JP2003308333A - 繰り返しを含む順序パターンを用いた検索装置および方法 - Google Patents
繰り返しを含む順序パターンを用いた検索装置および方法Info
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 順序を持つデータを対象としてイベントの繰
り返しを含むパターンを効率良く検索する。 【解決手段】 パターン変換部１１４は、検索パターン
１１２をイベント定義１２１、順序関係１２２、および
制約１２３に分解し、順序関係１２２を決定性有限オー
トマトン（ＤＦＡ）１２５に変換する。イベント変換部
１１３は、データ１１１の各レコードとイベント定義１
２１をイベント記号に変換する。検索処理部１１５は、
各レコードによるＤＦＡ１２５上での状態遷移が可能か
どうかを調べ、遷移先と履歴情報を状態遷移集合１２６
に登録する処理を繰り返して、検索パターン１１２に対
応するパターンを求め、検索結果１１６として出力す
る。
り返しを含むパターンを効率良く検索する。 【解決手段】 パターン変換部１１４は、検索パターン
１１２をイベント定義１２１、順序関係１２２、および
制約１２３に分解し、順序関係１２２を決定性有限オー
トマトン（ＤＦＡ）１２５に変換する。イベント変換部
１１３は、データ１１１の各レコードとイベント定義１
２１をイベント記号に変換する。検索処理部１１５は、
各レコードによるＤＦＡ１２５上での状態遷移が可能か
どうかを調べ、遷移先と履歴情報を状態遷移集合１２６
に登録する処理を繰り返して、検索パターン１１２に対
応するパターンを求め、検索結果１１６として出力す
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、大量のデータを対
象として、各データが持つ順序に基づいて繰り返しを含
むパターンを検索する装置および方法に関する。
象として、各データが持つ順序に基づいて繰り返しを含
むパターンを検索する装置および方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】順序に基づいたデータに関して、繰り返
しパターンを扱うために従来から利用されてきた技術と
して、文字列の出現順序に対する正規表現によるパター
ンマッチングが挙げられる。そこで、このパターンマッ
チングの特徴および利用分野について述べる。
しパターンを扱うために従来から利用されてきた技術と
して、文字列の出現順序に対する正規表現によるパター
ンマッチングが挙げられる。そこで、このパターンマッ
チングの特徴および利用分野について述べる。
【０００３】文字列検索の分野では、文字列が出現する
順序に着目して、正規表現によるパターンマッチングが
利用されてきた。まず、文字列検索とパターンマッチン
グの相違について明確にしておく。文字列探索とは、
「文章中からパターンａｂｃを探せ」のように、探索す
べきパターンが完全に確定しているものを言う。一方、
パターンマッチングとは、不確定のパターンを探す操作
のことで、パターン照合とも呼ばれる。パターンマッチ
ングでは、パターンを指定するのに正規表現が用いられ
る。
順序に着目して、正規表現によるパターンマッチングが
利用されてきた。まず、文字列検索とパターンマッチン
グの相違について明確にしておく。文字列探索とは、
「文章中からパターンａｂｃを探せ」のように、探索す
べきパターンが完全に確定しているものを言う。一方、
パターンマッチングとは、不確定のパターンを探す操作
のことで、パターン照合とも呼ばれる。パターンマッチ
ングでは、パターンを指定するのに正規表現が用いられ
る。
【０００４】図１２は、文字列データと正規表現ａ（ａ
｜ｂ）＊ａのパターンマッチングの例を示している。こ
こで、（ａ｜ｂ）＊は、ａまたはｂが０回以上繰り返し
出現することを意味している。文字列探索とパターンマ
ッチングは、一見似たように見えるが、異なるカテゴリ
に属する問題で、それぞれに対して別のアルゴリズムを
適用しなければならない。
｜ｂ）＊ａのパターンマッチングの例を示している。こ
こで、（ａ｜ｂ）＊は、ａまたはｂが０回以上繰り返し
出現することを意味している。文字列探索とパターンマ
ッチングは、一見似たように見えるが、異なるカテゴリ
に属する問題で、それぞれに対して別のアルゴリズムを
適用しなければならない。
【０００５】正規表現によるパターンマッチングを実現
するには、有限オートマトン（finite automaton）を利
用する。正規表現をオートマトンに変換するには、２段
階のアプローチをとる。まず、正規表現を非決定性有限
オートマトン（non-deterministic finite automaton，
ＮＦＡ）に変換する。正規表現からＮＦＡへの変換は容
易である。ＮＦＡ単体でパターンマッチングを行うこと
も可能であるが、得られたＮＦＡを等価である決定性有
限オートマトン（deterministic finite automaton，Ｄ
ＦＡ）に変換し、ＤＦＡを使ってパターンマッチングを
行う方法が多く用いられる。
するには、有限オートマトン（finite automaton）を利
用する。正規表現をオートマトンに変換するには、２段
階のアプローチをとる。まず、正規表現を非決定性有限
オートマトン（non-deterministic finite automaton，
ＮＦＡ）に変換する。正規表現からＮＦＡへの変換は容
易である。ＮＦＡ単体でパターンマッチングを行うこと
も可能であるが、得られたＮＦＡを等価である決定性有
限オートマトン（deterministic finite automaton，Ｄ
ＦＡ）に変換し、ＤＦＡを使ってパターンマッチングを
行う方法が多く用いられる。
【０００６】ＤＦＡでは、決定性という言葉が示すよう
に、ある状態において入力が決まれば遷移先が１つだけ
に定まるが、ＮＦＡでは、非決定性という言葉が示すよ
うに、ある状態において入力に対する遷移先が複数存在
する場合がある。
に、ある状態において入力が決まれば遷移先が１つだけ
に定まるが、ＮＦＡでは、非決定性という言葉が示すよ
うに、ある状態において入力に対する遷移先が複数存在
する場合がある。
【０００７】図１３は、正規表現ａ（ａ｜ｂ）＊ａに対
応するＮＦＡを示している。このＮＦＡにａａａという
文字列を与えた場合を考える。１文字目のａを入力する
と、開始状態０から１に遷移する。２文字目もａである
が、状態１には、文字ａに対する遷移先として、状態１
と状態２の２種類の状態がある。結論から言えば、２文
字目のａでは状態１から状態１へと遷移し、３文字目の
ａでは状態２に遷移するのが正解なのであるが、２文字
目のａを読み込んだ時点では、どちらへ進めばよいかは
わからない。
応するＮＦＡを示している。このＮＦＡにａａａという
文字列を与えた場合を考える。１文字目のａを入力する
と、開始状態０から１に遷移する。２文字目もａである
が、状態１には、文字ａに対する遷移先として、状態１
と状態２の２種類の状態がある。結論から言えば、２文
字目のａでは状態１から状態１へと遷移し、３文字目の
ａでは状態２に遷移するのが正解なのであるが、２文字
目のａを読み込んだ時点では、どちらへ進めばよいかは
わからない。
【０００８】この問題を解決するためには、バックトラ
ックを利用し、とりあえずどちらかの状態に遷移して処
理を進め、失敗したらもう１つの状態に遷移するという
処理が必要となる。しかし、バックトラックを用いる
と、後戻りのための処理時間がかかる。
ックを利用し、とりあえずどちらかの状態に遷移して処
理を進め、失敗したらもう１つの状態に遷移するという
処理が必要となる。しかし、バックトラックを用いる
と、後戻りのための処理時間がかかる。
【０００９】そこで、正規表現を変換して得られたＮＦ
Ａをそのまま使うのではなく、ＮＦＡをさらにＤＦＡに
変換してから、パターンマッチング処理を行う。ＤＦＡ
の場合には、ＮＦＡと違って、状態と入力が決まれば遷
移先が必ず１つだけに決まるので、ＮＦＡのようなバッ
クトラックは必要がなく、処理を高速に実行することが
可能になる。
Ａをそのまま使うのではなく、ＮＦＡをさらにＤＦＡに
変換してから、パターンマッチング処理を行う。ＤＦＡ
の場合には、ＮＦＡと違って、状態と入力が決まれば遷
移先が必ず１つだけに決まるので、ＮＦＡのようなバッ
クトラックは必要がなく、処理を高速に実行することが
可能になる。
【００１０】例えば、図１３のＮＦＡは、図１４に示す
ようなＤＦＡに変換される。ここでは、ａという文字に
対してその遷移先は１つだけとなり、ＮＦＡに見られた
ような曖昧さはない。したがって、バックトラックは必
要なくなるわけである。もちろん、あらかじめＮＦＡを
ＤＦＡに変換するのに時間がかかるが、大量のデータに
対してパターンマッチングを行う場合、バックトラック
がないＤＦＡの高速性により、全体としては十分に処理
が高速化される。
ようなＤＦＡに変換される。ここでは、ａという文字に
対してその遷移先は１つだけとなり、ＮＦＡに見られた
ような曖昧さはない。したがって、バックトラックは必
要なくなるわけである。もちろん、あらかじめＮＦＡを
ＤＦＡに変換するのに時間がかかるが、大量のデータに
対してパターンマッチングを行う場合、バックトラック
がないＤＦＡの高速性により、全体としては十分に処理
が高速化される。
【００１１】ところで、正規表現は、図１５に示すよう
な連結（concatenation）、選択（union）、および繰り
返し（閉包：closure）の３つの基本操作（演算子）に
よって、再帰的に定義される。これらの操作の間には、
普通の数式と同様に、優先順位があり、最も強く結合す
るのが繰り返し“＊”であり、次に強く結合するのが連
結であり、最後が選択“|”という順番になる。ただ
し、文字や記号を括弧で囲むことによって、優先順位を
変えることもできる。
な連結（concatenation）、選択（union）、および繰り
返し（閉包：closure）の３つの基本操作（演算子）に
よって、再帰的に定義される。これらの操作の間には、
普通の数式と同様に、優先順位があり、最も強く結合す
るのが繰り返し“＊”であり、次に強く結合するのが連
結であり、最後が選択“|”という順番になる。ただ
し、文字や記号を括弧で囲むことによって、優先順位を
変えることもできる。
【００１２】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
た従来の検索処理には、次のような問題がある。文字列
における正規表現と、それによるパターンマッチング
は、あらゆるクラスの文字列に対する検索方法を提供す
る一般的なフレームワークである。しかし、順序を持つ
データは、以下の（１）〜（３）に示すように、データ
の特性が文字列データとは異なるため、正規表現とその
パターンマッチングを適用することができない。 （１）文字列においては、等間隔で隣あった文字しか存
在しないが、順序を持つデータの場合には、ある位置に
複数のイベントが存在する場合がある。例えば、同じ日
に複数回の買い物を行った場合がそれにあたり、「顧客
１０００１は、３月２１日に牛乳とパンの２つの商品を
購入」といった表現が必要となる。しかし、文字列で
は、同じ位置に２つの文字が出現することがないので、
正規表現では同時に発現するイベントを表現できない。 （２）文字列では、値と記号（リテラル）とが等しい。
つまり、文字列として“Ａ”が与えられたとき、“Ａ”
は値でもあり、記号としてのＡでもある。しかし、複数
の属性からなるデータでは、「商品としてＰＣを購入
し、かつ、ＴＶを購入した顧客を‘顧客グループＡ’と
呼ぶ」というように、複数フィールドの条件の組み合わ
せを１つの記号として扱う必要がある。このような複数
フィールドの条件の組み合わせを、正規表現で表すこと
はできない。 （３）順序を持つデータの場合、「ＰＣを購入してから
ＴＶを購入するまでの日数が３ヵ月以内」というよう
に、順序に間隔の概念が必要となる。しかし、文字列の
正規表現では、間隔を指定することはできない。
た従来の検索処理には、次のような問題がある。文字列
における正規表現と、それによるパターンマッチング
は、あらゆるクラスの文字列に対する検索方法を提供す
る一般的なフレームワークである。しかし、順序を持つ
データは、以下の（１）〜（３）に示すように、データ
の特性が文字列データとは異なるため、正規表現とその
パターンマッチングを適用することができない。 （１）文字列においては、等間隔で隣あった文字しか存
在しないが、順序を持つデータの場合には、ある位置に
複数のイベントが存在する場合がある。例えば、同じ日
に複数回の買い物を行った場合がそれにあたり、「顧客
１０００１は、３月２１日に牛乳とパンの２つの商品を
購入」といった表現が必要となる。しかし、文字列で
は、同じ位置に２つの文字が出現することがないので、
正規表現では同時に発現するイベントを表現できない。 （２）文字列では、値と記号（リテラル）とが等しい。
つまり、文字列として“Ａ”が与えられたとき、“Ａ”
は値でもあり、記号としてのＡでもある。しかし、複数
の属性からなるデータでは、「商品としてＰＣを購入
し、かつ、ＴＶを購入した顧客を‘顧客グループＡ’と
呼ぶ」というように、複数フィールドの条件の組み合わ
せを１つの記号として扱う必要がある。このような複数
フィールドの条件の組み合わせを、正規表現で表すこと
はできない。 （３）順序を持つデータの場合、「ＰＣを購入してから
ＴＶを購入するまでの日数が３ヵ月以内」というよう
に、順序に間隔の概念が必要となる。しかし、文字列の
正規表現では、間隔を指定することはできない。
【００１３】このような順序を持つデータを扱うための
