JP2019101595A - データベース管理システム及び方法 - Google Patents

Abstract

【課題】高頻度にインポート処理を実行しつつ消費電力低減のためのデータ変換処理を実行する。【解決手段】データベース管理システム（ＤＢＭＳ）は、データベースの表のストア形式を変換する変換要求に応答して、表のストア形式を示す情報（ベースタイプ）が示すストア形式を当該変換要求に従うストア形式に変更する処理（ベースタイプ変更処理）を実行し、当該処理と非同期にデータ変換処理を実行する。ベースタイプ変更処理後のインポート処理では、ＤＢＭＳは、変更後のベースタイプが示しているストア形式のチャンクを表にインポートする。データ変換処理では、ＤＢＭＳは、ベースタイプが示すストア形式と異なるストア形式のチャンクをベースタイプが示すストア形式のチャンクに変換する。【選択図】図１

Description

本発明は、概して、データ処理に関し、例えば、データベース管理に関する。

近年、データ量が増加している。例えば、頻繁に発生するセンサデータをビッグデータとして活用するシステムが知られている。

このようにデータ量が増加すると、消費記憶容量（例えば、設置される記憶デバイスの数）の増加、又は、プロセッサ使用率の増加が見込まれ、結果として、データ処理に関して消費電力の増加が見込まれる。

データ量の増加に関わらず消費電力を低減する技術が望まれる。

例えば、データベース管理では、通常、ローストア形式よりもカラムストア形式の方が、消費電力の低減が期待できる。なぜなら、一般に、圧縮効果が高いため、設置される記憶デバイスの増加やプロセッサの使用率の増加を低減することが期待できるからである。

そこで、データベース内のローストア表（ローストア形式で格納されている表）をカラムストア表（カラムストア形式で格納された表）に変換するデータ変換処理（例えば、非特許文献１の第２頁に開示の処理）を適宜実行することが考えられる。

Jim Seeger, Tan Jin Xu, and PrashanthiniShivanna, "Convert row-organized tables to column-organizedtables in DB2 10.5with BLU Acceleration", developerWorks, IBM Corporation(https://www.ibm.com/developerworks/library/dm-1406convert-table-db2105/dm-1406convert-table-db2105-pdf.pdf)

データ変換処理中であっても検索要求に応答して検索処理を実行することは可能である。変換元であるローストア表を検索対象とすることができるからである。

しかし、データ変換処理中に、データ変換対象の表にデータをインポート（追加）するインポート処理を実行することはできない。データベースの整合性を維持するためである。

センサデータのように頻繁に（例えば毎分）データが発生する場合、高頻度に（例えば数分毎に）インポート処理を行うことが望まれる。一方、表のサイズは一般に大きく、データ変換処理に長時間（例えば、数時間〜数十時間）要する。このため、高頻度にインポート処理を実行しつつ消費電力低減のためにデータ変換処理を実行することはできない。

このような課題を避けるために、全ての表を最初からカラムストア形式で格納することが考えられる。

しかし、カラムストア形式で表を格納することが常に消費電力低減に貢献するとは限らない。例えば、ローストア表の方がカラムストア表よりも処理コストが低いことがある。また、例えば、幾つかのローストア形式があるが、処理コストが低いローストア形式が表によって異なることもある。このような理由から、全ての表を最初からカラムストア形式で格納したとしても、カラムストア表をローストア表に変換するデータ変換処理や、或るカラムストア表（或るカラムストア形式で格納された表）を別のカラムストア表（別のカラムストア形式で格納された表）に変換するデータ変換処理が必要になり得る。

このように、全ての表を最初からカラムストア形式で格納したとしても、データ変換処理は発生し得る。このため、高頻度にインポート処理を実行しつつ消費電力低減のためのデータ変換処理を実行することができないことを必ずしも避けられるとは限らない。データ変換処理を実行するのであれば、インポート処理を停止する必要がある。インポート処理が長時間停止すると、検索要求のような要求に応答して行われる処理の対象は、長時間インポート処理がされていない（例えば新しいデータが追加されていない）古い表であり、結果として、要求に対して最新の応答を返すことができない。

同様の課題は、表以外のデータについてもあり得るし、データベース管理以外のデータ処理についてもあり得る。

データベース管理システム（以下、ＤＢＭＳ）は、データベースの表のストア形式を変換する要求である変換要求に応答して、表のストア形式を示す情報であるベースタイプが示すストア形式を当該変換要求に従うストア形式に変更する処理であるベースタイプ変更処理を実行する。ＤＢＭＳは、実際のデータ変換処理についてはベースタイプ変更処理と非同期に実行する。

ＤＢＭＳは、定期的に（又は不定期的に）、ベースタイプが示しているストア形式のチャンクを表にインポートする処理であるインポート処理を実行するようになっている。ベースタイプ変更処理後のインポート処理では、ＤＢＭＳは、変更後のベースタイプが示しているストア形式のチャンクを表にインポートする。このため、この時点では、表には、変更前のベースタイプが示すストア形式（例えばローストア形式）のチャンクと、変更後のベースタイプが示すストア形式（例えばカラムストア形式）のチャンクとが混在する。

データ変換処理では、ＤＢＭＳは、表における全チャンクのうち、ベースタイプが示すストア形式と異なるストア形式のチャンクである未変換チャンクを、ベースタイプが示すストア形式のチャンクに変換する。

高頻度にインポート処理を実行しつつ消費電力低減のためのデータ変換処理を実行することができる。

実施例１の概要を示す。 実施例１に係るＤＢサーバの構成を示す。 インポート処理の一例の概要を示す。 パージ処理の一例の概要を示す。 ベースタイプ変更処理の一例の概要を示す。 データ変換処理の一例の概要を示す。 データ変換処理の別の幾つかの例を示す。 優先度観点の一例と、ローストア形式をカラムストア形式に変換するデータ変換処理での変換優先度との関係の一部を示す。 上記の関係の残りを示す。 インポート処理の流れを示す。 パージ処理の流れを示す。 データ変換処理の流れを示す。 検索処理の流れを示す。 更新処理の流れを示す。 実施例２の概要を示す。 実施例２に係る表定義管理テーブルの構成を示す。 実施例２に係るチャンク管理テーブルの構成を示す。 優先度観点“アーカイブ時刻”と、ローストア形式をカラムストア形式に変換するデータ変換処理での変換優先度との関係を示す。 補助データの付加に関わる処理の流れの一例を示す。 優先度観点指定ＵＩ（ユーザインターフェース）の一例を示す。

以下の説明では、データベースを「ＤＢ」、データベース管理システムを「ＤＢＭＳ」と言うことがある。ＤＢサーバは、例えばＤＢＭＳを実行するサーバである。ＤＢＭＳに対するクエリの発行元は、ＤＢＭＳの外部のコンピュータプログラム（例えばアプリケーションプログラム）でよい。外部のコンピュータプログラムは、ＤＢサーバ内で実行されるプログラムでもよいし、ＤＢサーバに接続された装置（例えばクライアント計算機）で実行されるプログラムでもよい。

また、以下の説明では、同種の要素を区別しないで説明する場合には、参照符号（又は参照符号における共通番号）を使用し、同種の要素を区別して説明する場合は、その要素に割り振られたＩＤ（又はその要素の参照符号）を使用することがある。

また、以下の説明では、「インターフェース部」は、１以上のインターフェースである。１以上のインターフェースは、１以上の同種のインターフェースデバイス（例えば１以上のＮＩＣ（Network Interface Card））であってもよいし２以上の異種のインターフェースデバイス（例えばＮＩＣとＨＢＡ（Host Bus Adapter））であってもよい。

また、以下の説明では、「メモリ部」は、１以上のメモリである。少なくとも１つのメモリは、揮発性メモリであってもよいし不揮発性メモリであってもよい。

また、以下の説明では、「プロセッサ部」は、１以上のプロセッサである。少なくとも１つのプロセッサは、典型的には、ＣＰＵ（Central Processing Unit）である。プロセッサは、処理の一部又は全部を行うハードウェア回路を含んでもよい。

また、以下の説明では、「ＰＤＥＶ」は、物理的な記憶デバイスを意味し、典型的には、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）又はＳＳＤ（Solid State Drive）のような不揮発性の記憶デバイス（例えば補助記憶デバイス）でよい。

また、以下の説明では、「ｋｋｋ部」の表現にて機能を説明することがあるが、機能は、１以上のコンピュータプログラムがプロセッサ部によって実行されることで実現されてもよいし、１以上のハードウェア回路（例えばＦＰＧＡ又はＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit））によって実現されてもよい。プログラムがプロセッサ部に実行されることによって機能が実現される場合、定められた処理が、適宜にメモリ部及び／又はインターフェース部を用いながら行われるため、機能はプロセッサ部の少なくとも一部とされてもよい。機能を主語として説明された処理は、プロセッサ部あるいはそのプロセッサ部を有する装置が行う処理としてもよい。プログラムは、プログラムソースからインストールされてもよい。プログラムソースは、例えば、プログラム配布計算機又は計算機が読み取り可能な記録媒体（例えば非一時的な記録媒体）であってもよい。各機能の説明は一例であり、複数の機能が１つの機能にまとめられたり、１つの機能が複数の機能に分割されたりしてもよい。

