JP6570156B2

JP6570156B2 - データベースシステム最適化の方法、システム、電子装置及び記憶媒体

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Publication number: JP6570156B2
Application number: JP2018532071A
Authority: JP
Inventors: 洋汪
Original assignee: Ping An Technology Shenzhen Co Ltd
Current assignee: Ping An Technology Shenzhen Co Ltd
Priority date: 2017-02-20
Filing date: 2017-06-30
Publication date: 2019-09-04
Anticipated expiration: 2037-06-30
Also published as: US20190065548A1; WO2018149085A1; EP3388957B1; JP2019508774A; AU2017399399B2; KR102141083B1; SG11201808828RA; CN107688589A; EP3388957A4; KR20190022434A; CN107688589B; EP3388957A1; AU2017399399A1; US11132362B2

Description

「関連出願の相互参照」
本願は、２０１７年０２月２０日にパリ条約に基づく、中国特許出願第ＣＮ２０１７１００８８１５２５号の「データベースシステム最適化の方法及び装置」と題する中国特許出願の優先権を主張し、当該中国出願の全体が参照により本願に援用される。

本発明は、データベース技術分野に関し、特にデータベースシステム最適化の方法、システム、電子装置及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に関するものである。

データベースの照会ＳＱＬ（ＳｔｒｕｃｔｕｒｅｄＱｕｅｒｙＬａｎｇｕａｇｅ、構造化照会言語）文は、種々の異なる表記方法を有し、異なる表記方法のＳＱＬ文は、アプリケーションシステムの性能の優劣に関わる。アプリケーションシステムの開発初期に、データベースにおけるデータが比較的少ないため、異なる表記方法のＳＱＬ文はアプリケーションシステムに対する影響がそれほど大きくない。実際の応用において、データベースにおけるデータが増加しつつ、アプリケーションシステムの応答速度に大きな影響を与えてしまい、従って、アプリケーションシステムを最適化するように、ＳＱＬ文を最適化する必要がある。

現在、ＤＢＡ（ＤａｔａｂａｓｅＡｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｏｒ、データベース管理者）は、大量のＳＱＬ文に直面している時に、通常、手動でＳＱＬ文を選択して最適化する。選択されたＳＱＬ文の使用頻度が低いと、最適化してもアプリケーションシステムの応答速度を向上させることができず、従って、手動選択の形態により、最適化すべきＳＱＬ文を正確に位置決めできず、最適化の効率が低下する。

本発明は、最適化すべきＳＱＬ文を正確に位置決めし、最適化効率を向上させるデータベースシステム最適化の方法、システム、電子装置及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供することにその目的がある。

上記の目的を達成するために、本発明は、データベースシステム最適化の方法を提供し、前記データベースシステム最適化の方法は、
予め設定された第一時間おきにデータベースシステムの各ＳＱＬ文の、実行回数及びバッファ読み取りデータの量が含まれる性能データをスナップショットし、前記スナップショットを時系列順に配列して保存するステップＳ１と、
現在のスナップショットの性能データと、前のスナップショットの性能データとをそれぞれ対応づけて差を算出することで、予め設定された第一時間内で各ＳＱＬ文に対応するバッファ読み取りデータの総量及び１回実行のバッファ読み取りデータの平均量を算出するステップＳ２と、
各ＳＱＬ文に対応するバッファ読み取りデータの総量と１回実行のバッファ読み取りデータの平均量との合計値を取得し、前記合計値に基づいて、最適化対象のＳＱＬ文を選択するステップＳ３と、
を備える。

上記の目的を達成するために、本発明は、データベースシステム最適化のシステムをさらに提供し、前記データベースシステム最適化のシステムは、
予め設定された第一時間おきにデータベースシステムの各ＳＱＬ文の、実行回数及びバッファ読み取りデータの量が含まれる性能データをスナップショットし、前記スナップショットを時系列順に配列して保存することに用いられるスナップショットモジュールと、
現在のスナップショットの性能データと、前のスナップショットの性能データとをそれぞれ対応づけて差を算出することで、予め設定された第一時間内で各ＳＱＬ文に対応するバッファ読み取りデータの総量及び１回実行のバッファ読み取りデータの平均量を算出することに用いられる算出モジュールと、
各ＳＱＬ文に対応するバッファ読み取りデータの総量と１回実行のバッファ読み取りデータの平均量との合計値を取得し、前記合計値に基づいて、最適化対象のＳＱＬ文を選択することに用いられる選択モジュールと、
を備える。

上記の目的を達成するために、本発明は、電子装置をさらに提供し、
前記電子装置は、
メモリと、前記メモリに接続されるプロセッサと、を備え、前記メモリには、前記プロセッサ上で実行できるデータベースシステム最適化のシステムが記憶されており、
前記データベースシステム最適化のシステムは、前記プロセッサに実行される際に、
予め設定された第一時間おきにデータベースシステムの各ＳＱＬ文の、実行回数及びバッファ読み取りデータの量が含まれる性能データをスナップショットし、前記スナップショットを時系列順に配列して保存するステップＳ１と、
現在のスナップショットの性能データと、前のスナップショットの性能データとをそれぞれ対応づけて差を算出することで、予め設定された第一時間内で各ＳＱＬ文に対応するバッファ読み取りデータの総量及び１回実行のバッファ読み取りデータの平均量を算出するステップＳ２と、
各ＳＱＬ文に対応するバッファ読み取りデータの総量と１回実行のバッファ読み取りデータの平均量との合計値を取得し、前記合計値に基づいて、最適化対象のＳＱＬ文を選択するステップＳ３と、
を実現する。

