JP2008027072A

JP2008027072A - データベース分析プログラム、データベース分析装置、データベース分析方法

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Publication number: JP2008027072A
Application number: JP2006197294A
Authority: JP
Inventors: Yoshihide Nomura; 佳秀野村; Takeshi Kanai; 剛金井
Original assignee: Fujitsu Ltd
Current assignee: Fujitsu Ltd
Priority date: 2006-07-19
Filing date: 2006-07-19
Publication date: 2008-02-07
Anticipated expiration: 2026-07-19
Also published as: JP4997856B2; US7818351B2; EP1881427A1; US20080021867A1

Abstract

【課題】複数のテーブルにおける項目間の関連を検出するデータベース分析プログラム、データベース分析装置、データベース分析方法を提供する。
【解決手段】テーブルにおける項目毎に、該項目中の値毎の出現回数に基づく値である項目スコアを算出する項目評価ステップと、複数のテーブルの中から互いに異なるテーブルを関連元テーブル及び関連先テーブルとして選択し、関連元テーブル中の項目である関連元項目と関連先テーブル中の項目である関連先項目とを選択し、関連元項目と関連先項目の組み合わせを関連として生成する関連生成ステップと、関連生成ステップにより生成された関連毎に、関連先項目における関連元項目中の値毎の出現回数と関連元項目の項目スコアと関連先項目の項目スコアとに基づく値である関連スコアを算出する関連評価ステップとをコンピュータに実行させる。
【選択図】図１

Description

本発明は、複数のデータベースの分析を行うデータベース分析プログラム、データベース分析装置、データベース分析方法に関するものである。

業務プロセスのモニタリングを行う際、業務ＤＢ（Database）の更新や通信内容の取得により、業務の進捗を示すイベントが取得される。業務プロセスとは、複数の業務システムを跨って遂行される業務の流れを示すものである。１つのイベントは、ＤＢのテーブルにおける１つのレコードとして保管される。また、１つのイベントは、イベントの発生時刻などの項目（フィールド）毎の値がセットになって保管される。

なお、本発明の関連ある従来技術として、イベントを収集し、イベントを業務データ単位にまとめ、業務データ間の関連付けを行い、検索条件に従って、業務データ間の関連をツリー形式で出力する業務プロセストラッキング装置がある（例えば、特許文献１参照）。
特開２００５−１１５４９４号公報

しかしながら、特許文献１のような従来の技術は、ＤＢ間の関連を設定する場合、ユーザがデータのスキーマや内容をチェックすることにより、関連する項目をキーとして設定する必要があった。更に、スキーマの定義が得られない場合や業務システムによって項目が異なる場合などがあるため、ユーザは、分析対象の業務に対する知識や経験がなければ、どの項目をキーとして扱い、どの項目によりＤＢ間が関連しているかの判断が難しい。また、異なるＤＢ間の関連を設定する場合、ユーザは、実際に関連があるかどうかを判断するために、ＤＢ内のデータを確認する必要がある。

従来、異なるＤＢ間におけるレコードの一致を検出する仕組みとして名寄せがある。名寄せは、特定のＤＢの１つのレコードの値のセットと共通する値のセットを持つ別のＤＢのレコードを検出するものである。この名寄せは、例えば、注文書に対応する入金書の消し込み処理などに利用されている。しかし、業務の流れの可視化のために、データ全体の関連を検出することはできない。

本発明は上述した問題点を解決するためになされたものであり、複数のテーブルにおける項目間の関連を検出するデータベース分析プログラム、データベース分析装置、データベース分析方法を提供することを目的とする。

上述した課題を解決するため、本発明は、複数のテーブルの分析をコンピュータに実行させるデータベース分析プログラムであって、前記テーブルにおける項目毎に、該項目中の値毎の出現回数に基づく値である項目スコアを算出する項目評価ステップと、前記複数のテーブルの中から互いに異なるテーブルを関連元テーブル及び関連先テーブルとして選択し、前記関連元テーブル中の項目である関連元項目と前記関連先テーブル中の項目である関連先項目とを選択し、前記関連元項目と前記関連先項目の組み合わせを関連として生成する関連生成ステップと、前記関連生成ステップにより生成された関連毎に、前記関連先項目における前記関連元項目中の値毎の出現回数と前記関連元項目の項目スコアと前記関連先項目の項目スコアとに基づく値である関連スコアを算出する関連評価ステップとをコンピュータに実行させるものである。

また、本発明に係るデータベース分析プログラムにおいて、前記関連生成ステップは、更に前記関連元テーブル中の項目であるキー項目を選択し、前記関連元項目と前記関連先項目とキー項目の組み合わせを関連として生成し、前記関連評価ステップは、前記関連生成ステップにより生成された関連について、前記関連先項目における前記関連元項目中の値毎の出現回数と前記関連元項目の項目スコアと前記関連先項目の項目スコアと前記キー項目の項目スコアとに基づく関連スコアを算出することを特徴とする。

また、本発明に係るデータベース分析プログラムにおいて、前記項目中の値毎の出現回数が小さいほど前記項目スコアは小さく、前記関連生成ステップは、前記項目スコアが所定の項目スコア閾値より小さい項目から前記関連元項目を選択することを特徴とする。

また、本発明に係るデータベース分析プログラムにおいて、前記関連先項目における前記関連元項目中の値毎の出現回数が１に近いほど前記関連スコアは大きく、前記関連に含まれる各項目の項目スコアと前記キー項目の項目スコアが小さいほど前記関連スコアは大きく、前記関連評価ステップは、更に前記関連スコアが大きい順に所定の数の関連を選択することを特徴とする。

また、本発明に係るデータベース分析プログラムにおいて、更に、前記関連評価ステップにより選択された複数の関連の組み合わせを選択し、該組み合わせを関連構造として生成する関連構造生成ステップをコンピュータに実行させることを特徴とする。

また、本発明に係るデータベース分析プログラムにおいて、前記関連構造生成ステップは、所定のルールに基づいて前記複数の関連の組み合わせを選択することを特徴とする。

また、本発明に係るデータベース分析プログラムにおいて、更に、前記関連構造生成ステップにより生成された関連構造に含まれる関連の関連スコアに基づく値である関連構造スコアを算出する関連構造評価ステップをコンピュータに実行させることを特徴とする。

また、本発明に係るデータベース分析プログラムにおいて、前記関連構造評価ステップは、前記関連構造スコアが最も大きい関連構造を選択することを特徴とする。

また、本発明に係るデータベース分析プログラムにおいて、前記関連構造評価ステップは、前記関連構造スコアが大きい順に所定の数の前記関連構造を表示することを特徴とする。

