過ぎることが予想される場合であれば、後述する登録手段１ｄにより登録データのパラメータを調整し、登録データの価値指標に従ってアクティブな登録データの量を制限してもよい。
【0057】
＜登録手段＞
登録手段１ｄは、移動体１２０のセンサ１２０ａによって取得されるセンサ情報を登録データとして、移動体１２０が有する末端データベース３０に登録する。
登録手段１ｄは、移動体１２０のセンサ１２０ａによって取得されるセンサ情報を登録データとして、移動体１２０が有する末端データベース３０に登録する。
【0058】
上記登録データは、上記センサ情報に対応する実データと、後述する分類情報として利用可能な複数のラベルとを有する。具体的には、上記登録データは、上記複数のラベルとして、上記実データを用いてサービスを提供するサービスプロバイダ情報を含む第１ラベル（第１層）と、上記センサ情報の収集エリア並びに末端データベース３０への登録後の保持時間及び更新時間を含む第２ラベル（第２層）と、上記登録データの配信可能エリア及び配信可能ユーザを含む第３ラベル（第３層）と、上記登録データを配信した際の通信品質を含む第４ラベル（第４層）と、検索手段１ｂを使用するアプリケーションに対応してネットワークファンクション及びデータベースファンクションをエンドツーエンドで選択及び接続するスライシングを含む第５ラベル（第５層）とを有する。登録手段１ｄが、上記登録データを末端データベース３０に登録する際に、実データ（すなわち、実データの種類、取得したセンサ１２０ａの種類、実データの数値等）に従って予め定められた第１ラベル乃至第５ラベルの値を上記登録データに付与する。このように第１ラベル乃至第５ラベルの値を上記登録データに付与することで、登録データの検索及び管理を容易化できる。
【0059】
上記第１層は、登録データの利用要件に相当する。サービスプロバイダには、ＭａａＳ事業者、交通事業者、物流サービス提供者等が含まれる。ここで登録されているサービスプロバイダ及びこのサービスプロバイダからサービスを受けている利用者のみが、この登録データを利用することができる。
【0060】
上記第２層は、収集蓄積要件である。センサ情報の収集エリアは、登録データの地産地消を図っている当該データベース管理システム１では重要な情報の１つである。この収集エリアに基づき、どの起点中間データベース２１の木構造に属するべきかを決定することができる。また、上述したように登録データは、時間が経過するとその価値は低下する傾向にあり、その低下速度は、登録データの種類によって異なる。このため登録データに応じて保持時間を予め定めておき、保持時間を経過すれば抹消することでデータベースのハードウェア資源の枯渇を抑止する方法が有効である。上記第２層の保持時間は、例えばこの目的に利用することができる。例えば天気のように登録データの中には内容を更新することで登録データの鮮度が保たれるデータも存在する。このような登録データに対しては、保持時間に代えて更新時間を用いてもよい。つまり、更新時間が経過するごとに、登録データをリフレッシュする。
【0061】
上記第３層は、配信要件である。上記登録データの配信可能エリアを制限することで、フォグネットワーク１００ｂやクラウドネットワーク１００ｃとの広域ネットワーク通信量を低減できる。また、上記登録データの配信可能ユーザを制限することで、登録データの検索時に通信が局所集中することを抑止できる。
【0062】
上記第４層は、品質要件である。上記通信品質には、電波の受信レベル、伝送遅延時間、パケット伝送誤り率及び転送速度などが含まれる。登録データを通信する際の通信品質を掌握しておくことで、登録データの検索時に通信ネットワークにかかる負荷を見積り易くなるほか、この通信品質が改善するように登録データを他の末端データベース３０へ移動する等の対応をとることが可能となる。
【0063】
上記第５層は、スライシング要件である。この要件を付与することで、エンドツーエンドのアプリケーションに応じたスライシングの設定を容易化することができる。
【0064】
登録手段１ｄは、登録データを末端データベース３０に登録する際に上記第１ラベル乃至第５ラベルの値を付与するほか、予測手段１ｃの予測に基づいて、上記登録データの第１ラベル乃至第５ラベルの値を更新することが好ましい。例えばデータベースのハードウェア資源の枯渇が予測される場合、予測手段１ｃにより予測した登録データの価値指標の低い登録データについて、第２層の保持時間を短くすることで、登録データの抹消を促進することができる。この更新は、すでに登録されている登録データに対して行ってもよいし、これから登録する登録データについて更新された値で登録してもよいし、その両方を行ってもよい。このように予測手段１ｃの予測に基づいて登録データの第１ラベル乃至第５ラベルの値を更新することで、エネルギー消費量の局所的集中やデータベースのハードウェア資源の枯渇を抑止することができる。
【0065】
＜階層化データベース＞
