JP2002342110A - プログラム解析装置及びそのプログラム並びにプログラム記録媒体 - Google Patents
プログラム解析装置及びそのプログラム並びにプログラム記録媒体Info
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 本発明は、プログラム解析装置に関し、プロ
グラムのソースコードを解析することにより、プログラ
ム中にＳＱＬ文として現れないものまで含めて、早期に
問題のあるＳＱＬ文を抽出することを目的とする。 【解決手段】 第１のＳＱＬ文抽出手段２１は、プログ
ラムのソースコード１を解析して、プログラム中に記述
されておらず、かつ、プログラムの実行時に発行される
可能性のあるＳＱＬ文を抽出する。問題ＳＱＬ文検出手
段７は、第１のＳＱＬ文抽出手段２１により抽出された
ＳＱＬ文の中から、予め定められた検出条件に該当する
ものを、問題のあるＳＱＬ文として抽出する。
グラムのソースコードを解析することにより、プログラ
ム中にＳＱＬ文として現れないものまで含めて、早期に
問題のあるＳＱＬ文を抽出することを目的とする。 【解決手段】 第１のＳＱＬ文抽出手段２１は、プログ
ラムのソースコード１を解析して、プログラム中に記述
されておらず、かつ、プログラムの実行時に発行される
可能性のあるＳＱＬ文を抽出する。問題ＳＱＬ文検出手
段７は、第１のＳＱＬ文抽出手段２１により抽出された
ＳＱＬ文の中から、予め定められた検出条件に該当する
ものを、問題のあるＳＱＬ文として抽出する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は，プログラム解析装
置及びそのプログラム並びにプログラム記録媒体に関
し，特に，プログラムのソースコードを解析してプログ
ラムに現れないＳＱＬ文までを含めて問題の有無を検出
するプログラム解析装置及びそのプログラム並びにプロ
グラム記録媒体に関する。
置及びそのプログラム並びにプログラム記録媒体に関
し，特に，プログラムのソースコードを解析してプログ
ラムに現れないＳＱＬ文までを含めて問題の有無を検出
するプログラム解析装置及びそのプログラム並びにプロ
グラム記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】データベースを利用するプログラムの開
発を終了した段階で，その性能評価（主に，実行時間の
評価）を行い，その結果，問題があれば，当該プログラ
ムを改善する必要がある。例えば，実行時間が長けれ
ば，当該プログラムの実行時間を短縮する必要がある。
そこで，従来から，プログラムが発行するＳＱＬ（Stru
ctured Query Language ）の情報を収集することが行わ
れている。
発を終了した段階で，その性能評価（主に，実行時間の
評価）を行い，その結果，問題があれば，当該プログラ
ムを改善する必要がある。例えば，実行時間が長けれ
ば，当該プログラムの実行時間を短縮する必要がある。
そこで，従来から，プログラムが発行するＳＱＬ（Stru
ctured Query Language ）の情報を収集することが行わ
れている。
【０００３】しかし，このようなＳＱＬの情報を収集す
る手段によれば，収集されるタイミングは，プログラム
実行時に限られる。即ち，プログラムをコンパイルして
実行可能な形式に直して，始めてデータベースを利用す
る設定が完了する。従って，この時点までは，ＳＱＬの
情報を収集することができない。これでは，プログラム
の性能評価の時点がほぼ開発工程の最終段階となり，プ
ログラム修正のコストが高くなってしまう。
る手段によれば，収集されるタイミングは，プログラム
実行時に限られる。即ち，プログラムをコンパイルして
実行可能な形式に直して，始めてデータベースを利用す
る設定が完了する。従って，この時点までは，ＳＱＬの
情報を収集することができない。これでは，プログラム
の性能評価の時点がほぼ開発工程の最終段階となり，プ
ログラム修正のコストが高くなってしまう。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】プログラム開発の早い
段階でＳＱＬの情報を収集し，問題のあるＳＱＬの検出
を行うことも提案されている（例えば，特開平４−１１
２３３４号）。しかし，このような従来の技術によれ
ば，プログラム中に現に現れる個々のＳＱＬ文自体の良
否を判断するのみである。即ち，プログラム中にＳＱＬ
文として記述されている文についてのみを検出し，その
記述についての文法エラーの有無をチェックするのみで
ある。
段階でＳＱＬの情報を収集し，問題のあるＳＱＬの検出
を行うことも提案されている（例えば，特開平４−１１
２３３４号）。しかし，このような従来の技術によれ
ば，プログラム中に現に現れる個々のＳＱＬ文自体の良
否を判断するのみである。即ち，プログラム中にＳＱＬ
文として記述されている文についてのみを検出し，その
記述についての文法エラーの有無をチェックするのみで
ある。
【０００５】従って，従来は，プログラム中に現にＳＱ
Ｌ文として記述された文についてはチェックすることが
できた。しかし，プログラム中にＳＱＬ文としての記述
はないが，当該記述によって発行される可能性のあるＳ
ＱＬ文については，その情報を収集することができない
ので，全くチェックすることができなかった。従って，
このようなプログラム中に現れないＳＱＬ文にエラーが
あったり，その記述が最適化されていない結果，これが
性能向上（実行時間の短縮）の障害となっている場合，
その原因を特定することは極めて難しかった。特に，プ
ログラム中にＳＱＬ文として現れないため，プログラム
中におけるその位置が特定できない結果，プログラムの
問題解析に非常に多くの時間を必要としていた。
Ｌ文として記述された文についてはチェックすることが
できた。しかし，プログラム中にＳＱＬ文としての記述
はないが，当該記述によって発行される可能性のあるＳ
ＱＬ文については，その情報を収集することができない
ので，全くチェックすることができなかった。従って，
このようなプログラム中に現れないＳＱＬ文にエラーが
あったり，その記述が最適化されていない結果，これが
性能向上（実行時間の短縮）の障害となっている場合，
その原因を特定することは極めて難しかった。特に，プ
ログラム中にＳＱＬ文として現れないため，プログラム
中におけるその位置が特定できない結果，プログラムの
問題解析に非常に多くの時間を必要としていた。
【０００６】また，従来は，ＳＱＬ文の実行性能評価に
おいて，プログラム中でのＳＱＬ文の発行頻度，インデ
ックスの有無等のデータベースのテーブルの定義，デー
タベースに蓄積されたデータ量等が考慮されることはな
かった。例えば，ＳＱＬ文の発行頻度が少なかったり，
データベースのテーブルにインデックスの定義があった
り，データベースに蓄積されたデータ量等が少なけれ
ば，たとえＳＱＬ文の記述が最適化されていないとして
も，プログラム全体の実行時間から見て問題となる可能
性は少ない。従って，問題の有るＳＱＬ文であるとして
チェックする必要はない。
おいて，プログラム中でのＳＱＬ文の発行頻度，インデ
ックスの有無等のデータベースのテーブルの定義，デー
タベースに蓄積されたデータ量等が考慮されることはな
かった。例えば，ＳＱＬ文の発行頻度が少なかったり，
データベースのテーブルにインデックスの定義があった
り，データベースに蓄積されたデータ量等が少なけれ
ば，たとえＳＱＬ文の記述が最適化されていないとして
も，プログラム全体の実行時間から見て問題となる可能
性は少ない。従って，問題の有るＳＱＬ文であるとして
チェックする必要はない。
【０００７】本発明は，プログラムのソースコードを解
析することにより，プログラム中にＳＱＬ文として現れ
ないものまで含めて，早期に問題の有るＳＱＬ文を抽出
するプログラム解析装置を提供することを目的とする。
析することにより，プログラム中にＳＱＬ文として現れ
ないものまで含めて，早期に問題の有るＳＱＬ文を抽出
するプログラム解析装置を提供することを目的とする。
【０００８】また，本発明は，プログラムのソースコー
ドを解析することにより，プログラム中にＳＱＬ文とし
て現れないものまで含めて，早期に問題の有るＳＱＬ文
を抽出するプログラム解析装置を実現するプログラムを
提供することを目的とする。
ドを解析することにより，プログラム中にＳＱＬ文とし
て現れないものまで含めて，早期に問題の有るＳＱＬ文
を抽出するプログラム解析装置を実現するプログラムを
提供することを目的とする。
【０００９】更に，本発明は，プログラムのソースコー
ドを解析することにより，プログラム中にＳＱＬ文とし
て現れないものまで含めて，早期に問題の有るＳＱＬ文
を抽出するプログラム解析装置を実現するプログラムを
記録したプログラム記録媒体を提供することを目的とす
る。
ドを解析することにより，プログラム中にＳＱＬ文とし
て現れないものまで含めて，早期に問題の有るＳＱＬ文
を抽出するプログラム解析装置を実現するプログラムを
記録したプログラム記録媒体を提供することを目的とす
る。
【００１０】
【課題を解決するための手段】本発明のプログラム解析
装置は，プログラムのソースコードを解析してＳＱＬ文
を抽出する。プログラム解析装置は，プログラムのソー
スコードを解析して，プログラム中に記述されておら
ず，かつ，プログラムの実行時に発行される可能性のあ
るＳＱＬ文を抽出する第１のＳＱＬ文抽出手段を備え
る。本発明のプログラム及びプログラム記録媒体は，こ
