JP2002163290A

JP2002163290A - クエリ最適化のためのコストに基づく具体化ビューの選択

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Publication number: JP2002163290A
Application number: JP2001296553A
Authority: JP
Inventors: Cesar A Galindo-Legaria; シーザー・エイ・ガリンド−レガリア; Milind M Joshi; ミリンド・エム・ジョシ
Original assignee: Microsoft Corp
Current assignee: Microsoft Corp
Priority date: 2000-09-27
Filing date: 2001-09-27
Publication date: 2002-06-07
Anticipated expiration: 2021-09-27
Also published as: EP1193618B1; EP1193618A2; US6510422B1; JP4955876B2; EP1193618A3

Abstract

(57)【要約】【課題】コストに基づき具体化ビューを選択するデー
タベース・クエリ最適化装置を提供する。【解決手段】クエリ最適化装置は、具体化ビューのク
エリに対する適用可能性を判定する。ビュー利用選択肢
を、最適化の探査段階において発生するので、複雑なク
エリにおける他の変換との相互作用を考慮に入れる。具
体化ビューを用いるか否かの最終判断は、推定コストに
基づき行う。最適化装置は、選択肢テーブルを生成す
る。これは、クエリの各下位式毎に種々の可能性をコン
パクトにエンコードしたものである。最適コスト演算子
ツリーをこのテーブルから抽出する。種々の可能性の探
査中に具体化ビューを検出し置換し、選択肢テーブルに
追加する。コストに基づき、クエリ実行計画において用
いるため、具体化ビュー及び選択肢を選択する。２つの
演算子ツリーが同一でない場合、一方の演算子ツリーが
他方の演算子ツリーを包含する場合、残余演算子を使用
できる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、一般的に、コンピ
ュータの分野に関し、更に特定すれば、コストに基づい
て具体化ビュー（materialized views）を選択するデー
タベース・クエリ最適化装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】この特許文書の開示内容の一部は、著作
権の保護対象となる題材を含む。著作権者は、本特許文
書または特許開示内容の、特許商標庁における特許ファ
イルまたは記録に現れる通りのファクシミリ再生につい
ては、いずれの者による場合であっても異議を唱えない
が、それ以外についてはあらゆる著作権を保存すること
とする。以下の通知は、以下および図面に記載するソフ
トウエアおよびデータに適用されるものとする。著作権
c２０００年Microsoft Corporation、版権所有。

【０００３】リレーショナル・データベースは、データ
の行即ちタプル（tuple）の集合である。各行は、番
号、名称、アドレス等のような情報を収容する１つ以上
の列を有することができる。例えば、列は、従業員の名
前、従業員ＩＤ、住所、電話番号、日毎の売上、および
その他の情報を含むことができる。この情報をデータベ
ース内のテーブルに格納する。この特定のテーブルの行
における情報は全て同じ人に関係付けられている。この
ようなクエリの１つを売上に関係付けることも可能であ
る。このクエリは、ある日の各従業員毎の売上を見つけ
ることに関係付けることができる。

【０００４】具体化ビューは、１０年以上にわたってデ
ータベース探索の主題であった。基本的なアイデアは、
あるクエリの結果を具体化する、または格納し、同様の
クエリがデータベースに提出されたときに、このように
計算した結果を用いるということである。例えば、日毎
の売上結果を、例えば、格納し、格納した結果を用い
て、所与の月における振り上げ、または年間の総売上を
含む、いくつかの関係するクエリに回答したいことがあ
る。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】柔軟性の最大化を図る
ためには、あるビューが存在する、または具体化されて
いることをアプリケーションが知る必要があるべきでは
ない。クエリ・プロセッサは、ユーザ・クエリと既存の
予備計算結果との間における一致を識別し、適用可能で
あればこのような結果を使うべきである。これは、ビュ
ー利用問題として知られている。具体化ビューの集合体
だけでなくベース・テーブル上にもユーザ・クエリを書
き込んだ場合、どの具体化ビューを用いてこのようなク
エリに答えることができるのか。次いで、どのビューを
用いるか決定しなければならない。

【０００６】トランザクションの正確性を保証するため
には、ビューの内容は、ベース・テーブルの変更に対し
て同期して維持しなければならない。例えば、注文が入
力または変更された場合、週毎の売上の具体化を更新
し、変更を反映しなければならない。これは、ビュー保
守問題として知られている。

【０００７】具体化ビューは、これらがデータベースの
物理的設計の一部であり、その主な目的が性能向上にあ
る点で、インデックスと同様である。データベースの論
理設計、およびアプリケーションの正確性は、具体化ビ
ューの有無とは無関係でなければならない。インデック
スと同様、具体化ビューは、クエリの性能に劇的な改善
をもたらすことができる。

【０００８】どのビューを用いるべきか決定する従来の
試みでは、分離における問題を扱い、限定したシナリオ
を処理し、多くの場合クエリ全体をカバーする「グロー
バル」構造を想定していた。これは、「カバレッジの結
果」（coverage results）を得るには有用である。例え
ば、この述語集合（set of predicates）およびこの形
態のクエリを有するビューが与えられた場合、このアル
ゴリズムを用いて、クエリに答えるためにビューを用い
ることができるか否か決定する。任意のクエリを扱い、
ビューの利用をクエリ最適化装置の実際のアーキテクチ
ャ内に統合する必要がある。更に、一旦クエリに答える
ためにビューが使用可能であることがわかったなら、そ
れを用いるという問題に取り組む必要がある。

