特開 2023-1510 データ管理装置、及びデータ管理方法

(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】P2023001510

(43)【公開日】2023-01-06

(54)【発明の名称】データ管理装置、及びデータ管理方法

(51)【国際特許分類】

   G06F 16/28 20190101AFI20221226BHJP

【ＦＩ】

G06F16/28

【審査請求】未請求

【請求項の数】10

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2021102283

(22)【出願日】2021-06-21

(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】110000176

【氏名又は名称】一色国際特許業務法人

(72)【発明者】

【氏名】▲高▼木 晃

(72)【発明者】

【氏名】齊藤 元伸

(72)【発明者】

【氏名】望月 義則

(72)【発明者】

【氏名】武田 直之

【テーマコード（参考）】

5B175

【Ｆターム（参考）】

5B175CA08

5B175CA09

(57)【要約】      （修正有）

【課題】各データベースにおけるデータを、そのデータ処理の特性に応じて適切なデータベースに記憶させるデータ管理装置及びデータ管理方法を提供する。
【解決手段】データ管理装置と、各データベース装置とが、通信ネットワークにより通信可能に接続されるデータ管理システムにおいて、データ管理装置１０は、データベースから取得した、所定項目の処理対象データを解析することにより、将来の所定期間に生成される所定項目のデータを算出し、算出したデータを含むデータベースにおいて実行されるデータ処理の特性を推定するデータ処理模擬プログラムと、推定したデータ処理の特性に基づき、複数の異なるデータ処理性能を有するデータベースのうち、所定項目のデータを記憶させるデータベースを特定するデータ配置提案作成プログラムと、特定したデータベースに、処理対象データを含むデータを記憶させるデータ配置実行プログラムと、を備える。
【選択図】図２

【特許請求の範囲】

【請求項1】

プロセッサ及びメモリを有し、
データベースから取得した、所定項目の処理対象データを解析することにより、将来の所定期間に生成される前記所定項目のデータを算出し、前記算出したデータを含むデータベースにおいて実行されるデータ処理の特性を推定するデータ処理模擬部と、
前記推定したデータ処理の特性に基づき、複数の異なるデータ処理性能を有するデータベースのうち、前記所定項目のデータを記憶させるデータベースを特定するデータ配置提案作成部と、
前記特定したデータベースに、前記処理対象データを含むデータを記憶させるデータ配置実行部と、
を備える、データ管理装置。

【請求項2】

前記データ処理模擬部は、前記算出したデータを記憶させた試行データベースを作成し、作成した試行データベースに対してデータ処理を実行することにより、前記データ処理の特性を推定する、請求項１に記載のデータ管理装置。

【請求項3】

前記データ処理模擬部は、前記データ処理の特性として、前記将来の所定期間における、データ処理に要する時間、データ処理の実行頻度、又はデータの更新頻度の少なくともいずれかを推定し、
前記データ配置提案作成部は、前記推定したデータ処理の特性に基づき、前記算出したデータに係るデータ更新処理性能、データ圧縮性能、又はデータ集計性能の少なくともいずれかを表すパラメータ値を算出し、算出したパラメータ値に応じて、前記所定項目のデータを記憶させるデータベースを特定する、
請求項１に記載のデータ管理装置。

【請求項4】

前記データ処理模擬部は、前記データ処理の特性として、前記将来の所定期間における、データの更新頻度を推定し、
前記データ配置提案作成部は、前記推定したデータの更新頻度を表すパラメータ値が所定の閾値を超えるか否かを判定し、当該パラメータ値が当該閾値を超える場合には、前記所定項目のデータを記憶させるデータベースとして行指向のデータベースを特定する、
請求項３に記載のデータ管理装置。

【請求項5】

前記データ処理模擬部は、前記データ処理の特性として、前記将来の所定期間における、データの更新頻度と行単位でのデータ処理に要する時間とを推定し、
前記データ配置提案作成部は、前記推定したデータの更新頻度を表すパラメータ値が所定の閾値を超えるか否かを判定し、当該パラメータ値が当該閾値を超える場合には、前記行単位でのデータ処理に要する時間を表すパラメータ値が所定の閾値を超えるか否かを判定し、当該パラメータ値が当該閾値を超える場合には、前記所定項目のデータを記憶させるデータベースとして行指向のデータベースを特定すると共に前記所定項目のデータ処理を行うデータベースとして列指向のデータベースを特定する、
請求項４に記載のデータ管理装置。

【請求項6】

前記データ処理模擬部は、前記データ処理の特性として、前記将来の所定期間における、時系列データに対するデータ処理に要する時間を推定し、
前記データ配置提案作成部は、前記推定したデータ処理に要する時間を表すパラメータ値が所定の閾値を超えるか否かを判定し、当該パラメータ値が当該閾値を超えない場合には、前記所定項目のデータを記憶させるデータベースとして、時系列データベースを特定する、
請求項３に記載のデータ管理装置。