また、本発明に係るデータベース分析プログラムにおいて、前記関連構造評価ステップは、前記関連構造中の関連に含まれる項目の値を表示することを特徴とする。

また、本発明は、複数のテーブルの分析を行うデータベース分析装置であって、前記テーブルにおける項目毎に、該項目中の値毎の出現回数に基づく値である項目スコアを算出する項目評価部と、前記複数のテーブルの中から互いに異なるテーブルを関連元テーブル及び関連先テーブルとして選択し、前記関連元テーブル中の項目である関連元項目と前記関連先テーブル中の項目である関連先項目とを選択し、前記関連元項目と前記関連先項目の組み合わせを関連として生成する関連生成部と、前記関連生成部により生成された関連毎に、前記関連先項目における前記関連元項目中の値毎の出現回数と前記関連元項目の項目スコアと前記関連先項目の項目スコアとに基づく値である関連スコアを算出する関連評価部とを備えたものである。

また、本発明に係るデータベース分析装置において、前記関連生成部は、更に前記関連元テーブル中の項目であるキー項目を選択し、前記関連元項目と前記関連先項目とキー項目の組み合わせを関連として生成し、前記関連評価部は、前記関連生成部により生成された関連について、前記関連先項目における前記関連元項目中の値毎の出現回数と前記関連元項目の項目スコアと前記関連先項目の項目スコアと前記キー項目の項目スコアとに基づく関連スコアを算出することを特徴とする。

また、本発明に係るデータベース分析装置において、前記項目中の値毎の出現回数が小さいほど前記項目スコアは小さく、前記関連生成部は、前記項目スコアが所定の項目スコア閾値より小さい項目から前記関連元項目を選択することを特徴とする。

また、本発明に係るデータベース分析装置において、前記関連先項目における前記関連元項目中の値毎の出現回数が１に近いほど前記関連スコアは大きく、前記関連に含まれる各項目の項目スコアと前記キー項目の項目スコアが小さいほど前記関連スコアは大きく、前記関連評価部は、更に前記関連スコアが大きい順に所定の数の関連を選択することを特徴とする。

また、本発明に係るデータベース分析装置において、更に、前記関連評価部により選択された複数の関連の組み合わせを選択し、該組み合わせを関連構造として生成する関連構造生成部を備えることを特徴とする。

また、本発明に係るデータベース分析装置において、前記関連構造生成部は、所定のルールに基づいて前記複数の関連の組み合わせを選択することを特徴とする。

また、本発明に係るデータベース分析装置において、更に、前記関連構造生成部により生成された関連構造に含まれる関連の関連スコアに基づく値である関連構造スコアを算出する関連構造評価部を備えることを特徴とする。

また、本発明に係るデータベース分析装置において、前記関連構造評価部は、前記関連構造スコアが最も大きい関連構造を選択することを特徴とする。

また、本発明に係るデータベース分析装置において、前記関連構造評価部は、前記関連構造スコアが大きい順に所定の数の前記関連構造を表示することを特徴とする。

また、本発明は、複数のテーブルの分析を行うデータベース分析プログラムであって、前記テーブルにおける項目毎に、該項目中の値毎の出現回数に基づく値である項目スコアを算出する項目評価ステップと、前記複数のテーブルの中から互いに異なるテーブルを関連元テーブル及び関連先テーブルとして選択し、前記関連元テーブル中の項目である関連元項目と前記関連先テーブル中の項目である関連先項目とを選択し、前記関連元項目と前記関連先項目の組み合わせを関連として生成する関連生成ステップと、前記関連生成ステップにより生成された関連毎に、前記関連先項目における前記関連元項目中の値毎の出現回数と前記関連元項目の項目スコアと前記関連先項目の項目スコアとに基づく値である関連スコアを算出する関連評価ステップとを実行するものである。

本発明によれば、複数のテーブルにおける項目間の関連を検出することができる。

以下、本発明の実施の形態について図面を参照しつつ説明する。

実施の形態１．
まず、本実施の形態に係るデータベース分析装置の構成について説明する。

図１は、本実施の形態に係るデータベース分析装置の構成の一例を示すブロック図である。このデータベース分析装置７０は、複数のＤＢ（テーブル）と関連ツリー記憶部７９に接続される。本実施の形態において、複数のＤＢは、それぞれ受注ＤＢ８０ａ、生産ＤＢ８０ｂ、手配ＤＢ８０ｃ、配送ＤＢ８０ｄである。また、データベース分析装置１は、イベント収集部７１、重複度算出部７２（項目評価部）、関連度算出部７３、関連生成部７４、関連評価部７５、関連ツリー生成部７７（関連構造生成部）、関連ツリー評価部７８（関連構造評価部）を備える。なお、関連評価部は、実施の形態における関連度算出部７３と関連評価部７５に対応する。

まず、本実施の形態に係るデータベース分析装置の動作について説明する。

図２は、本実施の形態に係るデータベース分析装置の動作の一例を示すフローチャートである。まず、イベント収集部７１は、複数のＤＢからイベントを収集するイベント収集ステップを行う（Ｓ１１１）。次に、重複度算出部７２は、項目毎の重複度（項目スコア）を算出する重複度算出ステップ（項目評価ステップ）を行う（Ｓ１１２）。次に、関連度算出部７３は、あるＤＢの項目から別のＤＢの項目への関連度を算出する関連度算出ステップを行う（Ｓ１１３）。

次に、関連生成部７４は、あるＤＢの項目から別のＤＢの項目への関連の候補である関連候補を生成すると共に、関連候補の評価指標である関連スコアを算出する関連生成評価ステップを行う（Ｓ１１４）。次に、関連ツリー生成部７７は、複数の関連候補をツリー上に結びつけた関連ツリー（関連構造）の候補である関連ツリー候補を生成する関連ツリー生成ステップを行う（Ｓ１１７）。次に、関連ツリー評価部７８は、関連ツリー候補の評価指標である関連ツリースコア（関連構造スコア）を算出し、関連ツリー候補の中から関連ツリースコアに基づいて関連ツリーを選択して関連ツリー記憶部７９へ出力する関連ツリー評価ステップを行い（Ｓ１１８）、このフローは終了する。なお、関連評価ステップは、実施の形態における関連度算出ステップと関連評価ステップに対応する。

