特許 7704702 データ移動管理デバイスとデータ移動管理方法とデータ移動管理システム

(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】2025-06-30

(45)【発行日】2025-07-08

(54)【発明の名称】データ移動管理デバイスとデータ移動管理方法とデータ移動管理システム

(51)【国際特許分類】

   G06F 16/185 20190101AFI20250701BHJP

【ＦＩ】

G06F16/185

【請求項の数】 8

【外国語出願】

(21)【出願番号】P 2022041055

(22)【出願日】2022-03-16

(65)【公開番号】P2023135787

(43)【公開日】2023-09-29

【審査請求日】2024-03-01

(73)【特許権者】

【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】110000062

【氏名又は名称】弁理士法人第一国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】ナタニ ガリマ

(72)【発明者】

【氏名】勝沼 聡

(72)【発明者】

【氏名】樫山 俊彦

【審査官】齊藤 貴孝

(56)【参考文献】

【文献】特表２０１７－５０３２７７（ＪＰ，Ａ）

【文献】国際公開第２０１２／０２０４５６（ＷＯ，Ａ１）

【文献】特開平０８－２８７１０４（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１８－０６０４１５（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２０－０１３３１８（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許出願公開第２０１３／０１１０７６４（ＵＳ，Ａ１）

【文献】エディフィストラーニング株式会社，ひと目でわかる ＳＱＬ Ｓｅｒｖｅｒ ２０１２，第１版，日本，日経ＢＰ社 瀬川 弘司，2012年11月19日，ｐ．４４２－４４４

(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】

ハイブリッドトランザクション分析処理アーキテクチャにおいてデータを管理する為のデータ移動管理デバイスであって、
オンライン分析処理データベースの第１クエリログ集合から、オンライントランザクション処理データベースから第１データ集合をリクエストする連合クエリを検出するとともに、前記連合クエリに基づいて、前記オンライン分析処理データベースの第１データ鮮度要件を識別する為のクエリログ管理ユニットと、
少なくとも前記第１データ鮮度要件に基づいて、前記オンライントランザクション処理データベースから前記オンライン分析処理データベースへ前記第１データ集合をコピーすることを少なくとも含むデータ管理操作を判断する為のデータ移動管理ユニットと、
前記オンライン分析処理データベースからの連合クエリの頻度が第１頻度閾値に達している場合に、前記オンライントランザクション処理データベースから前記オンライン分析処理データベースへ一括データを転送する為の更新済み周期的移動タイミングを判断する為のデータ移動タイミング管理ユニットと、
を具備するデータ移動管理デバイス。

【請求項2】

前記クエリログ管理ユニットが更に、
前記オンライントランザクション処理データベースの第２クエリログ集合に基づいて、前記オンライントランザクション処理データベースの第２データ鮮度要件を識別する、
ように構成され、
前記データ移動管理ユニットが更に、
前記オンライン分析処理データベースの前記第１データ鮮度要件が前記オンライントランザクション処理データベースの前記第２データ鮮度要件と対応している場合に、前記オンライントランザクション処理データベースから前記オンライン分析処理データベースへ前記第１データ集合をコピーするコピー操作を前記データ管理操作として実施すると判断し、
前記オンライン分析処理データベースの前記第１データ鮮度要件が前記オンライントランザクション処理データベースの前記第２データ鮮度要件と対応していない場合に、前記オンライントランザクション処理データベースから前記オンライン分析処理データベースへ前記第１データ集合をコピーして前記オンライントランザクション処理データベースから前記第１データ集合を削除するコピー・削除操作を前記データ管理操作として実施すると判断する、
ように構成される、
請求項１に記載のデータ移動管理デバイス。

【請求項3】

前記コピー操作を実行する為に、前記データ移動管理ユニットが、
利用可能なＣＰＵ及びメモリリソースが第１リソース閾値に達している場合に、前記オンライントランザクション処理データベースからの前記第１データ集合を含む転送ファイルを生成し、
利用可能なネットワークリソースが第１ネットワークリソース閾値に達している場合に、前記オンライントランザクション処理データベースから前記オンライン分析処理データベースへ前記転送ファイルを転送する、
ように構成される、
請求項２に記載のデータ移動管理デバイス。

【請求項4】

前記コピー・削除操作を実行する為に、前記データ移動管理ユニットが、
利用可能なＣＰＵ及びメモリリソースが第１リソース閾値に達している場合に、前記オンライントランザクション処理データベースからの前記第１データ集合を含む転送ファイルを生成し、
利用可能なネットワークリソースが第１ネットワークリソース閾値に達している場合に、前記オンライントランザクション処理データベースから前記オンライン分析処理データベースへ前記転送ファイルを転送し、
前記オンライントランザクション処理データベースから前記第１データ集合を削除する、
ように構成される、
請求項２に記載のデータ移動管理デバイス。

【請求項5】

前記クエリログ管理ユニットが更に、
前記データ管理操作の判断を受けて、前記オンライントランザクション処理データベースの前記第２クエリログ集合に基づいて前記オンライントランザクション処理データベースの前記第１データ集合の更新頻度を判断し、
前記データ移動タイミング管理ユニットが更に、
前記オンライントランザクション処理データベースの前記第１データ集合の前記更新頻度が第１更新頻度閾値に達していて前記第１データ鮮度要件が第１近時性閾値に達していない場合に、前記データ管理操作の実行を所定時間だけ遅延させると判断し、
前記オンライントランザクション処理データベースの前記第１データ集合の前記更新頻度が前記第１更新頻度閾値に達していないか、前記第１データ鮮度要件が前記第１近時性閾値に達している場合に、前記データ管理操作の実行を開始すると判断する、
ように構成される、
請求項２に記載のデータ移動管理デバイス。

【請求項6】

前記クエリログ管理ユニットが更に、
前記オンライントランザクション処理データベースの前記第２クエリログ集合に基づいて、前記オンライントランザクション処理データベースへデータ記録が挿入されるデータ挿入率を判断する、
ように構成され、
前記データ移動タイミング管理ユニットが更に、
前記データ挿入率が第１挿入率閾値に達していないか前記第１データ鮮度要件が第１近時性閾値に達していない場合に、前記オンライントランザクション処理データベースから前記オンライン分析処理データベースへ一括データが周期的に移動される周期的移動タイミングの間隔を増加させ、
前記データ挿入率が前記第１挿入率閾値に達しているか前記第１データ鮮度要件が第１近時性閾値に達している場合に、前記オンライントランザクション処理データベースから前記オンライン分析処理データベースへ一括データが周期的に移動される周期的移動タイミングの間隔を減少させる
ように構成される、
請求項２に記載のデータ移動管理デバイス。

【請求項7】

ハイブリッドトランザクション分析アーキテクチャにおいてデータを管理する為のデータ移動管理デバイスであって、クエリ管理ユニット、データ移動管理ユニット及びデータ移動タイミング管理ユニットを備えるデータ移動管理デバイスのデータ移動管理方法であって、
前記クエリ管理ユニットが、オンライン分析処理データベースの第１クエリログ集合から、オンライントランザクション処理データベースから第１データ集合をリクエストする連合クエリを検出し、
前記連合クエリに基づいて、前記オンライン分析処理データベースの第１データ鮮度要件を識別し、
前記データ移動管理ユニットが、少なくとも前記第１データ鮮度要件に基づいて、前記オンライントランザクション処理データベースから前記オンライン分析処理データベースへ前記第１データ集合をコピーすることを少なくとも含むデータ管理操作を判断し、
前記データ移動タイミング管理ユニットが、前記オンライン分析処理データベースからの連合クエリの頻度が第１頻度閾値に達している場合に、前記オンライントランザクション処理データベースから前記オンライン分析処理データベースへ一括データを転送する為の更新済み周期的移動タイミングを判断することと、
を包含する方法。

【請求項8】

ハイブリッドトランザクション分析アーキテクチャにおいてデータを管理する為のデータ移動管理システムであって、
オンライントランザクション処理データベースを有するオンライントランザクション処理デバイスと、
オンライン分析処理データベースを有するオンライン分析処理デバイスと、
前記オンライントランザクション処理データベースから前記オンライン分析処理データベースへのデータの移動を管理する為のデータ移動管理デバイスと、
を具備するデータ移動管理システムであり、
前記データ移動管理デバイスが、
前記オンライン分析処理データベースの第１クエリログ集合から、前記オンライントランザクション処理データベースから第１データ集合をリクエストする連合クエリを検出するとともに、前記連合クエリに基づいて、前記オンライン分析処理データベースの第１データ鮮度要件を識別する為のクエリログ管理ユニットと、
少なくとも前記第１データ鮮度要件に基づいて、前記オンライントランザクション処理データベースから前記オンライン分析処理データベースへ前記第１データ集合をコピーすることを少なくとも含むデータ管理操作を判断する為のデータ移動管理ユニットと、
前記オンライン分析処理データベースからの連合クエリの頻度が第１頻度閾値に達している場合に、前記オンライントランザクション処理データベースから前記オンライン分析処理データベースへ一括データを転送する為の更新済み周期的移動タイミングを判断する為のデータ移動タイミング管理ユニットと、
を含む、
データ移動管理システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、データ移動管理デバイスとデータ移動管理方法とデータ移動管理システムとに関する。

【背景技術】

【0002】

データベース管理システムは、データを収集、記憶、整理するのに会社又は他の組織により使用される一つのツールである。概して、データベース管理システムは、データを構造化フォーマットで記憶及び管理する為のシステムを指し、データベース内のデータを扱うとともに、様々なアプリケーションでの使用についてデータへのアクセスを促進する為の機能性を提供する。

【0003】

オンライントランザクション処理システム（ＯＬＴＰシステム）及びオンライン分析処理システム（ＯＬＡＰシステム）は、データベース内のデータを管理するのに使用され得る二つのタイプのデータベース処理システムである。

【0004】

ＯＬＴＰシステムを使用するデータベース（以下、「ＯＬＴＰデータベース」）は、データベース内のトランザクションデータを捕捉及び保持する。ＯＬＴＰデータベースは、高速クエリ処理、リアルタイム更新、高い並行性、そして強い一貫性をサポートするように設計される。各トランザクションは、多数のフィールド又は列から成る個々のデータベース記録を必要とする。概して、クエリでは一度に数行のデータを修正するに過ぎない。ＯＬＴＰデータベースアプリケーションの例は、銀行及びクレジットカード業務又は小売店レジスキャンを含む。

【0005】

他方で、ＯＬＡＰシステムを使用するデータベース（以下「ＯＬＡＰデータベース」）は、データマイニング、分析、そしてビジネスインテリジェンスプロジェクトの為にＯＬＴＰデータベース及び他のソースから集約される少量のトランザクションを含む大量の履歴データに、複雑なクエリを適用する。ＯＬＡＰデータベースへのクエリは大抵、多くの行から集約された一以上のデータ列を必要とする。ＯＬＡＰデータベースアプリケーションの例は、前年比財務実績又は見込み客開拓トレンドを含む。ＯＬＡＰデータベース及びデータウェアハウスは、顧客レポートツールを使用してデータから知見を導き出す能力をアナリスト及び意思決定者に与える。

【0006】

一般的に、これらの相違ゆえに、ＯＬＴＰクエリとＯＬＡＰクエリとは隔離されたデータベースで処理される。しかしながら、近年、トランザクション及び分析の作業負荷の間の境界が曖昧となり、ＯＬＡＰシステムはよりトランザクション的な性質、及びＯＬＴＰシステムはより分析的な性質になっている。例えば統計分析を促進するには、ＯＬＡＰデータベースに記憶された履歴データにおいて、高並行性の短いクエリを実行し、一般的にＯＬＴＰシステムで実施される小範囲クエリを履行することが必要となり得る。逆に、所与のアプリケーションについてＯＬＴＰデータベースに関するトランザクションを実施する時には、ＯＬＡＰデータベースに記憶された履歴情報に関する大規模分析を実施することが必要となり得る。

【0007】

ＯＬＴＰ及びＯＬＡＰプロセスを含むハイブリッドトランザクション分析処理システム（ＨＴＡＰ）の実現を促進するには、抽出・変換・格納（ＥＴＬ）技術と他の統合ツールとを使用してＯＬＴＰデータベースからＯＬＡＰデータベースへデータを効率的に移動させることが必要である。

