特開 2024-88557 制御方法、制御プログラムおよび情報処理装置

(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】P2024088557

(43)【公開日】2024-07-02

(54)【発明の名称】制御方法、制御プログラムおよび情報処理装置

(51)【国際特許分類】

   G06F 16/245 20190101AFI20240625BHJP

【ＦＩ】

G06F16/245

【審査請求】未請求

【請求項の数】7

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022203798

(22)【出願日】2022-12-20

【国等の委託研究の成果に係る記載事項】（出願人による申告）令和元年度、国立研究開発法人海上・港湾・航空技術研究所、戦略的イノベ－ション創造プログラム「スマート物流サービス」「物流・商流データ基盤に関する技術（要素基礎技術）」委託研究、産業技術力強化法第１７条の適用を受ける特許出願

(71)【出願人】

【識別番号】000005223

【氏名又は名称】富士通株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100104190

【弁理士】

【氏名又は名称】酒井 昭徳

(72)【発明者】

【氏名】小林 啓太

(72)【発明者】

【氏名】小林 郁弥

(72)【発明者】

【氏名】石原 俊

(72)【発明者】

【氏名】新崎 龍

(72)【発明者】

【氏名】橋本 祐

(72)【発明者】

【氏名】山崎 滉一

【テーマコード（参考）】

5B175

【Ｆターム（参考）】

5B175EA03

(57)【要約】

【課題】データベースの負荷を軽減すること。
【解決手段】情報処理装置１０１は、データ取得対象となる第１のデータテーブル１１０の指定を受け付けた場合、第１のデータテーブル１１０の複製である複製データテーブル１２０を生成するとともに、データ取得対象を第１のデータテーブル１１０から複製データテーブル１２０に切り替える。情報処理装置１０１は、複製データテーブル１２０に対するデータ取得処理Ｐｒを実施するにあたり、データ取得処理Ｐｒの結果から推定した負荷状態に基づいて、複製データテーブル１２０から取得するデータ数およびデータ取得間隔の少なくともいずれかを制御する。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

データ取得対象となる第１のデータテーブルの指定を受け付けた場合、前記第１のデータテーブルの複製である複製データテーブルを生成するとともに、前記データ取得対象を前記第１のデータテーブルから前記複製データテーブルに切り替え、
前記複製データテーブルに対するデータ取得処理を実施するにあたり、前記データ取得処理の結果から推定した負荷状態に基づいて、前記複製データテーブルからデータを取得するデータ数およびデータ取得間隔の少なくともいずれかを制御する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする制御方法。

【請求項2】

前記データ取得処理を実施することにより取得されたデータを、前記第１のデータテーブルの連携先となるデータベースに対して出力する、
処理を前記コンピュータが実行することを特徴とする請求項１に記載の制御方法。

【請求項3】

前記負荷状態は、前記データ取得処理の成否に基づき推定される、ことを特徴とする請求項１に記載の制御方法。

【請求項4】

前記負荷状態は、前記データ取得処理の応答時間に基づき推定される、ことを特徴とする請求項１に記載の制御方法。

【請求項5】

前記複製データテーブルは、前記第１のデータテーブルと同一のデータベース内に設けられ、
前記制御する処理は、
前記第１のデータテーブルのエンジン種別に基づいて、前記複製データテーブルから前記データ数のデータを取得するためのクエリを生成し、
生成した前記クエリを実行することにより、前記複製データテーブルに対するデータ取得処理を実施する、ことを特徴とする請求項１～４のいずれか一つに記載の制御方法。

【請求項6】

データ取得対象となる第１のデータテーブルの指定を受け付けた場合、前記第１のデータテーブルの複製である複製データテーブルを生成するとともに、前記データ取得対象を前記第１のデータテーブルから前記複製データテーブルに切り替え、
前記複製データテーブルに対するデータ取得処理を実施するにあたり、前記データ取得処理の結果から推定した負荷状態に基づいて、前記複製データテーブルからデータを取得するデータ数およびデータ取得間隔の少なくともいずれかを制御する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする制御プログラム。

【請求項7】

データ取得対象となる第１のデータテーブルの指定を受け付けた場合、前記第１のデータテーブルの複製である複製データテーブルを生成するとともに、前記データ取得対象を前記第１のデータテーブルから前記複製データテーブルに切り替え、
前記複製データテーブルに対するデータ取得処理を実施するにあたり、前記データ取得処理の結果から推定した負荷状態に基づいて、前記複製データテーブルからデータを取得するデータ数およびデータ取得間隔の少なくともいずれかを制御する、
制御部を有することを特徴とする情報処理装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、制御方法、制御プログラムおよび情報処理装置に関する。

【背景技術】

【0002】

近年、サプライチェーン全体の最適化に向けた取り組みとして、サプライチェーンに含まれる製造業者、卸売業者、小売業者などの様々なステークホルダーのデータベース間のデータ連携を行う場合がある。データ連携は、例えば、ステークホルダーのデータベース間で直接行うのではなく、各ステークホルダーからアクセス可能な基盤データベースを利用して行う場合がある。

【0003】

先行技術としては、例えば、データ抽出条件に基づいてクエリを導出する際に、データベース制御プログラムが利用するテーブル同士を結合する回数の上限を定めることで、クエリ実行時の処理負荷が過大にならないように制御するためのものがある。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２０１９－１２５２８３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、従来技術では、データベース間のデータ連携を行うにあたり、データベースに対するデータ取得処理のスループットを高めつつ、データベースにかかる負荷を軽減することが難しい。

【0006】

一つの側面では、本発明は、データベースの負荷を軽減することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0007】

１つの実施態様では、データ取得対象となる第１のデータテーブルの指定を受け付けた場合、前記第１のデータテーブルの複製である複製データテーブルを生成するとともに、前記データ取得対象を前記第１のデータテーブルから前記複製データテーブルに切り替え、前記複製データテーブルに対するデータ取得処理を実施するにあたり、前記データ取得処理の結果から推定した負荷状態に基づいて、前記複製データテーブルからデータを取得するデータ数およびデータ取得間隔の少なくともいずれかを制御する、制御方法が提供される。

【発明の効果】

【0008】

本発明の一側面によれば、データベースの負荷を軽減することができるという効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】図１は、実施の形態にかかる制御方法の一実施例を示す説明図である。

【図2】図２は、データ連携システム２００のシステム構成例を示す説明図である。

【図3】図３は、連携元サーバＳｉのハードウェア構成例を示すブロック図である。

【図4】図４は、連携元ＤＢ情報管理ＤＢ２３０の記憶内容の一例を示す説明図である。

【図5】図５は、連携元ＤＢ２４０の記憶内容の一例を示す説明図である。

【図6】図６は、負荷推定情報管理テーブル２５０の記憶内容の一例を示す説明図である。

【図7】図７は、連携元サーバＳｉの機能的構成例を示すブロック図である。

【図8】図８は、ＤＢ接続情報の具体例を示す説明図である。

【図9】図９は、提供設定データの具体例を示す説明図である。

【図10】図１０は、データ連携システム２００のデータ連携準備業務時の動作例を示す説明図である。

【図11】図１１は、データ連携システム２００の定常業務時の動作例を示す説明図である。

【図12】図１２は、データ基盤サーバ２０１のデータ連携準備処理手順の一例を示すフローチャートである。

【図13】図１３は、連携元サーバＳｉのデータ連携準備処理手順の一例を示すフローチャートである。

【図14】図１４は、連携元サーバＳｉのレコード追加処理手順の一例を示すフローチャートである。

【図15】図１５は、連携元サーバＳｉのレコード抽出処理手順の一例を示すフローチャートである。

【図16】図１６は、抽出条件決定処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。

【図17】図１７は、データ連携システム２００のデータ連携準備処理の一実施例を示すシーケンス図（その１）である。

【図18】図１８は、データ連携システム２００のデータ連携準備処理の一実施例を示すシーケンス図（その２）である。

【図19】図１９は、クエリ生成処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。

【図20】図２０は、クエリ実行処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。

【図21】図２１は、データ連携システム２００のレコード抽出処理の一実施例を示すシーケンス図（その１）である。

【図22】図２２は、データ連携システム２００のレコード抽出処理の一実施例を示すシーケンス図（その２）である。

【図23】図２３は、データ連携システム２００のレコード抽出処理の一実施例を示すシーケンス図（その３）である。

【図24】図２４は、データ連携システム２００のデータ連携処理の一実施例を示すシーケンス図である。

【発明を実施するための形態】

【0010】

以下に図面を参照して、本発明にかかる制御方法、制御プログラムおよび情報処理装置の実施の形態を詳細に説明する。

【0011】

（実施の形態）
図１は、実施の形態にかかる制御方法の一実施例を示す説明図である。図１において、情報処理装置１０１は、データ取得対象となるデータベースを制御するコンピュータである。データ取得とは、データ連携を行うためにデータベースからデータを抽出することに相当する。

【0012】

サプライチェーン内のステークホルダー間でデータ連携を行うことができれば、生産、人的リソース、在庫などの様々な情報をシームレスに把握可能にして、サプライチェーン全体の最適化を図ることが期待できる。データは、例えば、物流データや商流データなどである。

【0013】

なお、サプライチェーンとは、ある製品が消費者に届くまでの一連の流れ（例えば、調達、製造、配送、販売など）を表す（供給網）。また、ステークホルダーとは、ビジネスにおける利害関係人であり、例えば、企業、個人などである。

【0014】

一方、データベース間のデータ連携を行うにあたり、連携元のデータベースにかかる負荷が高くなると、ＤＢ（Ｄａｔａｂａｓｅ）アプリケーションのスループットや応答時間に悪影響を及ぼすおそれがある。ＤＢアプリケーションとは、連携元のデータベースを利用するアプリケーションである。

【0015】

したがって、データベースからのデータ取得処理のスループットを高めつつ、ＤＢアプリケーションのスループットや応答時間への悪影響を抑制することが重要である。しかしながら、従来技術では、データベースにかかる負荷を動的にコントロールして、ＤＢアプリケーションのスループットや応答時間への悪影響を抑制しながら、データ取得処理のスループットを高めることは難しい。

【0016】

そこで、本実施の形態では、データベースから反復的にデータを取得する際のデータ数やデータ取得間隔を動的に制御して、データベースにかかる負荷を軽減する制御方法について説明する。ここで、情報処理装置１０１の処理例について説明する。

【0017】

（１）情報処理装置１０１は、データ取得対象となる第１のデータテーブルの指定を受け付ける。ここで、第１のデータテーブルは、例えば、データ連携を行う際の連携元となるデータベース内のテーブルである。第１のデータテーブルは、例えば、情報処理装置１０１が有する。

【0018】

図１の例では、第１のデータテーブル１１０が指定された場合を想定する。なお、連携先となるデータベースは、例えば、基盤データベースである。基盤データベースは、複数のデータベースのデータを一元管理するためのデータベースである。

【0019】

（２）情報処理装置１０１は、データ取得対象となる第１のデータテーブルの指定を受け付けた場合、第１のデータテーブルの複製である複製データテーブルを生成するとともに、データ取得対象を第１のデータテーブルから複製データテーブルに切り替える。

【0020】

複製データテーブルは、例えば、第１のデータテーブルに対応して、第１のデータテーブルと同じコンピュータ（情報処理装置１０１）上に設けられる。具体的には、例えば、複製データテーブルは、例えば、第１のデータテーブルとともに同一のデータベース内に設けられる。複製データテーブルには、例えば、第１のデータテーブルに新たに格納されたデータが逐次コピーされる。複製データテーブルは、データ連携を行う際の第１のデータテーブルへの影響を少なくするために設けられる。

