JP2023510104A - 階層データ - Google Patents

Abstract

関連付けられた抽象構文木を有するクエリを使用して処理するために構成された階層データにおける祖先オブジェクトを識別するための、コンピュータ実装方法、システムおよびコンピュータ・プログラム製品を提供する。抽象構文木は、クエリの親ノードを識別するように構成された親識別子を含む増強した抽象構文木を生成するように処理可能である。このようにして、データを事前構文解析する必要をなくすことができる。その代わりに、クエリの親ノードの識別情報がクエリの抽象構文木に符号化可能である。

Description

本発明の実施形態は、一般には階層データに関し、より具体的には、階層データにおける祖先オブジェクトを識別するための着想に関する。本発明の実施形態は、クエリ言語によるクエリを使用する階層データの処理のための着想にも関する。このような着想はコンピュータ実装可能である。

また、本発明の実施形態は、システムのプロセッサ、またはネットワークの複数のプロセッサがそのような方法を実施することができるようにする、コンピュータ可読プログラム・コードを含むコンピュータ・プログラム製品にも関する。

さらに、本発明の実施形態は、クエリ言語によるクエリを使用する処理のために構成された階層データにおける祖先オブジェクトを識別するためのシステムにも関する。本発明の実施形態は、さらに、クエリ言語によるクエリを使用する階層データの処理のためのシステムに関する。

ＸＰａｔｈ（拡張マークアップ言語（ＸＭＬ）クエリ言語）などの構造化データ・クエリ言語は、ユーザがデータ構造内の任意の他の要素の「親」要素を見つけることができるようにする構文を含む。これは、入力データ（たとえばＸＰａｔｈを使用する場合のＸＭＬ）が、構文解析された入力構造における完全相互接続された関係情報を含むように特別に構文解析されていることになるために可能である。したがって、親要素が要求される場合、クエリ・エンジンは構文解析された構造を単純に走査するだけで済む。

上記の手法は、データが関係情報を含むように事前処理されていることに依拠する。入力データの事前処理は、クエリ評価に追加のＣＰＵオーバーヘッドを加える。また、追加の関係メタデータを有するデータのコピーの作成は、きわめてより多くのメモリを消費し、クエリの呼出しのたびに行う必要がある。

関係情報、たとえば、ＪＳＯＮ（ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（Ｒ）オブジェクト表記）データをネイティブに表現するＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（Ｒ）オブジェクト構造を含めるようにデータが修正されない場合、（関係情報が利用可能でないため）クエリ・エンジンはデータ構造内の任意のデータの「親」を識別することができない。

本発明の実施形態は、クエリ言語によるクエリを使用する処理のために構成された階層データにおける祖先オブジェクトを識別する方法を提供することを目的とする。

本発明の実施形態は、クエリ言語によるクエリを使用する階層データの処理方法であって、クエリは関連付けられた抽象構文木ＡＳＴを有する方法を提供することも目的とする。

本発明の実施形態は、処理ユニットによって実行されると提案の方法を実施するためのコンピュータ・プログラム・コードを含むコンピュータ・プログラム製品を提供することをさらに目的とする。本発明の実施形態は、このコンピュータ・プログラム・コードを実行するようになされた処理システムを提供することも目的とする。

本発明の実施形態は、クエリ言語によるクエリを使用する処理のために構成された階層データにおける祖先データを識別するためのシステムを提供することをさらに目的とする。また、本発明の実施形態は、クエリ言語によるクエリを使用する階層データを処理するためのシステムを提供することを目的とする。

本発明の一実施形態によると、クエリ言語によるクエリを使用する処理のために構成された階層データにおける祖先オブジェクトを識別するコンピュータ実装方法であって、クエリが関連付けられた抽象構文木ＡＳＴを有する方法が提供される。この方法は、クエリに関連するＡＳＴの親ノードを判定するために、クエリに関連付けられたＡＳＴを処理することを含む。この方法は、増強したＡＳＴを生成するために、判定された親ノードを識別するように構成された親識別子によってＡＳＴを増強することとも含む。

提案の着想は、階層情報（たとえば親関係情報）がデータ自体に符号化される必要なしに、階層データ構造内の任意のデータ項目の親または任意のより上位の祖先を判定するためのクエリ言語を提供することができる。それどころか、実施形態は、クエリ言語自体の解析木が後処理され、適切な情報で増強されることを提案する。

したがって、提案の実施形態は、クエリのＡＳＴの処理がクエリ・コンパイルの一部として実施可能であり、したがって一度行われるだけでよく、一方、コンパイルされたクエリの評価は何度も行うことができるという利点を提供することができる。実施形態は、クエリの処理がデータ・サイズによって影響されないという利点も有することができる。

実施形態は、クエリに関連付けられたＡＳＴをクエリの親ノードを識別する情報で増強することによって、入力データを事前構文解析する必要をなくすことができる。言い換えると、実施形態は、１つまたは複数の親オブジェクトの識別情報をクエリ言語のＡＳＴに符号化することによって、関係情報を含めるために入力データを事前処理する必要を軽減することができる。

実施形態によっては、クエリに関連するＡＳＴの親ノードを判定するためのクエリに関連付けられたＡＳＴの処理は、クエリの親ノードを表すＡＳＴのノードを判定するためにＡＳＴを走査することを含み得る。このようにして、計算効率の高い方式で親ノードを識別するためにＡＳＴのパスをたどる単純なプロセスを採用することができる。

親識別子は、親ノードへの参照を保存するようクエリ・プロセッサに指示するように構成可能である。このようにして、一実施形態は、後で祖先が実際に要求されたときにクエリで利用することができるように、要求された親への参照を適切な記憶機構に保存するようクエリ・プロセッサに指示するように構成されてもよい。

一実施形態では、増強したＡＳＴを生成するためにＡＳＴを判定済みの親ノードを識別するように構成された親識別子で増強することは、ＡＳＴの親ノードに祖先属性を付加することを含んでもよい。（すべての値がその親オブジェクトへの隠れ後方参照を記憶する必要があるため）高い計算コストまたは記憶コストあるいはその両方を生じさせる可能性がある関係情報でデータを増強するのではなく、実施形態は、該当部分にメタデータを付加するためにＡＳＴを前処理することができる。

