JPH07105239A - データ・ベース管理方法およびデータ・ベース検索方法 - Google Patents

データ・ベース管理方法およびデータ・ベース検索方法

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JPH07105239A
JPH07105239A JP5265518A JP26551893A JPH07105239A JP H07105239 A JPH07105239 A JP H07105239A JP 5265518 A JP5265518 A JP 5265518A JP 26551893 A JP26551893 A JP 26551893A JP H07105239 A JPH07105239 A JP H07105239A
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JP
Japan
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data
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small
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Application number
JP5265518A
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English (en)
Inventor
Yasuhiro Tsutsumi
康弘 堤
Toshihiro Tajima
年浩 田島
Hiroshi Nakajima
宏 中嶋
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Omron Corp
Original Assignee
Omron Corp
Omron Tateisi Electronics Co
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Publication date
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Priority to AU77082/94A priority patent/AU694449B2/en
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/22—Indexing; Data structures therefor; Storage structures
    • G06F16/2282—Tablespace storage structures; Management thereof
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC
    • Y10S—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10S707/00—Data processing: database and file management or data structures
    • Y10S707/99931—Database or file accessing
    • Y10S707/99932—Access augmentation or optimizing

Abstract

(57)【要約】 【目的】 データ・ベースの検索に要する時間を短縮す
る。 【構成】 グループ化データ・ベース10には特定の分類
データ（男，女，年収2000万円以上など）をもつデータ
・セットごとにデータが格納されている複数の小データ
・ベース10Ａが含まれている。与えられる検索条件に応
じてグループ化データ・ベース10に対して検索が行なわ
れる。与えられる検索条件は検索結果データ・ベース11
に順次格納され，与えられる検索条件のうち頻度の高い
検索条件に沿うようにグループ化データ・ベース10に含
まれる小データ・ベース10Ａが再編成される。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【技術分野】この発明は，データ・ベース管理方法およ
びデータ・ベース検索方法に関する。
【０００２】
【背景技術】表形式のデータ・ベースを検索する場合，
一般には検索方法としてシーケンシャル・サーチが用い
られる。表形式のデータ・ベースには，データ・セット
を識別するための識別符号データおよび複数の項目のそ
れぞれについて分類データを含むデータ・セットが複数
含まれている。検索すべき分類がキーワードとして与え
られることにより，データ・ベースの検索が行なわれ
る。しかし，表形式のデータ・ベースの構造は固定的で
ありその検索時間の高速化は難しい。
【０００３】
【発明の開示】この発明は，検索に要する時間を短縮
し，比較的効率の良いデータ・ベース検索を行なうこと
を目的とする。
【０００４】この発明によるデータ・ベース管理方法
は，識別番号を含み項目ごとに分類データが含まれてい
るデータ・セットの集まりからなる原データ・ベースか
ら，一または複数の小データ・ベースを編成する方法で
あり，検索すべき一または複数の分類を指定する検索条
件を与え，与えられた検索条件の指定分類を共通にもつ
データ・セットの集まりからなる一または複数の上記小
データ・ベースを編成することを特徴とする。
【０００５】この発明によると，検索条件が与えられる
と，与えられた検索条件の指定分類を共通にもつデータ
・セットの集まりからなる一または複数の上記小データ
・ベースが編成される。したがって次に同一の検索条件
または近似した検索条件が与えられるときには検索の時
間が早くなり，効率の良い検索ができるようになる。
【０００６】この発明のデータ・ベース管理方法は，識
別符号を含み項目ごとに分類データが含まれているデー
タ・セットの集まりからなる原データ・ベースと，この
原データ・ベースに基づいて作成され，かつ特定の分類
を共通にもつデータ・セットの集まりからなる一または
複数の小データ・ベースの少なくともいずれか一方があ
るときに，小データ・ベースを再編成する方法であり，
検索すべき一または複数の分類を指定する検索条件が与
えられる都度，検索条件に含まれる指定分類を記憶し，
