JP5191578B1 - データ検索方法、およびデータ検索装置 - Google Patents

Abstract

【課題】データの検索方法を提供すること。
【解決手段】データ検索装置１００は、木構造の階層を、木構造における各ノードを特定するための情報を用いて表したキーを設定するキー設定手段と、キーに対して時間帯を指定して、その時間帯に対応するデータを記録するためのデータセットを設定するデータセット設定手段と、データセット設定手段で設定したデータセットに対して、時間帯に応じたデータを記録するデータ記録手段と、データ記録手段によって記録されたデータを検索するデータ検索手段とを備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、データ検索方法、およびデータ検索装置に関する。

データベース管理システムで管理されたリアルタイムで多次元に絡み合ったデータを解析するのに有効な手法の一つにＯＬＡＰ（Ｏｎｌｉｎｅ Ａｎａｌｙｔｉｃａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）がある。このＯＬＡＰは、通常、運用サーバーに多額な投資が必要で、かつ高額なソフトウェアのライセンス料とスタッフのトレーニング費が必要となるなど、非常にコスト高で複雑なソリューションであるという問題があった。また、データベース管理システムを利用しないデータ管理システムは、例えば特許文献１に開示されている。このデータ管理システムでは、キーと値の組を複数記憶し、その集合に対してキーを指定した連想アクセスを可能にするデータ操作モジュールとしてＫｅｙ−Ｖａｌｕｅモジュールを用い、Ｋｅｙ−Ｖａｌｕｅモジュールは、キーと値の組の集合をＸＭＬドキュメントとして管理するようにしている。また、２分木やＢ−ＴＲＥＥなどのデータ構造を用いることで、高速な検索が可能になるように実装することも可能である。

特開２００１−１０１０４２号公報

しかしながら、従来のデータ管理システムでは、キーに時間帯を設定し、そのキーに対応する値に、その時間帯に応じた値を記録することは何ら想定されていなかった。

本発明によるデータ検索方法は、木構造における各ノードのパスを、木構造における各ノードを特定するための情報を用いて表したキーを設定するキー設定手順と、キーに対して時間帯を指定して、その時間帯に対応するデータを記録するためのデータセットを設定するデータセット設定手順と、データセット設定手順で設定したデータセットに対して、時間帯に応じたデータを記録するデータ記録手順と、データ記録手順で記録したデータを検索するデータ検索手順とをコンピュータに実行させるための方法である。
本発明では、キー設定手順は、木構造のルートノードから最も深いノードまでのパスを表したキーをベーシックキーとして設定し、データセット設定手順は、ベーシックキーに対してデータセットを設定するようにしてもよい。
キー設定手順は、ベーシックキーに加えて、ベーシックキー以外のキーに対してもデータセットを設定するようにしてもよい。
データセット設定手順は、ベーシックキーと、ベーシックキー以外のキーとに対して、各ノードに対応するＩＤとそのＩＤに対する値とを記録するためのデータセットを設定するようにしてもよい。
データ記録手順は、データセットに、時間帯によって指定される時間内における所定の事象の発生回数を示すデータを記録するようにしてもよい。
データ検索手順は、データセットに対して時間帯に応じて記録されているデータを集計して、指定された所定時間内における所定の事象の発生回数を集計するデータ集計手順を含むようにしてもよい。
データ記録手順は、データセットに対して、時間帯に応じた少なくとも１つのデータを記録するようにしてもよい。
本発明によるデータ検索装置は、木構造における各ノードのパスを、木構造における各ノードを特定するための情報を用いて表したキーを設定するキー設定手段と、キーに対して時間帯を指定して、その時間帯に対応するデータを記録するためのデータセットを設定するデータセット設定手段と、データセット設定手段で設定したデータセットに対して、時間帯に応じたデータを記録するデータ記録手段と、データ記録手段によって記録されたデータを検索するデータ検索手段とを備えることを特徴とする。
本発明では、キー設定手段は、木構造のルートノードから最も深いノードまでのパスを表したキーをベーシックキーとして設定し、データセット設定手段は、ベーシックキーに対してデータセットを設定するようにしてもよい。
キー設定手段は、ベーシックキーに加えて、ベーシックキー以外のキーに対してもデータセットを設定するようにしてもよい。
データセット設定手段は、ベーシックキーと、ベーシックキー以外のキーとに対して、各ノードに対応するＩＤとそのＩＤに対する値とを記録するためのデータセットを設定するようにしてもよい。
データ記録手段は、データセットに、時間帯によって指定される時間内における所定の事象の発生回数を示すデータを記録するようにしてもよい。
データ検索手段は、データセットに対して時間帯に応じて記録されているデータを集計して、指定された所定時間内における所定の事象の発生回数を集計するデータ集計手段を含むようにしてもよい。
データ記録手段は、データセットに対して、時間帯に応じた少なくとも１つのデータを記録するようにしてもよい。

本発明によれば、木構造の階層を、木構造における各ノードを特定するための情報を用いて表したキーに時間帯を指定したデータセットに対して、時間帯に応じたデータを記録することができる。

データ検索装置の一実施の形態の構成を示すブロック図である。 木構造で表されるデータの具体例を示す図である。 広告配信において管理されるデータを木構造に表した場合の具体例を示す図である。 検索方法１、検索方法２、検索方法３について、処理速度、使用メモリ量の二点に着目して、メリットとデメリットの比較結果を示す図である。 検索方法１、検索方法２、検索方法３のそれぞれを用いた検索処理の所要時間の関係をグラフに表した図である。 検索方法１、検索方法２、検索方法３のそれぞれを用いた検索処理におけるメモリ使用量の関係をグラフに表した図である。

図１は、本実施の形態におけるデータ検索装置の一実施の形態の構成を示すブロック図である。データ検索装置１００としては、例えば、パーソナルコンピュータ（パソコン）やサーバー等の装置が用いられる。このデータ検索装置１００は、操作部材１０１と、接続ＩＦ１０２と、制御装置１０３と、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）１０４と、モニタ１０５とを備えている。

操作部材１０１は、データ検索装置１００の操作者によって操作される種々の装置、例えばキーボードやマウスを含む。

接続ＩＦ１０２は、データ検索装置１００をＬＡＮやインターネット等の通信回線に接続するためのインターフェースであり、例えば、通信回線に有線で接続するための有線通信モジュールや、通信回線に無線で接続するための無線通信ジュールなどが用いられる。

制御装置１０３は、ＣＰＵ、メモリ、およびその他の周辺回路によって構成され、データ検索装置１００の全体を制御する。なお、制御装置１０３を構成するメモリは、例えばＳＤＲＡＭ等の揮発性のメモリである。このメモリは、ＣＰＵがプログラム実行時にプログラムを展開するためのワークメモリや、データを一時的に記録するためのバッファメモリとして使用される。例えば、接続ＩＦ１０２を介して読み込まれたデータは、バッファメモリに一時的に記録される。本実施の形態では、後述するデータの記録や、データの検索及び集計のための処理は、制御装置１０３によって実行される。

ＨＤＤ１０４は、データ検索装置１００が蓄える種々のデータや、制御装置１０３が実行するためのプログラムのデータ等を記録するための記録装置である。なお、ＨＤＤ１０４に記録されるプログラムのデータは、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭなどの記録媒体に記録されて提供され、使用者が当該記録媒体を用いてプログラムのデータをＨＤＤ１０４にインストールすることによって、制御装置１０３がプログラムを実行できるようになる。

モニタ１０５は、例えば液晶モニタであって、制御装置１０３から出力される種々の表示用データが表示される。

本実施の形態におけるデータ検索装置１００では、例えば、図２に示すような木構造で表されるデータを記録するための方法、及び記録されたデータを検索するための方法を提供する。

図２に示すような木構造の階層は、各ノード２ａ〜２ｈを用いて次式（１）、（２）に示す式で表される。
Ｄ＝｛２ａ：２ｂ：２ｃ：２ｄ，２ａ：２ｅ：２ｆ：２ｈ，２ａ：２ｅ：２ｇ：２ｈ｝ ・・・（１）
Ｅ＝{２ａ：２ｂ：２ｃ：２ｄ：２ｅ：２ｆ：２ｈ，２ａ：２ｂ：２ｃ：２ｄ：２ｅ：２ｇ：２ｈ} ・・・（２）