【0008】

従来、ＨＴＡＰシステムでデータ移動を促進する技術が検討されてきた。

【0009】

例えば、非特許文献１には、「ＩＢＭ Ｄｂ２分析アクセラレータ（ＩＤＡＡ）は、Ｄｂ２ウェアハウスでの超高速カラムストア処理を含むｚ／ＯＳ用Ｄｂ２の高いトランザクション性能をシームレスに拡張する最先端のハイブリッドデータベースシステムである。このアクセラレータはｚ／ＯＳ用Ｄｂ２からのデータのコピーをバックエンドデータベースに保持する。テーブルの粒度やその一以上のパーティションにより、あるいは行が変化する際に漸次、複製技術を使用して単一の時点でデータが同期化され得る。ＩＤＡＡバージョン３以降は、複製技術としてＩＢＭチェンジデータキャプチャ（ＣＤＣ）が採用されている。バージョン７．５．０では、ＩＤＤＡによるＣＤＣの使用に代わるものとして優れた複製技術―統合同期化―が導入されている。本論文では、統合同期化がどのようにして性能を桁違いに向上させ、準リアルタイムハイブリッドトランザクション分析（ＨＴＡＰ）処理への道を切り拓いたかを提示する。」と開示されている。

【先行技術文献】

【非特許文献】

【0010】

【文献】デニス・バタースタイン(Dennis Butterstein)、ダニエル・マルティン(Daniel Martin)、クヌート・シュトルツェ(Knut Stolze)、フェリクス・バイヤー(Felix Beier)、ジア・ゾン(Jia Zhong)、リンユン・ワン(Lingyun Wang)による「可変速度での複製―準リアルタイムＨＴＡＰ処理の為の高速スケーラブル複製法(Replication at the Speed of Change－a Fast, Scalable Replication Solution for Near Real-Time HTAP Processing)」ＰＶＬＤＢ，１３（１２）：３２４５‐３２５７，２０２０．ＤＯＩ：https://doi.org/10.14778/3415478.3415548

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0011】

一般に、ＨＴＡＰシステムでは、ＯＬＴＰデータベースからＯＬＡＰデータベースへデータが周期的に（例えば２４時間毎に１回）移動される。しかしながら、幾つかの場合には、分析タスクその他を実施する為に、ＯＬＡＰデータベースは、ＯＬＴＰデータベースからＯＬＡＰデータベースへまだ移動されていない最新データへのアクセスを必要とする。このような場合には、ＯＬＡＰデータベースが一時テーブルの形での特定データ集合の転送をリクエストする為のクエリである連合クエリをＯＬＡＰデータベースが生成し得る。しかしながら、このような連合クエリは計算コストが高く、ＯＬＴＰデータベースの負荷を高め、クエリ処理時間の低速化と検索性能の低下とを潜在的に招く。

【0012】

非特許文献１は、高性能トランザクションデータベースシステムからカラムストアデータベースシステムへの高速データ複製を実施してＨＴＡＰ処理を促進する為の技術を開示している。しかしながら、非特許文献１に記載された技術では、周期的な移動タイミングは一定間隔で実施され、データベースシステムのネットワーク負荷及びＣＰＵ負荷のような因子は、周期的移動タイミングの判断時に考慮されない。

【0013】

したがって、上記の課題から見て、ＨＴＡＰシステムにおける分析及びトランザクションクエリの検索性能を促進する為に、データ鮮度要件、ネットワーク及びコンピューティングリソース可用性、そしてデータベースステータスに基づいて、ＯＬＴＰデータベースからＯＬＡＰデータベースへデータが移動される周期的移動タイミングを柔軟に調節する為のデータ移動管理技術を提供することが、本開示の目的である。

【課題を解決するための手段】

【0014】

本開示の一つの代表例は、ハイブリッドトランザクション分析アーキテクチャにおいてデータを管理する為のデータ移動管理デバイスに関しており、このデータ移動管理デバイスは、オンライン分析処理データベースの第１クエリログ集合から、オンライントランザクション処理データベースから第１データ集合をリクエストする連合クエリを検出するとともに、連合クエリに基づいてオンライン分析処理データベースの第１データ鮮度要件を識別する為のクエリログ管理ユニットと、少なくとも第１データ鮮度要件に基づいて、オンライントランザクション処理データベースからオンライン分析処理データベースへ第１データ集合をコピーすることを少なくとも含むデータ管理操作を判断する為のデータ移動管理ユニットと、オンライン分析処理データベースからの連合クエリの頻度が第１頻度閾値に達している場合に、オンライントランザクション処理データベースからオンライン分析処理データベースへ一括データを転送する為の更新済み周期的移動タイミングを判断する為のデータ移動タイミング管理ユニットとを含む。

【発明の効果】

【0015】

本開示によれば、ＨＴＡＰシステムにおける分析及びトランザクションクエリの検索性能を促進する為に、データ鮮度要件とネットワーク及びコンピューティングリソース可用性とデータベースステータスとに基づいて、ＯＬＴＰデータベースからＯＬＡＰデータベースへデータが移動される周期的移動タイミングを柔軟に調節する為のデータ移動管理技術を提供することが可能である。

【0016】

上に記載されたもの以外の問題、構成、そして効果は、本発明を実行する為の実施形態についての以下の記載により明白になるだろう。

【図面の簡単な説明】

【0017】

【図1】本開示の実施形態を実行する為のコンピューティングアーキテクチャ例を示すブロック図である。

【図2】本開示の実施形態によるデータ移動管理システムの構成例を示す図である。

【図3】本開示の実施形態によるデータ移動管理システムの機能的構成を示すブロック図である。

【図4】ＨＴＡＰシステムにおける操作フローの例を示す図である。

【図5】本開示の実施形態によるデータ移動管理システムにおけるデータコピー操作フローの例を示す図である。

【図6】本開示の実施形態によるデータ移動管理システムにおけるデータ削除操作フローの例を示す図である。

【図7】本開示の実施形態によるデータ移動管理方法のフローを示すフローチャートである。

【図8】本開示の実施形態によるデータ移動管理操作の判断についての特定例を示す図である。

【図9】本開示の実施形態によるデータコピー操作フローを示すフローチャートである。

【図10】本開示の実施形態によるデータコピー・削除操作フローを示すフローチャートである。

【図11】本開示の実施形態によるデータ削除操作フローを示すフローチャートである。

【図12】本開示の実施形態による周期的データ移動タイミング更新プロセスのフローを示すフローチャートである。

【図13】本開示の実施形態によるデータ管理操作遅延プロセスのフローを示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0018】

本明細書では、図を参照して本発明の実施形態が記載される。本明細書に記載の実施形態は請求項による発明に限定する意図はないことが留意されるべきであり、実施形態に関して記載される要素及びその組み合わせの各々が本発明の態様を実装するのに厳密には必要でないことが理解されるはずである。

【0019】

以下の記載及び関連の図には様々な態様が開示される。開示の範囲を逸脱することなく代替的な態様が考案されてもよい。付加的に、本開示の周知の要素は、開示の関連詳細を曖昧にしないように、詳しく記載されないか省略される。

【0020】

「例示的な(exemplary)」及び／又は「例(example)」という単語は、本明細書において、「例、実例、又は解説として機能する」ことを意味するのに使用される。「例示的」及び／又は「例」として本明細書に記載されるいかなる態様も、他の態様より好適又は有利であるものとして必ずしも解釈されるわけではない。同様に、「開示の態様(aspects of the disclosure)」の語は、開示の全ての態様が、記された特徴、利点、又は操作モードを含むことを必要とするものではない。

【0021】

更に、例えばコンピューティングデバイスの要素により実施される動作シーケンスとして多くの態様が記載される。特定回路（例えば特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ））により、一以上のプロセッサにより実行されるプログラム命令により、あるいは両者の組み合わせにより、本明細書に記載の様々な動作が実施され得ることが認識されるだろう。

【0022】

付加的に、本明細書に記載の動作シーケンスは、実行時に本明細書に記載の機能性を関連のプロセッサに実施させる対応のコンピュータ命令集合が記憶されたコンピュータ可読記憶媒体の形で全体が具体化されると見なされ得る。ゆえに、開示の様々な態様は幾つかの異なる形で具体化され、その全てが、請求項に記載の主題の範囲内にあると考えられている。

【0023】

図１には、本開示の様々な実施形態を実装する為の、実施形態によるコンピュータシステム１００の高次ブロック図が描かれている。本明細書に開示される様々な実施形態の機構及び装置は、相応のコンピューティングシステムにも等しく適用される。コンピュータシステム１００の主要コンポーネントは、一以上のプロセッサ１０２とメモリ１０４と端末インタフェース１１２と記憶装置インタフェース１１３と入出力（入力／出力）デバイスインタフェース１１４とネットワークインタフェース１１５とを含み、その全てが、メモリバス１０６と入出力バス１０８とバスインタフェースユニット１０９と入出力バスインタフェースユニット１１０とを介したコンポーネント間通信の為に、直接的又は間接的に通信結合されている。

【0024】

コンピュータシステム１００は、本明細書では総称的にプロセッサ１０２と称される一以上の汎用プログラマブル中央処理ユニット（ＣＰＵ）１０２Ａ及び１０２Ｂを格納し得る。実施形態において、コンピュータシステム１００は多数のプロセッサを格納し得るが、しかしながら或る実施形態では、コンピュータシステム１００が代替的に単一のＣＰＵシステムであってもよい。各プロセッサ１０２は、メモリ１０４に記憶された命令を実行し、一以上のレベルのオンボードキャッシュを含み得る。

【0025】

実施形態において、メモリ１０４は、データ及びプログラムを記憶又は符号化する為のランダムアクセス半導体メモリ、記憶デバイス、あるいは（揮発性と不揮発性のいずれかの）記憶媒体を含み得る。或る実施形態において、メモリ１０４はコンピュータシステム１００の仮想メモリ全体を表し、コンピュータシステム１００に結合されるかネットワークを介して接続された他のコンピュータシステムの仮想メモリも含み得る。メモリ１０４は概念的には単一のモノリシックエンティティと見なされ得るが、他の実施形態で、メモリ１０４は、キャッシュ及び他のメモリデバイスによる階層など、より複雑な仕組みである。例えば、メモリは多数のキャッシュレベルで存在し、これらのキャッシュは更に機能により分割されるので、一つのキャッシュは命令を保持するのに対して、別のキャッシュは単数又は複数のプロセッサにより使用される非命令データを保持する。様々ないわゆる不均一メモリアクセス（ＮＵＭＡ）コンピュータアーキテクチャのいずれかで知られるように、メモリは更に分散され、異なるＣＰＵ又はＣＰＵ集合と連動され得る。

【0026】

メモリ１０４は、本明細書に記されるようにデータ転送を処理する為の様々なプログラムとモジュールとデータ構造との全てあるいは一部分を記憶し得る。実例を挙げると、メモリ１０４はデータ移動管理アプリケーション１５０を記憶できる。実施形態において、データ移動管理アプリケーション１５０は、プロセッサ１０２で実行される命令又はステートメントを、あるいは、プロセッサ１０２で実行される命令又はステートメントにより解釈されて以下で更に記載されるような機能を行う命令又はステートメントを含み得る。

【0027】

或る実施形態において、データ移動管理アプリケーション１５０は、プロセッサベースシステムの代わりに、又はこれに加えて、半導体デバイス、チップ、論理ゲート、回路、回路カード、及び／又は、他の物理的ハードウェアデバイスを介して、ハードウェアに実装される。実施形態において、データ移動管理アプリケーション１５０は、命令又はステートメントに加えてデータを含み得る。或る実施形態では、カメラ、センサ、又は他のデータ入力デバイス（不図示）が、バスインタフェースユニット１０９、プロセッサ１０２、又はコンピュータシステム１００の他のハードウェアとの直接通信状態で設けられ得る。このような構成では、プロセッサ１０２がメモリ１０４及び潜在因子識別アプリケーションにアクセスする必要性が軽減される。