のようなプログラム解析装置を実現するプログラム及び
これをフロッピィディスク等種々の媒体に記録したプロ
グラム記録媒体を提供する。
装置は，プログラムのソースコードを解析してＳＱＬ文
を抽出する。プログラム解析装置は，プログラムのソー
スコードを解析して，プログラム中に記述されておら
ず，かつ，プログラムの実行時に発行される可能性のあ
るＳＱＬ文を抽出する第１のＳＱＬ文抽出手段を備え
る。本発明のプログラム及びプログラム記録媒体は，こ
のようなプログラム解析装置を実現するプログラム及び
これをフロッピィディスク等種々の媒体に記録したプロ
グラム記録媒体を提供する。
【００１１】また，本発明の好ましい実施態様によれ
ば，本発明のプログラム解析装置は，第１のＳＱＬ文抽
出手段により抽出されたＳＱＬ文の中から，予め定めら
れた検出条件に該当するものを，問題の有るＳＱＬ文と
して抽出する問題ＳＱＬ文検出手段を備える。
ば，本発明のプログラム解析装置は，第１のＳＱＬ文抽
出手段により抽出されたＳＱＬ文の中から，予め定めら
れた検出条件に該当するものを，問題の有るＳＱＬ文と
して抽出する問題ＳＱＬ文検出手段を備える。
【００１２】本発明のプログラム解析装置によれば，プ
ログラムのソースコードを解析することにより，プログ
ラム中にＳＱＬ文として現れないものまで含めて，プロ
グラムの実行時に発行される可能性のあるＳＱＬ文を抽
出することができる。従って，このようなプログラム中
に現れないＳＱＬ文がプログラムの性能向上（実行時間
の短縮）の障害となっている場合でも，プログラム中に
おけるその位置が特定でき，その原因を容易に特定する
ことができる。
ログラムのソースコードを解析することにより，プログ
ラム中にＳＱＬ文として現れないものまで含めて，プロ
グラムの実行時に発行される可能性のあるＳＱＬ文を抽
出することができる。従って，このようなプログラム中
に現れないＳＱＬ文がプログラムの性能向上（実行時間
の短縮）の障害となっている場合でも，プログラム中に
おけるその位置が特定でき，その原因を容易に特定する
ことができる。
【００１３】また，本発明の好ましい実施態様によれ
ば，抽出したＳＱＬ文の中から，予め定められた検出条
件に該当するものを，問題の有るＳＱＬ文として抽出す
ることができる。例えば，発行頻度が多いＳＱＬ文，イ
ンデックスの定義がないデータベースのテーブルについ
ての処理を行うＳＱＬ文，蓄積されたデータ量等が多い
データベースについての処理を行うＳＱＬ文等について
のみを，問題の有るＳＱＬ文であるとしてチェックする
ことができる。従って，プログラム全体の実行時間から
見て問題となる可能性の高いＳＱＬ文のみを抽出して，
プログラムの性能改善を有効に行うことができる。
ば，抽出したＳＱＬ文の中から，予め定められた検出条
件に該当するものを，問題の有るＳＱＬ文として抽出す
ることができる。例えば，発行頻度が多いＳＱＬ文，イ
ンデックスの定義がないデータベースのテーブルについ
ての処理を行うＳＱＬ文，蓄積されたデータ量等が多い
データベースについての処理を行うＳＱＬ文等について
のみを，問題の有るＳＱＬ文であるとしてチェックする
ことができる。従って，プログラム全体の実行時間から
見て問題となる可能性の高いＳＱＬ文のみを抽出して，
プログラムの性能改善を有効に行うことができる。
【００１４】
【発明の実施の形態】図１はプログラム解析装置構成図
であり，本発明のプログラム解析装置の構成を示す。
であり，本発明のプログラム解析装置の構成を示す。
【００１５】プログラム解析装置は，プログラムのソー
スコード１を解析してＳＱＬ文を抽出する。このため
に，プログラム解析装置はＳＱＬ文抽出部２を備える。
ＳＱＬ文抽出部２は，プログラムのソースコード１が入
力されると，これを解析してＳＱＬ文を抽出する。ＳＱ
Ｌ文抽出部２は，第１のＳＱＬ文抽出手段２１及び第２
のＳＱＬ文抽出手段２２を備える。
スコード１を解析してＳＱＬ文を抽出する。このため
に，プログラム解析装置はＳＱＬ文抽出部２を備える。
ＳＱＬ文抽出部２は，プログラムのソースコード１が入
力されると，これを解析してＳＱＬ文を抽出する。ＳＱ
Ｌ文抽出部２は，第１のＳＱＬ文抽出手段２１及び第２
のＳＱＬ文抽出手段２２を備える。
【００１６】第１のＳＱＬ文抽出手段２１は，プログラ
ムのソースコード１を解析して，プログラムのソースコ
ード１中に記述されておらず，かつ，プログラムの実行
時に発行される可能性のあるＳＱＬ文を抽出する。第１
のＳＱＬ文抽出手段２１は，後述するように，プログラ
ムの実行時に発行される可能性のあるＳＱＬ文の構成要
素となる文字列変数を合成することにより，発行される
可能性のあるＳＱＬ文を抽出する。第２のＳＱＬ文抽出
手段２２は，プログラムのソースコード１を解析して，
その中に記述されたＳＱＬ文を抽出する。即ち，第２の
ＳＱＬ文抽出手段２２は，プログラムのソースコード１
中に，実際にＳＱＬ文として記述されたもの（ＳＱＬ
文）を抽出する。なお，このような実際に記述されたＳ
ＱＬ文は容易に発見できるので，第２のＳＱＬ文抽出手
段２２を省略してもよい。
ムのソースコード１を解析して，プログラムのソースコ
ード１中に記述されておらず，かつ，プログラムの実行
時に発行される可能性のあるＳＱＬ文を抽出する。第１
のＳＱＬ文抽出手段２１は，後述するように，プログラ
ムの実行時に発行される可能性のあるＳＱＬ文の構成要
素となる文字列変数を合成することにより，発行される
可能性のあるＳＱＬ文を抽出する。第２のＳＱＬ文抽出
手段２２は，プログラムのソースコード１を解析して，
その中に記述されたＳＱＬ文を抽出する。即ち，第２の
ＳＱＬ文抽出手段２２は，プログラムのソースコード１
中に，実際にＳＱＬ文として記述されたもの（ＳＱＬ
文）を抽出する。なお，このような実際に記述されたＳ
ＱＬ文は容易に発見できるので，第２のＳＱＬ文抽出手
段２２を省略してもよい。
【００１７】ＳＱＬ文抽出部２はＳＱＬ文群３とＳＱＬ
発行箇所情報４とを出力する。ＳＱＬ文群３は，第１及
び第２のＳＱＬ文抽出手段２１及び２２が抽出した（１
又は複数の）ＳＱＬ文からなる。ＳＱＬ発行箇所情報４
は，ＳＱＬ文群３におけるＳＱＬ文の各々について，プ
ログラムのソースコード１中におけるその発行箇所（位
置）を示す情報である。
発行箇所情報４とを出力する。ＳＱＬ文群３は，第１及
び第２のＳＱＬ文抽出手段２１及び２２が抽出した（１
又は複数の）ＳＱＬ文からなる。ＳＱＬ発行箇所情報４
は，ＳＱＬ文群３におけるＳＱＬ文の各々について，プ
ログラムのソースコード１中におけるその発行箇所（位
置）を示す情報である。
【００１８】例えば，プログラムのソースコード１の開
発が完了した時点で，これをプログラム解析装置（のＳ
ＱＬ文抽出部２）に入力して，ＳＱＬ文群３とＳＱＬ発
行箇所情報４とを，プログラム解析装置の出力として問
題ＳＱＬ文情報出力部１０から得ることができる。これ
により，ＳＱＬ文の内容及びその位置を知ることができ
るので，プログラムの開発の早期の段階で，当該プログ
ラムを評価することができる。この場合には，プログラ
ムの実行時に発行される可能性のあるＳＱＬ文の全て
と，ソースコード１に実際に記述されているＳＱＬ文の
全てとの双方のチェックが行われることになる。
発が完了した時点で，これをプログラム解析装置（のＳ
ＱＬ文抽出部２）に入力して，ＳＱＬ文群３とＳＱＬ発
行箇所情報４とを，プログラム解析装置の出力として問
題ＳＱＬ文情報出力部１０から得ることができる。これ
により，ＳＱＬ文の内容及びその位置を知ることができ
るので，プログラムの開発の早期の段階で，当該プログ
ラムを評価することができる。この場合には，プログラ
ムの実行時に発行される可能性のあるＳＱＬ文の全て
と，ソースコード１に実際に記述されているＳＱＬ文の
全てとの双方のチェックが行われることになる。
【００１９】この例では，実際には，プログラム解析装
置は，ＳＱＬ文群３等をそのまま出力するのではなく，
実際のプログラムの性能（実行時間の評価）上，問題の
ありそうなＳＱＬ文を抽出して出力する。即ち，プログ
ラムの実行時間の短縮化の観点から見てその障害となっ
ている可能性のある（高い）と思われるＳＱＬ文を抽出
することができる。このために，プログラム解析装置は
問題ＳＱＬ文検出手段である問題ＳＱＬ文検出部７を備
える。
置は，ＳＱＬ文群３等をそのまま出力するのではなく，
実際のプログラムの性能（実行時間の評価）上，問題の
ありそうなＳＱＬ文を抽出して出力する。即ち，プログ
ラムの実行時間の短縮化の観点から見てその障害となっ
ている可能性のある（高い）と思われるＳＱＬ文を抽出
することができる。このために，プログラム解析装置は
問題ＳＱＬ文検出手段である問題ＳＱＬ文検出部７を備
える。
【００２０】問題ＳＱＬ文検出部７は，ＳＱＬ文群３が
入力されると，これに含まれるＳＱＬ文の中から，予め
定められた検出条件に該当するものを，問題の有るＳＱ
Ｌ文として抽出する。従って，問題ＳＱＬ文検出部７
は，少なくとも，第１のＳＱＬ文抽出手段２１により抽
出されたＳＱＬ文の中から，予め定められた検出条件に
該当するものを，問題の有るＳＱＬ文として抽出する。
入力されると，これに含まれるＳＱＬ文の中から，予め
定められた検出条件に該当するものを，問題の有るＳＱ
Ｌ文として抽出する。従って，問題ＳＱＬ文検出部７
は，少なくとも，第１のＳＱＬ文抽出手段２１により抽
出されたＳＱＬ文の中から，予め定められた検出条件に
該当するものを，問題の有るＳＱＬ文として抽出する。
