JP2023152910A - コンピュータ実装方法、コンピュータプログラム、システム（データベース監査の精度及び効率を改善するための構造化監査ログの活用） - Google Patents

Abstract

【課題】データベース監査の精度及び効率を改善するコンピュータ実装方法、システム及びコンピュータプログラムを提供する。【解決手段】方法は、データベースのテーブル、リスト又はインデックスを解析して、時系列データ、ユーザデータ、インターネットプロトコルアドレス及びオペレーションデータを含むメタデータを識別する。識別されたメタデータが抽出されたテーブル、リスト又はインデックスの対応するレコード又は行に関連付けられ、対応するデータオペレーションに基づき、解析されたテーブル、リスト又はインデックスのレコード又は行に関連付けられた生データ画像を記録するかどうかに関する決定が行われ、識別されたメタデータ及び記録されたデータ画像は、構造化監査ログに記憶され、クエリに関連付けられたレコード又は行識別子（ＲＩＤ）と、構造化監査ログに関連付けられたＲＩＤとの一致に基づき、構造化監査ログから監査情報を取得する。【選択図】図４

Description

本開示は、概して、データベース監査に関し、より具体的には、データベース監査の精度及び効率を改善するための構造化監査ログの活用に関する。

データベース監査とは、選択されたユーザデータベースアクションの監視及び記録である。それは、実行されたＳＱＬステートメントの種類のような個々のアクション、又はユーザ名、アプリケーション、時間などのようなファクタの組み合わせに基づき得る。

そのような監査は、通常、特定のスキーマ、テーブル、又は行において行われた、又は特定のコンテンツに影響をもたらす現在のアクションに対する将来的なアカウンタビリティを可能にするために使用されている。さらに、そのような監査は、そのアカウンタビリティに基づき、ユーザ（又は他者）の不適切なアクションを阻止するために使用されてよい。また、そのような監査により、不審なアクティビティを調査することが可能となる。例えば、あるユーザがテーブルからデータを削除する場合、セキュリティ管理者は、データベースへのすべての接続、及びデータベースにおけるすべてのテーブルからのすべての成功した、及び失敗した行の削除を監査する決定を下すことがある。加えて、そのような監査は、特定のデータベースアクティビティに関するデータを監視及び収集するために使用されてよい。例えば、どのテーブルが更新されているか、論理入力／出力オペレーションが何回実行されているか、又はピーク時に接続している同時ユーザの数に関する統計が収集され得る。さらに、そのような監査は、認可又はアクセス制御の実装に関する問題を検出するために使用されてよい。

そのようなデータベース監査の用途に基づき、データベースのどの行及び列が、誰によっていつアクセスされたかを特定することが重要である。残念ながら、特にＮｏＳＱＬ（非構造化クエリ言語（ｎｏｎ－ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄ ｑｕｅｒｙ ｌａｎｇｕａｇｅ（ＳＱＬ）））データベースの場合、そのような情報は、容易に追跡及び記録されない。

ＮｏＳＱＬデータベースは、リレーショナルデータベースにおいて使用される表形式の関係とは異なる手段でモデル化されたデータの記憶及び取得のためのメカニズムを提供する。ＮｏＳＱＬデータベースにより使用されるデータ構造（例えば、キーと値のペア）は、リレーショナルデータベースにおいてデフォルトで使用されるそれらとは異なり、ＮｏＳＱＬにおけるいくつかのオペレーションを高速化する。さらに、ＮｏＳＱＬデータベースは、非構造化ストレージを使用しており、これにより大量の情報を高性能かつ俊敏に処理することが可能である。例えば、ＮｏＳＱＬデータベースは、複数の処理ノード及び複数のサーバにまたがって非構造化データを記憶し得る。しかしながら、複数の処理ノード及び複数のサーバにまたがって非構造化データを記憶することにより、そのようなデータベースの監査に困難が生じている。

現状では、ＮｏＳＱＬデータベースなどにおけるデータベースアクションを監視及び記録する試みのために、監査プラグインが使用されることがある。残念ながら、データオペレーション（例えば、更新オペレーション、読取オペレーション）のみが記録される。監視及び記録されるデータが限定的である結果として、データベースのどの行及び列が、誰によっていつアクセスされたかを特定するという点において監査は不十分である。

代替的に、ＮｏＳＱＬデータベースなどにおけるデータベースアクションを監視及び記録する試みのために、テンポラルテーブルが使用されることがある。残念ながら、いくつかのオペレーションは記録されない。監査プラグインを使用するシナリオと同様に、テンポラルテーブルを使用する結果として、監視及び記録されるデータが限定的となり、それゆえに、データベースのどの行及び列が、誰によっていつアクセスされたかを特定するという点において、監査が不十分となる結果が生じている。さらに、テンポラルテーブルの使用は、特に、データベース上での頻繁な読取、追加、削除、及び更新オペレーションを伴う場合に、時間を要し、非効率的である。加えて、トランザクションの並行処理（重複する時間中に同じデータベースの行にアクセスするなどの２つのトランザクションの同時実行）におけるダーティリードデータなどの特定の情報を取得するという要求を、テンポラルテーブルを用いて達成できないことがある。

したがって、データベース（例えば、ＮｏＳＱＬデータベース）のデータアクセスの正確な証明を可能にするような効率的な方法で、データベースアクションを効果的に監査するための手段は、現状において存在しない。

本開示の一実施形態では、データベース監査の精度及び効率を改善するためのコンピュータ実装方法は、メタデータを識別するためにデータベースのテーブル、リスト又はインデックスを解析する段階、ここで、前記メタデータは、時系列データ、ユーザデータ、インターネットプロトコル（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ，ＩＰ）アドレス及びオペレーションデータを有する、を備える。本方法は、前記識別されたメタデータを、前記データベースの前記解析されたテーブル、リスト又はインデックスの対応するレコード又は行に関連付ける段階をさらに備える。加えて、本方法は、対応するデータオペレーションに基づき、前記データベースの前記解析されたテーブル、リスト又はインデックスの前記レコード又は行に関連付けられたデータ画像を記録するかどうかを決定する段階を備える。さらに、本方法は、前記識別されたメタデータ及び記録されたデータ画像を、これらが存在する場合に、前記データベースの前記解析されたテーブル、リスト又はインデックスの前記レコード又は行のレコード又は行識別子に関連付けられた構造化監査ログに記憶する段階を備える。

このようにして、構造化監査ログの活用により、データベース監査の精度及び効率が改善される。

本開示の別の実施形態では、データベース監査の精度及び効率を改善するためのコンピュータプログラム製品であって、前記コンピュータプログラム製品は、具現化されたプログラムコードを有する１又は複数のコンピュータ可読記憶媒体を備え、前記プログラムコードは、メタデータを識別するためにデータベースのテーブル、リスト又はインデックスを解析する手順、ここで、前記メタデータは、時系列データ、ユーザデータ、インターネットプロトコル（ＩＰ）アドレス及びオペレーションデータを含む、のためのプログラミング命令を有する。前記プログラムコードは、前記識別されたメタデータを、前記データベースの前記解析されたテーブル、リスト又はインデックスの対応するレコード又は行に関連付ける手順のためのプログラミング命令をさらに有する。前記プログラムコードは加えて、対応するデータオペレーションに基づき、前記データベースの前記解析されたテーブル、リスト又はインデックスの前記レコード又は行に関連付けられたデータ画像を記録するかどうかを決定する手順のためのプログラミング命令を有する。さらに、前記プログラムコードは、前記識別されたメタデータ及び記録されたデータ画像を、これらが存在する場合に、前記データベースの前記解析されたテーブル、リスト又はインデックスの前記レコード又は行のレコード又は行識別子に関連付けられた構造化監査ログに記憶する手順のためのプログラミング命令を有する。

このようにして、構造化監査ログの活用により、データベース監査の精度及び効率が改善される。

本開示のさらなる実施形態において、システムは、データベース監査の精度及び効率を改善するためのコンピュータプログラムを記憶するためのメモリ及び前記メモリに接続されたプロセッサを備える。前記プロセッサは、メタデータを識別するためにデータベースのテーブル、リスト又はインデックスを解析する手順、ここで、前記メタデータは、時系列データ、ユーザデータ、インターネットプロトコル（ＩＰ）アドレス及びオペレーションデータを含む、を有する前記コンピュータプログラムのプログラム命令を実行するように構成されている。前記プロセッサはさらに、前記識別されたメタデータを、前記データベースの前記解析されたテーブル、リスト又はインデックスの対応するレコード又は行に関連付ける手順を有する前記コンピュータプログラムのプログラム命令を実行するように構成されている。前記プロセッサは加えて、対応するデータオペレーションに基づき、前記データベースの前記解析されたテーブル、リスト又はインデックスの前記レコード又は行に関連付けられたデータ画像を記録するかどうかを決定する手順を有する前記コンピュータプログラムのプログラム命令を実行するように構成されている。さらに、前記プロセッサは、前記識別されたメタデータ及び記録されたデータ画像を、これらが存在する場合に、前記データベースの前記解析されたテーブル、リスト又はインデックスの前記レコード又は行のレコード又は行識別子に関連付けられた構造化監査ログに記憶する手順を有する前記コンピュータプログラムのプログラム命令を実行するように構成されている。

このようにして、構造化監査ログの活用により、データベース監査の精度及び効率が改善される。

上述は、以下に続く本開示の詳細な説明がより良好に理解され得るために、本開示の１又は複数の実施形態の特徴及び技術的な利点をかなり一般的に概略している。本開示の追加の特徴及び利点は、以降で説明されることになり、本開示の特許請求の範囲の主題を形成し得る。

以下の詳細な説明が以下の図面と併せて考慮されると、本開示のより良好な理解が得られ得る。

本開示の一実施形態に係る、本開示の原理を実践する通信システムを示す。

本開示の一実施形態に係る、構造化監査ログの活用によりデータベース監査の精度及び効率を改善するためのデータベース管理システムのソフトウェアコンポーネントの図である。

本開示を実践するためのハードウェア環境を代表するデータベース管理システムのハードウェア構成の本開示の一実施形態を示す。

本開示の一実施形態に係る、構造化監査ログを構築するための方法のフローチャートである。

本開示の一実施形態に係る、更新オペレーションを伴う構造化監査ログを示す。

本開示の一実施形態に係る、読取又はクエリオペレーションを伴う構造化監査ログを示す。

本開示の一実施形態に係る、データ定義言語（ｄａｔａ ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ ｌａｎｇｕａｇｅ，ＤＤＬ）オペレーションを伴う構造化監査ログを示す。

本開示の一実施形態に係る、バッチデータ操作言語（ｄａｔａ ｍａｎｉｐｕｌａｔｉｏｎ ｌａｎｇｕａｇｅ，ＤＭＬ）オペレーションを伴う構造化監査ログを示す。

本開示の一実施形態に係る、構造化監査ログの活用によるデータベース監査の精度及び効率の改善のための方法のフローチャートである。

本開示の一実施形態に係る、構造化監査ログに関連付けられたレコード又は行識別子（ＲＩＤ）と、データベースを監査するためのクエリに関連付けられたＲＩＤとが一致する場合及び一致しない場合を示す。

背景技術の項において述べた通り、データベース（例えば、ＮｏＳＱＬデータベース）のデータアクセスの正確な証明を可能にするような効率的な方法で、データベースアクションを効果的に監査するための手段は、現状において存在しない。

本開示の実施形態は、データベース（例えば、ＮｏＳＱＬデータベース）のデータアクセスの正確な証明のための構造化監査ログを構築及び使用するための手段を提供する。これら及び他の特徴のより詳細な説明は、以下で提供される。

本開示のいくつかの実施形態では、本開示は、データベース監査の精度及び効率を改善するためのコンピュータ実装方法、システム及びコンピュータプログラム製品を備える。本開示の一実施形態では、データベースのテーブル、リスト又はインデックスを解析して、時系列データ、ユーザデータ、インターネットプロトコルアドレス及びオペレーションデータを含むメタデータを識別する。本明細書において使用される「メタデータ」とは、他のデータに関する情報を提供するデータを指す。本明細書において使用される「時系列データ」とは、データベースのテーブル、リスト又はインデックスからの情報を更新、挿入、削除等するためにクエリが発行された特定の順序を指す。本明細書において使用される「ユーザデータ」とは、データベースのテーブル、リスト又はインデックスのレコード又は行にアクセスするためのクエリを発行した特定のユーザの識別子を指す。本明細書において使用される「インターネットプロトコル（ＩＰ）アドレス」とは、データベースなどのデバイスに割り当てられた一意の識別子を指す。本明細書において使用される「オペレーションデータ」とは、コンピューティングデバイスのユーザが発行したクエリによって、データベース上での実行を要求されているオペレーションを指す。一実施形態では、そのようなオペレーションは、更新オペレーション、削除オペレーション、読取オペレーション、データ定義言語オペレーション（構造化クエリ言語におけるテーブル作成、テーブル変更、テーブル削除、ビュー作成等のようなデータ構造の定義に使用される）、バッチデータ操作言語オペレーション（データベースのテーブル、リスト又はインデックスの複数のレコード又は行の操作に使用される）等を含む。識別されたメタデータは、当該メタデータが抽出されたデータベースのテーブル、リスト又はインデックスの対応するレコード又は行に関連付けられている。その後、対応するデータオペレーションに基づき、データベースの解析されたテーブル、リスト又はインデックスのレコード又は行に関連付けられた生データ画像を記録するかどうかに関する決定が行われる。本明細書において使用される「生データ画像」又は「データ画像」とは、データオペレーション（例えば、更新オペレーション）の結果として生じるデータの画像を指す。例えば、データオペレーションの結果として生じるデータのデータ画像は、更新又は挿入オペレーションに応答して記録されることがある。しかしながら、データオペレーションの結果として生じるデータのデータ画像は、並行トランザクションが存在する場合を除き、削除オペレーションに応答して、又は読取／クエリオペレーションに応答して記録されないことがある。その後、識別されたメタデータ及び記録されたデータ画像は、これらが存在する場合、そのような構造化情報が取得されたデータベース上の解析されたテーブル、リスト又はインデックスのレコード又は行のレコード又は行識別子に関連付けられた「構造化監査ログ」に記憶される。本明細書において使用される「構造化監査ログ」とは、上述の監査情報（例えば、メタデータ、記録されたデータ画像等）を記憶するデータ構造を指す。一実施形態では、構造化監査ログは、データベース管理システムの記憶デバイス（例えば、メモリ、ディスクユニット）に記憶され、データベースを監査するための将来のクエリは、データベースに関する監査情報を取得するために、そのような記憶された構造化監査ログにアクセスし得る。一実施形態では、適切な監査情報は、クエリに関連付けられた行又はレコード識別子と、要求されたデータベース監査情報を含む構造化監査ログに関連付けられたレコード又は行識別子との一致に基づき、記憶された構造化監査ログから取得される。このようにして、構造化監査ログの活用により、データベース監査の精度及び効率が改善される。

