JP4848128B2

JP4848128B2 - データベース・システム、データベース・システムのためのコンピュータ実行可能な方法、プログラムおよびデータベース・システムにおける索引テーブルをアップデートする方法

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Publication number: JP4848128B2
Application number: JP2004373259A
Authority: JP
Inventors: クリスティーン・ロブソン; 裕治渡邊
Original assignee: International Business Machines Corp
Current assignee: International Business Machines Corp
Priority date: 2004-12-24
Filing date: 2004-12-24
Publication date: 2011-12-28
Anticipated expiration: 2024-12-24
Also published as: US7558786B2; JP2006178848A; US20060143164A1; US8095535B2; US20090287662A1

Description

本発明は、データベースのエントリの更新技術に関し、より詳細には、データベース・システム、データベースのエントリの検索を効率的に高速化させる時間依存の逆参照テーブルを生成する方法およびプログラムに関する。

データベース検索の最適化は、多くの研究・開発の対象とされてきている。それにもかかわらず、すべての主要データベース・メーカは、多くの時間を上述した最適化のために投入してきた。個別的なデータベースの検索は、特有化して実装されており、この理由は、最適化が、特定のデータベース構造に高度に適合化されるためである。

データベースおよびデータベースに格納されるデータは、ますます膨大になってきており、かつデータベース・システムは、分散コンピューティング環境によりますます利用されるようになってきている。このような状況下では、データベース・システムのユーザは、データベースの時間に依存する関連性に注意を払わなければならず、このため、時間経過と共にエントリが追加、または更新されるデータベースの効率的な検索性を向上させることが必要とされている。

本発明と同一の譲受人に譲渡された小林らによる特開２００１−３１２５０５Ａ号公報（特許文献１）は、アイテムが時間と共に更新されるデータベース内のアイテムの検索／抽出システムを開示している。開示されたシステムにおいては、アイテムは、タイムスタンプを含むバイナリ・データとして格納されており、このため、検索クエリーにタイム・ウィンドウを追加して時刻に関連して重み付けされたアイテムを抽出している。しかしながら、開示された方法は、検索されるべきアイテムとは別に用意されるいかなる索引データ構造の使用を開示するものではない。
特開２００１−３１２５０５Ａ

本発明者らの意図する対象は、製造業界であり、具体的には、本発明は、より複雑なデータ構造に取り込まれてしまう生産物の追跡を取り扱うものである。本発明者らは、これをデータベースのいかなる時点においてもその概要または関連性を変化させてしまう可能性のある多重のレイヤにわたって逆追跡を行う、という問題として捉えるものである。本発明は、更新周期にぶれがある場合であっても特定の構成部品を使用して製造される最終製品を迅速に同定する手段を提供する。

したがって、本発明は、大規模で分散環境に設置された情報を検索するものである。上述したように、本技術は、捕捉されたデータを使用して効率的な索引生成を行うように構成される。本発明の手法は、対応付けに際して時間窓を使用する手法を使用する点で、これまでの手法とは異なるものである。本発明は、供給における連鎖が変化する、すなわち、データの更新周期の変化する構成部品を追跡するための手段を提供するものである。本発明では、製造時点での供給における連鎖の詳細を知ることなく、製品と構成部品とを迅速にマッチングさせることが可能となる。本発明により与えられるソリューションは、供給における連鎖、すなわちデータベースのデータの更新周期が変化することによる構成部品の追跡性の問題に適合させた、効率的な逆索引テーブルを利用する。

本明細書において後述するように、部品が多くの場合に順次的に供給され使用される場合には、上述したテーブルのメンテナンス・コストは小さく、頻繁に出荷または製造遅延および誤発注された部品があるような場合には、実行時間は、対数オーダーとなる。この実行時間は、本明細書で説明されるように時間で重み付けをした二分木検索アルゴリズムを使用することにより達成される。