たとえば、ＡＳＴの親ノードに祖先属性を付加することは、祖先属性の値を所定の値に設定することを含んでもよい。たとえば、所定の値はカウンタ値に基づいてもよく、カウンタ値は識別される親ノードごとにインクリメントされる。カウンタ値の使用は、たとえば、多層祖先を有する階層内の対応する親ノードを識別する単純なカウント方法をサポートしてもよい。

実施形態によっては、クエリを構文解析することによってＡＳＴを生成する先行ステップをさらに含み得る。したがって、実施形態はＡＳＴを生成することを含んでもよく、他の実施形態は既存のＡＳＴ（たとえば別個のシステム／方法によって事前に生成されたＡＳＴ）を処理するように構成されてもよいことが理解される。

提案の実施形態は、増強したＡＳＴを記憶することと、記憶された増強したＡＳＴと階層データを関連付けることとをさらに含み得る。このようにして、実施形態は、後でクエリが（場合によっては多数回）評価されるときに利用可能なクエリ資源を提供するように構成可能である。したがって、クエリは提案の着想によれば１回だけ処理されるだけで済むが、そのクエリは多数回評価可能である。

階層データはＪＳＯＮデータを含んでもよく、その場合、クエリ言語はＪＳＯＮａｔａクエリ言語（ＪＳＯＮクエリおよび変換言語）であってもよい。したがって、実施形態は従来の言語およびオブジェクト構造とともに採用可能である。

本発明の別の実施形態によると、クエリが、関連付けられた抽象構文木ＡＳＴを有する、クエリ言語によるクエリを使用する階層データを処理するコンピュータ実装方法が提供される。この方法は、提案の一実施形態により、階層データにおける祖先オブジェクトを識別することを含む。この方法は、次に、階層データと対照して増強したＡＳＴを処理することによってクエリを評価することを含み得る。

本発明の別の実施形態によると、コンピュータ・プログラム製品が提供される。コンピュータ・プログラム製品は、プログラム命令が実現されたコンピュータ可読記憶媒体を含み、プログラム命令は、処理ユニットに提案の一実施形態による方法を行わせるように処理ユニットによって実行可能である。

本発明の別の実施形態によると、少なくとも１つのプロセッサと、一実施形態によるコンピュータ・プログラム製品とを含むコンピュータ・システムが提供される。少なくとも１つのプロセッサは、前記コンピュータ・プログラム製品のコンピュータ・プログラム・コードを実行するようになされる。

本発明の別の実施形態によると、クエリが関連付けられたＡＳＴを有する、クエリ言語によるクエリを使用する処理のために構成された階層データにおける祖先オブジェクトを識別するためのシステムが提供される。システムは、クエリに関連するＡＳＴの親ノードを判定するためにクエリに関連付けられたＡＳＴを処理するように構成された処理ユニットを含む。システムは、増強したＡＳＴを生成するために、判定された親ノードを識別するように構成された親識別子によってＡＳＴを増強するように構成された増強コンポーネントも含む。

本発明の別の実施形態によると、クエリが関連付けられたＡＳＴを有する、クエリ言語によるクエリを使用して階層データを処理するためのシステムが提供される。システムは、提案の一実施形態により階層データにおける祖先オブジェクトを識別するためのシステムを含む。システムは、階層データと対照して増強したＡＳＴを処理することによってクエリを評価するように構成されたプロセッサ構成も含む。

上記は、以下の本発明の詳細な説明がよりよくわかるようにするために、本発明の１つまたは複数の実施形態の特徴および技術的利点をやや一般的に概説したものである。本発明の特許請求の範囲の主題を形成し得る本発明のその他の特徴および利点については、以下で説明する。

以下の詳細な説明を以下の図面とともに検討すれば、本発明をよりよく理解することができる。

本発明の一実施形態により、例示の実施形態の態様を実装可能な例示の分散システムを示す図である。 本発明の一実施形態による、階層データにおける祖先オブジェクトを識別するための提案のシステムを示す概略図である。 本発明の一実施形態による、階層データにおける祖先オブジェクトを識別するコンピュータ実装方法を示す流れ図である。 本発明の一実施形態による、クエリを使用する階層データの処理のコンピュータ実装方法を示す流れ図である。 本発明の別の実施形態によるシステムを示す図である。

図面は概略図に過ぎず、一律の縮尺では描かれていないことを理解されたい。また、同一または類似の部分を示すために、図面全体を通して同じ参照番号が使用されていることも理解されたい。

本出願の文脈では、本発明の実施形態が方法を構成する場合、そのような方法はコンピュータによる実行のためのプロセスとすることができ、すなわちコンピュータ実装方法とすることができることを理解されたい。したがって、方法の様々なステップは、コンピュータ・プログラムの様々な部分、たとえば１つまたは複数のアルゴリズムの様々な部分を反映し得る。

また、本出願の文脈では、システムは、本発明の方法の１つまたは複数の実施形態を実行するようになされた単一のデバイスまたは分散デバイスの集合であってもよい。たとえば、システムは、パーソナル・コンピュータ（ＰＣ）、サーバ、または、本発明の方法の少なくとも１つの実施形態を協調して実行するようにローカル・エリア・ネットワーク、インターネットなどのネットワークを介して接続されたＰＣまたはサーバあるいはその両方の集合であってもよい。さらに、コンポーネントは１つまたは複数の処理ユニットによって実行される統合フローであってよい。

クエリを使用して処理するために構成された階層データにおける祖先（たとえば親）オブジェクトを識別するための着想が提案される。このような着想は、クエリの親ノードを識別するように構成された親識別子を含む増強したＡＳＴを生成するために、クエリに関連付けられたＡＳＴを処理することができる。このようにして、データを事前解析する必要を軽減することができる。その代わりに、クエリの親ノードの識別情報がクエリのＡＳＴに符号化可能である。

たとえば、データを階層関係に関する情報で増強する（これは、すべての値がその親オブジェクトの隠れ後方参照を記憶しなければならなくなるため計算コストが高いか、または大量のデータ記憶を必要とするか、あるいはその両方の場合がある）のではなく、提案の実施形態は、ＡＳＴの該当部分に（クエリの親ノードを識別する）メタデータを付加するようにデータ・クエリのＡＳＴを前処理することができる。