以下の説明において、本開示の深い理解を提供するために多くの具体的な詳細が記載される。しかしながら、そのような具体的な詳細がなくても本開示が実践され得ることが当業者には明らかとなる。他の事例では、不要な詳細で本開示を不明瞭にしないように、周知の回路は、ブロック図の形式で示されている。ほとんどの場合、タイミングの考慮事項等に関する詳細は、そのような詳細が本開示の完全な理解を得るのに必要ではない限り、及び関連技術における当業者の技能の範囲内である限り、省略されている。

ここで図面を詳細に参照すると、図１は、本開示の原理を実践する通信システム１００の本開示の一実施形態を示している。通信システム１００は、ネットワーク１０３を介してデータベース管理システム１０２に接続されたコンピューティングデバイス１０１を含む。さらに、図１に示すように、データベース管理システム１０２は、データベース１０４（例えば、ＮｏＳＱＬデータベース）に接続されている。

コンピューティングデバイス１０１は、ネットワーク１０３に接続し、その結果として他のコンピューティングデバイス１０１及びデータベース管理システム１０２と通信する能力を有するように構成された任意の種類のコンピューティングデバイス（例えば、ポータブルコンピューティングユニット、パーソナルデジタルアシスタント（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ，ＰＤＡ）、ラップトップコンピュータ、モバイルデバイス、タブレットパーソナルコンピュータ、スマートフォン、携帯電話、ナビゲーションデバイス、ゲーム機、デスクトップコンピュータシステム、ワークステーション、インターネット機器など）であってよい。なお、コンピューティングデバイス１０１及びコンピューティングデバイス１０１のユーザの両方が、要素番号１０１で識別され得る点に留意されたい。

ネットワーク１０３は、例えば、ローカルエリアネットワーク、ワイドエリアネットワーク、ワイヤレスワイドエリアネットワーク、回路交換電話網、モバイル通信用グローバルシステム（ＧＳＭ（登録商標）：Ｇｌｏｂａｌ Ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ Ｍｏｂｉｌｅ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ）ネットワーク、ワイヤレスアプリケーションプロトコル（ＷＡＰ）ネットワーク、ＷｉＦｉネットワーク、ＩＥＥＥ８０２．１１標準規格ネットワーク、これらの様々な組み合わせ等であってよい。本開示の範囲から逸脱することなく、他のネットワーク（その説明はここでは簡潔性のために省略される）も、図１のシステム１００と併せて使用されてもよい。

一実施形態では、コンピューティングデバイス１０１のユーザは、データベース１０４からの情報を更新、挿入、削除等するために、データベース管理システム１０２にクエリ（例えば、構造化クエリ言語（ＳＱＬ）クエリ、クエリＪＳＯＮ（ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）Ｏｂｊｅｃｔ Ｎｏｔａｔｉｏｎ）オブジェクト）を発行する。例えば、ユーザは、データベース１０４においてテーブルにデータの新たな行を追加するためにＩＮＳＥＲＴ ＩＮＴＯのクエリを発行してよい。そのようなクエリは、データベース管理システム１０２により処理され、ユーザが要求したデータの記憶及び取得などが行われる。

一実施形態では、データベース管理システム１０２は、リレーショナルデータベース又はＮｏＳＱＬデータベースなどのデータベース１０４を維持するように構成されている。一実施形態では、データベース管理システム１０２は、データベース１０４を照会する、及び維持するために構造化クエリ言語（ＳＱＬ）を使用するように構成されたＳＱＬサーバに対応している。一実施形態では、データベース管理システム１０２は、ＮｏＳＱＬデータベース１０４において記憶されたクエリＪＳＯＮ（ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）Ｏｂｊｅｃｔ Ｎｏｔａｔｉｏｎ）データ（例えば、ＪＳＯＮオブジェクト）を照会するように構成されたサーバに対応している。

一実施形態では、データベース管理システム１０２は、以下でさらに論述する通り、データベース１０４のデータアクセスの正確な証明のために構造化監査ログを構築及び使用するように構成されている。一実施形態では、そのような構造化監査ログは、該当する場合は生データ画像に加えて、メタデータ（例えば、時系列データ、ユーザデータ、インターネットプロトコル（ＩＰ）アドレス及びオペレーションデータ）を含む。

本明細書において使用される「時系列データ」とは、データベース１０４のテーブル、リスト又はインデックスからの情報を更新、挿入、削除等するためにクエリが発行された特定の順序を指す。例えば、ある行にアクセスするための最初のクエリはＴＳ１（時系列＃１）の時系列データを有し、同じ行にアクセスするための後続のクエリはＴＳ２の時系列データを有してよく、それにより、当該クエリがＴＳ１に関連付けられたクエリに続いたことを示す。

本明細書において使用される「ユーザデータ」とは、データベース１０４のテーブル、リスト又はインデックスのレコード又は行にアクセスするためのクエリを発行した特定のユーザの識別子を指す。

本明細書において使用される「インターネットプロトコル（ＩＰ）アドレス」とは、データベース１０４などのデバイスに割り当てられた一意の識別子を指す。一実施形態では、メタデータに含まれるＩＰアドレスは、コンピューティングデバイス１０１のユーザにより照会されているデータベース１０４のＩＰアドレスに対応している。

本明細書において使用される「オペレーションデータ」とは、コンピューティングデバイス１０１のユーザが発行したクエリにより、データベース１０４上での実行を要求されているオペレーションを指す。一実施形態では、そのようなオペレーションは、更新オペレーション、削除オペレーション、読取オペレーション、データ定義言語オペレーション（構造化クエリ言語におけるテーブル作成、テーブル変更、テーブル削除、ビュー作成等のようなデータ構造の定義に使用される）、バッチデータ操作言語オペレーション（データベース１０４のテーブル、リスト又はインデックスの複数のレコード又は行の操作に使用される）等を含む。

本明細書において使用される「生データ画像」とは、データオペレーション（例えば、更新オペレーション）の結果として生じるデータの画像を指す。一実施形態では、そのような画像は、変更された列又は行のデータのみを含み得る。

一実施形態では、そのような情報（例えば、メタデータ、生データ画像）は、データベース１０４のテーブル、リスト又はインデックスのレコード又は行識別子に関連付けられており、そのような識別子は、データオペレーションが実行されたレコード又は行を識別する。

一実施形態では、そのような情報（例えば、メタデータ、生データ画像）は、データベース１０４のテーブル、リスト又はインデックスのレコード又は行識別子とともに、データベース管理システム１０２により「構造化監査ログ」に記憶される。本明細書において使用される「構造化監査ログ」とは、上述の情報を記憶するデータ構造を指す。

一実施形態では、構造化監査ログはさらに、該当する場合は対象となるメタデータ及び生データ画像に関連付けられたクエリに先立ち実行された、以前にリンクされたクエリへのポインタを含む。

一実施形態では、構造化監査ログは、データベース管理システム１０２の記憶デバイス（例えば、メモリ、ディスクユニット）に記憶される。

構造化監査ログを構築すると、データベース管理システム１０２は、データベース１０４のデータアクセスの正確な証明のために構造化監査ログを使用する。

これら及び他の特徴のより詳細な説明は、以下でさらに提供される。さらに、データベース管理システム１０２のソフトウェアコンポーネントの説明が、図２に関連して以下で提供され、データベース管理システム１０２のハードウェア構成の説明が、図３に関連して以下でさらに提供される。

システム１００は、いずれの１つの特定のネットワークアーキテクチャにも範囲を限定されない。システム１００は、任意の数のコンピューティングデバイス１０１、データベース管理システム１０２、ネットワーク１０３及びデータベース１０４を含んでよい。

構造化監査ログの活用によりデータベース監査の精度及び効率を改善するためにデータベース管理システム１０２により使用されるソフトウェアコンポーネントに関する論述が、図２に関連して以下で提供される。

図２は、本開示の一実施形態に係る、構造化監査ログの活用によりデータベース監査の精度及び効率を改善するためのデータベース管理システム１０２のソフトウェアコンポーネントの図である。

図１と併せて図２を参照すると、データベース管理システム１０２は、データベース１０４のテーブル、リスト若しくはインデックス、又はその組み合わせを解析して、時系列データ、ユーザデータ、インターネットプロトコル（ＩＰ）アドレス及びオペレーションデータを含むメタデータを識別するように構成された解析エンジン２０１を含む。

本明細書において使用される「テーブル」とは、データベース１０４内にテーブル形式で保持された関連データの集合体を指す。

本明細書において使用される「リスト」とは、データベース１０４のフィールドに記憶されたエントリ又は値など、エントリ又は値の一式を指す。

本明細書において使用される「インデックス」とは、データベース１０４のデータベーステーブル上におけるデータ取得オペレーションの速度を向上させるデータ構造を指す。インデックスは、データベーステーブルがアクセスされるたびに、データベーステーブルにおけるすべての行を検索する必要なく速やかにデータの位置を特定するために使用される。一実施形態では、インデックスはデータベーステーブルの１又は複数の列を用いて作成され、高速なランダムルックアップ及び順序付けられたレコードの効率的なアクセスの両方のための基礎を提供する。一実施形態では、インデックスは、効率的な検索を可能にするために設計された、テーブルからの、選択されたデータの列のコピーである。一実施形態では、インデックスは、完全な行が効率的に取得されることを可能にするための、コピー元のデータの元の行への「キー」又は直接リンクを含む。

本明細書において使用されるメタデータとは、他のデータに関する情報を提供するデータを指す。一実施形態では、メタデータは、時系列データ、ユーザデータ、インターネットプロトコル（ＩＰ）アドレス及びオペレーションデータを含む。

上述の通り、本明細書において使用される「時系列データ」とは、データベース１０４のテーブル、リスト又はインデックスからの情報を更新、挿入、削除等するためにクエリが発行された特定の順序を指す。例えば、ある行にアクセスするための最初のクエリはＴＳ１（時系列＃１）の時系列データを有し、同じ行にアクセスするための後続のクエリはＴＳ２の時系列データを有してよく、それにより、当該クエリがＴＳ１に関連付けられたクエリに続いたことを示す。

本明細書において使用される「ユーザデータ」とは、データベース１０４のテーブル、リスト又はインデックスのレコード又は行にアクセスするためのクエリを発行した特定のユーザの識別子を指す。

本明細書において使用される「インターネットプロトコル（ＩＰ）アドレス」とは、データベース１０４などのデバイスに割り当てられた一意の識別子を指す。一実施形態では、メタデータに含まれるＩＰアドレスは、コンピューティングデバイス１０１のユーザにより照会されているデータベース１０４のＩＰアドレスに対応している。

本明細書において使用される「オペレーションデータ」とは、コンピューティングデバイス１０１のユーザが発行したクエリにより、データベース１０４上での実行を要求されているオペレーションを指す。一実施形態では、そのようなオペレーションは、更新オペレーション、削除オペレーション、読取オペレーション、データ定義言語オペレーション（構造化クエリ言語におけるテーブル作成、テーブル変更、テーブル削除、ビュー作成等のようなデータ構造の定義に使用される）、バッチデータ操作言語オペレーション（データベース１０４のテーブル、リスト又はインデックスの複数のレコード又は行の操作に使用される）等を含む。

一実施形態では、解析エンジン２０１は、接続オブジェクトを用いたｇｅｔＭｅｔａＤａｔａ（）メソッドなどのメソッド呼び出しを介して、データベース１０４のテーブル、リスト又はインデックスからメタデータを識別する。

一実施形態では、解析エンジン２０１は、データベース１０４のテーブル、リスト又はインデックスからメタデータを抽出するために、データベースドキュメンテーションツールを使用する。データベース１０４のテーブル、リスト又はインデックスからメタデータを抽出するためのデータベースドキュメンテーションツールの例は、ｄｂｄｏｃｓ．ｉｏ、Ｄａｔａｅｄｏ、Ａｐｅｘ（登録商標）ＳＱＬ ＲｅｄＧａｔｅ（登録商標）ＳＱＬ、ＳｃｈｅｍａＳｐｙ、ｄｂＦｏｒｇｅ Ｄｏｃｕｍｅｎｔｅ、ＤＢＳｃｒｉｂｅ、ＳｅｎｔｒｙＯｎｅ（登録商標）ＤＯＣ ｘＰｒｅｓｓ、Ｉｎｎｏｖａｓｙｓ Ｄｏｃｕｍｅｎｔ Ｘ等を含むが、これらに限定されない。

解析エンジン２０１はさらに、識別されたメタデータを、当該メタデータが抽出されたテーブル、リスト若しくはインデックス、又はその組み合わせの対応するレコード又は行に関連付けるように構成されている。一実施形態では、そのような関連付けは、テーブル、リスト又はインデックスの特定のレコード又は行を識別するレコード又は行識別子（「ＲＩＤ」）を通じて行われる。一実施形態では、レコード又は行識別子（「ＲＩＤ」）は、テーブル、リスト又はインデックスにおける行のアドレスに対応している。

