特開 2024-162920 外部スキーマ生成装置及び外部スキーマ生成方法

(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】P2024162920

(43)【公開日】2024-11-21

(54)【発明の名称】外部スキーマ生成装置及び外部スキーマ生成方法

(51)【国際特許分類】

   G06F 16/21 20190101AFI20241114BHJP

【ＦＩ】

G06F16/21

【審査請求】未請求

【請求項の数】10

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023078922

(22)【出願日】2023-05-11

(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】110000279

【氏名又は名称】弁理士法人ウィルフォート国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】高田 実佳

(72)【発明者】

【氏名】茂木 和彦

(72)【発明者】

【氏名】西川 記史

(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）】

5B175CA07

(57)【要約】      （修正有）

【課題】アプリケーションの開発者にとって使い勝手の良い外部スキーマを提供する外部スキーマ生成装置及び方法を提供する。
【解決手段】ビュー生成装置において、プロセッサの適応マッピング部６０４は、データ２００の各カラムとＫＰＩツリー５００の各項目との類似度に基づいて、ＫＰＩツリー５００の各項目に対応するデータ２００のカラムを対応カラムとして特定する全体管理部６１０と、対応カラムに基づいて、データ２００が構成するデータベースの外部スキーマを生成するマッピング管理部６１２と、を備える。
【選択図】図２

【特許請求の範囲】

【請求項1】

業務によって生成されたデータベースの外部スキーマを生成する外部スキーマ生成装置であって、
前記データベースに含まれるデータの各カラムと、前記業務の目標を示す指標値に関する目標情報の各項目との類似度に基づいて、前記目標情報の各項目に対応する前記カラムを対応カラムとして特定する特定部と、
前記対応カラムに基づいて、前記外部スキーマを生成する生成部と、を有する外部スキーマ生成装置。

【請求項2】

前記データベースに含まれるデータに関するメタデータに基づいて、前記類似度を算出する算出部をさらに有する、請求項１に記載の外部スキーマ生成装置。

【請求項3】

前記生成部は、前記対応カラムを含むデータに共通するカラムである共通カラムを結合キーとして当該データを結合して前記外部スキーマを生成する、請求項１に記載の外部スキーマ生成装置。

【請求項4】

前記目標情報の項目は、前記指標値を算出するために使用する使用データを含む、請求項１に記載の外部スキーマ生成装置。

【請求項5】

前記目標情報の項目は、前記指標値を算出する算出方法を含む、請求項１に記載の外部スキーマ生成装置。

【請求項6】

複数の前記目標情報が階層化されており、
前記特定部は、前記外部スキーマの生成対象となる前記目標情報である対象目標情報ごとに、当該対象目標情報の各項目に対応する前記対応カラムを特定し、
前記生成部は、前記対象目標情報ごとに、前記外部スキーマを生成する、請求項１に記載の外部スキーマ生成装置。

【請求項7】

前記特定部は、指定された前記目標情報と当該目標情報の下位の階層の目標情報とを前記対象目標情報とする、請求項６に記載の外部スキーマ生成装置。

【請求項8】

前記生成部は、前記対象目標情報の下位の前記目標情報に対する前記外部スキーマである下位スキーマが既に生成されている場合、前記下位スキーマにおける結合キーを用いて前記対象目標情報の前記外部スキーマを生成する、請求項６に記載の外部スキーマ生成装置。

【請求項9】

前記生成部は、前記対象目標情報が当該対象目標情報の下位に前記目標情報が存在しないリーフ情報の場合、当該対象目標情報の上位の目標情報と同じ目標情報の下位の目標情報であり、かつ、前記対象目標情報と同じ階層のリーフ情報である兄弟リーフ情報が存在し、さらに、当該兄弟リーフ情報に対する前記外部スキーマである兄弟スキーマが存在する場合、当該兄弟スキーマにおける結合キーを用いて、前記対象目標情報の前記外部スキーマを生成する、請求項６に記載の外部スキーマ生成装置。

【請求項10】

業務によって生成されたデータベースの外部スキーマを生成する外部スキーマ生成装置による外部スキーマ生成方法であって、
前記データベースに含まれるデータの各カラムと、前記業務の目標を示す指標値に関する目標情報の各項目との類似度に基づいて、各項目に対応する前記カラムを対応カラムとして特定し、
前記対応カラムに基づいて、前記外部スキーマを生成する、外部スキーマ生成方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、外部スキーマ生成装置及び外部スキーマ生成方法に関する。

【背景技術】

【0002】

業務において生成されたデータベースは様々な用途のアプリケーションにて活用されている。

【0003】

業務の担当者は、業務に関する知識を有しているものの、データベースに関する知識及びアプリケーションを設計するためのプログラムに関する知識などを有していないため、アプリケーションの開発は、通常、業務の担当者とは別の開発者に依頼される。