「親」と言う場合、クエリにおいて現在参照を有している値を有するプロパティを含む、クエリのオブジェクトを意味するものと解釈されたい。

したがって、実施形態は階層データにおける祖先オブジェクトを見つけるための着想を提供することができる。

図１に、例示の実施形態の態様を実装可能な例示の分散システムの図を示す。分散システム１００は、例示の実施形態の態様を実装可能なコンピュータのネットワークを含み得る。分散システム１００は、分散データ処理システム１００内で互いに接続された様々なデバイスおよびコンピュータ間の通信リンクを提供するために使用される媒体である、少なくとも１つのネットワーク１０２を含む。ネットワーク１０２は、有線、無線通信リンクまたは光ファイバ・ケーブルなどの接続を含んでよい。

図の実施例では、第１のサーバ１０４と第２のサーバ１０６がストレージ・ユニット１０８とともにネットワーク１０２に接続されている。さらに、クライアント１１０、１１２および１１４もネットワーク１２に接続されている。クライアント１１０、１１２および１１４は、エッジ・デバイス、たとえばパーソナル・コンピュータ、ネットワーク・コンピュータ、ＩｏＴデバイスなどであってもよい。図の実施例では、第１のサーバ１０４は、ブート・ファイル、オペレーティング・システム・イメージおよびアプリケーションなどのデータをクライアント１１０、１１２および１１４に提供する。クライアント１１０、１１２および１１４は、図の実施例における第１のサーバ１０４のクライアントである。分散データ処理システム１００は、図示されていない追加のサーバ、クライアントおよびその他のデバイスを含んでもよい。

図の実施例では、分散システム１００は、ネットワーク１０２が、互いに通信するために伝送制御プロトコル／インターネット・プロトコル（ＴＣＰ／ＩＰ）のプロトコルのスイートを使用するネットワークとゲートウェイの世界規模の集合を表すインターネットである。インターネットの中核には、データおよびメッセージをルーティングする数千の商用、官営、教育およびその他のコンピュータ・システムからなる、主要ノードまたはホスト・コンピュータ間の高速データ通信回線の基幹回線がある。当然ながら、分散システム１００は、たとえばイントラネット、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、ワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）などの複数の異なる種類のネットワークを含むように実装されてもよい。上述のように、図１は例示を意図しており、本発明の様々な実施形態のアーキテクチャの限定を意図しておらず、したがって図１に示す特定の要素は、本発明の例示の実施形態を実装可能な環境に関する限定とみなされるべきではない。

当業者は、図１のハードウェアは実装形態に応じて異なり得ることがわかるであろう。また、例示の実施形態のプロセスは、本発明の範囲から逸脱することなく、前述のシステム以外のマルチプロセッサ・データ処理システムにも適用可能である。

また、実施形態は、クライアント・コンピューティング・デバイス、サーバ・コンピューティング・デバイス、タブレット・コンピュータ、ラップトップ・コンピュータ、電話またはその他の通信デバイス、パーソナル・デジタル・アシスタント（ＰＤＡ）などを含む複数の異なるデータ処理システムのいずれの形態でもとることができる。一部の例示の実施例では、一実施形態によるシステムは、たとえばオペレーティング・システム・ファイルまたはユーザ生成データあるいはその両方を記憶するための不揮発性メモリを提供するフラッシュ・メモリを備えて構成された携帯型コンピューティング・デバイスであってもよい。したがって、提案の実施形態によるシステムは、基本的に、アーキテクチャの限定なしに任意の知られているデータ処理システムまたは今後開発されるデータ処理システムとすることができる。

上述のように、提案の実施形態は、クエリが関連付けられた抽象構文木ＡＳＴを有する、クエリ言語によるクエリを使用する処理のために構成された階層データにおいて祖先オブジェクトを識別するための方法およびシステムを提供する。

さらなる説明として、このようなシステムの提案の一実施形態について、図２を参照しながら説明する。

図２を参照すると、一実施形態による、階層データにおける祖先オブジェクトを識別するための提案システム２００の概略図が示されている。階層データはデータベース２１０（たとえばインターネットを介してアクセス可能なリモート・データ・ストア）に記憶され、クエリ言語によるクエリ２１５を使用した処理のために構成される。具体的には、この実施例では、階層データはＪＳＯＮ（ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（Ｒ）オブジェクト表記）データを含み、クエリ言語はＪＳＯＮａｔａクエリ言語（ＪＳＯＮクエリおよび変換言語）である。

システム２００は、クエリ２１０を構文解析することによって抽象構文木ＡＳＴ２２５を生成するように構成されたクエリ・パーサ２２０を含む。このようにして、システム２００は、クエリ２１０に関連付けられたＡＳＴ２２５を生成するように構成される。

システム２００は、ＡＳＴ２２５の親ノードを判定するためにクエリ２１０に関連付けられたＡＳＴ２２５を処理するように構成された処理ユニット２３０も含む。ここで、処理ユニット２３０は、クエリ２１５の親ノードを表すＡＳＴ２２５のノードを判定するためにＡＳＴ２２５を走査するように構成された走査コンポーネント２３５を含む。

システム２００の増強コンポーネント２４０が、判定された親ノードを識別する親識別子によってＡＳＴ２２５を増強するように構成される。親識別子は、親ノードへの参照を保存するようクエリ・プロセッサに指示するように構成される。この例示の実施形態では、増強コンポーネント２４０は増強したＡＳＴ２４５（図２で「＊」によって示されている）を生成する。具体的には、増強コンポーネント２４０は、ＡＳＴ２２５の親ノードに祖先属性を付加するように構成された属性エディタ２５０を含む。属性エディタ２５０は、祖先属性の値を、この実施例では識別される親ノードごとにインクリメントされるカウント値に基づく所定の値に設定する。

システム２００は、（たとえば後でシステム２００の入力／出力（Ｉ／Ｏ）インターフェースを介してアクセス／使用するために）増強したＡＳＴを記憶するように構成されたストレージ・コンポーネント２６０をさらに含む。システム２００は、記憶増強したＡＳＴ２４５と階層データ２１０を関連付けるように構成された関連付けコンポーネント２７０も含む。