記憶されている指定分類のうち頻度の高い指定分類と，
小データ・ベースが共通にもつ特定分類との類似度を算
出し，頻度の高い指定分類のうち，いかなる特定分類に
も類似度が低いものがあった場合には，その指定分類を
共通にもつデータ・セットの集まりからなる小データ・
ベースを作成することを特徴とする。
【０００７】この発明によると，記憶されている頻度の
高い指定分類のうち，いかなる特定分類にも類似度が低
いものがあった場合には，その指定分類を共通にもつデ
ータ・セットの集まりからなる小データ・ベースが作成
される。したがって小データ・ベースが共通してもつ特
定分類は，与えられる検索条件のうち指定頻度の高いも
のと一致している。
【０００８】小データ・ベースは与えられる検索条件に
適したものとなっており，検索効率が向上し，検索時間
が早くなる。
【０００９】この発明のデータ・ベース管理方法は，識
別符号を含み項目ごとに分類データが含まれているデー
タ・セットの集まりからなる原データ・ベースに基づい
て作成され，かつ特定の分類を共通にもつデータ・セッ
トの集まりからなる一または複数の小データ・ベースが
あるときに，この小データ・ベースを再編成する方法で
あり，検索すべき一または複数の分類を指定する検索条
件が与えられる都度，検索条件に含まれる指定分類を記
憶し，記憶されている指定分類のうち頻度の高い指定分
類と，小データ・ベースが共通にもつ特定分類との類似
度を算出し，頻度の高い指定分類のうち，いかなる特定
分類にも類似度が低いものがあった場合には，その指定
分類を共通にもつデータ・セットの集まりからなる第１
の小データ・ベースと，この第１の小データ・ベースに
は含まれず上記原データ・ベースに含まれるすべてのデ
ータ・セットの集まりからなる第２の小データ・ベース
とを作成することを特徴とする。
【００１０】この発明によると，記憶されている頻度の
高い指定分類のうち，いかなる特定分類にも類似度が低
いものがあった場合には，その指定分類を共通にもつデ
ータ・セットの集まりからなる第１の小データ・ベース
と，この第１の小データ・ベースには含まれず上記原デ
ータ・ベースに含まれるすべてのデータ・セットの集ま
りからなる第２のデータ・ベースとが作成される。
【００１１】この発明によると原データ・ベースに含ま
れるすべてのデータ・セットは第１の小データ・ベース
と第２の小データ・ベースとに格納され，原データ・ベ
ースに含まれているデータ・セットの消失が防止され
る。
【００１２】この発明によるデータ・ベース検索方法
は，識別符号を含み，項目ごとに分類データが含まれて
いるデータ・セットが格納されているデータ・ベース
を，上記データ・セットの分類を指定する検索条件が与
えられることにより，与えられる検索条件および上記デ
ータ・ベースの構造によって定まる所定の検索方法を用
いて上記データ・ベースの検索をし，検索したときの検
索条件，検索方法および検索に要した時間を，検索が行
なわれる都度順次記憶し，検索条件が与えられたとき
に，与えられる検索条件と記憶されている検索条件との
類似度を算出し，算出された類似度の高い検索条件であ
って，この検索条件において検索されたときに要した検
索時間の短いときに用いられた検索方法を読出し，読出
された検索方法によって上記データ・ベースを検索して
検索条件に適合する分類データをもつデータ・セットの
上記識別符号を出力することを特徴とする。
【００１３】この発明によると，与えられる検索条件と
上記記憶されている検索条件との類似度が算出され，算
出された類似度の高い検索条件であって，この検索条件
において検索されたときに要した検索時間の短いときに
用いられた検索方法を用いて，検索が行なわれる。
【００１４】したがって比較的適した検索方法によって
検索が行なわれ，検索に要する時間も短縮される。
【００１５】この発明のデータ・ベース検索方法は，識
別符号を含み項目ごとに分類データが含まれているデー
タ・セットの集まりからなる原データ・ベースに基づい
て作成され，かつ特定の分類を共通にもつデータ・セッ
トの集まりからなる一または複数の小データ・ベースが
あり，この小データ・ベースが再編成される場合の検索
方法であり，検索すべき一または複数の分類を指定する
検索条件が与えられる都度，検索条件に含まれる指定分
類，検索方法および検索に要した時間を記憶し，記憶さ
れている指定分類のうち頻度の高い指定分類と，小デー
タ・ベースが共通にもつ特定分類との類似度を算出し，
頻度の高い指定分類のうち，いかなる特定分類にも類似
度が低いものがあった場合には，その指定分類を共通に
もつデータ・セットの集まりからなる小データ・ベース
を作成し，小データ・ベースが作成される都度，小デー
タ・ベースが共通にもつ特定分類を記憶し，与えられる
検索条件に含まれる指定分類と記憶されている指定分類
との指定分類類似度を算出し，小データ・ベースの特定
分類と記憶されている特定分類との特定分類類似度を算
出し，算出された指定分類類似度および特定分類類似度
が高く，かつそのようなときの検索に要した時間が短い
ときに用いられた検索方法により上記小データ・ベース
の検索を行ない，検索条件に適合する分類データをもつ
データ・セットの上記識別番号を出力することを特徴と
する。
【００１６】この発明によると，上記指定分類類似度お
よび上記特定分類類似度が高く，かつそのようなときの
検索に要した時間が短いときに用いられた検索方法によ
り上記小データ・ベースの検索が行なわれる。
【００１７】この発明によっても，比較的適した検索方
法によって検索が行なわれ，検索に要する時間が短縮さ
れる。
【００１８】
【実施例の説明】図１はデータ・ベースのネットワーク
・システムを表わしている。
【００１９】ネットワーク２を介して複数の端末装置１
Ａ，１Ｂ…がデータ・ベース・システム３と接続可能に
されている。
【００２０】ユーザが端末装置１Ａ等にデータ・ベース
の検索条件を与えると，ネットワーク２を通してデータ
・ベース・システム３に与えられる。データ・ベース・
システム３にはデータ・ベースが含まれ，ユーザの検索
条件に対応したデータが検索される。検索されたデータ
はネットワーク２を通して端末装置１Ａ等に与えられ，
データがユーザに与えられることになる。
【００２１】図２はこのようなデータ・ベース・ネット
ワーク・システムのデータ・ベース・システム３を表わ
している。
【００２２】図２に示すシステムでは，グループ化デー