また、以下の説明では、「ｘｘｘ管理テーブル」といった表現にて管理情報を説明することがあるが、管理情報は、どのようなデータ構造で表現されていてもよい。すなわち、管理情報がデータ構造に依存しないことを示すために、「ｘｘｘ管理テーブル」を「ｘｘｘ管理情報」と言うことができる。また、以下の説明において、各管理テーブルの構成は一例である。少なくとも１つの管理テーブルについて、全ての情報項目（例えば行又は列）が必須でなくてもよく、更なる情報項目があってもよいし、少なくとも１つの情報項目がなくてもよい。また、１つの管理テーブルは、２以上の管理テーブルに分割されてもよいし、２以上の管理テーブルの全部又は一部が１つの管理テーブルであってもよい。

また、以下の説明では、「計算機システム」は、サーバシステムとストレージシステムのうちの少なくとも１つでよい。「サーバシステム」は、１以上の物理的なサーバ（例えばサーバのクラスタ）であってもよいし、少なくとも１つの仮想的なサーバ（例えばＶＭ（Virtual Machine））を含んでもよい。また、「ストレージシステム」は、１以上の物理的なストレージ装置であってもよいし、少なくとも１つの仮想的なストレージ装置（例えばＳＤＳ（Software Defined Storage））を含んでもよい。

以下、図面を参照しながら、幾つかの実施例を説明する。なお、以下の説明により本発明が限定されるものではない。

図１は、実施例１の概要を示す。

ＤＢＭＳ１１５が、表１８１のストア形式を変換する変換要求を受けた場合、当該変換要求に応答して、ベースタイプ（表のストア形式を示す情報）３０３が示すストア形式を当該変換要求に従うストア形式に変更するベースタイプ変更処理を実行する。しかし、ＤＢＭＳ１１５は、データ変換処理を実行しない。ＤＢＭＳ１１５は、データ変換処理を、ベースタイプ変更処理と非同期に実行するようになっている。なお、ベースタイプ３０３は、表毎の定義に関する情報を保持する表定義管理テーブル１２９に格納されている。表定義管理テーブル１２９は、ＤＢＭＳ１１５によって管理されている。表定義管理テーブル１２９は、表毎に、後述のストア状態３０４も保持する。

ＤＢＭＳ１１５が、表１８１にデータをインポートするインポート処理を定期的に（又は不定期的に）実行するようになっている。以下、データのインポート単位を「チャンク」と呼ぶ。インポート処理は、データ変換処理中は実行不可である。インポート処理では、ＤＢＭＳ１１５は、ベースタイプ３０３が示しているストア形式でチャンク１８２をインポートする。従って、ベースタイプ変更処理後のインポート処理では、変更後のベースタイプが示すストア形式でチャンク１８２がインポートされる。結果として、表１８１のストア状態３０４という情報が示すストア状態は、変更前のベースタイプが示すストア形式のチャンク１８２と、変更後のベースタイプが示すストア形式のチャンク１８２との混在となる。

ベースタイプ変更処理後、変更前のベースタイプが示すストア形式のチャンクが、未変換チャンクである。全未変換チャンクのうちのＸ個の変換対象チャンクについて、ＤＢＭＳ１１５が、データ変換処理を実行する。「Ｘ個の変換対象チャンク」は、全未変換チャンクからデータ変換処理の対象として選択されたチャンクである。Ｎは自然数である。このデータ変換処理は、表単位のデータ変換処理よりも短時間で終了する。このため、高頻度にインポート処理を実行しつつ（例えばインポート処理の開始を待つこと無しに）消費電力低減のためのデータ変換処理を実行することができる。

以下、時刻ｔ１〜ｔ８の各々においてＤＢＭＳ１１５が実行する処理の概要を説明する。

なお、図１において、矢印５０は、表１８１におけるチャンクの新しさ、言い換えれば、インポート時刻の新しさを示す。インポート時刻が時間方向側であるほどインポート時刻が新しく（図１において“Ｎ”と表記）、インポート時刻が時間方向と反対方向側であるほどインポート時刻が古い（図１において“Ｏ”と表記）。

また、図１において、矢印５１は、時刻（ｔ）の経過に対応する。矢印５１の方向は、時間方向（時間の経過の方向）を示す。更に、図１において、表１８１の時間方向に沿った並びは、時刻の経過に伴う表１８１の遷移を示す。

また、本実施例において、チャンク１８２は、ヘッダ１９１とデータ本体１９２とで構成されており、ヘッダ１９１が、ストア情報を含む。ストア情報は、当該ストア情報を含むチャンク１８２のストア形式を示す。データ本体１９２のデータ構造が、ベースタイプ３０３が示すストア形式のデータ構造である。

また、図１において、チャンク１８２内の“Ｒ”は、ローストア形式のチャンクを意味し、“Ｃ”は、カラムストア形式のチャンクを意味する。

＜時刻ｔ１での処理＞

時刻ｔ１での処理は、インポート処理である。時刻ｔ１より前では、変更前のベースタイプ３０３が、“ROW”（ローストア形式）を示している。このため、時刻ｔ１のインポート処理では、ＤＢＭＳ１１５は、表１８１にチャンクＲ（ローストア形式のチャンク）をインポートする。ＤＢＭＳ１１５は、インポートしたチャンクＲのヘッダ１８１に、当該チャンクＲのストア形式“ROW”を示すストア情報を設定する。なお、時刻ｔ１より前において、表１８１のストア状態３０４は、“ROW only”（表１８１中のチャンクはチャンクＲのみ）であるが、図示の通り、時刻ｔ１でのインポート処理の実行後も、表１８１中のチャンクはチャンクＲのみのままである。このため、このインポート処理において、ストア状態３０４は更新されない。

＜時刻ｔ２での処理＞

時刻ｔ２での処理は、パージ処理である。パージ処理とは、チャンク１８２を表１８１から除外する除外処理の一例であり、パージ対象のチャンク１８２を表１８１からパージ（削除）する処理である。「パージ対象のチャンク」の一例は、当該チャンクのインポート時刻から一定時間（データ保管期間）を経過したチャンク（言い換えれば、インポート時刻が古いチャンク）である。このように、適宜にチャンク１８２が表１８１からパージされるので、消費記憶容量を削減することができ、以って、消費電力の低減が期待できる。

時刻ｔ２のパージ処理では、ＤＢＭＳ１１５は、インポート時刻から一定時間（データ保管期間）を経過したチャンクＲをパージする。

なお、ＤＢＭＳ１１５は、パージ処理においても、必要に応じて表１８１のストア状態３０４を更新する。しかし、時刻ｔ２のパージ処理の実行後、表１８１中のチャンクはチャンクＲのみのままであるため、このパージ処理において、ストア状態３０４は更新されない。

＜時刻ｔ３での処理＞

時刻ｔ３での処理は、ベースタイプ変更処理である。このベースタイプ変更処理において、ベースタイプ３０３が“ROW”から“COLUMN”に変更される。

＜時刻ｔ４での処理＞

時刻ｔ４での処理は、インポート処理である。時刻ｔ４においては、ベースタイプ３０３は“COLUMN”を示す。このため、ＤＢＭＳ１１５は、表１８１にチャンクＣ（カラムストア形式のチャンク）をインポートする。ＤＢＭＳ１１５は、インポートしたチャンクＣのヘッダ１８１に、当該チャンク１８２のストア形式“COLUMN”を示すストア情報を設定する。この時点で、表１８１中のチャンクはチャンクＲとチャンクＣの混在となったため、ＤＢＭＳ１１５は、表１８１のストア状態３０４を“ROW only”から“ROW and COLUMN”（表１８１中のチャンクはチャンクＲとチャンクＣとの混在）に更新する。

＜時刻ｔ５での処理＞

時刻ｔ５での処理は、パージ処理である。このパージ処理では、ＤＢＭＳ１１５は、インポート時刻から一定時間を経過したチャンクＲをパージする。

＜時刻ｔ６での処理＞

時刻ｔ６での処理は、データ変換処理である。このデータ変換処理では、変更後のベースタイプ３０３“COLUMN”が示すストア形式と異なるストア形式のチャンクＲが、未変換チャンクである。ＤＢＭＳ１１５は、当該未変換チャンクＲを、チャンクＣに変換する。具体的には、ＤＢＭＳ１１５は、チャンクＲ内のデータ本体Ｒ（ローストア形式に従うデータ構造のデータ本体）をそのままに、データ本体Ｒをデータ本体Ｃ（カラムストア形式に従うデータ構造のデータ本体）に変換し、その後に、データ本体Ｒを削除する。このデータ変換処理中は、変換元のデータ本体Ｒが検索処理の対象である。

なお、図１に示すように、時刻ｔ６に対応した表１８１には、複数の未変換チャンクＲがあるが、いずれの未変換チャンクが優先的に変換対象チャンクとなるかは、後述するように、１以上の優先度観点に従う変換優先度に基づき決まる。図１の例では、優先度観点“データ保管期間”が最も短い（インポート時刻が最も新しい）未変換チャンクＲの変換優先度が最も高い。