例えば、メタデータが２３４５６７のレコード又は行識別子（「ＲＩＤ」）に対応するデータベース１０４のテーブルのレコード又は行から抽出された場合、そのようなレコード又は行から抽出された当該メタデータは、ＲＩＤ２３４５６７に関連付けられている。

一実施形態では、解析エンジン２０１は、ＳＱＬなどにおいて、ＲＯＷＩＤステートメントを介してＲＩＤを識別する。

一実施形態では、解析エンジン２０１はさらに、データベース１０４の解析されたテーブル、リスト又はインデックスのレコード又は行のクエリを、時系列データに基づき、存在する場合は以前に実行されたクエリにリンクさせるように構成されている。例えば、データベース１０４のテーブル、リスト又はインデックスの特定のレコード又は行から、データを操作又は取得するなどのために、データにアクセスすることを要求すべくコンピューティングデバイス１０１のユーザにより発行されたクエリは、時点Ｔ３で生じ得る。データベース１０４のテーブル、リスト又はインデックスの同じレコード又は行にアクセスしている先行クエリは、当該クエリが時点Ｔ１でデータベース１０４のテーブル、リスト又はインデックスの同じレコード又は行にアクセスした後に生じた可能性のある時点Ｔ２で生じ得る。時点Ｔ３で生じたクエリはその後、時点Ｔ２及びＴ１で生じたクエリにリンクされ得る。

一実施形態では、そのようなリンク付けは、時点Ｔ１でクエリに関連付けられた構造化監査ログを指し示すポインタを含む時点Ｔ２でクエリに関連付けられた構造化監査ログを指し示す時点Ｔ３でクエリに関連付けられた構造化監査ログにおけるポインタなど、解析エンジン２０１により提供されるポインタを介して達成され得る。このようにして、履歴クエリの結果一式（該当する場合はメタデータ及びデータ画像を伴う構造化監査ログ）を容易に取得することができる。

一実施形態では、解析エンジン２０１は、クエリに関連付けられたレコード又は行識別子（「ＲＩＤ」）に基づき、そのようなリンク付けを決定する。例えば、時点Ｔ１、Ｔ２及びＴ３で生じたクエリはすべて、１２３４５などの同じＲＩＤに関連付けられ得る。一実施形態では、解析エンジン２０１は、データベース１０４の解析されたテーブル、リスト又はインデックスのためのＲＩＤを、データ構造（例えば、テーブル）などに記憶する。一実施形態では、解析エンジン２０１はさらに、ＲＩＤに関連付けられた時系列データをデータ構造に記憶する。そのような時系列データは、同じＲＩＤに関連付けられた、過去に生じたクエリに関連付けられた構造化監査ログ（以下でさらに論述する通り、時系列データを含む）をリンクさせるために使用され得る。一実施形態では、そのようなデータ構造は、データベース管理システム１０２の記憶デバイス（例えば、メモリ、ディスクユニット）に記憶される。

データベース管理システム２０１はさらに、データベース１０４のテーブルの特定の行の上で実行されている更新オペレーションの結果として生じるデータなど、データオペレーション（例えば、更新オペレーション）の結果として生じるデータの生データ画像を記録するように構成された記録エンジン２０２を含む。本明細書において使用される「生データ画像」とは、データオペレーション（例えば、更新オペレーション）の結果として生じるデータの画像を指す。

一実施形態では、記録エンジン２０２は、データオペレーションの種類に基づき、データオペレーションの結果として生じるデータのデータ画像を記録するかどうかを決定する。

一実施形態では、記録エンジン２０２は、オペレーションの種類（例えば、更新、削除、挿入、読取、データ定義言語、バッチデータ操作言語等）を、抽出されたメタデータから決定する。例えば、解析エンジン２０１は、ＴＳ３の時系列（ＴＳ）データ、「ユーザ１」のユーザデータ、「ＩＰ１」のデータベース１０４のＩＰアドレス、及び更新オペレーションを表す「ＵＰＤ」のデータオペレーションを有するテーブルの行（ＲＩＤ１２３４５で識別される）からメタデータを抽出した可能性がある。

上述の通り、一実施形態では、記録エンジン２０２は、対応するデータオペレーションに基づき、データベース１０４の解析されたテーブル、リスト又はインデックスのレコード又は行に関連付けられた生データ画像を記録するかどうかを決定する。一実施形態では、記録エンジン２０２は、更新（「ＵＰＤ」）又は挿入（「ＩＮＳ」）オペレーションの実行後に、当該オペレーションの結果として生じるデータのデータ画像を記録する。一実施形態では、記録エンジン２０２は、並行トランザクションが存在する場合を除き、読取／クエリオペレーション（「ＱＲＹ」）の結果として生じるデータのデータ画像を記録しない。このようにして、以下でさらに論述する通り、トランザクションの並行処理に関わるダーティリードデータが取得され得る。本明細書において使用される「ダーティリード」は、トランザクションがまだコミットされていないデータを読み取る際に生じる。例として、トランザクション１がデータベース１０４の行を更新することを想定する。トランザクション２は、トランザクション１が更新をコミットする前に、更新された行を読み取る。そのような状況は、「ダーティリード」に相当するとされている。

一実施形態では、記録エンジン２０２は、削除オペレーション（「ＤＬＴ」）の結果として生じるデータのデータ画像を記録しない。

一実施形態では、記録エンジン２０２は、ＳＱＬデータ定義言語（ＤＤＬ）ステートメントを、ＤＤＬオペレーションの結果として生じるデータ画像として記録する。一実施形態では、「ＤＤＬ」オペレーションは、構造化クエリ言語（ＳＱＬ）におけるテーブル作成、テーブル変更、テーブル削除、ビュー作成等のようなデータ構造の定義に使用される。

一実施形態では、記録エンジン２０２は、ＳＱＬ式を、バッチデータ操作言語（ＤＭＬ）オペレーションの結果として生じるデータ画像として記録する。一実施形態では、ＤＭＬオペレーションは、データ自体を操作するために使用される。ＤＭＬオペレーションの例は、ＳＱＬにおける挿入、更新、又は削除命令を含む。

該当する場合にデータ画像を記録するために記録エンジン２０２により使用されるソフトウェアツールの例は、Ｅｑｕａｌｕｍ（登録商標）、Ｈｅｖｏ Ｄａｔａ、ＨＶＲ、ＩＢＭ（登録商標）ＷｅｂＳｐｈｅｒｅ（登録商標）、Ｑｌｉｋ（登録商標）、Ｏｒａｃｌｅ（登録商標）ＧｏｌｄｅｎＧａｔｅ（登録商標）、Ｐｒｅｃｉｓｅｌｙ（登録商標）、Ｓｔｒｉｉｍ（登録商標）、Ｔａｌｅｎｄ（登録商標）等を含むが、これらに限定されない。

データベース管理システム１０２はさらに、解析エンジン２０１及び記録エンジン２０２から取得された情報に基づき構造化監査ログを作成するように構成されている監査ログクリエータ２０３を含む。本明細書において使用される「構造化監査ログ」とは、解析エンジン２０１により抽出及び識別されたメタデータ、存在する場合は記録エンジン２０２により記録された生データ画像、並びに、履歴クエリに関連付けられた構造化監査ログを指し示す、解析エンジン２０１により提供された任意のポインタを記憶するデータ構造を指す。一実施形態では、そのような構造化監査ログは、データベース管理システム１０２の記憶デバイス（例えば、メモリ、ディスクユニット）に記憶される。

一実施形態では、監査ログクリエータ２０３は、作成された構造化監査ログ内に、解析エンジン２０１により抽出及び識別されたメタデータ、存在する場合は記録エンジン２０２により記録された生データ画像、並びに、履歴クエリに関連付けられた構造化監査ログを指し示す、解析エンジン２０１により提供された任意のポインタを記憶する。

構造化監査ログを作成し、そのような作成された構造化監査ログ内に上述の情報を記憶するために、監査ログクリエータ２０３により使用されるソフトウェアツールの例は、ｅｒｗｉｎ（登録商標）Ｄａｔａ Ｍｏｄｅｌｅｒ、ＥＲ／Ｓｔｕｄｉｏ（登録商標）、ＤｂＳｃｈｅｍａ、ＥＲＢｕｉｌｄｅｒ、ＨｅｉｄｉＳＱＬ、Ｎａｖｉｃａｔ（登録商標）Ｄａｔａ Ｍｏｄｅｌｅｒ、Ｔｏａｄ Ｄａｔａ Ｍｏｄｅｌｅｒ、Ａｒｃｈｉ等を含むが、これらに限定されない。

データベース管理システム１０２は加えて、構造化監査ログを介してデータベース１０４を監査するためのクエリを含む、コンピューティングデバイス１０１のユーザから発行されたクエリを受信及び処理するように構成されたクエリエンジン２０４を有する。

一実施形態では、クエリエンジン２０４（例えば、Ｐｒｅｓｔｏ（登録商標）、Ａｐａｃｈｅ（登録商標）Ｄｒｉｌｌ、Ｃｌｏｕｄｅｒａ（登録商標）Ｉｍｐａｌａ、Ａｐａｃｈｅ（登録商標）Ｓｐａｒｋ等）は、コンピューティングデバイス１０１のユーザからデータベース１０４を監査するためのクエリ要求を受信するように構成されている。一実施形態では、データベース１０４を監査するためのクエリは、監査を実行する対象であるデータベース１０４のテーブル、リスト又はインデックスのレコード又は行のレコード又は行識別子（ＲＩＤ）を含む。一実施形態では、クエリエンジン２０４は、構造化監査ログに関連付けられたＲＩＤを検索して、一致するものがあるかどうかを判断する。一実施形態では、各構造化監査ログはＲＩＤに関連付けられ、そのような情報はデータ構造に記憶される。一実施形態では、クエリエンジン２０４は、そのようなデータ構造を検索し、任意の一致するＲＩＤを識別する。一実施形態では、クエリエンジン２０４は、自然言語処理を使用して、データ構造における任意の一致を識別する。一実施形態では、そのようなデータ構造は、データベース管理システム１０２の記憶デバイス（例えば、メモリ、ディスクユニット）に記憶される。

一実施形態では、クエリエンジン２０４は、コンピューティングデバイス１０１のユーザからのデータベース１０４を監査するためのクエリ要求を解析して、データベース１０４のテーブル、リスト又はインデックスのどのレコード又は行に対して監査を実行するかを決定する。例えば、クエリは、監査を実行するために、データベース１０４のテーブル、リスト又はインデックスのレコード又は行を識別するレコード又は行番号関数、又はＳＥＬＥＣＴ句を含んでよい。データベース１０４のテーブル、リスト又はインデックスのレコード又は行を識別すると、ＲＯＷＩＤステートメントを介してレコード又は行識別子（ＲＩＤ）が識別され得る。

ＲＩＤが識別された時点で、クエリエンジン２０４は、そのようなＲＩＤ及び上述のデータ構造に記憶された構造化監査ログのＲＩＤの間に一致があるかどうかを判断し得る。例えば、上述の通り、一実施形態では、クエリエンジン２０４は、自然言語処理を使用して、データ構造における任意の一致を識別する。

クエリに関連付けられたＲＩＤ及び構造化監査ログのＲＩＤの間に一致がある場合、クエリエンジン２０４は、一致する構造化監査ログから監査済み情報（例えば、メタデータ、生データ画像）を取得する。そのような監査済み情報は、その後、コンピューティングデバイス１０１のユーザインタフェースを介すなどして、コンピューティングデバイス１０１のユーザに提供される。

或いは、クエリに関連付けられたＲＩＤ及び構造化監査ログのＲＩＤの間に一致がない場合、クエリエンジン２０４は、リクエスタ（コンピューティングデバイス１０１のユーザ）に対し、データベース１０４のテーブル、リスト又はインデックスのレコード又は行がアクセスされていないことを通知する。

構造化監査ログの活用によるデータベース監査の精度及び効率の改善のための方法の論述に関連して、これら及び他の機能の更なる説明が以下で提供される。

構造化監査ログの活用によるデータベース監査の精度及び効率の改善のための方法の論述に先立ち、データベース管理システム１０２（図１）のハードウェア構成の説明が図３に関連して以下で提供される。

ここで図３を参照すると、図３は、本開示を実践するためのハードウェア環境を代表するデータベース管理システム１０２（図１）のハードウェア構成の本開示の一実施形態を示している。

データベース管理システム１０２は、システムバス３０２により様々な他のコンポーネントに接続されたプロセッサ３０１を有する。オペレーティングシステム３０３が、プロセッサ３０１上で実行され、図３の様々なコンポーネントの制御を提供し、それらの機能を協働させる。本開示の原理に係るアプリケーション３０４は、オペレーティングシステム３０３とともに実行され、オペレーティングシステム３０３に対する呼び出しを提供し、ここで、呼び出しは、アプリケーション３０４により実行されることになる様々な機能又はサービスを実装する。アプリケーション３０４は、例えば、解析エンジン２０１（図２）、記録エンジン２０２（図２）、監査ログクリエータ２０３（図２）、及びクエリエンジン２０４（図２）を含んでよい。さらに、アプリケーション３０４は、例えば、図４～図１０に関連して以下でさらに論述する通り、構造化監査ログの活用によるデータベース監査の精度及び効率の改善のためのプログラムを含んでよい。