【0004】

しかしながら、開発者は、通常、業務に関する知識を有していないため、アプリケーションで使用するデータとデータベースに含まれるデータとの間のマッピングに手間取ったり、場合によっては、業務に関する知識を学習したりする必要が生じる。

【0005】

これに対して特許文献１には、ユーザに対して様々なユーザインタフェースを提供して、ドラッグ＆ドロップなどの操作に応じて、バックエンドで自動的にアプリケーションで使用するデータとデータベース内のデータとのマッピングなどを行うことで、アプリケーションを容易に作成する技術が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0006】

【特許文献1】米国特許２０１７／０１１５９６８号明細書

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0007】

しかしながら、特許文献１に記載の技術は、業務の担当者に対するアプリケーションの作成を支援することを目的としており、ユーザがドラッグ＆ドロップなどの操作に応じて指定したデータと、データベース内のデータとが完全に一致していなければならず、業務に関する知識を有していない開発者にとっては使い勝手が悪い。

【0008】

本開示の目的は、アプリケーションの開発者にとって使い勝手の良い外部スキーマを提供することが可能な外部スキーマ生成装置及び外部スキーマ生成方法を提供することである。

【課題を解決するための手段】

【0009】

本開示の一態様に従う外部スキーマ生成装置は、業務によって生成されたデータベースの外部スキーマを生成する外部スキーマ生成装置であって、前記データベースに含まれるデータの各カラムと、前記業務の目標を示す指標値に関する目標情報の各項目との類似度に基づいて、各項目に対応する前記カラムを対応カラムとして特定する特定部と、前記対応カラムに基づいて、前記外部スキーマを生成する生成部と、を有する。

【発明の効果】

【0010】

本発明によれば、アプリケーションの開発者にとって使い勝手の良い外部スキーマを提供することが可能になる。

【図面の簡単な説明】

【0011】

【図1】本開示の一実施形態のビュー生成装置のハードウェア構成を示す図である。

【図2】本開示の一実施形態のビュー生成装置の機能的な構成を示す図である。

【図3】データの一例を示す図である。

【図4】メタデータの一例を示す図である。

【図5】リネージ関連情報の一例を示す図である。

【図6】リネージ関連情報の他の例を示す図である。

【図7】ＫＰＩツリーの一例を示す図である。

【図8】ＫＰＩツリーのツリー構造を示す図である。

【図9】マッピングデータの一例を示す図である。

【図10】ビューの一例を示す図である。

【図11】メタデータ抽出処理の一例を説明するためのフローチャートである。

【図12】リネージ管理処理の一例を説明するためのフローチャートである。

【図13】ＫＰＩツリー管理処理の一例を説明するための図である。

【図14】全体処理の一例を説明するためのフローチャートである。

【図15】適応マッピング処理の一例を説明するためのフローチャートである。

【図16】類似性判定処理の一例を説明するためのフローチャートである。

【図17】ビュー生成処理の一例を説明するためのフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0012】

以下、本開示の実施形態について図面を参照して説明する。

【0013】

図１は、本開示の一実施形態のビュー生成装置のハードウェア構成を示す図である。図１に示すビュー生成装置１００は、データベースの外部スキーマであるビューを生成して提供する外部スキーマ生成装置である。ビュー生成装置１００は、記憶装置１０１と、プロセッサ１０２と、メモリ１０３と、通信部１０４と、入力インタフェース１０５と、出力インタフェース１０６とを有し、これらバス１０７を介して相互に接続されている。なお、外部スキーマは、ビューに限らず、マテリアルビューなどでもよい。

【0014】

記憶装置１０１は、プロセッサ１０２の動作を規定するプログラム、及び、そのプログラムによって使用及び生成される種々のデータを記憶する。プロセッサは、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）であり、記憶装置１０１に記憶されたプログラムをメモリ１０３に読み出し、メモリ１０３を利用してプログラムに応じた処理を実行する。通信部１０４は、外部装置であるクライアント装置１１０とネットワーク１２０を介して相互に通信可能に接続し、クライアント装置１１０に対して種々の情報の送受信を行う。入力インタフェース１０５は、ビュー生成装置１００を利用するユーザから種々の情報を受け付ける入力部である。出力インタフェース１０６は、種々の情報を出力（例えば、表示）する出力部である。なお、クライアント装置１１０は、ビュー生成装置１００を利用するユーザにて使用される。

【0015】

図２は、ビュー生成装置１００の機能的な構成を示す図である。図２に示すように記憶装置１０１は、データ２００と、メタデータ３００と、リネージ関連情報４００と、ＫＰＩツリー（Key Performance Indicator Tree）５００とを記憶する。また、プロセッサ１０２は、記憶装置１０１に記憶されたプログラム（図示せず）を実行することで、メタデータ抽出部６０１と、リネージ管理部６０２と、ＫＰＩツリー管理部６０３と、適応マッピング（Adaptive Mapping）部６０４とを実現する。

