JP2003271443A - 構造化データ格納システムおよび方法、構造化データ検索システムおよび方法、記録媒体 - Google Patents
構造化データ格納システムおよび方法、構造化データ検索システムおよび方法、記録媒体Info
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- JP2003271443A JP2003271443A JP2002073045A JP2002073045A JP2003271443A JP 2003271443 A JP2003271443 A JP 2003271443A JP 2002073045 A JP2002073045 A JP 2002073045A JP 2002073045 A JP2002073045 A JP 2002073045A JP 2003271443 A JP2003271443 A JP 2003271443A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】本発明は特定のタグの配下にある全エレメント
を効率良く検索できる構造化データ格納システムおよび
方法を提供すること。 【解決手段】ＲＤＢＭＳは枝情報に直近の親ノードのＩ
Ｄのみならず、ルートノードまでの各階層毎の親ノード
のＩＤ（source_node_id_level_N）を格納する。あるノ
ードの階層と、あるノードのＩＤが与えられると、この
あるノードの配下にある全ノードを簡単に抽出すること
ができる。
を効率良く検索できる構造化データ格納システムおよび
方法を提供すること。 【解決手段】ＲＤＢＭＳは枝情報に直近の親ノードのＩ
Ｄのみならず、ルートノードまでの各階層毎の親ノード
のＩＤ（source_node_id_level_N）を格納する。あるノ
ードの階層と、あるノードのＩＤが与えられると、この
あるノードの配下にある全ノードを簡単に抽出すること
ができる。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明はＸＭＬ（Extended M
arkup Language）やＳＧＭＬ（Standard Generalized M
arkup Language）等の構造化データをリレーショナルデ
ータベース管理システム（Relational Database Manage
ment System：以下、ＲＤＢＭＳと称する）に格納する
構造化データ格納システムおよび方法に関する。
arkup Language）やＳＧＭＬ（Standard Generalized M
arkup Language）等の構造化データをリレーショナルデ
ータベース管理システム（Relational Database Manage
ment System：以下、ＲＤＢＭＳと称する）に格納する
構造化データ格納システムおよび方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】このような構造化データ、例えばＸＭＬ
データをＲＤＢＭＳに格納する方法の従来例は大別して
２つある。
データをＲＤＢＭＳに格納する方法の従来例は大別して
２つある。
【０００３】（１）専用の格納データ構造に最適化した
アーキテクチャを実現する。
アーキテクチャを実現する。
【０００４】（２）ＸＭＬデータをＲＤＢＭＳの機能を
利用して格納する。
利用して格納する。
【０００５】（２）のＲＤＢＭＳを利用するアプローチ
は以下の３つに細分化される。
は以下の３つに細分化される。
【０００６】（２−１）ＲＤＢＭＳのテーブルの１つの
カラムに１つのＸＭＬデータを格納する。
カラムに１つのＸＭＬデータを格納する。
【０００７】（２−２）ＸＭＬのタグを各々ＲＤＢＭＳ
のテーブルのカラムと対応付ける。
のテーブルのカラムと対応付ける。
【０００８】（２−３）ＸＭＬデータを表わす木構造の
各々の枝またはノードに関する情報をＲＤＢＭＳの１レ
コードに格納する。
各々の枝またはノードに関する情報をＲＤＢＭＳの１レ
コードに格納する。
【０００９】（２−３）のアプローチに関する従来例と
しては“Storing and Querying XMLData using an RDBM
S”, Daniela Florescu and Donald Kossman, Bulletin
ofthe Technical Committee on Data Engineering, IE
EE Computer Society, September 1999, Vol. 22, No
3, pages 27-34がある。以下、この従来例を説明する。
しては“Storing and Querying XMLData using an RDBM
S”, Daniela Florescu and Donald Kossman, Bulletin
ofthe Technical Committee on Data Engineering, IE