【０００９】ビューの一致の目的のために、ユーザ・ク
エリに「グローバル」構造を構築することは、共通の最
適化装置のアーキテクチャとは適合せず、「許されな
い」構造を用いた場合、不可能なこともある。ある複雑
なクエリ上では、ビューの利用は、完全なクエリの下位
式（sub-expression）においてのみ可能である。更に、
これらサブクエリは、ある並び替えを行なった後にのみ
現れる可能性があるが、これは当然選択肢の探査（expl
oration）プロセスにおいて行われる。

【００１０】

【課題を解決するための手段】コストに基づくクエリ最
適化装置は、具体化ビューのクエリに対する適用可能性
を判定する。ビュー利用選択肢が最適化探査段階におい
て生成するので、複雑なクエリにおける他の変換との相
互作用が考慮される。具体化ビューを使用するか否かに
関する最終判断は、推定コストに基づく。

【００１１】最適化装置は、選択肢テーブルを生成し、
クエリの各下位式に対する種々の可能性をコンパクトに
エンコードする。演算子ツリーをテーブル内に暗示的に
表現する。種々の可能性の探査中に、具体化ビューを検
出および置換し、選択肢テーブルに追加する。具体化ビ
ューおよび選択肢は、コストに基づくクエリ実行計画に
おいて用いるために選択する。

【００１２】最適化装置は、コストを推定し、費用のか
かる解決手段を間引きし、演算子ツリーを組み立て、最
適な解決手段を構築するために用いられる。所与のクエ
リに対して、一般的な数の候補ビュー、およびビューの
利用を考慮することができるある数のテーブル・エント
リがある。クエリ内において参照されたテーブル、また
はクエリが総計を含むか否かというような情報を用い
て、関連があり得るビューを決定する。

【００１３】考慮する演算子ツリーの数を削減するため
に、隠し（collapsed）演算子ツリーを生成し、基本的
に全ての基礎テーブルを、それらに適用する述語と共に
リストに纏めたクエリ・グラフを形成する。クエリ・グ
ラフに一致するビューを、選択肢テーブルに追加する。
また、選択肢テーブルから、原始グラフ・ツリーを抽出
する。このような原始グラフ・ツリーは、特定の演算子
集合のみを許可し、原始テーブルのみを許す。これによ
って、原始データベース・テーブルを優先して、ビュー
・テーブルを無視することが可能になる。

【００１４】２つの演算子ツリーが同一である必要はな
い。一方の演算子ツリーが他方の演算子ツリーを包含す
る場合、残余演算子を用いることができる。残余式は、
フィルタを含み、演算子別にグループ化し、演算子を加
入することができる。

【００１５】

【発明の実施の形態】以下の本発明の実施形態の一例の
詳細な説明では、その一部をなす添付図面を参照する。
図面では、本発明を実施可能な具体的な実施形態の例
を、例示として示す。これらの実施形態は、当業者が本
発明を実施することができるように十分詳細に説明して
あり、更に、他の実施形態も利用可能であり、論理的、
数学的、電気的およびその他の変更も、本発明の精神ま
たは範囲から逸脱することなく行なえることは理解され
よう。したがって、以下の詳細な説明は、限定的な意味
で捕らえてはならず、本発明の範囲は添付した特許請求
の範囲によってのみ定義されることとする。

【００１６】詳細な説明は多数の章に分かれている。第
１章は、本発明を実現するコンピュータ・システムの動
作について説明する。続いて、どのようにして、コスト
に基づいてクエリ最適化装置による考慮のために、全体
的な具体化ビューを識別し、選択肢テーブルに追加する
かについて説明する。結論は、潜在的な利点をいくつか
述べ、更に別の代替実施形態についても述べる。ハードウエアおよび動作環境本発明を実現するシステム例は、図１における計算デバ
イス１００のような計算デバイスを含む。その最も基本
的な構成では、計算デバイス１００は、典型的に、少な
くとも１つの演算装置１０２およびメモリ１０４を含
む。計算デバイスの正確なコンフィギュレーションおよ
び形式に応じて、メモリ１０４は、揮発性（ＲＡＭのよ
うな）、不揮発性（ＲＯＭ、フラッシュ・メモリ等のよ
うな）、またはこれら２つの何らかの組み合わせとなる
場合もある。この最も基本的なコンフィギュレーション
を、図１における破線１０６で示す。

【００１７】デバイス１００は、追加の機構／機能性を
含むこともできる。例えば、デバイス１００は、磁気ま
たは光ディスクまたはテープを含むがこれらには限定さ
れない、追加のストレージ（リムーバブルおよび／また
は非リムーバブル）を含むことができる。このような追
加のストレージは、図１では、リムーバブル・ストレー
ジ１０８および非リムーバブル・ストレージ１１０によ
って例示されている。コンピュータ記憶媒体は、揮発性
および不揮発性、リムーバブルおよび非リムーバブル媒
体を含み、コンピュータ読み取り可能命令、データ構
造、プログラム・モジュールまたはその他のデータのよ
うに、情報格納技術のあらゆる方法で実現されている。
メモリ１０４、リムーバブル・ストレージ１０８および
非リムーバブル・ストレージ１１０は、全てコンピュー
タ記憶媒体の例である。コンピュータ記憶媒体は、ＲＡ
Ｍ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュ・メモリ、また
はその他のメモリ技術、ＣＤ−ＲＯＭ、ディジタル・バ
ーサタイル・ディスク（ＤＶＤ）またはその他の光スト
レージ、磁気を用いたストレージ、あるいは所望の情報
を格納するために使用可能であり、デバイス１００がア
クセス可能なその他のあらゆる媒体を含むが、これらに
限定される訳ではない。このようなコンピュータ記憶媒
体はいずれも、デバイス１００の一部となり得る。

