JP2001175678A - データベース・チューニング装置、データベース・チューニング方法、および記録媒体 - Google Patents

データベース・チューニング装置、データベース・チューニング方法、および記録媒体

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JP2001175678A
JP2001175678A JP36134599A JP36134599A JP2001175678A JP 2001175678 A JP2001175678 A JP 2001175678A JP 36134599 A JP36134599 A JP 36134599A JP 36134599 A JP36134599 A JP 36134599A JP 2001175678 A JP2001175678 A JP 2001175678A
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澤 実 古
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Abstract

(57)【要約】 【課題】 トランザクション単位でＳＱＬの統計情報を
解析することができるデータベース・チューニング装置
を提供する。 【解決手段】 本発明のデータベース・チューニング装
置は、トランザクションとＳＱＬとの対応関係を記述し
た設計情報を作成するシステム設計ツール１と、設計情
報を格納する設計情報格納部２と、設計情報に基づいて
トランザクションごとのＳＱＬの実行順序を抽出する実
行順序抽出部３と、抽出されたトランザクションごとの
ＳＱＬの実行順序を格納する実行順序格納部４と、デー
タベースに対するＳＱＬの実行履歴を格納する実行履歴
格納部６と、実行順序格納部４および実行履歴格納部６
に格納されている情報に基づいてトランザクションの統
計情報を計算する統計情報計算部７と、計算された統計
情報を格納する統計情報格納部８とを備えている。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、データベースの検
索処理を高速化するデータベース・チューニング装置、
データベース・チューニング方法、および記録媒体に関
し、特に、関数型言語により検索条件を指定する場合を
対象とする。
【０００２】
【従来の技術】データベースの検索処理を高速化するチ
ューニング手法の一つにＳＱＬ(Structured Query Lang
uage：関数型言語)モニタニングと呼ばれる手法があ
る。このＳＱＬモニタリングでは、DBMS(DataBase Mana
gement System)が実行する全ＳＱＬの利用状況を解析
し、問題のあるＳＱＬが存在すると、そのＳＱＬを改善
することにより、DBMSの性能向上を図るものである。従
来のＳＱＬモニタリングには、以下の２つの利点があ
る。
【０００３】ＳＱＬ実行時の処理時間、データキャッ
シュヒット率、および実行計画等を把握できる。
【０００４】各ユーザ（セッション）ごとにＳＱＬが
まとめられているため、特定のＳＱＬに問題があって
も、他のユーザに与える影響が少ない。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】データベースは、複雑
な検索条件を指定できるように、ＳＱＬを階層化したト
ランザクションごとに検索を行うことが多い。
【０００６】しかしながら、従来のＳＱＬモニタリング
手法は、各ユーザがデータベース検索に利用した各ＳＱ
Ｌの利用状況等をＳＱＬ単位で解析することはできて
も、トランザクション単位で解析することはできなかっ
た。このため、トランザクションごとにはＳＱＬの利用
状況等がわからず、各トランザクションを効率よく実行
できないという問題があった。
【０００７】本発明は、このような点に鑑みてなされた
ものであり、その目的は、トランザクション単位でＳＱ
Ｌの統計情報を解析することができるデータベース・チ
ューニング装置、データベース・チューニング方法およ
び記録媒体を提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】上述した課題を解決する
ために、請求項１の発明は、検索の条件を記述した関数
型言語(SQL:Structured Query Language)を少なくとも
一つ含むトランザクションを単位としてデータベースの
検索が可能であり、前記データベースの検索を高速化す
るためにチューニングを行うデータベース・チューニン
グ装置において、前記トランザクションのそれぞれごと
に、前記関数型言語の実行順序を抽出する実行順序抽出
手段と、前記データベースに対する前記関数型言語の実
行履歴を抽出する実行履歴抽出手段と、前記実行順序抽
出手段により抽出された実行順序と、前記実行履歴抽出