【0028】

コンピュータシステム１００は、プロセッサ１０２とメモリ１０４とディスプレイシステム１２４と入出力バスインタフェースユニット１１０との間における通信を扱うバスインタフェースユニット１０９を含み得る。入出力バスインタフェースユニット１１０は、様々な入出力ユニットへ、そして様々な入出力ユニットからデータを転送する為の入出力バス１０８と結合され得る。入出力バスインタフェースユニット１１０は、入出力プロセッサ（ＩＯＰ）又は入出力アダプタ（ＩＯＡ）としても知られる多数の入出力インタフェースユニット１１２，１１３，１１４，１１５と、入出力バス１０８を通して通信する。ディスプレイシステム１２４は、ディスプレイコントローラ、ディスプレイメモリ、あるいは両方を含み得る。ディスプレイコントローラは、映像、音声、あるいは両方のタイプのデータをディスプレイデバイス１２６に提供し得る。更に、コンピュータシステム１００は、データを収集してプロセッサ１０２に提供するように構成される一以上のセンサ又は他のデバイスを含み得る。

【0029】

例として、コンピュータシステム１００は、（例えば心拍数データ、ストレスレベルデータを収集する）生体認証センサ、（例えば湿度データ、温度データ、圧力データを収集する）環境センサ、（例えば加速度データ、運動データを収集する）モーションセンサ、その他を含み得る。他のタイプのセンサも可能である。ディスプレイメモリは、映像データをバッファリングする為の専用メモリであり得る。ディスプレイシステム１２４は、独立型ディスプレイスクリーン、コンピュータモニタ、テレビ、あるいはタブレット又はハンドヘルドデバイスディスプレイのようなディスプレイデバイス１２６と結合され得る。

【0030】

一実施形態において、ディスプレイデバイス１２６は、音声を流す為の一以上のスピーカを含み得る。代替的に、音声を流す為の一以上のスピーカが入出力インタフェースユニットと結合されてもよい。代替実施形態において、ディスプレイシステム１２４により提供される機能のうち一以上は、プロセッサ１０２も含む集積回路に搭載され得る。加えて、バスインタフェースユニット１０９により提供される機能のうち一以上が、プロセッサ１０２も含む集積回路に搭載され得る。

【0031】

入出力インタフェースユニットは、多様な記憶及び入出力デバイスとの通信をサポートする。例えば、端末インタフェースユニット１１２は、（ビデオディスプレイデバイス、スピーカ、及び／又は、テレビのような）ユーザ出力デバイスと（キーボード、マウス、キーパッド、タッチパッド、トラックボール、ボタン、ライトペン、又は他のポインティングデバイスのような）ユーザ入力デバイスとを含み得る一以上のユーザ入出力デバイス１１６の取付けをサポートする。ユーザは、ユーザ入出力デバイス１１６及びコンピュータシステム１００へ入力データ及びコマンドを提供する為にユーザインタフェースを使用してユーザ入力デバイスを操作し、ユーザ出力デバイスを介して出力データを受理し得る。例えば、ディスプレイデバイスに表示される、スピーカを介して発せられる、又はプリンタを介して印刷されるなど、ユーザインタフェースはユーザ入出力デバイス１１６を介して提示され得る。

【0032】

記憶装置インタフェース１１３は、一以上のディスクドライブ又は直接アクセス記憶デバイス１１７（一般的には回転磁気ディスクドライブ記憶デバイスであるが、代替的に、ホストコンピュータへの単一の大型記憶デバイス、あるいはフラッシュメモリなどのソリッドステートドライブとして設けられるように構成されるディスクドライブのアレイを含む他の記憶デバイスであってもよい）の取付けをサポートする。幾つかの実施形態において、記憶デバイス１１７は、何らかのタイプの二次記憶デバイスを介して実装され得る。メモリ１０４のコンテンツ又はそのいずれかの部分が記憶デバイス１１７に記憶され、必要に応じてこれから検索され得る。入出力デバイスインタフェース１１４は、他の様々な入出力デバイス、あるいはプリンタ又はファックスなど他のタイプのデバイスのいずれかへのインタフェースとなる。ネットワークインタフェース１１５は、コンピュータシステム１００から他のデジタルデバイス及びコンピュータシステムへの一以上の通信路となる。これらの通信路は、例えば、一以上のネットワーク１３０を含み得る。

【0033】

図１に示されているコンピュータシステム１００には、プロセッサ１０２、メモリ１０４、バスインタフェース１０９、ディスプレイシステム１２４、そして入出力バスインタフェースユニット１１０の間での直接通信路となる特定のバス構造が示されているが、代替実施形態では、階層状のスター若しくはウェブ構成、多数の階層状バス、並列及び冗長経路、又は他のいずれかの適切なタイプの構成における二点間リンクなど、様々な形のいずれかで配置され得る多様なバス又は通信路をコンピュータシステム１００が含み得る。更に、入出力バスインタフェースユニット１１０と入出力バス１０８とが単一の当該ユニットとして示されているが、コンピュータシステム１００は、実際に、多数の入出力バスインタフェースユニット１１０及び／又は多数の入出力バス１０８を格納し得る。様々な入出力デバイスに通じる様々な通信路から入出力バス１０８を分離する多数の入出力インタフェースユニットが示されているが、他の実施形態では、入出力デバイスの一部又は全ては一以上のシステム入出力バスに直接的に接続される。

【0034】

様々な実施形態において、コンピュータシステム１００は、ダイレクトユーザインタフェースをほとんど又は全く有しておらず他のコンピュータシステム（クライアント）からリクエストを受理するマルチユーザメインフレームコンピュータシステム、シングルユーザシステム、あるいはサーバコンピュータや類似のデバイスである。他の実施形態において、コンピュータシステム１００は、デスクトップコンピュータ、ポータブルコンピュータ、ラップトップ又はノートブックコンピュータ、タブレットコンピュータ、ポケットコンピュータ、電話、スマートフォン、あるいは他の適当なタイプの電子デバイスとして実装され得る。

【0035】

次に、本開示の実施形態によるデータ移動管理システムの構成例が図２を参照して記載される。

【0036】

図２は、本開示の実施形態によるデータ移動管理システム２００の構成例を示す。データ移動管理システム２００は、ＯＬＴＰデータからＯＬＡＰデータベースへデータが移動される周期的移動タイミングを柔軟に調節する為のシステムである。図２に示されているように、データ移動管理システム２００は、通信ネットワーク２３０により通信接続されるＯＬＴＰデバイス２１０とＯＬＡＰデバイス２２０とデータ移動管理デバイス２４０とを含む。ここで、通信ネットワーク２３０は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）接続、インターネット、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）接続、メトロポリタンエリアネットワーク（ＭＡＮ）接続、その他を含み得る。

【0037】

ＯＬＴＰデバイス２１０は、ＯＬＴＰデータベース２１４の操作をサポートするハードウェアデバイスである。図２に示されているように、ＯＬＴＰデバイス２１０は、ＣＰＵ２１１、メモリ２１２と、ＯＬＴＰデータベース２１４を記憶する為の記憶デバイス２１３と、ネットワークインタフェース２１５とを含み得る。実施形態において、ＯＬＴＰデバイス２１０は、図１に示されているコンピュータシステム１００などのコンピュータシステムを使用して実装され得る。本明細書に記載されるように、ＯＬＴＰデータベース２１４は、高速クエリ処理、リアルタイム更新、高い並行性、そして強い一貫性をサポートするように構成されるデータベースを含み得る。各トランザクションは、多数のフィールド又は列から成る個々のデータベース記録を必要とする。概して、クエリは一度に少数行のデータのみを修正する。ＯＬＴＰデータベースアプリケーションの例は、銀行及びクレジットカード業務又は小売店レジスキャンを含む。

【0038】

ＯＬＡＰデバイス２２０は、ＯＬＡＰデータベース２２４の操作をサポートするハードウェアデバイスである。図２に示されているように、ＯＬＡＰデバイス２２０は、ＣＰＵ２２１と、メモリ２２２と、ＯＬＡＰデータベース２２４を記憶する為の記憶デバイス２２３と、ネットワークインタフェース２２５とを含み得る。実施形態において、ＯＬＡＰデバイス２２０は、図１に示されているコンピュータシステムなどのコンピュータシステム１００を使用して実装され得る。本明細書に記載されるように、ＯＬＡＰデータベース２２４は、ＯＬＴＰデータベース（例えばＯＬＴＰデータベース２１４）と、データマイニング、分析、そしてビジネスインテリジェンスプロジェクトの為の他のソースとから集約された大量の履歴データに対して少量のトランザクションで複雑なクエリを適用するように構成され得る。ＯＬＡＰデータベース２２４へのクエリは、多数の行から集約された一以上のデータ列を必要とし得る。ＯＬＡＰデータベースアプリケーションの例は、前年比財務業績又は見込み客開拓トレンドを含む。

【0039】

データ移動管理デバイス２４０は、ＯＬＴＰデバイス２１０のＯＬＴＰデータベース２１４からＯＬＡＰデバイス２２０のＯＬＡＰデータベース２２４へのデータの移動を管理する為のハードウェアデバイスである。図２に示されているように、データ移動管理デバイス２４０は、ＣＰＵ２４１とメモリ２４２と記憶デバイス２４３とネットワークインタフェース２４４とを含み得る。実施形態において、ＯＬＡＰデバイス２２０は、図１に示されているコンピュータシステム１００などのコンピュータシステムを使用して実装され得る。

【0040】

データ移動管理デバイス２４０の機能が後で詳しく記載されるので、ここではその記載は省略されることが留意されるべきである。

【0041】

図２に示されているように構成されたデータ移動管理システム２００によれば、ＯＬＴＰデータベースからＯＬＡＰデータベースへデータが移動される周期的移動タイミングを柔軟に調節することが可能になる。

【0042】

ＯＬＴＰデータベース２１４を記憶する為のＯＬＴＰデバイス２１０と、ＯＬＡＰデータベース２２４を記憶する為のＯＬＡＰデバイス２２０と、データ移動管理デバイス２４０とが、通信ネットワーク２３０を介して接続される別々のハードウェアデバイスとして実装される構成例が図２に示されているが、本開示はこれに限定されないことが留意されるべきである。実例を挙げると、ＯＬＴＰデータベース２１４とＯＬＡＰデータベース２２４とが同じハードウェアデバイスに記憶され、通信ネットワーク２３０を介してデータ移動管理デバイス２４０により管理される構成、あるいは、ＯＬＴＰデータベース２１４とＯＬＡＰデータベース２２４とデータ移動管理デバイス２４０の機能性とが全て同じハードウェアデバイスに実装される構成も可能である。

【0043】

次に、図３を参照してデータ移動管理システム２００の機能的構成が記載される。

【0044】

図３は、データ移動管理システム２００の機能的構成を示すブロック図である。本明細書に記載されるように、データ移動管理システム２００は、通信ネットワーク２３０により通信接続されるＯＬＴＰデバイス２１０とＯＬＡＰデバイス２２０とデータ移動管理デバイス２４０とを含む。

【0045】

ＯＬＴＰデバイス２１０は、ＯＬＴＰデータベース負荷データ３１２とＯＬＴＰクエリログファイル３１４とＯＬＴＰデータベース２１４とを含む。ＯＬＴＰデータベース負荷データ３１２は、ＣＰＵリソース可用性と、メモリリソース可用性と、平均毎秒データ読取り数と、平均毎秒データ書込み数と、ＯＬＴＰデータベース２１４についての他の使用情報とを表すデータの集合体である。ＯＬＴＰクエリログファイル３１４は、ＯＬＴＰデータベース２１４の読取り及び書込みクエリを表す。

【0046】

ＯＬＡＰデバイス２２０は、ＯＬＡＰデータベース負荷データ３２２とＯＬＡＰクエリログファイル３２４とＯＬＡＰデータベース２２４とを含む。ＯＬＡＰデータベース負荷データ３２２は、ＣＰＵリソース可用性と、メモリリソース可用性と、平均毎秒データ読取り数と、平均毎秒データ書込み数と、ＯＬＡＰデータベース２２４についての他の使用情報とを表すデータの集合体である。ＯＬＡＰクエリログファイル３２４は、ＯＬＡＰデータベース２２４の読取り及び書込みクエリを表す。