タ・ベース10，検索結果データ・ベース11およびデータ
・ベース構造データ・ベース12が含まれている。
【００２３】グループ化データ・ベース10は，識別符号
を含み項目ごとに分類データが含まれているデータ・セ
ットが，特定の分類を共通にもつデータ・セットごとに
格納される一または複数の小データ・ベース10Ａから構
成されるデータ・ベース群のデータ・ベースであり，後
述のように順次再編成される。グループ化データ・ベー
ス10は，一番最初は１つの原データ・ベースであり，た
とえば図５示すような氏名，性別，職業，年収などの項
目ごとに男，女，会社員，公務員などの分類が含まれて
いる統一性のない原データが格納されている。図５にお
いて，氏名，性別，職業，年収のデータの１まとまりを
データ・セットということにする。
【００２４】グループ化されたデータ・ベース10は，検
索が行なわれることに応じて複数の小データ・ベース10
Ａから構成されるようになり，この複数の小データ・ベ
ース10Ａは再編成されていく。
【００２５】たとえばグループ化データ・ベース10は一
番初めは１つの原データ・ベースであるから，この１つ
の原データ・ベースに図５に示すような統一性のないデ
ータが格納される。その後ユーザから，「男」という検
索条件，「女」という検索条件，「年収2000万円以上」
という指定分類を含む検索条件などが与えられると図８
(A) ，(B) ，(C) に示すようにそれぞれの検索条件に合
う共通の特定分類をもつデータ・セットが格納されるよ
うに小データ・ベース10Ａが作成される。この様に作成
されたデータ・ベース10Ａのうち「年収2000万円以上」
という検索条件が与えられる頻度よりも，「年収1000万
円以上」という検索条件が与えられる頻度の方が高いと
「年収2000万円以上」の分類データをもつデータ・セッ
トにより構成される，データ・ベースは再編成され，
「年収1000万円以上」の分類データを共通にもつデータ
・セットにより構成されるデータ・ベース10Ａが作成さ
れる。
【００２６】検索結果データ・ベース11にはグループ化
データ・ベース10に含まれる複数のデータ・ベース10Ａ
ごとに所定の検索方法を用いて検索したときの検索方
法，検索条件，検索に要した検索時間および検索結果
が，グループ化データ・ベース10における検索ごとに順
次格納されている。検索結果データ・ベース11に格納さ
れている検索結果の一例が図６に示されている。
【００２７】図６において，検索Ｎo.は検索された回数
を示し，グループ化ＤＢ構造Ｎo.は後述のようにデータ
・ベース構造データ・ベース12に格納されているデータ
・ベース構造データを特定するものであり，ユーザ検索
条件はデータ検索したときの検索条件を示している。ま
た，検索結果データ・ベース11にはグループ化データ・
ベース10のうち検索に使用したデータ・ベースを表わす
データ（検索ＤＢ），該当件数，検索に要した時間，検
索方法などが，検索に使用した各データ・ベースに対応
して格納されているほか，グループ化データ・ベース10
の全体でのデータの総該当件数およびその検索に要した
総検索時間が格納されている。
【００２８】データ・ベース構造データ・ベース12に
は，データ・ベース構造を表わすものとしてグループ化
データ・ベース10に含まれている小データ・ベース10Ａ
に格納されているデータ・セットが共通に有する特定の
分類が格納されている。データ・ベース構造データ・ベ
ース12に格納されているデータの一例が図７に示されて
いる。
【００２９】図７において，グループ化ＤＢ構造Ｎo.は
データ・ベース構造のデータを特定するものであり，グ
ループ化データ・ベース10の再編成の回数に対応してい
る。グループ化構造データ・ベース12に格納されている
データはグループ化データ・ベース10が再編成されるこ
とに応答して更新されていく。
【００３０】データ・ベース構造データ・ベース12に格
納されているデータは，グループ化データ・ベース10に
含まれる複数の小データ・ベース10Ａの個々の小データ
・ベースに対応して格納されている。グループ化データ
・ベース10に含まれる複数の小データ・ベース10Ａの個
々のデータ・ベースに格納されているデータの一例が図
８に示されている。図８において(A) は性別が「男」の
特定分類をもつデータ・セットが記憶されているデータ
・ベースに格納されているデータの一部を示し，(B) は
性別が「女」の特定分類をもつデータ・セットが記憶さ
れているデータ・ベースに格納されているデータの一部
を示し，(C) は年収が「2000万円以上」の特定分類をも
つデータ・セットが記憶されているデータ・ベースに格
納されているデータの一部を示している。またこれらの
データ・ベースのほかに図５に示されている原データか
ら，図８(A) 〜(C) のグループ化データ・ベース10のデ
ータ・ベース10Ａに格納されているデータを除いたデー
タを格納する補助的な小データ・ベースが，グループ化
データ・ベース10に含まれている。これにより，常に原
データは維持され消滅してしまうこともない。ただし，
図８においては，図８(A) および(B) に示す特定分類
「男」および「女」をもつデータ・セットによって原デ
ータがすべて含まれるので補助的な小データ・ベース
（第２の小データ・ベース）は不要である。
【００３１】再び図２を参照して，検索すべき分類を指
定する検索条件がユーザから与えられ，この検索条件を
表わすデータは検索条件解析処理21（プログラムにより
構成される）および検索結果解析処理24（プログラムに
より構成される）にそれぞれ与えられる。
【００３２】検索結果解析処理21において，ユーザから
与えられる検索条件の内容が把握され，検索条件の内容
を表わすデータは検索命令作成処理30（プログラムによ
り構成される）に与えられる。
【００３３】検索条件の内容を表わすデータが検索命令
作成処理30に与えられることに応答して検索命令作成処
理30においてグループ化データ・ベース10の検索命令が
作成される。具体的にはグループ化データ・ベース10に
含まれる複数の小データ・ベース10Ａのそれぞれに対応
して検索方法（たとえばシーケンシャル，ダイレクトな
ど）を決定する命令が作成される。この検索命令作成処
理についての詳細は後述する。
【００３４】検索命令作成処理30において作成された検
索命令は検索実行処理22（プログラムにより構成され
る）および検索結果格納読出制御処理23（プログラムに