技術として、出願人による先願の特願２００１−３４０
８１７（「順序を考慮したパターンを用いた検索装置お
よび方法」）がある。この先願において処理の対象とな
るデータは、複数のフィールド（属性）を持つレコード
の集合からなるデータである。各レコードは決まった数
のフィールドを持ち、あるレコードのみが異なった数の
フィールドを持つことはないものとする。さらに、デー
タ中には、順序を持ったフィールドが１つ以上含まれて
いるものとする。
技術として、出願人による先願の特願２００１−３４０
８１７（「順序を考慮したパターンを用いた検索装置お
よび方法」）がある。この先願において処理の対象とな
るデータは、複数のフィールド（属性）を持つレコード
の集合からなるデータである。各レコードは決まった数
のフィールドを持ち、あるレコードのみが異なった数の
フィールドを持つことはないものとする。さらに、デー
タ中には、順序を持ったフィールドが１つ以上含まれて
いるものとする。
【００１４】順序を持ったフィールドとは、日付や時刻
といった順序関係をあらかじめ持っているフィールド
か、顧客ＩＤ（顧客識別子）フィールドのように、デー
タを並び替えることで順序が生じるものである。また、
日付フィールドと時刻フィールドをあわせて１つの順序
フィールドと考えることができるように、複数のフィー
ルドを複合して順序を持たせる場合もある。
といった順序関係をあらかじめ持っているフィールド
か、顧客ＩＤ（顧客識別子）フィールドのように、デー
タを並び替えることで順序が生じるものである。また、
日付フィールドと時刻フィールドをあわせて１つの順序
フィールドと考えることができるように、複数のフィー
ルドを複合して順序を持たせる場合もある。
【００１５】このような対象データの中から順序を持つ
パターンを検索する際に、イベント定義とイベント間定
義によりパターンが指定される。イベント定義とは、１
つあるいは複数のフィールドについて指定した条件に、
一意な名前を付けたものである。１つのフィールドにつ
いて条件を指定する場合は、例えば、「商品としてＰＣ
を購入した顧客を‘顧客グループＡ’と呼ぶ」というよ
うに定義できる。また、複数のフィールドについて条件
を指定する場合には、例えば、「商品としてＰＣを購入
し、かつ、ＣＡＭＥＲＡを購入した顧客を‘顧客グルー
プＡ’と呼ぶ」というように、複数フィールドの条件の
組み合わせを１つの記号（リテラル）として扱う。
パターンを検索する際に、イベント定義とイベント間定
義によりパターンが指定される。イベント定義とは、１
つあるいは複数のフィールドについて指定した条件に、
一意な名前を付けたものである。１つのフィールドにつ
いて条件を指定する場合は、例えば、「商品としてＰＣ
を購入した顧客を‘顧客グループＡ’と呼ぶ」というよ
うに定義できる。また、複数のフィールドについて条件
を指定する場合には、例えば、「商品としてＰＣを購入
し、かつ、ＣＡＭＥＲＡを購入した顧客を‘顧客グルー
プＡ’と呼ぶ」というように、複数フィールドの条件の
組み合わせを１つの記号（リテラル）として扱う。
【００１６】つまり、イベントとは、１つあるいは複数
のフィールドについて条件を満たしたレコードに関する
ラベルであると定義する。さらに、正規表現におけるワ
イルドカードのように、何にでもマッチするような条件
を指定することも可能とする。
のフィールドについて条件を満たしたレコードに関する
ラベルであると定義する。さらに、正規表現におけるワ
イルドカードのように、何にでもマッチするような条件
を指定することも可能とする。
【００１７】図１６は、「商品としてＰＣを購入し、か
つ、ＣＡＭＥＲＡを購入した顧客を‘顧客グループＡ’
と呼ぶ」で定義されるイベント定義の例を示している。
既に説明したように、複数フィールドの条件の組み合わ
せを文字列の正規表現で表すことは不可能である。
つ、ＣＡＭＥＲＡを購入した顧客を‘顧客グループＡ’
と呼ぶ」で定義されるイベント定義の例を示している。
既に説明したように、複数フィールドの条件の組み合わ
せを文字列の正規表現で表すことは不可能である。
【００１８】次に、イベント間定義とは、イベント定義
を利用して、イベントとイベントの間にまたがる関係を
記述するものである。イベント間定義においては、同じ
順序に複数のイベントが存在する場合や、順序の間隔が
一定でない場合（任意の間隔で順序が記述される場合）
も考慮される。
を利用して、イベントとイベントの間にまたがる関係を
記述するものである。イベント間定義においては、同じ
順序に複数のイベントが存在する場合や、順序の間隔が
一定でない場合（任意の間隔で順序が記述される場合）
も考慮される。
【００１９】具体的な例としては、商品としてＰＣを購
入し、かつ、ＣＡＭＥＲＡを購入した顧客を‘Ａ’と呼
び、商品としてＴＶを購入し、かつ、ＶＴＲを購入した
顧客を‘Ｂ’と呼ぶことにすると、「‘Ａ’から‘Ｂ’
までの間隔が３来店以内」というようなイベント間定義
が考えられる。また、「‘Ａ’から‘Ｂ’までの間隔が
３日以内（‘Ａ’の日付フィールドと‘Ｂ’の日付フィ
ールドの差が３日以内）」といった定義も考えられる。
入し、かつ、ＣＡＭＥＲＡを購入した顧客を‘Ａ’と呼
び、商品としてＴＶを購入し、かつ、ＶＴＲを購入した
顧客を‘Ｂ’と呼ぶことにすると、「‘Ａ’から‘Ｂ’
までの間隔が３来店以内」というようなイベント間定義
が考えられる。また、「‘Ａ’から‘Ｂ’までの間隔が
３日以内（‘Ａ’の日付フィールドと‘Ｂ’の日付フィ
ールドの差が３日以内）」といった定義も考えられる。
【００２０】また、順序を持つフィールド以外でも、イ
ベントとイベントにまたがる制約を記述することができ
る。例えば、「‘Ａ’における価格が‘Ｂ’における価
格よりも大きい」といった定義が可能である。さらに、
イベント定義がどのようなパターンにもマッチするワイ
ルドカードで指定されている場合でも、イベント間定義
によって条件を指定することが可能である。
ベントとイベントにまたがる制約を記述することができ
る。例えば、「‘Ａ’における価格が‘Ｂ’における価
格よりも大きい」といった定義が可能である。さらに、
イベント定義がどのようなパターンにもマッチするワイ
ルドカードで指定されている場合でも、イベント間定義
によって条件を指定することが可能である。
【００２１】図１７は、イベント間定義の例を示してい
る。この例においては、イベント‘Ａ’とイベント
‘Ｂ’の間隔が３日以内であり、イベント‘Ａ’とイベ
ント‘Ｃ’の間隔が５日以内であることが定義されてい
る。
る。この例においては、イベント‘Ａ’とイベント
‘Ｂ’の間隔が３日以内であり、イベント‘Ａ’とイベ
ント‘Ｃ’の間隔が５日以内であることが定義されてい
る。
【００２２】正規表現において、すべての文字にマッチ
する‘．’を利用してａ．．ｂと表記するのは、あくま
でもリテラル‘ａ’の３文字後に‘ｂ’が出現するとい
う意味であり、１つ以上のフィールドについて条件が指
定されたイベント定義とは異なる。
する‘．’を利用してａ．．ｂと表記するのは、あくま
でもリテラル‘ａ’の３文字後に‘ｂ’が出現するとい
う意味であり、１つ以上のフィールドについて条件が指
定されたイベント定義とは異なる。
【００２３】また、任意のイベント間の関係が定義でき
るということは、検索すべきマッチングパターンがグラ
フ構造で表現されることを意味する。図１７の例でも、
イベント定義１とイベント定義２の間にイベント間の制
約が存在し、イベント定義１とイベント定義３の間にイ
ベント間の制約が存在する。
るということは、検索すべきマッチングパターンがグラ
フ構造で表現されることを意味する。図１７の例でも、
イベント定義１とイベント定義２の間にイベント間の制
約が存在し、イベント定義１とイベント定義３の間にイ
ベント間の制約が存在する。
【００２４】このように、イベント定義とイベント間定
義によりパターンを指定することで、順序を持つレコー
ド群を対象としたパターン指定検索が実現できる。しか
し、パターンに繰り返し指定が含まれていると、検索処
理でバックトラックが必要になる場合がある。以下で
は、図１８に示す多次元データ（複数フィールドのデー
タ）を例に用いてこの問題について説明する。
義によりパターンを指定することで、順序を持つレコー
ド群を対象としたパターン指定検索が実現できる。しか
し、パターンに繰り返し指定が含まれていると、検索処
理でバックトラックが必要になる場合がある。以下で
は、図１８に示す多次元データ（複数フィールドのデー
タ）を例に用いてこの問題について説明する。
【００２５】図１８のデータにおいて、ＲＩＤはレコー
ド識別子であり、各レコードは、購入日、商品、および
価格の３つのフィールドを有するものとする。また、購
入日により順序が定義されており、連続な購入日とは、
カレンダーの通りではなく、次の来店日を意味するもの
と仮定する。検索パターン（イベントパターン）は、例
えば、以下のように与えられる。 イベント定義 Ｅｖｅｎｔ１：商品＝Ｂ Ｅｖｅｎｔ２：商品＝Ｃ 順序 （Ｅｖｅｎｔ１＋）−Ｅｖｅｎｔ２ イベント間定義 Ｅｖｅｎｔ２．購入日＜＝Ｅｖｅｎｔ１．購入日＋２日 このイベントパターンにおいて、順序は、Ｅｖｅｎｔ１
が１回以上連続した後に続いてＥｖｅｎｔ２が発生する
ことを表し、イベント間定義は、Ｅｖｅｎｔ１の購入日
からＥｖｅｎｔ２の購入日までの間隔が２日以内である
ことを表している。上述した先願の検索処理では、この
イベントパターンから図１９のような問い合わせパター
ンが生成され、データへのポインタＤＰと問い合わせパ
ターンへのポインタＰＰの２つを用いて処理が進められ
る。
ド識別子であり、各レコードは、購入日、商品、および
価格の３つのフィールドを有するものとする。また、購
入日により順序が定義されており、連続な購入日とは、
カレンダーの通りではなく、次の来店日を意味するもの
と仮定する。検索パターン（イベントパターン）は、例
えば、以下のように与えられる。 イベント定義 Ｅｖｅｎｔ１：商品＝Ｂ Ｅｖｅｎｔ２：商品＝Ｃ 順序 （Ｅｖｅｎｔ１＋）−Ｅｖｅｎｔ２ イベント間定義 Ｅｖｅｎｔ２．購入日＜＝Ｅｖｅｎｔ１．購入日＋２日 このイベントパターンにおいて、順序は、Ｅｖｅｎｔ１
が１回以上連続した後に続いてＥｖｅｎｔ２が発生する
ことを表し、イベント間定義は、Ｅｖｅｎｔ１の購入日
からＥｖｅｎｔ２の購入日までの間隔が２日以内である
ことを表している。上述した先願の検索処理では、この
イベントパターンから図１９のような問い合わせパター
ンが生成され、データへのポインタＤＰと問い合わせパ
ターンへのポインタＰＰの２つを用いて処理が進められ
る。
【００２６】ＰＰについては、図１９に示すように、Ｐ
Ｐ＝１のときＥｖｅｎｔ１（商品＝Ｂ）の１回以上の繰
り返しを指し、ＰＰ＝２のときＥｖｅｎｔ２（商品＝
Ｃ）を指すものとする。この場合、Ｅｖｅｎｔ１とＥｖ
ｅｎｔ２のうちＥｖｅｎｔ２の方が出現順序が後である
から、イベント間定義は、ＰＰ＝２の位置に付加してお
く。
Ｐ＝１のときＥｖｅｎｔ１（商品＝Ｂ）の１回以上の繰
り返しを指し、ＰＰ＝２のときＥｖｅｎｔ２（商品＝
Ｃ）を指すものとする。この場合、Ｅｖｅｎｔ１とＥｖ
ｅｎｔ２のうちＥｖｅｎｔ２の方が出現順序が後である
から、イベント間定義は、ＰＰ＝２の位置に付加してお
く。
【００２７】初期化処理により、ＤＰ＝２００１／０１
／１３、ＰＰ＝１と設定され、初めに、ＤＰ＝２００１
／０１／１３のデータについて、ＰＰ＝１のイベント定
義である商品＝Ｂのパターンに合致するものがあるかど
うかを調べる。この場合、Ｒ１のレコードが合致するの
で、ポインタＤＰがインクリメントされてＤＰ＝２００
１／０１／１５となる。ＰＰに関しては、Ｅｖｅｎｔ１
の繰り返しが続く場合と、Ｅｖｅｎｔ２の商品＝Ｃでマ
ッチングする場合の両方が発生し得る。このように、２
つ以上の分岐が発生する場合には、選択して実行した１
つの分岐先が失敗すれば、他の分岐先を調べるためのバ
ックトラックが必要となる。
／１３、ＰＰ＝１と設定され、初めに、ＤＰ＝２００１
／０１／１３のデータについて、ＰＰ＝１のイベント定
義である商品＝Ｂのパターンに合致するものがあるかど
うかを調べる。この場合、Ｒ１のレコードが合致するの
で、ポインタＤＰがインクリメントされてＤＰ＝２００
１／０１／１５となる。ＰＰに関しては、Ｅｖｅｎｔ１
の繰り返しが続く場合と、Ｅｖｅｎｔ２の商品＝Ｃでマ
ッチングする場合の両方が発生し得る。このように、２
つ以上の分岐が発生する場合には、選択して実行した１
つの分岐先が失敗すれば、他の分岐先を調べるためのバ
ックトラックが必要となる。
【００２８】例えば、ＰＰ＝１の繰り返しが続くかどう
かを調べるには、ＤＰ＝２００１／０１／１５のデータ
についてＰＰ＝１のイベント定義のパターンが合致する
かどうかを調べる。この場合、Ｒ５のレコードがＰＰ＝
１の条件に合致するので、ＤＰ＝２００１／０１／１６
となるが、ＰＰについては再びＥｖｅｎｔ１の繰り返し
を調べるか、Ｅｖｅｎｔ２を調べるかの分岐が発生す
る。
かを調べるには、ＤＰ＝２００１／０１／１５のデータ
についてＰＰ＝１のイベント定義のパターンが合致する
かどうかを調べる。この場合、Ｒ５のレコードがＰＰ＝
１の条件に合致するので、ＤＰ＝２００１／０１／１６
となるが、ＰＰについては再びＥｖｅｎｔ１の繰り返し
を調べるか、Ｅｖｅｎｔ２を調べるかの分岐が発生す
る。
【００２９】そこで、Ｅｖｅｎｔ１の繰り返しについて
調べるとして、ＤＰ＝２００１／０１／１６のデータを
見るとＲ８のレコードが合致する。すなわち、Ｅｖｅｎ
ｔ１−Ｅｖｅｎｔ１−Ｅｖｅｎｔ１のように３回のマッ
チングに成功する。しかし、ＤＰ＝２００１／０１／２
０においては、Ｅｖｅｎｔ１にもＥｖｅｎｔ２にも合致
するデータが存在していないのでマッチングは成功せ
