JP3297403B2 - 照会を最適化する方法および装置 - Google Patents

照会を最適化する方法および装置

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Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、概して云えば、コ
ンピュータによって遂行されるデータベース管理システ
ムに関するものであり、更に詳しく云えば、リレーショ
ナル・データベース管理システムにおけるスカラ副照会
（ｓｕｂｑｕｅｒｙ）の最適化に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】構造化照会言語（ＳＱＬ）インターフェ
ースを使用するリレーショナル・データベース管理シス
テム（ＲＤＢＭＳ）を組み込んだコンピュータ・システ
ムはこの分野ではよく知られている。ＳＱＬインターフ
ェースはＲＤＢＭＳソフトウエアのための標準言語に発
展し、米国規格協会（ＡＮＳＩ）及び国際標準化機構
（ＩＳＯ）の両方によってそれ自体を採用されている。
【０００３】ＲＤＢＭＳソフトウエアでは、すべてのデ
ータが外部的にテーブルの形に構造化される。ＳＱＬイ
ンターフェースは、ユーザがテーブルにおける関係演算
を、バッチ・ファイルにおいて対話的に公式化するこ
と、又は、Ｃ、ＣＯＢＯＬ等のようなホスト言語に組み
込むことを可能にする。ＳＱＬでは、ユーザがデータを
操作することを可能にする演算子が設けられる。各演算
子は１つ又は２つのテーブルにおいて演算し、その結果
として新しいテーブルを作成する。ＳＱＬのパワーは、
複雑なプロシージャのセットを単一のステートメントで
もって遂行するために、それが複数のテーブル又はビュ
ーからの情報を一体的に連結するという機能にある。
【０００４】ＳＱＬ標準では、ＳＥＬＥＣＴ（選択）ス
テートメントがデータを検索するために使用され、それ
は、一般に、次のようなフォーマット： "ＳＥＬＥＣＴ
＜クローズ（ｃｌａｕｓｅ）＞ＦＲＯＭ＜クローズ＞Ｗ
ＨＥＲＥ＜クローズ＞ＧＲＯＵＰ ＢＹ＜クローズ＞Ｈ
ＡＶＩＮＧ＜クローズ＞ＯＲＤＥＲ ＢＹ＜クローズ
＞" を含んでいる。それらのクローズは、一般的には、
このシーケンスに従わなければならないが、ＳＥＬＥＣ
Ｔ及びＦＲＯＭクローズしか必要とされない。ＳＥＬＥ
ＣＴステートメントの結果は、リレーショナル・データ
ベースに記憶された１つ又は複数の既存のテーブル又は
ビューからＲＤＢＭＳソフトウエアによって検索された
データのサブセットである。なお、ＦＲＯＭクローズ
は、データが選択されるテーブル又はビューの名前をＲ
ＤＢＭＳソフトウエアに知らせる。そのデータのサブセ
ットは、一般には一時的なテーブルを構成する結果セッ
トと呼ばれる新たなテーブルとして扱われる。一般に、
ＳＥＬＥＣＴステートメントのＳＥＬＥＣＴクローズに
おいて指定された項目は、ＦＲＯＭクローズにおいて識
別されたテーブルから結果テーブルにおける戻される列
を決定する。
【０００５】ＷＨＥＲＥクローズは、結果テーブルにお
けるどの行が戻されるべきかを決定する。一般に、ＷＨ
ＥＲＥクローズは、結果テーブルにおける戻された各行
が満足しなければならないサーチ条件を含む。そのサー
チ条件に適合する行は中間セットを形成し、その中間セ
ットはその後ＳＥＬＥＣＴクローズにおける仕様に従っ
て更に処理される。一般に、サーチ条件は１つ又は複数
の述部を含み、その述部の各々は、列を含む２つの値、
定数、又は相関値の間の比較を指定する。ＷＨＥＲＥク
ローズにおける複数の述部は、一般にそれら自身をブー
ル演算子によって接続される。
【０００６】結合オペレーションは、１つのテーブル又
はビューからの行を他のテーブル又はビューに結合する
ことによってテーブル又はビューを結合することを可能
にする。種々のテーブル又はビューからの行又は行の一
部分が水平方向に連結される。その結合オペレーション
は、ＳＥＬＥＣＴステートメントのＦＲＯＭクローズに
おいて複数のテーブル又はビューを名前で呼ぶことによ
って暗黙指定される。必要なことではないけれども、結
合オペレーションは、通常、列を識別するＷＨＥＲＥク
ローズを含み、それらの列を通して行が結合される。Ｗ
ＨＥＲＥクローズは、結合されるべき行を選択するため
に使用される１つ又は複数の条件演算子を含んだ述部を
含むことも可能である。
【０００７】ＳＥＬＥＣＴ−ＦＲＯＭ−ＷＨＥＲＥ照会
では、１つのタプルがその照会によって検索されるだけ
であるという状況（「１−タプル条件」と呼ばれる）を
識別することが重要な照会変換及び最適化を可能にす
る。１−タプル条件の識別の事例が、下記の文献及び特
許に開示されているように、従来技術において遂行され
ていた。 （１）Proceedings of ACM SIGMOD '92 International
Conference on Management of Data, San Diego, CA, 1
992 における Hamid Pirahesh、Joseph Hellerstein 及
び Waqar Hasan 氏による「スターバーストにおける拡
張可能／ルール・ベースの照会再書込最適化（Extensib
le/Rule Based Query Rewrite Optimization in STARBU
RST）」と題した記事。 （２）Relational Database Writings 1989-1991, Chap
ter 10, pp.133-154, 1992 における Hugh Darwen 氏に
よる「照会分解における機能的従属の役割（TheRole of
Functional Dependence in Query Decomposition）」
と題した記事。 （３）Proceedings of IEEE '94 International Confer
ence on Data Engineering, Houston, TX, 1994, pp.68
-79 における G.N.Paulley 及び Per-Ake Larson氏によ
る「照会最適化における特異性の利用（Exploiting Uni
queness in QueryOptimization）」と題した記事。 （４）T.Y.Leung、M.H.Pirahesh、D.E.Simmen、L.G.Str
ain 及び S.Tiwari を発明者とする「ＳＱＬ照会の最適
化のために１−タプル条件を使用した特異性の利用（Ex
ploitation of Uniqueness Properties using a 1-Tupl
e Condition forthe Optimization of SQL Queries）」
と題した１９９７年３月２５日発行の米国特許第５,６
１５,３６１号。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】スカラ副照会を結合オ
ペレーションに変換するための１−タプル条件は非常に
信頼されていた。しかし、スカラ副照会を最適化する、
特に、ＵＰＤＡＴＥステートメントにおけるスカラ副照
会を最適化する、改良された方法に対する要求がその分
野にはある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】上記の従来技術における
限定事項を克服するために、及び本願明細書を読み及び
理解する時に明らかとなる他の限定事項を克服するため
に、本発明はＳＱＬ照会を最適化するための方法、装
置、及びコンピュータ・プログラム・キャリアを開示す
る。照会は、それが１つ又は複数のスカラ副照会及び１
つ又は複数の存在副照会を含むかどうかを決定するため
に分析される。スカラ副照会及び存在副照会は包含（ｓ
ｕｂｓｕｍｐｔｉｏｎ）方法を利用することによって結
合オペレーションに変換され、結合オペレーションはマ
ージされて単一の照会ブロックになる。その照会ブロッ
クは、データをリレーショナル・データベースから検索
するためのより効率的な実行計画の生成を可能にする。
【００１０】本発明の目的は、スカラ副照会及び存在副
照会の両方を含むＳＱＬ照会を最適化することにある。
更に詳しく云えば、本発明の目的は、１つ又は複数のス
カラ副照会を１つ又は複数の結合オペレーションに変換
すること、１つ又は複数の存在副照会を１つ又は複数の
結合オペレーションに変換すること、及び、その結果生
じた結合オペレーションをマージして単一の照会ブロッ
クにすることにある。照会再書込み変換のこの特異な結
合の結果、スカラ及び存在副照会は結合オペレーション
に縮小され、冗長な結合オペレーションは除去され、そ
れによって、優れたパフォーマンスが提供される。
【００１１】本発明のもう１つの目的は、スカラ副照会
が１つ又は複数の照会ブロックに縮小される結合オペレ
ーションに変換されるように、そのスカラ副照会が精々
１つの行を戻すだけであってエンプティ・セットを戻さ
ないということを、照会コンパイレーション時に証明す
ることにある。その結果、本発明は、劇的に改良された
照会実行時間を提供する。
【００１２】
【発明の実施の形態】望ましい実施例に関する以下の説
明では、本発明を実施し得る特定の実施例の一部分を形
成し、その実施例を図示する添付図面を参照することに
する。本発明の趣旨から逸脱することなく、他の実施例
が利用可能であること、構造的及び機能的変更を行うこ
とが可能であることは理解されるべきことである。
【００１３】Ａ．ハードウエア環境 図１は、本発明が使用し得る例示的なコンピュータ・ハ
ードウエア環境を示す。その例示的環境では、コンピュ
ータ・システム１０２は、１つ又は複数のリレーショナ