【００２１】ここで，「問題の有るＳＱＬ文」とは，プ
ログラムの実行時間の短縮化の障害となっている可能性
のあると思われるＳＱＬ文を指す。従って，経験的に実
行時間の短縮化の（無視できない）障害となるであろう
（即ち，一定の条件に該当する）ＳＱＬ文を，「問題の
有るＳＱＬ文」として取り扱えば足りる。そこで，問題
ＳＱＬ文検出部７において問題の有るＳＱＬ文を抽出す
るために，検出条件が予め定められ，問題ＳＱＬ文検出
部７に与えられる。
ログラムの実行時間の短縮化の障害となっている可能性
のあると思われるＳＱＬ文を指す。従って，経験的に実
行時間の短縮化の（無視できない）障害となるであろう
（即ち，一定の条件に該当する）ＳＱＬ文を，「問題の
有るＳＱＬ文」として取り扱えば足りる。そこで，問題
ＳＱＬ文検出部７において問題の有るＳＱＬ文を抽出す
るために，検出条件が予め定められ，問題ＳＱＬ文検出
部７に与えられる。
【００２２】この例では，検出条件として，ＳＱＬ文が
処理対象とするデータベース（リレーショナルデータベ
ース）におけるインデックスの有無を示す情報５１，Ｓ
ＱＬ文が処理対象とするデータベースに格納されたデー
タ量を示す情報５２，ＳＱＬ文の発行頻度（の予測値）
が用いられる。前２者はデータベース情報５に含まれ
る。データベース情報５は当該データベースについての
種々の管理情報を格納し，当該データベースに付随して
予め用意される。ＳＱＬ文の発行頻度は，ＳＱＬ文発行
頻度予測手段であるＳＱＬ文発行頻度予測部６により生
成される。
処理対象とするデータベース（リレーショナルデータベ
ース）におけるインデックスの有無を示す情報５１，Ｓ
ＱＬ文が処理対象とするデータベースに格納されたデー
タ量を示す情報５２，ＳＱＬ文の発行頻度（の予測値）
が用いられる。前２者はデータベース情報５に含まれ
る。データベース情報５は当該データベースについての
種々の管理情報を格納し，当該データベースに付随して
予め用意される。ＳＱＬ文の発行頻度は，ＳＱＬ文発行
頻度予測手段であるＳＱＬ文発行頻度予測部６により生
成される。
【００２３】ＳＱＬ文発行頻度予測部６は，ＳＱＬ発行
箇所情報４が入力されると，各々のＳＱＬ文についての
発行頻度（の予測値）を生成する。即ち，プログラムの
ソースコード１に記述された繰り返し制御文に基づい
て，繰り返し制御文により実行される当該繰り返しのル
ープ内に存在するＳＱＬ文の発行頻度を予測する。ＳＱ
Ｌ文の発行頻度は問題ＳＱＬ文検出手段である問題ＳＱ
Ｌ文検出部７に入力される。
箇所情報４が入力されると，各々のＳＱＬ文についての
発行頻度（の予測値）を生成する。即ち，プログラムの
ソースコード１に記述された繰り返し制御文に基づい
て，繰り返し制御文により実行される当該繰り返しのル
ープ内に存在するＳＱＬ文の発行頻度を予測する。ＳＱ
Ｌ文の発行頻度は問題ＳＱＬ文検出手段である問題ＳＱ
Ｌ文検出部７に入力される。
【００２４】問題ＳＱＬ文検出部７は，ＳＱＬ文発行頻
度予測部６により予測されたＳＱＬ文の発行頻度が所定
の値以上である場合，当該繰り返しのループ内に存在す
るＳＱＬ文を問題の有るＳＱＬ文として抽出する。ＳＱ
Ｌ文の発行頻度が所定の値よりも小さい場合，当該ＳＱ
Ｌ文は，問題の有るＳＱＬ文ではない（問題のないＳＱ
Ｌ文である）とされる。即ち，問題ＳＱＬ文検出部７
は，当該ＳＱＬ文を抽出しない（出力しない）。
度予測部６により予測されたＳＱＬ文の発行頻度が所定
の値以上である場合，当該繰り返しのループ内に存在す
るＳＱＬ文を問題の有るＳＱＬ文として抽出する。ＳＱ
Ｌ文の発行頻度が所定の値よりも小さい場合，当該ＳＱ
Ｌ文は，問題の有るＳＱＬ文ではない（問題のないＳＱ
Ｌ文である）とされる。即ち，問題ＳＱＬ文検出部７
は，当該ＳＱＬ文を抽出しない（出力しない）。
【００２５】この後，問題ＳＱＬ文検出部７は，ＳＱＬ
文が処理対象とするデータベースにおけるインデックス
が無い（付与されていない）場合，当該データベースに
ついてのＳＱＬ文を問題の有るＳＱＬ文として抽出す
る。データベースにおけるインデックスが有る場合，当
該ＳＱＬ文は，問題の有るＳＱＬ文ではないとされ，問
題ＳＱＬ文検出部７によりＳＱＬ文を抽出されない。
文が処理対象とするデータベースにおけるインデックス
が無い（付与されていない）場合，当該データベースに
ついてのＳＱＬ文を問題の有るＳＱＬ文として抽出す
る。データベースにおけるインデックスが有る場合，当
該ＳＱＬ文は，問題の有るＳＱＬ文ではないとされ，問
題ＳＱＬ文検出部７によりＳＱＬ文を抽出されない。
【００２６】更に，この後，問題ＳＱＬ文検出部７は，
ＳＱＬ文が処理対象とするデータベースに格納されたデ
ータ量が所定の値以上の場合，当該データベースについ
てのＳＱＬ文を問題の有るＳＱＬ文として抽出する。デ
ータ量が所定の値よりも小さい場合，当該ＳＱＬ文は，
問題の有るＳＱＬ文ではないとされ，問題ＳＱＬ文検出
部７によりＳＱＬ文を抽出されない。
ＳＱＬ文が処理対象とするデータベースに格納されたデ
ータ量が所定の値以上の場合，当該データベースについ
てのＳＱＬ文を問題の有るＳＱＬ文として抽出する。デ
ータ量が所定の値よりも小さい場合，当該ＳＱＬ文は，
問題の有るＳＱＬ文ではないとされ，問題ＳＱＬ文検出
部７によりＳＱＬ文を抽出されない。
【００２７】なお，この例では問題の有るＳＱＬ文の抽
出のために上述の３個の検出条件を上述の順に用いる
が，問題の有るＳＱＬ文の抽出手順はこれに限られな
い。例えば，上述の３個の検出条件を順序を替えて用い
てもよく，いずれか２個の検出条件をその順序を変更し
て組み合わせて用いてもよく，いずれか１個の検出条件
のみを用いてもよい。また，上述の３個の検出条件以外
の１又は複数の検出条件を用いてもよく，上述の３個の
検出条件とこれら以外の１又は複数の検出条件との中か
ら１又は複数の検出条件を組み合わせて用いてもよい。
出のために上述の３個の検出条件を上述の順に用いる
が，問題の有るＳＱＬ文の抽出手順はこれに限られな
い。例えば，上述の３個の検出条件を順序を替えて用い
てもよく，いずれか２個の検出条件をその順序を変更し
て組み合わせて用いてもよく，いずれか１個の検出条件
のみを用いてもよい。また，上述の３個の検出条件以外
の１又は複数の検出条件を用いてもよく，上述の３個の
検出条件とこれら以外の１又は複数の検出条件との中か
ら１又は複数の検出条件を組み合わせて用いてもよい。
【００２８】例えば，プログラムのソースコード１の開
発が完了した時点で，前述のようにしてＳＱＬ文群３と
ＳＱＬ発行箇所情報４とを得て，更にこれらをＳＱＬ文
発行頻度予測部６及び問題ＳＱＬ文検出部７に前述のよ
うに入力する。これにより，プログラム解析装置の出力
として，１又は複数の「問題の有るＳＱＬ文」を問題Ｓ
ＱＬ文情報出力部１０から得ることができる。この場合
も，ＳＱＬ文の内容及びその位置を知ることができるの
で，プログラムの開発の早期の段階で，当該プログラム
を評価することができる。この場合には，プログラムの
実行時に発行される可能性のあるＳＱＬ文とソースコー
ド１に実際に記述されているＳＱＬ文との双方から「問
題の有るＳＱＬ文」として抽出されたＳＱＬ文のみのチ
ェックが行われることになる。即ち，短時間で効果的に
プログラムの性能を改善する（実行時間を短縮する）こ
とができる。
発が完了した時点で，前述のようにしてＳＱＬ文群３と
ＳＱＬ発行箇所情報４とを得て，更にこれらをＳＱＬ文
発行頻度予測部６及び問題ＳＱＬ文検出部７に前述のよ
うに入力する。これにより，プログラム解析装置の出力
として，１又は複数の「問題の有るＳＱＬ文」を問題Ｓ
ＱＬ文情報出力部１０から得ることができる。この場合
も，ＳＱＬ文の内容及びその位置を知ることができるの
で，プログラムの開発の早期の段階で，当該プログラム
を評価することができる。この場合には，プログラムの
実行時に発行される可能性のあるＳＱＬ文とソースコー
ド１に実際に記述されているＳＱＬ文との双方から「問
題の有るＳＱＬ文」として抽出されたＳＱＬ文のみのチ
ェックが行われることになる。即ち，短時間で効果的に
プログラムの性能を改善する（実行時間を短縮する）こ
とができる。
【００２９】この例では，実際には，プログラム解析装
置は，問題の有るＳＱＬ文（プログラムの性能向上の障
害となっている可能性のあるＳＱＬ文）のみを出力する
のではなく，実際のプログラムの実行において発行され
たＳＱＬ文について，ソースコード１におけるその位置
をも抽出して出力する。このために，プログラム解析装
置は，実行時ＳＱＬ発行情報８とＳＱＬ発行箇所特定手
段であるＳＱＬ発行箇所特定部９とを備える。
置は，問題の有るＳＱＬ文（プログラムの性能向上の障
害となっている可能性のあるＳＱＬ文）のみを出力する
のではなく，実際のプログラムの実行において発行され
たＳＱＬ文について，ソースコード１におけるその位置
をも抽出して出力する。このために，プログラム解析装
置は，実行時ＳＱＬ発行情報８とＳＱＬ発行箇所特定手
段であるＳＱＬ発行箇所特定部９とを備える。
【００３０】実行時ＳＱＬ発行情報８は，プログラムの
実行時において実際に発行されたＳＱＬ文からなる。即
ち、ソースコード１は、コンパイラ等により実行形式
（実際に発行されたＳＱＬ文を含む）に変換された後、
データベース管理システムを介してデータベースにアク
セスする（図示せず）。この時，実際に発行されたＳＱ
Ｌ文を，通常のデータベース管理システムが備える周知
のＳＱＬ文についての収集手段により，収集することが
できる。
実行時において実際に発行されたＳＱＬ文からなる。即