本発明者らは、供給のための連鎖が変化する場合における構成部品を追跡するための手段を提供する。この手段は、製造時点でも供給の連鎖についての詳細を知ることなく製品および構成部品を迅速に対応付けすることができる。本発明のソリューションは、供給のための連鎖が変化する場合における構成部品を追跡するために適合化された効率的な逆索引テーブルを提供するものである。

本発明によれば、部品が多くの場合に順次的に供給され使用される場合には、上述したテーブルのメンテナンス・コストは小さく、頻繁に出荷または製造遅延および誤発注された部品があるような場合にでも、実行時間を対数オーダー程度に納めることができる、時間で重み付けをした二分木検索アルゴリズムを提供することができる。

以下本発明をメーカ−供給者による部品供給のデータベースに対して、不特定の経路にしたがって本発明の逆探索で、データベースの参照が行われるという、特定の実施の形態を用いて説明する。特に、本発明者は、その構成部品のうちの１つを知ることにより、供給における連鎖が変化した製品を同定することに基づいて本発明を説明する。

Ａ．システム構成
図１は、本発明で使用するシステム・アーキテクチャを示した概略図である。データベース・システム１０は、概ね、逆索引テーブルを生成する方法を実行するＣＰＵ１２と、ＣＰＵ１２による処理を可能とし、実行プログラムおよびデータを格納するメモリ１４とを含んでいる。データベース・システム１０は、さらにネットワーク・デバイス１６と、ＡＴＡ、ＩＤＥ、ＲＳ−２３２Ｃなどの適切なインタフェース１８−２２を含んで構成されおり、それぞれキーボードなどの入力デバイス２４、ディスプレイ・デバイス２６、および記憶デバイス２８へと相互接続されている。記憶デバイス２８には、データベース３０が格納されており、周期的またはユーザ・ニーズに応答してデータベースのエントリがアップデートされている。

データベース・システム１０は、ウィンドウズ（登録商標）またはＭａｃＯＳ（登録商標）などのオペレーティング・システムにより、ＰＥＮＴＩＵＭ（登録商標）タイプのプロセッサのもとで動作されるマイクロコンピュータまたはワークステーションとすることができる。これとは別に、データベース・システム１０は、ＡＩＸ（登録商標）の下で、ＲＩＳＣアーキテクチャのマイクロプロセッサにより処理されるＵＮＩＸ（登録商標）またはＬＩＮＵＸアーキテクチャを有することもできる。図１に示したデータベース３０は、ＳＱＬ言語によりアクセス可能な、いかなるリレーショナル・データベースを含む、いかなるデータベースからでも選択することができる。

図２は、データベース３０のデータ構成を示した図である。データベース３０は、概ね、部品テーブル３２およびＳ１といった特定のアイテムについてのＲＣＩＤテーブルとして参照される２つのデータセットを保有している。部品テーブルは、ｔ_１、ｔ_２、ｔ_３、．．．というように、時刻にしたがって生成され、部品テーブルの生成は、周期的、またはユーザがデータベースのエントリをアップデートする必要がある場合に実行される。加えて、データベース３０は、ＲＣＩＤテーブル３４として参照される別のテーブルを含んでおり、ＲＣＩＤテーブル３４は、アップデート時刻ｔ_ｎと部品テーブル識別値（ｉｄ：｛Ｐ｝ｉｄ）とが対とされている。部品テーブルのアップデート時刻は、予測できないので、部品テーブルのユーザは、部品テーブルに付加されたタイムスタンプを問い合わせることにより所望する部品テーブルを検索する。しかしながら、ユーザは、ユーザが正確なタイムスタンプを知らない場合には、時間的に更新される多数の部品テーブルの中から直接的に当該部品テーブルを見出すことはできない。したがって、図２に示すようなリバース部品インデックス(Reverse Component InDex)テーブルを生成することが有効である。本発明の別の実施の形態では、部品テーブル３２とＲＣＩＤテーブル３４とは、倉庫部門および生産部門といった遠隔したサイトに設置された異なるハードディスク・ドライブに格納され、部品テーブルとＲＣＩＤテーブルとの間の一致性は、ネットワークを介して達成されても良い。