手段により抽出された実行履歴とに基づいて、前記トラ
ンザクション単位で前記関数型言語の統計情報を算出す
る統計情報算出手段と、を備える。
【０００９】請求項１の発明では、データベースに対し
て実行された関数型言語の統計情報を、トランザクショ
ン単位でまとめて表示するようにしたため、それぞれの
関数型言語の利用状況をトランザクションごとに解析す
ることができる。
【００１０】請求項２の発明では、実行順序抽出手段に
よる抽出結果と実行履歴抽出手段による抽出結果とに基
づいて関数型言語のパターンマッチングを行うため、実
際に実行された関数型言語がどのトランザクションに対
応するかを簡易かつ正確に検出できる。
【００１１】請求項３の発明では、統計情報算出手段が
算出した統計情報をトランザクション単位で出力するよ
うにしたため、関数型言語の利用状況等をトランザクシ
ョン単位で把握することができる。
【００１２】なお、統計情報算出手段が算出する統計情
報は、関数型言語の実行時間、前記データベースへのア
クセス時間、および前記データベースに付属して設けら
れるデータキャッシュへのキャッシュヒット率の少なく
とも一つを含む。
【００１３】請求項５の発明は、検索の条件を記述した
関数型言語(SQL:Structured QueryLanguage)を少なくと
も一つ含むトランザクションを単位としてデータベース
の検索が可能であり、前記データベースの検索を高速化
するためにチューニングを行うデータベース・チューニ
ング方法において、前記トランザクションのそれぞれご
とに、前記関数型言語の実行順序を抽出する第１ステッ
プと、前記データベースに対する前記関数型言語の実行
履歴を抽出する第２ステップと、前記第１ステップによ
り抽出された実行順序と、前記第２ステップにより抽出
された実行履歴とに基づいて、前記トランザクション単
位で前記関数型言語の統計情報を算出する第３ステップ
と、を備える。
【００１４】請求項６の発明は、検索の条件を記述した
関数型言語(SQL:Structured QueryLanguage)を少なくと
も一つ含むトランザクションを単位としてデータベース
の検索が可能であり、前記データベースの検索を高速化
するためにチューニングを行うプログラムを記録したコ
ンピュータ読み取り可能な記録媒体において、前記トラ
ンザクションのそれぞれごとに、前記関数型言語の実行
順序を抽出する第１ステップと、前記データベースに対
する前記関数型言語の実行履歴を抽出する第２ステップ
と、前記第１ステップにより抽出された実行順序と、前
記第２ステップにより抽出された実行履歴とに基づい
て、前記トランザクション単位で前記関数型言語の統計
情報を算出する第３ステップと、を備える。
【００１５】
【発明の実施の形態】以下、本発明に係るデータベース
・チューニング装置、データベース・チューニング方法
および記録媒体について、図面を参照しながら具体的に
説明する。
【００１６】従来は、DBMSのＳＱＬ実行履歴（実行ロ
グ）に基づいて、実行したＳＱＬの統計情報を計算して
いたが、本実施形態は、システム設計ツールが作成した
設計情報に基づいてトランザクションごとのＳＱＬの実
行順序を抽出し、その抽出結果とDBMSのＳＱＬ実行ログ
とを組み合わせることにより、トランザクションごとに
ＳＱＬの実行に関する統計情報を抽出するものである。
【００１７】図１は本発明に係るデータベース・チュー
ニング装置の一実施形態のブロック図である。図１のデ
ータベース・チューニング装置は、トランザクションと
ＳＱＬとの対応関係を記述した設計情報を作成するシス
テム設計ツール１と、設計情報を格納する設計情報格納
部２と、設計情報に基づいてトランザクションごとのＳ
ＱＬの実行順序を抽出する実行順序抽出部（実行順序抽
出手段）３と、抽出されたトランザクションごとのＳＱ
Ｌの実行順序を格納する実行順序格納部４と、DBMS（実
行履歴抽出手段）５によるＳＱＬの実行履歴を格納する
実行履歴格納部６と、実行順序格納部４および実行履歴
格納部６に格納されている情報に基づいてトランザクシ
ョンの統計情報を計算する統計情報計算部（統計情報算
出手段）７と、計算された統計情報を格納する統計情報
格納部８と、統計情報計算部７による計算結果を表示す
る表示装置（出力手段）９とを備えている。
【００１８】図２はシステム設計ツール１が作成する設
計情報の一例を示す図であり、「本の貸出」というトラ
ンザクションを示している。図１のトランザクションは
階層構造になっており、「本の貸出」の下位の階層に
は、「ログイン」、「検索」、「詳細表示」および「貸
出」の４つのトランザクションがある。また、「検索」
の下位の階層には、「中分類の検索」と「小分類の検
索」の２つのトランザクションがある。
【００１９】最下位の階層に属する「ログイン」、「中
分類の検索」、「小分類の検索」、「詳細表示」および
「貸出」にはそれぞれ、実行されるＳＱＬ１，ＳＱＬ2-