ち、ソースコード１は、コンパイラ等により実行形式
（実際に発行されたＳＱＬ文を含む）に変換された後、
データベース管理システムを介してデータベースにアク
セスする（図示せず）。この時，実際に発行されたＳＱ
Ｌ文を，通常のデータベース管理システムが備える周知
のＳＱＬ文についての収集手段により，収集することが
できる。
【００３１】ＳＱＬ発行箇所特定部９は，実行時ＳＱＬ
発行情報８が入力されると，これに基づいて，当該ＳＱ
Ｌ文の各々について，プログラムのソースコード１にお
けるその位置を特定する。また，ＳＱＬ発行箇所特定部
９は，ＳＱＬ文群３及びＳＱＬ発行箇所情報４が入力さ
れると，これらに基づいて，ＳＱＬ文群３に含まれるＳ
ＱＬ文の各々について，プログラムのソースコード１に
おけるその位置を特定する。ＳＱＬ発行箇所特定部９に
よるＳＱＬ文の位置についての情報は，問題ＳＱＬ文情
報出力部１０から出力される。
発行情報８が入力されると，これに基づいて，当該ＳＱ
Ｌ文の各々について，プログラムのソースコード１にお
けるその位置を特定する。また，ＳＱＬ発行箇所特定部
９は，ＳＱＬ文群３及びＳＱＬ発行箇所情報４が入力さ
れると，これらに基づいて，ＳＱＬ文群３に含まれるＳ
ＱＬ文の各々について，プログラムのソースコード１に
おけるその位置を特定する。ＳＱＬ発行箇所特定部９に
よるＳＱＬ文の位置についての情報は，問題ＳＱＬ文情
報出力部１０から出力される。
【００３２】これにより，実際に発行されたＳＱＬ文の
ソースコード１における位置を，特に解析の手間なく，
容易に知ることができる。そして，実際に発行されたＳ
ＱＬ文のソースコード１における位置を，ＳＱＬ文群３
に含まれるＳＱＬ文の各々のソースコード１における位
置と，容易に比較することができる。従って，事後的で
はあるが，ＳＱＬ文が実際のプログラムの実行時にどの
ように障害となるかについての情報を簡単に収集するこ
とができる。この情報は，プログラムの開発に生かされ
ると共に，問題ＳＱＬ文検出部７における検出条件の設
定に反映される。これにより，当該検出条件を最適化す
ることができる。
ソースコード１における位置を，特に解析の手間なく，
容易に知ることができる。そして，実際に発行されたＳ
ＱＬ文のソースコード１における位置を，ＳＱＬ文群３
に含まれるＳＱＬ文の各々のソースコード１における位
置と，容易に比較することができる。従って，事後的で
はあるが，ＳＱＬ文が実際のプログラムの実行時にどの
ように障害となるかについての情報を簡単に収集するこ
とができる。この情報は，プログラムの開発に生かされ
ると共に，問題ＳＱＬ文検出部７における検出条件の設
定に反映される。これにより，当該検出条件を最適化す
ることができる。
【００３３】以下，実際のプログラムのソースコード１
を例に，本発明のプログラム解析について具体的に説明
する。
を例に，本発明のプログラム解析について具体的に説明
する。
【００３４】図２は，ソースコード説明図であり，解析
によるＳＱＬ文の抽出対象となるプログラムのソースコ
ード１を示す。
によるＳＱＬ文の抽出対象となるプログラムのソースコ
ード１を示す。
【００３５】ソースコード１はプログラミング言語Ｊａ
ｖａで記述されている。プログラム名をA.javaとする。
ソースコード１について簡単に説明すると，２行目から
のメソッドf1の中でメソッドsearchが呼び出される（６
行目）。その際，メソッドf1の中の４行目及び５行目で
宣言したString型変数を引数に渡す。この引数であるSt
ring型変数が，メソッドsearchの中で発行されるＳＱＬ
文を構成する文字列である。９行目からのメソッドf2も
ほぼ同様である。但し，メソッドf2は，メソッドf1とは
異なる引数でメソッドsearchを呼び出す（１２行目）。
即ち，ここでの引数は文字列そのものであり，これがＳ
ＱＬ文を構成する文字列となる。なお，メソッドsearch
の呼び出しは，１１行目から１４行目までの繰り返し制
御文（while 文）の中に存在する。ＳＱＬ文に直接関連
する記述は１９行目及び２０行目に存在し，２０行目の
記述によりデータベースがアクセスされる。
ｖａで記述されている。プログラム名をA.javaとする。
ソースコード１について簡単に説明すると，２行目から
のメソッドf1の中でメソッドsearchが呼び出される（６
行目）。その際，メソッドf1の中の４行目及び５行目で
宣言したString型変数を引数に渡す。この引数であるSt
ring型変数が，メソッドsearchの中で発行されるＳＱＬ
文を構成する文字列である。９行目からのメソッドf2も
ほぼ同様である。但し，メソッドf2は，メソッドf1とは
異なる引数でメソッドsearchを呼び出す（１２行目）。
即ち，ここでの引数は文字列そのものであり，これがＳ
ＱＬ文を構成する文字列となる。なお，メソッドsearch
の呼び出しは，１１行目から１４行目までの繰り返し制
御文（while 文）の中に存在する。ＳＱＬ文に直接関連
する記述は１９行目及び２０行目に存在し，２０行目の
記述によりデータベースがアクセスされる。
【００３６】以上から判るように，ソースコード１は，
ＳＱＬ文がソースコード１の中に記述されているのでは
なく，プログラムの実行時に発行される可能性があるＳ
ＱＬ文の例を示す。また，ソースコード１はＳＱＬ文と
して記述された部分（ＳＱＬ文）を含んでいない。
ＳＱＬ文がソースコード１の中に記述されているのでは
なく，プログラムの実行時に発行される可能性があるＳ
ＱＬ文の例を示す。また，ソースコード１はＳＱＬ文と
して記述された部分（ＳＱＬ文）を含んでいない。
【００３７】図３は，プログラム解析処理フローであ
り，本発明によるプログラムの解析処理の概略を示す。
り，本発明によるプログラムの解析処理の概略を示す。
【００３８】図２に示すプログラムのソースコード１が
ＳＱＬ文抽出部２に入力されると（ステップＳ１１），
これをＳＱＬ文抽出部２が解析して，ＳＱＬ文群３及び
ＳＱＬ発行箇所情報４を生成する（ステップＳ１２）。
ＳＱＬ発行箇所情報４がＳＱＬ文発行頻度予測部６に入
力されると（ステップＳ１３），これに基づいてＳＱＬ
文発行頻度予測部６がＳＱＬ文の発行頻度を予測して，
その結果を問題ＳＱＬ文検出部７に入力する（ステップ
Ｓ１４）。これに応じて，問題ＳＱＬ文検出部７が，デ
ータベース情報５（データベースに格納されたインデッ
クスの有無を示す情報５１及びデータ量を示す情報５
２）とＳＱＬ文の発行頻度とに基づいて，問題の有るＳ
ＱＬ文を抽出し，問題ＳＱＬ文情報出力部１０に入力す
る（ステップＳ１５）。問題ＳＱＬ文情報出力部１０
は，抽出されたＳＱＬ文を出力する（ステップＳ１
６）。
ＳＱＬ文抽出部２に入力されると（ステップＳ１１），
これをＳＱＬ文抽出部２が解析して，ＳＱＬ文群３及び
ＳＱＬ発行箇所情報４を生成する（ステップＳ１２）。
ＳＱＬ発行箇所情報４がＳＱＬ文発行頻度予測部６に入
力されると（ステップＳ１３），これに基づいてＳＱＬ
文発行頻度予測部６がＳＱＬ文の発行頻度を予測して，
その結果を問題ＳＱＬ文検出部７に入力する（ステップ
Ｓ１４）。これに応じて，問題ＳＱＬ文検出部７が，デ
ータベース情報５（データベースに格納されたインデッ
クスの有無を示す情報５１及びデータ量を示す情報５
２）とＳＱＬ文の発行頻度とに基づいて，問題の有るＳ
ＱＬ文を抽出し，問題ＳＱＬ文情報出力部１０に入力す
る（ステップＳ１５）。問題ＳＱＬ文情報出力部１０
は，抽出されたＳＱＬ文を出力する（ステップＳ１
６）。
【００３９】この後，当該プログラムを実行し，当該実
行時に実際に発行されたＳＱＬ文についての情報を実行
時ＳＱＬ発行情報８として得て，これをＳＱＬ発行箇所
特定部９に入力する（ステップＳ１７）。これに応じ
て，ＳＱＬ発行箇所特定部９が，発行されたＳＱＬ文に
ついてソースコード１における位置を特定しＳＱＬ文群
３及びＳＱＬ発行箇所情報４を読み出してこれらに基づ
いてＳＱＬ文群３に含まれるＳＱＬ文についてソースコ
ード１における位置を特定し，問題ＳＱＬ文情報出力部
１０に入力する（ステップＳ１８）。問題ＳＱＬ文情報
出力部１０はＳＱＬ文の各々の位置を出力する（ステッ
プＳ１９）。
行時に実際に発行されたＳＱＬ文についての情報を実行
時ＳＱＬ発行情報８として得て，これをＳＱＬ発行箇所
特定部９に入力する（ステップＳ１７）。これに応じ
て，ＳＱＬ発行箇所特定部９が，発行されたＳＱＬ文に
ついてソースコード１における位置を特定しＳＱＬ文群
３及びＳＱＬ発行箇所情報４を読み出してこれらに基づ
いてＳＱＬ文群３に含まれるＳＱＬ文についてソースコ
ード１における位置を特定し，問題ＳＱＬ文情報出力部
１０に入力する（ステップＳ１８）。問題ＳＱＬ文情報
出力部１０はＳＱＬ文の各々の位置を出力する（ステッ
プＳ１９）。
【００４０】図４は，ＳＱＬ文抽出処理フローであり，
ステップＳ１２においてＳＱＬ文抽出部２の実行するＳ
ＱＬ文の抽出処理を示す。
ステップＳ１２においてＳＱＬ文抽出部２の実行するＳ
ＱＬ文の抽出処理を示す。
【００４１】ソースコード１からＳＱＬ文発行箇所を見
つけ出して，ＳＱＬ文を表す（構成する）変数を抽出す
る（ステップＳ２１）。例えば，図２のソースコード１
について見ると，ＳＱＬ文発行箇所としてデータベース
へのアクセスを実行するexecute Query の存在する２０
行目の文を検出し，当該行の中から値がＳＱＬ文である
文字列型変数sqlStrを抽出する。
つけ出して，ＳＱＬ文を表す（構成する）変数を抽出す