さらなる例として、クエリがＡｃｃｏｕｎｔ．Ｏｒｄｅｒ．Ｐｒｏｄｕｃｔ．！ＯｒｄｅｒＩＤという式を有してもよい。

上記のクエリ式は、以下の抽象構文木（ＡＳＴ）として構文解析される。
_path_
Account
Order
Product
! (parent)
OrderID

従来の式評価器は、パスをステップごとにたどり、入力ドキュメントに各ステップを適用する。最初のステップは、入力データにおける「Ａｃｃｏｕｎｔ」プロパティに関連付けられた値を選択する。次に、次のステップに進み、前のステップの結果を入力（コンテキスト）データとして使用して「Ｏｒｄｅｒ」プロパティに関連付けられた値を選択する。「親を選択」動作を表す「！」トークンに達するまでこれがステップごとに続く。ここで、入力（コンテキスト）データ（すなわちＰｒｏｄｕｃｔプロパティに関連付けられた値）が「Ｏｒｄｅｒ」値への後方参照を含まないため、問題が生じることになる。

たとえば計算コストが高くなるそのような関係情報で入力データを増強するのではなく、本発明人らは親ノードを識別するための追加情報（たとえばメタデータ）を付加するためにＡＳＴを前処理するという着想を提案する。上記の例では、親演算子「！」に遭遇すると、固有名が付けられたラベルが作成され、１ステップだけカウントバックされ、次に「Ｐｒｏｄｕｃｔ」ステップにそのラベルが付けられる。その結果のこの例の増強したＡＳＴは、以下のようになる。
_path_
Account
Order
Product (ancestor #0)
! (parent #0)
OrderID
ここで、＃０は生成されたラベルである（番号は「！」の他のオカレンスについてインクリメントされる）。

この場合、クエリ評価器が「Ｐｒｏｄｕｃｔ」ステップを処理するときにまずその入力コンテキスト値（Ｏｒｄｅｒ値である）への参照をラベル「＃０」でキー付けされた適切な記憶機構（すなわちハッシュ・テーブル）に記憶するように、クエリ評価器がこの追加情報を認識するように構成される。クエリ評価器が親「！」ステップを処理するとき、そのステップの結果は前にラベル「＃０」と対照して記憶された値となる。

上記の例は単純であり、必ずしも親演算子の現実の必要を表していない可能性があることを理解されたい。より実際的な例は以下の通りであり、各Ｐｒｏｄｕｃｔについて２つのプロパティ（「Ｎａｍｅ」と「Ｏｒｄｅｒ」）を有するオブジェクトを作成する。
Account.Order.Product.{
'Name': ProductName,
'Order': !.OrderID
}

出力「Ｎａｍｅ」プロパティの値は、入力「Ｐｒｏｄｕｃｔ」（コンテキスト）値の「ＰｒｏｄｕｃｔＮａｍｅ」プロパティの値となる。出力「Ｏｒｄｅｒ」プロパティの値は、その「ＯｒｄｅｒＩＤ」値を得るために現在のＰｒｏｄｕｃｔの親を見つけることに依存する。

提案の着想によると、上記の式について以下の増強したＡＳＴが生成される。
_path_
Account
Order
Product (ancestor #0)
_object_ {
‘Name’
_path_
ProductName
Order’
_path_
! (parent #0)
OrderID
}

この例における問題は、親「！」演算子がそのサブパスにおける最初のステップであり、したがって直前のステップにラベル付けするほど単純ではないことである。ＡＳＴを処理する関数は再帰的であるため、関数が再帰する（そしてスタックを展開する）とき、最初のステップが依然としてその親を探索している場合、探索はプロパティ「ｓｅｅｋｉｎｇＰａｒｅｎｔ：ｌａｂｅｌ」をＡＳＴにおける包含ノード（この場合はオブジェクト・コンストラクタ）に付加することによって探索がスタックの上方に移動される。このプロパティを包含パスにおけるステップであるノードまで進めた後、「ａｎｃｅｓｔｏｒ」プロパティでラベル付けするための前のステップを見つける。

提案の実施形態は、任意のレベルの祖先に対応するように構成されてもよい。たとえば、以下のようなクエリ式を考えることができる。
Account.Order.Product.{
'Name': ProductName,
'Order': !.OrderID,
‘Account’:!.!.AccountID
}

前の段落の式は、Ｐｒｏｄｕｃｔの祖父を選択するように構成された部分式！．！．ＡｃｃｏｕｎｔＩＤを含む。「ｓｅｅｋｉｎｇＰａｒｅｎｔ」プロパティと「ｌｅｖｅｌ」カウンタを関連付けることも提案され、このカウンタはカウントするステップバックにごとにデクリメントされるが、そのステップが親「！」演算子である場合にはインクリメントされる。カウンタがゼロに達すると、正しい祖先を見つけたことになる。

上記の説明から、提案の実施形態は階層データ記憶および処理システムにおける拡張機能を提供するように構成可能であることがわかるであろう。このような機能は、クエリの親ノードを識別するための情報を含む増強したＡＳＴを生成するようにクエリに関連付けられたＡＳＴを前処理するという着想を利用することによって推進可能である。

さらなる説明として、階層データにおける祖先オブジェクトを識別する方法の提案の一実施形態について、図３を参照しながら以下に説明する。

図３を参照すると、クエリ言語によるクエリを使用する処理のために構成された階層データにおける祖先オブジェクトを識別するコンピュータ実装方法の流れ図が示されている。この実施例では、クエリ言語はＸＰａｔｈクエリ言語である。ＸＰａｔｈは、親ノード（および現在のコンテキストノードに先行するその他のノード）を照会する機能を有する。このため、ＸＰａｔｈは、ＸＭＬドキュメントが、各ノードがその親ノードへのリンクを備えるノードの相互接続木（ｉｎｆｏｓｅｔ）を作成するＤＯＭパーサによって構文解析されているものと想定する。