EE Computer Society, September 1999, Vol. 22, No
3, pages 27-34がある。以下、この従来例を説明する。
【００１０】図１はこの方法でＲＤＢＭＳに格納される
ＸＭＬデータの例を示し、４人のpersonに関する情報を
含んでいる。
ＸＭＬデータの例を示し、４人のpersonに関する情報を
含んでいる。
【００１１】図２はこのＸＭＬデータの階層を表わす木
構造を示す。ＸＭＬデータの各要素（ノード）を親と子
の関係に従って配列し、親と子のノードを枝（edge）で
接続することにより、木構造が得られる。
構造を示す。ＸＭＬデータの各要素（ノード）を親と子
の関係に従って配列し、親と子のノードを枝（edge）で
接続することにより、木構造が得られる。
【００１２】ＲＤＢＭＳは、このＸＭＬデータ（木構
造）を、図３に示すように、各枝に関する親（Edge sou
rce）と子（target）のノードのインスタンスのＩＤを
格納するエッジテーブルとして格納する。エッジテーブ
ルは親ノードから見た複数の子ノードの順番を示す値を
ordinalとして持つ。表のキーはEdge sourceとordinal
である。エッジテーブルは子ノードのタグ名をnameとし
て格納する。ここでは、要素の値は図４、図５に示すよ
うに分離表方式で格納する。従って、エッジテーブルは
値の型をflagとして格納し、分離表の値の外部キーをta
rgetとして格納している。図４は整数int型に関する
値、図５は文字列string型に関する値を格納する。な
お、flagがrefである図３のtarget欄の太字の数字３、
４はターゲットノードのＩＤである。
造）を、図３に示すように、各枝に関する親（Edge sou
rce）と子（target）のノードのインスタンスのＩＤを
格納するエッジテーブルとして格納する。エッジテーブ
ルは親ノードから見た複数の子ノードの順番を示す値を
ordinalとして持つ。表のキーはEdge sourceとordinal
である。エッジテーブルは子ノードのタグ名をnameとし
て格納する。ここでは、要素の値は図４、図５に示すよ
うに分離表方式で格納する。従って、エッジテーブルは
値の型をflagとして格納し、分離表の値の外部キーをta
rgetとして格納している。図４は整数int型に関する
値、図５は文字列string型に関する値を格納する。な
お、flagがrefである図３のtarget欄の太字の数字３、
４はターゲットノードのＩＤである。
【００１３】図３のようにデータが格納されている従来
例においては、ＸＭＬデータの中の特定のノードの配下
にある全てのノードを見つける処理が非常に効率が悪い
という問題がある。例えば、<person> (id=’1’age=’
55’)の配下にある<child>の配下にある<person> (id
=’3’age=’22’)の配下にある全てのタグの中身を取
得する場合、ルートノードから順々に階層構造を辿り、
<person> (id=’3’age=’22’)に対応するノードに関
する枝情報を得る。このノードを親ノードとする全枝情
報を抽出し、これらの枝情報に対応する子ノードＩＤを
得て、更にこれらの子ノードを親ノードとする全枝情報
を抽出するということを繰り返す。
例においては、ＸＭＬデータの中の特定のノードの配下
にある全てのノードを見つける処理が非常に効率が悪い
という問題がある。例えば、<person> (id=’1’age=’
55’)の配下にある<child>の配下にある<person> (id
=’3’age=’22’)の配下にある全てのタグの中身を取
得する場合、ルートノードから順々に階層構造を辿り、
<person> (id=’3’age=’22’)に対応するノードに関
する枝情報を得る。このノードを親ノードとする全枝情
報を抽出し、これらの枝情報に対応する子ノードＩＤを
得て、更にこれらの子ノードを親ノードとする全枝情報
を抽出するということを繰り返す。
【００１４】このように、ノード間を１つずつ検索する
際に、データベースのレコードを１つずつアクセスする
ような原理で検索を行なわなければならず、検索に長時
間かかるという問題点がある。
際に、データベースのレコードを１つずつアクセスする
ような原理で検索を行なわなければならず、検索に長時
間かかるという問題点がある。
【００１５】
【発明が解決しようとする課題】このように構造化デー
タを格納する従来の方式のうち、ＸＭＬの木構造の枝情
報をリレーショナルデータベース管理システムに格納す
る方式では、特定のノードの配下にある全てのノードを
見つけるという処理が非常に効率が悪いという課題があ
る。
タを格納する従来の方式のうち、ＸＭＬの木構造の枝情
報をリレーショナルデータベース管理システムに格納す
る方式では、特定のノードの配下にある全てのノードを
見つけるという処理が非常に効率が悪いという課題があ
る。