【0016】

図３は、データ２００の一例を示す図である。データ２００は、業務によって生成されるデータベースを構成するデータである。

【0017】

図３の例では、データ２００として、業務で使用する設備（Equipment）に関する設備データ２０１と、業務の手順（Procedure）に関する手順データ２０２と、業務で行われた操作の記録である操作ログ（Operation_log）に関する操作ログデータ２０３と、業務における計画（Plan）に関する計画データ２０４とを含む。各データ２０１～２０４は、１以上のカラム２１０を有するテーブル構造を有している。

【0018】

図４は、メタデータ３００の一例を示す図である。メタデータ３００は、データ２００に関するデータであり、例えば、データ２００の種類ごとに生成される。図４の例では、メタデータ３００として、設備データ２０１に関するメタデータ３０１と、手順データ２０２に関するメタデータ３０２とが示されている。メタデータ３００は、例えば、データ２００の名称であるテーブル名３１０、及び、データ２００の各カラムの名称であるカラム名３１１などを示す。なお、メタデータ３００は、テーブル名及びカラム名だけでなく、それらに付随する任意の情報を有してもよい。

【0019】

図５及び図６は、リネージ関連情報４００の一例を示す図である。リネージ関連情報は、データ２００の来歴に関する情報であり、図５及び図６の例では、リネージ関連情報４００として、テーブルアクセスログ４１０と、カラムアクセスログ４２０と、ジョブ情報４３０と、リネージ記録情報４４０と、データセット情報４５０とを含む。

【0020】

テーブルアクセスログ４１０は、テーブル構造を有するデータ２００に対するアクセスの履歴を示す情報であり、カラム４１１～４１４を含む。カラム４１１は、アクセスを識別する識別情報であるＩＤを格納する。カラム４１２は、アクセスされたデータを識別する識別情報であるデータＩＤ（DID）を格納する。カラム４１３は、データにアクセスされた時刻であるアクセス時間（ACCESS_TIME）を格納する。カラム４１４は、データにアクセスしたジョブを識別するジョブＩＤ（JOB_ID）を格納する。

【0021】

カラムアクセスログ４２０は、データ２００内のカラムに対するアクセスの履歴を示す情報であり、カラム４２１～４２５を含む。カラム４２１は、アクセスを識別するＩＤを格納する。カラム４２２は、アクセスされたカラムを有するデータ２００の名称であるテーブル名（TABLE_NAME）を格納する。カラム４２３は、アクセスされたカラムの名称であるカラム名を格納する。カラム４２４は、カラムにアクセスされた時刻であるアクセス時間を格納する。カラム４２５は、カラムにアクセスしたジョブを識別するジョブＩＤを格納する。

【0022】

ジョブ情報４３０は、データ２００にアクセスするジョブに関する情報であり、カラム４３１～４３３を含む。カラム４３１は、ジョブＩＤを格納する。カラム４３２は、ジョブを発生させる発生源を示すジョブ発生情報を格納する。本実施形態では、ジョブ発生源として、ＳＱＬ（Structured Query Language）文が示されているが、ジョブ発生源は、ＳＱＬ文に限らず、クエリ又はプログラムなどでもよい。カラム４３３は、ジョブの名称であるジョブ名（JOB_NAME）を格納する。

【0023】

リネージ記録情報４４０は、データ２００の来歴を示すリネージデータであり、カラム４４１～４４３を含む。カラム４４１は、生成元のデータ２００であるソースデータを識別するソースＩＤ（SOURCE_ID）を格納する。カラム４４２は、ソースデータから生成されたデータ２００であるターゲットデータを識別するターゲットＩＤ（TARGET_ID）を格納する。カラム４４３は、ターゲットデータを生成したジョブを識別するジョブＩＤを格納する。

【0024】

データセット情報４５０は、データ２００のリストであり、カラム４５１～４５３を含む。カラム４５１は、データ２００のデータＩＤを格納する。カラム４５２は、データ２００のテーブル名を格納する。カラム４５３は、データ２００がビューか否かを示すビューフラグ（VIEW_FLG）を格納する。ビューフラグは、図８の例では、データ２００がビューの場合、「１」を示し、データ２００がビューでない場合、「０」を示す。