＜時刻ｔ７での処理＞

時刻ｔ７での処理は、インポート処理である。このインポート処理は、時刻ｔ４でのインポート処理と同じである。但し、このインポート処理後も、表１８１中のチャンクはチャンクＲとチャンクＣの混在のままであり、故に、ストア状態３０４“ROW and COLUMN”の更新は不要である。

＜時刻ｔ８での処理＞

時刻ｔ８での処理は、パージ処理である。このパージ処理では、ＤＢＭＳ１１５は、インポート時刻から一定時間を経過したチャンクＲをパージする。この結果、表１８１中のチャンクが全てチャンクＣとなったため、ＤＢＭＳ１１５は、表１８１のストア状態３０４を“ROW and COLUMN”から“COLUMN only”（表１８１中のチャンクはチャンク“Ｃ”のみ）に更新する。

以上の説明によれば、本実施例に係るデータ変換処理は、表単位のデータ変換処理に比べて短時間で終了するため、消費電力低減のためのデータ変換処理を実行することを、検索処理に加えてインポート処理も止めること無しに実現することができる。このため、データ量の伸びに伴う消費電力の増加を低減しつつも、常に最新のデータを分析することによってタイムリーな判断を行いたいというニーズに応えることが期待できる。

なお、本実施例では、インポート処理及びパージ処理が、定期的に実行され、ベースタイプ変更処理及びデータ変換処理（及び検索処理）が、不定期的に実行される。しかし、インポート処理及びパージ処理の少なくとも１つが不定期的に実行されてもよいし、ベースタイプ変更処理及びデータ変換処理（及び検索処理）の少なくとも１つが定期的に実行されてもよい。

以下、本実施例を詳細に説明する。

図２は、実施例１に係るＤＢサーバの構成を示す。

ＤＢサーバ１００は、計算機システムの一例である。ＤＢサーバ１００は、例えば、パーソナルコンピュータ、ワークステーション又はメインフレームであってよく、もしくは、これらの計算機において仮想化プログラムによって構成された仮想的な計算機であってよい。ＤＢサーバ１００は、ＰＤＥＶ群１７５、メモリ１０５及びそれらに接続されたプロセッサ１５５を有する。ＤＢサーバ１００は、キーボードやポインティングデバイス等の入力デバイス（図示しない）と液晶ディスプレイ等の出力デバイス（図示しない）を有してもよい。入力デバイス及び出力デバイスは、プロセッサ１５５に接続されていてよい。入力デバイスと出力デバイスは一体であってもよい。

ＰＤＥＶ群１７５は、１以上のＰＤＥＶである。ＰＤＥＶ群１７５の記憶空間に基づく記憶領域（以下、ＤＢ領域）１８０が、ＤＢＭＳ１１５に提供される。ＤＢ領域１８０に、ＤＢＭＳ１１５により管理されるＤＢ２００が格納される。ＤＢ２００は、１以上の表（典型的には複数の表）１８１を含む。ＤＢ２００は、更に、１以上の索引（典型的には複数の索引）を含むことができる。本実施例では、表１８１は、１以上のチャンク１８２を含む。各チャンク１８２は、インポート単位であり、１以上のレコードの集合である。当該１以上のレコードは、１以上のカラムから構成される。索引は、表１８１の１以上のカラム等を対象として作成されるデータ構造であり、その索引が対象とするカラム等を含む選択条件による表１８１へのアクセスを高速化するためのものである。なお、ＤＢ領域１８０は、１以上の論理領域の集合である。各論理領域は、１以上のＰＤＥＶに基づく記憶領域（例えば、論理的な記憶デバイスであるＬＤＥＶ）である。また、各ＰＤＥＶの状態は、本実施例では、起動状態（非省電力状態の一例）と省電力状態とに大別されるものとする。「起動状態」は、ＰＤＥＶが起動中の状態と、ＰＤＥＶが起動完了してＩ／Ｏ可能な状態とを含む。「省電力状態」は、ＰＤＥＶがＩ／Ｏ不可能に低消費電力である状態（例えば、電源オフ、スリープ状態又はスタンバイ状態）であるとする。各ＰＤＥＶは、起動要求又はＩ／Ｏ要求を受けることで省電力状態から起動状態に遷移する。また、各ＰＤＥＶは、省電力遷移要求を受けることで（又は要求を一定時間受信しないままでいることで）起動状態から省電力状態に遷移する。

ＤＢサーバ１００は、プロセッサ１５５に接続されたネットワークインターフェース（インターフェース部の一例）を有してよく、ＰＤＥＶ群１７５は、ネットワークインターフェースに接続された外部ストレージ装置に含まれていてもよい。

メモリ１０５は、メモリ部の一例である。メモリ１０５は、例えば、揮発性のＤＲＡＭ（Dynamic Random-Access Memory）等であり、プロセッサ１５５によって実行されるプログラムと、プログラムが使用するデータを一時的に記憶する。プログラムとして、例えば、ＤＢＭＳ１１５、ＯＳ（Operating System）１４５及びアプリケーションプログラム１１４がある。ＤＢサーバ１００では、アプリケーションプログラム１１４が、クエリを発行する。ＤＢＭＳ１１５が、アプリケーションプログラム１１４からクエリを受け、そのクエリを実行する。そのクエリの実行において、ＤＢＭＳ１１５は、ＤＢ２００からデータを読み込むために、又は、ＤＢ２００にデータを書き込むために、Ｉ／Ｏ（Input/Output）要求をＯＳ１４５に発行する。ＯＳ１４５は、そのＩ／Ｏ要求を受け、そのＩ／Ｏ要求に従いＰＤＥＶ群１７５に対してデータのＩ／Ｏを実行し、実行結果をＤＢＭＳ１１５に返す。

ＤＢＭＳ１１５は、クエリ実行部１２０、インポート部１２１、除外部１２２、ベースタイプ変更部１２３、データ変換部１２４、ローストア処理部１２５及びカラムストア処理部１２６を有する。また、ＤＢＭＳ１１５は、表定義管理テーブル１２９及びチャンク管理テーブル１３０といった管理テーブルを管理する。なお、ＤＢＭＳ１１５の構成は一例に過ぎない。例えば、ある構成要素は複数の構成要素に分割されていてもよく、複数の構成要素が１つの構成要素に統合されていてもよい。

クエリ実行部１２０は、検索処理を行う検索部としての機能を含む。クエリ実行部１２０は、アプリケーションプログラム１１４が発行するクエリを受け付ける。クエリは、ＤＢへのクエリであって、例えば、構造化クエリ言語（ＳＱＬ、Structured Query Language）によって記述される。クエリ実行部１２０は、受け付けたクエリから、そのクエリを実行するために必要な１以上のＤＢオペレーションを含む実行プランを生成する。実行プランは、例えば、１以上のＤＢオペレーションと、ＤＢオペレーションの実行順序の関係を含む情報である。実行プランは、ＤＢオペレーションをノード、ＤＢオペレーションの実行順序の関係をエッジとする木構造で表されることがある。クエリ実行部１２０は、生成した実行プランに従って、受け付けたクエリを実行し、その実行結果をアプリケーションプログラム１１４に返す。クエリ実行において、クエリ実行部１２０は、（ａ）ＤＢオペレーションを実行するためのタスクを生成し、（ｂ）生成されたタスクを実行することで、そのタスクに対応したＤＢオペレーションに必要なデータの読込み要求を発行し、（ｃ）（ｂ）で実行されたタスクに対応したＤＢオペレーションの実行結果に基づき別のＤＢオペレーションを実行する必要がある場合には、その別のＤＢオペレーションをそれぞれ実行する１以上のタスクを新たに生成し、（ｄ）その新たに生成した１以上のタスクのそれぞれについて（ｂ）及び（ｃ）を行ってもよい。また、クエリ実行部１２０は、このようにして生成された１以上のタスクを並行して実行してよい。クエリ実行部１２０は、２以上の実行可能なタスクが存在する場合には、それら２以上のタスクのうちの少なくとも２つのタスクを並行して実行してよい。なお、上記において、クエリ実行部１２０は、１のタスクで複数のＤＢオペレーションを実行してもよい。また、クエリ実行部１２０は、都度に新たにタスクを生成することはせず、同じタスクにおいて次のＤＢオペレーションを実行してもよい。タスクの実装としては、例えば、ＯＳ１４５が実現するプロセスやカーネルスレッド等のほか、ライブラリ等が実現するユーザスレッドを用いてよい。

インポート部１２１は、定期的にインポート処理を実行する。除外部１２２は、定期的にパージ処理（除外処理の一例）を実行する。ベースタイプ変更部１２３は、ベースタイプ変更処理を実行する。データ変換部１２４は、データ変換処理を実行する。ローストア処理部１２５は、チャンク“Ｒ”（ローストア形式のチャンク）を参照又は更新する。カラムストア処理部１２６は、チャンク“Ｃ”（カラムストア形式のチャンク）を参照又は更新する。