次に、イベント収集ステップについて説明する。

ここで、イベント収集部７１は、受注ＤＢ８０ａ、生産ＤＢ８０ｂ、手配ＤＢ８０ｃ、配送ＤＢ８０ｄからイベントを収集する。図３は、本実施の形態に係る受注ＤＢ８０ａの内容の一例を示すテーブルである。受注ＤＢ８０ａは、項目として、日時（イベント発生日時）、受注番号、地域、担当を持つ。図４は、本実施の形態に係る生産ＤＢ８０ｂの内容の一例を示すテーブルである。生産ＤＢ８０ｂは、項目として、日時（イベント発生日時）、生産番号、受注番号、品番、納期を持つ。図５は、本実施の形態に係る手配ＤＢ８０ｃの内容の一例を示すテーブルである。手配ＤＢ８０ｃは、項目として、日時（イベント発生日時）、手配番号、受注番号、品番、納品先を持つ。図６は、本実施の形態に係る配送ＤＢ８０ｄの内容の一例を示すテーブルである。配送ＤＢ８０ｄは、項目として、日時（イベント発生日時）、手配番号、配送便、納品先を持つ。上述した受注ＤＢ８０ａ、生産ＤＢ８０ｂ、手配ＤＢ８０ｃ、配送ＤＢ８０ｄの各テーブルにおける１つのレコードが１つのイベントに対応する。

次に、重複度算出ステップについて説明する。

重複度は、項目毎に算出される値であり、同一値の出現回数が小さいほど小さくなる。ここで、重複度算出部７２は、あるＤＢのある項目を１つ選択し、値毎の出現回数をカウントする。次に、重複度算出部７２は、次に示す第１の重複度算出式により重複度を算出する。

第１の重複度算出式：
重複度
＝（イベント毎の値の（出現回数＾２）の総和）／（イベント数）＾２
×１００

更に、重複度算出部７２は、全てのＤＢにおける全ての項目について重複度を算出する。図７は、本実施の形態に係る重複度算出ステップの一例を示す表である。ここでは、重複度算出部７２が生産ＤＢ８０ｂにおける生産番号、受注番号、品番、納期の各項目について出現回数をカウントした結果を示す。この結果に従って、生産ＤＢ８０ｂにおける生産番号の重複度及び受注番号の重複度は、第１の重複度算出式により次のように算出される。

生産番号の重複度
＝（Ｓ０１の出現回数＾２＋Ｓ０２の出現回数＾２＋Ｓ０３の出現回数＾２＋Ｓ０４の出現回数＾２＋Ｓ０５の出現回数＾２＋Ｓ０６の出現回数＾２）／（イベント数＾２）×１００
＝（（１＾２）×６）／（６＾２）×１００
＝０．１７×１００＝１７

受注番号の重複度
＝（Ａ０１の出現回数＾２＋Ａ０２の出現回数＾２＋Ａ０３の出現回数＾２＋Ａ０４の出現回数＾２）／（イベント数＾２）×１００
＝（（２＾２）×２＋（１＾２）×２）／（６＾２）×１００
＝０．２８×１００＝２８

次に、別の重複度算出式の例について説明する。

第２の重複度算出式：
重複度
＝−イベント毎の値の（（出現回数）×ｌｏｇ２（出現回数））の総和

図７の例において、生産ＤＢ８０ｂにおける生産番号の重複度及び受注番号の重複度は、第２の重複度算出式により次のように算出される。

生産番号の重複度
＝−（Ｓ０１の出現回数×ｌｏｇ２（Ｓ０１の出現回数）＋Ｓ０２の出現回数×ｌｏｇ２（Ｓ０２の出現回数）＋Ｓ０３の出現回数×ｌｏｇ２（Ｓ０３の出現回数）＋Ｓ０４の出現回数×ｌｏｇ２（Ｓ０４の出現回数）＋Ｓ０５の出現回数×ｌｏｇ２（Ｓ０５の出現回数）＋Ｓ０６の出現回数×ｌｏｇ２（Ｓ０６の出現回数））
＝−６×（１×ｌｏｇ（１））
＝０

受注番号の重複度
＝−（Ａ０１の出現回数×ｌｏｇ２（Ａ０１の出現回数）＋Ａ０２の出現回数×ｌｏｇ２（Ａ０２の出現回数）＋Ａ０３の出現回数×ｌｏｇ２（Ａ０３の出現回数）＋Ａ０４の出現回数×ｌｏｇ２（Ａ０４の出現回数））
＝−（２×２×ｌｏｇ（２）＋２×１×ｌｏｇ（１））
＝−４

第３の重複度算出式：
重複度
＝−イベント毎の値の（（出現回数／イベント数）×ｌｏｇ（出現回数／イベント数））の総和

図７の例において、生産ＤＢ８０ｂにおける生産番号の重複度及び受注番号の重複度は、第３の重複度算出式により次のように算出される。

生産番号の重複度
＝−（Ｓ０１の出現回数／イベント数×ｌｏｇ２（Ｓ０１の出現回数／イベント数）＋Ｓ０２の出現回数／イベント数×ｌｏｇ２（Ｓ０２の出現回数／イベント数）＋Ｓ０３の出現回数／イベント数×ｌｏｇ２（Ｓ０３の出現回数／イベント数）＋Ｓ０４の出現回数／イベント数×ｌｏｇ２（Ｓ０４の出現回数／イベント数）＋Ｓ０５の出現回数／イベント数×ｌｏｇ２（Ｓ０５の出現回数／イベント数）＋Ｓ０６の出現回数／イベント数×ｌｏｇ２（Ｓ０６の出現回数／イベント数））
＝−６×（１／６×ｌｏｇ（１／６））
＝２．５８

生産番号の重複度
＝−（Ａ０１の出現回数／イベント数×ｌｏｇ２（Ａ０１の出現回数／イベント数）＋Ａ０２の出現回数／イベント数×ｌｏｇ２（Ａ０２の出現回数／イベント数）＋Ａ０３の出現回数／イベント数×ｌｏｇ２（Ａ０３の出現回数／イベント数）＋Ａ０４の出現回数／イベント数×ｌｏｇ２（Ａ０４の出現回数／イベント数））
＝−（２×（２／６×ｌｏｇ（２／６））＋２×（１／６×ｌｏｇ（１／６）））
＝１．９２

このような重複度を用いることにより、重複度が低い項目から関連を検出する、重複度が低い項目をキーとして用いる、などの処理を行うことができる。

次に、関連度算出ステップの動作について説明する。

後の関連生成ステップにおいて、関連生成部７４は、あるＤＢを関連元ＤＢとし、関連元ＤＢ中のある項目を関連元項目とし、関連元ＤＢと異なるあるＤＢを関連先ＤＢとし、関連先ＤＢ中のある項目を関連先項目とする。関連度算出ステップにおいて、関連度算出部７３は、関連生成ステップで用いられる関連元項目から関連先項目への関連度を算出する。