上記の目的を達成するために、本発明は、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体をさらに提供し、
前記コンピュータ読み取り可能な記憶媒体にはデータベースシステム最適化のシステムが記憶されており、
前記データベースシステム最適化のシステムは、前記プロセッサに実行される際に、
予め設定された第一時間おきにデータベースシステムの各ＳＱＬ文の、実行回数及びバッファ読み取りデータの量が含まれる性能データをスナップショットし、前記スナップショットを時系列順に配列して保存するステップＳ１と、
現在のスナップショットの性能データと、前のスナップショットの性能データとをそれぞれ対応づけて差を算出することで、予め設定された第一時間内で各ＳＱＬ文に対応するバッファ読み取りデータの総量及び１回実行のバッファ読み取りデータの平均量を算出するステップＳ２と、
各ＳＱＬ文に対応するバッファ読み取りデータの総量と１回実行のバッファ読み取りデータの平均量との合計値を取得し、前記合計値に基づいて、最適化対象のＳＱＬ文を選択するステップＳ３と、
を実現する。

本発明の有益な効果は、予め設定された時間おきにＳＱＬ文の性能データをスナップショットし、今回のスナップショットの性能データと、前のスナップショットの性能データとを差を算出することで、前記予め設定された時間内で各ＳＱＬ文に対応するバッファ読み取りデータの総量及び１回実行のバッファ読み取りデータの平均量を算出し、各ＳＱＬ文に対応するバッファ読み取りデータの総量及び１回実行のバッファ読み取りデータの平均量によって使用頻度及び性能が高いＳＱＬ文を取得でき、これらの使用頻度及び性能が高いＳＱＬ文を最適化することで、アプリケーションシステムの応答速度を向上できることである。本発明は、バッファ読み取りデータの総量と１回実行のバッファ読み取りデータの平均量との合計値に基づいて、最適化対象のＳＱＬ文を選択し、最適化すべきＳＱＬ文を正確に位置決めし、最適化効率を向上することができる。

本発明に係るデータベースシステム最適化の方法の第一実施例の概略フローチャートである。本発明に係るデータベースシステム最適化の方法の第二実施例の概略フローチャートである。図１に示されるステップＳ３の詳細な概略フローチャートである。本発明に係る各実施例の１つの選択可能な応用環境の概略図である。本発明に係るデータベースシステム最適化のシステムの第一実施例の概略構造図である。本発明に係るデータベースシステム最適化のシステムの第二実施例の概略構造図である。図５に示される選択モジュールの概略構造図である。

以下、図面を参照して本発明の原理及び特徴について説明し、例示された実施例は、単に本発明を説明するためのものであり、本発明の範囲を限定するためものではない。

図１に示すように、図１は本発明に係るデータベースシステム最適化の方法の第一実施例の概略フローチャートであり、前記データベースシステム最適化の方法は、電子装置に用いられ、ステップＳ１と、ステップＳ２と、ステップＳ３と、を備える。

ステップＳ１：予め設定された第一時間おきにデータベースシステムの各ＳＱＬ文の性能データをスナップショットし、前記スナップショットを時系列順に配列して保存する。

本実施例において、予め設定された第一時間おきにデータベースシステムの各ＳＱＬ文の性能データをスナップショット（すなわちｓｎａｐｓｈｏｔ）し、例えば、１時間おきに各ＳＱＬ文の性能データをスナップショットすることで、対応する時間におけるデータベースの静的ビューを取得し、ここで、スナップショットによって取得されるものはデータベース全体のデータである。

ここで、ＳＱＬ文の性能データは、実行回数（すなわちｅｘｅｃｕｔｉｏｎｓ）及びバッファ読み取り（すなわちｂｕｆｆｅｒｇｅｔｓ）データの量を含み、バッファ読み取りデータの量は、ＳＱＬ文がメモリから読み取られたデータ量である。

ステップＳ２：現在のスナップショットの性能データと、前のスナップショットの性能データとをそれぞれ対応づけて差を算出することで、予め設定された第一時間内で各ＳＱＬ文に対応するバッファ読み取りデータの総量及び１回実行のバッファ読み取りデータの平均量を算出する。

本実施例において、現在のスナップショットの性能データと、前のスナップショットの性能データとをそれぞれ対応づけて差を算出する。すなわち現在のスナップショットの各ＳＱＬ文に対応するバッファ読み取りデータの総量と、前のスナップショットの各ＳＱＬ文に対応するバッファ読み取りデータの総量との差を算出する（例えば統計して減算する）ことで、予め設定された第一時間内で各ＳＱＬ文に対応するバッファ読み取りデータの総量を算出する。現在のスナップショットの各ＳＱＬ文に対応する１回実行のバッファ読み取りデータの平均量と、前のスナップショットの各ＳＱＬ文に対応する１回実行のバッファ読み取りデータの平均量との差を算出する（例えば統計して減算する）ことで、予め設定された第一時間内で各ＳＱＬ文に対応する１回実行のバッファ読み取りデータの平均量を算出する。例えば、現在のスナップショットのスナップショット時間が８：００で、時間間隔が１時間であれば、前のスナップショットのスナップショット時間が７：００であり、差を算出した後、時間が７：００-８：００の間である各ＳＱＬ文に対応するバッファ読み取りデータの総量及び各ＳＱＬ文に対応する１回実行のバッファ読み取りデータの平均量を取得する。

ここで、１つのＳＱＬ文に対応する１回実行のバッファ読み取りデータの平均量は、前記ＳＱＬ文に対応するバッファ読み取りデータの総量と前記ＳＱＬ文に対応する実行回数との商に等しい。

ステップＳ３：各ＳＱＬ文に対応するバッファ読み取りデータの総量と１回実行のバッファ読み取りデータの平均量との合計値を取得し、前記合計値に基づいて、最適化対象のＳＱＬ文を選択する。

本実施例において、各ＳＱＬ文のバッファ読み取りデータの総量と１回実行のバッファ読み取りデータの平均量との合計値を取得し、すなわち各ＳＱＬ文について、バッファ読み取りデータの総量の値と１回実行のバッファ読み取りデータの平均量の値とを加算するたけで、合計値を求める。