【0025】

図７は、ＫＰＩツリー５００の一例を示す図である。ＫＰＩツリー５００は、業務の大目標を達成するために必要な要素を記述した情報であり、各要素に対応するノードと、そのノード間の関係を示すリンクとを含むツリー構造（階層構造）を有するデータである。本実施形態では、ツリー構造の各階層をランク（ＲＡＮＫ）と呼び、最上層のランクから順にランク１、ランク２、…と呼ぶことがある。また、ノードと接続され、かつ、そのノードよりも上層のノードを親ノード、ノードと接続され、かつ、そのノードよりも下層のノードを子ノードと呼ぶこともある。

【0026】

ＫＰＩツリー５００は、図７の例では、各ノードに関するノード情報を纏めたノードリスト５１０と、ノード間の関係を示すリンク情報５０２とを有する。

【0027】

ノードリスト５１０は、カラム５１１～５１５を含む。カラム５１１は、ノードを識別するノードＩＤ（ＮＯＤＥ＿ＩＤ）を格納する。カラム５１２は、ノードのカテゴリ（ＣＡＴＥＧＯＲＹ）を格納する。カラム５１３は、ノードにおける目標を示す指標値であるＫＰＩを格納する。カラム５１４は、ＫＰＩを算出する方法（ＭＥＴＨＯＤ）であるＫＰＩ算出方法を格納する。カラム５１５は、ＫＰＩを算出するために使用するデータ（ＤＡＴＡ）である使用データを格納する。なお、ノードリスト５１０の各レコードが、そのレコードのカラム５１１に格納されたノードＩＤのノードに関するノード情報である。また、ノード情報の各フィールドを項目と呼ぶこともある。

【0028】

リンク情報５２０は、カラム５２１～５２３を含む。カラム５２１は、ノードＩＤを格納する。カラム５２２は、ノードＩＤのノードの親ノードを識別する親ノードＩＤ（ＰＡＲＥＮＴ＿ＩＤ）を格納する。カラム５２３は、ノードＩＤのノードの子ノードを識別する子ノードＩＤ（ＣＨＩＬＤ＿ＩＤ）を格納する。子ノードが存在しない場合、カラム５２３は、「ＮＵＬＬ」を格納する。

【0029】

図８は、ＫＰＩツリー５００のツリー構造を示す図である。図８の例では、ノード１～４を有するツリー構造が示されている。ノード１がランク１に所属し、ノード２がランク２に所属し、ノード３及び４がランク２に所属している。このとき、例えば、ノード２から見た場合、ノード１が親ノード、ノード３及び４が子ノードとなる。

【0030】

図２の説明に戻る。メタデータ抽出部６０１は、データ２００からメタデータ３００を抽出する。リネージ管理部６０２は、リネージ関連情報４００を管理する。例えば、リネージ管理部６０２は、リネージ記録情報４４０を生成する。ＫＰＩツリー管理部６０３は、ＫＰＩツリー５００を管理する。例えば、ＫＰＩツリー管理部６０３は、ユーザからの入力に従ってＫＰＩツリーの生成及び更新を行う。

【0031】

適応マッピング部６０４は、データ２００の外部スキーマであるビューを生成する。本実施形態では、適応マッピング部６０４は、ＫＰＩツリー５００のノードごとにビューを生成する。

【0032】

適応マッピング部６０４は、具体的には、全体管理部６１０と、類似性判定部６１１と、マッピング管理部６１２とを有する。全体管理部６１０は、ＫＰＩツリー５００の各ノードの各項目に対応するデータ２００のカラムである対応カラムをマッピング先として特定する適応マッピング処理を実行する特定部である。類似性判定部６１１は、メタデータ３００に基づいて、ＫＰＩツリー５００の各ノードの各項目とデータ２００のカラムとの類似度を算出する算出部である。類似度は、全体管理部６１０の適応マッピング処理にて使用される。マッピング管理部６１２は、全体管理部６１０による適応マッピング処理の結果に基づいて、ＫＰＩツリー５００の各ノードのビューを生成する生成部である。また、マッピング管理部６１２は、各ノードのビューのリストを示すマッピングデータも生成する。

【0033】

図９は、マッピングデータの一例を示す図である。図９に示すマッピングデータ７００は、マッピングリスト７１０と、ビューリスト７２０とを含む。

【0034】

マッピングリスト７１０は、ＫＰＩツリー５００のノードとビューとの対応関係を示す情報であり、図９の例では、カラム７１１～７１３を含む。カラム７１１は、マッピング（対応付け）を識別するマッピングＩＤ（MAP_ID）を格納する。カラム７１２は、ノードのノードＩＤ（NODE_ID）を格納する。カラム７１３は、ノードに対応するビューを識別するビューＩＤ（VIEW_ID）を格納する。

【0035】

ビューリスト７２０は、ビューのリストであり、図９の例では、カラム７２１～７２２を含む。カラム７２１は、ビューのビューＩＤを格納する。カラム７２２は、ビューの名称であるビュー名（VIEW_NAME）を格納する。