より構成されている）にそれぞれ与えられる。
【００３５】検索命令実行処理22に検索命令が与えられ
ることによりグループ化データ・ベース10に対して，与
えられる検索条件にしたがった検索が行なわれ，検索条
件に適合するデータがグループ化データ・ベース10から
読出され出力される。
【００３６】グループ化データ・ベース10からのデータ
は出力され，ユーザに与えられるほか，検索結果解析処
理24（プログラムにより構成される）にも与えられる。
【００３７】検索結果解析処理24は，検索によりグルー
プ化データ・ベース10から出力されるデータ，検索命令
作成処理30から与えられる検索命令にもとづいて，グル
ープ化データ・ベース10に含まれる複数の小データ・ベ
ース10Ａのうち検索に利用したデータ・ベース，検索条
件，データの該当件数，検索に要した時間，検索方法な
どを解析する。解析されたこれらのデータは検討結果格
納読出制御処理23（プログラムにより構成される）に与
えられる。検索結果格納読出制御処理23により，検索結
果解析処理24において解析されたデータが検索結果デー
タ・ベース11に与えられ，図６に示すような形態で格納
されることになる。
【００３８】グループ化データ・ベース10は，グループ
化データ・ベース10に含まれる現在の小データ・ベース
10Ａの再編成が必要と判断されるときに再編成される。
この再編成のため検索結果データ・ベース11に格納され
ているデータは，検索結果格納読出制御処理23によって
読出されデータ・ベース特性解析処理25（プログラムに
より構成されている）に与えられる。
【００３９】データ・ベース特性解析処理25は，検索結
果データ・ベース11に格納されているデータにもとづい
てグループ化データ・ベース10の現在の小データ・ベー
ス10Ａの構造の特性を解析し，グループ化データ・ベー
ス10を再編成する必要があるかどうかを判断し，再編成
する必要があるときには，その旨を表わすデータを再編
成命令作成処理40（プログラムにより構成されている）
に与える。データ・ベース特性解析処理25における解析
処理についての詳細は後述する。
【００４０】再編成命令作成処理40において，グループ
化データ・ベース10の再編成命令を表わすデータが作成
され，データ・ベース構造格納読出制御処理26（プログ
ラムにより構成される）および再編成実行処理27（プロ
グラムにより構成される）にそれぞれ与えられる。
【００４１】再編成実行処理27によりグループ化データ
・ベース12に含まれるデータ・ベースが再編成されるこ
とになる。また，グループ化データ・ベース12に含まれ
るデータ・ベースが再編成されると，データ・ベース構
造格納読出制御処理26によりその再編成されたデータ・
ベースの構造を表わすデータがそれぞれのデータ・ベー
スに対応して，データ・ベース構造データ・ベース12に
格納される。このようにして，データ・ベース構造デー
タ・ベース12に格納されるデータは，グループ化データ
・ベース10に含まれる小データ・ベース10Ａの再編成と
ともに更新される。
【００４２】グループ化データ・ベース10に含まれる小
データ・ベース10Ａの再編成はユーザから与えられる再
編成命令によっても行なうことができる。このためにデ
ータ・ベース検索システムには再編成命令解析処理28
（プログラムにより構成されている）が含まれている。
【００４３】ユーザから与えられる再編成命令は再編成
命令解析処理28に与えられ，この再編成命令解析処理28
により再編成命令の内容（どのような特定分類をもつデ
ータ・セットの集まりにデータ・ベースを分けるかな
ど）が解析される。再編成命令解析処理28においてユー
ザから与えられた再編成命令が解析されその解析データ
が再編成命令作成処理40に与えられる。再編成命令作成
処理40において，ユーザから与えられる再編成命令に応
じた再編成命令データが作成されデータ・ベース構造格
納読出制御処理26および再編成実行処理27によりデータ
・ベース構造データ・ベース12およびグループ化データ
・ベース10に含まれる小データ・ベース10Ａが再編成さ
れることになる。
【００４４】図３は検索命令作成処理30の詳細を示して
いる。
【００４５】検索命令作成処理30は，検索条件解析処理
21から与えられる検索条件にもとづく検索を行なう場合
に，検索に要する時間が短くなるようにグループ化デー
タ・ベース10に含まれる複数の小データ・ベース10Ａの
個々の小データ・ベースに対応して検索方法を決定する
ものである。検索命令作成処理30において決定されたグ
ループ化データ・ベース10に含まれる複数の小データ・
ベース10Ａの個々のデータ・ベースに対する検索方法に
よって，グループ化データ・ベース10の検索が行なわれ
る。
【００４６】検索条件解析処理21から与えられる，検索
条件の内容を表わすデータは検索結果データ・ベース検
索条件決定処理31，検索条件類似度算出処理32，データ
・ベース構造データ・ベース検索条件決定処理34にそれ
ぞれ与えられる。
【００４７】検索条件の内容を表わすデータが検索結果
データ・ベース検索条件決定処理31に与えられると，こ
の検索結果データ・ベース検索条件決定処理31によっ
て，検索結果データ・ベース11に格納されているデータ
を読出すための読出し制御データが作成される。この読
出し制御データは検索結果格納読出制御処理23に与えら
れ，検索結果データ・ベース11に格納されているデータ
が順次すべて読出される。
【００４８】検索結果データ・ベース11から読出された
データは検索結果格納読出制御処理23を介して検索条件
類似度算出処理32に与えられる。検索条件類似度算出処
理32において，検索条件解析処理21から与えられる検索
条件と，検索結果データ・ベース11に格納されている，
１回の検索ごとのデータとの検索条件の類似度が，検索
結果データ・ベース11に格納されているデータのすべて
について算出される。この検索条件類似度算出処理は後
述するデータ・ベース構造類似度算出処理に準じて行な
うことができる。
【００４９】データ・ベース構造データ・ベース検索条
件決定処理34に，検索条件解析処理21から検索条件の内
容を表わすデータが与えられると，データ・ベース構造
データ・ベース12に格納されている最新のデータ・ベー
ス構造のデータ（これはグループ化データ・ベース10に
含まれるすべての小データ・ベース10Ａの構造を表わす
