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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2025-01-16
(45)【発行日】2025-01-24
(54)【発明の名称】情報処理方法、情報処理装置及びプログラム
(51)【国際特許分類】
G06F 16/28 20190101AFI20250117BHJP
G06F 16/24 20190101ALN20250117BHJP
【ＦＩ】
G06F16/28
G06F16/24
【請求項の数】
10
(21)【出願番号】P 2022574916
(86)(22)【出願日】2021-01-13
(86)【国際出願番号】 JP2021000851
(87)【国際公開番号】W WO2022153400
(87)【国際公開日】2022-07-21
【審査請求日】2023-07-19
(73)【特許権者】
【識別番号】523066680
【氏名又は名称】株式会社ＥＳＳホールディングス
(74)【代理人】
【識別番号】100107766
【弁理士】
【氏名又は名称】伊東 忠重
(74)【代理人】
【識別番号】100070150
【弁理士】
【氏名又は名称】伊東 忠彦
(72)【発明者】
【氏名】古庄 晋二
【審査官】松尾 真人
(56)【参考文献】
【文献】特開２００４－１４５６９２（ＪＰ，Ａ）
【文献】特許第５９１６９７４（ＪＰ，Ｂ１）
【文献】特表２０２０－５３７２５１（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開平１０－２６９２４８（ＪＰ，Ａ）
【文献】Ｔａｂｌｅａｕユーザー会，Ｔａｂｌｅａｕデータ分析 ～実践から活用まで～ 一歩進んだ７つの使い方，第1版，株式会社秀和システム 斉藤 和邦，2018年08月29日，pp.55-65，ISBN:978-4-7980-5424-7
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０６Ｆ １６／００－１６／９５８
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
自然数インデックス形式の２つのテーブルが所定のキーでＪＯＩＮ結合された仮想テーブルに含まれる複数の次元で集計を行う情報処理方法であって、前記キーの値ごとに、前記２つのテーブルに含まれる前記複数の次元で集計を行う集計手順と、
前記集計手順による集計の結果の和を計算する和計算手順と、
をコンピュータが実行し、
前記集計手順は、
前記キーの値ごとに、前記２つのテーブルを第１のサブテーブルと第２のサブテーブルとにそれぞれ分解し、前記第１のサブテーブルと前記第２のサブテーブルとの間の積を計算することで、前記複数の次元で集計を行う、情報処理方法。
【請求項2】
前記集計手順は、前記第１のサブテーブルに含まれる前記次元の出現回数をカウントし、前記カウントの値を前記第１のサブテーブルに追加した上で、前記第１のサブテーブルと前記第２のサブテーブルとの間の積を計算する、請求項１に記載の情報処理方法。
【請求項3】
前記積及び前記和は、ソート法又はキューブ法のいずれかにより計算される、請求項１又は２に記載の情報処理方法。
【請求項4】
前記集計の測度は、最小、最大、合計、又は件数のいずれかであり、前記集計手順は、
前記集計の測度に応じて、前記第１のサブテーブルと前記第２のサブテーブルとの間の積を計算する、請求項１乃至３の何れか一項に記載の情報処理方法。
【請求項5】
前記和計算手順は、前記集計の測度に応じて、前記集計の結果の和を計算する、請求項４に記載の情報処理方法。
【請求項6】
自然数インデックス形式の２つのテーブルが所定のキーでＪＯＩＮ結合された仮想テーブルに含まれる複数の次元で集計を行う情報処理方法であって、
前記キーの値ごとに、前記２つのテーブルに含まれる前記複数の次元で集計を行う集計手順と、
前記集計手順による集計の結果の和を計算する和計算手順と、
をコンピュータが実行し、
前記複数の次元には集計の優先度が付与されており、
前記２つのテーブルは、一方がマスタ側テーブル、他方がスレイブ側テーブルであり、
前記情報処理方法には、
前記スレイブ側テーブルに含まれる次元の中に、前記マスタ側テーブルに含まれる次元よりも高い優先度の次元が含まれる場合、前記スレイブ側テーブルに含まれる次元の優先度が、前記マスタ側テーブルに含まれる次元の優先度よりも低くなるように、優先度の入れ替えを行う入れ替え手順が含まれ、
前記入れ替え手順は、
前記和計算手順により前記和が計算された場合、前記入れ替えた優先度を元に戻す、情報処理方法。
【請求項7】
自然数インデックス形式の２つのテーブルが所定のキーでＪＯＩＮ結合された仮想テーブルに含まれる複数の次元で集計を行う情報処理装置であって、前記キーの値ごとに、前記２つのテーブルに含まれる前記複数の次元で集計を行う集計部と、
前記集計部による集計の結果の和を計算する和計算部と、
を有し、
前記集計部は、
前記キーの値ごとに、前記２つのテーブルを第１のサブテーブルと第２のサブテーブルとにそれぞれ分解し、前記第１のサブテーブルと前記第２のサブテーブルとの間の積を計算することで、前記複数の次元で集計を行う、情報処理装置。
【請求項8】
自然数インデックス形式の２つのテーブルが所定のキーでＪＯＩＮ結合された仮想テーブルに含まれる複数の次元で集計を行う情報処理装置であって、
前記キーの値ごとに、前記２つのテーブルに含まれる前記複数の次元で集計を行う集計部と、
前記集計部による集計の結果の和を計算する和計算部と、
を有し、
前記複数の次元には集計の優先度が付与されており、
前記２つのテーブルは、一方がマスタ側テーブル、他方がスレイブ側テーブルであり、
前記情報処理装置は、
前記スレイブ側テーブルに含まれる次元の中に、前記マスタ側テーブルに含まれる次元よりも高い優先度の次元が含まれる場合、前記スレイブ側テーブルに含まれる次元の優先度が、前記マスタ側テーブルに含まれる次元の優先度よりも低くなるように、優先度の入れ替えを行う入れ替え部を更に有し、
前記入れ替え部は、
前記和計算部により前記和が計算された場合、前記入れ替えた優先度を元に戻す、情報処理装置。
【請求項9】
自然数インデックス形式の２つのテーブルが所定のキーでＪＯＩＮ結合された仮想テーブルに含まれる複数の次元で集計を行う情報処理方法であって、前記キーの値ごとに、前記２つのテーブルに含まれる前記複数の次元で集計を行う集計手順と、
前記集計手順による集計の結果の和を計算する和計算手順と、
が含まれる情報処理方法をコンピュータに実行させ、
前記集計手順は、
前記キーの値ごとに、前記２つのテーブルを第１のサブテーブルと第２のサブテーブルとにそれぞれ分解し、前記第１のサブテーブルと前記第２のサブテーブルとの間の積を計算することで、前記複数の次元で集計を行う、プログラム。
【請求項10】
自然数インデックス形式の２つのテーブルが所定のキーでＪＯＩＮ結合された仮想テーブルに含まれる複数の次元で集計を行う情報処理方法であって、
前記キーの値ごとに、前記２つのテーブルに含まれる前記複数の次元で集計を行う集計手順と、
前記集計手順による集計の結果の和を計算する和計算手順と、
が含まれる情報処理方法をコンピュータに実行させ、
前記複数の次元には集計の優先度が付与されており、
前記２つのテーブルは、一方がマスタ側テーブル、他方がスレイブ側テーブルであり、
前記情報処理方法には、
前記スレイブ側テーブルに含まれる次元の中に、前記マスタ側テーブルに含まれる次元よりも高い優先度の次元が含まれる場合、前記スレイブ側テーブルに含まれる次元の優先度が、前記マスタ側テーブルに含まれる次元の優先度よりも低くなるように、優先度の入れ替えを行う入れ替え手順が含まれ、
前記入れ替え手順は、
前記和計算手順により前記和が計算された場合、前記入れ替えた優先度を元に戻す、プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、情報処理方法、情報処理装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
従来から、リレーショナルデータベース（ＲＤＢ）に代表される種々のデータベースが知られている。ＲＤＢ等のデータベースでは表形式データを対象としており、ＪＯＩＮや検索、ソート、集計等の様々な演算がサポートされている。大量のメモリを利用することなく、複数の表形式データを高速にＪＯＩＮする従来技術として特許文献１に記載されている技術が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【文献】特開２００３－１５０６３３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
上記の特許文献１に記載されている技術では配列や値リストを利用して複数の表形式データに対するＪＯＩＮの高速化を実現しているが、ＪＯＩＮ後の表形式データに対する様々な演算も高速化することが可能である。
【0005】
本発明の一実施形態は、上記の点に鑑みてなされたもので、ＪＯＩＮ後の表形式データに対する演算の高速化を実現することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0006】
上記目的を達成するため、一実施形態に係る情報処理方法は、自然数インデックス形式の２つのテーブルが所定のキーでＪＯＩＮ結合された仮想テーブルに含まれる複数の次元で集計を行う情報処理方法であって、前記キーの値ごとに、前記２つのテーブルに含まれる前記複数の次元で集計を行う集計手順と、前記集計手順による集計の結果の和を計算する和計算手順と、をコンピュータが実行する。
【発明の効果】
【0007】
ＪＯＩＮ後の表形式データに対する演算の高速化を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【0008】
【図1】本実施形態に係るデータ処理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図2】本実施形態に係るデータ処理装置の機能構成の一例を示す図である。
【図3】テーブルの一例を示す図である。
【図4】ＮＮＩ形式のテーブルの一例を示す図である。
【図5】変換配列及びｎｅｗＳＶＬの準備の一例を説明するための図である。
【図6】ｎｅｗＳＶＬの作成の一例を説明するための図である。
【図7】ＮＮＣの変換の一例を説明するための図である。
【図8】ＳＶＬの共通化結果の一例を示す図である。
【図9】ＩｎｎｅｒＪＯＩＮ及びＯｕｔｅｒＪＯＩＮの一例を示す図である。
【図10】ＮＮＩ形式テーブルの表現方法の変更の一例を説明するための図である。
【図11】ＪＯＩＮ対象のテーブル及びそのＮＮＩ形式の一例を示す図である。
【図12】ＳＶＬ共通化処理後のテーブルの一例を説明するための図である。
【図13】ＩｎｎｅｒＪＯＩＮにおけるＳＡｃｍ作成処理の一例を説明するための図である。
【図14】ＩｎｎｅｒＪＯＩＮにおけるＭＡｃｍ作成処理の一例を説明するための図である。
【図15】ＮＮＩ形式のＩｎｎｅｒＪＯＩＮテーブルの一例を示す図である。
【図16】ＩｎｎｅｒＪＯＩＮテーブルの一例を示す図である。
【図17】ＯｕｔｅｒＪＯＩＮにおけるＳＡｃｍ作成処理の一例を説明するための図（その１）である。
【図18】ＯｕｔｅｒＪＯＩＮにおけるＳＡｃｍ作成処理の一例を説明するための図（その２）である。
【図19】ＯｕｔｅｒＪＯＩＮにおけるＳＡｃｍ作成処理の一例を説明するための図（その３）である。
【図20】ＯｕｔｅｒＪＯＩＮにおけるＭＡｃｍ作成処理の一例を説明するための図（その１）である。
【図21】ＯｕｔｅｒＪＯＩＮにおけるＭＡｃｍ作成処理の一例を説明するための図（その２）である。
【図22】ＮＮＩ形式のＯｕｔｅｒＪＯＩＮテーブルの一例を示す図である。
【図23】ＯｕｔｅｒＪＯＩＮテーブルの一例を示す図である。
【図24】ＲｉｇｈｔＯｕｔｅｒＪＯＩＮ部分の読み出しの一例を説明するための図である。
【図25】ＬｅｆｔＯｕｔｅｒＪＯＩＮ部分の読み出しの一例を説明するための図である。
【図26】ＩｎｎｅｒＪＯＩＮ部分の読み出しの一例を説明するための図である。
【図27】複数カラムをキーとしたＪＯＩＮ対象のテーブル及びそのＮＮＩ形式の一例を示す図である。
【図28】ＳＶＬ共通化後における複数カラムをキーとしたＪＯＩＮ対象のテーブル及びそのＮＮＩ形式の一例を示す図である。
【図29】マルチキーフィールドの一例を示す図である。
【図30】ＥＯｒｄＳｅｔのソート及び転置の一例を説明するための図である。
【図31】ＳＶＬとＣｏｎｖ配列の作成の一例を説明するための図（その１）である。
【図32】ＳＶＬとＣｏｎｖ配列の作成の一例を説明するための図（その２）である。
【図33】複数カラムをキーとしたＪＯＩＮ用のＮＮＩ形式テーブルの一例を示す図である。
【図34】複数カラムをキーとしたＪＯＩＮにおけるＳＶＬ共通化処理の一例を説明するための図である。
【図35】集計対象テーブルの一例を示す図である。
【図36】ＪＯＩＮキー値での分解の一例を説明するための図である。
【図37】テーブルの積の一例を説明するための図である。
【図38】集計結果テーブルの一例を示す図である。
【図39】ソート法における和及び積の一例を説明するための図である。
【図40】キューブ法における和及び積の一例を説明するための図である。
【図41】カラム転送の一例を説明するための図である。
【図42】ＪＯＩＮにマッチした集合／マッチしなかった集合の抽出対象テーブルの一例を示す図である。
【図43】ＪＯＩＮにマッチした集合／マッチしなかった集合の抽出対象テーブルのＮＮＩ形式の一例を示す図である。
【図44】ＪＯＩＮにマッチした集合／マッチしなかった集合の抽出の一例を説明するための図（その１）である。
【図45】ＪＯＩＮにマッチした集合／マッチしなかった集合の抽出の一例を説明するための図（その２）である。
【発明を実施するための形態】
【0009】