さらに、これらを結合すると次式（３）に示すように、カンマで区切られた５つのユニークなキーが得られる。
ＤＵＥ＝｛２ａ：２ｂ：２ｃ：２ｄ，２ａ：２ｅ：２ｆ：２ｈ，２ａ：２ｅ：２ｇ：２ｈ，２ａ：２ｂ：２ｃ：２ｄ：２ｅ：２ｆ：２ｈ，２ａ：２ｂ：２ｃ：２ｄ：２ｅ：２ｇ：２ｈ｝ ・・・（３）

なお、本実施の形態では、式（３）に示したような、図２に示した木構造のルートノードから最も深いノードまでのパスを表したキーをベーシックキー（ｂａｓｉｃ ｋｅｙ）と呼ぶ。一方、ルートノードから途中のノードまでのパスを表したキーを、単にキー（ｋｅｙ）と呼ぶ。例えば、式（３）では、２ａ：２ｂ：２ｃ：２ｄはベーシックキーであり、その1つ上までの階層を表した２ａ：２ｂ：２ｃはキーである。

本実施の形態では、このように木構造の各ノードを用いて表されるキーに対してデータを記録して、検索するための方法について説明する。以下では、この図２に示した木構造を、ＷＥＢ上での広告配信における統計データの集計例に当てはめて、データの記録方法および検索方法について説明する。

ＷＥＢ上での広告配信では、図３に示すように、広告管理業者におけるＭａｎａｇｅｒ（管理者（以下「Ｍ」と表記））３ａをルートノードとし、一方の部分木として、Ａｄｖｅｒｔｉｓｅｒ（広告主（以下「Ａ」と表記））３ｂ、広告主によって展開されるＣａｍｐａｉｇｎ（広告キャンペーン（以下「Ｃ」と表記））３ｃ、広告キャンペーンごとに作成されるバナー広告等のＣａｍｐａｉｇｎ Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ（広告媒体（以下「Ｒ」と表記））３ｄが階層構造をなしている。また、もう一方の部分木として、広告配信先となるＷＥＢサイトやスマートフォン用のアプリケーションのＰｕｂｌｉｓｈｅｒ（パブリッシャー（以下「Ｐ」と表記））３ｅ、広告配信先のＷｅｂｓｉｔｅ（ＷＥＢサイト（以下「Ｗ」と表記））３ｆ、広告配信先のＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ（アプリケーション（以下「Ａｐ」と表記））３ｇ、ＷＥＢサイトやアプリケーション画面上に設けられたＡｄ Ｓｐａｃｅ（広告スペース（以下「Ｓ」と表記））３ｈが階層構造をなしている。

この図３の木構造を式（１）〜（３）のように表現すると、次式（４）〜（６）に示すようになる。
Ｄ＝｛Ｍ：Ａ：Ｃ：Ｒ，Ｍ：Ｐ：Ｗ：Ｓ，Ｍ：Ｐ：Ａｐ：Ｓ｝ ・・・（４）
Ｅ＝{Ｍ：Ａ：Ｃ：Ｒ：Ｐ：Ｗ：Ｓ，Ｍ：Ａ：Ｃ：Ｒ：Ｐ：Ａｐ：Ｓ} ・・・（５）
ＤＵＥ＝｛Ｍ：Ａ：Ｃ：Ｒ，Ｍ：Ｐ：Ｗ：Ｓ，Ｍ：Ｐ：Ａｐ：Ｓ，Ｍ：Ａ：Ｃ：Ｒ：Ｐ：Ｗ：Ｓ，Ｍ：Ａ：Ｃ：Ｒ：Ｐ：Ａｐ：Ｓ｝ ・・・（６）

本実施の形態では、式（６）に含まれるＭ：Ａ：Ｃ：Ｒ、Ｍ：Ｐ：Ｗ：Ｓ、Ｍ：Ｐ：Ａｐ：Ｓ、Ｍ：Ａ：Ｃ：Ｒ：Ｐ：Ｗ：Ｓ、Ｍ：Ａ：Ｃ：Ｒ：Ｐ：Ａｐ：Ｓの５つのベーシックキー、およびこれらに含まれる各キー用いて、ＷＥＢ上での広告配信における統計データを記録する。

本実施の形態では、各ノードに対応するＭ、Ａ、Ｃ、Ｒ、Ｐ、Ｗ、Ｓ、Ａｐに対して、例えば、Ｍａｎａｇｅｒ、Ｐｕｂｌｉｓｈｅｒ、Ｗｅｂｓｉｔｅ、Ａｄ Ｓｐａｃｅ等を一意に特定するための識別情報としてコードやＩＤが設定されている。各キーには、これらの識別情報を対応付けることにより、各ノードに対応する要素を特定する。各ノードと識別情報との対応付けは、ＨＤＤ１０４に別途用意したリレーショナルデータベース等を用いて、マスタを管理すればよい。

例えば、ベーシックキーＭ：Ｐ：Ｗ：Ｓの各ノードに対して、ｍ、ｐ、ｗ、ｓの各ＩＤが対応付けられている場合には、ベーシックキーＭ：Ｐ：Ｗ：Ｓに対して、次式（７）に示すようにＩＤが値として格納される。本実施の形態では、次式（７）に示すように、キーに対して値を格納したデータセットをＳｏｒｔｅｄ Ｓｅｔと呼ぶ。
Ｍ：Ｐ：Ｗ：Ｓ＝［ｍ，ｐ，ｗ，ｓ］ ・・・（７）

例えば、式（７）において、ｍ＝ｍ１、ｐ＝ｐ１、ｗ＝ｗ１、ｓ＝ｓ１である場合には、式（７）に示したＳｏｒｔｅｄ Ｓｅｔは、次式（８）のように表される。
Ｍ：Ｐ：Ｗ：Ｓ＝［ｍ，ｐ，ｗ，ｓ］＝［ｍ１，ｐ１，ｗ１，ｓ１］ ・・・（８）

また、統計データとしては、ベーシックキーＭ：Ａ：Ｃ：Ｒを例にとると、該ベーシックキーにより一意に特定されるＣａｍｐａｉｇｎ Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ３ｄの表示回数やクリック回数などが挙げられる。また、ベーシックキーＭ：Ｐ：Ｗ：Ｓを例にとると、該ベーシックキーにより一意に特定されるＡｄ Ｓｐａｃｅ３ｈにおける広告の表示回数やクリック回数などが挙げられる。

例えば、ベーシックキーＭ：Ｐ：Ｗ：Ｓに対して、該ベーシックキーにより一意に特定されるＡｄ Ｓｐａｃｅ３ｈにおける広告の表示回数は、表示回数を示すｖｉｅｗｓを用いてＭ：Ｐ：Ｗ：Ｓ：ｖｉｅｗｓと表される。この表示回数ｖｉｅｗｓを格納する変数をｖｉとすると、式（７）に示したＳｏｒｔｅｄ Ｓｅｔにより特定されるＡｄ Ｓｐａｃｅ３ｈに表示回数ｖｉｅｗｓを格納する場合には、Ｓｏｒｔｅｄ Ｓｅｔは、次式（９）のよう表される。
Ｍ：Ｐ：Ｗ：Ｓ：ｖｉｅｗｓ＝［ｍ，ｐ，ｗ，ｓ，ｖｉ］ ・・・（９）

具体的には、式（８）のＳｏｒｔｅｄ Ｓｅｔにより特定されるＡｄ Ｓｐａｃｅ３ｈにおける広告の表示回数が１００である場合には、式（９）は、次式（１０）のようになる。
Ｍ：Ｐ：Ｗ：Ｓ：ｖｉｅｗｓ＝［ｍ，ｐ，ｗ，ｓ，ｖｉ］＝［ｍ１，ｐ１，ｗ１，ｓ１，１００］ ・・・（１０）