【請求項7】

前記データ処理模擬部は、前記データ処理の特性として、前記将来の所定期間における、列単位でのデータ処理に要する時間を推定し、
前記データ配置提案作成部は、前記推定したデータ処理に要する時間を表すパラメータ値が所定の閾値を超えるか否かを判定し、当該パラメータ値が当該閾値を超えない場合には、前記所定項目のデータを記憶させるデータベースとして、列指向データベースを特定する、
請求項３に記載のデータ管理装置。

【請求項8】

前記特定したデータベースに関する情報を画面に表示するデータ配置提案出力部を備える、請求項１に記載のデータ管理装置。

【請求項9】

所定形式のクエリを作成し、作成したクエリに対して所定の変換を行うことにより、データ処理性能が異なる複数のデータベースのそれぞれに対応したクエリをそれぞれ生成し、生成したクエリを前記複数のデータベースのそれぞれに送信することにより、前記複数のデータベースから前記送信した各クエリに対する応答データを受信するクエリ送信部と、
受信した各前記応答データを前記所定形式に変換するクエリ結果形式変換部とを備え、
前記データ処理模擬部は、前記変換した各応答データを、前記所定項目の処理対象データとして取得する、
請求項１に記載のデータ管理装置。

【請求項10】

情報処理装置が、
データベースから取得した、所定項目の処理対象データを解析することにより、将来の所定期間に生成される前記所定項目のデータを算出し、前記算出したデータを含むデータベースにおいて実行されるデータ処理の特性を推定するデータ処理模擬処理と、
前記推定したデータ処理の特性に基づき、複数の異なるデータ処理性能を有するデータベースのうち、前記所定項目のデータを記憶させるデータベースを特定するデータ配置提案作成処理と、
前記特定したデータベースに、前記処理対象データを含むデータを記憶させるデータ配置実行処理と、
を実行する、データ管理方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、データ管理装置、及びデータ管理方法に関する。

【背景技術】

【0002】

近年のデータベース技術の発展により、従来のようなリレーショナルモデルだけではなく、処理するデータの特性に応じて、キーバリュー及びグラフ等の様々なデータベースモデルが使われるようになってきた。そこで、これらのデータベースモデルを統合的に扱うことのできるマルチモデルデータベースが開発されている。

【0003】

しかし、既存のデータベース群を用いて運用しているシステムを、新規のマルチモデルデータベースへと移行することは難しい。そこで、マルチモデルデータベースを扱う技術として、例えば特許文献１には、行指向データベースと、行指向データベースから変換される列指向データベースとを記憶する記憶装置と、記憶装置を制御する制御装置とを備え、制御装置は、行指向データベースに含まれる複数のレコードを複数のグループに分け、グループごとにそのグループを列指向データベースのフォーマットに従った列グループに変換する情報処理システムが記載されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２０２１－０２６７２８号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

しかしながら、データベースは単にデータを記憶するためのものではなく、データ参照及びデータ集計といった種々のデータ処理の対象でもある。データ構造が異なればそのデータ処理の特性も異なってくる。特に、ＩｏＴ（Internet Of Things）システムの普及により、大規模なデータを集計し分析する機会が増えており、処理対象のデータ量が増加しているという現状がある。特許文献１に記載のような技術では、このような点を充分に考慮してマルチモデルデータベースを管理できる仕組みとはなっていない。

【0006】

本発明はこのような現状に鑑みてなされたものであり、その目的は、各データベースにおけるデータを、そのデータ処理の特性に応じて適切なデータベースに管理させることが可能なデータ管理装置、及びデータ管理方法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】

【0007】

上記課題を解決するための本発明の一つは、プロセッサ及びメモリを有し、データベースから取得した、所定項目の処理対象データを解析することにより、将来の所定期間に生成される前記所定項目のデータを算出し、前記算出したデータを含むデータベースにおいて実行されるデータ処理の特性を推定するデータ処理模擬部と、前記推定したデータ処理の特性に基づき、複数の異なるデータ処理性能を有するデータベースのうち、前記所定項目のデータを記憶させるデータベースを特定するデータ配置提案作成部と、前記特定したデータベースに、前記処理対象データを含むデータを記憶させるデータ配置実行部と、を備える、データ管理装置、とする。

【0008】

また、上記課題を解決するための本発明の一つは、情報処理装置が、データベースから取得した、所定項目の処理対象データを解析することにより、将来の所定期間に生成される前記所定項目のデータを算出し、前記算出したデータを含むデータベースにおいて実行
されるデータ処理の特性を推定するデータ処理模擬処理と、前記推定したデータ処理の特性に基づき、複数の異なるデータ処理性能を有するデータベースのうち、前記所定項目のデータを記憶させるデータベースを特定するデータ配置提案作成処理と、前記特定したデータベースに、前記処理対象データを含むデータを記憶させるデータ配置実行処理と、を実行する、データ管理方法、とする。

【発明の効果】

【0009】

本発明によれば、各データベースにおけるデータを、そのデータ処理の特性に応じて適切なデータベースに記憶させることができる。
上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1】本実施形態に係るデータ管理システムの構成の一例を示す図である。