【００１６】本発明の目的は構造化データを格納するリ
レーショナルデータベース管理システムから特定のノー
ドの配下にある全てのノードを見つけるという処理を効
率良く短時間で行なうことができる構造化データ格納シ
ステムおよび方法を提供することである。
レーショナルデータベース管理システムから特定のノー
ドの配下にある全てのノードを見つけるという処理を効
率良く短時間で行なうことができる構造化データ格納シ
ステムおよび方法を提供することである。
【００１７】
【課題を解決するための手段】上記した課題を解決し目
的を達成するために、本発明においては、構造化データ
を表わす木構造の各々の枝またはノードに関する情報を
リレーショナルデータベース管理システムに格納する構
造化データ格納システムおよび方法において、上記情報
は木構造の階層毎の上位ノードの識別子を含む。
的を達成するために、本発明においては、構造化データ
を表わす木構造の各々の枝またはノードに関する情報を
リレーショナルデータベース管理システムに格納する構
造化データ格納システムおよび方法において、上記情報
は木構造の階層毎の上位ノードの識別子を含む。
【００１８】本発明の構造化データ検索システムおよび
方法は、構造化データを表わす木構造の階層毎の上位ノ
ードの識別子を含む木構造の各々の枝またはノードに関
する情報を格納するリレーショナルデータベース管理シ
ステムから上記情報に基づいてあるノードの配下にある
全ノードを抽出する。
方法は、構造化データを表わす木構造の階層毎の上位ノ
ードの識別子を含む木構造の各々の枝またはノードに関
する情報を格納するリレーショナルデータベース管理シ
ステムから上記情報に基づいてあるノードの配下にある
全ノードを抽出する。
【００１９】本発明によれば、構造化データを表わす木
構造の枝情報として上位ノードの識別子を各階層毎に有
するので、この上位ノードの識別子を検索するだけで、
直接枝で繋がっていないノード間の包含関係を知ること
ができ、全ノードを辿ることなく、あるノードの配下に
ある全ノードを簡単に抽出することができる。
構造の枝情報として上位ノードの識別子を各階層毎に有
するので、この上位ノードの識別子を検索するだけで、
直接枝で繋がっていないノード間の包含関係を知ること
ができ、全ノードを辿ることなく、あるノードの配下に
ある全ノードを簡単に抽出することができる。
【００２０】
【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明によ
る構造化データ格納システムおよび方法の実施形態を説
明する。
る構造化データ格納システムおよび方法の実施形態を説
明する。
【００２１】第１実施形態
図６は本発明の第１実施形態に係る構造化データ格納シ
ステムの構成を示すブロック図である。ＸＭＬデータ１
０がマッピングユニット１２を介してＲＳＢＭＳ１４に
供給され、データベース１６に格納される。マッピング
ユニット１２はＲＤＢＭＳ１４内のスキーマ保存ユニッ
ト１８に保存されているスキーマ（データ定義）２０に
従ってＸＭＬデータの各枝またはノードに関する情報を
リレーショナルデータベース１６の表に格納するのに適
したデータ、例えばＣＳＶデータに変換（マッピング）
する。スキーマ２０はクライアント端末２２を用いてユ
ーザにより作成される。
ステムの構成を示すブロック図である。ＸＭＬデータ１
０がマッピングユニット１２を介してＲＳＢＭＳ１４に
供給され、データベース１６に格納される。マッピング
ユニット１２はＲＤＢＭＳ１４内のスキーマ保存ユニッ
ト１８に保存されているスキーマ（データ定義）２０に
従ってＸＭＬデータの各枝またはノードに関する情報を
リレーショナルデータベース１６の表に格納するのに適
したデータ、例えばＣＳＶデータに変換（マッピング）
する。スキーマ２０はクライアント端末２２を用いてユ
ーザにより作成される。
【００２２】一方、データベース１６の検索のために検
索ユニット２６が設けられる。検索ユニット２６はクラ
イアント端末２４から入力された検索の指示をＲＤＢＭ
Ｓ１４の検索言語であるＳＱＬ（Structured Query Lan
guage）に変換して、検索指示をＲＤＢＭＳ１４内のＳ
ＱＬ処理ユニット２８に渡す。ＳＱＬ処理ユニット２８
はデータベース１６を検索し、検索結果を検索ユニット
２６に返す。検索ユニット２６は検索結果をＸＭＬ文書
に合成して、クライアント端末２４へ返す。
索ユニット２６が設けられる。検索ユニット２６はクラ
イアント端末２４から入力された検索の指示をＲＤＢＭ
Ｓ１４の検索言語であるＳＱＬ（Structured Query Lan
guage）に変換して、検索指示をＲＤＢＭＳ１４内のＳ
ＱＬ処理ユニット２８に渡す。ＳＱＬ処理ユニット２８
はデータベース１６を検索し、検索結果を検索ユニット
２６に返す。検索ユニット２６は検索結果をＸＭＬ文書
に合成して、クライアント端末２４へ返す。
【００２３】図７、図８はＸＭＬデータ１０の一例であ