【0047】

データ移動管理デバイス２４０は、テーブルステータスデータベース３４１とテーブルステータス管理ユニット３４２とクエリログ管理ユニット３４３とリソース管理ユニット３４４とデータ移動管理ユニット３４５とデータ移動タイミング管理ユニット３４６とを含む。

【0048】

テーブルステータスデータベース３４１は、ＯＬＴＰデータベース２１４とＯＬＡＰデータベース２２４とに記憶されたデータを表す情報の為のデータベースである。実施形態において、テーブルステータスデータベース３４１は、ＯＬＴＰデータベース２１４及びＯＬＡＰデータベース２２４のデータ鮮度要件を表すステータス情報を含み得る。概して、データ鮮度は、特定のデータ集合がどれほど最新である（つまり現在に近い）かを指す。多様なデータベースが、それが記憶するデータのデータ鮮度に関する多様な要件を有し得る。データ鮮度の限界を規定するこれらの要件は、本明細書でデータ鮮度要件と呼ばれる。実施形態において、これらのデータ鮮度要件は、特定のデータベースに記憶されたデータを利用するアプリケーションにより規定され得る。一例として、銀行業務アプリケーションは、データが現在において最新であることを必要とするデータ鮮度要件を有するのに対して、統計分析アプリケーションは、データが過去６か月について最新であることを必要とするデータ鮮度要件を有し得る。

【0049】

テーブルステータス管理ユニット３４２は、テーブルステータスデータベース３４１を管理及び更新する為の機能ユニットである。ＯＴＬＰデータベース２１４又はＯＬＡＰデータベース２２４に新しい情報が追加される際に、あるいはデータ鮮度要件が変化する際に、テーブルステータス管理ユニット３４２はテーブルステータスデータベース３４１を更新し得る。テーブルステータス管理ユニット３４２は、ＯＬＴＰデータベース２１４にどのデータが記憶されているかと、ＯＬＡＰデータベース２２４にどのデータが記憶されているかとを判断し得る。

【0050】

クエリログ管理ユニット３４３は、ＯＬＴＰデータベース２１４及びＯＬＡＰデータベース２２４のクエリログ（すなわち、ＯＬＴＰクエリログファイル３１４及びＯＬＡＰクエリログファイル３２４）を監視及び分析する為の機能ユニットである。実施形態において、クエリログ管理ユニットは、特定のデータベース又は特定のデータリクエストのデータ鮮度要件を、このデータベースのクエリログを分析することにより判断し得る。一例として、クエリログ管理ユニット３４３は、ＯＬＡＰクエリログファイル３２４から、オンライントランザクション処理データベース２１４から第１データ集合をリクエストするＯＬＡＰデータベース２２４からの連合クエリを検出し、検出された連合クエリに基づいて、ＯＬＡＰデータベースの第１データ鮮度要件を識別し得る。本明細書に記載されるように、この第１データ鮮度要件は、ＯＬＴＰデータベース２１４からＯＬＡＰデータベース２２４へのデータの周期的移動タイミングを実施する為の適時を判断する際に利用され得る。

【0051】

リソース管理ユニット３４４は、ＯＬＴＰデータベース２１４及びＯＬＡＰデータベース２２４の負荷及び可用性リソースを監視及び分析する為の機能ユニットである。実施形態において、リソース管理ユニット３４４は、ＯＬＴＰデータベース負荷データ３１２とＯＬＡＰデータベース負荷データ３２２とにアクセスしてこれらを分析し、ＣＰＵリソース可用性、メモリリソース可用性、平均毎秒データ読取り数、平均毎秒データ書込み数、そして各データベースについての他の使用情報を判断し得る。更に、リソース管理ユニットは、通信ネットワーク２３０に対する診断を実施して、ダウンロード速度、アップロード速度、データ転送の為の通信ネットワーク２３０の可用性などの情報を取得し得る。

【0052】

データ移動管理ユニット３４５は、データ管理操作を判断及び実施してＯＬＴＰデータベース２１４からＯＬＡＰデータベース２２４へのデータの移動を促進する為の機能ユニットである。ここで、データ管理操作は、ＯＬＴＰデータベース２１４からのデータがＯＬＴＰデータベース２１４に保持されたままでＯＬＡＰデータベース２２４へコピーされるコピー操作、あるいは、ＯＬＴＰデータベース２１４からのデータがＯＬＡＰデータベース２２４にコピーされてＯＬＴＰデータベース２１４から削除されるコピー・削除操作を含み得る。実施形態において、データ管理操作の判断は、少なくともＯＬＴＰデータベース２１４及び／又はＯＬＡＰデータベース２２４のデータ鮮度要件に基づき得る。

【0053】

データ移動タイミング管理ユニット３４６は、ＯＬＴＰデータベース２１４からＯＬＡＰデータベース２２４への一括データの移動に適切な周期的移動タイミングを判断する為の機能ユニットである。実施形態において、データ移動タイミング管理ユニット３４６は、ＯＬＡＰデータベース２２４からの連合クエリの頻度に基づいて判断され得る。一例として、データ移動タイミング管理ユニット３４６は、ＯＬＡＰデータベース２２４に最新データをより頻繁に提供する為にＯＬＡＰデータベース２２４からの連合クエリの頻度が高い場合において周期的データ移動時の間隔を減少させると判断し、これにより連合クエリの数を低減させて、ＯＬＴＰデータベース２１４への処理負荷を軽減し得る。代替的に、データ移動タイミング管理ユニット３４６は、ＯＬＡＰデータベース２２４のデータ鮮度要件が緩和されて最新データが必要ではない場合において周期的移動時の間隔を増加させると判断し、これによりＯＬＴＰデータベース２１４の処理負荷を軽減し得る。

【0054】

図３に示されているように構成されたデータ移動管理システム２００によれば、ＯＬＴＰデータベースからＯＬＡＰデータベースへデータが移動される周期的移動タイミングを柔軟に調節することにより、クエリ処理時間の高速化と検索性能の上昇とを促進することが可能になる。

【0055】

次に、ＨＴＡＰシステムでの操作フローの一例が図４を参照して記載される。

【0056】

図４は、ＨＴＡＰシステムでの操作フローの一例を示す図である。

【0057】

最初に、ＯＬＴＰデータベース２１４は、挿入クエリ４１０の形のデータをセンサ４０１及びセンサ４０２などのセンサデバイスからゲートウェイ４０５を介して受理する。ＯＬＴＰデータベース２１４は挿入クエリ４１０を処理して、受理したデータをＯＬＴＰデータベース２１４に挿入して記憶する。センサ４０１，４０２が監視アプリケーションの一部として測定値を収集する際に、挿入クエリ４１０はゲートウェイ４０５へ連続ストリーミングされ得る。読取りクエリ４２０の受理を受けて、ＯＬＴＰデータベース２１４はリクエストされたデータを取得して、インタフェースでの表示の為にこれをトランザクションアプリケーション４３０に提供する。ＯＬＴＰデータベース２１４は短期データへの高速アクセスをサポートするように設計されるので、例として、トランザクションアプリケーション４３０は、最後の３０分間にセンサ４０１，４０２により収集された時系列データをグラフ又はチャートに表示すること、５分間隔での平均測定値を示すこと、特定の時間での特定のセンサの測定値を示すこと、その他を行い得る。

【0058】

所定のデータ移動タイミング（例えば２４時間毎に１回）で、ＯＬＴＰデータベース２１４からＯＬＡＰデータベース２２４へデータが移動される。しかしながら、本明細書に記載されるように、幾つかの場合に、ＯＬＡＰデータベース２２４は、転送されてＯＬＡＰデータベース２２４に記憶されているデータより新しい（例えばより最新の）データを必要とするデータ鮮度要件に達しているデータを指定する分析アプリケーション４４０から分析クエリ４５０を受理し得る。すなわち、分析クエリ４５０は、ＯＬＴＰデータベース２１４からＯＬＡＰデータベース２２４へまだ転送されていないデータの使用を必要とするのである。このような場合に、ＯＬＡＰデータベース２２４は、分析クエリ４５０を遂行する為にＯＬＴＰデータベース２１４から指定データ集合の転送をＯＬＡＰデータベース２２４がリクエストする際のクエリである連合クエリを生成し得る。しかしながら、このような連合クエリは計算費用が高く、ＯＬＴＰデータベース２１４の負荷を増加させ、クエリ処理時間の低速化と検索性能の低下とを潜在的に招く。

【0059】

したがって、本開示の態様は、ＨＴＡＰシステムにおいて分析及びトランザクションクエリの検索性能を促進する為にデータ鮮度要件とネットワーク及びコンピューティングリソース可用性とデータベースステータスとに基づいて、ＯＬＴＰデータベースからＯＬＡＰデータベースへデータが移動される周期的移動タイミングを柔軟に調節する為のデータ移動管理技術を提供することに関する。こうして、ＯＬＡＰデータベース２２４は、連合クエリの頻度とＯＬＴＰデータベース２１４の処理負荷とを低下させながら最新状態に維持され得る。

【0060】

次に、本開示の実施形態によるデータ移動管理システムでのデータコピー操作のフローの一例が図５を参照して記載される。

【0061】

本明細書で記載されるように、データ移動管理デバイス２４０は、データ管理操作を判断及び実施してＯＬＴＰデータベース２１４からＯＬＡＰデータベース２２４へのデータの移動を促進するように構成される。実施形態において、データ管理操作は、ＯＬＴＰデータベース２１４からＯＬＡＰデータベース２２４へ特定のデータ集合をコピーするデータコピー操作を含み得る。付加的に、或る実施形態において、データ管理操作は、ＯＬＴＰデータベース２１４からＯＬＡＰデータベース２２４へ特定のデータ集合をコピーし、続いてコピーされたデータをＯＬＴＰデータベース２１４から削除するデータコピー・削除操作を含み得る。図５は、本開示の実施形態によるデータ移動管理システム２００でのデータコピー操作のフローの一例を示す図である。

【0062】

図５に示されているように、データ移動管理デバイス２４０は、ＯＬＡＰデータベース２２４の第１データ鮮度要件と、ＯＬＡＰデータベース負荷データと、通信ネットワーク２３０（図５では不図示）のネットワークステータス情報と、ＯＬＴＰデータベース負荷データと、ＯＬＴＰデータベース２１４の第２データ鮮度要件とを含む情報を取得し得る。

【0063】

第１データ鮮度要件は、ＯＬＡＰデータベース２２４に関するクエリへの応答時の使用の為に特定のデータ集合はどれほど近時性でなければならないかを表す情報を含む。実施形態において、第１データ鮮度要件は、特定のデータ集合が満たさなければならない日付又は日付範囲として表現され得る。一例として、第１データ鮮度要件は、「［２０１９年１月７日０９：３０：００］と［２０２１年３月３１日１１：００：００］との間」の日付範囲を含み得る。ＯＬＡＰデータベース２２４が［２０２１年３月３１日１１：００：００］までの日付を含まない場合には、この第１データ鮮度要件を含むクエリに応じたデータをＯＬＡＰデータベース２２４がＯＬＴＰデータベース２１４からリクエストすることが必要であり得る。実施形態において、データ移動管理デバイスは、ＯＬＡＰクエリログファイル３２４内のクエリ（例えば連合クエリ）から第１データ鮮度要件を抽出することにより第１データ鮮度要件を判断し得る。

【0064】

ＯＬＡＰデータベース負荷データ３２２は、ＣＰＵリソース可用性とメモリリソース可用性と平均毎秒データ読取り数と平均毎秒データ書込み数とＯＬＡＰデータベース２２４についての他の使用情報とを表すデータの集合体である。同様に、ＯＬＴＰデータベース負荷データ３１２は、ＣＰＵリソース可用性とメモリリソース可用性と平均毎秒データ読取り数と平均毎秒データ書込み数とＯＬＴＰデータベース２１４についての他の使用情報とを表すデータの集合体である。

【0065】

ネットワークステータス情報５０６は、ダウンロード速度とアップロード速度とデータを転送する為の通信ネットワーク２３０の可用性とを含む情報の集合体である。実施形態において、データ移動管理デバイス２４０は、通信ネットワーク２３０に対して一連の診断を実施することによりネットワークステータス情報５０６を判断し得る。