【図2】データ管理装置が備える機能（プログラム）の一例を示す図である。

【図3】データ名称及び所在対応テーブルの一例を示す図である。

【図4】データ管理装置及びデータベース装置の各情報処理装置が備えるハードウェアの一例を示す図である。

【図5】データ収集処理の一例を説明するフロー図である。

【図6】クエリ実行処理の詳細を説明するフロー図である。

【図7】処理対象データ解析処理を説明するフロー図である。

【図8】データ再配置処理の一例を説明するフロー図である。

【図9】再配置提案画面の一例を示す図である。

【図10】配置案作成処理の詳細を説明するフロー図である。

【発明を実施するための形態】

【0011】

図１は、本実施形態に係るデータ管理システム１の構成の一例を示す図である。データ管理システム１は、データ管理装置１０と、複数のデータベース装置２０とを含んで構成される。

【0012】

データベース装置２０はそれぞれ、データベースを記憶している。各データベース装置２０が記憶しているデータベースの種類は異なっている。なお、データベースの種類が異なっている場合、そのデータベースに対するデータ問い合わせ（クエリ）及びそれに対するクエリ応答のデータ形式も異なる。

【0013】

本実施形態では、リレーショナルデータベースを記憶しているデータベース装置２０ａと、時系列データベースを記憶しているデータベース装置２０ｂと、列指向データベースを記憶しているデータベース装置２０ｃとがあるものとする。

【0014】

データ管理装置１０は、異なる種類のデータベースを記憶しているデータベース装置２０のそれぞれに対して、データ処理の問い合わせ処理（クエリ）及び、問い合わせに対するクエリ応答の受信処理を行う。また、データ管理装置１０は、受信したクエリ応答に基づき、データベース装置２０のそれぞれのデータベースを他のデータベースに再配置する提案の処理を行う。

【0015】

なお、データ管理装置１０、及び各データベース装置２０の間は、例えば、有線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、無線ＬＡＮ、インターネット、又は専用線等の通信ネットワーク３０により通信可能に接続される。

【0016】

図２は、データ管理装置１０が備える機能（プログラム）の一例を示す図である。

【0017】

まず、データ管理装置１０は、データベース装置２０が記憶している、異なるデータ処理性能を有するデータベース（以下、データベース群という）に関して、ユーザからのデータ処理の指定を受け付ける。データ管理装置１０は、このデータ処理に関して、データベース群を統一的に（本実施形態では単一のリレーショナルデータベースとして扱うような方法で）に処理する。

【0018】

具体的には、データ管理装置１０は、データ処理内容入力プログラム２０１、データ処理内容管理プログラム２０２、クエリ送信プログラム２０３５、クエリ結果形式変換プログラム２０８、及びクエリ結果出力プログラム２０９の各プログラムを記憶している。

【0019】

データ処理内容入力プログラム２０１は、ユーザから、データベース群に対して行う処理の対象となるデータ（処理対象データ）の入力をユーザから受け付ける。

【0020】

データ処理内容管理プログラム２０２は、処理対象データを含む、データベース群の各項目のデータに対して行うデータ処理の情報を記憶する。このデータ情報は、例えば、データ処理の種類（データ集計、データ参照、データ更新等）、データ処理の対象となるデータの範囲、又は、データ処理の実行周期等である。

【0021】

クエリ送信プログラム２０３５は、クエリ生成プログラム２０３、クエリ解析プログラム２０４、データ管理プログラム２０５、クエリ形式変換プログラム２０７を備える。

【0022】

クエリ生成プログラム２０３は、データ処理内容管理プログラム２０２で記憶した処理対象データに関する、各データベース装置２０に対して要求する所定形式のコマンド（クエリ）を生成する。クエリは、例えば、各データベース装置２０から、各データ項目（例えば、所定行のデータ、所定列のデータ、所定の時系列データ）のデータの取得を要求するコマンドである。

【0023】

クエリ解析プログラム２０４は、クエリ生成プログラム２０３が生成したクエリを解析し、当該クエリが処理対象とするデータの所在（例えば、各データベース装置２０のネットワーク上の位置）を特定する。なお、このデータの所在は、テーブル管理プログラム２０５が備えるデータ名称及び所在対応テーブル２０６が記憶している。

【0024】

（データ名称及び所在対応テーブル）
ここで、図３は、データ名称及び所在対応テーブル２０６の一例を示す図である。データ名称及び所在対応テーブル２０６は、各処理対象データに係る（データベース上の）データ項目を特定する情報（例えば、データ項目の名称）が設定されるデータ名称２０６１、そのデータ項目のデータを有するデータベースの場所（例えば、データベース装置２０のネットワーク上の位置）を特定する情報が設定される所在２０６２、及び、そのデータベースの種類が設定される種類２０６３の各データ項目を有する。なお、種類２０６３には、例えば、行指向であるリレーショナルデータベース（ＲＤＢ：Relational Data Base）、列指向ＤＢ、行指向ＤＢ、又は時系列ＤＢといった情報が設定される。