る。
る。
【００２４】図９は木構造のＸＭＬデータの枝情報を格
納するエッジテーブルのデータ定義、すなわちスキーマ
２０の例を示す。スキーマ２０は属性名と型と説明から
なる。source_node_idは親ノードのノードＩＤ、node_o
rdinalは同一親ノードの子ノードの順序、node_nameは
子ノードのタグ／アトリビュート名、node_classはノー
ドの種類（TAG:1, ATTRIBUTE:2, VALUE:3）、value_typ
eは値の型（NONE:0, EMPTY:1, INT:2, FLOAT:3, STRIN
G:4, CLOB:5）、target_node_idは子ノードのノードＩ
Ｄ、value_intはintergerの値、value_floatはfloatの
値、value_stringはstringの値、value_clobはclobの
値、doc_idはドキュメントのＩＤ、node_levelは自ノー
ドの階層レベル数、source_node_id_level_0、source_n
ode_id_level_1、…は上位ノード階層レベル０、１、…
のノードＩＤである。source_node_id_level_N（N=0,
1, …）という名前のついた属性が親のノードへのポイ
ンタ情報であり、本発明独自のものである。キーはsour
ce_node_id、node_ordinalである。
納するエッジテーブルのデータ定義、すなわちスキーマ
２０の例を示す。スキーマ２０は属性名と型と説明から
なる。source_node_idは親ノードのノードＩＤ、node_o
rdinalは同一親ノードの子ノードの順序、node_nameは
子ノードのタグ／アトリビュート名、node_classはノー
ドの種類（TAG:1, ATTRIBUTE:2, VALUE:3）、value_typ
eは値の型（NONE:0, EMPTY:1, INT:2, FLOAT:3, STRIN
G:4, CLOB:5）、target_node_idは子ノードのノードＩ
Ｄ、value_intはintergerの値、value_floatはfloatの
値、value_stringはstringの値、value_clobはclobの
値、doc_idはドキュメントのＩＤ、node_levelは自ノー
ドの階層レベル数、source_node_id_level_0、source_n
ode_id_level_1、…は上位ノード階層レベル０、１、…
のノードＩＤである。source_node_id_level_N（N=0,
1, …）という名前のついた属性が親のノードへのポイ
ンタ情報であり、本発明独自のものである。キーはsour
ce_node_id、node_ordinalである。
【００２５】このスキーマ２０に従って図７、図８のＸ
ＭＬデータをデータベース１６にマッピングした様子を
図１０〜図１６に示す。図１０〜図１６の表の１行がＸ
ＭＬデータを表わす木構造の１つの枝に関する情報であ
る。
ＭＬデータをデータベース１６にマッピングした様子を
図１０〜図１６に示す。図１０〜図１６の表の１行がＸ
ＭＬデータを表わす木構造の１つの枝に関する情報であ
る。
【００２６】ここで、図７、図８のＸＭＬデータの中の
タグ<plib_library>の配下にあるタグ<class pred=”co
mponents.AAABSU.0001”>の配下にあるタグ<class pred
=”electric_device.AAABSU.0001”>の配下にあるタグ<
class pred=”amplifier.AAABSU.0001”>の配下にある
全てのタグの中身（図７、図８の枠内のデータ）を取得
する本実施形態の処理を従来例と比較して説明する。
タグ<plib_library>の配下にあるタグ<class pred=”co
mponents.AAABSU.0001”>の配下にあるタグ<class pred
=”electric_device.AAABSU.0001”>の配下にあるタグ<
class pred=”amplifier.AAABSU.0001”>の配下にある
全てのタグの中身（図７、図８の枠内のデータ）を取得
する本実施形態の処理を従来例と比較して説明する。
【００２７】タグ<plib_library>から順々に階層構造を
辿り、タグ<class pred=”amplifier.AAABSU.0001”>に
対応するノードに達する枝情報を得る。この枝情報は図
１１の太線の横枠で囲まれたデータである。この対象と
するノードに達する枝情報を得るには、例えば、node_n
ameがpredで、value_stringがamplifier.AAABSU.0001で
あるという検索条件に合致するノードに達する枝情報を
検索し、その枝情報のsource_node_idを読み出すと１９
となる。次に、target_node_idが１９である枝情報を検
索する事によって、目的の枝情報が得られる。タグ<cla