再び図３を参照すると、リードオンリメモリ（「ＲＯＭ」）３０５は、システムバス３０２に接続されており、データベース管理システム１０２の特定の基本機能を制御する基本入力／出力システム（「ＢＩＯＳ」）を含む。ランダムアクセスメモリ（「ＲＡＭ」）３０６及びディスクアダプタ３０７も、システムバス３０２に接続されている。オペレーティングシステム３０３及びアプリケーション３０４を含むソフトウェアコンポーネントは、ＲＡＭ３０６にロードされてよく、ＲＡＭ３０６は、実行のためのデータベース管理システム１０２のメインメモリであってよいことに留意されたい。ディスクアダプタ３０７は、ディスクユニット３０８、例えば、ディスクドライブと通信するインテグレーテッドドライブエレクトロニクス（「ＩＤＥ」）アダプタであってよい。なお、図４～図１０に関連して以下でさらに論述する通り、構造化監査ログの活用によるデータベース監査の精度及び効率の改善のためのプログラムは、ディスクユニット３０８又はアプリケーション３０４に存在してよい。

データベース管理システム１０２は、バス３０２に接続された通信アダプタ３０９をさらに備えてよい。通信アダプタ３０９は、コンピューティングデバイス１０１（図１）等の他のデバイスと通信するためにバス３０２を外部ネットワーク（例えば、図１のネットワーク１０３）と相互接続する。

一実施形態では、データベース管理システム１０２のアプリケーション３０４は、解析エンジン２０１、記録エンジン２０２、監査ログクリエータ２０３、及びクエリエンジン２０４のソフトウェアコンポーネントを含む。一実施形態では、そのようなコンポーネントは、ハードウェアにおいて実装されてよく、その場合、そのようなハードウェアコンポーネントは、バス３０２に接続されることになる。そのようなコンポーネントにより実行される上述された機能は、包括的なコンピュータ機能ではない。結果として、データベース管理システム１０２は、特定の、非包括的なコンピュータ機能を実装する結果である特定の機械である。

一実施形態では、構造化監査ログの活用によるデータベース監査の精度及び効率の改善のための機能を含む、データベース管理システム１０２のそのようなソフトウェアコンポーネント（例えば、解析エンジン２０１、記録エンジン２０２、監査ログクリエータ２０３、及びクエリエンジン２０４）の機能は、特定用途向け集積回路において具現化され得る。

本発明は、任意の可能な技術的詳細レベルの統合におけるシステム、方法、若しくはコンピュータプログラム製品、又はその組み合わせであり得る。コンピュータプログラム製品は、本発明の態様をプロセッサに実行させるためにコンピュータ可読プログラム命令を有するコンピュータ可読記憶媒体を含んでよい。

コンピュータ可読記憶媒体は、命令実行デバイスにより使用される命令を保持及び記憶し得る、有形のデバイスであり得る。コンピュータ可読記憶媒体は、例えば、電子ストレージデバイス、磁気ストレージデバイス、光学ストレージデバイス、電磁ストレージデバイス、半導体ストレージデバイス、又は前述したものの任意の適した組み合わせであってよいが、これらに限定されない。コンピュータ可読記憶媒体のより具体的な例の非網羅的なリストは、次のもの、すなわち、ポータブルコンピュータディスケット、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＰＲＯＭ又はフラッシュメモリ）、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、ポータブルコンパクトディスクリードオンリメモリ（ＣＤ－ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、メモリスティック、フロッピディスク、機械的にエンコードされたデバイス、例えば、パンチカード又は命令を記録した溝内の隆起構造、及び前述したものの任意の適した組み合わせを含む。本明細書において使用されるコンピュータ可読記憶媒体は、電波又は他の自由に伝播する電磁波、導波路又は他の伝送媒体を通って伝播する電磁波（例えば、光ファイバケーブルを通過する光パルス）、又はワイヤを通じて伝送される電気信号等、それ自体が一時的な信号であると解釈されるべきではない。

本明細書で説明されるコンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータ可読記憶媒体からそれぞれのコンピューティング／処理デバイスへと、又は、例えば、インターネット、ローカルエリアネットワーク、ワイドエリアネットワーク、若しくは無線ネットワーク、又はその組み合わせなどのネットワークを介して外部コンピュータ又は外部記憶デバイスへとダウンロードされ得る。ネットワークは、銅伝送ケーブル、光伝送ファイバ、無線伝送、ルータ、ファイアウォール、スイッチ、ゲートウェイコンピュータ、若しくはエッジサーバ、又はその組み合わせを備え得る。各コンピューティング／処理デバイス内のネットワークアダプタカード又はネットワークインタフェースは、ネットワークからコンピュータ可読プログラム命令を受信し、当該コンピュータ可読プログラム命令を、それぞれのコンピューティング／処理デバイス内のコンピュータ可読記憶媒体に記憶するために転送する。

本発明の動作を実行するコンピュータ可読プログラム命令は、アセンブラ命令、命令セットアーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、マシン命令、マシン依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、集積回路の構成データであってもよく、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ（登録商標）又はＣ＋＋などのようなオブジェクト指向プログラミング言語、及び「Ｃ」プログラミング言語又は同様のプログラミング言語などの手続き型プログラミング言語を含む１又は複数のプログラミング言語の任意の組み合わせで記述されたソースコード又はオブジェクトコードであってよい。コンピュータ可読プログラム命令は、ユーザのコンピュータ上で全体的に、ユーザのコンピュータ上で部分的に、スタンドアロンソフトウェアパッケージとして、ユーザのコンピュータ上で部分的にかつリモートコンピュータ上で部分的に、又は、リモートコンピュータ若しくはサーバ上で全体的に実行し得る。後者のシナリオにおいて、リモートコンピュータは、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）又はワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を含む任意のタイプのネットワークを通じてユーザのコンピュータに接続され得るか、又は、接続は、（例えば、インターネットサービスプロバイダを使用してインターネットを通じて）外部コンピュータに行われ得る。いくつかの実施形態では、例えば、プログラマブルロジック回路、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、又はプログラマブルロジックアレイ（ＰＬＡ）を含む電子回路は、本発明の態様を実行するために、コンピュータ可読プログラム命令の状態情報を利用することによりコンピュータ可読プログラム命令を実行して、電子回路をパーソナライズしてよい。

本発明の態様は、本発明の実施形態に係る方法、装置（システム）及びコンピュータプログラム製品の、フローチャート図若しくはブロック図又はその組み合わせを参照して本明細書に説明される。フローチャート図若しくはブロック図又はその組み合わせの各ブロックと、フローチャート図若しくはブロック図又はその組み合わせにおける各ブロックの組み合わせとは、コンピュータ可読プログラム命令により実装され得ることが理解されよう。

これらのコンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータのプロセッサ、又は他のプログラマブルデータ処理装置に提供され、マシンを生成し得て、その結果、コンピュータ又は他のプログラマブルデータ処理装置のプロセッサを介して実行される命令が、フローチャート若しくはブロック図、又はその両方の１又は複数のブロックで指定された機能／動作を実施するための手段を作成する。これらのコンピュータ可読プログラム命令は、命令を記憶したコンピュータ可読記憶媒体が、フローチャート若しくはブロック図又はその組み合わせの単数のブロック又は複数のブロックにおいて指定されている機能／動作の態様を実装する命令を含む製品を備えるように、コンピュータ、プログラマブルデータ処理装置、若しくは他のデバイス又はその組み合わせに特定の方式で機能するよう指示することができるコンピュータ可読記憶媒体に記憶されてもよい。

コンピュータ可読プログラム命令はまた、コンピュータ、他のプログラマブルデータ処理装置、又は他のデバイスにロードされ、コンピュータ、他のプログラマブル装置、又は他のデバイス上で一連のオペレーションステップを実行させて、コンピュータ実装プロセスを生成し得て、その結果、コンピュータ、他のプログラマブル装置、又は他のデバイス上で実行される命令が、フローチャート若しくはブロック図、又はその両方の１又は複数のブロックで指定された機能／動作を実装する。

図におけるフローチャート及びブロック図は、本発明の様々な実施形態に係るシステム、方法、及びコンピュータプログラム製品の可能な実装のアーキテクチャ、機能性、及び動作を示す。これに関して、フローチャート又はブロック図における各ブロックは、指定される論理機能を実装する１又は複数の実行可能命令を含む命令のモジュール、セグメント、又は部分を表し得る。いくつかの代替的な実装において、ブロックに記載された機能は、図に記載された順序から外れて生じてよい。例えば、連続して示されている２つのブロックは、実際には、１つの段階として達成されても、同時に、実質的に同時に、部分的に若しくは全体的に時間重複する形で実行されてよく、ブロックは、関与する機能に依存して逆の順序で実行されてよい。ブロック図若しくはフローチャート図、又はその組み合わせの各ブロック、並びにブロック図若しくはフローチャート図、又はその組み合わせにおけるブロックの組み合わせは、指定された機能若しくは動作を実行するか、又は専用ハードウェアとコンピュータ命令との組み合わせを実行する専用ハードウェアベースシステムにより実装することができることにも留意されたい。

上述の通り、データベース監査とは、選択されたユーザデータベースアクションの監視及び記録である。それは、実行されたＳＱＬステートメントの種類のような個々のアクション、又は、ユーザ名、アプリケーション、時間等のようなファクタの組み合わせに基づき得る。データベース監査の用途に基づき、データベースのどの行及び列が、誰によっていつアクセスされたかを特定することが重要である。残念ながら、特にＮｏＳＱＬ（非構造化クエリ言語（ｎｏｎ－ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄ ｑｕｅｒｙ ｌａｎｇｕａｇｅ（ＳＱＬ）））データベースの場合、そのような情報は、容易に追跡及び記録されない。ＮｏＳＱＬデータベースは、リレーショナルデータベースにおいて使用される表形式の関係とは異なる手段でモデル化されたデータの記憶及び取得のためのメカニズムを提供する。ＮｏＳＱＬデータベースにより使用されるデータ構造（例えば、キーと値のペア）は、リレーショナルデータベースにおいてデフォルトで使用されるそれらとは異なり、ＮｏＳＱＬにおけるいくつかのオペレーションを高速化する。さらに、ＮｏＳＱＬデータベースは非構造化ストレージを使用しており、これにより大量の情報を高性能かつ俊敏に処理することが可能である。例えば、ＮｏＳＱＬデータベースは、複数の処理ノード及び複数のサーバにまたがって非構造化データを記憶し得る。しかしながら、複数の処理ノード及び複数のサーバにまたがって非構造化データを記憶することにより、そのようなデータベースの監査に困難が生じている。現状では、ＮｏＳＱＬデータベースなどにおけるデータベースアクションを監視及び記録する試みのために、監査プラグインが使用されることがある。残念ながら、データオペレーション（例えば、更新オペレーション、読取オペレーション）のみが記録される。監視及び記録されるデータが限定的である結果として、データベースのどの行及び列が、誰によっていつアクセスされたかを特定するという点において監査は不十分である。代替的に、ＮｏＳＱＬデータベースなどにおけるデータベースアクションを監視及び記録する試みのために、テンポラルテーブルが使用されることがある。残念ながら、いくつかのオペレーションは記録されない。監査プラグインを使用するシナリオと同様に、テンポラルテーブルを使用する結果として、監視及び記録されるデータが限定的となり、それゆえに、データベースのどの行及び列が、誰によっていつアクセスされたかを特定するという点において、監査が不十分となる結果が生じている。さらに、テンポラルテーブルの使用は、特に、データベース上での頻繁な読取、追加、削除、及び更新オペレーションを伴う場合に、時間を要し、非効率的である。加えて、トランザクションの並行処理（重複する時間中に同じデータベースの行にアクセスするなどの２つのトランザクションの同時実行）におけるダーティリードデータなどの特定の情報を取得するという要求を、テンポラルテーブルを用いて達成できないことがある。したがって、データベース（例えば、ＮｏＳＱＬデータベース）のデータアクセスの正確な証明を可能にするような効率的な方法で、データベースアクションを効果的に監査するための手段は、現状において存在しない。

本開示の実施形態は、図４～図１０に関連して以下で論述する通り、データベース（例えば、ＮｏＳＱＬデータベース）のデータアクセスの正確な証明のための構造化監査ログを構築及び使用するための手段を提供する。図４は、構造化監査ログを構築するための方法のフローチャートである。図５は、更新オペレーションを伴う構造化監査ログを示す。図６は、読取又はクエリオペレーションを伴う構造化監査ログを示す。図７は、データ定義言語（ｄａｔａ ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ ｌａｎｇｕａｇｅ，ＤＤＬ）オペレーションを伴う構造化監査ログを示す。図８は、バッチデータ操作言語（ｄａｔａ ｍａｎｉｐｕｌａｔｉｏｎ ｌａｎｇｕａｇｅ，ＤＭＬ）オペレーションを伴う構造化監査ログを示す。図９は、構造化監査ログの活用によるデータベース監査の精度及び効率の改善のための方法のフローチャートである。図１０は、構造化監査ログに関連付けられたレコード又は行識別子（ＲＩＤ）と、データベースを監査するためのクエリに関連付けられたＲＩＤとが一致する場合及び一致しない場合を示す。

上述の通り、図４は、本開示の一実施形態に係る、構造化監査ログを構築するための方法４００のフローチャートである。

図１～３と併せて図４を参照すると、オペレーション４０１において、データベース管理システム１０２の解析エンジン２０１は、データベース１０４のテーブル、リスト又はインデックスを解析して、時系列データ、ユーザデータ、インターネットプロトコル（ＩＰ）アドレス及びオペレーションデータを含むメタデータを識別する。

上述の通り、本明細書において使用される「テーブル」とは、データベース１０４内にテーブル形式で保持された関連データの集合体を指す。

本明細書において使用される「リスト」とは、データベース１０４のフィールドに記憶されたエントリ又は値など、エントリ又は値の一式を指す。

本明細書において使用される「インデックス」とは、データベース１０４のデータベーステーブル上におけるデータ取得オペレーションの速度を向上させるデータ構造を指す。インデックスは、データベーステーブルがアクセスされるたびに、データベーステーブルにおけるすべての行を検索する必要なく速やかにデータの位置を特定するために使用される。一実施形態では、インデックスはデータベーステーブルの１又は複数の列を用いて作成され、高速なランダムルックアップ及び順序付けられたレコードの効率的なアクセスの両方のための基礎を提供する。一実施形態では、インデックスは、効率的な検索を可能にするために設計された、テーブルからの、選択されたデータの列のコピーである。一実施形態では、インデックスは、完全な行が効率的に取得されることを可能にするための、コピー元のデータの元の行への「キー」又は直接リンクを含む。