以下、本発明の一実施形態について説明する。本実施形態では、複数の表形式データをＪＯＩＮした後の表形式データに対する種々の演算を高速に実行することが可能なデータ処理装置１０について説明する。ここで、本実施形態では、これら種々の演算の一例として、ＪＯＩＮ後の表形式データに対するソート、検索、集計、ＪＯＩＮにマッチした集合とマッチしなかった集合の抽出、カラム転送の５つの演算を対象に説明する。なお、以下、表形式データのことを「テーブルデータ」又は単に「テーブル」ともいい、テーブルを構成するデータ（つまり、テーブルの行）の各々を「レコード」ともいう。また、テーブルの列（データ項目）のことを「カラム」ともいう。
【0010】
＜自然数インデックス＞
まず、自然数インデックス（ＮＮＩ：Natural Number Index）と呼ばれる手法について説明する。自然数インデックスとは本発明者が考案した手法であり、テーブルをカラムごとのデータ列に分割し、それぞれのデータ列を以下の２種類の配列に分割する。以下、この分割を「成分分解」ともいう。
まず、自然数インデックス（ＮＮＩ：Natural Number Index）と呼ばれる手法について説明する。自然数インデックスとは本発明者が考案した手法であり、テーブルをカラムごとのデータ列に分割し、それぞれのデータ列を以下の２種類の配列に分割する。以下、この分割を「成分分解」ともいう。
【0011】
・ＳＶＬ（Sorted Value List）
・ＮＮＣ（Natural Numbered Column）
ＳＶＬは、カラムの出現値を重複なく、かつ、昇順に並べた配列である。ＮＮＣは、カラムの各値を、ＳＶＬ中のその値の格納位置に置き換えて表した配列である。したがって、ＮＮＣの各要素の値は、高々、ＳＶＬの配列サイズを超えない。また、自然数インデックスでは、ＮＮＣの各要素の格納位置がレコード番号として参照される。
・ＮＮＣ（Natural Numbered Column）
ＳＶＬは、カラムの出現値を重複なく、かつ、昇順に並べた配列である。ＮＮＣは、カラムの各値を、ＳＶＬ中のその値の格納位置に置き換えて表した配列である。したがって、ＮＮＣの各要素の値は、高々、ＳＶＬの配列サイズを超えない。また、自然数インデックスでは、ＮＮＣの各要素の格納位置がレコード番号として参照される。
【0012】
なお、上記のＳＶＬは特許文献１で「値リスト」と呼ばれているものであり、ＮＮＣは「ポインタ配列」と呼ばれているものである。つまり、自然数インデックスとは、特許文献１でテーブルをカラムごとに値リストとポインタ配列に分割する手法のことを命名したものである。
【0013】
自然数インデックスは、数学で言う「順序集合」を扱うための配列であるＯｒｄＳｅｔ（Ordered Set）を使う。ＯｒｄＳｅｔは、レコード番号（ＮＮＣ内の位置）を並べて作成する。ＯｒｄＳｅｔは集合であるため、重複する要素は出現しない。また、各要素の値はＮＮＣのサイズを超えない。なお、上記のＯｒｄＳｅｔは特許文献１で「順序付き集合」と呼ばれているものである。
【0014】
ＯｒｄＳｅｔを用いることで、検索でヒットしたレコード群を記録したり、ソートで並べ替えたレコード群の順を記録したりすることができる。また、このとき、検索やソートが行われる度に、新たなＯｒｄＳｅｔが作成される。したがって、ＯｒｄＳｅｔを切り替えることで、検索やソート等の処理を行う前のテーブルも、検索やソート等の処理を行った後のテーブルも読み出すことが可能となる。
【0015】
本実施形態では、複数のテーブルを自然数インデックスで表現し、そのＳＶＬを共通化した上で、共通化したＳＶＬを利用してＪＯＩＮを行って、自然数インデックスで表現されたＪＯＩＮテーブルを作成する。そして、そのＪＯＩＮテーブルに対してソートや検索、集計、ＪＯＩＮにマッチした集合とマッチしなかった集合の抽出、カラム転送等の種々の演算を行う。これにより、ＪＯＩＮテーブルに対するこれら種々の演算を高速に実行することが可能となる。なお、以下、自然数インデックスで表現されたテーブルを「自然数インデックス形式テーブル」や「ＮＮＩ形式テーブル」等ともいう。
【0016】
なお、自然数インデックスでは配列を多用するが、本実施形態では、配列に関して以下のように定義するものとする。
【0017】
・配列は０ベースで、その要素は０以上の整数で参照されるものとする。したがって、例えば、大きさＮの配列Ａの要素はＡ［０］，Ａ［１］，・・・，Ａ［Ｎ－１］である。
【0018】
・Ａを配列とするとき、Ａ［－１］＝０とする。
【0019】
＜ハードウェア構成＞
次に、本実施形態に係るデータ処理装置１０のハードウェア構成について、図１を参照しながら説明する。図１は、本実施形態に係るデータ処理装置１０のハードウェア構成の一例を示す図である。
次に、本実施形態に係るデータ処理装置１０のハードウェア構成について、図１を参照しながら説明する。図１は、本実施形態に係るデータ処理装置１０のハードウェア構成の一例を示す図である。
【0020】
図１に示すように、本実施形態に係るデータ処理装置１０は一般的なコンピュータ又はコンピュータシステムのハードウェア構成で実現され、入力装置１１と、表示装置１２と、外部Ｉ／Ｆ１３と、通信Ｉ／Ｆ１４と、プロセッサ１５と、メモリ装置１６とを有する。これら各ハードウェアは、それぞれがバス１７を介して通信可能に接続されている。
【0021】
入力装置１１は、例えば、キーボードやマウス、タッチパネル等である。表示装置１２は、例えば、ディスプレイ等である。なお、データ処理装置１０は、例えば、入力装置１１及び表示装置１２のうちの少なくとも一方を有していなくてもよい。
【0022】
外部Ｉ／Ｆ１３は、記録媒体１３ａ等の外部装置とのインタフェースである。データ処理装置１０は、外部Ｉ／Ｆ１３を介して、記録媒体１３ａの読み取りや書き込み等を行うことができる。なお、記録媒体１３ａとしては、例えば、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、ＳＤメモリカード（Secure Digital memory card）、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリカード等が挙げられる。
【0023】
通信Ｉ／Ｆ１４は、データ処理装置１０を通信ネットワークに接続するためのインタフェースである。プロセッサ１５は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等の各種演算装置である。メモリ装置１６は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ等の各種記憶装置である。
【0024】
本実施形態に係るデータ処理装置１０は、図１に示すハードウェア構成を有することにより、後述する各種処理を実現することができる。なお、図１に示すハードウェア構成は一例であって、データ処理装置１０は、他のハードウェア構成を有していてもよい。例えば、データ処理装置１０は、複数のプロセッサ１５を有していてもよいし、複数のメモリ装置１６を有していてもよい。
【0025】
【0026】
図２に示すように、本実施形態に係るデータ処理装置１０は、ＳＶＬ共通化処理部１０１と、ＪＯＩＮ作成処理部１０２と、検索処理部１０３と、ソート処理部１０４と、集計処理部１０５と、カラム転送処理部１０６と、集合抽出処理部１０７とを有する。これら各部は、例えば、データ処理装置１０にインストールされた１以上のプログラムがプロセッサ１５に実行させる処理により実現される。
【0027】
また、本実施形態に係るデータ処理装置１０は、記憶部１０８を有する。記憶部１０８は、例えば、メモリ装置１６により実現される。ただし、記憶部１０８は、例えば、データ処理装置１０と通信ネットワークを介して接続される記憶装置（データベースサーバ等）により実現されていてもよい。
【0028】
記憶部１０８には、ＪＯＩＮや各種演算の対象となる種々のテーブルが記憶されている。なお、記憶部１０８に記憶されているテーブルはＮＮＩ形式テーブルであるものとする。
【0029】
ＳＶＬ共通化処理部１０１は、ＮＮＩ形式テーブルのＳＶＬを共通化する。ＪＯＩＮ作成処理部１０２は、複数のＮＮＩ形式テーブルのＪＯＩＮを行って、ＮＮＩ形式のＪＯＩＮテーブルを作成する。検索処理部１０３は、ＮＮＩ形式のＪＯＩＮテーブルに対して検索を行う。ソート処理部１０４は、ＮＮＩ形式のＪＯＩＮテーブルに対してソートを行う。集計処理部１０５は、ＮＮＩ形式のＪＯＩＮテーブルに対して集計を行う。カラム転送処理部１０６は、ＮＮＩ形式のＪＯＩＮテーブルに対して、ＪＯＩＮ元となった一方のテーブルのカラムを他方のテーブルに転送するためのカラム転送を行う。集合抽出処理部１０７は、ＮＮＩ形式のＪＯＩＮテーブルに対して、ＪＯＩＮにマッチした集合とマッチしなかった集合の抽出を行う。
【0030】
＜実施例＞
以降では、２つのテーブルのＪＯＩＮ、及びＪＯＩＮテーブルに対する検索、ソート、集計、カラム転送、ＪＯＩＮにマッチした集合とマッチしなかった集合の抽出の実施例について説明する。また、ＪＯＩＮについて説明する前に、ＮＮＩ形式の２つのテーブルをＪＯＩＮする際に必要となるＳＶＬの共通化について説明する。
以降では、２つのテーブルのＪＯＩＮ、及びＪＯＩＮテーブルに対する検索、ソート、集計、カラム転送、ＪＯＩＮにマッチした集合とマッチしなかった集合の抽出の実施例について説明する。また、ＪＯＩＮについて説明する前に、ＮＮＩ形式の２つのテーブルをＪＯＩＮする際に必要となるＳＶＬの共通化について説明する。
【0031】
［ＳＶＬ共通化］
本実施例では、一例として、図３に示すテーブル１０００（Ｔａｂｌｅ－Ａ）とテーブル２０００（Ｔａｂｌｅ－Ｂ）を対象にＳＶＬ共通化について説明する。
本実施例では、一例として、図３に示すテーブル１０００（Ｔａｂｌｅ－Ａ）とテーブル２０００（Ｔａｂｌｅ－Ｂ）を対象にＳＶＬ共通化について説明する。
【0032】
テーブル１０００はカラム「Ｎａｍｅ」が含まれるレコードで構成されており、各レコードのＮａｍｅ値は以下の通りである。
【0033】
・レコード番号「０」のレコードのＮａｍｅ値は「Ｔｏｍ」
・レコード番号「１」のレコードのＮａｍｅ値は「Ｂｏｂ」
・レコード番号「２」のレコードのＮａｍｅ値は「Ｄｏｌｌｙ」
また、テーブル２０００もカラム「Ｎａｍｅ」が含まれるレコードで構成されており、各レコードのＮａｍｅ値は以下の通りである。
・レコード番号「１」のレコードのＮａｍｅ値は「Ｂｏｂ」
・レコード番号「２」のレコードのＮａｍｅ値は「Ｄｏｌｌｙ」
また、テーブル２０００もカラム「Ｎａｍｅ」が含まれるレコードで構成されており、各レコードのＮａｍｅ値は以下の通りである。
【0034】
・レコード番号「０」のレコードのＮａｍｅ値は「Ｂｏｂ」
・レコード番号「１」のレコードのＮａｍｅ値は「Ｃａｔｈｙ」
・レコード番号「２」のレコードのＮａｍｅ値は「Ａｌｉｃｅ」
・レコード番号「３」のレコードのＮａｍｅ値は「Ｊｅｒｒｙ」
・レコード番号「４」のレコードのＮａｍｅ値は「Ｂｏｂ」
なお、図３に示す例では、テーブル１０００及びテーブル２０００の各レコードは１つのカラムのみを含むものとしたが、これは本実施例の説明を簡単にするためであって、当然に複数のカラムが含まれていてもよい。各レコードに複数のカラムが含まれている場合、上述したように、自然数インデックスのＮＮＣ及びＳＶＬは各テーブルでカラムごとに作成される。
・レコード番号「１」のレコードのＮａｍｅ値は「Ｃａｔｈｙ」
・レコード番号「２」のレコードのＮａｍｅ値は「Ａｌｉｃｅ」
・レコード番号「３」のレコードのＮａｍｅ値は「Ｊｅｒｒｙ」
・レコード番号「４」のレコードのＮａｍｅ値は「Ｂｏｂ」
なお、図３に示す例では、テーブル１０００及びテーブル２０００の各レコードは１つのカラムのみを含むものとしたが、これは本実施例の説明を簡単にするためであって、当然に複数のカラムが含まれていてもよい。各レコードに複数のカラムが含まれている場合、上述したように、自然数インデックスのＮＮＣ及びＳＶＬは各テーブルでカラムごとに作成される。
【0035】
【0036】
なお、上述したように、ＯｒｄＳｅｔはテーブルごとに作成され、また検索やソート等が行われる度に新たなＯｒｄＳｅｔが作成される。このため、どのテーブルのどのＯｒｄＳｅｔかを明記するため、右肩に「（テーブル名－識別番号）」を付与して表記する場合がある。例えば、Ｔａｂｌｅ－Ａの０番目のＯｒｄＳｅｔは、ＯｒｄＳｅｔ（Ａ－０）と表記する場合がある。ただし、テーブル名が自明な場合は、左肩に「（識別番号）」を付与し、テーブル名は省略する。
【0037】
また、ＳＶＬ及びＮＮＣはどのテーブルのどのカラムに対応するかを明記するため、右肩に「（テーブル名－カラム名）」を付与して表記する場合がある。例えば、Ｔａｂｌｅ－Ａのカラム「Ｎａｍｅ」に対応するＳＶＬは、ＳＶＬ（Ａ－Ｎａｍｅ）と表記する場合がある。
【0038】
図４では、テーブル１０００（Ｔａｂｌｅ－Ａ）がＯｒｄＳｅｔ１１００（ＯｒｄＳｅｔ（Ａ－０））とＮＮＣ１２００（ＮＮＣ（Ａ－Ｎａｍｅ））とＳＶＬ１３００（ＳＶＬ（Ａ－Ｎａｍｅ））に成分分解された例を示している。また、同様に、図４では、テーブル２０００（Ｔａｂｌｅ－Ｂ）がＯｒｄＳｅｔ２１００（ＯｒｄＳｅｔ（Ａ－０））とＮＮＣ２２００（ＮＮＣ（Ｂ－Ｎａｍｅ））とＳＶＬ２３００（ＳＶＬ（Ｂ－Ｎａｍｅ））に成分分解された例を示している。
【0039】
なお、ＳＶＬ１３００はテーブル１０００のカラム「Ｎａｍｅ」の出現値を重複なく、かつ、昇順に並べた配列である。一方で、ＮＮＣ１２００は、テーブル１０００のカラム「Ｎａｍｅ」の各値を、ＳＶＬ１３００中のその値の格納位置に置き換えて表した配列である。例えば、テーブル１０００のレコード番号「０」のＮａｍｅ値「Ｔｏｍ」はＳＶＬ１３００中で格納位置「２」に格納されているため、ＮＮＣ１２００の格納位置「０」の要素は「２」となる。同様に、テーブル１０００のレコード番号「１」のＮａｍｅ値「Ｂｏｂ」はＳＶＬ１３００中で格納位置「０」に格納されているため、ＮＮＣ１２００の格納位置「１」の要素は「０」となる。同様に、テーブル１０００のレコード番号「２」のＮａｍｅ値「Ｄｏｌｌｙ」はＳＶＬ１３００中で格納位置「１」に格納されているため、ＮＮＣ１２００の格納位置「２」の要素は「１」となる。
【0040】
また、ＯｒｄＳｅｔ１１００は、テーブル１０００のレコード番号（つまり、ＮＮＣ内の位置）をそのまま並べて作成する。ＯｒｄＳｅｔ２１００、ＮＮＣ２２００及びＳＶＬ２３００についても同様の方法で配列の各要素の値が決定される。
【0041】