例えば、２つのＳＱＬ文のバッファ読み取りデータの総量が同じで、いずれも１０万であり、１つ目のＳＱＬ文の実行回数が２万で、２つ目のＳＱＬ文の実行回数が５万であれば、１つ目のＳＱＬ文の１回実行のバッファ読み取りデータの平均量が５で、２つ目のＳＱＬ文の１回実行のバッファ読み取りデータの平均量が２であり、それによって、合計値が（１０万＋５）である２つ目のＳＱＬ文を最適化対象のＳＱＬ文として優先的に選択する。また、例えば２つのＳＱＬ文の実行回数が同じである場合、バッファ読み取りデータの総量が大きいＳＱＬ文を最適化対象のＳＱＬ文として選択する。さらに、例えば２つのＳＱＬ文のバッファ読み取りデータの総量が異なり、実行回数も異なる場合、バッファ読み取りデータの総量と１回実行のバッファ読み取りデータの平均量との合計値が大きいＳＱＬ文を最適化対象のＳＱＬ文として選択する。

ここで、１回実行のバッファ読み取りデータの平均量は、１つのＳＱＬ文が１回実行するバッファ読み取りデータの平均量を示し、前記平均量が大きいほど、１つのＳＱＬ文が１回実行するバッファ読み取りデータが多くなり、バッファ読み取りデータの総量が同じである場合、１つのＳＱＬ文が１回実行するバッファ読み取りデータの平均量が大きいほど、前記ＳＱＬ文は性能がより高いＳＱＬ文であり、優先的に最適化対象のＳＱＬ文とする。前記合計値から、本実施例は、バッファ読み取りデータの総量及び１回実行のバッファ読み取りデータの平均量に基づいてＳＱＬ文の使用状況を全体的、総合的に評価し、ＳＱＬ文の合計値が大きいほど、前記ＳＱＬ文の使用頻度及び性能が高くなることが明らかである。

本実施例において、合計値に基づいて最適化対象のＳＱＬ文を選択し、具体的には合計値に従って降順で並べ替え、前記並べ替えの順で最適化対象のＳＱＬ文を選択することができ、ここで、前に並べ替えられたＳＱＬ文は最適化対象のＳＱＬ文である。

本実施例は、従来技術と比べ、予め設定された時間おきにＳＱＬ文の性能データをスナップショットし、今回のスナップショットの性能データと、前のスナップショットの性能データとの差を算出することで、前記予め設定された時間内で各ＳＱＬ文に対応するバッファ読み取りデータの総量及び１回実行のバッファ読み取りデータの平均量を算出して取得し、各ＳＱＬ文に対応するバッファ読み取りデータの総量及び１回実行のバッファ読み取りデータの平均量によって使用頻度及び性能が高いＳＱＬ文を取得でき、これらの使用頻度及び性能が高いＳＱＬ文を最適化することで、アプリケーションシステムの応答速度を向上させることができ、本実施例は、バッファ読み取りデータの総量と１回実行のバッファ読み取りデータの平均量との合計値に基づいて、最適化対象のＳＱＬ文を選択することで、最適化すべきＳＱＬ文を正確に位置決めし、最適化効率を向上させることができる。

好ましい実施例において、図１の実施例の上で、前記ステップＳ２は、現在のスナップショットの性能データと、前のスナップショットの性能データとをそれぞれ対応づけて差を算出することで、予め設定された第一時間内で各ＳＱＬ文に対応するバッファ読み取りデータの総量、全てのＳＱＬ文のバッファ読み取りデータの総量の合計値及び各ＳＱＬ文に対応する１回実行のバッファ読み取りデータの平均量を算出し、そして各ＳＱＬ文に対応するバッファ読み取りデータの総量と全てのＳＱＬ文のバッファ読み取りデータの総量の合計値との比を取得し、さらに前記比が前記予め設定された比よりも大きいＳＱＬ文を、前記ステップＳ３を実行するＳＱＬ文とするというステップで置き換えられる。

本実施例において、現在のスナップショットの性能データと、前のスナップショットの性能データとをそれぞれ対応づけて差を算出する。すなわち現在のスナップショットの各ＳＱＬ文に対応するバッファ読み取りデータの総量と、前のスナップショットの各ＳＱＬ文に対応するバッファ読み取りデータの総量との差を算出する（例えば統計して減算する）ことで、予め設定された第一時間内で各ＳＱＬ文に対応するバッファ読み取りデータの総量を算出する。

現在のスナップショットの全てのＳＱＬ文のバッファ読み取りデータの総量の合計値と、前のスナップショットの全てのＳＱＬ文のバッファ読み取りデータの総量の合計値との差を算出する（例えば統計して減算する）ことで、予め設定された第一時間内で全てのＳＱＬ文のバッファ読み取りデータの総量の合計値を算出する。

現在のスナップショットの各ＳＱＬ文に対応する１回実行のバッファ読み取りデータの平均量と、前のスナップショットの各ＳＱＬ文に対応する１回実行のバッファ読み取りデータの平均量との差を算出する（例えば統計して減算する）ことで、予め設定された第一時間内で各ＳＱＬ文に対応する１回実行のバッファ読み取りデータの平均量を算出する。

そして、各ＳＱＬ文に対応するバッファ読み取りデータの総量と全てのＳＱＬ文のバッファ読み取りデータの総量の合計値との比を取得し、前記比が小さければ、前記ＳＱＬ文は使用頻度の低いＳＱＬ文であり、比が予め設定された比以下であるＳＱＬ文をフィルタリングし、例えば、比が１％以下であるＳＱＬ文をフィルタリングし、そして比が予め設定された比よりも大きいＳＱＬ文を、ステップＳ３を実行するＳＱＬ文とする。

好ましい実施例において、図２に示すように、図１の実施例の上で、前記ステップＳ２の後に、ステップＳ２０１と、ステップＳ２０２と、をさらに備える。

ステップＳ２０１：１回実行のバッファ読み取りデータの平均量が予め設定されたデータ量以下であるＳＱＬ文が存在するか否かを分析する。

ステップＳ２０２：存在する場合、１回実行のバッファ読み取りデータの平均量が予め設定されたデータ量以下であるＳＱＬ文をフィルタリングし、かつ１回実行のバッファ読み取りデータの平均量が予め設定されたデータ量よりも大きいＳＱＬ文を、前記ステップＳ３を実行するＳＱＬ文とする。