表定義管理テーブル１２９は、表毎の定義に関する情報を保持する。具体的には、例えば、表定義管理テーブル１２９は、図３（及び図４〜図６）に示すように、表毎にエントリを有する。各エントリが、Ｕ−ＩＤ３０１、Ｔ−ＩＤ３０２、ベースタイプ３０３及びストア状態３０４といった情報を格納する。

Ｕ−ＩＤ３０１は、表１８１のユーザのＩＤ（識別子）を示す。Ｔ−ＩＤ３０２は、表１８１のＩＤを示す。

ベースタイプ３０３は、表１８１のストア形式を示す。“ROW”は、ローストア形式を意味する。“COLUMN”は、カラムストア形式を意味する。

ストア状態３０４は、表１８１におけるチャンクのストア状態を示す。“ROW only”は、表１８１におけるチャンクはチャンク“Ｒ”のみであることを意味する。“COLUMN only”は、表１８１におけるチャンクはチャンク“Ｃ”のみであることを意味する。“ROW and COLUMN”は、表１８１におけるチャンクはチャンク“Ｒ”とチャンク“Ｃ”の混在であることを意味する。

チャンク管理テーブル１３０は、チャンク毎に関する情報を保持する。具体的には、例えば、表定義管理テーブル１２９は、図３（及び図４〜図６）に示すように、表毎にエントリを有する。各エントリが、Ｃ−ＩＤ３１１、Ｔ−ＩＤ３１２、インポート時刻３１３、参照時刻３１４、更新時刻３１５、アクセスコスト３１６及びＨＷ３１７といった情報を格納する。

Ｃ−ＩＤ３１１は、チャンク１８２のＩＤを示す。Ｔ−ＩＤ３１２は、チャンク１８２が含まれている表１８１のＩＤを示す。

インポート時刻３１３は、チャンク１８２がインポートされた時刻であるインポート時刻を示す。本実施例では、時刻は、年月日時分秒の単位で表現されるが、時刻の単位は、それよりも粗くても細かくてもよいし、また異なる単位でもよい。

参照時刻３１４は、チャンク１８２が最後に参照された時刻である参照時刻を示す。参照時刻３１４は、参照時刻に代えて又は加えて、チャンク１８２の参照頻度を示す情報を含んでもよい。

更新時刻３１５は、チャンク１８２が最後に更新された時刻である更新時刻を示す。更新時刻３１５は、更新時刻に代えて又は加えて、チャンク１８２の更新頻度を示す情報を含んでもよい。

アクセスコスト３１６は、チャンク１８２のデータ量に基づく値である。チャンク１８２のデータ量が大きい程、アクセスコスト３１６が大きい。

ＨＷ３１７は、チャンク１８２が格納されるハードウェア機器の稼働状況を示す。ここで言う「ハードウェア機器」は、本実施例ではＰＤＥＶであるが、ＰＤＥＶよりも大きい又は小さい単位でもよい。また、「稼働状況」として、“ＯＮ”は、起動状態（非省電力状態の一例）を意味し、“ＯＦＦ”は、省電力状態を意味する。

チャンク管理テーブル１３０で管理される情報の少なくとも一部が、チャンク管理テーブル１３０に代えて又は加えて、チャンク１８２におけるヘッダ１９１に格納されてもよい。また、チャンク１８２におけるヘッダ１９１に格納される情報の少なくとも一部（例えばストア情報）が、ヘッダ１９１に代えて又は加えて、チャンク管理テーブル１３０に格納されてもよい。

以下、図３〜図７を参照して、インポート処理、パージ処理、ベースタイプ変更処理及びデータ変換処理の一例の概要を説明する。

＜Ａ．インポート処理＞

図３は、インポート処理の一例の概要を示す。

表０１（Ｔ−ＩＤ＝０１の表）に対してのインポート処理は、例えば次の通りである。

すなわち、表０１のベースタイプ３０３が“COLUMN”であるため、インポート部１２１は、カラムストア形式のチャンク００４（Ｃ−ＩＤ＝００４のチャンク）を表０１にインポートする。その際、インポート部１２１は、チャンク００４のヘッダ１９１にストア情報“COLUMN”を設定する。また、インポート部１２１は、チャンク００４に対応したエントリ（インポート時刻３１３等）をチャンク管理テーブル１３０に追加する。また、インポート部１２１は、このインポート処理により、表０１にチャンク“Ｒ”とチャンク“Ｃ”が混在したため、表０１のストア状態３０４を“ROW only”から“ROW and COLUMN”に更新する。

なお、インポート部１２１は、インポート要求に応答してインポート処理を実行するようになっている。インポート要求は、定期的に外部（例えばアプリケーションプログラム１１４）から受信してもよいし、定期的に内部要求としてインポート部１２１により発行されてよい。インポート要求には、インポート処理の対象の表のＴ−ＩＤといった所定種類の情報が関連付けられている。

＜Ｂ．パージ処理＞

図４は、パージ処理の一例の概要を示す。

表０１についてのパージ処理は、例えば次の通りである。

すなわち、表０１中のチャンク００１のデータ保管期間（インポート時刻からの経過時間）が一定期間を過ぎたため、除外部１２２が、チャンク００１を表０１からパージする。また、除外部１２２は、チャンク００１に対応したエントリをチャンク管理テーブル１３０から削除する。

なお、除外部１２２は、パージ要求に応答してパージ処理を実行するようになっている。パージ要求は、定期的に外部（例えばアプリケーションプログラム１１４）から受信してもよいし、定期的に内部要求として除外部１２２により発行されてよい。パージ要求には、パージ対象のチャンクのＣ−ＩＤやそのチャンクを含んだ表のＴ−ＩＤといった所定種類の情報が関連付けられている。

＜Ｃ．ベースタイプ変更処理＞

図５は、ベースタイプ変更処理の一例の概要を示す。

表０２についてのベースタイプ変更処理は、例えば次の通りである。

すなわち、ベースタイプ変更部１２３は、表０２のストア形式の変換要求（例えば、ALTER TABLE文）５００に応答して、表０２のベースタイプ３０３を、当該変換要求５００に従うストア形式“COLUMN”に変更する。当該変換要求５００では、変換対象の表のＴ−ＩＤ（“０２）”と、変換後のストア形式（“COLUMN”）とが指定される。

なお、表０２のベースタイプ３０３が“COLUMN”にされても、表０２中のチャンク００１〜００４のストア形式は“ROW”のままである。後のデータ変換処理によって、これらのチャンクのストア形式が変換される。

＜Ｄ．データ変換処理＞

図６は、データ変換処理の一例の概要を示す。

表０２中の全未変換チャンクのうちのチャンク００２が、Ｘ個の変換対象チャンク（ここではＸ＝１）として選択され、且つ、チャンク００２はローストア形式のチャンクのためストア情報は“ROW”であるとする（時刻ｔ００）。チャンク００２についてのデータ変換処理は、例えば次の通りである。

すなわち、データ変換部１２４は、チャンク００２のストア情報を“ROW”から“R->C”（ローストア形式からカラムストア形式への変換中を意味する値）に更新する（時刻ｔ０１）。データ変換部１２４は、チャンク００２内のデータ本体Ｒ（ローストア形式に従うデータ構造のデータ本体）を読み込み、当該データ本体Ｒのデータ本体Ｃ（カラムストア形式に従うデータ構造のデータ本体）に変換し、データ本体Ｃを、同一チャンク００２内に格納する（時刻ｔ０２）。この間、チャンク００２が検索処理の対象となった場合、変換元のデータ本体Ｒが検索処理の対象である。データ変換部１２４は、チャンク００２内のストア情報を“R->C”から“COLUMN”に更新する（時刻ｔ０３）。データ変換部１２４は、チャンク００２のストア状態３０４を“ROW only”から“ROW and COLUMN”に更新し、チャンク００２から変換元のデータ本体Ｒを削除する（時刻ｔ０４）。

なお、チャンク００２が選択された理由は、表０２中の未変換チャンクのうち、チャンク００２が、後述の１以上の優先度観点に従う変換優先度が最も高いため（又は、後述の第２の変換要求でチャンク００２のＣ−ＩＤが指定されたため）である。

また、データ変換部１２４は、ベースタイプ変更処理から一定時間経過後に自動でデータ変換処理を実行してもよいが、本実施例では、ベースタイプ変更処理後に上述の変換要求である第１の変換要求５００とは別の第２の変換要求６００を受けて当該第２の変換要求６００に応答してデータ変換処理を実行してもよい。これにより、データ変換処理の実行頻度を、要求元（例えばユーザ（具体的には、例えば、ＤＢサーバ１００のクライアント計算機））が制御することができる。

また、そのような第２の変換要求６００に、下記のパラメータ、
（パラメータＡ）１又は複数の優先度観点のうち採用する１以上の優先度観点、
（パラメータＢ）前記Ｘの値、
（パラメータＣ）任意の個数のＣ−ＩＤ（変換対象チャンクのＣ−ＩＤのリスト）、
（パラメータＤ）データ変換処理の対象の表のＴ−ＩＤ、
が指定されてよい。つまり、データ変換処理毎に、当該データ変換処理で採用される優先度観点を観点にすることができる。