以下では、図４に示すＮＮＣ１２００及びＳＶＬ１３００とＮＮＣ２２００及びＳＶＬ２３００とを用いて、ＳＶＬを共通化する場合について説明する。なお、ＯｒｄＳｅｔ１１００及びＯｒｄＳｅｔ２１００はＳＶＬの共通化では特に用いられない。
【0042】
まず、ＳＶＬ共通化処理部１０１は、ＳＶＬと同じサイズの変換配列と、各ＳＶＬの各値を格納する共通ＳＶＬ（ｎｅｗＳＶＬ）とを準備する。すなわち、図５に示すように、ＳＶＬ共通化処理部１０１は、ＳＶＬ１３００と同じサイズの変換配列１４００（Ｃｏｎｖ０）、ＳＶＬ２３００と同じサイズの変換配列２４００（Ｃｏｎｖ１）、及びＳＶＬ１３００及びＳＶＬ２３００の各値を格納するｎｅｗＳＶＬ３１００を準備する。ここで、ｎｅｗＳＶＬ３１００のサイズは、ＳＶＬ１３００及びＳＶＬ２３００で重複を除いた値の総数（つまり、ＳＶＬ１３００のサイズ＋ＳＶＬ２３００のサイズ－ＳＶＬ１３００及びＳＶＬ２３００で重複する値の数）である。
【0043】
次に、ＳＶＬ共通化処理部１０１は、各ＳＶＬの値を先頭から比較し、小さい方の値をｎｅｗＳＶＬに格納すると共に、その格納位置を、当該小さい方の値が格納されていたＳＶＬに対応する変換配列に格納する。また、変換配列に格納位置が格納された場合、ＳＶＬ共通化処理部１０１は、その変換配列に対応するＳＶＬの比較位置を１つ下げる。なお、各ＳＶＬで比較位置にある値が同じ場合は、ＳＶＬ共通化処理部１０１は、ｎｅｗＳＶＬにおけるその値の格納位置を両方の変換配列に格納し、両方のＳＶＬの比較位置を共に１つ下げる。
【0044】
具体的には、図６に示すように、ＳＶＬ共通化処理部１０１は、Ｓｔｅｐ１－１～Ｓｔｅｐ１－６を実行する。なお、ＳＶＬ１３００の比較位置とＳＶＬ２３００の比較位置の初期状態は共に先頭（つまり、位置「０」）である。
【0045】
Ｓｔｅｐ１－１：まず、ＳＶＬ共通化処理部１０１は、ＳＶＬ１３００の位置「０」に格納されている値「Ｂｏｂ」と、ＳＶＬ２３００の位置「０」に格納されている値「Ａｌｉｃｅ」とを比較する。この場合、「Ａｌｉｃｅ」の方が小さい値であるため、ＳＶＬ共通化処理部１０１は、「Ａｌｉｃｅ」をｎｅｗＳＶＬ３１００に格納すると共に、その格納位置「０」を変換配列２４００（Ｃｏｎｖ１）に格納する。そして、ＳＶＬ共通化処理部１０１は、ＳＶＬ２３００の比較位置を１つ下げて、比較位置を「１」とする。
【0046】
Ｓｔｅｐ１－２：次に、ＳＶＬ共通化処理部１０１は、ＳＶＬ１３００の位置「０」に格納されている値「Ｂｏｂ」と、ＳＶＬ２３００の位置「１」に格納されている値「Ｂｏｂ」とを比較する。この場合、同じ値であるため、ＳＶＬ共通化処理部１０１は、「Ｂｏｂ」をｎｅｗＳＶＬ３１００に格納すると共に、その格納位置「１」を変換配列１４００（Ｃｏｎｖ０）及び変換配列２４００（Ｃｏｎｖ１）に格納する。そして、ＳＶＬ共通化処理部１０１は、ＳＶＬ１３００の比較位置を１つ下げて「１」とすると共に、ＳＶＬ２３００の比較位置を１つ下げて「２」とする。
【0047】
Ｓｔｅｐ１－３：次に、ＳＶＬ共通化処理部１０１は、ＳＶＬ１３００の位置「１」に格納されている値「Ｄｏｌｌｙ」と、ＳＶＬ２３００の位置「２」に格納されている値「Ｃａｔｈｙ」とを比較する。この場合、「Ｃａｔｈｙ」の方が小さい値であるため、ＳＶＬ共通化処理部１０１は、「Ｃａｔｈｙ」をｎｅｗＳＶＬ３１００に格納すると共に、その格納位置「２」を変換配列２４００（Ｃｏｎｖ１）に格納する。そして、ＳＶＬ共通化処理部１０１は、ＳＶＬ２３００の比較位置を１つ下げて、比較位置を「３」とする。
【0048】
Ｓｔｅｐ１－４：次に、ＳＶＬ共通化処理部１０１は、ＳＶＬ１３００の位置「１」に格納されている値「Ｄｏｌｌｙ」と、ＳＶＬ２３００の位置「３」に格納されている値「Ｊｅｒｒｙ」とを比較する。この場合、「Ｄｏｌｌｙ」の方が小さい値であるため、ＳＶＬ共通化処理部１０１は、「Ｄｏｌｌｙ」をｎｅｗＳＶＬ３１００に格納すると共に、その格納位置「３」を変換配列１４００（Ｃｏｎｖ０）に格納する。そして、ＳＶＬ共通化処理部１０１は、ＳＶＬ１３００の比較位置を１つ下げて、比較位置を「２」とする。
【0049】
Ｓｔｅｐ１－５：次に、ＳＶＬ共通化処理部１０１は、ＳＶＬ１３００の位置「２」に格納されている値「Ｔｏｍ」と、ＳＶＬ２３００の位置「３」に格納されている値「Ｊｅｒｒｙ」とを比較する。この場合、「Ｊｅｒｒｙ」の方が小さい値であるため、ＳＶＬ共通化処理部１０１は、「Ｊｅｒｒｙ」をｎｅｗＳＶＬ３１００に格納すると共に、その格納位置「４」を変換配列２４００（Ｃｏｎｖ１）に格納する。そして、ＳＶＬ共通化処理部１０１は、ＳＶＬ２３００の比較位置を１つ下げて、比較位置を「４」とする。なお、いずれか一方のＳＶＬの比較位置が、そのＳＶＬのサイズ数を超えた場合、比較終了となる。
【0050】
Ｓｔｅｐ１－６：最後に、ＳＶＬ共通化処理部１０１は、ＳＶＬ２３００の位置「４」には値が格納されていないため、ＳＶＬ１３００の位置「２」に格納されている値「Ｔｏｍ」をｎｅｗＳＶＬ３１００に格納すると共に、その格納位置「５」を変換配列１４００（Ｃｏｎｖ０）に格納する。そして、ＳＶＬ共通化処理部１０１は、ＳＶＬ１３００の比較位置を１つ下げて、比較位置を「３」とする。
【0051】
これにより、ＳＶＬ１３００とＳＶＬ２３００とを共通化したｎｅｗＳＶＬ３１００が作成される。このｎｅｗＳＶＬ３１００を作成した際に、変換配列１４００及び変換配列２４００が作成されたが、これらはそれぞれＮＮＣ１２００及びＮＮＣ２２００を変換するのに用いられる。
【0052】
そして、ＳＶＬ共通化処理部１０１は、各変換配列を用いて、各ＮＮＣの値をそれぞれ変換する。
【0053】
具体的には、図７に示すように、ＳＶＬ共通化処理部１０１は、Ｓｔｅｐ２－１～Ｓｔｅｐ２－３及びＳｔｅｐ３－１～Ｓｔｅｐ３－５を実行する。
【0054】
Ｓｔｅｐ２－１：まず、ＳＶＬ共通化処理部１０１は、ＮＮＣ１２００の位置「０」に格納されている値「２」を、変換配列１４００のその値「２」の位置に格納されている値「５」で更新する。これにより、ＮＮＣ１２００の位置「０」に格納されている値「２」が「５」に更新される。
【0055】
Ｓｔｅｐ２－２：次に、ＳＶＬ共通化処理部１０１は、ＮＮＣ１２００の位置「１」に格納されている値「０」を、変換配列１４００のその値「０」の位置に格納されている値「１」で更新する。これにより、ＮＮＣ１２００の位置「１」に格納されている値「０」が「１」に更新される。
【0056】
Ｓｔｅｐ２－３：そして、ＳＶＬ共通化処理部１０１は、ＮＮＣ１２００の位置「２」に格納されている値「１」を、変換配列１４００のその値「１」の位置に格納されている値「３」で更新する。これにより、ＮＮＣ１２００の位置「２」に格納されている値「１」が「３」に更新される。
【0057】
Ｓｔｅｐ３－１：まず、ＳＶＬ共通化処理部１０１は、ＮＮＣ２２００の位置「０」に格納されている値「１」を、変換配列２４００のその値「１」の位置に格納されている値「１」で更新する。これにより、ＮＮＣ１２００の位置「０」に格納されている値「１」が「１」に更新される。
【0058】
Ｓｔｅｐ３－２：次に、ＳＶＬ共通化処理部１０１は、ＮＮＣ２２００の位置「１」に格納されている値「２」を、変換配列２４００のその値「２」の位置に格納されている値「２」で更新する。これにより、ＮＮＣ１２００の位置「１」に格納されている値「２」が「２」に更新される。
【0059】
Ｓｔｅｐ３－３：次に、ＳＶＬ共通化処理部１０１は、ＮＮＣ２２００の位置「２」に格納されている値「０」を、変換配列２４００のその値「０」の位置に格納されている値「０」で更新する。これにより、ＮＮＣ１２００の位置「２」に格納されている値「０」が「０」に更新される。
【0060】
Ｓｔｅｐ３－４：次に、ＳＶＬ共通化処理部１０１は、ＮＮＣ２２００の位置「３」に格納されている値「３」を、変換配列２４００のその値「３」の位置に格納されている値「４」で更新する。これにより、ＮＮＣ１２００の位置「３」に格納されている値「３」が「４」に更新される。
【0061】
Ｓｔｅｐ３－５：そして、ＳＶＬ共通化処理部１０１は、ＮＮＣ２２００の位置「４」に格納されている値「１」を、変換配列２４００のその値「１」の位置に格納されている値「１」で更新する。これにより、ＮＮＣ１２００の位置「４」に格納されている値「１」が「１」に更新される。
【0062】
これにより、ＮＮＣ１２００及びＮＮＣ２２００が変換配列１４００及び変換配列２４００によりそれぞれ変換される。この変換後のＮＮＣ１２００及びＮＮＣ２２００をそれぞれｎｅｗＮＮＣ１２１０及びｎｅｗＮＮＣ２２１０と表記する。
【0063】
以上により、図８に示すｎｅｗＳＶＬ３１００と、ｎｅｗＮＮＣ１２１０及びｎｅｗＮＮＣ２２１０とが得られる。これらのｎｅｗＳＶＬ３１００とｎｅｗＮＮＣ１２１０及びｎｅｗＮＮＣ２２１０とがＳＶＬ共通化処理の結果であり、この結果を用いることで２つのテーブルのＪＯＩＮ及びＪＯＩＮテーブルに対する各種演算を高速に実現することができる。
【0064】
［ＪＯＩＮ］
２つのテーブル間のＪＯＩＮについて説明する。ＪＯＩＮとは２つのテーブルを仮想的に結合して１つのテーブルを作成する操作のことであり、主に、ＩｎｎｅｒＪＯＩＮとＯｕｔｅｒＪＯＩＮの２つに大別される。なお、２つのテーブルを仮想的に結合することを明示して、ＪＯＩＮを「仮想ＪＯＩＮ」等と呼んでもよい。
２つのテーブル間のＪＯＩＮについて説明する。ＪＯＩＮとは２つのテーブルを仮想的に結合して１つのテーブルを作成する操作のことであり、主に、ＩｎｎｅｒＪＯＩＮとＯｕｔｅｒＪＯＩＮの２つに大別される。なお、２つのテーブルを仮想的に結合することを明示して、ＪＯＩＮを「仮想ＪＯＩＮ」等と呼んでもよい。
【0065】
ＩｎｎｅｒＪＯＩＮでは、例えば、図９の上段に示すように、左右のいずれのテーブルのレコードも、反対側のテーブルにＪＯＩＮキー（ＪＫｅｙ）がマッチするレコードがある場合のみＪＯＩＮテーブル中に出現する。ただし、出現回数は１回とは限らない。
【0066】
一方で、ＯｕｔｅｒＪＯＩＮでは、例えば、図９の下段に示すように、左右のいずれのテーブルのレコードも、反対側のテーブルにＪＯＩＮキー（ＪＫｅｙ）がマッチするレコードがあるか否かに関わらずＪＯＩＮテーブル中に出現する。ただし、出現回数は１回とは限らない。また、マッチしたＪＯＩＮキーが存在しない側のテーブルのカラムには「ＮＵＬＬ」が設定される。
【0067】
なお、以下、ＪＯＩＮ対象のテーブルのうち、レコードの順序が保存されるテーブルを「Ｍａｓｔｅｒ側テーブル」や「Ｍａｓｔｅｒ側」等という。一方で、レコードの順序が必ずしも保存されないテーブルを「Ｓｌａｖｅ側テーブル」や「Ｓｌａｖｅ側」等という。図９に示す例では、Ｔａｂｌｅ－ＸがＭａｓｔｅｒ側、Ｔａｂｌｅ－ＹがＳｌａｖｅ側である。
【0068】
ＯｕｔｅｒＪＯＩＮでは、Ｓｌａｖｅ側のみに存在するＪＯＩＮキー値を持つレコードはＪＯＩＮテーブル上で位置が決まらないため、通常、先頭又は末尾から順に配置する。図９に示す例では、Ｔａｂｌｅ－Ｙのみに存在するＪＯＩＮキー値「Ｄ」を持つレコードをＪＯＩＮテーブルの先頭に配置した。
【0069】
図９に示したように、ＯｕｔｅｒＪＯＩＮでは、マッチしたＪＯＩＮキーが存在しない側のテーブルのカラムには「ＮＵＬＬ」が設定される。このため、ＪＯＩＮを行う対象のテーブル内に事前にＮＵＬＬレコードを内包しておくと便利である。そこで、本実施形態では、図１０に示すように、ＪＯＩＮ対象のＮＮＩ形式テーブルのＯｒｄＳｅｔを「１」から開始するようにすると共に、ＮＮＣの先頭に「０」、ＳＶＬの位置「０」に「ＮＵＬＬ」を追加する。このようにＮＮＩ形式の表現方法を変更することで、ＪＯＩＮ前では「ＮＵＬＬ」は隠蔽されており見えないが、ＪＯＩＮテーブルで必要に応じて「ＮＵＬＬ」を利用することができる。
【0070】
なお、ＳＶＬは各値を昇順に格納しているため、ＮＵＬＬは最小値である必要がある。したがって、実際には、ＳＶＬに格納されている値が整数であれば２６３、浮動小数点であれば－∞、文字列であれば空文字等をＮＵＬＬとすればよい。
【0071】
ＪＯＩＮテーブルは２つのテーブルの仮想的な結合であるため、データの加工や編集はできない一方で、検索やソート、集計等の演算は高速に行うことができる。これは、実テーブルではメモリ不足等のため運用が困難な大量のレコード（例えば、数十億レコード等）でも仮想的な結合であるため、実テーブル上のレコード数で運用可能なためである。
【0072】
（ＩｎｎｅｒＪＯＩＮ）
以下、図１１に示すテーブル４０００（Ｔａｂｌｅ－Ａ）とテーブル５０００（Ｔａｂｌｅ－Ｂ）を対象として、ＪＯＩＮキー「Ｎａｍｅ」によりＩｎｎｅｒＪＯＩＮ（より正確にはＬｅｆｔＩｎｎｅｒＪＯＩＮ）を行ってＪＯＩＮテーブルを作成する場合について説明する。ここで、テーブル４０００は、ＯｒｄＳｅｔ４１００（ＯｒｄＳｅｔ（Ａ－０））とＮＮＣ４２１０（ＮＮＣ（Ａ－Ｎａｍｅ））とＳＶＬ４３１０（ＳＶＬ（Ａ－Ｎａｍｅ））とＮＮＣ４２２０（ＮＮＣ（Ａ－Ｐｏｉｎｔ））とＳＶＬ４３２０（ＳＶＬ（Ａ－Ｐｏｉｎｔ））とに成分分解されている。同様に、テーブル５０００は、ＯｒｄＳｅｔ５１００（ＯｒｄＳｅｔ（Ｂ－０））とＮＮＣ５２１０（ＮＮＣ（Ｂ－Ｎａｍｅ））とＳＶＬ５３１０（ＳＶＬ（Ｂ－Ｎａｍｅ））とＮＮＣ５２２０（ＮＮＣ（Ｂ－Ａｒｅａ））とＳＶＬ５３２０（ＳＶＬ（Ｂ－Ａｒｅａ））とに成分分解されている。
以下、図１１に示すテーブル４０００（Ｔａｂｌｅ－Ａ）とテーブル５０００（Ｔａｂｌｅ－Ｂ）を対象として、ＪＯＩＮキー「Ｎａｍｅ」によりＩｎｎｅｒＪＯＩＮ（より正確にはＬｅｆｔＩｎｎｅｒＪＯＩＮ）を行ってＪＯＩＮテーブルを作成する場合について説明する。ここで、テーブル４０００は、ＯｒｄＳｅｔ４１００（ＯｒｄＳｅｔ（Ａ－０））とＮＮＣ４２１０（ＮＮＣ（Ａ－Ｎａｍｅ））とＳＶＬ４３１０（ＳＶＬ（Ａ－Ｎａｍｅ））とＮＮＣ４２２０（ＮＮＣ（Ａ－Ｐｏｉｎｔ））とＳＶＬ４３２０（ＳＶＬ（Ａ－Ｐｏｉｎｔ））とに成分分解されている。同様に、テーブル５０００は、ＯｒｄＳｅｔ５１００（ＯｒｄＳｅｔ（Ｂ－０））とＮＮＣ５２１０（ＮＮＣ（Ｂ－Ｎａｍｅ））とＳＶＬ５３１０（ＳＶＬ（Ｂ－Ｎａｍｅ））とＮＮＣ５２２０（ＮＮＣ（Ｂ－Ａｒｅａ））とＳＶＬ５３２０（ＳＶＬ（Ｂ－Ａｒｅａ））とに成分分解されている。
【0073】
このとき、以下のＳｔｅｐ４－１～Ｓｔｅｐ４－３が実行されることにより、テーブル４０００とテーブル５０００をＩｎｎｅｒＪＯＩＮで結合したＪＯＩＮテーブルが作成される。