【0021】

図１の例では、第１のデータテーブル１１０の複製である複製データテーブル１２０が生成され、データ取得対象が第１のデータテーブル１１０から複製データテーブル１２０に切り替えられた場合を想定する。

【0022】

（３）情報処理装置１０１は、複製データテーブルに対するデータ取得処理を実施するにあたり、データ取得処理の結果から推定した負荷状態に基づいて、複製データテーブルから取得するデータ数およびデータ取得間隔の少なくともいずれかを制御する。ここで、データ取得処理は、例えば、反復的に実施される。データ取得処理を反復的に実施するとは、データ取得処理をデータ取得間隔ごとに繰り返し実施することである。

【0023】

負荷状態は、例えば、第１のデータテーブルおよび複製データテーブルを有する情報処理装置１０１の負荷状態である。より詳細に説明すると、例えば、第１のデータテーブルおよび複製データテーブルが同一のデータベース内に設けられる場合、負荷状態は、そのデータベースの負荷状態に相当する。負荷状態は、例えば、複製データテーブルに対するデータ取得処理の成否や応答時間に基づき推定される。

【0024】

例えば、情報処理装置１０１は、データ取得処理の応答時間が閾値以上の場合に、負荷が高いと推定することにしてもよい。また、情報処理装置１０１は、タイムアウト等によりデータ取得処理が失敗した場合に、負荷が高いと推定することにしてもよい。

【0025】

また、情報処理装置１０１は、データ取得処理の応答時間が閾値未満の場合、負荷が低いと推定することにしてもよい。なお、初回のデータ取得処理は、例えば、あらかじめ決められたデータ数により実施される。１データは、例えば、データベース内の１レコードである。

【0026】

具体的には、例えば、情報処理装置１０１は、負荷が高いと推定した場合、データ取得処理において取得するデータ数を、負荷が低い場合に比べて小さくなるように制御してもよい。また、情報処理装置１０１は、負荷が高いと推定した場合、データ取得間隔を、負荷が低い場合に比べて長くなるように制御してもよい。

【0027】

また、情報処理装置１０１は、負荷が低いと推定した場合、データ取得処理において取得するデータ数を、負荷が高い場合に比べて大きくなるように制御してもよい。また、情報処理装置１０１は、負荷が低いと推定した場合、データ取得間隔を、負荷が高い場合に比べて短くなるように制御してもよい。

【0028】

図１の例では、情報処理装置１０１は、複製データテーブル１２０に対するデータ取得処理Ｐｒを反復的に実施するにあたり、データ取得処理Ｐｒの結果から推定した負荷状態に基づいて、複製データテーブル１２０から取得するデータ数およびデータ取得間隔の少なくともいずれかを制御する。

【0029】

このように、情報処理装置１０１によれば、データベースから反復的にデータを取得する際のデータ数やデータ取得間隔を動的に制御して、データベースにかかる負荷を軽減することができる。

【0030】

図１の例では、情報処理装置１０１は、データ取得処理の結果から推定した負荷状態に応じて、データ数やデータ取得間隔を動的に増減させることができる。これにより、情報処理装置１０１は、データ連携にかかるデータ取得処理のスループットを高めつつ、他のＤＢアプリケーションのスループットや応答時間への悪影響を抑制することができる。他のＤＢアプリケーションは、例えば、第１のデータテーブル１１０および複製データテーブル１２０を含むデータベースを利用するアプリケーションである。

【0031】

なお、第１のデータテーブル１１０および複製データテーブル１２０は、情報処理装置１０１とは異なる他のコンピュータが有していてもよい。この場合、情報処理装置１０１は、例えば、他のコンピュータと通信して、他のコンピュータにおいて複製データテーブル１２０からデータを取得する際のデータ数やデータ取得間隔を制御することにしてもよい。具体的には、例えば、情報処理装置１０１は、他のコンピュータにおいて複製データテーブル１２０に対するデータ取得処理を反復的に実施するにあたり、データ取得処理の結果から推定した負荷状態に基づいて、複製データテーブル１２０からデータを取得するデータ数やデータ取得間隔を制御する。

【0032】

（データ連携システム２００のシステム構成例）
つぎに、図１に示した情報処理装置１０１を含むデータ連携システム２００のシステム構成例について説明する。ここでは、図１に示した情報処理装置１０１を、データ連携システム２００内の連携元サーバＳ１～Ｓｎ（ｎ：２以上の自然数）に適用した場合を例に挙げて説明する。データ連携システム２００は、例えば、複数種のデータベース間のデータ連携を行うコンピュータシステムに適用される。

【0033】

図２は、データ連携システム２００のシステム構成例を示す説明図である。図２において、データ連携システム２００は、データ基盤サーバ２０１と、管理者端末２０２と、連携元サーバＳ１～Ｓｎと、を含む。データ連携システム２００において、データ基盤サーバ２０１、管理者端末２０２および連携元サーバＳ１～Ｓｎは、有線または無線のネットワーク２１０を介して接続される。ネットワーク２１０は、例えば、インターネット、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）などである。

【0034】

以下の説明では、連携元サーバＳ１～Ｓｎのうちの任意の連携元サーバを「連携元サーバＳｉ」と表記する場合がある。図１に示した情報処理装置１０１は、例えば、連携元サーバＳｉに対応する。

【0035】

ここで、データ基盤サーバ２０１は、データ基盤ＤＢ２２０および連携元ＤＢ情報管理ＤＢ２３０を有し、複数のデータベースのデータを一元管理するコンピュータである。データ基盤ＤＢ２２０は、データ連携を行う際の連携先となるデータベースである。連携元ＤＢ情報管理ＤＢ２３０は、連携元となるデータベースの情報を記憶する。連携元ＤＢ情報管理ＤＢ２３０の記憶内容については、図４を用いて後述する。

【0036】

管理者端末２０２は、データ連携システム２００のユーザが使用するコンピュータである。ユーザは、例えば、連携元となるデータベースの管理者である。管理者端末２０２は、例えば、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、タブレットＰＣなどである。

【0037】

連携元サーバＳｉは、連携元ＤＢ２４０および負荷推定情報管理テーブル２５０を有し、データ取得対象となるデータベースを制御するコンピュータである。連携元ＤＢ２４０は、連携元となるデータベースに相当し、連携するテーブルを含む。連携元ＤＢ２４０の記憶内容については、図５を用いて後述する。負荷推定情報管理テーブル２５０は、負荷推定情報を記憶する。負荷推定情報管理テーブル２５０の記憶内容については、図６を用いて後述する。

【0038】

なお、ここでは管理者端末２０２を１台のみ表示したが、管理者端末２０２は、例えば、連携元サーバＳ１～Ｓｎそれぞれについて設けられる。

【0039】

（連携元サーバＳｉのハードウェア構成例）
つぎに、図３を用いて、連携元サーバＳｉのハードウェア構成例について説明する。

【0040】

図３は、連携元サーバＳｉのハードウェア構成例を示すブロック図である。図３において、連携元サーバＳｉは、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）３０１と、メモリ３０２と、ディスクドライブ３０３と、ディスク３０４と、通信Ｉ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）３０５と、可搬型記録媒体Ｉ／Ｆ３０６と、可搬型記録媒体３０７と、を有する。また、各構成部は、バス３００によってそれぞれ接続される。

【0041】

ここで、ＣＰＵ３０１は、連携元サーバＳｉの全体の制御を司る。ＣＰＵ３０１は、複数のコアを有していてもよい。メモリ３０２は、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）およびフラッシュＲＯＭなどを有する。具体的には、例えば、フラッシュＲＯＭがＯＳのプログラムを記憶し、ＲＯＭがアプリケーションプログラムを記憶し、ＲＡＭがＣＰＵ３０１のワークエリアとして使用される。メモリ３０２に記憶されるプログラムは、ＣＰＵ３０１にロードされることで、コーディングされている処理をＣＰＵ３０１に実行させる。

【0042】

ディスクドライブ３０３は、ＣＰＵ３０１の制御に従ってディスク３０４に対するデータのリード／ライトを制御する。ディスク３０４は、ディスクドライブ３０３の制御で書き込まれたデータを記憶する。ディスク３０４としては、例えば、磁気ディスク、光ディスクなどが挙げられる。

【0043】

通信Ｉ／Ｆ３０５は、通信回線を通じてネットワーク２１０に接続され、ネットワーク２１０を介して外部のコンピュータ（例えば、図２に示したデータ基盤サーバ２０１、管理者端末２０２）に接続される。そして、通信Ｉ／Ｆ３０５は、ネットワーク２１０と装置内部とのインターフェースを司り、外部のコンピュータからのデータの入出力を制御する。通信Ｉ／Ｆ３０５には、例えば、モデムやＬＡＮアダプタなどを採用することができる。

【0044】

可搬型記録媒体Ｉ／Ｆ３０６は、ＣＰＵ３０１の制御に従って可搬型記録媒体３０７に対するデータのリード／ライトを制御する。可搬型記録媒体３０７は、可搬型記録媒体Ｉ／Ｆ３０６の制御で書き込まれたデータを記憶する。可搬型記録媒体３０７としては、例えば、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ）－ＲＯＭ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）メモリなどが挙げられる。

【0045】

なお、連携元サーバＳｉは、上述した構成部のほかに、例えば、入力装置、ディスプレイなどを有することにしてもよい。また、連携元サーバＳｉは、上述した構成部のうち、例えば、可搬型記録媒体Ｉ／Ｆ３０６、可搬型記録媒体３０７を有さないことにしてもよい。また、図２に示したデータ基盤サーバ２０１、管理者端末２０２についても、連携元サーバＳｉと同様のハードウェア構成により実現することができる。ただし、管理者端末２０２は、上述した構成部のほかに、例えば、入力装置、ディスプレイなどを有する。

【0046】

（連携元ＤＢ情報管理ＤＢ２３０の記憶内容）
つぎに、図４を用いて、データ基盤サーバ２０１が有する連携元ＤＢ情報管理ＤＢ２３０の記憶内容について説明する。連携元ＤＢ情報管理ＤＢ２３０は、例えば、データ基盤サーバ２０１のメモリ、ディスクなどの記憶装置により実現される。

【0047】

図４は、連携元ＤＢ情報管理ＤＢ２３０の記憶内容の一例を示す説明図である。図４において、連携元ＤＢ情報管理ＤＢ２３０は、企業識別子、情報識別子、ＤＢ接続情報識別子および抽出対象テーブル名のフィールドを有し、各フィールドに情報を設定することで、提供設定データ（例えば、提供設定データ４００－１，４００－２）をレコードとして記憶する。

【0048】

ここで、企業識別子は、連携元の企業を識別する識別子である。連携元の企業は、連携元サーバＳｉを運用する者であり、例えば、サプライチェーンに属するステークホルダーである。情報識別子は、提供設定データを識別する識別子である。ＤＢ接続情報識別子は、ＤＢ接続情報を識別する識別子である。ＤＢ接続情報は、連携元となるデータベース（例えば、連携元ＤＢ２４０）への接続に用いられる情報である。抽出対象テーブル名は、連携するテーブルの名称である。

【0049】

例えば、提供設定データ４００－１は、企業識別子「ｆｕｊｉ」、情報識別子「１」、ＤＢ接続情報識別子「ｄｂＣｏｎｎｅｃｔＩｄ１」および抽出対象テーブル名「ｔａｂｌｅＡ」を示す。