階層化データベース１ａにおいて、起点中間データベース２１と、この起点中間データベース２１に直接又は間接に接続されている末端データベース３０との距離の最大値の下限としては、５ｋｍが好ましく、１０ｋｍがより好ましい。一方、上記距離の最大値の上限としては、２０ｋｍが好ましく、１５ｋｍがより好ましい。上記距離の最大値が上記下限未満であると、１つの起点中間データベース２１で生活圏をカバーし切れず、広域ネットワーク通信の使用量が増加し、検索効率が低下するおそれがある。逆に、上記距離の最大値が上記上限を超えると、生活圏外の登録データ、すなわち必要とされていない登録データも検索対象となるため、検索効率が低下するおそれがある。
階層化データベース１ａにおいて、起点中間データベース２１と、この起点中間データベース２１に直接又は間接に接続されている末端データベース３０との距離の最大値の下限としては、５ｋｍが好ましく、１０ｋｍがより好ましい。一方、上記距離の最大値の上限としては、２０ｋｍが好ましく、１５ｋｍがより好ましい。上記距離の最大値が上記下限未満であると、１つの起点中間データベース２１で生活圏をカバーし切れず、広域ネットワーク通信の使用量が増加し、検索効率が低下するおそれがある。逆に、上記距離の最大値が上記上限を超えると、生活圏外の登録データ、すなわち必要とされていない登録データも検索対象となるため、検索効率が低下するおそれがある。
【0066】
起点中間データベース２１と、この起点中間データベース２１に直接又は間接に接続されている下層側の中間データベース２０及び末端データベース３０とは、同一又は隣接するローカルエッジネットワーク１００ａに含まれていることが好ましい。このように構成することで、ローカルエッジネットワーク１００ａ内を中心とした近距離の通信で登録データの管理及び検索が可能となるので、大容量かつ高速のデータベース処理を可能とできる。
【0067】
＜データベースシステムのデータ構成＞
階層化データベース１ａでは、起点中間データベース２１が、図３に示すローカル参照データテーブル２０ａ及びローカルマスタテーブル２０ｂを有する。また、末端データベース３０は、末端実データテーブル３０ａ及び末端マスタテーブル３０ｂを有する。なお、図３では、簡単化のため、主データベース１０に起点中間データベース２１が直接接続され、起点中間データベース２１に１つの末端データベース３０が直接接続されている例を示しているが、主データベース１０と起点中間データベース２１との間や起点中間データベース２１と間に中間データベース２０が配置されていてもよい。また、主データベース１０及び起点中間データベース２１に接続される中間データベース２０又は末端データベース３０の数も複数であってもよい。この場合、起点中間データベース２１に直接又は間接に接続されている下層側の中間データベース２０もローカル参照データテーブル２０ａ及びローカルマスタテーブル２０ｂを有する。
階層化データベース１ａでは、起点中間データベース２１が、図３に示すローカル参照データテーブル２０ａ及びローカルマスタテーブル２０ｂを有する。また、末端データベース３０は、末端実データテーブル３０ａ及び末端マスタテーブル３０ｂを有する。なお、図３では、簡単化のため、主データベース１０に起点中間データベース２１が直接接続され、起点中間データベース２１に１つの末端データベース３０が直接接続されている例を示しているが、主データベース１０と起点中間データベース２１との間や起点中間データベース２１と間に中間データベース２０が配置されていてもよい。また、主データベース１０及び起点中間データベース２１に接続される中間データベース２０又は末端データベース３０の数も複数であってもよい。この場合、起点中間データベース２１に直接又は間接に接続されている下層側の中間データベース２０もローカル参照データテーブル２０ａ及びローカルマスタテーブル２０ｂを有する。
【0068】
ローカル参照データテーブル２０ａ及びローカルマスタテーブル２０ｂについて図４及び図５を用いて説明する。ローカル参照データテーブル２０ａ及びローカルマスタテーブル２０ｂは、起点中間データベース２１を起点とするテーブルである。図４及び図５では、起点中間データベース２１より下流で、この起点中間データベース２１と、直接又は間接に接続されている下層側の中間データベース２０及び末端データベース３０とを示している。ローカル参照データテーブル２０ａ及びローカルマスタテーブル２０ｂは、この図４及び図５に示すデータベースに展開される。
【0069】
当該データベース管理システム１では、１つの起点中間データベース２１が、後述する分類情報が異なる複数対のローカル参照データテーブル２０ａ及びローカルマスタテーブル２０ｂを有することを妨げない。この場合、異なる分類情報に対して起点中間データベース２１の下流側に属する中間データベース２０及び末端データベース３０が一致していることは要しない。つまり、分類情報が異なれば、同一の起点中間データベース２１に対して直接又は間接に接続されている下層側の中間データベース２０及び末端データベース３０は異なり得る。
【0070】
また、複数の起点中間データベース２１が存在することを妨げない。この場合、各起点中間データベース２１に対して、固有のローカル参照データテーブル２０ａ、ローカルマスタテーブル２０ｂ及び末端マスタテーブル３０ｂが生成される。
【0071】
さらに、１つの中間データベース２０及び１つの末端データベース３０が複数の起点中間データベース２１の下流に直接又は間接に接続されることを妨げない。各中間データベース２０及び末端データベース３０が、いずれの起点中間データベース２１に属するかは、例えばどの起点中間データベース２１に対応するローカルマスタテーブル２０ｂ又は末端マスタテーブル３０ｂが展開されているかにより掌握可能である。