ル・データベースを記憶するディスク・ドライブのよう
な１つ又は複数の電子的記憶装置１０４及び１０６に接
続された１つ又は複数のプロセッサから構成される。
【００１４】コンピュータ・システム１０２のオペレー
タは、ＩＭＳ／ＤＢ／ＤＣ、ＣＩＣＳ、ＴＳＯ、ＯＳ／
２のような標準のオペレータ（ターミナル）インターフ
ェース１０８又は他の同様なインターフェースを使用し
て、データベースに対する照会と呼ばれる種々のサーチ
及び検索機能を遂行するためのコマンドを表す電気的信
号をコンピュータ・システム１０２に及びコンピュータ
・システム１０２から伝送する。本発明では、これらの
照会は構造化照会言語（ＳＱＬ）標準に適合し、リレー
ショナル・データベース管理システム（ＲＤＢＭＳ）ソ
フトウエアによって遂行される機能を呼び出す。本発明
の望ましい実施例では、ＲＤＢＭＳソフトウエアは、Ｍ
ＶＳ又はＯＳ／２オペレーティング・システム用にＩＢ
Ｍ社により提供されたＤＢ２製品を含む。しかし、本発
明が任意のＲＤＢＭＳソフトウエアに対するアプリケー
ションを有することは当業者には明らかであろう。
【００１５】図１に示されるように、ＤＢ２製品は３つ
の主要なコンポーネント、即ち、ＩＭＳリソース・ロッ
ク・マネージャ（ＩＲＬＭ）１１０、システム・サービ
ス・モジュール１１２、及びデータベース・サービス・
モジュール１１４を含む。ＩＲＬＭ１１０は、ＤＢ２が
データを共用リソースとして扱うので、ロッキング・サ
ービスを処理し、それによって、任意の数のユーザが同
じデータを同時にアクセスすることを可能にし、従っ
て、ユーザを隔離するために及びデータ整合性を維持す
るために、同時性制御が必要とされる。システム・サー
ビス・モジュール１１２は、ログ・データ・セット１０
６を管理すること、統計を収集すること、始動及び遮断
を処理すること、及び管理サポートを提供することを含
むＤＢ２実行環境全体を制御する。
【００１６】ＤＢ２アーキテクチャの中心には、データ
ベース・サービス・モジュール１１４がある。データベ
ース・サービス・モジュール１１４は、リレーショナル
・データベース・システム（ＲＤＳ）１１６、データ・
マネージャ１１８、及びバッファ・マネージャ１２０、
並びに、ＳＱＬコンパイラ／インタープリタのような他
のエレメントを含む幾つものサブモジュールを含む。こ
れらのサブモジュールはＳＱＬ言語の機能、即ち、定
義、アクセス制御、検索、並びにユーザ及びシステム・
データの更新をサポートする。
【００１７】一般に、ＲＤＢＭＳソフトウエアのコンポ
ーネント、モジュール、及びサブモジュールの各々は、
命令及び／又はデータを含み、コンピュータ読取り可能
デバイス、媒体、又はキャリア、例えば、データ記憶装
置、データ通信装置によってコンピュータ１０２に結合
されたリモート装置等に組み込まれ、又はそこから検索
可能である。更に、これらの命令及び／又はデータは、
コンピュータによって読み取られ、実行され、及び／又
は解釈される時、本発明を実施し及び／又は使用するた
めに必要なステップをコンピュータ１０２に遂行させ
る。
【００１８】従って、本発明は、ソフトウエア、ファー
ムウエア、ハードウエア、又はそれらの任意の組合せを
作るために標準的なプログラミング及び／又はエンジニ
アリング・テクニックを使用する方法、装置、又は製造
物として実現可能である。本願において使用される「製
造物」又はそれの代わりに「コンピュータ・プログラム
・キャリア」という用語は、任意のコンピュータ読取り
可能なデバイス、キャリア、又はメディアからアクセス
可能なコンピュータ・プログラムを包含することを意図
されている。勿論、本発明の技術的範囲から逸脱するこ
となくこの構成に対して多くの修正を施し得ることは当
業者には明らかであろう。
【００１９】上記のコンポーネントの任意の組合せ、又
はコンピュータ・プログラム、周辺装置、及び他のデバ
イスを含む任意の数の種々のコンポーネントが、同様の
機能を遂行する限り、本発明を実施するために使用可能
である。
【００２０】Ｂ．対話的ＳＱＬ実行 図２は、本発明に従って、対話的環境におけるＳＱＬス
テートメントの解釈及び実行のために必要なステップを
示すフローチャートである。ブロック２０２は、コンピ
ュータ・システム１０２へのＳＱＬステートメントの入
力を表す。ブロック２０４は、ＳＱＬステートメントを
コンパイル又は解釈するステップを表す。ブロック２０
４における最適化機能は、本明細書において後で更に詳
細に説明される方法でＳＱＬ照会を変換又は最適化する
ことが可能である。ブロック２０６は、アプリケーショ
ン・プランと呼ばれる実行時構造のコンパイル・セット
をそのコンパイルされたＳＱＬステートメントから生成
するステップを表す。一般的に、入力として受信された
ＳＱＬステートメントは所望のデータを指定するだけで
あり、そのデータを検索する方法を指定しない。このス
テップは、利用可能なアクセス・パス（インデックス、
順次読取り等）及びアクセスされるべきデータに関する
システム保持された統計（テーブルのサイズ、特定の列
における異なる値の数等）の両方を考慮して、それがそ
の照会に対する最も効率的なアクセス・パスであると見
なすものを選択する。ブロック２０８はアプリケーショ
ン・プランの実行を表し、ブロック２１０はその結果の
出力を表す。
【００２１】Ｃ．組込／バッチＳＱＬ実行 図３は、本発明に従って、ソース・コードに組み込まれ
たＳＱＬステートメントの解釈及び実行のために必要な
ステップを示すフローチャートである。ブロック３０２
はホスト言語（ＣＯＢＯＬ又はＣのような）を含み、Ｓ
ＱＬステートメントを組み込まれたプログラム・ソース
・コードを表す。そこで、そのプログラム・ソース・コ
ードがプレコンパイル・ステップ３０４に入力される。
プレコンパイル・ステップ３０４から２つの出力、即
ち、修正済みソース・モジュール３０６及びデータベー
ス・リクエスト・モジュール（ＤＢＲＭ）３０８があ
る。修正済みソース・モジュール３０６はＤＢ２に対す
るホスト言語コールを含む。プレコンパイル・ステップ
３０４は、そのホスト言語コールをＳＱＬステートメン
トに代わって挿入する。ＤＢＲＭ３０８は、プログラム
・ソース・コード３０２からのＳＱＬステートメントを
含む。コンパイル及びリンク・エディット・ステップ３
１０は修正済みソース・モジュール３０６を使用してロ
ード・モジュール３１２を作り、一方、最適化及び結合
ステップ３１４は、ＤＢＲＭ３０８を使用してアプリケ
ーション・プラン３１６に対するランタイム構造のコン
パイル済みセットを作る。
【００２２】図２に関連して上記したように、プログラ
ム・ソース・コード３０２からのＳＱＬステートメント
は所望のデータを指定するだけであり、そのデータを検
索する方法を指定しない。最適化及び結合ステップ３１
４は、本明細書において更に詳しく後述する方法でＳＱ
Ｌ照会をリオーダ又は最適化することができる。その
後、最適化及び結合ステップ３１４は、利用可能なアク
セス・パス（インデックス、順次読取り等）及びアクセ
スされるべきデータに関するシステム保持された統計
（テーブルのサイズ、特定の列における明瞭な値の数
等）の両方を考慮して、それがその照会のための最も効
率的なアクセス・パスであると見なすものを選択する。
しかる後、ロード・モジュール３１２及びアプリケーシ
ョン・プラン３１６がステップ３１８において一緒に実
行される。
【００２３】Ｄ．最適化テクニックの説明 本発明は、一般には、図２のステップ２０４又は図３の
ステップ３１４において遂行される改良された最適化テ
クニックを開示する。この最適化テクニックは、照会が
１つ又は複数のスカラ副照会及び１つ又は複数の存在副
照会を含むかどうかを決定するためにその照会を分析す
る。それが肯定される場合、それらのスカラ副照会及び
存在副照会は結合オペレーションに変換され、それらの
結合オペレーションはマージされて少数の照会ブロック
（望ましくは、単一の照会ブロック）になる。
【００２４】本発明のオペレーションは前後関係で、即
ち、ＲＤＢＭＳソフトウエアによって遂行されるデータ
・ウエアハウス・アプリケーションのような実世界の例
を使用して最善の理解を得ることができる。そのような
データ・ウエアハウス・アプリケーションでは、一般に
は、自身の一次キー又は独特のキーを形成する１つ又は
複数の列を持ったテーブルが存在するか、又はそのテー
ブルの１つ又は複数の列に関する独特の制約が存在す
る。
【００２５】下記のようなＳＱＬステートメントを使用
して作成し得る、図４に示されたようなＦＡＣＴテーブ
ルを含む構造の一般的な例を考察する：
【表１】 ＣＲＥＡＴＥ ＴＡＢＬＥ ＦＡＣＴ（ ＫＥＹＣＯＬ ＩＮＴ，/＊ＫＥＹ ＯＲ ＵＮＩＱＵＥ ＣＯＮＳＴＲＡＩＮＴ＊/ ＣＯＬ１ ＩＮＴ， ＣＯＬ２ ＩＮＴ， ＣＯＬ３ ＩＮＴ）
【００２６】ＦＡＣＴテーブルは１つのキー列（ＫＥＹ
ＣＯＬ）及び３つの更なる列（ＣＯＬ１，ＣＯＬ２ Ａ
ＮＤ ＣＯＬ３）並びに複数の行又はタプルを有する。
【００２７】列の数は、本願において与えられる最適化
テクニックに無関係であることに注意してほしい。更
に、最適化は如何なるデータ・タイプにも、及び複数列
の複合キーにも等しく適用可能であることに注意してほ
しい。
【００２８】定期的に、ＦＡＣＴテーブルは、オリジナ
ルＦＡＣＴテーブルよりもサイズが小さいことが多い
（いつもそうとは限らないけれども）新たなデータ・セ
ットでもって更新される。一般に、新たなデータ・セッ
トは同じスキーマの他のテーブル、例えば、図５に示さ
れるようなＤＥＬＴＡ＿ＦＡＣＴに記憶される。
【００２９】この例では、ＤＥＬＴＡ＿ＦＡＣＴに対す