る（ステップＳ２１）。例えば，図２のソースコード１
について見ると，ＳＱＬ文発行箇所としてデータベース
へのアクセスを実行するexecute Query の存在する２０
行目の文を検出し，当該行の中から値がＳＱＬ文である
文字列型変数sqlStrを抽出する。
【００４２】抽出した変数の代入値を抽出する（ステッ
プＳ２２）。例えば，図２のソースコード１について見
ると，抽出した変数sqlStrに対する代入値として，１９
行目の変数sqlStrの定義文を参照して，その定義の部分
（＝の右の部分）から，”SELECT”＋col ＋”FROM”＋
table を抽出する。ここで，col は，データベースの列
の名前であり，当該ＳＱＬ文が検索条件で指定する。ta
ble は，データベースのテーブル名であり，当該ＳＱＬ
文の検索対象である。
プＳ２２）。例えば，図２のソースコード１について見
ると，抽出した変数sqlStrに対する代入値として，１９
行目の変数sqlStrの定義文を参照して，その定義の部分
（＝の右の部分）から，”SELECT”＋col ＋”FROM”＋
table を抽出する。ここで，col は，データベースの列
の名前であり，当該ＳＱＬ文が検索条件で指定する。ta
ble は，データベースのテーブル名であり，当該ＳＱＬ
文の検索対象である。
【００４３】抽出した代入値が含む変数の代入箇所を再
帰的に解析し，定数からなる代入値の組を取得する（ス
テップＳ２３）。例えば，図２のソースコード１につい
て見ると，抽出した代入値が２個の変数col 及びtable
を含むので，ソースコード１の実行パスに従って，これ
を解析する。即ち，変数col 及びtable は，１８行目に
おいて引数として渡されており，その定義は６行目及び
１２行目に存在する。６行目の変数col 及びtable は，
実行パス（メソッドf1からメソッドsearchの呼び出しま
で）を辿ると，４行目及び５行目に文字列TABLE1及びCO
L1として定義される。１２行目の変数col 及びtable
は，実行パス（メソッドf2からメソッドsearchの呼び出
しまで）を辿ると，当該１２行目に文字列TABLE2及びCO
L2として定義される。従って，代入値の組COL1及びTABL
E1，COL2及びTABLE2が求まる。
帰的に解析し，定数からなる代入値の組を取得する（ス
テップＳ２３）。例えば，図２のソースコード１につい
て見ると，抽出した代入値が２個の変数col 及びtable
を含むので，ソースコード１の実行パスに従って，これ
を解析する。即ち，変数col 及びtable は，１８行目に
おいて引数として渡されており，その定義は６行目及び
１２行目に存在する。６行目の変数col 及びtable は，
実行パス（メソッドf1からメソッドsearchの呼び出しま
で）を辿ると，４行目及び５行目に文字列TABLE1及びCO
L1として定義される。１２行目の変数col 及びtable
は，実行パス（メソッドf2からメソッドsearchの呼び出
しまで）を辿ると，当該１２行目に文字列TABLE2及びCO
L2として定義される。従って，代入値の組COL1及びTABL
E1，COL2及びTABLE2が求まる。
【００４４】以上の取得結果を組合わせて，ＳＱＬ文群
３を取得する（ステップＳ２４）。例えば，図２のソー
スコード１について見ると，求めた代入値の組COL1及び
TABLE1を，１９行目の変数sqlStrの定義文に組み合わせ
て，ＳＱＬ文を得る。COL2及びTABLE2についても同様で
ある。これにより，ＳＱＬ文として，図５（Ａ）に示す
ように，SELECT COL1 FROM TABLE1 を得る。ＳＱＬ文に
は，各々，一意に定まるIDが付加される。
３を取得する（ステップＳ２４）。例えば，図２のソー
スコード１について見ると，求めた代入値の組COL1及び
TABLE1を，１９行目の変数sqlStrの定義文に組み合わせ
て，ＳＱＬ文を得る。COL2及びTABLE2についても同様で
ある。これにより，ＳＱＬ文として，図５（Ａ）に示す
ように，SELECT COL1 FROM TABLE1 を得る。ＳＱＬ文に
は，各々，一意に定まるIDが付加される。
【００４５】なお，図２のソースコード１は, 前述のよ
うに、ソースコード１の中には記述されずプログラムの
実行時に発行される可能性があるＳＱＬ文（ID＝１及び
ID＝２のＳＱＬ文）のみを含み，ＳＱＬ文として記述さ
れた部分（ＳＱＬ文それ自体）を含んでいない。ＳＱＬ
文として記述された部分であるＳＱＬ文については，ス
テップＳ２１においてその抽出が終了する。即ち、ソー
スコード１からＳＱＬ文発行箇所を見つけ出して，ＳＱ
Ｌ文それ自体を（前述の変数として）抽出する。ＳＱＬ
文はSELECT文等の特定の記述からなるので，ＳＱＬ文で
あるか否かを判断することができる。そこで, ＳＱＬ文
発行箇所から（変数として）抽出した記述について調べ
て, それがＳＱＬ文であるなら，当該抽出した部分（Ｓ
ＱＬ文）がＳＱＬ文群３に格納される。
うに、ソースコード１の中には記述されずプログラムの
実行時に発行される可能性があるＳＱＬ文（ID＝１及び
ID＝２のＳＱＬ文）のみを含み，ＳＱＬ文として記述さ
れた部分（ＳＱＬ文それ自体）を含んでいない。ＳＱＬ
文として記述された部分であるＳＱＬ文については，ス
テップＳ２１においてその抽出が終了する。即ち、ソー
スコード１からＳＱＬ文発行箇所を見つけ出して，ＳＱ
Ｌ文それ自体を（前述の変数として）抽出する。ＳＱＬ
文はSELECT文等の特定の記述からなるので，ＳＱＬ文で
あるか否かを判断することができる。そこで, ＳＱＬ文
発行箇所から（変数として）抽出した記述について調べ
て, それがＳＱＬ文であるなら，当該抽出した部分（Ｓ
ＱＬ文）がＳＱＬ文群３に格納される。
【００４６】また, ＳＱＬ発行箇所情報４はステップＳ
２１において取得される。例えば，図２のソースコード
１について見ると，ステップＳ２１において，前述のよ
うに，ＳＱＬ文発行箇所（出現位置）としてプログラム
名A.javaの２０行目を求め，前述の実行パスを同様にし
て辿りその制御構造を解析する。メソッドf1からメソッ
ドsearchの呼び出しまでについて見ると，繰り返し制御
文がないので，ループなしとされる。メソッドf2からメ
ソッドsearchの呼び出しまでについて見ると，繰り返し
制御文であるwhile 文が１個あるので，１重ループとさ
れる。これにより，図５（Ｂ）に示すような構成のＳＱ
Ｌ発行箇所情報４が得られる。ＳＱＬ文の発行箇所に
は，各々，一意に定まるIDが付加される。図５（Ａ）に
おけるID＝１のＳＱＬ文の出現位置が，図５（Ｂ）にお
けるID＝１に示される。
２１において取得される。例えば，図２のソースコード
１について見ると，ステップＳ２１において，前述のよ
うに，ＳＱＬ文発行箇所（出現位置）としてプログラム
名A.javaの２０行目を求め，前述の実行パスを同様にし
て辿りその制御構造を解析する。メソッドf1からメソッ
ドsearchの呼び出しまでについて見ると，繰り返し制御
文がないので，ループなしとされる。メソッドf2からメ
ソッドsearchの呼び出しまでについて見ると，繰り返し
制御文であるwhile 文が１個あるので，１重ループとさ
れる。これにより，図５（Ｂ）に示すような構成のＳＱ
Ｌ発行箇所情報４が得られる。ＳＱＬ文の発行箇所に
は，各々，一意に定まるIDが付加される。図５（Ａ）に
おけるID＝１のＳＱＬ文の出現位置が，図５（Ｂ）にお
けるID＝１に示される。
【００４７】この図５（Ｂ）に示すＳＱＬ発行箇所情報
４における制御構造に基づいて，ステップＳ１４におい
て，ＳＱＬ文発行頻度予測部６は，前述の実行パスを同
様に辿り，ＳＱＬ文の発行頻度を予測する。図２のソー
スコード１において，ID＝１であるＳＱＬ文（メソッド
f1からメソッドsearchの呼び出しまで）について見る
と，ループがないので，このＳＱＬ文の発行回数は「１
回」であると予測する。ID＝２であるＳＱＬ文（メソッ
ドf2からメソッドsearchの呼び出しまで）について見る
と，１重ループであるので，このＳＱＬ文の発行回数は
「当該ループの繰り返しの回数」であると予測する。こ
こでは，例えば，説明の便宜上，繰り返しの回数が１０
００回であるとする。
４における制御構造に基づいて，ステップＳ１４におい
て，ＳＱＬ文発行頻度予測部６は，前述の実行パスを同
様に辿り，ＳＱＬ文の発行頻度を予測する。図２のソー
スコード１において，ID＝１であるＳＱＬ文（メソッド
f1からメソッドsearchの呼び出しまで）について見る
と，ループがないので，このＳＱＬ文の発行回数は「１
回」であると予測する。ID＝２であるＳＱＬ文（メソッ
ドf2からメソッドsearchの呼び出しまで）について見る
と，１重ループであるので，このＳＱＬ文の発行回数は
「当該ループの繰り返しの回数」であると予測する。こ
こでは，例えば，説明の便宜上，繰り返しの回数が１０
００回であるとする。
【００４８】図６は，問題ＳＱＬ文検出処理フローであ
り，ステップＳ１５において問題ＳＱＬ文検出部７の実
行する問題ＳＱＬ文の検出処理を示す。
り，ステップＳ１５において問題ＳＱＬ文検出部７の実
行する問題ＳＱＬ文の検出処理を示す。
【００４９】ＳＱＬ文群３の中から１個の未処理（未チ
ェック）のＳＱＬ文を処理対象として取り出し（ステッ
プＳ３１），当該ＳＱＬ文についてのＳＱＬ文発行頻度
予測部６による発行頻度が所定の値以上か否かを調べる
（ステップＳ３２）。所定の値以上でない場合，当該Ｓ