図３は、本発明のデータベース・システム１０のソフトウェア構成を示した図である。データベース・システム１０は、概ね３層ソフトウェア・アーキテクチャとされている。オペレーティング・システム３６のレイヤは、最も下層、すなわち基本ソフトウェア層となっている。システム・マネージャ３８のレイヤは、オペレーティング・システム３６上に構成され、アプリケーション４０からの要求に応答してＲＣＩＤテーブルの管理を実行する。アプリケーション４０は、データベース３０とユーザとの間のインタフェースを与えており、入出力操作または検索操作を通してデータベース３０のエントリにアクセス可能とされている。

システム・マネージャ３８には、モニタ機能が実装されており、このモニタ機能は、最も新しく特定の部品リストに付加されたタイムスタンプのクエリーを発行し、その戻り値として対応するタイムスタンプを受け取る。なお、このモニタ機能を、以後、manufacturingTimeFast(idSi)命令として参照する。システム・マネージャ３８は、また、Compare(), Find (), およびInsert ()として参照される関数を実装している。関数Compare()は、ＲＣＩＤテーブルに格納された同一の｛Ｐ｝ｉｄのタイムスタンプと戻り値とを比較して、ＲＣＩＤテーブルの順序を変更する、すなわちＲＣＩＤテーブルのメンテナンスを行なわせる。関数Find ()は、戻り値を部品テーブルが間に挿入されたタイムスタンプのシーケンスと比較する。関数Insert ()は、Find ()により見出されたタイムスタンプを有するレコードの間に部品テーブル｛Ｐ｝ｉｄを挿入する。

本発明をさらに説明するために、ここで下記の通りに仮定を行うものとする。
（１）製品のデータベースＭと、供給者のデータベースをＳとする。製品Ｍのシステム・マネージャは、Ｇであり、Ｓに対するいかなる制御もできないか、またはＳからＭへの供給連鎖の制御をできないものとする。システム・マネージャは、Ｍ内にリストされているすべての製品についての部品リストを、製品テーブルに保持しているものとする。多くの製品があるので、本発明者らは、製品リストは、製造時刻に応答していくつかのより小さなテーブルへと分割されるものと仮定する。例えば、新たな製品テーブルは、毎月作成される。これらのより小さなテーブルは、所定の仕方において索引付けされ、製品テーブル｛Ｐ｝のセットを構成する。
（２）さらに、このシステムでは、Ｍに含まれる情報を要求するＧへのクエリーを仮定する。本発明の課題は、｛Ｐ｝したがって、Ｍ内のＳのどの要素であっても効率的に見出すことにある。供給鎖についての知見に直接的に基づいて本発明では、以下の特徴を想定する。
（ａ）Ｍ、｛Ｐ｝、およびＳは、追加されるだけである。
（ｂ）Ｓの所与のインデックスで、Ｓを同定する。すなわち、本発明ではいかなる部品の製造者を部品ＩＤから指定することができる。
（ｃ）ＭおよびＳのすべてのエントリは、タイムスタンプが付されている。
（ｄ）同時に製造された構成部品は、概ね、同時に構築するために使用される。ここで、この特徴を次のように一般化する。データベースＳ_ｉ中のあるタイムスタンプｔＳ_ｉｊを持つエントリｉｄＳ_ｉｊが、データベースＭ中のタイムスタンプｔＭｊを持つエントリｉｄＭ_ｊにより参照されているとする。別のエントリｉｄＳ_ｉｋがタイムスタンプｔＳ_ｉｋをもつとすると、ｔＳ_ｉｊ−ｔＳ_ｉｋが小さいとき、エントリｉｄＳ_ｉｊとエントリｉｄＳ_ｉｋは時間的に近傍にあると呼ぶ。ここで前述の特徴を一般化すると、「ｉｄＳ_ｉｋが、タイムスタンプｔＭ_ｋを持つエントリｉｄＭ_ｋにより参照されているとすると、エントリｉｄＳ_ｉｊとエントリｉｄＳ_ｉｋが時間的に近傍にあるならば、エントリｉｄＭ_ｊとエントリｉｄＭ_ｋも近傍にある（即ち、ｔＭ_ｊ−ｔＭ_ｋは小さい）」と表現できる。
（ｅ）構成部品は、概ねそれらが到着した順に使用され、出荷は、まれにしか長期間遅延しない。このため、より古い構成部品は、より新しい構成部品が使用され始めると、それよりも新しい製品を製造するために使用されることはほとんどない。