また、ベーシックキーＭ：Ｐ：Ｗ：Ｓにより一意に特定されるＡｄ Ｓｐａｃｅ３ｈにおける広告のクリック回数は、クリック回数を示すｃｌｉｃｋｓを用いてＭ：Ｐ：Ｗ：Ｓ：ｃｌｉｃｋｓと表される。この表示回数ｃｌｉｃｋｓを格納する変数をｃｌとすると、式（７）に示したＳｏｒｔｅｄ Ｓｅｔにより特定されるＡｄ Ｓｐａｃｅ３ｈに表示回数ｃｌｉｃｋｓを格納する場合には、Ｓｏｒｔｅｄ Ｓｅｔは、次式（１１）のよう表される。
Ｍ：Ｐ：Ｗ：Ｓ：ｃｌｉｃｋｓ＝［ｍ，ｐ，ｗ，ｓ，ｃｌ］ ・・・（１１）

具体的には、式（８）のＳｏｒｔｅｄ Ｓｅｔにより特定されるＡｄ Ｓｐａｃｅ３ｈにおける広告のクリック回数が１０である場合には、式（１１）は、次式（１２）のようになる。
Ｍ：Ｐ：Ｗ：Ｓ：ｃｌｉｃｋｓ＝［ｍ，ｐ，ｗ，ｓ，ｃｌ］＝［ｍ１，ｐ１，ｗ１，ｓ１，１０］ ・・・（１２）

さらに、式（８）のＳｏｒｔｅｄ Ｓｅｔにより特定されるＡｄ Ｓｐａｃｅ３ｈにおいて、広告の表示回数が１００回であるのに対して、広告のクリック回数が１０回である場合、これを１つのＳｏｒｔｅｄ Ｓｅｔで表すと、次式（１３）のようになる。
Ｍ：Ｐ：Ｗ：Ｓ：ｖｉｅｗｓ：ｃｌｉｃｋｓ＝［ｍ，ｐ，ｗ，ｓ，ｖｉ，ｃｌ］＝［ｍ１，ｐ１，ｗ１，ｓ１，１００，１０］ ・・・（１３）

制御装置１０３は、式（１０）、（１２）、（１３）に示したようなＳｏｒｔｅｄ ＳｅｔのデータをＨＤＤ１０４に記録する。なお、本実施の形態では、Ｓｏｒｔｅｄ Ｓｅｔの具体例として式（７）〜（１３）を示したが、ＨＤＤ１０４には、全てのベーシックキーに対して、広告の表示回数、クリック回数等を示す値を記録したＳｏｒｔｅｄ Ｓｅｔが記録されることになる。

本実施の形態では、各ベーシックキーに対して時間帯を指定して、その指定した時間帯における所定の事象の発生回数を記録するためのＳｏｒｔｅｄ Ｓｅｔを定義することもできる。このＳｏｒｔｅｄ Ｓｅｔは、例えば、次式（１４）に示すように定義される。なお、ｄは、後述するように一定の期間（ｔｉｍｅ＿ｓｌｏｔ）を指定するための変数である。なお、所定の事象とは、ＷＥＢ上での広告配信に当てはめると、例えば、あるＡｄ Ｓｐａｃｅ３ｈへの広告の表示回数や、そのクリック回数等が該当する。
ｂａｓｉｃ ｋｅｙ（ｄ） ・・・（１４）

例えば、ベーシックキーＭ：Ｐ：Ｗ：Ｓによって特定されるＡｄ Ｓｐａｃｅ３ｈ、すなわち図３でＭ→Ｐ→Ｗ→Ｓに示す階層構造で一意に特定されるＡｄ Ｓｐａｃｅ３ｈにおける、一定の期間に広告がクリックされた回数を記録する場合について説明する。

この場合、Ｍ：Ｐ：Ｗ：Ｓ（２０１１）を、２０１１年中にＡｄ Ｓｐａｃｅ３ｈに表示された広告がクリックされた回数を記録するためのＳｏｒｔｅｄ Ｓｅｔとして定義すると、式（８）のＳｏｒｔｅｄ Ｓｅｔにより特定されるＡｄ Ｓｐａｃｅ３ｈにおいて、２０１１年中の広告のクリック回数が１０００回である場合、Ｍ：Ｐ：Ｗ：Ｓ（２０１１）は、次式（１５）のようになる。
Ｍ：Ｐ：Ｗ：Ｓ（２０１１）＝［ｍ，ｐ，ｗ，ｓ，ｃｌ］＝［ｍ１，ｐ１，ｗ１，ｓ１，１０００］ ・・・（１５）

また、Ｍ：Ｐ：Ｗ：Ｓ（２０１１−０７）を、２０１１年７月中にＡｄ Ｓｐａｃｅ３ｈに表示された広告がクリックされた回数を記録するためのＳｏｒｔｅｄ Ｓｅｔとして定義すると、式（８）のＳｏｒｔｅｄ Ｓｅｔにより特定されるＡｄ Ｓｐａｃｅ３ｈにおいて、２０１１年７月中の広告のクリック回数が１００回である場合、Ｍ：Ｐ：Ｗ：Ｓ（２０１１−０７）は、次式（１６）のようになる。
Ｍ：Ｐ：Ｗ：Ｓ（２０１１−０７）＝［ｍ，ｐ，ｗ，ｓ，ｃｌ］＝［ｍ１，ｐ１，ｗ１，ｓ１，１００］ ・・・（１６）

また、Ｍ：Ｐ：Ｗ：Ｓ（２０１１−０７−０９）を、２０１１年７月９日中にＡｄ Ｓｐａｃｅ３ｈに表示された広告がクリックされた回数を記録するためのＳｏｒｔｅｄ Ｓｅｔとして定義すると、式（８）のＳｏｒｔｅｄ Ｓｅｔにより特定されるＡｄ Ｓｐａｃｅ３ｈにおいて、２０１１年７月９日中の広告のクリック回数が５回である場合、Ｍ：Ｐ：Ｗ：Ｓ（２０１１−０７−０９）は、次式（１７）のようになる。
Ｍ：Ｐ：Ｗ：Ｓ（２０１１−０７−０９）＝［ｍ，ｐ，ｗ，ｓ，ｃｌ］＝［ｍ１，ｐ１，ｗ１，ｓ１，５］ ・・・（１７）

また、Ｍ：Ｐ：Ｗ：Ｓ（２０１１−０７−０９−１６）を、２０１１年７月９日の１６：００〜１７：００の時間帯にＡｄ Ｓｐａｃｅ３ｈに表示された広告がクリックされた回数を記録するためのＳｏｒｔｅｄ Ｓｅｔとして定義すると、式（８）のＳｏｒｔｅｄ Ｓｅｔにより特定されるＡｄ Ｓｐａｃｅ３ｈにおいて、２０１１年７月９日の１６：００〜１７：００の時間帯における広告のクリック回数が１回である場合、Ｍ：Ｐ：Ｗ：Ｓ（２０１１−０７−０９−１６）は、次式（１８）のようになる。
Ｍ：Ｐ：Ｗ：Ｓ（２０１１−０７−０９−１６）＝［ｍ，ｐ，ｗ，ｓ，ｃｌ］＝［ｍ１，ｐ１，ｗ１，ｓ１，１］ ・・・（１８）

なお、Ｍ：Ｐ：Ｗ：Ｓ（２０１１−０７−０９−１６）のように、ベーシックキーに対して年月日時を指定したＳｏｒｔｅｄ Ｓｅｔの場合には、指定した時間から１時間の範囲内を対象としてデータを記録するものとするが、この時間の幅は２時間、３時間など、他の時間幅としてもよい。制御装置１０３は、上述した式（１５）〜（１８）に示す形式で、ＨＤＤ１０４にデータを記録する。

このようなＳｏｒｔｅｄ Ｓｅｔを用いたデータの記録方法において、例えば、２０１１年７月９日の１６：００〜１７：００の時間帯にＡｄ Ｓｐａｃｅ３ｈに１回広告がクリックされた場合には、この時間帯を含み、Ａｄ Ｓｐａｃｅ３ｈに表示された広告がクリックされた回数を記録するために定義された全てのＳｏｒｔｅｄ Ｓｅｔに対して記録されている広告のクリック回数に１を加算する。