【0072】
図４及び図５において、各データベースに（ ）で示した数字は、各データベースのデータベースＩＤを示す。例えば起点中間データベース２１のデータベースＩＤは２１００である。このデータベースＩＤは固有の数値であり、あるデータベースと同じ数値を有する他のデータベースは存在しない。従って、データベースＩＤを示すことでデータベースを特定することができる。
【0073】
（ローカル参照データテーブル）
ローカル参照データテーブル２０ａは、このローカル参照データテーブル２０ａを有する中間データベース２０に直接接続されている下層側の中間データベース２０又は末端データベース３０である直下層データベース、又はこの直下層データベースを介して間接に接続される中間データベース２０又は末端データベース３０に格納されている登録データへ至る検索経路と、上記登録データを関連する分類情報によりグループ分けしたグループの属性を示す参照値とを有している。
ローカル参照データテーブル２０ａは、このローカル参照データテーブル２０ａを有する中間データベース２０に直接接続されている下層側の中間データベース２０又は末端データベース３０である直下層データベース、又はこの直下層データベースを介して間接に接続される中間データベース２０又は末端データベース３０に格納されている登録データへ至る検索経路と、上記登録データを関連する分類情報によりグループ分けしたグループの属性を示す参照値とを有している。
【0074】
上記経路情報は、参照値に対応する実データ（登録データ）が存在する末端データベース３０に至るまでの径路を示している。例えば起点中間データベース２１のローカル参照データテーブル２０ａの１行目「２４００ ３３００」は、このローカル参照データテーブル２０ａを有する起点中間データベース２１から、データベースＩＤが２４００の中間データベース２０を介してデータベースＩＤが３３００の末端データベース３０に至る径路が存在していることを示す。また、この経路情報に対する参照値として、参照値＝１及び参照値＝３の２つのデータが存在していることを示している。上記径路情報は、起点中間データベース２１から末端データベース３０に至る径路全体としてもよいが、図４に示すように、ローカル参照データテーブル２０ａを有する中間データベース２０の下流側の径路のみを情報とすることが好ましい。このように下流側の径路のみを情報とすることで、ローカル参照データテーブル２０ａの容量を減らすことができる。
【0075】
上記参照値は、実データに基づく分類を示し、後述するマスタテーブルに基づいて決定される数値である。図４の例では、実データ値が０～１００の範囲であるところ、０～３０（参照値１）、３１～６０（参照値２）及び６１～１００（参照値３）に分類されている（図５のマスタテーブル参照）。すなわち、実データは、関連する分類情報（参照値１、参照値２又は参照値３）によりグループ分けされている。このように分類すると、実データが２進数で（０～１００を表現できる）７ビット必要であるところ、（１～３を表現できる）２ビットで記憶可能となるため、実データを２ビット／７ビット＝２９％まで圧縮することができる。この圧縮率は実データが複雑であるほど向上すると考えられる。特に画像データ等では実データそのものの容量が大きく、また上述のように登録手段１ｄが第１ラベル乃至第５ラベルの値を上記登録データに付与する場合、これらの付与データの容量も加算される。従って、現実に扱われるデータでは、このように参照値を利用することで、データが大幅に圧縮され、検索の高速化とともにデータの記憶容量の削減を可能とする。
【0076】
ローカル参照データテーブル２０ａは、それ自体であたかも単一のデータベースのように見えるが、実際にはそのデータの実体は末端データベース３０のみが保持している。ローカル参照データテーブル２０ａは、分散配置されている階層化データベース１ａが協調して１つのまとまった単一テーブルのように見せる仕組みである。つまり、実データたる登録データは末端実データテーブル３０ａのみに記憶させ、ローカル参照データテーブル２０ａは、末端実データテーブル３０ａを検索及び取得するための必要最小限のデータとして径路情報と検索に必要なデータの分類情報である参照値とを含むデータを蓄積する。これにより、起点中間データベース２１と、その下流側の中間データベース２０及び末端データベース３０の３階層を連携させ、登録データの検索の際、１つの仮想的なデータベースとして、利用者に必要データを提供できる。換言すれば、階層化データベース１ａに分散して格納されている登録データの情報を一括して１つのデータベースで扱えるようにすることで、検索の高速化、記憶容量の削減を可能としている。
【0077】
ローカル参照データテーブル２０ａは、末端データベース３０で実データが登録手段１ｄにより登録され、登録データが発生すると更新される。以下、その手順について、図４を用いて説明する。
【0078】
例えば、図４の末端データベース（３３００）で新たに実データとして「２３」及び「６２」が生じた場合、これらの実データは、末端データベース３０に参照値と共に記録される。参照値は、末端実マスタテーブル３０ｂにより決定できる。つまり、実データの「２３」は範囲「０－３０」にあるから、参照値は「１」であり、実データの「６２」は範囲「６１－１００」にあるから、参照値は「３」である。
