JPH09171477A - データベースを構成する方法及び装置 - Google Patents
データベースを構成する方法及び装置Info
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- JPH09171477A JPH09171477A JP8221045A JP22104596A JPH09171477A JP H09171477 A JPH09171477 A JP H09171477A JP 8221045 A JP8221045 A JP 8221045A JP 22104596 A JP22104596 A JP 22104596A JP H09171477 A JPH09171477 A JP H09171477A
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- General Physics & Mathematics (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 データベースの構成を最適化する。
【解決手段】 データベースの構成が、どのプロセスが
データベースのデータ・オブジェクトを、どのように、
またどの範囲までアクセスするかに関する情報により制
御される。特に、分散データベースの構成が、どのプロ
セスが関係のどの属性から（属性に）どの程度の頻度で
読出す（書込む）かに関する情報により制御される。更
にプロセスが実行されている位置も考慮される。データ
ベースが初期始動時だけでなく、データベースの動作中
にも動的に構成され、例えばユーザの振る舞いの変更に
応答することができる。
データベースのデータ・オブジェクトを、どのように、
またどの範囲までアクセスするかに関する情報により制
御される。特に、分散データベースの構成が、どのプロ
セスが関係のどの属性から（属性に）どの程度の頻度で
読出す（書込む）かに関する情報により制御される。更
にプロセスが実行されている位置も考慮される。データ
ベースが初期始動時だけでなく、データベースの動作中
にも動的に構成され、例えばユーザの振る舞いの変更に
応答することができる。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、特にデータ・オブ
ジェクトを分割することにより、データベースを構成す
る方法及びシステムに関する。この分割プロセスは、し
ばしばデータベース技術において、"フラグメンテーシ
ョン"と呼ばれる。本発明は更に、データベース内のデ
ータ・オブジェクトを配分する方法及びシステムに関す
る。このプロセスは、しばしばデータベース技術におい
て、"アロケーション"と呼ばれる。
ジェクトを分割することにより、データベースを構成す
る方法及びシステムに関する。この分割プロセスは、し
ばしばデータベース技術において、"フラグメンテーシ
ョン"と呼ばれる。本発明は更に、データベース内のデ
ータ・オブジェクトを配分する方法及びシステムに関す
る。このプロセスは、しばしばデータベース技術におい
て、"アロケーション"と呼ばれる。
【０００２】
【従来の技術】データベース内のデータ・レコードを形
式的に記述するために、データベース内の全てのデータ
及びそれらの相互関係をマップするデータ・モデルが開
発された。こうした意味的（semantic）または概念的デ
ータ・モデルの例が、"実体関連モデル（ＥＲＭ：Entit
y Relationship Model）"であり、論理データ・モデル
が意味的データ・モデルから導出される。論理データ・
モデルは階層データ・モデルであり、しばしば"ツリー
・モデル"、オブジェクト指向データ・モデル、または
リレーショナル・データ・モデルと呼ばれる。更に、集
中データベースと分散データベースとが区別される。
式的に記述するために、データベース内の全てのデータ
及びそれらの相互関係をマップするデータ・モデルが開
発された。こうした意味的（semantic）または概念的デ
ータ・モデルの例が、"実体関連モデル（ＥＲＭ：Entit
y Relationship Model）"であり、論理データ・モデル
が意味的データ・モデルから導出される。論理データ・
モデルは階層データ・モデルであり、しばしば"ツリー
・モデル"、オブジェクト指向データ・モデル、または
リレーショナル・データ・モデルと呼ばれる。更に、集
中データベースと分散データベースとが区別される。
【０００３】H．F．Korth及びA．Silberschatzによる"D
atabase System Concepts"（McGraw-Hill、New York、1
986）では、様々なデータベース概念が提示され、それ
らについて述べられている。分散データベースでは、デ
ータは異なる記憶媒体上に記憶される。一般に、データ
は異なる位置にある異なるコンピュータ上にも記憶され
る。様々なコンピュータ・システムが通信ネットワーク
により相互に接続され、互いに様々な通信手段により連
絡し合う。
atabase System Concepts"（McGraw-Hill、New York、1
986）では、様々なデータベース概念が提示され、それ
らについて述べられている。分散データベースでは、デ
ータは異なる記憶媒体上に記憶される。一般に、データ
は異なる位置にある異なるコンピュータ上にも記憶され
る。様々なコンピュータ・システムが通信ネットワーク
により相互に接続され、互いに様々な通信手段により連
絡し合う。
【０００４】S．Ceriによる"Distributed Databases: P
rinciples and Systems"（McGraw-Hill、New York、198
4）、並びにH．Kudlichによる"Verteilte Datenbanken:
Systemkonzepte und Produkte"（Siemens AG、Berli
n、1992）では、分散データベースの原理が提示され、
様々な分散データベース・システムについて述べられて
いる。
rinciples and Systems"（McGraw-Hill、New York、198
4）、並びにH．Kudlichによる"Verteilte Datenbanken:
Systemkonzepte und Produkte"（Siemens AG、Berli
n、1992）では、分散データベースの原理が提示され、
様々な分散データベース・システムについて述べられて
いる。
【０００５】S．Ceri、S．Navathe及びG．Wiederholdに
よる"Distribution Design of Logical Database Schem
as"（IEEE Transactions on Software Engineering、Vo
l．SE-9、No．4（July 1983）、Page 487-504）、並び
にS．Ceri、B．Pernici及びG．Wiederholdによる"Distr
ibuted Database Design Methodologies"（Proceedings
of the IEEE、Vol．75、No．5（May 1987）、Page 533
-545）では、論理データベース・システムの設計の提案
が述べられており、分散データベースの設計技法が提示
されている。
よる"Distribution Design of Logical Database Schem
as"（IEEE Transactions on Software Engineering、Vo
l．SE-9、No．4（July 1983）、Page 487-504）、並び
にS．Ceri、B．Pernici及びG．Wiederholdによる"Distr
ibuted Database Design Methodologies"（Proceedings
of the IEEE、Vol．75、No．5（May 1987）、Page 533
-545）では、論理データベース・システムの設計の提案
が述べられており、分散データベースの設計技法が提示
されている。
【０００６】R．Nussdorferによる"DRDA: Verteilte Da
tenbanken fur heterogene Umgebungen"（Datenbank Ex
tra発行）、並びにU．Parthierによる"DB2: Seine Tool
s、Neuerungen und Moglichkeiten"（IT Verlag fur in
novative Technologien、Sauerlach、1993、Page 23-2
7）では、分散データベースの業界標準ＤＲＤＡについ
て述べられている。アーキテクチャが、異なる製造業者
のデータベースのリンクを可能にするプロトコル及び規
定を指定する。
tenbanken fur heterogene Umgebungen"（Datenbank Ex
tra発行）、並びにU．Parthierによる"DB2: Seine Tool
s、Neuerungen und Moglichkeiten"（IT Verlag fur in
novative Technologien、Sauerlach、1993、Page 23-2
7）では、分散データベースの業界標準ＤＲＤＡについ
て述べられている。アーキテクチャが、異なる製造業者
のデータベースのリンクを可能にするプロトコル及び規
定を指定する。
【０００７】論理データベース・スキーマから物理デー
タベース・スキーマへの遷移は、データベースの構成と