【0074】
Ｓｔｅｐ４－１：まず、ＳＶＬ共通化処理部１０１は、ＪＯＩＮキーに関するＳＶＬ及びＮＮＣを用いて、ＪＯＩＮ対象のＮＮＩ形式テーブルのＳＶＬを共通化する。すなわち、図１２に示すように、ＳＶＬ共通化処理部１０１は、ＮＮＣ４２１０（ＮＮＣ（Ａ－Ｎａｍｅ））及びＳＶＬ４３１０（ＳＶＬ（Ａ－Ｎａｍｅ））とＮＮＣ５２１０（ＮＮＣ（Ｂ－Ｎａｍｅ））及びＳＶＬ５３１０（ＳＶＬ（Ｂ－Ｎａｍｅ））とを用いて、上述したＳＶＬ共通化処理によりＳＶＬを共通化する。これにより、ｎｅｗＮＮＣ４２１１（ｎｅｗＮＮＣ（Ａ－Ｎａｍｅ））とｎｅｗＮＮＣ５２１１（ｎｅｗＮＮＣ（Ｂ－Ｎａｍｅ））とｎｅｗＳＶＬ６１００（ｎｅｗＳＶＬ（Ｎａｍｅ））とが作成される。なお、以降では、ＳＶＬ共通化処理によって作成されたＮＮＣやＳＶＬについて、「ｎｅｗ」との表記を省略する場合がある。
【0075】
Ｓｔｅｐ４－２：次に、ＪＯＩＮ作成処理部１０２は、ＯｒｄＳｅｔ（Ｂ－０）を用いて、ＳＡｃｍ（Slave-side Accumulation array）と呼ぶ配列を作成する。ＳＡｃｍとはＳｌａｖｅ側のＯｒｄＳｅｔをＪＯＩＮキーでソートした際に、各ＪＯＩＮキー値に対応するＳｌａｖｅ側テーブルのレコード群の終了位置の次の位置を特定する値が格納された配列である。この配列はＡｇｇｒとも呼ばれ、上記の特許文献１では「スレイブ側累計数配列」と呼ばれているものである。
【0076】
具体的には、図１３に示すように、ＪＯＩＮ作成処理部１０２は、ＯｒｄＳｅｔ５１００（ＯｒｄＳｅｔ（Ｂ－０））をＪＯＩＮキー「Ｎａｍｅ」で昇順にソートしてＯｒｄＳｅｔ５１１０（ＯｒｄＳｅｔ（Ｂ－１））を作成する。このＯｒｄＳｅｔ５１１０（ＯｒｄＳｅｔ（Ｂ－１））に格納されている値は、順に、ＪＯＩＮキー値「Ａｌｉｃｅ」、「Ａｍｙ」、「Ｂｏｂ」、「Ｂｏｂ」、「Ｄｏｌｌｙ」、「Ｄｏｌｌｙ」を表す。
【0077】
また、ＪＯＩＮ作成処理部１０２は、先頭に「０」を格納したＡｇｇｒ配列５４００を準備した上で、ＪＯＩＮキー値の累計数を順にＡｇｇｒ配列５４００に格納する。これにより、Ａｇｇｒ配列５４００としてＳＡｃｍ５４００が作成される。このＳＡｃｍ５４００の各要素にはそれぞれ以下が格納される。
【0078】
・０番目の要素：ＪＯＩＮキー値「ＮＵＬＬ」の累計数
・１番目の要素：ＪＯＩＮキー値「Ａｌｉｃｅ」の累計数
・２番目の要素：ＪＯＩＮキー値「Ａｌｉｃｅ」及び「Ａｍｙ」の累計数
・３番目の要素：ＪＯＩＮキー値「Ａｌｉｃｅ」～「Ｂｏｂ」の累計数
・４番目の要素：ＪＯＩＮキー値「Ａｌｉｃｅ」～「Ｃａｔｈｙ」の累計数
・５番目の要素：ＪＯＩＮキー値「Ａｌｉｃｅ」～「Ｄｏｌｌｙ」の累計数
したがって、Ｓｌａｖｅ側のテーブル５０００で、ｉ番目のＪＯＩＮキー値ｎｅｗＳＶＬ［ｉ］を持つレコードの数（出現数）は、ＳＡｃｍ［ｉ］－ＳＡｃｍ［ｉ－１］で算出することができる。また、ｉ番目のＪＯＩＮキー値ｎｅｗＳＶＬ［ｉ］を持つレコードのレコード番号は、ＳＡｃｍ［ｉ－１］≦ｘ≦ＳＡｃｍ［ｉ］－１を満たす各ｘに対してＯｒｄＳｅｔ（Ｂ－１）［ｘ］で算出することができる。
・１番目の要素：ＪＯＩＮキー値「Ａｌｉｃｅ」の累計数
・２番目の要素：ＪＯＩＮキー値「Ａｌｉｃｅ」及び「Ａｍｙ」の累計数
・３番目の要素：ＪＯＩＮキー値「Ａｌｉｃｅ」～「Ｂｏｂ」の累計数
・４番目の要素：ＪＯＩＮキー値「Ａｌｉｃｅ」～「Ｃａｔｈｙ」の累計数
・５番目の要素：ＪＯＩＮキー値「Ａｌｉｃｅ」～「Ｄｏｌｌｙ」の累計数
したがって、Ｓｌａｖｅ側のテーブル５０００で、ｉ番目のＪＯＩＮキー値ｎｅｗＳＶＬ［ｉ］を持つレコードの数（出現数）は、ＳＡｃｍ［ｉ］－ＳＡｃｍ［ｉ－１］で算出することができる。また、ｉ番目のＪＯＩＮキー値ｎｅｗＳＶＬ［ｉ］を持つレコードのレコード番号は、ＳＡｃｍ［ｉ－１］≦ｘ≦ＳＡｃｍ［ｉ］－１を満たす各ｘに対してＯｒｄＳｅｔ（Ｂ－１）［ｘ］で算出することができる。
【0079】
Ｓｔｅｐ４－３：次に、ＪＯＩＮ作成処理部１０２は、ＯｒｄＳｅｔ（Ａ－０）とＮＮＣ（Ａ－Ｎａｍｅ）とＳＡｃｍとを用いて、ＭＡｃｍ（Master-side Accumulation array）と呼ぶ配列を作成する。ＭＡｃｍとはＪＯＩＮテーブルにおけるＭａｓｔｅｒ側テーブルのＪＯＩＮキー値の繰り返し数の累計数を表す配列である。この配列は、上記の特許文献１では「マスタ側累計数配列」と呼ばれているものである。
【0080】
具体的には、ＪＯＩＮ作成処理部１０２は、以下によりＣｏｕｎｔ（Ｍａｓｔｅｒ［ｉ］）を計算する。
【0081】
Ｃｏｕｎｔ（Ｍａｓｔｅｒ［ｉ］）＝ＳＡｃｍ［ＮＮＣ（Ａ－Ｎａｍｅ）［ＯｒｄＳｅｔ（Ａ－０）［ｉ］］］－ＳＡｃｍ［ＮＮＣ（Ａ－Ｎａｍｅ）［ＯｒｄＳｅｔ（Ａ－０）［ｉ］］－１］
上記のＣｏｕｎｔ（Ｍａｓｔｅｒ［ｉ］）は、ＪＯＩＮキーに関して、Ｍａｓｔｅｒ側テーブルのｉ番目のレコードＭａｓｔｅｒ［ｉ］に対応するＳｌａｖｅ側テーブルのレコード数を表している。ｉ＝０，１，・・・，５に関する各Ｃｏｕｎｔ（Ｍａｓｔｅｒ［ｉ］）は図１４の左図のようになる。これは、例えば、テーブル４０００の０番目のレコードには、テーブル５０００の２つのレコード（１番目及び３番目のレコード）が対応することを意味している。同様に、テーブル４０００の１番目のレコードには、テーブル５０００の２つのレコード（２番目及び４番目のレコード）が対応することを意味している。同様に、テーブル４０００の３番目のレコードには、テーブル５０００で対応するレコードが無いことを意味している。他についても同様である。
上記のＣｏｕｎｔ（Ｍａｓｔｅｒ［ｉ］）は、ＪＯＩＮキーに関して、Ｍａｓｔｅｒ側テーブルのｉ番目のレコードＭａｓｔｅｒ［ｉ］に対応するＳｌａｖｅ側テーブルのレコード数を表している。ｉ＝０，１，・・・，５に関する各Ｃｏｕｎｔ（Ｍａｓｔｅｒ［ｉ］）は図１４の左図のようになる。これは、例えば、テーブル４０００の０番目のレコードには、テーブル５０００の２つのレコード（１番目及び３番目のレコード）が対応することを意味している。同様に、テーブル４０００の１番目のレコードには、テーブル５０００の２つのレコード（２番目及び４番目のレコード）が対応することを意味している。同様に、テーブル４０００の３番目のレコードには、テーブル５０００で対応するレコードが無いことを意味している。他についても同様である。
【0082】
そして、ＪＯＩＮ作成処理部１０２は、ｉ＝０，１．・・・，５に対して順にＣｏｕｎｔ（Ｍａｓｔｅｒ［ｉ］）の累計数を算出する。これにより、ＭＡｃｍ４４００が作成される。
【0083】
なお、ＭＡｃｍ［ｉ－１］はＭａｓｔｅｒ［ｉ］のＪＯＩＮテーブル中の出現開始位置を表す。また、ＭＡｃｍ［ｉ］－ＭＡｃｍ［ｉ－１］はＭａｓｔｅｒ［ｉ］のＪＯＩＮテーブル中のリピート回数を表す。
【0084】
以上のＳｔｅｐ４－１～Ｓｔｅｐ４－３により、図１５に示すようなＪＯＩＮテーブルが作成される。図１５に示すＪＯＩＮテーブルは、ＭＡｃｍ４４００、ＯｒｄＳｅｔ４１００、ＮＮＣ４２１１、ＳＶＬ６１００、ＮＮＣ４２２０、ＳＶＬ４３２０、ＳＡｃｍ５４００、ＯｒｄＳｅｔ５１１０、ＮＮＣ５２１１、ＮＮＣ５２２０、及びＳＶＬ５３２０で構成されている。このＪＯＩＮテーブルを表形式で表現したものを図１６に示す。
【0085】
ここで、ＩｎｎｅｒＪＯＩＮにより結合されたＪＯＩＮテーブルからレコードを読み出す場合について説明する。ＪＯＩＮテーブルは仮想的なテーブルであるため、ＪＯＩＮテーブルのレコード番号Ｉ（ＪＯＩＮ）が指定された際に、Ｍａｓｔｅｒ側テーブルのレコード番号Ｉ（ｍａｓｔｅｒ）とＳｌａｖｅ側テーブルのレコード番号Ｉ（ｓｌａｖｅ）を特定できることが、ＪＯＩＮテーブルからレコード番号Ｉ（ＪＯＩＮ）のレコードが読み出せることに相当する。一例として、図１６に示すＪＯＩＮテーブルの１番目（つまり、Ｉ（ＪＯＩＮ）＝１）のレコードを読み出す場合について、図１５を参照しながら、以下のＳｔｅｐ５－１～Ｓｔｅｐ５－４により説明する。
【0086】
Ｓｔｅｐ５－１：ＪＯＩＮ作成処理部１０２は、Ｉ（ｍａｓｔｅｒ）を特定する。これは、ＭＡｃｍ［ｊ］＞Ｉ（ＪＯＩＮ）を満たす最小のｊを求めて、Ｉ（ｍａｓｔｅｒ）＝ｊとすればよい。なお、ＭＡｃｍ［ｊ］＞Ｉ（ＪＯＩＮ）を満たす最小のｊは、例えば、バイセクション法等を使用して求めればよい。図１５に示すＪＯＩＮテーブルでは、ＭＡｃｍ［０］が、ＭＡｃｍ［ｊ］＞Ｉ（ＪＯＩＮ）を満たす最小のｊであるためｊ＝０が特定され、Ｉ（ｍａｓｔｅｒ）＝０となる。
【0087】
Ｓｔｅｐ５－２：ＪＯＩＮ作成処理部１０２は、ｏｆｆｓｅｔを求める。ｏｆｆｓｅｔとは、Ｍａｓｔｅｒ［Ｉ（ｍａｓｔｅｒ）］に対応する１以上のＳｌａｖｅ［Ｉ（ｓｌａｖｅ）］があるが、その中の０から始まる順位である。なお、Ｓｌａｖｅ［Ｉ（ｓｌａｖｅ）］はＳｌａｖｅ側テーブルのＩ（ｓｌａｖｅ）番目のレコードを表す。
【0088】
ＭＡｃｍ［Ｉ（ｍａｓｔｅｒ）－１］はＪＯＩＮテーブルにおけるＭａｓｔｅｒ［Ｉ（ｍａｓｔｅｒ）］の開始位置を表すため、ｏｆｆｓｅｔは以下により求まる。
【0089】
ｏｆｆｓｅｔ＝Ｉ（ＪＯＩＮ）－ＭＡｃｍ［Ｉ（ｍａｓｔｅｒ）－１］
したがって、図１５に示すＪＯＩＮテーブルでは、ｏｆｆｓｅｔ＝１と求まる。
したがって、図１５に示すＪＯＩＮテーブルでは、ｏｆｆｓｅｔ＝１と求まる。
【0090】
Ｓｔｅｐ５－３：ＪＯＩＮ作成処理部１０２は、ｂａｓｅを求める。ｂａｓｅとは、Ｍａｓｔｅｒ［Ｉ（ｍａｓｔｅｒ）］に対応する１以上のＳｌａｖｅ［Ｉ（ｓｌａｖｅ）］があるが、ＯｒｄＳｅｔ（Ｂ－１）でのその開始位置である。ｂａｓｅは以下により求まる。
【0091】
ｂａｓｅ＝ＳＡｃｍ［ＮＮＣ（Ａ－Ｎａｍｅ）［ＯｒｄＳｅｔ（Ａ－０）［Ｉ（ｍａｓｔｅｒ）］］－１］
したがって、図１５に示すＪＯＩＮテーブルでは、ｂａｓｅ＝２と求まる。
したがって、図１５に示すＪＯＩＮテーブルでは、ｂａｓｅ＝２と求まる。
【0092】
Ｓｔｅｐ５－４：ＪＯＩＮ作成処理部１０２は、以下によりＩ（ｓｌａｖｅ）を求める。
【0093】
Ｉ（ｓｌａｖｅ）＝ｂａｓｅ＋ｏｆｆｓｅｔ
したがって、図１５に示すＪＯＩＮテーブルでは、Ｉ（ｓｌａｖｅ）＝３と求まる。
したがって、図１５に示すＪＯＩＮテーブルでは、Ｉ（ｓｌａｖｅ）＝３と求まる。
【0094】
以上により、Ｉ（ＪＯＩＮ）に対してＩ（ｍａｓｔｅｒ）及びＩ（ｓｌａｖｅ）が特定されたため、ＪＯＩＮテーブルのｉ番目のレコードをＪｏｉｎ［ｉ］と表記すれば、Ｊｏｉｎ［Ｉ（ＪＯＩＮ）］＝Ｍａｓｔｅｒ［Ｉ（ｍａｓｔｅｒ）］＆Ｓｌａｖｅ［Ｉ（ｓｌａｖｅ）］によりレコードを読み出すことが可能となる。なお、＆はレコードの結合を表す。例えば、Ｊｏｉｎ［Ｉ（ＪＯＩＮ）＝１］＝Ｍａｓｔｅｒ［Ｉ（ｍａｓｔｅｒ）］＆Ｓｌａｖｅ［Ｉ（ｓｌａｖｅ）］＝Ｍａｓｔｅｒ［０］＆Ｓｌａｖｅ［３］＝（Ｂｏｂ，１０）＆（Ｂａｂ，Ｅａｓｔ）と読み出すことが可能となる。
【0095】
（ＯｕｔｅｒＪＯＩＮ）
以下、図１１に示すテーブル４０００（Ｔａｂｌｅ－Ａ）とテーブル５０００（Ｔａｂｌｅ－Ｂ）を対象として、ＪＯＩＮキー「Ｎａｍｅ」によりＯｕｔｅｒＪＯＩＮ（より正確にはＦｕｌｌＯｕｔｅｒＪＯＩＮ）を行ってＪＯＩＮテーブルを作成する場合について説明する。
以下、図１１に示すテーブル４０００（Ｔａｂｌｅ－Ａ）とテーブル５０００（Ｔａｂｌｅ－Ｂ）を対象として、ＪＯＩＮキー「Ｎａｍｅ」によりＯｕｔｅｒＪＯＩＮ（より正確にはＦｕｌｌＯｕｔｅｒＪＯＩＮ）を行ってＪＯＩＮテーブルを作成する場合について説明する。
【0096】
なお、ＦｕｌｌＯｕｔｅｒＪＯＩＮでは、ＩｎｎｅｒＪＯＩＮとＬｅｆｔＯｕｔｅｒＪＯＩＮとＲｉｇｈｔＯｕｔｅｒＪＯＩＮの３つのＪＯＩＮを行うことに相当する。ＬｅｆｔＯｕｔｅｒＪＯＩＮとは、Ｓｌａｖｅ側に対応するレコードがないＭａｓｔｅｒ側レコードに関してはその順序が保存されたままＳｌａｖｅ側のカラムにＮＵＬＬが設定されるものである。一方で、ＲｉｇｈｔＯｕｔｅｒＪＯＩＮとは、Ｍａｓｔｅｒ側に対応するレコードがないＳｌａｖｅ側レコードに関しては先頭（又は末尾）に移動させた上で、Ｍａｓｔｅｒ側のカラムにＮＵＬＬが設定されるものである。
【0097】
このとき、以下のＳｔｅｐ６－１～Ｓｔｅｐ６－３が実行されることにより、テーブル４０００とテーブル５０００をＯｕｔｅｒＪＯＩＮで結合したＪＯＩＮテーブルが作成される。
【0098】
Ｓｔｅｐ６－１：まず、ＳＶＬ共通化処理部１０１は、上記のＳｔｅｐ４－１と同様に、ＪＯＩＮキーに関するＳＶＬ及びＮＮＣを用いて、ＪＯＩＮ対象のＮＮＩ形式テーブルのＳＶＬを共通化する。
【0099】
Ｓｔｅｐ６－２：次に、ＪＯＩＮ作成処理部１０２は、ＯｒｄＳｅｔ（Ｂ－０）を用いて、ＳＡｃｍを作成する。具体的には、ＪＯＩＮ作成処理部１０２は、以下の（１－１）～（１－３）によりＳＡｃｍを作成する。
【0100】
（１－１）まず、図１７に示すように、ＪＯＩＮ作成処理部１０２は、ＯｒｄＳｅｔ５１００を、ＪＯＩＮにマッチした集合とマッチしなかった集合とに分離する。このとき、Ｓｌａｖｅ側のＪＯＩＮキーがＮＵＬＬのものもマッチしない集合に入れる。ＮＵＬＬはマッチさせないという慣習があるためである。以下、マッチした集合をＯｒｄＳｅｔ５１２０（ＯｒｄＳｅｔ（Ｂ－１））、マッチしなかった集合をＯｒｄＳｅｔ５１３０（ＯｒｄＳｅｔ（Ｂ－２））とする。なお、ＪＯＩＮにマッチした集合とマッチしなかった集合とを抽出する演算の詳細については後述する。
【0101】
（１－２）次に、図１８に示すように、ＪＯＩＮ作成処理部１０２は、ＪＯＩＮにマッチした集合であるＯｒｄＳｅｔ５１２０（ＯｒｄＳｅｔ（Ｂ－１））をソートしてＯｒｄＳｅｔ５１２１（ＯｒｄＳｅｔ（Ｂ－３））を作成する。また、このとき、ＪＯＩＮ作成処理部１０２は、Ａｇｇｒ５４１０を作成する。Ａｇｇｒ５４１０は、上述したように、先頭に「０」を格納した上で、ＪＯＩＮキー値の累計数を順に格納することで作成される。
【0102】
（１－３）そして、図１９に示すように、ＪＯＩＮ作成処理部１０２は、Ａｇｇｒ５４１０の各要素に対してＯｒｄＳｅｔ５１３０の要素数（サイズ）分だけ加算すると共に、ＯｒｄＳｅｔ５１３０とＯｒｄＳｅｔ５１２１とを結合してＯｒｄＳｅｔ５１４０（ＯｒｄＳｅｔ（Ｂ－４））を作成する。ＯｒｄＳｅｔ５１３０の要素数が加算された後のＡｇｇｒ５４１０がＳＡｃｍ５４１０となる。なお、ＯｒｄＳｅｔ５１４０はＳｌａｖｅ側テーブルのソート集合となる。
【0103】