これにより、上述した式（１５）〜（１８）のそれぞれに記録されるｃｌには１が加算され、次式（１９）〜（２２）のようになる。
Ｍ：Ｐ：Ｗ：Ｓ（２０１１）＝［ｍ，ｐ，ｗ，ｓ，ｃｌ］＝［ｍ１，ｐ１，ｗ１，ｓ１，１００１］ ・・・（１９）
Ｍ：Ｐ：Ｗ：Ｓ（２０１１−０７）＝［ｍ，ｐ，ｗ，ｓ，ｃｌ］＝［ｍ１，ｐ１，ｗ１，ｓ１，１０１］ ・・・（２０）
Ｍ：Ｐ：Ｗ：Ｓ（２０１１−０７−０９）＝［ｍ，ｐ，ｗ，ｓ，ｃｌ］＝［ｍ１，ｐ１，ｗ１，ｓ１，６］ ・・・（２１）
Ｍ：Ｐ：Ｗ：Ｓ（２０１１−０７−０９−１６）＝［ｍ，ｐ，ｗ，ｓ，ｃｌ］＝［ｍ１，ｐ１，ｗ１，ｓ１，２］ ・・・（２２）

次に、上述したＳｏｒｔｅｄ Ｓｅｔに記録したデータを検索する方法について説明する。ここでは、まず、式（６）に示したベーシックキーのそれぞれに対して、例えば（７）〜（２２）に示したＳｏｒｔｅｄ Ｓｅｔに記録されたデータを検索する場合について説明する。なお、本実施の形態では、使用者によるデータの検索指示（集計指示）に応じて、制御装置１０３が以下に説明する検索及び集計方法を用いた処理を行う。

（１）検索方法１
検索方法１では、ベーシックキーＭ：Ｐ：Ｗ：Ｓにより特定されるＡｄ Ｓｐａｃｅ３ｈの一定期間内における広告のクリック回数を集計するための方法について説明する。この場合には、制御装置１０３は、式（１９）〜（２２）に示したベーシックキーＭ：Ｐ：Ｗ：Ｓに対して定義したＳｏｒｔｅｄ Ｓｅｔに記録されたデータを用いる。

次式（２３）は、ｄａｔｅ１として指定した日時からｄａｔｅ２として指定した日時までの期間を対象として、Ｓｏｒｔｅｄ ＳｅｔＭ：Ｐ：Ｗ：Ｓ（ｄ）に対して記録されているデータを集計するための式である。すなわち、次式（２３）によって、ｄａｔｅ１として指定した日時からｄａｔｅ２として指定した日時までの期間内にＡｄ Ｓｐａｃｅ３ｈに表示された広告のクリック回数の合計値Ｑが算出される。

例えば、式（２３）を用いて２０１１年６月１５日〜２０１１年６月１７日までの期間中における広告のクリック回数を集計したい場合には、ｄａｔｅ１として２０１１年６月１５日、ｄａｔｅ２として２０１１年６月１７日を指定すればよい。この場合、制御装置１０３は、指定された期間内の広告のクリック回数が記録されているＳｏｒｔｅｄ Ｓｅｔとして、Ｍ：Ｐ：Ｗ：Ｓ（２０１１−０６−１５）、Ｍ：Ｐ：Ｗ：Ｓ（２０１１−０６−１６）、Ｍ：Ｐ：Ｗ：Ｓ（２０１１−０６−１７）を特定し、これらを読み出すことにより、式（１９）を用いてこれらのＳｏｒｔｅｄ Ｓｅｔに記録されている広告のクリック回数の合計値Ｑを算出することができる。

また、例えば、式（２３）を用いて２０１１年６月１日〜２０１１年７月３日までの期間中における広告のクリック回数を集計したい場合には、ｄａｔｅ１として２０１１年６月１日、ｄａｔｅ２として２０１１年７月３日を指定すればよい。この場合、制御装置１０３は、指定された期間内の広告のクリック回数が記録されているＳｏｒｔｅｄ Ｓｅｔとして、Ｍ：Ｐ：Ｗ：Ｓ（２０１１−０６）、Ｍ：Ｐ：Ｗ：Ｓ（２０１１−０７−０１）、Ｍ：Ｐ：Ｗ：Ｓ（２０１１−０７−０２）、Ｍ：Ｐ：Ｗ：Ｓ（２０１１−０７−０３）を特定し、これらを読み出すことにより、式（２３）を用いてこれらのＳｏｒｔｅｄ Ｓｅｔに記録されている広告のクリック回数の合計値Ｑを算出することができる。なお、この場合は、Ｍ：Ｐ：Ｗ：Ｓ（２０１１−０６）代えて、２０１１年６月１日〜２０１１年６月３０日の期間を日ごとに集計したＭ：Ｐ：Ｗ：Ｓ（２０１１−０６−０１）〜Ｍ：Ｐ：Ｗ：Ｓ（２０１１−０６−３０）を読み出しても同じ結果が得られるが、読み出す件数が増えると消費するメモリの量、処理負荷、処理時間が増えるため、このように１か月分が合計されているＭ：Ｐ：Ｗ：Ｓ（２０１１−０６）を読み出すことが好ましい。

あるいは、式（２３）を用いて２０１１年中の広告のクリック回数を集計したい場合には、ｄａｔｅ１として２０１１年０１月０１日、ｄａｔｅ２として２０１１年１２月３１日を指定すればよい。この場合、制御装置１０３は、指定された期間内の広告のクリック回数が記録されているＳｏｒｔｅｄ Ｓｅｔとして、Ｍ：Ｐ：Ｗ：Ｓ（２０１１）を特定し、これを読み出すことにより、式（１９）を用いて該Ｓｏｒｔｅｄ Ｓｅｔに記録されている広告のクリック回数の合計値Ｑを算出することができる。この場合も、Ｍ：Ｐ：Ｗ：Ｓ（２０１１）代えて、２０１１年１月〜２０１１年１２月の期間を月ごとに集計したＭ：Ｐ：Ｗ：Ｓ（２０１１−０１）〜Ｍ：Ｐ：Ｗ：Ｓ（２０１１−１２）を読み出したり、日ごとに集計したＭ：Ｐ：Ｗ：Ｓ（２０１１−０１−０１）〜Ｍ：Ｐ：Ｗ：Ｓ（２０１１−１２−３１）全て読み出しても同じ結果が得られるが、読み出す件数が増えると消費するメモリの量、処理負荷、処理時間が増えるため、あらかじめ１年分が合計されているＭ：Ｐ：Ｗ：Ｓ（２０１１）を読み出すことが好ましい。

なお、ベーシックキーＭ：Ｐ：Ｗ：Ｓに対して、一つ上の階層、すなわちキーＭ：Ｐ：Ｗにより一意に特定されるＷｅｂｓｉｔｅ３ｆ上に配置されたＡｄ Ｓｐａｃｅ３ｈに表示された広告のクリック回数を集計するためには、式（２３）を用いると、ｄａｔｅ１として指定した日時からｄａｔｅ２として指定した日時を対象としたＳｏｒｔｅｄ ＳｅｔＭ：Ｐ：Ｗ：Ｓ（ｄ）に記録されている広告のクリック回数を全て読み出した上で、Ｗｅｂｓｉｔｅ３ｆ単位に集計する必要があるため、多くのメモリを消費するとともに、処理の負荷が重くなり、処理時間も長くなることが考えられる。

