JP7360047B2 - 検索処理プログラム、検索処理方法および検索処理装置 - Google Patents

Description

本発明は検索処理プログラム、検索処理方法および検索処理装置に関する。

データベースのデータ形式として、複数のノードとノード間を接続するエッジとを含むグラフを示すグラフデータがある。例えば、ＲＤＦ（Resource Description Framework）は、リソースに関係する情報を、主語と述語と目的語の３つ組（トリプルと言うことがある）で表現する。リソースは、人や組織や機械などの実体を表す。主語は、着目する実体を表すリソースである。述語は、主語と目的語との間の関係を表し、属性やプロパティと言うこともある。目的語は、主語と関係のある他のリソースまたはリテラルである。リテラルは、数値や文字列などのテキストである。例えば、（Ａ，年齢，６０）というトリプルは、人物Ａの年齢が６０であることを示す。また、（Ａ，子供，Ｂ）というトリプルは、人物Ａの子供が人物Ｂであることを示す。ＲＤＦの主語および目的語はグラフのノードに相当し、ＲＤＦの述語はグラフのエッジに相当する。

グラフデータから、指定された検索条件に合致するノードを検索することがある。検索の問い合わせ（検索クエリ）は、ノードを絞り込むための１以上の検索条件を含む。２以上の検索条件が含まれる場合、通常、それら２以上の検索条件は論理積（ＡＮＤ）として取り扱われる。検索クエリは、所定のクエリ記述言語で記載される。例えば、ＲＤＦデータからリソースを検索するための検索クエリは、ＳＰＡＲＱＬ（SPARQL Protocol and RDF Query Language）というクエリ記述言語で記載されることがある。ＳＰＡＲＱＬの検索クエリは、リソースを絞り込むための検索条件を、述語や目的語に相当する値を用いてトリプル形式で記載する。例えば、述語を「年齢」とし目的語を「４０未満」と指定した検索条件は、年齢が４０歳未満の人物を表すリソースに絞り込むことを意味する。

なお、ＲＤＦデータベースの検索を高速化するグラフパターンマッチングシステムが提案されている。提案のグラフパターンマッチングシステムは、予め特定のグラフパターンについてＲＤＦデータベースの検索を行い、その検索結果を保存しておく。グラフパターンマッチングシステムは、ユーザから検索クエリを受け付けると、保存された検索結果を利用して、検索クエリに含まれる検索条件に対応するデータを抽出する。

特開２０１３－５４６０２号公報

グラフデータに対して検索クエリに基づいて検索処理を実行するにあたり、グラフに含まれる個々のノードが検索条件に合致するか否かを網羅的に判定しようとすると、グラフ規模の増大に応じて検索時間が長くなってしまう。この点、検索結果が変わらない範囲で、一部のノードに対して検索条件に合致するか否かの判定を省略することができれば、グラフデータに対する検索処理を高速化できる余地がある。

１つの側面では、本発明は、グラフデータに対する検索処理を高速化できる検索処理プログラム、検索処理方法および検索処理装置を提供することを目的とする。

１つの態様では、コンピュータに以下の処理を実行させる検索処理プログラムが提供される。１以上のプロパティの値がそれぞれ対応付けられた複数のノードと複数のノードを接続する複数のエッジとを含むグラフを示すグラフデータに対して、プロパティの値を用いてノードの検索条件が記載された検索クエリを取得する。グラフデータが満たす制約条件であって、一方のノードに対応付けられた第１のプロパティの値と、一方のノードから所定範囲内にある他方のノードに対応付けられており第１のプロパティと同一または異なるプロパティである第２のプロパティの値との間に成立する制約条件を示す制約データを取得する。グラフデータが示す第１のノードに対応付けられた第１のプロパティの値が、検索クエリが示す検索条件に合致するか判定する。第１のノードから所定範囲内にある第２のノードが検出された場合、第１のノードの第１のプロパティの判定結果と制約データが示す制約条件とに基づいて、第２のノードに対応付けられた第２のプロパティの値が検索条件に合致するか推定して、第２のノードの第２のプロパティの判定を省略する。第１のノードの第１のプロパティの判定結果および第２のノードの第２のプロパティの推定結果を用いて、検索クエリに対する検索結果を生成する。

また、１つの態様では、コンピュータが実行する検索処理方法が提供される。また、１つの態様では、記憶部と処理部とを有する検索処理装置が提供される。

１つの側面では、グラフデータに対する検索処理を高速化できる。

第１の実施の形態の検索処理装置の例を説明する図である。 第２の実施の形態の検索処理装置のハードウェア例を示す図である。 ＲＤＦグラフの例を示す図である。 ＲＤＦデータおよび制約データの例を示す図である。 検索クエリと検索結果の第１の例を示す図である。 検索クエリと検索結果の第２の例を示す図である。 検索処理の第１の高速化例を示す図である。 検索処理の第２の高速化例を示す図である。 検索処理装置の機能例を示すブロック図である。 検索計画生成の手順例を示すフローチャートである。 検索処理の手順例を示すフローチャートである。 検索処理の手順例を示すフローチャート（続き１）である。 検索処理の手順例を示すフローチャート（続き２）である。 検索処理の手順例を示すフローチャート（続き３）である。

以下、本実施の形態を図面を参照して説明する。
［第１の実施の形態］
第１の実施の形態を説明する。

図１は、第１の実施の形態の検索処理装置の例を説明する図である。
第１の実施の形態の検索処理装置１０は、グラフ型データベースに対して検索クエリに応じて検索処理を実行する。検索処理装置１０は、クライアント装置でもよいしサーバ装置でもよい。検索処理装置１０を、情報処理装置やコンピュータと言うこともできる。

検索処理装置１０は、記憶部１１および処理部１２を有する。記憶部１１は、ＲＡＭ（Random Access Memory）などの揮発性半導体メモリでもよいし、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やフラッシュメモリなどの不揮発性ストレージでもよい。処理部１２は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）などのプロセッサである。ただし、処理部１２は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などの特定用途の電子回路を含んでもよい。プロセッサは、ＲＡＭなどのメモリ（記憶部１１でもよい）に記憶されたプログラムを実行する。複数のプロセッサの集合を「マルチプロセッサ」または単に「プロセッサ」と言うこともある。

記憶部１１は、グラフデータ１３および制約データ１４を記憶する。
グラフデータ１３は、１以上のプロパティの値がそれぞれ対応付けられた複数のノードと、それら複数のノードを接続する複数のエッジとを含むグラフを示す。グラフデータ１３が示すグラフは、エッジが向きをもつ有向グラフであってもよい。また、グラフデータ１３は、ＲＤＦに従って記載されたＲＤＦデータであってもよい。例えば、グラフデータ１３に含まれるノードは、人や組織や機械などの実体を表すリソースに対応し、グラフデータ１３に含まれるエッジは、親子関係や包含関係などリソース間の関係に対応する。エッジがプロパティの一種であってもよい。ノードに対応付けられたプロパティは、例えば、年齢や人口や面積などリソースがもつ属性を表す。

一例として、グラフデータ１３は、ノード１３ａ（ノードＸ）およびノード１３ｂ（ノードＹ）を含む。ノード１３ａとノード１３ｂとは、関係Ｒを示すエッジで接続されている。ただし、ノード１３ｂがノード１３ａから所定範囲内にあればよく、両者が隣接する代わりに１以上の中間ノードを介して連結していてもよい。ノード１３ａに対しては、少なくともプロパティ１３ｃ（第１のプロパティ）の値が対応付けられている。ノード１３ｂに対しては、少なくともプロパティ１３ｄ（第２のプロパティ）の値が対応付けられている。プロパティ１３ｃとプロパティ１３ｄは、同一のプロパティであってもよいし異なるプロパティであってもよい。一例として、ノード１３ａ，１３ｂが人物を表し、ノード１３ａとノード１３ｂの間のエッジが親子関係を表し、プロパティ１３ｃ，１３ｄが年齢を表してもよい。その場合、人物Ｘの子が人物Ｙであること、人物Ｘの年齢が４０であること、人物Ｙの年齢が２０であることが表現される。

制約データ１４は、グラフデータ１３が満たすことが期待される制約条件を示す。制約条件は、意味的にあり得ないデータがデータベースに登録されるのを抑制するため、データベースのデータ構造定義に対して付与される設計情報である。制約条件を満たさないデータをグラフデータ１３に登録しようとした場合に、そのデータ登録を拒否することが考えられる。また、グラフデータ１３の中に制約条件を満たさないデータがないか検証し、制約条件を満たさないデータがある場合にエラーを報告することが考えられる。また、制約条件と矛盾する検索条件を指定した検索クエリを拒否することが考えられる。第１の実施の形態では、後述するように、制約データ１４を検索処理の高速化に利用する。