して理解することができ、例えばデータベース管理者に
より実行される。
タベース・スキーマへの遷移は、データベースの構成と
して理解することができ、例えばデータベース管理者に
より実行される。
【０００８】I．Fogg及びM．Orlowskaによる"Valid Unb
iased Fragmentation for Distributed Database Desig
n"（Computers Math．Applic．（UK）、Vol．25、No．
9、1993、Page 97-106）では、分散データベースにおけ
るフラグメンテーションの様々な可能性が提示されてい
る。水平及び垂直フラグメンテーションだけでなく、そ
れらのフラグメンテーション・モードの組み合わせ形態
についても提示されている。
iased Fragmentation for Distributed Database Desig
n"（Computers Math．Applic．（UK）、Vol．25、No．
9、1993、Page 97-106）では、分散データベースにおけ
るフラグメンテーションの様々な可能性が提示されてい
る。水平及び垂直フラグメンテーションだけでなく、そ
れらのフラグメンテーション・モードの組み合わせ形態
についても提示されている。
【０００９】J．A．Bakkerによる"A Semantic Approach
to Enforce Correctness of DataDistribution Scheme
s"（The Computer Journal（UK）、Vol．37、No．7、19
94、Page 561-575）では、構造化照会言語（ＳＱＬ：St
ructured Query Language）及び２つの実体関連モデル
が、データ分散の有用性に関して調査されている。フラ
グメンテーション及びアロケーションのための意味論的
メタモデルにもとづく新たなアプローチが述べられ、そ
こでは水平フラグメンテーションの２つのモードだけが
許可される。
to Enforce Correctness of DataDistribution Scheme
s"（The Computer Journal（UK）、Vol．37、No．7、19
94、Page 561-575）では、構造化照会言語（ＳＱＬ：St
ructured Query Language）及び２つの実体関連モデル
が、データ分散の有用性に関して調査されている。フラ
グメンテーション及びアロケーションのための意味論的
メタモデルにもとづく新たなアプローチが述べられ、そ
こでは水平フラグメンテーションの２つのモードだけが
許可される。
【００１０】リレーショナル・データベースでは、デー
タが関係形式で記憶される。関係はテーブルとしても表
され、そこでは、関係の属性がしばしばテーブルの列と
して表される。
タが関係形式で記憶される。関係はテーブルとしても表
され、そこでは、関係の属性がしばしばテーブルの列と
して表される。
【００１１】"Distributed Relational Database Archi
tecture: Evaluation and PlanningGuide"（2nd editio
n、Doc．No．SC26-4650-01、IBM、San Jose（CA）、US
A、1993）、並びに"Distributed Relational Database
Planning and Design Guidefor DB2 Users"（Doc．No．
GG24-3577、IBM、San Jose（CA）、USA、1991）（これ
らの両方の刊行物はＩＢＭから入手可能）では、分散リ
レーショナル・データベースのアーキテクチャ、並びに
分散リレーショナル・データベースの設計ガイドライン
が述べられている。
tecture: Evaluation and PlanningGuide"（2nd editio
n、Doc．No．SC26-4650-01、IBM、San Jose（CA）、US
A、1993）、並びに"Distributed Relational Database
Planning and Design Guidefor DB2 Users"（Doc．No．
GG24-3577、IBM、San Jose（CA）、USA、1991）（これ
らの両方の刊行物はＩＢＭから入手可能）では、分散リ
レーショナル・データベースのアーキテクチャ、並びに
分散リレーショナル・データベースの設計ガイドライン
が述べられている。
【００１２】Y．Zhang、M．E．Orlowska及びR．Colomb
による"An Efficient Test for theValidity of Unbias
ed Hybrid Knowledge Fragmentation in Distributed D
atabases"（International Journal of Software Engin
eering and Knowledge Engineering（Singapore）、Vo
l．2、No．4、1992、Page 589-609）では、リレーショ
ナル・データベースのフラグメンテーションの３つのモ
ードが述べられている。
による"An Efficient Test for theValidity of Unbias
ed Hybrid Knowledge Fragmentation in Distributed D
atabases"（International Journal of Software Engin
eering and Knowledge Engineering（Singapore）、Vo
l．2、No．4、1992、Page 589-609）では、リレーショ
ナル・データベースのフラグメンテーションの３つのモ
ードが述べられている。
【００１３】企業の進行しつつあるグローバル化は、生
産プロセスの合理化の必要性と共に、事業プロセスの再
編成及び情報システムの強化をもたらしつつある。
産プロセスの合理化の必要性と共に、事業プロセスの再
編成及び情報システムの強化をもたらしつつある。
【００１４】H．Heilmannによる"Workflow Management:
Integration von Organisation und Informationsvera
rbeitung"（HMD、176、1994、Page 8-21）では、事業プ
ロセスが範囲指定可能な、しばしば部分的なプロセスと
して述べられ、これが事業結果の創造または利用につな
がる。この中では、初期化から完了までのプロセスの動
的なフローが強調される。用語"作業フロー（workflo
w）"が、しばしば用語"事業プロセス（business proces
s）"の代わりに使用される。
Integration von Organisation und Informationsvera
rbeitung"（HMD、176、1994、Page 8-21）では、事業プ
ロセスが範囲指定可能な、しばしば部分的なプロセスと
して述べられ、これが事業結果の創造または利用につな
がる。この中では、初期化から完了までのプロセスの動
的なフローが強調される。用語"作業フロー（workflo
w）"が、しばしば用語"事業プロセス（business proces
s）"の代わりに使用される。
【００１５】F．Leymann及びD．Rollerによる"Business
Process Management with FlowMark"（Digest of Pape
rs、Cat．No．94CG3414-0、Spring COMPCON 94、1994、
Page230-234）では、IBM FlowMark作業フロー管理シス
テムが述べられる。事業プロセスをモデル化する可能性
が提示され、作業フロー管理の実行が述べられる。IBM
FlowMark製品は、ＩＢＭから通常のチャネルを通じて獲
得することができる。
Process Management with FlowMark"（Digest of Pape
rs、Cat．No．94CG3414-0、Spring COMPCON 94、1994、
Page230-234）では、IBM FlowMark作業フロー管理シス
テムが述べられる。事業プロセスをモデル化する可能性
が提示され、作業フロー管理の実行が述べられる。IBM
FlowMark製品は、ＩＢＭから通常のチャネルを通じて獲
得することができる。
【００１６】用語"簡潔管理（Lean Management）"の名
で普及するような、より一様な組織構造は、意志決定単
位が思い通りに全ての情報を適時有するならば、成功裡
に導入され得る。これはすなわち情報技術において、無
効な管理作業、並びに処理の複雑で冗長なチャネル及び
期間が、アイランド・ソルーション（island solution
s）などにより、排除されなければならないことを意味
する。
で普及するような、より一様な組織構造は、意志決定単
位が思い通りに全ての情報を適時有するならば、成功裡
に導入され得る。これはすなわち情報技術において、無
効な管理作業、並びに処理の複雑で冗長なチャネル及び
期間が、アイランド・ソルーション（island solution
s）などにより、排除されなければならないことを意味
する。
【００１７】結果的に、多くの企業は事業プロセスを最
適化するために、それらを再構築しつつあり、また事業
プロセスの実行を改良するために、標準的な事業プロセ
スを自動化しつつあり、更に情報配分に関する理想的な