ss pred=”amplifier.AAABSU.0001”>に対応するノード
に達する木構造を図１７に示す。
辿り、タグ<class pred=”amplifier.AAABSU.0001”>に
対応するノードに達する枝情報を得る。この枝情報は図
１１の太線の横枠で囲まれたデータである。この対象と
するノードに達する枝情報を得るには、例えば、node_n
ameがpredで、value_stringがamplifier.AAABSU.0001で
あるという検索条件に合致するノードに達する枝情報を
検索し、その枝情報のsource_node_idを読み出すと１９
となる。次に、target_node_idが１９である枝情報を検
索する事によって、目的の枝情報が得られる。タグ<cla
ss pred=”amplifier.AAABSU.0001”>に対応するノード
に達する木構造を図１７に示す。
【００２８】ここから先の処理で、親ノードへのポイン
タ情報を属性として持っている場合と、そうでない場合
とに分けて説明する。
タ情報を属性として持っている場合と、そうでない場合
とに分けて説明する。
【００２９】親ノードへのポインタ情報が無い場合、従
来の技術で説明したように、このノードをsource_node_
idとする全枝情報を抽出し、子供となるノードＩＤを得
て、それがさらにsource_node_idとなる枝情報を抽出す
る、ということを繰り返す。そして、タグのnameが”in
stance”となる条件が当てはまったところで、さらにそ
こから下の全ノードの階層を一段ずつ深く辿りながら、
取得する必要がある。このため、データベースのレコー
ドを１つずつアクセスしなければならず、検索に長時間
かかっていた。
来の技術で説明したように、このノードをsource_node_
idとする全枝情報を抽出し、子供となるノードＩＤを得
て、それがさらにsource_node_idとなる枝情報を抽出す
る、ということを繰り返す。そして、タグのnameが”in
stance”となる条件が当てはまったところで、さらにそ
こから下の全ノードの階層を一段ずつ深く辿りながら、
取得する必要がある。このため、データベースのレコー
ドを１つずつアクセスしなければならず、検索に長時間
かかっていた。
【００３０】しかし、図１０〜図１６に示す本実施形態
では、最初に得られたノードのＩＤは３０（target_nod
e_id = 30）、そのノードの階層は４（node_level =
4）であることが分かる。このため、親ノードへのポイ
ンタ情報source_node_id_level_N（N = 0, 1, …）を参
照して、source_node_id_level_4が30のノードへの枝情
報を検索すれば良いことが分かる。これは、図１０〜図
１６の太線の縦枠（source_node_id_level_4）内の値が
３０のものを探し出すことである。この検索はリレーシ
ョナルデータベースにおいては、負荷の少ない検索であ
る。
では、最初に得られたノードのＩＤは３０（target_nod
e_id = 30）、そのノードの階層は４（node_level =
4）であることが分かる。このため、親ノードへのポイ
ンタ情報source_node_id_level_N（N = 0, 1, …）を参
照して、source_node_id_level_4が30のノードへの枝情
報を検索すれば良いことが分かる。これは、図１０〜図
１６の太線の縦枠（source_node_id_level_4）内の値が
３０のものを探し出すことである。この検索はリレーシ
ョナルデータベースにおいては、負荷の少ない検索であ
る。
【００３１】図１８に上記検索の処理のフローチャート
を示す。ステップＳ１２で、ユーザは検索ユニット２６
に上述したような「タグ<class pred=”amplifier.AAAB
SU.0001”>以下の全てのタグを出力せよ」という検索要
求を与える。検索ユニット２６は、ステップＳ１４で<c
lass pred=”amplifier.AAABSU.0001”> のノードに達
する枝情報を検索し、ステップＳ１６で上記枝情報のta
rget_node_id、node_levelを取得する。
を示す。ステップＳ１２で、ユーザは検索ユニット２６
に上述したような「タグ<class pred=”amplifier.AAAB
SU.0001”>以下の全てのタグを出力せよ」という検索要
求を与える。検索ユニット２６は、ステップＳ１４で<c
lass pred=”amplifier.AAABSU.0001”> のノードに達
する枝情報を検索し、ステップＳ１６で上記枝情報のta
rget_node_id、node_levelを取得する。
【００３２】具体的には、<class pred=”amplifier.AA
ABSU.0001”> のタグを見つける。このプロセスで図１
１の横向きの太線の行が見つかる。この行において、no