Ｓｔｅｐ６－３：次に、ＪＯＩＮ作成処理部１０２は、ＯｒｄＳｅｔ（Ａ－０）とＮＮＣ（Ａ－Ｎａｍｅ）とＳＡｃｍとを用いて、ＭＡｃｍを作成する。
【0104】
具体的には、ＪＯＩＮ作成処理部１０２は、以下の（２－１）～（２－３）によりＭＡｃｍを作成する。
【0105】
（２－１）まず、ＪＯＩＮ作成処理部１０２は、以下によりＣｏｕｎｔ（Ｍａｓｔｅｒ［ｉ］）を計算する。
【0106】
Ｃｏｕｎｔ（Ｍａｓｔｅｒ［ｉ］）＝ＳＡｃｍ［ＮＮＣ（Ａ－Ｎａｍｅ）［ＯｒｄＳｅｔ（Ａ－０）［ｉ］］］－ＳＡｃｍ［ＮＮＣ（Ａ－Ｎａｍｅ）［ＯｒｄＳｅｔ（Ａ－０）［ｉ］］－１］
（２－２）次に、図２０に示すように、ＪＯＩＮ作成処理部１０２は、Ｃｏｕｎｔ（Ｍａｓｔｅｒ［ｉ］）＝０である場合は「１」を加える。そして、ＪＯＩＮ作成処理部１０２は、ｉ＝０，１．・・・，５に対して順にＣｏｕｎｔ（Ｍａｓｔｅｒ［ｉ］）の累計数を算出する。これにより、中間段階のＭＡｃｍ４４１０が作成される。
（２－２）次に、図２０に示すように、ＪＯＩＮ作成処理部１０２は、Ｃｏｕｎｔ（Ｍａｓｔｅｒ［ｉ］）＝０である場合は「１」を加える。そして、ＪＯＩＮ作成処理部１０２は、ｉ＝０，１．・・・，５に対して順にＣｏｕｎｔ（Ｍａｓｔｅｒ［ｉ］）の累計数を算出する。これにより、中間段階のＭＡｃｍ４４１０が作成される。
【0107】
なお、Ｃｏｕｎｔ（Ｍａｓｔｅｒ［ｉ］）＝０である場合に１を加えるのはＬｅｆｔＯｕｔｅｒＪＯＩＮを実現するためである。図２０に示す例では、Ｃｏｕｎｔ（Ｍａｓｔｅｒ［２］）とＣｏｕｎｔ（Ｍａｓｔｅｒ［５］）のそれぞれに１を加えることでＪＯＩＮキー値「Ｃａｔｈｙ」のレコードが消滅せずにＪＯＩＮテーブルに残ることになり、ＬｅｆｔＯｕｔｅｒＪＯＩＮが実現できる。
【0108】
（２－３）そして、図２１に示すように、ＪＯＩＮ作成処理部１０２は、中間段階のＭＡｃｍ４４１０から最終的なＭＡｃｍ４４２０を作成すると共に、ＯｒｄＳｅｔ４１００からＯｒｄＳｅｔ４１１０（ＯｒｄＳｅｔ（Ａ－１））を作成する。ここで、ＪＯＩＮにマッチしなかった集合であるＯｒｄＳｅｔ５１３０のサイズを「ｓｉｚｅ（Ｂ－２）」と表記すれば、ＭＡｃｍ４４２０は、中間段階のＭＡｃｍ４４１０の先頭に「ｓｉｚｅ（Ｂ－２）」を追加した上で、各要素に「ｓｉｚｅ（Ｂ－２）」を加算することで作成される。なお、ＭＡｃｍ４４２０の先頭の要素「ｓｉｚｅ（Ｂ－２）＝１」はＮＵＬＬが設定されたレコードのリピート回数を表す。
【0109】
一方で、ＯｒｄＳｅｔ４１１０は、ＯｒｄＳｅｔ４１００の先頭に「０」を追加することで作成される。なお、ＯｒｄＳｅｔ４１１０の先頭の要素「０」は、Ｍａｓｔｅｒ側のレコードにＮＵＬＬが設定されていることを表す。
【0110】
以上のＳｔｅｐ６－１～Ｓｔｅｐ６－３により、図２２に示すようなＪＯＩＮテーブルが作成される。図２２に示すＪＯＩＮテーブルは、ＭＡｃｍ４４１０、ＯｒｄＳｅｔ４１１０、ＮＮＣ４２１１、ＳＶＬ６１００、ＮＮＣ４２２０、ＳＶＬ４３２０、ＳＡｃｍ５４１０、ＯｒｄＳｅｔ５１４０、ＮＮＣ５２１１、ＮＮＣ５２２０、及びＳＶＬ５３２０で構成されている。このＪＯＩＮテーブルを表形式で表現したものを図２３に示す。
【0111】
ここで、ＯｕｔｅｒＪＯＩＮにより結合されたＪＯＩＮテーブルからレコードを読み出す場合について説明する。ＯｕｔｅｒＪＯＩＮにより結合されたＪＯＩＮテーブルには、ＲｉｇｈｔＯｕｔｅｒＪＯＩＮで結合されたレコードと、ＬｅｆｔＯｕｔｅｒＪＯＩＮで結合されたレコードと、ＩｎｎｅｒＪＯＩＮで結合されたレコードとが含まれる。以下、それぞれのレコードの読み出しについて説明する。
【0112】
・ＲｉｇｈｔＯｕｔｅｒＪＯＩＮ部分の読み出し
一例として、図２３に示すＪＯＩＮテーブルの０番目（つまり、Ｉ（ＪＯＩＮ）＝０）のレコードを読み出す場合について、図２４を参照しながら、以下のＳｔｅｐ７－１～Ｓｔｅｐ７－２により説明する。
一例として、図２３に示すＪＯＩＮテーブルの０番目（つまり、Ｉ（ＪＯＩＮ）＝０）のレコードを読み出す場合について、図２４を参照しながら、以下のＳｔｅｐ７－１～Ｓｔｅｐ７－２により説明する。
【0113】
Ｓｔｅｐ７－１：ＪＯＩＮ作成処理部１０２は、Ｉ（ｍａｓｔｅｒ）を特定する。これは、ＭＡｃｍ［ｊ］＞Ｉ（ＪＯＩＮ）を満たす最小のｊを求めて、Ｉ（ｍａｓｔｅｒ）＝ｊとすればよい。なお、ＭＡｃｍ［ｊ］＞Ｉ（ＪＯＩＮ）を満たす最小のｊは、例えば、バイセクション法等を使用して求めればよい。図２４に示すように、図２２に示すＪＯＩＮテーブルでは、ＭＡｃｍ［０］が、ＭＡｃｍ［ｊ］＞Ｉ（ＪＯＩＮ）を満たす最小のｊであるためｊ＝０が特定され、Ｉ（ｍａｓｔｅｒ）＝０となる。
【0114】
Ｓｔｅｐ７－２：ＪＯＩＮ作成処理部１０２は、Ｉ（ＪＯＩＮ）＝０のレコードがＲｉｇｈｔＯｕｔｅｒＪＯＩＮであるか否かをチェックする。これは、ＯｒｄＳｅｔ（Ａ－１）［Ｉ（ｍａｓｔｅｒ）］＝０であるか否かをチェックすればよい。ＯｒｄＳｅｔ（Ａ－１）［Ｉ（ｍａｓｔｅｒ）］＝０であればＩ（ＪＯＩＮ）のレコードはＲｉｇｈｔＯｕｔｅｒＪＯＩＮで結合されたレコードであり、Ｉ（ｓｌａｖｅ）＝Ｉ（ＪＯＩＮ）となる。
【0115】
図２４に示すように、図２２に示すＪＯＩＮテーブルでは、ＯｒｄＳｅｔ（Ａ－１）［０］＝０であるため、Ｉ（ＪＯＩＮ）＝０のレコードはＲｉｇｈｔＯｕｔｅｒＪＯＩＮで結合されたレコードであり、Ｉ（ｓｌａｖｅ）＝Ｉ（ＪＯＩＮ）＝０である。
【0116】
以上により、Ｊｏｉｎ［Ｉ（ＪＯＩＮ）＝０］＝Ｍａｓｔｅｒ［Ｉ（ｍａｓｔｅｒ）］＆Ｓｌａｖｅ［Ｉ（ｓｌａｖｅ）］＝Ｍａｓｔｅｒ［０］＆Ｓｌａｖｅ［０］＝（ＮＵＬＬ，ＮＵＬＬ）＆（Ａｍｙ，Ｗｅｓｔ）と読み出すことが可能となる。
【0117】
・ＬｅｆｔＯｕｔｅｒＪＯＩＮ部分の読み出し
一例として、図２３に示すＪＯＩＮテーブルの９番目（つまり、Ｉ（ＪＯＩＮ）＝９）のレコードを読み出す場合について、図２５を参照しながら、以下のＳｔｅｐ８－１～Ｓｔｅｐ８－３により説明する。
一例として、図２３に示すＪＯＩＮテーブルの９番目（つまり、Ｉ（ＪＯＩＮ）＝９）のレコードを読み出す場合について、図２５を参照しながら、以下のＳｔｅｐ８－１～Ｓｔｅｐ８－３により説明する。
【0118】
Ｓｔｅｐ８－１：ＪＯＩＮ作成処理部１０２は、Ｉ（ｍａｓｔｅｒ）を特定する。図２５に示すように、図２２に示すＪＯＩＮテーブルでは、ＭＡｃｍ［６］が、ＭＡｃｍ［ｊ］＞Ｉ（ＪＯＩＮ）を満たす最小のｊであるためｊ＝６が特定され、Ｉ（ｍａｓｔｅｒ）＝６となる。
【0119】
Ｓｔｅｐ８－２：ＪＯＩＮ作成処理部１０２は、Ｉ（ＪＯＩＮ）＝９のレコードがＲｉｇｈｔＯｕｔｅｒＪＯＩＮであるか否かをチェックする。図２５に示すように、図２２に示すＪＯＩＮテーブルでは、ＯｒｄＳｅｔ（Ａ－１）［Ｉ（ｍａｓｔｅｒ）］＝６であるため、Ｉ（ＪＯＩＮ）＝９のレコードはＲｉｇｈｔＯｕｔｅｒＪＯＩＮで結合されたレコードではない。
【0120】
Ｓｔｅｐ８－３：ＪＯＩＮ作成処理部１０２は、Ｉ（ＪＯＩＮ）＝９のレコードがＬｅｆｔＯｕｔｅｒＪＯＩＮであるか否かをチェックする。これは、Ｃｏｕｎｔ（Ｍａｓｔｅｒ［Ｉ（ｍａｓｔｅｒ）］）＝０であるか否かをチェックすればよい。Ｃｏｕｎｔ（Ｍａｓｔｅｒ［Ｉ（ｍａｓｔｅｒ）］）＝０であればＩ（ＪＯＩＮ）のレコードはＬｅｆｔＯｕｔｅｒＪＯＩＮで結合されたレコードであり、この場合、Ｉ（ｓｌａｖｅ）は存在しないが、Ｓｌａｖｅ側の値はＮＵＬＬ（つまり、ＳＶＬ［０］）となる。
【0121】
図２５に示すように、図２２に示すＪＯＩＮテーブルでは、Ｃｏｕｎｔ（Ｍａｓｔｅｒ［６］）＝ＳＡｃｍ［ＮＮＣ（Ａ－Ｎａｍｅ）［ＯｒｄＳｅｔ（Ａ－１）［６］］］－ＳＡｃｍ［ＮＮＣ（Ａ－Ｎａｍｅ）［ＯｒｄＳｅｔ（Ａ－１）［６］］－１］＝４－４＝０である。このため、Ｉ（ＪＯＩＮ）＝９のレコードはＬｅｆｔＯｕｔｅｒＪＯＩＮで結合されたレコードである。
【0122】
以上により、Ｊｏｉｎ［Ｉ（ＪＯＩＮ）＝９］＝Ｍａｓｔｅｒ［Ｉ（ｍａｓｔｅｒ）］＆（ＮＵＬＬ，ＮＵＬＬ）＝（Ｃａｔｈｙ，１２）＆（ＮＵＬＬ，ＮＵＬＬ）と読み出すことが可能となる。
【0123】
・ＩｎｎｅｒＪＯＩＮ部分の読み出し
一例として、図２３に示すＪＯＩＮテーブルの４番目（つまり、Ｉ（ＪＯＩＮ）＝４）のレコードを読み出す場合について、図２６を参照しながら、以下のＳｔｅｐ９－１～Ｓｔｅｐ９－６により説明する。
一例として、図２３に示すＪＯＩＮテーブルの４番目（つまり、Ｉ（ＪＯＩＮ）＝４）のレコードを読み出す場合について、図２６を参照しながら、以下のＳｔｅｐ９－１～Ｓｔｅｐ９－６により説明する。
【0124】
Ｓｔｅｐ９－１：ＪＯＩＮ作成処理部１０２は、Ｉ（ｍａｓｔｅｒ）を特定する。図２６に示すように、図２２に示すＪＯＩＮテーブルでは、ＭＡｃｍ［２］が、ＭＡｃｍ［ｊ］＞Ｉ（ＪＯＩＮ）を満たす最小のｊであるためｊ＝２が特定され、Ｉ（ｍａｓｔｅｒ）＝２となる。
【0125】
Ｓｔｅｐ９－２：ＪＯＩＮ作成処理部１０２は、Ｉ（ＪＯＩＮ）＝４のレコードがＲｉｇｈｔＯｕｔｅｒＪＯＩＮであるか否かをチェックする。図２６に示すように、図２２に示すＪＯＩＮテーブルでは、ＯｒｄＳｅｔ（Ａ－１）［Ｉ（ｍａｓｔｅｒ）］＝２であるため、Ｉ（ＪＯＩＮ）＝４のレコードはＲｉｇｈｔＯｕｔｅｒＪＯＩＮで結合されたレコードではない。
【0126】
Ｓｔｅｐ９－３：ＪＯＩＮ作成処理部１０２は、Ｉ（ＪＯＩＮ）＝４のレコードがＬｅｆｔＯｕｔｅｒＪＯＩＮであるか否かをチェックする。図２６に示すように、図２２に示すＪＯＩＮテーブルでは、Ｃｏｕｎｔ（Ｍａｓｔｅｒ［２］）＝ＳＡｃｍ［ＮＮＣ（Ａ－Ｎａｍｅ）［ＯｒｄＳｅｔ（Ａ－１）［２］］］－ＳＡｃｍ［ＮＮＣ（Ａ－Ｎａｍｅ）［ＯｒｄＳｅｔ（Ａ－１）［２］］－１］＝６－４＝２である。このため、Ｉ（ＪＯＩＮ）＝４のレコードはＬｅｆｔＯｕｔｅｒＪＯＩＮで結合されたレコードではない。
【0127】
Ｓｔｅｐ９－４：ＪＯＩＮ作成処理部１０２は、ｏｆｆｓｅｔ＝Ｉ（ＪＯＩＮ）－ＭＡｃｍ［Ｉ（ｍａｓｔｅｒ）－１］によりｏｆｆｓｅｔ＝１を求める。
【0128】
Ｓｔｅｐ９－５：ＪＯＩＮ作成処理部１０２は、ｂａｓｅ＝ＳＡｃｍ［ＮＮＣ（Ａ－Ｎａｍｅ）［ＯｒｄＳｅｔ（Ａ－１）［Ｉ（ｍａｓｔｅｒ）］］－１］によりｂａｓｅ＝４を求める。
【0129】
Ｓｔｅｐ９－６：ＪＯＩＮ作成処理部１０２は、Ｉ（ｓｌａｖｅ）＝ｂａｓｅ＋ｏｆｆｓｅｔによりＩ（ｓｌａｖｅ）＝５を求める。
【0130】
以上により、Ｊｏｉｎ［Ｉ（ＪＯＩＮ）＝４］＝Ｍａｓｔｅｒ［Ｉ（ｍａｓｔｅｒ）］＆Ｓｌａｖｅ［Ｉ（ｓｌａｖｅ）］＝Ｍａｓｔｅｒ［２］＆Ｓｌａｖｅ［５］＝（Ｄｏｌｌｙ，１２）＆（Ｄｏｌｌｙ，Ｎｏｒｔｈ）と読み出すことが可能となる。
【0131】
（複数カラムをＪＯＩＮキーとした場合）
複数のカラムをＪＯＩＮキーとしてＪＯＩＮテーブルを作成したい場合がある。そこで、以下では、図２７に示すテーブル７０００（Ｔａｂｌｅ－Ａ）とテーブル８０００（Ｔａｂｌｅ－Ｂ）を対象として、ＪＯＩＮキー「Ｆｉｒｓｔ」及び「Ｆａｍｉｌｙ」によりＪＯＩＮを行ってＪＯＩＮテーブルを作成する場合について説明する。
複数のカラムをＪＯＩＮキーとしてＪＯＩＮテーブルを作成したい場合がある。そこで、以下では、図２７に示すテーブル７０００（Ｔａｂｌｅ－Ａ）とテーブル８０００（Ｔａｂｌｅ－Ｂ）を対象として、ＪＯＩＮキー「Ｆｉｒｓｔ」及び「Ｆａｍｉｌｙ」によりＪＯＩＮを行ってＪＯＩＮテーブルを作成する場合について説明する。
【0132】
ここで、テーブル７０００は、ＯｒｄＳｅｔ７１００（ＯｒｄＳｅｔ（Ａ－０））とＮＮＣ７２１０（ＮＮＣ（Ａ－Ｆｉｒｓｔ））とＳＶＬ７３１０（ＳＶＬ（Ａ－Ｆｉｒｓｔ））とＮＮＣ７２２０（ＮＮＣ（Ａ－Ｆａｍｉｌｙ））とＳＶＬ７３２０（ＳＶＬ（Ａ－Ｆａｍｉｌｙ））とに成分分解されている。なお、テーブル７０００はカラム「Ｃｏｕｎｔｒｙ」に関してもＮＮＣ（Ａ－Ｃｏｕｎｔｒｙ）とＳＶＬ（Ａ－Ｃｏｕｎｔｒｙ）と成分分解されているが、図示を省略している。
【0133】
同様に、テーブル８０００は、ＯｒｄＳｅｔ８１００（ＯｒｄＳｅｔ（Ｂ－０））とＮＮＣ８２１０（ＮＮＣ（Ｂ－Ｆｉｒｓｔ））とＳＶＬ８３１０（ＳＶＬ（Ｂ－Ｆｉｒｓｔ））とＮＮＣ８２２０（ＮＮＣ（Ｂ－Ｆａｍｉｌｙ））とＳＶＬ８３２０（ＳＶＬ（Ｂ－Ｆａｍｉｌｙ））とに成分分解されている。なお、テーブル８０００はカラム「Ａｇｅ」に関してもＮＮＣ（Ｂ－Ａｇｅ）とＳＶＬ（Ｂ－Ａｇｅ）と成分分解されているが、図示を省略している。
【0134】
このとき、まず、以下のＳｔｅｐ１０－１～Ｓｔｅｐ１０－５が実行されることにより、複数のカラムをＪＯＩＮキーとしたＪＯＩＮテーブルが作成される。
【0135】
Ｓｔｅｐ１０－１：まず、ＳＶＬ共通化処理部１０１は、ＪＯＩＮキーに関するＳＶＬ及びＮＮＣを用いて、ＪＯＩＮキーごとに、ＪＯＩＮ対象のＮＮＩ形式テーブルのＳＶＬを共通化する。
【0136】
すなわち、ＳＶＬ共通化処理部１０１は、ＮＮＣ７２１０（ＮＮＣ（Ａ－Ｆｉｒｓｔ））及びＳＶＬ７３１０（ＳＶＬ（Ａ－Ｆｉｒｓｔ））とＮＮＣ８２１０（ＮＮＣ（Ｂ－Ｆｉｒｓｔ））及びＳＶＬ８３１０（ＳＶＬ（Ｂ－Ｆｉｒｓｔ））とを用いて、上述したＳＶＬ共通化処理によりＳＶＬを共通化する。これにより、図２８に示すように、ＮＮＣ７２１１（ＮＮＣ（Ａ－Ｆｉｒｓｔ））及びＳＶＬ７３１１（ＳＶＬ（Ａ－Ｆｉｒｓｔ））と、ＮＮＣ８２１１（ＮＮＣ（Ｂ－Ｆｉｒｓｔ））及びＳＶＬ８３１１（ＳＶＬ（Ｂ－Ｆｉｒｓｔ））とが作成される。なお、ＳＶＬ７３１１及びＳＶＬ８３１１が、カラム「Ｆｉｒｓｔ」で共通化されたＳＶＬである。
【0137】
同様に、ＳＶＬ共通化処理部１０１は、ＮＮＣ７２２０（ＮＮＣ（Ａ－Ｆａｍｉｌｙ））及びＳＶＬ７３２０（ＳＶＬ（Ａ－Ｆａｍｉｌｙ））とＮＮＣ８２２０（ＮＮＣ（Ｂ－Ｆａｍｉｌｙ））及びＳＶＬ８３２０（ＳＶＬ（Ｂ－Ｆａｍｉｌｙ））とを用いて、上述したＳＶＬ共通化処理によりＳＶＬを共通化する。これにより、図２８に示すように、ＮＮＣ７２２１（ＮＮＣ（Ａ－Ｆａｍｉｌｙ））及びＳＶＬ７３２１（ＳＶＬ（Ａ－Ｆａｍｉｌｙ））と、ＮＮＣ８２２１（ＮＮＣ（Ｂ－Ｆａｍｉｌｙ））及びＳＶＬ８３２１（ＳＶＬ（Ｂ－Ｆａｍｉｌｙ））とが作成される。なお、ＳＶＬ７３２１及びＳＶＬ８３２１が、カラム「Ｆａｍｉｌｙ」で共通化されたＳＶＬである。
【0138】
Ｓｔｅｐ１０－２：ＪＯＩＮ作成処理部１０２は、ＪＯＩＮに使用するＮＮＩ形式テーブルを作成する。具体的には、ＪＯＩＮ作成処理部１０２は、以下の（３－１）～（３－６）によりＮＮＩ形式テーブルを作成する。