データである）を読出すように，データ・ベース構造デ
ータ・ベース検索条件決定処理34において読出し制御デ
ータが作成される。この読出し制御データはデータ・ベ
ース構造格納読出制御処理26を介してデータ・ベース構
造データ・ベース12に与えられる。これにより，データ
・ベース構造データ・ベース12に格納されているデータ
のうち最新のデータが読出される。データ・ベース構造
データ・ベース12から読出された最新のデータは，デー
タ・ベース構造格納読出制御処理26を介してデータ・ベ
ース構造類似度算出処理33に与えられる。
【００５０】またデータ・ベース構造データ・ベース12
に格納されている，最新のデータ・ベース構造以外のデ
ータも順次読出され，データ・ベース構造類似度算出処
理33に与えられる。
【００５１】データ・ベース構造類似度算出処理33は，
データ・ベース構造データ・ベース12に格納されている
最新のデータ・ベース構造のデータとそのほかのデータ
・ベース構造のデータとの類似度を算出するものであ
る，すなわち，データ・ベース構造類似度算出処理33に
よって，グループ化データ・ベース10に含まれるデータ
・ベースの構造とデータ・ベース構造データ・ベース12
に格納されているデータ・ベース構造データによって表
わされるデータ・ベース構造とのデータ・ベース構造類
似度が算出される。このデータ・ベース構造類似度の算
出処理の詳細は後述する。
【００５２】検索条件類似度算出処理32において算出さ
れた検索条件類似度およびデータ・ベース構造類似度算
出処理33において算出されたデータ・ベース構造類似度
はそれぞれ類似度合成処理35に与えられる。類似度合成
処理35において，検索条件類似度とデータ・ベース構造
類似度との合成（たとえば代数積，論理積により行なう
ことができる）が行なわれる。
【００５３】合成された類似度は検索結果予測処理36に
与えられる。検索結果予測処理36において，現在のグル
ープ化データ・ベース10に含まれるデータ・ベースにお
いて，ユーザから与えられる検索条件に適合するデータ
の該当件数，検索方法に応じた検索に要する時間が検索
方法ごとにそれぞれ予測される。検索結果予測処理36に
おいて，予測されたこれらの該当件数および検索方法ご
との検索に要する時間はそれぞれ検索方法決定処理37に
与えられる。
【００５４】検索方法決定処理37では，グループ化デー
タ・ベース10におけるデータ検索に要する時間が短くな
るように，グループ化データ・ベース10に含まれる小デ
ータ・ベース10Ａごとにデータ検索の検索方法が決定さ
れる。決定された検索方法を表わすデータは検索実行処
理22に与えられ，グループ化データ・ベース10に含まれ
る小データ・ベース10Ａごとに決定された検索方法を用
いてデータ検索が行なわれる。
【００５５】グループ化データ・ベース10に含まれる小
データ・ベース10Ａに対応して適切な検索方法が決定さ
れ，決定された検索方法を用いてデータ検索が行なわれ
るので，データ検索に要する時間が短縮される。
【００５６】図４は，データ・ベース特性解析処理の詳
細を示している。
【００５７】データ・ベース特性解析処理25には，デー
タ・ベース構造についての一般的な知識が格納されてい
るデータ・ベース構造特性一般知識データ・ベース45
と，他のデータ・ベース構造との比較を行なうデータ・
ベース構造特性比較知識データ・ベース46との間におい
てデータの受け渡しが行なわれる。
【００５８】データ・ベース構造特性一般知識データ・
ベース45には，たとえば次のルールが格納されている。
【００５９】ルール１：もしユーザの検索条件が，種類
の少ない分類をよく使用し，その分類でグループ化がさ
れているならば，そのデータ・ベース構造で抽出されて
いる特定分類はかなり良い ルール２：もしユーザの検索条件が種類の多い分類をよ
く使用し，その分類でグループ化されているならば，そ
のデータ・ベース構造で抽出されている特定分類はあま
り良くない ルール３：もし種類の多いところに抽出されている特定
分類範囲のしきい値があるならば，そのデータ・ベース
構造で抽出されている特定分類範囲の設定がすこし不十
分である ルール４：もしメモリ容量を多く使用するならば，その
データ・ベース構造で抽出されている特定分類はあまり
良くない
【００６０】またデータ・ベース構造特性比較知識デー
タ・ベース46には，たとえば次のルールが格納されてい
る。
【００６１】ルール１：もし同様な特定分類でグループ
化されたデータ・ベース構造が複数あり，他のデータ・
ベース構造よりも平均検索時間が短いならば，そのデー
タ・ベース構造は良い ルール２：もし同様な特定分類でグループ化されたデー
タ・ベース構造が複数あり，他の特定分類でもグループ
化されたデータ・ベース構造の方が平均検索時間が短い
ならば，そのデータ・ベース構造は抽出されている特定
分類が不足している ルール３：もし同様な特定分類のみでグループ化された
データ・ベース構造が複数あり，他のデータ・ベース構
造の方が平均検索時間が短いならば，そのデータ・ベー
ス構造は抽出されている特定分類範囲の設定が不十分で
ある ルール４：もし同様の平均検索時間のデータ・ベース構
造が複数あり，他のデータ・ベース構造の方が使用メモ
リ容量が少ないならば，そのデータ・ベース構造で抽出
されている特定分類はあまり良くない
【００６２】検索結果データ・ベース11に格納されてい
るデータのうち，グループ化データ・ベース10に含まれ
るデータ・ベースの検索結果などを表わすデータが，検
索結果格納読出制御処理23によって検索結果データ・ベ
ース11から読出される。この読出されたデータは検索結
果格納読出制御処理23を介してデータ・ベース特性解析
処理25に与えられる。
【００６３】データ・ベース特性解析処理25に与えられ
た，グループ化データ・ベース10に含まれる小データ・
ベース10Ａの検索結果などを表わすデータはデータ・ベ
ース構造特性一般判定処理43およびデータ・ベース構造
特性比較判定処理44にそれぞれ与えられる。
【００６４】データ・ベース構造特性一般判定処理43に
は，データ・ベース構造特性一般知識データ・ベース45
に格納されているルールも与えられる。データ・ベース
構造特性一般判定処理43において，データ・ベース構造
特性一般知識データ・ベース45に格納されているルール
にもとづいて，グループ化データ・ベース10に含まれる
小データ・ベース10Ａにおけるデータ・ベースの一般特