方法は、クエリを構文解析することによってＡＳＴを生成するステップ３１０から開始する。ＡＳＴのこのような生成はよく知られており、ステップ３１０では多くの異なるＡＳＴ生成プロセスのうちの１つが採用可能である。一例に過ぎないが、クエリのＡＳＴは、Ｐｒａｔｔパーサと呼ばれる、知られているパーサを使用して生成されてもよい。言語の形式文法が与えられるとパーサ・コードを作成するパーサ生成ツールが使用されてもよい。

次に、ステップ３２０で、クエリに関連するＡＳＴの親ノードを判定するために、生成されたＡＳＴがクエリに基づいて処理される。具体的には、クエリに関連するＡＳＴの親ノードを判定するためのこのような処理は、クエリの親ノードを表すＡＳＴのノードを判定するためにＡＳＴを走査するステップ３２５を含む。

ＡＳＴは、次にステップ３３０で親識別子によって増強される。ここで、ＡＳＴを親識別子で増強することは、ＡＳＴの判定された親ノードに祖先属性を付加するステップ３３５を含む。これは、祖先属性の値をカウンタ値に基づく値に設定することを含む。カウンタ値は、たとえば識別される親ノードごとにインクリメントされてもよく、これにより複数の判定された親ノードを区別する手段が提供される。このようにして、対応する親ノードへの参照を保存するようにクエリ・プロセッサに指示するために親識別子を使用することができる。

増強したＡＳＴは、次にステップ３４０でデータ記憶コンポーネントに記憶される。そのようなデータ記憶コンポーネントは、ＡＳＴを処理し、増強したコンポーネント／システムから（たとえば、インターネットまたは分散通信ネットワークを介して）遠隔に位置していてもよい。最後に、ステップ３５０で、記憶された増強したＡＳＴと階層データとが関連付けられる。

上記に加えて、実施形態は、ＸＰａｔｈ式を表すＡＳＴに適用されてもよい。これにより、ＸＰａｔｈプロセッサが、ＳＡＸパーサによって構文解析されたＸＭＬドキュメント内の祖先ノードを照会することができるようになり（ＳＡＸは、いかなるデータも記憶せずにドキュメントが最初から最後までスキャンされるため、イベントを発行するＸＭＬドキュメントを構文解析するためのより高パフォーマンスのＡＰＩである）、一方、データ自体のための追加の構造情報を記憶する必要がない。このような技術は、ＸＰａｔｈにおける他のすべての後ろ向きの軸（ａｎｃｅｓｔｏｒ、ａｎｃｅｓｔｏｒ－ｏｒ－ｓｅｌｆ、ｐａｒｅｎｔ、ｐｒｅｃｅｄｉｎｇ、ｐｒｅｃｅｄｉｎｇ－ｓｉｂｌｉｎｇ）に適用するように拡張することも可能である。

さらなる説明として、次に、ＪＳＯＮａｔａクエリ言語を例として使用して、提案の方法がどのようにして実装可能であるかを説明する。ＪＳＯＮａｔａは、ＪＳＯＮデータの照会と変換のために設計されているＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（Ｒ）ライブラリである。これは、ＸＭＬデータのためのＸＰａｔｈ構文と性質が類似したＪＳＯＮ構造をナビゲートするためのロケーション・パス構文を有する。以下の例を考えることができる。
入力データ：
{
"Account": {
"Account Name":"Firefly",
"Order": [
{
"OrderID":"order103",
"Product": [
{
"ProductName": "Bowler Hat",
"SKU":"0406654608",
"Price": 34.45,
"Quantity": 2
},
{
"ProductName": "Trilby hat",
"SKU":"0406634348",
"Price": 21.67,
"Quantity": 1
}
]
},
{
"OrderID":"order104",
"Product": [
{
"ProductName": "Bowler Hat",
"SKU":"040657863",
"Price": 34.45,
"Quantity": 4
},
{
"ProductName":"Cloak",
"SKU":"0406654603",
"Price": 107.99,
"Quantity": 1
}
]
}
]
}
}

次に、ＪＳＯＮａｔａクエリ式の一例は次のように考えられる。
Account.Order.Product.{
'Name': ProductName,
'Order': !.OrderID
}

ここで、ドット演算子「．」は、左辺（コンテキスト）に一致する各項目について、右辺に一致するすべての項目を選択することを指定する（関数マッピング演算）。「！」記号は、このコンテキストの親オブジェクトを選択する要求を表す。この場合、サブパス「！．ＯｒｄｅｒＩＤ」は、Ｐｒｏｄｕｃｔコンテキスト・オブジェクトの親（包含オブジェクト）である「Ｏｒｄｅｒ」オブジェクトのＯｒｄｅｒＩＤプロパティを求めている。

上記の例示の入力データに対するこの式の評価の目的の結果は、以下の通りである。
[
{ "Name": "Bowler Hat", "Order": "order103" },
{ "Name": "Trilby hat", "Order": "order103" },
{ "Name": "Bowler Hat", "Order": "order104" },
{ "Name": "Cloak","Order": "order104" }
]

入力データを親参照を含むように変更せずにこれを実現するため、構文解析されたクエリ式のＡＳＴが、親オブジェクトと一致するクエリの部分を表すＡＳＴノードを識別するために走査される。

提案の着想によると、上記のＪＡＳＯＮａｔａクエリ式の増強したＡＳＴは以下の通りである。
type: path
steps:
- value: Account
type: name
- value: Order
type: name
- value: Product <－ 「ａｎｃｅｓｔｏｒ」属性で装飾されたＡＳＴノード。
type: name
ancestor: 0
tuple: true
- type: unary
value: "{"
seekingParent: 0 <－ ＡＳＴを上方に走査しているときに使用される一時的属性
lhs:
- - value: Name
type: string
- type: path
steps:
- value: ProductName
type: name
- - value: Order
type: string
- type: path
steps:
- type: parent <－ 「！」トークンを表すＡＳＴノード
slot: 0
- value: OrderID
type: name
seekingParent: 0 <－ ＡＳＴを上方に走査しているときに使用される一時的属性。