【0050】

（連携元ＤＢ２４０の記憶内容）
つぎに、図５を用いて、連携元サーバＳｉが有する連携元ＤＢ２４０の記憶内容について説明する。連携元ＤＢ２４０は、例えば、連携元サーバＳｉのメモリ３０２、ディスク３０４などの記憶装置により実現される。

【0051】

図５は、連携元ＤＢ２４０の記憶内容の一例を示す説明図である。図５において、連携元ＤＢ２４０は、ｔａｂｌｅＡと、変更差分管理テーブルＡ＿ｃｄとを含む。テーブルＡは、連携するテーブル（データベース）の一例である。ｔａｂｌｅＡは、ｃ２およびｃ３のカラムを有し、各カラムの情報を設定することでレコードを記憶する。図１に示した第１のデータテーブル１１０は、例えば、ｔａｂｌｅＡに相当する。

【0052】

変更差分管理テーブルＡ＿ｃｄは、ｔａｂｌｅＡに格納されたデータを記憶する。変更差分管理テーブルＡ＿ｃｄは、ＲＯＷ ＩＤ、ｃ２およびｃ３のカラムを有し、各カラムの情報を設定することでレコードを記憶する。図１に示した複製データテーブル１２０は、例えば、変更差分管理テーブルＡ＿ｃｄに相当する。

【0053】

（負荷推定情報管理テーブル２５０の記憶内容）
つぎに、図６を用いて、連携元サーバＳｉが有する負荷推定情報管理テーブル２５０の記憶内容について説明する。負荷推定情報管理テーブル２５０は、例えば、連携元サーバＳｉのメモリ３０２、ディスク３０４などの記憶装置により実現される。

【0054】

図６は、負荷推定情報管理テーブル２５０の記憶内容の一例を示す説明図である。図６において、負荷推定情報管理テーブル２５０は、ＩＤ、ＤＢ接続情報識別子、抽出対象テーブル名、抽出成功可否、レコード抽出件数、抽出データサイズ、抽出クエリ実行間隔および抽出クエリ応答時間のフィールドを有する。各フィールドに情報を設定することで、負荷推定情報（例えば、負荷推定情報５００－１，５００－２）がレコードとして記憶される。

【0055】

ここで、ＩＤは、負荷推定情報を識別する識別子である。ＤＢ接続情報識別子は、ＤＢ接続情報を識別する識別子である。抽出対象テーブル名は、連携するテーブルの名称である。抽出成功可否は、抽出処理に成功したか否かを示す。レコード抽出件数は、抽出処理により抽出されたレコード数を示す。抽出データサイズは、抽出処理により抽出されたデータサイズを示す（単位：Ｂ（Ｂｙｔｅ））。抽出クエリ実行間隔は、抽出処理の実行間隔を示す（単位：ｍｓｅｃ）。抽出クエリ応答時間は、抽出処理の応答時間を示す（単位：ｍｓｅｃ）。

【0056】

例えば、負荷推定情報５００－１は、ＩＤ「１」、ＤＢ接続情報識別子「ｄｂＣｏｎｎｅｃｔＩｄ１」、抽出対象テーブル名「ｔａｂｌｅＡ」、抽出成功可否「Ｔｒｕｅ」、レコード抽出件数「３０，０００」、抽出データサイズ「２，０００，０００」、抽出クエリ実行間隔「６００，０００」および抽出クエリ応答時間「６００，０００」を示す。

【0057】

（連携元サーバＳｉの機能的構成例）
図７は、連携元サーバＳｉの機能的構成例を示すブロック図である。図７において、連携元サーバＳｉは、計画部７０１と、実行部７０２と、取得部７０３と、推定部７０４と、第１の通信部７０５と、を含む。計画部７０１～第１の通信部７０５は制御部となる機能であり、具体的には、例えば、図３に示したメモリ３０２、ディスク３０４、可搬型記録媒体３０７などの記憶装置に記憶されたプログラムをＣＰＵ３０１に実行させることにより、または、通信Ｉ／Ｆ３０５により、その機能を実現する。各機能部の処理結果は、例えば、メモリ３０２、ディスク３０４などの記憶装置に記憶される。

【0058】

計画部７０１は、データ取得対象となる第１のデータテーブルの指定を受け付ける。ここで、第１のデータテーブルは、データ連携を行う際の連携元となるデータベース内のテーブルである。第１のデータテーブルの指定は、例えば、連携元となるデータベースおよび連携するテーブル（抽出対象テーブル名）を指定することによって行われる。

【0059】

具体的には、例えば、計画部７０１は、図２に示した管理者端末２０２からＤＢ接続情報を受信することにより、受信したＤＢ接続情報を設定ファイル（不図示）に設定する。ＤＢ接続情報は、連携元となるデータベースにアクセスするための情報である。そして、計画部７０１は、受信したＤＢ接続情報を参照して、図６に示したような負荷推定情報管理テーブル２５０を作成する。

【0060】

また、計画部７０１は、図２に示したデータ基盤サーバ２０１から提供設定データを受信することにより、データ取得対象となる第１のデータテーブルの指定を受け付ける。提供設定データは、データ基盤サーバ２０１側で連携元となるデータベースや連携するテーブルを管理するための情報である。

【0061】

ここで、図８を用いて、ＤＢ接続情報の具体例について説明する。

【0062】

図８は、ＤＢ接続情報の具体例を示す説明図である。図８において、ＤＢ接続情報８００は、ＤＢ接続情報識別子、ＤＢエンジン種別、ＤＢユーザ名、ＤＢパスワード、データベース名、ＩＰアドレスおよびポート番号を有する。

【0063】

ここで、ＤＢ接続情報識別子は、ＤＢ接続情報を識別する識別子である。ＤＢエンジン種別は、連携元となるデータベースのＤＢエンジンの種別を示す。ＤＢエンジンは、データベースを操作するためのソフトウェアであり、データベースのデータを作成したり、更新したり、削除したり、検索したりするために用いられる。

【0064】

ＤＢエンジン種別としては、例えば、ＯｒａｃｌｅＬ（登録商標）、ＭｙＳＱＬ（登録商標）、ＰｏｓｔｇｒｅＳＱＬ（登録商標）などがある。ここでは、ＤＢエンジン種別として、第１種別、第２種別および第３種別の３種のＤＢエンジンが存在する場合を想定する。

【0065】

ＤＢユーザ名は、連携元となるデータベースを利用するユーザの名称である。ＤＢパスワードは、連携元となるデータベースを利用するためのパスワードである。データベース名は、連携元となるデータベースの名称である。ＩＰアドレスおよびポート番号は、連携元となるデータベースに接続するためのＩＰアドレスおよびポート番号である。

【0066】

例えば、計画部７０１は、ＤＢ接続情報８００を参照して、ＤＢ接続情報識別子を「ｄｂＣｏｎｎｅｃｔＩｄ１」とする負荷推定情報管理テーブル２５０を作成する。

【0067】

つぎに、図９を用いて、提供設定データの具体例について説明する。

【0068】

図９は、提供設定データの具体例を示す説明図である。図９において、提供設定データ９００は、企業識別子、情報識別子、ＤＢ接続情報識別子および抽出対象テーブル名を含む。ここで、企業識別子は、連携元の企業を識別する識別子である。情報識別子は、提供設定データを識別する識別子である。ＤＢ接続情報識別子は、ＤＢ接続情報を識別する識別子である。抽出対象テーブル名は、連携するテーブルの名称である。

【0069】

提供設定データ９００によれば、計画部７０１は、連携元となるデータベースがＤＢ接続情報識別子「ｄｂＣｏｎｎｅｃｔＩｄ１」のデータベースであり、連携するテーブルが抽出対象テーブル名「ｔａｂｌｅＡ」のテーブルであることを特定することができる。

【0070】

図７の説明に戻り、また、計画部７０１は、指定された第１のデータテーブルに対応する複製データテーブルを作成するためのクエリを生成する。複製データテーブルは、第１のデータテーブルに格納されたデータをコピーするためのものである。複製データテーブルは、例えば、第１のデータテーブルと同一のデータベース内に設けられ、同一種別のＤＢエンジンによって操作される。

【0071】

例えば、第１のデータテーブルを「連携元ＤＢ２４０内のｔａｂｌｅＡ（連携するテーブル）」とする。この場合、複製データテーブルは、例えば、図５に示した変更差分管理テーブルＡ＿ｃｄである。ｔａｂｌｅＡおよび変更差分管理テーブルＡ＿ｃｄは、連携元ＤＢ２４０に含まれる。

【0072】

以下の説明では、指定された第１のデータテーブルを「抽出対象テーブル」と表記し、第１のデータテーブルに対応する複製データテーブルを「変更差分管理テーブル」と表記する場合がある。

【0073】

ここで、ＤＢエンジンの違いによって、変更差分管理テーブルを作成するための最適なクエリが異なる場合がある。このため、計画部７０１は、例えば、ＤＢ接続情報を参照して、指定された第１のデータテーブルのＤＢエンジン種別を特定する。そして、計画部７０１は、特定したＤＢエンジン種別に基づいて、複製データテーブルを操作するためのクエリを生成する。

【0074】

例えば、計画部７０１は、特定したＤＢエンジン種別に基づいて、変更差分管理テーブル作成クエリを生成することにしてもよい。変更差分管理テーブルの情報（テーブル構成など）は、例えば、第１のデータテーブルのシステム表（不図示）から特定することができる。

【0075】

また、計画部７０１は、指定された第１のデータテーブルに格納されたデータをコピーするためのクエリを生成する。ここで、ＤＢエンジンの違いによって、テーブル（例えば、抽出対象テーブル）からデータを取り出したり、テーブル（例えば、変更差分管理テーブル）にデータを挿入したりするクエリの構文が異なる場合がある。

【0076】

このため、計画部７０１は、例えば、ＤＢ接続情報を参照して、指定された第１のデータテーブルのＤＢエンジン種別を特定する。そして、計画部７０１は、特定したＤＢエンジン種別に基づいて、トリガ作成クエリを生成することにしてもよい。トリガは、抽出対象テーブルにインサートされたレコードと同一の情報を変更差分管理テーブルにインサートするためのものである。

【0077】

実行部７０２は、データ取得対象となる第１のデータテーブルの指定を受け付けた場合、第１のデータテーブルに格納されたデータを複製データテーブルにコピーするとともに、データ取得対象を第１のデータテーブルから複製データテーブルに切り替える。

【0078】

具体的には、例えば、実行部７０２は、生成された変更差分管理テーブル作成クエリを実行することにより、抽出対象テーブル（第１のデータテーブル）に格納されたデータをコピーするための変更差分管理テーブルを作成する。また、実行部７０２は、生成されたトリガ作成クエリを実行することにより、トリガを作成する。そして、実行部７０２は、作成したトリガを実行することにより、抽出対象テーブルに格納されたデータを変更差分管理テーブルにコピーするとともに、データ取得対象を抽出対象テーブルから変更差分管理テーブルに切り替える。

【0079】

また、実行部７０２は、複製データテーブルに対するデータ取得処理を反復的に実施する。ここで、データ取得処理は、複製データテーブルから、所定のデータ数のデータを取得する処理である。具体的には、例えば、実行部７０２は、所定の実施間隔で複製データテーブルに対するデータ取得処理を実施することにより、複製データテーブルから反復的にデータを取得する。