【0139】
（３－１）まず、図２９に示すように、ＪＯＩＮ作成処理部１０２は、ＮＮＣ７２１１とＮＮＣ７２２１を並べたマルチキーフィールド７２５０と、ＮＮＣ８２１１とＮＮＣ８２２１を並べたマルチキーフィールド８２５０とを作成する。なお、マルチキーフィールド７２５０及びマルチキーフィールド８２５０は２次元の配列である。
【0140】
（３－２）次に、図３０に示すように、ＪＯＩＮ作成処理部１０２は、ＥＯｒｄＳｅｔ７１１０（ＥＯｒｄＳｅｔ（Ａ－０））とＥＯｒｄＳｅｔ８１１０（ＥＯｒｄＳｅｔ（Ｂ－０））を作成する。ＥＯｒｄＳｅｔ７１１０及びＥＯｒｄＳｅｔ８１１０は拡張全体集合と呼ばれ、それぞれＯｒｄＳｅｔ７１００（ＯｒｄＳｅｔ（Ａ－０））及びＯｒｄＳｅｔ８１００（ＯｒｄＳｅｔ（Ｂ－０））の先頭に「０」を追加した配列である。
【0141】
（３－３）次に、図３０に示すように、ＪＯＩＮ作成処理部１０２は、ＥＯｒｄＳｅｔ７１１０をカラム「Ｆａｍｉｌｙ」で昇順にソートしてＥＯｒｄＳｅｔ７１２０（ＥＯｒｄＳｅｔ（Ａ－１））を作成した後、カラム「Ｆｉｒｓｔ」で昇順にソートしてＥＯｒｄＳｅｔ７１３０（ＥＯｒｄＳｅｔ（Ａ－２））を作成する。同様に、ＪＯＩＮ作成処理部１０２は、ＥＯｒｄＳｅｔ８１１０をカラム「Ｆａｍｉｌｙ」で昇順にソートしてＥＯｒｄＳｅｔ８１２０（ＥＯｒｄＳｅｔ（Ｂ－１））を作成した後、カラム「Ｆｉｒｓｔ」で昇順にソートしてＥＯｒｄＳｅｔ８１３０（ＥＯｒｄＳｅｔ（Ｂ－２））を作成する。
【0142】
（３－４）次に、図３０に示すように、ＪＯＩＮ作成処理部１０２は、ＥＯｒｄＳｅｔ７１３０に対して転置操作を行ってＥＯｒｄＳｅｔ７１４０（ＥＯｒｄＳｅｔ（Ａ－３））を作成する。同様に、ＪＯＩＮ作成処理部１０２は、ＥＯｒｄＳｅｔ８１３０に対して転置操作を行ってＥＯｒｄＳｅｔ８１４０（ＥＯｒｄＳｅｔ（Ｂ－３））を作成する。ここで、ｉ，ｊ＝０，・・・，ｎとして、Ａをｉ≠ｊのときＡ［ｉ］≠Ａ［ｊ］を満たす配列であるとした場合、Ａに対する転置操作とは、ｊ＝Ａ［ｉ］のときｉ＝Ａ－１［ｊ］を満たす配列Ａ－１に変換する操作のことをいう。
【0143】
（３－５）次に、ＪＯＩＮ作成処理部１０２は、ＳＶＬ及びＣｏｎｖ配列を作成する。
【0144】
具体的には、ＪＯＩＮ作成処理部１０２は、図３１に示す手順１－１～手順１－６を実行することで、ＳＶＬ７２５１（ＳＶＬ（Ａ－Ｃｏｍｂ））とＣｏｎｖ７４３０（ＣｏｎｖＡ）を作成する。すなわち、ＪＯＩＮ作成処理部１０２は、ＥＯｒｄＳｅｔ７１３０に従ってマルチキーフィールド７２５０の値を出力することでＳＶＬ７２５１（ＳＶＬ（Ａ－Ｃｏｍｂ））を作成すると共に、ＳＶＬ７２５１におけるその出力位置をＣｏｎｖ７４３０（ＣｏｎｖＡ）とする。ただし、出力対象の値が前回と同じ値である場合は出力しない。
【0145】
手順１－１：ＪＯＩＮ作成処理部１０２は、ＥＯｒｄＳｅｔ７１３０の位置「０」に格納されている値「０」を用いて、マルチキーフィールド７２５０の位置「０」にある値「（０，０）」をＳＶＬ７２５１の位置「０」に出力する。また、ＪＯＩＮ作成処理部１０２は、出力位置「０」をＣｏｎｖ７４３０に格納する。
【0146】
手順１－２：次に、ＪＯＩＮ作成処理部１０２は、ＥＯｒｄＳｅｔ７１３０の位置「１」に格納されている値「３」を用いて、マルチキーフィールド７２５０の位置「３」にある値「（２，２）」をＳＶＬ７２５１の位置「１」に出力する。また、ＪＯＩＮ作成処理部１０２は、出力位置「１」をＣｏｎｖ７４３０に格納する。
【0147】
以降、同様に、手順１－３～手順１－６を繰り返すことで、ＳＶＬ７２５１（ＳＶＬ（Ａ－Ｃｏｍｂ））とＣｏｎｖ７４３０（ＣｏｎｖＡ）が作成される。
【0148】
同様に、ＪＯＩＮ作成処理部１０２は、図３２に示す手順２－１～手順２－６を実行することで、ＳＶＬ８２５１（ＳＶＬ（Ｂ－Ｃｏｍｂ））とＣｏｎｖ８４３０（ＣｏｎｖＢ）を作成する。すなわち、ＪＯＩＮ作成処理部１０２は、ＥＯｒｄＳｅｔ８１３０に従ってマルチキーフィールド８２５０の値を出力することでＳＶＬ８２５１（ＳＶＬ（Ｂ－Ｃｏｍｂ））を作成すると共に、ＳＶＬ８２５１におけるその出力位置をＣｏｎｖ８４３０（ＣｏｎｖＢ）とする。ただし、出力対象の値が前回と同じ値である場合は出力しない。
【0149】
手順２－１：ＪＯＩＮ作成処理部１０２は、ＥＯｒｄＳｅｔ８１３０の位置「０」に格納されている値「０」を用いて、マルチキーフィールド８２５０の位置「０」にある値「（０，０）」をＳＶＬ８２５１の位置「０」に出力する。また、ＪＯＩＮ作成処理部１０２は、出力位置「０」をＣｏｎｖ８４３０に格納する。
【0150】
手順２－２：次に、ＪＯＩＮ作成処理部１０２は、ＥＯｒｄＳｅｔ８１３０の位置「１」に格納されている値「５」を用いて、マルチキーフィールド８２５０の位置「５」にある値「（１，４）」をＳＶＬ８２５１の位置「１」に出力する。また、ＪＯＩＮ作成処理部１０２は、出力位置「１」をＣｏｎｖ８４３０に格納する。
【0151】
以降、同様に、手順２－３～手順２－６を繰り返すことで、ＳＶＬ８２５１（ＳＶＬ（Ｂ－Ｃｏｍｂ））とＣｏｎｖ８４３０（ＣｏｎｖＢ）が作成される。
【0152】
（３－６）そして、ＪＯＩＮ作成処理部１０２は、ＮＣＣを作成する。具体的には、ＪＯＩＮ作成処理部１０２は、以下によりＮＮＣ７５１０（ＮＮＣ（Ａ－Ｃｏｍｂ））とＮＮＣ８５１０（ＮＮＣ（Ｂ－Ｃｏｍｂ））を作成する。
【0153】
ＮＮＣ（Ａ－Ｃｏｍｂ）［ｉ］＝ＣｏｎｖＡ［ＥＯｒｄＳｅｔ（Ａ－３）［ｉ］］
ＮＮＣ（Ｂ－Ｃｏｍｂ）［ｉ］＝ＣｏｎｖＢ［ＥＯｒｄＳｅｔ（Ｂ－３）［ｉ］］
これは、ＥＯｒｄＳｅｔ（Ａ－３）をＣｏｎｖＡにより変換することでＮＮＣ（Ａ－Ｃｏｍｂ）を作成することを意味する。同様に、ＥＯｒｄＳｅｔ（Ｂ－３）をＣｏｎｖＢにより変換することでＮＮＣ（Ｂ－Ｃｏｍｂ）を作成することを意味する。
ＮＮＣ（Ｂ－Ｃｏｍｂ）［ｉ］＝ＣｏｎｖＢ［ＥＯｒｄＳｅｔ（Ｂ－３）［ｉ］］
これは、ＥＯｒｄＳｅｔ（Ａ－３）をＣｏｎｖＡにより変換することでＮＮＣ（Ａ－Ｃｏｍｂ）を作成することを意味する。同様に、ＥＯｒｄＳｅｔ（Ｂ－３）をＣｏｎｖＢにより変換することでＮＮＣ（Ｂ－Ｃｏｍｂ）を作成することを意味する。
【0154】
以上により、図３３に示すＮＮＩ形式テーブルが得られる。図３３に示すＮＮＩ形式テーブルは複数カラムをキーとしたＪＯＩＮ用のＮＮＩ形式テーブルであり、Ｍａｓｔｅｒ側はＳＶＬ７２５１（ＳＶＬ（Ａ－Ｃｏｍｂ））とＣｏｎｖ７４３０（ＣｏｎｖＡ）とＮＮＣ７５１０（ＮＮＣ（Ａ－Ｃｏｍｂ））で構成されており、Ｓｌａｖｅ側はＳＶＬ８２５１（ＳＶＬ（Ｂ－Ｃｏｍｂ））とＣｏｎｖ８４３０（ＣｏｎｖＢ）とＮＮＣ８５１０（ＮＮＣ（Ｂ－Ｃｏｍｂ））で構成されている。
【0155】
図３３に示すＮＮＩ形式テーブルを作成することにより、単一カラムをＪＯＩＮキーとした場合と同様の処理でＮＮＩ形式のＪＯＩＮテーブルを作成することが可能となる。したがって、以下のＳｔｅｐ１０－３～Ｓｔｅｐ１０－５では、単一カラムをＪＯＩＮキーとした場合と同様の処理が行われる。
【0156】
Ｓｔｅｐ１０－３：ＪＯＩＮ作成処理部１０２は、ＳＶＬ７２５１（ＳＶＬ（Ａ－Ｃｏｍｂ））及びＳＶＬ８２５１（ＳＶＬ（Ｂ－Ｃｏｍｂ））とＮＮＣ７５１０（ＮＮＣ（Ａ－Ｃｏｍｂ））及びＮＮＣ８５１０（ＮＮＣ（Ｂ－Ｃｏｍｂ））とを用いて、上述したＳＶＬ共通化処理によりＳＶＬを共通化する。これにより、図３４に示すように、ｎｅｗＳＶＬ９１００と、ＮＮＣ７５１１（ＮＮＣ（Ａ－Ｃｏｍｂ））及びＮＮＣ８５１１（ＮＮＣ（Ｂ－Ｃｏｍｂ））とが作成される。
【0157】
Ｓｔｅｐ１０－４：次に、ＪＯＩＮ作成処理部１０２は、ＳＡｃｍを作成する。なお、ＩｎｎｅｒＪＯＩＮの場合は上記のＳｔｅｐ４－２、ＯｕｔｅｒＪＯＩＮの場合は上記のＳｔｅｐ６－２と同様にＳＡｃｍを作成すればよい。
【0158】
Ｓｔｅｐ１０－５：次に、ＪＯＩＮ作成処理部１０２は、ＭＡｃｍを作成する。なお、ＩｎｎｅｒＪＯＩＮの場合は上記のＳｔｅｐ４－３、ＯｕｔｅｒＪＯＩＮの場合は上記のＳｔｅｐ６－３と同様にＭＡｃｍを作成すればよい。
【0159】
以上のＳｔｅｐ１０－１～Ｓｔｅｐ１０－４により、複数カラムをキーとしたＪＯＩＮテーブルが作成される。なお、ＪＯＩＮテーブルからレコードを読み出す場合も、ＩｎｎｅｒＪＯＩＮ及びＯｕｔｅｒＪＯＩＮで説明した通りである。
【0160】
［ＪＯＩＮテーブルに対する検索］
ＪＯＩＮテーブルに対する検索は、Ｍａｓｔｅｒ側又はＳｌａｖｅ側のテーブルを検索処理部１０３によって検索した後、ＪＯＩＮ作成処理部１０２によって再度ＪＯＩＮすることで実現できる。なお、再度ＪＯＩＮを行う際には、ＳＶＬの共通化とその関連の処理は既に済んでいるため行わなくてよい。
ＪＯＩＮテーブルに対する検索は、Ｍａｓｔｅｒ側又はＳｌａｖｅ側のテーブルを検索処理部１０３によって検索した後、ＪＯＩＮ作成処理部１０２によって再度ＪＯＩＮすることで実現できる。なお、再度ＪＯＩＮを行う際には、ＳＶＬの共通化とその関連の処理は既に済んでいるため行わなくてよい。
【0161】
なお、検索にはいくつかの種類がある。
【0162】
・Ｍａｓｔｅｒ側テーブル又はＳｌａｖｅ側テーブルを単独で検索すればよい場合
例えば、図１１に示すテーブル４０００でカラム「Ｐｏｉｎｔ」の値が「１１」以上であるレコードを検索する場合、図１１に示すテーブル５０００でカラム「Ａｒｅａ」の値が「Ｎｏｒｔｈ」であるレコードを検索する場合等である。このような場合、Ｍａｓｔｅｒ側テーブル又はＳｌａｖｅ側テーブルを検索した上で、再度ＪＯＩＮを行えばよい。
例えば、図１１に示すテーブル４０００でカラム「Ｐｏｉｎｔ」の値が「１１」以上であるレコードを検索する場合、図１１に示すテーブル５０００でカラム「Ａｒｅａ」の値が「Ｎｏｒｔｈ」であるレコードを検索する場合等である。このような場合、Ｍａｓｔｅｒ側テーブル又はＳｌａｖｅ側テーブルを検索した上で、再度ＪＯＩＮを行えばよい。
【0163】
・Ｍａｓｔｅｒ側テーブルとＳｌａｖｅ側テーブルの両方で検索し、ＡＮＤを取る場合
この場合、Ｍａｓｔｅｒ側テーブルとＳｌａｖｅ側テーブルの両方で検索した上で、再度ＪＯＩＮを行えばよい。
この場合、Ｍａｓｔｅｒ側テーブルとＳｌａｖｅ側テーブルの両方で検索した上で、再度ＪＯＩＮを行えばよい。
【0164】
・Ｍａｓｔｅｒ側テーブルとＳｌａｖｅ側テーブルの両方で検索し、ＯＲを取る場合
この場合、Ｍａｓｔｅｒ側テーブルとＳｌａｖｅ側テーブルの両方で検索した上で、ＦｕｌｌＯｕｔｅｒＪＯＩＮを行えばよい。
この場合、Ｍａｓｔｅｒ側テーブルとＳｌａｖｅ側テーブルの両方で検索した上で、ＦｕｌｌＯｕｔｅｒＪＯＩＮを行えばよい。
【0165】
・ＮＯＴを行う場合
ＮＯＴ（Ａ ＡＮＤ Ｂ）である場合、（ＮＯＴ Ａ）ＯＲ（ＮＯＴ Ｂ）として再度ＪＯＩＮを行えばよい。
ＮＯＴ（Ａ ＡＮＤ Ｂ）である場合、（ＮＯＴ Ａ）ＯＲ（ＮＯＴ Ｂ）として再度ＪＯＩＮを行えばよい。
【0166】
ＮＯＴ（Ａ ＯＲ Ｂ）である場合、（ＮＯＴ Ａ）ＡＮＤ（ＮＯＴ Ｂ）として再度ＪＯＩＮを行えばよい。
【0167】
［ＪＯＩＮテーブルに対するソート］
ＪＯＩＮテーブルのソートも検索と同様に、ソート処理部１０４によってＭａｓｔｅｒ側又はＳｌａｖｅ側のテーブルをソートした後、ＪＯＩＮ作成処理部１０２によって再度ＪＯＩＮすることで実現できる。ただし、Ｍａｓｔｅｒ側及びＳｌａｖｅ側の両方のテーブルにまたがったソートはできない。なお、再度ＪＯＩＮを行う際には、ＳＶＬの共通化とその関連の処理は既に済んでいるため行わなくてよい。
ＪＯＩＮテーブルのソートも検索と同様に、ソート処理部１０４によってＭａｓｔｅｒ側又はＳｌａｖｅ側のテーブルをソートした後、ＪＯＩＮ作成処理部１０２によって再度ＪＯＩＮすることで実現できる。ただし、Ｍａｓｔｅｒ側及びＳｌａｖｅ側の両方のテーブルにまたがったソートはできない。なお、再度ＪＯＩＮを行う際には、ＳＶＬの共通化とその関連の処理は既に済んでいるため行わなくてよい。
【0168】
［ＪＯＩＮテーブルに対する集計］
ＪＯＩＮテーブルに対する集計について説明する。一例として、図３５に示すＪＯＩＮテーブル１３０００を集計演算の対象とする。このＪＯＩＮテーブル１３０００は、テーブル１１０００（Ｓａｌｅｓ Ｌｏｇテーブル）とテーブル１２０００（ＣａｒＭａｓｔｅｒ）とをＪＯＩＮキー「Ｃａｒ」でＪＯＩＮ（ＩｎｎｅｒＪＯＩＮ）することで作成されたものである。また、集計の次元はカラム「Ｓｅｌｌｅｒ」と「Ｐｒｉｃｅ」であるものとし、測度は「最小」、「最大」、「合計」、「件数」のいずれかであるものとする。なお、以降では、はカラム「Ｓｅｌｌｅｒ」を「Ｄｉｍ０」、「Ｐｒｉｃｅ」を「Ｄｉｍ１」ともいい、測度を「Ｍｓｒ」ともいう。
ＪＯＩＮテーブルに対する集計について説明する。一例として、図３５に示すＪＯＩＮテーブル１３０００を集計演算の対象とする。このＪＯＩＮテーブル１３０００は、テーブル１１０００（Ｓａｌｅｓ Ｌｏｇテーブル）とテーブル１２０００（ＣａｒＭａｓｔｅｒ）とをＪＯＩＮキー「Ｃａｒ」でＪＯＩＮ（ＩｎｎｅｒＪＯＩＮ）することで作成されたものである。また、集計の次元はカラム「Ｓｅｌｌｅｒ」と「Ｐｒｉｃｅ」であるものとし、測度は「最小」、「最大」、「合計」、「件数」のいずれかであるものとする。なお、以降では、はカラム「Ｓｅｌｌｅｒ」を「Ｄｉｍ０」、「Ｐｒｉｃｅ」を「Ｄｉｍ１」ともいい、測度を「Ｍｓｒ」ともいう。
【0169】
このとき、以下のＳｔｅｐ１１－１～Ｓｔｅｐ１１－３が実行されることにより、Ｄｉｍ０及びＤｉｍ１に関して所定の測度の集計が実現される。
【0170】
Ｓｔｅｐ１１－１：集計処理部１０５は、ＪＯＩＮ元のテーブルをＪＯＩＮキー値ごとに分解する。
【0171】
具体的には、図３６に示すように、集計処理部１０５は、ＪＯＩＮキー値「ＣａｒＡ」、「ＣａｒＣ」及び「ＣａｒＢ」ごとにテーブル１１０００（Ｓａｌｅｓ Ｌｏｇテーブル）をテーブル１１１００、テーブル１１２００及びテーブル１１３００に分解すると共に、テーブル１２０００（ＣａｒＭａｓｔｅｒ）をテーブル１２１００、テーブル１２２００及びテーブル１２３００に分解する。
【0172】
ここで、テーブル１１１００は、テーブル１１０００（Ｓａｌｅｓ Ｌｏｇテーブル）をＪＯＩＮキーでソートした上で、ＪＯＩＮキー値「ＣａｒＡ」部分のみを取り出すことで得られる。同様に、テーブル１１２００はＪＯＩＮキー値「ＣａｒＣ」部分、テーブル１１３００はＪＯＩＮキー値「ＣａｒＢ」部分のみを取り出すことで得られる。