るスキーマはＦＡＣＴテーブルとはわずかに異なってい
るが、他と実施例では、そのスキーマはＦＡＣＴテーブ
ルのスキーマと同じであることがある。従って、ＤＥＬ
ＴＡ＿ＦＡＣＴテーブルは次のようなＳＱＬステートメ
ントによって作成可能である：
【表２】 ＣＲＥＡＴＥ ＴＡＢＬＥ ＤＥＬＴＡ＿ＦＡＣＴ（ ＫＥＹＣＯＬ ＩＮＴ，/＊ＫＥＹ ＯＲ ＵＮＩＱＵＥ ＣＯＮＳＴＲＡＩＮＴ＊/ ＣＯＬ１ ＩＮＴ ＣＯＬ３ ＩＮＴ）
【００３０】ＤＥＬＴＡ＿ＦＡＣＴテーブルはＦＡＣＴ
テーブルを更新するために使用される新たなデータを記
憶する。図５における行のようなＫＥＹＣＯＬ値を３０
に等しいＫＥＹＣＯＬと一致させる行に対して、ＦＡＣ
Ｔテーブルにおける対応する行が更新されなければなら
ない。ＦＡＣＴテーブルに対する更新オペレーションの
種類はアプリケーション特有のものである。
【００３１】例えば、ＣＯＬ１及びＣＯＬ３における新
たな値がＦＡＣＴテーブルにおける対応する行に加えら
れるべきものであると仮定する。これは、次のように相
関したスカラ副照会を使用してＵＰＤＡＴＥ照会を遂行
することによって達成可能である：
【表３】 ＵＰＤＡＴＥ ＦＡＣＴ Ｆ ＳＥＴ（ＣＯＬ１，ＣＯＬ３）＝ （ＳＥＬＥＣＴ Ｆ.ＣＯＬ１＋Ｄ.ＣＯＬ１，Ｆ.ＣＯＬ３＋ Ｄ.ＣＯＬ３ ＦＲＯＭ ＤＥＬＴＡ＿ＦＡＣＴ Ｄ ＷＨＥＲＥ Ｆ.ＫＥＹＣＯＬ＝Ｄ.ＫＥＹＣＯＬ） ＷＨＥＲＥ Ｆ.ＫＥＹＣＯＬ ＩＮ（ＳＥＬＥＣＴ ＫＥＹＣＯＬ ＦＲＯ Ｍ ＤＥＬＴＡ＿ＦＡＣＴ Ｅ）
【００３２】このＵＰＤＡＴＥ照会を実行する時、ＦＡ
ＣＴテーブルは図６に示されたデータを含む。即ち、更
新されるべきＦＡＣＴテーブルにおける各行に対して、
ＲＤＢＭＳソフトウエアは、先ず、その行がＤＥＬＴＡ
＿ＦＡＣＴテーブルにあるかどうかを決定し、それがそ
のテーブルにある場合、相関したスカラ副照会がＤＥＬ
ＴＡ＿ＦＡＣＴテーブルにおける行から列の値を検索す
るために評価される。そこで、これらの検索された値
は、ＦＡＣＴテーブルの行における対応する列に対する
結果を計算するために使用される。
【００３３】図７はこの評価ストラテジを示す照会グラ
フ・モデルであり、そのモデルは最も下から上に遂行さ
れる実行階層を示す。ここでは、ブロックの各々はその
階層における照会又は副照会ブロックを表し、ブロック
相互間の線は低レベルのブロックから高レベルのブロッ
クに与えられる中間結果を表す。図７に示された評価方
法は、ＵＰＤＡＴＥ照会を遂行するための非最適化方法
を表し、それは従来技術のＲＤＢＭＳソフトウエアの代
表的なものである。ＦＡＣＴテーブルからの行は存在副
照会を使用してフィルタされる。修飾されるＦＡＣＴ行
に関して、更新ＳＥＴクローズに対する結果を計算する
ために、相関したスカラ副照会が評価される。
【００３４】対照的に、本発明は、この例では、ＤＥＬ
ＴＡ＿ＦＡＣＴテーブルが２回（即ち、存在副照会にお
いて１回及びスカラ副照会において１回）の代わりに１
回だけアクセスされるような方法で照会を最適化する方
法を開示する。これは幾つもの照会再書込変換をその照
会に適用することによって達成される。
【００３５】図８は、存在副照会を使用するフィルタリ
ングが更新結果の計算における場合と同じＳＥＬＥＣＴ
演算において行われるという同等のストラテジを示す照
会グラフ・モデルである。ビュー・マージのような従来
技術を使用してこの最適化を行うことが可能である。
【００３６】図９は、複数の存在副照会及び複数の相関
スカラ副照会が存在するＵＰＤＡＴＥ（更新）ステート
メントの一般的な形式を示す照会グラフ・モデルであ
る。例えば、ここで示されるテクニックは次のようなＵ
ＰＤＡＴＥ照会を最適化することができる。
【表４】 ＵＰＤＡＴＥ ＦＡＣＴ Ｆ ＳＥＴ ＣＯＬ１＝（ＳＥＬＥＣＴ Ｆ.ＣＯＬ１＋Ｄ１.ＣＯＬ１ ＦＲＯＭ ＤＥＬＴＡ＿ＦＡＣＴ１ Ｄ１ ＷＨＥＲＥ Ｆ.ＫＥＹＣＯＬ＝Ｄ１.ＫＥＹＣＯＬ） ＣＯＬ３＝（ＳＥＬＥＣＴ Ｆ.ＣＯＬ３＋Ｄ２.ＣＯＬ１ ＦＲＯＭ ＤＥＬＴＡ＿ＦＡＣＴ２ Ｄ２ ＷＨＥＲＥ Ｆ.ＫＥＹＣＯＬ＝Ｄ２.ＫＥＹＣＯＬ） ＷＨＥＲＥ Ｆ.ＫＥＹＣＯＬ ＩＮ（ＳＥＬＥＣＴ ＫＥＹＣＯＬ ＦＲＯ Ｍ ＤＥＬＴＡ＿ＦＡＣＴ１Ｅ１）ＡＮＤ Ｆ.ＫＥＹＣＯＬ ＩＮ（ＳＥＬＥＣ Ｔ ＫＥＹＣＯＬ ＦＲＯＭ ＤＥＬＴＡ＿ＦＡＣＴ２ Ｅ２）
【００３７】本発明の主要な概念は、スカラ副照会が１
つの結合オペレーションに変換可能であること、存在副
照会が１つの結合オペレーションに変換可能であるこ
と、及び結合オペレーションがマージされて、冗長な結
合が除去されることを可能にし、しかも優れたパフォー
マンスを提供する単一の照会ブロックになることを可能
にすることである。しかし、スカラ副照会最適化テクニ
ックがＵＰＤＡＴＥ照会に制限されず、他のタイプの照
会にも同様に適用可能であることが強調されなければな
らない。
【００３８】（ａ）スカラ副照会 定義によって、スカラ副照会は２つの要件を有する。第
１に、その副照会が２つ以上の行を戻す場合、ランタイ
ム・エラーが発生されるであろう。第２に、その副照会
がエンプティ・セットを戻す場合、ヌル値を有する行が
代わりに戻されるであろう。
【００３９】上記ＵＰＤＡＴＥ照会に関しては、T.Y.Le
ung、M.H.Pirahesh、D.E.Simmen、L.G.Strain、及び S.
Tiwari 氏を発明者とする「ＳＱＬ照会の最適化のため
に１−タプル条件を使用する特異性の利用（Explotatio
n of Uniqueness Propertiesusing a 1-Tuple Conditio
n for Optimization of SQL Queries）」と題した１９
９７年３月２５日発行の米国特許第５,６１５,３６１号
において開示されているテクニックを使用して、そのス
カラ副照会は精々１行を戻すということをコンパイル時
に証明することができる。その原理は、ＦＡＣＴテーブ
ルにおける各行に対して、相関述部（Ｆ.ＫＥＹＣＯＬ
＝Ｄ.ＫＥＹＣＯＬ）は、Ｄ.ＫＥＹＣＯＬがＤＥＬＴＡ
＿ＦＡＣＴテーブルにおける一次キー列であるためにＤ
ＥＬＴＡ＿ＦＡＣＴテーブルにおける精々１行と一致す
るであろうと云うことである。しかし、その副照会がヌ
ル行を戻す場合、その戻されたヌル行は応答セットを変
更しないであろうということが証明されなければなら
ず、従って、スカラ副照会は結合オペレーションに変換
され、その結合オペレーションはマージされて同じ照会
ブロックになり得る。本発明は照会コンパイル時にこれ
らの特性を両方とも証明し、所望の最適化を遂行し、そ
れ自体、照会実行時間を劇的に改良する。
【００４０】そのような最適化に対する原理は、存在副
照会（等価の結合に変換されてしまっていても良い）を
満足させるＦＡＣＴテーブルにおける各行に対して、同
じ一致条件（例えば、ＫＥＹＣＯＬ列における結合）を
使用してスカラ副照会が評価され、従って、スカラ副照
会において完全に１つの一致がなければならないという
ことである。換言すれば、たとえＦＡＣＴテーブルにお
ける行がスカラ副照会における如何なる行とも一致しな
くても（即ち、スカラ副照会がヌル行を戻しても）、Ｆ
ＡＣＴ行は存在副照会を満足させないので、ヌル行は使
用されないであろうし、応答セットに影響を与えないで
あろう。従って、スカラ副照会を安全に結合オペレーシ
ョンに変換することが可能である。事実、存在副照会に
おける一致条件がスカラ副照会における一致条件よりも
もっと制限的である限り、スカラ副照会において一致が
なければならず、従って、エンプティ応答セット（即
ち、ヌル行）に関する要件が安全に除去可能である。更
に、同じ論法が、存在副照会に等価である結合にも適用
する。
【００４１】（ｂ）存在副照会から結合への変換 副照会から結合への変換は、Proceedings of ACM SIGMO
D Conference, 1992における H.Pirahesh、J.M.Hellers
tein、及び W.Hasan 氏による「スターバーストにおけ
る拡張可能／ルール・ベースの照会再書込最適化（Exte
nsible/RuleBased Query Rewrite Optimaization in St
arburst）」と題した文献において広範に研究されてい
る。
【００４２】次のものはそのような最適化の例である。
次のような非最適化ＳＱＬ照会を考察することにする：
【表５】 ＳＥＬＥＣＴ Ｆ.＊ ＦＲＯＭ ＦＡＣＴ Ｆ ＷＨＥＲＥ Ｆ.ＫＥＹＣＯＬ ＩＮ（ＳＥＬＥＣＴ Ｄ.ＫＥＹＣＯＬ ＦＲＯＭ ＤＥＬＴＡ＿ＦＡＣＴ Ｅ ）
【００４３】上記存在副照会は次のように最適化され、
結合オペレーションに縮小される：
【表６】 ＳＥＬＥＣＴ.＊ ＦＲＯＭ ＦＡＣＴ Ｆ，ＤＥＬＴＡ＿ＦＡＣＴ Ｅ ＷＨＥＲＥ Ｆ.ＫＥＹＣＯＬ＝Ｅ.ＫＥＹＣＯＬ
【００４４】存在副照会はキー値（Ｅ.ＫＥＹＣＯＬ）
を戻し、従って、照会の結合変換されたバージョンはオ
リジナル照会におけるように正しい数の複写を作るであ
ろうということに注意してほしい。
【００４５】図１０は、ＵＰＤＡＴＥ照会の例に関し
て、存在副照会が結合に変換され、マージされてメイン
照会ブロックにされる方法を示す照会グラフ・モデルで
ある。
【００４６】（ｃ）包含 包含はその分野における周知の概念である。ＳＥＬＥＣ
ＴボックスＸは、Ｘの結果セットがＹの結果セットのサ
ブセットである場合、他のＳＥＬＥＣＴボックスＹによ
って包含されると云われる。単純な状況は、ボックスＸ
における述部セットがＹにおける述部セットのスーパセ
ットである時である。即ち、ＳＥＬＥＣＴボックスＸ
は、それがボックスＹよりも多くの述部を有するので、