【0080】

より詳細に説明すると、例えば、実行部７０２は、変更差分管理テーブルに対してレコード抽出クエリを実行することにより、変更差分管理テーブルからレコードを抽出する。レコード抽出クエリは、データ取得処理を実施するためのクエリであり、変更差分管理テーブルから、所定の抽出件数分のレコードを抽出するためのクエリである。

【0081】

レコード抽出クエリは、例えば、計画部７０１によって生成され、計画部７０１によって決定されるクエリ実行間隔ごとに実行される。ただし、初回のレコード抽出クエリは、例えば、あらかじめ生成されて、メモリ３０２、ディスク３０４などの記憶装置に記憶されていてもよい。

【0082】

取得部７０３は、複製データテーブルに対するデータ取得処理の結果を取得する。具体的には、例えば、取得部７０３は、レコード抽出クエリを実行することにより抽出されたレコード抽出結果を取得する。また、取得部７０３は、抽出クエリ応答時間および抽出クエリ実行間隔を算出する。

【0083】

抽出クエリ応答時間は、例えば、「抽出結果取得時刻－抽出クエリ実行時刻」で求めることができる。抽出結果取得時刻は、レコード抽出結果が取得された時刻を示す。抽出クエリ実行時刻は、レコード抽出クエリが実行された時刻を示す。抽出クエリ実行時刻は、例えば、実行部７０２のログから特定することができる。抽出クエリ実行間隔は、例えば、「（Ｎ＋１）回目の抽出クエリ実行時刻－Ｎ回目の抽出クエリ実行時刻」で求めることができる（Ｎ：自然数）。

【0084】

そして、取得部７０３は、算出した抽出クエリ応答時間および抽出クエリ実行間隔を含む負荷推定情報を、図６に示した負荷推定情報管理テーブル２５０に記録する。負荷推定情報には、例えば、ＤＢ接続情報識別子、抽出対象テーブル名、抽出成功可否、レコード抽出件数、抽出データサイズが含まれる。

【0085】

ＤＢ接続情報識別子は、ＤＢ接続情報を識別する識別子である。抽出対象テーブル名は、抽出対象テーブル（連携するテーブル）の名称である。抽出成功可否は、抽出処理（レコード抽出クエリ）に成功したか否かを示す。レコード抽出件数は、抽出処理により抽出されたレコード数を示す。抽出データサイズは、抽出処理により抽出されたデータサイズを示す。

【0086】

また、実行部７０２は、複製データテーブルに対するデータ取得処理に成功した場合、取得したデータを複製データテーブルから削除する。具体的には、例えば、実行部７０２は、レコード抽出クエリを実行した結果、変更差分管理テーブルからのレコードの抽出処理に成功した場合、抽出したレコードを変更差分管理テーブルから削除する。

【0087】

より詳細に説明すると、例えば、実行部７０２は、変更差分管理テーブルに対してレコード削除クエリを実行することにより、変更差分管理テーブルからレコードを削除する。レコード削除クエリは、例えば、第１のデータテーブルのＤＢエンジン種別と変更差分管理テーブルの情報をもとに生成される。

【0088】

推定部７０４は、複製データテーブルに対するデータ取得処理の結果に基づいて、負荷状態を推定する。負荷状態は、複製データテーブルに対するデータ取得処理を実施した際の連携元サーバＳｉの負荷状態を表す。より具体的には、例えば、負荷状態は、変更差分管理テーブルに対してレコード削除クエリを実行した際の連携元ＤＢ２４０の負荷状態に相当する。

【0089】

具体的には、例えば、推定部７０４は、データ取得処理の成否（成功したか否か）に基づいて、負荷状態を推定してもよい。データ取得処理の成否は、例えば、負荷推定情報管理テーブル２５０の負荷推定情報の抽出成功可否から特定される。より詳細に説明すると、例えば、推定部７０４は、抽出成功可否「Ｔｒｕｅ」の場合、負荷（負荷状態）が低いと推定する。一方、抽出成功可否「Ｆａｌｓｅ」の場合には、推定部７０４は、負荷（負荷状態）が高いと推定する。

【0090】

また、推定部７０４は、データ取得処理の応答時間に基づいて、負荷状態を推定してもよい。データ取得処理の応答時間は、例えば、負荷推定情報管理テーブル２５０の負荷推定情報の抽出クエリ応答時間から特定される。より詳細に説明すると、例えば、推定部７０４は、抽出クエリ応答時間が閾値α未満の場合、負荷（負荷状態）が低いと推定する。一方、抽出クエリ応答時間が閾値α以上の場合には、推定部７０４は、負荷（負荷状態）が高いと推定する。閾値αは、クエリの応答時間に関する閾値であり、任意に設定可能である。

【0091】

また、計画部７０１は、複製データテーブルに対するデータ取得処理を反復的に実施するにあたり、推定された負荷状態に基づいて、複製データテーブルからデータを取得するデータ数およびデータ取得間隔の少なくともいずれかを制御する。データ取得間隔は、データ取得処理の実行間隔に相当する。

【0092】

具体的には、例えば、計画部７０１は、負荷が高いと推定された場合、データ取得処理において取得するデータ数を、負荷が低い場合に比べて小さくなるように制御してもよい。また、計画部７０１は、負荷が高いと推定された場合、データ取得間隔を、負荷が低い場合に比べて長くなるように制御してもよい。

【0093】

また、例えば、計画部７０１は、負荷が低いと推定された場合、データ取得処理において取得するデータ数を、負荷が高い場合に比べて大きくなるように制御してもよい。また、計画部７０１は、負荷が低いと推定された場合、データ取得間隔を、負荷が高い場合に比べて短くなるように制御してもよい。

【0094】

より詳細に説明すると、例えば、計画部７０１は、に応じて、負荷推定情報管理テーブル２５０の負荷推定情報に含まれるレコード抽出件数、抽出データサイズ、抽出クエリ実行間隔、抽出クエリ応答時間などに基づいて、次回の抽出件数および抽出クエリ実行間隔の少なくともいずれかを決定する。

【0095】

抽出件数は、変更差分管理テーブルから抽出するレコード数を示すものであり、複製データテーブルからデータを取得するデータ数に相当する。抽出クエリ実行間隔は、レコード抽出クエリを実行する実行間隔を示すものであり、複製データテーブルからデータを取得するデータ取得間隔に相当する。なお、抽出件数および抽出クエリ実行間隔の決定例については後述する。

【0096】

そして、計画部７０１は、決定した抽出件数に基づいて、レコード抽出クエリを生成する。レコード抽出クエリは、変更差分管理テーブルから、決定した抽出件数分のレコードを抽出するためのクエリであり、変更差分管理テーブルの情報をもとに生成される。この際、計画部７０１は、特定したＤＢエンジン種別に基づいて、レコード抽出クエリを生成することにしてもよい。

【0097】

実行部７０２は、制御されたデータ数およびデータ取得間隔の少なくともいずれかに基づいて、複製データテーブルに対するデータ取得処理を実施する。具体的には、例えば、実行部７０２は、前回のレコード抽出クエリを実行してから、決定された抽出クエリ実行間隔が経過するのを待つ。そして、実行部７０２は、抽出クエリ実行間隔が経過したら、生成されたレコード抽出クエリを実行する。

【0098】

なお、複製データテーブルからデータを取得するデータ数およびデータ取得間隔のうちデータ数のみを制御する場合、例えば、データ取得間隔は固定とする。この場合、実行部７０２は、例えば、前回のレコード抽出クエリを実行してから、あらかじめ決められた実行間隔が経過したら、生成されたレコード抽出クエリを実行する。

【0099】

また、複製データテーブルからデータを取得するデータ数およびデータ取得間隔のうちデータ取得間隔のみを制御する場合、例えば、データ数は固定とする。この場合、実行部７０２は、例えば、前回のレコード抽出クエリを実行してから、決定された抽出クエリ実行間隔が経過したら、あらかじめ決められた抽出件数分のレコードを抽出するためのレコード抽出クエリを実行する。

【0100】

第１の通信部７０５は、データ取得処理を実施することにより取得されたデータを、第１のデータテーブルの連携先となるデータベースに対して出力する。連携先となるデータベースは、例えば、図２に示したデータ基盤ＤＢ２２０である。具体的には、例えば、第１の通信部７０５は、レコード抽出クエリを実行することにより抽出されたレコード（レコード抽出結果）を、図２に示したデータ基盤サーバ２０１に送信することにより、データ基盤ＤＢ２２０に対して出力する。

【0101】

（抽出件数および抽出クエリ実行間隔の決定例）
ここで、変更差分管理テーブルから抽出するレコードの抽出件数、および、レコード抽出クエリを実行する抽出クエリ実行間隔の決定例について説明する。

【0102】

ここでは、負荷状態を「ビジー度Ｘ」と「ビジー度Ｙ」とによって表す場合を想定する。ビジー度Ｘは、抽出件数を決定するための負荷状態である。ビジー度Ｘは、抽出成功可否に応じて、ＴｒｕｅまたはＦａｌｓｅによって表される。例えば、抽出成功可否が「Ｔｒｕｅ」の場合、ビジー度Ｘは「Ｔｒｕｅ」となる。一方、抽出成功可否が「Ｆａｌｓｅ」の場合、ビジー度Ｘは「Ｆａｌｓｅ」となる。

【0103】

ビジー度Ｙは、抽出クエリ実行間隔を決定するための負荷状態である。ビジー度Ｙは、抽出成功可否および抽出クエリ応答時間に応じて、ＴｒｕｅまたはＦａｌｓｅによって表される。例えば、抽出成功可否が「Ｔｒｕｅ」の場合、ビジー度Ｙは「Ｔｒｕｅ」となる。一方、抽出成功可否が「Ｆａｌｓｅ」の場合、ビジー度Ｙは「Ｆａｌｓｅ」となる。また、抽出クエリ応答時間が閾値α未満の場合、ビジー度Ｙは「Ｔｒｕｅ」となる。一方、抽出クエリ応答時間が閾値α以上の場合、ビジー度Ｙは「Ｆａｌｓｅ」となる。

【0104】

例えば、計画部７０１は、ビジー度Ｘが「Ｔｒｕｅ」の場合、下記式（１）を用いて、次回の抽出件数を決定する。最大取得行数は、あらかじめ任意に設定可能であり、抽出件数が多くなりすぎないように設定される。ｂは、前回の抽出処理で抽出されたレコードの件数を示す。ｂの初期値（初回抽出件数）は、あらかじめ設定される。

【0105】

ｍｉｎ（ｂ×２，最大取得行数） ・・・（１）

【0106】

また、計画部７０１は、ビジー度Ｘが「Ｆａｌｓｅ」の場合、下記式（２）を用いて、次回の抽出件数を決定する。最小取得行数は、あらかじめ任意に設定可能であり、抽出件数が少なくなりすぎないように設定される。

【0107】

ｍａｘ（ｂ÷２，最小取得行数） ・・・（２）

【0108】

例えば、計画部７０１は、ビジー度Ｙが「Ｔｒｕｅ」の場合、下記式（３）を用いて、次回の抽出クエリ実行間隔を決定する。最小実行間隔は、あらかじめ任意に設定可能であり、抽出クエリ実行間隔が短くなりすぎないように設定される。ａは、前回の抽出クエリ実行間隔を示す。ａの初期値（初回抽出件数）は、あらかじめ設定される。