【００１８】また、デバイス１００は、通信接続部１１
２も内蔵し、当該デバイスは他のデバイスと通信するこ
とができる。通信媒体は、典型的に、読み取り可能命
令、データ構造、プログラム・モジュール、あるいは搬
送波またはその他の輸送機構のような変調データ信号に
おけるその他のデータを具体化し、あらゆる情報配信媒
体を含む。「変調データ信号」という用語は、信号内に
情報をエンコードするように変更された、１つ以上のそ
の特性集合を有する信号を意味する。限定ではなく一例
として、通信媒体は、有線ネットワークまたは直接配線
接続のような有線媒体や、音響、ＲＦ、赤外線およびそ
の他のワイヤレス媒体のようなワイヤレス媒体を含む。
ここで用いる場合、コンピュータ読み取り可能媒体と
は、記憶媒体および通信媒体双方を含むこととする。

【００１９】また、デバイス１００は、キーボード、マ
ウス、ペン、音声入力デバイス、接触入力デバイス等の
ような入力デバイス１１４を有することもできる。ディ
スプレイ、スピーカ、プリンタ等のような出力デバイス
１１６も含ませることができる。これらのデバイスは、
当技術では周知である。

【００２０】本発明は、１つ以上のコンピュータまたは
デバイス１１０のようなその他のデバイスによって実行
する、プログラム・モジュールのようなコンピュータ実
行可能命令のコンテクストにおいて説明するとよい。通
常、プログラム・モジュールは、ルーチン、プログラ
ム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造等を含
み、特定のタスクを実行するか、または特定の抽象的デ
ータ・タイプを実装する。典型的に、プログラム・モジ
ュールの機能性は、種々の実施形態に必要に応じて組み
合わせたりあるいは分散することができる。

【００２１】オブジェクト指向プログラミング言語を含
む多くの異なる方法を用いて、ソフトウエアを設計する
ことができる。Ｃ＋＋およびＪａｖａ（登録商標）は、
オブジェクト指向プログラミングに関連する機能性を与
える、共通のオブジェクト指向コンピュータ・プログラ
ミング言語の２つの例である。オブジェクト指向プログ
ラミング方法は、データ・メンバ（変数）、および当該
データ上で動作し、クラスと呼ばれる単一のエンティテ
ィを形成するメンバ関数（メソッド）をカプセル化する
手段を与える。また、オブジェクト指向プログラミング
方法は、既存のクラスに基づいて新たなクラスを作成す
る手段も与える。

【００２２】オブジェクトとは、クラスのインスタンス
である。オブジェクトのデータ・メンバは、コンピュー
タ・メモリ内部に格納されている属性であり、メソッド
は、このデータ上で、潜在的に与えることができる他の
サービスと共に作用する、実行可能なコンピュータ・コ
ードである。本発明では、発明の態様を一実施形態にお
いてオブジェクトとして実現するというオブジェクトの
観念を利用する。

【００２３】インターフェースとは、名前のあるユニッ
トに編成された、関連する関数のグループである。各イ
ンターフェースは、ある識別子によって一意に識別する
ことができる。インターフェースはインスタンス化（in
stantiation）を有さない。即ち、インターフェース
は、定義のみであり、当該インターフェースが指定する
メソッドを実装するために実行可能コードを必要としな
い。オブジェクトは、インターフェースが指定するメソ
ッドに実行可能コードを与えることによって、インター
フェースを支援することができる。オブジェクトが供給
する実行可能コードは、インターフェースが指定する定
義を満たさなければならない。オブジェクトは追加のメ
ソッドを与えることもできる。インターフェースは、オ
ブジェクト指向プログラミング環境における、またはオ
ブジェクト指向プログラミング環境による使用に限定さ
れる訳ではないことを、当業者は認めよう。

【００２４】本発明は、機能ブロックを含むフローチャ
ートを用いて説明する。ブロックは、必要に応じて、１
つ以上のソフトウエアまたはハードウエア・モジュール
で実現することができ、データベース・システムのコン
テクストにおいて、計算デバイス１００上で実行する。具体化ビューの識別クエリ最適化装置は、通常、図２に示すように最初に簡
略化段階があり、続いて、選択肢の探査および実行計画
のコストに基づく選択がある。２１０において、元のク
エリを識別する。簡略化／正規化段階２２０の間、元の
クエリに対して、可能なときには、選択をプッシュ・ダ
ウンする、あるいはサブクエリを統合（join）として書
き直すというような何らかの変更を行なう。これらの変
更は、「より良い」クエリ２３０を得ることを目的とす
る。典型的に、この段階では詳細なコスト推定がなく、
前述の図における結果Ｑ’として、単一の「より良い」
クエリ２３０を生成する。

【００２５】探査段階２４０は、Ｑ’を受け取り、多数
の選択肢を生成する。また、探査段階２４０は、詳細な
コスト・モデルを用いて、最も安い推定実行コストを選
択する。クエリ最適化装置は、最低のコストを有するク
エリを実行する計画２５０を与える。

【００２６】探査段階には、２つの標準的なアーキテク
チャ、即ち、ボトムアップ・ダイナミック・プログラミ
ング統合列挙、および変換によって促される選択肢の生
成がある。双方のアーキテクチャは、選択肢テーブルを
設定する。このテーブルは、クエリの各下位式毎に、種
々の可能性をコンパクトにエンコードしたものである。