ＱＬ文についての処理は終了し，ＳＱＬ文群３の中に未
チェックのＳＱＬ文が残っているか否かを調べる（ステ
ップＳ３７）。残っている場合，ステップＳ３１以下を
繰り返す。残っていない場合，検出処理を終了する。
ェック）のＳＱＬ文を処理対象として取り出し（ステッ
プＳ３１），当該ＳＱＬ文についてのＳＱＬ文発行頻度
予測部６による発行頻度が所定の値以上か否かを調べる
（ステップＳ３２）。所定の値以上でない場合，当該Ｓ
ＱＬ文についての処理は終了し，ＳＱＬ文群３の中に未
チェックのＳＱＬ文が残っているか否かを調べる（ステ
ップＳ３７）。残っている場合，ステップＳ３１以下を
繰り返す。残っていない場合，検出処理を終了する。
【００５０】ステップＳ３２における所定の値は，経験
的に定まるが，例えば１０００回とされる。図２のソー
スコード１について見ると，ID＝１であるＳＱＬ文の発
行頻度は１回であるので，このＳＱＬ文についての処理
は終了する。一方，ID＝２であるＳＱＬ文の発行頻度１
０００回であるので，このＳＱＬ文についての処理はス
テップＳ３３へ進む。
的に定まるが，例えば１０００回とされる。図２のソー
スコード１について見ると，ID＝１であるＳＱＬ文の発
行頻度は１回であるので，このＳＱＬ文についての処理
は終了する。一方，ID＝２であるＳＱＬ文の発行頻度１
０００回であるので，このＳＱＬ文についての処理はス
テップＳ３３へ進む。
【００５１】ステップＳ３２において発行頻度が所定の
値以上である場合，データベース情報５のテーブル定義
から，当該ＳＱＬ文の検索対象のテーブル名と検索条件
で指定されている列の名前を取得し（ステップＳ３
３），当該列についてのインデックスの有無を示す情報
５１からインデックスが無いか否かを調べる（ステップ
Ｓ３４）。インデックスが有る場合，当該ＳＱＬ文につ
いての処理は終了し，ステップＳ３７を実行する。
値以上である場合，データベース情報５のテーブル定義
から，当該ＳＱＬ文の検索対象のテーブル名と検索条件
で指定されている列の名前を取得し（ステップＳ３
３），当該列についてのインデックスの有無を示す情報
５１からインデックスが無いか否かを調べる（ステップ
Ｓ３４）。インデックスが有る場合，当該ＳＱＬ文につ
いての処理は終了し，ステップＳ３７を実行する。
【００５２】ステップＳ３３で取得するデータベース情
報５のテーブル定義の一例を図５（Ｃ）に示す。テーブ
ル定義は，当該データベースのテーブル毎に，列の名
前，インデックスの有無からなる列情報を格納する。図
２のソースコード１について見ると，ID＝２であるＳＱ
Ｌ文の対象とするテーブル名であるTABLE2において，当
該ＳＱＬ文の指定する列であるCOL2には，インデックス
が付加されていない。従って，ID＝２であるＳＱＬ文に
ついての処理はステップＳ３５へ進む。
報５のテーブル定義の一例を図５（Ｃ）に示す。テーブ
ル定義は，当該データベースのテーブル毎に，列の名
前，インデックスの有無からなる列情報を格納する。図
２のソースコード１について見ると，ID＝２であるＳＱ
Ｌ文の対象とするテーブル名であるTABLE2において，当
該ＳＱＬ文の指定する列であるCOL2には，インデックス
が付加されていない。従って，ID＝２であるＳＱＬ文に
ついての処理はステップＳ３５へ進む。
【００５３】インデックスが無い場合，更に，データベ
ース情報５のデータ量から，当該データ量を取得し，こ
れが所定の値以上か否かを調べる（ステップＳ３５）。
所定の値以上でない場合，当該ＳＱＬ文についての処理
は終了し，ステップＳ３７を実行する。所定の値以上で
ある場合，当該ＳＱＬ文を問題の有るＳＱＬ文として検
出する（ステップＳ３６）。この後，ステップＳ３７を
実行する。
ース情報５のデータ量から，当該データ量を取得し，こ
れが所定の値以上か否かを調べる（ステップＳ３５）。
所定の値以上でない場合，当該ＳＱＬ文についての処理
は終了し，ステップＳ３７を実行する。所定の値以上で
ある場合，当該ＳＱＬ文を問題の有るＳＱＬ文として検
出する（ステップＳ３６）。この後，ステップＳ３７を
実行する。
【００５４】ステップＳ３５における所定の値は，経験
的に定まるが，例えば１００００件とされる。ステップ
Ｓ３５で取得するデータベース情報５のデータ量の一例
を図５（Ｄ）に示す。データ量は，当該データベースの
テーブル毎に，それが格納するデータ量（を示す情報５
２）を格納する。図２のソースコード１について見る
と，ID＝２であるＳＱＬ文の対象とするテーブル名であ
るTABLE2のデータ量は５００００件である。従って，こ
のデータ量は所定の値よりも大きいので，ステップＳ３
６において，ID＝２であるＳＱＬ文が問題の有るＳＱＬ
文として抽出される。
的に定まるが，例えば１００００件とされる。ステップ
Ｓ３５で取得するデータベース情報５のデータ量の一例
を図５（Ｄ）に示す。データ量は，当該データベースの
テーブル毎に，それが格納するデータ量（を示す情報５
２）を格納する。図２のソースコード１について見る
と，ID＝２であるＳＱＬ文の対象とするテーブル名であ
るTABLE2のデータ量は５００００件である。従って，こ
のデータ量は所定の値よりも大きいので，ステップＳ３
６において，ID＝２であるＳＱＬ文が問題の有るＳＱＬ
文として抽出される。
【００５５】以上の結果，図２のソースコード１につい
て見ると，図７に示すように，２個のＳＱＬ文を含むＳ
ＱＬ文群３から，ID＝２として特定される１個のＳＱＬ
文が検出される。即ち，発行頻度が所定の値以上であ
り，インデックスの無い列COL2を使用し，対象テーブル
TABLE2のデータ量が所定の値以上のＳＱＬ文が検出され
る。なお，図７においては，ＳＱＬ文の実際の記述を示
し,WHERE以下は検索条件を示す。図７における検出結果
が、ステップＳ１６において，問題ＳＱＬ文情報出力部
１０から問題の有るＳＱＬ文として出力される。
て見ると，図７に示すように，２個のＳＱＬ文を含むＳ
ＱＬ文群３から，ID＝２として特定される１個のＳＱＬ
文が検出される。即ち，発行頻度が所定の値以上であ
り，インデックスの無い列COL2を使用し，対象テーブル
TABLE2のデータ量が所定の値以上のＳＱＬ文が検出され
る。なお，図７においては，ＳＱＬ文の実際の記述を示
し,WHERE以下は検索条件を示す。図７における検出結果
が、ステップＳ１６において，問題ＳＱＬ文情報出力部
１０から問題の有るＳＱＬ文として出力される。
【００５６】この後，図２のソースコード１をコンパイ
ル等して実行形式に変換して実行する。この時，実行形
式とされたソースコード１には実際に発行されたＳＱＬ
文が含まれる。図２の例の場合，前述のID＝１及びID＝
２である２個のＳＱＬ文が発行される。実行時に，これ
ら２個のＳＱＬ文についての情報（実行時ＳＱＬ発行情
報８）がデータベース管理システムから得られる。
ル等して実行形式に変換して実行する。この時，実行形
式とされたソースコード１には実際に発行されたＳＱＬ
文が含まれる。図２の例の場合，前述のID＝１及びID＝
２である２個のＳＱＬ文が発行される。実行時に，これ
ら２個のＳＱＬ文についての情報（実行時ＳＱＬ発行情
報８）がデータベース管理システムから得られる。
【００５７】図２の例の場合に得られる実行時ＳＱＬ発
行情報８の一例を図８に示す。実行時ＳＱＬ発行情報８
は，実際に発行されたＳＱＬ文毎に，その処理に要した
時間を格納する。
行情報８の一例を図８に示す。実行時ＳＱＬ発行情報８
は，実際に発行されたＳＱＬ文毎に，その処理に要した
時間を格納する。
【００５８】ＳＱＬ発行箇所特定部９は，実行時ＳＱＬ
発行情報８が入力される（ステップＳ１７）と，これと
ＳＱＬ文群３とを比較して，同一の記述内容のＳＱＬ文
（のID）を求め, これに基づいてＳＱＬ発行箇所情報４
を参照して, 求めたＳＱＬ文の発行箇所を求める（ステ
ップＳ１８）。これにより，実行時ＳＱＬ発行情報８に
存在するＳＱＬ文のソースコード１における発行箇所
は, 「プログラム名A.javaの２０行目」に存在すること
が特定される。なお，ＳＱＬ文群３及びＳＱＬ発行箇所
情報４を共に出力してもよい。
発行情報８が入力される（ステップＳ１７）と，これと
ＳＱＬ文群３とを比較して，同一の記述内容のＳＱＬ文
（のID）を求め, これに基づいてＳＱＬ発行箇所情報４
を参照して, 求めたＳＱＬ文の発行箇所を求める（ステ
ップＳ１８）。これにより，実行時ＳＱＬ発行情報８に
存在するＳＱＬ文のソースコード１における発行箇所
は, 「プログラム名A.javaの２０行目」に存在すること
が特定される。なお，ＳＱＬ文群３及びＳＱＬ発行箇所
情報４を共に出力してもよい。
【００５９】このように，ＳＱＬ発行箇所特定部９によ
れば，ＳＱＬ文のソースコード1 における位置を容易に
特定することができる。例えば、実行時ＳＱＬ発行情報
８において実行時間が１０秒もかかっているＳＱＬ文
（ID＝２であるＳＱＬ文）の位置が，プログラム名A.ja
vaの２０行目に存在することを，簡単に知ることができ
る。特に，ソースコード１中にＳＱＬ文として記述され
ていなくても，実際に発行されたＳＱＬ文の発行箇所を
簡単に知ることができる。これにより，当該プログラム
の実行時間が短縮できない原因を知り，その性能改善を
行うことができる。なお，従来は，ソースコード１中に
ＳＱＬ文として記述されていなけれ，ソースコード１を
１行ずつ解析する他に原因究明の手段がなかった。
れば，ＳＱＬ文のソースコード1 における位置を容易に
特定することができる。例えば、実行時ＳＱＬ発行情報