【0066】

第２データ鮮度要件は、ＯＬＴＰデータベース２１４に関するクエリへの応答時の使用の為に特定のデータ集合がどれほど近時性でなければならないかを表す情報を含む。実施形態において、第２データ鮮度要件は、特定のデータ集合が満たさなければならない日付又は日付範囲として表現され得る。実施形態において、データ移動管理デバイス２４０は、ＯＬＴＰクエリログファイル３１４内のクエリから第２データ鮮度要件を抽出することにより第２データ鮮度要件を判断し得る。

【0067】

ＯＬＡＰデータベース２２４の第１データ鮮度要件と、ＯＬＡＰデータベース負荷データと、通信ネットワーク２３０（図５では不図示）のネットワークステータス情報と、ＯＬＴＰデータベース負荷データと、ＯＬＴＰデータベース２１４の第２データ鮮度要件との取得を受けて、データ移動管理デバイスは、ＯＬＴＰデータベース２１４からＯＬＡＰデータベースにコピーされるデータ集合を、データコピー操作についての適時とともに、データコピー操作の一部として判断し得る。データコピー操作についての適時は、ＯＬＡＰデータベース２２４の第１データ鮮度要件と、ＯＬＡＰデータベース負荷データと、通信ネットワーク２３０のネットワークステータス情報と、ＯＬＴＰデータベース負荷データと、ＯＬＴＰデータベース２１４の第２データ鮮度要件とに基づいて判断され得る。データ管理操作のタイミングの判断についての詳しい記載は後で挙げられるので、その説明はここでは省略される。

【0068】

ＯＬＴＰデータベース２１４からＯＬＡＰデータベースにコピーされるデータ集合を、データコピー操作についての適時とともにデータコピー操作の一部として判断した後に、データ移動管理デバイス２４０は、リクエストされたデータをＯＬＴＰデータベース２１４に記憶するテーブル５１０を読み取り、データを格納するＣＳＶファイルを生成し、ＯＬＡＰデータベース２２４の指定テーブル５２０へのＣＳＶファイルの一括インポートを実施し、データをコミットし、新規追加データを反映するようにテーブルステータスデータベース３４１を更新し得る。

【0069】

次に、本開示の実施形態によるデータ移動管理システムでのデータ削除操作のフローの一例が、図６を参照して記載される。

【0070】

図６は、本開示の実施形態によるデータ移動管理システムにおけるデータ削除操作のフローの一例を示す図である。実施形態において、図６に示されているデータ削除操作は、データコピー・削除操作の一部として、図５に示されているデータコピー操作に続いて示され得る。

【0071】

データ移動管理デバイス２４０は最初に、ＯＬＴＰデータベース２１４から削除されるべきデータ集合を、データ削除操作についての適時とともに判断し得る。実施形態において、データ移動管理デバイス２４０は、前にＯＬＴＰデータベース２１４からＯＬＡＰデータベース２２４へコピーされたデータ集合を削除すると判断し得る。データ削除操作についての適時は、ＯＬＡＰデータベース２２４の第１データ鮮度要件と、ＯＬＡＰデータベース負荷データと、通信ネットワーク２３０のネットワークステータス情報と、ＯＬＴＰデータベース負荷データと、ＯＬＴＰデータベース２１４の第２データ鮮度要件とに基づいて判断され得る。データ管理操作のタイミングの判断についての詳しい記載は後で挙げられるので、その説明はここでは省略される。

【0072】

続いて、データ移動管理デバイス２４０は、判断されたデータを、それが記憶されたＯＬＴＰデータベース２１４のテーブル６１０から削除し、削除されたデータを反映するようにテーブルステータスデータベース３４１を更新し得る。

【0073】

図５及び図６を参照して上に記載されたデータ移動管理操作によれば、データ移動管理デバイス２４０は、連合クエリの頻度とＯＬＴＰデータベース２１４の処理負荷とを低下させながら、ＯＬＡＰデータベース２２４を最新状態に維持できる。

【0074】

次に、本開示の実施形態によるデータ移動管理方法の一例が図７を参照して記載される。

【0075】

図７は、本開示の実施形態によるデータ移動管理方法７００のフローを示すフローチャートである。データ移動管理方法７００は、ＯＬＴＰデータベース及びＯＬＡＰデータベースのデータ鮮度要件に基づいてデータ移動管理操作を判断及び実施し、更新済み周期的データ移動タイミングを判断してクエリ処理性能を促進する為の方法である。

【0076】

最初に、ステップＳ７０５で、データ移動管理デバイス２４０のクエリログ管理ユニット３４３は、連合クエリの発出についてＯＬＴＰクエリログファイル（ＯＬＴＰクエリログファイル３１４）とＯＬＡＰクエリログファイル（ＯＬＡＰクエリログファイル３２４）とを監視する。クエリログ管理ユニット３４３は、ＯＬＡＰクエリログファイルのクエリがＯＬＡＰデータベース内で可用状態ではないデータに関係している（例えばこれを必要とする）場合に、連合クエリの発出を検出し得る。

【0077】

次に、ステップＳ７１０で、クエリログ管理ユニット３４３は、ＯＬＡＰデータベースからの連合クエリが検出されたかどうかを判断し得る。ＯＬＡＰデータベースからの連合クエリが検出された場合には、処理はステップＳ７１５へ進む。逆に、ＯＬＡＰデータベースからの連合クエリが検出されていない場合には、処理はステップＳ７０５へ戻ってクエリログファイルの監視を続ける。

【0078】

次に、連合クエリが検出された場合には、ステップＳ７１５で、クエリログ管理ユニット３４３が、連合クエリに基づいてＯＬＡＰデータベースの第１データ鮮度要件を識別し得る。本明細書で記載される際に、第１データ鮮度要件は、ＯＬＡＰデータベース２２４のクエリへの応答時の使用の為に特定のデータ集合がどれほど近時性でなければならないかを表す情報を含む。実施形態において、第１データ鮮度要件は、特定のデータ集合が満たさなければならない日付又は日付範囲として表現され得る。一例として、第１データ鮮度要件は、「［２０１９年１月７日０９：３０：００］と［２０２１年３月３１日１１：００：００］の間」の日付範囲を含み得る。クエリログ管理ユニット３４３は、検出された連合クエリから抽出することにより第１データ鮮度要件を識別し得る。

【0079】

次に、ステップＳ７２０で、データ移動管理デバイス２４０のデータ移動管理ユニット３４５は、連合クエリによりリクエストされたデータの量がデータ量閾値を満たすかどうかを判断する。連合クエリによりリクエストされたデータの量は、ステップＳ７１５で識別された第１データ鮮度要件に基づいて判断され得る。例えば、データ移動管理ユニット３４５は、識別された第１データ鮮度要件を使用してＯＬＴＰデータベース（及び／又はテーブルステータスデータベース）を参照し、連合クエリに応じる為にＯＬＴＰデータベースからＯＬＡＰデータベースへ移動される必要のあるデータの量を確認し得る。

【0080】

ここで、データ量閾値は特定量のデータを指定する所定の値である。データ量閾値は、特定のデータサイズ（５メガバイト、１００メガバイト、１ギガバイト）として、あるいはデータ行又は列の数（５０行、１００行、５０列）として表現され得る。連合クエリによりリクエストされたデータ量がデータ量閾値より少ない時に、連合クエリはデータ量閾値を満たしていると考えられる。この場合には、連合クエリによりリクエストされたデータの量は実質的に小さいので、ＯＬＴＰデータベースへの負荷を著しく増加させることなく連合クエリが実行され得る。逆に、連合クエリによりリクエストされたデータの量が大きい（例えば、連合クエリがデータ量閾値を満たしていない）場合には、データ管理操作を実施して、リクエストされたデータをＯＬＡＰデータベースに提供し、今後の連合クエリの頻度を低下させるように周期的データ移動タイミングを修正することが望ましい。

【0081】

したがって、連合クエリがデータ量閾値を満たしている場合には、処理はステップＳ７２５へ進む。逆に、連合クエリがデータ量閾値を満たしていない場合には、処理はステップＳ７３０へ進む。

【0082】

ステップＳ７２５で、データ移動管理ユニット３４５は、ＯＬＡＰデータベースで連合クエリを処理するのに必要なデータをＯＬＴＰデータベースから取得するために連合クエリを実行する。

【0083】

ステップＳ７３０で、データ移動管理ユニット３４５は、ＯＬＴＰクエリログファイル（例えばＯＬＴＰクエリログファイル３１４）に基づいてＯＬＴＰデータベースの第２データ鮮度要件を識別し得る。第２データ鮮度要件は、ＯＬＴＰデータベースのクエリへの応答時の使用の為に特定のデータ集合がどれほど近時性でなければならないかを表す情報を含む。実施形態において、第２データ鮮度要件は、特定のデータ集合が満たさなければならない日付又は日付範囲として表現され得る。実施形態において、データ移動管理ユニット３４５は、ＯＬＴＰデータベースで最も近時にアクセスされたデータ（例えば、ＯＬＴＰデータベースで近時にアクセスされたデータは、クエリを処理するのにＯＬＴＰデータベースによりやはり必要とされるデータである。）を表すＯＬＴＰクエリログファイルに記録されたクエリを分析することにより、第２データ鮮度要件を判断し得る。

【0084】

次に、ステップＳ７３５で、データ移動管理ユニット３４５は、ステップＳ７１５で識別された第１データ鮮度要件を、ステップＳ７３０で識別された第２データ鮮度要件と比較して、第１データ鮮度要件が第２データ鮮度要件に対応するかどうかを判断し得る。ここで、データ移動管理ユニット３４５は、第１データ鮮度要件により指定された日付範囲が第２データ鮮度要件により指定された日付範囲の少なくとも一部分と重複している場合には第１データ鮮度要件が第２データ鮮度要件に対応すると判断し得る。逆に、データ移動管理ユニット３４５は、第１データ鮮度要件により指定された日付範囲が第２データ鮮度要件により指定された日付範囲の少なくとも一部分と重複していない場合には第１データ鮮度要件が第２データ鮮度要件に対応しないと判断し得る。

【0085】

第１及び第２データ鮮度要件が対応していると判断された場合には、処理はステップＳ７４５へ進む。逆に、第１及び第２データ鮮度要件が対応していない場合には、処理はステップＳ７４０へ進む。

【0086】

ステップＳ７４０で、データ移動管理ユニット３４５は、連合クエリによりリクエストされた第１データ集合をＯＬＴＰデータベースからＯＬＡＰデータベースにコピーして、ＯＬＴＰデータベースから第１データ集合を削除するコピー・削除操作を、データ管理操作として実施すると判断し得る。すなわち、ＯＬＴＰデータベース及びＯＬＡＰデータベースのデータ鮮度要件が重複していないので、連合クエリによりリクエストされた第１データ集合はもはやＯＬＴＰデータベースによる使用状態になく、ゆえにＯＬＴＰデータベースから削除され得る。データコピー・削除操作は後で記載されるので、その詳細な説明はここでは省略される。

【0087】

ステップＳ７４５で、データ移動管理ユニット３４５は、連合クエリによりリクエストされた第１データ集合をＯＬＴＰデータベースからＯＬＡＰデータベースにコピーするコピー操作を、データ管理操作として実施すると判断し得る。すなわち、ＯＬＴＰデータベース及びＯＬＡＰデータベースのデータ鮮度要件が重複しているので、連合クエリによりリクエストされた第１データ集合はまだＯＬＴＰデータベースによる使用状態にあり、ゆえにＯＬＴＰデータベースに保持されるべきである。データコピー操作は後で記載されるので、その詳細な説明はここでは省略される。

【0088】

ステップＳ７５０で、データ移動管理ユニット３４５は、連合クエリの頻度が頻度閾値に達しているかどうかを判断する。ここで、頻度閾値は、連合クエリの所定の発出率を規定し、所与の時間当たりにＯＬＡＰデータベースで発出された連合クエリの数（例えば１時間当たり１個の連合クエリ、１日当たり１０個の連合クエリ）として表現され得る。特定の時間にＯＬＡＰデータベースについてデータ移動管理ユニット３４５により計算される連合クエリの頻度が頻度閾値より大きい場合には、連合クエリの頻度は頻度閾値に達していると考えられる。連合クエリの頻度が頻度閾値に達している場合には、処理はステップＳ７５５へ進む。逆に、連合クエリの頻度が頻度閾値に達していない場合には、処理はステップＳ７０５へ戻って、ＯＬＴＰデータベース及びＯＬＡＰデータベースのクエリログファイルの監視を続ける。