【0173】
また、テーブル１２１００は、テーブル１２０００（ＣａｒＭａｓｔｅｒ）をＪＯＩＮキーでソートした上で、ＪＯＩＮキー値「ＣａｒＡ」部分のみを取り出すことで得られる。同様に、テーブル１２２００はＪＯＩＮキー値「ＣａｒＣ」部分、テーブル１２３００はＪＯＩＮキー値「ＣａｒＢ」部分のみを取り出すことで得られる。
【0174】
なお、テーブル１１１００とテーブル１２１００をＪＯＩＮしたテーブル１３１００は、ＪＯＩＮキー値「ＣａｒＡ」でＪＯＩＮされているレコードをＪＯＩＮテーブル１３０００から抽出したものになっている。同様に、テーブル１１２００とテーブル１２２００をＪＯＩＮしたテーブル１３２００は、ＪＯＩＮキー値「ＣａｒＣ」でＪＯＩＮされているレコードをＪＯＩＮテーブル１３０００から抽出したものになっている。同様に、テーブル１１３００とテーブル１２３００をＪＯＩＮしたテーブル１３３００は、ＪＯＩＮキー値「ＣａｒＢ」でＪＯＩＮされているレコードをＪＯＩＮテーブル１３０００から抽出したものになっている。
【0175】
Ｓｔｅｐ１１－２：次に、集計処理部１０５は、ＪＯＩＮキー値ごとに、次元の値を出現数をカウントしたテーブルを作成した上でそれらテーブルの積を計算する。
【0176】
具体的には、図３７に示すように、集計処理部１０５は、ＪＯＩＮキー値「ＣａｒＡ」に関してＤｉｍ０の値を出現数をカウントしたテーブル１１１１０と、Ｄｉｍ１の値の出現数をカウントしたテーブル１２１１０とを作成した上で、テーブル１１１１０とテーブル１２１１０との積を表すテーブル１４１００を作成する。
【0177】
同様に、図３７に示すように、集計処理部１０５は、ＪＯＩＮキー値「ＣａｒＣ」に関してＤｉｍ０の値を出現数をカウントしたテーブル１１２１０と、Ｄｉｍ１の値の出現数をカウントしたテーブル１２２１０とを作成した上で、テーブル１１２１０とテーブル１２２１０との積を表すテーブル１４２００を作成する。
【0178】
同様に、図３７に示すように、集計処理部１０５は、ＪＯＩＮキー値「ＣａｒＢ」に関してＤｉｍ０の値を出現数をカウントしたテーブル１１３１０と、Ｄｉｍ１の値の出現数をカウントしたテーブル１２３１０とを作成した上で、テーブル１１３１０とテーブル１２３１０との積を表すテーブル１４３００を作成する。
【0179】
なお、テーブル同士の積の計算方法にはソート法とキューブ法がある。それぞれの計算方法の詳細については後述する。
【0180】
Ｓｔｅｐ１１－３：そして、集計処理部１０５は、上記のＳｔｅｐ１１－２における積で得られたテーブルの和を計算する。この和により得られたテーブルが集計結果を表すテーブルである。具体的には、集計処理部１０５は、テーブル１４１００とテーブル１４２００とテーブル１４３００との和を計算する。測度が「合計」である場合の集計結果テーブル１４４００の一例を図３８に示す。
【0181】
なお、テーブル同士の和の計算方法にはソート法とキューブ法がある。それぞれの計算方法の詳細については後述する。
【0182】
（ソート法）
ここで、ソート法によりテーブル同士の和及び積を計算する方法について説明する。一例として、図３７に示すテーブル１１１１０とテーブル１２１１０の積を計算する場合と、テーブル１４１００と１４２００の和を計算する場合とについて、図３９を参照しながら説明する。
ここで、ソート法によりテーブル同士の和及び積を計算する方法について説明する。一例として、図３７に示すテーブル１１１１０とテーブル１２１１０の積を計算する場合と、テーブル１４１００と１４２００の和を計算する場合とについて、図３９を参照しながら説明する。
【0183】
・積
まず、集計処理部１０５は、左側テーブルであるテーブル１１１１０のレコードを、右側テーブルであるテーブル１２１１０のレコード数分だけ繰り返す。すなわち、テーブル１２１１０のレコード数は「２」であるため、テーブル１１１１０の各レコードを２回だけ繰り返す。これにより、図３９に示すテーブル１１１１１が得られる。
まず、集計処理部１０５は、左側テーブルであるテーブル１１１１０のレコードを、右側テーブルであるテーブル１２１１０のレコード数分だけ繰り返す。すなわち、テーブル１２１１０のレコード数は「２」であるため、テーブル１１１１０の各レコードを２回だけ繰り返す。これにより、図３９に示すテーブル１１１１１が得られる。
【0184】
次に、集計処理部１０５は、テーブル１１１１１の次元（Ｄｉｍ０）の値の右側に、テーブル１２１１０の次元（Ｄｉｍ１）と測度（Ｍｓｒ）を結合する。これにより、図３９に示すテーブル１１１１２が得られる。
【0185】
そして、集計処理部１０５は、測度が「合計」又は「件数」である場合はＣｏｕｎｔ値を測度に掛けた上で、カラム「Ｃｏｕｎｔ」を削除する。これにより、テーブル１１１１０とテーブル１２１１０との積を表すテーブル１４１００（積演算結果テーブル）が得られる。
【0186】
なお、測度が「最小値」又は「最大値」である場合は、Ｃｏｕｎｔ値は測度に掛けずに、カラム「Ｃｏｕｎｔ」を削除する。
【0187】
・和
集計処理部１０５は、テーブル１４１００と１４２００の先頭に比較位置を設定した上で、比較位置にあるレコードの次元の値の比較することで、テーブル１４１００と１４２００の和を表す和演算結果テーブルを作成する。
集計処理部１０５は、テーブル１４１００と１４２００の先頭に比較位置を設定した上で、比較位置にあるレコードの次元の値の比較することで、テーブル１４１００と１４２００の和を表す和演算結果テーブルを作成する。
【0188】
具体的には、テーブル１４１００とテーブル１４２００とで比較位置にあるレコード同士のＤｉｍ０及びＤｉｍ１の同じであれば、以下（ａ）～（ｃ）のいずれかを行った上で、テーブル１４１００とテーブル１４２００の比較位置をともに１つ下げる。
【0189】
（ａ）測度が「合計」又は「件数」である場合
テーブル１４１００の比較位置にあるレコードのＤｉｍ０及びＤｉｍ１の値と、テーブル１４１００の比較位置にあるレコードの測度の値とテーブル１４２００の比較位置にあるレコードの測度の値の和とで構成されるレコードを和演算結果テーブルに追加する。
テーブル１４１００の比較位置にあるレコードのＤｉｍ０及びＤｉｍ１の値と、テーブル１４１００の比較位置にあるレコードの測度の値とテーブル１４２００の比較位置にあるレコードの測度の値の和とで構成されるレコードを和演算結果テーブルに追加する。
【0190】
（ｂ）測度が「最小値」である場合
テーブル１４１００の比較位置にあるレコードのＤｉｍ０及びＤｉｍ１の値と、テーブル１４１００の比較位置にあるレコードの測度の値とテーブル１４２００の比較位置にあるレコードの測度の値のいずれか小さい方の値とで構成されるレコードを和演算結果テーブルに追加する。
テーブル１４１００の比較位置にあるレコードのＤｉｍ０及びＤｉｍ１の値と、テーブル１４１００の比較位置にあるレコードの測度の値とテーブル１４２００の比較位置にあるレコードの測度の値のいずれか小さい方の値とで構成されるレコードを和演算結果テーブルに追加する。
【0191】
（ｃ）測度が「最大値」である場合
テーブル１４１００の比較位置にあるレコードのＤｉｍ０及びＤｉｍ１の値と、テーブル１４１００の比較位置にあるレコードの測度の値とテーブル１４２００の比較位置にあるレコードの測度の値のいずれか大きい方の値とで構成されるレコードを和演算結果テーブルに追加する。
テーブル１４１００の比較位置にあるレコードのＤｉｍ０及びＤｉｍ１の値と、テーブル１４１００の比較位置にあるレコードの測度の値とテーブル１４２００の比較位置にあるレコードの測度の値のいずれか大きい方の値とで構成されるレコードを和演算結果テーブルに追加する。
【0192】
一方で、テーブル１４１００とテーブル１４２００とで比較位置にあるレコード同士のＤｉｍ０及びＤｉｍ１の値が同じでなければ、Ｄｉｍ０及びＤｉｍ１の値が小さい方のレコードを和演算結果テーブルに追加した上で、レコードを追加した方のテーブルの比較位置を１つ下げる。
【0193】
なお、一方のテーブルで比較対象のレコードがなくなった場合、他方のテーブルの残りのレコードを和演算結果テーブルに追加して終了する。
【0194】
これにより、テーブル１４１００と１４２００の和を表す和演算結果テーブルが得られる。なお、図３９に示す和演算結果テーブル１４３５０は、測度が「合計」又は「件数」である場合の和演算結果テーブルである。
【0195】
（キューブ法）
次に、キューブ法によりテーブル同士の和及び積を計算する方法について説明する。一例として、図３７に示すテーブル１１１１０とテーブル１２１１０の積を計算する場合と、テーブル１４１００と１４２００の和を計算する場合とについて、図４０を参照しながら説明する。
次に、キューブ法によりテーブル同士の和及び積を計算する方法について説明する。一例として、図３７に示すテーブル１１１１０とテーブル１２１１０の積を計算する場合と、テーブル１４１００と１４２００の和を計算する場合とについて、図４０を参照しながら説明する。
【0196】
・積
まず、集計処理部１０５は、集計対象の次元の値の種類数を特定する。これは、ＳＶＬから直ちに特定することが可能である。テーブル１１０００及びテーブル１２０００ではＤｉｍ０は３種類（つまり、Ｊｉｍ、Ｋａｔｅ、Ｔｏｍ）、Ｄｉｍ１は２種類（つまり、Ｂｏｄｙ、Ｏｐｔ１）である。
まず、集計処理部１０５は、集計対象の次元の値の種類数を特定する。これは、ＳＶＬから直ちに特定することが可能である。テーブル１１０００及びテーブル１２０００ではＤｉｍ０は３種類（つまり、Ｊｉｍ、Ｋａｔｅ、Ｔｏｍ）、Ｄｉｍ１は２種類（つまり、Ｂｏｄｙ、Ｏｐｔ１）である。
【0197】
次に、集計処理部１０５は、次元の値の種類数を軸とする多次元キューブを作成する。具体的には、図４０に示すように、３×２の多次元キューブを作成する。なお、多次元キューブの各セルには、測度が「合計」又は「件数」のときは「０」、測度が「最小値」のときは「＋∞」、測度が「最大値」のときは「－∞」を埋める。これは、多次元キューブのセルに測度の値が格納されていないケースを検出するためである。また、「０」～「５」は多次元キューブの各セルのアドレスであり、Ｄｉｍ０の値とＤｉｍ１の値との組を昇順に表している。
【0198】
次に、集計処理部１０５は、多次元キューブに測度の値を格納する。具体的には、多次元キューブの各セルに対して、そのアドレスが表すＤｉｍ０の値とＤｉｍ１の値の組に対応する測度の値（又は、その値に、Ｄｉｍ０の値に対応するＣｏｕｎｔ値を掛けた値）を格納する。なお、測度が「合計」又は「件数」の場合は測度の値にＣｏｕｎｔ値を掛けた値を格納し、測度が「最小値」又は「最大値」の場合は測度の値を格納する。
【0199】
具体的には、アドレス「０」はＪｉｍ及びＢｏｄｙを表すため、アドレス「０」のセルには、測度が「合計」又は「件数」の場合は「２００×１」、測度が「最小値」又は「最大値」の場合は「２００」が格納される。
【0200】
同様に、アドレス「１」はＪｉｍ及びＯｐｔ１を表すため、アドレス「１」のセルには、測度が「合計」又は「件数」の場合は「２５×１」、測度が「最小値」又は「最大値」の場合は「２５」が格納される。
【0201】
同様に、アドレス「２」はＫａｔｅ及びＢｏｄｙを表すため、アドレス「２」のセルには、測度が「合計」又は「件数」の場合は「０」、測度が「最小値」又は「最大値」の場合は「０」が格納される。
【0202】
同様に、アドレス「３」はＫａｔｅ及びＯｐｔ１を表すため、アドレス「３」のセルには、測度が「合計」又は「件数」の場合は「０」、測度が「最小値」又は「最大値」の場合は「０」が格納される。
【0203】
同様に、アドレス「４」はＴｏｍ及びＢｏｄｙを表すため、アドレス「４」のセルには、測度が「合計」又は「件数」の場合は「２００×２」、測度が「最小値」又は「最大値」の場合は「２００」が格納される。
【0204】
同様に、アドレス「５」はＴｏｍ及びＯｐｔ１を表すため、アドレス「５」のセルには、測度が「合計」又は「件数」の場合は「２５×２」、測度が「最小値」又は「最大値」の場合は「２５」が格納される。
【0205】
そして、集計処理部１０５は、多次元キューブから、測度の値が格納されなかったセルを削除する。これにより、テーブル１１１１０とテーブル１２１１０との積を表すテーブル１４１００（積演算結果テーブル）が得られる。
【0206】
・和
集計処理部１０５は、テーブル１４１００の測度の値が格納された多次元キューブとテーブル１４２００の測度の値が格納された多次元キューブとを用いて、測度に応じて同一アドレスの測度の値同士を演算する。このとき、測度が「合計」又は「件数」の場合は２つの測度の値を加算し、測度が「最小値」の場合は小さい方の値を採用し、測度が「最大値」の場合は大きい方の値を採用する。
集計処理部１０５は、テーブル１４１００の測度の値が格納された多次元キューブとテーブル１４２００の測度の値が格納された多次元キューブとを用いて、測度に応じて同一アドレスの測度の値同士を演算する。このとき、測度が「合計」又は「件数」の場合は２つの測度の値を加算し、測度が「最小値」の場合は小さい方の値を採用し、測度が「最大値」の場合は大きい方の値を採用する。
【0207】
これにより、テーブル１４１００とテーブル１４２００との和を表す和演算結果テーブル１４３５０が得られる。なお、図４０に示す例は測度が「合計」又は「件数」の場合を示している。
【0208】
（次元の入れ替え）
なお、上記でテーブル同士の積や和を計算したが、集計対象の次元が左右のテーブルで交錯していると処理が煩雑となる。そこで、例えば、左側テーブルにＤｉｍ０、Ｄｉｍ２、Ｄｉｍ４が存在し、右側テーブルにＤｉｍ１、Ｄｉｍ３が存在するといった状況である場合、集計を行っている間の次元の順序の優先度を、Ｄｉｍ０、Ｄｉｍ１、Ｄｉｍ２、Ｄｉｍ３、Ｄｉｍ４からＤｉｍ０、Ｄｉｍ２、Ｄｉｍ４、Ｄｉｍ１、Ｄｉｍ３に入れ替えることで、上記の煩雑さを回避することが可能となる。この場合、集計が行った際に、集計結果テーブルをＤｉｍ０、Ｄｉｍ１、Ｄｉｍ２、Ｄｉｍ３、Ｄｉｍ４の優先度でソートすればよい。