関連度は、関連元項目と関連先項目の組み合わせ毎に算出される。関連度が１である場合、関連元項目の値と関連先項目の値とが１対１に対応することを示し、関連度が１より小さくなるほど、関連元項目の値に対して関連先項目の値が一致する数が少ないことを示し、関連度が１より大きくなるほど、関連元項目の値に対して関連先項目の値の重複が多いことを示す。

図８は、本実施の形態に係る関連度算出ステップの動作の一例を示すフローチャートである。まず、関連度算出部７３は、全てのＤＢから関連元ＤＢと関連先ＤＢを選択し、関連元ＤＢにおける項目から関連元項目を選択し、関連先ＤＢにおける項目から関連先項目を選択する（Ｓ１３２）。次に、関連度算出部７３は、関連元項目の重複度が所定の重複度閾値未満であるか否かの判断を行う（Ｓ１３３）。ここで、重複度閾値は、第１の重複度算出式の場合、例えば３０とする。

重複度が重複度閾値以上である場合（Ｓ１３３，Ｎ）、処理Ｓ１３１へ戻り、関連度算出部７３は、次の関連元項目と関連先項目を選択する。一方、重複度が重複度閾値未満である場合（Ｓ１３３，Ｙ）、関連度算出部７３は、関連先項目において関連元項目の値毎の出現回数をカウントし、その結果を関連先出現回数とする（Ｓ１３４）。次に、関連度算出部７３は、関連先出現回数を累積し、累積出現回数とする（Ｓ１３５）。次に、関連度算出部７３は、関連元項目の全ての値について累積が終了したか否かの判断を行う（Ｓ１３６）。

累積が終了していない場合（Ｓ１３６、Ｎ）、処理Ｓ１３４へ戻り、関連度算出部７３は、次の値の処理を行う。一方、累積が終了した場合（Ｓ１３６、Ｙ）、関連度算出部７３は、累積出現回数を関連元項目のイベント数で除算し、その結果を関連元項目から関連先項目への関連度とする（Ｓ１４２）。次に、関連度算出部７３は、まだ対象として処理されていない項目があるか否かの判断を行う（Ｓ１４３）。まだ対象として処理されていない項目がある場合（Ｓ１４３，Ｙ）、処理Ｓ１３１へ戻り、関連度算出部７３は、次の対象のＤＢと項目を選択する。一方、全てのＤＢと項目を対象として処理した場合（Ｓ１４３，Ｎ）、このフローは終了する。

つまり、関連元項目から関連先項目への関連度は、次の関連度算出式により算出される。

関連元項目から関連先項目への関連度
＝（関連元項目のイベント毎の値の関連先出現回数の総和）
／（関連元項目のイベント数）

図９は、本実施の形態に係る関連度算出ステップの第１の例を示す表である。ここでは、受注ＤＢ８０ａを関連元ＤＢとし、生産ＤＢ８０ｂを関連先ＤＢとする。また、受注ＤＢ８０ａの受注番号を関連元項目とし、生産ＤＢ８０ｂの受注番号を関連先項目とする。この表において、受注ＤＢ８０ａの受注番号の値から生産ＤＢ８０ｂの受注番号の値へ引いた矢印は、対応する値が一致していることを示す。また、関連元項目の値毎に関連元出現回数と関連先出現回数を示す。受注ＤＢ８０ａの受注番号から生産ＤＢ８０ｂの受注番号への関連度は、次のように算出される。

受注ＤＢ８０ａの受注番号から生産ＤＢ８０ｂの受注番号への関連度
＝（１×２＋１×１＋１×２＋１×１）／４
＝１．５

図１０は、本実施の形態に係る関連度算出ステップの第２の例を示す表である。ここでは、受注ＤＢ８０ａを関連先ＤＢとし、生産ＤＢ８０ｂを関連元ＤＢとする。また、受注ＤＢ８０ａの受注番号を関連先項目とし、生産ＤＢ８０ｂの受注番号を関連元項目とする。この表において、生産ＤＢ８０ｂの受注番号から受注ＤＢ８０ａの受注番号の値へ引いた矢印は、対応する値が一致していることを示す。また、関連元項目の値毎に関連元出現回数と関連先出現回数を示す。関連度は、次のように算出される。

生産ＤＢ８０ｂの受注番号から受注ＤＢ８０ａの受注番号への関連度
＝（関連元項目のイベント毎の値の（関連元出現回数×関連先出現回数）の総和）
／（関連元項目のイベント数）
＝（２×１＋１×１＋２×１＋１×１）／６
＝１

このような関連度を用いることにより、関連元項目と関連先項目が１対１の対応に近いか否かを判断することができる。

次に、関連生成評価ステップについて説明する。

関連は、関連元ＤＢのキー項目、関連元ＤＢの関連元項目、関連先ＤＢの関連先項目の組み合わせで表される。

図１１は、本実施の形態に係る関連生成評価ステップの動作の一例を示すフローチャートである。まず、関連生成部７４は、キー項目、関連元項目、関連先項目の組み合わせを選択し、その組み合わせを関連候補とする（Ｓ１５０）（関連生成ステップ）。次に、関連評価部７５は、後述する関連スコア算出式を用いて関連候補の関連スコアを算出する（Ｓ１５２）（関連評価ステップ）。関連スコアは、関連候補における関連元項目、関連先項目、キー項目の組み合わせの確からしさを表すものである。次に、関連生成部７４は、まだ関連候補としていない組み合わせがあるか否かの判断を行う（Ｓ１５３）。まだ関連候補としていない組み合わせがある場合（Ｓ１５３、Ｙ）、処理Ｓ１５０へ戻り、関連生成部７４は、次の組み合わせを選択する。一方、もう関連候補としていない組み合わせがない場合（Ｓ１５３、Ｎ）、関連評価部７５は、関連元のＤＢ毎に関連スコアの高いものから所定の数の関連候補を絞り込み（Ｓ１５４）、このフローは終了する。

この関連生成評価ステップによれば、関連候補毎に関連スコアを算出することにより、確からしい関連候補を使用することができる。更に、関連スコアに基づいて関連候補を絞り込むことにより、その後の処理時間を短縮することができる。

次に、関連ツリー生成ステップについて説明する。

ここで、関連は、２つのノードの接続として表され、関連元ＤＢを関連元ノードとし、関連先ＤＢを関連先ノードとする。関連ツリーは、複数の関連が共通するノードで接続されることにより、ツリー状に表されるものであり、関連先ノードを親とし、関連元ノードを子とする。