本明細書において使用される「メタデータ」とは、他のデータに関する情報を提供するデータを指す。一実施形態では、メタデータは、時系列データ、ユーザデータ、インターネットプロトコル（ＩＰ）アドレス及びオペレーションデータを含む。

さらに、上述の通り、本明細書において使用される「時系列データ」とは、データベース１０４のテーブル、リスト又はインデックスからの情報を更新、挿入、削除等するためにクエリが発行された特定の順序を指す。例えば、ある行にアクセスするための最初のクエリはＴＳ１（時系列＃１）の時系列データを有し、同じ行にアクセスするための後続のクエリはＴＳ２の時系列データを有してよく、それにより、当該クエリがＴＳ１に関連付けられたクエリに続いたことを示す。

本明細書において使用される「ユーザデータ」とは、データベース１０４のテーブル、リスト又はインデックスのレコード又は行にアクセスするためのクエリを発行した特定のユーザの識別子を指す。

本明細書において使用される「インターネットプロトコル（ＩＰ）アドレス」とは、データベース１０４などのデバイスに割り当てられた一意の識別子を指す。一実施形態では、メタデータに含まれるＩＰアドレスは、コンピューティングデバイス１０１のユーザにより照会されているデータベース１０４のＩＰアドレスに対応している。

本明細書において使用される「オペレーションデータ」とは、コンピューティングデバイス１０１のユーザが発行したクエリにより、データベース１０４上での実行を要求されているオペレーションを指す。一実施形態では、そのようなオペレーションは、更新オペレーション、削除オペレーション、読取オペレーション、データ定義言語オペレーション（構造化クエリ言語におけるテーブル作成、テーブル変更、テーブル削除、ビュー作成等のようなデータ構造の定義に使用される）、バッチデータ操作言語オペレーション（データベース１０４のテーブル、リスト又はインデックスの複数のレコード又は行の操作に使用される）等を含む。

一実施形態では、解析エンジン２０１は、接続オブジェクトを用いたｇｅｔＭｅｔａＤａｔａ（）メソッドなどのメソッド呼び出しを介して、データベース１０４のテーブル、リスト又はインデックスからメタデータを識別する。

一実施形態では、解析エンジン２０１は、データベース１０４のテーブル、リスト又はインデックスからメタデータを抽出するために、データベースドキュメンテーションツールを使用する。データベース１０４のテーブル、リスト又はインデックスからメタデータを抽出するためのデータベースドキュメンテーションツールの例は、ｄｂｄｏｃｓ．ｉｏ、Ｄａｔａｅｄｏ、Ａｐｅｘ（登録商標）ＳＱＬ ＲｅｄＧａｔｅ（登録商標）ＳＱＬ、ＳｃｈｅｍａＳｐｙ、ｄｂＦｏｒｇｅ Ｄｏｃｕｍｅｎｔｅ、ＤＢＳｃｒｉｂｅ、ＳｅｎｔｒｙＯｎｅ（登録商標）ＤＯＣ ｘＰｒｅｓｓ、Ｉｎｎｏｖａｓｙｓ Ｄｏｃｕｍｅｎｔ Ｘ等を含むが、これらに限定されない。

オペレーション４０２において、データベース管理システム１０２の解析エンジン２０１は、識別されたメタデータを、当該メタデータが抽出されたテーブル、リスト又はインデックスの対応するレコード又は行に関連付ける。

上述の通り、一実施形態では、そのような関連付けは、テーブル、リスト又はインデックスの特定のレコード又は行を識別するレコード又は行識別子（「ＲＩＤ」）を通じて行われる。一実施形態では、レコード又は行識別子（「ＲＩＤ」）は、テーブル、リスト又はインデックスにおける行のアドレスに対応している。

例えば、メタデータが２３４５６７のレコード又は行識別子（「ＲＩＤ」）に対応するデータベース１０４のテーブルのレコード又は行から抽出された場合、そのようなレコード又は行から抽出された当該メタデータは、ＲＩＤ２３４５６７に関連付けられている。

一実施形態では、解析エンジン２０１は、ＳＱＬなどにおいて、ＲＯＷＩＤステートメントを介してＲＩＤを識別する。

オペレーション４０３において、データベース管理システム１０２の記録エンジン２０２は、識別されたメタデータから、データオペレーション（例えば、更新、削除、挿入、読取、データ定義言語、データ操作言語等）の種類を決定する。例えば、解析エンジン２０１は、ＴＳ３の時系列（ＴＳ）データ、「ユーザ１」のユーザデータ、「ＩＰ１」のデータベース１０４のＩＰアドレス、及び更新オペレーションを表す「ＵＰＤ」のデータオペレーションを有するテーブルの行（ＲＩＤ１２３４５で識別される）からメタデータを抽出した可能性がある。

オペレーション４０４において、データベース管理システム１０２の記録エンジン２０２は、対応するデータオペレーションに基づき、解析されたテーブル、リスト又はインデックスのレコード又は行に関連付けられた生データ画像を記録するかどうかを決定する。

記録エンジン２０２が、対応するデータオペレーションに基づき、解析されたテーブル、リスト又はインデックスのレコード又は行に関連付けられた生データ画像を記録しないことを決定した場合、オペレーション４０５において、データベース管理システム１０２の記録エンジン２０２は、解析されたテーブル、リスト又はインデックスのレコード又は行に関連付けられたデータ画像を記録しない。オペレーション４０５のさらなる説明は、以下でさらに提供される。

しかしながら、記録エンジン２０２が、対応するデータオペレーションに基づき、解析されたテーブル、リスト又はインデックスのレコード又は行に関連付けられた生データ画像を記録することを決定した場合、オペレーション４０６において、データベース管理システム１０２の記録エンジン２０２は、図５～８に関連して以下でさらに論述する通り、当該オペレーションの結果として生じるデータのデータ画像を記録する。

上述の通り、本明細書において使用される「生データ画像」又は「データ画像」とは、データオペレーション（例えば、更新オペレーション）の結果として生じるデータの画像を指す。

一実施形態では、記録エンジン２０２は、データオペレーションの種類に基づき、データオペレーションの結果として生じるデータのデータ画像を記録するかどうかを決定する。

一実施形態では、記録エンジン２０２は、オペレーションの種類（例えば、更新、削除、挿入、読取、データ定義言語、バッチデータ操作言語等）を、抽出されたメタデータから決定する。例えば、解析エンジン２０１は、ＴＳ３の時系列（ＴＳ）データ、「ユーザ１」のユーザデータ、「ＩＰ１」のデータベース１０４のＩＰアドレス、及び更新オペレーションを表す「ＵＰＤ」のデータオペレーションを有するデータベース１０４のテーブルの行（ＲＩＤ１２３４５で識別される）からメタデータを抽出した可能性がある。

上述の通り、一実施形態では、記録エンジン２０２は、対応するデータオペレーションに基づき、データベース１０４の解析されたテーブル、リスト又はインデックスのレコード又は行に関連付けられた生データ画像を記録するかどうかを決定する。一実施形態では、記録エンジン２０２は、更新（「ＵＰＤ」）又は挿入（「ＩＮＳ」）オペレーションの実行後に、当該オペレーションの結果として生じるデータのデータ画像を記録する。一実施形態では、記録エンジン２０２は、並行トランザクションが存在する場合を除き、読取／クエリオペレーション（「ＱＲＹ」）の結果として生じるデータのデータ画像を記録しない。このようにして、以下でさらに論述する通り、トランザクションの並行処理に関わるダーティリードデータが取得され得る。本明細書において使用される「ダーティリード」は、トランザクションがまだコミットされていないデータを読み取る際に生じる。例として、トランザクション１がデータベース１０４の行を更新することを想定する。トランザクション２は、トランザクション１が更新をコミットする前に、更新された行を読み取る。そのような状況は、「ダーティリード」に相当するとされている。

一実施形態では、記録エンジン２０２は、削除オペレーション（「ＤＬＴ」）の結果として生じるデータのデータ画像を記録しない。

一実施形態では、記録エンジン２０２は、ＳＱＬデータ定義言語（ＤＤＬ）ステートメントを、ＤＤＬオペレーションの結果として生じるデータ画像として記録する。一実施形態では、「ＤＤＬ」オペレーションは、構造化クエリ言語（ＳＱＬ）におけるテーブル作成、テーブル変更、テーブル削除、ビュー作成等のようなデータ構造の定義に使用される。

一実施形態では、記録エンジン２０２は、ＳＱＬ式を、バッチデータ操作言語（ＤＭＬ）オペレーションの結果として生じるデータ画像として記録する。一実施形態では、ＤＭＬオペレーションは、データ自体を操作するために使用される。ＤＭＬオペレーションの例は、ＳＱＬにおける挿入、更新、又は削除命令を含む。

該当する場合にデータ画像を記録するために記録エンジン２０２により使用されるソフトウェアツールの例は、Ｅｑｕａｌｕｍ（登録商標）、Ｈｅｖｏ Ｄａｔａ、ＨＶＲ、ＩＢＭ（登録商標）ＷｅｂＳｐｈｅｒｅ（登録商標）、Ｑｌｉｋ（登録商標）、Ｏｒａｃｌｅ（登録商標）ＧｏｌｄｅｎＧａｔｅ（登録商標）、Ｐｒｅｃｉｓｅｌｙ（登録商標）、Ｓｔｒｉｉｍ（登録商標）、Ｔａｌｅｎｄ（登録商標）等を含むが、これらに限定されない。

記録エンジン２０２が、データオペレーションの結果として生じるデータのデータ画像を記録する場合又は記録しない場合、オペレーション４０７において、データベース管理システム１０２の解析エンジン２０１は、データベース１０４の解析されたテーブル、リスト又はインデックスのレコード又は行のクエリを、時系列データに基づき、存在する場合は解析されたテーブル、リスト又はインデックスのレコード又は行の以前に実行されたクエリにリンクさせる。例えば、データベース１０４のテーブル、リスト又はインデックスの特定のレコード又は行から、データを操作又は取得するなどのために、データにアクセスすることを要求すべくコンピューティングデバイス１０１のユーザにより発行されたクエリは、時点Ｔ３で生じ得る。データベース１０４のテーブル、リスト又はインデックスの同じレコード又は行にアクセスしている先行クエリは、当該クエリが時点Ｔ１でデータベース１０４のテーブル、リスト又はインデックスの同じレコード又は行にアクセスした後に生じた可能性のある時点Ｔ２で生じ得る。時点Ｔ３で生じたクエリはその後、時点Ｔ２及びＴ１で生じたクエリにリンクされ得る。

上述の通り、一実施形態では、そのようなリンク付けは、時点Ｔ１でクエリに関連付けられた構造化監査ログを指し示すポインタを含む時点Ｔ２でクエリに関連付けられた構造化監査ログを指し示す時点Ｔ３でクエリに関連付けられた構造化監査ログにおけるポインタなど、解析エンジン２０１により提供されるポインタを介して達成され得る。このようにして、履歴クエリの結果一式（該当する場合はメタデータ及びデータ画像を伴う構造化監査ログ）を容易に取得することができる。

一実施形態では、解析エンジン２０１は、クエリに関連付けられたレコード又は行識別子（「ＲＩＤ」）に基づき、そのようなリンク付けを決定する。例えば、時点Ｔ１、Ｔ２及びＴ３で生じたクエリはすべて、１２３４５などの同じＲＩＤに関連付けられ得る。一実施形態では、解析エンジン２０１は、データベース１０４の解析されたテーブル、リスト又はインデックスのためのＲＩＤを、データ構造（例えば、テーブル）などに記憶する。一実施形態では、解析エンジン２０１はさらに、ＲＩＤに関連付けられた時系列データをデータ構造に記憶する。そのような時系列データは、同じＲＩＤに関連付けられた、過去に生じたクエリに関連付けられた構造化監査ログ（以下でさらに論述する通り、時系列データを含む）をリンクさせるために使用され得る。一実施形態では、そのようなデータ構造は、データベース管理システム１０２の記憶デバイス（例えば、メモリ３０５、ディスクユニット３０８）に記憶される。

オペレーション４０８において、データベース管理システム１０２の監査ログクリエータ２０３は、構造化監査ログを作成するとともに、作成された構造化監査ログ内に、解析エンジン２０１により抽出及び識別されたメタデータ、存在する場合は記録エンジン２０２により記録された生データ画像、並びに、履歴クエリに関連付けられた構造化監査ログを指し示す、解析エンジン２０１により提供された任意のポインタ（すなわち、作成された構造化監査ログに関連付けられたデータベース１０２の解析されたテーブル、リスト又はインデックスの同じレコード又は行に対して以前に実行されたクエリを指し示すポインタ）などの監査情報を記憶する。一実施形態では、そのような構造化監査ログ、及び構造化監査ログに記憶された監査情報は、解析されたテーブル、リスト又はインデックスのレコード又は行のレコード又は行識別子に関連付けられている。

上述の通り、本明細書において使用される「構造化監査ログ」とは、解析エンジン２０１により抽出及び識別されたメタデータ、存在する場合は記録エンジン２０２により記録された生データ画像、並びに、履歴クエリに関連付けられた構造化監査ログを指し示す、解析エンジン２０１により提供された任意のポインタを記憶するデータ構造を指す。一実施形態では、そのような構造化監査ログは、データベース管理システム１０２の記憶デバイス（例えば、メモリ３０５、ディスクユニット３０８）に記憶される。