【0089】

ステップＳ７５５で、データ移動タイミング管理ユニット３４６は、ＯＬＴＰデータベースからＯＬＡＰデータベースへ一括データを転送する為の更新済み周期的移動タイミングを判断する。すなわち、連合クエリの頻度が頻度閾値に達している場合には、最新データをＯＬＡＰデータベースに提供する為に周期的移動タイミングを修正して、ＯＬＡＰデータベースで発せられる連合クエリの数を減少させることが望ましい。更新済み周期的データ移動タイミングを判断する為の処理は後で記載されるので、その詳細な説明はここでは省略される。

【0090】

図７に図示されたデータ移動管理方法７００によれば、ＨＴＡＰシステムにおける分析及びトランザクションクエリの検索性能を促進する為に、データ鮮度要件とネットワーク及びコンピューティングリソース可用性とデータベースステータスとに基づいて、ＯＬＴＰデータベースからＯＬＡＰデータベースへデータが移動される周期的移動タイミングを柔軟に調節することが可能である。このようにして、連合クエリの頻度とＯＬＴＰデータベース２１４の処理負荷とを低下させながら、ＯＬＡＰデータベース２２４が最新状態に維持され得る。

【0091】

次に、本開示の実施形態によるデータ移動管理操作を判断する特定例が図８を参照して記載される。

【0092】

本明細書に記載されるように、本開示の実施形態によるデータ移動管理デバイス２４０は、ＯＬＡＰデータベース及びＯＬＴＰデータベースのデータ鮮度要件に基づいてデータ移動管理操作を判断するように構成される。図８は、本開示の実施形態によるデータ移動管理操作を判断する特定例を示す図である。

【0093】

データ移動管理デバイス２４０のクエリログ管理ユニット３４３は、ＯＬＡＰデータベースのＯＬＡＰクエリログファイル３２４に記憶されたクエリログを分析して、ＯＬＡＰデータベースの第１データ鮮度要件８１０を識別し得る。例えば、第１データ鮮度要件８１０は「２０１９年１月７日０９：３０～２０２１年３月３１日１１：００」の日付範囲を指定し得る。実施形態において、クエリログ管理ユニット３４３は、ＯＬＡＰデータベースからの連合クエリの検出を受けてＯＬＡＰクエリログファイル３２４を分析し得る。

【0094】

次に、クエリログ管理ユニット３４３は、ＯＬＴＰデータベースのＯＬＴＰクエリログファイル３１４に記憶されたクエリログを分析して、ＯＬＴＰデータベースの第２データ鮮度要件８２０を識別し得る。実施形態において、クエリログ管理ユニット３４３は、ＯＬＴＰデータベースで最も近時にアクセスされたデータを表すクエリに基づいて第２データ鮮度要件８２０を識別し得る。一例として、第２データ鮮度要件８２０は、「２０２１年１月７日０９：３０～２０２１年１月７日１１：００」の日付範囲を指定し得る。

【0095】

続いて、データ移動管理デバイス２４０のデータ移動管理ユニット３４５は、第１データ鮮度要件８１０を第２データ鮮度要件８２０と比較して、第１データ鮮度要件８１０が第２データ鮮度要件８２０と対応しているかどうかを判断し得る。ここで、データ移動管理ユニット３４５は、第１データ鮮度要件８１０により指定された日付範囲が第２データ鮮度要件８２０により指定された日付範囲の少なくとも一部分と重複している場合には、第１データ鮮度要件８１０が第２データ鮮度要件８２０と対応していると判断し得る。逆に、データ移動管理ユニット３４５は、第１データ鮮度要件８１０により指定された日付範囲が第２データ鮮度要件８２０により指定された日付範囲の少なくとも一部分と重複していない場合には、第１データ鮮度要件８１０が第２データ鮮度要件８２０と対応していないと判断し得る。

【0096】

第１データ鮮度要件８１０が第２データ鮮度要件８２０と対応している場合に、データ移動管理ユニット３４５は、ＯＬＴＰデータベースからＯＬＡＰデータベースへ第１データ集合をコピーするコピー操作をデータ管理操作として実施すると判断し得る。逆に、第１データ鮮度要件８１０が第２データ鮮度要件８２０と対応していない場合に、データ移動管理ユニット３４５は、ＯＬＴＰデータベースからＯＬＡＰデータベースへ第１データ集合をコピーしてＯＬＴＰデータベースから第１データ集合を削除するコピー・削除操作を、データ管理操作として実施すると判断し得る。

【0097】

この例では、「２０１９年１月７日０９：３０～２０２１年３月３１日１１：００」の第１データ鮮度要件８１０が「２０２１年１月７日０９：３０～２０２１年１月７日１１：００」の第２データ鮮度要件８２０と重複している（例えば、両方のデータ鮮度要件が２０２１年１月７日０９：３０～２０２１年１月７日１１：００のデータを必要とする）ので、データ移動管理ユニット３４５は、ＯＬＴＰデータベースからＯＬＡＰデータベースへ第１データ集合をコピーするコピー操作をデータ管理操作として実施すると判断し得る。

【0098】

次に、本開示の実施形態によるデータコピー操作の一例が図９を参照して記載される。

【0099】

図９は、本開示の実施形態によるデータコピー操作９００のフローを示すフローチャートである。データコピー操作９００は、ＯＬＴＰデータベースからＯＬＡＰデータベースへデータ集合をコピーする為の方法である。データコピー操作９００を実施して、リクエストされたデータをＯＬＡＰデータベースに提供すると、ＯＬＴＰデータベースのリソース使用に負の影響を与え得る連合クエリ実行の必要性を回避し得る。図９に示されているデータコピー操作９００は、実質的に図７のステップＳ７４５に対応する。

【0100】

最初に、ステップＳ９０５で、リソース管理ユニット３４４はＯＬＴＰデータベース負荷データ（例えば、ＯＬＴＰデータベース負荷データ３１２）とＯＬＡＰデータベース負荷データ（例えば、ＯＬＡＰデータベース負荷データ３２２）とを分析して、ＯＬＴＰデータベースとＯＬＡＰデータベースの両方でのコンピューティングリソースの可用性を判断する。例えば、リソース管理ユニット３４４は、ＯＬＴＰデータベース負荷データとＯＬＡＰデータベース負荷データとに基づいて、ＯＬＴＰデータベース及びＯＬＡＰデータベースにおけるＣＰＵリソースとメモリリソースとの可用性を判断し得る。

【0101】

次に、ステップＳ９１０で、リソース管理ユニット３４４は、データコピー操作を実施するのに充分なコンピューティングリソースがＯＬＴＰデータベースとＯＬＡＰデータベースの両方で可用状態であるかどうかを判断する。実施形態において、データ移動管理ユニット３４５は、ステップＳ９０５で判断されたＯＬＴＰ及びＯＬＡＰデータベースの可用性コンピューティングリソースを、データコピー操作に必要なコンピューティングリソースを指定する所定の明細情報と比較することにより、充分なコンピューティングリソースが可用状態であるか否かを判断し得る。充分なコンピューティングリソースが可用状態である場合には、処理はステップＳ９１５へ進む。充分なリソースが可用状態でない場合には、データ移動管理ユニット３４５は所定時間待機してステップＳ９０５へ戻る。

【0102】

次に、ステップＳ９１５で、データ移動管理ユニット３４５は、データ移動管理方法７００のステップＳ７１０で検出された連合クエリによりリクエストされた第１データ集合を含むＣＳＶファイルを生成し得る。

【0103】

次に、ステップＳ９２０で、リソース管理ユニット３４４は、通信ネットワーク（例えば、図２及び図３に示された通信ネットワーク２３０）を分析して、ネットワークリソースの可用性を判断し、データコピー操作を実施し得る。実施形態において、リソース管理ユニット３４４は、ダウンロード速度、アップロード速度、可用性、その他を確認する一以上の診断を通信ネットワーク２３０に対して実施することにより、ネットワークリソースの可用性を判断し得る。

【0104】

次に、ステップＳ９２５で、リソース管理ユニット３４４は、データコピー操作を実施するのに充分なネットワークリソースが可用状態であるかどうかを判断し得る。実施形態において、リソース管理ユニット３４４は、ステップＳ９２０で判断されたネットワークリソースを、所与のデータサイズについてデータコピー操作を実施するのに必要なネットワークリソースを指定する所定の明細情報と比較し得る。充分なネットワークリソースが可用状態である場合には、処理はステップＳ９３０へ進む。充分なリソースが可用状態ではない場合には、データ移動管理ユニット３４５が所定時間待機してステップＳ９２０へ戻る。

【0105】

ステップＳ９３０で、データ移動管理ユニット３４５は、ステップＳ９１５で生成されたＣＳＶファイルをＯＬＴＰデータベースから（例えばＯＬＴＰデバイス２１０から）ＯＬＡＰデバイスへ（例えばＯＬＡＰデバイス２２０へ）、通信ネットワーク２３０を介して転送し得る。実施形態では、安全な、あるいは暗号化されたネットワークチャネルを経由して、ＣＳＶファイルの転送が行われ得る。

【0106】

ステップＳ９３５で、データ移動管理ユニット３４５は、ＣＳＶファイルの転送の後でＯＬＴＰ及びＯＬＡＰデータベースの各々のデータを反映するようにテーブルステータスデータベース３４１を更新し（例えば、転送されたデータを含むようにＯＬＡＰデータベースのステータスを更新し）得る。

【0107】

データコピー操作９００によれば、ＯＬＴＰデータベースからＯＬＡＰデータベースへの必要データの転送を実施して、連合クエリの頻度とＯＬＴＰデータベースの処理負荷とを低下させながらＯＬＡＰデータベースを最新状態に維持することが可能である。

【0108】

次に、本開示の実施形態によるデータコピー・削除操作の一例が図１０を参照して記載される。

【0109】

図１０は、本開示の実施形態によるデータコピー・削除操作１０００のフローを示すフローチャートである。データコピー・削除操作１０００は、ＯＬＴＰデータベースからＯＬＡＰデータベースへデータ集合をコピーし、続いて、コピーされたデータをＯＬＴＰデータベースから削除する為の方法である。データコピー・削除操作１０００を実施して、リクエストされたデータをＯＬＡＰデータベースに提供し、続いて、コピーされたデータをＯＬＴＰデータベースから削除すると、ＯＬＴＰデータベースのリソース使用に負の影響を与え得る連合クエリを実行する必要性を回避するとともに、ＯＬＴＰデータベースの高速クエリ処理も促進し得る。図１０に図示されているデータコピー・削除操作１０００は、図７のステップＳ７４０に実質的に対応する。

【0110】

図１０に示されているステップＳ１００５，Ｓ１０１０，Ｓ１０１５，Ｓ１０２０，Ｓ１０２５，Ｓ１０３０，Ｓ１０３５は、図９に示されているステップに実質的に対応するので、説明を簡易にする為、これらのステップの冗長的な記載はここでは省略される。

【0111】

ステップＳ１０４０で、データ移動管理ユニット３４５は、ＯＬＴＰデータベースから削除されるべきデータを判断し得る。実施形態において、データ移動管理ユニット３４５は、ＯＬＡＰデータベースの連合クエリによりリクエストされて、ステップＳ１０３０でＯＬＴＰデータベースからＯＬＡＰデータベースへ転送された第１データ集合を削除すると判断し得る。

【0112】

ステップＳ１０４５で、データ移動管理ユニット３４５は、ステップＳ１０４０で判断されたデータをＯＬＴＰデータベースから削除するデータ削除操作を実施し得る。データ削除操作は後で記載されるので、その詳細な説明はここでは省略される。

【0113】

次に、本開示の実施形態によるデータ削除操作の一例が図１１を参照して記載される。

【0114】

図１１は、本開示の実施形態によるデータ削除操作１１００のフローを示すフローチャートである。データ削除操作は、ＯＬＴＰデータベースからＯＬＡＰデータベースへコピーされたデータ集合をＯＬＴＰデータベースから削除する為の方法である。図１１に示されているデータ削除操作１１００は、図１０のステップＳ１０４５に実質的に対応する。