【0079】
この末端データベース（３３００）は、中間データベース（２４００）の下層に接続されているので、末端データベース（３３００）で更新された情報は、この中間データベース（２４００）に、図４に示すように、テーブル情報３０ｃとして送信される。
【0080】
テーブル情報３０ｃは、更新された末端実データテーブル３０ａの実データを除いた情報、つまり実データを記憶している末端データベース３０のデータベースＩＤ（３３００）と、参照値とを含む。
【0081】
テーブル情報３０ｃを受信する中間データベース（２４００）では、この情報をもとにローカル参照データテーブル２０ａを更新する。また、中間データベース（２４００）は、自身のデータベースＩＤである「２４００」を経路情報に追加してテーブル情報２０ｃを作成し、直上層データベースである起点中間データベース２１に送信する。
【0082】
さらに、起点中間データベース２１は、中間データベース（２４００）からのテーブル情報２０ｃを受信し、起点中間データベース２１のローカル参照データテーブル２０ａを更新する。このローカル参照データテーブル２０ａは、起点中間データベース２１を起点するから、これにより末端データベース（３３００）で新たに実データ登録により関係するすべてのローカル参照データテーブル２０ａを更新することができる。
【0083】
（ローカルマスタテーブル）
ローカルマスタテーブル２０ｂが、起点中間データベース２１を起点とするデータベースの木構造及び上記グループ分けのための分類情報を有する。ローカルマスタテーブル２０ｂは、起点中間データベース２１を起点とするデータベース全体として同一のデータ構造及びデータ内容を保証するテーブルである。
ローカルマスタテーブル２０ｂが、起点中間データベース２１を起点とするデータベースの木構造及び上記グループ分けのための分類情報を有する。ローカルマスタテーブル２０ｂは、起点中間データベース２１を起点とするデータベース全体として同一のデータ構造及びデータ内容を保証するテーブルである。
【0084】
図５に示すように、ローカルマスタテーブル２０ｂに格納される検索径路は、対応するローカル参照データテーブル２０ａの検索径路と同一の情報である。
【0085】
また、上記分類情報は、図５に示すように、レコード分類と、参照値とを有する。上記参照値は、ローカル参照データテーブル２０ａで用いられる参照値を表す。レコード分類は、上記参照値に分類される実データ値の範囲を示している。起点中間データベース２１や中間データベース２０では、ローカルマスタテーブル２０ｂを参照することで、参照値から実データがどの範囲に属するのか判断することができる。
【0086】
このように上述のローカルマスタテーブル２０ｂを持たせることで、中間データベース２０が有するローカル参照データテーブル２０ａと登録データで構成される現実のデータベースとのデータ構造及びデータ内容の同一性を保証することができるようになる。
【0087】
なお、末端データベース３０が有する末端マスタテーブル３０ｂについて、それより下層に検索径路が存在しないため、検索径路は空集合（データ不要）である。このため、末端マスタテーブル３０ｂは、上記分類情報のみを有する。末端データベース３０では、末端マスタテーブル３０ｂを参照することで、実データがどの参照値に分類されるべきか判断することができる。
【0088】
ローカルマスタテーブル２０ｂ及び末端マスタテーブル３０ｂの更新については、その更新情報は起点中間データベース２１に集約される。例えば登録データの追加とともに新しい末端データベース３０が追加になった場合、ローカル参照データテーブル２０ａの更新と同時に新たな末端データベース３０が追加になったことが起点中間データベース２１に伝達される。
【0089】
起点中間データベース２１は、更新されたローカルマスタテーブル２０ｂを、直下層の中間データベース２０又は末端データベース３０へ配信する。図５の例であれば、起点中間データベース２１は、中間データベース（２４００）、中間データベース（２４１０）及び末端データベース（３３４０）の３つのデータベースに配信することとなる。該当するデータベースは、起点中間データベース２１のローカルマスタテーブル２０ｂの経路情報を参照することで判断できる。つまり、経路情報に記載されている経路の先頭に記載されているデータベースＩＤを有するデータベースが、直下層の中間データベース２０又は末端データベース３０であり、これらに対して配信するとよい。
【0090】
このとき、各データベースへ配信する経路情報は、データ量削減の観点から、該当する中間データベース２０又は末端データベース３０を含むもののみとされ、かつ先頭の（該当する中間データベース２０又は末端データベース３０の）データベースＩＤは省略されるとよい。例えば中間データベース（２４００）に配信されるローカルマスタテーブル２０ｂの経路情報としては、起点中間データベース２１のローカルマスタテーブル２０ｂの経路情報のうち、この中間データベース２０のデータベースＩＤである２４００が含まれる「２４００ ３３００」及び「２４００ ３３１０」が対象の経路情報であり、ここからこの中間データベース２０のデータベースＩＤ「２４００」を削除した「３３００」、「３３１０」が経路情報となる。この方法によれば転送先が末端データベース３０である場合は、経路情報は必ず空集合となる。つまり、末端データベース３０では経路情報は不要となる。