制約条件には、１つのノードの１つのプロパティの値に対して単独でその具備が判断されるプロパティ単位の制約条件と、異なるノードのプロパティの値の関係に対してその具備が判断されるノード間の制約条件とがある。プロパティ単位の制約条件として、例えば、年齢の値が非負整数であることや、性別の値が「男性」または「女性」であることが挙げられる。ノード間の制約条件として、例えば、親子関係にある人物の間で子の年齢が親の年齢以下であることや、包含関係にある行政区の間で下位の行政区の人口が上位の行政区の人口以下であることが挙げられる。第１の実施の形態では、検索処理の高速化に、制約条件のうちノード間の制約条件を利用する。

制約データ１４は、あるノード（一方のノード）と当該ノードから所定範囲内にある他のノード（他方のノード）との間に成立する制約条件を示す。所定範囲内にある他方のノードは、例えば、一方のノードから所定の関係を示す１つのエッジを介して到達可能な隣接ノードである。また、所定範囲内にある他方のノードは、例えば、一方のノードから所定の関係を示すエッジのみを１つ以上経由して到達可能な近傍ノードである。制約データ１４は、一方のノードに対応付けられたプロパティ１３ｃの値と他方のノードに対応付けられたプロパティ１３ｄの値との間に成立する制約条件を示す。

一例として、制約データ１４は、一方のノードと他方のノードとが関係Ｒを示すエッジで接続されている場合に、当該他方のノードのプロパティ１３ｄの値が当該一方のノードのプロパティ１３ｃの値以下であるという制約条件を示す。関係Ｒを親子関係とし、プロパティ１３ｃ，１３ｄを年齢と解釈してもよい。また、関係Ｒを行政区の包含関係とし、プロパティ１３ｃ，１３ｄを人口または面積と解釈してもよい。

処理部１２は、検索クエリ１５を取得する。処理部１２は、ユーザから検索クエリ１５の入力を受け付けてもよいし、他の情報処理装置から検索クエリ１５を受信してもよい。検索クエリ１５は、グラフデータ１３からノードを検索する検索要求を示しており、プロパティの値を用いて記載された検索条件を含んでいる。検索条件は、プロパティ１３ｃ，１３ｄの値が閾値以上であることまたは閾値以下であることであってもよい。例えば、検索クエリ１５として、年齢が閾値以上の人物を示すノードを要求するものや、人口が閾値以上の行政区を示すノードを要求するものなどが挙げられる。検索条件は、２以上のプロパティに対応する２以上の条件項目を含んでもよい。それら２以上の条件項目は、通常、論理積（ＡＮＤ条件）として解釈される。

次に、処理部１２は、グラフデータ１３に含まれるノード１３ａに対応付けられたプロパティ１３ｃの値が、検索クエリ１５が示す検索条件に合致するか判定する。ノード１３ａのプロパティ１３ｃの判定を行うと、処理部１２は、ノード１３ａから所定範囲内にあるノード１３ｂを検出する。すると、処理部１２は、ノード１３ａのプロパティ１３ｃの判定結果と制約データ１４が示す制約条件とに基づいて、ノード１３ｂに対応付けられたプロパティ１３ｄの値が検索条件に合致するか推定する。この推定により、処理部１２は、ノード１３ｂのプロパティ１３ｄの判定を省略してよい。処理部１２は、ノード１３ａのプロパティ１３ｃの判定結果およびノード１３ｂのプロパティ１３ｄの推定結果を用いて、検索クエリ１５に対する検索結果１６を生成する。

例えば、検索クエリ１５が検索条件として、プロパティ１３ｃ，１３ｄの値が閾値以下であることを規定しているとする。また、制約データ１４が制約条件として、一方のノードと関係Ｒで接続された他方のノードのプロパティ１３ｄの値が、当該一方のノードのプロパティ１３ｃの値以下であることを規定しているとする。この場合、制約条件のもとで、一方のノードのプロパティ１３ｃの値が閾値以下であれば、他方のノードのプロパティ１３ｄの値が閾値以下であるという肯定の推移関係が成立する。よって、ノード１３ａのプロパティ１３ｃの値が検索条件に合致すれば、ノード１３ｂのプロパティ１３ｄの値も検索条件に合致すると推定される。その結果として、例えば、ノード１３ａ，１３ｂを示す情報が検索結果１６に含まれることになる。

また、例えば、検索クエリ１５が検索条件として、プロパティ１３ｃ，１３ｄの値が閾値以上であることを規定しているとする。また、制約データ１４が制約条件として、一方のノードと関係Ｒで接続された他方のノードのプロパティ１３ｄの値が、当該一方のノードのプロパティ１３ｃの値以下であることを規定しているとする。この場合、制約条件のもとで、一方のノードのプロパティ１３ｃの値が閾値以上でなければ、他方のノードのプロパティ１３ｄの値が閾値以上でないという否定の推移関係が成立する。よって、ノード１３ａのプロパティ１３ｃの値が検索条件に合致しなければ、ノード１３ｂのプロパティ１３ｄの値も検索条件に合致しないと推定される。その結果として、例えば、ノード１３ａ，１３ｂを示す情報が検索結果１６から除外されることになる。

なお、ノード１３ｂのプロパティ１３ｄの値が検索条件に合致しないと推定された場合、この時点でノード１３ｂが検索結果１６から除外される。この場合、検索クエリ１５が示す検索条件に他のプロパティに関する条件が含まれていても、処理部１２は、ノード１３ｂの他のプロパティの判定を省略してよい。また、ノード１３ｂから関係Ｒを示すエッジを経由して更に他のノードが検出された場合、処理部１２は、当該他のノードに対応付けられたプロパティ１３ｄの判定を連鎖的に省略するようにしてもよい。また、検索クエリ１５が示す検索条件に、制約データ１４に出現するプロパティに関する条件項目と制約データ１４に出現しないプロパティに関する条件項目とが含まれる場合、処理部１２は、前者が後者より先に判定されるように条件項目をソートするようにしてもよい。

第１の実施の形態の検索処理装置１０によれば、検索クエリ１５が示す検索条件に合致するノードをグラフデータ１３から検索する際に、グラフデータ１３に対して予め作成されており異なるノードの間で成立する制約条件を示す制約データ１４が参照される。制約条件とノード１３ａのプロパティ１３ｃの値が検索条件に合致するか否かの判定結果とから、ノード１３ａから所定範囲内にあるノード１３ｂのプロパティ１３ｄの値が検索条件に合致するか否かが推定され、その判定が省略される。これにより、検索結果に影響を与えない範囲で、一部のノードのプロパティの判定を省略することができる。よって、グラフデータ１３が大規模であっても、検索処理を高速化できる。

［第２の実施の形態］
次に、第２の実施の形態を説明する。
第２の実施の形態の検索処理装置は、ＲＤＦデータに対して検索クエリに応じて検索処理を実行する。第２の実施の形態の検索処理装置は、クライアント装置でもよいしサーバ装置でもよい。検索処理装置を、情報処理装置やコンピュータと言うこともできる。

図２は、第２の実施の形態の検索処理装置のハードウェア例を示す図である。
検索処理装置１００は、ＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０２、ＨＤＤ１０３、画像インタフェース１０４、入力インタフェース１０５、媒体リーダ１０６および通信インタフェース１０７を有する。検索処理装置１００が有するこれらのユニットは、バスに接続されている。検索処理装置１００は、第１の実施の形態の検索処理装置１０に対応する。ＣＰＵ１０１は、第１の実施の形態の処理部１２に対応する。ＲＡＭ１０２またはＨＤＤ１０３は、第１の実施の形態の記憶部１１に対応する。

ＣＰＵ１０１は、プログラムの命令を実行するプロセッサである。ＣＰＵ１０１は、ＨＤＤ１０３に記憶されたプログラムやデータの少なくとも一部をＲＡＭ１０２にロードし、プログラムを実行する。ＣＰＵ１０１は複数のプロセッサコアを備えてもよく、検索処理装置１００は複数のプロセッサを備えてもよい。複数のプロセッサの集合を「マルチプロセッサ」または単に「プロセッサ」と言うことがある。