本実施例において、各ＳＱＬ文に対応するバッファ読み取りデータの総量及び１回実行のバッファ読み取りデータの平均量を算出した後、１回実行のバッファ読み取りデータの平均量が予め設定されたデータ量以下であるＳＱＬ文が存在するか否かを分析し、ＳＱＬ文の１回実行のバッファ読み取りデータの平均量が前記ＳＱＬ文の性能の高低程度を示すため、１回実行のバッファ読み取りデータの平均量が予め設定されたデータ量以下であるＳＱＬ文をフィルタリングすることができ、例えば、１回実行のバッファ読み取りデータの平均量が１００以下であるＳＱＬ文をフィルタリングし、かつ１回実行のバッファ読み取りデータの平均量が予め設定されたデータ量よりも大きいＳＱＬ文を、前記ステップＳ３を実行するＳＱＬ文とする。

好ましい実施例において、図３に示すように、図１の実施例の上で、前記ステップＳ３は、ステップＳ３１と、ステップＳ３２と、を備える。

ステップＳ３１：各ＳＱＬ文について対応するバッファ読み取りデータの総量の大きさに従って１回目の並べ替えを行い、そして各ＳＱＬ文について対応する１回実行のバッファ読み取りデータの平均量の大きさに従って２回目の並べ替えを行うことで、前記１回目の並べ替え及び前記２回目の並べ替えを基準とする各ＳＱＬ文の総合並べ替えを取得する。

ステップＳ３２：前記総合並べ替えに基づいて予め設定された算出ルールを利用し、各ＳＱＬ文に対応する目標値を算出し、前記目標値に基づいて最適化対象のＳＱＬ文を選択する。

本実施例において、各ＳＱＬ文について対応するバッファ読み取りデータの総量に従って降順で１回目の並べ替えを行い、すなわち対応するバッファ読み取りデータの総量の大きさに従って並べ替え、例えば、ＳＱＬ文Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅについて対応するバッファ読み取りデータの総量の大きさに従って並べ替えしてＢ、Ｃ、Ｄ、Ａ、Ｅになり、そして、対応する番号を生成でき、例えばＳＱＬ文Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ａ、Ｅに対応する番号は１、２、３、４、５であってもよい。

各ＳＱＬ文について対応する１回実行のバッファ読み取りデータの平均量の大きさに従って２回目の並べ替えを行い、すなわち１回実行のバッファ読み取りデータの平均量の大きさに従って降順で並べ替え、例えば、ＳＱＬ文Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅについて対応する１回実行のバッファ読み取りデータの平均量の大きさに従って並べ替えしてＤ、Ａ、Ｅ、Ｂ、Ｃになり、そして、対応する番号を生成でき、例えばＳＱＬ文Ｄ、Ａ、Ｅ、Ｂ、Ｃに対応する番号が１、２、３、４、５であってもよい。

総合番号を取得する際に１回目の並べ替え及び２回目の並べ替えを基準とし、例えば１回目の並べ替えの番号及び２回目の並べ替えの番号を加算してＡ（４＋２）、Ｂ（４＋１）、Ｃ（２＋５）、Ｄ（３＋１）、Ｅ（５＋３）を取得し、すなわち総合並べ替えの結果はＥ、Ｃ、Ａ、Ｂ、Ｄであり、最終的にＳＱＬ文Ｅ、Ｃ、Ａ、Ｂ、Ｄの総合番号を生成し、例えばＳＱＬ文Ｅ、Ｃ、Ａ、Ｂ、Ｄに対応する番号は１、２、３、４、５である。

当然のことながら、本実施例は、１回目の並べ替え及び２回目の並べ替えを基準とする他の総合並べ替えを採用してもよく、ここで説明を省略する。

以上からわかるように、総合並べ替え後のＳＱＬ文は、ＳＱＬ文のバッファ読み取りデータの総量及び１回実行のバッファ読み取りデータの平均量の両方を総合し、量に従って降順で並べ替えられたものであり、よって、総合並べ替え後のＳＱＬ文は、その使用頻度及び性能に従って降順で並べ替えられたものであると考えられる。

本実施例において、総合並べ替えに基づいて予め設定された算出ルールを利用し、各ＳＱＬ文に対応する目標値を算出し、前記目標値に基づいて最適化対象のＳＱＬ文を選択する。

好ましくは、各ＳＱＬ文の総合並べ替えに対応する総合番号と全てのＳＱＬ文の数との商を算出することで、各ＳＱＬ文に対応する目標値を求めることができる。前記予め設定された第一時間よりも大きい予め設定された第二時間内（例えば１０時間内）で少なくとも１つのＳＱＬ文の目標値が存在するか否かを分析する。存在する場合、前記予め設定された第二時間内で同じＳＱＬ文に対応する目標値を加算することで、同じＳＱＬ文の目標値の合計値を求める。例えば、予め設定された第二時間内で、１つのＳＱＬ文は複数の目標値に対応すると、前記ＳＱＬ文に対応する全ての目標値を加算することで、前記ＳＱＬ文に対応する目標値の合計値を求める。予め設定された第二時間内で、１つのＳＱＬ文は１つの目標値のみに対応すると、前記目標値を前記ＳＱＬ文の目標値の合計値とする。前記目標値の合計値が予め設定された値以上であるＳＱＬ文を最適化対象のＳＱＬ文とする。

図４に示すように、本発明に係る各実施例の好適な実施例の応用環境の概略図であり、前記応用環境の概略図は、電子装置１と端末設備２とを備える。電子装置１は、ネットワーク、近距離通信技術などの適切な技術によって端末設備２とデータ交換を行うことができる。