多くの行をフィルタ・アウトするであろう。
【００４７】例えば、次のような照会Ｌ及びＭを考察す
ると：
【表７】 Ｌ：ＳＥＬＥＣＴ＊ＦＲＯＭ Ｔ ＷＨＥＲＥ Ｃ１＞０ ＡＮＤ Ｃ２＞０ Ｍ：ＳＥＬＥＣＴ＊ＦＲＯＭ Ｔ ＷＨＥＲＥ Ｃ１＞０
【００４８】Ｌによって作られた結果セットはＭによっ
て作られた結果セットのサブセットである。その理由
は、同じテーブルＴからの照会セレクト行及びＭにおけ
るすべての述部の両方ともＬにおいて現れるということ
である。従って、ＭはＬを包含する。
【００４９】述部セットによる照会包含は、照会ブロッ
クを使用して次のように定義可能である。単一の限定子
（ｑｕａｎｔｉｆｉｅｒ）Ｑを持ったＳＥＬＥＣＴボッ
クスＡが共通の副次式Ｔの上に広がり、限定子Ｑ'を持
った別のＳＥＬＥＣＴボックスＢが同じテーブルＴの上
に広がるものと仮定する。なお、限定子Ｑ及びＱ'はＳ
ＥＬＥＣＴボックスのテーブル参照を含む。Ｂにおける
述部セットがＡにおける述部セットのサブセットである
場合、ＡはＢによって包含される。即ち、Ａによって作
られた行はすべて、Ｂによって作られた結果セットにお
いて見ることができる。
【００５０】図１０を参照すると、ＳＥＬＥＣＴボック
スＡはＤＥＬＴＡ＿ＦＡＣＴテーブル上に広がる限定子
Ｅを有し、ＳＥＬＥＣＴボックスＢはＤＥＬＴＡ＿ＦＡ
ＣＴテーブル上に広がる限定子Ｄを有する。ボックスＡ
における述部セット（Ｆ.ＫＥＹＣＯＬ＝Ｅ.ＫＥＹＣＯ
Ｌ）はボックスＢにおけるそれのスーパセットである
（事実、Ａにおけるすべての述部がＢに現れる）。従っ
て、ＦからのタプルがＤＥＬＴＡ＿ＴＡＢＬＥからの行
と結合述部を介して一致する場合（Ｆ.ＫＥＹＣＯＬ＝
Ｅ.ＫＥＹＣＯＬ）。タプルは、相関述部を介してスカ
ラ副照会における一致を見つけなければならない（Ｆ.
ＫＥＹＣＯＬ＝Ｄ.ＫＥＹＣＯＬ）。ＦＡＣＴテーブル
（限定子Ｆ）における各タプルに対して、相関述部は、
１−タプル条件を通してＤＥＬＴＡ＿ＦＡＣＴテーブル
における精々１行しか一致しないということを想起して
ほしい。今や、スカラ副照会を安全に結合に変換し得る
ことを証明することが可能である。一般に、包含は、存
在副照会がスカラ副照会よりも多くの述部を有する場合
に真である。
【００５１】図１１は、図９に示された一般的にＵＰＤ
ＡＴＥ照会に対する照会グラフ・モデルである。そこで
は、存在副照会が等価の結合に変換され、そしてマージ
されてメイン照会ブロックにされている。
【００５２】図１２は、包含テスト及びビュー・マージ
の後のスカラ・結合変換の結果を示す照会グラフ・モデ
ルである。
【００５３】（ｄ）冗長な結合の排除 キー列における自己結合の場合、その自己結合を完全に
除去することが可能である。例えば、次のような例を考
察することにする：
【表８】 ＣＲＥＡＴＥ ＴＡＢＬＥ ＤＥＰＡＲＴＭＥＮＴ（ ＤＥＰＴＮＯ ＩＮＴ ＮＯＴ ＮＵＬＬ ＰＲＩＭＡＲＹ ＫＥＹ， ＭＧＲＮＯ ＩＮＴ， ＤＮＡＭＥ...）； ＣＲＥＡＴＥ ＴＡＢＬＥ ＥＭＰＬＯＹＥＥ（ ＥＭＰＮＯ ＩＮＴ ＮＯＴ ＮＵＬＬ ＰＲＩＭＡＲＹ ＫＥＹ， ＬＡＳＴＮＡＭＥ...， ＳＡＬＡＲＹ...， ＢＯＮＵＳ...）；
【００５４】ＤＥＰＡＲＴＭＥＮＴ及びＥＭＰＬＯＹＥ
Ｅテーブルを使用して、次のようなビュー及び照会が作
成されるものと仮定する：
【表９】 ＣＲＥＡＴＥ ＶＩＥＷ ＭＡＮＡＧＥＲ（ＭＧＲＮＯ,ＩＮＣＯＭＥ）ＡＳ （ ＳＥＬＥＣＴ Ｅ.ＥＭＰＮＯ,Ｅ.ＳＡＬＡＲＹ ＦＲＯＭ ＥＭＰＬＯＹＥＥ Ｅ,ＤＥＰＡＲＴＭＥＮＴ Ｄ ＷＨＥＲＥ Ｅ.ＥＭＰＮＯ＝Ｄ.ＭＧＲＮＯ ＳＥＬＥＣＴ Ｅ.ＬＡＳＴＮＡＭＥ,Ｅ.ＥＭＰＮＯ ＦＲＯＭ ＥＭＰＬＯＹＥＥ Ｅ,ＭＡＮＡＧＥＲ Ｍ ＷＨＥＲＥ Ｅ.ＥＭＰＮＯ＝Ｍ.ＭＧＲＮＯ ＡＮＤ Ｍ.ＩＮＣＯＭＥ ＞ １００Ｋ
【００５５】ビューが（標準的な照会再書込テクニック
を介して）マージされた後、その照会は次のようにな
る：
【表１０】 ＳＥＬＥＣＴ Ｅ.ＬＡＳＴＮＡＭＥ,Ｅ.ＥＭＰＮＯ ＦＲＯＭ ＥＭＰＬＯＹＥＥ Ｅ,ＥＭＰＬＯＹＥＥ Ｍ, ＤＥＰＡＲＴＭＷＥＮＴ Ｄ ＷＨＥＲＥ Ｅ.ＥＭＰＮＯ＝Ｍ.ＥＭＰＮＯ ＡＮＤ Ｍ.ＥＭＰＮＯ＝Ｄ.ＭＧＲＮＯ ＡＮＤ Ｍ.ＳＡＬＡＲＹ＞１００Ｋ
【００５６】ＥＭＰＬＯＹＥＥテーブルが２回参照され
ること及びそれがそれの主要なキー列を通して自己結合
されることに注意すべきである。従って、結合は冗長で
あり、しかも排除可能であり、その結果、次のような最
適化された照会を生じる：
【表１１】 ＳＥＬＥＣＴ Ｅ.ＬＡＳＴＮＡＭＥ,Ｅ.ＥＭＰＮＯ ＦＲＯＭ ＥＭＰＬＯＹＥＥ Ｅ,ＤＥＰＡＲＴＭＥＮＴ Ｄ ＷＨＥＲＥ Ｅ.ＥＭＰＮＯ＝Ｄ.ＭＧＲＮＯ ＡＮＤ Ｅ.ＳＡＬＡＲＹ ＞ １００Ｋ
【００５７】冗長な結合の除去のテクニックは、Procee
dings of ACM SIGMOD Conference,1992 における H.Pir
ahesh, J.M.Hellerstein 及び W.Hasan 氏による「スタ
ーバーストにおける拡張可能／ルール・ベースの照会再
書込最適化（Extensible/Rule Based Query Rewrite Op
timization in Starburst）」と題した記事において説
明されている。
【００５８】上記のＵＰＤＡＴＥ照会に対して、ＤＥＬ
ＴＡ＿ＦＡＣＴテーブルが２回参照され、列トランシビ
ティを使用してＫＥＹＣＯＬ列を介して自己結合される
（Ｄ.ＫＥＹＣＯＬ＝Ｅ.ＫＥＹＣＯＬ）。従って、冗長
な結合の除去はこの自己結合に適用され、その結果、Ｄ
ＥＬＴＡ＿ＦＡＣＴテーブルへの１つのアクセスしか生
じない。ＤＥＬＴＡ＿ＦＡＣＴテーブル及びＦＡＣＴテ
ーブルを結合することから生じる結果は、冗長な結合の
削除の後の結果として生じた単一の照会ブロック・モデ
ルを表す図１３に示されるように、ＵＰＤＡＴＥ照会の
ために使用される。次のようなスターバースト・シンタ
ックスを使用して、そのＵＰＤＡＴＥ照会を表すことが
できる：
【表１２】 ＵＰＤＡＴＥ ＦＡＣＴ ＳＥＴ ＣＯＬ１＝Ｑ４.Ｃ２,ＣＯＬ３＝Ｑ４.Ｃ４,ＴＩＤ＝Ｑ４.Ｃ０ ＦＲＯＭ ＴＡＢＬＥ（ＳＥＬＥＣＴ Ｑ５.ＴＩＤ, Ｑ５.ＣＯＬ１＋ Ｑ６.ＣＯＬ１,Ｑ５.ＣＯＬ３＋Ｑ６.ＣＯＬ３ ＦＲＯＭ ＤＥＬＴＡ＿ＦＡＣＴＱ６,ＦＡＣＴＱ５ ＷＨＥＲＥ Ｑ５.ＫＥＹＣＯＬ＝Ｑ６.ＫＥＹＣＯＬ） ＡＳ Ｑ４（Ｃ０,Ｃ２,Ｃ４）
【００５９】即ち、ＵＰＤＡＴＥ照会のこの再書込され
た形式はＦＡＣＴテーブル及びＤＥＬＴＡ＿ＦＡＣＴテ
ーブルを結合し、ＦＡＣＴテーブル及びＤＥＬＴＡ＿Ｆ
ＡＣＴテーブルにおけるＣＯＬ１列の和（及び、同様
に、ＣＯＬ３列の和）を出力する。それは、それがＦＡ
ＣＴテーブルを更新するために使用されるようにＦＡＣ
Ｔテーブルのタプル識別子も出力する。ＵＰＤＡＴＥ照
会のこの再書込された形式は、その結合が処理される
時、ＲＤＢＭＳソフトウエアの最適化機能がＦＡＣＴテ
ーブル又はＤＥＬＴＡ＿ＦＡＣＴテーブルを選択するこ
とを可能にし、しかもその最適化機能がコスト・ベース
の方法を使用して適切な結合メソッドを選択することを
可能にする。そのような照会再書込の最適化がない場
合、その最適化プログラムはそのような代替方法を与え
られないであろう。
【００６０】スカラ副照会に対する上記照会再書込最適
化は、その副照会がＵＰＤＡＴＥ照会の一部であるかど
うかに関係なく適用可能であることが再び強調されなけ
ればならない。更に、上記ステップはすべて結合されて
単一の変換にされる。その主要キー又は独特のキーは複
数の列を含み、最適化はデータ・タイプ及びＦＡＣＴテ
ーブルにおける列の数に無関係である。
【００６１】Ｅ．最適化テクニックのロジック 図１４は、本発明に従って図２のステップ２０４及び図
３のステップ３１４におけるＳＱＬ照会を最適化する方
法を表すフローチャートである。
【００６２】ブロック１１０２は、コンピュータ１０２
のメモリにおけるＳＱＬ照会を分析するＲＤＢＭＳソフ
トウエアを表す。
【００６３】ブロック１１０４は、存在副照会を結合オ
ペレーションに変換するＲＤＢＭＳソフトウエアを表
す。
【００６４】ブロック１１０６は、スカラ副照会を結合
オペレーションに変換するＲＤＢＭＳソフトウエアを表
す。
【００６５】ブロック１１０８は、結合オペレーション
をマージして単一の照会ブロックにするＲＤＢＭＳソフ
トウエアを表す。
【００６６】ブロック１１１０は、テーブルにおける冗
長な結合を除去し、それによって優れたパフォーマンス
を提供するＲＤＢＭＳソフトウエアを表す。
【００６７】これらの照会変換ステップが遂行された
後、ブロック１１１２は、リレーショナル・データベー
スに対するＳＱＬの実行及び結果セットの出力を含むそ
の後の処理ステップのために、図２におけるブロック２
０４又は図３におけるブロック３１４に制御を戻す。
【００６８】Ｆ．結論 これは本発明の望ましい実施例の説明を結論づけるもの
である。以下では、本発明を達成するための幾つかの代
替の実施例を説明する。例えば、メインフレーム、ミニ
コンピュータ、又はパーソナル・コンピュータは本発明
によって使用され得るものである。更に、ＳＱＬ言語を
（部分的に、或いは、全体的に）支持するいずれのソフ
トウエア・プログラムも本発明から利益を受けることが
できるであろう。
【００６９】要約すると、本発明は、ＳＱＬ照会を最適
化するための方法、装置、及びコンピュータ・プログラ
ム・キャリアを開示する。照会は、それが１つ又は複数
のスカラ副照会及び１つ又は複数の存在副照会を含むか
どうかを決定するために分析される。スカラ副照会及び
存在副照会は結合オペレーションに変換され、そしてそ