この特徴は、一般化することができＳｉ内のそれぞれ、ｉｄＳ_ｉｊおよびｉｄＳ_ｉｋ、それぞれタイムスタンプｔＳ_ｉｊおよびｔＳ_ｉｋでインデックス化された２つの要素では、ｔＳ_ｉｊ＞＞ｔＳ_ｉｋである。これらの要素がｉｄＭ_ｊ、タイムスタンプｔＭ_ｊおよびｉｄＭ_ｋ、タイムスタンプｔＭ_ｋでそれぞれ参照される場合には、ｔＭ_ｊ＜＜ｔＭ_ｋである場合はほとんどない。

基本的な方法は、部品逆索引テーブル(Reverse Component InDex (RCID) table)において部品製造の時間窓を索引付けすることである。このテーブルは、構成部品の製造時刻をその部品を含む可能性に最も高い｛Ｐ｝のテーブルにマッチングさせる。また、（ｄ）で仮定したように、本発明の目的は、完全な逆索引テーブルを実装することなく、逆ルックアップについての検索空間を狭めることにある。ＲＣＩＤテーブルは、システム・マネージャＧにより保守され、データベースを検索することなく、または中間データベースにアクセスすることなく、構成部品のデータベースからの情報の抽出を迅速な方法を提供する。

ＳについてのＲＣＩＤテーブルは、開始時刻ｔにより参照される時間窓を、｛Ｐ｝内のｐｉといった識別値により索引付けされた特定のテーブルへとマッピングする。Ｓからの開始時刻ｔＳ_ｊは、タイムスタンプであり、インデックスｉｄＳ_ｊを有するエントリに対応する。この場合、ｉｄＳ_ｊは、参照の連続バッチにおけるインデックスｐｉを有する部品テーブルにリストされた、Ｍの要素により参照されるＳ内の最初のインデックスである。すなわち、ｔは、テーブルＰｉが開始されて以来、製品Ｍを製造するために使用された第１の構成部品の製造時刻を表す。

Ｂ．ＲＣＩＤ保守
以下に説明するアルゴリズムは、最適化された手法を使用する。本発明において、ほとんどの構成部品は、順に供給され、すべてが順調に進行している場合には、ＲＣＩＤテーブルは、編集されないとする。このアルゴリズムでは、ＲＣＩＤは、新規な部品テーブルが生成される場合、または大きな出荷遅延があって新たな部品テーブルが間において生成される場合にアップデートされるだけである。ここで、説明している実施の形態では、下記の仮定を行う。
（ｆ）工場フロアにあるすべての構成部品の製造時刻をルックアップする効率的な手段が存在する。すなわち、製造センタにおけるすべての構成部品について、アクセスしやすい方法でその製造時刻のある種の記録が存在することである。ここで、上述した問題は、manufacturingTimeFast(idSi)で表される関数として定式化することができ、この関数は、ＩＤ番号がｉｄＳｉの部品の製造時刻を返す。
上記（ｆ）の仮定には、下記の理由により妥当性を与えることができる。
・供給者にあっては、その製品に製造情報を与えることが必要であることが現実的であり、
・構成部品が使用されるまでの短時間に対してそのような情報を保持することはコスト的に高くはないこと、
・｛Ｐ｝を構成するにあたり製造者により関連するクエリーはすでに実行されていること、である。