性の適合度が判定される。この判定結果を表わす適合度
は加算合成処理41および42それぞれ与えられる。
【００６５】データ・ベース構造特性比較判定処理44に
は，データ・ベース構造特性比較知識データ・ベース46
に格納されているルールも与えられる。データ・ベース
構造特性比較判定処理44において，データ・ベース構造
特性比較知識データ・ベース46に格納されているルール
にもとづいて，グループ化データ・ベース10に含まれる
小データ・ベース10Ａにおけるデータ・ベース比較特性
の適合度が判定される。この判定結果を表わす適合度も
加算合成処理41および42にそれぞれ与えられる。
【００６６】加算合成処理41および42においてそれぞれ
所定の重み付けがなされて与えられる適合度の加算処理
が行なわれる。加算合成処理41から得られる適合度はグ
ループ化データ・ベース10に含まれる小データ・ベース
10Ａの特定分類の妥当性を表わす分割項目適合度とし
て，加算合成処理42から得られる適合度はグループ化デ
ータ・ベース10に含まれる小データ・ベース10Ａの特定
分類において分類の範囲（たとえば年収1000万円以上，
年収2000万円以下など）の妥当性を表わす分割範囲適合
度としてそれぞれ再編成命令作成処理40に与えられる。
【００６７】再編成命令作成処理40において，データ・
ベース特性解析処理25から与えられる分割項目適合度お
よび分割範囲適合度にもとづいてグループ化データ・ベ
ース10に含まれる小データ・ベース10Ａを再編成するか
どうかが判断され，必要であれば，再編成命令が作成さ
れグループ化データ・ベース10に含まれるデータ・ベー
スが更新される。
【００６８】再編成の判断はたとえば次の条件にしたが
って行なわれる。
【００６９】ルール１：現在の分割項目適合度，分割範
囲適合度ともに充分高い場合，データ・ベース構造を再
編成しない ルール２：現在の分割項目適合度が充分高く，分割範囲
適合度が低い場合，統計解析的に（極大値探索手法的
に）抽出する特定分類範囲を再編成する ルール３：現在の分割項目適合度が低く，他に分割項目
適合度が高いデータ・ベース構造が存在する場合，抽出
する特定分類を変更し，統計解析的に（極大値探索手法
的に）抽出する特定分類範囲を再編成する ルール４：現在の分割項目適合度が低く，他に分割項目
適合度が高いデータ・ベース構造が存在しない場合，デ
ータ・ベース特性を解析して統計的手法で抽出する特定
分類を設定する
【００７０】図10はユーザから検索条件が与えられたと
きの処理手順を示している。
【００７１】ユーザからの検索条件は，検索条件解析処
理21に与えられその内容が解析された検索命令作成処理
30に与えられる（ステップ51）。検索命令作成処理30に
おいて，グループ化データ・ベース10に含まれる複数の
小データ・ベース10Ａごとに最適な検索方法が決定され
る（ステップ52）。検索実行処理22において，決定され
た検索方法を用いてグループ化データ・ベース10に含ま
れるデータ・ベースの検索が行なわれる（ステップ5
3）。
【００７２】グループ化データ・ベース10に含まれる小
データ・ベース10Ａの検索が終了すると，そのときの検
索条件，検索結果などを表わすデータが検索結果データ
・ベース11に与えられ，検索結果データ・ベース11が更
新される（ステップ54）。
【００７３】つづいて，データ・ベース特性解析処理25
において現在のグループ化データ・ベース10に含まれる
小データ・ベース10Ａの構造が妥当かどうかが判断され
る（ステップ55）。現在の小データ・ベースの構造が妥
当であるときは，現在のグループ化データ・ベース10に
含まれるデータ・ベースは再編成されず，データ・ベー
ス構造データ・ベース12も更新されない（ステップ55で
NO）。現在のデータ・ベースの構造が適当でないときに
は，現在のグループ化データ・ベース10に含まれる小デ
ータ・ベースが再編成され，それに伴ないデータ・ベー
ス構造データ・ベース12も更新される（ステップ55でYE
S ，ステップ56，57）。
【００７４】たとえば現在のデータ・ベースの構造が，
図８(A) に示すように「男」の分類データを共通にもつ
データ・セットからなる小データ・ベース，図８(B) に
示すように「女」の分類データを共通にもつデータ・セ
ットからなる小データ・ベース，図８(c) に示すように
「年収2000万円以上」の分類データを共通にもつデータ
・セットからなる小データ・ベースからなるものとす
る。
【００７５】このときに「男」の分類データをすべて検
索する，という検索条件が与えられると図８(A) に示さ
れるデータが格納されている小データ・ベースが利用さ
れ，そのデータ・ベースに格納されているすべてのデー
タがたとえばシーケンシャル・サーチによって検索され
て出力される。また「年収3000万円以上」の分類データ
をすべて検索する，という検索条件が与えられると図８
(C) に示されるデータが格納されている小データ・ベー
スが利用され，そのデータ・ベースに格納されているデ
ータのうち「年収3000万円以上」の分類データをもつす
べてのデータが，たとえばシーケンシャル・サーチによ
って検索されて出力される。
【００７６】「年収1000万円以上」の分類データをすべ
て検索する，という検索条件が与えられると図８(C) に
示されるデータが格納される小データ・ベースでは検討
漏れが生じるので，図８(A) および(B) に示されている
データ（これらのデータは「男」と「女」の分類データ
をもつデータなので原データすべてを含んでいる）に対
してシーケンシャル・サーチによってデータ検索が行な
われ該当するデータが検索されて出力される。
【００７７】また，「年収1000万円以上」の分類データ
をすべて検索する，という検索条件が与えられる頻度が
高く，「年収2000万円以上」の分類データをすべて検索
する，という検索条件が与えられる頻度が低いと，図８
(C) に示すデータが格納されている小データ・ベース
は，図９(C) に示すように「年収1000万円以上」の分類
データをもつデータにより構成されるように小データ・
ベースの構造が再編成される。
【００７８】図10は，ユーザから与えられる検索条件に
応じてグループ化データ・ベース10に含まれる小データ
・ベース10Ａごとに決定される検索方法の決定処理手順
を示している。
【００７９】まず，グループ化データ・ベース10に含ま
れている現在の小データ・ベース10Ａの構造と，データ