状態を生成するために、一様で企業全体に行きわたるデ
ータ・モデルにもとづき、彼らの情報システムを統一し
ようとしている。
適化するために、それらを再構築しつつあり、また事業
プロセスの実行を改良するために、標準的な事業プロセ
スを自動化しつつあり、更に情報配分に関する理想的な
状態を生成するために、一様で企業全体に行きわたるデ
ータ・モデルにもとづき、彼らの情報システムを統一し
ようとしている。
【００１８】論理データベースのデータを異なる物理位
置にわたって配分するための、ＩＢＭ ＤＢ２などの最
新のデータベースの可能性は、前記２つの企業行動並び
に多くの企業のグローバル構造により、ここに大きく集
中している。ＩＢＭ ＤＢ２は、ＩＢＭから通常のチャ
ネルを通じて獲得することができる。
置にわたって配分するための、ＩＢＭ ＤＢ２などの最
新のデータベースの可能性は、前記２つの企業行動並び
に多くの企業のグローバル構造により、ここに大きく集
中している。ＩＢＭ ＤＢ２は、ＩＢＭから通常のチャ
ネルを通じて獲得することができる。
【００１９】既存のデータベース・システムはデータの
配分をサポートするが、これらは意味論的に見た場合、
いかにデータがノードにわたって配分されるかを決定す
るための支援を有さない。より詳細には、顧客要求にも
とづき、"実体関連モデル（ＥＲＭ）"により物理データ
ベース・スキーマを生成するモデルが、データの配分を
扱わなかったり、単にデータの配分を扱うがそれをいか
に実行するかに関する命令を有さなかったりする。
配分をサポートするが、これらは意味論的に見た場合、
いかにデータがノードにわたって配分されるかを決定す
るための支援を有さない。より詳細には、顧客要求にも
とづき、"実体関連モデル（ＥＲＭ）"により物理データ
ベース・スキーマを生成するモデルが、データの配分を
扱わなかったり、単にデータの配分を扱うがそれをいか
に実行するかに関する命令を有さなかったりする。
【００２０】
【発明が解決しようとする課題】従って、本発明の目的
は、データベースの構成を最適化することである。最適
化はシステム制御されるべきであり、特に性能面に関係
するはずである。構成はまたコストに関しても最適化さ
れる。
は、データベースの構成を最適化することである。最適
化はシステム制御されるべきであり、特に性能面に関係
するはずである。構成はまたコストに関しても最適化さ
れる。
【００２１】本発明の別の目的は、データベースを、例
えばデータベースの初期始動時などに静的に構成するだ
けでなく、動的にも構成することである。すなわち、動
作中におけるデータベースのシステム制御再構成が可能
である。
えばデータベースの初期始動時などに静的に構成するだ
けでなく、動的にも構成することである。すなわち、動
作中におけるデータベースのシステム制御再構成が可能
である。
【００２２】
【課題を解決するための手段】前記目的が、本発明によ
り開示される方法及びシステムにより満足される。本発
明の有利な実施例が、関連する請求項で開示される。
り開示される方法及びシステムにより満足される。本発
明の有利な実施例が、関連する請求項で開示される。
【００２３】従来の経験から、データベースの構成が、
どのプロセスがデータベースのデータ・オブジェクト
を、どのようにまたどの範囲までアクセスするかに関す
る情報により制御されることが理解される。特に分散デ
ータベースの構成は、どのプロセスが関係のどの属性か
ら（属性に）、どの程度の頻度で読出す（書込む）かに
関する情報により制御される。
どのプロセスがデータベースのデータ・オブジェクト
を、どのようにまたどの範囲までアクセスするかに関す
る情報により制御されることが理解される。特に分散デ
ータベースの構成は、どのプロセスが関係のどの属性か
ら（属性に）、どの程度の頻度で読出す（書込む）かに
関する情報により制御される。
【００２４】データベースは、例えばユーザの振る舞い
の変化に応答するために、初期始動時及びデータベース
の動作中に動的に構成され得る。
の変化に応答するために、初期始動時及びデータベース
の動作中に動的に構成され得る。
【００２５】請求項１に記載される方法は、データベー
ス・アクセスを収集及び記憶し、データ・オブジェクト
を分割することにより、本発明の目的を満足する。
ス・アクセスを収集及び記憶し、データ・オブジェクト
を分割することにより、本発明の目的を満足する。
【００２６】例えばデータをアクセスするプロセスが、
データベースへのユーザ照会、またはデータベース内の
データをそれらの実行シーケンスの一部としてアクセス
するコンピュータ・プログラムであったりする。プロセ
スは特に、作業フロー管理システムにより制御されるコ
ンピュータ・プログラムであったりする。
データベースへのユーザ照会、またはデータベース内の
データをそれらの実行シーケンスの一部としてアクセス
するコンピュータ・プログラムであったりする。プロセ
スは特に、作業フロー管理システムにより制御されるコ
ンピュータ・プログラムであったりする。
【００２７】データベースは階層的であったり、オブジ
ェクト指向またはリレーショナルであったりし、また集
中型または分散型であったりする。データはデジタル形
式により、任意の技術的に可能な方法により記憶され
る。データは特に、半導体メモリなどに電子的に記憶さ
れたり、磁気的または光学的に、或いはそれらの方法の
組み合わせにより記憶され得る。
ェクト指向またはリレーショナルであったりし、また集
中型または分散型であったりする。データはデジタル形
式により、任意の技術的に可能な方法により記憶され
る。データは特に、半導体メモリなどに電子的に記憶さ
れたり、磁気的または光学的に、或いはそれらの方法の
組み合わせにより記憶され得る。
【００２８】データ・オブジェクトはデータベース・ス
キーマに従い決定される。すなわち、データ・オブジェ
クトは、階層データベース・スキーマのツリー構造、ま
たはオブジェクト指向データベース・スキーマ内のデー
タ・オブジェクト、またはリレーショナル・データベー
ス・スキーマ内の関係を表し得る。
キーマに従い決定される。すなわち、データ・オブジェ
クトは、階層データベース・スキーマのツリー構造、ま
たはオブジェクト指向データベース・スキーマ内のデー
タ・オブジェクト、またはリレーショナル・データベー
ス・スキーマ内の関係を表し得る。
【００２９】データベース上へのアクセスの収集には、
プロセスがデータベース内のデータを読出し動作または
書込み動作のいずれでアクセスするかの判断が含まれ
る。データベースへの作業フロー管理システムのアクセ
スが観察される場合、作業フロー管理自体がしばしば、
アクセス情報をタイプまたは有効範囲（scope）により
伝達する機構を提供する。アクセス情報は、既知の方法
または技術により記憶され、特に電子式、磁気式または
光学式記憶装置が想定される。
プロセスがデータベース内のデータを読出し動作または
書込み動作のいずれでアクセスするかの判断が含まれ
る。データベースへの作業フロー管理システムのアクセ
スが観察される場合、作業フロー管理自体がしばしば、
アクセス情報をタイプまたは有効範囲（scope）により
伝達する機構を提供する。アクセス情報は、既知の方法
または技術により記憶され、特に電子式、磁気式または
光学式記憶装置が想定される。
【００３０】データベースは特に、内部のデータ・オブ
ジェクトを分割することにより構成され得る。データ・
オブジェクトは冗長性を有して分割されたり、有さない
で分割され得る。特に、データ・オブジェクトの異なる
部分の各々がキー要素を有し、元のデータ・オブジェク
トを正確に復元可能であることが考えられる。
ジェクトを分割することにより構成され得る。データ・
オブジェクトは冗長性を有して分割されたり、有さない
で分割され得る。特に、データ・オブジェクトの異なる
部分の各々がキー要素を有し、元のデータ・オブジェク
トを正確に復元可能であることが考えられる。
【００３１】請求項１で開示される方法は、論理データ
ベース・スキーマ、並びにデータベースへのアクセスに
関する情報にもとづき、データベースの有利な構成を提
供する。適切な基準に従う構成が、プロセッサまたは記
憶システムなどの必要なデータベース資源の低減を可能
にする。このことは空間要求の低減、低エネルギー消
費、高信頼性、及び低コストの利点を提供する。適切な
基準に従う構成はまた、データベース・システムのコス
トを維持または低減しながらデータベースの性能の向上
を可能にする。
ベース・スキーマ、並びにデータベースへのアクセスに
関する情報にもとづき、データベースの有利な構成を提
供する。適切な基準に従う構成が、プロセッサまたは記
憶システムなどの必要なデータベース資源の低減を可能
にする。このことは空間要求の低減、低エネルギー消
費、高信頼性、及び低コストの利点を提供する。適切な
基準に従う構成はまた、データベース・システムのコス
トを維持または低減しながらデータベースの性能の向上
を可能にする。
【００３２】請求項２で開示される方法に従う本発明の
実施例によれば、データベースの動的再構成が提供され
る。このようにして、データベース構成がデータベース
照会の変化に動的に適応化され得る利点がある。結果的
に、例えば性能、信頼性及びコストの点で、一貫して高
度で有利なデータベース標準が保証される。
実施例によれば、データベースの動的再構成が提供され
る。このようにして、データベース構成がデータベース
照会の変化に動的に適応化され得る利点がある。結果的
に、例えば性能、信頼性及びコストの点で、一貫して高