図４〜図６は、関数Compare()、Find()、Insert()による基本的なモニタ手順を示した図である。図４では、部品テーブル｛Ｐ｝は、manufacturingTimeFast(idSi)により問い合わせを受け、manufacturingTimeFast(idSi)は、その返り値ｔをシステム・マネージャへと返す。その後、変数を（ｔ、ｔ_ｎ）としてCompare()の関数呼び出しが行われる。ここで、ｔは、部品テーブル｛Ｐ｝ｉｄの最新のタイムスタンプであり、ｔ_ｎは、ＲＣＩＤテーブルにおける同一の｛Ｐ｝ｉｄのタイムスタンプである。図４に示した実施の形態では、ｔ＞ｔ_ｎなので関数Compareは、正の戻り値を返し、ＲＣＩＤテーブルには不正規な順番が存在しない。

図５は、タイムスタンプｔ_ｎ−２を有するｉｄが付された｛Ｐ｝ｉｄで示される部品テーブルにおけるモニタ手順の別の実施の形態を示した図である。manufacturingTimeFast(idSi)の戻り値は、ｔ_ｋであり、戻り値ｔ_ｋは、ｔ_ｎ−２とｔ_ｎ−１の間にある。したがって、ＲＣＩＤテーブルのタイムスタンプシーケンスは、正確であり、いかなるメンテナンス手順も必要ではない。

図６は、ＲＣＩＤテーブルが修正されるべき場合のモニタ手順の実施の形態を示した図である。図６では、戻り値ｔ_ｋは、ｔ_ｎ−２およびｔ _ｎ−１との間に存在するが、付加されている｛Ｐ｝ｉｄは、異なっている。このため、ＲＣＩＤテーブルは、正確なシーケンスを含ませるために修正されなければならない。この修正手順は、図７で説明するInsert []の関数呼び出しにより実行される。

図７は、ＲＣＩＤテーブルの修正プロセスの機能を示した図である。関数Insert []を呼び出す前に、システム・マネージャは、関数Compare ()を呼び出して、部品テーブルまたは複数の部品テーブルが挿入されるレコードを決定する。その後、システム・マネージャは、関数Predict trを呼び出して、対応する部品テーブルｉｄを有する備品テーブル｛Ｐ｝ｉｄの挿入シーケンスを決定し、その後システム・マネージャは、関数Insert []を変数（ｔ；Ｐｉ）と共に呼び出してＲＣＩＤテーブルに正確なレコードを挿入する。

このアルゴリズムは、図８に示す手順により正確に示される。図８においては、未定義関数predictRangeが現れており、この関数predictRangeは、Ｐｊにリストされるべき最後の部品の製造時間を同定する目的を有している。要素は、部品の製造時刻によっては順序づけられないので、完成した製品の製造順で重み付けした二分木検索が行われる。図９には、predictRangeの擬似コードをまとめる。

Ｃ．時間重み付け二分木検索
システム・マネージャＧは、関数manufacturingTimeSlow(idSi)を呼び出すことができる。この関数は、manufacturingTimeFast(idSi)と同一の機能を有しており、ｉｄＳ_ｉで索引付けされる構成部品Ｓ_ｉの製造時刻を戻す。しかしながら、Ｓ_ｉは、最近に使用されたものである必要はなく、この関数は、ＲＣＩＤ内において不正確にマッピングされた部品の古いバッチを見出すために使用される。典型的には、この関数は、データベース内のルックアップとして実装されることになる。この関数は、Ｓが遠隔しており、問い合わせが高いコストを要するという意味で「遅い」と言える。

本質的な方法は、以前の時刻後の次の参照時刻を見出すために二分木検索を行うことである。この二分木検索をできるだけ少ないmanufacturingTimeSlow()呼び出しを可能とさせるために、本発明では、表の順番ではなく、製造時刻により検索すべき要素を選択する。これは、Ｓ中でルックアップを行ってｉｄＳ_ｉを見出すためにｉｄＭ_ｉを使用したＰ_ｉ中のすべてのｉｄＭ_ｉにわたって二分木検索を行う量となる。本発明における特徴的な構成は、ｉｄＭ_ｉを、レコードの数ではなく、実時刻の差を含むタイムスタンプに基づいて選択することである。