【0025】

次に、図２に示すようにクエリ形式変換プログラム２０７は、クエリ解析プログラム２０４が特定したデータの所在等に基づき、クエリの処理要求先の各データベース装置２０（データベース）に応じた変換を行ったクエリをそれぞれ生成し、生成したクエリを各データベース装置２０に送信する。

【0026】

次に、クエリ結果形式変換プログラム２０８は、各データベース装置２０から受信した、各クエリに対する応答（クエリ応答）を所定形式（クエリ生成プログラム２０３における形式と同じ形式）に変換する。

【0027】

クエリ結果出力プログラム２０９は、クエリ結果形式変換プログラム２０８により変換されたクエリ応答の内容をファイルに出力し又は画面に表示する。

【0028】

次に、データ管理装置１０は、クエリ応答に含まれる各データベース装置２０のデータ（各データ項目における処理対象データ）の傾向を分析することにより、処理対象データを含む各項目のデータを、各データベース装置２０のうちいずれのデータベース装置２０に記憶すべきか、すなわちデータの再配置をユーザに提案し及び実行する。

【0029】

具体的には、データ管理装置１０は、データ処理対象解析プログラム２１０、データベース候補管理プログラム２１１、データ処理模擬プログラム２１２、データ再配置提案作成プログラム２１３、データ配置提案出力プログラム２１４、及びデータ配置実行プログラム２１５の各プログラムを記憶している。

【0030】

データ処理対象解析プログラム２１０は、各データベース装置２０から取得した処理対象データに基づき、データ処理内容管理プログラム２０２が示すデータ処理に関する解析を実行する。例えば、データ処理対象解析プログラム２１０は、処理対象データに係る各データベース装置２０のデータの更新範囲、データの更新頻度、データ更新の所要時間、又はデータ更新の実行周期等を算出する。

【0031】

データベース候補管理プログラム２１１は、データベース群における各種類のデータベースのテンプレート（以下、データベース候補という）を記憶している。

【0032】

データ処理模擬プログラム２１２は、データ処理対象解析プログラム２１０の解析結果に基づき、ユーザから指定された、将来の所定期間に生成される各データベース装置２０の各データ項目のデータ（ダミーデータ）を算出（予測）する。そして、データ処理模擬プログラム２１２は、算出したデータを含むデータベースにおいて実行されるデータ処理の特性を推定する。

【0033】

具体的には、データ処理模擬プログラム２１２は、データベース候補に基づき、ダミーデータを記憶させた試行データベースを作成し、作成した試行データベースに対してデータ処理を実行することにより、そのデータ処理の特性を推定する。

【0034】

なお、推定されるデータ処理の特性は、例えば、将来の所定期間における、データ処理に要する時間、データ処理の実行頻度、又はデータ処理の対象となるデータの更新頻度である。

【0035】

データ再配置提案作成プログラム２１３は、データ処理模擬プログラム２１２の実行結果に基づき、各データベース装置２０のうち、処理対象データに係るデータ項目のデータを記憶させるデータベース装置２０（データベース）の情報（データベースの配置案）を作成する。

【0036】

本実施形態では、データ再配置提案作成プログラム２１３は、データ処理模擬プログラム２１２が推定したデータ処理の特性に基づき、試行データベースのデータに係るデータ更新処理性能、データ圧縮性能、及びデータ集計性能を表す各パラメータ値の高さに応じて、データベースの配置案）を作成する。

【0037】

データ配置提案出力プログラム２１４は、データ再配置提案作成プログラム２１３が作成した配置案を画面に表示する。

【0038】

データ配置実行プログラム２１５は、データ配置提案出力プログラム２１４が表示した配置案のうちユーザから指定された配置案を実行し、配置案が示すデータベースに、処理対象データに係るデータ項目のデータを記憶させる。

【0039】

さらに、データ管理装置１０は、通信プログラム２１６を記憶している。通信プログラム２１６は、各データベース装置２０とのデータ送受信を制御する。

【0040】

ここで、図４は、データ管理装置１０及びデータベース装置２０の各情報処理装置が備えるハードウェアの一例を示す図である。各情報処理装置は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、又はＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等のプロセッサ１０１と、ＲＯＭ（Read Only Memory）、又はＲＡＭ（Random Access Memory）等のメモリ１０２と、ハードディスクドライブ（Hard Disk Drive）、フラッシ
ュメモリ（Flash Memory）、又はＳＳＤ（Solid State Drive）等の記憶装置１０３と、
キーボード、マウス、カードリーダ、若しくはタッチパネル等の入力装置１０４と、又は、液晶ディスプレイ（Liquid Crystal Display: LCD）、音声出力装置（スピーカ）、若
しくは印字装置等の出力装置１０５と、ネットワークインタフェースカード（Network Interface Card: NIC）、無線通信モジュール、ＵＳＢ（Universal Serial Interface）モ
ジュール、又はシリアル通信モジュール等の通信装置１０６とを備える。なお、各情報処理装置は、上記のような物理的なハードウェアを備える計算機であってもよいし、物理的な計算機を論理的に分割した計算機の単位（仮想サーバ）でもよい。また、各情報処理装置は、１台または複数の計算機クラスタ上で実行されるタスク（プロセスやコンテナ）であってもよい。