de_levelの値（値は４）を読み出す。これは、このタグ
のノードの階層が４ということを意味する。そして、こ
の行のtarget_node_id（値は３０）も読み出す。以上か
ら、<class pred=”amplifier.AAABSU.0001”>のノード
は階層の深さが４で、そのノードのidが３０である事が
分かる。従って、<class pred = ”amplifier.AAABSU.0
001”>のタグの内側（つまり下の階層）にあるノードに
ついては以下の事がいえる。
ABSU.0001”> のタグを見つける。このプロセスで図１
１の横向きの太線の行が見つかる。この行において、no
de_levelの値（値は４）を読み出す。これは、このタグ
のノードの階層が４ということを意味する。そして、こ
の行のtarget_node_id（値は３０）も読み出す。以上か
ら、<class pred=”amplifier.AAABSU.0001”>のノード
は階層の深さが４で、そのノードのidが３０である事が
分かる。従って、<class pred = ”amplifier.AAABSU.0
001”>のタグの内側（つまり下の階層）にあるノードに
ついては以下の事がいえる。
【００３３】「上位のノードで、階層が４のもののidは
３０である。」 すなわち、source_node_id_level_4=30 の条件を満たす
枝情報を全て見つけ出せば良いことが分かる。
３０である。」 すなわち、source_node_id_level_4=30 の条件を満たす
枝情報を全て見つけ出せば良いことが分かる。
【００３４】ステップＳ１８で、検索ユニット２６は、
この検索要求をＳＱＬ文に変換する。ＳＱＬ文は「sour
ce_node_id_level_4 = 30の全ての行を出力せよ」であ
る。ステップＳ２０で、ＳＱＬ処理ユニット２８はこの
ＳＱＬ文に基づいてデータベース１６を検索し、図１０
〜図１６の太線の縦枠内の値が３０のものを探し出す。
ステップＳ２２で検索ユニット２６は検索結果をＸＭＬ
データに合成し、端末で表示させる。
この検索要求をＳＱＬ文に変換する。ＳＱＬ文は「sour
ce_node_id_level_4 = 30の全ての行を出力せよ」であ
る。ステップＳ２０で、ＳＱＬ処理ユニット２８はこの
ＳＱＬ文に基づいてデータベース１６を検索し、図１０
〜図１６の太線の縦枠内の値が３０のものを探し出す。
ステップＳ２２で検索ユニット２６は検索結果をＸＭＬ
データに合成し、端末で表示させる。
【００３５】以上説明したように、第１実施形態によれ
ば、構造化データを表わす木構造の枝情報として各階層
毎の上位ノードへのポインタを有するので、直接枝で繋
がっていないノード間の包含関係を即座に知ることがで
き、全ノードをルートノードの方へ辿ることなく、この
上位ノードポインタを検索するだけで、あるノードの配
下にある全ノードを抽出することができる。そのため、
検索に必要なデータへのアクセスを大幅に少なくでき
る。そこで、各レコードに親ノードのＩＤを記憶する属
性を設ける。
ば、構造化データを表わす木構造の枝情報として各階層
毎の上位ノードへのポインタを有するので、直接枝で繋
がっていないノード間の包含関係を即座に知ることがで
き、全ノードをルートノードの方へ辿ることなく、この
上位ノードポインタを検索するだけで、あるノードの配
下にある全ノードを抽出することができる。そのため、
検索に必要なデータへのアクセスを大幅に少なくでき
る。そこで、各レコードに親ノードのＩＤを記憶する属
性を設ける。
【００３６】なお、本願発明は上記実施形態に限定され
るものではなく、実施段階ではその趣旨を逸脱しない範
囲で種々に変形することが可能である。また、各実施形
態は可能な限り適宜組み合わせて実施してもよく、その
場合組合わせた効果が得られる。さらに、上記実施形態
には種々の段階の発明が含まれており、開示される複数
の構成要件における適宜な組合わせにより種々の発明が
抽出され得る。例えば、実施形態に示される全構成要件
から幾つかの構成要件が削除されても、発明が解決しよ
うとする課題の欄で述べた課題が解決でき、発明の効果
の欄で述べられている効果が得られる場合には、この構
成要件が削除された構成が発明として抽出され得る。
るものではなく、実施段階ではその趣旨を逸脱しない範
囲で種々に変形することが可能である。また、各実施形
態は可能な限り適宜組み合わせて実施してもよく、その
場合組合わせた効果が得られる。さらに、上記実施形態
には種々の段階の発明が含まれており、開示される複数
の構成要件における適宜な組合わせにより種々の発明が
抽出され得る。例えば、実施形態に示される全構成要件
から幾つかの構成要件が削除されても、発明が解決しよ
うとする課題の欄で述べた課題が解決でき、発明の効果
の欄で述べられている効果が得られる場合には、この構
成要件が削除された構成が発明として抽出され得る。
【００３７】また、本発明は、コンピュータに所定の手