【0091】
なお、新たなローカルデータベース（起点中間データベース２１と、起点中間データベース２１の下流側に属する中間データベース２０及び末端データベース３０とから構成されるデータベース）が設けられる場合は、最初にこのローカルマスタテーブル２０ｂが配信され、その後末端データベース３０に登録データが登録されることになる。
【0092】
（主参照データテーブル及び主マスタテーブル）
図３に示すように、主データベース１０が、主参照データテーブル１０ａ及び主マスタテーブル１０ｂを有することが好ましい。このように主データベース１０に主参照データテーブル１０ａ及び主マスタテーブル１０ｂを設けることで、起点中間データベース２１を超えて階層化データベース１ａ全体の登録データを管理することができる。
図３に示すように、主データベース１０が、主参照データテーブル１０ａ及び主マスタテーブル１０ｂを有することが好ましい。このように主データベース１０に主参照データテーブル１０ａ及び主マスタテーブル１０ｂを設けることで、起点中間データベース２１を超えて階層化データベース１ａ全体の登録データを管理することができる。
【0093】
階層化データベース１ａ全体で管理する登録データとしては、例えば分類情報が同一であり、管轄する地域の異なる複数の起点中間データベース２１が管轄する登録データそのものとしてもよいが、例えば短期（１日）、中期（１月）及び長期（１年）単位で登録データを集計した集計・統計データとしてもよい。集計・統計データは、例えば末端データベース３０が搭載されている移動体１２０等で時系列データを蓄積し、集計した後に主データベース１０にその参照値をフォグネットワーク１００ｂに属する中間データベース２０を介して配信することができる。
【0094】
主データベース１０に集計された参照データに基づいて、例えばサーバ１４１が末端データベース３０の使用状況、品質の分析、学習、異常検出等を行い、各データベースの配置、スライシング設定、通信切替時のデータ整合性、新たなデータベースの参加受付など階層化データベース１ａの全体最適化を行い、その結果は例えば主マスタテーブル１０ｂを各データベースに配信することで共有することができる。
【0095】
＜通信システムの機能＞
図６に当該通信システム１００を機能ブロック図で示す。当該通信システム１００は、モバイル通信ネットワーク１０１内でローカルエッジネットワーク１００ａとクラウドネットワーク１００ｃとの間及びローカルエッジネットワーク１００ａ内の情報の送受を行うシステムであり、モバイルコア部２００により制御されている。なお、図６に示すモバイルコア部２００は、第５世代移動通信システム（５Ｇ）のモバイルコア部である。また、モバイル通信ネットワーク１０１には、クラウドネットワーク１００ｃへの中継ネットワークとしてのフォグネットワーク１００ｂが含まれる。
図６に当該通信システム１００を機能ブロック図で示す。当該通信システム１００は、モバイル通信ネットワーク１０１内でローカルエッジネットワーク１００ａとクラウドネットワーク１００ｃとの間及びローカルエッジネットワーク１００ａ内の情報の送受を行うシステムであり、モバイルコア部２００により制御されている。なお、図６に示すモバイルコア部２００は、第５世代移動通信システム（５Ｇ）のモバイルコア部である。また、モバイル通信ネットワーク１０１には、クラウドネットワーク１００ｃへの中継ネットワークとしてのフォグネットワーク１００ｂが含まれる。
【0096】
当該データベース管理システム１は、階層化データベース１ａ（主データベース１０、中間データベース２０、起点中間データベース２１、及び末端データベース３０）を制御する機能として、データベース運用管理部４０と、データベース間インタフェース部５０とを備える。当該データベース管理システム１を構成する各要素は、通信システム１００内に分散して配置される。例えば、図３に示す通信システム１００では、末端データベース３０は、ローカルエッジネットワーク１００ａ内のユーザ機器１５０に配置され、中間データベース２０は、ローカルエッジネットワーク１００ａ内のモバイル基地局１１０及びフォグネットワーク１００ｂ内に配置されている。主データベース１０は、クラウドネットワーク１００ｃ内のコンピュータ資源であるクラウド１６０に配置されている。
【0097】
データベース運用管理部４０は、階層化データベース１ａに登録されている登録データを管理する機能であり、検索手段１ｂ、予測手段１ｃ及び登録手段１ｄの機能を含む。データベース運用管理部４０は、データベース間インタフェース部５０を介して登録データの管理やデータベースの階層化構成を行うことができる。また、データベース運用管理部４０の機能の一部は、モバイルコア部２００内に組み込まれている。なお、これらの配置は一例であって、当該データベース管理システム１の配置が図６に示す構成に限定されることを意味するものではない。
【0098】