図１２は、本実施の形態に係る関連ツリー生成ステップの動作の一例を示すフローチャートである。まず、関連ツリー生成部７７は、選択した関連候補の中から１つを選択して初期関連候補とし（Ｓ１５５）、初期関連候補を関連ツリー候補の初期状態とする（Ｓ１５６）。ここで、初期関連候補における関連元ＤＢ及び関連先ＤＢはそれぞれ、関連ツリー候補におけるノードとなる。次に、関連ツリー生成部７７は、関連候補の中から１つの関連候補を選択して追加関連候補とする（Ｓ１６１）。

次に、追加関連候補中のＤＢが関連ツリー候補中のＤＢとして存在し、かつ、それらのＤＢのキー項目が異なる場合（Ｓ１６２，Ｙ）、処理Ｓ１６１へ戻り、関連ツリー生成部７７は、次の追加関連候補を選択する。一方、追加関連候補中のＤＢが関連ツリー候補中のＤＢとして存在し、かつ、それらのＤＢのキー項目が一致する場合、または、追加関連候補中のＤＢが関連ツリー候補中のＤＢとして存在しない場合（Ｓ１６２，Ｎ）、関連ツリー生成部７７は、追加関連候補と同一の関連候補が関連ツリー候補内に存在するか否かの判断を行う（Ｓ１６３）。

同一の関連候補が関連ツリー候補内に存在する場合（Ｓ１６３，Ｙ）、処理Ｓ１６１へ戻り、関連ツリー生成部７７は、次の追加関連候補を選択する。一方、同一の関連候補が関連ツリー候補内に存在しない場合（Ｓ１６３，Ｎ）、関連ツリー生成部７７は、追加関連候補における関連元項目とキー項目が同一の項目であるか否かの判断を行う（Ｓ１６４）。同一の項目である場合（Ｓ１６４，Ｙ）、処理Ｓ１７３へ移行する。一方、同一の項目でない場合（Ｓ１６４，Ｎ）、関連ツリー生成部７７は、関連ツリー候補において追加関連候補の関連元項目と関連先項目を検索し（Ｓ１６５）、追加関連候補が関連ツリー候補と整合するか否かの判断を行う（Ｓ１６６）。ここで、関連ツリー生成部７７は、所定の関連ツリールールに従う場合、追加関連候補が関連ツリー候補と整合すると判断を行う。

関連ツリー候補と整合しない場合（Ｓ１６６、Ｎ）、処理Ｓ１６１へ戻り、関連ツリー生成部７７は、次の追加関連候補を選択する。一方、関連ツリー候補と整合する場合（Ｓ１６６、Ｙ）、関連ツリー生成部７７は、関連ツリー候補において追加関連候補の関連先ＤＢに対応するノードがなければ、関連ツリー候補において追加関連候補の関連先ＤＢに対応するノードを作成する（Ｓ１７１）。

次に、関連ツリー生成部７７は、関連ツリー候補において追加関連候補の関連元ＤＢに対応するノードがなければ、関連ツリー候補において追加関連候補の関連元ＤＢに対応するノードを作成する（Ｓ１７３）。次に、関連ツリー生成部７７は、追加関連候補を関連ツリー候補中の対応する２つのノードに追加する（Ｓ１７５）。ここで、関連ツリー候補においてキー項目が同じノードは、グループ化され、１つのノードとなる。

次に、関連ツリー生成部７７は、まだ追加関連候補として選択されていない関連候補があるか否かの判断を行う（Ｓ１７６）。まだ追加関連候補として選択されていない関連候補がある場合（Ｓ１７６，Ｙ）、処理Ｓ１６１へ戻り、関連ツリー生成部７７は、次の追加関連候補を選択する。一方、追加関連候補として選択されていない関連候補がない場合（Ｓ１７６，Ｎ）、関連ツリー評価部７８は、関連ツリー候補を構成する関連候補の関連スコアの合計を関連ツリースコアとし、関連ツリー生成部７７は、関連ツリー候補とその関連ツリースコアを保存する（Ｓ１７７）。

次に、関連ツリー生成部７７は、まだ初期関連候補として選択されていない関連候補があるか否かの判断を行う（Ｓ１７８）。まだ追加関連候補として選択されていない関連候補がある場合（Ｓ１７８，Ｙ）、処理Ｓ１５５へ戻り、関連ツリー生成部７７は、次の初期関連候補を選択する。一方、初期関連候補として選択されていない関連候補がない場合（Ｓ１７８，Ｎ）、このフローは終了する。

この関連ツリー生成ステップによれば、適切な関連候補を接続して関連ツリー候補を生成することができる。

次に、処理Ｓ１６６における関連ツリールールについて説明する。

第１の関連ツリールールは、「親（関連先ＤＢのノード）が同一のノード間の関連は許可されない。」である。図１３は、本実施の形態に係る第１の関連ツリールールの一例を示す図である。ノードＢからノードＡへの関連が存在し、ノードＢは関連元ＤＢであり、ノードＡは関連先ＤＢである。また、ノードＣからノードＡへの関連が存在し、ノードＣは関連元ＤＢであり、ノードＡは関連先ＤＢである。つまり、ノードＢとノードＣがいずれもノードＡを関連先とするため、ノードＢとノードＣの間の関連は許可されない。

第２の関連ツリールールは、「既に存在する関連と逆の関連は許可されない。」である。図１４は、本実施の形態に係る第２の関連ツリールールの一例を示す図である。ノードＣからノードＡへの関連が存在し、ノードＣは関連元ＤＢであり、ノードＡは関連先ＤＢである。従って、ノードＡを関連元ＤＢとし、ノードＣを関連先ＤＢとする関連は許可されない。

これらの関連ツリールールを適用することにより、関連ツリー候補を生成する処理時間を短縮することができる。

図１５は、本実施の形態に係る関連ツリー生成ステップの第１の例を示す図である。この関連ツリー候補において、受注ＤＢ８０ａをノードＡとし、生産ＤＢ８０ｂをノードＢとし、手配ＤＢ８０ｃをノードＣとする。また、ノードＢ（子）からノードＡ（親）への関連候補が存在し、関連元項目は、生産ＤＢ８０ｂの受注番号であり、関連先項目は、受注ＤＢ８０ａの受注番号である。また、ノードＣからノードＡへの関連候補が存在し、関連元項目は、手配ＤＢ８０ｃの受注番号であり、関連先項目は、受注ＤＢ８０ａの受注番号である。