この問題を解決するためには、ｍ、ｐ、ｗのＩＤにより特定されるＷｅｂｓｉｔｅ３ｆ上に配置された全てのＡｄ Ｓｐａｃｅ３ｈのＩＤを＊で表した場合には、全てのｍ、ｐ、ｗ、＊の組を取得するためのＳｏｒｔｅｄ Ｓｅｔを次式（２４）のように定義する。
Ｍ：Ｐ：Ｗ：Ｓ（ｍ，ｐ，ｗ，＊） ・・・（２４）
例えば、ＩＤがｍ＝ｍ１、ｐ＝ｐ１、ｗ＝ｗ１で特定されるＷｅｂｓｉｔｅ３ｆ上にＩＤがｓ１、ｓ２、ｓ３の３つのＡｄ Ｓｐａｃｅ３ｈが配置されている場合には、（ｍ１，ｐ１，ｗ１，ｓ１）、（ｍ１，ｐ１，ｗ１，ｓ２）、（ｍ１，ｐ１，ｗ１，ｓ３）の３つのＩＤの組が式（２４）により取得される。

そして、次式（２５）に示すように、この式（２４）により取得されるＡｄ Ｓｐａｃｅ３ｈのＩＤと、式（２３）との論理積を取ることにより、ｄａｔｅ１として指定した日時からｄａｔｅ２として指定した日時を対象として、Ｍ、Ｐ、Ｗによって一意に特定されるＷｅｂｓｉｔｅ３ｆ上に配置された全てのＡｄ Ｓｐａｃｅ３ｈに表示された広告のクリック回数の合計値Ｑ´を高速に算出することができる。また、制御装置１０３の処理の負荷を低減するとともに、メモリの使用量も抑えることができる。

式（２５）について具体例を挙げて説明する。例えば、式（２３）による集計結果が、Ｍ：Ｐ：Ｗ：Ｓ：ｃｌｉｃｋｓ＝［ｍ１，ｐ１，ｗ１，ｓ１，２］、Ｍ：Ｐ：Ｗ：Ｓ：ｃｌｉｃｋｓ＝［ｍ１，ｐ１，ｗ１，ｓ２，７］、Ｍ：Ｐ：Ｗ：Ｓ：ｃｌｉｃｋｓ＝［ｍ１，ｐ２，ｗ２，ｓ３，４］、Ｍ：Ｐ：Ｗ：Ｓ：ｃｌｉｃｋｓ＝［ｍ１，ｐ２，ｗ２，ｓ５，５］、Ｍ：Ｐ：Ｗ：Ｓ：ｃｌｉｃｋｓ＝［ｍ２，ｐ３，ｗ３，ｓ７，３］、Ｍ：Ｐ：Ｗ：Ｓ：ｃｌｉｃｋｓ＝［ｍ２，ｐ３，ｗ４，ｓ８，６］であるものとする。

また、式（２４）を用いて、ＩＤがｍ＝ｍ１、ｐ＝ｐ２、ｗ＝ｗ２で特定されるＷｅｂｓｉｔｅ３ｆ上に配置された全てのＡｄ Ｓｐａｃｅ３ｈのＩＤを取得した場合、すなわちＭ：Ｐ：Ｗ：Ｓ（ｍ１，ｐ２，ｗ２，＊）により、（ｍ１，ｐ２，ｗ２，ｓ３）、（ｍ１，ｐ２，ｗ２，ｓ４）、（ｍ１，ｐ２，ｗ２，ｓ５）、（ｍ１，ｐ２，ｗ２，ｓ６）の４つのＩＤの組が取得されたものとする。このとき、式（２５）によって、Ｍ：Ｐ：Ｗ：Ｓ：ｃｌｉｃｋｓ＝［ｍ１，ｐ２，ｗ２，ｓ３，４］とＭ：Ｐ：Ｗ：Ｓ：ｃｌｉｃｋｓ＝［ｍ１，ｐ２，ｗ２，ｓ５，５］とが集計結果として算出されることになる。

（２）検索方法２
検索方法２では、ベーシックキーに加えて、ベーシックキー以外の各キーに対してもＳｏｒｔｅｄ Ｓｅｔを定義する方法について説明する。具体的には、ここでは、Ｍ、Ｐによって一意に特定されるＰｕｂｌｉｓｈｅｒ３ｅによって提供されるＷｅｂｓｉｔｅ３ｆおよびＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ３ｇに配置された全てのＡｄ Ｓｐａｃｅ３ｈにおける広告のクリック回数を集計する方法について説明する。この場合は、キーＭ：Ｐ：Ｗに対して、Ｓｏｒｔｅｄ ＳｅｔＭ：Ｐ：Ｗ（ｄ）を定義して、該Ｓｏｒｔｅｄ Ｓｅｔに対して、広告のクリック回数を記録しておく必要がある。これによって、制御装置１０３は、ｄａｔｅ１として指定した日時からｄａｔｅ２として指定した日時までの広告のクリック回数の合計値Ｑ´´を次式（２６）により算出することができる。

例えば、検索方法１で示した式（２３）を用いて、Ｍ，Ｐにより特定されるＰｕｂｌｉｓｈｅｒ３ｅを対象として、ベーシックキーＭ：Ｐ：Ｗ：Ｓにより特定されるＡｄ Ｓｐａｃｅ３ｈ単位に一定期間内における広告のクリック回数を算出するとともに、ベーシックキーＭ：Ｐ：Ａｐ：Ｓにより特定されるＡｄ Ｓｐａｃｅ３ｈ単位に一定期間内における広告のクリック回数を算出した上で、これらをＰｕｂｌｉｓｈｅｒ３ｅ単位に集計することによっても検索方法２と同じ結果を得ることができる。しかしながら、この場合には、Ｍ，Ｐにより特定されるＰｕｂｌｉｓｈｅｒ３ｅについて、Ｓｏｒｔｅｄ ＳｅｔＭ：Ｐ：Ｗ：Ｓ（ｄ）とＳｏｒｔｅｄ ＳｅｔＭ：Ｐ：Ａｐ：Ｓ（ｄ）のそれぞれに記録されている広告のクリック回数を全て読み出した上で、Ｐｕｂｌｉｓｈｅｒ３ｅ単位に集計する必要があるため、多くのメモリを消費するとともに、処理の負荷が重くなり、処理時間も長くなることが考えられる。

これに対して、第２の検索方法によれば、あらかじめＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ３ｇ単位にクリック回数を集計したＳｏｒｔｅｄ ＳｅｔＭ：Ｐ：Ｗ（ｄ）を定義しておき、これを用いて集計を行えばよいため、Ｐｕｂｌｉｓｈｅｒ３ｅ単位のクリック回数を高速に算出することができる。また、制御装置１０３の処理の負荷を低減するとともに、メモリの使用量も抑えることができる。

（３）検索方法３
検索方法３では、全てのベーシックキー及びキーを対象として、各ノードに対応するＩＤとそのＩＤに対する値とを記録するためのＳｏｒｔｅｄ Ｓｅｔを定義し、このＳｏｒｔｅｄ Ｓｅｔを用いたデータの集計方法について説明する。

例えば、変数ｄにより特定される期間内における、ｍ、ｐ、ｗのＩＤにより特定されるＷｅｂｓｉｔｅ３ｆ上に配置された全てのＡｄ Ｓｐａｃｅ３ｈに表示された広告の表示回数とクリック回数とを記録するためのｏｒｔｅｄ Ｓｅｔとして、次式（２７）を定義する。
Ｍ：Ｐ：Ｗ：Ｓ（ｍ，ｐ，ｗ，ｄ） ・・・（２７）

例えば、１日を示す変数をｄａｙｓとした場合に、その１日にｍ、ｐ、ｗのＩＤにより特定されるＷｅｂｓｉｔｅ３ｆ上に配置された全てのＡｄ Ｓｐａｃｅ３ｈに表示された広告の表示回数とクリック回数は、次式（２８）に示すＳｏｒｔｅｄ Ｓｅｔに記録される。
Ｍ：Ｐ：Ｗ：Ｓ（ｍ，ｐ，ｗ，ｄａｙｓ） ・・・（２８）

また、１時間を示す変数をｈｏｕｒｓとした場合に、その１時間にｍ、ｐ、ｗのＩＤにより特定されるＷｅｂｓｉｔｅ３ｆ上に配置された全てのＡｄ Ｓｐａｃｅ３ｈに表示された広告の表示回数とクリック回数は、次式（２９）に示すＳｏｒｔｅｄ Ｓｅｔに記録される。
Ｍ：Ｐ：Ｗ：Ｓ（ｍ，ｐ，ｗ，ｈｏｕｒｓ） ・・・（２９）