ＲＡＭ１０２は、ＣＰＵ１０１が実行するプログラムやＣＰＵ１０１が演算に使用するデータを一時的に記憶する揮発性半導体メモリである。検索処理装置１００は、ＲＡＭ以外の種類のメモリを備えてもよく、複数のメモリを備えてもよい。

ＨＤＤ１０３は、ＯＳ（Operating System）やミドルウェアやアプリケーションソフトウェアなどのソフトウェアのプログラム、および、データを記憶する不揮発性ストレージである。検索処理装置１００は、フラッシュメモリやＳＳＤ（Solid State Drive）など他の種類のストレージを備えてもよく、複数のストレージを備えてもよい。

画像インタフェース１０４は、ＣＰＵ１０１からの命令に従って、検索処理装置１００に接続された表示装置１１１に画像を出力する。表示装置１１１として、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイ、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：Liquid Crystal Display）、有機ＥＬ（ＯＥＬ：Organic Electro-Luminescence）ディスプレイ、プロジェクタなど、任意の種類の表示装置を使用することができる。検索処理装置１００に、プリンタなど表示装置１１１以外の出力デバイスが接続されてもよい。

入力インタフェース１０５は、検索処理装置１００に接続された入力デバイス１１２から入力信号を受け付ける。入力デバイス１１２として、マウス、タッチパネル、タッチパッド、キーボードなど、任意の種類の入力デバイスを使用することができる。検索処理装置１００に複数種類の入力デバイスが接続されてもよい。

媒体リーダ１０６は、記録媒体１１３に記録されたプログラムやデータを読み取る読み取り装置である。記録媒体１１３として、フレキシブルディスク（ＦＤ：Flexible Disk）やＨＤＤなどの磁気ディスク、ＣＤ（Compact Disc）やＤＶＤ（Digital Versatile Disc）などの光ディスク、半導体メモリなど、任意の種類の記録媒体を使用することができる。媒体リーダ１０６は、例えば、記録媒体１１３から読み取ったプログラムやデータを、ＲＡＭ１０２やＨＤＤ１０３などの他の記録媒体にコピーする。読み取られたプログラムは、例えば、ＣＰＵ１０１によって実行される。なお、記録媒体１１３は可搬型記録媒体であってもよく、プログラムやデータの配布に用いられることがある。また、記録媒体１１３やＨＤＤ１０３を、コンピュータ読み取り可能な記録媒体と言うことがある。

通信インタフェース１０７は、ネットワーク１１４に接続され、ネットワーク１１４を介して他の情報処理装置と通信する。通信インタフェース１０７は、スイッチやルータなどの有線通信装置に接続される有線通信インタフェースでもよいし、基地局やアクセスポイントなどの無線通信装置に接続される無線通信インタフェースでもよい。

次に、データベースのデータ構造について説明する。
図３は、ＲＤＦグラフの例を示す図である。
ＲＤＦグラフ１３０は、ＲＤＦデータをグラフ形式で表現したものである。ＲＤＦでは、１つの事実が（主語，述語，目的語）のトリプルで表現される。主語は、人や組織や機械などの実体を表すリソースに相当する。リソースは、識別子であるＵＲＩ（Uniform Resource Identifier）によって識別される。述語は、主語と目的語との間の関係を表し、属性やプロパティと言うこともある。目的語は、主語であるリソースと関係のある他のリソースまたはリテラルに相当する。リテラルは、数値や文字列などのテキストである。ＲＤＦのリソースおよびリテラルは、グラフのノードに対応する。リソースは楕円形で表記されることがあり、リテラルは矩形で表記されることがある。ＲＤＦのプロパティは、グラフのエッジに対応する。エッジは、主語から目的語への方向をもつ。

第２の実施の形態では、人物の血縁関係を記載したＲＤＦデータを使用する。ＲＤＦグラフ１３０は、リソースを示すノード１３１，１３２，１３３，１３４，１３５，１３６を含む。また、ＲＤＦグラフ１３０は、リテラルを示すノード１３２ａ，１３２ｂ，１３３ａ，１３３ｂ，１３４ａ，１３４ｂ，１３５ａ，１３５ｂ，１３６ａ，１３６ｂを含む。

ノード１３１は人物Ａを表し、ノード１３２は人物Ｂを表し、ノード１３３は人物Ｃを表し、ノード１３４は人物Ｄを表し、ノード１３５は人物Ｅを表し、ノード１３６は人物Ｆを表す。ノード１３１からノード１３２に、プロパティ「子供」を表すエッジがある。ノード１３１からノード１３３に、プロパティ「子供」を表すエッジがある。ノード１３２からノード１３４に、プロパティ「子供」を表すエッジがある。ノード１３３からノード１３５に、プロパティ「子供」を表すエッジがある。ノード１３３からノード１３６に、プロパティ「子供」を表すエッジがある。

ノード１３２からリテラル「女性」を表すノード１３２ａに、プロパティ「性別」を表すエッジがある。ノード１３２からリテラル「４２」を表すノード１３２ｂに、プロパティ「年齢」を表すエッジがある。ノード１３３からリテラル「男性」を表すノード１３３ａに、プロパティ「性別」を表すエッジがある。ノード１３３からリテラル「３９」を表すノード１３３ｂに、プロパティ「年齢」を表すエッジがある。ノード１３４からリテラル「女性」を表すノード１３４ａに、プロパティ「性別」を表すエッジがある。ノード１３４からリテラル「１９」を表すノード１３４ｂに、プロパティ「年齢」を表すエッジがある。ノード１３５からリテラル「男性」を表すノード１３５ａに、プロパティ「性別」を表すエッジがある。ノード１３５からリテラル「１８」を表すノード１３５ｂに、プロパティ「年齢」を表すエッジがある。ノード１３６からリテラル「男性」を表すノード１３６ａに、プロパティ「性別」を表すエッジがある。ノード１３６からリテラル「１８」を表すノード１３６ｂに、プロパティ「年齢」を表すエッジがある。

よって、ＲＤＦグラフ１３０は以下の事実を表現している。人物Ｂは人物Ａの子供であり、４２歳の女性である。人物Ｃは人物Ａの子供であり、３９歳の男性である。人物Ｄは人物Ｂの子供であり、１９歳の女性である。人物Ｅは人物Ｃの子供であり、１８歳の男性である。人物Ｆは人物Ｃの子供であり、１８歳の男性である。

図４は、ＲＤＦデータおよび制約データの例を示す図である。
ＲＤＦデータ１４１は、図３のＲＤＦグラフ１３０に対応する。ＲＤＦデータ１４１は、以下の事実を記載した１５個のトリプルを含む。（１）人物Ａの子供は人物Ｂである。（２）人物Ａの子供は人物Ｃである。（３）人物Ｂの性別は女性である。（４）人物Ｂの年齢は４２である。（５）人物Ｂの子供は人物Ｄである。（６）人物Ｃの性別は男性である。（７）人物Ｃの年齢は３９である。（８）人物Ｃの子供は人物Ｅである。（９）人物Ｃの子供は人物Ｆである。（１０）人物Ｄの性別は女性である。（１１）人物Ｄの年齢は１９である。（１２）人物Ｅの性別は男性である。（１３）人物Ｅの年齢は１８である。（１４）人物Ｆの性別は男性である。（１５）人物Ｆの年齢は１８である。

ＲＤＦデータ１４１に対しては、データ構造の設計時に予め制約データ１４２が作成されている。制約データ１４２は、意味的にあり得ないデータがＲＤＦデータ１４１に登録されるのを抑制するためＲＤＦデータ１４１に対して課される制約条件を示す。制約データ１４２は、ＳＨＡＣＬ（Shapes Constraint Language）などの制約記述言語で記載される。制約条件には、１つのリソースの１つのプロパティの値に対して、他のリソースや他のプロパティとは独立に課されるプロパティ単位の制約条件がある。また、制約条件には、あるリソースのプロパティの値と他のリソースのプロパティの値との関係に対して課されるリソース間の制約条件がある。関係データベース（ＲＤＢ：Relational Database）で規定可能な制約条件は、１つのレコードの１つのカラムに対する制約条件である。一方でＲＤＦデータベースでは、異なるリソースの間の制約条件を規定することができる。

制約条件は、新たなデータをＲＤＦデータ１４１に登録する際に参照され得る。制約条件と矛盾するデータをＲＤＦデータ１４１に登録しようとした際、そのデータ登録を拒否することが考えられる。例えば、性別が「男性」でも「女性」でもないトリプルや、年齢が非負整数でないトリプルを登録することが拒否される。また、制約条件は、ＲＤＦデータ１４１に登録されたデータを事後的に検証する際に参照され得る。ＲＤＦデータ１４１の中から制約条件と矛盾するデータが検出された場合に、エラーメッセージを表示してＲＤＦデータ１４１の修正を促すことが考えられる。