【0041】

上記各情報処理装置の機能は、各情報処理装置のハードウェアによって、又は、各情報処理装置のプロセッサ１０１がメモリ１０２又は記憶装置１０３に格納されているプログラムを読み出して実行することにより実現される。また上記のプログラムは、例えば、記録媒体に記録して配布することができる。

【0042】

次に、データ管理システム１で行われる処理について説明する。
データ管理システム１は、データベース装置２０のデータベース群からデータを取得するデータ収集処理Ｓ１と、取得したデータを解析する処理対象データ解析処理Ｓ３０１と、解析結果に基づき、データベース群における各データベースをデータベース装置２０のいずれに再配置するかを決定する再配置処理Ｓ２とを実行する。
まず、データ収集処理Ｓ１について説明する。

【0043】

＜データ収集処理＞
図５は、データ収集処理Ｓ１の一例を説明するフロー図である。データ収集処理Ｓ１は、例えば、ユーザから所定の入力があった場合、所定のタイミングで（例えば、所定の時刻、所定の時間間隔）、又はデータベース装置２０のデータベースが更新された場合等に開始される。

【0044】

データ管理装置１０のデータ処理内容入力プログラム２０１は、ユーザから、データベース群に対して行うデータ処理の入力を受け付ける（Ｓ１０１）。

【0045】

すなわち、データ処理内容入力プログラム２０１は、データ処理の種類の入力を受け付ける。例えば、データ処理内容入力プログラム２０１は、データの参照、又はデータの集計の旨の指定を受け付ける。

【0046】

また、データ処理内容入力プログラム２０１は、データ処理の方法及び内容の入力を受け付ける。例えば、データ処理内容入力プログラム２０１は、データ処理を行うデータベ
ース、データ処理を行うデータベース上の範囲、そのデータ範囲のうち実際に処理対象となるデータの出現周期（例えば、データの集計周期）、データ処理の実行周期、又は、データ処理に使用する関数（例えば、平均値の算出又は合計値の算出の関数）の入力を受け付ける。

【0047】

データ処理内容管理プログラム２０２は、データ処理内容入力プログラム２０１で入力された情報を記憶する（Ｓ１０２）。

【0048】

クエリ生成プログラム２０３は、Ｓ１０１で入力されたデータ処理を実現するためのクエリを生成する（Ｓ１０３）。このクエリは、所定の形式（以下、標準形式という）に基づくコマンドであり、例えば、ＳＱＬ（Structured Query Language）に基づく。

【0049】

データ管理装置１０は、Ｓ１０３で生成したクエリに基づき各データベース装置２０に対するデータ処理を実行し、各データベース装置２０から受信したクエリ応答の内容を画面に表示し又はファイルに出力するクエリ実行処理を行う（Ｓ１０４）。なお、Ｓ１０１で実行周期等の実行条件が入力された場合は、データ管理装置１０は、Ｓ１０２で入力された実行条件にてクエリ実行処理Ｓ１０４を実行する。クエリ実行処理Ｓ１０４の詳細は次述する。
以上でデータ収集処理Ｓ１は終了する。

【0050】

＜クエリ実行処理＞
図６は、クエリ実行処理Ｓ１０４の詳細を説明するフロー図である。クエリ解析プログラム２０４は、まず、Ｓ１０３で生成及び送信したクエリを解析し、クエリが示す処理対象データ（具体的には、データ項目名）を特定する（Ｓ２０１）。

【0051】

クエリ解析プログラム２０４は、Ｓ２０１で特定した各処理対象データの所在（データベース）を特定する（Ｓ２０２）。例えば、クエリ解析プログラム２０４は、Ｓ２０１で特定した各処理対象データのデータ項目名を取得し、データ名称及び所在対応テーブル２０６の各レコードを参照することで、上記取得したデータ項目名のデータが格納されているデータベース装置２０（データベース）を特定する。

【0052】

クエリ形式変換プログラム２０７は、Ｓ２０２で特定した各データベースの種類（例えば、データ名称及び所在対応テーブル２０６の種類２０６３）に応じて、Ｓ１０３で送信したクエリを、当該各データベースに対応した形式のクエリに変換する。そして、クエリ形式変換プログラム２０７は、変換した各クエリを、各データベース装置２０に送信する（Ｓ２０３）。

【0053】

各クエリを受信したデータベース装置２０は、当該クエリが示すデータ処理を行い、その処理結果（処理対象データを含むクエリ応答）をデータ管理装置１０に送信する。

【0054】

クエリ結果形式変換プログラム２０８は、各データベース装置２０から受信したクエリ応答のデータ形式を標準形式に変換する（Ｓ２０４）。

【0055】

クエリ結果出力プログラム２０９は、Ｓ２０４の変換により作成されたクエリ応答の内容を画面に表示し、又は所定のファイルに出力する（Ｓ２０５）。以上でクエリ実行処理Ｓ１０４は終了する。