度で有利なデータベース標準が保証される。
【００３３】請求項３に従う本発明の別の実施例では、
２つのプロセスが同時にアクセスしたいデータ・オブジ
ェクトが分割される。これによれば、データベースの性
能が向上される利点がある。すなわち、請求項３の特徴
により、データ・オブジェクトの一部分をアクセスして
いるだけのプロセスにより、他の全てのデータベース・
プロセスからのそのデータ・オブジェクトに対するアク
セスが阻止されることが回避される。
２つのプロセスが同時にアクセスしたいデータ・オブジ
ェクトが分割される。これによれば、データベースの性
能が向上される利点がある。すなわち、請求項３の特徴
により、データ・オブジェクトの一部分をアクセスして
いるだけのプロセスにより、他の全てのデータベース・
プロセスからのそのデータ・オブジェクトに対するアク
セスが阻止されることが回避される。
【００３４】請求項４に従う本発明の更に別の実施例で
は、リレーショナル・データベースにおいて、データベ
ース内のデータのリレーショナル・マッピングが、多く
の他の論理データベース・モデルよりも、より実際的で
あるという利点がある。これはデータベース・アクセス
における高速の処理速度を可能にする。データ・オブジ
ェクトは、属性を有する関係により表される。データ・
オブジェクトの分割は関係の分割により表され、各部分
は全体の関係を正確かつ完全に復元可能にするキー属性
を割当てられる。関係は特に、プロセスが同時に属性を
アクセスしようとするとき、分割され得る。このように
して、両方のプロセスが将来的に、関係の別々の部分を
同時にアクセスすることができる。
は、リレーショナル・データベースにおいて、データベ
ース内のデータのリレーショナル・マッピングが、多く
の他の論理データベース・モデルよりも、より実際的で
あるという利点がある。これはデータベース・アクセス
における高速の処理速度を可能にする。データ・オブジ
ェクトは、属性を有する関係により表される。データ・
オブジェクトの分割は関係の分割により表され、各部分
は全体の関係を正確かつ完全に復元可能にするキー属性
を割当てられる。関係は特に、プロセスが同時に属性を
アクセスしようとするとき、分割され得る。このように
して、両方のプロセスが将来的に、関係の別々の部分を
同時にアクセスすることができる。
【００３５】請求項５に従う本発明の更に別の実施例で
は、データベースが分散データベースである。これによ
れば、多くのデータベース・アプリケーションが異なる
位置にわたって配分され、従って、分散データベースが
短い伝送パスによりデータベースの性能を改良するだけ
でなく、データ伝送コストを低減する利点がある。この
ために、本発明による方法は、データ・オブジェクト及
びデータ・オブジェクトの部分を配分し、それらを関連
位置に割当てる。分散データベースの使用はまた、より
小規模なプロセッサ及び記憶システムの配備を可能にす
る利点を有し、高信頼性及び高可用性を提供し、安価な
獲得及び稼動コストをもたらす。
は、データベースが分散データベースである。これによ
れば、多くのデータベース・アプリケーションが異なる
位置にわたって配分され、従って、分散データベースが
短い伝送パスによりデータベースの性能を改良するだけ
でなく、データ伝送コストを低減する利点がある。この
ために、本発明による方法は、データ・オブジェクト及
びデータ・オブジェクトの部分を配分し、それらを関連
位置に割当てる。分散データベースの使用はまた、より
小規模なプロセッサ及び記憶システムの配備を可能にす
る利点を有し、高信頼性及び高可用性を提供し、安価な
獲得及び稼動コストをもたらす。
【００３６】請求項６に従う本発明の更に別の実施例で
は、データベース・アクセスの位置に関する情報が収集
され、記憶され、そしてデータベースの構成のために使
用される。これは分散データベースでは、分散データベ
ースの構成の重要な基準を考慮するために適用され得
る。この位置情報は、既にこの情報を少なくとも部分的
に記憶している作業フロー管理システムにより、有利に
提供され得る。
は、データベース・アクセスの位置に関する情報が収集
され、記憶され、そしてデータベースの構成のために使
用される。これは分散データベースでは、分散データベ
ースの構成の重要な基準を考慮するために適用され得
る。この位置情報は、既にこの情報を少なくとも部分的
に記憶している作業フロー管理システムにより、有利に
提供され得る。
【００３７】請求項７及び請求項８に従う本発明の更に
別の実施例では、データベースが分散リレーショナル・
データベースである。マトリックス形式の情報の処理で
は、複雑な計算がアドレス指定をほとんど伴わず、従っ
て時間消費をほとんど要せずに実行され得る利点があ
る。更に別の利点は、結果のマトリックスがデータベー
スの構成に関する全てのデータを、明快で簡潔で容易に
加工可能な様式で含むことである。
別の実施例では、データベースが分散リレーショナル・
データベースである。マトリックス形式の情報の処理で
は、複雑な計算がアドレス指定をほとんど伴わず、従っ
て時間消費をほとんど要せずに実行され得る利点があ
る。更に別の利点は、結果のマトリックスがデータベー
スの構成に関する全てのデータを、明快で簡潔で容易に
加工可能な様式で含むことである。
【００３８】請求項９に従う本発明の更に別の実施例で
は、加重関数が結果のマトリックスに適用される。これ
によれば、データベースの構成が、それぞれの加重関数
に従い制御及び最適化され得る利点がある。例えば、適
切な第１の加重関数が、短い処理時間を達成するため
に、データベース構成を特定的に最適化できる。同様
に、例えば適切な第２の加重関数が、低データ伝送コス
トまたは低管理コストに関連して、構成を最適化でき
る。他の加重関数は、安全性に関する面、企業特有の
面、局所的な面、優先順位などを考慮し得る。これらの
組み合わせも考えられる。
は、加重関数が結果のマトリックスに適用される。これ
によれば、データベースの構成が、それぞれの加重関数
に従い制御及び最適化され得る利点がある。例えば、適
切な第１の加重関数が、短い処理時間を達成するため
に、データベース構成を特定的に最適化できる。同様
に、例えば適切な第２の加重関数が、低データ伝送コス
トまたは低管理コストに関連して、構成を最適化でき
る。他の加重関数は、安全性に関する面、企業特有の
面、局所的な面、優先順位などを考慮し得る。これらの
組み合わせも考えられる。
【００３９】請求項１０に従う本発明の更に別の実施例
では、データ・オブジェクトの配分を指定するために、
分布関数が使用される。この分布関数は、様々な側面に
従い配分を指定でき、また変更され得る。
では、データ・オブジェクトの配分を指定するために、
分布関数が使用される。この分布関数は、様々な側面に
従い配分を指定でき、また変更され得る。
【００４０】加重関数及び分布関数は、数学において既
知のマトリックス計算の規則に従い、結果のマトリック
スに適用される。それにより、低レベルの要求計算能力
により、短時間内に複雑な状況を考慮することを可能に
する利点がある。更に別の利点は、加重関数及び分布関
数が、変化するバックグラウンド状態に容易に適応化さ
れ、データベース・システムの動的な再構成が、ほとん
ど労力を要せずに保証され得ることである。
知のマトリックス計算の規則に従い、結果のマトリック
スに適用される。それにより、低レベルの要求計算能力
により、短時間内に複雑な状況を考慮することを可能に
する利点がある。更に別の利点は、加重関数及び分布関
数が、変化するバックグラウンド状態に容易に適応化さ
れ、データベース・システムの動的な再構成が、ほとん
ど労力を要せずに保証され得ることである。
【００４１】請求項１１乃至請求項１６記載のシステム
は、特に、請求項１乃至請求項１０記載の方法を実行可
能なコンピュータ・システムを開示する。結果的に、こ
れらのシステムは、関連付けられる方法において前述し
たのと同一の利点を有する。
は、特に、請求項１乃至請求項１０記載の方法を実行可
能なコンピュータ・システムを開示する。結果的に、こ
れらのシステムは、関連付けられる方法において前述し
たのと同一の利点を有する。
【００４２】同様に、請求項１７記載のデータ・キャリ
アは、関連付けられる方法において前述したのと同一の
利点を有する。
アは、関連付けられる方法において前述したのと同一の
利点を有する。
【００４３】
【発明の実施の形態】図１は、プロセス１０１、１０２
及び１０３がアクセスするデータベース１１０を示す。
ここでプロセスはデータベース１１０のユーザ・インタ
フェース１１１と通信する。データベース管理１１２は
データベース１１０内のデータを管理し、これらのデー
タは記憶手段１１３、１１４に記憶される。データベー
ス管理１１２はまた構成を含み、それにはデータを記憶
するために、どの記憶手段１１３、１１４がどのよう
に、そしてどのような構造で使用されるかに関する定義
が含まれる。プロセス１０１、１０２及び１０３は、デ
ータベース１１０またはデータベース１１０をアクセス
するコンピュータ・プログラムに対するユーザ照会であ
る。特に、これらのプロセス１０１、１０２及び１０３
は、作業フロー管理システムにより制御され、データベ
ース１１０をユーザ対話またはアプリケーション・プロ
グラムとしてアクセスする企業の事業プロセスであった
りする。
及び１０３がアクセスするデータベース１１０を示す。
ここでプロセスはデータベース１１０のユーザ・インタ