ず、前の分岐にもどって処理をやり直す必要がある。
調べるとして、ＤＰ＝２００１／０１／１６のデータを
見るとＲ８のレコードが合致する。すなわち、Ｅｖｅｎ
ｔ１−Ｅｖｅｎｔ１−Ｅｖｅｎｔ１のように３回のマッ
チングに成功する。しかし、ＤＰ＝２００１／０１／２
０においては、Ｅｖｅｎｔ１にもＥｖｅｎｔ２にも合致
するデータが存在していないのでマッチングは成功せ
ず、前の分岐にもどって処理をやり直す必要がある。
【００３０】一般に、ＰＯＳ（Point-Of-Sales）のレシ
ートのような順序を持つ多次元データにおいては、同一
時刻に多数の商品が購買されることが多く、検索処理で
バックトラックが発生すると処理の効率が著しく低下す
る。このため、順序を持つデータをバックトラックなし
で検索する方法が望まれる。
ートのような順序を持つ多次元データにおいては、同一
時刻に多数の商品が購買されることが多く、検索処理で
バックトラックが発生すると処理の効率が著しく低下す
る。このため、順序を持つデータをバックトラックなし
で検索する方法が望まれる。
【００３１】本発明の課題は、順序を持つデータを対象
としてイベントの繰り返しを含むパターンを効率良く検
索する装置および方法を提供することである。
としてイベントの繰り返しを含むパターンを効率良く検
索する装置および方法を提供することである。
【００３２】
【課題を解決するための手段】図１は、本発明の検索装
置の原理図である。図１の検索装置は、入力手段１０
１、変換手段１０２、検索手段１０３、および出力手段
１０４を備え、複数の属性からなるレコードの集合１０
５からレコードの組み合わせを検索する。
置の原理図である。図１の検索装置は、入力手段１０
１、変換手段１０２、検索手段１０３、および出力手段
１０４を備え、複数の属性からなるレコードの集合１０
５からレコードの組み合わせを検索する。
【００３３】入力手段１０１は、レコード内の所定属性
が特定の値をとることをそれぞれ定義する複数のイベン
トと、属性値の順序に基づいて定義された複数のイベン
トの間の順序関係とを用いて指定された、イベントの繰
り返しを含む検索パターンを入力する。変換手段１０２
は、検索パターンから順序関係を抽出して、決定性有限
オートマトンに変換する。
が特定の値をとることをそれぞれ定義する複数のイベン
トと、属性値の順序に基づいて定義された複数のイベン
トの間の順序関係とを用いて指定された、イベントの繰
り返しを含む検索パターンを入力する。変換手段１０２
は、検索パターンから順序関係を抽出して、決定性有限
オートマトンに変換する。
【００３４】検索手段１０３は、レコードの集合１０５
から同じ順序にある１つ以上のレコードを読み込み、読
み込まれたレコードにより決定性有限オートマトン上で
状態遷移が可能かどうかを調べ、可能な状態遷移の遷移
先と状態遷移を可能にするレコードを示す付加情報とを
状態遷移集合１０６に登録する処理を繰り返し、決定性
有限オートマトンの終了状態が遷移先として状態遷移集
合１０６に登録されたとき、終了状態に到達した状態遷
移の付加情報から検索パターンに対応するレコードの組
み合わせを求める。そして、出力手段１０４は、得られ
たレコードの組み合わせを検索結果として出力する。
から同じ順序にある１つ以上のレコードを読み込み、読
み込まれたレコードにより決定性有限オートマトン上で
状態遷移が可能かどうかを調べ、可能な状態遷移の遷移
先と状態遷移を可能にするレコードを示す付加情報とを
状態遷移集合１０６に登録する処理を繰り返し、決定性
有限オートマトンの終了状態が遷移先として状態遷移集
合１０６に登録されたとき、終了状態に到達した状態遷
移の付加情報から検索パターンに対応するレコードの組
み合わせを求める。そして、出力手段１０４は、得られ
たレコードの組み合わせを検索結果として出力する。
【００３５】ユーザは、入力手段１０１を用いて、複数
のイベントとイベント間の順序関係により決められる検
索パターンとして、あるイベントの繰り返しを含むよう
な検索パターンを指定することができる。入力された検
索パターンは変換手段１０２に渡され、変換手段１０２
により、順序関係の情報が決定性有限オートマトンに変
換される。
のイベントとイベント間の順序関係により決められる検
索パターンとして、あるイベントの繰り返しを含むよう
な検索パターンを指定することができる。入力された検
索パターンは変換手段１０２に渡され、変換手段１０２
により、順序関係の情報が決定性有限オートマトンに変
換される。
【００３６】検索手段１０３は、レコードの集合１０５
を検索対象データとして、同じ順序にある１つ以上のレ
コードを一まとまりとして読み込み、それらのレコード
の各々について、決定性有限オートマトン上で定義され
た状態遷移を起こすイベントに対応するかどうかを調べ
る。そして、あるレコードがそのようなイベントに対応
すれば、その場合の遷移先の状態と付加情報（レコード
の識別情報等）とを状態遷移集合１０６に登録する。
を検索対象データとして、同じ順序にある１つ以上のレ
コードを一まとまりとして読み込み、それらのレコード
の各々について、決定性有限オートマトン上で定義され
た状態遷移を起こすイベントに対応するかどうかを調べ
る。そして、あるレコードがそのようなイベントに対応
すれば、その場合の遷移先の状態と付加情報（レコード
の識別情報等）とを状態遷移集合１０６に登録する。
【００３７】状態遷移集合１０６の初期値としては、決
定性有限オートマトンの開始状態が登録されており、新
たに遷移先の状態が登録されることで、状態遷移集合１
０６は複数の状態を保持することになる。
定性有限オートマトンの開始状態が登録されており、新
たに遷移先の状態が登録されることで、状態遷移集合１
０６は複数の状態を保持することになる。
【００３８】検索手段１０３は、このようなレコードの
読み込みと、状態遷移集合１０６に登録された状態から
次の状態への遷移が可能かどうかの判定と、状態遷移集
合１０６の更新とを繰り返し、決定性有限オートマトン
の終了状態が遷移先として登録されると、開始状態から
終了状態までに至る状態遷移の付加情報から、その状態
遷移を起こしたレコードの組み合わせを特定する。そし
て、出力手段１０４は、このレコードの組み合わせを検
索パターンに対応する検索結果として出力する。
読み込みと、状態遷移集合１０６に登録された状態から
次の状態への遷移が可能かどうかの判定と、状態遷移集
合１０６の更新とを繰り返し、決定性有限オートマトン
の終了状態が遷移先として登録されると、開始状態から
終了状態までに至る状態遷移の付加情報から、その状態
遷移を起こしたレコードの組み合わせを特定する。そし
て、出力手段１０４は、このレコードの組み合わせを検
索パターンに対応する検索結果として出力する。
【００３９】決定性有限オートマトン上での状態遷移の
可能性を調べる際に、遷移先を状態遷移集合１０６とし
て管理することで、複数のレコードによる可能な遷移先
をすべて登録することができる。したがって、イベント
の繰り返しによる分岐が発生する場合でも、複数の枝の
遷移先を同時に登録しながら効率良く検索処理を進める
ことができ、バックトラックを防止することが可能とな
る。
可能性を調べる際に、遷移先を状態遷移集合１０６とし
て管理することで、複数のレコードによる可能な遷移先
をすべて登録することができる。したがって、イベント
の繰り返しによる分岐が発生する場合でも、複数の枝の
遷移先を同時に登録しながら効率良く検索処理を進める
ことができ、バックトラックを防止することが可能とな
る。
【００４０】検索パターンに順序関係以外のイベント間
の制約が含まれている場合は、変換手段１０２は、その
制約を検索パターンから抽出して検索手段１０３に渡
し、検索手段１０３は、状態遷移を可能にするレコード
が制約を満たすかどうかを調べる。これにより、順序関
係と制約の両方を満たすレコードの組み合わせを求める
ことができる。
の制約が含まれている場合は、変換手段１０２は、その
制約を検索パターンから抽出して検索手段１０３に渡
し、検索手段１０３は、状態遷移を可能にするレコード
が制約を満たすかどうかを調べる。これにより、順序関
係と制約の両方を満たすレコードの組み合わせを求める
ことができる。
【００４１】図１の入力手段１０１は、例えば、後述す
る図１０の入力装置１３３に対応し、図１の変換手段１
０２は、例えば、後述する図２のパターン変換部１１４
に対応し、図１の検索手段１０３および出力手段１０４
は、例えば、図２の検索処理部１１５に対応する。
る図１０の入力装置１３３に対応し、図１の変換手段１
０２は、例えば、後述する図２のパターン変換部１１４
に対応し、図１の検索手段１０３および出力手段１０４
は、例えば、図２の検索処理部１１５に対応する。
【００４２】
【発明の実施の形態】以下、図面を参照しながら、本発
明の実施の形態を詳細に説明する。図２は、本実施形態
の検索装置の構成図である。図２の検索装置は、イベン
ト変換部１１３、パターン変換部１１４、および検索処
理部１１５を備え、順序を持つ多次元データ１１１を検
索対象として、繰り返しを含む検索パターン１１２に合
致するデータの組み合わせを検索する。
明の実施の形態を詳細に説明する。図２は、本実施形態
の検索装置の構成図である。図２の検索装置は、イベン
ト変換部１１３、パターン変換部１１４、および検索処
理部１１５を備え、順序を持つ多次元データ１１１を検
索対象として、繰り返しを含む検索パターン１１２に合
致するデータの組み合わせを検索する。
【００４３】イベント変換部１１３は、与えられたデー
タ１１１の各レコードがどのイベントに対応するのかを
認識するために設けられ、レコードをイベント記号に変
換する。
タ１１１の各レコードがどのイベントに対応するのかを
認識するために設けられ、レコードをイベント記号に変
換する。
【００４４】パターン変換部１１４は、与えられた検索
パターン１１２をイベント定義１２１、順序関係１２
２、および順序関係以外のイベント間制約１２３に分解
し、イベント定義１２１をイベント変換部１１３に出力
し、制約１２３を検索処理部１１５に出力する。
パターン１１２をイベント定義１２１、順序関係１２
２、および順序関係以外のイベント間制約１２３に分解
し、イベント定義１２１をイベント変換部１１３に出力
し、制約１２３を検索処理部１１５に出力する。
【００４５】そして、イベント変換部１１３は、イベン
ト定義１２１をイベント記号に変換する。この場合、イ
ベント記号としては、正規表現における‘．’のよう
に、何にでもマッチする記号も使用可能とする。制約１
２３としては、例えば、イベント間の間隔に関する条件
や、イベント間であるフィールドの値が同じ／異なると
いう条件を設定することが可能である。
ト定義１２１をイベント記号に変換する。この場合、イ
ベント記号としては、正規表現における‘．’のよう
に、何にでもマッチする記号も使用可能とする。制約１
２３としては、例えば、イベント間の間隔に関する条件
や、イベント間であるフィールドの値が同じ／異なると
いう条件を設定することが可能である。
【００４６】また、パターン変換部１１４は、順序関係
１２２を非決定性有限オートマトン（ＮＦＡ）１２４に
変換した後、決定性有限オートマトン（ＤＦＡ）１２５
に変換して、検索処理部１１５に出力する。このような
変換を行う理由は、状態を持つ決定性有限オートマトン
を利用して検索処理を進めることによりバックトラック
を防止することができるからである。
１２２を非決定性有限オートマトン（ＮＦＡ）１２４に
変換した後、決定性有限オートマトン（ＤＦＡ）１２５
に変換して、検索処理部１１５に出力する。このような
変換を行う理由は、状態を持つ決定性有限オートマトン
を利用して検索処理を進めることによりバックトラック
を防止することができるからである。
【００４７】検索処理部１１５は、イベント変換部１１
３により変換されたデータを読み込み、ＤＦＡ１２５を
利用してデータがイベント定義１２１に合致するかどう
かを調べて、検索結果１１６を出力する。ここで、順序
を持つ多次元データ１１１は、従来の決定性有限オート
マトンでは想定していない検索対象であるため、決定性
有限オートマトンを以下のように拡張する。 （１）あるデータの値が複数のイベントに合致する場合
や同じ順序にある複数のレコードが複数のイベントに合
致する場合があるため、状態遷移の遷移先は複数存在し
状態遷移集合となる。また、遷移するだけでなく、イベ
ント間の関係を調べることができるように、状態遷移集
合にはマッチしたレコードの情報を状態遷移の履歴情報
として付加する。 （２）与えられたレコードが状態遷移可能かどうかに加
えて、そのレコードがイベント間の制約１２３を満たす
かどうかも調べる。 （３）一度のデータスキャンで状態遷移を完了するため
に、遷移可能かどうかを調べる際に、毎回、開始状態を
状態遷移集合に加え、開始状態からの遷移についても調
べる。
３により変換されたデータを読み込み、ＤＦＡ１２５を
利用してデータがイベント定義１２１に合致するかどう
かを調べて、検索結果１１６を出力する。ここで、順序
を持つ多次元データ１１１は、従来の決定性有限オート
マトンでは想定していない検索対象であるため、決定性
有限オートマトンを以下のように拡張する。 （１）あるデータの値が複数のイベントに合致する場合
や同じ順序にある複数のレコードが複数のイベントに合
致する場合があるため、状態遷移の遷移先は複数存在し
状態遷移集合となる。また、遷移するだけでなく、イベ
ント間の関係を調べることができるように、状態遷移集
合にはマッチしたレコードの情報を状態遷移の履歴情報
として付加する。 （２）与えられたレコードが状態遷移可能かどうかに加