【0115】

最初に、ステップＳ１１０５で、リソース管理ユニット３４４は、ＯＬＴＰデータベース負荷データ（例えば、ＯＬＴＰデータベース負荷データ３１２）を分析して、ＯＬＴＰデータベースでのコンピューティングリソースの可用性を判断する。例えば、リソース管理ユニット３４４は、ＯＬＴＰデータベース負荷データに基づいて、ＯＬＴＰデータベースでのＣＰＵリソース及びメモリリソースの可用性を判断し得る。

【0116】

次に、ステップＳ１１１０で、リソース管理ユニット３４４は、データ削除操作を実施するのに充分なコンピューティングリソースがＯＬＴＰデータベースにおいて可用状態であるかどうかを判断する。実施形態において、リソース管理ユニット３４４は、ステップＳ１１０５で判断されたＯＬＴＰデータベースの可用性コンピューティングリソースを、データ削除操作に必要なコンピューティングリソースを指定する所定の明細情報と比較することにより、充分なコンピューティングリソースが可用状態であるか否かを判断し得る。充分なコンピューティングリソースが可用状態である場合には、処理はステップＳ１１１５へ進む。充分なリソースが可用状態ではない場合に、リソース管理ユニット３４４は所定時間待機してステップＳ１１０５へ戻る。

【0117】

次に、ステップＳ１１１５で、データ移動管理ユニット３４５は削除されるべきデータを識別する。実施形態において、データ移動管理ユニット３４５は、ＯＬＴＰデータベース内においてデータコピー・削除操作１０００のステップＳ１０４０で判断されたデータ（例えば、ＯＬＡＰデータベースの連合クエリによりリクエストされてＯＬＴＰデータベースからＯＬＡＰデータベースへ転送された第１データ集合）を識別し得る。

【0118】

次に、ステップＳ１１２０で、データ移動管理ユニット３４５は、ステップＳ１１１５で識別されたデータをＯＬＴＰデータベースから削除する。

【0119】

次に、ステップＳ１１２５で、データ移動管理ユニット３４５は、データ削除後のＯＬＴＰデータベースのデータを反映するようにテーブルステータスデータベース３４１を更新し得る。

【0120】

データコピー・削除操作１０００及びデータ削除操作１１００によれば、ＯＬＴＰデータベースからＯＬＡＰデータベースへ必要なデータを転送してＯＬＡＰデータベースを最新状態に維持し、ＯＬＴＰデータベースから不要なデータを除去しながら連合クエリの頻度を低下させることが可能である。

【0121】

次に、周期的データ移動タイミング更新プロセス１２００が図１２を参照して記載される。

【0122】

図１２は、本開示の実施形態による周期的データ移動タイミング更新プロセス１２００のフローを示すフローチャートである。周期的データ移動タイミング更新プロセス１２００は、最新データをＯＬＡＰデータベースへタイムリーに提供して連合クエリの頻度を低下させる為にＯＬＴＰデータベースからＯＬＡＰデータベースへデータが周期的に転送される周期的データ移動タイミングを更新する為のプロセスである。図１２に図示されている周期的データ移動タイミング更新プロセス１２００は、図７のステップＳ７５５に実質的に対応する。

【0123】

最初に、ステップＳ１２０５で、データ移動管理デバイス２４０のクエリログ管理ユニット３４３は、ＯＬＴＰクエリログファイル（ＯＬＴＰクエリログファイル３１４）とＯＬＡＰクエリログファイル（ＯＬＡＰクエリログファイル３２４）とを監視する。

【0124】

次に、ステップＳ１２１０で、データ移動タイミング管理ユニット３４６は、ＯＬＴＰデータベースのデータ挿入率とＯＬＡＰデータベースの第１データ鮮度要件とを判断する。ここで、ＯＬＴＰデータベースのデータ挿入率は、新しいデータがＯＬＴＰデータベースへ挿入される率を指し、時間当たりのデータサイズ（例えば５ｍｂ／秒）あるいは時間当たりの行／列の数（例えば５０行／分）として表現され得る。実施形態において、データ移動タイミング管理ユニット３４６は、ＯＬＴＰクエリログファイルに含まれるデータ挿入クエリに基づいてＯＬＴＰデータベースのデータ挿入率を計算し得る。本明細書に記載されるように、第１データ鮮度要件はＯＬＡＰクエリログファイル３２４に基づいて（例えば、ステップＳ７１０で検出された連合クエリから）判断され得る。

【0125】

次に、ステップＳ１２１５で、データ移動タイミング管理ユニット３４６は、ステップＳ１２０５で判断されたＯＬＴＰデータベースのデータ挿入率とＯＬＡＰデータベースの第１データ鮮度要件とに基づいて、ＯＬＡＰデータベースを最新状態に維持するのに現在の周期的移動時が効果的であるかどうかを判断する。

【0126】

より詳しく記すと、データ移動タイミング管理ユニット３４６は、データ挿入率を所定の第１挿入率閾値と、また第１データ鮮度要件を第１近時性閾値と比較し得る。第１挿入率閾値は、ＯＬＴＰデータベースへデータが挿入される特定の閾値率を規定し得る。ステップＳ１２１０で計算されたデータ挿入率が第１挿入率閾値より大きいかこれと等しい場合に、ＯＬＴＰデータベースのデータ挿入率は第１挿入率閾値に達していると考えられる。第１近時性閾値は、第１データ鮮度要件の限度を規定する日付又は日付範囲を指定する。第１データ鮮度要件が第１近時性閾値より近時性であるデータをリクエストする場合に、第１データ鮮度要件は第１近時性閾値に達していると考えられる。

【0127】

ＯＬＴＰデータベースのデータ挿入率が第１挿入率閾値に達していないかＯＬＡＰデータベースの第１データ鮮度要件が第１近時性閾値に達していない場合には、現在の周期的移動時が効果的でないと判断される。これは、ＯＬＴＰデータベースのデータ挿入率が比較的低いか、ＯＬＡＰデータベースの第１データ鮮度要件が、最も近時性のデータが必要とされないようなものである時には、ＯＬＴＰデータベースからＯＬＡＰデータベースへの頻繁な周期的データ移動を実施することは必要ないからである。

【0128】

逆に、ＯＬＴＰデータベースのデータ挿入率が第１挿入率閾値に達しているかＯＬＡＰの第１データ鮮度要件が第１近時性閾値に達している場合には、現在周期的移動時が効果的ではないと判断される。これは、ＯＬＴＰデータベースのデータ挿入率が比較的高いか、ＯＬＡＰデータベースの第１データ鮮度要件が、最も近時性のデータが必要とされるようなものである時に、ＯＬＴＰデータベースからＯＬＡＰデータベースへのより頻繁な周期的データ移動を実施して最新のデータを提供することが必要となるからである。

【0129】

ＯＬＴＰデータベースのデータ挿入率が第１挿入率閾値に達しているがＯＬＡＰデータベースの第１データ鮮度要件が第１近時性閾値に達していない場合、あるいは、ＯＬＴＰデータベースのデータ挿入率が第１挿入率閾値に達していないがＯＬＡＰデータベースの第１データ鮮度要件が第１近時性閾値に達している場合には、周期的データ移動タイミングは効果的であると考えられ得る。

【0130】

現在の周期的移動時が効果的であると判断された場合には、処理はステップＳ１２０５へ戻り得る。現在の周期的移動時が効果的でないと判断された場合には、処理はステップＳ１２２０へ進み得る。

【0131】

次に、ステップＳ１２２０で、現在の周期的データ移動時が効果的でないと判断された場合には、データ移動タイミング管理ユニット３４６は、ＯＬＴＰデータベースからＯＬＡＰデータベースへの一括データ転送が実施される周期的データ移動タイミングを更新し得る。一般的に、周期的データ移動タイミングは２４時間に設定される、すなわちＯＬＴＰデータベースからＯＬＡＰデータベースへの一括データ転送が毎日一回実施されることに留意されるべきである。しかしながら、本明細書に記載されるように、本開示の実施形態によれば、ＯＬＴＰデータベースのデータ挿入率とＯＬＡＰデータベースの第１データ鮮度要件とに基づいて周期的データ移動タイミングを修正する（すなわちその間隔の長さを増減する）ことが可能である。

【0132】

ＯＬＴＰデータベースのデータ挿入率が第１挿入率閾値に達していないかＯＬＡＰデータベースの第１データ鮮度要件が第１近時性閾値に達していない場合には、データ移動タイミング管理ユニット３４６は周期的データ移動タイミングの間隔を増加させ得る。その結果、周期的データ移動はそれほど頻繁に行われないが、ＯＬＡＰデータベースは最も近時性のデータを必要としないので（例えば、ＯＬＴＰデータベースの低挿入率あるいは緩いデータ鮮度要件ゆえに）これは許容可能である。

【0133】

逆に、ＯＬＴＰデータベースのデータ挿入率が第１挿入率閾値に達しているかＯＬＡＰデータベースの第１データ鮮度要件が第１近時性閾値に達している場合には、データ移動タイミング管理ユニット３４６は周期的データ移動タイミングの間隔を減少させ得る。その結果、ＯＬＡＰデータベースがより近時性のデータを必要とするので（例えば、ＯＬＴＰデータベースの高い挿入速度又は厳密なデータ鮮度要件ゆえに）、周期的データ移動がより頻繁に行われる。

【0134】

ここで、周期的データ移動タイミングが増減される程度は、幾つかの方法により判断され得る。実施形態において、データ移動タイミング管理ユニット３４６は、周期的データ移動タイミングを所定の量だけ増減（例えば１時間、２時間、６時間、１２時間だけ増減）させ得る。或る実施形態において、データ移動タイミング管理ユニット３４６は、統計分析又は機械学習アプローチを利用し、周期的データ移動タイミングの履歴とＯＬＴＰ及びＯＬＡＰデータベースのリソース負荷とに基づいて適切な周期的データ移動タイミングを識別し得る。実施形態において、ＯＬＴＰデータベースのデータ挿入率又は第１データ鮮度要件が、第１挿入率閾値（例えば、システム構成変化がデータ挿入を大きく増減させる周期）又は第１近時性閾値（例えば周知のデータ鮮度要件を有するアプリケーションが実行されることが予定される時）に達しているか達していない時についての予測に基づいて、データ移動タイミング管理ユニット３４６が周期的データ移動タイミングを増減させ得る。周期的データ移動タイミングを判断する他の方法も可能である。

【0135】

図１２を参照して記載される周期的データ移動タイミング更新プロセス１２００によれば、周期的データ移動タイミングを適切なタイミングに更新してＯＬＴＰデータベース及びＯＬＡＰデータベースでのリソース効率を促進することが可能である。実例を挙げると、ＯＬＡＰデータベースが近時性データを必要としない時に周期的データ移動タイミングを増加させる（すなわち頻度を低下させる）ことにより、ＯＬＴＰデータベースで必要なコンピューティングリソースと処理負荷とを軽減することが可能である。逆に、ＯＬＡＰデータベースが近時性データを必要とする時には周期的データ移動タイミングを減少させる（すなわち頻度を上昇させる）ことにより、ＯＬＡＰデータベースからＯＬＴＰデータベースへの連合クエリの頻度を低下させ、同様にＯＬＴＰデータベースで必要なコンピューティングリソース及び処理負荷を軽減することが可能である。

【0136】

次に、図１３を参照して周期的データ移動遅延プロセスが記載される。開示の態様は、ＯＬＴＰデータベース内のデータが頻繁に更新されている場合には、最新データがＯＬＡＰデータベースへ効率的に転送され得るように、頻度更新が低下するまでデータ管理操作を遅延させることが望ましいという認識に関係している。

【0137】

図１３は、本開示の実施形態によるデータ管理操作遅延プロセス１３００のフローを示すフローチャートである。データ管理操作遅延プロセス１３００は、ＯＬＴＰデータベースのデータが頻繁に更新されている時にデータ管理操作を遅延させる為のプロセスである。図１３に示されているデータ管理操作遅延プロセス１３００は、図７のステップＳ７３５に続いて（例えば、データ管理操作の実施に先立って）実施され得る。