前記端末設備２は、キーボード、マウス、リモコン、タッチパネル、又は音声制御設備などの方式を介してユーザとヒューマンコンピュータインタラクション可能ないずれかの電子製品、例えば、パーソナルコンピュータ、タブレット、スマートフォン、パーソナルデジタルアシスタント（ＰｅｒｓｏｎａｌＤｉｇｉｔａｌＡｓｓｉｓｔａｎｔ、ＰＤＡ）、ゲーム機、インタネットプロトコルテレビ（ＩｎｔｅｒｎｅｔＰｒｏｔｏｃｏｌＴｅｌｅｖｉｓｉｏｎ、ＩＰＴＶ）、スマートウェアラブルデバイス、ナビゲーション装置などの移動設備、あるいはデジタルＴＶ、デスクトップコンピュータ、ノートパソコン、サーバなどの固定端末を含むが、これに限定されるものではない。

前記電子装置１は、事前に設定又は記憶されたコマンドに従って、数値計算及び／又は情報処理を自動的に行うことができる設備である。前記電子装置１はコンピュータであってもよいし、１つのネットワークサーバ、複数のネットワークサーバで構成されたサーバ群又はクラウドコンピューティングに基づく大量なホスト又はネットワークサーバで構成されたクラウドであってもよく、ここでクラウドコンピューティングは分散型計算の１種類であり、一群の疎結合のコンピュータで構成された１つの仮想スーパーコンピュータである。

本実施例において、電子装置１は、システムバスを介して相互に通信接続可能な記憶装置１１、プロセッサ１２、ネットワークインタフェース１３を含むが、これに限定されるものではなく、ここで記憶装置１１には前記プロセッサ１２で動作できるデータベースシステム最適化のシステムが記憶されている。なお、図４にはモジュール１１−１３を備える電子装置１のみを示すが、当然のことながら、示される全てのモジュールを有する必要がなく、そのかわりにより多くの又はより少ないモジュールを有することも可能である。

ここで、記憶装置１１は、メモリと少なくとも１種類の読み取り可能な記憶媒体とを備える。前記メモリは電子装置１の動作にバッファを提供する。前記読み取り可能な記憶媒体は、フラッシュメモリ、ハードディスク、マルチメディアカード、カード型メモリ（例えば、ＳＤ又はＤＸメモリなど）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、電気的消去可能プログラマブル読み取り専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、プログラマブル読み取り専用メモリ（ＰＲＯＭ）、磁気メモリ、磁気ディスク、光ディスクなどの不揮発性記憶媒体であってもよい。いくつかの実施例において、前記読み取り可能な記憶媒体は、電子装置１のハードディスクなどの内部記憶ユニットである。他の実施例において、前記不揮発性記憶媒体は、電子装置１に配置されるプラグインハードディスク、スマートメディアカード（ＳｍａｒｔＭｅｄｉａ（登録商標）Ｃａｒｄ、ＳＭＣ）、セキュアデジタル（ＳｅｃｕｒｅＤｉｇｉｔａｌ、ＳＤ）カード、フラッシュカード（ＦｌａｓｈＣａｒｄ）などの電子装置１の外部の記憶装置であってもよい。本実施例において、記憶装置１１の読み取り可能な記憶媒体は、通常本発明の一実施例におけるデータベースシステム最適化のシステムのプログラムコードなどの、電子装置１にインストールされているオペレーションシステムや種々のアプリケーションソフトウェアを記憶することに用いられる。また、記憶装置１１は、すでに出力した又は出力しようとする各種のデータを一時的に記憶することに用いることができる。

いくつかの実施例において、前記プロセッサ１２は、中央処理装置（ＣｅｎｔｒａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ、ＣＰＵ）、コントローラ、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサ、又は他のデータ処理チップであってもよい。前記プロセッサ１２は、通常、例えば端末設備２とのデータ交換又は通信関連の制御及び処理の実行など、前記電子装置１の全体操作を制御することに用いられる。本実施例において、前記プロセッサ１２は、例えばデータベースシステム最適化のシステムの実行など、記憶装置１１には記憶されているプログラムコードの実行又はデータの処理に用いられる。

前記ネットワークインタフェース１３は、無線ネットワークインタフェース又は有線ネットワークインタフェースを含むことができ、前記ネットワークインタフェース１３は、通常、電子装置１と他の電子設備との間に通信接続を確立することに用いられる。本実施例において、ネットワークインタフェース１３は、主に電子装置１と１つ又は複数の端末設備２を接続し、電子装置１と１つ又は複数の端末設備２との間にデータ伝送通路及び通信接続を確立することに用いられる。

前記データベースシステム最適化のシステムは記憶装置１１に記憶されており、記憶装置１１に記憶されている少なくとも１つのコンピュータ読み取り可能なコマンドを含み、前記少なくとも１つのコンピュータ読み取り可能なコマンドは、本願の各実施例の方法を実現するように、プロセッサ１２によって実行されてもよい。かつ、前記少なくとも１つのコンピュータ読み取り可能なコマンドは、各部分に実現される機能により、異なるロジックモジュールに区画することができる。

前記データベースシステム最適化のシステムは、前記プロセッサ１２によって実行される際に、予め設定された第一時間おきにデータベースシステムの各ＳＱＬ文の、実行回数及びバッファ読み取りデータ量が含まれる性能データをスナップショットし、前記スナップショットを時系列順に配列して保存するステップと、現在のスナップショットの性能データと、前のスナップショットの性能データとをそれぞれ対応づけて差を算出することで、予め設定された第一時間内で各ＳＱＬ文に対応するバッファ読み取りデータの総量及び１回実行のバッファ読み取りデータの平均量を算出するステップと、各ＳＱＬ文のバッファ読み取りデータの総量と１回実行のバッファ読み取りデータの平均量の合計値を取得し、前記合計値に基づいて、最適化対象のＳＱＬ文を選択するステップと、を実行し、最適化すべきＳＱＬ文を正確に位置決めし、最適化効率を向上することができる。