1，ＳＱＬ2-2，ＳＱＬ３，ＳＱＬ４が対応づけられてい
る。
【００２０】図１の実行順序抽出部３は、システム設計
ツール１が作成した設計情報に基づいて、トランザクシ
ョンとＳＱＬとの対応関係を示す木構造を作成する。
【００２１】図３は実行順序抽出部３が作成する木構造
の一例を示す図である。図３の木構造は、トランザクシ
ョンがｍ階層に分かれている例を示しており、最下位の
階層はリーフレベル、その上層はノードレベルと呼ばれ
る。リーフレベルのトランザクションには、各トランザ
クションが実行するSQL1〜SQLxが対応づけられている。
【００２２】図１の統計情報計算部７は、実行順序抽出
部３が作成した木構造とデータベースに対するＳＱＬの
実行履歴とをパターンマッチングし、トランザクション
の履歴情報を作成する。統計情報計算部７は、作成した
履歴情報に基づいて、各トランザクションの統計情報を
計算した後、トランザクションとＳＱＬとの統計情報を
表示装置９に表示する。
【００２３】図４は統計情報計算部７の処理動作を説明
する図である。図４のモニタリング履歴部１１と設計情
報作成部１２は従来とほぼ同様に構成されている。本実
施形態の統計情報計算部７は、設計情報作成部１２内の
実行順序格納部４に格納された各トランザクションごと
のＳＱＬの実行順序と、モニタリング履歴部１１内の実
行履歴格納部６に格納された各ユーザごとのＳＱＬの実
行履歴とを組み合わせてパターンマッチングを行い、各
トランザクションごとのＳＱＬ実行履歴を作成し、この
ＳＱＬ実行履歴に基づいて各トランザクションの統計情
報を計算する。そして、統計情報の計算結果を表示装置
９に表示する。
【００２４】図５は本実施形態のデータベース・チュー
ニング装置の処理動作を示すフローチャートである。ま
た、図６は、ユーザａがアプリケーションＡ（アプリ
Ａ）を介して、「本の貸出」というトランザクションを
実行する例を示す図である。以下、図５および図６を用
いて、本実施形態のデータベース・チューニング装置の
動作を説明する。
【００２５】まず、図６のシステム設計ツール１は、図
書管理システムのトランザクションと、そのトランザク
ションに対応するＳＱＬ処理との定義を記述した設計情
報を作成する（ステップＳ１）。
【００２６】図６の設計情報は、ノードレベルに「本の
貸出」というトランザクションがあり、リーフレベル
に、「ログイン」、「本の検索」、および「本の貸出」
というトランザクションがある。また、リーフレベルに
は、各トランザクションが実行するＳＱＬが記述されて
いる。
【００２７】次に、図１の実行順序抽出部３は、システ
ム設計ツール１が作成した設計情報からトランザクショ
ンとＳＱＬとの対応関係を抽出し、各トランザクション
が実行する子トランザクションとＳＱＬとの関係を階層
的に表した木構造（図３を参照）を作成する（ステップ
Ｓ２）。この木構造は、実行順序格納部４に格納される
（ステップＳ３）。
【００２８】一方、DBMS５が実行したＳＱＬの実行履歴
（実行ログ）は、DBMS５のモニタリングツールにより実
行履歴格納部６に格納される。その際、図６に示すよう
に、ＳＱＬが実行時間順にソートされて格納される。図
６では、ＳＱＬ１〜ＳＱＬ４等が実行時間順にソートさ
れている様子を示している。
【００２９】統計情報計算部７は、実行順序格納部４に
格納されている木構造と実行履歴格納部６に格納されて
いるＳＱＬの実行履歴とをパターンマッチングする（ス
テップＳ４）。
【００３０】ＳＱＬの実行履歴に対応するトランザクシ
ョンがあれば、そのＳＱＬを確定済みとし、そのトラン
ザクションをトランザクションの履歴情報に追加する。
この操作を繰り返して行い、未確定のＳＱＬの実行履歴
とそれに対応するトランザクションを見つけて、トラン
ザクションの履歴情報に追加していく。なお、実行され
たＳＱＬに該当するトランザクションがなければ、該当
トランザクションがなしとして取り扱う。
【００３１】リーフレベルの処理が終了すると、次に、
ノードレベルについても、DBMS５のトランザクションの
実行順序と、ノードレベルのトランザクションの実行順
序とをパターンマッチングし、両者が一致すれば、その
トランザクションをトランザクションの履歴情報に追加
する。
【００３２】例えば、図６の場合、リーフレベルのＳＱ
Ｌのパターンニングが終了した時点で、トランザクショ
ンの履歴情報には、ログイン処理、本の検索、本の貸出
の順にトランザクションが追加されている。このトラン
ザクション履歴とノードレベルのトランザクション情報
とのパターンマッチングを行うと、本の貸出処理と一致
するため、トランザクションの履歴情報に本の貸出処理
が追加される。
【００３３】以上の処理をノードレベル内のすべてのト
ランザクションについて行う。これにより、実行された
トランザクションとＳＱＬとの関係を階層的に表した木
構造が作成される（ステップＳ５）。この木構造を用い