【0138】

最初に、ステップＳ１３０５で、データ移動管理デバイス２４０のクエリログ管理ユニット３４３がＯＬＴＰクエリログファイル（ＯＬＴＰクエリログファイル３１４）とＯＬＡＰクエリログファイル（ＯＬＡＰクエリログファイル３２４）とを監視する。

【0139】

次に、ステップＳ１３１０で、データ移動管理ユニット３４５は、ＯＬＴＰデータベースの第１データ集合の更新頻度とＯＬＡＰデータベースの第１データ鮮度要件とを判断する。ここで、第１データ集合の更新頻度は、ＯＬＴＰデータベースの第１データ集合が更新される率を指し、時間当たりの更新数（例えば毎分１０更新）として表現され得る。実施形態において、データ移動管理ユニット３４５は、ＯＬＴＰクエリログファイルに含まれるデータ挿入クエリに基づいてＯＬＴＰデータベースの第１データ集合の更新頻度を計算し得る。本明細書で記載されるように、第１データ鮮度要件はＯＬＡＰクエリログファイル３２４に基づいて判断され得る。

【0140】

次に、ステップＳ１３１５で、データ移動管理ユニット３４５は、現在予定されているデータ管理操作の実行時が効率的であるか否かを判断する。

【0141】

より詳しく記すと、データ移動管理ユニット３４５は、ＯＬＴＰデータベースの第１データ集合の更新頻度が第１更新頻度閾値に達していて第１データ鮮度要件が第１近時性閾値に達していない場合に、現在のデータ管理操作の実行が効率的でないと判断する（例えば、ＯＬＴＰデータベースのデータが頻繁に更新され、ＯＬＡＰデータベースが近時性データを必要としないので、データ管理操作を後で実施する方が効率的である）。この場合に、処理はステップＳ１３２５へ進む。ここで、第１更新頻度閾値は、ＯＬＴＰデータベースで第１データ集合が更新される特定の閾値率を規定し得る。ステップＳ１３１０で計算された更新頻度が第１更新頻度より大きいかこれと等しい場合に、ＯＬＴＰデータベースの更新頻度は第１更新頻度閾値に達していると考えられる。

【0142】

逆に、データ移動管理ユニット３４５は、ＯＬＴＰデータベースの第１データ集合の更新頻度が第１更新頻度閾値に達していないか、第１データ鮮度要件が第１近時性閾値に達している場合には、ＯＬＡＰデータベースが効率的である（例えば、ＯＬＴＰデータベースのデータの更新頻度が低いか、ＯＬＡＰデータベースが最新のデータを必要とするので、連合クエリを回避する為にデータ管理操作をその時に実施する方が効率的である）と判断する。この場合に、処理はステップＳ１３２０に進む。

【0143】

ステップＳ１３２０で、データ移動管理ユニット３４５はデータ管理操作を実行する。これは、第１データ集合が頻繁に更新され、ゆえに更新頻度が低下するまでＯＬＡＰデータベースへの第１データ集合のコピーを遅延させることが望ましいが、ＯＬＡＰデータベースの第１データ鮮度要件は（例えばクエリに応答するのに）第１データ集合の方が早く必要とされるようなものであるからである。

【0144】

ステップＳ１３２５で、データ移動管理ユニット３４５はデータ管理操作の実行を遅延させる。実施形態において、データ移動管理ユニット３４５は、第１データ集合の更新頻度が第１更新頻度閾値を下回るまでデータ管理操作の実行を遅延させ得る。このようにして、第１データ集合の更新頻度が低下するまでデータ管理操作の性能を遅延させることによって、より最新のデータをＯＬＡＰデータベースに効率的な方式で提供することが可能である。

【0145】

本発明は、システム、方法、及び／又は、コンピュータプログラム製品であり得る。コンピュータプログラム製品は、本発明の態様をプロセッサに行わせる為のコンピュータ可読プログラム命令を有するコンピュータ可読記憶媒体（又は複数の媒体）を含み得る。

【0146】

コンピュータ可読記憶媒体は、命令実行デバイスによる使用の為の命令を保持及び記憶できる有形デバイスであり得る。コンピュータ可読記憶媒体は、例えば、電子記憶デバイス、磁気記憶デバイス、光学記憶デバイス、電磁記憶デバイス、半導体記憶デバイス、あるいは上記の適当な組み合わせであり得るがこれらに限定されない。コンピュータ可読記憶媒体のより具体的な例の網羅的リストは以下を含む。ポータブルコンピュータディスケット、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＰＲＯＭ又はフラッシュメモリ）、静的ランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、ポータブルコンパクトディスクリードオンリメモリ（ＣＤ‐ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、メモリスティック、フロッピーディスク、命令が記録されたパンチカードや溝内隆起構造などの機械的符号化デバイス、そして上記の適当な組み合わせ。

【0147】

本明細書で使用されるコンピュータ可読記憶媒体は、電波又は他の自由伝播電磁波、導波管又は他の伝送媒体内を伝播する電磁波（例えば、光ファイバケーブル内を通る光パルス）、あるいは電線内を伝送される電気信号のように、それ自体が一時的信号であると解釈されるものではない。

【0148】

本発明の実施形態による方法、装置（システム）、及びコンピュータプログラム製品についてのフローチャート図及び／又はブロック図を参照して、本明細書で本発明の態様が記載されている。フローチャート図及び／又はブロック図の各ブロックと、フローチャート図及び／又はブロック図でのブロック組み合わせとがコンピュータ可読プログラム命令により実装されることが理解されるだろう。

【0149】

コンピュータ可読プログラム命令が、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、又は他のプログラマブルデータ処理装置のプロセッサに提供されてマシンが用意されるので、コンピュータ又は他のプログラマブルデータ処理装置のプロセッサを介して実行される命令は、フローチャート及び／又はブロック図の単数又は複数のブロックで指定される機能／動作を実装する為の手段となる。これらのコンピュータ可読プログラム命令は、特定の方式で機能するようにコンピュータ、プログラマブルデータ処理装置、及び／又は他のデバイスに指示できるコンピュータ可読記憶媒体にも記憶され得るので、命令が記憶されたコンピュータ可読記憶媒体は、フローチャート及び／又はブロック図の単数又は複数のブロックに指定された機能／動作の態様を実装する命令を含む製造品を包含する。

【0150】

コンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータ、他のプログラマブルデータ処理装置、又は他のデバイスにロードされて、コンピュータ、他のプログラマブル装置、又は他のデバイスで一連の操作ステップを実施させてコンピュータ実装プロセスを行うので、コンピュータ、他のプログラマブル装置、又は他のデバイスで実行される命令は、フローチャート及び／又はブロック図の単数又は複数のブロックに指定された機能／動作を実装する。

【0151】

本開示による実施形態は、クラウドコンピューティングインフラストラクチャを通してエンドユーザに提供され得る。クラウドコンピューティングは概して、スケーラブルコンピューティングリソースをネットワーク経由のサービスとして提供することを指す。より正式に記すと、クラウドコンピューティングは、コンピューティングリソースとその基本的技術アーキテクチャ（例えばサーバ、記憶装置、ネットワーク）との間で抽象化を行って、管理の労力又はサービスプロバイダ相互作用を最小にして迅速に設定及び解除される構成可能なコンピューティングリソースの共有プールへの簡便なオンデマンドネットワークアクセスを可能にするコンピューティング機能として定義され得る。ゆえに、クラウドコンピューティングは、コンピューティングリソースを提供するのに使用される基本的な物理的システム（又はこれらのシステムの場所）を考慮することなく、「クラウド」の仮想コンピューティングリソース（例えば、記憶装置、データ、アプリケーション、及び完全仮想化コンピューティングシステム）へのユーザのアクセスを可能にする。

【0152】

図のフローチャート及びブロック図は、本発明の様々な実施形態によるシステム、方法、及びコンピュータプログラム製品の可能な実装例のアーキテクチャ、機能性、そして操作を示す。この点で、フローチャート又はブロック図の各ブロックは、指定の論理機能の実装の為の一以上の実行可能命令を包含するモジュール、セグメント、又は命令部分を表し得る。幾つかの代替実装例において、ブロックに記されている機能は、図に記されている順序以外で行われ得る。例えば、必要とされる機能性に応じて、連続して示されている二つのブロックが実際には、実質的に同時的に実行され得るか、時にはブロックが逆の順序で実行され得る。ブロック図及び／又はフローチャート図の各ブロックとブロック図及び／又はフローチャート図のブロック組み合わせとが、指定の機能又は動作を実施するか専用ハードウェア及びコンピュータ命令の組み合わせを行う専用のハードウェアベースシステムにより実装され得ることも留意されるだろう。

【0153】

上記は例示的な実施形態を対象にしているが、基本的な範囲から逸脱することなく、本発明の他の、そして更なる実施形態が考案され、その範囲は以下に続く請求項により判断される。本開示の様々な実施形態の記載は、例示を目的として提示されているが、網羅的であるか開示されている実施形態に限定されることは意図されていない。記載された実施形態の範囲及び趣旨を逸脱しない多くの修正及び変形が、当業者には自明であろう。本明細書で使用される専門用語は、実施形態の原理、実用的な用途、又は市場に見られる技術に対する技術的改良を説明するように、あるいは、本明細書に開示される実施形態を他の同業者が理解できるように選択された。

【0154】

本明細書で使用される専門用語は特定の実施形態を説明することをのみを目的とし、様々な実施形態の限定であることは意図されていない。本明細書で使用される際に、単数形の“ａ”，“ａｎ”，“ｔｈｅ”は、そうではないことが文脈に明記されていない限り、複数形も含むことが意図されている。“ｓｅｔ ｏｆ（の集合）”，“ｇｒｏｕｐ ｏｆ（のグループ）”，“ｂｕｎｃｈ ｏｆ（の束）”等は、一以上を含むことが意図されている。“ｉｎｃｌｕｄｅｓ（含む）”及び／又は“ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ（含む）”の語は、本明細書で使用される時に、記載の特徴、整数、ステップ、操作、要素、及び／又はコンポーネントの存在を明記しているが、一以上の他の特徴、整数、ステップ、操作、要素、コンポーネント、及び／又はそのグループの存在又は追加を除外しない。様々な実施形態について既に詳述した例示的実施形態では、（同様の番号が同様の要素を表す）添付図が参照されるが、この図は実施形態の一部を成し、様々な実施形態が実践され得る具体的な例示的実施形態が例示として示されている。これらの実施形態は、当業者が実施形態を実践するのに充分なほど詳細に記載されているが、他の実施形態が使用されて、論理的、機械的、電気的な、また他の変更が、様々な実施形態の範囲を逸脱せずに行われ得る。前の記載では、様々な実施形態の充分な理解を提供するように多数の具体的な詳細が提示された。しかし、これらの具体的詳細を含まずに様々な実施形態が実践されてもよい。他の事例では、実施形態を曖昧にしないように周知の回路、構造、そして技術は詳細に示されていない。

【符号の説明】

【0155】

１００ コンピュータシステム
１０２ プロセッサ
１０４ メモリ
１０６ メモリバス
１０８ 入出力バス
１０９ バスＩＦ
１１０ 入出力バスＩＦ
１１２ 端末インタフェース
１１３ 記憶装置インタフェース
１１４ 入出力デバイスインタフェース
１１５ ネットワークインタフェース
１１６ ユーザ入出力デバイス
１１７ 記憶デバイス
１２４ ディスプレイシステム
１２６ ディスプレイ
１３０ ネットワーク
１５０ データ移動管理アプリケーション
２００ データ移動管理システム
２１０ ＯＬＴＰデバイス
２１４ ＯＬＴＰデータベース
２２０ ＯＬＡＰデバイス
２２４ ＯＬＡＰデータベース
２３０ 通信ネットワーク
２４０ データ移動管理デバイス
３１２ ＯＬＴＰデータベース負荷データ
３１４ ＯＬＴＰクエリログファイル
３２２ ＯＬＡＰデータベース負荷データ
３２４ ＯＬＡＰクエリログファイル
３４１ テーブルステータスデータベース
３４２ テーブルステータス管理ユニット
３４３ クエリログ管理ユニット
３４４ リソース管理ユニット
３４５ データ移動管理ユニット
３４６ データ移動タイミング管理ユニット

【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】