・ベース構造データ・ベース12に格納されているデータ
・ベース構造とのデータ・ベース構造類似度が算出され
る（ステップ61）。このデータ・ベース構造類似度の算
出処理の詳細は次に説明する。つづいて，ユーザから与
えられる検索条件と，検索結果データ・ベース11に格納
されている検索条件との検索条件類似度が算出される
（ステップ62）。算出されたデータ・ベース構造類似度
と検索条件類似度が合成される（ステップ63）。
【００８０】また現在のグループ化データ・ベース10に
含まれる小データ・ベース10Ａにおける検索時間が種々
の検索方法に対応して予測される（ステップ64）。
【００８１】予測された検索時間が短く，かつ合成によ
り得られた類似度が高いような検索方法を，グループ化
データ・ベース10に含まれるデータ・ベースごとに決定
される（ステップ65）。
【００８２】図11および図12はデータ・ベース構造類似
度算出処理の手順を示している。
【００８３】データ・ベース構造類似度は，グループ化
データ・ベース10の現在の小データ・ベースのデータ・
ベース構造と，データ・ベース構造データ・ベース12に
格納されている，グループ化データ・ベース10に含まれ
ていた小データ・ベース10Ａであって再編成された小デ
ータ・ベース10Ａの構造のすべてのデータ・ベース構造
とに対して算出される。
【００８４】データ・ベース構造類似度は，グループ化
データ・ベース10に含まれる小データ・ベース10Ａの構
造を表わすデータ・ベース構造ごとに算出される。デー
タ・ベース構造は図７に示すように，グループ化データ
・ベース10に含まれる小データ・ベースの数に対応して
データ・ベース構造が含まれており，それぞれのデータ
・ベース構造中においてデータ・ベースに格納されてい
るデータ・セットを共通して有する分類を示す抽出され
ている特定分類（抽出分類）および抽出されている特定
分類範囲（抽出分類範囲）が記憶されている。
【００８５】データ・ベース構造ごとに抽出分類または
抽出分類範囲と，グループ化データ・ベース10に含まれ
るデータ・ベース抽出分類または抽出分類範囲の一致数
が，グループ化データ・ベース構造のすべてのデータ・
ベース構造について算出され，この一致数によりグルー
プ化データ・ベース構造類似度が算出される。
【００８６】図11および図７を参照して，グループ化Ｄ
Ｂ構造Ｎo.，ＤＢ構造Ｎo.および分割Ｎo.がそれぞれリ
セットされる（ステップ71）。またデータ・ベース構造
類似度を算出しようとするＤＢ構造Ｎo.ｉをもつデータ
・ベース構造データのＤＢ構造類似度および抽出分類ま
たは抽出分類範囲一致数がそれぞれリセットされる（ス
テップ72）。
【００８７】つづいてデータ・ベース構造データ・ベー
ス12のＤＢＮo.および抽出分類Ｎo.がリセットされる
（ステップ73）。まずＤＢ構造Ｎo.０における第１番め
の抽出分類または抽出分類範囲が一致するかどうかが判
断される（ステップ74）。一致すると（ステップ74でYE
S ），グループ化ＤＢ構造Ｎo.０の抽出分類の一致数が
インクレメントされ（ステップ75），その抽出分類の類
似度が算出される（ステップ76）。この抽出分類の類似
度は，離散的な抽出分類（たとえば性別）については類
似度テーブルをもつことにより，連続的な抽出分類範囲
（たとえば年収）については公知のファジィ集合上での
類似度により算出することができる。
【００８８】つづいて，抽出分類の類似度が加算されて
グループ化ＤＢ構造Ｎo.ｉのＤＢ構造類似度が算出され
（ステップ77），次の抽出分類の類似度を算出するよう
に抽出分類数がインクレメントされる（ステップ78）。
【００８９】ＤＢ構造に含まれている抽出分類の数とな
ったかどうかが調べられ（ステップ79），分類数となっ
ていなければ再びステップ74以降の処理が繰返される。
【００９０】グループ化データ・ベース10のデータ・ベ
ースの抽出分類または抽出分類範囲と，ＤＢ構造の抽出
分類または抽出分類範囲とが一致しないと，グループ化
データ・ベース10のデータ・ベースの抽出分類Ｎo.がイ
ンクレメントされ（ステップ86），抽出分類Ｎo.がグル
ープ化データ・ベース10の抽出分類数となったかどうか
が調べられ（ステップ87），グループ化データ・ベース
10の抽出分類数と一致しなければステップ74以降の処理
が繰返される。抽出分類数と一致すると（ステップ87で
YES ），グループ化データ・ベース10に含まれる次のデ
ータ・ベースの構造についてステップ74以降の処理が繰
返される（ステップ88，89）。
【００９１】データ・ベース構造に含まれるすべての抽
出分類または抽出分類数について，抽出分類の類似度の
算出が終了すると（ステップ79でYES ），次のデータ・
ベース構造について抽出分類または抽出分類範囲ごとに
その条件の類似度が算出されデータ・ベース構造の類似
度が算出される。グループ化データ・ベース構造に含ま
れるすべてのデータ・ベース構造の類似度の算出が終了
すると（ステップ81でNO），グループ化データ・ベース
構造の類似度が出力され（ステップ82），次のグループ
化データ・ベース構造の類似度の算出処理が行なわれる
（ステップ83，84）。次のグループ化データ・ベース構
造の類似度を算出するときは類似度および抽出分類の一
致数はそれぞれリセットされる（ステップ85）。
【００９２】検索条件類似度は，データ・ベース構造類
似度と同様にして算出される。与えられる検索条件に含
まれる個々の指定分類と，検索結果データ・ベース11に
検索条件として格納されている個々の分類との類似度
が，一致，近似（近似の場合はどのくらい近似している
か）に応じて算出される。このように検索条件類似度が
算出され，データ・ベース構造類似度とともに上記のよ
うに合成され合成類似度が得られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】データ・ベース検索のネットワーク・システム
を示している。
【図２】データ・ベース・システムの詳細を示してい
る。
【図３】検索命令作成処理の詳細をを示している。
【図４】データ・ベース特性解析処理の詳細を示してい
る。
【図５】グループ化データ・ベースに格納されている原
データの内容を示している。
【図６】検索結果記憶データ・ベースに格納されている
データの内容を示している。
【図７】データ・ベース構造データ・ベースに格納され