パラメータＢを指定した場合、パラメータＡ（１以上の優先度観点）に従う変換優先度が相対的に高いＸ個の変換対象チャンクが変換優先度の高い順にデータ変換される。これにより、要求元にとって効果的なチャンクを要求元にとって効果的な順序でデータ変換することが期待できる。

パラメータＣを指定した場合、変換対象チャンク内で、パラメータＡ（１以上の優先度観点）に従う変換優先度が高い順にデータ変換される。これにより、要求元が望むチャンクを要求元にとって効果的な順序でデータ変換することが期待できる。

図７は、データ変換処理の別の幾つかの例を示す。

データ変換処理として、ローストア形式をカラムストア形式に変換する処理以外の処理、例えば、カラムストア形式をローストア形式に変換する処理や、或るカラムストア形式を別のカラムストア形式に変換する処理がある。

カラムストア形式をローストア形式に変換する処理の一例は、例えば次の通りである。すなわち、データ変換部１２４は、表０３内のチャンク００２のストア情報を“COLUMN”から“C->R”（カラムストア形式からローストア形式への変換中を意味する値）に更新する（時刻ｔ１１）。データ変換部１２４は、チャンク００２内のデータ本体Ｃを読み込み、データ本体Ｃをデータ本体Ｒに変換し、データ本体Ｒを同一チャンク００２内に格納する（時刻ｔ１２）。データ変換部１２４は、チャンク００２内のストア情報を“C->R”から“ROW”に更新する（時刻ｔ１３）。データ変換部１２４は、チャンク００２のストア状態３０４を“COLUMN only”から“ROW and COLUMN”に更新し、チャンク００２から変換元のデータ本体を削除する（時刻ｔ１４）。

或るカラムストア形式を別のカラムストア形式に変換する処理の一例は、例えば次の通りである。すなわち、データ変換部１２４は、表０４内のチャンク００２のストア情報を“COLUMN”から“C->C”（カラムストア形式から別のカラムストア形式への変換中を意味する値）に更新する（時刻ｔ２１）。データ変換部１２４は、チャンク００２内のデータ本体Ｃを読み込み、データ本体Ｃを別のデータ本体Ｃ（別のカラムストア形式に従うデータ構造のデータ本体）に変換し、別のデータ本体Ｃを同一チャンク００２内に格納する（時刻ｔ２２）。データ変換部１２４は、チャンク００２内のストア情報を“C->C”から“COLUMN”に更新する（時刻ｔ２３）。データ変換部１２４は、チャンク００２のストア状態３０４を維持し、チャンク００２から変換元のデータ本体Ｃを削除する（時刻ｔ２４）。

カラムストア形式をローストア形式に変換する処理は、例えば、ローストア形式の方が処理コストが優れている場合に行われる。また、或るカラムストア形式を別のカラムストア形式に変換する処理は、例えば、カラムストアの列分離の組合せを変更するために行われる。具体的には、例えば、当該処理は、列１（Ｃ１）と列２（Ｃ２）が同時にアクセスされる頻度が高いために、列１（Ｃ１）と列２（Ｃ２）が別々に格納されているストア形式を列１（Ｃ１）と列２（Ｃ２）が１つの列として格納されるストア形式に変換するために行われる。

図８及び図９は、優先度観点の一例（Ｐ１）〜（Ｐ５）と、ローストア形式をカラムストア形式に変換するデータ変換処理での変換優先度との関係を示す。

＜（Ｐ１）データ保管期間＞

各チャンクについて、データ保管期間は、当該チャンクのインポート時刻からの経過時間である。

この優先度観点では、データ保管期間が短い程（つまりインポート時刻が新しい程）、変換優先度が高い。なぜなら、データ保管期間が短い程、表からパージされるまでの期間が長い（長くチャンクが存在する）ため、そのようなチャンクについてこそ、データ変換処理を実行する価値が高いと考えられるからである。言い換えれば、データ保管期間が長い程、表からパージされるまでの期間が短いため、そのようなチャンクについてデータ変換処理を実行する価値は低いと考えられるからである。

＜（Ｐ２）参照時刻／参照頻度＞

各チャンクについて、参照時刻は、当該チャンクが最後に参照された時刻であり、参照頻度は、当該チャンクが参照される頻度である。

この優先度観点では、参照時刻が新しい程、又は、参照頻度が高い程、変換優先度が高い。なぜなら、チャンクＲの参照よりもチャンクＣの参照の方が一般に高速であるからである。

＜（Ｐ３）更新時刻／更新頻度＞

各チャンクについて、更新時刻は、当該チャンクが最後に更新された時刻であり、更新頻度は、当該チャンクが更新される頻度である。

この優先度観点では、更新時刻が古い程、又は、更新頻度が低い程、変換優先度が高い。なぜなら、チャンクＲの更新よりもチャンクＣの更新の方が一般に低速であるからである。

＜（Ｐ４）アクセスコスト＞

各チャンクについて、アクセスコストは、当該チャンクのデータ量に基づく値である。チャンクのデータ量が大きい程、アクセスコストが大きい。

この優先度観点では、アクセスコストが大きい程、変換優先度が高い。なぜなら、チャンクのデータ量が大きい程、チャンクＲを、チャンクＲよりも一般に圧縮効果が高いチャンクＣに変換することは、効果的であるためである。

＜（Ｐ５）ハードウェア機器の稼働状態＞

各チャンクについて、ハードウェア機器の稼働状態は、当該チャンクを格納しているハードウェア機器（例えばＰＤＥＶ）が起動状態（ＯＮ）であるか省電力状態（ＯＦＦ）であるかである。

例えばＤＢＭＳ１１５は、特許第4908260号に開示の技術のような技術を利用することで、ハードウェア機器の消費電力を低減することができる。例えば、ＤＢＭＳ１１５は、アクセスされないデータを格納したハードウェア機器を省電力状態とし、アクセスが必要になったデータを格納しているハードウェア機器を起動状態にすることができる。このため、ＤＢＭＳ１１５は、ハードウェア機器の稼働状態を管理しており、ＤＢサーバ１００内には、起動状態（ＯＮ）のハードウェア機器と省電力状態（ＯＦＦ）のハードウェア機器とが混在することがある。

この優先度観点では、起動状態（ＯＮ）のハードウェア機器に格納されているチャンクの変換優先度が高い。なぜなら、既に起動状態のためデータ変換処理のために起動状態にする必要がなく、故に、消費電力低減を維持することができるからである。

以上の（Ｐ１）〜（Ｐ６）の優先度観点のうちの１以上の優先度観点に従い決定された変換優先度が相対的に高い未変換チャンクを優先的に変換対象チャンクとすることができる。なお、データ変換部１２４は、変換優先度が所定優先度未満の未変換チャンクについては、変換対象チャンクして選択することを避ける（つまり、データ変換処理をスキップする）。

また、図８及び図９は、優先度観点の一例（Ｐ１）〜（Ｐ５）と、ローストア形式をカラムストア形式に変換するデータ変換処理での変換優先度との関係を示すが、優先度観点の一例（Ｐ１）〜（Ｐ５）と、カラムストア形式をローストア形式に変換するデータ変換処理での変換優先度との関係は、次の通りである。すなわち、（Ｐ１）、（Ｐ４）及び（Ｐ５）については、図８及び図９の通りである。（Ｐ２）及び（Ｐ３）では逆である。すなわち、優先度観点“参照時刻／参照頻度”については、参照時刻が古い程、又は、参照頻度が低い程、変換優先度が高い。なぜなら、チャンクＣの参照よりもチャンクＲの参照の方が一般に低速であるからである。一方、優先度観点“更新時刻／更新頻度”については、更新時刻が新しい程、又は、更新頻度が高い程、変換優先度が高い。なぜなら、チャンクＣの更新よりもチャンクＲの更新の方が一般に高速であるからである。

以下、本実施例で行われる処理の一例の流れを説明する。

図１０は、インポート処理の流れを示す。

インポート部１２１は、チャンクを作成する（Ｓ１００１）。インポート部１２１は、ベースタイプ３０３が示すストア形式を判別する（Ｓ１００２）。ベースタイプ３０３が“ROW”の場合、インポート部１２１は、ローストア処理部１２５を呼び出し、ローストア処理部１２５が、Ｓ１００１で作成されたチャンクにデータ本体Ｒ（ローストア形式のデータ本体）を格納する（Ｓ１００３）。一方、ベースタイプ３０３が“COLUMN”の場合、インポート部１２１は、カラムストア処理部１２６を呼び出し、カラムストア処理部１２６が、Ｓ１００１で作成されたチャンクにデータ本体Ｃ（カラムストア形式のデータ本体）を格納する（Ｓ１００４）。

Ｓ１００３又はＳ１００４の後、インポート部１２１は、当該チャンクにストア情報（“ROW”又は“COLUMN”）を設定する（Ｓ１００５）。

その後、インポート部１２１は、ストア状態更新処理を実行する。具体的には、以下の通りである。

ストア状態３０４が“COLUMN only”である場合（Ｓ１００６：COLUMN only）、ベースタイプ３０３が“ROW”であれば（Ｓ１００７：ROW）、インポート部１２１は、ストア状態３０４を“COLUMN only”から“ROW and COLUMN”に更新する（Ｓ１００８）。一方、ベースタイプ３０３が“COLUMN”であれば（Ｓ１００７：COLUMN）、インポート処理が終了する。