【００２７】クエリ簡略化の間に具体化したビューを考
慮することは可能であるが、これは不適当である。何故
なら、単一の解決手段しか得ることができず、この選択
を行なう詳細なコスト情報がないからである。また、あ
るビューの使用が、クエリの他の何らかの変換または修
正が行われるまで、明白にならない場合もある。これが
有効になるのは、クエリが具体化ビューの定義に非常に
近づいたときのみであり、その場合でも、この特定のク
エリに対して、ベース・テーブル内により良いインデッ
クス集合があるなら、元のクエリの方がビューの使用よ
りも速い可能性もある。

【００２８】この問題を解決するために、探査およびコ
ストに基づく選択の間にビューの検出および置換を行な
う。ここでは、これを変換に基づく最適化装置について
記載し、一般的な原理は、ボトムアップ列挙を含む、他
の選択肢テーブル構築方法にも及ぶ。選択肢テーブルの増強探査の間に具体化ビューを検討する場合、このような具
体化ビューを用いるエントリによって、選択肢のテーブ
ルを増強することから成る。元のクエリが、テーブル
Ａ，Ｂ，Ｃ上での統合であると仮定する。通常の選択肢
テーブルは、図４の３００に概略的に示すように見え、
論理演算子のみである。選択肢テーブル３００は、４つ
のグループ３１０，３２０，３３０および３４０から成
る。グループ３１０は、ＡＢＣのルート・エントリを有
し、異なる選択肢を有するエントリを含む。グループ３
２０，３３０および３４０は、それぞれ、ＡＢ，ＢＣお
よびＡＣのルート・エントリを有する。尚、各々につ
き、統合の順序関係があるのは、２つの代替エントリの
みである。

【００２９】選択肢テーブルを見渡すことによって、図
４において概略的に４００で示すような、エンコード演
算子ツリーを得る。ルート・エントリ（上述のエントリ
におけるＡＢＣ）から開始し、各エントリから演算子を
選択する。各エントリにおいて最初の選択を行なうこと
によって、演算子ツリー４００を形成した。ＡおよびＢ
が最初に統合され、続いてその結果をＣと統合する。

【００３０】具体化ビューＶ＝ＡｊｏｉｎＢがある
場合、具体化ビュー・テーブルＶｔが格納されており、
これは、ＡおよびＢの統合の結果を含む。これは統合下
位式を得る有効な方法であるので、この選択肢によって
選択肢テーブル３００を増強し、図５における増強テー
ブル５００を形成する。増強を５１０で識別し、ルート
・エントリＡＢを有するグループに対するエントリとし
て追加する。

【００３１】ここで生成することができ、最適化装置に
よって考慮する有効な演算子を図６の６００に示す。こ
れは、ＶｔおよびＣの統合から成る。選択肢テーブルを
増強する正確な機構は、最適化装置のアーキテクチャに
よって異なる。変換に基づく最適化装置の場合、新たな
変換規則をシステムに追加することによって、拡張が得
られる。ボトムアップ統合列挙では、構造手順を変更す
る必要がある。一旦選択肢をテーブルに追加したなら、
コストを推定し、費用のかかる解決手段を間引き、演算
子ツリーを組み立て、最適な解決手段を構築する通常の
最適化装置の機構を適用する。

【００３２】特定のクエリに対し、通常、ある数の候補
ビューＶ１，Ｖ２，…Ｖｋ、およびビューの利用を考慮
することができるある数のテーブル・エントリがある。
クエリに関係がある可能性があるビューのみを考慮すれ
ばよい。クエリにおいてどのデータベース・テーブルを
参照するか、およびクエリが総計を含むか否かについて
の情報を用いることにより、ビューを関連なしとして識
別する。他の情報も使用可能である。これによって、候
補のビュー集合を狭めることができる。各テーブル・エ
ントリ上で同様の情報を用い、無関連として検出され得
るビュー定義を一致させようとするのを回避することが
できる。

【００３３】（ビュー、テーブル・エントリ）の対を多
数考慮するために、テーブル・エントリを固定し、次い
で多数の候補ビューを用いて照合を試みる。これによっ
て、動作を開始する前に、所与のテーブル・エントリに
おいて全ての追加選択肢を生成する。この順序は、通常
の最適化の順序と一致しており、各エントリ毎に単一の
一致構造を生成し、それを各候補ビュー毎に再利用する
ことを可能にする。

【００３４】特定の具体化ビューＶ、および適用可能性
を検査しようとする特定のテーブル・エントリＥが与え
られると、図７のフローチャートに示すように以下のス
テップを実行する。７１０において、エントリＥのため
に演算子ツリーＴを抽出する（このステップは、同じエ
ントリＥ上の種々のビューに対し共有する）。次に、７
２０において、ビュー定義Ｖから演算子ツリーＴへの包
含マッピングを試みる。マッピングに成功すると、残余
演算が行われ、７３０においてＴ＝Ｏｐ（Ｖｔ）とな
る。７５０においてビューの利用により、選択肢テーブ
ルを拡張する。７４０において、残余演算が新たなテー
ブル・エントリの導入を必要とする場合もある。これら
のステップの更に詳細な説明を以下に行なう。照合のための演算子ツリーの抽出テーブル・エントリは多数の演算子ツリーに対応する。
所与のエントリからエンコードされた各演算子ツリーを
抽出し考慮することは、これらの数が指数的に増大する
と（関与するテーブル上で）、実現不可能となる。非決
定論的に単一の演算子ツリーを抽出することは不適当で
ある。何故なら、ビュー定義に一致しない場合も起こり
得るからであるが、なおも他のあるエンコード演算子ツ
リーが定義と一致する可能性もある。