ここで、ノードＡからノードＣへの関連候補が存在し、関連元項目は、受注ＤＢ８０ａの地域であり、関連先項目は、手配ＤＢ８０ｃの納品先である。しかし、第２の関連ツリールールにより、この関連候補がこの関連ツリー候補へ追加されることは許可されない。

図１６は、本実施の形態に係る関連ツリー生成ステップの第２の例を示す図である。この関連ツリー候補において、受注ＤＢ８０ａをノードＡとし、生産ＤＢ８０ｂをノードＢとし、手配ＤＢ８０ｃをノードＣとする。また、ノードＢからノードＡへの関連候補が存在し、関連元項目は、生産ＤＢ８０ｂの受注番号であり、関連先項目は、受注ＤＢ８０ａの受注番号である。また、ノードＣからノードＡへの関連候補が存在し、関連元項目は、手配ＤＢ８０ｃの受注番号であり、関連先項目は、受注ＤＢ８０ａの受注番号である。

ここで、ノードＣからノードＢへの関連候補が存在し、関連元項目は、手配ＤＢ８０ｃの品番であり、関連先項目は、生産ＤＢ８０ｂの品番である。しかし、第１の関連ツリールールにより、この関連候補がこの関連ツリー候補へ追加されることは許可されない。

図１７は、本実施の形態に係る関連ツリー生成ステップの第３の例を示す図である。この関連ツリー候補において、受注ＤＢ８０ａをノードＡとし、生産ＤＢ８０ｂをノードＢとし、手配ＤＢ８０ｃをノードＣとし、配送ＤＢ８０ｄをノードＤとする。また、ノードＢからノードＡへの関連候補が存在し、関連元項目は、生産ＤＢ８０ｂの受注番号であり、関連先項目は、受注ＤＢ８０ａの受注番号である。また、ノードＣからノードＡへの関連候補が存在し、関連元項目は、手配ＤＢ８０ｃの受注番号であり、関連先項目は、受注ＤＢ８０ａの受注番号である。また、ノードＤからノードＣへの関連候補が存在し、キー項目と関連元項目は、配送ＤＢ８０ｄの手配番号であり、関連先項目は、手配ＤＢ８０ｃの手配番号である。

また、ノードＢからノードＡへの関連候補の関連スコアは７３であり、ノードＣからノードＡへの関連候補の関連スコアは６０であり、ノードＤからノードＣへの関連候補の関連スコアは８０である。従って、この関連ツリー候補の関連ツリースコアは２１３である。

次に、関連ツリー評価ステップの動作について説明する。

ここで、まず、関連ツリー評価部７８は、関連ツリー候補を関連ツリースコアの高い順に表示する。関連ツリー候補が表示された画面において、１つの関連候補が選択されると、関連ツリー評価部７８は、選択された関連候補について、キー項目の値、関連元項目の値、関連先項目の値と対応付けを示す矢印を表示する。

図１８は、本実施の形態に係る関連ツリー評価ステップによる表示内容の第１の例を示す画面である。この例において、まず、関連ツリー評価部７８は、図１７の関連ツリー候補を表示する。次に、ユーザによりノードＢからノードＡへの関連候補を示す矢印が選択されると、関連ツリー評価部７８は、選択された関連候補について、キー項目である生産ＤＢ８０ｂの生産番号の値、その値が含まれたイベント中の関連元項目である生産ＤＢ８０ｂの受注番号の値、その値に対応する関連先項目である受注ＤＢ８０ａにおける受注番号の値、関連元項目の値と関連先項目の値との対応付けを示す矢印がそれぞれ表示される。

図１９は、本実施の形態に係る関連ツリー評価ステップによる表示内容の第２の例を示す画面である。この例において、まず、関連ツリー評価部７８は、図１７の関連ツリー候補を表示する。次に、ユーザによりノードＣからノードＡへの関連候補を示す矢印が選択されると、関連ツリー評価部７８は、選択された関連候補について、キー項目である手配ＤＢ８０ｃの手配番号の値、その値が含まれたイベント中の関連元項目である手配ＤＢ８０ｃの受注番号の値、その値に対応する関連先項目である受注ＤＢ８０ａにおける受注番号の値、関連元項目の値と関連先項目の値との対応付けを示す矢印がそれぞれ表示される。

上述した表示により、ユーザは、関連ツリー候補を見ることができると共に、関連ツリー候補中の関連候補に含まれる具体的な値を見ることにより、関連候補が妥当であるか否かを確認することができる。

次に、関連ツリー評価部７８は、関連ツリー候補の中から関連ツリースコアの最も高いものを関連ツリーとして選択し、関連ツリー記憶部７９へ出力する。

なお、関連ツリー評価部７８は、ユーザに対して、関連ツリー候補表示処理により表示された関連ツリー候補の確認の要求を行うようにしても良い。ここで、ユーザが関連ツリー候補、その中の関連元項目、キー項目、関連先項目の値を参照することにより、その関連ツリー候補が正しいと確認した場合、関連ツリー出力部７３は、その関連ツリー候補を関連ツリーとして選択する。

この関連ツリー評価ステップによれば、関連ツリースコアが最も高い関連ツリー候補、またはユーザにより確認された関連ツリー候補を、関連ツリーとして出力することにより、信頼性の高い関連ツリーを得ることができる。

本実施の形態によれば、ＤＢ毎のスキーマの情報や業務知識を用いなくとも、データから複数のＤＢ間の関連を決定し、図示することができる。

また、本発明を特許文献１のような業務トラッキング装置に適用することにより、従来はユーザによる複数のＤＢ間の関連付けが必要であった業務プロセスのトラッキングを、自動的に行うことができる。また、本発明を、ＢＰＭ（Business Process Management）ツールに適用することにより、従来はユーザによる記述の必要があったＢＰＭモデルの作成や復元を、自動的に行うことができる。

なお、本実施の形態においては、関連ツリールールを用いて関連ツリーを生成したが、他のルールを用いることにより、ツリー上ではない関連構造を生成しても良い。また、本実施の形態におけるデータベース分析装置は、関連ツリースコアやユーザによる選択に基づいて複数の関連からなる関連ツリーを出力するが、関連スコアやユーザによる選択に基づいて単一の関連を出力するようにしても良い。

また、本実施の形態に係るデータベース分析装置は、情報処理装置に容易に適用することができ、情報処理装置の性能をより高めることができる。ここで、情報処理装置には、例えばサーバ、ＰＣ（Personal Computer）等が含まれ得る。