ストア状態３０４が“ROW only”である場合（Ｓ１００６：ROW only）、ベースタイプ３０３が“COLUMN”であれば（Ｓ１００９：COLUMN）、インポート部１２１は、ストア状態３０４を“ROW only”から“ROW and COLUMN”に更新する（Ｓ１０１０）。一方、ベースタイプ３０３が“ROW”であれば（Ｓ１００９：ROW）、インポート処理が終了する。

ストア状態３０４が“ROW and COLUMN”である場合（Ｓ１００６：ROW and COLUMN）、処理が終了する。

図１１は、パージ処理の流れを示す。

除外部１２２が、パージ対象のチャンクからデータ本体を削除する（Ｓ１１０１）。

その後、除外部１２２は、ストア状態更新処理を実行する。具体的には、以下の通りである。

ストア状態３０４が“ROW and COLUMN”である場合（Ｓ１１０２：ROW and COLUMN）、除外部１２２は、パージ対象のチャンク内のストア情報を判別する（Ｓ１１０３）。

ストア情報が“ROW”の場合、パージ対象のチャンクを含む表にチャンクＲが無ければ（Ｓ１１０４：ＮＯ）、除外部１２２は、ストア状態３０４を“COLUMN only”に更新する（Ｓ１１０５）。パージ対象のチャンクを含む表にチャンクＲがあれば（Ｓ１１０４：ＹＥＳ）、ストア状態更新処理が終了する。

ストア情報が“COLUMN”の場合、パージ対象のチャンクを含む表にチャンクＣが無ければ（Ｓ１１０６：ＮＯ）、除外部１２２は、ストア状態３０４を“ROW only”に更新する（Ｓ１１０７）。パージ対象のチャンクを含む表にチャンクＣがあれば（Ｓ１１０６：ＹＥＳ）、ストア状態更新処理が終了する。

ストア状態３０４が“ROW and COLUMN”以外である場合（Ｓ１１０２：ROW and COLUMN以外）、ストア状態更新処理が終了する。

ストア状態更新処理の終了後、除外部１２２が、パージ対象のチャンクからヘッダも削除する（Ｓ１１０８）。

図１２は、データ変換処理の流れを示す。

データ変換部１２４は、変換対象の表に対応したベースタイプ３０３及びストア状態３０４を基に、未変換チャンクがあるか否かを判別する（Ｓ１２０１）。未変換チャンクが無い場合（Ｓ１２０１：ＮＯ）、データ変換処理は終了する。

未変換チャンクがある場合（Ｓ１２０１：ＹＥＳ）、データ変換部１２４は、チャンク管理テーブル１３０を基に、全未変換チャンク（又は、第２の変換要求で指定された未変換チャンク）の各々について、指定された１以上の優先度観点に従う変換優先度を決定し、決定された変換優先度が相対的に高い未変換チャンクを、変換対象として選択する（Ｓ１２０２）。もし、変換優先度が所定値未満の未変換チャンクしかなければ（Ｓ１２０３：ＮＯ）、データ変換処理が終了する。

データ変換部１２４は、選択した変換対象チャンクのストア情報をデータ変換中（例えば“R->C”、“C->R”又は“R->R”）に更新する（Ｓ１２０４）。

更新前のストア情報が“ROW”の場合（Ｓ１２０５：ROW）、データ変換部１２４は、ローストア処理部１２５を呼び出し、ローストア処理部１２５が、変換対象チャンクからデータ本体Ｒを読み込む（Ｓ１２０６）。一方、更新前のストア情報が“COLUMN”の場合（Ｓ１２０５：COLUMN）、データ変換部１２４は、カラムストア処理部１２６を呼び出し、カラムストア処理部１２６が、変換対象チャンクからデータ本体Ｃを読み込む（Ｓ１２０７）。

データ変換部１２４は、Ｓ１２０６又はＳ１２０７で読み込まれたデータ本体を、変換対象の表に対応したベースタイプ３０３が示すストア形式に従うデータ構造のデータ本体に変換する（Ｓ１２０８）。

ベースタイプ３０３が“ROW”（Ｓ１２０９：ROW）、データ変換部１２４は、ローストア処理部１２５を呼び出し、ローストア処理部１２５が、変換後のデータ本体Ｒを変換対象チャンクに格納する（Ｓ１２１０）。また、データ変換部１２４は、変換対象チャンクのストア情報を“ROW”に更新する（Ｓ１２１１）。

ベースタイプ３０３が“COLUMN”（Ｓ１２０９：COLUMN）、データ変換部１２４は、カラムストア処理部１２６を呼び出し、カラムストア処理部１２６が、変換後のデータ本体Ｃを変換対象チャンクに格納する（Ｓ１２１２）。また、データ変換部１２４は、変換対象チャンクのストア情報を“COLUMN”に更新する（Ｓ１２１３）。

その後、データ変換部１２４は、ストア状態更新処理を行う（Ｓ１２１４）。つまり、データ変換部１２４は、変換対象の表に対応したストア状態３０４を、Ｓ１２１１又はＳ１２１３後のストア状態に更新する。

データ変換部１２４は、変換元のデータ本体を、変換対象チャンクから削除する（Ｓ１２１５）。

図１３は、検索処理の流れを示す。

検索処理では、クエリ実行部１２０が、検索対象の表に対応したストア状態、及び、当該表におけるチャンク毎のストア情報に応じた方法でチャンク中のデータ本体にアクセスする。

具体的には、ストア状態３０４が“ROW only”の場合（Ｓ１３０１：ROW only）、クエリ実行部１２０は、表中の各チャンクＲについて、ローストア処理部１２５を呼び出し、ローストア処理部１２５が、当該チャンクＲ中のデータ本体を参照する（Ｓ１３０２）。

ストア状態３０４が“COLUMN only”の場合（Ｓ１３０１：COLUMN only）、クエリ実行部１２０は、表中の各チャンクＣについて、カラムストア処理部１２６を呼び出し、カラムストア処理部１２６が、当該チャンクＣ中のデータ本体を参照する（Ｓ１３０３）。

ストア状態３０４が“ROW and COLUMN”の場合（Ｓ１３０１：ROW and COLUMN）、クエリ実行部１２０が、表中の各チャンクについて、次の処理を行う。すなわち、クエリ実行部１２０は、当該チャンクのストア情報を判別する（Ｓ１３０４）。ストア状態が“ROW”又は“R->C”であれば、クエリ実行部１２０は、ローストア処理部１２５を呼び出し、ローストア処理部１２５が、当該チャンク中のデータ本体を参照する（Ｓ１３０５）。一方、ストア状態が“COLUMN”、“C->R”又は“C->C”であれば、クエリ実行部１２０は、カラムストア処理部１２６を呼び出し、カラムストア処理部１２６が、当該チャンク中のデータ本体を参照する（Ｓ１３０６）。

図１４は、更新処理の流れを示す。

更新処理は、表１８１の更新の処理である。更新処理の流れは、検索処理の流れにおいて「更新」を「更新」と読み替えることで、理解できる流れである。

具体的には、ストア状態３０４が“ROW only”の場合（Ｓ１４０１：ROW only）、クエリ実行部１２０は、表中の各チャンクＲについて、ローストア処理部１２５を呼び出し、ローストア処理部１２５が、当該チャンクＲ中のデータ本体を更新する（Ｓ１４０２）。

ストア状態３０４が“COLUMN only”の場合（Ｓ１４０１：COLUMN only）、クエリ実行部１２０は、表中の各チャンクＣについて、カラムストア処理部１２６を呼び出し、カラムストア処理部１２６が、当該チャンクＣ中のデータ本体を更新する（Ｓ１４０３）。

ストア状態３０４が“ROW and COLUMN”の場合（Ｓ１４０１：ROW and COLUMN）、クエリ実行部１２０が、表中の各チャンクについて、次の処理を行う。すなわち、クエリ実行部１２０は、当該チャンクのストア情報を判別する（Ｓ１４０４）。ストア状態が“ROW”又は“R->C”であれば、クエリ実行部１２０は、ローストア処理部１２５を呼び出し、ローストア処理部１２５が、当該チャンク中のデータ本体を更新する（Ｓ１４０５）。一方、ストア状態が“COLUMN”、“C->R”又は“C->C”であれば、クエリ実行部１２０は、カラムストア処理部１２６を呼び出し、カラムストア処理部１２６が、当該チャンク中のデータ本体を更新する（Ｓ１４０６）。

実施例２を説明する。その際、実施例１との相違点を主に説明し、実施例１との共通点については説明を省略又は簡略する。

実施例２では、除外部１２２が、データ保管期間が過ぎたチャンクのパージ処理に代えて（又は加えて）、アーカイブ処理を実行する。「アーカイブ処理」とは、除外処理の一例であり、対象となるチャンク内のデータ本体を圧縮してファイルに格納し、そのファイルをＤＢ領域１８０（図２参照）から削除する処理のことである。アーカイブ処理は定期的に（又は不定期的に）実行される。