また、制約条件は、受け付けた検索クエリを検証する際に参照され得る。検索クエリの中に、制約条件と矛盾する値を指定した検索条件が記載されている場合、その検索クエリによって要求される検索処理を拒否することが考えられる。その場合、検索処理を実行することなく、該当するデータが存在しないことを示す検索結果を出力することができる。例えば、性別として「男性」でも「女性」でもない値を指定した検索条件を含む検索クエリや、年齢として非負整数でない値を指定した検索条件を含む検索クエリが拒否される。

制約データ１４２は、子供の年齢が親の年齢より小さいというリソース間の制約条件を規定する。ＲＤＦデータ１４１は、この制約条件を満たすように作成される。図４に示す制約条件の１行目は、あるリソースを「ｐａｒｅｎｔ」とし、プロパティ「子供」の先にあるリソースを「ｔｈｉｓ」とすることを示す。２行目は、リソースｔｈｉｓの年齢を「ａｇｅ」とすることを示す。３行目は、リソースｐａｒｅｎｔの年齢を「ｐ＿ａｇｅ」とすることを示す。４行目は、年齢ｐ＿ａｇｅが年齢ａｇｅより大きいことを示す。これにより、子供の年齢が親の年齢より小さいことが規定される。後述するように第２の実施の形態では、このようなリソース間の制約条件を検索処理の高速化に利用する。

次に、検索クエリに応じた検索処理について説明する。まず、ＲＤＦデータ１４１に対する単純な検索処理を説明し、その後に検索処理の高速化について説明する。
図５は、検索クエリと検索結果の第１の例を示す図である。

検索クエリ１４３は、ＲＤＦデータ１４１から検索条件に合致するリソースを検索することを要求するデータベースクエリである。検索クエリ１４３は、ユーザによって検索処理装置１００に入力されたものでもよいし、他の情報処理装置から受信されたものでもよい。検索クエリ１４３は、ＳＰＡＲＱＬに従って記載される。

検索クエリ１４３は、３つの検索条件を含む。これら３つの検索条件は、論理積（ＡＮＤ条件）として解釈される。第１の検索条件は、抽出されるリソースが、人物Ａを示すリソースからプロパティ「子供」を１回以上経由した先にあるリソースであることである。第２の検索条件は、抽出されるリソースが、プロパティ「性別」の値として「男性」をもつことである。第３の検索条件は、抽出されるリソースが、プロパティ「年齢」の値として４０未満の数値をもつことである。図５に示す検索条件の１行目は、人物Ａを示すリソースからプロパティ「子供」を１回以上経由した先にあるリソースを「ｃｈｉｌｄ」とすることを示す。２行目は、リソースｃｈｉｌｄの性別を「男性」に限定することを示す。３行目は、リソースｃｈｉｌｄの年齢を「ａｇｅ」とすることを示す。４行目は、年齢ａｇｅを４０未満に限定することを示す。よって、検索クエリ１４３は、人物Ａの子孫のうち４０歳未満の男性を検索することを示す。

単純な検索処理によれば、まず、基点であるノード１３１が選択され、第１の検索条件に基づいて、ノード１３１からプロパティ「子供」を示すエッジを１つ以上経由した先にあるノード１３２，１３３，１３４，１３５，１３６が抽出される。

次に、第２の検索条件に基づいて、ノード１３２，１３３，１３４，１３５，１３６それぞれに対して、プロパティ「性別」の値が「男性」であるか判定される。すなわち、ノード１３２に対応するノード１３２ａが抽出され、その値が「男性」か判定される。同様に、ノード１３３に対応するノード１３３ａが抽出され、その値が「男性」か判定される。ノード１３４に対応するノード１３４ａが抽出され、その値が「男性」か判定される。ノード１３５に対応するノード１３５ａが抽出され、その値が「男性」か判定される。ノード１３６に対応するノード１３６ａが抽出され、その値が「男性」か判定される。ノード１３１，１３２，１３３，１３４，１３５，１３６のうち、第２の検索条件に合致しないノードは検索結果から除外することができる。よって、プロパティ「性別」の値が「男性」でないノード１３２，１３４が検索結果から除外される。

次に、第３の検索条件に基づいて、残ったノード１３３，１３５，１３６それぞれに対して、プロパティ「年齢」の値が４０未満であるか判定される。すなわち、ノード１３３に対応するノード１３３ｂが抽出され、その値が４０未満か判定される。同様に、ノード１３５に対応するノード１３５ｂが抽出され、その値が４０未満か判定される。ノード１３６に対応するノード１３６ｂが抽出され、その値が４０未満か判定される。ノード１３３，１３５，１３６のうち、第３の検索条件に合致しないノードは検索結果から除外することができる。ただし、ここで除外されるノードは無い。

最終的にノード１３３，１３５，１３６が残る。これにより、検索クエリ１４３に対応する検索結果１４４が生成される。検索結果１４４は、ノード１３３，１３５，１３６が示すリソースを主語とするトリプルを含む。具体的には、検索結果１４４は、以下の事実を示す８個のトリプルを含む。（１）人物Ｃの性別は男性である。（２）人物Ｃの年齢は３９である。（３）人物Ｃの子供は人物Ｅである。（４）人物Ｃの子供は人物Ｆである。（５）人物Ｅの性別は男性である。（６）人物Ｅの年齢は１８である。（７）人物Ｆの性別は男性である。（８）人物Ｆの年齢は１８である。

上記の検索処理によれば、ノード１３２ａ，１３３ａ，１３４ａ，１３５ａ，１３６ａが示す５個のリテラルに対して第２の検索条件の判定が行われている。また、ノード１３３ｂ，１３５ｂ，１３６ｂが示す３個のリテラルに対して第３の検索条件の判定が行われている。よって、合計で８個のリテラルに対して判定が行われたことになる。

図６は、検索クエリと検索結果の第２の例を示す図である。
検索クエリ１４５は、検索クエリ１４３と同様に、ＲＤＦデータ１４１からリソースを検索することを要求するデータベースクエリである。ただし、３つの検索条件のうち第３の検索条件が検索クエリ１４３と異なる。検索クエリ１４５の第３の検索条件は、抽出されるリソースが、プロパティ「年齢」の値として４０以上の数値をもつことである。よって、検索クエリ１４５は、人物Ａの子孫のうち４０歳以上の男性を検索することを示す。

単純な検索処理によれば、まず、基点であるノード１３１が選択され、第１の検索条件に基づいて、ノード１３１からプロパティ「子供」を示すエッジを１つ以上経由した先にあるノード１３２，１３３，１３４，１３５，１３６が抽出される。次に、第２の検索条件に基づいて、ノード１３２，１３３，１３４，１３５，１３６それぞれに対して、プロパティ「性別」の値が「男性」であるか判定される。これにより、プロパティ「性別」の値が「男性」でないノード１３２，１３４が検索結果から除外される。次に、第３の検索条件に基づいて、残ったノード１３３，１３５，１３６それぞれに対して、プロパティ「年齢」の値が４０以上であるか判定される。これにより、プロパティ「年齢」の値が４０以上でないノード１３３，１３５，１３６が検索結果から除外される。

最終的に残ったノードは存在しない。これにより、検索クエリ１４５に対応する検索結果１４６が生成される。検索結果１４６は、該当するトリプルが無いことを示す。上記の検索処理によれば、ノード１３２ａ，１３３ａ，１３４ａ，１３５ａ，１３６ａが示す５個のリテラルに対して第２の検索条件の判定が行われている。また、ノード１３３ｂ，１３５ｂ，１３６ｂが示す３個のリテラルに対して第３の検索条件の判定が行われている。よって、合計で８個のリテラルに対して判定が行われたことになる。

これに対して、制約データ１４２が示す制約条件を考慮すると、一部のリテラルの判定を省略することが可能となる。例えば、図５の検索クエリ１４３が示す第３の検索条件について、親の年齢が４０歳未満であれば、子の年齢は親の年齢より小さいため、子の年齢も４０歳未満であることが明らかである。よって、ノード１３３ｂが第３の検索条件に合致していれば、ノード１３５ｂ，１３６ｂも第３の検索条件に合致すると推定することができ、ノード１３５ｂ，１３６ｂの判定を省略できる。