えて、そのレコードがイベント間の制約１２３を満たす
かどうかも調べる。 （３）一度のデータスキャンで状態遷移を完了するため
に、遷移可能かどうかを調べる際に、毎回、開始状態を
状態遷移集合に加え、開始状態からの遷移についても調
べる。
【００４８】図３は、図２の検索装置による全体処理の
フローチャートである。まず、ユーザは、データ１１１
を入力し（ステップＳ１）、検索パターン１１２を指定
する（ステップＳ２）。
フローチャートである。まず、ユーザは、データ１１１
を入力し（ステップＳ１）、検索パターン１１２を指定
する（ステップＳ２）。
【００４９】パターン変換部１１４は、指定された検索
パターン１１２を解析してイベント定義部分を抽出し、
イベント変換部１１３は、抽出されたイベント定義１２
１とデータ１１１をイベント記号に変換する（ステップ
Ｓ３）。また、パターン変換部１１４は、検索パターン
１１２のうち順序関係を表す部分をＤＦＡ１２５に変換
し（ステップＳ４）、それ以外のイベント間の関係を制
約１２３として抽出する（ステップＳ５）。
パターン１１２を解析してイベント定義部分を抽出し、
イベント変換部１１３は、抽出されたイベント定義１２
１とデータ１１１をイベント記号に変換する（ステップ
Ｓ３）。また、パターン変換部１１４は、検索パターン
１１２のうち順序関係を表す部分をＤＦＡ１２５に変換
し（ステップＳ４）、それ以外のイベント間の関係を制
約１２３として抽出する（ステップＳ５）。
【００５０】検索処理部１１５は、データを読み込ん
で、それがイベント定義１２１に合致するかどうかを調
べる（ステップＳ６）。このとき、順序を持つデータに
対して状態遷移を適用するために、従来の状態遷移の仕
組みを付加情報を持つ状態遷移集合に拡張する。そし
て、データがイベント定義１２１に合致する場合には、
ＤＦＡ１２５上で遷移を行って順序関係１２２の条件を
満たすかどうかを調べ、その条件を満たす場合には、さ
らに、制約１２３を満たすかどうかを調べる。
で、それがイベント定義１２１に合致するかどうかを調
べる（ステップＳ６）。このとき、順序を持つデータに
対して状態遷移を適用するために、従来の状態遷移の仕
組みを付加情報を持つ状態遷移集合に拡張する。そし
て、データがイベント定義１２１に合致する場合には、
ＤＦＡ１２５上で遷移を行って順序関係１２２の条件を
満たすかどうかを調べ、その条件を満たす場合には、さ
らに、制約１２３を満たすかどうかを調べる。
【００５１】このようにして、ステップＳ６でデータの
読み込み、遷移処理、および制約１２３の判定を繰り返
すことにより、指定された検索パターン１１２に合致す
るデータの組み合わせを検索し、検索結果１１６を出力
する（ステップＳ７）。
読み込み、遷移処理、および制約１２３の判定を繰り返
すことにより、指定された検索パターン１１２に合致す
るデータの組み合わせを検索し、検索結果１１６を出力
する（ステップＳ７）。
【００５２】ここで、検索パターン１１２に含まれる順
序関係１２２をＤＦＡ１２５に変換するアルゴリズムに
ついて説明する。この変換は、例えば、以下の文献１で
紹介されている変換理論を用いて容易に実現することが
できる。 文献１：A. V. Aho, J. D. Ullman 共著、土居範久訳、
「コンパイラ」、培風館、ｐｐ．８４−９１、１９８６ 検索パターンとしては、前述した以下のようなパターン
を用い、便宜上、Ｅｖｅｎｔ１およびＥｖｅｎｔ２をそ
れぞれａおよびｂと表すことにする。 イベント定義 Ｅｖｅｎｔ１：商品＝Ｂ Ｅｖｅｎｔ２：商品＝Ｃ 順序 （Ｅｖｅｎｔ１＋）−Ｅｖｅｎｔ２ イベント間定義 Ｅｖｅｎｔ２．購入日＜＝Ｅｖｅｎｔ１．購入日＋２日 この場合、Ｅｖｅｎｔ１とＥｖｅｎｔ２の順序関係は、
正規表現‘ａ＋ｂ’に置き換えられる。この正規表現か
らは、文献１の８７ページに記載されたアルゴリズム
３．２によりＮＦＡを機械的に構成することができる。
以下では、記号‘ε’は何があっても遷移する「ε遷
移」を表すものとする。
序関係１２２をＤＦＡ１２５に変換するアルゴリズムに
ついて説明する。この変換は、例えば、以下の文献１で
紹介されている変換理論を用いて容易に実現することが
できる。 文献１：A. V. Aho, J. D. Ullman 共著、土居範久訳、
「コンパイラ」、培風館、ｐｐ．８４−９１、１９８６ 検索パターンとしては、前述した以下のようなパターン
を用い、便宜上、Ｅｖｅｎｔ１およびＥｖｅｎｔ２をそ
れぞれａおよびｂと表すことにする。 イベント定義 Ｅｖｅｎｔ１：商品＝Ｂ Ｅｖｅｎｔ２：商品＝Ｃ 順序 （Ｅｖｅｎｔ１＋）−Ｅｖｅｎｔ２ イベント間定義 Ｅｖｅｎｔ２．購入日＜＝Ｅｖｅｎｔ１．購入日＋２日 この場合、Ｅｖｅｎｔ１とＥｖｅｎｔ２の順序関係は、
正規表現‘ａ＋ｂ’に置き換えられる。この正規表現か
らは、文献１の８７ページに記載されたアルゴリズム
３．２によりＮＦＡを機械的に構成することができる。
以下では、記号‘ε’は何があっても遷移する「ε遷
移」を表すものとする。
【００５３】まず、‘ａ＋’についてはａが１回以上繰
り返されるということから、‘ａａ＊’に等価となる。
ここで、‘ａ＊’はａが０回以上繰り返されることを意
味する。そこで、‘ａ＋ｂ’は‘ａａ＊ｂ’へと等価に
変換できる。次に、‘ａａ＊ｂ’を分解してａ、ａ＊、
およびｂのそれぞれについて状態遷移を定義し、最後に
それらを合併することでＮＦＡを構成することができ
る。
り返されるということから、‘ａａ＊’に等価となる。
ここで、‘ａ＊’はａが０回以上繰り返されることを意
味する。そこで、‘ａ＋ｂ’は‘ａａ＊ｂ’へと等価に
変換できる。次に、‘ａａ＊ｂ’を分解してａ、ａ＊、
およびｂのそれぞれについて状態遷移を定義し、最後に
それらを合併することでＮＦＡを構成することができ
る。
【００５４】まず、ａおよびｂについては、状態遷移を
それぞれ以下のように定義することができる。 ｓｔａｔｅ０→ａ→ｓｔａｔｅ３ ｓｔａｔｅ２→ｂ→ｓｔａｔｅ１ ここで、ｓｔａｔｅ０およびｓｔａｔｅ１は、それぞれ
開始状態および終了状態を表している。
それぞれ以下のように定義することができる。 ｓｔａｔｅ０→ａ→ｓｔａｔｅ３ ｓｔａｔｅ２→ｂ→ｓｔａｔｅ１ ここで、ｓｔａｔｅ０およびｓｔａｔｅ１は、それぞれ
開始状態および終了状態を表している。
【００５５】また、ａ＊については、図４に示すような
状態遷移を定義することができる。図４では、ｓｔａｔ
ｅ４からａによってｓｔａｔｅ４へと遷移している。こ
の状態遷移は、図５に示すように、ｓｔａｔｅ４からａ
によって新しい状態（ｓｔａｔｅ５）に遷移し、ｓｔａ
ｔｅ５からε遷移でｓｔａｔｅ４に遷移することと等価
である。そこで、ａ＊の状態遷移を図５のように構成
し、ａおよびｂの状態遷移とε遷移で結合することで、
図６に示すようなＮＦＡが得られる。このＮＦＡが表す
状態遷移を書き下すと以下のようになる。 ＝＝＝＝ ＮＦＡ ＝＝＝＝ ｓｔａｔｅ０：（ａ．３） ｓｔａｔｅ１：（ｅｎｄ） ｓｔａｔｅ２：（ｂ．１） ｓｔａｔｅ３：（ε．４） ｓｔａｔｅ４：（ε．２）（ａ．５） ｓｔａｔｅ５：（ε．４） このＮＦＡでは、ｓｔａｔｅ４からａによってｓｔａｔ
ｅ２とｓｔａｔｅ５の両方へと遷移可能であり、遷移先
が一意に決定されないことが明らかである。
状態遷移を定義することができる。図４では、ｓｔａｔ
ｅ４からａによってｓｔａｔｅ４へと遷移している。こ
の状態遷移は、図５に示すように、ｓｔａｔｅ４からａ
によって新しい状態（ｓｔａｔｅ５）に遷移し、ｓｔａ
ｔｅ５からε遷移でｓｔａｔｅ４に遷移することと等価
である。そこで、ａ＊の状態遷移を図５のように構成
し、ａおよびｂの状態遷移とε遷移で結合することで、
図６に示すようなＮＦＡが得られる。このＮＦＡが表す
状態遷移を書き下すと以下のようになる。 ＝＝＝＝ ＮＦＡ ＝＝＝＝ ｓｔａｔｅ０：（ａ．３） ｓｔａｔｅ１：（ｅｎｄ） ｓｔａｔｅ２：（ｂ．１） ｓｔａｔｅ３：（ε．４） ｓｔａｔｅ４：（ε．２）（ａ．５） ｓｔａｔｅ５：（ε．４） このＮＦＡでは、ｓｔａｔｅ４からａによってｓｔａｔ
ｅ２とｓｔａｔｅ５の両方へと遷移可能であり、遷移先
が一意に決定されないことが明らかである。
【００５６】次に、ＮＦＡからＤＦＡへの変換は、文献
１の８４ページに記載されたアルゴリズム３．１により
機械的に実施することができる。このアルゴリズムによ
り上述のＮＦＡは以下のようなＤＦＡに変換される。 ＝＝＝＝ ＤＦＡ ＝＝＝＝ ｄｆａ０：ａ→１ ｄｆａ１：ｂ→３ ａ→２ ｄｆａ２：ｂ→３ ａ→２ ｄｆａ３：（ｅｎｄ） ＤＦＡの状態（ｄｆａ０〜ｄｆａ３）とＮＦＡの状態
（ｓｔａｔｅ０〜ｓｔａｔｅ５）の対応関係は、以下の
通りである。 ｄｆａ０ ＝ ＮＦＡ｛ｓｔａｔｅ０｝ ｄｆａ１ ＝ ＮＦＡ｛ｓｔａｔｅ２，ｓｔａｔｅ３，
ｓｔａｔｅ４｝ ｄｆａ２ ＝ ＮＦＡ｛ｓｔａｔｅ２，ｓｔａｔｅ４，
ｓｔａｔｅ５｝ ｄｆａ３ ＝ ＮＦＡ｛ｓｔａｔｅ１｝ ｄｆａ０は開始状態であり、これはｓｔａｔｅ０からな
る。ｄｆａ０からはａによってｄｆａ１に遷移する。ｄ
ｆａ１はｓｔａｔｅ２、ｓｔａｔｅ３、およびｓｔａｔ
ｅ４からなり、ｄｆａ１からはｂによってｄｆａ３に遷
移し、ａによってｄｆａ２に遷移する。また、ｄｆａ３
は終了状態である。このように、ＤＦＡでは、各状態か
らａ、ｂによって一意にしか遷移していないことが分か
る。
１の８４ページに記載されたアルゴリズム３．１により
機械的に実施することができる。このアルゴリズムによ
り上述のＮＦＡは以下のようなＤＦＡに変換される。 ＝＝＝＝ ＤＦＡ ＝＝＝＝ ｄｆａ０：ａ→１ ｄｆａ１：ｂ→３ ａ→２ ｄｆａ２：ｂ→３ ａ→２ ｄｆａ３：（ｅｎｄ） ＤＦＡの状態（ｄｆａ０〜ｄｆａ３）とＮＦＡの状態
（ｓｔａｔｅ０〜ｓｔａｔｅ５）の対応関係は、以下の
通りである。 ｄｆａ０ ＝ ＮＦＡ｛ｓｔａｔｅ０｝ ｄｆａ１ ＝ ＮＦＡ｛ｓｔａｔｅ２，ｓｔａｔｅ３，
ｓｔａｔｅ４｝ ｄｆａ２ ＝ ＮＦＡ｛ｓｔａｔｅ２，ｓｔａｔｅ４，
ｓｔａｔｅ５｝ ｄｆａ３ ＝ ＮＦＡ｛ｓｔａｔｅ１｝ ｄｆａ０は開始状態であり、これはｓｔａｔｅ０からな
る。ｄｆａ０からはａによってｄｆａ１に遷移する。ｄ
ｆａ１はｓｔａｔｅ２、ｓｔａｔｅ３、およびｓｔａｔ
ｅ４からなり、ｄｆａ１からはｂによってｄｆａ３に遷
移し、ａによってｄｆａ２に遷移する。また、ｄｆａ３
は終了状態である。このように、ＤＦＡでは、各状態か
らａ、ｂによって一意にしか遷移していないことが分か
る。
【００５７】図７は、図３のステップＳ６における検索
処理のフローチャートである。検索処理部１１５は、ま
ず、初期化処理を行って、状態遷移集合を開始状態であ
る｛ｄｆａ０｝に設定し、先頭の順序（開始位置）にあ
るレコード（またはレコード群）を処理対象とする（ス
テップＳ１１）。
処理のフローチャートである。検索処理部１１５は、ま
ず、初期化処理を行って、状態遷移集合を開始状態であ
る｛ｄｆａ０｝に設定し、先頭の順序（開始位置）にあ
るレコード（またはレコード群）を処理対象とする（ス
テップＳ１１）。
【００５８】次に、処理対象のレコードを読み込み、状
態遷移集合に登録されている状態から、読み込まれたレ
コードにより遷移可能かどうかを調べる（ステップＳ１
２）。このとき、同じ順序にある複数のレコードはまと
めて扱う。例えば、図１８に示したように２００１／０
１／１５の日付に３つのレコードがあれば、それらのレ
コードについて状態遷移集合からＤＦＡ１２５上で遷移
可能かどうかを調べる。
態遷移集合に登録されている状態から、読み込まれたレ
コードにより遷移可能かどうかを調べる（ステップＳ１
２）。このとき、同じ順序にある複数のレコードはまと
めて扱う。例えば、図１８に示したように２００１／０
１／１５の日付に３つのレコードがあれば、それらのレ
コードについて状態遷移集合からＤＦＡ１２５上で遷移
可能かどうかを調べる。
【００５９】あるレコードにより遷移可能であれば、次
に、そのレコードが制約１２３の条件を満たしているか
どうかを調べ（ステップＳ１３）、制約１２３を満たす
場合に新しい遷移先を状態遷移集合に追加する（ステッ
プＳ１４）。また、状態遷移集合に登録されている状態
のうち遷移可能でないものについては、状態遷移集合か
ら削除する。ただし、ｄｆａ０は削除せずに残してお
き、毎回、開始状態からの遷移について調べることにす
る。これにより、検索対象のデータを一度スキャンする
だけですべての遷移処理を行うことが可能となる。
に、そのレコードが制約１２３の条件を満たしているか
どうかを調べ（ステップＳ１３）、制約１２３を満たす
場合に新しい遷移先を状態遷移集合に追加する（ステッ
プＳ１４）。また、状態遷移集合に登録されている状態
のうち遷移可能でないものについては、状態遷移集合か
ら削除する。ただし、ｄｆａ０は削除せずに残してお
き、毎回、開始状態からの遷移について調べることにす
る。これにより、検索対象のデータを一度スキャンする
だけですべての遷移処理を行うことが可能となる。
【００６０】次に、ＤＦＡ１２５における終了状態にな
ったかどうかを判定し（ステップＳ１５）、終了状態に
なっていなければ、データの末尾（最後の順序）に到達
したかどうかを判定する（ステップＳ１７）。また、終
了状態になっていれば、結果を登録して（ステップＳ１
６）、ステップＳ１７の判定を行う。
ったかどうかを判定し（ステップＳ１５）、終了状態に
なっていなければ、データの末尾（最後の順序）に到達
したかどうかを判定する（ステップＳ１７）。また、終
了状態になっていれば、結果を登録して（ステップＳ１
６）、ステップＳ１７の判定を行う。
【００６１】データの末尾に到達していなければ、次の
順序のレコードを処理対象としてステップＳ１２以降の
処理を繰り返す。そして、ステップＳ１７においてデー