【0036】

図１０は、ビューの一例を示す図である。図１０に示すビュー８００は、あるノードに対応するビューの一例であり、データ２００に含まれるカラムのうち、そのノードの項目に対応する対応カラムである複数のカラム８０１を含む。

【0037】

図１１は、メタデータ抽出部６０１によるメタデータ抽出処理の一例を説明するためのフローチャートである。

【0038】

メタデータ抽出処理では、メタデータ抽出部６０１は、先ず、クライアント装置１１０から、データ２００にアクセスするためのアクセス情報を受信する（ステップＳ１０１）。アクセス情報は、例えば、ホスト名、ポート番号、ユーザ名及びパスワードなどである。

【0039】

続いて、メタデータ抽出部６０１は、受信したアクセス情報に基づいてデータ２００にアクセスし、そのデータからメタデータ３００に必要な情報を抽出する（ステップＳ１０２）。メタデータ３００に必要な情報は、例えば、データのテーブル名及びデータの各カラムのカラム、及び、それらに付随する情報などである。必要な情報の抽出は、例えば、既存のデータカタログツールなどを用いて行うことができる。

【0040】

メタデータ抽出部６０１は、抽出した情報をメタデータ３００として記憶装置１０１に記憶し（ステップＳ１０３）、処理を終了する。

【0041】

図１２は、リネージ管理部６０２によるリネージ管理処理の一例を説明するためのフローチャートである。

【0042】

リネージ管理処理では、リネージ管理部６０２は、先ず、クライアント装置１１０から、データ２００にアクセスするためのアクセス情報を受信する（ステップＳ２０１）。

【0043】

続いて、リネージ管理部６０２は、受信したアクセス情報に基づいてデータ２００にアクセスし、所定のタイミングでステップＳ２０３～Ｓ２０４の処理を繰り返すループ処理（Ａ）を開始する（ステップＳ２０２）。所定のタイミングは、定期的なタイミング、又は、アクセスログ（テーブルアクセスログ４１０及びカラムアクセスログ４２０）が更新されたタイミングなどである。

【0044】

ループ処理（Ａ）では、リネージ管理部６０２は、アクセスログを確認して、前回確認したタイミング以降におけるデータ２００へのアクセスに関するアクセス内容を抽出する（ステップＳ２０３）。リネージ管理部６０２は、抽出したアクセス内容に基づいて、記憶装置１０１に記憶されたリネージ記録情報４４０を更新する（ステップＳ２０４）。

【0045】

その後、所定の条件が満たされると、リネージ管理部６０２は、ループ処理を抜け（ステップＳ２０５）、データとのアクセスを切断し（ステップＳ２０６）、処理を終了する。

【0046】

図１３は、ＫＰＩツリー管理部６０３によるＫＰＩツリー管理処理の一例を説明するための図である。

【0047】

ＫＰＩツリー管理部６０３は、クライアント装置１１０から、ＫＰＩツリーに追加するノードである新規ノードに関する新規ノード情報を受信する（ステップＳ３０１）。新規ノード情報は、例えば、新規ノードの内容（ノードＩＤ、カテゴリ、ＫＰＩ、ＫＰＩ算出方法及び使用データなど）と、新規ノードの親子関係（親ノードＩＤ及び子ノードＩＤなど）とを含む。

【0048】

ＫＰＩツリー管理部６０３は、新規ノード情報に基づいて、記憶装置１０１に記憶されたＫＰＩツリー５００を更新して（ステップＳ３０２）、処理を終了する。

【0049】

図１４は、適応マッピング部６０４による全体処理の一例を説明するためのフローチャートである。

【0050】

全体処理では、適応マッピング部６０４の全体管理部６１０は、クライアント装置１１０から、ビューの生成対象を指定する対象指定情報を受信する。対象指定情報は、ビューの生成対象となるＫＰＩツリーであるターゲットＫＰＩツリーと、ビューの生成対象となる最上位のノードであるターゲットノードとを示す。全体管理部６１０は、対象指定情報に基づいて、ターゲットＫＰＩツリーを記憶装置１０１から取得する（ステップＳ４０１）。適応マッピング部６０４は、ターゲットＫＰＩツリーとメタデータ３００とに基づいて、ターゲットＫＰＩツリーにおけるターゲットノード及びそれよりも下位のノードをビューの生成対象である対象ノードとし、それらの対象ノードの各項目に対応する対応カラムを決定する適応マッピング処理（図１５参照）を実行する（ステップＳ４０２）。適応マッピング部６０４は、適応マッピング処理の処理結果に基づいてビューを生成して出力するビュー生成処理（図１７参照）を実行し（ステップＳ４０３）、処理を終了する。