また、図６の検索クエリ１４５が示す第３の検索条件について、親の年齢が４０歳以上でなければ、子の年齢は親の年齢より小さいため、子の年齢も４０歳以上でないことが明らかである。よって、ノード１３３ｂが第３の検索条件に合致しなければ、ノード１３５ｂ，１３６ｂも第３の検索条件に合致しないと推定することができ、ノード１３５ｂ，１３６ｂの判定を省略できる。この時点でノード１３５，１３６が検索結果から除外されるため、ノード１３５，１３６の他のプロパティの判定も不要となる。

図７は、検索処理の第１の高速化例を示す図である。
ここでは、検索クエリ１４３に応じた検索処理の高速化を考える。検索クエリ１４３から、制約条件に出現するプロパティに対する検索条件として、プロパティ「年齢」の値の範囲を指定した第３の検索条件が抽出される。この検索条件と制約条件から、近接するリソースの間で成立する推移関係（含意）を示す命題１５１，１５２が生成される。近接するリソースは、制約条件でプロパティの値が比較される２つのリソースである。

命題１５１は、制約条件のもとで、一方のリソースのプロパティの値が検索条件に合致することを示す肯定式と、他方のリソースのプロパティの値が検索条件に合致することを示す肯定式との間に成立する肯定命題である。２つの肯定式の一方が仮定になり他方が結論になる。検索クエリ１４３の第３の検索条件からは、親の年齢が４０未満であるという肯定式と、子の年齢が４０未満であるという肯定式が生成される。子の年齢が親の年齢より小さいという制約条件があるため、命題１５１として、親の年齢が４０未満であるならば子の年齢が４０未満であるという推移関係（含意）の命題が生成される。親の年齢が４０未満であることが仮定であり、子の年齢が４０未満であることが結論である。

命題１５２は、制約条件のもとで、一方のリソースのプロパティの値が検索条件に合致しないことを示す否定式と、他方のリソースのプロパティの値が検索条件に合致しないことを示す否定式との間に成立する否定命題である。２つの否定式の一方が仮定になり他方が結論になる。命題１５２は、命題１５１の対偶に相当する。

検索クエリ１４３の第３の検索条件からは、親の年齢が４０以上であるという否定式と、子の年齢が４０以上であるという否定式が生成される。子の年齢が親の年齢より小さいという制約条件があるため、命題１５２として、子の年齢が４０以上であるならば親の年齢が４０以上であるという推移関係（含意）の命題が生成される。子の年齢が４０以上であることが仮定であり、親の年齢が４０以上であることが結論である。検索クエリ１４３は、あるリソースを基点としてプロパティ「子供」を順方向に辿ることを要求しているため、ここでは命題１５１，１５２のうち命題１５１が使用されることになる。

また、検索クエリ１４３に含まれる複数の検索条件がソートされ、検索クエリ１４３が検索クエリ１５３に変換される。検索条件のソートでは、制約条件に出現するプロパティに対する検索条件を、制約条件に出現しないプロパティに対する検索条件よりも前に移動する。これにより、制約条件に出現するプロパティに対する検索条件が先に判定され、それにより検索結果から除外されたリソースについては、制約条件に出現しないプロパティに対する検索条件を判定しなくてよいことになる。検索クエリ１４３では、制約条件に関連しないプロパティ「性別」を含む検索条件が２番目であり、制約条件に関連するプロパティ「年齢」を含む検索条件が３番目である。そこで、検索クエリ１５３では、検索クエリ１４３の第２の検索条件と第３の検索条件の順序が入れ替えられている。

そして、検索クエリ１５３と命題１５１に基づいて検索処理が行われる。まず、基点であるノード１３１が選択され、検索クエリ１５３の第１の検索条件に基づいて、ノード１３１からプロパティ「子供」を示すエッジを１つ以上経由した先にあるノード１３２，１３３，１３４，１３５，１３６が抽出される。

次に、検索クエリ１５３の第２の検索条件に基づいて、基点に近いノードから順に、プロパティ「年齢」の値が４０未満であるか判定される。まず、ノード１３２に対応するノード１３２ｂが抽出され、その値が４０未満か判定される。ここでは、ノード１３２ｂの値が第２の検索条件に合致しない。このため、ノード１３２が検索結果から除外される。また、命題１５１の仮定が満たされず、命題１５１の結論は使用されない。

次に、ノード１３３に対応するノード１３３ｂが抽出され、その値が４０未満か判定される。ノード１３３ｂの値が第２の検索条件に合致するため、命題１５１の仮定が満たされ、命題１５１の結論が使用される。その結果、ノード１３３からプロパティ「子供」を示すエッジを１つ以上経由した先にあるノード１３５，１３６について、ノード１３５ｂ，１３６ｂの値が第２の検索条件に合致すると推定され、ノード１３５ｂ，１３６ｂの判定が省略される（みなし判定）。次に、ノード１３４に対応するノード１３４ｂが抽出され、その値が４０未満か判定される。ノード１３４ｂの値が第２の検索条件に合致するため、命題１５１の仮定が満たされ、命題１５１の結論が使用される。ただし、ノード１３４より先に他のノードが無いため、みなし判定は行われない。

次に、検索クエリ１５３の第３の検索条件に基づいて、残ったノード１３３，１３４，１３５，１３６それぞれに対して、プロパティ「性別」の値が「男性」であるか判定される。これにより、プロパティ「性別」の値が「男性」でないノード１３４が検索結果から除外される。最終的にノード１３３，１３５，１３６が残る。これは、図５に示した検索結果１４４と整合する。また、図５の検索処理では８個のリテラルに対して判定が行われたのに対し、図７の検索処理では７個のリテラルに対して判定が行われており、リテラルの判定回数が減少している。

図８は、検索処理の第２の高速化例を示す図である。
ここでは、検索クエリ１４５に応じた検索処理の高速化を考える。検索クエリ１４５の第３の検索条件と制約条件から、推移関係（含意）を示す命題１５４，１５５が生成される。命題１５４は肯定命題であり、命題１５５は否定命題である。

検索クエリ１４５の第３の検索条件から、親の年齢が４０以上であるという肯定式と、子の年齢が４０以上であるという肯定式が生成される。制約条件のもと、命題１５４として、子の年齢が４０以上であるならば親の年齢が４０以上であるという命題が生成される。また、検索クエリ１４５の第３の検索条件から、親の年齢が４０未満であるという否定式と、子の年齢が４０未満であるという否定式が生成される。制約条件のもと、命題１５５として、親の年齢が４０未満であるならば子の年齢が４０未満であるという命題が生成される。検索クエリ１４５は、プロパティ「子供」を順方向に辿ることを要求しているため、ここでは命題１５４，１５５のうち命題１５５が使用されることになる。

また、検索クエリ１４５に含まれる複数の検索条件がソートされ、検索クエリ１４５が検索クエリ１５６に変換される。これにより、検索クエリ１５６では、検索クエリ１４５の第２の検索条件と第３の検索条件の順序が入れ替えられている。

そして、検索クエリ１５６と命題１５５に基づいて検索処理が行われる。まず、基点であるノード１３１が選択され、検索クエリ１５６の第１の検索条件に基づいて、ノード１３１からプロパティ「子供」を示すエッジを１つ以上経由した先にあるノード１３２，１３３，１３４，１３５，１３６が抽出される。次に、検索クエリ１５６の第２の検索条件に基づいて、基点に近いノードから順に、プロパティ「年齢」の値が４０以上であるか判定される。まず、ノード１３２に対応するノード１３２ｂが抽出され、その値が４０以上か判定される。ノード１３２ｂの値が第２の検索条件に合致するため、命題１５５の仮定が満たされず、命題１５５の結論は使用されない。

次に、ノード１３３に対応するノード１３３ｂが抽出され、その値が４０以上か判定される。ここでは、ノード１３３ｂの値が第２の検索条件に合致しない。このため、ノード１３３が検索結果から除外される。また、命題１５５の仮定が満たされ、命題１５５の結論が使用される。その結果、ノード１３３からプロパティ「子供」を示すエッジを１つ以上経由した先にあるノード１３５，１３６について、ノード１３５ｂ，１３６ｂの値が第２の検索条件に合致しないと推定され、ノード１３５ｂ，１３６ｂの判定が省略される（みなし判定）。これに伴い、ノード１３５，１３６が検索結果から除外される。