タの末尾に到達すれば処理を終了する。
順序のレコードを処理対象としてステップＳ１２以降の
処理を繰り返す。そして、ステップＳ１７においてデー
タの末尾に到達すれば処理を終了する。
【００６２】このような検索処理によれば、イベント定
義とイベント間定義によって指定された順序パターンに
ついて、正規表現的な検索処理を効率良く行うことがで
きる。
義とイベント間定義によって指定された順序パターンに
ついて、正規表現的な検索処理を効率良く行うことがで
きる。
【００６３】ところで、前述した検索パターンにおける
繰り返しでは、あるイベントが連続して発生することを
想定しているが、実際には、イベントが連続していなく
ても繰り返し発生するような検索パターンを指定したい
場合もある。このような検索パターンについても、イベ
ントが連続して発生する場合と同様の表現を用いて指定
することで、これまで述べてきた検索処理を適用するこ
とができる。
繰り返しでは、あるイベントが連続して発生することを
想定しているが、実際には、イベントが連続していなく
ても繰り返し発生するような検索パターンを指定したい
場合もある。このような検索パターンについても、イベ
ントが連続して発生する場合と同様の表現を用いて指定
することで、これまで述べてきた検索処理を適用するこ
とができる。
【００６４】例えば、Ｅｖｅｎｔ１が連続していなくて
も繰り返し発生することを、‘（Ｅｖｅｎｔ１．＊）
＋’と表すことにする。この場合、Ｅｖｅｎｔ１の後の
‘．’は何にでもマッチするので、‘．’が０個以上出
現することにより、Ｅｖｅｎｔ１が連続する場合と連続
しなくても繰り返し発生する場合のすべてを網羅するこ
とができる。
も繰り返し発生することを、‘（Ｅｖｅｎｔ１．＊）
＋’と表すことにする。この場合、Ｅｖｅｎｔ１の後の
‘．’は何にでもマッチするので、‘．’が０個以上出
現することにより、Ｅｖｅｎｔ１が連続する場合と連続
しなくても繰り返し発生する場合のすべてを網羅するこ
とができる。
【００６５】‘．’をオートマトンにおける‘ＡＮＹ’
に合致する記号として扱うことで、‘．’を含む順序関
係から、前述したアルゴリズムによりＮＦＡおよびＤＦ
Ａを構成することができる。この場合、イベント変換部
１１３は、‘．’をＡＮＹに合致するイベント記号に変
換し、検索処理部１１５は、ＡＮＹにはどのようなレコ
ードでもマッチするものとして検索処理を行う。
に合致する記号として扱うことで、‘．’を含む順序関
係から、前述したアルゴリズムによりＮＦＡおよびＤＦ
Ａを構成することができる。この場合、イベント変換部
１１３は、‘．’をＡＮＹに合致するイベント記号に変
換し、検索処理部１１５は、ＡＮＹにはどのようなレコ
ードでもマッチするものとして検索処理を行う。
【００６６】次に、図１８のデータを対象として、前述
した検索パターンが指定された場合の検索処理について
説明する。検索装置は、まず、指定された検索パターン
を、Ｅｖｅｎｔ１が商品＝Ｂを表し、Ｅｖｅｎｔ２が商
品＝Ｃを表すことを識別できるように登録しておく。こ
れにより、読み込まれたレコードがどのようなイベント
（またはイベント群）に合致しているかを判断すること
ができる。順序を持つ多次元データを検索対象とする場
合、文字列のパターンマッチングとは異なり、あらかじ
めデータのドメイン（アルファベットなら２６文字）を
知ることは一般的にはできない。
した検索パターンが指定された場合の検索処理について
説明する。検索装置は、まず、指定された検索パターン
を、Ｅｖｅｎｔ１が商品＝Ｂを表し、Ｅｖｅｎｔ２が商
品＝Ｃを表すことを識別できるように登録しておく。こ
れにより、読み込まれたレコードがどのようなイベント
（またはイベント群）に合致しているかを判断すること
ができる。順序を持つ多次元データを検索対象とする場
合、文字列のパターンマッチングとは異なり、あらかじ
めデータのドメイン（アルファベットなら２６文字）を
知ることは一般的にはできない。
【００６７】次に、前述した手順に従って検索パターン
の順序関係を表すＤＦＡを生成し、開始位置＝２００１
／０１／１３、初期状態遷移集合＝｛ｄｆａ０｝とし
て、検索処理を開始する。この場合、イベント間の制約
はＥｖｅｎｔ２．購入日＜＝Ｅｖｅｎｔ１．購入日＋２
日であるので、終了状態のｄｆａ３に到達しない限り制
約について調べる必要はない。
の順序関係を表すＤＦＡを生成し、開始位置＝２００１
／０１／１３、初期状態遷移集合＝｛ｄｆａ０｝とし
て、検索処理を開始する。この場合、イベント間の制約
はＥｖｅｎｔ２．購入日＜＝Ｅｖｅｎｔ１．購入日＋２
日であるので、終了状態のｄｆａ３に到達しない限り制
約について調べる必要はない。
【００６８】まず、Ｒ１、Ｒ２、およびＲ３の３つのレ
コードが処理対象となり、Ｒ１についてはＥｖｅｎｔ１
に合致し、Ｒ２についてはＥｖｅｎｔ２に合致すること
が分かる。一方、ＤＦＡ上においては、｛ｄｆａ０｝か
らａすなわちＥｖｅｎｔ１によって｛ｄｆａ１｝に遷移
可能であることが分かる。そこで、ｄｆａ０→ａ→ｄｆ
ａ１の遷移における遷移先ｄｆａ１と、履歴情報（付加
情報）としてのレコード識別子（ＲＩＤ）およびイベン
ト識別子を状態遷移集合に登録する。これにより、状態
遷移集合は以下のようになる。 ｄｆａ０ ｄｆａ１：レコードＲ１ イベントａ なお、この例ではレコードとイベントを履歴情報として
登録しているが、該当するレコードとイベントが一意に
識別できるのであれば、他の情報を登録しても構わな
い。遷移を見つけたら制約について調べることになって
いるが、ａ単独ではイベント間の制約を調べる必要がな
いので、この処理をスキップする。
コードが処理対象となり、Ｒ１についてはＥｖｅｎｔ１
に合致し、Ｒ２についてはＥｖｅｎｔ２に合致すること
が分かる。一方、ＤＦＡ上においては、｛ｄｆａ０｝か
らａすなわちＥｖｅｎｔ１によって｛ｄｆａ１｝に遷移
可能であることが分かる。そこで、ｄｆａ０→ａ→ｄｆ
ａ１の遷移における遷移先ｄｆａ１と、履歴情報（付加
情報）としてのレコード識別子（ＲＩＤ）およびイベン
ト識別子を状態遷移集合に登録する。これにより、状態
遷移集合は以下のようになる。 ｄｆａ０ ｄｆａ１：レコードＲ１ イベントａ なお、この例ではレコードとイベントを履歴情報として
登録しているが、該当するレコードとイベントが一意に
識別できるのであれば、他の情報を登録しても構わな
い。遷移を見つけたら制約について調べることになって
いるが、ａ単独ではイベント間の制約を調べる必要がな
いので、この処理をスキップする。
【００６９】続いて、順序を２００１／０１／１５に進
める。これにより、Ｒ４、Ｒ５、およびＲ６の３つのレ
コードが処理対象となり、Ｒ５がＥｖｅｎｔ１に合致
し、Ｒ６がＥｖｅｎｔ２に合致する。状態遷移集合｛ｄ
ｆａ０，ｄｆａ１｝からの遷移を調べると、ｄｆａ０に
ついては、Ｒ５によりｄｆａ０→ａ→ｄｆａ１と遷移可
能である。また、ｄｆａ１については、Ｒ５によりｄｆ
ａ１→ａ→ｄｆａ２と遷移可能であり、Ｒ６によりｄｆ
ａ１→ｂ→ｄｆａ３と遷移可能である。
める。これにより、Ｒ４、Ｒ５、およびＲ６の３つのレ
コードが処理対象となり、Ｒ５がＥｖｅｎｔ１に合致
し、Ｒ６がＥｖｅｎｔ２に合致する。状態遷移集合｛ｄ
ｆａ０，ｄｆａ１｝からの遷移を調べると、ｄｆａ０に
ついては、Ｒ５によりｄｆａ０→ａ→ｄｆａ１と遷移可
能である。また、ｄｆａ１については、Ｒ５によりｄｆ
ａ１→ａ→ｄｆａ２と遷移可能であり、Ｒ６によりｄｆ
ａ１→ｂ→ｄｆａ３と遷移可能である。
【００７０】そこで、これらの遷移先ｄｆａ１、ｄｆａ
２、およびｄｆａ３について、履歴情報を付加して一時
的に状態遷移集合に登録する。このとき、新たな遷移先
がない状態（元の集合に含まれていた状態）は状態遷移
集合から削除するが、ｄｆａ０については必ず残してお
く。これにより、状態遷移集合は以下のようになる。 ｄｆａ０ ｄｆａ１：レコードＲ５ イベントａ ｄｆａ２：レコードＲ１ イベントａ レコードＲ５
イベントａ ｄｆａ３：レコードＲ１ イベントａ レコードＲ６
イベントｂ ここで、制約が評価可能なｄｆａ３に到達したイベント
ａおよびｂについて、制約が満たされるかどうかを調べ
る。この場合、Ｒ１の購入日＝２００１／０１／１３で
あり、Ｒ６の購入日＝２００１／０１／１６である。し
たがって、Ｒ５の購入日とＲ６の購入日の間には３日の
間隔があり、上述の制約を満たさないので、ｄｆａ３を
状態遷移集合から削除する。これにより、状態遷移集合
は以下のようになる。 ｄｆａ０ ｄｆａ１：レコードＲ５ イベントａ ｄｆａ２：レコードＲ１ イベントａ レコードＲ５
イベントａ 次に、順序を２００１／０１／１６に進める。これによ
り、Ｒ７、Ｒ８、およびＲ９の３つのレコードが処理対
象となり、Ｒ８がＥｖｅｎｔ１に合致し、Ｒ９がＥｖｅ
ｎｔ２に合致する。このとき、状態遷移集合｛ｄｆａ
０，ｄｆａ１，ｄｆａ２｝からは、Ｒ８およびＲ９によ
り以下のような遷移が可能である。 ｄｆａ０→ａ→ｄｆａ１（Ｒ８） ｄｆａ１→ａ→ｄｆａ２（Ｒ８） ｄｆａ１→ｂ→ｄｆａ３（Ｒ９） ｄｆａ２→ｂ→ｄｆａ３（Ｒ９） そこで、これらの遷移先について、履歴情報を付加して
状態遷移集合に一時的に登録する。このとき、ｄｆａ０
以外で元の集合に含まれていた状態は、状態遷移集合か
ら削除する。これにより、状態遷移集合は以下のように
なる。 ｄｆａ０ ｄｆａ１：レコードＲ８ イベントａ ｄｆａ２：レコードＲ５ イベントａ レコードＲ８ イベントａ ｄｆａ３：レコードＲ５ イベントａ レコードＲ９ イベントｂ （１） ｄｆａ３：レコードＲ１ イベントａ レコードＲ５ イベントａ （２） レコードＲ９ イベントｂ ここで、制約が評価可能なｄｆａ３に到達した遷移
（１）および（２）について、制約が満たされるかどう
かを調べる。（１）については、Ｒ５の購入日＝２００
１／０１／１５であり、Ｒ９の購入日＝２００１／０１
／１６であるから、制約を満たしている。したがって、
（１）を検索結果として登録し、状態遷移集合から削除
する。
２、およびｄｆａ３について、履歴情報を付加して一時
的に状態遷移集合に登録する。このとき、新たな遷移先
がない状態（元の集合に含まれていた状態）は状態遷移
集合から削除するが、ｄｆａ０については必ず残してお
く。これにより、状態遷移集合は以下のようになる。 ｄｆａ０ ｄｆａ１：レコードＲ５ イベントａ ｄｆａ２：レコードＲ１ イベントａ レコードＲ５
イベントａ ｄｆａ３：レコードＲ１ イベントａ レコードＲ６
イベントｂ ここで、制約が評価可能なｄｆａ３に到達したイベント
ａおよびｂについて、制約が満たされるかどうかを調べ
る。この場合、Ｒ１の購入日＝２００１／０１／１３で
あり、Ｒ６の購入日＝２００１／０１／１６である。し
たがって、Ｒ５の購入日とＲ６の購入日の間には３日の
間隔があり、上述の制約を満たさないので、ｄｆａ３を
状態遷移集合から削除する。これにより、状態遷移集合
は以下のようになる。 ｄｆａ０ ｄｆａ１：レコードＲ５ イベントａ ｄｆａ２：レコードＲ１ イベントａ レコードＲ５
イベントａ 次に、順序を２００１／０１／１６に進める。これによ
り、Ｒ７、Ｒ８、およびＲ９の３つのレコードが処理対
象となり、Ｒ８がＥｖｅｎｔ１に合致し、Ｒ９がＥｖｅ
ｎｔ２に合致する。このとき、状態遷移集合｛ｄｆａ
０，ｄｆａ１，ｄｆａ２｝からは、Ｒ８およびＲ９によ
り以下のような遷移が可能である。 ｄｆａ０→ａ→ｄｆａ１（Ｒ８） ｄｆａ１→ａ→ｄｆａ２（Ｒ８） ｄｆａ１→ｂ→ｄｆａ３（Ｒ９） ｄｆａ２→ｂ→ｄｆａ３（Ｒ９） そこで、これらの遷移先について、履歴情報を付加して
状態遷移集合に一時的に登録する。このとき、ｄｆａ０
以外で元の集合に含まれていた状態は、状態遷移集合か
ら削除する。これにより、状態遷移集合は以下のように
なる。 ｄｆａ０ ｄｆａ１：レコードＲ８ イベントａ ｄｆａ２：レコードＲ５ イベントａ レコードＲ８ イベントａ ｄｆａ３：レコードＲ５ イベントａ レコードＲ９ イベントｂ （１） ｄｆａ３：レコードＲ１ イベントａ レコードＲ５ イベントａ （２） レコードＲ９ イベントｂ ここで、制約が評価可能なｄｆａ３に到達した遷移
（１）および（２）について、制約が満たされるかどう
かを調べる。（１）については、Ｒ５の購入日＝２００
１／０１／１５であり、Ｒ９の購入日＝２００１／０１
／１６であるから、制約を満たしている。したがって、
（１）を検索結果として登録し、状態遷移集合から削除
する。
【００７１】（２）については、Ｒ１の購入日＝２００
１／０１／１３であり、Ｒ９の購入日＝２００１／０１
／１６であるから、これらの購入日の間には３日の間隔
があり、制約を満たさない。したがって、（２）を状態
遷移集合から削除する。これにより、状態遷移集合は以
下のようになる。 ｄｆａ０ ｄｆａ１：レコードＲ８ イベントａ ｄｆａ２：レコードＲ５ イベントａ レコードＲ８
イベントａ 最後に、開始位置を２００１／０１／２０に進める。こ
れにより、Ｒ１０、Ｒ１１、およびＲ１２の３つのレコ
ードが処理対象となるが、イベント定義に合致するもの
がないため、状態遷移集合｛ｄｆａ０，ｄｆａ１，ｄｆ
ａ２｝から遷移することができない。したがって、状態
遷移集合からｄｆａ１およびｄｆａ２を削除する。
１／０１／１３であり、Ｒ９の購入日＝２００１／０１
／１６であるから、これらの購入日の間には３日の間隔
があり、制約を満たさない。したがって、（２）を状態
遷移集合から削除する。これにより、状態遷移集合は以
下のようになる。 ｄｆａ０ ｄｆａ１：レコードＲ８ イベントａ ｄｆａ２：レコードＲ５ イベントａ レコードＲ８
イベントａ 最後に、開始位置を２００１／０１／２０に進める。こ
れにより、Ｒ１０、Ｒ１１、およびＲ１２の３つのレコ