また、除外部１２２は、アーカイブ設定処理を実行する。「アーカイブ設定処理」とは、処理対象の表にアーカイブ時間（インポート時刻からアーカイブ時刻までの時間）を関連付ける。アーカイブ設定処理は、例えば、アーカイブ設定要求に応答して行われる。アーカイブ設定要求には、処理対象の表のＴ−ＩＤ、及び、アーカイブ時間が指定されている。

図１５は、実施例２の概要を示す。

時刻ｔ１で、除外部１２２が、表０５についてアーカイブ設定処理を実行する。これにより、表０５に対応したエントリ（表定義管理テーブル１６００中のエントリ）に、アーカイブ時間１６１１（アーカイブ時間を示す情報）が設定される。

時刻ｔ２で、除外部１２２が、表０５についてアーカイブ処理を実行する。具体的には、除外部１２２は、アーカイブ時刻（インポート時刻から表０５のアーカイブ時間が経過した時刻でありアーカイブの予定時刻）が経過したチャンクが表０５にあれば、当該チャンクをアーカイブする。すなわち、除外部１２２は、当該チャンク中のデータ本体の圧縮データを含んだアーカイブファイル（Ｆ）を作成し、当該ファイル（Ｆ）をＤＢ領域１８０外の記憶領域に格納する。除外部１２２は、アーカイブ処理において、アーカイブされたチャンクを表０５から削除する。また、チャンクがアーカイブされたことによって（削除されたことによって）、表０５のストア状態が変更された場合（例えば、ROW only又はCOLUMN onlyになった場合）、除外部１２２は、表０５のストア状態を更新する。

図１６は、実施例２に係る表定義管理テーブル１６００の構成を示す。

表毎に対応するエントリに、アーカイブ時間を示す情報（アーカイブ時間）１６１１が設定される。

図１７は、実施例２に係るチャンク管理テーブル１７００の構成を示す。

チャンク毎に対応するエントリに、インポート時刻からアーカイブ時間が経過したときの時刻であるアーカイブ時刻を示す情報（アーカイブ時刻）１７１６が設定される。

図１８は、優先度観点“アーカイブ時刻”と、ローストア形式をカラムストア形式に変換するデータ変換処理での変換優先度との関係を示す。

この優先度観点では、アーカイブ時刻が新しい程、変換優先度が高い。なぜなら、アーカイブ時刻が新しい程、表からアーカイブされるまでの時間が長い（長くチャンクが存在する）ため、そのようなチャンクについてこそ、データ変換処理を実行する価値が高いと考えられるからである。言い換えれば、アーカイブ時刻が古い程、表からアーカイブされるまでの期間が短いため、そのようなチャンクについてデータ変換処理を実行する価値は低いと考えられるからである。

なお、この関係は、カラムストア形式をローストア形式に変換するデータ変換処理での変換優先度についても同様である。

実施例３を説明する。その際、実施例１及び２との相違点を主に説明し、実施例１及び２との共通点については説明を省略又は簡略する。

実施例３では、２以上のストア形式の一部のストア形式が、表に関わる補助データの付加である。補助データは、例えば、索引及びマテリアライズドビューのうちの少なくとも１つである。補助データの付加に関わる処理に、表のストア形式に関する上述の処理を応用することができる。つまり、補助データを効率的に付加することができる。補助データは、チャンク毎に付加（生成）される。

図１９は、補助データの付加に関わる処理の流れの一例を示す。

補助データの付加の第１の要求を受信した場合（Ｓ１９０１：第１）、ベースタイプ変更部１２３が、補助データの付加に関する属性を示す情報である補助ベースタイプを、補助データの付加済を示すストア形式に変更する（ベースタイプ変更処理相当の処理）（Ｓ１９０２）。

補助データの付加の第２の要求を受信した場合（Ｓ１９０１：第２）、データ変換部１２４が、補助ベースタイプが示す属性と異なる属性のチャンクがあれば、当該異なる属性のチャンクを、補助ベースタイプが示す属性のチャンクに変換するデータ属性変換処理（データ変換処理相当の処理）を実行する（Ｓ１９０３）。例えば、補助ベースタイプが示す属性が“付加済”であれば、データ変換部１２４が、補助データが付加されていないチャンクに対して、補助データを付加する。一方、補助ベースタイプが示す属性が“未付加”であれば、データ変換部１２４が、補助データが付加されているチャンクについて、当該補助データを削除する。

インポート要求を受信した場合（Ｓ１９０１：インポート）、インポート部１２１は、ベースタイプ３０３が示すストア形式のチャンクであり補助ベースタイプが示す属性のチャンクをインポートする（Ｓ１９０４）。

Ｓ１９０３において、実行対象として選択されるチャンクは、上述の１以上の優先度観点に従う変換優先度が相対的に高いチャンクでよい。補助データベースタイプが補助データの付加済を示す場合、優先度観点と変換優先度の関係は、例えば、下記である。
・（Ｐ１）について、データ保管期間が短い程、変換優先度が高い。表にチャンクが残る時間が長いからである。
・（Ｐ２）及び（Ｐ３）について、参照時刻又は更新時刻が新しい程、又は、参照頻度又は更新頻度が高い程、変換優先度が高い。補助データは主に表のアクセスに使用され、アクセスの高速化に貢献するデータであるからである。
・（Ｐ４）について、アクセスコストが大きい程、変換優先度が高い。補助データがあることで処理の高速化が期待できるからである。
・（Ｐ５）について、非省電力状態である場合、変換優先度が高い。対応するチャンクが起動状態のハードウェア機器（ＰＤＥＶ）に格納されており、参照される可能性が高いことが考えられるためである。
・（Ｐ６）について、アーカイブ時刻が新しい程、変換優先度が高い。表にチャンクが残る時間が長いからである。

実施例４を説明する。その際、実施例１〜３との相違点を主に説明し、実施例１〜３との共通点については説明を省略又は簡略する。

図２０は、優先度観点指定ＵＩ（ユーザインターフェース）の一例を示す。

優先度観点指定ＵＩ２０００は、優先度観点（又はその重要度）のユーザが入力するためのＵＩである。優先度観点指定ＵＩ２０００は、ユーザにより指定可能な優先度観点毎に、選択ＵＩ２００１と、重要度指定ＵＩ２００２と、優先度観点文字列２００３とを有する。

選択ＵＩ２００１は、優先度観点として採用するか否かを入力するＵＩ（例えばチェックボックス）である。重要度指定ＵＩ２００２は、優先度観点に関連付ける重要度（例えば、３、２、１（“３”が最高で“１”が最低）の３段階のうちのいずれか）を入力するＵＩである。優先度観点文字列２００３は、優先度観点の内容を示す文字列である。

優先度観点指定ＵＩ２０００を介して優先度観点（及び重要度）の指定を受け付けること、及び、当該指定された優先度観点（及び重要度）を設定することが、データ変換部１２４により行われる。

各未変換チャンクについて、当該未変換チャンクの変換優先度は、１以上の優先度観点と、当該１以上の優先度観点の少なくとも１つ重要度とに基づいて決まる。例えば、或る優先度観点によれば変換優先度が高でも、当該優先度観点よりも重要度が高い優先度観点によれば変換優先度が低であれば、変換優先度は低でよい。

以上、幾つかの実施例を説明したが、これらは本発明の説明のための例示であって、本発明の範囲をこれらの実施例にのみ限定する趣旨ではない。本発明は、他の種々の形態でも実施することが可能である。

例えば、Ｘ個の変換対象のチャンクのデータ変換処理に要する時間がインポート処理の実行周期よりも短くなるよう、ＤＢＭＳ１１５（データ変換部１２４）は、Ｘの値を制限してもよいし、Ｘ個の変換対象チャンクのデータ量（後述のアクセスコスト）の合計が所定値以下となるよう変換対象チャンクを選択してもよい。

また、例えば、データ変換処理は、或るデータの第１のデータ処理の一例である。インポート処理は、第１のデータ処理中は実行不可であり前記或るデータについての第２のデータ処理の一例である。前記或るデータ全体についての第１のデータ処理の処理時間は、第２のデータ処理の実行間隔よりも典型的には長い。第１のデータ処理は、消費電力低減のためのデータ変換処理に代えて、消費電力低減以外のことを目的としたデータ処理（例えばデータ変換処理）でもよい。従って、上述の説明を基に、下記の表現をすることができる。下記の表現１によれば、高頻度に第２のデータ処理を実行しつつ第１のデータ処理を実行することができる。下記の表現２によれば、第１のデータ処理の対象となり得るデータ部分が２以上ある場合には、効率的にデータ部分に対して第１のデータ処理を実行することができる。