【0056】

次に、処理対象データ解析処理Ｓ３０１について説明する。
＜処理対象データ解析処理＞
図７は、処理対象データ解析処理Ｓ３０１を説明するフロー図である。処理対象データ
解析処理Ｓ３０１は、ユーザから所定の入力があった場合、データ管理装置１０がデータベース装置２０から処理対象データを受信した場合、又は、所定のタイミング（例えば、所定の時刻、所定の時間間隔）にて、繰り返し実行される。

【0057】

すなわち、データ処理対象解析プログラム２１０は、データ管理装置１０がこれまでに蓄積した処理対象データを解析する。

【0058】

例えば、データ処理対象解析プログラム２１０は、処理対象データに係るデータ項目又はデータベースの更新頻度を算出する。また、例えば、データ処理対象解析プログラム２１０は、処理対象データの値の分布を表す分布関数を算出することで、更新されるデータの値の分布を算出する。また、例えば、データ処理対象解析プログラム２１０は、処理対象データの値の時系列変化の傾向を解析してその傾向を表す予測関数を算出する。
以上で処理対象データ解析処理Ｓ３０１は終了する。

【0059】

＜データ再配置処理＞
図８は、データ再配置処理Ｓ２の一例を説明するフロー図である。データ再配置処理Ｓ２は、例えば、ユーザから所定の入力があった場合、又は、所定のタイミング（例えば、所定の時刻、所定の時間間隔）で実行される。

【0060】

まず、データ処理模擬プログラム２１２は、データの再配置の判断の基準となる将来の期間（以下、ユーザ設定期間という。例えば、３年後以降。）を設定する。ユーザ設定期間は、ユーザ入力によって設定されてもよいし、データ処理模擬プログラム２１２が自動的に設定してもよい。ユーザ設定期間は、連続した期間であってもよいし、周期的に繰り返される複数の時間帯であってもよい。

【0061】

そして、データ処理模擬プログラム２１２は、処理対象データ解析処理Ｓ３０１による解析結果に基づき、ユーザ設定期間における、各データベース装置２０のデータベースにおけるデータ内容を推定する、すなわちダミーデータを作成する（Ｓ４０１）。例えば、データ処理模擬プログラム２１２は、Ｓ３０１で算出した更新頻度、予測関数、又は分布関数等に基づき、ユーザ設定期間における、各データベース装置２０のデータベースに設定されるべき各データ値又はデータ値の変動を算出する。

【0062】

データ処理模擬プログラム２１２は、データベース候補管理プログラム２１１を呼び出すことで各データベース候補を取得し、取得した各データベース候補に係る、空情報のデータベース（試行データベース）を作成する。そして、データ処理模擬プログラム２１２は、作成した各試行データベースに、Ｓ４０１で推定したデータ（ダミーデータ）を設定する（Ｓ４０２）。

【0063】

データ処理模擬プログラム２１２は、Ｓ４０２で設定を行った各試行データベースに対して、Ｓ１０１で設定したデータ処理を実行する（Ｓ４０３）。この際、データ処理模擬プログラム２１２は、実行したデータ処理に要した処理時間をそれぞれ測定する。また、データ処理模擬プログラム２１２は、各試行データベースのデータ処理の実行に関して、当該データ処理の実行頻度（本実施形態では実行周期とする）、及び、当該データ処理の対象となったデータの更新頻度を記憶する。

【0064】

データ再配置提案作成プログラム２１３は、Ｓ４０３で算出した処理時間、実行頻度、及び更新頻度に基づき配置案を作成する配置案作成処理を実行する（Ｓ４０４）。配置案作成処理Ｓ４０４の詳細は後述する。

【0065】

データ配置提案出力プログラム２１４は、配置案作成処理Ｓ４０４で作成した配置案を
表示すると共に、表示した配置案を実行するか否かの入力をユーザから受け付ける再配置提案画面に表示する（Ｓ４０５）。

【0066】

（再配置提案画面）
図９は、再配置提案画面３００の一例を示す図である。再配置提案画面３００は、処理対象データに係るデータ項目のリストであるデータ名表示欄３０１と、当該データ項目に係るデータの配置先のデータベース（データベース装置）である再配置先表示欄３０２と、その配置先に対する再配置を実行するか否かの実行確認欄３０３とを備える。

【0067】

そして、図８に示すように、データ配置実行プログラム２１５は、ユーザから、その配置案を実行する旨の入力を受け付けた処理対象データに対して、Ｓ４０５で作成した配置案を実行する（Ｓ４０６）。具体的には、データ配置実行プログラム２１５は、各処理対象データに係るデータ項目のデータを、現在の各データベース装置２０から、配置先の各データベース装置２０に送信する（その際、データ形式の変換も行われる）。以上でデータ再配置処理Ｓ２は終了する。
ここで、配置案作成処理Ｓ４０４の詳細を説明する。