構造化監査ログを作成し、そのような作成された構造化監査ログ内に上述の監査情報を記憶するために、監査ログクリエータ２０３により使用されるソフトウェアツールの例は、ｅｒｗｉｎ（登録商標）Ｄａｔａ Ｍｏｄｅｌｅｒ、ＥＲ／Ｓｔｕｄｉｏ（登録商標）、ＤｂＳｃｈｅｍａ、ＥＲＢｕｉｌｄｅｒ、ＨｅｉｄｉＳＱＬ、Ｎａｖｉｃａｔ（登録商標）Ｄａｔａ Ｍｏｄｅｌｅｒ、Ｔｏａｄ Ｄａｔａ Ｍｏｄｅｌｅｒ、Ａｒｃｈｉ等を含むが、これらに限定されない。

存在する場合はメタデータ及び記録されたデータ画像を、任意の以前に実行されたクエリへのポインタとともに構造化監査ログに記憶する例については、図５～８に関連して以下で論述する。

上述の通り、一実施形態では、記録エンジン２０２は、図５に示すように、更新（「ＵＰＤ」）又は挿入（「ＩＮＳ」）オペレーションの実行後に、当該オペレーションの結果として生じるデータのデータ画像を記録する。

図５は、本開示の一実施形態に係る、更新オペレーションを伴う構造化監査ログ５０１を示す。

以下でさらに詳細に論述する通り、任意の記録されたデータ画像を含む抽出されたメタデータは、図５の構造化監査ログ５００などの構造化監査ログに記憶される。

図５に示す通り、構造化監査ログ５０１は、レコード又は行識別子（ＲＩＤ）５０２に関連付けられている。一実施形態では、構造化監査ログ５０１は、ＲＩＤ５０２により識別されたデータベース１０４の解析されたテーブル、リスト又はインデックスのレコード又は行に関して、解析エンジン２０１により識別されたメタデータフィールド５０３を含む。例えば、メタデータ５０３は、時系列（ＴＳ）データ５０４、ユーザデータ５０５、データベース１０４のＩＰアドレス５０６などのＩＰアドレス５０６、及びデータオペレーション（「ＯＰ」）５０７を含む。図５に示す通り、ＴＳデータ５０４は、ＴＳ３の時点に対応している。ユーザデータ５０５は、ユーザ＃１（「ＵＳＲ１」）に対応している。データベース１０４のＩＰアドレス５０６は、「ＩＰ１」（例えば、１９２．１５８．１．３８）に対応している。データオペレーション５０７は、更新オペレーション（「ＵＰＤ」）に対応している。

さらに、一実施形態では、構造化監査ログ５０１は、記録されたデータ画像を記憶するために使用され得る生データ画像フィールド５０８を含む。

一実施形態では、ストレージ空間を節約するために、記録エンジン２０２は、図５に示す通り、更新（「ＵＰＤ」）オペレーションの実行後に、当該オペレーションの結果として生じるデータのデータ画像５０８を記録する。例えば、そのようなデータ画像５０８は、構造化監査ログ５０１に「Ｉｍｇ１ｖ３」として記録及び保存される。

さらに、図５に示す通り、構造化監査ログ５０１は、構造化監査ログ５０１と同様に構造化されている構造化監査ログ５１０へのポインタ５０９を含む。上述の通り、時系列データは、同じＲＩＤを含む構造化監査ログをリンクさせるために使用され得る。例えば、構造化監査ログ５０１及び構造化監査ログ５１０は両方とも同じＲＩＤに関連付けられており、構造化監査ログ５１０は時点Ｔ３（構造化監査ログ５０１の時系列データフィールド５０４を参照）の直前に生じる時点Ｔ２（構造化監査ログ５１０の時系列データフィールド５０４を参照）に関連付けられているため、構造化監査ログ５０１は構造化監査ログ５１０にリンクされている。同様に、図５に示す通り、構造化監査ログ５１０は、構造化監査ログ５０１と同じＲＩＤを含むが、時点Ｔ２（構造化監査ログ５１０の時系列データフィールド５０４を参照）の直前に生じる時点Ｔ１（構造化監査ログ５１２の時系列データフィールド５０４を参照）に関連付けられた（構造化監査ログ５０１と同様に構造化されている）構造化監査ログ５１２へのポインタ５１１を含む。

さらに、図５に示す通り、記録エンジン２０２は、挿入（「ＩＮＳ」）オペレーション（構造化監査ログ５１２のデータオペレーションフィールド５０７を参照）の実行後に、当該オペレーションの結果として生じるデータのデータ画像を記録する。例えば、そのようなデータ画像は、生データ画像フィールド５０８における構造化監査ログ５１２に「Ｉｍｇ１ｖ１」として記録及び保存される。

上述の通り、ストレージ空間を節約するために、記録エンジン２０２は、更新（「ＵＰＤ」）オペレーションの実行後に、当該オペレーションの結果として生じるデータのデータ画像を記録する。更新オペレーション前のデータの画像を取得するために、上述の通り、ポインタを介して前の画像へのリンクが使用されることがある。

一実施形態では、そのような記録されたデータ画像は、データベース１０４のテーブル、リスト又はインデックスの変更された行又は列のデータのみを含み得る。

一実施形態では、記録エンジン２０２は、図６に示すように、並行トランザクションが存在する場合を除き、読取／クエリオペレーション（「ＱＲＹ」）の結果として生じるデータのデータ画像を記録しない。このようにして、以下でさらに論述する通り、トランザクションの並行処理におけるダーティリードデータが取得され得る。本明細書において使用される「ダーティリード」は、トランザクションがまだコミットされていないデータを読み取る際に生じる。例として、トランザクション１がデータベース１０４の行を更新することを想定する。トランザクション２は、トランザクション１が更新をコミットする前に、更新された行を読み取る。そのような状況は、「ダーティリード」に相当するとされている。

図６を参照すると、図６は、本開示の一実施形態に係る、読取又はクエリオペレーションを伴う構造化監査ログを示している。

図５に関連して先に論述した通り、構造化監査ログ５０１は、レコード又は行識別子（ＲＩＤ）５０２に関連付けられている。そのような構造化監査ログ５０１は、図６に示す通り、（図５の構造化監査ログ５０１と同様に構造化されている）構造化監査ログ６０２を指し示すポインタ６０１に関連付けられてよい。構造化監査ログ５０１及び構造化監査ログ６０２は両方とも同じＲＩＤに関連付けられており、構造化監査ログ６０２は時点Ｔ３（構造化監査ログ５０１の時系列データフィールド５０４を参照）の直前に生じる時点Ｔ２（構造化監査ログ６０２の時系列データフィールド５０４を参照）に関連付けられているため、構造化監査ログ５０１は構造化監査ログ６０２にリンクされている。

一実施形態では、記録エンジン２０２は通常、読取／クエリオペレーション（「ＱＲＹ」）のための生データ画像を記録しない。しかしながら、図６に示すような並行トランザクションが生じた場合、記録エンジン２０２は、読取／クエリオペレーションの結果として生じる画像を記録し、これは、監査ログクリエータ２０３により構造化監査ログに記憶される。

例えば、図６に示す通り、構造化監査ログ６０２、６０３及び６０４（すべて構造化監査ログ５０１と同様に構造化されている）はすべて、時系列データフィールド５０４においてＴＳ２の時系列データに関連付けられている。構造化監査ログ６０３において示す通り、データベース１０４の更新オペレーションが生じ、その結果、図５に関連して上述した通り、更新（「ＵＰＤ」）オペレーションの実行後に、当該オペレーションの結果として生じるデータのデータ画像（生データ画像フィールド５０８の「Ｉｍｇ１ｖ２」を参照）が記録される。しかしながら、構造化監査ログ６０４において示す通り、データオペレーションフィールド５０７に示すような読取オペレーション（「ＱＲＹ」）は、更新オペレーションがコミットされる前に実行され得る。その結果、構造化監査ログ６０２は、読取オペレーションのために記録されたデータ画像を記憶する（生データ画像フィールド５０８の「Ｉｍｇ１ｖ１」を参照）。このようにして、トランザクションの並行処理に関わるダーティリードデータが取得され得る。

さらに、図６に示すように、構造化監査ログ６０２は、構造化監査ログ６０４へのポインタ６０６を有する構造化監査ログ６０３へのポインタ６０５を有する。これらの構造化監査ログ６０２、６０３、６０４の各々が、時点Ｔ２で生じる。特に、構造化監査ログ６０３、６０４は、両方とも同時に生じるため、並行トランザクションである。上述の通り、更新オペレーションがコミットされる前に実行される読取／クエリオペレーションなどのトランザクションの並行処理が生じた場合、上記で説明した通り、読取オペレーションのための生データ画像を記憶するために、構造化監査ログ６０２などの構造化監査ログが作成される。

さらに、図６に示す通り、構造化監査ログ６０４は、（図５の構造化監査ログ５０１と同様に構造化されている）構造化監査ログ６０８をリンクさせるためのポインタ６０７を含む。上述の通り、時系列データは、同じＲＩＤを含む構造化監査ログをリンクさせるために使用され得る。例えば、構造化監査ログ６０８及び構造化監査ログ６０４は両方とも同じＲＩＤに関連付けられており、構造化監査ログ６０８は時点Ｔ２（構造化監査ログ６０４の時系列データフィールド５０４を参照）の直前に生じる時点Ｔ１（構造化監査ログ６０８の時系列データフィールド５０４を参照）に関連付けられているため、構造化監査ログ６０８は構造化監査ログ６０４にリンクされている。

さらに、一実施形態では、記録エンジン２０２は、削除オペレーション（「ＤＬＴ」）の結果として生じるデータのデータ画像を記録しない。

一実施形態では、記録エンジン２０２は、図７に示す通り、ＳＱＬデータ定義言語（ＤＤＬ）ステートメントを、ＤＤＬオペレーションの結果として生じるデータ画像として記録する。一実施形態では、「ＤＤＬ」オペレーションは、構造化クエリ言語（ＳＱＬ）におけるテーブル作成、テーブル変更、テーブル削除、ビュー作成等のようなデータ構造の定義に使用される。

図７は、本開示の一実施形態に係る、データ定義言語（ｄａｔａ ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ ｌａｎｇｕａｇｅ，ＤＤＬ）オペレーションを伴う構造化監査ログ７０１を示す。

図７を参照すると、（図５の構造化監査ログ５０１と同様に構造化されている）構造化監査ログ７０１は、解析エンジン２０１により取得されたメタデータ及び記録エンジン２０２により記録されたデータ画像を記憶するために、監査ログクリエータ２０３により作成される。図７に示す通り、データオペレーションフィールド５０７のデータオペレーションは、ＤＤＬオペレーションである「テーブル変更」に対応している。そのような状況において、記録エンジン２０２は、生データ画像フィールド５０８において示す通り、ＳＱＬ ＤＤＬステートメントを記録する。

さらに、図７に示す通り、構造化監査ログ７０１は、ポインタ７０３を介して構造化監査ログ７０２にリンクされている。上述の通り、時系列データは、同じＲＩＤを含む構造化監査ログをリンクさせるために使用され得る。例えば、構造化監査ログ７０１及び構造化監査ログ７０２は両方とも同じＲＩＤに関連付けられており、構造化監査ログ７０２は時点Ｔ３（構造化監査ログ７０１の時系列データフィールド５０４を参照）の直前に生じる時点Ｔ２（構造化監査ログ７０２の時系列データフィールド５０４を参照）に関連付けられているため、構造化監査ログ７０１は構造化監査ログ７０２にリンクされている。

図７にも示す通り、構造化監査ログ７０２もまた、データオペレーションフィールド５０７におけるＤＤＬオペレーション（「ビュー作成」）を含み、これにより、構造化監査ログ７０２の生データ画像フィールド５０８において示す通り、記録エンジン２０２はＳＳＬ ＤＤＬステートメントを記録する。

一実施形態では、記録エンジン２０２は、図８に示す通り、ＳＱＬ式を、バッチデータ操作言語（ＤＭＬ）オペレーションの結果として生じるデータ画像として記録する。一実施形態では、ＤＭＬオペレーションは、データ自体を操作するために使用される。ＤＭＬオペレーションの例は、ＳＱＬにおける挿入、更新、又は削除命令を含む。

図８は、本開示の一実施形態に係る、バッチデータ操作言語（ｄａｔａ ｍａｎｉｐｕｌａｔｉｏｎ ｌａｎｇｕａｇｅ，ＤＭＬ）オペレーションを伴う構造化監査ログを示す。

図８を参照すると、一実施形態では、バッチＤＭＬオペレーションなどのバッチオペレーションは、式を用いて一度追跡される。例えば、バッチＤＭＬオペレーションは、複数の記録の更新を伴ってよい。

図８に示す通り、（図５の構造化監査ログ５０１と同様に構造化されている）構造化監査ログ８０１は、バッチＤＭＬオペレーション（複数の更新オペレーション）を伴い更新されるデータベース１０４のテーブル、リスト又はインデックスの複数のレコード又は行を表す２つのＲＩＤ５０２、すなわちＲＩＤ＝１ ８０２及びＲＩＤ＝２ ８０３に関連付けられている。一実施形態では、監査ログクリエータ２０３は、構造化監査ログ８０１の生データ画像フィールド５０８におけるバッチＤＭＬオペレーションに関連付けられたＳＱＬ ＤＤＬステートメント（「Ｃｏｌ１＊０．２１＋Ｃｏｌ２」）を、構造化監査ログ８０１に記憶する。