検索方法３では、制御装置１０３は、変数をｄａｙｓで特定される１日の間に、ｍ、ｐ、ｗのＩＤにより特定されるＷｅｂｓｉｔｅ３ｆ上に配置された全てのＡｄ Ｓｐａｃｅ３ｈに表示された広告の表示回数とクリック回数を集計する場合には、次式（３０）を用いて演算を行う。

図４は、上述した検索方法１、検索方法２、検索方法３について、処理速度、使用メモリ量の二点に着目して、メリットとデメリットの比較結果を示す図である。この図４に示す比較結果は、検索方法１、検索方法２、検索方法３を相対的に比較した場合の結果であり、それぞれの方法のデメリットは、データ検索装置１００の性能を上げることにより補うことが可能である。

検索方法１は、使用メモリの点で他の２つの方法より有利であるが、集計スピード（検索スピード）の点で不利となる。これは、検索方法１では、各ベーシックキーに対してＳｏｒｔｅｄ Ｓｅｔを定義してデータを記録し、このＳｏｒｔｅｄ Ｓｅｔを用いてデータの集計を行うためである。すなわち、各ベーシックキーごとに定義したＳｏｒｔｅｄ Ｓｅｔにデータを記録し、これを用いてデータを集計する場合には、メモリに他の２つの方法と比較してメモリに読み出すデータ量は少なくて済む一方で、ベーシックキー以外のキーで集計を行う場合には、Ｓｏｒｔｅｄ Ｓｅｔに記録されたデータをキー単位で集計を行う必要があるため、集計スピードが低下するためである。

検索方法２は、使用メモリの点では、検索方法１よりも不利であるが検索方法３よりも有利な結果となり、集計スピードの点では、検索方法１よりも有利であるが、検索方法３よりも不利となる。これは、検索方法２では、ベーシックキーに加えて各キーに対してもＳｏｒｔｅｄ Ｓｅｔを定義してデータを記録し、このＳｏｒｔｅｄ Ｓｅｔを用いてデータの集計を行うためである。すなわち、各キーに対して定義したＳｏｒｔｅｄ Ｓｅｔにデータを記録し、これを用いてデータを集計することができるため、集計する際にそのまま利用できるＳｏｒｔｅｄ Ｓｅｔが検索方法１よりも多くなるため、集計のためにかかる時間は短くなるが、使用するメモリは増えることになる。一方、検索方法３と比較すると、Ｓｏｒｔｅｄ ＳｅｔにＩＤを記録しないため、検索方法３よりもＩＤ単位のデータの集計速度は遅くなるが、メモリに読み出すデータは少なくて済む。

検索方法３は、集計スピードの点で他の２つの方法より有利であるが、使用メモリの点で不利となる。これは、検索方法３では、全てのベーシックキー及びキーを対象として、各ノードに対応するＩＤとそのＩＤに対する値とを記録するためのＳｏｒｔｅｄ Ｓｅｔを定義し、このＳｏｒｔｅｄ Ｓｅｔを用いてデータの集計を行うためである。すなわち、Ｓｏｒｔｅｄ ＳｅｔにＩＤを記録するようにしたため、これを用いてデータを集計する場合には、ＩＤ単位の集計に要する時間を短縮することができる。一方で、各ＩＤを記録したＳｏｒｔｅｄ Ｓｅｔをメモリに読み出す必要があるため、メモリ使用量は増大する。

図５は、検索方法１、検索方法２、検索方法３のそれぞれを用いた検索処理の所要時間の関係をグラフに表した図である。図５において、横軸は原点を検索期間の開始日とした場合の検索期間の終了日（Ｅｎｄ ｄａｔｅ ｉｎ Ｑｕｅｒｙ）を表し、縦軸は横軸に設定した終了日までの期間内におけるキーＭ：Ａ：Ｃにより一意に特定されるＣａｍｐａｉｇｎ３ｃに対して作成されたＣａｍｐａｉｇｎ Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ３ｄが広告スペース上に表示された回数とクリック回数とを集計した場合における検索処理（集計処理）の所要時間（Ｔｉｍｅ（ｓｅｃ））を表している。

この図５では、横軸は２０１１年９月１日を開始日として、２０１１年１１月３０日までの終了日が設定されており、開始日である２０１１年９月１日から横軸で特定される終了日までの期間を対象として、検索方法１を用いて広告の表示回数とクリック回数とを集計した場合の所要時間を表すグラフ５ａ、検索方法２を用いて広告の表示回数とクリック回数とを集計した場合の所要時間を表すグラフ５ｂ、検索方法３を用いて広告の表示回数とクリック回数とを集計した場合の所要時間を表すグラフ５ｃとが示されている。また、図５では、比較のために、従来のＲＯＬＡＰを用いて検索した場合の所要時間を表すグラフとして、キーに対してインデックスを作成した場合の所要時間を表すグラフ５ｄと、キーに対してインデックスを作成しない場合の所要時間を表すグラフ５ｅも表示している。なお、ＲＯＬＡＰとは、企業の蓄積したデータベースを多次元的に解析するＯＬＡＰシステムの形態の一つであって、サーバー側のリレーショナルデータベースに格納されたデータを直接検索・集計し、結果をクライアント側で多次元データに構成して視覚化するものである。

例えば、２０１１年９月１日から２０１１年９月２８日までの期間を対象として集計を行った場合の検索処理（集計処理）の所要時間は、検索方法１、検索方法２、検索方法３、インデックス有のＲＯＬＡＰ、インデックス無のＲＯＬＡＰの順に、それぞれ符号５ｆ、５ｇ、５ｈ、５ｉ，５ｊにより指し示す時間となる。また、２０１１年９月１日から２０１１年１０月１６日までの期間を対象として集計を行った場合の検索処理（集計処理）の所要時間は、検索方法１、検索方法２、検索方法３、インデックス有のＲＯＬＡＰ、インデックス無のＲＯＬＡＰの順に、それぞれ符号５ｋ、５ｌ、５ｍ、５ｎ，５ｏにより指し示す時間となる。また、２０１１年９月１日から２０１１年１１月２２日までの期間を対象として集計を行った場合の検索処理（集計処理）の所要時間は、検索方法１、検索方法２、検索方法３、インデックス有のＲＯＬＡＰ、インデックス無のＲＯＬＡＰの順に、それぞれ符号５ｐ、５ｑ、５ｒ、５ｓ，５ｔにより指し示す時間となる。

この図５に示すように、検索方法１、検索方法２、検索方法３における検索処理の所要時間を比較すると、処理速度の比較結果は、図４に示した関係が成立することがわかる。また、従来のＲＯＬＡＰを用いる場合と比較すると、検索方法１、検索方法２、検索方法３は、処理速度の点で有利であることがわかる。

検索方法３は、上述したように、全てのベーシックキー及びキーを対象として、各ノードに対応するＩＤとそのＩＤに対する値とを記録するためのＳｏｒｔｅｄ Ｓｅｔを定義しておき、このＳｏｒｔｅｄ Ｓｅｔに記録したデータを用いて集計を行うため、キーＭ：Ａ：Ｃに対しても、Ｓｏｒｔｅｄ ＳｅｔとしてＭ：Ａ：Ｃ（ｍ，ａ，ｃ，ｄ）が定義されることになる。このため、変数ｄに集計対象の期間を指定すれば、式（３０）により高速にデータの集計を行うことができる。図５に示すグラフにおいても、検索方法３は、集計対象期間の長短にかかわらず、処置速度の面で最も有利な結果が得られている。