更に、データベース分析装置を構成するコンピュータにおいて上述した各ステップを実行させるプログラムを、データベース分析プログラムとして提供することができる。上述したプログラムは、コンピュータにより読取り可能な記録媒体に記憶させることによって、データベース分析装置を構成するコンピュータに実行させることが可能となる。ここで、上記コンピュータにより読取り可能な記録媒体としては、ＲＯＭやＲＡＭ等のコンピュータに内部実装される内部記憶装置、ＣＤ−ＲＯＭやフレキシブルディスク、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカード等の可搬型記憶媒体や、コンピュータプログラムを保持するデータベース、或いは、他のコンピュータ並びにそのデータベースや、更に回線上の伝送媒体をも含むものである。

（付記１）複数のテーブルの分析をコンピュータに実行させるデータベース分析プログラムであって、
前記テーブルにおける項目毎に、該項目中の値毎の出現回数に基づく値である項目スコアを算出する項目評価ステップと、
前記複数のテーブルの中から互いに異なるテーブルを関連元テーブル及び関連先テーブルとして選択し、前記関連元テーブル中の項目である関連元項目と前記関連先テーブル中の項目である関連先項目とを選択し、前記関連元項目と前記関連先項目の組み合わせを関連として生成する関連生成ステップと、
前記関連生成ステップにより生成された関連毎に、前記関連先項目における前記関連元項目中の値毎の出現回数と前記関連元項目の項目スコアと前記関連先項目の項目スコアとに基づく値である関連スコアを算出する関連評価ステップと
をコンピュータに実行させるデータベース分析プログラム。
（付記２）付記１に記載のデータベース分析プログラムにおいて、
前記関連生成ステップは、更に前記関連元テーブル中の項目であるキー項目を選択し、前記関連元項目と前記関連先項目とキー項目の組み合わせを関連として生成し、
前記関連評価ステップは、前記関連生成ステップにより生成された関連について、前記関連先項目における前記関連元項目中の値毎の出現回数と前記関連元項目の項目スコアと前記関連先項目の項目スコアと前記キー項目の項目スコアとに基づく関連スコアを算出することを特徴とするデータベース分析プログラム。
（付記３）付記１または付記２に記載のデータベース分析プログラムにおいて、
前記項目中の値毎の出現回数が小さいほど前記項目スコアは小さく、
前記関連生成ステップは、前記項目スコアが所定の項目スコア閾値より小さい項目から前記関連元項目を選択することを特徴とするデータベース分析プログラム。
（付記４）付記１乃至付記３のいずれかに記載のデータベース分析プログラムにおいて、
前記関連先項目における前記関連元項目中の値毎の出現回数が１に近いほど前記関連スコアは大きく、前記関連に含まれる各項目の項目スコアと前記キー項目の項目スコアが小さいほど前記関連スコアは大きく、
前記関連評価ステップは、更に前記関連スコアが大きい順に所定の数の関連を選択することを特徴とするデータベース分析プログラム。
（付記５）付記４に記載のデータベース分析プログラムにおいて、
更に、前記関連評価ステップにより選択された複数の関連の組み合わせを選択し、該組み合わせを関連構造として生成する関連構造生成ステップをコンピュータに実行させることを特徴とするデータベース分析プログラム。
（付記６）付記５に記載のデータベース分析プログラムにおいて、
前記関連構造生成ステップは、所定のルールに基づいて前記複数の関連の組み合わせを選択することを特徴とするデータベース分析プログラム。
（付記７）付記５または付記６に記載のデータベース分析プログラムにおいて、
更に、前記関連構造生成ステップにより生成された関連構造に含まれる関連の関連スコアに基づく値である関連構造スコアを算出する関連構造評価ステップをコンピュータに実行させることを特徴とするデータベース分析プログラム。
（付記８）付記７に記載のデータベース分析プログラムにおいて、
前記関連構造評価ステップは、前記関連構造スコアが最も大きい関連構造を選択することを特徴とするデータベース分析プログラム。
（付記９）付記７または付記８に記載のデータベース分析プログラムにおいて、
前記関連構造評価ステップは、前記関連構造スコアが大きい順に所定の数の前記関連構造を表示することを特徴とするデータベース分析プログラム。
（付記１０）付記７乃至付記９のいずれかに記載のデータベース分析プログラムにおいて、
前記関連構造評価ステップは、前記関連構造中の関連に含まれる項目の値を表示することを特徴とするデータベース分析プログラム。
（付記１１）複数のテーブルの分析を行うデータベース分析装置であって、
前記テーブルにおける項目毎に、該項目中の値毎の出現回数に基づく値である項目スコアを算出する項目評価部と、
前記複数のテーブルの中から互いに異なるテーブルを関連元テーブル及び関連先テーブルとして選択し、前記関連元テーブル中の項目である関連元項目と前記関連先テーブル中の項目である関連先項目とを選択し、前記関連元項目と前記関連先項目の組み合わせを関連として生成する関連生成部と、
前記関連生成部により生成された関連毎に、前記関連先項目における前記関連元項目中の値毎の出現回数と前記関連元項目の項目スコアと前記関連先項目の項目スコアとに基づく値である関連スコアを算出する関連評価部と
を備えるデータベース分析装置。
（付記１２）付記１１に記載のデータベース分析装置において、
前記関連生成部は、更に前記関連元テーブル中の項目であるキー項目を選択し、前記関連元項目と前記関連先項目とキー項目の組み合わせを関連として生成し、
前記関連評価部は、前記関連生成部により生成された関連について、前記関連先項目における前記関連元項目中の値毎の出現回数と前記関連元項目の項目スコアと前記関連先項目の項目スコアと前記キー項目の項目スコアとに基づく関連スコアを算出することを特徴とするデータベース分析装置。
（付記１３）付記１１または付記１２に記載のデータベース分析装置において、
前記項目中の値毎の出現回数が小さいほど前記項目スコアは小さく、
前記関連生成部は、前記項目スコアが所定の項目スコア閾値より小さい項目から前記関連元項目を選択することを特徴とするデータベース分析装置。
（付記１４）付記１１乃至付記１３のいずれかに記載のデータベース分析装置において、
前記関連先項目における前記関連元項目中の値毎の出現回数が１に近いほど前記関連スコアは大きく、前記関連に含まれる各項目の項目スコアと前記キー項目の項目スコアが小さいほど前記関連スコアは大きく、
前記関連評価部は、更に前記関連スコアが大きい順に所定の数の関連を選択することを特徴とするデータベース分析装置。
（付記１５）付記１４に記載のデータベース分析装置において、
更に、前記関連評価部により選択された複数の関連の組み合わせを選択し、該組み合わせを関連構造として生成する関連構造生成部を備えることを特徴とするデータベース分析装置。
（付記１６）付記１５に記載のデータベース分析装置において、
前記関連構造生成部は、所定のルールに基づいて前記複数の関連の組み合わせを選択することを特徴とするデータベース分析装置。
（付記１７）付記１５または付記１６に記載のデータベース分析装置において、
更に、前記関連構造生成部により生成された関連構造に含まれる関連の関連スコアに基づく値である関連構造スコアを算出する関連構造評価部を備えることを特徴とするデータベース分析装置。
（付記１８）付記１７に記載のデータベース分析装置において、
前記関連構造評価部は、前記関連構造スコアが最も大きい関連構造を選択することを特徴とするデータベース分析装置。
（付記１９）付記１７または付記１８に記載のデータベース分析装置において、
前記関連構造評価部は、前記関連構造スコアが大きい順に所定の数の前記関連構造を表示することを特徴とするデータベース分析装置。
（付記２０）複数のテーブルの分析を行うデータベース分析プログラムであって、
前記テーブルにおける項目毎に、該項目中の値毎の出現回数に基づく値である項目スコアを算出する項目評価ステップと、
前記複数のテーブルの中から互いに異なるテーブルを関連元テーブル及び関連先テーブルとして選択し、前記関連元テーブル中の項目である関連元項目と前記関連先テーブル中の項目である関連先項目とを選択し、前記関連元項目と前記関連先項目の組み合わせを関連として生成する関連生成ステップと、
前記関連生成ステップにより生成された関連毎に、前記関連先項目における前記関連元項目中の値毎の出現回数と前記関連元項目の項目スコアと前記関連先項目の項目スコアとに基づく値である関連スコアを算出する関連評価ステップと
を実行するデータベース分析方法。