れらの結合オペレーションはマージされてより少ない照
会ブロックになる。冗長な結合は除去可能である。そこ
で、最適化された照会ブロックは優れた実行計画を発生
してデータをリレーショナル・データベースから検索す
るために使用可能である。
【００７０】本発明の望ましい実施例に関する上記の記
述は説明を目的として与えられた。それは、論じ尽くさ
れること及び開示された正確な形式に本発明を限定する
ことを意図するものではない。上記の教示するところに
従って、数多くの修正及び変更が可能である。本発明の
技術的範囲は、詳細な説明によって限定されるものでは
なく、むしろ、特許請求の範囲の記載によるものである
ことは勿論である。
【００７１】まとめとして、本発明の構成に関して以下
の事項を開示する。
【００７２】（１）コンピュータに接続された電子的記
憶装置に記憶されたリレーショナル・データベースから
データを検索するために前記コンピュータによって遂行
される照会を前記コンピュータにおいて最適化する方法
にして、（ａ）前記照会が１つ又は複数のスカラ副照会
及び１つ又は複数の存在副照会を含むかどうかを決定す
るために前記コンピュータにおいて前記照会を分析する
ステップと、（ｂ）前記分析された照会における前記存
在副照会を１つ又は複数の結合オペレーションに変換す
るステップと、（ｃ）前記分析された照会における前記
スカラ副照会を１つ又は複数の結合オペレーションに変
換するステップと、（ｄ）前記結合オペレーションをマ
ージして単一の照会ブロックにするステップと、（ｅ）
前記単一の照会ブロックにおける冗長な結合オペレーシ
ョンを除去するステップと、（ｆ）前記リレーショナル
・データベースからデータを検索するために前記コンピ
ュータにおいて前記照会ブロックを実行するステップ
と、を含む方法。 （２）前記スカラ副照会は前記リレーショナル・データ
ベースから１つの行だけを検索する、上記（１）に記載
の方法。 （３）前記スカラ副照会によって生成されたヌル行はそ
の後応答セットを計算するために使用されない、上記
（１）に記載の方法。 （４）前記照会がコンパイルされる時、前記スカラ副照
会は前記リレーショナル・データベースから多くとも１
つの行しか検索しないこと、及び、一致がない時に前記
スカラ副照会がヌル行を戻す場合、前記ヌル行は応答セ
ットに影響を与えず、従って、前記スカラ副照会は結合
オペレーションに変換可能であることを証明するステッ
プを更に含む、上記（１）に記載の方法。 （５）前記スカラ副照会が偽であるような前記リレーシ
ョナル・データベースから検索された各行に関して、前
記行は前記存在副照会の評価を偽にし、従って、前記ス
カラ副照会によって検索されたヌル行は前記応答セット
に影響を与えない、上記（４）に記載の方法。 （６）前記変換するステップ（ｃ）は、更に、包含を使
用して前記スカラ副照会を結合オペレーションに変換す
るステップを含む、上記（１）に記載の方法。 （７）前記除去するステップ（ｅ）は、更に、冗長な結
合オペレーションの除去を使用して前記結合オペレーシ
ョンをマージするステップを含む、上記（１）に記載の
方法。 （８）前記冗長な結合オペレーションは自己結合オペレ
ーションを含む、上記（７）に記載の方法。 （９）前記自己結合オペレーションは前記リレーショナ
ル・データベースからテーブルのキー列を介して遂行さ
れる、上記（８）に記載の方法。 （１０）コンピュータに結合された電子的記憶装置に記
憶されたリレーショナル・データベースからデータを検
索するために前記コンピュータによって遂行される照会
を前記コンピュータにおいて最適化する方法にして、
（ａ）前記照会が１つ又は複数のスカラ副照会及び１つ
又は複数の結合オペレーションを含むかどうかを決定す
るために前記コンピュータにおいて前記照会を分析する
ステップと、（ｂ）前記分析された照会における前記ス
カラ副照会を１つ又は複数の結合オペレーションに変換
するステップと、（ｃ）前記結合オペレーションをマー
ジして単一の照会ブロックにするステップと、（ｄ）前
記単一の照会ブロックにおける冗長な結合オペレーショ
ンを除去するステップと、（ｅ）前記リレーショナル・
データベースからデータを検索するために前記コンピュ
ータにおいて前記照会ブロックを実行するステップと、
を含む方法。 （１１）前記スカラ副照会は前記リレーショナル・デー
タベースから１つの行だけを検索する、上記（１０）に
記載の方法。 （１２）前記スカラ副照会はその後応答セットを計算す
るために使用されるヌル行を生成しない、上記（１０）
に記載の方法。 （１３）前記照会がコンパイルされる時、前記スカラ副
照会は前記リレーショナル・データベースから多くとも
１つの行しか検索しないこと、及び、一致がない時に前
記スカラ副照会がヌル行を戻す場合、前記ヌル行は応答
セットに影響を与えず、従って、前記スカラ副照会は結
合オペレーションに変換可能であることを証明するステ
ップを更に含む、上記（１０）に記載の方法。 （１４）前記スカラ副照会が偽であるような前記リレー
ショナル・データベースから検索された各行に関して、
前記行は前記結合オペレーションの評価を偽にし、従っ
て、前記スカラ副照会からのヌル行は前記応答セットに
影響を与えない、上記（１３）に記載の方法。 （１５）前記変換するステップ（ｂ）は、更に、包含を
使用して前記スカラ副照会を結合オペレーションに変換
するステップを含む、上記（１０）に記載の方法。 （１６）前記除去するステップ（ｄ）は、更に、冗長な
結合オペレーションの除去を使用して前記結合オペレー
ションをマージするステップを含む、上記（１０）に記
載の方法。 （１７）前記冗長な結合オペレーションは自己結合オペ
レーションを含む、上記（１６）に記載の方法。 （１８）前記自己結合オペレーションは前記リレーショ
ナル・データベースからテーブルのキー列を介して遂行
される、上記（１７）に記載の方法。 （１９）照会を最適化するための装置にして、（ａ）リ
レーショナル・データベースを記憶するための電子的記
憶装置を接続され、前記リレーショナル・データベース
からデータを検索するために前記照会を遂行するコンピ
ュータと、（ｂ）前記照会が１つ又は複数のスカラ副照
会及び１つ又は複数の存在副照会を含むかどうかを決定
するために前記コンピュータにおいて前記照会を分析
し、前記分析された照会における存在副照会を１つ又は
複数の結合オペレーションに変換し、前記分析された照
会における前記スカラ副照会を１つ又は複数の結合オペ
レーションに変換し、前記結合オペレーションをマージ
して前記単一の照会ブロックにし、前記単一の照会ブロ
ックにおける冗長な結合オペレーションを除去し、前記
リレーショナル・データベースからデータを検索するた
めに前記コンピュータにおいて前記照会ブロックを実行
するための前記コンピュータによって遂行される１つ又
は複数の命令実行手段と、を含む装置。 （２０）前記スカラ副照会は前記リレーショナル・デー
タベースから１つの行だけを検索する、上記（１９）に
記載の装置。 （２１）前記スカラ副照会によって生成されるヌル行は
その後応答セットを計算するために使用される、上記
（１９）に記載の装置。 （２２）前記照会がコンパイルされる時、前記スカラ副
照会は前記リレーショナル・データベースから多くとも
１つの行しか検索しないこと、及び、一致がない時に前
記スカラ副照会がヌル行を戻す場合、前記ヌル行は応答
セットに影響を与えず、従って、前記スカラ副照会は結
合オペレーションに変換可能であることを証明するため
の１つ又は複数の命令を更に含む、上記（１９）に記載
の装置。 （２３）前記スカラ副照会が偽であるような前記リレー
ショナル・データベースから検索された各行に関して、
前記行は前記存在副照会の評価を偽にし、従って、前記
スカラ副照会からのヌル行は前記応答セットに影響を与
えない、上記（２２）に記載の装置。 （２４）前記変換するための命令は、更に、包含を使用
して前記スカラ副照会を結合オペレーションに変換する
ための命令を含む、上記（１９）に記載の装置。 （２５）前記除去するための命令は、更に、冗長な結合
オペレーションの除去を使用して前記結合オペレーショ
ンをマージするための１つ又は複数の命令を含む、上記
（１９）に記載の装置。 （２６）前記冗長な結合オペレーションは自己結合オペ
レーションを含む、上記（２５）に記載の装置。 （２７）前記自己結合オペレーションは前記リレーショ
ナル・データベースからテーブルのキー列を介して遂行
される、上記（２６）に記載の装置。 （２８）照会を最適化するための装置にして、（ａ）リ
レーショナル・データベースを記憶するための電子的記
憶装置を接続され、前記リレーショナル・データベース
からデータを検索するために前記照会を遂行するコンピ
ュータと、（ｂ）前記照会が１つ又は複数のスカラ副照
会及び１つ又は複数の結合オペレーションを含むかどう
かを決定するために前記コンピュータにおいて前記照会
を分析し、前記分析された照会における前記スカラ副照
会を１つ又は複数の結合オペレーションに変換し、前記
結合オペレーションをマージして単一の照会ブロックに
し、前記単一の照会ブロックにおける冗長な結合オペレ
ーションを除去し、前記リレーショナル・データベース
からデータを検索するために前記コンピュータにおいて
前記照会ブロックを実行するための前記コンピュータに
よって遂行される１つ又は複数の命令実行手段と、を含
む装置。 （２９）前記スカラ副照会は前記リレーショナル・デー
タベースから１つの行だけを検索する、上記（２８）に
記載の装置。 （３０）前記スカラ副照会はその後応答セットを計算す
る場合に使用されるヌル行を生成しない、上記（２８）