次に、ノード１３４に対応するノード１３４ｂが抽出され、その値が４０以上か判定される。ここでは、ノード１３４ｂの値が第２の検索条件に合致しない。このため、ノード１３４が検索結果から除外される。また、命題１５５の仮定が満たされ、命題１５５の結論が使用される。ただし、ノード１３４より先に他のノードが無いため、みなし判定は行われない。次に、検索クエリ１５６の第３の検索条件に基づいて、残ったノード１３２に対して、プロパティ「性別」の値が「男性」であるか判定される。これにより、プロパティ「性別」の値が「男性」でないノード１３２が検索結果から除外される。

最終的に残ったノードは存在しない。これは、図６に示した検索結果１４６と整合する。また、図６の検索処理では８個のリテラルに対して判定が行われたのに対し、図８の検索処理では４個のリテラルに対して判定が行われており、リテラルの判定回数が減少している。特に、ノード１３５，１３６のプロパティの判定が全て省略されている。このように、肯定命題を使用する場合には、着目するリソースの先にある他のリソースについて一部のプロパティ判定を省略できる。また、否定命題を使用する場合には、着目するリソースの先にある他のリソースについて全てのプロパティ判定を省略できる。

次に、検索処理装置１００の機能および処理手順について説明する。
図９は、検索処理装置の機能例を示すブロック図である。
検索処理装置１００は、ＲＤＦデータ記憶部１２１および制約データ記憶部１２２を有する。これらの記憶部は、例えば、ＲＡＭ１０２またはＨＤＤ１０３の記憶領域を用いて実現される。また、検索処理装置１００は、データ検証部１２３、クエリ受信部１２４、検索計画部１２５および検索部１２６を有する。これらの処理部は、例えば、ＣＰＵ１０１が実行するプログラムを用いて実現される。

ＲＤＦデータ記憶部１２１は、ＲＤＦデータ１４１を記憶する。ＲＤＦデータ記憶部１２１をＲＤＦデータベースと言うこともできる。制約データ記憶部１２２は、制約データ１４２を記憶する。制約データ１４２は、データベース設計において予め作成されている。ＲＤＦデータ１４１や制約データ１４２を他の情報処理装置から取得してもよい。

データ検証部１２３は、検証コマンドを受信する。データ検証部１２３は、ユーザから検証コマンドの入力を受け付けてもよいし、他の情報処理装置から検証コマンドを受信してもよい。検証コマンドを受信すると、データ検証部１２３は、制約データ記憶部１２２から制約データ１４２を読み出し、ＲＤＦデータ記憶部１２１に記憶されたＲＤＦデータ１４１が制約条件を満たしているか検証する。

ＲＤＦデータ１４１に含まれる全てのトリプルが制約条件を満たしている場合、データ検証部１２３は、検証成功を示す検証結果を出力する。ＲＤＦデータ１４１の中に制約条件を満たさないトリプルが含まれている場合、データ検証部１２３は、エラーを示す検証結果を出力する。エラーを示す検証結果は、制約条件を満たさないトリプルの情報を含んでもよい。データ検証部１２３は、検証結果を表示装置１１１に表示してもよいし、ＨＤＤ１０３に保存してもよいし、他の情報処理装置に送信してもよい。

クエリ受信部１２４は、検索クエリを受信する。クエリ受信部１２４は、ユーザから検索クエリの入力を受け付けてもよいし、他の情報処理装置から検索クエリを受信してもよい。クエリ受信部１２４は、受信した検索クエリを検索計画部１２５に出力する。また、クエリ受信部１２４は、検索クエリに対する検索結果を検索部１２６から取得し、検索結果を出力する。クエリ受信部１２４は、検索結果を表示装置１１１に表示してもよいし、ＨＤＤ１０３に保存してもよいし、他の情報処理装置に送信してもよい。

検索計画部１２５は、クエリ受信部１２４から取得した検索クエリを分析して、検索処理を高速化するための検索計画を生成する。ここでは、検索計画部１２５は、制約データ記憶部１２２から制約データ１４２を読み出し、異なるリソースの間に課される制約条件を制約データ１４２から抽出する。検索計画部１２５は、抽出した制約条件と検索クエリに含まれる検索条件とを照合して、命題１５１，１５４などの肯定命題と、命題１５２，１５５などの否定命題とを生成する。また、検索計画部１２５は、判定を省略可能なプロパティが増えるように、検索クエリに含まれる複数の検索条件をソートする。検索計画部１２５は、変換後の検索クエリ、肯定命題および否定命題を検索部１２６に出力する。

検索部１２６は、検索計画部１２５から取得した検索クエリに基づいて、ＲＤＦデータ記憶部１２１に記憶されたＲＤＦデータ１４１を検索する。検索部１２６は、検索クエリが示す検索条件に合致するリソースを示すトリプルを、ＲＤＦデータ１４１から抽出し、抽出したトリプルを含む検索結果をクエリ受信部１２４に出力する。このとき、検索部１２６は、検索計画部１２５から取得した肯定命題および否定命題を参照して、一部のノードについてプロパティの値が検索条件に合致するか推定し、プロパティ判定を省略する。

図１０は、検索計画生成の手順例を示すフローチャートである。
（Ｓ１０）検索計画部１２５は、検索クエリと制約データ１４２を取得する。
（Ｓ１１）検索計画部１２５は、制約データ１４２に記載された制約条件のうち、異なるリソースの間に課されるリソース間の制約条件を抽出する。第２の実施の形態では、プロパティ単位の制約条件は高速化に使用されない。

（Ｓ１２）検索計画部１２５は、検索クエリに含まれる複数の検索条件のうち、制約条件に関連する検索条件を抽出する。制約条件に関連する検索条件は、制約条件が一方のリソースのプロパティの値と他方のリソースのプロパティの値との間の関係を規定している場合において、２つのプロパティの何れかを含む検索条件である。制約条件で比較対象となる２つのプロパティは、同一であることもあるし異なることもある。

（Ｓ１３）検索計画部１２５は、ステップＳ１１で抽出した制約条件のもと、ステップＳ１２で抽出した検索条件が真になる場合について成立する推移関係を示す肯定命題を生成する。ここでは、検索計画部１２５は、制約条件で比較対象となる２つのプロパティそれぞれについて、検索条件が真であることを示す肯定式を生成する。検索計画部１２５は、制約条件が示す関係（例えば、大小関係や包含関係）と整合するように、２つの肯定式の一方を仮定とし他方を結論とする推移関係の命題を生成する。

（Ｓ１４）検索計画部１２５は、制約条件のもと、検索条件が偽になる場合について成立する推移関係を示す否定命題を生成する。ここでは、検索計画部１２５は、制約条件で比較対象となる２つのプロパティそれぞれについて、検索条件が偽であることを示す否定式を生成する。検索計画部１２５は、制約条件が示す関係と整合するように、２つの否定式の一方を仮定とし他方を結論とする推移関係の命題を生成する。

（Ｓ１５）検索計画部１２５は、検索クエリに記載されたプロパティを、中間プロパティ、制約対象プロパティ、省略対象プロパティおよび独立プロパティに分類する。
中間プロパティは、制約条件において、比較対象となる一方のリソースと他方のリソースとの間で述語として使用されているプロパティである。前述の検索クエリ１４３，１４５の場合、「子供」が中間プロパティである。制約対象プロパティは、制約条件において、比較対象となる一方のリソースのプロパティである。前述の検索クエリ１４３，１４５の場合、「年齢」が制約対象プロパティである。省略対象プロパティは、制約条件において、比較対象となる他方のリソースのプロパティである。制約対象プロパティと省略対象プロパティが同一であることもある。前述の検索クエリ１４３，１４５の場合、「年齢」が省略対象プロパティである。独立プロパティは、制約条件に出現しないプロパティである。前述の検索クエリ１４３，１４５の場合、「性別」が独立プロパティである。

（Ｓ１６）検索計画部１２５は、検索クエリに含まれる複数の検索条件を、中間プロパティを含む検索条件と、制約対象プロパティを含む検索条件と、省略対象プロパティを含む検索条件と、独立プロパティを含む検索条件とに分類する。検索計画部１２５は、これら複数の検索条件を、中間プロパティを含むもの、制約対象プロパティを含むもの、省略対象プロパティを含むもの、独立プロパティを含むものの順にソートする。

図１１は、検索処理の手順例を示すフローチャートである。
（Ｓ２０）検索部１２６は、検索クエリに含まれる複数の検索条件のうち、中間プロパティを含む検索条件を選択する。中間プロパティを含む検索条件が２以上ある場合、以下のステップＳ２１の処理が検索条件毎に実行される。