段を実行させるための、あるいはコンピュータを所定の
手段として機能させるための、あるいはコンピュータに
所定の機能を実現させるためのプログラムを記録したコ
ンピュータ読取り可能な記録媒体としても実施すること
もできる。
段を実行させるための、あるいはコンピュータを所定の
手段として機能させるための、あるいはコンピュータに
所定の機能を実現させるためのプログラムを記録したコ
ンピュータ読取り可能な記録媒体としても実施すること
もできる。
【００３８】構造化データとしてはＸＭＬデータに限ら
ず、ＳＧＭＬやＨＴＭＬ（Hyper Text Markup Languag
e）等でもよい。
ず、ＳＧＭＬやＨＴＭＬ（Hyper Text Markup Languag
e）等でもよい。
【００３９】
【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、構
造化データを格納するリレーショナルデータベース管理
システムから特定のノードの配下にある全てのノードを
見つけるという処理を効率良く短時間で行なうことがで
きる。
造化データを格納するリレーショナルデータベース管理
システムから特定のノードの配下にある全てのノードを
見つけるという処理を効率良く短時間で行なうことがで
きる。
【図１】従来のＲＤＢＭＳが格納対象とするＸＭＬデー
タの一例を示す図。
タの一例を示す図。
【図２】図１のＸＭＬデータの木構造を示す図。
【図３】従来のＲＤＢＭＳが格納するエッジテーブルを
示す図。
示す図。
【図４】図３のエッジテーブルのint型の値の分離表を
示す図。
示す図。
【図５】図３のエッジテーブルのstring型の値の分離表
を示す図。
を示す図。
【図６】本発明による構造化データ格納システムの第１
の実施形態の構成を示すブロック図。
の実施形態の構成を示すブロック図。
【図７】本発明の第１の実施形態が格納対象とするＸＭ
Ｌデータの一例を示す図。
Ｌデータの一例を示す図。
【図８】本発明の第１の実施形態が格納対象とするＸＭ
Ｌデータの一例を示す図。
Ｌデータの一例を示す図。
【図９】本発明の第１の実施形態のスキーマを示す図。
【図１０】本発明の第１の実施形態のＲＤＢＭＳがデー
タを格納する様子を表わす図。
タを格納する様子を表わす図。
【図１１】本発明の第１の実施形態のＲＤＢＭＳがデー
タを格納する様子を表わす図。
タを格納する様子を表わす図。
【図１２】本発明の第１の実施形態のＲＤＢＭＳがデー
タを格納する様子を表わす図。
タを格納する様子を表わす図。
【図１３】本発明の第１の実施形態のＲＤＢＭＳがデー
タを格納する様子を表わす図。
タを格納する様子を表わす図。
【図１４】本発明の第１の実施形態のＲＤＢＭＳがデー
タを格納する様子を表わす図。
タを格納する様子を表わす図。
【図１５】本発明の第１の実施形態のＲＤＢＭＳがデー
タを格納する様子を表わす図。
タを格納する様子を表わす図。
【図１６】本発明の第１の実施形態のＲＤＢＭＳがデー
タを格納する様子を表わす図。
タを格納する様子を表わす図。
【図１７】第１の実施形態の検索対象ノードの木構造を
示す図。
示す図。
【図１８】第１の実施形態の検索処理を示すフローチャ
ート。
ート。
１２…マッピングユニット
１４…ＲＤＢＭＳ
１６…データベース
１８…スキーマ保存ユニット
２６…検索ユニット
２８…ＳＱＬ処理ユニット
Claims (9)
- 【請求項１】 構造化データを表わす木構造の各々の枝
またはノードに関する情報をリレーショナルデータベー
ス管理システムに格納する構造化データ格納システムに
おいて、 前記情報は木構造の階層毎の上位ノードの識別子を含む
構造化データ格納システム。 - 【請求項２】 前記情報は親ノードの識別子と、子ノー
ドの識別子と、子ノードの階層レベルと、前記階層毎の
上位ノードの識別子とを含む請求項１に記載の構造化デ
ータ格納システム。 - 【請求項３】 リレーショナルデータベース管理システ
ムに構造化データを格納する構造化データ格納方法にお
いて、 構造化データを表わす木構造の各々の枝またはノードに
関する情報として、木構造の階層毎の上位ノードの識別
子を格納する構造化データ格納方法。 - 【請求項４】 前記情報は親ノードの識別子と、子ノー
ドの識別子と、子ノードの階層レベルと、前記階層毎の
上位ノードの識別子とを含む請求項３に記載の構造化デ
ータ格納方法。 - 【請求項５】 構造化データを表わす木構造の階層毎の
上位ノードの識別子を含む木構造の各々の枝またはノー
ドに関する情報を格納するリレーショナルデータベース
管理システムから前記情報に基づいてあるノードの配下
にある全ノードを抽出する構造化データ検索システム。 - 【請求項６】 前記情報は親ノードの識別子と、子ノー
ドの識別子と、子ノードの階層レベルと、前記階層毎の
上位ノードの識別子とを含み、前記あるノードの識別子
を前記あるノードの階層レベルの上位ノードの識別子と