【0109】

ｍａｘ（ａ÷２，最小実行間隔） ・・・（３）

【0110】

また、計画部７０１は、ビジー度Ｙが「Ｆａｌｓｅ」の場合、下記式（４）を用いて、次回の抽出クエリ実行間隔を決定する。最大実行間隔は、あらかじめ任意に設定可能であり、抽出クエリ実行間隔が長くなりすぎないように設定される。

【0111】

ｍｉｎ（ａ×２，最大実行間隔） ・・・（４）

【0112】

一例として、負荷推定情報管理テーブル２５０内の負荷推定情報５００－２に基づいて負荷状態（ビジー度Ｘ、ビジー度Ｙ）を推定する場合について説明する。また、最大取得行数を「１００，０００」とし、最小取得行数を「１」とする。また、最大実行間隔を「５，０００，０００（ｍｓｅｃ）」とし、最小実行間隔を「１００（ｍｓｅｃ）」とする。また、閾値αを「８００，０００（ｍｓｅｃ）」とする。

【0113】

この場合、ビジー度Ｘは「Ｔｒｕｅ」となる。このため、次回の抽出件数は、上記式（１）から、「ｍｉｎ（ｂ×２，最大取得行数）＝ｍｉｎ（６００００×２，１０００００）＝ｍｉｎ（１２００００，１０００００）＝１０００００」となる。

【0114】

また、ビジー度Ｙは、抽出クエリ応答時間が閾値α以上のため「Ｆａｌｓｅ」となる。このため、次回の抽出クエリ実行間隔は、上記式（４）から、「ｍｉｎ（ａ×２，最大実行間隔）＝ｍｉｎ（３０００００×２，５００００００）＝ｍｉｎ（６０００００，５００００００）＝６０００００」となる。

【0115】

（データ連携システム２００の動作例）
つぎに、図１０および図１１を用いて、データ連携システム２００の動作例について説明する。まず、図１０を用いて、データ連携準備業務時の動作例について説明する。

【0116】

図１０は、データ連携システム２００のデータ連携準備業務時の動作例を示す説明図である。図１０において、データ基盤サーバ２０１は、第２の通信部１００１と、情報管理部１００２と、蓄積部１００３と、を含む。第２の通信部１００１～蓄積部１００３は制御部となる機能であり、具体的には、例えば、データ基盤サーバ２０１のメモリ、ディスク、可搬型記録媒体などの記憶装置に記憶されたプログラムをＣＰＵに実行させることにより、または、通信Ｉ／Ｆにより、その機能を実現する。各機能部の処理結果は、例えば、データ基盤サーバ２０１のメモリ、ディスクなどの記憶装置に記憶される。

【0117】

まず、連携元サーバＳｉの計画部７０１は、管理者端末２０２（図２参照）からＤＢ接続情報を受信することにより、受信したＤＢ接続情報を設定ファイル（不図示）に設定する。

【0118】

また、データ基盤サーバ２０１の情報管理部１００２は、管理者端末２０２（図２参照）からＡＰＩなどにより提供設定データを受け付けることにより、提供設定データを連携元ＤＢ情報管理ＤＢ２３０に登録する。データ基盤サーバ２０１の情報管理部１００２は、第２の通信部１００１に提供設定データを出力する。

【0119】

データ基盤サーバ２０１の第２の通信部１００１は、情報管理部１００２から受け付けた提供設定データを、連携元サーバＳｉの第１の通信部７０５に送信する。連携元サーバＳｉの第１の通信部７０５は、受信した提供設定データを計画部７０１に出力する。連携元サーバＳｉの計画部７０１は、受信した提供設定データのＤＢ接続情報識別子をキーとして、ＤＢ接続情報を参照して、ＤＢエンジン種別を特定する。

【0120】

そして、連携元サーバＳｉの計画部７０１は、受信した提供設定データの抽出対象テーブル名を参照して、連携元ＤＢ２４０のシステム表から抽出対象テーブルの情報を取得し、特定したＤＢエンジン種別に基づいて、変更差分管理テーブル作成クエリ、トリガ作成クエリを生成する。

【0121】

連携元サーバＳｉの実行部７０２は、生成された変更差分管理テーブル作成クエリを実行することにより、抽出対象テーブルに対応する変更差分管理テーブルを作成する。また、連携元サーバＳｉの実行部７０２は、トリガ作成クエリを実行することにより、トリガを作成する。

【0122】

これにより、連携元サーバＳｉの連携元ＤＢ２４０とデータ基盤サーバ２０１のデータ基盤ＤＢ２２０との間のデータ連携を行うための準備を行うことができる。

【0123】

つぎに、図１１を用いて、定常業務（データ抽出処理）時の動作例について説明する。ここでは、抽出対象テーブルを連携元ＤＢ２４０内のｔａｂｌｅＡとする。

【0124】

図１１は、データ連携システム２００の定常業務時の動作例を示す説明図である。図１１において、業務アプリケーションなどにより連携元ＤＢ２４０内のｔａｂｌｅＡにレコードが追加されたとする。この場合、連携元サーバＳｉは、トリガにより、ｔａｂｌｅＡに追加されたレコードを、変更差分管理テーブルＡ＿ｃｄに追加する。

【0125】

連携元サーバＳｉの実行部７０２は、変更差分管理テーブルＡ＿ｃｄに対してレコード抽出クエリを実行する。連携元サーバＳｉの取得部７０３は、レコード抽出クエリを実行することにより抽出されたレコード抽出結果を取得し、抽出クエリ応答時間および抽出クエリ実行間隔を算出する。

【0126】

連携元サーバＳｉの取得部７０３は、ＤＢ接続情報識別子、抽出対象テーブル名、抽出成功可否、レコード抽出件数、抽出データサイズ、抽出クエリ応答時間および抽出クエリ実行間隔を含む負荷推定情報を負荷推定情報管理テーブル２５０に記録する。

【0127】

変更差分管理テーブルＡ＿ｃｄからのレコードの抽出処理に成功した場合、連携元サーバＳｉの取得部７０３は、レコード抽出結果を第１の通信部７０５に出力する。また、連携元サーバＳｉの実行部７０２は、変更差分管理テーブルＡ＿ｃｄに対してレコード削除クエリを実行することにより、変更差分管理テーブルＡ＿ｃｄからレコード抽出結果を削除する。

【0128】

連携元サーバＳｉの第１の通信部７０５は、受け付けたレコード抽出結果をデータ基盤サーバ２０１の第２の通信部１００１に送信する。データ基盤サーバ２０１の第２の通信部１００１は、受信したレコード抽出結果を蓄積部１００３に出力する。データ基盤サーバ２０１の蓄積部１００３は、受け付けたレコード抽出結果をデータ基盤ＤＢ２２０に記録する。

【0129】

連携元サーバＳｉの推定部７０４は、負荷推定情報管理テーブル２５０内の負荷推定情報を参照して、連携元ＤＢ２４０の負荷状態を推定する。連携元サーバＳｉの計画部７０１は、推定された負荷状態に基づいて、次回の抽出件数および抽出クエリ実行間隔を決定し、レコード抽出クエリを生成する。

【0130】

連携元サーバＳｉの実行部７０２は、決定された抽出クエリ実行間隔が経過するのを待って、生成されたレコード抽出クエリを実行する。これにより、連携元サーバＳｉは、連携元ＤＢ２４０の負荷状態に応じて抽出件数および抽出クエリ実行間隔を動的に制御しながら、変更差分管理テーブルＡ＿ｃｄに対するレコード抽出処理（データ取得処理）を反復的に実施することができる。

【0131】

（データ基盤サーバ２０１のデータ連携準備処理手順）
つぎに、図１２を用いて、データ基盤サーバ２０１のデータ連携準備処理手順について説明する。

【0132】

図１２は、データ基盤サーバ２０１のデータ連携準備処理手順の一例を示すフローチャートである。図１２のフローチャートにおいて、まず、データ基盤サーバ２０１は、管理者端末２０２から提供設定データを受け付けたか否かを判断する（ステップＳ１２０１）。ここで、データ基盤サーバ２０１は、提供設定データを受け付けるのを待つ（ステップＳ１２０１：Ｎｏ）。

【0133】

データ基盤サーバ２０１は、提供設定データを受け付けた場合（ステップＳ１２０１：Ｙｅｓ）、受け付けた提供設定データを連携元ＤＢ情報管理ＤＢ２３０に登録する（ステップＳ１２０２）。そして、データ基盤サーバ２０１は、受け付けた提供設定データを連携元サーバＳｉに送信して（ステップＳ１２０３）、本フローチャートによる一連の処理を終了する。

【0134】

これにより、データ基盤サーバ２０１は、連携元となるデータベースの情報を登録して、データ連携の準備が完了したことを連携元サーバＳｉに通知することができる。

【0135】

（連携元サーバＳｉの各種処理手順）
つぎに、連携元サーバＳｉの各種処理手順について説明する。まず、図１３を用いて、連携元サーバＳｉのデータ連携準備処理手順について説明する。

【0136】

図１３は、連携元サーバＳｉのデータ連携準備処理手順の一例を示すフローチャートである。図１３のフローチャートにおいて、まず、連携元サーバＳｉは、管理者端末２０２からＤＢ接続情報を受け付けたか否かを判断する（ステップＳ１３０１）。ここで、連携元サーバＳｉは、ＤＢ接続情報を受け付けるのを待つ（ステップＳ１３０１：Ｎｏ）。

【0137】

連携元サーバＳｉは、ＤＢ接続情報を受け付けた場合（ステップＳ１３０１：Ｙｅｓ）、受け付けたＤＢ接続情報を設定ファイル（不図示）に設定する（ステップＳ１３０２）。つぎに、連携元サーバＳｉは、データ基盤サーバ２０１から提供設定データを受信したか否かを判断する（ステップＳ１３０３）。

【0138】

ここで、連携元サーバＳｉは、提供設定データを受信するのを待つ（ステップＳ１３０３：Ｎｏ）。連携元サーバＳｉは、提供設定データを受信した場合（ステップＳ１３０３：Ｙｅｓ）、変更差分管理テーブル作成クエリを生成する（ステップＳ１３０４）。そして、連携元サーバＳｉは、生成した変更差分管理テーブル作成クエリを実行することにより、抽出対象テーブルに対応する変更差分管理テーブルを作成する（ステップＳ１３０５）。

【0139】

つぎに、連携元サーバＳｉは、抽出対象テーブルにインサートされたレコードと同一の情報を変更差分管理テーブルにインサートするためのトリガを作成する（ステップＳ１３０６）。そして、連携元サーバＳｉは、データ取得対象を抽出対象テーブルから変更差分管理テーブルに切り替えて（ステップＳ１３０７）、本フローチャートによる一連の処理を終了する。

【0140】

これにより、連携元サーバＳｉは、連携元ＤＢ２４０とデータ基盤サーバ２０１のデータ基盤ＤＢ２２０との間のデータ連携を行うための準備を行うことができる。

【0141】

つぎに、図１４を用いて、連携元サーバＳｉのレコード追加処理手順について説明する。

【0142】

図１４は、連携元サーバＳｉのレコード追加処理手順の一例を示すフローチャートである。図１４のフローチャートにおいて、まず、連携元サーバＳｉは、連携元ＤＢ２４０内の抽出対象テーブルにレコードが追加されたか否かを判断する（ステップＳ１４０１）。