図５に示すように、図５は本発明に係るデータベースシステム最適化のシステムの第一実施例の概略構造図であり、前記データベースシステム最適化のシステムは、異なる機能に応じて、複数の機能モジュールに区画できる。前記データベースシステム最適化のシステムは、スナップショットモジュール１０１と、算出モジュール１０２と、選択モジュール１０３と、を備える。

スナップショットモジュール１０１は、予め設定された第一時間おきにデータベースシステムの各ＳＱＬ文の、実行回数及びバッファ読み取りデータ量が含まれる性能データをスナップショットし、前記スナップショットを時系列順に配列して保存することに用いられる。

算出モジュール１０２は、現在のスナップショットの性能データと、前のスナップショットの性能データとをそれぞれ対応づけて差を算出することで、予め設定された第一時間内で各ＳＱＬ文に対応するバッファ読み取りデータの総量及び１回実行のバッファ読み取りデータの平均量を算出することに用いられる。

選択モジュール１０３は、各ＳＱＬ文に対応するバッファ読み取りデータの総量と１回実行のバッファ読み取りデータの平均量との合計値を取得し、前記合計値に基づいて、最適化対象のＳＱＬ文を選択することに用いられる。

好ましい実施例において、図５の実施例の上で、前記算出モジュール１０２は、現在スナップショットの性能データと、前のスナップショットの性能データとをそれぞれ対応づけて差を算出することで、予め設定された第一時間内で各ＳＱＬ文に対応するバッファ読み取りデータの総量、全てのＳＱＬ文のバッファ読み取りデータの総量の合計値及び各ＳＱＬ文に対応する１回実行のバッファ読み取りデータの平均量を算出し、そして各ＳＱＬ文に対応するバッファ読み取りデータの総量と全てのＳＱＬ文のバッファ読み取りデータの総量の合計値との比を取得し、さらに前記比が前記予め設定された比よりも大きいＳＱＬ文を前記選択モジュール１０３のＳＱＬ文とすることに用いられる処理モジュールに置き換えられる。

そして、各ＳＱＬ文に対応するバッファ読み取りデータの総量と全てのＳＱＬ文のバッファ読み取りデータの総量の合計値との比を取得し、前記比が小さければ、前記ＳＱＬ文は使用頻度の低いＳＱＬ文であり、比が予め設定された比以下であるＳＱＬ文をフィルタリングし、例えば、比が１％以下であるＳＱＬ文をフィルタリングし、そして比が予め設定された比よりも大きいＳＱＬ文を、選択モジュール１０３のＳＱＬ文とする。

好ましい実施例において、図６に示すように、図５の実施例の上で、前記データベースシステム最適化のシステムは、分析モジュール２０１と、フィルタリングモジュール２０２と、をさらに備える。

分析モジュール２０１は、１回実行のバッファ読み取りデータの平均量が予め設定されたデータ量以下であるＳＱＬ文が存在するか否かを分析することに用いられる。

フィルタリングモジュール２０２は、存在する場合、１回実行のバッファ読み取りデータの平均量が予め設定されたデータ量以下であるＳＱＬ文をフィルタリングし、かつ１回実行のバッファ読み取りデータの平均量が予め設定されたデータ量よりも大きいＳＱＬ文を、前記選択モジュール１０３のＳＱＬ文とすることに用いられる。

本実施例において、各ＳＱＬ文に対応するバッファ読み取りデータの総量及び１回実行のバッファ読み取りデータの平均量を算出した後、１回実行のバッファ読み取りデータの平均量が予め設定されたデータ量以下であるＳＱＬ文が存在するか否かを分析し、ＳＱＬ文の１回実行のバッファ読み取りデータの平均量が前記ＳＱＬ文の性能の高低程度を示すため、１回実行のバッファ読み取りデータの平均量が予め設定されたデータ量以下であるＳＱＬ文をフィルタリングすることができ、例えば、１回実行のバッファ読み取りデータの平均量が１００以下であるＳＱＬ文をフィルタリングし、かつ１回実行のバッファ読み取りデータの平均量が予め設定されたデータ量よりも大きいＳＱＬ文を、選択モジュール１０３のＳＱＬ文とする。

好ましい実施例において、図７に示すように、図５の実施例の上で、前記選択モジュール１０３は、並べ替えユニット１０３１と、選択ユニット１０３２と、を備える。

並べ替えユニット１０３１は、各ＳＱＬ文について対応するバッファ読み取りデータの総量の大きさに従って１回目の並べ替えを行い、そして各ＳＱＬ文について対応する１回実行のバッファ読み取りデータの平均量の大きさに従って２回目の並べ替えを行うことで、前記１回目の並べ替え及び前記２回目の並べ替えを基準とする各ＳＱＬ文の総合並べ替えを取得することに用いられる。

選択ユニット１０３２は、前記総合並べ替えに基づいて予め設定された算出ルールを利用し、各ＳＱＬ文に対応する目標値を算出し、前記目標値に基づいて最適化対象のＳＱＬ文を選択することに用いられる。

好ましくは、選択ユニット１０３２は、具体的には、各ＳＱＬ文の総合並べ替えに対応する総合番号と全てのＳＱＬ文の数との商を算出することで、各ＳＱＬ文に対応する目標値を求めることができる。前記予め設定された第一時間よりも大きい予め設定された第二時間内（例えば１０時間内）で少なくとも１つのＳＱＬ文の目標値が存在するか否かを分析する。存在する場合、前記予め設定された第二時間内で同じＳＱＬ文に対応する目標値を加算することで、同じＳＱＬ文の目標値の合計値を求める。例えば、予め設定された第二時間内で、１つのＳＱＬ文は複数の目標値に対応すると、前記ＳＱＬ文に対応する全ての目標値を加算することで、前記ＳＱＬ文に対応する目標値の合計値を求める。予め設定された第二時間内で、１つのＳＱＬ文は１つの目標値のみに対応すると、前記目標値を前記ＳＱＬ文の目標値の合計値とする。前記目標値の合計値が予め設定された値以上であるＳＱＬ文を最適化対象のＳＱＬ文とすることに用いられる。