【００３５】この問題の一例は、ＡｊｏｉｎＢおよ
びＢｊｏｉｎＡ双方をエンコードするグループにつ
いて考慮する場合の、ＡｊｏｉｎＢの形態のビュー
定義である。厳格な演算子マッピングを行なえば、２つ
のエンコード・ツリーの内１つだけに継承される。ある
いは、全ての演算子ツリーを素早く抽出すると、実現不
可能になる。２つのテーブルには２つの演算子ツリーが
あり、３つのテーブルには１２個、４つのテーブルには
既に１２０の演算子ツリーがある。

【００３６】この問題に取り組むために、相補的な技法
を用いる。第１の技法では、照合は、二進統合（binary
join）を含む演算子ツリーに対して行なわず、クエリ
・グラフとして知られている、演算子を隠した形態に対
して行なう。これは、基本的に、全ての基礎テーブル
を、これらに適用される述語と共にリストに纏めたもの
である。一旦演算子ツリーを抽出したなら、統合を隠
し、次いでクエリ・グラフを比較する。この方法は、演
算子ツリーＡｊｏｉｎＢまたはＢｊｏｉｎＡのい
ずれかを抽出し、具体化ビューＡｊｏｉｎＢとの一
致という同じ結果が得られる。クエリ・グラフは、少な
くとも統合および外部統合（outerjoin）を表わすこと
ができることが知られている。

【００３７】第２の技法では、選択肢テーブルから原始
グラフ・ツリー（primitive graph-tree）を抽出し、ビ
ューと照合する。このツリーは、特定の演算子集合のみ
を表出させることができる。統合−グラフでは、抽出し
たツリーの中において統合およびフィルタ演算子のみが
許される。条件が長い値のリストを有するＩＮリストで
ある場合、あるフィルタ条件を半統合（semijoin）に転
換することが可能であるが、半統合を含む式はクエリ・
グラフに直接マッピングしないものの、フィルタを有す
る式はマッピングする。したがって、望ましいのは、半
統合ツリーではなく、フィルタ・ツリーである。同様
に、場合によっては、ＯＲ条件がＵＮＩＯＮに転換す
る。統合グラフ抽出では、テーブル・エントリのために
演算子ツリーを組み立てるとき、統合のみが有効な演算
子と見なされる。

【００３８】また、グラフ・ツリーは、原始テーブルの
みを表出させることも可能である。テーブル・エントリ
は、既にビューへの参照を含む場合もあるが、これらは
特定のエントリのツリーの組み立てでは、除外すべきで
ある。先に考慮した３つのテーブルの統合では、演算子
ツリーＶｔｊｏｉｎＣの抽出は、定義がＡｊｏｉ
ｎＢｊｏｉｎＣであるビューと一致しない。した
がって、原始データベース・テーブルを優先して、ビュ
ー・テーブルは無視される。

【００３９】前述のように、所望の形態を有する演算子
ツリーを抽出し、所与のテーブル・エントリに対して、
そのクエリ・グラフを１回だけ構築する。次いで、得ら
れたクエリ・グラフを再利用して、多数の候補ビューを
照合する。

【００４０】一実施形態では、２つの広い式クラス、グ
ラフ・ツリーまたはグラフ・ツリー上のＧｒｏｕｐＢ
ｙ（分類）のいずれかを考慮する。更に別の実施形態で
は、他のクラスも考慮することができる。特定のテーブ
ル・エントリに対して、２つのツリーを、２つのビュー
・クラスについて抽出する試みを行なう。包含マッピングビュー定義を抽出したツリーと比較する場合、テーブル
参照、述語、およびこれら２つの間の他のスカラー式の
間で、マッピングを設定する。しかし、２つの式は、同
一である必要はなく、多くの場合同一でない。その理由
は、通常の探査プロセスは、クエリに対して可能な同等
の演算子ツリーを全て考慮する訳ではないからである。
例えば、３つの演算子ツリー８１０，８２０および８３
０を図８に示す。第１演算子ツリー８１０は、ビュー定
義であり、第２演算子ツリー８２０は、ビューがサブツ
リー上で直接一致する場合のクエリである。しかしなが
ら、この第２演算子ツリー８２０は、初期選択評価を考
慮するだけの最適化装置の通常の探索空間では決して考
慮されない（何故なら、それらの後の評価は無駄である
からである）。次に、同一でない、第３演算子ツリー８
３０とビューを照合しなければならない。

【００４１】この「正確でない」一致は、最適化装置の
探索空間に対する制限の結果であり、処理すべき類似度
は、最適化装置によって実施される探索空間を考慮する
必要がある。この相違のために、残余演算子が必要とな
る。前述の場合では、ビューの照合によって、残余演算
子ツリー８４０を生成する。残余式は、前述の場合に示
したように、フィルタ、ＧｒｏｕｐＢｙ（分類）、およ
び統合を含むことができる。ＧｒｏｕｐＢｙは、「より
低い粒度」を計算するために「より高い粒度」総計を用
いる場合に用いられる。例えば、（領域、月）によって
総売上を計算する既存の具体化ビューを用いて、領域別
に（全ての月）の全売上を計算することができる。

【００４２】例えば、統合は、より多くの列を得るため
に用いられる。例えば、具体化ビューが多数の統合の結
果を含む場合、これは顧客キーを格納するが、名前は格
納しない。名前も要求するクエリでは、ビューを用いる
ことができるが、残余演算は、既知のキーから名前を検
索するために、顧客テーブルとの追加統合を含む。