ードが処理対象となるが、イベント定義に合致するもの
がないため、状態遷移集合｛ｄｆａ０，ｄｆａ１，ｄｆ
ａ２｝から遷移することができない。したがって、状態
遷移集合からｄｆａ１およびｄｆａ２を削除する。
【００７２】ここで、すべてのデータについて検索が完
了したので処理を終了する。こうして、以下のような順
序パターンが検索結果として出力される。 レコードＲ５ イベントａ レコードＲ９ イベントｂ 次に、本実施形態の検索装置の付加的な機能について説
明する。検索処理部１１５は、通常、データの末尾まで
検索してから結果を出力するが、データが巨大な場合に
は、結果が返ってくるまでのレスポンスが遅くなる。そ
こで、検索パターンに合致するパターンが見つかるたび
に、そのパターンを構成するレコード群を出力すること
も可能とする。これにより、データが巨大な場合におい
ても結果出力までのレスポンスを向上させることができ
る。
了したので処理を終了する。こうして、以下のような順
序パターンが検索結果として出力される。 レコードＲ５ イベントａ レコードＲ９ イベントｂ 次に、本実施形態の検索装置の付加的な機能について説
明する。検索処理部１１５は、通常、データの末尾まで
検索してから結果を出力するが、データが巨大な場合に
は、結果が返ってくるまでのレスポンスが遅くなる。そ
こで、検索パターンに合致するパターンが見つかるたび
に、そのパターンを構成するレコード群を出力すること
も可能とする。これにより、データが巨大な場合におい
ても結果出力までのレスポンスを向上させることができ
る。
【００７３】また、検索処理におけるパターンマッチン
グの指定方法としては、様々なものが考えられる。正規
表現におけるパターンマッチングでは、与えられた文字
列パターンにマッチする最も長い文字列を返す「最長マ
ッチ」が基本である。しかし、Ｐｅｒｌ（Practical Ex
traction and Report Language）処理系では、与えられ
た文字パターンにマッチする最も短い文字列を返す「最
短マッチ」を指定することができる。
グの指定方法としては、様々なものが考えられる。正規
表現におけるパターンマッチングでは、与えられた文字
列パターンにマッチする最も長い文字列を返す「最長マ
ッチ」が基本である。しかし、Ｐｅｒｌ（Practical Ex
traction and Report Language）処理系では、与えられ
た文字パターンにマッチする最も短い文字列を返す「最
短マッチ」を指定することができる。
【００７４】本実施形態の順序に基づいたパターンマッ
チングにおいては、正規表現で用いられるマッチング指
定を含む以下のようなマッチング指定が可能である。同
時に複数のパターンマッチングが指定された場合は、検
索処理部１１５は、該当するパターンを列挙して出力す
る。 （１）最長マッチ：与えられた検索パターンにマッチす
るパターンの中でイベント間の間隔が最長のものを返
す。 （２）最短マッチ：与えられた検索パターンにマッチす
るパターンの中でイベント間の間隔が最短のものを返
す。 （３）最初マッチ：与えられた検索パターンにマッチす
る最初のパターンを返す。 （４）全部マッチ：与えられた検索パターンにマッチす
るすべてのパターンを返す。 （５）データの末尾から逆向きの最長マッチ：与えられ
た検索パターンに逆向きにマッチするパターンの中でイ
ベント間の間隔が最長のものを返す。 （６）データの末尾から逆向きの最短マッチ：与えられ
た検索パターンに逆向きにマッチするパターンの中でイ
ベント間の間隔が最短のものを返す。
チングにおいては、正規表現で用いられるマッチング指
定を含む以下のようなマッチング指定が可能である。同
時に複数のパターンマッチングが指定された場合は、検
索処理部１１５は、該当するパターンを列挙して出力す
る。 （１）最長マッチ：与えられた検索パターンにマッチす
るパターンの中でイベント間の間隔が最長のものを返
す。 （２）最短マッチ：与えられた検索パターンにマッチす
るパターンの中でイベント間の間隔が最短のものを返
す。 （３）最初マッチ：与えられた検索パターンにマッチす
る最初のパターンを返す。 （４）全部マッチ：与えられた検索パターンにマッチす
るすべてのパターンを返す。 （５）データの末尾から逆向きの最長マッチ：与えられ
た検索パターンに逆向きにマッチするパターンの中でイ
ベント間の間隔が最長のものを返す。 （６）データの末尾から逆向きの最短マッチ：与えられ
た検索パターンに逆向きにマッチするパターンの中でイ
ベント間の間隔が最短のものを返す。
【００７５】また、検索処理部１１５が出力する検索結
果の出力フォーマットをユーザが指定することも可能で
ある。この場合、検索処理部１１５は、検索されたパタ
ーンに含まれるレコード群の情報を、指定されたフォー
マットにコンパイルして出力する。
果の出力フォーマットをユーザが指定することも可能で
ある。この場合、検索処理部１１５は、検索されたパタ
ーンに含まれるレコード群の情報を、指定されたフォー
マットにコンパイルして出力する。
【００７６】例えば、ＰＣを購入した後、３日以内にＴ
Ｖを購入したことを表す検索パターンに対して、“顧客
ＩＤ，ＰＣの購入日，ＴＶの購入日，ＰＣとＴＶの購入
日の間隔（ＴＶの購入日−ＰＣの購入日）”のように、
特定のフィールドの値を用いた演算をユーザが指定す
る。検索処理部１１５は、与えられたデータの中から対
応するパターンを発見し、そのパターンからＰＣとＴＶ
の購入日を抽出して出力するとともに、ＰＣとＴＶの購
入日の間隔を計算して出力する。
Ｖを購入したことを表す検索パターンに対して、“顧客
ＩＤ，ＰＣの購入日，ＴＶの購入日，ＰＣとＴＶの購入
日の間隔（ＴＶの購入日−ＰＣの購入日）”のように、
特定のフィールドの値を用いた演算をユーザが指定す
る。検索処理部１１５は、与えられたデータの中から対
応するパターンを発見し、そのパターンからＰＣとＴＶ
の購入日を抽出して出力するとともに、ＰＣとＴＶの購
入日の間隔を計算して出力する。
【００７７】さらに、発見された繰り返しを含むパター
ンを対象として、レコード群の集約演算（aggregate fu
nction）を実行し、演算結果を出力することも可能であ
る。集約演算としては、最小値（ＭＩＮ）、最大値（Ｍ
ＡＸ）、平均（ＡＶＧ）、総和（ＳＵＭ）といった一般
的な関数が用いられる。これらの集約演算を処理する際
には、１つ１つのパターンを発見したら、それらをバッ
ファに保存しておき、処理の区切りがついたところで、
保存されたパターンすべてを対象として演算を実行す
る。
ンを対象として、レコード群の集約演算（aggregate fu
nction）を実行し、演算結果を出力することも可能であ
る。集約演算としては、最小値（ＭＩＮ）、最大値（Ｍ
ＡＸ）、平均（ＡＶＧ）、総和（ＳＵＭ）といった一般
的な関数が用いられる。これらの集約演算を処理する際
には、１つ１つのパターンを発見したら、それらをバッ
ファに保存しておき、処理の区切りがついたところで、
保存されたパターンすべてを対象として演算を実行す
る。
【００７８】例えば、ＰＣを購入した後、３日以内にＴ
Ｖを購入したことを表す検索パターンに対して、“顧客
ＩＤ，ＰＣの購入日，ＴＶの購入日，ＡＶＧ（ＰＣとＴ
Ｖの価格）”のように指定することができる。
Ｖを購入したことを表す検索パターンに対して、“顧客
ＩＤ，ＰＣの購入日，ＴＶの購入日，ＡＶＧ（ＰＣとＴ
Ｖの価格）”のように指定することができる。
【００７９】ところで、検索パターンにマッチするパタ
ーンが見つからない場合には、なんらかの形でユーザに
その旨を通知する必要がある。例えば、マッチするパタ
ーンがないことを示すレコードをあらかじめ用意してお
き、検索結果としてＮＵＬＬが出力された場合にそのレ
コードを用いてメッセージを画面上に表示することで、
ユーザにこれを通知することができる。
ーンが見つからない場合には、なんらかの形でユーザに
その旨を通知する必要がある。例えば、マッチするパタ
ーンがないことを示すレコードをあらかじめ用意してお
き、検索結果としてＮＵＬＬが出力された場合にそのレ
コードを用いてメッセージを画面上に表示することで、
ユーザにこれを通知することができる。
【００８０】また、複数のフィールドからなるレコード
の集合がデータとして与えられた際に、レコードのグル
ープバイ（グループ化）を行って、処理を高速化するこ
ともできる。このとき、どのフィールドでグループ化
し、各グループのレコード群をどのフィールドで整列
（ソート）するかを指定して、あらかじめレコードを並
べ替えておく。グループ化に用いるフィールドとして
は、複数のフィールドを指定することができる。
の集合がデータとして与えられた際に、レコードのグル
ープバイ（グループ化）を行って、処理を高速化するこ
ともできる。このとき、どのフィールドでグループ化
し、各グループのレコード群をどのフィールドで整列
（ソート）するかを指定して、あらかじめレコードを並
べ替えておく。グループ化に用いるフィールドとして
は、複数のフィールドを指定することができる。
【００８１】例えば、図８のようなデータを検索対象と
して、顧客ＩＤフィールドでグループ化し、各グループ
のレコードを購入日フィールドで整列するものとする。
この場合、グループ化と整列により、検索対象データは
図９のように並べ替えられる。顧客ＩＤが１１０００１
００１の顧客は、２００１／０１／１３に１回目の来店
を行い、商品ＡとＮの２点を購入した。また、同じ顧客
が２００１／０１／２８に２回目の来店を行い、別の商
品Ｂを購入している。
して、顧客ＩＤフィールドでグループ化し、各グループ
のレコードを購入日フィールドで整列するものとする。
この場合、グループ化と整列により、検索対象データは
図９のように並べ替えられる。顧客ＩＤが１１０００１
００１の顧客は、２００１／０１／１３に１回目の来店
を行い、商品ＡとＮの２点を購入した。また、同じ顧客
が２００１／０１／２８に２回目の来店を行い、別の商
品Ｂを購入している。
【００８２】こうして並べ替えられたデータを検索対象
とすることで、検索処理部１１５は、各グループについ
て整列されたレコードを順番に取り出すだけで、マッチ
ングを行うことができる。したがって、データがメモリ
上に乗り切らない場合でも処理を高速に行うことができ
る。
とすることで、検索処理部１１５は、各グループについ
て整列されたレコードを順番に取り出すだけで、マッチ
ングを行うことができる。したがって、データがメモリ
上に乗り切らない場合でも処理を高速に行うことができ
る。
【００８３】以上説明した実施形態の検索パターンで
は、簡単のため、Ｅｖｅｎｔ１とＥｖｅｎｔ２の２つの
イベントのみが用いられている。また、イベント定義と
イベント間定義においては１つの条件のみが用いられて
いる。しかし、実際には、検索パターンをより多くの数
のイベントによって指定することが可能であり、イベン
ト定義およびイベント間定義においても、より多くの条
件を指定することが可能である。
は、簡単のため、Ｅｖｅｎｔ１とＥｖｅｎｔ２の２つの
イベントのみが用いられている。また、イベント定義と
イベント間定義においては１つの条件のみが用いられて
いる。しかし、実際には、検索パターンをより多くの数
のイベントによって指定することが可能であり、イベン
ト定義およびイベント間定義においても、より多くの条
件を指定することが可能である。
【００８４】ところで、図２の検索装置は、例えば、図
１０に示すような情報処理装置（コンピュータ）を用い
て構成される。図１０の情報処理装置は、ＣＰＵ（中央
処理装置）１３１、メモリ１３２、入力装置１３３、出
力装置１３４、外部記憶装置１３５、媒体駆動装置１３
６、およびネットワーク接続装置１３７を備え、それら
はバス１３８により互いに接続されている。
１０に示すような情報処理装置（コンピュータ）を用い
て構成される。図１０の情報処理装置は、ＣＰＵ（中央
処理装置）１３１、メモリ１３２、入力装置１３３、出
力装置１３４、外部記憶装置１３５、媒体駆動装置１３
６、およびネットワーク接続装置１３７を備え、それら
はバス１３８により互いに接続されている。
【００８５】メモリ１３２は、例えば、ＲＯＭ（read o
nly memory）、ＲＡＭ（randomaccess memory）等を含
み、処理に用いられるプログラムとデータを格納する。
ＣＰＵ１３１は、メモリ１３２を利用してプログラムを
実行することにより、必要な処理を行う。
nly memory）、ＲＡＭ（randomaccess memory）等を含
み、処理に用いられるプログラムとデータを格納する。
ＣＰＵ１３１は、メモリ１３２を利用してプログラムを
実行することにより、必要な処理を行う。
【００８６】この場合、図２のイベント変換部１１３、
パターン変換部１１４、および検索処理部１１５は、プ
ログラムとしてメモリ１３２に格納され、図２の制約１
２３、ＤＦＡ１２５、および状態遷移集合１２６の情報
は、データとしてメモリ１３２に格納される。検索処理
部１１５は、処理対象のデータを外部記憶装置１３５か
らメモリ１３２上に読み込み、制約１２３およびＤＦＡ
１２５を参照しながら状態遷移集合１２６を更新する処
理を繰り返す。
パターン変換部１１４、および検索処理部１１５は、プ
ログラムとしてメモリ１３２に格納され、図２の制約１
２３、ＤＦＡ１２５、および状態遷移集合１２６の情報
は、データとしてメモリ１３２に格納される。検索処理
部１１５は、処理対象のデータを外部記憶装置１３５か
らメモリ１３２上に読み込み、制約１２３およびＤＦＡ
１２５を参照しながら状態遷移集合１２６を更新する処
理を繰り返す。
【００８７】入力装置１３３は、例えば、キーボード、
ポインティングデバイス、タッチパネル等であり、ユー