クエリ評価エンジンは、入力データと対照してこの増強したＡＳＴを処理するときに、「ａｎｃｅｓｔｏｒ」属性で装飾されたＡＳＴノードを識別し、その入力コンテキスト項目（すなわち現在の「Ｏｒｄｅｒ」値）を、累積クエリ結果と任意の一時的数値変数束縛とを含むタプル・ストリームとして記憶する。この記憶された値は次に、後で「！」トークンを表すＡＳＴノードが処理されるときに利用可能であり、固有「スロット」番号を使用して検索される。

親ＡＳＴノードを見つけるために使用されるアルゴリズムは以下の通りである。
（ｉ）親演算子はパス配列内の「ｐａｒｅｎｔ」タイプ・ステップである。
（ｉｉ）最初のステップである場合、パスに「ｓｅｅｋｉｎｇＰａｒｅｎｔ」＝＜ｎｕｍｂｅｒ＞のようにラベル付けし、パスに入るまでノードに「ｓｅｅｋｉｎｇＰａｒｅｎｔ」とラベル付けしてＡＳＴを上にたどる。これを繰り返す。
（ｉｉｉ）ステップインデックスが＞＝１である（すなわち最初のステップではない）場合、前のステップを調べる。
（ｉｖ）前のステップのタイプは「ｎａｍｅ」または「ｗｉｌｄｃａｒｄ」か。
（ｖ）肯定の場合：このステップにｐａｒｅｎｔ＝＜ｎｕｍｂｅｒ＞とラベル付けし、中断（完了）。
（ｖｉ）前のステップは「ｂｌｏｃｋ」タイプか。
（ｖｉｉ）肯定の場合：ブロック内の最後の式を調べる。最初から繰り返す。
（ｖｉｉｉ）それ以外の場合は、エラーを投げる。親を判定することができない。

上記の説明から、図３の実施形態はクエリを使用して階層データを処理するために利用可能であることがわかるであろう。一例として、クエリ言語によるクエリを使用して階層データを処理する提案実施形態について、図４を参照しながら以下に説明する。

図４を参照すると、クエリ言語によるクエリを使用して階層データを処理するコンピュータ実装方法４００の流れ図が示されている。方法４００は、第１に、図３の実施形態により階層データ内の祖先オブジェクトを識別する方法３００を実行することを含む。次に、ステップ４１０で、階層データと対照して増強したＡＳＴを処理することによってクエリが評価される。

実施形態は、図５に示すネットワーク・システム７の一部を形成することができるコンピュータ・システム７０を含み得る。たとえば、一実施形態による増強コンポーネントは、コンピュータ・システム７０において（たとえば処理ユニット７１として）実装されてもよい。コンピュータ・システム／サーバ７０のコンポーネントには、たとえばプロセッサまたは処理ユニット７１と、システム・メモリ７４と、システム・メモリ７４を含む様々なシステム・コンポーネントを処理ユニット７１に結合するバス９０とを含む、１つまたは複数の処理機構が含まれ得るが、これには限定されない。

システム・メモリ７４は、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）７５またはキャッシュ・メモリ７６あるいはその両方などの揮発性メモリの形態のコンピュータ・システム可読媒体を含むことができる。コンピュータ・システム／サーバ７０は、他の取り外し可能／取り外し不能型の揮発性／不揮発性コンピュータ・システム記憶媒体をさらに含んでもよい。そのような場合、それぞれが１つまたは複数のデータ・メディア・インターフェースによってバス９０に接続可能である。メモリ７４は、提案の実施形態の機能を実施するように構成された１組の（たとえば少なくとも１つの）プログラム・モジュールを有する少なくとも１つのプログラム製品を含むことができる。たとえば、メモリ７４は、入力／出力（Ｉ／Ｏ）インターフェース７２に提案の一実施形態によるｐｕｂ／ｓｕｂメッセージング・システムのミドルウェア・システムのための方法を実行させる処理ユニット７１によって実行可能なプログラムを有する、コンピュータ・プログラム製品を含み得る。１組の（少なくとも１つの）プログラム・モジュール７９を有するプログラム／ユーティリティ７８がメモリ７４に記憶されてもよい。プログラム・モジュール７９は、ｐｕｂ／ｓｕｂメッセージング・システムのために提案の実施形態の機能または方法あるいはその両方を全般的に実施する。

コンピュータ・システム／サーバ７０は、キーボード、ポインティング・デバイス、ディスプレイ８５などの１つまたは複数の外部デバイス８０、ユーザがコンピュータ・システム／サーバ７０と対話することができるようにする１つまたは複数のデバイス、またはコンピュータ・システム／サーバ７０が１つまたは複数の他のコンピューティング・デバイスと通信することができるようにする任意のデバイス（たとえばネットワーク・カード、モデムなど）、あるいはこれらの組合せとも通信可能である。このような通信は、入力／出力（Ｉ／Ｏ）インターフェース７２を介して行うことができる。さらに、コンピュータ・システム／サーバ７０は、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、汎用ワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）、またはパブリック・ネットワーク（たとえばインターネット）あるいはこれらの組合せなどの１つまたは複数のネットワークと、ネットワーク・アダプタ７３を介して（たとえば、分散ネットワークのエッジ・デバイスに、ＤＦＷＦの決定された最適値を伝達するために）通信することができる。

本出願の文脈では、本発明の実施形態が方法を構成する場合、そのような方法はコンピュータによる実行のためのプロセスであり、すなわちコンピュータ実装方法であることを理解されたい。したがって、方法のステップは、コンピュータ・プログラムの様々な部分、たとえば１つまたは複数のアルゴリズムの部分を反映する。

本発明は、統合の任意の可能な技術的詳細度のシステム、方法、またはコンピュータ・プログラム製品あるいはこれらの組み合わせとすることができる。コンピュータ・プログラム製品は、プロセッサに本発明の態様を実施させるためのコンピュータ可読プログラム命令が記憶されたコンピュータ可読記憶媒体（または複数の媒体）を含み得る。