検索方法２は、上述したように、ベーシックキーに加えて各キーに対してもＳｏｒｔｅｄ Ｓｅｔを定義してデータを記録しておき、このＳｏｒｔｅｄ Ｓｅｔに記録したデータを用いて集計を行うため、キーＭ：Ａ：Ｃに対しても、Ｓｏｒｔｅｄ ＳｅｔとしてＭ：Ａ：Ｃ（ｄ）が定義されることになる。このため、式（２６）において、ｄａｔｅ１とｄａｔｅ２とに集計対象の期間を指定すれば、データの集計を行うことができる。なお、検索方法２を用いて広告の表示回数とクリック回数とを集計した場合の所要時間を表すグラフ５ｂにおいて、月が変わると所要時間が短縮されているのは、次の理由による。

例えば、２０１１年９月１日から２０１１年９月２８日までの期間を対象として集計を行う場合には、２０１１年９月１日から２０１１年９月２８日までの期間に属する各日付ごとに記録されているデータを対象として集計を行う必要がある。これに対して、２０１１年９月１日から２０１１年１０月３日までの期間を対象として集計を行う場合には、２０１１年９月に対して記録されているデータと、１０月１日から１０月３日までの期間に属する各日付ごとに記録されているデータとを対象として集計を行えばよい。このように、２０１１年９月１日から２０１１年９月３０日までの期間のデータは、あらかじめ月単位集計されたデータを用いればよいため、集計期間が月を跨ぐ場合には、集計のための所要時間が短縮されることになる。

検索方法１は、上述したように、各ベーシックキーに対してＳｏｒｔｅｄ Ｓｅｔを定義してデータを記録しておき、このＳｏｒｔｅｄ Ｓｅｔを用いてデータの集計を行うためＳｏｒｔｅｄ ＳｅｔとしてＭ：Ａ：Ｃ：Ｒ（ｄ）が定義されることになる。このため、式（２３）において、ｄａｔｅ１とｄａｔｅ２とに集計対象の期間を指定して、ベーシックキーＭ：Ａ：Ｃ：Ｒにより一意に特定されるＣａｍｐａｉｇｎ Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ３ｄごとのデータを集計した後に、Ｃａｍｐａｉｇｎ３ｃ単位に集計する必要があるため、図４に示したように、処理速度は最も不利な結果となっている。なお、検索方法１を用いて広告の表示回数とクリック回数とを集計した場合の所要時間を表すグラフ５ａにおいて、月が変わると所要時間が短縮されているのは、上述した検索方法２の場合と同様の理由による。

図６は、検索方法１、検索方法２、検索方法３のそれぞれを用いた検索処理におけるメモリ使用量の関係をグラフに表した図である。図６において、横軸はデータの日付（Ｄａｔｅｓ ｉｎ ｄａｔａ）を表し、縦軸は横軸に設定した日付により特定される期間内におけるベーシックキーＭ：Ａ：Ｃ：Ｒにより一意に特定されるＣａｍｐａｉｇｎ３ｃに対して作成されたＣａｍｐａｉｇｎ Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ３ｄが広告スペース上に表示された回数とクリック回数とを集計した場合の検索処理のために使用されるメモリ使用量（Ｕｓｅｄ Ｍｅｍｏｒｙ（ｂｙｔｅｓ））を表している。

この図６では、横軸は２０１１年９月１日から２０１１年１１月３０日までの期間が設定されており、基準日である２０１１年９月１日から横軸で特定される日付までの期間を対象として、検索方法１を用いて広告の表示回数とクリック回数とを集計した場合のメモリ使用量を表すグラフ６ａ、検索方法２を用いて広告の表示回数とクリック回数とを集計した場合のメモリ使用量を表すグラフ６ｂ、検索方法３を用いて広告の表示回数とクリック回数とを集計した場合のメモリ使用量を表すグラフ６ｃとが示されている。

例えば、２０１１年９月１日の一日間を対象として集計を行った場合のメモリ使用量は、検索方法１、検索方法２、検索方法３の順に、それぞれ符号６ｄ、６ｅ、６ｆにより指し示す値となる。また、２０１１年９月１日から２０１１年９月２５日までの期間を対象として集計を行った場合のメモリ使用量は、検索方法１、検索方法２、検索方法３の順に、それぞれ符号６ｇ、６ｈ、６ｉにより指し示す値となる。また、２０１１年９月１日から２０１１年１１月２５日までの期間を対象として集計を行った場合のメモリ使用量は、検索方法１、検索方法２、検索方法３の順に、それぞれ符号６ｊ、６ｋ、６ｌにより指し示す値となる。

この図６に示すように、検索方法１、検索方法２、検索方法３の全てにおいて集計対象の期間が長くなるほどメモリ使用量が増加することがわかる。また、いずれの期間を対象として集計を行った場合も、検索方法１、検索方法２、検索方法３におけるメモリ使用量の比較結果は、図４に示した関係が成立することがわかる。

以上説明した実施の形態によれば、以下のような作用効果を得ることができる。
（１）制御装置１０３は、木構造の階層を、木構造における各ノードを特定するための情報を用いて表したキーを設定し、キーに対して時間帯に対応するデータを記録するためのＳｏｒｔｅｄ Ｓｅｔを設定するようにした。そして、制御装置１０３は、設定したＳｏｒｔｅｄ Ｓｅｔに対して、時間帯に応じたデータを記録し、使用者による検索指示に応じて、Ｓｏｒｔｅｄ Ｓｅｔに対して記録されているデータを検索して集計するようにした。これによって、木構造の階層で表されるデータに対して、時間を加味したデータの記録やデータの集計を行うことが可能となる。また、Ｓｏｒｔｅｄ Ｓｅｔを定義してキーに対して広告の表示回数やクリック回数を記録するようにしたので、一般的なリレーショナルデータベースを用いる場合と比較して、データの検索及び更新のため処理時間を短縮することができ、処理の際のメモリ消費量も減らすことができる。

（２）検索方法１では、木構造のルートノードから最も深いノードまでのパスを表したキーをベーシックキーとして設定し、ベーシックキーに対してＳｏｒｔｅｄ Ｓｅｔを設定するようにした。そして、このベーシックキーに対して設定したＳｏｒｔｅｄ Ｓｅｔに記録されたデータを用いて、データの集計を行うようにした。これによって、ベーシックキーにより特定されるノードに対応して記録されているデータを簡易な処理で集計することができる。

（３）検索方法２では、ベーシックキーに加えて、ベーシックキー以外のキーに対してもＳｏｒｔｅｄ Ｓｅｔを設定するようにした。そして、設定したＳｏｒｔｅｄ Ｓｅｔに記録されたデータを用いて、データの集計を行うようにした。これによって、ベーシックキーでは表現できない上位のノードに対する集計値もＳｏｒｔｅｄ Ｓｅｔに記録しておくことができるため、集計処理を高速化することができる。

（４）検索方法３では、ベーシックキーと、ベーシックキー以外のキーとに対して、各ノードに対応するＩＤとそのＩＤに対する値とを記録するためのＳｏｒｔｅｄ Ｓｅｔを設定するようにした。そして、設定したＳｏｒｔｅｄ Ｓｅｔに記録されたデータを用いて、データの集計を行うようにした。これによって、検索方法１や検索方法２と比較して、より高速にデータの集計を行うことができる。

（５）制御装置１０３は、Ｓｏｒｔｅｄ Ｓｅｔに、指定した時間帯における所定の事象、例えば広告の表示やクリックの発生回数を示すデータを記録するようにした。これによって、発生回数の計測対象として設定した事象について、任意の時間帯での発生回数を記録することが可能となる。

（６）制御装置１０３は、Ｓｏｒｔｅｄ Ｓｅｔに対して時間帯に応じて記録されているデータを集計して、指定された所定時間内における所定の事象の発生回数を集計するようにした。これによって、発生回数の計測対象として設定した事象について、任意の時間帯での発生回数を集計することが可能となる。

（７）制御装置１０３は、Ｓｏｒｔｅｄ Ｓｅｔに対して、時間帯に応じた少なくとも１つのデータを記録するようにした。これによって、上述したように、Ｓｏｒｔｅｄ Ｓｅｔに対して、広告のクリック回数を記録したり、広告の表示回数とクリック回数とをセットで記録したりするなど、データ集計の目的に応じて、記録するデータの種類を決定することができる。