（Ｓ２１）検索部１２６は、選択した中間プロパティの検索条件に合致するトリプルを、ＲＤＦデータ１４１から抽出する。例えば、検索部１２６は、基点のリソースから中間プロパティを１回以上経由した先にあるリソースを検索し、中間プロパティを述語とし当該リソースを目的語とするトリプルを抽出する。検索部１２６は、抽出したトリプルの目的語に相当するリソースを、検索結果の候補のノードとして特定する。

図１２は、検索処理の手順例を示すフローチャート（続き１）である。
（Ｓ２２）検索部１２６は、検索クエリに含まれる複数の検索条件のうち、制約対象プロパティを含む検索条件を選択する。制約対象プロパティを含む検索条件が２以上ある場合、以下のステップＳ２３～Ｓ３４の処理が検索条件毎に実行される。

（Ｓ２３）検索部１２６は、検索結果の候補として残ったノードのうち、検索クエリが示す基点に近い方から優先的にノードを１つ選択する。
（Ｓ２４）検索部１２６は、選択したノードが表すリソースを主語とし、制約対象プロパティを述語とするトリプルを、ＲＤＦデータ１４１から抽出する。すなわち、検索部１２６は、着目するリソースがもつ制約対象プロパティの値を抽出する。

（Ｓ２５）検索部１２６は、選択したノードが、後述するスキップモード１またはスキップモード２に設定済みであるか判断する。スキップモードを設定済みである場合はステップＳ２３に戻り、スキップモードを未設定である場合はステップＳ２６に進む。

（Ｓ２６）検索部１２６は、ステップＳ２４で抽出したトリプルが、制約対象プロパティの検索条件に合致するか判定する。例えば、検索条件が制約対象プロパティの値の範囲を規定している場合、検索部１２６は、トリプルの目的語に相当するリテラルと検索条件の範囲とを比較し、リテラルがその範囲に属するか判定する。

（Ｓ２７）検索部１２６は、検索条件に合致したか判断する。検索条件に合致した場合はステップＳ２９に進み、合致しない場合はステップＳ２８に進む。
（Ｓ２８）検索部１２６は、選択したノードを検索結果の候補から除外する。これにより、当該ノードの他のプロパティの判定は不要となる。

（Ｓ２９）検索部１２６は、ステップＳ２６の判定結果に基づいて、ステップＳ１３で生成された肯定命題の仮定が真であるか偽であるか判定する。また、検索部１２６は、ステップＳ１４で生成された否定命題の仮定が真であるか偽であるか判定する。

（Ｓ３０）検索部１２６は、肯定命題の仮定が真であるか判断する。仮定が真である場合はステップＳ３１に進み、仮定が偽である場合はステップＳ３２に進む。
（Ｓ３１）検索部１２６は、選択したノードから中間プロパティを１回以上経由した先にあるノードを、スキップモード１に設定する。そして、ステップＳ３４に進む。

（Ｓ３２）検索部１２６は、否定命題の仮定が真であるか判断する。仮定が真である場合はステップＳ３３に進み、仮定が偽である場合はステップＳ３４に進む。
（Ｓ３３）検索部１２６は、選択したノードから中間プロパティを１回以上経由した先にあるノードを、スキップモード２に設定する。そして、ステップＳ３４に進む。

（Ｓ３４）検索部１２６は、ステップＳ２３において、検索結果の候補として残っているノードを全て選択したか判断する。全てのノードを選択した場合はステップＳ３５に進み、未選択のノードがある場合はステップＳ２３に戻る。

図１３は、検索処理の手順例を示すフローチャート（続き２）である。
（Ｓ３５）検索部１２６は、検索クエリに含まれる複数の検索条件のうち、省略対象プロパティを含む検索条件を選択する。省略対象プロパティを含む検索条件が２以上ある場合、以下のステップＳ３６～Ｓ４６の処理が検索条件毎に実行される。

（Ｓ３６）検索部１２６は、検索結果の候補として残ったノードを１つ選択する。
（Ｓ３７）検索部１２６は、選択したノードが表すリソースを主語とし、省略対象プロパティを述語とするトリプルを、ＲＤＦデータ１４１から抽出する。すなわち、検索部１２６は、着目するリソースがもつ省略対象プロパティの値を抽出する。

（Ｓ３８）検索部１２６は、選択したノードがスキップモード１に設定されているか判断する。スキップモード１に設定されている場合はステップＳ３９に進み、スキップモード１に設定されていない場合はステップＳ４０に進む。

（Ｓ３９）検索部１２６は、ステップＳ３７で抽出したトリプルが、省略対象プロパティの検索条件に合致すると推定する。このとき、検索部１２６は、トリプルの目的語に相当するリテラルと検索条件が規定する範囲とを比較しなくてよく、検索条件に合致するか否かの判定を省略することができる。そして、ステップＳ４６に進む。

（Ｓ４０）検索部１２６は、選択したノードがスキップモード２に設定されているか判断する。スキップモード２に設定されている場合はステップＳ４１に進み、スキップモード２に設定されていない場合はステップＳ４３に進む。

（Ｓ４１）検索部１２６は、ステップＳ３７で抽出したトリプルが、省略対象プロパティの検索条件に合致しないと推定する。このとき、検索部１２６は、トリプルの目的語に相当するリテラルと検索条件が規定する範囲とを比較しなくてよく、検索条件に合致するか否かの判定を省略することができる。

（Ｓ４２）検索部１２６は、選択したノードを検索結果の候補から除外する。これにより、当該ノードの他のプロパティの判定は不要となる。そして、ステップＳ４６に進む。
（Ｓ４３）検索部１２６は、ステップＳ３７で抽出したトリプルが、省略対象プロパティの検索条件に合致するか判定する。例えば、検索部１２６は、トリプルの目的語に相当するリテラルと検索条件の範囲とを比較し、リテラルがその範囲に属するか判定する。

（Ｓ４４）検索部１２６は、検索条件に合致したか判断する。検索条件に合致した場合はステップＳ４６に進み、合致しない場合はステップＳ４５に進む。
（Ｓ４５）検索部１２６は、選択したノードを検索結果の候補から除外する。これにより、当該ノードの他のプロパティの判定は不要となる。

（Ｓ４６）検索部１２６は、ステップＳ３６において、検索結果の候補として残っているノードを全て選択したか判断する。全てのノードを選択した場合はステップＳ４７に進み、未選択のノードがある場合はステップＳ３６に戻る。

図１４は、検索処理の手順例を示すフローチャート（続き３）である。
（Ｓ４７）検索部１２６は、検索クエリに含まれる複数の検索条件のうち、独立プロパティを含む検索条件を選択する。独立プロパティを含む検索条件が２以上ある場合、以下のステップＳ４８～Ｓ５３の処理が検索条件毎に実行される。

（Ｓ４８）検索部１２６は、検索結果の候補として残ったノードを１つ選択する。
（Ｓ４９）検索部１２６は、選択したノードが表すリソースを主語とし、独立プロパティを述語とするトリプルを、ＲＤＦデータ１４１から抽出する。すなわち、検索部１２６は、着目するリソースがもつ独立プロパティの値を抽出する。

（Ｓ５０）検索部１２６は、ステップＳ４９で抽出したトリプルが、独立プロパティの検索条件に合致するか判定する。例えば、検索部１２６は、トリプルの目的語に相当するリテラルと検索条件の範囲とを比較し、リテラルがその範囲に属するか判定する。

（Ｓ５１）検索部１２６は、検索条件に合致したか判断する。検索条件に合致した場合はステップＳ５３に進み、合致しない場合はステップＳ５２に進む。
（Ｓ５２）検索部１２６は、選択したノードを検索結果の候補から除外する。

（Ｓ５３）検索部１２６は、ステップＳ４８において、検索結果の候補として残っているノードを全て選択したか判断する。全てのノードを選択した場合はステップＳ５４に進み、未選択のノードがある場合はステップＳ４８に戻る。

（Ｓ５４）検索部１２６は、除外されずに残ったノードに関するトリプルを収集する。例えば、残ったノードが表すリソースを主語として含んでおり、ステップＳ２０～Ｓ５３を通じてＲＤＦデータ１４１から抽出されたトリプルを収集する。検索部１２６は、収集したトリプルを含む検索結果を生成する。クエリ受信部１２４は、検索結果を出力する。例えば、検索部１２６は、検索結果を表示装置１１１に表示する。また、例えば、検索部１２６は、ＨＤＤ１０３などのストレージ装置に検索結果を保存する。また、例えば、検索部１２６は、他の情報処理装置に検索結果を送信する。