モバイル通信ネットワーク１０１において、ユーザ機器１５０は、通信末端に位置し、移動体１２０及び路側機１３０が含まれる。Ｕ－Ｐｌａｎｅ２０１は、モバイル基地局１１０とクラウド１６０との間のルーチングルート設定を行う機能であり、モバイルコア部２００の機能の一部でもある。
【0099】
モバイルコア部２００は、通信の確立等の制御を行う。モバイルコア部２００は、モバイル通信ネットワーク１０１をＷｅｂ上でのＡＰＩで運用管理するとよい。
【0100】
モバイルコア部２００が５Ｇコアで実現される場合、モバイルコア部２００は、加入者情報データベースであり認証情報及び在圏情報の管理を行うＵＤＭ２０２（Ｕｎｉｆｉｅｄ Ｄａｔａ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ）、認証処理機能に特化したＡＵＳＦ２０３（ＡＵｔｈｅｎｔｉｃａｔｉｏｎ Ｓｅｒｖｅｒ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）、ポリシー制御を行うＰＣＦ１５６（Ｐｏｌｉｃｙ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）ＱｏＳ（サービス品質）や課金制御を含むポリシー制御を行うＰＣＦ２０４（Ｐｏｌｉｃｙ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）、外部アプリケーションからネットワーク機能の制御を可能にするＮＥＦ２０５（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｅｘｐｏｓｕｒｅ Ｆｕｎｃｉｔｏｎ）、ネットワークのスライシング機能を選択するＮＳＳＦ２０６（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｓｌｉｃｅ Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ Ｆｕｎｃｔｉｏｎｓ）、ユーザ機器１５０とモバイル基地局１１０との間のアクセス及びモビリティ制御を行うＡＭＦ２０７（Ａｃｃｅｓｓ ａｎｄ Ｍｏｂｉｌｉｔｙ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）、Ｕ－Ｐｌａｎｅ２０１を制御し、モバイル基地局１１０からフォグネットワーク１００ｂを介してクラウド１６０までのセッション管理を行うＳＭＦ２０８（Ｓｅｓｓｉｏｎ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）、サービスの登録、認可等を行うＮＲＦ２０９（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｒｅｐｏｓｉｔｏｒｙ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）等を含む。
【0101】
また、モバイルコア部２００は、当該データベース管理システム１を運用管理するアプリケーション（ＡＰＩ）として、ＤＢマネージメント２１０及びエネルギーリソース管理２１１を含み、登録データの収集、配信、蓄積時のプロセッシングリソースやエネルギーリソースの管理を行う。
【0102】
当該データベース管理システム１の登録手段１ｄが登録データに付与する第１ラベル乃至第５ラベルは、上述の５Ｇコアの機能と連携して運用することが好ましい。具体的には、第１ラベルの利用要件は、サービスプロバイダＩＤ、ユーザＩＤ等の情報に基づいて、ＰＣＦ２０４及びＮＥＦ２０５と連携して、データの利用が管理されるとよい。第２ラベルの収集蓄積要件は、センサ情報の収集エリア並びに末端データベース３０への登録後の保持時間及び更新時間に基づいて、ＡＭＦ２０７及びＳＭＦ２０８と連携して、データの利用が管理されるとよい。第３ラベルの配信要件は、登録データの配信可能エリア及び配信可能ユーザの情報に基づいて、ＡＭＦ２０７及びＳＭＦ２０８と連携して、データの利用が管理されるとよい。第４ラベルの品質要件は、登録データを配信した際の通信品質に基づいて、ＰＣＦ２０４と連携して、データの利用が管理されるとよい。第５ラベルのスライシング要件は、ＮＲＦ２０９及びＮＳＳＦ２０６と連携してエンドツーエンドのアプリケーションに応じたスライシングを行うとよい。
【0103】
＜スライシング選択機能＞
当該データベース管理システム１では、登録データの第５ラベルが、検索手段１ｂを使用するアプリケーションに対応してネットワークファンクション及びデータベースファンクションをエンドツーエンドで選択及び接続するスライシングを含む。このスライシング機能により、遅延、品質及び大量接続に関する要件に対して、アプリケーションに応じて最適な階層化データベース１ａの構成を選択することで、登録データの安定して効率的な検索を実現できる。図７にスライス選択機能の構成図を示す。
当該データベース管理システム１では、登録データの第５ラベルが、検索手段１ｂを使用するアプリケーションに対応してネットワークファンクション及びデータベースファンクションをエンドツーエンドで選択及び接続するスライシングを含む。このスライシング機能により、遅延、品質及び大量接続に関する要件に対して、アプリケーションに応じて最適な階層化データベース１ａの構成を選択することで、登録データの安定して効率的な検索を実現できる。図７にスライス選択機能の構成図を示す。