フェース１１１と通信する。データベース管理１１２は
データベース１１０内のデータを管理し、これらのデー
タは記憶手段１１３、１１４に記憶される。データベー
ス管理１１２はまた構成を含み、それにはデータを記憶
するために、どの記憶手段１１３、１１４がどのよう
に、そしてどのような構造で使用されるかに関する定義
が含まれる。プロセス１０１、１０２及び１０３は、デ
ータベース１１０またはデータベース１１０をアクセス
するコンピュータ・プログラムに対するユーザ照会であ
る。特に、これらのプロセス１０１、１０２及び１０３
は、作業フロー管理システムにより制御され、データベ
ース１１０をユーザ対話またはアプリケーション・プロ
グラムとしてアクセスする企業の事業プロセスであった
りする。
【００４４】図２は分散データベース２１０を示し、そ
こではデータベース２１０内のデータが、記憶手段２２
１、２２２及び２２３にわたって配分される。記憶手段
２２１、２２２及び２２３はデータベース・コンピュー
タ内で、またはある位置の異なるコンピュータにわたっ
て、または異なる位置の異なるコンピュータにわたって
配分されるか、全地球的に配分される。データ及び記憶
手段の分散は、データベースのアプリケーション、並び
に分散データベース２１０をアクセスするプロセス２０
１、２０２及び２０３の分散を反映する。記憶手段２２
１、２２２及び２２３は、互いに適切なデータ回線２３
０を介して通信する。これらのデータ回線２３０はデー
タベース・コンピュータのケース内に存在したり、通常
の電話回線などの国際的なデータ回線であったりする。
データ交換はワイヤーまたはワイヤレスにより、また電
子的または光学的であったりする。
こではデータベース２１０内のデータが、記憶手段２２
１、２２２及び２２３にわたって配分される。記憶手段
２２１、２２２及び２２３はデータベース・コンピュー
タ内で、またはある位置の異なるコンピュータにわたっ
て、または異なる位置の異なるコンピュータにわたって
配分されるか、全地球的に配分される。データ及び記憶
手段の分散は、データベースのアプリケーション、並び
に分散データベース２１０をアクセスするプロセス２０
１、２０２及び２０３の分散を反映する。記憶手段２２
１、２２２及び２２３は、互いに適切なデータ回線２３
０を介して通信する。これらのデータ回線２３０はデー
タベース・コンピュータのケース内に存在したり、通常
の電話回線などの国際的なデータ回線であったりする。
データ交換はワイヤーまたはワイヤレスにより、また電
子的または光学的であったりする。
【００４５】図３は、本発明に従いデータベースを構成
する方法を示す。データベースのデータ・オブジェクト
へのアクセスが、最初に収集される（３０１）。次にこ
れらのアクセスが記憶手段３０３上に記憶される（３０
２）。次にデータベースが、データベースのデータ・オ
ブジェクトのアクセスに関する情報を用いて構成される
（３０４）。この構成は、データベース１１０のデータ
ベース管理１１２（図１参照）により、またはデータベ
ースの外部の制御装置により実行され得る。
する方法を示す。データベースのデータ・オブジェクト
へのアクセスが、最初に収集される（３０１）。次にこ
れらのアクセスが記憶手段３０３上に記憶される（３０
２）。次にデータベースが、データベースのデータ・オ
ブジェクトのアクセスに関する情報を用いて構成される
（３０４）。この構成は、データベース１１０のデータ
ベース管理１１２（図１参照）により、またはデータベ
ースの外部の制御装置により実行され得る。
【００４６】図４は本発明による方法を示し、そこでは
データベースが事業プロセスがアクセスする分散リレー
ショナル・データベースである。この場合、第１のマト
リックス４０１形式の第１の情報ブロックには、どの事
業プロセスが分散リレーショナル・データベース内の関
係のどの属性を、どの程度の頻度で、どのようにアクセ
スするかに関する情報４１１が記憶される。例えばアク
セスのモードに関して読出しアクセスと書込みアクセス
とが区別される。第２のマトリックス４０２形式の第２
の情報ブロックには、どの事業プロセスがどの位置に、
どの程度の頻度で発生するかに関する情報４１２が記憶
される。
データベースが事業プロセスがアクセスする分散リレー
ショナル・データベースである。この場合、第１のマト
リックス４０１形式の第１の情報ブロックには、どの事
業プロセスが分散リレーショナル・データベース内の関
係のどの属性を、どの程度の頻度で、どのようにアクセ
スするかに関する情報４１１が記憶される。例えばアク
セスのモードに関して読出しアクセスと書込みアクセス
とが区別される。第２のマトリックス４０２形式の第２
の情報ブロックには、どの事業プロセスがどの位置に、
どの程度の頻度で発生するかに関する情報４１２が記憶
される。
【００４７】第１のマトリックス４０１は、マトリック
ス計算の数学的規則に従い、第２のマトリックス４０２
と乗算され、情報４１３を含む結果のマトリックス４０
３が生成される。これはどの位置から、分散リレーショ
ナル・データベース内の関係のどの属性が、どの程度の
頻度で、どのようにアクセスされたかを示す。
ス計算の数学的規則に従い、第２のマトリックス４０２
と乗算され、情報４１３を含む結果のマトリックス４０
３が生成される。これはどの位置から、分散リレーショ
ナル・データベース内の関係のどの属性が、どの程度の
頻度で、どのようにアクセスされたかを示す。
【００４８】次のステップでは、加重関数４０４がこの
情報４１３に適用され、加重された結果のマトリックス
が生成される。この加重関数４０４は、例えば関係の特
定の属性が特定の位置からアクセスされ得る速度を考慮
する。この加重関数４０４はまた、属性の記憶位置か
ら、その属性を走査する事業プロセスの位置への、属性
の伝送のための伝送コストを考慮することができる。こ
の加重関数はまた、ある位置における特定の属性の記憶
のための記憶コストを考慮することができる。
情報４１３に適用され、加重された結果のマトリックス
が生成される。この加重関数４０４は、例えば関係の特
定の属性が特定の位置からアクセスされ得る速度を考慮
する。この加重関数４０４はまた、属性の記憶位置か
ら、その属性を走査する事業プロセスの位置への、属性
の伝送のための伝送コストを考慮することができる。こ
の加重関数はまた、ある位置における特定の属性の記憶
のための記憶コストを考慮することができる。
【００４９】次に分布関数４０５が加重された結果のマ
トリックスに適用され、分散リレーショナル・データベ
ースの様々な記憶手段または様々な記憶位置にわたる関
係の分散を定義する。この分布関数４０５は、例えば特
定のデータベース構造、既存のコンピュータ・ネットワ
ーク、既存のリンクの可用性、または企業特有の構造、
優先順位、状況または要求を考慮する。データベースの
構成４０６の間、データは様々な記憶手段にわたって配
分される。要求に応じて可能であれば、分布関数４０５
は結果のマトリックス４０３に対して、直接適用され得
る。加重関数４０４の適用は、本発明による方法に対す
る任意選択と見なされるべきである。
トリックスに適用され、分散リレーショナル・データベ
ースの様々な記憶手段または様々な記憶位置にわたる関
係の分散を定義する。この分布関数４０５は、例えば特
定のデータベース構造、既存のコンピュータ・ネットワ
ーク、既存のリンクの可用性、または企業特有の構造、
優先順位、状況または要求を考慮する。データベースの
構成４０６の間、データは様々な記憶手段にわたって配
分される。要求に応じて可能であれば、分布関数４０５
は結果のマトリックス４０３に対して、直接適用され得
る。加重関数４０４の適用は、本発明による方法に対す
る任意選択と見なされるべきである。
【００５０】図５は、データベース１１０内のデータ・
オブジェクトを分割するシステム５１０を示す。データ
ベース１１０に関しては、図１で示された要点が当ては
まる。システム５１０により、プロセス１０１、１０２
及び１０３のデータ・オブジェクトへのアクセスが、デ
ータ・リンク５４０により決定される。システム５１０
は好適にはコンピュータ・システムにより実現され、プ
ロセッサ・ユニット５３０及び記憶手段５２０を有す
る。システム５１０は制御ライン５５０を介してデータ
ベース１１０のデータベース管理１１２を制御し、それ
によりデータベース１１０内のデータ・オブジェクトの
分割または配分を制御する。
オブジェクトを分割するシステム５１０を示す。データ
ベース１１０に関しては、図１で示された要点が当ては
まる。システム５１０により、プロセス１０１、１０２
及び１０３のデータ・オブジェクトへのアクセスが、デ
ータ・リンク５４０により決定される。システム５１０
は好適にはコンピュータ・システムにより実現され、プ
ロセッサ・ユニット５３０及び記憶手段５２０を有す
る。システム５１０は制御ライン５５０を介してデータ
ベース１１０のデータベース管理１１２を制御し、それ
によりデータベース１１０内のデータ・オブジェクトの
分割または配分を制御する。
【００５１】以降の図は、分散リレーショナル・データ
ベースの構成のための本発明の実施例を示し、例えば多
国籍企業の製品データベースに関連する。この例では、
７つの事業サブプロセスのセグメント１乃至セグメント
７が、関係"注文"の８つの属性、すなわち注文番号、顧
客番号、製品番号、日付、品目、品目値、総合値、及び
状態をアクセスする。データベースは位置として、ベル
リン、ロンドン、及び東京からアクセスされる。