【0051】

図１５は、図１４のステップＳ４０２の適応マッピング処理の一例を説明するためのフローチャートである。

【0052】

適応マッピング処理では、適応マッピング部６０４の全体管理部６１０は、対象指定情報に基づいて、ターゲットＫＰＩツリーからターゲットノードを特定する（ステップＳ５０１）。適応マッピング部６０４は、対象ノードの初期値としてターゲットノードを設定する（ステップＳ５０２）。

【0053】

全体管理部６１０は、深さ優先探索の手順で対象ノードを変えながら、ターゲットノード以下の各ノードの各項目のマッピング先が決定されるまで、ステップＳ５０１～Ｓ５１５を処理を繰り返すループ処理（Ｂ）を開始する（ステップＳ５０３）。深さ探索の手順とは、対象ノードがビューの定義されているノードとなるまで、対象ノードを初期値（ターゲットノード）から順にランクを大きくしていき（階層を下げていき）、対象ノードがビューの定義されているノードとなると、反対に対象ノードをターゲットノードのビューが生成されるまでランクを下げていく（階層を上げていく）ことを指す。

【0054】

ループ処理（Ｂ）では、全体管理部６１０は、対象ノードがリーフノードか否かを判定する（ステップＳ５０４）。

【0055】

対象ノードがリーフノードの場合（ステップＳ５０４：Ｙｅｓ）、全体管理部６１０は、対象ノードと同じ親ノードを有し、かつ対象ノードと同じランクのリーフノードである兄弟リーフノードが存在し、さらに、その兄弟リーフノードのビューが既に存在するか否かを確認する（ステップＳ５０５）。

【0056】

兄弟リーフノードのビューが存在する場合（ステップＳ５０５：Ｙｅｓ）、全体管理部６１０は、対象ノードのノード情報、メタデータ３００及びリネージ関連を類似性判定部６１１に送信し、対象ノードのノード情報の各項目に対するマッピング先の候補を示すマッピング候補情報を生成するマッピング処理を行う。本実施形態では、ノード情報の使用データのマッピング先がデータ２００のカラムとなり、ノード情報のＫＰＩ算出方法のマッピング先がジョブ発生源となる。このとき、使用データのマッピング先の候補となるカラムを有するデータ２００が複数存在する場合、全体管理部６１０は、その複数のデータ２００に共通するカラムである共通カラムと、兄弟リーフノードのビューの結合キーとを、対象ノードのビューの結合キーの候補としてマッピング候補情報に追加する（ステップＳ５０６）。

【0057】

一方、兄弟リーフノードの外部スキーマが定義されていない場合（ステップＳ５０５：Ｎｏ）でも、全体管理部６１０は、ステップＳ５０６と同様な処理を行う。ただし、使用データのマッピング先の候補となるカラムを有するデータ２００が複数存在する場合、全体管理部６１０は、その複数のデータ２００に共通するカラムである共通カラムを、対象ノードのビューの結合キーの候補としてマッピング候補情報に追加する。
（ステップＳ５０７）。

【0058】

ステップＳ５０６又はＳ５０７の処理が終了すると、全体管理部６１０は、マッピング候補情報において、対象ノードの使用データにデータ２００のカラムがマッピングされているか（使用データに対応するカラムの候補はあるか）否かを確認する（ステップＳ５０８）。

【0059】

使用データにカラムがマッピングされている場合（ステップＳ５０８：Ｙｅｓ）、全体管理部６１０は、マッピング候補情報に対して、対象ノードのノード情報の項目（使用データ及びＫＰＩ算出方法）ごとに、類似度が高い順にマッピング先の候補を並べるソートを行う（ステップＳ５０９）。全体管理部６１０は、対象ノードのノード情報の項目ごとに類似度が高い方から所定数のマッピング先の候補をマッピング先として決定し、そのマッピング先を示すそのマッピング情報と対象ノードのノード情報とをマッピング管理部６１２に送信する（ステップＳ５１０）。所定数は、例えば、１以上である。

【0060】

使用データに対してカラムがマッピングされていない場合（ステップＳ５０８：Ｎｏ）、適応マッピング部６０４は、その使用データの修正又は追加をクライアント装置１１０を介してユーザに促す（ステップＳ５１１）。全体管理部６１０は、ユーザからクライアント装置１１０を介して、使用データの修正又は追加に関する要求を受信し、その要求に従って対象ノードの使用データに対する修正又は追加を行い（ステップＳ５１２）、ステップＳ５０５の処理に戻る。

【0061】

また、対象ノードがリーフノードでない場合（ステップＳ５０４：Ｎｏ）、全体管理部６１０は、マッピングリスト７１０に基づいて、対象ノードの下位のノード（子ノード）に対応するビューである下位ノードビュー（下位スキーマ）が存在するか否かを判断する（ステップＳ５１３）。