なお、上記でテーブル同士の積や和を計算したが、集計対象の次元が左右のテーブルで交錯していると処理が煩雑となる。そこで、例えば、左側テーブルにＤｉｍ０、Ｄｉｍ２、Ｄｉｍ４が存在し、右側テーブルにＤｉｍ１、Ｄｉｍ３が存在するといった状況である場合、集計を行っている間の次元の順序の優先度を、Ｄｉｍ０、Ｄｉｍ１、Ｄｉｍ２、Ｄｉｍ３、Ｄｉｍ４からＤｉｍ０、Ｄｉｍ２、Ｄｉｍ４、Ｄｉｍ１、Ｄｉｍ３に入れ替えることで、上記の煩雑さを回避することが可能となる。この場合、集計が行った際に、集計結果テーブルをＤｉｍ０、Ｄｉｍ１、Ｄｉｍ２、Ｄｉｍ３、Ｄｉｍ４の優先度でソートすればよい。
【0209】
［カラム転送］
ＪＯＩＮテーブルに対するカラム転送とは、Ｓｌａｖｅ側テーブルのカラムを、ＪＯＩＮキーを経由してＭａｓｔｅｒ側テーブルにコピーする操作である。転送されるカラムのＳＶＬはそのままコピーすればよく、ＮＮＣを再計算すれば完了するため、高速である。
ＪＯＩＮテーブルに対するカラム転送とは、Ｓｌａｖｅ側テーブルのカラムを、ＪＯＩＮキーを経由してＭａｓｔｅｒ側テーブルにコピーする操作である。転送されるカラムのＳＶＬはそのままコピーすればよく、ＮＮＣを再計算すれば完了するため、高速である。
【0210】
サブテーブル（例えば、或るテーブルに対して或る検索を行ってできたテーブル）間でもＪＯＩＮは可能であるため、カラム転送も、Ｍａｓｔｅｒ側及びＳｌａｖｅ側のサブテーブル間でも成立する。
【0211】
一例として、図１５に示すＪＯＩＮテーブルに対してカラム転送を行って、Ｓｌａｖｅ側の「Ａｒｅａ」カラムをＭａｓｔｅｒ側にコピーする場合について説明する。
【0212】
まず、カラム転送処理部１０６は、図４１に示すように、ＳＶＬ５３２０（ＳＶＬ（Ｂ－Ａｒｅａ））をＭａｓｔｅｒ側にコピーしてＳＶＬ４５２０（ＳＶＬ（Ａ－Ａｒｅａ））を作成する。
【0213】
次に、カラム転送処理部１０６は、ＮＮＣ４５１０（ＮＮＣ（Ａ－Ａｒｅａ））を作成して、その要素を０で埋める。以下、このＮＮＣ４５１０（ＮＮＣ（Ａ－Ａｒｅａ））の各要素を更新（再計算）すればカラム転送が完了する。
【0214】
カラム転送処理部１０６は、図４１に示すように、ｉ＝１，・・・，６に対して、以下の条件１及び条件２が成り立つか否かを判定する。
【0215】
条件１：ＭＡｃｍ（Ａ－０）［ｉ］＞ＭＡｃｍ（Ａ－０）［ｉ－１］
条件２：ＳＡｃｍ［ＮＮＣ（Ａ－Ｎａｍｅ）［ＯｒｄＳｅｔ（Ａ－０）［ｉ］］］＞ＳＡｃｍ［ＮＮＣ（Ａ－Ｎａｍｅ）［ＯｒｄＳｅｔ（Ａ－０）［ｉ］］－１］
そして、カラム転送処理部１０６は、上記の条件１及び条件２が成り立つ場合、以下によりＮＮＣ４５１０（ＮＮＣ（Ａ－Ａｒｅａ））の各要素を更新する。
条件２：ＳＡｃｍ［ＮＮＣ（Ａ－Ｎａｍｅ）［ＯｒｄＳｅｔ（Ａ－０）［ｉ］］］＞ＳＡｃｍ［ＮＮＣ（Ａ－Ｎａｍｅ）［ＯｒｄＳｅｔ（Ａ－０）［ｉ］］－１］
そして、カラム転送処理部１０６は、上記の条件１及び条件２が成り立つ場合、以下によりＮＮＣ４５１０（ＮＮＣ（Ａ－Ａｒｅａ））の各要素を更新する。
【0216】
ＮＮＣ（Ａ－Ａｒｅａ）［ＯｒｄＳｅｔ（Ａ－０）［ｉ］］：＝ＮＮＣ（Ｂ－Ａｒｅａ）［ＯｒｄＳｅｔ（Ｂ－１）［ＳＡｃｍ［－１＋ＮＮＣ（Ａ－Ｎａｍｅ）［ＯｒｄＳｅｔ（Ａ－０）［ｉ］］］］］
図４１に示す例では、ＮＮＣ（Ａ－Ａｒｅａ）［１］の値を０から２に更新している様子を表している。
図４１に示す例では、ＮＮＣ（Ａ－Ａｒｅａ）［１］の値を０から２に更新している様子を表している。
【0217】
なお、ＯｒｄＳｅｔ（Ａ－０）の代わりに、ＯｒｄＳｅｔ（Ａ－ｘ）（ただし、ｘは１以上の整数）を選ぶことで、サブテーブルに対しても同様にカラム転送を行うことが可能である。
【0218】
［ＪＯＩＮにマッチした集合とマッチしなかった集合の抽出］
ＪＯＩＮテーブルではＪＯＩＮにマッチしたレコードの集合と、マッチしなかったレコードの集合とを容易に抽出することができる。抽出された集合は、Ｍａｓｔｅｒ側又はＳｌａｖｅ側のテーブルに新たなＯｒｄＳｅｔとして登録される。このような集合は様々な用途があるが、例えば、高速な相関副問合せを実現するのに使用することが可能である。なお、以降では、簡単のため、ＪＯＩＮにマッチしたレコードの集合を「マッチ集合」、マッチしなかったレコードの集合を「アンマッチ集合」ともいう。
ＪＯＩＮテーブルではＪＯＩＮにマッチしたレコードの集合と、マッチしなかったレコードの集合とを容易に抽出することができる。抽出された集合は、Ｍａｓｔｅｒ側又はＳｌａｖｅ側のテーブルに新たなＯｒｄＳｅｔとして登録される。このような集合は様々な用途があるが、例えば、高速な相関副問合せを実現するのに使用することが可能である。なお、以降では、簡単のため、ＪＯＩＮにマッチしたレコードの集合を「マッチ集合」、マッチしなかったレコードの集合を「アンマッチ集合」ともいう。
【0219】
一例として、図４２に示すＪＯＩＮテーブル１５０００からマッチ集合及びアンマッチ集合を抽出する場合について説明する。図４２に示すＪＯＩＮテーブル１５０００は、テーブル４０００を「Ｐｏｉｎｔ≧１１」で検索して得られたサブテーブルと、テーブル５０００とをＯｕｔｅｒＪＯＩＮで結合したテーブルである。
【0220】
図４２に示すＪＯＩＮテーブル１５０００のＮＮＩ形式を図４３に示す。図４３に示すように、図４２に示すＪＯＩＮテーブル１５０００のＮＮＩ形式は、ＭＡｃｍ１６４００（ＭＡｃｍ（Ａ－０））と、ＯｒｄＳｅｔ１６１２０（ＯｒｄＳｅｔ（Ａ－２））と、ＮＮＣ１６２１０（ＮＮＣ（Ａ－Ｎａｍｅ））と、ＳＶＬ１６２２０（ＳＶＬ（Ｎａｍｅ））と、ＮＮＣ１６３１０（ＮＮＣ（Ａ－Ｐｏｉｎｔ））と、ＳＶＬ１６３２０（ＳＶＬ（Ａ－Ｐｏｉｎｔ））と、ＳＡｃｍ１７４００（ＳＡｃｍ（Ｂ－０））と、ＯｒｄＳｅｔ１７１１０（ＯｒｄＳｅｔ（Ｂ－１））と、ＮＮＣ１７２１０（ＮＮＣ（Ｂ－Ｎａｍｅ））と、ＳＶＬ１７２２０（ＳＶＬ（Ｎａｍｅ））と、ＮＮＣ１７３１０（ＮＮＣ（Ｂ－Ａｒｅａ））と、ＳＶＬ１７３２０（ＳＶＬ（Ｂ－Ａｒｅａ））とで構成されている。なお、ＳＶＬ１６２２０（ＳＶＬ（Ｎａｍｅ））とＳＶＬ１７２２０（ＳＶＬ（Ｎａｍｅ））は共通化されたＳＶＬである。
【0221】
（Ｍａｓｔｅｒ側から見た場合）
ここで、Ｍａｓｔｅｒ側テーブルから見た場合、ＪＯＩＮテーブル１５０００の各レコードは以下のケースに分けられる。
ここで、Ｍａｓｔｅｒ側テーブルから見た場合、ＪＯＩＮテーブル１５０００の各レコードは以下のケースに分けられる。
【0222】
Ｃａｓｅ－０：Ｍａｓｔｅｒ側がＪＯＩＮに関与しないケース（例えば、ＪＯＩＮテーブル１５０００の位置「０」~「２」にあるレコード）
Ｃａｓｅ－１：マッチしたケース（例えば、ＪＯＩＮテーブル１５０００の位置「３」～「４」及び「６」にあるレコード）
Ｃａｓｅ－２：マッチしなかったケース（例えば、ＪＯＩＮテーブル１５０００の位置「５」及び「７」にあるレコード）
したがって、Ｍａｓｔｅｒ側から見たマッチ集合とは上記のＣａｓｅ－１に該当するレコードの集合のことであり、アンマッチ集合とは上記のＣａｓｅ－２に該当するレコードの集合のことである。
Ｃａｓｅ－１：マッチしたケース（例えば、ＪＯＩＮテーブル１５０００の位置「３」～「４」及び「６」にあるレコード）
Ｃａｓｅ－２：マッチしなかったケース（例えば、ＪＯＩＮテーブル１５０００の位置「５」及び「７」にあるレコード）
したがって、Ｍａｓｔｅｒ側から見たマッチ集合とは上記のＣａｓｅ－１に該当するレコードの集合のことであり、アンマッチ集合とは上記のＣａｓｅ－２に該当するレコードの集合のことである。
【0223】
具体的には、集合抽出処理部１０７は、ｉ＝０，１・・・，４に対して以下のＳｔｅｐ１２－１～Ｓｔｅｐ１２－２を実行することで、マッチ集合及びアンマッチ集合を抽出することができる。
【0224】
Ｓｔｅｐ１２－１：まず、集合抽出処理部１０７は、ＭＡｃｍ（Ａ－０）［ｉ］－ＭＡｃｍ（Ａ－０）［ｉ－１］＞０であるか否かを判定する。なお、ＭＡｃｍ（Ａ－０）［ｉ］－ＭＡｃｍ（Ａ－０）［ｉ－１］＝０である場合、Ｓｔｅｐ１２－２は実行されない。
【0225】
Ｓｔｅｐ１２－２：ＭＡｃｍ（Ａ－０）［ｉ］－ＭＡｃｍ（Ａ－０）［ｉ－１］＞０であると判定された場合、集合抽出処理部１０７は、以下によりＯｒｄＳｅｔ（Ａ－２）［ｉ］の値を判定し、その判定結果によりマッチ集合又はアンマッチ集合の値を追加する（又は追加しない）。
【0226】
・ＯｒｄＳｅｔ（Ａ－２）［ｉ］＝０の場合
この場合、Ｍａｓｔｅｒ側のレコードはＮＵＬＬであるため、Ｃａｓｅ－０に該当する。したがって、マッチ集合にもアンマッチ集合にも追加しない。
この場合、Ｍａｓｔｅｒ側のレコードはＮＵＬＬであるため、Ｃａｓｅ－０に該当する。したがって、マッチ集合にもアンマッチ集合にも追加しない。
【0227】
・ＯｒｄＳｅｔ（Ａ－２）［ｉ］≠０の場合
この場合、Ｃｏｕｎｔ（Ｍａｓｔｅｒ［ｉ］）＝ＳＡｃｍ（Ａ－０）［ＮＮＣ（Ａ－Ｎａｍｅ）［ＯｒｄＳｅｔ（Ａ－２）［ｉ］］］－ＳＡｃｍ（Ａ－０）［ＮＮＣ（Ａ－Ｎａｍｅ）［ＯｒｄＳｅｔ（Ａ－２）［ｉ］］－１］を更に計算し、Ｃｏｕｎｔ（Ｍａｓｔｅｒ［ｉ］）＞０である否かを判定する。そして、Ｃｏｕｎｔ（Ｍａｓｔｅｒ［ｉ］）＞０である場合はＣａｓｅ－１に該当するため、ＯｒｄＳｅｔ（Ａ－２）［ｉ］の値をマッチ集合に追加する。一方で、Ｃｏｕｎｔ（Ｍａｓｔｅｒ［ｉ］）＝０である場合はＣａｓｅ－２に該当するため、ＯｒｄＳｅｔ（Ａ－２）［ｉ］の値をアンマッチ集合に追加する。
この場合、Ｃｏｕｎｔ（Ｍａｓｔｅｒ［ｉ］）＝ＳＡｃｍ（Ａ－０）［ＮＮＣ（Ａ－Ｎａｍｅ）［ＯｒｄＳｅｔ（Ａ－２）［ｉ］］］－ＳＡｃｍ（Ａ－０）［ＮＮＣ（Ａ－Ｎａｍｅ）［ＯｒｄＳｅｔ（Ａ－２）［ｉ］］－１］を更に計算し、Ｃｏｕｎｔ（Ｍａｓｔｅｒ［ｉ］）＞０である否かを判定する。そして、Ｃｏｕｎｔ（Ｍａｓｔｅｒ［ｉ］）＞０である場合はＣａｓｅ－１に該当するため、ＯｒｄＳｅｔ（Ａ－２）［ｉ］の値をマッチ集合に追加する。一方で、Ｃｏｕｎｔ（Ｍａｓｔｅｒ［ｉ］）＝０である場合はＣａｓｅ－２に該当するため、ＯｒｄＳｅｔ（Ａ－２）［ｉ］の値をアンマッチ集合に追加する。
【0228】
これにより、図４４に示すように、ＯｒｄＳｅｔ１６１２０（ＯｒｄＳｅｔ（Ａ－２））の要素から、マッチ集合１８１１０とアンマッチ集合１８１２０が作成される。
【0229】
（Ｓｌａｖｅ側から見た場合）
次に、Ｓｌａｖｅ側テーブルから見た場合について説明する。この場合、Ｍａｓｔｅｒ側から見た場合のＣａｓｅ－０がＣａｓｅ－２に該当し、Ｍａｓｔｅｒ側から見た場合のＣａｓｅ－２がＣａｓｅ－０に該当する。
次に、Ｓｌａｖｅ側テーブルから見た場合について説明する。この場合、Ｍａｓｔｅｒ側から見た場合のＣａｓｅ－０がＣａｓｅ－２に該当し、Ｍａｓｔｅｒ側から見た場合のＣａｓｅ－２がＣａｓｅ－０に該当する。
【0230】
具体的には、図４５に示すように、集合抽出処理部１０７は、以下のＳｔｅｐ１３－１～Ｓｔｅｐ１３－２を実行することでマッチ集合及びアンマッチ集合を抽出することができる。
【0231】
Ｓｔｅｐ１３－１：まず、集合抽出処理部１０７は、ＯｒｄＳｅｔ１６１１０（ＯｒｄＳｅｔ（Ａ－１））とＮＮＣ１６２１０（ＮＮＣ（Ａ－Ｎａｍｅ））とを用いて、フラグ配列１９１００を作成する。ここで、ＯｒｄＳｅｔ１６１１０（ＯｒｄＳｅｔ（Ａ－１））は、ＪＯＩＮテーブル１５０００作成前のＭａｓｔｅｒ側テーブルのＯｒｄＳｅｔ（又は、ＯｒｄＳｅｔ１６１２０（ＯｒｄＳｅｔ（Ａ－２））から先頭の０を除いたＯｒｄＳｅｔ）である。
【0232】
集合抽出処理部１０７は、ｉ＝０，１，・・・，５に対して、以下によりフラグ配列１９１００（Ｆｌａｇｓ）の各要素の値を設定する。
【0233】
Ｆｌａｇｓ［ＮＮＣ（Ａ－Ｎａｍｅ）［ＯｒｄＳｅｔ（Ａ－１）［ｉ］］］：＝１
Ｓｔｅｐ１３－２：次に、集合抽出処理部１０７は、ＯｒｄＳｅｔ１７１１０（ＯｒｄＳｅｔ（Ｂ－１））と、ＮＮＣ１７２１０（ＮＮＣ（Ｂ－Ｎａｍｅ））と、フラグ配列１９１００（Ｆｌａｇｓ）とを用いて、ＯｒｄＳｅｔ１７１１０（ＯｒｄＳｅｔ（Ｂ－１））の各要素をマッチ集合又はアンマッチ集合に追加する。
Ｓｔｅｐ１３－２：次に、集合抽出処理部１０７は、ＯｒｄＳｅｔ１７１１０（ＯｒｄＳｅｔ（Ｂ－１））と、ＮＮＣ１７２１０（ＮＮＣ（Ｂ－Ｎａｍｅ））と、フラグ配列１９１００（Ｆｌａｇｓ）とを用いて、ＯｒｄＳｅｔ１７１１０（ＯｒｄＳｅｔ（Ｂ－１））の各要素をマッチ集合又はアンマッチ集合に追加する。
【0234】
集合抽出処理部１０７は、ｉ＝０，１，・・・，５に対して、以下によりＯｒｄＳｅｔ（Ｂ－１）［ｉ］の値をマッチ集合又はアンマッチ集合に追加する。
【0235】
Ｆｌａｇｓ［ＮＮＣ（Ｂ－Ｎａｍｅ）［ＯｒｄＳｅｔ（Ｂ－１）［ｉ］］］＝１であるか否かを判定し、１であればＯｒｄＳｅｔ（Ｂ－１）［ｉ］の値をマッチ集合に追加し、０であればＯｒｄＳｅｔ（Ｂ－１）［ｉ］の値をアンマッチ集合に追加する。これにより、ＯｒｄＳｅｔ１７１１０（ＯｒｄＳｅｔ（Ｂ－１））の各要素から、マッチ集合１８１３０とアンマッチ集合１８１４０が作成される。なお、Ｓｌａｖｅ側から見た場合、Ｃａｓｅ－０に該当するレコードについては、フラグ配列の要素は参照されない。
【0236】
本発明は、具体的に開示された上記の実施形態に限定されるものではなく、請求の範囲の記載から逸脱することなく、種々の変形や変更、既知の技術との組み合わせ等が可能である。
【符号の説明】
【0237】
１０ データ処理装置
１１ 入力装置
１２ 表示装置
１３ 外部Ｉ／Ｆ
１３ａ 記録媒体
１４ 通信Ｉ／Ｆ
１５ プロセッサ
１６ メモリ装置
１７ バス
１０１ ＳＶＬ共通化処理部
１０２ ＪＯＩＮ作成処理部
１０３ 検索処理部
１０４ ソート処理部
１０５ 集計処理部
１０６ カラム転送処理部
１０７ 集合抽出処理部
１０８ 記憶部
１１ 入力装置
１２ 表示装置
１３ 外部Ｉ／Ｆ
１３ａ 記録媒体
１４ 通信Ｉ／Ｆ
１５ プロセッサ
１６ メモリ装置
１７ バス
１０１ ＳＶＬ共通化処理部
１０２ ＪＯＩＮ作成処理部
１０３ 検索処理部
１０４ ソート処理部
１０５ 集計処理部
１０６ カラム転送処理部
１０７ 集合抽出処理部
１０８ 記憶部
【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】
【図18】
【図19】
【図20】
【図21】
【図22】
【図23】
【図24】
【図25】
【図26】
【図27】
【図28】
【図29】
【図30】
【図31】
【図32】
【図33】
【図34】
【図35】
【図36】
【図37】
【図38】
【図39】
【図40】
【図41】
【図42】
【図43】
【図44】
【図45】