図１０には、二分木検索アルゴリズムの擬似コードを示す。これらの関数は、predictRangeに対して次のインデックスを返すことを可能とする。この計算のオーバーヘッドは、manufacturingTimeSlow ()への呼び出しにかかるO(log(n))だけでマッピングすることができ、したがって、時間重み付け二分木検索は、システム・マネージャに対して重大なオーバーヘッドを与えることがない。

Ｄ．本発明の更新アルゴリズムの概略的な解析
新たに製造された製品それぞれに対して（すなわち、｛Ｐ｝の各アップデートに対して）：構成部品がほとんどの場合にその製造の順に使用される場合は、Ｓに対する読み出しコストはゼロであり、ＲＣＩＤに対する書き込みコストはゼロであり、計算コストは、O(1)であり、メモリ使用量はゼロである。構成部品が遅延するが、その遅延が予測できる場合には、Ｓの読み出しコストゼロであり、ＲＣＩＤの読み出しコストは、O(|RCID|)、すなわち、近似的にO(|{P}|+|失われた出荷の数|）であり、ＲＣＩＤへの書き込みコストは、O(1)であり、計算コストは、O(|RCID|)であり、メモリ使用量はゼロである。部品は遅延するが、その遅延が予測できない場合は、Ｓの読み出しコスト（すなわち、manufacturingTimeSlowの呼び出し数)は、O（log(｜Pi|））であり、｛Ｐ｝の読み出しコストは、O（log(｜Pi|^２)であり、ＲＣＩＤへの書き込みコストは、O(｜RCID|）であり、｛Ｓ｝における各Ｓｉへの通信コストは、O(log(n))であり、計算コストは、O(|RCID|+log(|Pi|²)であり、メモリ使用量は、O(1)となる。
したがって、この更新アルゴリズムは、大きな出荷遅延が存在しない場合には高速かつ安価に処理できる。加えて、そのような出荷遅延が存在したとしても、供給者のデータベースに対する高コストの呼び出しは、１度だけ実行されるだけで良く、またこの呼び出しは、対数関数的な頻度に制限される。

Ｅ．ＲＣＩＤを使用した製品のルックアップ
本発明においては、部品テーブルは、ＲＣＩＤを使用してルックアップされることで部品テーブルの検索を向上させる。図１１に示した擬似コードは、ＲＣＩＤテーブルを使用したルックアップを実行するためのアルゴリズムを示す。図１１に示すように、ルックアップ手順は、簡単なコードにより実行され、したがってルックアップ手順、すなわち部品テーブルの検索は高速にかつ部品テーブルに格納されたデータにほとんど完全に依存する。

ＲＣＩＤテーブルにおける誤差は、時間重み付け二分木検索が、部品が多くの場合に製造される順に使用される場合に効果的なことから、僅かである。したがって、データベースＳへの全通信（すなわち、manufacturingTimeSlowの呼び出し）は、O(1)ですませることができる。全計算時間は、O(|P_j|+|RCID|)である。ＲＣＩＤテーブルを除く処理時間は、｛Ｐ｝内のすべてのテーブルについて、O(|P₁|*|P₂|*・・・*｜Pj|*・・・)である。したがって、このアルゴリズムは、計算時間に関連して大きな改善をもたらす。

加えて、本発明では、システム・マネージャは、ＲＣＩＤのランタイム修正をＲＣＩＤテーブルを使用したルックアップの間に行うことができる。間違いが見出される場合のランタイム修正の実施の形態を図１２に示す。図１２に示すように、システム・マネージャは、ＲＣＩＤを、保守手順において使用すると共用される関数predictRange, Insertを使用して訂正し、このため、全体のソフトウェア・コードは、極めてコンパクトにすることができる。特にこのコードは、製造時刻が不正順となった部品について使用されるコードと極めて似ている。特に、このコードは、同一のpredictRange関数に依存するものである。したがって、この修正アルゴリズムは、ＲＣＩＤアップデート・アルゴリズムのコストおよびランタイムと等価的となる。