【００４３】統合または総計のための特定の残余演算子
のいくつかの導出は、当業者には公知である。また、例
えば、ＢおよびＣ間（またはＡおよびＣ間）に外部キー
の制約がないのであれば、ＡｊｏｉｎＢｊｏｉｎ
Ｃという形態の具体化ビューを用いて、単一の統合Ａ
ｊｏｉｎＢを有するクエリに答えることができる。
これらの技法は、本発明によって利用し、影響力を及ぼ
すことができる。実際には、これは、最適化装置全体の
機構が、特定の形態のビューを用いてあるクエリに答え
ることができるか否かに関する既存の結果にリンクする
点である。選択肢テーブルの拡張一旦具体化ビュー選択肢を求めたなら（ビュー参照およ
び恐らくは残余演算子）、これを選択肢テーブルに追加
しなければならない。ＳＱＬサーバが用いるような、変
換に基づく最適化装置のコンテクストでは、これは、最
適化装置フレームワークによって処理され、式を取り込
み、ルート演算子を、考慮対象の元のテーブル・エント
リに追加し、必要であれば、新たなテーブル・エントリ
を作成する。ボトムアップ列挙手法では、選択肢をテー
ブル・エントリに添付する汎用的な標準機構はないの
で、既存のユーティリティおよびシステムのその他の実
施態様の詳細を考慮に入れて、これをコード化する必要
がある。

【００４４】一実施形態では、これまでの説明にしたが
って、データベース・サーバの変換に基づく最適化装置
に、以下の変更および追加を行なう。・変換規則のためのパターンを記述するために用いる構
造に、ＣＧｒａｐｈプリミティブを追加する。

【００４５】・２つの変換規則を追加する。一方は形態
グラフ・ツリーの具体化ビューを扱い、他方はグラフ・
ツリー上で形態ＧｒｏｕｐＢｙ（分類）の具体化ビュ
ーを扱う。

【００４６】・二進統合を含む演算子ツリーを取り込
み、クエリ・グラフを生成する関数を追加する。・２つのクエリ・グラフの包含照合を行い、照合に成功
した場合、残余演算子を生成する関数を追加する。

【００４７】・別々に発生するために用いた列を生成す
る新たなテーブルの円滑な集積のために、列マッピング
を実行する関数を追加する。結論本願は、本発明のあらゆる改作および変形をも包含しよ
うとするものである。本発明は、特許請求の範囲および
その均等物によってのみ限定されることを意図している
のは明白である。コストに基づくクエリ最適化装置によ
って、具体化ビューのクエリに対する適応可能性を決定
することを可能にするシステムおよび方法について説明
した。最適化の探査段階において、ビュー利用選択肢を
生成するので、複雑なクエリにおける他の変換との相互
作用が考慮に入れられる。具体化ビューを用いるか否か
に最終判断は、推定したコストに基づいて行われる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明を実現可能なコンピュータ・システムの
ブロック図である。

【図２】本発明によるクエリ最適化装置のブロック図で
ある。

【図３】最適化の間に考慮する代替エントリのテーブル
である。

【図４】図３のテーブルにおける１つエントリから形成
した演算子ツリーの図である。

【図５】代替エントリの増強テーブルである。

【図６】具体化ビューを内部に組み込んだ演算子ツリー
である。

【図７】代替エントリのテーブルに追加するビューを識
別するプロセスを示すフローチャートである。

【図８】残余演算子ツリーを含む、多数の代替演算子ツ
リーの図である。

【符号の説明】

１００計算デバイス１０２演算装置１０４メモリ１０６基本的コンフィギュレーション１０８リムーバブル・ストレージ１１０非リムーバブル・ストレージ１１２通信接続部１１４入力デバイス１１６出力デバイス２１０元のクエリの識別２２０簡略化／正規化段階２３０「より良い」クエリ２４０探査段階２５０計画３００選択肢テーブル３１０，３２０，３３０，３４０グループ４００エンコード演算子ツリー５００増強テーブル５１０増強を６００有効な演算子８１０，８２０，８３０，８４０演算子ツリー

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者ミリンド・エム・ジョシアメリカ合衆国ワシントン州98007，ベルビュー，ノースイースト，ワンハンドレッドアンドフォーティエイトス・アベニュー 4763，アパートメントピー202 Ｆターム(参考） 5B075 QR00 QS20 QT06 5B082 GA08