ザからの指示や情報の入力に用いられる。出力装置１３
４は、例えば、ディスプレイ、プリンタ、スピーカ等で
あり、ユーザへの問い合わせや検索結果の出力に用いら
れる。
ポインティングデバイス、タッチパネル等であり、ユー
ザからの指示や情報の入力に用いられる。出力装置１３
４は、例えば、ディスプレイ、プリンタ、スピーカ等で
あり、ユーザへの問い合わせや検索結果の出力に用いら
れる。
【００８８】外部記憶装置１３５は、例えば、磁気ディ
スク装置、光ディスク装置、光磁気ディスク装置、テー
プ装置等である。情報処理装置は、この外部記憶装置１
３５に、上述のプログラムとデータを保存しておき、必
要に応じて、それらをメモリ１３２にロードして使用す
る。
スク装置、光ディスク装置、光磁気ディスク装置、テー
プ装置等である。情報処理装置は、この外部記憶装置１
３５に、上述のプログラムとデータを保存しておき、必
要に応じて、それらをメモリ１３２にロードして使用す
る。
【００８９】媒体駆動装置１３６は、可搬記録媒体１３
９を駆動し、その記録内容にアクセスする。可搬記録媒
体１３９としては、メモリカード、フレキシブルディス
ク、ＣＤ−ＲＯＭ（compact disk read only memory
）、光ディスク、光磁気ディスク等、任意のコンピュ
ータ読み取り可能な記録媒体が用いられる。ユーザは、
この可搬記録媒体１３９に上述のプログラムとデータを
格納しておき、必要に応じて、それらをメモリ１３２に
ロードして使用する。
９を駆動し、その記録内容にアクセスする。可搬記録媒
体１３９としては、メモリカード、フレキシブルディス
ク、ＣＤ−ＲＯＭ（compact disk read only memory
）、光ディスク、光磁気ディスク等、任意のコンピュ
ータ読み取り可能な記録媒体が用いられる。ユーザは、
この可搬記録媒体１３９に上述のプログラムとデータを
格納しておき、必要に応じて、それらをメモリ１３２に
ロードして使用する。
【００９０】ネットワーク接続装置１３７は、ＬＡＮ
（local area network）やインターネット等の任意の通
信ネットワークに接続され、通信に伴うデータ変換を行
う。情報処理装置は、上述のプログラムとデータをネッ
トワーク接続装置１３７を介して他の装置から受け取
り、必要に応じて、それらをメモリ１３２にロードして
使用する。
（local area network）やインターネット等の任意の通
信ネットワークに接続され、通信に伴うデータ変換を行
う。情報処理装置は、上述のプログラムとデータをネッ
トワーク接続装置１３７を介して他の装置から受け取
り、必要に応じて、それらをメモリ１３２にロードして
使用する。
【００９１】図１１は、図１０の情報処理装置にプログ
ラムとデータを供給することのできるコンピュータ読み
取り可能な記録媒体を示している。可搬記録媒体１３９
やサーバ１４０のデータベース１４１に保存されたプロ
グラムとデータは、メモリ１３２にロードされる。この
とき、サーバ１４０は、プログラムとデータを搬送する
搬送信号を生成し、ネットワーク上の任意の伝送媒体を
介して情報処理装置に送信する。そして、ＣＰＵ１３１
は、そのデータを用いてそのプログラムを実行し、必要
な処理を行う。 （付記１） 複数の属性からなるレコードの集合からレ
コードの組み合わせを検索する検索装置であって、レコ
ード内の所定属性が特定の値をとることをそれぞれ定義
する複数のイベントと、属性値の順序に基づいて定義さ
れた該複数のイベントの間の順序関係とを用いて指定さ
れた、イベントの繰り返しを含む検索パターンを入力す
る入力手段と、前記検索パターンから前記順序関係を抽
出して、決定性有限オートマトンに変換する変換手段
と、前記レコードの集合から同じ順序にある１つ以上の
レコードを読み込み、読み込まれたレコードにより前記
決定性有限オートマトン上で状態遷移が可能かどうかを
調べ、可能な状態遷移の遷移先と状態遷移を可能にする
レコードを示す付加情報とを状態遷移集合に登録する処
理を繰り返し、該決定性有限オートマトンの終了状態が
遷移先として該状態遷移集合に登録されたとき、該終了
状態に到達した状態遷移の付加情報から前記検索パター
ンに対応するレコードの組み合わせを求める検索手段
と、得られたレコードの組み合わせを検索結果として出
力する出力手段とを備えることを特徴とする検索装置。 （付記２） 複数の属性からなるレコードの集合からレ
コードの組み合わせを検索するコンピュータのためのプ
ログラムであって、レコード内の所定属性が特定の値を
とることをそれぞれ定義する複数のイベントと、属性値
の順序に基づいて定義された該複数のイベントの間の順
序関係とを用いて指定された、イベントの繰り返しを含
む検索パターンから、該順序関係を抽出して決定性有限
オートマトンに変換し、前記レコードの集合から同じ順
序にある１つ以上のレコードをメモリ上に読み込み、読
み込まれたレコードにより前記決定性有限オートマトン
上で状態遷移が可能かどうかを調べ、可能な状態遷移の
遷移先と状態遷移を可能にするレコードを示す付加情報
とを状態遷移集合に登録する処理を繰り返し、前記決定
性有限オートマトンの終了状態が遷移先として前記状態
遷移集合に登録されたとき、該終了状態に到達した状態
遷移の付加情報から前記検索パターンに対応するレコー
ドの組み合わせを求め、得られたレコードの組み合わせ
を検索結果として出力する処理を前記コンピュータに実
行させることを特徴とするプログラム。 （付記３） 前記検索パターンから前記順序関係以外の
イベント間の制約を抽出し、前記状態遷移を可能にする
レコードが該制約を満たすかどうかを調べる処理を、前
記コンピュータにさらに実行させることを特徴とする付
記２記載のプログラム。 （付記４） 前記コンピュータは、前記検索パターンと
して、連続して発生しないイベントの繰り返しを含む検
索パターンを指定することを特徴とする付記２記載のプ
ログラム。 （付記５） 前記コンピュータは、前記検索パターンに
対応するレコードの組み合わせが見つかるたびに、見つ
かったレコードの組み合わせを出力することを特徴とす
る付記２記載のプログラム。 （付記６） 前記コンピュータは、前記検索パターンに
対応するレコードの組み合わせを求める処理において、
前記検索パターンにマッチするレコードの組み合わせの
中でイベント間の間隔が最長の組み合わせを返す最長マ
ッチと、該検索パターンにマッチするレコードの組み合
わせの中でイベント間の間隔が最短の組み合わせを返す
最短マッチと、該検索パターンにマッチする最初のレコ
ードの組み合わせを返す最初マッチと、該検索パターン
にマッチするすべてのレコードの組み合わせを返す全部
マッチのうちの１つの方法でパターンマッチングを行う
ことを特徴とする付記２記載のプログラム。 （付記７） 前記コンピュータは、前記検索パターンに
対応するレコードの組み合わせの情報を、指定されたフ
ォーマットにコンパイルして出力することを特徴とする
付記２記載のプログラム。 （付記８） 前記検索パターンに対応するレコードの組
み合わせに関する集約演算を行って演算結果を出力する
処理を、前記コンピュータにさらに実行させることを特
徴とする付記２記載のプログラム。 （付記９） 前記コンピュータは、指定された属性の値
に基づいて前記レコードの集合を整列し、整列したレコ
ードの集合を検索することを特徴とする付記２記載のプ
ログラム。 （付記１０） 前記コンピュータは、指定された属性の
値に基づいて前記レコードの集合をグループ化し、各グ
ループ内のレコードを整列することを特徴とする付記９
記載のプログラム。 （付記１１） 複数の属性からなるレコードの集合から
レコードの組み合わせを検索するコンピュータのための
プログラムを記録した記録媒体であって、該プログラム
は、レコード内の所定属性が特定の値をとることをそれ
ぞれ定義する複数のイベントと、属性値の順序に基づい
て定義された該複数のイベントの間の順序関係とを用い
て指定された、イベントの繰り返しを含む検索パターン
から、該順序関係を抽出して決定性有限オートマトンに
変換し、前記レコードの集合から同じ順序にある１つ以
上のレコードをメモリ上に読み込み、読み込まれたレコ
ードにより前記決定性有限オートマトン上で状態遷移が
可能かどうかを調べ、可能な状態遷移の遷移先と状態遷
移を可能にするレコードを示す付加情報とを状態遷移集
合に登録する処理を繰り返し、前記決定性有限オートマ
トンの終了状態が遷移先として前記状態遷移集合に登録
されたとき、該終了状態に到達した状態遷移の付加情報
から前記検索パターンに対応するレコードの組み合わせ
を求め、得られたレコードの組み合わせを検索結果とし
て出力する処理を前記コンピュータに実行させることを
特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。 （付記１２） 複数の属性からなるレコードの集合から
レコードの組み合わせを検索するコンピュータにプログ
ラムを搬送する搬送信号であって、該プログラムは、レ
コード内の所定属性が特定の値をとることをそれぞれ定
義する複数のイベントと、属性値の順序に基づいて定義
された該複数のイベントの間の順序関係とを用いて指定
された、イベントの繰り返しを含む検索パターンから、
該順序関係を抽出して決定性有限オートマトンに変換
し、前記レコードの集合から同じ順序にある１つ以上の
レコードをメモリ上に読み込み、読み込まれたレコード
により前記決定性有限オートマトン上で状態遷移が可能
かどうかを調べ、可能な状態遷移の遷移先と状態遷移を
可能にするレコードを示す付加情報とを状態遷移集合に
登録する処理を繰り返し、前記決定性有限オートマトン
の終了状態が遷移先として前記状態遷移集合に登録され
たとき、該終了状態に到達した状態遷移の付加情報から
前記検索パターンに対応するレコードの組み合わせを求
め、得られたレコードの組み合わせを検索結果として出
力する処理を前記コンピュータに実行させることを特徴
とする搬送信号。 （付記１３） 複数の属性からなるレコードの集合から
レコードの組み合わせを検索する検索方法であって、コ
ンピュータが、レコード内の所定属性が特定の値をとる
ことをそれぞれ定義する複数のイベントと、属性値の順
序に基づいて定義された該複数のイベントの間の順序関
係とを用いて指定された、イベントの繰り返しを含む検
索パターンから、該順序関係を抽出して決定性有限オー
トマトンに変換し、前記コンピュータが、前記レコード
の集合から同じ順序にある１つ以上のレコードをメモリ
上に読み込み、読み込まれたレコードにより前記決定性
有限オートマトン上で状態遷移が可能かどうかを調べ、
可能な状態遷移の遷移先と状態遷移を可能にするレコー
ドを示す付加情報とを状態遷移集合に登録する処理を繰
り返し、前記コンピュータが、前記決定性有限オートマ
トンの終了状態が遷移先として前記状態遷移集合に登録
されたとき、該終了状態に到達した状態遷移の付加情報
から前記検索パターンに対応するレコードの組み合わせ
を求め、前記コンピュータが、得られたレコードの組み
合わせを検索結果として出力することを特徴とする検索
方法。
ラムとデータを供給することのできるコンピュータ読み
取り可能な記録媒体を示している。可搬記録媒体１３９
やサーバ１４０のデータベース１４１に保存されたプロ
グラムとデータは、メモリ１３２にロードされる。この
とき、サーバ１４０は、プログラムとデータを搬送する
搬送信号を生成し、ネットワーク上の任意の伝送媒体を
介して情報処理装置に送信する。そして、ＣＰＵ１３１
は、そのデータを用いてそのプログラムを実行し、必要
な処理を行う。 （付記１） 複数の属性からなるレコードの集合からレ
コードの組み合わせを検索する検索装置であって、レコ
ード内の所定属性が特定の値をとることをそれぞれ定義
する複数のイベントと、属性値の順序に基づいて定義さ
れた該複数のイベントの間の順序関係とを用いて指定さ
れた、イベントの繰り返しを含む検索パターンを入力す
る入力手段と、前記検索パターンから前記順序関係を抽
出して、決定性有限オートマトンに変換する変換手段
と、前記レコードの集合から同じ順序にある１つ以上の
レコードを読み込み、読み込まれたレコードにより前記
決定性有限オートマトン上で状態遷移が可能かどうかを
調べ、可能な状態遷移の遷移先と状態遷移を可能にする
レコードを示す付加情報とを状態遷移集合に登録する処
理を繰り返し、該決定性有限オートマトンの終了状態が
遷移先として該状態遷移集合に登録されたとき、該終了
状態に到達した状態遷移の付加情報から前記検索パター
ンに対応するレコードの組み合わせを求める検索手段
と、得られたレコードの組み合わせを検索結果として出
力する出力手段とを備えることを特徴とする検索装置。 （付記２） 複数の属性からなるレコードの集合からレ
コードの組み合わせを検索するコンピュータのためのプ
ログラムであって、レコード内の所定属性が特定の値を
とることをそれぞれ定義する複数のイベントと、属性値
の順序に基づいて定義された該複数のイベントの間の順
序関係とを用いて指定された、イベントの繰り返しを含
む検索パターンから、該順序関係を抽出して決定性有限
オートマトンに変換し、前記レコードの集合から同じ順
序にある１つ以上のレコードをメモリ上に読み込み、読
み込まれたレコードにより前記決定性有限オートマトン
上で状態遷移が可能かどうかを調べ、可能な状態遷移の
遷移先と状態遷移を可能にするレコードを示す付加情報
とを状態遷移集合に登録する処理を繰り返し、前記決定
性有限オートマトンの終了状態が遷移先として前記状態
遷移集合に登録されたとき、該終了状態に到達した状態
遷移の付加情報から前記検索パターンに対応するレコー
ドの組み合わせを求め、得られたレコードの組み合わせ