ベースの構成のための本発明の実施例を示し、例えば多
国籍企業の製品データベースに関連する。この例では、
７つの事業サブプロセスのセグメント１乃至セグメント
７が、関係"注文"の８つの属性、すなわち注文番号、顧
客番号、製品番号、日付、品目、品目値、総合値、及び
状態をアクセスする。データベースは位置として、ベル
リン、ロンドン、及び東京からアクセスされる。
【００５２】事業サブプロセスは、１つ以上の事業プロ
セス内の単位であり、データをアクセスする最小の単位
と見なされる。事業プロセスまたはサブプロセスがまだ
定義されていない場合、これらがアプリケーションから
導出される。以下では、関係の個々の属性への事業サブ
プロセスのアクセスが記録される。このステップが要求
される理由は、使用される最適化方法に依存して、事業
サブプロセスにより一緒に処理される関係内の単位を分
割しないように、関係の属性のクラスタを観察すること
が必要なためである。
セス内の単位であり、データをアクセスする最小の単位
と見なされる。事業プロセスまたはサブプロセスがまだ
定義されていない場合、これらがアプリケーションから
導出される。以下では、関係の個々の属性への事業サブ
プロセスのアクセスが記録される。このステップが要求
される理由は、使用される最適化方法に依存して、事業
サブプロセスにより一緒に処理される関係内の単位を分
割しないように、関係の属性のクラスタを観察すること
が必要なためである。
【００５３】期間の選択は調査対象の事業プロセスに依
存し、従って、全ての場合に対して一般的に定義するこ
とはできない。例えば、企業の年間財務諸表が分析に組
み込まれる場合、会計年度が期間として適用され得る。
こうした長い期間が観察される必要がない場合には、期
間は日またはより短い時間に切り替えられ得る。単に重
要なファクタは、期間が、標準化されたものと見なされ
なければならない分析における測定単位であるというこ
とである。
存し、従って、全ての場合に対して一般的に定義するこ
とはできない。例えば、企業の年間財務諸表が分析に組
み込まれる場合、会計年度が期間として適用され得る。
こうした長い期間が観察される必要がない場合には、期
間は日またはより短い時間に切り替えられ得る。単に重
要なファクタは、期間が、標準化されたものと見なされ
なければならない分析における測定単位であるというこ
とである。
【００５４】属性への異なる読出しアクセス動作が区別
される。以下では、Ｒ１はデータ更新またはデータ消去
のために必要とされる読出し動作を指定する。図６で
は、どの事業サブプロセスがＲ１読出し動作において、
関係"注文"のどの属性をどの程度の頻度でアクセスする
かに関する情報が、マトリックス形式で示される。
される。以下では、Ｒ１はデータ更新またはデータ消去
のために必要とされる読出し動作を指定する。図６で
は、どの事業サブプロセスがＲ１読出し動作において、
関係"注文"のどの属性をどの程度の頻度でアクセスする
かに関する情報が、マトリックス形式で示される。
【００５５】この読出し動作と、読出し動作だけを記録
するために使用されるＲ２読出し動作とが区別される。
この区別はデータベース内の技術的な理由から必要とさ
れる。図７には、どの事業サブプロセスがＲ２読出し動
作において、関係"注文"のどの属性をどの程度の頻度で
アクセスするかに関する情報が、マトリックス形式で示
される。
するために使用されるＲ２読出し動作とが区別される。
この区別はデータベース内の技術的な理由から必要とさ
れる。図７には、どの事業サブプロセスがＲ２読出し動
作において、関係"注文"のどの属性をどの程度の頻度で
アクセスするかに関する情報が、マトリックス形式で示
される。
【００５６】書込み動作Ｗにおいても、更に区別が成さ
れる。図８では、どの事業サブプロセスが書込み動作に
おいて、関係"注文"のどの属性をどの程度の頻度でアク
セスするかに関する情報が、マトリックス形式で示され
る。
れる。図８では、どの事業サブプロセスが書込み動作に
おいて、関係"注文"のどの属性をどの程度の頻度でアク
セスするかに関する情報が、マトリックス形式で示され
る。
【００５７】次のステップでは、様々な位置における事
業サブプロセスのアクセス頻度が分析される。図９で
は、事業サブプロセスがＲ１読出し動作においてアクセ
スする位置並びに頻度がマトリックス形式で示される。
業サブプロセスのアクセス頻度が分析される。図９で
は、事業サブプロセスがＲ１読出し動作においてアクセ
スする位置並びに頻度がマトリックス形式で示される。
【００５８】従って、図１０では、事業サブプロセスが
Ｒ２読出し動作においてアクセスする位置、並びに頻度
が示される。
Ｒ２読出し動作においてアクセスする位置、並びに頻度
が示される。
【００５９】図１１では、事業サブプロセスが書込み動
作においてアクセスする位置、並びに頻度に関する情報
が示される。
作においてアクセスする位置、並びに頻度に関する情報
が示される。
【００６０】前記の第１のステップにより事業サブプロ
セス対関係の属性の比率を決定し、前記の第２のステッ
プにより事業サブプロセスと位置との関係を決定し、デ
ータの分布にとって基本的な位置対属性の比率が導出さ
れる。なぜなら、それは要求される情報位置、すなわち
属性／関係を正確に含むからである。
セス対関係の属性の比率を決定し、前記の第２のステッ
プにより事業サブプロセスと位置との関係を決定し、デ
ータの分布にとって基本的な位置対属性の比率が導出さ
れる。なぜなら、それは要求される情報位置、すなわち
属性／関係を正確に含むからである。
【００６１】図１２に示されるマトリックスは、図８の
マトリックスと図１１のマトリックスとの乗算により計
算される。図１２に示されるこのマトリックスは、書込
み動作において、関係"注文"の個々の属性が、どの位置
からどの程度の頻度でアクセスされるかに関する情報を
含む。
マトリックスと図１１のマトリックスとの乗算により計
算される。図１２に示されるこのマトリックスは、書込
み動作において、関係"注文"の個々の属性が、どの位置
からどの程度の頻度でアクセスされるかに関する情報を
含む。
【００６２】読出し動作に関するプロシジャは、書込み
動作の場合と類似である。唯一の例外は、第１に、事業
プロセスと属性とのリンクのためのＲ１読出し及びＲ２
読出しに対するマトリックスが一緒に追加される、すな
わち図６及び図７からのマトリックスが、一緒に追加さ
れることである。結果の第１の総マトリックスが図１３
に示される。
動作の場合と類似である。唯一の例外は、第１に、事業
プロセスと属性とのリンクのためのＲ１読出し及びＲ２
読出しに対するマトリックスが一緒に追加される、すな
わち図６及び図７からのマトリックスが、一緒に追加さ
れることである。結果の第１の総マトリックスが図１３
に示される。
【００６３】事業プロセスと位置とのリンクのためのマ
トリックスＲ１読出し及びＲ２読出しが一緒に追加され
る。すなわち、図９及び図１０からのマトリックスが一
緒に追加される。結果の第２の総マトリックスが図１４
に示される。
トリックスＲ１読出し及びＲ２読出しが一緒に追加され
る。すなわち、図９及び図１０からのマトリックスが一
緒に追加される。結果の第２の総マトリックスが図１４
に示される。
【００６４】次に、図１３及び図１４にそれぞれ示され
る第１及び第２の総マトリックスの乗算により、図１５
に示されるマトリックスが計算される。図１５に示され
るこのマトリックスは、読出し動作において、関係"注
文"の個々の属性が、どの位置からどの程度の頻度でア
クセスされるかに関する情報を含む。
る第１及び第２の総マトリックスの乗算により、図１５
に示されるマトリックスが計算される。図１５に示され
るこのマトリックスは、読出し動作において、関係"注
文"の個々の属性が、どの位置からどの程度の頻度でア
クセスされるかに関する情報を含む。
【００６５】次にデータを異なる位置にわたって配分す
る方法の例について述べる。書込み動作に関する図１２
のマトリックス、及び読出し動作に関する図１５のマト
リックスにもとづき、総アクセス動作のマトリックスが
確認される。読出しアクセスと書込みアクセスとの区別
は、この時点において関連するようになる。パラメータ
α及びδが次に導入され、読出しアクセスと書込みアク
セスとの間に加重を生成する。このパラメータ化は、例
えば読出しまたは書込み動作だけを考慮するデータの分
布が考えられるという事実に応えるものであり、大きく
かけ離れた重みを有する２つの動作を考慮する分布など
があてはまる。２つのパラメータはまた、読出し及び書
込み動作の異なる伝送コストを考慮するためにも使用さ
れ得る。
る方法の例について述べる。書込み動作に関する図１２
のマトリックス、及び読出し動作に関する図１５のマト
リックスにもとづき、総アクセス動作のマトリックスが
確認される。読出しアクセスと書込みアクセスとの区別
は、この時点において関連するようになる。パラメータ
α及びδが次に導入され、読出しアクセスと書込みアク
セスとの間に加重を生成する。このパラメータ化は、例
えば読出しまたは書込み動作だけを考慮するデータの分
布が考えられるという事実に応えるものであり、大きく
かけ離れた重みを有する２つの動作を考慮する分布など
があてはまる。２つのパラメータはまた、読出し及び書
込み動作の異なる伝送コストを考慮するためにも使用さ
れ得る。
【００６６】ここでの例では、パラメータα及びδは、
書込み動作が読出し動作の重みの２倍に割当てられるよ
うに選択される。読出し動作はこのようにして、パラメ