以上に記載したことは本発明の好適な実施例だけであり、本発明を限定するものではなく、本発明の精神と原則内で行われた全ての修正、均等置換及び改善などは、いずれも本発明の保護範囲に含まれるべきである。

Claims

データベースシステム最適化の方法であって、
予め設定された第一時間おきにデータベースシステムの各ＳＱＬ文の、実行回数及びバッファ読み取りデータの量が含まれる性能データをスナップショットし、前記スナップショットを時系列順に配列して保存するステップＳ１と、
現在のスナップショットの性能データと、前のスナップショットの性能データとをそれぞれ対応づけて差を算出することで、予め設定された第一時間内で各ＳＱＬ文に対応するバッファ読み取りデータの総量及び１回実行のバッファ読み取りデータの平均量を算出するステップＳ２と、
各ＳＱＬ文に対応するバッファ読み取りデータの総量と１回実行のバッファ読み取りデータの平均量との合計値を取得し、前記合計値に基づいて、最適化対象のＳＱＬ文を選択するステップＳ３と、
を備えることを特徴とするデータベースシステム最適化の方法。
前記ステップＳ２は、
現在のスナップショットの性能データと、前のスナップショットの性能データとをそれぞれ対応づけて差を算出することで、予め設定された第一時間内で各ＳＱＬ文に対応するバッファ読み取りデータの総量、全てのＳＱＬ文のバッファ読み取りデータの総量の合計値及び各ＳＱＬ文に対応する１回実行のバッファ読み取りデータの平均量を算出し、
各ＳＱＬ文に対応するバッファ読み取りデータの総量と全てのＳＱＬ文のバッファ読み取りデータの総量の合計値との比を取得し、
前記比が前記予め設定された比よりも大きいＳＱＬ文を、前記ステップＳ３を実行するＳＱＬ文とする
というステップで置き換えられることを特徴とする請求項１に記載のデータベースシステム最適化の方法。
前記ステップＳ２の後に、
１回実行のバッファ読み取りデータの平均量が予め設定されたデータ量以下であるＳＱＬ文が存在するか否かを分析するステップＳ２０１と、
存在する場合、１回実行のバッファ読み取りデータの平均量が予め設定されたデータ量以下であるＳＱＬ文をフィルタリングし、かつ１回実行のバッファ読み取りデータの平均量が予め設定されたデータ量よりも大きいＳＱＬ文を、前記ステップＳ３を実行するＳＱＬ文とするステップＳ２０２と、
をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載のデータベースシステム最適化の方法。
前記ステップＳ３は、
各ＳＱＬ文について対応するバッファ読み取りデータの総量の大きさに従って１回目の並べ替えを行い、そして各ＳＱＬ文について対応する１回実行のバッファ読み取りデータの平均量の大きさに従って２回目の並べ替えを行うことで、前記１回目の並べ替え及び前記２回目の並べ替えを基準とする各ＳＱＬ文の総合並べ替えを取得するステップＳ３１と、
前記総合並べ替えに基づいて予め設定された算出ルールを利用し、各ＳＱＬ文に対応する目標値を算出し、前記目標値に基づいて最適化対象のＳＱＬ文を選択するステップＳ３２と、
を備えることを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載のデータベースシステム最適化の方法。
前記ステップＳ３２は、
各ＳＱＬ文の総合並べ替えに対応する総合番号と全てのＳＱＬ文の数との商を算出することで、各ＳＱＬ文に対応する目標値を求め、
前記予め設定された第一時間よりも大きい予め設定された第二時間内で少なくとも１つのＳＱＬ文の目標値が存在するか否かを分析し、
存在する場合、前記予め設定された第二時間内で同じＳＱＬ文に対応する目標値を加算することで、同じＳＱＬ文の目標値の合計値を求め、
前記目標値の合計値が予め設定された値以上であるＳＱＬ文を最適化対象のＳＱＬ文とする
ことを備えることを特徴とする請求項４に記載のデータベースシステム最適化の方法。
電子装置であって、メモリと、前記メモリに接続されるプロセッサと、を備え、前記メモリには、前記プロセッサ上で実行できるデータベースシステム最適化のシステムが記憶されており、
前記データベースシステム最適化のシステムは、前記プロセッサに実行される際に、
予め設定された第一時間おきにデータベースシステムの各ＳＱＬ文の、実行回数及びバッファ読み取りデータの量が含まれる性能データをスナップショットし、前記スナップショットを時系列順に配列して保存するステップＳ１と、
現在のスナップショットの性能データと、前のスナップショットの性能データとをそれぞれ対応づけて差を算出することで、予め設定された第一時間内で各ＳＱＬ文に対応するバッファ読み取りデータの総量及び１回実行のバッファ読み取りデータの平均量を算出するステップＳ２と、
各ＳＱＬ文に対応するバッファ読み取りデータの総量と１回実行のバッファ読み取りデータの平均量との合計値を取得し、前記合計値に基づいて、最適化対象のＳＱＬ文を選択するステップＳ３と、
を実現することを特徴とする電子装置。
前記ステップＳ２は、
現在のスナップショットの性能データと、前のスナップショットの性能データとをそれぞれ対応づけて差を算出することで、予め設定された第一時間内で各ＳＱＬ文に対応するバッファ読み取りデータの総量、全てのＳＱＬ文のバッファ読み取りデータの総量の合計値及び各ＳＱＬ文に対応する１回実行のバッファ読み取りデータの平均量を算出し、
各ＳＱＬ文に対応するバッファ読み取りデータの総量と全てのＳＱＬ文のバッファ読み取りデータの総量の合計値との比を取得し
前記比が前記予め設定された比よりも大きいＳＱＬ文を、前記ステップＳ３を実行するＳＱＬ文とする
というステップで置き換えられることを特徴とする請求項６に記載の電子装置。
前記データベースシステム最適化のシステムは、前記プロセッサに実行される際に、
１回実行のバッファ読み取りデータの平均量が予め設定されたデータ量以下であるＳＱＬ文が存在するか否かを分析するステップＳ２０１と、