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】データベース・クエリの実行に用いる具
体化ビューの選択方法であって、前記クエリの実行のために多数のエントリを有する選択
肢テーブルを得るステップと、前記クエリのために関連のある具体化ビューを選択する
ステップと、各エントリおよびビュー毎に、前記エントリおよび前記ビューの演算子ツリーを抽出す
るステップと、エントリおよびビューの演算子ツリーを照合するステッ
プと、一致が得られた場合、前記ビューを用いて前記選択肢テ
ーブルを拡張するステップと、から成る方法。
【請求項２】請求項１記載の方法において、二進統合
を含むエントリの演算子ツリーを抽出するステップは、
演算子をクエリ・グラフに隠すステップを含む、方法。
【請求項３】請求項２記載の方法において、前記演算
子をクエリ・グラフに隠すステップは、基礎テーブル
を、これらに適用する述語と共にリストに纏めるステッ
プを含む、方法。
【請求項４】請求項１記載の方法において、ビューの
演算子ツリーを抽出するステップは、演算子を原始グラ
フ・ツリーに隠すステップを含む、方法。
【請求項５】請求項４記載の方法において、原始グラ
フ・ツリーを、特定の演算子集合に制限し、更に原始テ
ーブルに制限する、方法。
【請求項６】請求項５記載の方法において、統合グラ
フのための前記演算子ツリーにおいて、統合、外部統
合、およびフィルタ演算子のみを許可する、方法。
【請求項７】請求項１記載の方法において、ルート演
算子を追加することによって、前記選択肢テーブルを拡
張する、方法。
【請求項８】請求項１記載の方法であって、更に、コストに基づく最適化装置を用いて、前記増強した選択
肢テーブルに基づいて実行計画を選択するステップを含
む、方法。
【請求項９】データベース・クエリの実行に用いる具
体化ビューの選択方法をコンピュータに実行させる命令
を有する機械読み取り可能媒体であって、前記方法が、前記クエリの実行のために多数のエントリを有する選択
肢テーブルを得るステップと、前記クエリのために関連のある具体化ビューを選択する
ステップと、各エントリおよびビュー毎に、前記エントリおよび前記ビューの演算子ツリーを抽出す
るステップと、エントリおよびビューの演算子ツリーを照合するステッ
プと、一致が得られた場合、前記ビューを用いて前記選択肢テ
ーブルを拡張するステップと、から成る機械読み取り可
能媒体。
【請求項１０】請求項９記載の機械読み取り可能媒体
において、二進統合を含むエントリの演算子ツリーを抽
出するステップは、演算子をクエリ・グラフに隠すステ
ップを含む、機械読み取り可能媒体。
【請求項１１】請求項１０記載の機械読み取り可能媒
体において、前記演算子をクエリ・グラフに隠すステッ
プは、基礎テーブルを、これらに適用する述語と共にリ
ストに纏めるステップを含む、機械読み取り可能媒体。
【請求項１２】請求項９記載の機械読み取り可能媒体
において、ビューの演算子ツリーを抽出するステップ
は、演算子を原始グラフ・ツリーに隠すステップを含
む、機械読み取り可能媒体。
【請求項１３】請求項１２記載の機械読み取り可能媒
体において、原始グラフ・ツリーを、特定の演算子集合
に制限し、更に原始テーブルに制限する、機械読み取り
可能媒体。
【請求項１４】請求項１３記載の機械読み取り可能媒
体において、統合グラフのための前記演算子ツリーにお
いて、統合、外部統合、およびフィルタ演算子のみを許
可する、機械読み取り可能媒体。
【請求項１５】請求項９記載の機械読み取り可能媒体
において、ルート演算子を追加することによって、前記
選択肢テーブルを拡張する、機械読み取り可能媒体。
【請求項１６】請求項９記載の機械読み取り可能媒体
であって、更に、コストに基づく最適化装置を用いて、前記増強した選択
肢テーブルに基づいて実行計画を選択するステップを含
む、機械読み取り可能媒体。
【請求項１７】データベース・クエリの実行に用いる
具体化ビューを選択するクエリ最適化装置であって、前記クエリの実行のために多数のエントリを有する選択
肢テーブルを得る手段と、前記クエリのために関連のある具体化ビューを選択する
手段と、各エントリおよびビュー毎に、前記エントリおよび前記ビューの演算子ツリーを抽出す
る手段と、エントリおよびビューの演算子ツリーを照合する手段
と、を備え、一致が得られた場合、前記ビューを用いて前記選択肢テ
ーブルを拡張する、クエリ最適化装置。
【請求項１８】請求項１７記載のクエリ最適化装置に
おいて、二進統合および外部統合を含むエントリの演算
子ツリーを抽出する手段は、演算子をクエリ・グラフに
隠す手段を含む、クエリ最適化装置。
【請求項１９】請求項１８記載のクエリ最適化装置に
おいて、前記演算子をクエリ・グラフに隠す手段は、基
礎テーブルを、これらに適用する述語と共にリストに纏
める手段を含む、クエリ最適化装置。
【請求項２０】請求項１７記載のクエリ最適化装置に
おいて、ビューの演算子ツリーを抽出する手段は、演算
子を原始グラフ・ツリーに隠す手段を含む、クエリ最適
化装置。
【請求項２１】請求項２０記載のクエリ最適化装置に
おいて、原始グラフ・ツリーを、特定の演算子集合に制
限し、更に原始テーブルに制限する、クエリ最適化装
置。
【請求項２２】請求項２１記載のクエリ最適化装置に
おいて、統合グラフのための前記演算子ツリーにおい
て、統合、外部統合、およびフィルタ演算子のみを許可
する、クエリ最適化装置。
【請求項２３】請求項１７記載のクエリ最適化装置に
おいて、ルート演算子を追加することによって、前記選
択肢テーブルを拡張する、クエリ最適化装置。
【請求項２４】請求項１７記載のクエリ最適化装置で
あって、更に、コストに基づく最適化装置を用いて、前記増強した選択
肢テーブルに基づいて、実行計画を選択する手段を含
む、クエリ最適化装置。
【請求項２５】データベース・クエリの実行において
用いる具体化ビューの選択方法であって、前記クエリの実行のために選択肢テーブルを得るステッ
プと、選択した具体化ビューを用いて前記選択肢テーブルを増
強するステップと、コストに基づく最適化装置を用いて、前記増強した選択