を検索結果として出力する処理を前記コンピュータに実
行させることを特徴とするプログラム。 （付記３） 前記検索パターンから前記順序関係以外の
イベント間の制約を抽出し、前記状態遷移を可能にする
レコードが該制約を満たすかどうかを調べる処理を、前
記コンピュータにさらに実行させることを特徴とする付
記２記載のプログラム。 （付記４） 前記コンピュータは、前記検索パターンと
して、連続して発生しないイベントの繰り返しを含む検
索パターンを指定することを特徴とする付記２記載のプ
ログラム。 （付記５） 前記コンピュータは、前記検索パターンに
対応するレコードの組み合わせが見つかるたびに、見つ
かったレコードの組み合わせを出力することを特徴とす
る付記２記載のプログラム。 （付記６） 前記コンピュータは、前記検索パターンに
対応するレコードの組み合わせを求める処理において、
前記検索パターンにマッチするレコードの組み合わせの
中でイベント間の間隔が最長の組み合わせを返す最長マ
ッチと、該検索パターンにマッチするレコードの組み合
わせの中でイベント間の間隔が最短の組み合わせを返す
最短マッチと、該検索パターンにマッチする最初のレコ
ードの組み合わせを返す最初マッチと、該検索パターン
にマッチするすべてのレコードの組み合わせを返す全部
マッチのうちの１つの方法でパターンマッチングを行う
ことを特徴とする付記２記載のプログラム。 （付記７） 前記コンピュータは、前記検索パターンに
対応するレコードの組み合わせの情報を、指定されたフ
ォーマットにコンパイルして出力することを特徴とする
付記２記載のプログラム。 （付記８） 前記検索パターンに対応するレコードの組
み合わせに関する集約演算を行って演算結果を出力する
処理を、前記コンピュータにさらに実行させることを特
徴とする付記２記載のプログラム。 （付記９） 前記コンピュータは、指定された属性の値
に基づいて前記レコードの集合を整列し、整列したレコ
ードの集合を検索することを特徴とする付記２記載のプ
ログラム。 （付記１０） 前記コンピュータは、指定された属性の
値に基づいて前記レコードの集合をグループ化し、各グ
ループ内のレコードを整列することを特徴とする付記９
記載のプログラム。 （付記１１） 複数の属性からなるレコードの集合から
レコードの組み合わせを検索するコンピュータのための
プログラムを記録した記録媒体であって、該プログラム
は、レコード内の所定属性が特定の値をとることをそれ
ぞれ定義する複数のイベントと、属性値の順序に基づい
て定義された該複数のイベントの間の順序関係とを用い
て指定された、イベントの繰り返しを含む検索パターン
から、該順序関係を抽出して決定性有限オートマトンに
変換し、前記レコードの集合から同じ順序にある１つ以
上のレコードをメモリ上に読み込み、読み込まれたレコ
ードにより前記決定性有限オートマトン上で状態遷移が
可能かどうかを調べ、可能な状態遷移の遷移先と状態遷
移を可能にするレコードを示す付加情報とを状態遷移集
合に登録する処理を繰り返し、前記決定性有限オートマ
トンの終了状態が遷移先として前記状態遷移集合に登録
されたとき、該終了状態に到達した状態遷移の付加情報
から前記検索パターンに対応するレコードの組み合わせ
を求め、得られたレコードの組み合わせを検索結果とし
て出力する処理を前記コンピュータに実行させることを
特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。 （付記１２） 複数の属性からなるレコードの集合から
レコードの組み合わせを検索するコンピュータにプログ
ラムを搬送する搬送信号であって、該プログラムは、レ
コード内の所定属性が特定の値をとることをそれぞれ定
義する複数のイベントと、属性値の順序に基づいて定義
された該複数のイベントの間の順序関係とを用いて指定
された、イベントの繰り返しを含む検索パターンから、
該順序関係を抽出して決定性有限オートマトンに変換
し、前記レコードの集合から同じ順序にある１つ以上の
レコードをメモリ上に読み込み、読み込まれたレコード
により前記決定性有限オートマトン上で状態遷移が可能
かどうかを調べ、可能な状態遷移の遷移先と状態遷移を
可能にするレコードを示す付加情報とを状態遷移集合に
登録する処理を繰り返し、前記決定性有限オートマトン
の終了状態が遷移先として前記状態遷移集合に登録され
たとき、該終了状態に到達した状態遷移の付加情報から
前記検索パターンに対応するレコードの組み合わせを求
め、得られたレコードの組み合わせを検索結果として出
力する処理を前記コンピュータに実行させることを特徴
とする搬送信号。 （付記１３） 複数の属性からなるレコードの集合から
レコードの組み合わせを検索する検索方法であって、コ
ンピュータが、レコード内の所定属性が特定の値をとる
ことをそれぞれ定義する複数のイベントと、属性値の順
序に基づいて定義された該複数のイベントの間の順序関
係とを用いて指定された、イベントの繰り返しを含む検
索パターンから、該順序関係を抽出して決定性有限オー
トマトンに変換し、前記コンピュータが、前記レコード
の集合から同じ順序にある１つ以上のレコードをメモリ
上に読み込み、読み込まれたレコードにより前記決定性
有限オートマトン上で状態遷移が可能かどうかを調べ、
可能な状態遷移の遷移先と状態遷移を可能にするレコー
ドを示す付加情報とを状態遷移集合に登録する処理を繰
り返し、前記コンピュータが、前記決定性有限オートマ
トンの終了状態が遷移先として前記状態遷移集合に登録
されたとき、該終了状態に到達した状態遷移の付加情報
から前記検索パターンに対応するレコードの組み合わせ
を求め、前記コンピュータが、得られたレコードの組み
合わせを検索結果として出力することを特徴とする検索
方法。
【００９２】
【発明の効果】本発明によれば、順序を持つデータを対
象としてイベントの繰り返しを含むパターンを効率良く
検索することができる。データについては一度のスキャ
ンのみで検索可能であるため、コンピュータの主記憶ス
ペースが限られている場合においても高速な検索処理を
行うことができる。また、本発明は、パターンの定義を
変えるだけで様々な種類の検索に対応することができ、
実用的に極めて有用である。
象としてイベントの繰り返しを含むパターンを効率良く
検索することができる。データについては一度のスキャ
ンのみで検索可能であるため、コンピュータの主記憶ス
ペースが限られている場合においても高速な検索処理を
行うことができる。また、本発明は、パターンの定義を
変えるだけで様々な種類の検索に対応することができ、
実用的に極めて有用である。
【図１】本発明の検索装置の原理図である。
【図２】検索装置の構成図である。
【図３】全体処理のフローチャートである。
【図４】第１の状態遷移を示す図である。
【図５】第２の状態遷移を示す図である。
【図６】第１のＮＦＡを示す図である。
【図７】検索処理のフローチャートである。
【図８】第１の検索対象データを示す図である。
【図９】並べ替えられたデータを示す図である。
【図１０】情報処理装置の構成図である。
【図１１】記録媒体を示す図である。
【図１２】正規表現によるパターンマッチングを示す図
である。
である。
【図１３】第２のＮＦＡを示す図である。
【図１４】ＤＦＡを示す図である。
【図１５】正規表現の演算子を示す図である。
【図１６】イベント定義を示す図である。
【図１７】イベント間定義を示す図である。
【図１８】第２の検索対象データを示す図である。
【図１９】問い合わせパターンを示す図である。
１０１ 入力手段
１０２ 変換手段
１０３ 検索手段
１０４ 出力手段
１０５ レコードの集合
１０６、１２６ 状態遷移集合
１１１ データ
１１２ 検索パターン
１１３ イベント変換部
１１４ パターン変換部
１１５ 検索処理部
１１６ 結果
１２１ イベント定義
１２２ 順序関係
１２３ 制約
１２４ ＮＦＡ
１２５ ＤＦＡ
１３１ ＣＰＵ
１３２ メモリ
１３３ 入力装置
１３４ 出力装置
１３５ 外部記憶装置
１３６ 媒体駆動装置
１３７ ネットワーク接続装置
１３８ バス
１３９ 可搬記録媒体
１４０ サーバ
１４１ データベース
Claims (10)
- 【請求項１】 複数の属性からなるレコードの集合から
レコードの組み合わせを検索する検索装置であって、 レコード内の所定属性が特定の値をとることをそれぞれ
定義する複数のイベントと、属性値の順序に基づいて定
義された該複数のイベントの間の順序関係とを用いて指
定された、イベントの繰り返しを含む検索パターンを入
力する入力手段と、 前記検索パターンから前記順序関係を抽出して、決定性
有限オートマトンに変換する変換手段と、 前記レコードの集合から同じ順序にある１つ以上のレコ
ードを読み込み、読み込まれたレコードにより前記決定
性有限オートマトン上で状態遷移が可能かどうかを調
べ、可能な状態遷移の遷移先と状態遷移を可能にするレ
コードを示す付加情報とを状態遷移集合に登録する処理
を繰り返し、該決定性有限オートマトンの終了状態が遷
移先として該状態遷移集合に登録されたとき、該終了状
態に到達した状態遷移の付加情報から前記検索パターン
に対応するレコードの組み合わせを求める検索手段と、 得られたレコードの組み合わせを検索結果として出力す
る出力手段とを備えることを特徴とする検索装置。 - 【請求項２】 複数の属性からなるレコードの集合から
レコードの組み合わせを検索するコンピュータのための
プログラムであって、 レコード内の所定属性が特定の値をとることをそれぞれ
定義する複数のイベントと、属性値の順序に基づいて定
義された該複数のイベントの間の順序関係とを用いて指
定された、イベントの繰り返しを含む検索パターンか
ら、該順序関係を抽出して決定性有限オートマトンに変
換し、 前記レコードの集合から同じ順序にある１つ以上のレコ
ードをメモリ上に読み込み、読み込まれたレコードによ
り前記決定性有限オートマトン上で状態遷移が可能かど
うかを調べ、可能な状態遷移の遷移先と状態遷移を可能
にするレコードを示す付加情報とを状態遷移集合に登録
する処理を繰り返し、 前記決定性有限オートマトンの終了状態が遷移先として
前記状態遷移集合に登録されたとき、該終了状態に到達
した状態遷移の付加情報から前記検索パターンに対応す
るレコードの組み合わせを求め、 得られたレコードの組み合わせを検索結果として出力す
る処理を前記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３】 前記検索パターンから前記順序関係以外
のイベント間の制約を抽出し、前記状態遷移を可能にす
るレコードが該制約を満たすかどうかを調べる処理を、
前記コンピュータにさらに実行させることを特徴とする
請求項２記載のプログラム。 - 【請求項４】 前記コンピュータは、前記検索パターン
として、連続して発生しないイベントの繰り返しを含む
検索パターンを指定することを特徴とする請求項２記載
のプログラム。 - 【請求項５】 前記コンピュータは、前記検索パターン
に対応するレコードの組み合わせが見つかるたびに、見
つかったレコードの組み合わせを出力することを特徴と
する請求項２記載のプログラム。 - 【請求項６】 前記コンピュータは、前記検索パターン
に対応するレコードの組み合わせを求める処理におい
て、前記検索パターンにマッチするレコードの組み合わ
せの中でイベント間の間隔が最長の組み合わせを返す最
長マッチと、該検索パターンにマッチするレコードの組
み合わせの中でイベント間の間隔が最短の組み合わせを
返す最短マッチと、該検索パターンにマッチする最初の
レコードの組み合わせを返す最初マッチと、該検索パタ
ーンにマッチするすべてのレコードの組み合わせを返す
全部マッチのうちの１つの方法でパターンマッチングを
行うことを特徴とする請求項２記載のプログラム。 - 【請求項７】 前記検索パターンに対応するレコードの
組み合わせに関する集約演算を行って演算結果を出力す
る処理を、前記コンピュータにさらに実行させることを
特徴とする請求項２記載のプログラム。 - 【請求項８】 前記コンピュータは、指定された属性の
値に基づいて前記レコードの集合を整列し、整列したレ
コードの集合を検索することを特徴とする請求項２記載
のプログラム。 - 【請求項９】 前記コンピュータは、指定された属性の
値に基づいて前記レコードの集合をグループ化し、各グ
ループ内のレコードを整列することを特徴とする請求項
８記載のプログラム。 - 【請求項１０】 複数の属性からなるレコードの集合か
らレコードの組み合わせを検索する検索方法であって、 コンピュータが、レコード内の所定属性が特定の値をと
ることをそれぞれ定義する複数のイベントと、属性値の
順序に基づいて定義された該複数のイベントの間の順序
関係とを用いて指定された、イベントの繰り返しを含む
検索パターンから、該順序関係を抽出して決定性有限オ
ートマトンに変換し、 前記コンピュータが、前記レコードの集合から同じ順序
にある１つ以上のレコードをメモリ上に読み込み、読み
込まれたレコードにより前記決定性有限オートマトン上
で状態遷移が可能かどうかを調べ、可能な状態遷移の遷
移先と状態遷移を可能にするレコードを示す付加情報と
を状態遷移集合に登録する処理を繰り返し、 前記コンピュータが、前記決定性有限オートマトンの終
了状態が遷移先として前記状態遷移集合に登録されたと
き、該終了状態に到達した状態遷移の付加情報から前記
検索パターンに対応するレコードの組み合わせを求め、 前記コンピュータが、得られたレコードの組み合わせを
検索結果として出力することを特徴とする検索方法。
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