て、統計情報計算部７は、トランザクション単位で各Ｓ
ＱＬの統計情報を計算する（ステップＳ６）。
【００３４】より詳細に説明すると、統計情報計算部７
は、DBMS５の実行ログに基づいて、各ＳＱＬごとに、実
行時間、データ読み込み量、データ書き込み量、および
キャッシュヒット率等の統計情報をそれぞれ個別に加算
する。加算処理が終了すると、各ＳＱＬごとにキャッシ
ュヒット率をＳＱＬ数で割ってキャッシュヒット率の平
均値を演算する。これにより、トランザクション単位で
各ＳＱＬの統計情報が計算される（ステップＳ６）。ノ
ードレベルついても同様に、各トランザクションの統計
情報を計算する。
【００３５】すべてのＳＱＬおよびトランザクションの
統計情報が得られると、これら統計情報を表示装置９に
表示した後（ステップＳ７）、再度、ステップＳ４以降
の処理を行う。
【００３６】図６は最適化手法の従来例を示す図であ
り、DBMS５の実行履歴から各ユーザのＳＱＬの実行結果
の情報を取り出す例を示している。従来は、問題のある
ＳＱＬ文を見つけて、性能改善を行っていた。この手法
だと、問題のあるＳＱＬがどの処理のものかが分から
ず、その前後関係が分からないので、ＳＱＬごとにばら
ばらに性能改善を行うことになり、効率的ではない。
【００３７】これに対して、本実施形態は、ＳＱＬより
上の階層の処理レベルでまとめたものから実行履歴を調
べることにより、性能改善作業の効率化を図っている。
【００３８】図８は表示装置９に表示される統計情報の
一例を示す図である。図８において、各ＳＱＬは処理ご
とに階層的な構成となっており、ＳＱＬ実行ＩＤのSQL1
〜SQL4は、図６の本の貸し出し処理の各処理に属する。
【００３９】図８の画面左側には、トランザクションの
階層関係がツリー状に表示され、画面右側には、各トラ
ンザクションごとに処理時間が棒グラフで表示される。
画面左側に表示されたトランザクションの中から、任意
のトランザクションをマウス等で選択すれば、選択した
トランザクションの統計情報、例えば、各ＳＱＬの処理
時間等が画面右側に表示される。
【００４０】表示装置９の表示は、図５の処理を繰り返
すたびに更新される。また、トランザクションとＳＱＬ
との対応関係を示す木構造に変更が生じると、トランザ
クションの統計情報が更新されるとともに、表示装置９
の左半分に表示されるツリー構造も変更される。
【００４１】このように、本実施形態は、システム設計
ツール１が作成した設計情報に基づいて各トランザクシ
ョンごとのＳＱＬの実行順序を抽出し、この抽出結果と
DBMS５のＳＱＬの実行履歴とをマッチングさせて、トラ
ンザクション単位でのＳＱＬの統計情報（例えば、ＳＱ
Ｌ処理時間など）を算出して表示するようにしたため、
各ＳＱＬの利用状況をトランザクション単位で解析する
ことができる。
【００４２】また、本実施形態では、図５の処理を定期
的に繰り返し行うため、各トランザクションのＳＱＬの
実行履歴を定期的にチェックすることができる。特に、
本実施形態の場合、チェック結果を棒グラフのようにわ
かりやすい形態で表示するため、各ＳＱＬの利用情報を
一目で把握することができる。これにより、利用頻度が
極端に高いＳＱＬを他のＳＱＬに振り分けたり、全く使
用されないＳＱＬを除去する等のデータベースのチュー
ニングが行いやすくなる。
【００４３】上述した実施形態では、ＳＱＬの処理時間
やキャッシュヒット率をトランザクションの統計情報の
一例として挙げているが、統計情報はこれらに限定され
ない。
【００４４】上述した実施形態では、トランザクション
単位でＳＱＬの統計情報を表示装置９に表示する例を示
しているが、表示装置９に表示する代わりに、あるいは
表示装置９に表示するとともに、プリンタ等に統計情報
を出力してもよい。
【００４５】なお、図１に示すデータベース・チューニ
ング装置は、ハードウェアで構成してもソフトウェアで
構成してもよい。ソフトウェアで構成する場合には、デ
ータベース・チューニング装置の機能を実行するプログ
ラムをフロッピーディスクやＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体
に収納し、コンピュータに読み込ませて実行させればよ
い。記録媒体は、磁気ディスクや光ディスク等の携帯可
能なものに限定されず、ハードディスク装置やメモリな
どの固定型の記録媒体でもよい。また、この種のプログ
ラムを、インターネット等の通信回線（無線通信も含
む）を介して頒布してもよい。その際、プログラムを暗
号化したり、変調をかけたり、圧縮した状態で、インタ
ーネット等の有線回線や無線回線を介して、あるいは記
録媒体に収納して頒布してもよい。
【００４６】
【発明の効果】以上詳細に説明したように、本発明によ
れば、データベースに対して実行された関数型言語の統
計情報を、トランザクション単位でまとめて表示するよ