【0068】

図１０は、配置案作成処理Ｓ４０４の詳細を説明するフロー図である。
データ再配置提案作成プログラム２１３は、Ｓ４０３で測定した処理対象データに係る処理時間が所定の閾値より大きいか否かを判定する（Ｓ５０１）。処理時間が所定の閾値より大きい場合は（Ｓ５０１：ＹＥＳ）、データ再配置提案作成プログラム２１３はＳ５０２の処理を実行し、処理時間が所定の閾値より大きくない場合は（Ｓ５０１：ＮＯ）、データ再配置提案作成プログラム２１３はＳ５０３の処理を実行する。

【0069】

Ｓ５０２においてデータ再配置提案作成プログラム２１３は、所定の警告情報を画面に表示し、配置案作成処理Ｓ４０４は終了する。

【0070】

Ｓ５０３においてデータ再配置提案作成プログラム２１３は、処理対象データの更新頻度（データ更新処理性能を表すパラメータ値）が、所定の閾値より高いか否かを判定する。更新頻度が所定の閾値より高い場合は（Ｓ５０３：ＹＥＳ）、データ再配置提案作成プログラム２１３はＳ５０７の処理を実行し、更新頻度が所定の閾値より高くない場合は（Ｓ５０３：ＮＯ）、データ再配置提案作成プログラム２１３はＳ５０４の処理を実行する。

【0071】

Ｓ５０４においてデータ再配置提案作成プログラム２１３は、処理対象データに関して、Ｓ４０３で算出した実行周期に対する、Ｓ４０３で算出した時系列ＤＢへの（時系列データに対する）データ処理時間の割合（データ圧縮性能を表すパラメータ値）が所定の閾値より高いか否かを判定する。

【0072】

実行周期に対するデータ処理時間の割合が所定の閾値より高くない場合（データ圧縮性能が高い場合）は（Ｓ５０４：ＮＯ）、データ再配置提案作成プログラム２１３は、処理対象データを、時系列ＤＢを備えるデータベース装置２０に配置することを提案する情報を生成し（Ｓ５０５）、配置案作成処理Ｓ４０４は終了する。

【0073】

実行周期に対するデータ処理時間の割合が所定の閾値より高い場合は（Ｓ５０４：ＹＥＳ）、データ再配置提案作成プログラム２１３は、処理対象データを、列指向ＤＢを備えるデータベース装置２０に配置することを提案する情報を生成し（Ｓ５０６）、配置案作成処理Ｓ４０４は終了する。

【0074】

なお、Ｓ６０５においてデータ再配置提案作成プログラム２１３は、処理対象データに
関して、Ｓ４０３で算出した実行周期に対する、Ｓ４０３で算出した列指向ＤＢに対するデータ処理時間の割合（データ集計性能を表すパラメータ値）が所定の閾値より低いか否かを判定し、当該割合が所定の閾値より低い場合（データ集計性能が高い場合）にのみ、処理対象データを、列指向ＤＢを備えるデータベース装置２０に配置することを提案する情報を生成してもよい。

【0075】

次に、Ｓ５０７においてデータ再配置提案作成プログラム２１３は、処理対象データに関して、Ｓ４０３で算出した実行周期に対する、Ｓ４０３で算出したＲＤＢへの（行単位での）データ処理時間の割合（データ更新機能を表すパラメータ）が所定の閾値より高いか否かを判定する。

【0076】

実行周期に対するデータ処理時間の割合が所定の閾値より高い場合は（Ｓ５０７：ＹＥＳ）、データ再配置提案作成プログラム２１３は、処理対象データを行指向ＤＢを備えるデータベース装置２０（すなわち、ＲＤＢを備えるデータベース装置２０）に配置するが、そのデータ処理は列指向ＤＢを用いて行うことを提案する情報を生成し（Ｓ５０９）、配置案作成処理Ｓ４０４は終了する。

【0077】

実行周期に対するデータ処理時間の割合が所定の閾値以下ある場合は（Ｓ５０７：ＮＯ）、データ再配置提案作成プログラム２１３は、処理対象データを、行指向ＤＢを備えるデータベース装置２０（すなわち、ＲＤＢを備えるデータベース装置２０）に配置することを提案する情報を生成し（Ｓ５０８）、配置案作成処理Ｓ４０４は終了する。

【0078】

以上のように、本実施形態のデータ管理装置１０は、データベースから取得した、所定データ項目の処理対象データを解析することにより、将来期間に生成されるそのデータ項目のデータを算出し、算出したデータを含むデータベースにおいて実行されるデータ処理の特性を推定し、推定したデータ処理の特性に基づき、データベース群のうち、そのデータ項目のデータを記憶させるデータベースを特定して、そのデータベースに、処理対象データを含むデータを記憶させる。