ているデータの内容を示している。
【図８】(A) 〜(C) はグループ化データ・ベースに含ま
れる小データ・ベースに格納されているデータの内容を
示している。
【図９】(A) 〜(C) はグループ化データ・ベースに含ま
れる小データ・ベースに格納されているデータの内容を
示している。
【図１０】ユーザから検索条件が与えられたときの処理
手順を示している。
【図１１】グループ化データ・ベースに含まれるデータ
・ベースの検索方法を決定する処理手順を示している。
【図１２】データ・ベース構造の類似度を算出する処理
手順の一部を示している。
【図１３】データ・ベース構造の類似度を算出する処理
手順の一部を示している。
【符号の説明】
10 グループ化データ・ベース 10Ａ 小データ・ベース 11 検索結果データ・ベース 12 データ・ベース構造データ・ベース 22 検索実行処理 27 再編成実行処理 30 検索命令作成処理

Claims (5)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 識別番号を含み項目ごとに分類データが
    含まれているデータ・セットの集まりからなる原データ
    ・ベースから，一または複数の小データ・ベースを編成
    する方法であり，検索すべき一または複数の分類を指定
    する検索条件を与え，与えられた検索条件の指定分類を
    共通にもつデータ・セットの集まりからなる一または複
    数の上記小データ・ベースを編成する，データ・ベース
    管理方法。
  2. 【請求項２】 識別符号を含み項目ごとに分類データが
    含まれているデータ・セットの集まりからなる原データ
    ・ベースと，この原データ・ベースに基づいて作成さ
    れ，かつ特定の分類を共通にもつデータ・セットの集ま
    りからなる一または複数の小データ・ベースの少なくと
    もいずれか一方があるときに，小データ・ベースを再編
    成する方法であり，検索すべき一または複数の分類を指
    定する検索条件が与えられる都度，検索条件に含まれる
    指定分類を記憶し，記憶されている指定分類のうち頻度
    の高い指定分類と，小データ・ベースが共通にもつ特定
    分類との類似度を算出し，頻度の高い指定分類のうち，
    いかなる特定分類にも類似度が低いものがあった場合に
    は，その指定分類を共通にもつデータ・セットの集まり
    からなる小データ・ベースを作成する，データ・ベース
    管理方法。
  3. 【請求項３】 識別符号を含み項目ごとに分類データが
    含まれているデータ・セットの集まりからなる原データ
    ・ベースに基づいて作成され，かつ特定の分類を共通に
    もつデータ・セットの集まりからなる一または複数の小
    データ・ベースがあるときに，この小データ・ベースを
    再編成する方法であり，検索すべき一または複数の分類
    を指定する検索条件が与えられる都度，検索条件に含ま
    れる指定分類を記憶し，記憶されている指定分類のうち
    頻度の高い指定分類と，小データ・ベースが共通にもつ
    特定分類との類似度を算出し，頻度の高い指定分類のう
    ち，いかなる特定分類にも類似度が低いものがあった場
    合には，その指定分類を共通にもつデータ・セットの集
    まりからなる第１の小データ・ベースと，この第１の小
    データ・ベースには含まれず上記原データ・ベースに含
    まれるすべてのデータ・セットの集まりからなる第２の
    小データ・ベースとを作成する，データ・ベース管理方
    法。
  4. 【請求項４】 識別符号を含み，項目ごとに分類データ
    が含まれているデータ・セットが格納されているデータ
    ・ベースを，上記データ・セットの分類を指定する検索
    条件が与えられることにより，与えられる検索条件およ
    び上記データ・ベースの構造によって定まる所定の検索
    方法を用いて上記データ・ベースの検索をし，検索した
    ときの検索条件，検索方法および検索に要した時間を，
    検索が行なわれる都度順次記憶し，検索条件が与えられ
    たときに，与えられる検索条件と記憶されている検索条
    件との類似度を算出し，算出された類似度の高い検索条
    件であって，この検索条件において検索されたときに要
    した検索時間の短いときに用いられた検索方法を読出
    し，読出された検索方法によって上記データ・ベースを
    検索して，検索条件に適合する分類データをもつデータ
    ・セットの上記識別符号を出力する，データ・ベース検
    索方法。
  5. 【請求項５】 識別符号を含み項目ごとに分類データが
    含まれているデータ・セットの集まりからなる原データ
    ・ベースに基づいて作成され，かつ特定の分類を共通に
    もつデータ・セットの集まりからなる一または複数の小
    データ・ベースがあり，この小データ・ベースが再編成
    される場合の検索方法であり，検索すべき一または複数
    の分類を指定する検索条件が与えられる都度，検索条件
    に含まれる指定分類，検索方法および検索に要した時間
    を記憶し，記憶されている指定分類のうち頻度の高い指
    定分類と，小データ・ベースが共通にもつ特定分類との
    類似度を算出し，頻度の高い指定分類のうち，いかなる
    特定分類にも類似度が低いものがあった場合には，その
    指定分類を共通にもつデータ・セットの集まりからなる
    小データ・ベースを作成し，小データ・ベースが作成さ
    れる都度，小データ・ベースが共通にもつ特定分類を記
    憶し，与えられる検索条件に含まれる指定分類と記憶さ
    れている指定分類との指定分類類似度を算出し，小デー
    タ・ベースの特定分類と記憶されている特定分類との特
    定分類類似度を算出し，算出された指定分類類似度およ
    び特定分類類似度が高く，かつそのようなときの検索に
    要した時間が短いときに用いられた検索方法により上記
    小データ・ベースの検索を行ない，検索条件に適合する
    分類データをもつデータ・セットの上記識別番号を出力
    する，データ・ベース検索方法。
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