に記載の装置。 （３１）前記照会がコンパイルされる時、前記スカラ副
照会は前記リレーショナル・データベースから多くとも
１つの行しか検索しないこと、及び、一致がない時に前
記スカラ副照会がヌル行を戻す場合、前記ヌル行は応答
セットに影響を与えず、従って、前記スカラ副照会は結
合オペレーションに変換可能であることを証明するため
の１つ又は複数の命令を更に含む、上記（２８）に記載
の装置。 （３２）前記スカラ副照会が偽であるような前記リレー
ショナル・データベースから検索された各行に関して、
前記行は前記結合オペレーションの評価を偽にし、従っ
て、前記スカラ副照会からのヌル行は前記応答セットに
影響を与えない、上記（３１）に記載の装置。 （３３）前記変換するするための命令は、更に、包含を
使用して前記スカラ副照会を結合オペレーションに変換
するための１つ又は複数の命令を含む、上記（２８）に
記載の装置。 （３４）前記除去するための命令は、更に、冗長な結合
オペレーションの除去を使用して前記結合オペレーショ
ンをマージするための命令を含む、上記（２８）に記載
の装置。 （３５）前記冗長な結合オペレーションは自己結合オペ
レーションを含む、上記（３４）に記載の装置。 （３６）前記自己結合オペレーションは前記リレーショ
ナル・データベースからテーブルのキー列を介して遂行
される、上記（３５）に記載の装置。 （３７）コンピュータに接続された電子的記憶装置に記
憶されたリレーショナル・データベースからデータを検
索するために前記コンピュータによって遂行される照会
を前記コンピュータにおいて最適化するための方法にし
て、（ａ）前記照会が１つ又は複数のスカラ副照会及び
１つ又は複数の存在副照会を含むかどうかを決定するた
めに前記コンピュータにおいて前記照会を分析するステ
ップと、（ｂ）前記分析された照会における前記存在副
照会を１つ又は複数の結合オペレーションに変換するス
テップと、（ｃ）前記分析された照会における前記スカ
ラ副照会を１つ又は複数の結合オペレーションに変換す
るステップと、（ｄ）前記結合オペレーションをマージ
して単一の照会ブロックにするステップと、（ｅ）前記
単一の照会ブロックにおける冗長な結合オペレーション
を除去するステップと、（ｆ）前記リレーショナル・デ
ータベースからデータを検索するために前記コンピュー
タにおいて前記照会ブロックを実行するステップと、を
含む方法。 （３８）前記スカラ副照会は前記リレーショナル・デー
タベースから１つの行だけを検索する、上記（３７）に
記載の方法。 （３９）前記スカラ副照会によって生成されたヌル行は
その後応答セットを計算するために使用されない、上記
（３７）に記載の方法。 （４０）前記照会がコンパイルされる時、前記スカラ副
照会は前記リレーショナル・データベースから多くとも
１つの行しか検索しないこと、及び一致がない時に前記
スカラ副照会がヌル行を戻す場合、前記ヌル行は応答セ
ットに影響を与えず、従って、前記スカラ副照会は結合
オペレーションに変換可能であることを証明するステッ
プを更に含む、上記（３７）に記載の方法。 （４１）前記スカラ副照会が偽であるような前記リレー
ショナル・データベースから検索された各行に関して、
前記行は前記存在副照会の評価を偽にし、従って、前記
スカラ副照会から検索されたヌル行は前記応答セットに
影響を与えない、上記（４０）に記載の方法。 （４２）前記変換するステップ（ｃ）は、更に、包含を
使用して前記スカラ副照会を結合オペレーションに変換
するステップを含む、上記（３７）に記載の方法。 （４３）前記除去するステップ（ｅ）は、更に、冗長な
結合オペレーションの除去を使用して前記結合オペレー
ションをマージするステップを含む、上記（３７）に記
載の方法。 （４４）前記冗長な結合オペレーションは自己結合オペ
レーションを含む、上記（７）に記載の方法。 （４５）前記自己結合オペレーションは前記リレーショ
ナル・データベースからテーブルのキー列を介して遂行
される、上記（４４）に記載の方法。 （４６）コンピュータに結合された電子的記憶装置に記
憶されたリレーショナル・データベースからデータを検
索するために前記コンピュータによって遂行される照会
を最適化するための方法にして、（ａ）前記照会が１つ
又は複数のスカラ副照会及び１つ又は複数の結合オペレ
ーションを含むかどうかを決定するために前記コンピュ
ータにおいて前記照会を分析するステップと、（ｂ）前
記分析された照会における前記スカラ副照会を１つ又は
複数の結合オペレーションに変換するステップと、
（ｃ）前記結合オペレーションをマージして単一の照会
ブロックにするステップと、（ｄ）前記単一の照会ブロ
ックにおける冗長な結合オペレーションを除去するステ
ップと、（ｅ）前記リレーショナル・データベースから
データを検索するために前記コンピュータにおいて前記
照会ブロックを実行するステップと、を含む方法。 （４７）前記スカラ副照会は前記リレーショナル・デー
タベースから１つの行だけを検索する、上記（４６）に
記載の方法。 （４８）前記スカラ副照会はその後応答セットを計算す
るために使用されるヌル行を生成しない、上記（４６）
に記載の方法。 （４９）前記照会がコンパイルされる時、前記スカラ副
照会は前記リレーショナル・データベースから多くとも
１つの行しか検索しないこと、及び、一致がない時に前
記スカラ副照会がヌル行を戻す場合、前記ヌル行は応答
セットに影響を与えず、従って、前記スカラ副照会は結
合オペレーションに変換可能であることを証明するステ
ップを更に含む、上記（４６）に記載の方法。 （５０）前記スカラ副照会が偽であるような前記リレー
ショナル・データベースから検索された各行に関して、
前記行は前記結合オペレーションの評価を偽にし、従っ
て、前記スカラ副照会からのヌル行は前記応答セットに
影響を与えない、上記（４９）に記載の方法。 （５１）前記変換するステップ（ｂ）は、更に、包含を
使用して前記スカラ副照会を結合オペレーションに変換
するステップを含む、上記（４６）に記載の方法。 （５２）前記除去するステップ（ｄ）は、更に、冗長な
結合オペレーションの除去を使用して前記結合オペレー
ションをマージするステップを含む、上記（４６）に記
載の方法。 （５３）前記冗長な結合オペレーションは自己結合オペ
レーションを含む、上記（５２）に記載の方法。 （５４）前記自己結合オペレーションは前記リレーショ
ナル・データベースからテーブルのキー列を介して遂行
される、上記（５３）に記載の方法。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明のコンピュータ・ハードウエア環境を示
す。
【図２】本発明に従って、対話的な環境においてＳＱＬ
ステートメントを解釈及び実行するために必要なステッ
プを示すフローチャートである。
【図３】本発明に従って、ソース・コードで組み込まれ
たＳＱＬステートメントを解釈及び実行するために必要
なステップを示すフローチャートである。
【図４】本願における与えられた例において使用される
ようなＦＡＣＴテーブルを示す。
【図５】本願における与えられた例において使用される
ＤＥＬＴＡ＿ＦＡＣＴテーブルを示す。
【図６】本願における与えられた例において使用される
更新されたＦＡＣＴテーブルを示す。
【図７】本願における説明された例において使用される
ＵＰＤＡＴＥ照会を示す照会グラフ・モデルである。
【図８】図７の最適化された照会グラフ・モデルであ
る。
【図９】一般的なＵＰＤＡＴＥ照会を示す照会グラフ・
モデルである。
【図１０】本願における与えられた例において、存在副
照会が結合に変換され、メイン照会ブロックになるよう
にマージされる方法を示す照会グラフ・モデルである。
【図１１】存在副照会が結合に変換され、メイン照会ブ
ロックになるようにマージされるという一般的なＵＰＤ
ＡＴＥ照会を示す照会グラフ・モデルである。
【図１２】本願における与えられた例において、包含テ
スト及びビュー・マージの後のスカラ結合変換を示す照
会グラフ・モデルである。
【図１３】本願における与えられた例において、冗長な
結合変換を示す照会グラフ・モデルである。
【図１４】本発明に従ってＳＱＬ照会を最適化するロジ
ックを示すフローチャートである。
フロントページの続き (72)発明者 ミール・ハミド・ピラハシュ アメリカ合衆国95120、カリフォルニア 州、サンノゼ、クエール・クリーク・サ ークル 1282 (56)参考文献 特開 平11−25096（ＪＰ，Ａ) 特開 平９−171478（ＪＰ，Ａ) 特開 平８−55138（ＪＰ，Ａ) 特開 平７−334529（ＪＰ，Ａ) 特開 平７−219825（ＪＰ，Ａ) Ｐｉｒａｈｅｓｈ Ｈ ｅｔ ａ ｌ．，Ａ Ｒｕｌｅ Ｅｎｇｉｎｅ ｆ ｏｒ Ｑｕｅｒｙ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ ａｔｉｏｎ ｉｎ Ｓｔａｒｂｕｒｓｔ ａｎｄ ＩＢＭ ＤＢ２ Ｃ／Ｓ Ｄ ＢＭＳ．，Ｐｒｏｃ．Ｉｎｔ．Ｃｏｎ ｆ．Ｄａｔａ Ｅｎｇ．，米国，Ｖｏ ｌ．13ｔｈ，ｐｐ．391−400．，ＣＮ 97Ａ0643213 Ｐｉｒａｈｅｓｈ Ｈ ｅｔ ａ ｌ．，Ｅｘｔｅｎｓｉｂｌｅ／Ｒｕｌｅ Ｂａｓｅｄ Ｑｕｅｒｙ Ｒｅｗｒｉ ｔｅ Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｉｎ Ｓｔａｒｂｕｒｓｔ．，ＳＩＧＭＯＤ Ｒｅｃ，米国，Ａｓｓｏｃ Ｃｏｍｐ ｕｔ Ｍａｃｈ Ｓｐｅｃ Ｉｎｔｅｒ ｅｓｔ Ｇｒｏｕｐ Ｍａｎａｇ Ｄａ ｔａ，Ｖｏｌ．21，Ｎｏ．２，ｐｐ．39 −48．，ＣＮ 92Ａ0527358 ＯＲＡＣＬＥ データベース管理者ガ イド，日本，富士通株式会社，1991年 １月31日，初版，ｐｐ．19−６〜19− ７．，ＣＳＮＺ2001−00052−001 Ｏ ｒａｃｌｅ８ Ｓｅｒｖｅｒ概要，日 本，Ｏｒａｃｌｅ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉ ｏｎ，1997年 ９月30日，Ｖｏｌ．12. リリース８．０，ｐｐ．19−20〜19− 21．，ＣＳＮＺ 2001−00721−001 (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G06F 17/30 330 G06F 17/30 180 ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ)