コンピュータ可読記憶媒体は、命令実行デバイスによって使用される命令を保持し、記憶することができる有形デバイスとすることができる。コンピュータ可読記憶媒体は、たとえば、電子ストレージ・デバイス、磁気ストレージ・デバイス、光学式ストレージ・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、またはこれらの任意の適切な組み合わせであってよいが、これらには限定されない。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には、可搬コンピュータ・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）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブル読み取り専用メモリ（ＥＰＲＯＭまたはフラッシュ・メモリ）、スタティック・ランダム・アクセス・メモリ（ＳＲＡＭ）、可搬コンパクト・ディスク読み取り専用メモリ（ＣＤ－ＲＯＭ）、デジタル・バーサタイル・ディスク（ＤＶＤ）、メモリ・スティック、フロッピィ・ディスク、パンチカードまたは命令が記録された溝内の隆起構造などの機械的に符号化されたデバイス、およびこれらの任意の適切な組合せが含まれる。本明細書で使用されるコンピュータ可読記憶媒体とは、電波またはその他の自由に伝播する電磁波、導波路またはその他の伝送媒体を伝播する電磁波（たとえば光ファイバ・ケーブルを通る光パルス）、またはワイヤを介して伝送される電気信号などの、一過性の信号自体であると解釈すべきではない。

本明細書に記載の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／処理デバイスに、または、ネットワーク、たと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、または無線ネットワークあるいはこれらの組合せを介して外部コンピュータまたは外部記憶デバイスにダウンロードすることができる。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、またはエッジ・サーバあるいはこれらの組合せを含んでもよい。各コンピューティング／処理デバイスにおけるネットワーク・アダプタ・カードまたはネットワーク・インターフェースが、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、それらの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への記憶のために転送する。

本発明の動作を実行するためのコンピュータ可読プログラム命令は、アセンブラ命令、インストラクション・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、集積回路のための構成データ、または、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ、Ｃ＋＋などのオブジェクト指向プログラミング言語、および「Ｃ」プログラミング言語、または同様のプログラム言語などの手続き型プログラミング言語を含む、１つまたは複数のプログラミング言語の任意の組合せで書かれたソース・コードまたはオブジェクト・コードとすることができる。コンピュータ可読プログラム命令は、スタンドアロン・ソフトウェア・パッケージとして全体がユーザのコンピュータ上でまたは一部がユーザのコンピュータ上で、または一部がユーザのコンピュータ上で一部がリモート・コンピュータ上で、または全体がリモート・コンピュータまたはサーバ上で実行されてもよい。後者の場合、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）またはワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）を含む、任意の種類のネットワークを介してユーザのコンピュータに接続することができ、または接続は（たとえば、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介して）外部コンピュータに対して行ってもよい。実施形態によっては、本発明の態様を実行するために、たとえばプログラマブル論理回路、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）、またはプログラマブル・ロジック・アレイ（ＰＬＡ）を含む電子回路が、コンピュータ可読プログラム命令の状態情報を使用して電子回路をパーソナライズすることにより、コンピュータ可読プログラム命令を実行することができる。

本発明の態様について、本明細書では、本発明の実施形態による方法、装置（システム）、およびコンピュータ・プログラム製品を示すフローチャート図またはブロック図あるいはその両方を参照しながら説明している。フローチャート図またはブロック図あるいはその両方の図の各ブロックおよび、フローチャート図またはブロック図あるいはその両方の図のブロックの組合せは、コンピュータ可読プログラム命令によって実装可能であることを理解されたい。

これらのコンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータまたはその他のプログラマブル・データ処理装置のプロセッサにより実行される命令が、フローチャートまたはブロック図あるいはその両方のブロックで指定されている機能／動作を実装する手段を形成するようなマシンを実現するように、コンピュータまたはその他のプログラマブル・データ処理装置のプロセッサに供給することができる。これらのコンピュータ可読プログラム命令は、命令が記憶されたコンピュータ可読記憶媒体が、フローチャートまたはブロック図あるいはその両方のブロックで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造品を含むように、コンピュータ、プログラマブル・データ処理装置、またはその他のデバイスあるいはこれらの組合せに対して特定の方式で機能するように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、コンピュータ、その他のプログラマブル装置またはその他のデバイス上で実行される命令がフローチャートまたはブロック図あるいはその両方のブロックで指定されている機能／動作を実装するように、コンピュータ、その他のプログラマブル装置、またはその他のデバイス上で一連の動作ステップが実行されてコンピュータ実装プロセスを実現するようにするために、コンピュータ、その他のプログラマブル・データ処理装置、またはその他のデバイスにロードされてもよい。

図面中のフローチャートおよびブロック図は、本発明の様々な実施形態によるシステム、方法およびコンピュータ・プログラム製品の可能な実装形態のアーキテクチャ、機能および動作を示す。これに関連して、フローチャートまたはブロック図の各ブロックは、指定されている論理機能を実装するための１つまた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、または部分を表すことがある。一部の別の実装形態では、ブロックに記載されている機能は、図に記載されている順序とは異なる順序で行われてもよい。たとえば、連続して示されている２つのブロックは、関与する機能に応じて、実際には、１つのステップとして行われてもよく、部分的または全体が時間的に重なり合って並行して実行されてもよく、実質的に並行して実行されてもよく、またはそれらのブロックは場合によっては逆の順序で実行されてもよい。また、ブロック図またはフローチャート図あるいはその両方の図の各ブロック、およびブロック図またはフローチャート図あるいはその両方の図のブロックの組合せは、指定されている機能または動作を実行する専用ハードウェア・ベースのシステムによって実装可能であるか、または専用ハードウェアとコンピュータ命令との組合せを実施することができることも理解されたい。

本発明の様々な実施形態の説明は例示のために示したものであり、網羅的であること、または開示されている実施形態に限定することを意図したものではない。記載されている実施形態の範囲および思想から逸脱することなく、多くの修正および変形が当業者には明かであろう。本明細書で使用されている用語は、実施形態の原理、実際の適用、または市場に見られる技術に対する技術的改良を最もよく説明するために、または当業者が本明細書で開示されている実施形態を理解することができるように選定された。

Claims (25)