うにしたため、それぞれの関数型言語の利用状況をトラ
ンザクションごとに解析することができる。これによ
り、関数型言語の重複部分を除去したり、利用頻度が極
端に高い関数型言語を他の関数型言語に振り分けたり、
関数型言語の順番の入れ替え等が可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係るデータベース・チューニング装置
の一実施形態のブロック図。
【図２】システム設計ツールが作成する設計情報の一例
を示す図。
【図３】実行順序抽出部が作成する木構造の一例を示す
図。
【図４】統計情報計算部の処理動作を説明する図。
【図５】本実施形態のデータベース・チューニング装置
の処理動作を示すフローチャート。
【図６】「本の貸出」というトランザクションを実行す
る例を示す図。
【図７】最適化手法の従来例を示す図。
【図８】表示装置に表示される統計情報の一例を示す
図。
【符号の説明】
１ システム設計ツール ２ 設計情報格納部 ３ 実行順序抽出部 ４ 実行順序格納部 ５ ＤＢＭＳ ６ 実行履歴格納部 ７ 統計情報格納部 ８ 統計情報格納部 ９ 表示装置

Claims (6)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】検索の条件を記述した関数型言語(SQL:Str
    uctured Query Language)を少なくとも一つ含むトラン
    ザクションを単位としてデータベースの検索が可能であ
    り、前記データベースの検索を高速化するためにチュー
    ニングを行うデータベース・チューニング装置におい
    て、 前記トランザクションのそれぞれごとに、前記関数型言
    語の実行順序を抽出する実行順序抽出手段と、 前記データベースに対する前記関数型言語の実行履歴を
    抽出する実行履歴抽出手段と、 前記実行順序抽出手段により抽出された実行順序と、前
    記実行履歴抽出手段により抽出された実行履歴とに基づ
    いて、前記トランザクション単位で前記関数型言語の統
    計情報を算出する統計情報算出手段と、を備えることを
    特徴とするデータベース・チューニング装置。
  2. 【請求項２】前記統計情報算出手段は、前記実行順序抽
    出手段による抽出結果と前記実行履歴抽出手段による抽
    出結果とに基づいて、前記関数型言語のパターンマッチ
    ングを行い、このパターンマッチング結果に基づいて、
    実行された前記関数型言語に対応する前記トランザクシ
    ョンを特定することを特徴とする請求項１に記載のデー
    タベース・チューニング装置。
  3. 【請求項３】前記統計情報算出手段により算出された統
    計情報を、前記トランザクション単位で出力する出力手
    段を備えることを特徴とする請求項１または２に記載の
    データベース・チューニング装置。
  4. 【請求項４】前記統計情報算出手段により算出される前
    記統計情報は、前記関数型言語の実行時間、前記データ
    ベースへのアクセス時間、および前記データベースに付
    属して設けられるデータキャッシュへのキャッシュヒッ
    ト率の少なくとも一つを含むことを特徴とする請求項１
    〜３のいずれかに記載のデータベース・チューニング装
    置。
  5. 【請求項５】検索の条件を記述した関数型言語(SQL:Str
    uctured Query Language)を少なくとも一つ含むトラン
    ザクションを単位としてデータベースの検索が可能であ
    り、前記データベースの検索を高速化するためにチュー
    ニングを行うデータベース・チューニング方法におい
    て、 前記トランザクションのそれぞれごとに、前記関数型言
    語の実行順序を抽出する第１ステップと、 前記データベースに対する前記関数型言語の実行履歴を
    抽出する第２ステップと、 前記第１ステップにより抽出された実行順序と、前記第
    ２ステップにより抽出された実行履歴とに基づいて、前
    記トランザクション単位で前記関数型言語の統計情報を
    算出する第３ステップと、を備えることを特徴とするデ
    ータベース・チューニング方法。
  6. 【請求項６】検索の条件を記述した関数型言語(SQL:Str
    uctured Query Language)を少なくとも一つ含むトラン
    ザクションを単位としてデータベースの検索が可能であ
    り、前記データベースの検索を高速化するためにチュー
    ニングを行うプログラムを記録したコンピュータ読み取
    り可能な記録媒体において、 前記トランザクションのそれぞれごとに、前記関数型言
    語の実行順序を抽出する第１ステップと、 前記データベースに対する前記関数型言語の実行履歴を
    抽出する第２ステップと、 前記第１ステップにより抽出された実行順序と、前記第