【0079】

すなわち、本実施形態のデータ管理装置１０は、処理対象データに関する将来のデータ処理予測を行ってダミーデータを作成することでデータ処理の特性を推定し、その推定結果に基づいて、データを配置すべきデータベースを特定する。これにより、各データベースにおけるデータを、そのデータ処理の特性に応じて適切なデータベースに管理させることができる。

【0080】

特に、本実施形態のデータ管理装置１０は、ダミーデータを記憶させた試行データベースを作成し、作成した試行データベースに対してデータ処理を実行することにより、データ処理の特性を推定する。このように、データベースを実際に作成することで、データ処理の特性を正確に推定することができる。

【0081】

また、本実施形態のデータ管理装置１０は、将来期間におけるデータ処理時間、データ処理の実行頻度、データ更新頻度に基づき、ダミーデータに係るデータ更新処理性能、データ圧縮性能、データ集計性能を表すパラメータ値を算出し、これに応じてデータベースを特定する。これにより、各データベースが備えるデータ処理性能の特徴に応じて、適切なデータベースを特定することができる。

【0082】

例えば、本実施形態のデータ管理装置１０は、将来期間におけるデータの更新頻度を推定し、データ更新頻度を表すパラメータ値が所定閾値を超える場合には、行指向のデータベース（ＲＤＢ等）を特定する。これにより、更新性能が高い行指向のデータベースの特性を活用することができる。

【0083】

さらにこの場合、本実施形態のデータ管理装置１０は、データ更新頻度を表すパラメータ値が所定閾値を超える場合であって、将来期間における行単位でのデータ処理に要する時間を表すパラメータ値が所定の閾値を超える場合には、行指向のデータベースを記憶先とするが、データ処理は列指向のデータベースを用いるものとして特定する。これにより、更新性能が高い行指向のデータベース及び列単位のデータ処理能力が高い列指向のデータベースの双方のメリットを活用することができる。

【0084】

また、本実施形態のデータ管理装置１０は、将来期間における、時系列データに対するデータ処理に要する時間を表すパラメータ値が所定の閾値を超えない場合には、時系列データベースを特定する。これにより、データ圧縮性能に優れる時系列データベースの特性を活用することができる。

【0085】

また、本実施形態のデータ管理装置１０は、将来期間における、列単位でのデータ処理に要する時間を表すパラメータ値が所定の閾値を超えない場合には、列指向データベースを特定する。これにより、（列単位での）データ集計性能に優れる列指向データベース（例えば、ＲＤＢ）の特性を活用することができる。

【0086】

また、本実施形態のデータ管理装置１０は、再配置先として特定したデータベースに関する情報を画面に表示することで、再配置を行うかをユーザに確認させることができる。

【0087】

また、本実施形態のデータ管理装置１０は、標準形式のクエリに対して変換を行った、各データベース群に対応したクエリをそれぞれ生成し、生成したクエリをデータベース群に送信することにより、データベース群から応答データを受信し、受信した各応答データを標準形式に変換する。そして、データ管理装置１０は、この変換した各応答データを、処理対象データとして取得する。

【0088】

これにより、対応形式が異なるデータベースが存在する場合でも、その形式に関係なく容易に、統一した標準形式のデータを取得し、配置先のデータベースを迅速に特定することができる。

【0089】

本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲内で、任意の構成要素を用いて実施可能である。以上説明した実施形態や変形例はあくまで一例であり、発明の特徴が損なわれない限り、本発明はこれらの内容に限定されるものではない。また、上記では種々の実施形態や変形例を説明したが、本発明はこれらの内容に限定されるものではない。本発明の技術的思想の範囲内で考えられるその他の態様も本発明の範囲内に含まれる。

【0090】

例えば、本実施形態の各装置が備える各機能の一部は他の装置に設けてもよいし、別装置が備える機能を同一の装置に設けてもよい。

【0091】

また、データ管理装置１０が管理するデータベースの種類は本実施形態で説明したものに限らず、他の種類のデータベースでもよい。

【0092】

また、本実施形態では、一つのデータベース装置２０に対して１種類のデータベースが格納されていることを前提としたが、一つのデータベース装置２０に対して複数種類のデータベースが格納され、データ管理装置１０が、データベース装置２０の各データベースにアクセスする形態であってもよい。

【0093】

また、データ管理装置１０は、データ集計性能、データ圧縮性能、及びデータ集計性能
をデータの処理時間、データの更新時間、及びデータの更新周期に基づき算出するものとしたが、その他のパラメータを用いてこれらの性能を算出してもよい。

【0094】

また、データ管理装置１０は、データ集計性能、データ圧縮性能、及びデータ集計性能以外の性能を算出してもよい。

【0095】

また、データ管理装置１０は、標準形式としてＳＱＬ形式を採用したが、その他の形式にしてもよい。

【符号の説明】

【0096】

１ データ管理システム、１０ データ管理装置、２０ データベース装置、２１２ データ処理模擬プログラム、２１３ データ再配置提案作成プログラム、２１５ データ配置実行プログラム

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】