1. クエリ言語によるクエリを使用する処理のために構成された階層データにおける祖先オブジェクトを識別するコンピュータ実装方法であって、前記クエリは関連付けられた抽象構文木ＡＳＴを有し、前記方法は、
   前記クエリに関連する前記ＡＳＴの親ノードを判定するために、前記クエリに関連付けられた前記ＡＳＴを処理することと、
   増強したＡＳＴを生成するために、判定された前記親ノードを識別するように構成された親識別子によって前記ＡＳＴを増強することとを含む、方法。
2. 前記クエリに関連する前記ＡＳＴの前記親ノードを判定するための前記クエリに関連付けられた前記ＡＳＴの前記処理は、
   前記クエリの親ノードを表す前記ＡＳＴのノードを判定するために前記ＡＳＴを走査することを含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記親識別子は、前記親ノードへの参照を保存するようクエリ・プロセッサに指示するように構成される、請求項１に記載の方法。
4. 前記増強したＡＳＴを生成するための、判定された前記親ノードを識別するように構成された前記親識別子による前記ＡＳＴの前記増強は、
   前記ＡＳＴの前記親ノードに祖先属性を付加することを含む、請求項１に記載の方法。
5. 前記ＡＳＴの前記親ノードへの前記祖先属性の前記付加は、
   前記祖先属性の値を所定の値に設定することを含む、請求項４に記載の方法。
6. 前記所定の値はカウンタ値に基づき、前記カウンタ値は識別される親ノードごとにインクリメントされる、請求項５に記載の方法。
7. 前記クエリを構文解析することによって前記抽象構文木を生成することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
8. 前記増強したＡＳＴを記憶することと、
   記憶された前記増強したＡＳＴと前記階層データを関連付けることとをさらに含む、請求項１に記載の方法。
9. 前記階層データはＪＳＯＮデータを含み、前記クエリ言語はＪＳＯＮａｔａクエリ言語である、請求項１に記載の方法。
10. クエリ言語によるクエリを使用する処理のために構成された階層データにおける祖先オブジェクトを識別するためのコンピュータ・プログラム製品であって、前記クエリは関連付けられた抽象構文木ＡＳＴを有し、前記コンピュータ・プログラム製品は、プログラム・コードが実現された１つまたは複数のコンピュータ可読記憶媒体を含み、前記プログラム・コードは、
    前記クエリに関連する前記ＡＳＴの親ノードを判定するために前記クエリに関連付けられた前記ＡＳＴを処理し、
    増強したＡＳＴを生成するために、判定された前記親ノードを識別するように構成された親識別子で前記ＡＳＴを増強するための、プログラミング命令を含む、コンピュータ・プログラム製品。
11. 前記クエリに関連する前記ＡＳＴの前記親ノードを判定するための前記クエリに関連付けられた前記ＡＳＴの前記処理は、前記クエリの親ノードを表す前記ＡＳＴのノードを判定するために前記ＡＳＴを走査するためのプログラミング命令を含む、請求項１０に記載のコンピュータ・プログラム製品。
12. 前記親識別子は、前記親ノードへの参照を保存するようクエリ・プロセッサに指示するように構成される、請求項１０に記載のコンピュータ・プログラム製品。
13. 前記増強したＡＳＴを生成するために、判定された前記親ノードを識別するように構成された前記親識別子による前記ＡＳＴの前記増強は、前記ＡＳＴの前記親ノードに祖先属性を付加するためのプログラミング命令を含む、請求項１０に記載のコンピュータ・プログラム製品。
14. 前記ＡＳＴの前記親ノードへの前記祖先属性の前記付加は、前記祖先属性の値を所定の値に設定するためのプログラミング命令を含む、請求項１３に記載のコンピュータ・プログラム製品。
15. 前記所定の値はカウンタ値に基づき、前記カウンタ値は識別される親ノードごとにインクリメントされる、請求項１４に記載のコンピュータ・プログラム製品。
16. 前記プログラム・コードは、前記クエリを構文解析することによって前記抽象構文木を生成するためのプログラミング命令をさらに含む、請求項１０に記載のコンピュータ・プログラム製品。
17. 前記プログラム・コードは、
    前記増強したＡＳＴを記憶し、
    記憶された前記増強したＡＳＴと前記階層データを関連付けるためのプログラミング命令をさらに含む、請求項１０に記載のコンピュータ・プログラム製品。
18. クエリ言語によるクエリを使用する処理のために構成された階層データにおける祖先オブジェクトを識別するためのコンピュータ・プログラムを記憶するメモリであって、前記クエリが、関連付けられた抽象構文木ＡＳＴを有する、前記メモリと、
    前記メモリに接続され、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たプロセッサとを含むシステムであって
    前記プログラム命令は、
    前記クエリに関連する前記ＡＳＴの親ノードを判定するために、前記クエリに関連付けられた前記ＡＳＴを処理することと、
    増強したＡＳＴを生成するために、判定された前記親ノードを識別するように構成された親識別子によって前記ＡＳＴを増強することとを含む、システム。
19. 前記クエリに関連する前記ＡＳＴの前記親ノードを判定するための前記クエリに関連付けられた前記ＡＳＴの前記処理は、
    前記クエリの親ノードを表す前記ＡＳＴのノードを判定するために前記ＡＳＴを走査することを含む、請求項１８に記載のシステム。
20. 前記親識別子は、前記親ノードへの参照を保存するようクエリ・プロセッサに指示するように構成される、請求項１８に記載のシステム。
21. 前記増強したＡＳＴを生成するための、判定された前記親ノードを識別するように構成された前記親識別子による前記ＡＳＴの前記増強は、前記ＡＳＴの前記親ノードに祖先属性を付加することを含む、請求項１８に記載のシステム。
22. 前記ＡＳＴの前記親ノードへの前記祖先属性の前記付加は、前記祖先属性の値を所定の値に設定することを含む、請求項２１に記載のシステム。
23. 前記所定の値はカウンタ値に基づき、前記カウンタ値は識別される親ノードごとにインクリメントされる、請求項２２に記載のシステム。
24. 前記コンピュータ・プログラムの前記プログラム命令は、前記クエリを構文解析することによって前記抽象構文木を生成することをさらに含む、請求項１８に記載のシステム。
25. 前記コンピュータ・プログラムの前記プログラム命令は、
    前記増強したＡＳＴを記憶することと、
    記憶された前記増強したＡＳＴと前記階層データを関連付けることとをさらに含む、請求項１８に記載のシステム。

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