存在する場合、１回実行のバッファ読み取りデータの平均量が予め設定されたデータ量以下であるＳＱＬ文をフィルタリングし、かつ１回実行のバッファ読み取りデータの平均量が予め設定されたデータ量よりも大きいＳＱＬ文を、前記ステップＳ３を実行するＳＱＬ文とするステップＳ２０２と、
をさらに実現することを特徴とする請求項６に記載の電子装置。
前記ステップＳ３は、
各ＳＱＬ文について対応するバッファ読み取りデータの総量の大きさに従って１回目の並べ替えを行い、そして各ＳＱＬ文について対応する１回実行のバッファ読み取りデータの平均量の大きさに従って２回目の並べ替えを行うことで、前記１回目の並べ替え及び前記２回目の並べ替えを基準とする各ＳＱＬ文の総合並べ替えを取得するステップＳ３１と、
前記総合並べ替えに基づいて予め設定された算出ルールを利用し、各ＳＱＬ文に対応する目標値を算出し、前記目標値に基づいて最適化対象のＳＱＬ文を選択するステップＳ３２と、
を備えることを特徴とする請求項６から８のいずれか１項に記載の電子装置。
前記ステップＳ３２は、
各ＳＱＬ文の総合並べ替えに対応する総合番号と全てのＳＱＬ文の数との商を算出することで、各ＳＱＬ文に対応する目標値を求め、
前記予め設定された第一時間よりも大きい予め設定された第二時間内で少なくとも１つのＳＱＬ文の目標値が存在するか否かを分析し、
存在する場合、前記予め設定された第二時間内で同じＳＱＬ文に対応する目標値を加算することで、同じＳＱＬ文の目標値の合計値を求め、
前記目標値の合計値が予め設定された値以上であるＳＱＬ文を最適化対象のＳＱＬ文とする
ことを備えることを特徴とする請求項９に記載の電子装置。
コンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、
前記コンピュータ読み取り可能な記憶媒体にはデータベースシステム最適化のシステムが記憶されており、
前記データベースシステム最適化のシステムは、プロセッサに実行される際に、
予め設定された第一時間おきにデータベースシステムの各ＳＱＬ文の、実行回数及びバッファ読み取りデータの量が含まれる性能データをスナップショットし、前記スナップショットを時系列順に配列して保存するステップＳ１と、
現在のスナップショットの性能データと、前のスナップショットの性能データとをそれぞれ対応づけて差を算出することで、予め設定された第一時間内で各ＳＱＬ文に対応するバッファ読み取りデータの総量及び１回実行のバッファ読み取りデータの平均量を算出するステップＳ２と、
各ＳＱＬ文に対応するバッファ読み取りデータの総量と１回実行のバッファ読み取りデータの平均量との合計値を取得し、前記合計値に基づいて、最適化対象のＳＱＬ文を選択するステップＳ３と、
を実現することを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
前記ステップＳ２は、
現在のスナップショットの性能データと、前のスナップショットの性能データとをそれぞれ対応づけて差を算出することで、予め設定された第一時間内で各ＳＱＬ文に対応するバッファ読み取りデータの総量、全てのＳＱＬ文のバッファ読み取りデータの総量の合計値及び各ＳＱＬ文に対応する１回実行のバッファ読み取りデータの平均量を算出し、
各ＳＱＬ文に対応するバッファ読み取りデータの総量と全てのＳＱＬ文のバッファ読み取りデータの総量の合計値との比を取得し、
前記比が前記予め設定された比よりも大きいＳＱＬ文を、前記ステップＳ３を実行するＳＱＬ文とする
というステップで置き換えられることを特徴とする請求項１１に記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
前記データベースシステム最適化のシステムは、前記プロセッサに実行される際に、
１回実行のバッファ読み取りデータの平均量が予め設定されたデータ量以下であるＳＱＬ文が存在するか否かを分析するステップＳ２０１と、
存在する場合、１回実行のバッファ読み取りデータの平均量が予め設定されたデータ量以下であるＳＱＬ文をフィルタリングし、かつ１回実行のバッファ読み取りデータの平均量が予め設定されたデータ量よりも大きいＳＱＬ文を、前記ステップＳ３を実行するＳＱＬ文とするステップＳ２０２と、
をさらに実現することを特徴とする請求項１１に記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
前記ステップＳ３は、
各ＳＱＬ文について対応するバッファ読み取りデータの総量の大きさに従って１回目の並べ替えを行い、そして各ＳＱＬ文について対応する１回実行のバッファ読み取りデータの平均量の大きさに従って２回目の並べ替えを行うことで、前記１回目の並べ替え及び前記２回目の並べ替えを基準とする各ＳＱＬ文の総合並べ替えを取得するステップＳ３１と、
前記総合並べ替えに基づいて予め設定された算出ルールを利用し、各ＳＱＬ文に対応する目標値を算出し、前記目標値に基づいて最適化対象のＳＱＬ文を選択するステップＳ３２と、
を備えることを特徴とする請求項１１から１３のいずれか１項に記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
前記ステップＳ３２は、
各ＳＱＬ文の総合並べ替えに対応する総合番号と全てのＳＱＬ文の数との商を算出することで、各ＳＱＬ文に対応する目標値を求め、
前記予め設定された第一時間よりも大きい予め設定された第二時間内で少なくとも１つのＳＱＬ文の目標値が存在するか否かを分析し、
存在する場合、前記予め設定された第二時間内で同じＳＱＬ文に対応する目標値を加算することで、同じＳＱＬ文の目標値の合計値を求め、
前記目標値の合計値が予め設定された値以上であるＳＱＬ文を最適化対象のＳＱＬ文とする
ことを備えることを特徴とする請求項１４に記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。