【0062】

下位ノードビューが存在しない場合（ステップS５１３：No）、当該対象ノードに対する処理を終了する。一方、下位ノードビューが存在する場合（ステップＳ５１３：Ｙｅｓ）、全体管理部６１０は、マッピングリストから下位ノードビューの定義を取得する（ステップＳ５１４）。そして、全体管理部６１０は、ステップＳ５０６と同様な処理を行う。ただし、また、全体管理部６１０は、下位ノードビューの定義に基づいて、下位ノードビューに含まれるデータ２００のカラムを、対象ノードの使用データのマッピング候補として追加し、下位ノードビューの結合キーを対象ノードのビューの結合キーの候補としてマッピング候補に追加する（ステップＳ５１５）。その後、ステップＳ５０８の処理が実行される。

【0063】

そして、ターゲットノードの以下の全てのノードについてマッピング情報が生成されると、全体管理部６１０は、ループ処理（Ｂ）を抜けて（ステップＳ５１６）、処理を終了する。

【0064】

図１６は、類似性判定部６１１による類似性判定処理の一例を説明するためのフローチャートである。

【0065】

類似性判定処理では、類似性判定部６１１は、処理対象となる２つのデータセット１及び２を特定する（ステップＳ６０１）。データセット１は、例えば、データ２００のカラムを要素とする集合であり、データセット２は、例えば、対象ノードのノード情報の項目を要素とする集合である。

【0066】

類似性判定部６１１は、データセット１及び２の要素の組み合わせごとに、ステップＳ６０３～６０５の処理を繰り返すループ処理（Ｃ）を開始する（ステップＳ６０２）。

【0067】

ループ処理では、先ず、類似性判定部６１１は、メタデータ３００を用いて、対象の組み合わせの要素間の類似度を計算する（ステップＳ６０３）。例えば、類似性判定部６１１は、各要素に関する情報（名称、型、内容（データ自体）、要素に付与された説明情報）ごとに類似度を算出する。類似度は、例えば、レーベンシュタイン距離であるが、文字列間の類似度を算出できるものであれば、これに限らない。

【0068】

類似性判定部６１１は、類似度が所定の閾値以上か否かを判定する（ステップＳ６０４）。なお、類似性判定部６１１は、項目等に関する情報ごとに類似度を算出した場合、各項目の類似度の統計値（例えば、平均値又は合計値など）が閾値以上か否かを判定する。

【0069】

類似度が閾値以上の場合（ステップＳ６０４：Ｙｅｓ）、類似性判定部６１１は、対象の組み合わせの要素を互いに対応するマッピング先の候補として決定する（ステップＳ６０５）。一方、類似度が閾値未満の場合（ステップＳ６０４：Ｎｏ）、類似性判定部６１１は、ステップＳ６０５の処理をスキップする。

【0070】

そして、全ての組み合わせについてステップＳ６０３～Ｓ６０５の処理が実行されると、類似性判定部６１１は、ループ処理（Ｃ）を抜けて（ステップＳ６０６）、処理を終了する。

【0071】

以上の処理により、類似度が高い要素同士をマッピング候補とすることができる。本実施形態では、結果的に、ノード情報の使用データとデータ２００のカラムとがマッピングされる。また、同様にして、ノード情報のＫＰＩ算出方法とジョブ発生源とがマッピングすることができる。

【0072】

図１７は、マッピング管理部６１２によるビュー生成処理の一例を説明するためのフローチャートである。

【0073】

マッピング管理処理では、マッピング管理部６１２は、対象ノードのノード情報である対象ノード情報とマッピング情報とを受信する（ステップＳ７０１）。マッピング管理部６１２は、マッピング情報ごとにステップＳ７０３～Ｓ７１１の処理を繰り返すループ処理（Ｄ）を開始する（ステップＳ７０２）。

【0074】

マッピング管理部６１２は、当該マッピング情報と同じマッピング情報から生成された既存のビューである既存表が存在するか否かを判断する（ステップＳ７０３）。

【0075】

既存表が存在する場合（ステップＳ７０３：Ｙｅｓ）、マッピング管理部６１２は、既存表を識別するビューＩＤを、対象ノードに対応するビューのビューＩＤとしてビューリストに追加する（ステップＳ７０４）。なお、ビューＩＤの取得は、例えば、既存のＤＢＭＳ（Data Base Management System）などにて行うことができる。

【0076】

マッピング管理部６１２は、対象ノード情報に基づいて、対象ノードのノードＩＤをＫＰＩツリー５００のノードリスト５０１から取得する（ステップＳ７０５）。マッピング管理部６１２は、取得した対象ノードのノードＩＤと対象ノードに対応するビューのビューＩＤとを対応付けてマッピングリストに追加する（ステップＳ７０６）。