して持つノードを抽出する請求項５に記載の構造化デー
タ検索システム。 - 【請求項７】 リレーショナルデータベース管理システ
ムに格納されている構造化データを表わす木構造の階層
毎の上位ノードの識別子を含む木構造の各々の枝または
ノードに関する情報に基づいてリレーショナルデータベ
ース管理システムからあるノードの配下にある全ノード
を抽出する構造化データ検索方法。 - 【請求項８】 前記情報は親ノードの識別子と、子ノー
ドの識別子と、子ノードの階層レベルと、前記階層毎の
上位ノードの識別子とを含み、前記あるノードの識別子
を前記あるノードの階層の上位ノードの識別子として持
つノードを抽出する請求項７に記載の構造化データ検索
方法。 - 【請求項９】 構造化データをリレーショナルデータベ
ース管理システムに格納するためのプログラムを記録す
るコンピュータ読み取り可能な記録媒体において、 構造化データを表わす木構造の各枝またはノードに関し
て、親ノードの識別子と、子ノードの識別子と、子ノー
ドの階層レベルと、階層毎の上位ノードの識別子とを含
む情報を格納させるプログラム手段を具備する記憶媒
体。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2002073045A JP2003271443A (ja) | 2002-03-15 | 2002-03-15 | 構造化データ格納システムおよび方法、構造化データ検索システムおよび方法、記録媒体 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2002073045A JP2003271443A (ja) | 2002-03-15 | 2002-03-15 | 構造化データ格納システムおよび方法、構造化データ検索システムおよび方法、記録媒体 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2003271443A true JP2003271443A (ja) | 2003-09-26 |
Family
ID=29202875
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2002073045A Pending JP2003271443A (ja) | 2002-03-15 | 2002-03-15 | 構造化データ格納システムおよび方法、構造化データ検索システムおよび方法、記録媒体 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2003271443A (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2006001241A1 (ja) * | 2004-06-23 | 2006-01-05 | Turbo Data Laboratories Inc. | ノードを挿入する方法、装置及びプログラム |
| WO2006038498A1 (ja) * | 2004-10-01 | 2006-04-13 | Turbo Data Laboratories Inc. | 配列の生成方法、及び、配列生成プログラム |
| JP2007122382A (ja) * | 2005-10-27 | 2007-05-17 | Mitsubishi Electric Corp | Ｘｍｌデータ変換装置及びｘｍｌデータ復元装置 |
| JP2008250558A (ja) * | 2007-03-29 | 2008-10-16 | Japan Research Institute Ltd | ワークフロー管理システム、ワークフロー管理方法、検索システム、検索方法、及びプログラム |
| KR101477672B1 (ko) * | 2011-07-28 | 2014-12-30 | 네이버 주식회사 | 확장 가능한 분산 인덱스를 사용하여 데이터를 저장하는 장치 및 방법 |
-
2002
- 2002-03-15 JP JP2002073045A patent/JP2003271443A/ja active Pending
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2006001241A1 (ja) * | 2004-06-23 | 2006-01-05 | Turbo Data Laboratories Inc. | ノードを挿入する方法、装置及びプログラム |
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| JP4681555B2 (ja) * | 2004-06-23 | 2011-05-11 | 株式会社ターボデータラボラトリー | ノード挿入方法、情報処理装置、および、ノード挿入プログラム |
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