Claims (54)

    (57)【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】コンピュータに接続された電子的記憶装置
    に記憶されたリレーショナル・データベースからデータ
    を検索するために前記コンピュータによって遂行される
    照会を前記コンピュータにおいて最適化する方法にし
    て、 （ａ）前記照会が１つ又は複数のスカラ副照会及び１つ
    又は複数の存在副照会を含むかどうかを決定するために
    前記コンピュータにおいて前記照会を分析するステップ
    と、 （ｂ）前記分析された照会における前記存在副照会を１
    つ又は複数の結合オペレーションに変換するステップ
    と、 （ｃ）前記分析された照会における前記スカラ副照会を
    １つ又は複数の結合オペレーションに変換するステップ
    と、 （ｄ）前記結合オペレーションをマージして単一の照会
    ブロックにするステップと、 （ｅ）前記単一の照会ブロックにおける冗長な結合オペ
    レーションを除去するステップと、 （ｆ）前記リレーショナル・データベースからデータを
    検索するために前記コンピュータにおいて前記照会ブロ
    ックを実行するステップと、を含む方法。
  2. 【請求項２】前記スカラ副照会は前記リレーショナル・
    データベースから１つの行だけを検索する、請求項１に
    記載の方法。
  3. 【請求項３】前記スカラ副照会によって生成されたヌル
    行はその後応答セットを計算するために使用されない、
    請求項１に記載の方法。
  4. 【請求項４】前記照会がコンパイルされる時、前記スカ
    ラ副照会は前記リレーショナル・データベースから多く
    とも１つの行しか検索しないこと、及び、一致がない時
    に前記スカラ副照会がヌル行を戻す場合、前記ヌル行は
    応答セットに影響を与えず、従って、前記スカラ副照会
    は結合オペレーションに変換可能であることを証明する
    ステップを更に含む、請求項１に記載の方法。
  5. 【請求項５】前記スカラ副照会が偽であるような前記リ
    レーショナル・データベースから検索された各行に関し
    て、前記行は前記存在副照会の評価を偽にし、従って、
    前記スカラ副照会によって検索されたヌル行は前記応答
    セットに影響を与えない、請求項４に記載の方法。
  6. 【請求項６】前記変換するステップ（ｃ）は、更に、包
    含を使用して前記スカラ副照会を結合オペレーションに
    変換するステップを含む、請求項１に記載の方法。
  7. 【請求項７】前記除去するステップ（ｅ）は、更に、冗
    長な結合オペレーションの除去を使用して前記結合オペ
    レーションをマージするステップを含む、請求項１に記
    載の方法。
  8. 【請求項８】前記冗長な結合オペレーションは自己結合
    オペレーションを含む、請求項７に記載の方法。
  9. 【請求項９】前記自己結合オペレーションは前記リレー
    ショナル・データベースからテーブルのキー列を介して
    遂行される、請求項８に記載の方法。
  10. 【請求項１０】コンピュータに結合された電子的記憶装
    置に記憶されたリレーショナル・データベースからデー
    タを検索するために前記コンピュータによって遂行され
    る照会を前記コンピュータにおいて最適化する方法にし
    て、 （ａ）前記照会が１つ又は複数のスカラ副照会及び１つ
    又は複数の結合オペレーションを含むかどうかを決定す
    るために前記コンピュータにおいて前記照会を分析する
    ステップと、 （ｂ）前記分析された照会における前記スカラ副照会を
    １つ又は複数の結合オペレーションに変換するステップ
    と、 （ｃ）前記結合オペレーションをマージして単一の照会
    ブロックにするステップと、 （ｄ）前記単一の照会ブロックにおける冗長な結合オペ
    レーションを除去するステップと、 （ｅ）前記リレーショナル・データベースからデータを
    検索するために前記コンピュータにおいて前記照会ブロ
    ックを実行するステップと、 を含む方法。
  11. 【請求項１１】前記スカラ副照会は前記リレーショナル
    ・データベースから１つの行だけを検索する、請求項１
    ０に記載の方法。
  12. 【請求項１２】前記スカラ副照会はその後応答セットを
    計算するために使用されるヌル行を生成しない、請求項
    １０に記載の方法。
  13. 【請求項１３】前記照会がコンパイルされる時、前記ス
    カラ副照会は前記リレーショナル・データベースから多
    くとも１つの行しか検索しないこと、及び、一致がない
    時に前記スカラ副照会がヌル行を戻す場合、前記ヌル行
    は応答セットに影響を与えず、従って、前記スカラ副照
    会は結合オペレーションに変換可能であることを証明す
    るステップを更に含む、請求項１０に記載の方法。
  14. 【請求項１４】前記スカラ副照会が偽であるような前記
    リレーショナル・データベースから検索された各行に関
    して、前記行は前記結合オペレーションの評価を偽に
    し、従って、前記スカラ副照会からのヌル行は前記応答
    セットに影響を与えない、請求項１３に記載の方法。
  15. 【請求項１５】前記変換するステップ（ｂ）は、更に、
    包含を使用して前記スカラ副照会を結合オペレーション
    に変換するステップを含む、請求項１０に記載の方法。
  16. 【請求項１６】前記除去するステップ（ｄ）は、更に、
    冗長な結合オペレーションの除去を使用して前記結合オ
    ペレーションをマージするステップを含む、請求項１０
    に記載の方法。
  17. 【請求項１７】前記冗長な結合オペレーションは自己結
    合オペレーションを含む、請求項１６に記載の方法。
  18. 【請求項１８】前記自己結合オペレーションは前記リレ
    ーショナル・データベースからテーブルのキー列を介し
    て遂行される、請求項１７に記載の方法。
  19. 【請求項１９】照会を最適化するための装置にして、 （ａ）リレーショナル・データベースを記憶するための
    電子的記憶装置を接続され、前記リレーショナル・デー
    タベースからデータを検索するために前記照会を遂行す
    るコンピュータと、 （ｂ）前記照会が１つ又は複数のスカラ副照会及び１つ
    又は複数の存在副照会を含むかどうかを決定するために
    前記コンピュータにおいて前記照会を分析し、 前記分析された照会における存在副照会を１つ又は複数
    の結合オペレーションに変換し、 前記分析された照会における前記スカラ副照会を１つ又
    は複数の結合オペレーションに変換し、 前記結合オペレーションをマージして前記単一の照会ブ
    ロックにし、 前記単一の照会ブロックにおける冗長な結合オペレーシ
    ョンを除去し、 前記リレーショナル・データベースからデータを検索す
    るために前記コンピュータにおいて前記照会ブロックを
    実行するための前記コンピュータによって遂行される１
    つ又は複数の命令実行手段と、 を含む装置。
  20. 【請求項２０】前記スカラ副照会は前記リレーショナル
    ・データベースから１つの行だけを検索する、請求項１
    ９に記載の装置。
  21. 【請求項２１】前記スカラ副照会によって生成されるヌ
    ル行はその後応答セットを計算するために使用される、
    請求項１９に記載の装置。
  22. 【請求項２２】前記照会がコンパイルされる時、前記ス
    カラ副照会は前記リレーショナル・データベースから多
    くとも１つの行しか検索しないこと、及び、一致がない
    時に前記スカラ副照会がヌル行を戻す場合、前記ヌル行
    は応答セットに影響を与えず、従って、前記スカラ副照
    会は結合オペレーションに変換可能であることを証明す
    るための１つ又は複数の命令を更に含む、請求項１９に
    記載の装置。
  23. 【請求項２３】前記スカラ副照会が偽であるような前記
    リレーショナル・データベースから検索された各行に関
    して、前記行は前記存在副照会の評価を偽にし、従っ
    て、前記スカラ副照会からのヌル行は前記応答セットに
    影響を与えない、請求項２２に記載の装置。
  24. 【請求項２４】前記変換するための命令は、更に、包含
    を使用して前記スカラ副照会を結合オペレーションに変
    換するための命令を含む、請求項１９に記載の装置。
  25. 【請求項２５】前記除去するための命令は、更に、冗長
    な結合オペレーションの除去を使用して前記結合オペレ