８において実行時間が１０秒もかかっているＳＱＬ文
（ID＝２であるＳＱＬ文）の位置が，プログラム名A.ja
vaの２０行目に存在することを，簡単に知ることができ
る。特に，ソースコード１中にＳＱＬ文として記述され
ていなくても，実際に発行されたＳＱＬ文の発行箇所を
簡単に知ることができる。これにより，当該プログラム
の実行時間が短縮できない原因を知り，その性能改善を
行うことができる。なお，従来は，ソースコード１中に
ＳＱＬ文として記述されていなけれ，ソースコード１を
１行ずつ解析する他に原因究明の手段がなかった。
【００６０】なお，以上は，ステップＳ１６において問
題ＳＱＬ文情報出力部１０から出力された問題の有るＳ
ＱＬ文（ID＝２であるＳＱＬ文）を除去しなかった場合
の例である。ステップＳ１６の結果に基づいて，ソース
コード１におけるID＝２であるＳＱＬ文を改善すれば，
プログラムの実行時間を短縮することができる。例え
ば、実行パスを逆に辿って，プログラム名A.javaの２０
行目から１重ループの１１行目乃至１４行目の記述やメ
ソッドsearchの記述を適宜変更する。これにより, 当該
ＳＱＬ文に起因する実行時間を少しでも短縮することが
できる。即ち、プログラムのソースコード１が完成した
時点で直ちに本発明により問題の有るＳＱＬ文を検出す
れば，開発工程の早期の段階でプログラムの最適化によ
る性能向上（実行時間の短縮）を図ることができる。
題ＳＱＬ文情報出力部１０から出力された問題の有るＳ
ＱＬ文（ID＝２であるＳＱＬ文）を除去しなかった場合
の例である。ステップＳ１６の結果に基づいて，ソース
コード１におけるID＝２であるＳＱＬ文を改善すれば，
プログラムの実行時間を短縮することができる。例え
ば、実行パスを逆に辿って，プログラム名A.javaの２０
行目から１重ループの１１行目乃至１４行目の記述やメ
ソッドsearchの記述を適宜変更する。これにより, 当該
ＳＱＬ文に起因する実行時間を少しでも短縮することが
できる。即ち、プログラムのソースコード１が完成した
時点で直ちに本発明により問題の有るＳＱＬ文を検出す
れば，開発工程の早期の段階でプログラムの最適化によ
る性能向上（実行時間の短縮）を図ることができる。
【００６１】本発明の形態および実施例の特徴を列記す
ると以下のとおりである。 （付記１） プログラムのソースコードを解析してＳＱ
Ｌ文を抽出するプログラム解析装置であって，前記プロ
グラムのソースコードを解析して，前記プログラム中に
記述されておらず，かつ，前記プログラムの実行時に発
行される可能性のあるＳＱＬ文を抽出する第１のＳＱＬ
文抽出手段を備えることを特徴とするプログラム解析装
置。 （付記２） 前記第１のＳＱＬ文抽出手段が，前記プロ
グラムの実行時に発行される可能性のあるＳＱＬ文の構
成要素となる文字列変数を合成することにより，前記発
行される可能性のあるＳＱＬ文を抽出することを特徴と
する付記１に記載のプログラム解析装置。 （付記３） 当該プログラム解析装置が，更に，前記プ
ログラムのソースコードを解析して，その中に記述され
た前記ＳＱＬ文を抽出する第２のＳＱＬ文抽出手段を備
えることを特徴とする付記１に記載のプログラム解析装
置。 （付記４） 当該プログラム解析装置が，更に，前記第
１のＳＱＬ文抽出手段により抽出されたＳＱＬ文の中か
ら，予め定められた検出条件に該当するものを，問題の
有るＳＱＬ文として抽出する問題ＳＱＬ文検出手段を備
えることを特徴とする付記１に記載のプログラム解析装
置。 （付記５） 当該プログラム解析装置が，更に，データ
ベースに格納されたデータ量を示す情報を含むデータベ
ース情報を備え，前記問題ＳＱＬ文検出手段が，前記検
出条件として前記データ量を示す情報を用いて，前記デ
ータ量が所定の値以上の場合に，前記データベースにつ
いてのＳＱＬ文を前記問題の有るＳＱＬ文として抽出す
ることを特徴とする付記４に記載のプログラム解析装
置。 （付記６） 当該プログラム解析装置が，更に，データ
ベースにおけるインデックスの有無を示す情報を含むデ
ータベース情報を備え，前記問題ＳＱＬ文検出手段が，
前記検出条件として前記インデックスの有無を示す情報
を用いて，前記インデックスが無い場合に，前記データ
ベースについてのＳＱＬ文を前記問題の有るＳＱＬ文と
して抽出することを特徴とする付記４に記載のプログラ
ム解析装置。 （付記７） 当該プログラム解析装置が，更に，前記プ
ログラムのソースコードに記述された繰り返し制御文に
基づいて，当該繰り返しのループ内に存在するＳＱＬ文
の発行頻度を予測するＳＱＬ文発行頻度予測手段を備
え，前記問題ＳＱＬ文検出手段が，前記検出条件として
前記ＳＱＬ文発行頻度予測手段により予測された前記発
行頻度を用いて，前記発行頻度が所定の値以上の場合
に，前記繰り返しのループ内に存在するＳＱＬ文を前記
問題の有るＳＱＬ文として抽出することを特徴とする付
記４に記載のプログラム解析装置。 （付記８） 当該プログラム解析装置が，更に，プログ
ラムの実行時において実際に発行されたＳＱＬ文からな
るＳＱＬ発行情報と，前記ＳＱＬ発行情報に基づいて，
当該ＳＱＬ文の各々について，当該ＳＱＬ文のソースコ
ードにおける位置を特定するＳＱＬ発行箇所特定手段と
を備えることを特徴とする付記１に記載のプログラム解
析装置。 （付記９） 前記ＳＱＬ発行箇所特定手段が，前記第１
及び第２のＳＱＬ文抽出手段により抽出されたＳＱＬ文
の各々について，当該ＳＱＬ文のソースコードにおける
位置を特定することを特徴とする付記８に記載のプログ
ラム解析装置。 （付記１０） プログラムのソースコードを解析して，
前記プログラム中に記述されておらず，かつ，前記プロ
グラムの実行時に発行される可能性のあるＳＱＬ文を抽
出する処理をコンピュータに実行させることを特徴とす
るプログラム。 （付記１１） プログラムのソースコードを解析して，
前記プログラム中に記述されておらず，かつ，前記プロ
グラムの実行時に発行される可能性のあるＳＱＬ文を抽
出する処理をコンピュータに実行させるプログラムを記
録したことを特徴とするプログラム記録媒体。
ると以下のとおりである。 （付記１） プログラムのソースコードを解析してＳＱ
Ｌ文を抽出するプログラム解析装置であって，前記プロ
グラムのソースコードを解析して，前記プログラム中に
記述されておらず，かつ，前記プログラムの実行時に発
行される可能性のあるＳＱＬ文を抽出する第１のＳＱＬ
文抽出手段を備えることを特徴とするプログラム解析装
置。 （付記２） 前記第１のＳＱＬ文抽出手段が，前記プロ
グラムの実行時に発行される可能性のあるＳＱＬ文の構
成要素となる文字列変数を合成することにより，前記発
行される可能性のあるＳＱＬ文を抽出することを特徴と
する付記１に記載のプログラム解析装置。 （付記３） 当該プログラム解析装置が，更に，前記プ
ログラムのソースコードを解析して，その中に記述され
た前記ＳＱＬ文を抽出する第２のＳＱＬ文抽出手段を備
えることを特徴とする付記１に記載のプログラム解析装
置。 （付記４） 当該プログラム解析装置が，更に，前記第
１のＳＱＬ文抽出手段により抽出されたＳＱＬ文の中か
ら，予め定められた検出条件に該当するものを，問題の
有るＳＱＬ文として抽出する問題ＳＱＬ文検出手段を備
えることを特徴とする付記１に記載のプログラム解析装
置。 （付記５） 当該プログラム解析装置が，更に，データ
ベースに格納されたデータ量を示す情報を含むデータベ
ース情報を備え，前記問題ＳＱＬ文検出手段が，前記検
出条件として前記データ量を示す情報を用いて，前記デ
ータ量が所定の値以上の場合に，前記データベースにつ
いてのＳＱＬ文を前記問題の有るＳＱＬ文として抽出す
ることを特徴とする付記４に記載のプログラム解析装
置。 （付記６） 当該プログラム解析装置が，更に，データ
ベースにおけるインデックスの有無を示す情報を含むデ
ータベース情報を備え，前記問題ＳＱＬ文検出手段が，
前記検出条件として前記インデックスの有無を示す情報
を用いて，前記インデックスが無い場合に，前記データ
ベースについてのＳＱＬ文を前記問題の有るＳＱＬ文と
して抽出することを特徴とする付記４に記載のプログラ
ム解析装置。 （付記７） 当該プログラム解析装置が，更に，前記プ
ログラムのソースコードに記述された繰り返し制御文に
基づいて，当該繰り返しのループ内に存在するＳＱＬ文
の発行頻度を予測するＳＱＬ文発行頻度予測手段を備
え，前記問題ＳＱＬ文検出手段が，前記検出条件として
前記ＳＱＬ文発行頻度予測手段により予測された前記発
行頻度を用いて，前記発行頻度が所定の値以上の場合
に，前記繰り返しのループ内に存在するＳＱＬ文を前記
問題の有るＳＱＬ文として抽出することを特徴とする付
記４に記載のプログラム解析装置。 （付記８） 当該プログラム解析装置が，更に，プログ
ラムの実行時において実際に発行されたＳＱＬ文からな
るＳＱＬ発行情報と，前記ＳＱＬ発行情報に基づいて，
当該ＳＱＬ文の各々について，当該ＳＱＬ文のソースコ
ードにおける位置を特定するＳＱＬ発行箇所特定手段と
を備えることを特徴とする付記１に記載のプログラム解
析装置。 （付記９） 前記ＳＱＬ発行箇所特定手段が，前記第１
及び第２のＳＱＬ文抽出手段により抽出されたＳＱＬ文
の各々について，当該ＳＱＬ文のソースコードにおける
位置を特定することを特徴とする付記８に記載のプログ
ラム解析装置。 （付記１０） プログラムのソースコードを解析して，
前記プログラム中に記述されておらず，かつ，前記プロ
グラムの実行時に発行される可能性のあるＳＱＬ文を抽