本発明のプログラムは、例えばＣ、Ｃ＋＋、Ｊａｖａ（登録商標）などいかなる知られたプログラム言語によっても記述することができ、フレキシブル・ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、光磁気ディスクといったいかなるコンピュータ可読な媒体に記録して頒布することができ、またネットワークを通して伝送することができる。

Ｆ．適用分野
本発明は、リバース・アイテム・ルックアップの問題に対する効果的なソリューションを提供するため広い適用性を有している。本発明は、いかなる部品供給者においても僅かな要求のもとで実装でき、かつ完全に自動的に動作させることができる。したがって、この技術は、製造の完全な履歴にわたり製造者により使用されるすべての構成部品に対する完全な構成部品追跡システムを可能とする。加えて、ＲＣＩＤと共に検索空間を狭めるタイム・ウィンドウの使用は、この技術を、データベースがタイムスタンプを含むいかなる状況についても適用することを可能とし、この結果、本システムは、履歴記録、セキュリティ・ログ、図書館における貸出しなどを含む技術分野における検索のために使用することができる。

ＲＣＩＤは、製品のアイテムの所与の１つについていかなる情報でも効率的に配置することを可能とする。したがって、本技術は、部品リコールの間に製造者に対し、大きな補助を与えることができる。典型的には、構成部品の完全なバッチを追跡することは、煩雑であり、また時間を浪費するものである。しかしながら、この新規に改善された検索方法を使用することで、欠陥部品を含むすべての出荷済み製品に迅速に対応することが可能となる。このことは、製造者の出費を削減し、劣悪な部品を使用することから危険にさらされている消費者への通知プロセスを早めることを可能とする。

本発明において使用するシステム・アーキテクチャの概略図。データベース３０のデータ構成を示した図。本発明のデータベース・システム１０のソフトウェア構成を示した図。本発明における基本的なモニタ手法を示した図。本発明における基本的なモニタ手法を示した図。本発明における基本的なモニタ手法を示した図。ＲＣＩＤテーブルの修理プロセスの機能を示した図。本発明において用いられるアルゴリズムの擬似コードを示した図。 predictRangeの擬似コードを示した図。二分木検索アルゴリズムのための擬似コードを示した図。ＲＣＩＤテーブルを使用した参照アルゴリズムの擬似コードを示した図。ランタイム修正を行うための実施の形態の擬似コードを示した図。

符号の説明

１０−データベース・システム
１２−ＣＰＵ
１４−メモリ
１６−ネットワーク・デバイス
１８、２０、２２−インタフェース
２４−入力デバイス
２６−ディスプレイ・デバイス
２８−記憶デバイス
３０−データベース
３２−部品テーブル（アイテム・テーブル）
３４−ＲＣＩＤテーブル（索引テーブル）
３６−オペレーティング・システム
３８−システム・マネージャ
４０−アプリケーション