【0104】
上記アプリケーションとしては、例えば図７に示すように、超低遅延アプリケーション１７１、大容量伝送アプリケーション１７２、地域型連携アプリケーション１７３等を挙げることができる。車両１２１に対するアプリケーションを例にとると、超低遅延アプリケーション１７１には、ドライバ健康サポート、高セキュリティ環境サポート、高データ信頼性環境サポート、超低遅延車両間通信などが挙げられる。大容量伝送アプリケーション１７２としては、ビデオストリーミングサポート、連続性サービス、データパス最適化、バッテリ消費最小化等が挙げられる。地域型連携アプリケーション１７３としては、モビリティサポート、高セキュリティ環境サポート、ＣＯ２排出最適化等を挙げることができる。
【0105】
ＲＡＮ系スライシング１７４は、アクセス設定１７５（ユーザ機器１５０の種類、サービス品質、モビリティ、データトラフィック及びスライスタイプ）により選択される。また、ＣＮ系スライシング１７６は、スライスマッチング１７７により選択され、中継回線についてのスライシングを行う。
【0106】
ユーザが設定するアプリケーションのスライスタイプに応じて、データベース運用管理部４０は、ネットワークファンクションやデータベースファンクションをエンドツーエンドで選択及び接続し、ユーザに最適なアプリケーション毎のスライシングを提供する。その際、インタフェースとして、エンドツーエンドサービス毎のスライシング要件や階層化データベース１ａの最適配置を可能にするデータベース構成の動的変更を可能とする。
【0107】
スライシング選択機能を利用するにあたって、当該データベース管理システム１の分類情報が、登録データの第２ラベルに含まれる保持時間、第２ラベルに含まれるセンサ情報の収集エリア、上記センサ情報に対応する実データの緊急性の項目を含み、登録手段１ｄが、上記登録データを末端データベース３０に登録する際に、上記項目に従って上記第５ラベル（スライシングラベル）の値を決定するとよい。このように第５ラベルの値を決定することで、より最適なアプリケーションごとのスライシングを提供し易くすることができる。
【0108】
＜利点＞
当該データベース管理システム１は、ローカルマスタテーブル２０ｂが、起点中間データベース２１を起点とするデータベースの木構造を有している。このため、上記木構造に含まれる中間データベース２０及び末端データベース３０のみを検索対象とすることができるので、検索の対象とするデータベースが制限され、検索対象が階層化データベース１ａ全体に及ぶことを防ぐことができる。また、当該データベース管理システム１では、末端データベース３０が、複数の登録データを格納しているので、検索対象となり得る登録データを含む末端データベース３０を選択して、上記木構造を自由に設定することができるから、検索のヒット率及びネットワーク負荷を考慮した木構造を選択することができる。従って、当該データベース管理システム１は、登録データを安定して効率的に検索できる。
当該データベース管理システム１は、ローカルマスタテーブル２０ｂが、起点中間データベース２１を起点とするデータベースの木構造を有している。このため、上記木構造に含まれる中間データベース２０及び末端データベース３０のみを検索対象とすることができるので、検索の対象とするデータベースが制限され、検索対象が階層化データベース１ａ全体に及ぶことを防ぐことができる。また、当該データベース管理システム１では、末端データベース３０が、複数の登録データを格納しているので、検索対象となり得る登録データを含む末端データベース３０を選択して、上記木構造を自由に設定することができるから、検索のヒット率及びネットワーク負荷を考慮した木構造を選択することができる。従って、当該データベース管理システム１は、登録データを安定して効率的に検索できる。
【0109】
当該通信システム１００は、本発明のデータベース管理システム１を備えており、起点中間データベース２１がモバイル基地局１１０に配置されている。モバイル基地局１１０は、一定の地域範囲のローカルエッジネットワーク１００ａを管轄するから、起点中間データベース２１をモバイル基地局１１０に配置することで、起点中間データベース２１に直接又は間接に接続される中間データベース２０及び末端データベース３０もモバイル基地局１１０が管轄するローカルエッジネットワーク１００ａ内に配置されたものが対象となる。このため、起点中間データベース２１を検索対象とする検索は、ローカルエッジネットワーク１００ａ内で閉じている。従って、当該通信システム１００は、本発明のデータベース管理システム１を用い、起点中間データベース２１をモバイル基地局１１０に配置することで、広域ネットワーク通信の使用を抑制できるので、登録データを安定して効率的に検索できる。
【0110】
［その他の実施形態］
上記実施形態は、本発明の構成を限定するものではない。従って、上記実施形態は、本明細書の記載及び技術常識に基づいて上記実施形態各部の構成要素の省略、置換又は追加が可能であり、それらは全て本発明の範囲に属するものと解釈されるべきである。
上記実施形態は、本発明の構成を限定するものではない。従って、上記実施形態は、本明細書の記載及び技術常識に基づいて上記実施形態各部の構成要素の省略、置換又は追加が可能であり、それらは全て本発明の範囲に属するものと解釈されるべきである。