出する処理をコンピュータに実行させることを特徴とす
るプログラム。 （付記１１） プログラムのソースコードを解析して，
前記プログラム中に記述されておらず，かつ，前記プロ
グラムの実行時に発行される可能性のあるＳＱＬ文を抽
出する処理をコンピュータに実行させるプログラムを記
録したことを特徴とするプログラム記録媒体。
【００６２】
【発明の効果】以上説明したように，本発明によれば，
プログラム解析装置において，プログラム中に記述され
ておらずかつプログラムの実行時に発行される可能性の
あるＳＱＬ文を抽出することにより，このようなプログ
ラム中に現れないＳＱＬ文がプログラムの性能向上の障
害となっている場合でも，プログラム中におけるその位
置が特定でき，その原因を容易に特定することができ
る。
プログラム解析装置において，プログラム中に記述され
ておらずかつプログラムの実行時に発行される可能性の
あるＳＱＬ文を抽出することにより，このようなプログ
ラム中に現れないＳＱＬ文がプログラムの性能向上の障
害となっている場合でも，プログラム中におけるその位
置が特定でき，その原因を容易に特定することができ
る。
【００６３】また，本発明の好ましい実施態様によれ
ば，プログラム解析装置において，抽出したＳＱＬ文の
中から予め定められた検出条件に該当するものを問題の
有るＳＱＬ文として抽出することにより，プログラム全
体の実行時間から見て問題となる可能性の高いＳＱＬ文
のみを抽出して，プログラムの性能改善を有効に行うこ
とができる。
ば，プログラム解析装置において，抽出したＳＱＬ文の
中から予め定められた検出条件に該当するものを問題の
有るＳＱＬ文として抽出することにより，プログラム全
体の実行時間から見て問題となる可能性の高いＳＱＬ文
のみを抽出して，プログラムの性能改善を有効に行うこ
とができる。
【図１】プログラム解析装置構成図である。
【図２】ソースコード説明図である。
【図３】プログラム解析処理フローである。
【図４】ＳＱＬ文抽出処理フローである。
【図５】プログラム解析説明図である。
【図６】問題ＳＱＬ文検出処理フローである。
【図７】プログラム解析説明図である。
【図８】プログラム解析説明図である。
２ ＳＱＬ文抽出部 ３ ＳＱＬ文群 ４ ＳＱＬ発行箇所情報 ６ ＳＱＬ文発行頻度予測部 ７ 問題ＳＱＬ文検出部 ８ 実行時ＳＱＬ発行情報 ９ ＳＱＬ発行箇所特定部 １０ 問題ＳＱＬ文情報出力部
フロントページの続き (72)発明者 中山 裕子 神奈川県川崎市中原区上小田中４丁目１番 １号 富士通株式会社内 (72)発明者 近藤 竜生 神奈川県川崎市中原区上小田中４丁目１番 １号 富士通株式会社内 Ｆターム(参考） 5B042 GA02 GB03 HH08 MC12 MC23 MC28 MC33
Claims (5)
- 【請求項１】 プログラムのソースコードを解析してＳ
ＱＬ文を抽出するプログラム解析装置であって，前記プ
ログラムのソースコードを解析して，前記プログラム中
に記述されておらず，かつ，前記プログラムの実行時に
発行される可能性のあるＳＱＬ文を抽出する第１のＳＱ
Ｌ文抽出手段を備えることを特徴とするプログラム解析
装置。 - 【請求項２】 当該プログラム解析装置が，更に，前記
第１のＳＱＬ文抽出手段により抽出されたＳＱＬ文の中
から，予め定められた検出条件に該当するものを，問題
の有るＳＱＬ文として抽出する問題ＳＱＬ文検出手段を
備えることを特徴とする請求項１に記載のプログラム解
析装置。 - 【請求項３】 当該プログラム解析装置が，更に，前記
プログラムのソースコードに記述された繰り返し制御文
に基づいて，当該繰り返しのループ内に存在するＳＱＬ
文の発行頻度を予測するＳＱＬ文発行頻度予測手段を備
え，前記問題ＳＱＬ文検出手段が，前記検出条件として
前記ＳＱＬ文発行頻度予測手段により予測された前記発
行頻度を用いて，前記発行頻度が所定の値以上の場合
に，前記繰り返しのループ内に存在するＳＱＬ文を前記
問題の有るＳＱＬ文として抽出することを特徴とする請
求項２に記載のプログラム解析装置。 - 【請求項４】 プログラムのソースコードを解析して，
前記プログラム中に記述されておらず，かつ，前記プロ
グラムの実行時に発行される可能性のあるＳＱＬ文を抽
出する処理をコンピュータに実行させることを特徴とす
るプログラム。 - 【請求項５】 プログラムのソースコードを解析して，
前記プログラム中に記述されておらず，かつ，前記プロ
グラムの実行時に発行される可能性のあるＳＱＬ文を抽
出する処理をコンピュータに実行させるプログラムを記
録したことを特徴とするプログラム記録媒体。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001147298A JP2002342110A (ja) | 2001-05-17 | 2001-05-17 | プログラム解析装置及びそのプログラム並びにプログラム記録媒体 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001147298A JP2002342110A (ja) | 2001-05-17 | 2001-05-17 | プログラム解析装置及びそのプログラム並びにプログラム記録媒体 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002342110A true JP2002342110A (ja) | 2002-11-29 |
Family
ID=18992806
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2001147298A Pending JP2002342110A (ja) | 2001-05-17 | 2001-05-17 | プログラム解析装置及びそのプログラム並びにプログラム記録媒体 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2002342110A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2009259141A (ja) * | 2008-04-21 | 2009-11-05 | Jfe Steel Corp | アプリケーションプログラム作成支援装置、データベースシステム、アプリケーションプログラム作成支援方法およびそのプログラム |
| WO2011151931A1 (ja) * | 2010-06-02 | 2011-12-08 | 株式会社日立製作所 | アプリケーションの解析方法、解析システム及び記録媒体 |
| JP2018532171A (ja) * | 2016-09-28 | 2018-11-01 | 平安科技（深▲せん▼）有限公司 | Ｓｑｌ審査方法、サーバ及び記憶デバイス |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH04112334A (ja) * | 1990-09-03 | 1992-04-14 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | Ｓｑｌステートメント意味解析実現方式 |
| JPH11265306A (ja) * | 1998-03-16 | 1999-09-28 | Ntt Data Corp | 処理能力概算装置、処理能力概算方法及び記録媒体 |
| JP2000259723A (ja) * | 1999-03-09 | 2000-09-22 | Toshiba Corp | 情報関係チューニング装置及びプログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体 |
-
2001
- 2001-05-17 JP JP2001147298A patent/JP2002342110A/ja active Pending
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH04112334A (ja) * | 1990-09-03 | 1992-04-14 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | Ｓｑｌステートメント意味解析実現方式 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| JP2011253363A (ja) * | 2010-06-02 | 2011-12-15 | Hitachi Ltd | アプリケーションの解析方法、解析システム及び解析プログラム |
| US8898649B2 (en) | 2010-06-02 | 2014-11-25 | Hitachi, Ltd. | Application program analysis method, analysis system and recording medium for identifying a contributing factor for an invalid operation of an application program |
| JP2018532171A (ja) * | 2016-09-28 | 2018-11-01 | 平安科技（深▲せん▼）有限公司 | Ｓｑｌ審査方法、サーバ及び記憶デバイス |
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