さらに、図８に示す通り、そのようなバッチＤＭＬオペレーションにおいて、複数の更新オペレーションが（図５の構造化監査ログ５０１と同様に構造化されている）構造化監査ログ８０４、８０５において表され、図８に示す通り、構造化監査ログ８０５は、ポインタ８０７を介して（図５の構造化監査ログ５０１と同様に構造化されている）構造化監査ログ８０６にリンクされている。上述の通り、時系列データは、同じＲＩＤを含む構造化監査ログをリンクさせるために使用され得る。例えば、構造化監査ログ８０５及び構造化監査ログ８０６は両方とも同じＲＩＤに関連付けられており、構造化監査ログ８０６は時点Ｔ２（構造化監査ログ８０５の時系列データフィールド５０４を参照）の直前に生じる時点Ｔ１（構造化監査ログ８０６の時系列データフィールド５０４を参照）に関連付けられているため、構造化監査ログ８０５は構造化監査ログ８０６にリンクされている。

構造化監査ログを作成すると、図９に関連して以下で論述する通り、構造化監査ログは、データベース１０４を監査するために使用され得る。

図９は、本開示の一実施形態に係る、構造化監査ログの活用によるデータベース監査の精度及び効率の改善のための方法９００のフローチャートである。

図１～８と併せて図９を参照すると、オペレーション９０１において、データベース管理システム１０２ののクエリエンジン２０４（例えば、Ｐｒｅｓｔｏ（登録商標）、Ａｐａｃｈｅ（登録商標）Ｄｒｉｌｌ、Ｃｌｏｕｄｅｒａ（登録商標）Ｉｍｐａｌａ、Ａｐａｃｈｅ（登録商標）Ｓｐａｒｋ等）は、コンピューティングデバイス１０１のユーザからデータベース１０４を監査するためのクエリ要求を受信する。

オペレーション９０２において、データベース管理システム１０２のクエリエンジン２０４は、当該クエリ要求に関連付けられたレコード又は行識別子（ＲＩＤ）を識別する。

上述の通り、一実施形態では、データベース１０４を監査するためのクエリは、監査を実行する対象であるデータベース１０４のテーブル、リスト又はインデックスのレコード又は行のレコード又は行識別子（ＲＩＤ）を含む。一実施形態では、クエリエンジン２０４は、構造化監査ログに関連付けられたＲＩＤを検索して、一致するものがあるかどうかを判断する。一実施形態では、各構造化監査ログはＲＩＤに関連付けられ、そのような情報はデータ構造に記憶される。一実施形態では、クエリエンジン２０４は、そのようなデータ構造を検索し、任意の一致するＲＩＤを識別する。一実施形態では、クエリエンジン２０４は、自然言語処理を使用して、データ構造における任意の一致を識別する。一実施形態では、そのようなデータ構造は、データベース管理システム１０２の記憶デバイス（例えば、メモリ３０５、ディスクユニット３０８）に記憶される。

一実施形態では、クエリエンジン２０４は、コンピューティングデバイス１０１のユーザからのデータベース１０４を監査するためのクエリ要求を解析して、データベース１０４のテーブル、リスト又はインデックスのどのレコード又は行に対して監査を実行するかを決定する。例えば、クエリは、監査を実行するために、データベース１０４のテーブル、リスト又はインデックスのレコード又は行を識別するレコード又は行番号関数、又はＳＥＬＥＣＴ句を含んでよい。データベース１０４のテーブル、リスト又はインデックスのレコード又は行を識別すると、ＲＯＷＩＤステートメントを介してレコード又は行識別子（ＲＩＤ）が識別され得る。

オペレーション９０３において、データベース管理システム１０２のクエリエンジン２０４により、クエリに関連付けられたレコード又は行識別子（ＲＩＤ）及び構造化監査ログ５０１などの構造化監査ログに関連付けられたレコード又は行識別子の間に一致があるかどうかの判断が行われる。

上述の通り、構造化監査ログのＲＩＤは、データベース管理システム１０２の記憶デバイス（例えば、メモリ３０５、ディスクユニット３０８）に記憶されるなど、データ構造に記憶されてよい。一実施形態では、クエリエンジン２０４は、自然言語処理を使用して、そのようなデータ構造における任意の一致を識別する。

クエリに関連付けられたＲＩＤ及び構造化監査ログに関連付けられたＲＩＤの間に一致がある場合、オペレーション９０４において、データベース管理システム１０２のクエリエンジン２０４は、図１０に示すように、一致する構造化監査ログから監査済み情報を取得する。そのような監査済み情報は、メタデータフィールド５０３からの情報及び生データ画像フィールド５０８からの任意のデータ画像を含み得る。さらに、そのような監査済み情報は、図１０に関連して以下でさらに論述する通り、任意のリンクされた構造化監査ログからの任意の監査済み情報を含み得る。

オペレーション９０５において、データベース管理システム１０２のクエリエンジン２０４は、図１０に関連して以下で論述する通り、そのような監査済み情報を、コンピューティングデバイス１０１のユーザインタフェースを介するなどして、コンピューティングデバイス１０１のユーザに提供する。

図１０は、本開示の一実施形態に係る、構造化監査ログに関連付けられたレコード又は行識別子（ＲＩＤ）と、データベースを監査するためのクエリに関連付けられたＲＩＤとが一致する場合及び一致しない場合を示す。

図１０を参照すると、クエリエンジン２０４は、構造化クエリログ１００１などの構造化監査ログのＲＩＤを記憶するデータ構造において、クエリに関連付けられたＲＩＤの検索を実行し得る。データ構造及び図１０において示す通り、クエリがＲＩＤ＝１に関連付けられており、構造化クエリログ１００１がＲＩＤ＝１に関連付けられている場合（図１０の要素１００２を参照）、クエリエンジン２０４は、構造化クエリログ１００１のＲＩＤを、クエリに関連付けられたＲＩＤと一致するものとして識別する。クエリに関連付けられたＲＩＤと構造化監査ログに関連付けられたＲＩＤとが一致すると、クエリエンジン２０４は、メタデータフィールド５０３における情報、及び、存在する場合は生データ画像フィールド５０８におけるデータ画像などの監査済み情報を取得する。さらに、そのような監査済み情報には、ポインタ１００４を介して構造化監査ログ１００１にリンクされている構造化監査ログ１００３における監査済み情報など、任意のリンクされた履歴クエリを含んでよい。さらに、そのような監査済み情報には、図１０に示す通り、ポインタ１００６を介して構造化監査ログ１００３にリンクされている構造化監査ログ１００５における監査済み情報を含んでよい。そのような一致した構造化監査ログは、「ＲＩＤ ＭＡＴＣＨＥＤ ＺＯＮＥ（ＲＩＤ一致ゾーン）」１００７内に存在するとされている；一方、データベース１０４を監査するためのクエリに関連付けられたＲＩＤと一致しないＲＩＤに関連付けられた構造化監査ログは、「ＲＩＤ ＵＮＭＡＴＣＨＥＤ ＺＯＮＥ（ＲＩＤ不一致ゾーン）」１００８に存在するとされている。

例えば、構造化監査ログ１００９は、クエリエンジン２０４によって受信されたデータベース１０４を監査するためのクエリのうちの任意のもののＲＩＤと一致するＲＩＤに関連付けられていなくてよい。図１０に示す通り、構造化監査ログ１００９は、ポインタ１０１１を介して構造化監査ログ１０１０にリンクされている。

図９のオペレーション９０３に戻ると、データベース１０４を監査するためのクエリに関連付けられたＲＩＤ及び構造化監査ログのＲＩＤの間に不一致がある場合、オペレーション９０６において、データベース管理システム１０２のクエリエンジン２０４は、リクエスタ（コンピューティングデバイス１０１のユーザ）に対し、コンピューティングデバイス１０１のユーザインタフェースを介するなどして、データベース１０４のテーブル、リスト又はインデックスのレコード又は行がアクセスされていないことを通知する。

上述の結果として、本開示の実施形態は、データベース（例えば、ＮｏＳＱＬデータベース）のデータアクセスの正確な証明のための構造化監査ログを構築及び使用するための手段を提供する。

さらに、本開示の原理は、データベース監査を含む技術又は技術分野を改善する。上述の通り、データベース監査とは、選択されたユーザデータベースアクションの監視及び記録である。それは、実行されたＳＱＬステートメントの種類のような個々のアクション、又は、ユーザ名、アプリケーション、時間等のようなファクタの組み合わせに基づき得る。データベース監査の用途に基づき、データベースのどの行及び列が、誰によっていつアクセスされたかを特定することが重要である。残念ながら、特にＮｏＳＱＬ（非構造化クエリ言語（ｎｏｎ－ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄ ｑｕｅｒｙ ｌａｎｇｕａｇｅ（ＳＱＬ）））データベースの場合、そのような情報は、容易に追跡及び記録されない。ＮｏＳＱＬデータベースは、リレーショナルデータベースにおいて使用される表形式の関係とは異なる手段でモデル化されたデータの記憶及び取得のためのメカニズムを提供する。ＮｏＳＱＬデータベースにより使用されるデータ構造（例えば、キーと値のペア）は、リレーショナルデータベースにおいてデフォルトで使用されるそれらとは異なり、ＮｏＳＱＬにおけるいくつかのオペレーションを高速化する。さらに、ＮｏＳＱＬデータベースは非構造化ストレージを使用しており、これにより大量の情報を高性能かつ俊敏に処理することが可能である。例えば、ＮｏＳＱＬデータベースは、複数の処理ノード及び複数のサーバにまたがって非構造化データを記憶し得る。しかしながら、複数の処理ノード及び複数のサーバにまたがって非構造化データを記憶することにより、そのようなデータベースの監査に困難が生じている。現状では、ＮｏＳＱＬデータベースなどにおけるデータベースアクションを監視及び記録する試みのために、監査プラグインが使用されることがある。残念ながら、データオペレーション（例えば、更新オペレーション、読取オペレーション）のみが記録される。監視及び記録されるデータが限定的である結果として、データベースのどの行及び列が、誰によっていつアクセスされたかを特定するという点において監査は不十分である。代替的に、ＮｏＳＱＬデータベースなどにおけるデータベースアクションを監視及び記録する試みのために、テンポラルテーブルが使用されることがある。残念ながら、いくつかのオペレーションは記録されない。監査プラグインを使用するシナリオと同様に、テンポラルテーブルを使用する結果として、監視及び記録されるデータが限定的となり、それゆえに、データベースのどの行及び列が、誰によっていつアクセスされたかを特定するという点において、監査が不十分となる結果が生じている。さらに、テンポラルテーブルの使用は、特に、データベース上での頻繁な読取、追加、削除、及び更新オペレーションを伴う場合に、時間を要し、非効率的である。加えて、トランザクションの並行処理（重複する時間中に同じデータベースの行にアクセスするなどの２つのトランザクションの同時実行）におけるダーティリードデータなどの特定の情報を取得するという要求を、テンポラルテーブルを用いて達成できないことがある。したがって、データベース（例えば、ＮｏＳＱＬデータベース）のデータアクセスの正確な証明を可能にするような効率的な方法で、データベースアクションを効果的に監査するための手段は、現状において存在しない。

本開示の実施形態は、データベースのテーブル、リスト又はインデックスを解析して、時系列データ、ユーザデータ、インターネットプロトコルアドレス及びオペレーションデータを含むメタデータを識別することにより、そのような技術を改善する。本明細書において使用される「メタデータ」とは、他のデータに関する情報を提供するデータを指す。本明細書において使用される「時系列データ」とは、データベースのテーブル、リスト又はインデックスからの情報を更新、挿入、削除等するためにクエリが発行された特定の順序を指す。本明細書において使用される「ユーザデータ」とは、データベースのテーブル、リスト又はインデックスのレコード又は行にアクセスするためのクエリを発行した特定のユーザの識別子を指す。本明細書において使用される「インターネットプロトコル（ＩＰ）アドレス」とは、データベースなどのデバイスに割り当てられた一意の識別子を指す。本明細書において使用される「オペレーションデータ」とは、コンピューティングデバイスのユーザが発行したクエリにより、データベース上での実行を要求されているオペレーションを指す。一実施形態では、そのようなオペレーションは、更新オペレーション、削除オペレーション、読取オペレーション、データ定義言語オペレーション（構造化クエリ言語におけるテーブル作成、テーブル変更、テーブル削除、ビュー作成等のようなデータ構造の定義に使用される）、バッチデータ操作言語オペレーション（データベースのテーブル、リスト又はインデックスの複数のレコード又は行の操作に使用される）等を含む。識別されたメタデータは、当該メタデータが抽出されたデータベースのテーブル、リスト又はインデックスの対応するレコード又は行に関連付けられている。その後、対応するデータオペレーションに基づき、データベースの解析されたテーブル、リスト又はインデックスのレコード又は行に関連付けられた生データ画像を記録するかどうかに関する決定が行われる。上述の通り、本明細書において使用される「生データ画像」又は「データ画像」とは、データオペレーション（例えば、更新オペレーション）の結果として生じるデータの画像を指す。例えば、データオペレーションの結果として生じるデータのデータ画像は、更新又は挿入オペレーションに応答して記録されることがある。しかしながら、データオペレーションの結果として生じるデータのデータ画像は、並行トランザクションが存在する場合を除き、削除オペレーションに応答して、又は読取／クエリオペレーションに応答して記録されないことがある。その後、識別されたメタデータ及び記録されたデータ画像は、これらが存在する場合、そのような構造化情報が取得されたデータベース上の解析されたテーブル、リスト又はインデックスのレコード又は行のレコード又は行識別子に関連付けられた「構造化監査ログ」に記憶される。本明細書において使用される「構造化監査ログ」とは、上述の監査情報（例えば、メタデータ、記録されたデータ画像等）を記憶するデータ構造を指す。一実施形態では、構造化監査ログは、データベース管理システムの記憶デバイス（例えば、メモリ、ディスクユニット）に記憶され、データベースを監査するための将来のクエリは、データベースに関する監査情報を取得するために、そのような記憶された構造化監査ログにアクセスし得る。一実施形態では、適切な監査情報は、クエリに関連付けられた行又はレコード識別子と、要求されたデータベース監査情報を含む構造化監査ログに関連付けられたレコード又は行識別子との一致に基づき、記憶された構造化監査ログから取得される。このようにして、構造化監査ログの活用により、データベース監査の精度及び効率が改善される。さらに、このようにして、データベース監査を含む技術分野において改善がなされる。