【0143】

抽出対象テーブルへのレコードの追加には、例えば、「ＩＮＳＥＲＴ ＩＮＴＯ ｔａｂｌｅＡ ＶＡＬＵＥＳ （‘山田’，‘東京都’）；」、「ＩＮＳＥＲＴ ＩＮＴＯ ｔａｂｌｅＡ ＶＡＬＵＥＳ （‘小林’，‘神奈川県’）；」、「ＩＮＳＥＲＴ ＩＮＴＯ ｔａｂｌｅＡ ＶＡＬＵＥＳ （‘田中’，‘東京都 ’）；」などのＳＱＬ（Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄ Ｑｕｅｒｙ Ｌａｎｇｕａｇｅ）実行コマンドが用いられる。

【0144】

ここで、連携元サーバＳｉは、抽出対象テーブルにレコードが追加されるのを待つ（ステップＳ１４０１：Ｎｏ）。連携元サーバＳｉは、抽出対象テーブルにレコードが追加された場合（ステップＳ１４０１：Ｙｅｓ）、トリガにより、抽出対象テーブルに追加されたレコードを変更差分管理テーブルに追加して（ステップＳ１４０２）、本フローチャートによる一連の処理を終了する。

【0145】

変更差分管理テーブルへのレコードの追加には、例えば、「ＩＮＳＥＲＴ ＩＮＴＯ ｔａｂｌｅＡ＿ｃｄ （ｃ２，ｃ３） ＶＡＬＵＥＳ （‘山田’，‘東京都’）；」などのＳＱＬ実行コマンドが用いられる。

【0146】

これにより、連携元サーバＳｉは、抽出対象テーブルに格納されたデータを変更差分管理テーブルにコピーすることができる。

【0147】

つぎに、図１５を用いて、連携元サーバＳｉのレコード抽出処理手順について説明する。

【0148】

図１５は、連携元サーバＳｉのレコード抽出処理手順の一例を示すフローチャートである。図１５のフローチャートにおいて、まず、連携元サーバＳｉは、変更差分管理テーブルに対して、レコード抽出クエリを実行する（ステップＳ１５０１）。

【0149】

初回の抽出処理（レコード抽出クエリの実行）は、例えば、図１３に示したデータ連携準備処理が完了したことに応じて実行される。変更差分管理テーブルからのレコードの抽出には、例えば、「ＳＥＬＥＣＴ ＊ ＦＲＯＭ ｔａｂｌｅＡ＿ｃｄ ＯＲＤＥＲ ＢＹ ＲＯＷＩＤ ｌｉｍｉｔ ｂ；」などのＳＱＬ実行コマンドが用いられる。

【0150】

そして、連携元サーバＳｉは、レコード抽出クエリを実行することにより抽出されたレコード抽出結果を取得する（ステップＳ１５０２）。つぎに、連携元サーバＳｉは、抽出クエリ応答時間を算出する（ステップＳ１５０３）。つぎに、連携元サーバＳｉは、抽出クエリ実行間隔を算出する（ステップＳ１５０４）。

【0151】

そして、連携元サーバＳｉは、負荷推定情報管理テーブル２５０に負荷推定情報を登録する（ステップＳ１５０５）。負荷推定情報には、例えば、ＤＢ接続情報識別子、抽出対象テーブル名、抽出成功可否、レコード抽出件数、抽出データサイズ、抽出クエリ応答時間および抽出クエリ実行間隔が含まれる。

【0152】

つぎに、連携元サーバＳｉは、抽出処理に成功したか否かを判断する（ステップＳ１５０６）。ここで、抽出処理に失敗した場合（ステップＳ１５０６：Ｎｏ）、連携元サーバＳｉは、ステップＳ１５０９に移行する。

【0153】

一方、抽出処理に成功した場合（ステップＳ１５０６：Ｙｅｓ）、連携元サーバＳｉは、取得したレコード抽出結果をデータ基盤サーバ２０１に送信する（ステップＳ１５０７）。そして、連携元サーバＳｉは、変更差分管理テーブルに対してレコード削除クエリを実行することにより、抽出したレコードを変更差分管理テーブルから削除する（ステップＳ１５０８）。変更差分管理テーブルからのレコードの削除には、例えば、「ＤＥＬＥＴＥ ＦＲＯＭ ｔａｂｌｅＡ＿ｃｄ ＷＨＥＲＥ ＲＯＷＩＤ ＝１；・・・ＤＥＬＥＴＥ ＦＲＯＭ ｔａｂｌｅＡ＿ｃｄ ＷＨＥＲＥ ＲＯＷＩＤ ＝ｂ；」などのＳＱＬ実行コマンドが用いられる。

【0154】

つぎに、連携元サーバＳｉは、次回の抽出件数および抽出クエリ実行間隔を決定する抽出条件決定処理を実行する（ステップＳ１５０９）。抽出条件決定処理の具体的な処理手順については、図１６を用いて後述する。

【0155】

そして、連携元サーバＳｉは、決定した抽出件数に基づいて、レコード抽出クエリを生成する（ステップＳ１５１０）。レコード抽出クエリは、例えば、変更差分管理テーブルの情報および連携元ＤＢ２４０のＤＢエンジン種別をもとに生成される。なお、抽出件数の増減は、例えば、ＳＱＬクエリの部分文字列を変更することによって実現することができる。

【0156】

つぎに、連携元サーバＳｉは、ステップＳ１５０１においてレコード抽出クエリを実行してから、決定した抽出クエリ実行間隔が経過したか否かを判断する（ステップＳ１５１１）。２回目の抽出処理までの抽出クエリ実行間隔（初期実行間隔）は、例えば、あらかじめ設定されていてもよい。

【0157】

ここで、抽出クエリ実行間隔が経過した場合（ステップＳ１５１１：Ｙｅｓ）、連携元サーバＳｉは、ステップＳ１５０１に戻る。一方、抽出クエリ実行間隔が経過していない場合（ステップＳ１５１１：Ｎｏ）、連携元サーバＳｉは、レコード抽出処理を終了するか否かを判断する（ステップＳ１５１２）。レコード抽出処理の終了は、例えば、管理者端末２０２から指示される。

【0158】

ここで、レコード抽出処理を終了しない場合（ステップＳ１５１２：Ｎｏ）、連携元サーバＳｉは、ステップＳ１５１１に戻る。一方、レコード抽出処理を終了する場合（ステップＳ１５１２：Ｙｅｓ）、連携元サーバＳｉは、本フローチャートによる一連の処理を終了する。

【0159】

これにより、連携元サーバＳｉは、連携元ＤＢ２４０とデータ基盤サーバ２０１のデータ基盤ＤＢ２２０との間のデータ連携を行うことができる。

【0160】

つぎに、図１６を用いて、ステップＳ１５０９の抽出条件決定処理の具体的な処理手順について説明する。

【0161】

図１６は、抽出条件決定処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。図１６のフローチャートにおいて、まず、連携元サーバＳｉは、Ｎ回目の抽出処理でｂ件の抽出に成功したか否かを判断する（ステップＳ１６０１）。Ｎ回目は、直前の抽出処理に相当する。

【0162】

ここで、ｂ件の抽出に成功した場合（ステップＳ１６０１：Ｙｅｓ）、連携元サーバＳｉは、上記式（１）を用いて、（Ｎ＋１）回目の抽出件数を決定して（ステップＳ１６０２）、ステップＳ１６０４に移行する。一方、ｂ件の抽出に失敗した場合（ステップＳ１６０１：Ｎｏ）、連携元サーバＳｉは、上記式（２）を用いて、（Ｎ＋１）回目の抽出件数を決定する（ステップＳ１６０３）。

【0163】

つぎに、連携元サーバＳｉは、Ｎ回目の抽出処理がクエリ応答時間の閾値α未満で抽出に成功したか否かを判断する（ステップＳ１６０４）。ただし、連携元サーバＳｉは、初回の抽出処理の直後は、ステップＳ１６０４～Ｓ１６０５をスキップすることにしてもよい。

【0164】

ここで、抽出に成功した場合（ステップＳ１６０４：Ｙｅｓ）、連携元サーバＳｉは、上記式（３）を用いて、Ｎ～（Ｎ＋１）回目の間の抽出クエリ実行間隔を決定して（ステップＳ１６０５）、抽出条件決定処理を呼び出したステップに戻る。

【0165】

一方、抽出に失敗した場合（ステップＳ１６０４：Ｎｏ）、連携元サーバＳｉは、上記式（４）を用いて、Ｎ～（Ｎ＋１）回目の間の抽出クエリ実行間隔を決定して（ステップＳ１６０６）、抽出条件決定処理を呼び出したステップに戻る。

【0166】

これにより、連携元サーバＳｉは、連携元ＤＢ２４０の負荷状態に応じて、次回の抽出件数および抽出クエリ実行間隔を決定することができる。

【0167】

以上説明したように、実施の形態にかかる連携元サーバＳｉによれば、データ取得対象となる第１のデータテーブルの指定を受け付けた場合、第１のデータテーブルの複製である複製データテーブルを生成するとともに、データ取得対象を第１のデータテーブルから複製データテーブルに切り替えることができる。第１のデータテーブルは、例えば、連携元ＤＢ２４０内の抽出対象テーブル（ｔａｂｌｅＡ）である。また、複製データテーブルは、例えば、変更差分管理テーブルＡ＿ｃｄである。そして、連携元サーバＳｉによれば、複製データテーブルに対するデータ取得処理を実施するにあたり、データ取得処理の結果から推定した負荷状態に基づいて、複製データテーブルからデータを取得するデータ数およびデータ取得間隔の少なくともいずれかを制御することができる。

【0168】

これにより、連携元サーバＳｉは、データベースから反復的にデータを取得する際のデータ数やデータ取得間隔を動的に制御して、データベースにかかる負荷を軽減することができる。例えば、連携元サーバＳｉは、連携元ＤＢ２４０の負荷状態に応じて、レコード抽出クエリの実行間隔や一度に抽出するレコード件数を動的に増減させることで、データ連携にかかる抽出処理（データ取得処理）のスループットを高めつつ、他のＤＢアプリケーションのスループットや応答時間への悪影響を抑制することができる。

【0169】

また、連携元サーバＳｉによれば、データ取得処理を実施することにより取得されたデータを、第１のデータテーブルの連携先となるデータベースに対して出力することができる。連携先となるデータベースは、例えば、データ基盤ＤＢ２２０である。

【0170】

これにより、連携元サーバＳｉは、連携元ＤＢ２４０とデータ基盤サーバ２０１のデータ基盤ＤＢ２２０との間のデータ連携を行うことができる。

【0171】

また、連携元サーバＳｉによれば、データ取得処理の成否に基づき負荷状態を推定することができる。

【0172】

これにより、連携元サーバＳｉは、例えば、他のＤＢアプリケーションによる連携元ＤＢ２４０へのアクセスが集中するなどして、タイムアウトにより抽出処理（データ取得処理）に失敗した場合に、負荷が高いと推定することができる。

【0173】

また、連携元サーバＳｉによれば、データ取得処理の応答時間に基づき負荷状態を推定することができる。

【0174】

これにより、連携元サーバＳｉは、例えば、他のＤＢアプリケーションによる連携元ＤＢ２４０へのアクセスが集中するなどして、抽出処理（データ取得処理）の応答時間が閾値αを超えた場合に、負荷が高いと推定することができる。

【0175】

また、連携元サーバＳｉによれば、第１のデータテーブルのＤＢエンジン種別に基づいて、複製データテーブルから、制御したデータ数のデータを取得するためのクエリ（例えば、レコード抽出クエリ）を生成することができる。そして、連携元サーバＳｉによれば、生成したクエリを実行することにより、複製データテーブルに対するデータ取得処理を実施することができる。