＜表現１＞
或るデータの第１のデータ処理の要求に応答して、前記或るデータのデータ状態を、前記或るデータについて前記第１のデータ処理の実行済の状態に変更する状態変更部（一例がベースタイプ変更部）と、
当該状態変更の実行と非同期に、前記或るデータのうち前記データ状態と異なるデータ部分（第２のデータ処理の単位）について第１のデータ処理を実行する第１データ処理部（一例がデータ変換部）と、
定期的に又は不定期的に、前記或るデータについて前記データ状態に従う第２のデータ処理を、前記第１のデータ処理が行われていない場合に実行する第２データ処理部（一例がインポート部）と
を有するデータ処理システム（一例が計算機システム）。

＜表現２＞
前記第１データ処理部は、前記或るデータのうち１以上の優先度観点に従う処理優先度が相対的に高いデータ部分について優先的に前記第１のデータ処理を実行する、
表現１記載のデータ処理システム。

１００…ＤＢサーバ

Claims (15)

1. データベースの表のストア形式を変換する要求である変換要求に応答して、前記表のストア形式を示す情報であるベースタイプが示すストア形式を当該変換要求に従うストア形式に変更する処理であるベースタイプ変更処理を実行するベースタイプ変更部と、
   それぞれが前記表に対するデータのインポート単位である、前記表における全チャンクのうち、前記ベースタイプが示すストア形式と異なるストア形式のチャンクである未変換チャンクを、前記ベースタイプが示すストア形式のチャンクに変換する処理であるデータ変換処理を、前記変換要求に応答して実行される前記ベースタイプ変更処理と非同期に実行するデータ変換部と、
   定期的に又は不定期的に、前記ベースタイプが示しているストア形式のチャンクを前記表にインポートする処理であり前記データ変換処理中は実行不可であるインポート処理を実行するインポート部と
   を有するデータベース管理システム。
2. 前記データ変換部は、Ｘ個の変換対象チャンク毎に（Ｘは自然数）前記データ変換処理を実行するようになっており、
   前記Ｘ個の変換対象チャンクは、全未変換チャンクからデータ変換処理の対象として前記データ変換部により選択されたチャンクであり、全未変換チャンクのうち、１以上の優先度観点に従う変換優先度が相対的に高いチャンクである、
   請求項１に記載のデータベース管理システム。
3. 各チャンクについて、前記１以上の優先度観点は、下記の（Ｐ１）乃至（Ｐ６）の優先度観点のうちの１以上の優先度観点である、
   （Ｐ１）当該チャンクがインポートされた時刻からの経過時間であるデータ保管期間、
   （Ｐ２）当該チャンクが最後に参照された時刻である参照時刻、又は、当該チャンクが参照される頻度である参照頻度、
   （Ｐ３）当該チャンクが最後に更新された時刻である更新時刻、又は、当該チャンクが更新される頻度である更新頻度、
   （Ｐ４）当該チャンクのデータ量が大きい程大きい値であるアクセスコスト、
   （Ｐ５）当該チャンクを格納している記憶デバイスが省電力状態であるか否か、
   （Ｐ６）当該チャンクがアーカイブされる予定時刻であるアーカイブ時刻
   請求項２に記載のデータベース管理システム。
4. 変更前の前記ベースタイプが、ローストア形式を示し、変更後の前記ベースタイプが、カラムストア形式を示し、故に、各未変換チャンクが、ローストア形式のチャンクの場合、優先度観点と変換優先度の関係は、下記である、
   （Ｐ１）について、データ保管期間が短い程、変換優先度が高い、
   （Ｐ２）について、参照時刻が新しい程、又は、参照頻度が高い程、変換優先度が高い、
   （Ｐ３）について、更新時刻が古い程、又は、更新頻度が低い程、変換優先度が高い、
   （Ｐ４）について、アクセスコストが大きい程、変換優先度が高い、
   （Ｐ５）について、非省電力状態である場合、変換優先度が高い、
   （Ｐ６）について、アーカイブ時刻が新しい程、変換優先度が高い、
   請求項３に記載のデータベース管理システム。
5. 変更前の前記ベースタイプが、カラムストア形式を示し、変更後の前記ベースタイプが、ローストア形式を示し、故に、各未変換チャンクが、カラムストア形式のチャンクの場合、優先度観点と変換優先度の関係は、下記である、
   （Ｐ１）について、データ保管期間が短い程、変換優先度が高い、
   （Ｐ２）について、参照時刻が古い程、又は、参照頻度が低い程、変換優先度が高い、
   （Ｐ３）について、更新時刻が新しい程、又は、更新頻度が高い程、変換優先度が高い、
   （Ｐ４）について、アクセスコストが大きい程、変換優先度が高い、
   （Ｐ５）について、非省電力状態である場合、変換優先度が高い、
   （Ｐ６）について、アーカイブ時刻が新しい程、変換優先度が高い、
   請求項３又は４に記載のデータベース管理システム。
6. 前記データ変換部は、変換優先度が所定優先度未満の未変換チャンクを、前記Ｘ個の変換対象チャンクの少なくとも１つとして選択することを避ける、
   請求項２乃至５のうちのいずれか１項に記載のデータベース管理システム。
7. 各未変換チャンクについて、当該未変換チャンクの変換優先度は、１以上の優先度観点と、当該１以上の優先度観点の少なくとも１つ重要度とに基づいて決まる、
   請求項２乃至６のうちのいずれか１項に記載のデータベース管理システム。
8. 前記データ変換部は、前記変換要求である第１の変換要求とは別の第２の変換要求に応答して、前記データ変換処理を実行し、
   前記第２の変換要求では、下記の（ａ）及び（ｂ）、
   （ａ）１又は複数の優先度観点のうち採用する前記１以上の優先度観点、及び、
   （ｂ）前記Ｘの値と、１以上の変換対象チャンクのＩＤのリストとのいずれか、
   が指定されている、
   請求項２乃至７のうちのいずれか１項に記載のデータベース管理システム。
9. 前記表に対する検索処理を実行する検索部を更に有し、
   前記表にストア状態が関連付けられており、
   前記ストア状態は、前記表におけるチャンクが、或るストア形式のチャンクのみであるか、異なるストア形式のチャンクの混在であるかを示し、
   前記インポート部が、前記表に対応した前記ベースタイプが示すストア形式で新たにチャンクを当該表に追加した場合、前記ストア状態を必要に応じて更新し、
   前記データ変換部が、前記表におけるいずれかの未変換チャンクの前記データ変換処理において、前記ストア状態を必要に応じて変更し、
   前記検索部は、
   前記ストア状態が、前記表におけるチャンクが異なるストア形式のチャンクの混在であることを示している場合、チャンク毎に、当該チャンクのストア形式及びデータ変換中か否かを示す情報であるストア情報を特定し、当該特定されたストア情報に応じて当該チャンクを参照し、
   前記ストア状態が、前記表におけるチャンクが或るストア形式のチャンクのみであることを示している場合、チャンク毎に、当該チャンクの前記ストア情報を特定すること無しに、前記或る特定されたストア形式に応じて当該チャンクを参照する、
   請求項１乃至７のうちのいずれか１項に記載のデータベース管理システム。
10. 前記表におけるチャンク毎に当該チャンクのインポート時刻から一定時間経過した当該チャンクを前記表から除外する除外処理を実行する除外部を更に有する、
    請求項１乃至９のうちのいずれか１項に記載のデータベース管理システム。
11. 前記除外処理は、前記表からチャンクをパージするパージ処理と、前記表からチャンクをアーカイブファイルとして除外するアーカイブ処理とのうちの少なくとも１つである、
    請求項１０に記載のデータベース管理システム。
12. ２以上のストア形式のうちの一部のストア形式が、前記表に関わる補助データの付加である、
    請求項１乃至１１のうちのいずれか１項に記載のデータベース管理システム。
13. 前記補助データは、索引及びマテリアライズドビューのうちの少なくとも１つである、
    請求項１１に記載のデータベース管理システム。
14. 変更後のストア形式が、前記補助データの付加の場合、
    前記ベースタイプ変更部が、前記補助データの付加に関する属性を示す情報である補助ベースタイプを、前記補助データの付加済を示す属性に変更し、
    前記データ変換部が、補助ベースタイプが示す属性と異なる属性のチャンクを、補助ベースタイプが示す属性のチャンクに変換する、
    請求項１２又は１３に記載のデータベース管理システム。
15. データベースの表のストア形式を示す情報であるベースタイプが示しているストア形式のチャンクを前記表にインポートする処理でありデータ変換処理中は実行不可であるインポート処理を実行し、
    前記データ変換処理は、それぞれが前記表に対するデータのインポート単位である、前記表における全チャンクのうち、前記ベースタイプが示すストア形式と異なるストア形式のチャンクである未変換チャンクを、前記ベースタイプが示すストア形式のチャンクに変換する処理であり、
    前記表のストア形式を変換する要求である変換要求に応答して、前記表のストア形式を示す情報であるベースタイプが示すストア形式を当該変換要求に従うストア形式に変更する処理であるベースタイプ変更処理を実行し、
    前記変換要求に応答して実行される前記ベースタイプ変更処理と非同期に前記データ変換処理を実行し、
    前記ベースタイプ変更処理の実行後の前記インポート処理では、変更後の前記ベースタイプが示しているストア形式のチャンクを前記表にインポートする、
    データベース管理方法。