ータα＝０．３３により加重され、一方、書込み動作は
パラメータδ＝０．６７により加重される。これは図１
６に示されるように、関係"注文"における総アクセスの
マトリックスを生成する。このマトリックスは更に分析
の基礎を成す。
書込み動作が読出し動作の重みの２倍に割当てられるよ
うに選択される。読出し動作はこのようにして、パラメ
ータα＝０．３３により加重され、一方、書込み動作は
パラメータδ＝０．６７により加重される。これは図１
６に示されるように、関係"注文"における総アクセスの
マトリックスを生成する。このマトリックスは更に分析
の基礎を成す。
【００６７】総アクセスのマトリックスでは、様々なア
クセス・モードが上述のように決定されて一緒にもたら
され、本発明による方法の観察が単純化され、従って明
快になる。そして、様々なアクセス・モードにもとづ
き、加重関数に組み込まれるコスト分析を確実に実行で
きる（後述のコスト関数を参照）。しかしながら、結果
の複雑性は本発明に関する新たな性質を表すものではな
く、単に改良に過ぎない。
クセス・モードが上述のように決定されて一緒にもたら
され、本発明による方法の観察が単純化され、従って明
快になる。そして、様々なアクセス・モードにもとづ
き、加重関数に組み込まれるコスト分析を確実に実行で
きる（後述のコスト関数を参照）。しかしながら、結果
の複雑性は本発明に関する新たな性質を表すものではな
く、単に改良に過ぎない。
【００６８】提示される方法における最適な分布を決定
するために、そして究極的には、これらの方法を越えて
地球的な最適条件に至るために、コスト関数の定義が必
要とされる。これは次の項目を考慮する。 ・特定の位置に記憶されるときの、関係の特定の属性の
総コスト。 ・前記位置における関係の属性の記憶コストであって、
記憶コストは位置に依存して変化し得る。 ・前記位置における関係の属性のアクセス・コストであ
って、アクセス・コストは伝送コストを含み、従って、
位置に従い別々に処理されなければならない。 ・別の位置からの前記位置における関係の属性へのアク
セス頻度。 ・前記位置において、関係の属性が別の位置からアクセ
スされるときの平均データ転送ボリューム。 ・前記位置における関係の属性の記憶コスト。
するために、そして究極的には、これらの方法を越えて
地球的な最適条件に至るために、コスト関数の定義が必
要とされる。これは次の項目を考慮する。 ・特定の位置に記憶されるときの、関係の特定の属性の
総コスト。 ・前記位置における関係の属性の記憶コストであって、
記憶コストは位置に依存して変化し得る。 ・前記位置における関係の属性のアクセス・コストであ
って、アクセス・コストは伝送コストを含み、従って、
位置に従い別々に処理されなければならない。 ・別の位置からの前記位置における関係の属性へのアク
セス頻度。 ・前記位置において、関係の属性が別の位置からアクセ
スされるときの平均データ転送ボリューム。 ・前記位置における関係の属性の記憶コスト。
【００６９】ここでの例では、明快化及び単純化のため
に次の仮定を想定する。 ・記憶コストが考慮されない。 ・様々な位置におけるアクセス・コストが異ならない。 ・データ・ボリュームが考慮されない。
に次の仮定を想定する。 ・記憶コストが考慮されない。 ・様々な位置におけるアクセス・コストが異ならない。 ・データ・ボリュームが考慮されない。
【００７０】図１６に示されるマトリックスにもとづ
き、これは図１７に示される加重された結果のマトリッ
クスとなる。
き、これは図１７に示される加重された結果のマトリッ
クスとなる。
【００７１】データを配分する次のプロシジャが調査さ
れる。 ・行最適化法：関係の属性が、最低コストを招く位置に
割当てられる。 ・列最適化法：位置における関係へのアクセス全体が分
析され、関係が全体として、最低コストを招く位置に配
置される。 ・完全属性クラスタリング：関係の属性の全ての可能な
クラスタが形成され、様々な位置に配分される。分布変
量（distribution variants）の結果の量は指数的に増
加し、従って集中的な計算を含む。行最適化法及び列最
適化法は、この最大クラスタリングの特殊な場合に当た
る。 ・事業プロセスにもとづく属性クラスタリング：前記プ
ロシジャにおいて、クラスタ数が指数的に増加する問題
を回避するために、ここでは事業プロセス自体から導出
されるフィルタが挿入される。実際に事業プロセスによ
り使用されるクラスタ及び位置の分布だけが分析され
る。
れる。 ・行最適化法：関係の属性が、最低コストを招く位置に
割当てられる。 ・列最適化法：位置における関係へのアクセス全体が分
析され、関係が全体として、最低コストを招く位置に配
置される。 ・完全属性クラスタリング：関係の属性の全ての可能な
クラスタが形成され、様々な位置に配分される。分布変
量（distribution variants）の結果の量は指数的に増
加し、従って集中的な計算を含む。行最適化法及び列最
適化法は、この最大クラスタリングの特殊な場合に当た
る。 ・事業プロセスにもとづく属性クラスタリング：前記プ
ロシジャにおいて、クラスタ数が指数的に増加する問題
を回避するために、ここでは事業プロセス自体から導出
されるフィルタが挿入される。実際に事業プロセスによ
り使用されるクラスタ及び位置の分布だけが分析され
る。
【００７２】各垂直フラグメントは、キー属性を追加の
属性として割当てられねばならない。コピー及び水平分
割の可能性は調査されない。
属性として割当てられねばならない。コピー及び水平分
割の可能性は調査されない。
【００７３】配分方法に関する次の提示は異なる結果を
生む。最適な配分はコスト関数により決定される。コス
ト関数は、個々の属性及びそれらの可能な分布位置に適
用される。これは、他の位置がその位置をアクセスする
必要がある場合に、他の位置により招かれる属性及び位
置当たりのそれぞれのコスト、更に前記位置における記
憶コストを含む新たなマトリックスを生成する。
生む。最適な配分はコスト関数により決定される。コス
ト関数は、個々の属性及びそれらの可能な分布位置に適
用される。これは、他の位置がその位置をアクセスする
必要がある場合に、他の位置により招かれる属性及び位
置当たりのそれぞれのコスト、更に前記位置における記
憶コストを含む新たなマトリックスを生成する。
【００７４】行最適化法は、関係の属性が前記属性のコ
ストが最小である位置に配置されるべきという概念にも
とづく。加重関数は単純なクラスタ、すなわち個々の属
性に適用される。これは関連する行最適指標が、関係の
属性につき定義され、コスト関数により加重されなけれ
ばならないことを意味する。指標は、どの位置におい
て、どの属性が記憶されるかを示す。情報が曖昧な場
合、例えば最小列ランキングにもとづき、様々な等価の
最小値の中から選択が行われる。本質的なファクタは、
選択結果が曖昧でないということだけである。行最適化
法は、第１の配分の提案を表す。
ストが最小である位置に配置されるべきという概念にも
とづく。加重関数は単純なクラスタ、すなわち個々の属
性に適用される。これは関連する行最適指標が、関係の
属性につき定義され、コスト関数により加重されなけれ
ばならないことを意味する。指標は、どの位置におい
て、どの属性が記憶されるかを示す。情報が曖昧な場
合、例えば最小列ランキングにもとづき、様々な等価の
最小値の中から選択が行われる。本質的なファクタは、
選択結果が曖昧でないということだけである。行最適化
法は、第１の配分の提案を表す。
【００７５】ここでの例では、図１７のマトリックスに
もとづく行最大法が、関係"注文"の属性の物理分布を次
のように生成する。 ベルリン：製品番号、日付、及び品目値 東京：注文番号、顧客番号、品目、総合値、及び状態 総コストは１７２９６．９コスト単位になる。
もとづく行最大法が、関係"注文"の属性の物理分布を次
のように生成する。 ベルリン：製品番号、日付、及び品目値 東京：注文番号、顧客番号、品目、総合値、及び状態 総コストは１７２９６．９コスト単位になる。
【００７６】列最適化法は、各場合において、全体の関
係が最低の全体コストを招く位置に配置されるといった
概念にもとづく。これは位置当たりの合計総コストが形
成され、最小が選択されなければならないことを意味す
る。この方法の開始ポイントは、総コスト関数により生
成された図１７に示される加重された結果のマトリック
スである。最小が明快に１つの位置を指定しない場合、
他の基準が見い出されねばならない。ここでの例では、
図１８に示されるマトリックスが生成される。列最適化
法に従い、全体の関係"注文"がベルリンに配置されるべ
きである。この場合の総コストは２０３１８．４コスト
単位になる。
係が最低の全体コストを招く位置に配置されるといった
概念にもとづく。これは位置当たりの合計総コストが形
成され、最小が選択されなければならないことを意味す
る。この方法の開始ポイントは、総コスト関数により生
成された図１７に示される加重された結果のマトリック
スである。最小が明快に１つの位置を指定しない場合、
他の基準が見い出されねばならない。ここでの例では、
図１８に示されるマトリックスが生成される。列最適化
法に従い、全体の関係"注文"がベルリンに配置されるべ
きである。この場合の総コストは２０３１８．４コスト
単位になる。
【００７７】固有の垂直分割を生成する属性クラスタリ
ング法は、２つのプロシジャにより実行される。第１の
プロシジャでは、関係の属性の全ての可能な組み合わせ