    ーションをマージするための１つ又は複数の命令を含
    む、請求項１９に記載の装置。
  26. 【請求項２６】前記冗長な結合オペレーションは自己結
    合オペレーションを含む、請求項２５に記載の装置。
  27. 【請求項２７】前記自己結合オペレーションは前記リレ
    ーショナル・データベースからテーブルのキー列を介し
    て遂行される、請求項２６に記載の装置。
  28. 【請求項２８】照会を最適化するための装置にして、 （ａ）リレーショナル・データベースを記憶するための
    電子的記憶装置を接続され、前記リレーショナル・デー
    タベースからデータを検索するために前記照会を遂行す
    るコンピュータと、 （ｂ）前記照会が１つ又は複数のスカラ副照会及び１つ
    又は複数の結合オペレーションを含むかどうかを決定す
    るために前記コンピュータにおいて前記照会を分析し、 前記分析された照会における前記スカラ副照会を１つ又
    は複数の結合オペレーションに変換し、 前記結合オペレーションをマージして単一の照会ブロッ
    クにし、 前記単一の照会ブロックにおける冗長な結合オペレーシ
    ョンを除去し、 前記リレーショナル・データベースからデータを検索す
    るために前記コンピュータにおいて前記照会ブロックを
    実行するための前記コンピュータによって遂行される１
    つ又は複数の命令実行手段と、 を含む装置。
  29. 【請求項２９】前記スカラ副照会は前記リレーショナル
    ・データベースから１つの行だけを検索する、請求項２
    ８に記載の装置。
  30. 【請求項３０】前記スカラ副照会はその後応答セットを
    計算する場合に使用されるヌル行を生成しない、請求項
    ２８に記載の装置。
  31. 【請求項３１】前記照会がコンパイルされる時、前記ス
    カラ副照会は前記リレーショナル・データベースから多
    くとも１つの行しか検索しないこと、及び、一致がない
    時に前記スカラ副照会がヌル行を戻す場合、前記ヌル行
    は応答セットに影響を与えず、従って、前記スカラ副照
    会は結合オペレーションに変換可能であることを証明す
    るための１つ又は複数の命令を更に含む、請求項２８に
    記載の装置。
  32. 【請求項３２】前記スカラ副照会が偽であるような前記
    リレーショナル・データベースから検索された各行に関
    して、前記行は前記結合オペレーションの評価を偽に
    し、従って、前記スカラ副照会からのヌル行は前記応答
    セットに影響を与えない、請求項３１に記載の装置。
  33. 【請求項３３】前記変換するするための命令は、更に、
    包含を使用して前記スカラ副照会を結合オペレーション
    に変換するための１つ又は複数の命令を含む、請求項２
    ８に記載の装置。
  34. 【請求項３４】前記除去するための命令は、更に、冗長
    な結合オペレーションの除去を使用して前記結合オペレ
    ーションをマージするための命令を含む、請求項２８に
    記載の装置。
  35. 【請求項３５】前記冗長な結合オペレーションは自己結
    合オペレーションを含む、請求項３４に記載の装置。
  36. 【請求項３６】前記自己結合オペレーションは前記リレ
    ーショナル・データベースからテーブルのキー列を介し
    て遂行される、請求項３５に記載の装置。
  37. 【請求項３７】コンピュータに接続された電子的記憶装
    置に記憶されたリレーショナル・データベースからデー
    タを検索するために前記コンピュータによって遂行され
    る照会を前記コンピュータにおいて最適化するための方
    法にして、 （ａ）前記照会が１つ又は複数のスカラ副照会及び１つ
    又は複数の存在副照会を含むかどうかを決定するために
    前記コンピュータにおいて前記照会を分析するステップ
    と、 （ｂ）前記分析された照会における前記存在副照会を１
    つ又は複数の結合オペレーションに変換するステップ
    と、 （ｃ）前記分析された照会における前記スカラ副照会を
    １つ又は複数の結合オペレーションに変換するステップ
    と、 （ｄ）前記結合オペレーションをマージして単一の照会
    ブロックにするステップと、 （ｅ）前記単一の照会ブロックにおける冗長な結合オペ
    レーションを除去するステップと、 （ｆ）前記リレーショナル・データベースからデータを
    検索するために前記コンピュータにおいて前記照会ブロ
    ックを実行するステップと、 を含む方法。
  38. 【請求項３８】前記スカラ副照会は前記リレーショナル
    ・データベースから１つの行だけを検索する、請求項３
    ７に記載の方法。
  39. 【請求項３９】前記スカラ副照会によって生成されたヌ
    ル行はその後応答セットを計算するために使用されな
    い、請求項３７に記載の方法。
  40. 【請求項４０】前記照会がコンパイルされる時、前記ス
    カラ副照会は前記リレーショナル・データベースから多
    くとも１つの行しか検索しないこと、及び一致がない時
    に前記スカラ副照会がヌル行を戻す場合、前記ヌル行は
    応答セットに影響を与えず、従って、前記スカラ副照会
    は結合オペレーションに変換可能であることを証明する
    ステップを更に含む、請求項３７に記載の方法。
  41. 【請求項４１】前記スカラ副照会が偽であるような前記
    リレーショナル・データベースから検索された各行に関
    して、前記行は前記存在副照会の評価を偽にし、従っ
    て、前記スカラ副照会から検索されたヌル行は前記応答
    セットに影響を与えない、請求項４０に記載の方法。
  42. 【請求項４２】前記変換するステップ（ｃ）は、更に、
    包含を使用して前記スカラ副照会を結合オペレーション
    に変換するステップを含む、請求項３７に記載の方法。
  43. 【請求項４３】前記除去するステップ（ｅ）は、更に、
    冗長な結合オペレーションの除去を使用して前記結合オ
    ペレーションをマージするステップを含む、請求項３７
    に記載の方法。
  44. 【請求項４４】前記冗長な結合オペレーションは自己結
    合オペレーションを含む、請求項７に記載の方法。
  45. 【請求項４５】前記自己結合オペレーションは前記リレ
    ーショナル・データベースからテーブルのキー列を介し
    て遂行される、請求項４４に記載の方法。
  46. 【請求項４６】コンピュータに結合された電子的記憶装
    置に記憶されたリレーショナル・データベースからデー
    タを検索するために前記コンピュータによって遂行され
    る照会を最適化するための方法にして、 （ａ）前記照会が１つ又は複数のスカラ副照会及び１つ
    又は複数の結合オペレーションを含むかどうかを決定す
    るために前記コンピュータにおいて前記照会を分析する
    ステップと、 （ｂ）前記分析された照会における前記スカラ副照会を
    １つ又は複数の結合オペレーションに変換するステップ
    と、 （ｃ）前記結合オペレーションをマージして単一の照会
    ブロックにするステップと、 （ｄ）前記単一の照会ブロックにおける冗長な結合オペ
    レーションを除去するステップと、 （ｅ）前記リレーショナル・データベースからデータを
    検索するために前記コンピュータにおいて前記照会ブロ
    ックを実行するステップと、 を含む方法。
  47. 【請求項４７】前記スカラ副照会は前記リレーショナル
    ・データベースから１つの行だけを検索する、請求項４
    ６に記載の方法。
  48. 【請求項４８】前記スカラ副照会はその後応答セットを
    計算するために使用されるヌル行を生成しない、請求項
    ４６に記載の方法。
  49. 【請求項４９】前記照会がコンパイルされる時、前記ス
    カラ副照会は前記リレーショナル・データベースから多
    くとも１つの行しか検索しないこと、及び、一致がない
    時に前記スカラ副照会がヌル行を戻す場合、前記ヌル行
    は応答セットに影響を与えず、従って、前記スカラ副照
    会は結合オペレーションに変換可能であることを証明す
    るステップを更に含む、請求項４６に記載の方法。
  50. 【請求項５０】前記スカラ副照会が偽であるような前記
    リレーショナル・データベースから検索された各行に関
    して、前記行は前記結合オペレーションの評価を偽に
    し、従って、前記スカラ副照会からのヌル行は前記応答
    セットに影響を与えない、請求項４９に記載の方法。
  51. 【請求項５１】前記変換するステップ（ｂ）は、更に、
    包含を使用して前記スカラ副照会を結合オペレーション
    に変換するステップを含む、請求項４６に記載の方法。
  52. 【請求項５２】前記除去するステップ（ｄ）は、更に、
    冗長な結合オペレーションの除去を使用して前記結合オ
    ペレーションをマージするステップを含む、請求項４６
    に記載の方法。
  53. 【請求項５３】前記冗長な結合オペレーションは自己結
    合オペレーションを含む、請求項５２に記載の方法。
  54. 【請求項５４】前記自己結合オペレーションは前記リレ
    ーショナル・データベースからテーブルのキー列を介し
    て遂行される、請求項５３に記載の方法。
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