【0111】
上記実施形態では、通信システムがフォッグネットワークを備える場合を説明したが、フォッグネットワークは必須の構成要件ではない。通信システムをクラウドネットワーク及びローカルエッジネットワークのみで構成することもできる。
【0112】
上記実施形態では、ＭａａＳプラットフォームを前提とする車両を含む通信システムについて説明したが、プラットフォームはＭａａＳに限定されず、他のプラットフォームであってもよい。また、当該通信システムは、車両を含むネットワークに限定されるものではなく、他のネットワークに用いることもできる。当該通信システムは、例えばローカル５Ｇを用いてサービスが提供される企業・工場ネットワーク、農業・漁業ネットワーク等に用いることもできる。
【0113】
上記実施形態では、当該データベース管理システムが予測手段を備える場合を説明したが、予測手段は必須の構成要素ではなく、予測手段を備えないデータベース管理システムも本発明の意図するところである。この場合、登録手段は、登録データの第１ラベル乃至第５ラベルの値を変更する機能を有さなくともよい。あるいは、登録手段は、予測手段の予測に代えて他の基準により、上記登録データの第１ラベル乃至第５ラベルの値を変更してもよい。
【0114】
上記実施形態では、登録手段が、第１ラベル乃至第５ラベルの値を登録データに付与する場合を説明したが、この第１ラベル乃至第５ラベルの値の付与は必須の構成要素ではない。登録手段は、これらのラベルの一部又は全部を登録データに付与しなくともよい。
【0115】
上記実施形態では、起点中間データベースの下層側に中間データベースが接続されている場合を説明したが、起点中間データベースの下層側に末端データベースのみが接続されている構成も本発明の意図するところである。
【産業上の利用可能性】
【0116】
以上説明したように、本発明のデータベース管理システム及びこのデータベース管理システムを用いた通信システムは、登録データを安定して効率的に検索できる。
【符号の説明】
【0117】
１ データベース管理システム
１ａ 階層化データベース
１ｂ 検索手段
１ｃ 予測手段
１ｄ 登録手段
１０ 主データベース
１０ａ 主参照データテーブル
１０ｂ 主マスタテーブル
２０ 中間データベース
２０ａ ローカル参照データテーブル
２０ｂ ローカルマスタテーブル
２０ｃ テーブル情報
２１ 起点中間データベース
３０ 末端データベース
３０ａ 末端実データテーブル
３０ｂ 末端マスタテーブル
３０ｃ テーブル情報
４０ データベース運用管理部
５０ データベース間インタフェース部
１００ 通信システム
１００ａ ローカルエッジネットワーク
１００ｂ フォグネットワーク
１００ｃ クラウドネットワーク
１０１ モバイル通信ネットワーク
１１０ モバイル基地局
１１１ 主基地局
１１２ ローカル基地局
１２０ 移動体
１２０ａ センサ
１２１ 車両
１２２ ドローン
１２３ 携帯機
１３０ 路側機
１４０ ルータ
１４１ サーバ
１５０ ユーザ機器
１６０ クラウド
１７１ 超低遅延アプリケーション
１７２ 大容量伝送アプリケーション
１７３ 地域型連携アプリケーション
１７４ ＲＡＮ系スライシング
１７５ アクセス設定
１７６ ＣＮ系スライシング
１７７ スライスマッチング
２００ モバイルコア部
２０１ Ｕ－Ｐｌａｎｅ
２０２ ＵＤＭ
２０３ ＡＵＳＦ
２０４ ＰＣＦ
２０５ ＮＥＦ
２０６ ＮＳＳＦ
２０７ ＡＭＦ
２０８ ＳＭＦ
２０９ ＮＲＦ
２１０ ＤＢマネージメント
２１１ エネルギーリソース管理
１ａ 階層化データベース
１ｂ 検索手段
１ｃ 予測手段
１ｄ 登録手段
１０ 主データベース
１０ａ 主参照データテーブル
１０ｂ 主マスタテーブル
２０ 中間データベース
２０ａ ローカル参照データテーブル
２０ｂ ローカルマスタテーブル
２０ｃ テーブル情報
２１ 起点中間データベース
３０ 末端データベース
３０ａ 末端実データテーブル
３０ｂ 末端マスタテーブル
３０ｃ テーブル情報
４０ データベース運用管理部
５０ データベース間インタフェース部
１００ 通信システム
１００ａ ローカルエッジネットワーク
１００ｂ フォグネットワーク
１００ｃ クラウドネットワーク
１０１ モバイル通信ネットワーク
１１０ モバイル基地局
１１１ 主基地局
１１２ ローカル基地局
１２０ 移動体
１２０ａ センサ
１２１ 車両
１２２ ドローン
１２３ 携帯機
１３０ 路側機
１４０ ルータ
１４１ サーバ
１５０ ユーザ機器
１６０ クラウド
１７１ 超低遅延アプリケーション
１７２ 大容量伝送アプリケーション
１７３ 地域型連携アプリケーション
１７４ ＲＡＮ系スライシング
１７５ アクセス設定
１７６ ＣＮ系スライシング
１７７ スライスマッチング
２００ モバイルコア部
２０１ Ｕ－Ｐｌａｎｅ
２０２ ＵＤＭ
２０３ ＡＵＳＦ
２０４ ＰＣＦ
２０５ ＮＥＦ
２０６ ＮＳＳＦ
２０７ ＡＭＦ
２０８ ＳＭＦ
２０９ ＮＲＦ
２１０ ＤＢマネージメント
２１１ エネルギーリソース管理
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】