Claims

データベースに格納されたアイテムを検索するデータベース・システムであって、前記データベース・システムは、
タイムスタンプが付されたアイテムのアイテム・テーブルを格納し、前記アイテムは、それぞれ前記タイムスタンプによりアイテム・テーブル内において分類され、かつ前記アイテム・テーブルが索引データにより索引づけられるデータベースと、
前記索引データと共に前記アイテム・テーブルの最も早いタイムスタンプをリストした、前記索引データを逆検索するための索引テーブルと、
前記索引テーブルを使用して前記アイテム・テーブルを検索するシステム・マネージャと、
前記アイテム・テーブルをモニタして前記索引テーブルをアップデートし、前記アイテム・テーブルと前記索引テーブルとの間の同一のアイテムについて時系列的な関連を保持させるためのモニタ・ツールを含む前記索引テーブルのメンテナンス・モジュールと
を含み、
前記モニタ・ツールは、前記索引データを含む前記アイテム・テーブルから最新のタイムスタンプを有する前記アイテムを前記索引データと共に呼び出して、前記呼び出されたタイムスタンプと前記索引データとを検査キーとして使用して前記アイテム・テーブルと前記索引テーブルとの間の時系列的な前記関連を検査する、データベース・システム。
前記データベース・システムは、さらに、前記索引テーブルの更新ツールを含み、前記更新ツールは、前記モニタ・ツールによる前記タイムスタンプと前記索引データとにしたがった前記検査の結果に応答して、前記索引テーブルと前記アイテム・テーブルとが時系列的に整合するようにレコードを追加する、請求項１に記載のデータベース・システム。
データベース・システムにおけるデータベースの検索方法であって、前記データベース・システムは、ＣＰＵと、メモリと、記憶デバイスとを含むコンピュータを含み、前記データベースは、前記記憶デバイスに格納されており、前記データベース検索方法は、前記コンピュータが、
タイムスタンプが付されたアイテムのアイテム・テーブルをデータベースに格納するステップであって、前記アイテムは、それぞれ前記タイムスタンプによりアイテム・テーブル内において分類され、かつ前記アイテム・テーブルが索引データにより索引づけられるステップと、
前記索引データと共に前記アイテム・テーブルの最も早いタイムスタンプをリストした、前記索引データを逆検索するための索引テーブルを格納するステップと、
前記索引テーブルを参照して前記アイテム・テーブルを検索するステップであって、前記索引テーブルを、メンテナンス・モジュールにより同一のアイテムについて時系列的な関連を保持させるため、時間経過に関連して修正するステップとを含み、
前記メンテナンス・モジュールは、さらに、
前記アイテム・テーブルと前記索引テーブルとの間の関連をモニタするステップと、
前記アイテム・テーブルから最新のタイムスタンプを有する前記アイテムを前記索引データと共に呼び出すステップと、
前記呼び出されたタイムスタンプと前記索引データとを検査キーとして使用して前記アイテム・テーブルと前記索引テーブルとの間の時系列的な前記関連を検査するステップとを実行する、方法。
前記方法はさらに、前記コンピュータに対して、前記タイムスタンプと前記索引データとにしたがった前記検査ステップの結果に応答して、前記索引テーブルと前記アイテム・テーブルとが時系列的に整合するように前記索引テーブルへとレコードを追加するステップを実行させる、請求項３に記載のデータベース検索方法。
請求項３または４に記載されたデータベース検索方法をコンピュータが実行するためのコンピュータ実行可能なプログラム。
データベース・システムにおける索引テーブルをアップデートする方法であって、前記データベース・システムは、ＣＰＵと、メモリと、記憶デバイスとを含むコンピュータを含み、前記データベースは、前記記憶デバイスに格納されており、前記方法は、前記コンピュータが、
タイムスタンプが付されたアイテムのアイテム・テーブルをデータベースに格納するステップであって、前記アイテムは、それぞれ前記タイムスタンプによりアイテム・テーブル内において分類され、かつ前記アイテム・テーブルが索引データにより索引づけられるステップと、
前記索引データと共に前記アイテム・テーブルの最も早いタイムスタンプをリストした、前記索引データを逆検索するための索引テーブルを格納するステップと、
前記アイテム・テーブルと前記索引テーブルとの間の同一のアイテムについての時系列的な関連をモニタするステップと、
前記アイテム・テーブルから最新のタイムスタンプを有する前記アイテムを前記索引データと共に呼び出すステップと、
前記呼び出されたタイムスタンプと前記索引データとを検査キーとして使用して前記索引テーブルの前記時系列的な関連を検査するステップと、
前記タイムスタンプと前記索引データとにしたがった前記時系列的な前記検査の結果に応答して、前記索引テーブルと前記アイテム・テーブルとが時系列的に整合するように前記索引テーブルへとレコードを追加するステップとを実行する、方法。
請求項６に記載された方法をコンピュータが実行するためのコンピュータ実行可能なプログラム。