第２の実施の形態の検索処理装置１００によれば、グラフ型データベースに対して検索クエリに応じた検索処理を実行する際に、無効なデータを検出できるように予め定義された制約データから、異なるノードのプロパティの間で成立する制約条件が抽出される。そして、あるノードのプロパティの値が検索条件に合致するか判定した結果と制約条件とから、近接する他のノードのプロパティの値が検索条件に合致するか推定され、そのプロパティの判定が省略される。例えば、あるノードのプロパティの値が検索条件に合致するという肯定の判定結果から、近接する他のノードのプロパティの値が検索条件に合致するという肯定の推定結果が導出される。また、例えば、あるノードのプロパティの値が検索条件に合致しないという否定の判定結果から、近接する他のノードのプロパティの値が検索条件に合致しないという否定の推定結果が導出される。

これにより、検索結果が変わらないように一部のノードのプロパティの判定を省略することができ、データベースが大規模であっても検索処理を高速化できる。また、否定の推定結果が導出された場合、当該ノードの他のプロパティについても判定を省略することができ、判定回数を更に削減することができる。また、制約条件に関連する制約対象プロパティおよび省略対象プロパティが、制約条件に関連しない独立プロパティよりも先に判定されるように、検索クエリが変換される。これにより、判定を省略することができるプロパティを増やすことができ、判定回数を更に削減することができる。

１０ 検索処理装置
１１ 記憶部
１２ 処理部
１３ グラフデータ
１３ａ，１３ｂ ノード
１３ｃ，１３ｄ プロパティ
１４ 制約データ
１５ 検索クエリ
１６ 検索結果

Claims (9)

1. コンピュータに、
   １以上のプロパティの値がそれぞれ対応付けられた複数のノードと前記複数のノードを接続する複数のエッジとを含むグラフを示すグラフデータに対して、プロパティの値を用いてノードの検索条件が記載された検索クエリを取得し、
   前記グラフデータが満たす制約条件であって、一方のノードに対応付けられた第１のプロパティの値と、前記一方のノードから所定範囲内にある他方のノードに対応付けられており前記第１のプロパティと同一または異なるプロパティである第２のプロパティの値との間に成立する制約条件を示す制約データを取得し、
   前記グラフデータが示す第１のノードに対応付けられた前記第１のプロパティの値が、前記検索クエリが示す前記検索条件に合致するか判定し、
   前記第１のノードから前記所定範囲内にある第２のノードが検出された場合、前記第１のノードの前記第１のプロパティの判定結果と前記制約データが示す前記制約条件とに基づいて、前記第２のノードに対応付けられた前記第２のプロパティの値が前記検索条件に合致するか推定して、前記第２のノードの前記第２のプロパティの判定を省略し、
   前記第１のノードの前記第１のプロパティの判定結果および前記第２のノードの前記第２のプロパティの推定結果を用いて、前記検索クエリに対する検索結果を生成する、
   処理を実行させる検索処理プログラム。
2. 前記第２のプロパティは前記第１のプロパティと同一であり、
   前記制約条件は、前記他方のノードの前記第２のプロパティの値が、前記一方のノードの前記第１のプロパティの値以下に制限されることを示し、
   前記第２のノードの前記第２のプロパティの推定では、前記検索条件が、前記第１のプロパティの値が閾値以下であることを示しており、かつ、前記第１のノードの前記第１のプロパティの値が前記検索条件に合致する場合、前記第２のノードの前記第２のプロパティの値が前記検索条件に合致すると推定する、
   請求項１記載の検索処理プログラム。
3. 前記第２のプロパティは前記第１のプロパティと同一であり、
   前記制約条件は、前記他方のノードの前記第２のプロパティの値が、前記一方のノードの前記第１のプロパティの値以下に制限されることを示し、
   前記第２のノードの前記第２のプロパティの推定では、前記検索条件が、前記第１のプロパティの値が閾値以上であることを示しており、かつ、前記第１のノードの前記第１のプロパティの値が前記検索条件に合致しない場合、前記第２のノードの前記第２のプロパティの値が前記検索条件に合致しないと推定する、
   請求項１記載の検索処理プログラム。
4. 前記検索条件は、前記制約条件に出現しない第３のプロパティの値の条件を更に含み、
   前記コンピュータに更に、前記第２のノードの前記第２のプロパティの値が前記検索条件に合致しないと推定した場合、前記第２のノードに対応付けられた前記第３のプロパティの値が前記検索条件に合致するか判定することを省略して、前記第２のノードを前記検索結果から除外する処理を実行させる、
   請求項１記載の検索処理プログラム。
5. 前記コンピュータに更に、前記検索条件が、前記制約条件に出現するプロパティの値を用いた第１の条件項目と、前記制約条件に出現しないプロパティの値を用いた第２の条件項目とを含む複数の条件項目を含む場合、前記第１の条件項目が前記第２の条件項目より先に判定されるように前記複数の条件項目をソートする処理を実行させる、
   請求項１記載の検索処理プログラム。
6. 前記コンピュータに更に、前記第２のノードの前記第２のプロパティの値が前記検索条件に合致すると推定した場合、前記第２のノードから前記所定範囲内にある第３のノードに対応付けられた前記第２のプロパティの値が前記検索条件に合致すると推定して、前記第３のノードの前記第２のプロパティの判定を省略する処理を実行させる、
   請求項１記載の検索処理プログラム。
7. 前記コンピュータに更に、前記第２のノードの前記第２のプロパティの値が前記検索条件に合致しないと推定した場合、前記第２のノードから前記所定範囲内にある第３のノードに対応付けられた前記第２のプロパティの値が前記検索条件に合致しないと推定して、前記第３のノードの前記第２のプロパティの判定を省略する処理を実行させる、
   請求項１記載の検索処理プログラム。
8. コンピュータが、
   １以上のプロパティの値がそれぞれ対応付けられた複数のノードと前記複数のノードを接続する複数のエッジとを含むグラフを示すグラフデータに対して、プロパティの値を用いてノードの検索条件が記載された検索クエリを取得し、
   前記グラフデータが満たす制約条件であって、一方のノードに対応付けられた第１のプロパティの値と、前記一方のノードから所定範囲内にある他方のノードに対応付けられており前記第１のプロパティと同一または異なるプロパティである第２のプロパティの値との間に成立する制約条件を示す制約データを取得し、
   前記グラフデータが示す第１のノードに対応付けられた前記第１のプロパティの値が、前記検索クエリが示す前記検索条件に合致するか判定し、
   前記第１のノードから前記所定範囲内にある第２のノードが検出された場合、前記第１のノードの前記第１のプロパティの判定結果と前記制約データが示す前記制約条件とに基づいて、前記第２のノードに対応付けられた前記第２のプロパティの値が前記検索条件に合致するか推定して、前記第２のノードの前記第２のプロパティの判定を省略し、
   前記第１のノードの前記第１のプロパティの判定結果および前記第２のノードの前記第２のプロパティの推定結果を用いて、前記検索クエリに対する検索結果を生成する、
   検索処理方法。
9. １以上のプロパティの値がそれぞれ対応付けられた複数のノードと前記複数のノードを接続する複数のエッジとを含むグラフを示すグラフデータと、前記グラフデータが満たす制約条件であって、一方のノードに対応付けられた第１のプロパティの値と、前記一方のノードから所定範囲内にある他方のノードに対応付けられており前記第１のプロパティと同一または異なるプロパティである第２のプロパティの値との間に成立する制約条件を示す制約データとを記憶する記憶部と、
   前記グラフデータに対して、プロパティの値を用いてノードの検索条件が記載された検索クエリを取得し、前記グラフデータが示す第１のノードに対応付けられた前記第１のプロパティの値が、前記検索クエリが示す前記検索条件に合致するか判定し、前記第１のノードから前記所定範囲内にある第２のノードが検出された場合、前記第１のノードの前記第１のプロパティの判定結果と前記制約データが示す前記制約条件とに基づいて、前記第２のノードに対応付けられた前記第２のプロパティの値が前記検索条件に合致するか推定して、前記第２のノードの前記第２のプロパティの判定を省略し、前記第１のノードの前記第１のプロパティの判定結果および前記第２のノードの前記第２のプロパティの推定結果を用いて、前記検索クエリに対する検索結果を生成する処理部と、
   を有する検索処理装置。

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