    ２ステップにより抽出された実行履歴とに基づいて、前
    記トランザクション単位で前記関数型言語の統計情報を
    算出する第３ステップと、を備えるプログラムを記録し
    たコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
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Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2007132547A1 (ja) * 2006-05-16 2007-11-22 Fujitsu Limited 業務モデル生成プログラム、業務モデル生成方法および業務モデル生成装置
JP2009529735A (ja) * 2006-03-14 2009-08-20 インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション データベース・システムにおける統計ビューの管理
JP2010250450A (ja) * 2009-04-13 2010-11-04 Fujitsu Ltd データベース・メッセージ分析支援プログラム、方法及び装置
WO2017183065A1 (ja) 2016-04-19 2017-10-26 株式会社シスバンク リレーショナルデータベースのチューニング装置及び方法
KR20190022434A (ko) * 2017-02-20 2019-03-06 핑안 테크놀로지 (션젼) 컴퍼니 리미티드 데이터베이스 시스템의 최적화 방법, 시스템, 전자장치 및 저장매체
JP2019169087A (ja) * 2018-03-26 2019-10-03 日本電気株式会社 情報集約装置、情報集約方法、及び、プログラム

Cited By (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009529735A (ja) * 2006-03-14 2009-08-20 インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション データベース・システムにおける統計ビューの管理
WO2007132547A1 (ja) * 2006-05-16 2007-11-22 Fujitsu Limited 業務モデル生成プログラム、業務モデル生成方法および業務モデル生成装置
JPWO2007132547A1 (ja) * 2006-05-16 2009-09-17 富士通株式会社 業務モデル生成プログラムおよび業務モデル生成方法
JP4704461B2 (ja) * 2006-05-16 2011-06-15 富士通株式会社 業務モデル生成プログラム、業務モデル生成方法および業務モデル生成装置
JP2010250450A (ja) * 2009-04-13 2010-11-04 Fujitsu Ltd データベース・メッセージ分析支援プログラム、方法及び装置
US8224834B2 (en) 2009-04-13 2012-07-17 Fujitsu Limited Database message analysis support technique
WO2017183065A1 (ja) 2016-04-19 2017-10-26 株式会社シスバンク リレーショナルデータベースのチューニング装置及び方法
US10216773B2 (en) 2016-04-19 2019-02-26 Sysbank Co., Ltd. Apparatus and method for tuning relational database
KR20190022434A (ko) * 2017-02-20 2019-03-06 핑안 테크놀로지 (션젼) 컴퍼니 리미티드 데이터베이스 시스템의 최적화 방법, 시스템, 전자장치 및 저장매체
JP2019508774A (ja) * 2017-02-20 2019-03-28 平安科技（深▲せん▼）有限公司 データベースシステム最適化の方法、システム、電子装置及び記憶媒体
KR102141083B1 (ko) 2017-02-20 2020-08-05 핑안 테크놀로지 (션젼) 컴퍼니 리미티드 데이터베이스 시스템의 최적화 방법, 시스템, 전자장치 및 저장매체
JP2019169087A (ja) * 2018-03-26 2019-10-03 日本電気株式会社 情報集約装置、情報集約方法、及び、プログラム
JP7119484B2 (ja) 2018-03-26 2022-08-17 日本電気株式会社 情報集約装置、情報集約方法、及び、プログラム

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