肢テーブルに基づいて実行計画を選択するステップと、
から成る方法。
【請求項２６】データベース・クエリの実行において
用いる具体化ビューの選択方法をコンピュータに実行さ
せる命令を有する機械読み取り可能媒体であって、前記
方法が、前記クエリの実行のために選択肢テーブルを得るステッ
プと、選択した具体化ビューを用いて前記選択肢テーブルを増
強するステップと、コストに基づく最適化装置を用いて、前記増強した選択
肢テーブルに基づいて実行計画を選択するステップと、
から成る機械読み取り可能媒体。
【請求項２７】データベース・クエリの実行において
用いる具体化ビューの選択方法であって、前記クエリの実行のために選択肢テーブルを得るステッ
プと、前記クエリのために関連するビューを選択するステップ
と、関連するビューを各エントリと照合するステップと、選択した一致具体化ビューを用いて、前記選択肢テーブ
ルを増強するステップと、コストに基づく最適化装置を用いて、前記増強した選択
肢テーブルに基づいて実行計画を選択するステップと、
から成る方法。
【請求項２８】データベース・クエリの実行において
用いる具体化ビューの選択方法であって、前記クエリの実行のために多数のエントリを有する選択
肢テーブルを得るステップと、前記ビューのために関連する具体化ビューを選択するス
テップと、各エントリおよびビュー毎に、前記エントリおよび前記ビューの演算子ツリーを抽出す
るステップと、前記具体化ビューの定義から前記演算子ツリーへの包含
マッピングを試みるステップと、エントリおよびビューの演算子ツリーを照合するステッ
プと、一致が得られた場合、前記ビューを用いて前記選択肢テ
ーブルを拡張するステップと、から成る方法。
【請求項２９】請求項２８記載の方法において、前記
包含マッピングの試みが成功した場合、残余演算を定義
する、方法。
【請求項３０】請求項２９記載の方法であって、更
に、前記選択肢テーブルに、定義した残余演算を追加す
るステップを含む、方法。
【請求項３１】請求項３０記載の方法において、フィ
ルタ、分類および統合から成るグループから、前記残余
動作を選択する、方法。
【請求項３２】請求項２８記載の方法において、二進
統合を含むエントリの演算子ツリーを抽出するステップ
が、演算子をクエリ・グラフに隠すステップを含む、方
法。
【請求項３３】請求項３２記載の方法において、前記
演算子をクエリ・グラフに隠すステップは、基礎テーブ
ルを、これらに適用する述語と共にリストに纏めるステ
ップを含む、方法。
【請求項３４】請求項２８記載の方法において、ビュ
ーの演算子ツリーを抽出するステップは、演算子を原始
グラフ・ツリーに隠すステップを含む、方法。
【請求項３５】請求項３４記載の方法において、原始
グラフ・ツリーを、特定の演算子集合に制限し、更に原
始テーブルに制限する、方法。
【請求項３６】請求項３５記載の方法において、統合
グラフのための前記演算子ツリーにおいて、統合および
フィルタ演算子のみを許可する、方法。
【請求項３７】請求項２８記載の方法において、ルー
ト演算子を追加することによって、前記選択肢テーブル
を拡張する、方法。
【請求項３８】請求項２８記載の方法であって、更
に、コストに基づく最適化装置を用いて、前記増強した選択
肢テーブルに基づいて、実行計画を選択するステップを
含む、方法。
【請求項３９】データベース・クエリの実行において
用いる具体化ビューの選択方法をコンピュータに実行さ
せる命令を有する機械読み取り可能媒体であって、前記
方法が、前記クエリの実行のために多数のエントリを有する選択
肢テーブルを得るステップと、前記ビューのために関連する具体化ビューを選択するス
テップと、各エントリおよびビュー毎に、前記エントリおよび前記ビューの演算子ツリーを抽出す
るステップと、前記具体化ビューの定義から前記演算子ツリーへの包含
マッピングを試みるステップと、エントリおよびビューの演算子ツリーを照合するステッ
プと、一致が得られた場合、前記ビューを用いて前記選択肢テ
ーブルを拡張するステップと、から成る機械読み取り可
能媒体。
【請求項４０】データベース・クエリの実行において
用いる具体化ビューの選択方法であって、前記クエリの実行のために多数のエントリを有する選択
肢テーブルを得るステップと、前記ビューのために関連する具体化ビューを選択するス
テップと、各エントリおよびビュー毎に、演算子をクエリ・グラフに隠すことによって、前記エン
トリの演算子ツリーを抽出するステップと、演算子をクエリ・グラフに隠すことによって、前記ビュ
ーの演算子ツリーを抽出するステップと、前記具体化ビューから前記演算子ツリーへの包含マッピ
ングを試みるステップと、前記包含マッピングの試みが成功した場合、残余演算を
定義するステップと、エントリおよびビューの演算子ツリーを照合するステッ
プと、一致が得られた場合、ルート演算子を追加することによ
って、前記ビューを用いて前記選択肢テーブルを拡張す
るステップと、コストに基づく最適化装置を用いて、前記増強した選択
肢テーブルに基づいて実行計画を選択するステップと、
から成る方法。
【請求項４１】データベース・クエリの実行において
用いる具体化ビューの選択方法をコンピュータに実行さ
せる命令を有する機械読み取り可能媒体であって、前記
方法が、前記クエリの実行のために多数のエントリを有する選択
肢テーブルを得るステップと、前記ビューのために関連する具体化ビューを選択するス
テップと、各エントリおよびビュー毎に、演算子をクエリ・グラフに隠すことによって、前記エン
トリの演算子ツリーを抽出するステップと、演算子をクエリ・グラフに隠すことによって、前記ビュ
ーの演算子ツリーを抽出するステップと、前記具体化ビューから前記演算子ツリーへの包含マッピ
ングを試みるステップと、前記包含マッピングの試みが成功した場合、残余演算を
定義するステップと、エントリおよびビューの演算子ツリーを照合するステッ
プと、一致が得られた場合、ルート演算子を追加することによ
って、前記ビューを用いて前記選択肢テーブルを拡張す
るステップと、コストに基づく最適化装置を用いて、前記増強した選択
肢テーブルに基づいて実行計画を選択するステップと、
から成る機械読み取り可能媒体。