【0077】

また、既存表が存在しない場合（ステップＳ７０３：Ｎｏ）、マッピング管理部６１２は、マッピング情報に基づいて、対象ノードのビューの定義を生成する（ステップＳ７０７）。例えば、マッピング管理部６１２は、マッピング情報における対象ノードのノード情報の各項目に対応する対応カラムのそれぞれを有するデータをマッピング情報に含まれる結合キーで結合したものをビューの定義とする。このとき、ビューの名称は、ランダムに生成してもよいし、ユーザに入力させてもよいし、ユーザに予め入力させておいたものを使用してもよい。また、マッピング管理部６１２は、ジョブ発生源を用いてビューを定義してもよい。例えば、ビューの定義をＳＱＬを用いて記載すると、以下のように表される。
ｃｒｅａｔｅ ｖｉｅｗ ｘｘｘ
ｓｅｌｅｃｔ ｙｙｙｙ ｆｒｏｍ “ジョブ発生源”
…
なお、ＫＰＩ算出方法の類似するＫＰＩはジョブ発生源も類推できる。

【0078】

マッピング管理部６１２は、ビューの定義に基づいて、ビューを生成する（ステップＳ７０８）。マッピング管理部６１２は、生成したビューのビューＩＤを取得してビューリストに追加する（ステップＳ７０９）。ビューの生成及びビューＩＤの取得は、例えば、ＤＢＭＳにて行うことができる。

【0079】

マッピング管理部６１２は、対象ノード情報に基づいて、対象ノードのノードＩＤをＫＰＩツリー５００のノードリスト５０１から取得する（ステップＳ７１０）。マッピング管理部６１２は、取得した対象ノードのノードＩＤと対象ノードに対応するビューのビューID（生成したビューのビューＩＤ）とを対応付けてマッピングリストに追加する（ステップＳ７１１）。

【0080】

そして、マッピング管理部６１２は、全てのマッピング情報についてステップＳ７０３～Ｓ７１１の処理を行うと、ループ処理（Ｄ）を抜けて（ステップＳ７１２）、処理を終了する。

【0081】

以上説明したように本実施形態によれば、全体管理部６１０は、データ２００の各カラムとＫＰＩツリー５００の各項目との類似度に基づいて、ＫＰＩツリー５００の各項目に対応するデータ２００のカラムを対応カラムとして特定する。マッピング管理部６１２は、対応カラムに基づいて、データ２００が構成するデータベースの外部スキーマを生成する。このため、業務の内容を反映した外部スキーマを自動的に生成することが可能となるため、業務に関する知識に乏しいアプリケーションの開発者にとって使い勝手の良い外部スキーマを提供することが可能になる。

【0082】

また、本実施形態では、類似性判定部６１１は、データ２００に関するメタデータ３００に基づいて、データ２００の各カラムとＫＰＩツリー５００の各項目との類似度を算出する。このため、類似度を容易に算出することが可能となる。

【0083】

また、本実施形態では、マッピング管理部６１２は、対応カラムを含むデータに共通するカラムである共通カラムを結合キーとしてそれらのデータを結合して外部スキーマを生成する。このため、業務の内容を反映したより適切な外部スキーマを生成することが可能となる。

【0084】

また、本実施形態では、全体管理部６１０は、ＫＰＩを算出するために使用する使用データに対応するカラムを対応カラムとして特定する。このため、業務の内容を反映したより適切な外部スキーマを生成することが可能となる。

【0085】

また、本実施形態によれば、指定されたターゲットノード以下のノードが対象ノードとして選択され、その対象ノードごとにビューが生成される。このため、業務の内容に応じた適切な外部スキーマを生成することが可能となる。

【0086】

また、本実施形態によれば、対象ノードの兄弟リーフノード及び子ノードのビューの結合キーが対象ノードのビューの結合キーとして用いられる。このため、業務の内容に応じた適切な外部スキーマを生成することが可能となる。

【0087】

上述した本開示の実施形態は、本開示の説明のための例示であり、本開示の範囲をそれらの実施形態にのみ限定する趣旨ではない。当業者は、本開示の範囲を逸脱することなしに、他の様々な態様で本開示を実施することができる。

【符号の説明】

【0088】

１００：ビュー生成装置 １０１：記憶装置 １０２：プロセッサ １０３：メモリ １０４：通信部 １０５：入力インタフェース １０６：出力インタフェース １０７：バス １１０：クライアント装置 １２０：ネットワーク ２００：データ ３００：メタデータ ４００：リネージ関連情報 ５００：ＫＰＩツリー ６０１：メタデータ抽出部 ６０２：リネージ管理部 ６０３：ＫＰＩツリー管理部 ６０４：適応マッピング部 ６１０：全体管理部 ６１１：類似性判定部 ６１２：マッピング管理部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】