【0176】

これにより、連携元サーバＳｉは、ＤＢエンジン種別に応じてＳＱＬクエリを切り替えることが可能となり、例えば、抽出処理による連携元ＤＢ２４０のデータバッファやディスクＩ／Ｏへの負荷を最小化して、他のＤＢアプリケーションのスループットや応答時間への悪影響を抑制することができる。

【0177】

また、連携元サーバＳｉによれば、データ取得処理の結果から負荷が高いと推定した場合、データ取得処理において取得するデータ数を、負荷が低い場合に比べて小さくなるように制御することができる。また、連携元サーバＳｉによれば、データ取得処理の結果から負荷が低いと推定した場合、データ取得処理において取得するデータ数を、負荷が高い場合に比べて大きくなるように制御することができる。

【0178】

これにより、連携元サーバＳｉは、例えば、連携元ＤＢ２４０の負荷が高い状態のときは、一度に抽出するレコード件数を抑えて、他のＤＢアプリケーションのスループットや応答時間への悪影響を抑制することができる。また、連携元サーバＳｉは、連携元ＤＢ２４０の負荷が低い状態のときは、一度に抽出するレコード件数を増やして、データ連携にかかる抽出処理の効率化を図ることができる。

【0179】

また、連携元サーバＳｉによれば、データ取得処理の結果から負荷が高いと推定した場合、データ取得間隔を、負荷が低い場合に比べて長くなるように制御することができる。また、連携元サーバＳｉによれば、データ取得処理の結果から負荷が低いと推定した場合、データ取得間隔を、負荷が高い場合に比べて短くなるように制御することができる。

【0180】

これにより、連携元サーバＳｉは、例えば、連携元ＤＢ２４０の負荷が高い状態のときは、レコード抽出クエリの実行間隔を長くして、他のＤＢアプリケーションのスループットや応答時間への悪影響を抑制することができる。また、連携元サーバＳｉは、連携元ＤＢ２４０の負荷が低い状態のときは、レコード抽出クエリの実行間隔を短くして、データ連携にかかる抽出処理の効率化を図ることができる。

【0181】

（実施例）
つぎに、データ連携システム２００の実施例について説明する。まず、図１７および図１８を用いて、データ連携システム２００のデータ連携準備処理の一実施例について説明する。

【0182】

図１７および図１８は、データ連携システム２００のデータ連携準備処理の一実施例を示すシーケンス図である。図１７のシーケンス図において、まず、管理者端末２０２は、連携元サーバＳｉの計画部７０１にＤＢ接続情報を送信する（ステップＳ１７０１）。この結果、計画部７０１の設定ファイルにＤＢ接続情報が設定される。ＤＢ接続情報には、ＤＢ接続情報識別子（主キー）、ＤＢエンジン種別、ＤＢユーザ名、ＤＢパスワード、データベース名、ＩＰアドレスおよびポート番号が含まれる（例えば、図８参照）。

【0183】

つぎに、連携元サーバＳｉの計画部７０１は、ＤＢ接続情報に含まれるＤＢ接続情報識別子を用いて、負荷推定情報管理テーブル２５０を作成する（ステップＳ１７０２）。ただし、この時点では、負荷推定情報管理テーブル２５０にデータをインサートしない。

【0184】

管理者端末２０２は、データ基盤サーバ２０１の情報管理部１００２に提供設定データを送信する（ステップＳ１７０３）。提供設定データには、企業識別子、情報識別子（主キー）、ＤＢ接続情報識別子および抽出対象テーブル名が含まれる（例えば、図９参照）。

【0185】

データ基盤サーバ２０１の情報管理部１００２は、管理者端末２０２から受信した提供設定データを連携元ＤＢ情報管理ＤＢ２３０に登録する（ステップＳ１７０４）。つぎに、データ基盤サーバ２０１の情報管理部１００２は、登録した提供設定データを第２の通信部１００１に送信する（ステップＳ１７０５）。

【0186】

データ基盤サーバ２０１の第２の通信部１００１は、受信した提供設定データを連携元サーバＳｉの第１の通信部７０５に送信する（ステップＳ１７０６）。この際、第２の通信部１００１は、提供設定データに含まれる企業識別子に応じて送信先を判断する。連携元サーバＳｉの第１の通信部７０５に送信される提供設定データには、企業識別子が含まれていなくてもよい。

【0187】

図１８のシーケンス図において、連携元サーバＳｉの第１の通信部７０５は、受信した提供設定データを計画部７０１に送信する（ステップＳ１８０１）。連携元サーバＳｉの計画部７０１は、提供設定データを受信した場合、クエリ生成処理を実行する（ステップＳ１８０２）。クエリ生成処理の具体的な処理手順については、図１９を用いて後述する。

【0188】

つぎに、連携元サーバＳｉの計画部７０１は、生成したクエリ（変更差分管理テーブル作成クエリ、トリガ作成クエリ）を実行部７０２に送信する（ステップＳ１８０３）。連携元サーバＳｉの実行部７０２は、クエリを受信した場合、クエリ実行処理を実行する（ステップＳ１８０４）。クエリ実行処理の具体的な処理手順については、図２０を用いて後述する。

【0189】

ここで、図１９を用いて、ステップＳ１８０２のクエリ生成処理の具体的な処理手順について説明する。

【0190】

図１９は、クエリ生成処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。図１９のフローチャートにおいて、まず、連携元サーバＳｉの計画部７０１は、設定ファイルを参照して、提供設定データに含まれるＤＢ接続情報識別子に対応するＤＢ接続情報を特定する（ステップＳ１９０１）。

【0191】

つぎに、連携元サーバＳｉの計画部７０１は、特定したＤＢ接続情報を参照して、ＤＢエンジン種別を特定する（ステップＳ１９０２）。そして、連携元サーバＳｉの計画部７０１は、特定したＤＢエンジン種別は、第１種別、第２種別および第３種別のいずれであるかを判断する（ステップＳ１９０３）。第１種別、第２種別および第３種別は、例えば、ＯｒａｃｌｅＬ、ＭｙＳＱＬ、ＰｏｓｔｇｒｅＳＱＬである。

【0192】

ここで、第１種別の場合（ステップＳ１９０３：第１種別）、連携元サーバＳｉの計画部７０１は、第１種別用の変更差分管理テーブル作成クエリおよびトリガ作成クエリを生成して（ステップＳ１９０４）、クエリ生成処理を呼び出したステップに戻る。各クエリは、例えば、連携元ＤＢ２４０のシステム表から取得されるテーブル情報（抽出対象テーブルの構成など）をもとに生成される。

【0193】

また、第２種別の場合（ステップＳ１９０３：第２種別）、連携元サーバＳｉの計画部７０１は、第２種別用の変更差分管理テーブル作成クエリおよびトリガ作成クエリを生成して（ステップＳ１９０５）、クエリ生成処理を呼び出したステップに戻る。

【0194】

また、第３種別の場合（ステップＳ１９０３：第３種別）、連携元サーバＳｉの計画部７０１は、第３種別用の変更差分管理テーブル作成クエリおよびトリガ作成クエリを生成して（ステップＳ１９０６）、クエリ生成処理を呼び出したステップに戻る。

【0195】

これにより、連携元サーバＳｉの計画部７０１は、連携元ＤＢ２４０のＤＢエンジン種別に応じて最適なクエリを生成することができる。

【0196】

つぎに、図２０を用いて、ステップＳ１８０４のクエリ実行処理の具体的な処理手順について説明する。

【0197】

図２０は、クエリ実行処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。図２０のフローチャートにおいて、まず、連携元サーバＳｉの実行部７０２は、変更差分管理テーブル作成クエリを実行することにより、抽出対象テーブルに対応する変更差分管理テーブルを作成する（ステップＳ２００１）。

【0198】

つぎに、連携元サーバＳｉの実行部７０２は、変更差分管理テーブル作成クエリの実行に成功したか否かを判断する（ステップＳ２００２）。ここで、変更差分管理テーブル作成クエリの実行に成功した場合（ステップＳ２００２：Ｙｅｓ）、連携元サーバＳｉの実行部７０２は、トリガ作成クエリを実行することにより、トリガを作成する（ステップＳ２００３）。

【0199】

そして、連携元サーバＳｉの実行部７０２は、トリガ作成クエリの実行に成功したか否かを判断する（ステップＳ２００４）。ここで、トリガ作成クエリの実行に成功した場合（ステップＳ２００４：Ｙｅｓ）、連携元サーバＳｉの実行部７０２は、クエリ実行処理を呼び出したステップに戻る。

【0200】

また、ステップＳ２００２において、変更差分管理テーブル作成クエリの実行に失敗した場合（ステップＳ２００２：Ｎｏ）、連携元サーバＳｉの実行部７０２は、エラー通知を行って（ステップＳ２００５）、クエリ実行処理を呼び出したステップに戻る。エラー通知は、例えば、連携元ＤＢ２４０の管理者に対してクエリの実行に失敗したことを通知するものである。

【0201】

また、ステップＳ２００４において、トリガ作成クエリの実行に失敗した場合（ステップＳ２００４：Ｎｏ）、連携元サーバＳｉの実行部７０２は、エラー通知を行って（ステップＳ２００６）、クエリ実行処理を呼び出したステップに戻る。

【0202】

これにより、連携元サーバＳｉの実行部７０２は、連携元ＤＢ２４０内の抽出対象テーブルに格納されたデータをコピーするための変更差分管理テーブルを作成することができる。また、連携元サーバＳｉの実行部７０２は、抽出対象テーブルにインサートされたレコードと同一の情報を変更差分管理テーブルにインサートするためのトリガを作成することができる。

【0203】

つぎに、図２１～図２３を用いて、データ連携システム２００のレコード抽出処理の一実施例について説明する。

【0204】

図２１～図２３は、データ連携システム２００のレコード抽出処理の一実施例を示すシーケンス図である。図２１のシーケンス図において、まず、連携元サーバＳｉの実行部７０２は、変更差分管理テーブルに対して、レコード抽出クエリを実行する（ステップＳ２１０１）。

【0205】

つぎに、連携元サーバＳｉの取得部７０３は、レコード抽出クエリを実行することにより抽出されたレコード抽出結果を取得する（ステップＳ２１０２）。連携元サーバＳｉの実行部７０２は、レコード抽出クエリの実行ログを取得部７０３に送信する（ステップＳ２１０３）。

【0206】

つぎに、連携元サーバＳｉの取得部７０３は、レコード抽出結果から、レコード件数、抽出データサイズを算出する（ステップＳ２１０４）。また、連携元サーバＳｉの取得部７０３は、レコード抽出クエリの実行ログから、抽出クエリ実行間隔、抽出クエリ応答時間を算出する（ステップＳ２１０５）。

【0207】

そして、連携元サーバＳｉの取得部７０３は、負荷推定情報管理テーブル２５０に負荷推定情報を登録する（ステップＳ２１０６）。負荷推定情報管理テーブル２５０は、提供設定データに含まれるＤＢ接続情報識別子に対応する。

【0208】

図２２のシーケンス図において、まず、連携元サーバＳｉの取得部７０３は、抽出処理に成功したか否かを判断する（ステップＳ２２０１）。ここで、抽出処理に失敗した場合（ステップＳ２２０１：Ｎｏ）、連携元サーバＳｉは、図２３に示すステップＳ２３０３に移行する。