本開示により提供される技術的解決策は、人間の精神において、又はペン及び紙を使用する人間によって実行することができない。すなわち、本開示により提供される技術的解決策は、コンピュータを使用することなく、任意の合理的な時間量において、及び任意の合理的な正確性の期待で、人間の精神において、又はペン及び紙を使用する人間によって実現することができない。

本開示の一実施形態では、データベース監査の精度及び効率を改善するためのコンピュータ実装方法は、メタデータを識別するためにデータベースのテーブル、リスト又はインデックスを解析する段階、ここで、前記メタデータは、時系列データ、ユーザデータ、インターネットプロトコル（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ，ＩＰ）アドレス及びオペレーションデータを有する、を備える。本方法は、前記識別されたメタデータを、前記データベースの前記解析されたテーブル、リスト又はインデックスの対応するレコード又は行に関連付ける段階をさらに備える。加えて、本方法は、対応するデータオペレーションに基づき、前記データベースの前記解析されたテーブル、リスト又はインデックスの前記レコード又は行に関連付けられたデータ画像を記録するかどうかを決定する段階を備える。さらに、本方法は、前記識別されたメタデータ及び記録されたデータ画像を、これらが存在する場合に、前記データベースの前記解析されたテーブル、リスト又はインデックスの前記レコード又は行のレコード又は行識別子に関連付けられた構造化監査ログに記憶する段階を備える。

加えて、本開示の一実施形態では、本方法は、並行トランザクションが存在する場合に、読取オペレーションの結果として生じるデータの画像を記録する段階をさらに備える。加えて、本方法は、前記並行トランザクションが存在する場合に、前記読取オペレーションの結果として生じる前記データの前記記録画像を前記構造化監査ログに記憶することに応答して、前記構造化監査ログからトランザクションの並行処理に関わるダーティリードデータを取得する段階を備える。

さらに、本開示の一実施形態では、本方法は、構造化クエリ言語データ定義言語ステートメントをデータ定義言語オペレーションのためのデータ画像として記録する段階をさらに備える。加えて、本方法は、構造化クエリ言語式をバッチデータ操作言語オペレーションのためのデータ画像として記録する段階を備える。

加えて、本開示の一実施形態では、本方法は、前記データベースの前記解析されたテーブル、リスト又はインデックスの前記レコード又は行のクエリを、前記データベースの前記解析されたテーブル、リスト又はインデックスの前記レコード又は行の以前に実行されたクエリにリンクさせる段階をさらに備える。

さらに、本開示の一実施形態では、本方法は、前記データベースの前記解析されたテーブル、リスト又はインデックスの前記レコード又は行の前記クエリを、前記データベースの前記解析されたテーブル、リスト又はインデックスの前記レコード又は行の以前に実行されたクエリにリンクさせるためのポインタを前記構造化監査ログにおいて記憶する段階をさらに備える。

加えて、本開示の一実施形態では、本方法は、前記データベースを監査するためのクエリ要求を受信する段階をさらに備える。加えて、本方法は、前記データベースを監査するための前記クエリ要求に関連して、前記データベースのテーブル、リスト又はインデックスのレコード又は行識別子を識別する段階をさらに備える。

さらに、本開示の一実施形態では、本方法は、前記クエリ要求に関連付けられた前記識別されたレコード又は行識別子、及び前記構造化監査ログに関連付けられた前記レコード又は行識別子の間の一致に応答して、前記構造化監査ログから監査済み情報を取得する段階をさらに備える。

上記で説明された方法の実施形態の他の形態は、システムの形態及びコンピュータプログラム製品の形態である。

本開示の様々な実施形態の説明は、例示の目的で提示されるが、網羅的であることも、開示される実施形態に限定されることも意図されていない。説明された実施形態の範囲及び趣旨から逸脱することなく、多くの修正及び変形が、当業者には明らかであろう。本明細書において使用される専門用語は、実施形態の原理、市場で見られる技術の実用的な適用又はそれに対する技術的改善を最適に説明し、あるいは、本明細書において開示される実施形態を他の当業者が理解することを可能にするように選択された。

Claims (20)

1. データベース監査の精度及び効率を改善するためのコンピュータ実装方法であって：
   メタデータを識別するためにデータベースのテーブル、リスト又はインデックスを解析する段階、ここで、前記メタデータは、時系列データ、ユーザデータ、インターネットプロトコル（ＩＰ）アドレス及びオペレーションデータを有する；
   前記識別されたメタデータを、前記データベースの前記解析されたテーブル、リスト又はインデックスの対応するレコード又は行に関連付ける段階；
   対応するデータオペレーションに基づき、前記データベースの前記解析されたテーブル、リスト又はインデックスの前記レコード又は行に関連付けられたデータ画像を記録するかどうかを決定する段階；及び
   前記識別されたメタデータ及び記録されたデータ画像を、これらが存在する場合に、前記データベースの前記解析されたテーブル、リスト又はインデックスの前記レコード又は行のレコード又は行識別子に関連付けられた構造化監査ログに記憶する段階
   を備える、方法。
2. 並行トランザクションが存在する場合に、読取オペレーションの結果として生じるデータの画像を記録する段階；及び
   前記並行トランザクションが存在する場合に、前記読取オペレーションの結果として生じる前記データの前記記録されたデータ画像画像を前記構造化監査ログに記憶することに応答して、前記構造化監査ログからトランザクションの並行処理に関わるダーティリードデータを取得する段階
   をさらに備える、請求項１に記載の方法。
3. 構造化クエリ言語データ定義言語ステートメントをデータ定義言語オペレーションのためのデータ画像として記録する段階；及び
   構造化クエリ言語式をバッチデータ操作言語オペレーションのためのデータ画像として記録する段階
   をさらに備える、請求項１に記載の方法。
4. 前記データベースの前記解析されたテーブル、リスト又はインデックスの前記レコード又は行のクエリを、前記データベースの前記解析されたテーブル、リスト又はインデックスの前記レコード又は行の以前に実行されたクエリにリンクさせる段階
   をさらに備える、請求項１に記載の方法。
5. 前記データベースの前記解析されたテーブル、リスト又はインデックスの前記レコード又は行の前記クエリを、前記データベースの前記解析されたテーブル、リスト又はインデックスの前記レコード又は行の以前に実行されたクエリにリンクさせるためのポインタを前記構造化監査ログにおいて記憶する段階
   をさらに備える、請求項４に記載の方法。
6. 前記データベースを監査するためのクエリ要求を受信する段階；及び
   前記データベースを監査するための前記クエリ要求に関連して、前記データベースのテーブル、リスト又はインデックスのレコード又は行識別子を識別する段階
   をさらに備える、請求項１から５のいずれか一項に記載の方法。
7. 前記クエリ要求に関連付けられた前記識別されたレコード又は行識別子、及び前記構造化監査ログに関連付けられた前記レコード又は行識別子の間の一致に応答して、前記構造化監査ログから監査済み情報を取得する段階
   をさらに備える、請求項６に記載の方法。
8. データベース監査の精度及び効率を改善するためのコンピュータプログラムであって、前記コンピュータプログラムは、プログラムコードを備え、前記プログラムコードは：
   メタデータを識別するためにデータベースのテーブル、リスト又はインデックスを解析する手順、ここで、前記メタデータは、時系列データ、ユーザデータ、インターネットプロトコル（ＩＰ）アドレス及びオペレーションデータを含む；
   前記識別されたメタデータを、前記データベースの前記解析されたテーブル、リスト又はインデックスの対応するレコード又は行に関連付ける手順；
   対応するデータオペレーションに基づき、前記データベースの前記解析されたテーブル、リスト又はインデックスの前記レコード又は行に関連付けられたデータ画像を記録するかどうかを決定する手順；及び
   前記識別されたメタデータ及び記録されたデータ画像を、これらが存在する場合に、前記データベースの前記解析されたテーブル、リスト又はインデックスの前記レコード又は行のレコード又は行識別子に関連付けられた構造化監査ログに記憶する手順
   のためのプログラミング命令を有する、
   コンピュータプログラム。
9. 前記プログラムコードは：
   並行トランザクションが存在する場合に、読取オペレーションの結果として生じるデータの画像を記録する手順；及び
   前記並行トランザクションが存在する場合に、前記読取オペレーションの結果として生じる前記データの前記記録されたデータ画像画像を前記構造化監査ログに記憶することに応答して、前記構造化監査ログからトランザクションの並行処理に関わるダーティリードデータを取得する手順
   のためのプログラミング命令をさらに有する、請求項８に記載のコンピュータプログラム。
10. 前記プログラムコードは：
    構造化クエリ言語データ定義言語ステートメントをデータ定義言語オペレーションのためのデータ画像として記録する手順；及び
    構造化クエリ言語式をバッチデータ操作言語オペレーションのためのデータ画像として記録する手順
    のためのプログラミング命令をさらに有する、請求項８に記載のコンピュータプログラム。
11. 前記プログラムコードは：
    前記データベースの前記解析されたテーブル、リスト又はインデックスの前記レコード又は行のクエリを、前記データベースの前記解析されたテーブル、リスト又はインデックスの前記レコード又は行の以前に実行されたクエリにリンクさせる手順
    のためのプログラミング命令をさらに有する、請求項８に記載のコンピュータプログラム。
12. 前記プログラムコードは：
    前記データベースの前記解析されたテーブル、リスト又はインデックスの前記レコード又は行の前記クエリを、前記データベースの前記解析されたテーブル、リスト又はインデックスの前記レコード又は行の以前に実行されたクエリにリンクさせるためのポインタを前記構造化監査ログにおいて記憶する手順
    のためのプログラミング命令をさらに有する、請求項１１に記載のコンピュータプログラム。
13. 前記プログラムコードは：
    前記データベースを監査するためのクエリ要求を受信する手順；及び
    前記データベースを監査するための前記クエリ要求に関連して、前記データベースのテーブル、リスト又はインデックスのレコード又は行識別子を識別する手順
    のためのプログラミング命令をさらに有する、請求項８から１２のいずれか一項に記載のコンピュータプログラム。
14. 前記プログラムコードは：
    前記クエリ要求に関連付けられた前記識別されたレコード又は行識別子、及び前記構造化監査ログに関連付けられた前記レコード又は行識別子の間の一致に応答して、前記構造化監査ログから監査済み情報を取得する手順
    のためのプログラミング命令をさらに有する、請求項１３に記載のコンピュータプログラム。
15. データベース監査の精度及び効率を改善するためのコンピュータプログラムを記憶するためのメモリ；及び
    前記メモリに接続されたプロセッサ、ここで、前記プロセッサは：
    メタデータを識別するためにデータベースのテーブル、リスト又はインデックスを解析する手順、ここで、前記メタデータは、時系列データ、ユーザデータ、インターネットプロトコル（ＩＰ）アドレス及びオペレーションデータを含む；
    前記識別されたメタデータを、前記データベースの前記解析されたテーブル、リスト又はインデックスの対応するレコード又は行に関連付ける手順；
    対応するデータオペレーションに基づき、前記データベースの前記解析されたテーブル、リスト又はインデックスの前記レコード又は行に関連付けられたデータ画像を記録するかどうかを決定する手順；及び
    前記識別されたメタデータ及び記録されたデータ画像を、これらが存在する場合に、前記データベースの前記解析されたテーブル、リスト又はインデックスの前記レコード又は行のレコード又は行識別子に関連付けられた構造化監査ログに記憶する手順
    を有する前記コンピュータプログラムのプログラム命令を実行するように構成されている
    を備える、システム。
16. 前記コンピュータプログラムの前記プログラム命令は：
    並行トランザクションが存在する場合に、読取オペレーションの結果として生じるデータの画像を記録する手順；及び
    前記並行トランザクションが存在する場合に、前記読取オペレーションの結果として生じる前記データの前記記録されたデータ画像画像を前記構造化監査ログに記憶することに応答して、前記構造化監査ログからトランザクションの並行処理に関わるダーティリードデータを取得する手順
    をさらに備える、請求項１５に記載のシステム。
17. 前記コンピュータプログラムの前記プログラム命令は：
    構造化クエリ言語データ定義言語ステートメントをデータ定義言語オペレーションのためのデータ画像として記録する手順；及び
    構造化クエリ言語式をバッチデータ操作言語オペレーションのためのデータ画像として記録する手順
    をさらに備える、請求項１５に記載のシステム。
18. 前記コンピュータプログラムの前記プログラム命令は：
    前記データベースの前記解析されたテーブル、リスト又はインデックスの前記レコード又は行のクエリを、前記データベースの前記解析されたテーブル、リスト又はインデックスの前記レコード又は行の以前に実行されたクエリにリンクさせる手順
    をさらに備える、請求項１５に記載のシステム。
19. 前記コンピュータプログラムの前記プログラム命令は：
    前記データベースの前記解析されたテーブル、リスト又はインデックスの前記レコード又は行の前記クエリを、前記データベースの前記解析されたテーブル、リスト又はインデックスの前記レコード又は行の以前に実行されたクエリにリンクさせるためのポインタを前記構造化監査ログにおいて記憶する手順
    をさらに備える、請求項１８に記載のシステム。
20. 前記コンピュータプログラムの前記プログラム命令は：
    前記データベースを監査するためのクエリ要求を受信する手順；及び
    前記データベースを監査するための前記クエリ要求に関連して、前記データベースのテーブル、リスト又はインデックスのレコード又は行識別子を識別する手順
    をさらに備える、請求項１５から１９のいずれか一項に記載のシステム。