本実施の形態に係るデータベース分析装置の構成の一例を示すブロック図である。本実施の形態に係るデータベース分析装置の動作の一例を示すフローチャートである。本実施の形態に係る受注ＤＢ８０ａの内容の一例を示すテーブルである。本実施の形態に係る生産ＤＢ８０ｂの内容の一例を示すテーブルである。本実施の形態に係る手配ＤＢ８０ｃの内容の一例を示すテーブルである。本実施の形態に係る配送ＤＢ８０ｄの内容の一例を示すテーブルである。本実施の形態に係る重複度算出ステップの一例を示す表である。本実施の形態に係る関連度算出ステップの動作の一例を示すフローチャートである。本実施の形態に係る関連度算出ステップの第１の例を示す表である。本実施の形態に係る関連度算出ステップの第２の例を示す表である。本実施の形態に係る関連生成評価ステップの動作の一例を示すフローチャートである。本実施の形態に係る関連ツリー生成ステップの動作の一例を示すフローチャートである。本実施の形態に係る第１の関連ツリールールの一例を示す図である。本実施の形態に係る第２の関連ツリールールの一例を示す図である。本実施の形態に係る関連ツリー生成ステップの第１の例を示す図である。本実施の形態に係る関連ツリー生成ステップの第２の例を示す図である。本実施の形態に係る関連ツリー生成ステップの第３の例を示す図である。本実施の形態に係る関連ツリー評価ステップによる表示内容の第１の例を示す画面である。本実施の形態に係る関連ツリー評価ステップによる表示内容の第２の例を示す画面である。

符号の説明

７０データベース分析装置、７１イベント収集部、７２重複度算出部、７３関連度算出部、７４関連生成部、７５関連評価部、７７関連ツリー生成部、７８関連ツリー評価部、７９関連ツリー記憶部、８０ａ受注ＤＢ、８０ｂ生産ＤＢ、８０ｃ手配ＤＢ、８０ｄ配送ＤＢ。

Claims

複数のテーブルの分析をコンピュータに実行させるデータベース分析プログラムであって、
前記テーブルにおける項目毎に、該項目中の値毎の出現回数に基づく値である項目スコアを算出する項目評価ステップと、
前記複数のテーブルの中から互いに異なるテーブルを関連元テーブル及び関連先テーブルとして選択し、前記関連元テーブル中の項目である関連元項目と前記関連先テーブル中の項目である関連先項目とを選択し、前記関連元項目と前記関連先項目の組み合わせを関連として生成する関連生成ステップと、
前記関連生成ステップにより生成された関連毎に、前記関連先項目における前記関連元項目中の値毎の出現回数と前記関連元項目の項目スコアと前記関連先項目の項目スコアとに基づく値である関連スコアを算出する関連評価ステップと
をコンピュータに実行させるデータベース分析プログラム。
請求項１に記載のデータベース分析プログラムにおいて、
更に、前記関連評価ステップにより選択された複数の関連の組み合わせを選択し、該組み合わせを関連構造として生成する関連構造生成ステップをコンピュータに実行させることを特徴とするデータベース分析プログラム。
請求項２に記載のデータベース分析プログラムにおいて、
更に、前記関連構造生成ステップにより生成された関連構造に含まれる関連の関連スコアに基づく値である関連構造スコアを算出する関連構造評価ステップをコンピュータに実行させることを特徴とするデータベース分析プログラム。
複数のテーブルの分析を行うデータベース分析装置であって、
前記テーブルにおける項目毎に、該項目中の値毎の出現回数に基づく値である項目スコアを算出する項目評価部と、
前記複数のテーブルの中から互いに異なるテーブルを関連元テーブル及び関連先テーブルとして選択し、前記関連元テーブル中の項目である関連元項目と前記関連先テーブル中の項目である関連先項目とを選択し、前記関連元項目と前記関連先項目の組み合わせを関連として生成する関連生成部と、
前記関連生成部により生成された関連毎に、前記関連先項目における前記関連元項目中の値毎の出現回数と前記関連元項目の項目スコアと前記関連先項目の項目スコアとに基づく値である関連スコアを算出する関連評価部と
を備えるデータベース分析装置。
複数のテーブルの分析を行うデータベース分析プログラムであって、
前記テーブルにおける項目毎に、該項目中の値毎の出現回数に基づく値である項目スコアを算出する項目評価ステップと、
前記複数のテーブルの中から互いに異なるテーブルを関連元テーブル及び関連先テーブルとして選択し、前記関連元テーブル中の項目である関連元項目と前記関連先テーブル中の項目である関連先項目とを選択し、前記関連元項目と前記関連先項目の組み合わせを関連として生成する関連生成ステップと、
前記関連生成ステップにより生成された関連毎に、前記関連先項目における前記関連元項目中の値毎の出現回数と前記関連元項目の項目スコアと前記関連先項目の項目スコアとに基づく値である関連スコアを算出する関連評価ステップと
を実行するデータベース分析方法。