【0209】

一方、抽出処理に成功した場合（ステップＳ２２０１：Ｙｅｓ）、連携元サーバＳｉの取得部７０３は、レコード抽出結果を第１の通信部７０５に送信する（ステップＳ２２０２）。連携元サーバＳｉの第１の通信部７０５は、レコード抽出結果を受信した場合、受信したレコード抽出結果をデータ基盤サーバ２０１の第２の通信部１００１に送信する（ステップＳ２２０３）。レコード抽出結果には、例えば、提供設定データから特定される企業識別子、ＤＢ接続情報識別子、抽出対象テーブル名、抽出処理で取得したレコードなどが含まれる。

【0210】

そして、連携元サーバＳｉの第１の通信部７０５は、レコード抽出結果の送信に成功したか否かを判断する（ステップＳ２２０４）。ここで、送信に失敗した場合（ステップＳ２２０４：Ｎｏ）、連携元サーバＳｉの第１の通信部７０５は、エラー通知を行って（ステップＳ２２０５）、ステップＳ２２０３に戻る（送信リトライ）。

【0211】

一方、送信に成功した場合（ステップＳ２２０４：Ｙｅｓ）、連携元サーバＳｉの第１の通信部７０５は、送信完了通知を取得部７０３および推定部７０４に送信する（ステップＳ２２０６）。

【0212】

図２３のシーケンス図において、まず、連携元サーバＳｉの取得部７０３は、送信完了通知を受信すると、実行部７０２に送信完了通知を送信する（ステップＳ２３０１）。送信完了通知には、例えば、削除対象のテーブル名、削除レコード件数が含まれる。

【0213】

連携元サーバＳｉの実行部７０２は、送信完了通知を受信すると、削除対象のテーブル名、削除レコード件数を参照して、変更差分管理テーブルに対してレコード削除クエリを実行することにより、変更差分管理テーブルからレコード（抽出したレコード）を削除する（ステップＳ２３０２）。

【0214】

連携元サーバＳｉの推定部７０４は、抽出処理に失敗した場合（ステップＳ２２０１：Ｎｏ）、または、送信完了通知を受信すると、負荷推定情報管理テーブル２５０から、提供設定データに含まれるＤＢ接続情報識別子およびテーブル名に対応する負荷推定情報を取得する（ステップＳ２３０３）。この際、推定部７０４は、例えば、最新の負荷推定情報を取得してもよく、また、過去数回分の負荷推定情報を取得してもよい。

【0215】

つぎに、連携元サーバＳｉの推定部７０４は、取得した負荷推定情報に基づいて、連携元ＤＢ２４０の負荷状態を推定する（ステップＳ２３０４）。なお、推定部７０４は、過去数回分の負荷推定情報を取得した場合、過去数回分の負荷推定情報が示す各値の平均値から、連携元ＤＢ２４０の負荷状態を推定してもよい。

【0216】

そして、連携元サーバＳｉの推定部７０４は、負荷状態の推定結果を計画部７０１に送信する（ステップＳ２３０５）。連携元サーバＳｉの計画部７０１は、受信した負荷状態の推定結果に基づいて、次回の抽出件数および抽出クエリ実行間隔を決定する（ステップＳ２３０６）。

【0217】

つぎに、連携元サーバＳｉの計画部７０１は、決定した次回の抽出件数に基づいて、次回実行するレコード抽出クエリを生成する（ステップＳ２３０７）。レコード抽出クエリは、例えば、変更差分管理テーブルの情報および連携元ＤＢ２４０のＤＢエンジン種別をもとに生成される。

【0218】

そして、連携元サーバＳｉの計画部７０１は、生成した次回実行するレコード抽出クエリと、決定した次回の抽出クエリ実行間隔を実行部７０２に送信する（ステップＳ２３０８）。これにより、連携元サーバＳｉは、連携元ＤＢ２４０の負荷状態に応じて、次回の抽出件数および抽出クエリ実行間隔を制御することができる。

【0219】

つぎに、図２４を用いて、データ連携システム２００のデータ連携処理の一実施例について説明する。

【0220】

図２４は、データ連携システム２００のデータ連携処理の一実施例を示すシーケンス図である。図２４のシーケンス図において、まず、データ基盤サーバ２０１の第２の通信部１００１は、レコード抽出結果を受信すると、受信したレコード抽出結果を蓄積部１００３に送信する（ステップＳ２４０１）。

【0221】

データ基盤サーバ２０１の蓄積部１００３は、レコード抽出結果を受信すると、受信したレコード抽出結果をデータ基盤ＤＢ２２０に保存する（ステップＳ２４０２）。データ基盤ＤＢ２２０では、例えば、企業識別子ごとにデータベースが作成され、ＤＢ接続情報識別子、抽出対象テーブル名に応じた連携先テーブルが作成される。抽出されたレコードは、連携先テーブルに保存される。

【0222】

これにより、データ基盤サーバ２０１は、データ基盤ＤＢ２２０と連携元サーバＳｉの連携元ＤＢ２４０との間でデータ連携を行うことができる。

【0223】

これらのことから、実施の形態にかかる連携元サーバＳｉによれば、データベースのビジー度（負荷状態）を推定し、ビジー度に応じてＳＱＬクエリの実行間隔と一度に抽出するレコード件数を動的に増減することができる。これにより、連携元サーバＳｉは、他のＤＢアプリケーションのスループットや応答時間への悪影響を抑制しながら、抽出処理のスループットを最大化することができる。また、連携元サーバＳｉによれば、ＤＢエンジン種別（例えば、Ｏｒａｃｌｅ、ＭｙＳＱＬ、ＰｏｓｔｇｒｅＳＱＬなど）に応じてクエリの最適化を行うことができる。これにより、連携元サーバＳｉは、抽出処理によるデータベースのデータバッファやディスクＩ／Ｏへの負荷を最小化して、他のＤＢアプリケーションのスループットや応答時間への悪影響を抑制することができる。

【0224】

なお、本実施の形態で説明した制御方法は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することにより実現することができる。本制御プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ、ＵＳＢメモリ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。また、本制御プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布してもよい。

【0225】

また、本実施の形態で説明した情報処理装置１０１（連携元サーバＳｉ）は、スタンダードセルやストラクチャードＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）などの特定用途向けＩＣやＦＰＧＡなどのＰＬＤ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ）によっても実現することができる。

【0226】

上述した実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

【0227】

（付記１）データ取得対象となる第１のデータテーブルの指定を受け付けた場合、前記第１のデータテーブルの複製である複製データテーブルを生成するとともに、前記データ取得対象を前記第１のデータテーブルから前記複製データテーブルに切り替え、
前記複製データテーブルに対するデータ取得処理を実施するにあたり、前記データ取得処理の結果から推定した負荷状態に基づいて、前記複製データテーブルからデータを取得するデータ数およびデータ取得間隔の少なくともいずれかを制御する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする制御方法。

【0228】

（付記２）前記データ取得処理を実施することにより取得されたデータを、前記第１のデータテーブルの連携先となるデータベースに対して出力する、
処理を前記コンピュータが実行することを特徴とする付記１に記載の制御方法。

【0229】

（付記３）前記負荷状態は、前記データ取得処理の成否に基づき推定される、ことを特徴とする付記１または２に記載の制御方法。

【0230】

（付記４）前記負荷状態は、前記データ取得処理の応答時間に基づき推定される、ことを特徴とする付記１～３のいずれか一つに記載の制御方法。

【0231】

（付記５）前記複製データテーブルは、前記第１のデータテーブルと同一のデータベース内に設けられ、
前記制御する処理は、
前記第１のデータテーブルのエンジン種別に基づいて、前記複製データテーブルから前記データ数のデータを取得するためのクエリを生成し、
生成した前記クエリを実行することにより、前記複製データテーブルに対するデータ取得処理を実施する、ことを特徴とする付記１～４のいずれか一つに記載の制御方法。

【0232】

（付記６）前記制御する処理は、
前記データ取得処理の結果から負荷が高いと推定した場合、前記データ数を、負荷が低い場合に比べて小さくなるように制御し、
前記データ取得処理の結果から負荷が低いと推定した場合、前記データ数を、負荷が高い場合に比べて大きくなるように制御する、ことを特徴とする付記１～５のいずれか一つに記載の制御方法。

【0233】

（付記７）前記制御する処理は、
前記データ取得処理の結果から負荷が高いと推定した場合、前記データ取得間隔を、負荷が低い場合に比べて長くなるように制御し、
前記データ取得処理の結果から負荷が低いと推定した場合、前記データ取得間隔を、負荷が高い場合に比べて短くなるように制御する、ことを特徴とする付記１～６のいずれか一つに記載の制御方法。

【0234】

（付記８）前記データ取得処理に成功した場合、負荷が低いと推定し、
前記データ取得処理に失敗した場合、負荷が高いと推定する、
処理を前記コンピュータが実行することを特徴とする付記３に記載の制御方法。

【0235】

（付記９）前記データ取得処理の応答時間が閾値未満の場合、負荷が低いと推定し、
前記データ取得処理の応答時間が前記閾値以上の場合、負荷が高いと推定する、
処理を前記コンピュータが実行することを特徴とする付記４に記載の制御方法。

【0236】

（付記１０）データ取得対象となる第１のデータテーブルの指定を受け付けた場合、前記第１のデータテーブルの複製である複製データテーブルを生成するとともに、前記データ取得対象を前記第１のデータテーブルから前記複製データテーブルに切り替え、
前記複製データテーブルに対するデータ取得処理を実施するにあたり、前記データ取得処理の結果から推定した負荷状態に基づいて、前記複製データテーブルからデータを取得するデータ数およびデータ取得間隔の少なくともいずれかを制御する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする制御プログラム。

【0237】

（付記１１）データ取得対象となる第１のデータテーブルの指定を受け付けた場合、前記第１のデータテーブルの複製である複製データテーブルを生成するとともに、前記データ取得対象を前記第１のデータテーブルから前記複製データテーブルに切り替え、
前記複製データテーブルに対するデータ取得処理を実施するにあたり、前記データ取得処理の結果から推定した負荷状態に基づいて、前記複製データテーブルからデータを取得するデータ数およびデータ取得間隔の少なくともいずれかを制御する、
制御部を有することを特徴とする情報処理装置。

【符号の説明】

【0238】

１０１ 情報処理装置
１１０ 第１のデータテーブル
１２０ 複製データテーブル
２００ データ連携システム
２０１ データ基盤サーバ
２０２ 管理者端末
２１０ ネットワーク
２２０ データ基盤ＤＢ
２３０ 連携元ＤＢ情報管理ＤＢ
２４０ 連携元ＤＢ
２５０ 負荷推定情報管理テーブル
３００ バス
３０１ ＣＰＵ
３０２ メモリ
３０３ ディスクドライブ
３０４ ディスク
３０５ 通信Ｉ／Ｆ
３０６ 可搬型記録媒体Ｉ／Ｆ
３０７ 可搬型記録媒体
７０１ 計画部
７０２ 実行部
７０３ 取得部
７０４ 推定部
７０５ 第１の通信部
８００ ＤＢ接続情報
９００ 提供設定データ
１００１ 第２の通信部
１００２ 情報管理部
１００３ 蓄積部
Ｓ１～Ｓｎ，Ｓｉ 連携元サーバ

【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】

【図18】

【図19】

【図20】

【図21】

【図22】

【図23】

【図24】