―変形例―
なお、上述した実施の形態のデータ検索装置は、以下のように変形することもできる。
（１）上述した実施の形態では、式（１４）に示したＳｏｒｔｅｄ Ｓｅｔでは、変数ｄに年、年月、年月日、年月日時を指定することにより、データ集計の対象とする期間を指定できる例について説明した。しかしながら、データ集計の対象期間は、分や秒の単位まで指定できるようにしてもよい。これにより、より詳細な集計単位でのデータ集計が可能となる。また、データの集計期間はこれ以外の期間でもよい。例えば１０日単位、１週間単位などの集計期間を指定できるようにしてもよい。

（２）上述した実施の形態では、検索方法１〜検索方法３の３つの検索方法について説明した。しかしながら、Ｓｏｒｔｅｄ Ｓｅｔに記録するデータを変更することにより、上記以外の検索方法を実現することもできる。一例として、ｄａｔｅ１として指定した日時からｄａｔｅ２として指定した日時までの間に、Ａｄｖｅｒｔｉｓｅｒ３ｂが展開するＣａｍｐａｉｇｎ３ｃのＣａｍｐａｉｇｎ Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ３ｄをクリックしたユニークユーザー数を集計するための方法について説明する。この場合、例えば、所定時間、例えば一時間の間にＡｄｖｅｒｔｉｓｅｒ３ｂが展開するＣａｍｐａｉｇｎ３ｃのＣａｍｐａｉｇｎ Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ３ｄをクリックしたユーザーの情報を格納するためのＳｏｒｔｅｄ Ｓｅｔを次式（３１）のように定義する。
Ｕｓｅｒｓ：Ａ：Ｃ：Ｒ（ａ，ｃ，ｒ，ｔｉｍｅ＿ｓｌｏｔ） ・・・（３１）

制御装置１０３は、ユーザーにＣａｍｐａｉｇｎ Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ３ｄがクリックされるごとに、次式（３２）に示すように、該Ｓｏｒｔｅｄ ＳｅｔにクリックしたユーザーのユーザーＩＤを記録していく。ユーザーＩＤは、各ユーザーに一意に付与されており、次式（３２）では、ＩＤがｕｓｅｒ１〜ｕｓｅｒｎで示される複数のユーザーがクリックしたユーザーとしてＳｏｒｔｅｄ Ｓｅｔに記録された例を示している。

式（３２）に示したＳｏｒｔｅｄ Ｓｅｔを用いてｄａｔｅ１として指定した日時からｄａｔｅ２として指定した日時までの間に、Ａｄｖｅｒｔｉｓｅｒ３ｂが展開するＣａｍｐａｉｇｎ３ｃのＣａｍｐａｉｇｎ Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ３ｄをクリックしたユニークユーザーの数を集計するためには、制御装置１０３は、次式（３３）を用いる。なお、次式（３３）では、式（３１）における所定時間ｔｉｍｅ＿ｓｌｏｔをｔと表している。

（３）上述した実施の形態では、図２に示した木構造を、ＷＥＢ上での広告配信における統計データの集計例に当てはめて、データの記録方法および検索方法について説明した。しかしながら、上述した実施の形態におけるデータの記録方法および検索方法は、木構造で表現可能な階層構造を有するデータであれば、他のデータを記録、検索、集計する場合にも用いることができる。

（４）上述した実施の形態では、データ検索装置１００としては、例えば、パーソナルコンピュータ（パソコン）やサーバー等の装置を用いる例について説明した。しかしながら、データを記録するための記録装置や、処理を実行するための制御装置を備える装置や機器であれば、パソコンやサーバーには限定されない。例えば、ＰＤＡやスマートフォン等の携帯端末をデータ検索装置１００として用いることもできる。

なお、本発明の特徴的な機能を損なわない限り、本発明は、上述した実施の形態における構成に何ら限定されない。また、上述の実施の形態と複数の変形例を組み合わせた構成としてもよい。

１００ データ検索装置、１０１ 操作部材、１０２ 接続ＩＦ、１０３ 制御装置、１０４ ＨＤＤ、１０５ モニタ

Claims (14)

1. 木構造における各ノードのパスを、前記木構造における各ノードを特定するための情報を用いて表したキーを設定するキー設定手順と、
   前記キーに対して時間帯を指定して、その時間帯に対応するデータを記録するためのデータセットを設定するデータセット設定手順と、
   前記データセット設定手順で設定した前記データセットに対して、前記時間帯に応じたデータを記録するデータ記録手順と、
   前記データ記録手順で記録したデータを検索するデータ検索手順とをコンピュータに実行させるためのデータ検索方法。
2. 請求項１に記載のデータ検索方法において、
   前記キー設定手順は、木構造のルートノードから最も深いノードまでのパスを表したキーをベーシックキーとして設定し、
   データセット設定手順は、前記ベーシックキーに対して前記データセットを設定することを特徴とするデータ検索方法。
3. 請求項２に記載のデータ検索方法において、
   前記キー設定手順は、前記ベーシックキーに加えて、前記ベーシックキー以外のキーに対しても前記データセットを設定することを特徴とするデータ検索方法。
4. 請求項３に記載のデータ検索方法において、
   データセット設定手順は、前記ベーシックキーと、前記ベーシックキー以外のキーとに対して、各ノードに対応するＩＤとそのＩＤに対する値とを記録するための前記データセットを設定することを特徴とするデータ検索方法。
5. 請求項１〜４のいずれか一項に記載のデータ検索方法において、
   前記データ記録手順は、前記データセットに、前記時間帯によって指定される時間内における所定の事象の発生回数を示すデータを記録することを特徴とするデータ検索方法。
6. 請求項５に記載のデータ検索方法において、
   前記データ検索手順は、前記データセットに対して時間帯に応じて記録されているデータを集計して、指定された所定時間内における所定の事象の発生回数を集計するデータ集計手順を含むことを特徴とするデータ検索方法。
7. 請求項１〜６のいずれか一項に記載のデータ検索方法において、
   前記データ記録手順は、前記データセットに対して、前記時間帯に応じた少なくとも１つのデータを記録することを特徴とするデータ検索方法。
8. 木構造における各ノードのパスを、前記木構造における各ノードを特定するための情報を用いて表したキーを設定するキー設定手段と、
   前記キーに対して時間帯を指定して、その時間帯に対応するデータを記録するためのデータセットを設定するデータセット設定手段と、
   前記データセット設定手段で設定した前記データセットに対して、前記時間帯に応じたデータを記録するデータ記録手段と、
   前記データ記録手段によって記録されたデータを検索するデータ検索手段とを備えることを特徴とするデータ検索装置。
9. 請求項８に記載のデータ検索装置において、
   前記キー設定手段は、木構造のルートノードから最も深いノードまでのパスを表したキーをベーシックキーとして設定し、
   データセット設定手段は、前記ベーシックキーに対して前記データセットを設定することを特徴とするデータ検索装置。
10. 請求項９に記載のデータ検索装置において、
    前記キー設定手段は、前記ベーシックキーに加えて、前記ベーシックキー以外のキーに対しても前記データセットを設定することを特徴とするデータ検索装置。
11. 請求項１０に記載のデータ検索装置において、
    データセット設定手段は、前記ベーシックキーと、前記ベーシックキー以外のキーとに対して、各ノードに対応するＩＤとそのＩＤに対する値とを記録するための前記データセットを設定することを特徴とするデータ検索装置。
12. 請求項８〜１１のいずれか一項に記載のデータ検索装置において、
    前記データ記録手段は、前記データセットに、前記時間帯によって指定される時間内における所定の事象の発生回数を示すデータを記録することを特徴とするデータ検索装置。
13. 請求項１２に記載のデータ検索装置において、
    前記データ検索手段は、前記データセットに対して時間帯に応じて記録されているデータを集計して、指定された所定時間内における所定の事象の発生回数を集計するデータ集計手段を含むことを特徴とするデータ検索装置。
14. 請求項８〜１３のいずれか一項に記載のデータ検索装置において、
    前記データ記録手段は、前記データセットに対して、前記時間帯に応じた少なくとも１つのデータを記録することを特徴とするデータ検索装置。

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