の量が分析され、関数が定義される。これらが次に可能
な位置にわたって、全ての組み合わせにより体系的に配
分される。このプロシジャは以下では、"完全属性クラ
スタリング（full attribute clustering）"と呼ばれ
る。加重関数が適用されて、最低コストを含む分布変量
が選択される。
ング法は、２つのプロシジャにより実行される。第１の
プロシジャでは、関係の属性の全ての可能な組み合わせ
の量が分析され、関数が定義される。これらが次に可能
な位置にわたって、全ての組み合わせにより体系的に配
分される。このプロシジャは以下では、"完全属性クラ
スタリング（full attribute clustering）"と呼ばれ
る。加重関数が適用されて、最低コストを含む分布変量
が選択される。
【００７８】第２のプロシジャでは、どのクラスタが事
業サブプロセスにより使用されるか、また各場合におい
て、どの位置で使用されるかが分析される。単純化のた
めに、ここではクラスタの読出し動作と書込み動作の間
に区別がないものとする。
業サブプロセスにより使用されるか、また各場合におい
て、どの位置で使用されるかが分析される。単純化のた
めに、ここではクラスタの読出し動作と書込み動作の間
に区別がないものとする。
【００７９】特定数の属性を有する関係が、ユニカム
（unicum）として分割される。プロシジャは関係の複数
の属性を含むキーに対して変化しないが、関係のキーは
１つの属性だけを含む。なぜなら、キーはそれ全体が各
フラグメントの一部であるからである。完全属性クラス
タリング内の可能なクラスタの数は、繰り返しを伴わな
い、そして編成を考慮しない要素の組み合わせの量のカ
ーディナル数（cardinalnumber）として生じる。
（unicum）として分割される。プロシジャは関係の複数
の属性を含むキーに対して変化しないが、関係のキーは
１つの属性だけを含む。なぜなら、キーはそれ全体が各
フラグメントの一部であるからである。完全属性クラス
タリング内の可能なクラスタの数は、繰り返しを伴わな
い、そして編成を考慮しない要素の組み合わせの量のカ
ーディナル数（cardinalnumber）として生じる。
【００８０】可能なクラスタが、関係を完全に網羅する
ように選択されなければならない。これらの可能な完全
な網羅は、最終ステップにおいて、位置にわたって並べ
替えられねばならない。加重関数が次に、位置にわたる
クラスタの結果の分布に適用され、このクラスタ分布に
おいて招かれるコストが計算される。最適なクラスタは
最小コスト原理に従い選択され、そこではクラスタが同
一のコストを含み、他の意志決定基準が見い出されねば
ならない。
ように選択されなければならない。これらの可能な完全
な網羅は、最終ステップにおいて、位置にわたって並べ
替えられねばならない。加重関数が次に、位置にわたる
クラスタの結果の分布に適用され、このクラスタ分布に
おいて招かれるコストが計算される。最適なクラスタは
最小コスト原理に従い選択され、そこではクラスタが同
一のコストを含み、他の意志決定基準が見い出されねば
ならない。
【００８１】これまでに提示された方法は、クラスタの
全ての可能な組み合わせ、並びに位置にわたるそれらの
分布により、最適化を図ろうとする。１つの関係だけに
対応して様々な位置にわたるクラスタの組み合わせを除
く可能なクラスタの数だけが、指数的に増加する。この
理由から、最初から実際に事業プロセスにより使用され
るクラスタだけを考慮するフィルタが提案される。
全ての可能な組み合わせ、並びに位置にわたるそれらの
分布により、最適化を図ろうとする。１つの関係だけに
対応して様々な位置にわたるクラスタの組み合わせを除
く可能なクラスタの数だけが、指数的に増加する。この
理由から、最初から実際に事業プロセスにより使用され
るクラスタだけを考慮するフィルタが提案される。
【００８２】完全属性クラスタリング法に関連する可能
性の指数的増加に比較して、事業プロセスにもとづく属
性クラスタリングでは、潜在的クラスタの範囲が事業プ
ロセスにより制限される。関係の属性のクラスタがある
位置においてのみ要求される場合、そのクラスタ自体を
他の位置に配置することは無意味である。このことは、
クラスタ間の部分量関係にもとづき、クラスタの全体量
が、サブセット量から成る照会の存在しない位置に配置
され得る可能性に影響しない。これにおいて、実際に事
業プロセスにより使用されるクラスタに対する制限が、
オプションのかなりの低減を表す。
性の指数的増加に比較して、事業プロセスにもとづく属
性クラスタリングでは、潜在的クラスタの範囲が事業プ
ロセスにより制限される。関係の属性のクラスタがある
位置においてのみ要求される場合、そのクラスタ自体を
他の位置に配置することは無意味である。このことは、
クラスタ間の部分量関係にもとづき、クラスタの全体量
が、サブセット量から成る照会の存在しない位置に配置
され得る可能性に影響しない。これにおいて、実際に事
業プロセスにより使用されるクラスタに対する制限が、
オプションのかなりの低減を表す。
【００８３】事業プロセスのクラスタに属さない属性
は、残りの位置にわたって全ての可能な組み合わせによ
り配分されるか、センス可能な特殊な場合として、ブロ
ックとして他の位置にわたって配分される。この特殊な
場合は、最も可能性の大きい属性ブロックを生成すると
いう点で意味を成す。位置にわたる可能な分布モードの
定義に続き、完全属性クラスタリングの場合同様、加重
関数が最適な分布を決定するために適用される。
は、残りの位置にわたって全ての可能な組み合わせによ
り配分されるか、センス可能な特殊な場合として、ブロ
ックとして他の位置にわたって配分される。この特殊な
場合は、最も可能性の大きい属性ブロックを生成すると
いう点で意味を成す。位置にわたる可能な分布モードの
定義に続き、完全属性クラスタリングの場合同様、加重
関数が最適な分布を決定するために適用される。
【００８４】ここでの例では、図１９のマトリックスで
示されるクラスタが、図６乃至図１１のマトリックスか
ら生じる。明快化のために、関係"注文"の属性の指標だ
けが使用される。
示されるクラスタが、図６乃至図１１のマトリックスか
ら生じる。明快化のために、関係"注文"の属性の指標だ
けが使用される。
【００８５】従って、キー属性"１"が常にフラグメント
の一部でなければならないという事実を考慮し、残りの
属性が全部、残りの位置に例として配置される。これは
上述の特殊な場合、すなわち図２０に示されるマトリッ
クスに相当する。
の一部でなければならないという事実を考慮し、残りの
属性が全部、残りの位置に例として配置される。これは
上述の特殊な場合、すなわち図２０に示されるマトリッ
クスに相当する。
【００８６】加重関数が図２０のマトリックスに適用さ
れると、図２１に示される加重された結果のマトリック
スが生成される。このマトリックスから生じる属性の最
適な分布は、 ベルリン：注文番号、製品番号、日付、及び品目値 東京：注文番号、顧客番号、品目、総合値、及び状態 であり、総コストは、１８１００．９コスト単位とな
る。
れると、図２１に示される加重された結果のマトリック
スが生成される。このマトリックスから生じる属性の最
適な分布は、 ベルリン：注文番号、製品番号、日付、及び品目値 東京：注文番号、顧客番号、品目、総合値、及び状態 であり、総コストは、１８１００．９コスト単位とな
る。
【００８７】まとめとして、本発明の構成に関して以下
の事項を開示する。
の事項を開示する。
【００８８】（１）データベースを構成する方法であっ
て、前記データベースがデータ・オブジェクトを含み、
前記データ・オブジェクトがデジタル・データにより表
され、プロセスが前記データ・オブジェクトをアクセス
するものにおいて、前記データ・オブジェクトに対する
前記プロセスのアクセスを収集するステップと、前記収
集されたアクセスを第１の情報ブロックに記憶するステ
ップと、前記第１の情報ブロック内の情報にもとづき、
前記データベースを構成するステップと、を含む、方
法。 （２）前記データベースの構成が、該データベースの動
作中に動的に実行され、前記データベースの構成が、前
記データ・オブジェクトを分割することにより発生す
る、前記（１）記載の方法。 （３）前記データ・オブジェクトが、少なくとも２つの
プロセスが該データ・オブジェクトを同時にアクセスし
ようとするときに分割される、前記（１）または（２）
記載の方法。 （４）前記データベースがリレーショナル・データベー
スであり、前記データ・オブジェクトが前記リレーショ
ナル・データベースの「関係」であり、前記関係が属性
を有し、前記プロセスが前記関係の属性をアクセスし、
前記関係の属性への前記プロセスのアクセスが収集され
る、前記（１）乃至（３）のいずれかに記載の方法。 （５）前記データベースが分散データベースであり、前
記分散データベースのデータ・オブジェクトが異なる記
憶手段上に配置され、前記データ・オブジェクトを全体
として、前記データベースの記憶手段に割当てるか、ま
たは前記データ・オブジェクトの部分を前記データベー
スの様々な記憶手段に割当てるステップを含む、前記
（１）乃至（４）のいずれかに記載の方法。 （６）前記プロセスが実行される位置を決定するステッ
プと、前記位置情報を第２の情報ブロックに記憶するス
テップと、前記データ・オブジェクトの分割に関する決
定、並びに前記データ・オブジェクトの部分の割当てに
関する決定のために、前記第１の情報ブロックの情報
を、前記第２の情報ブロックの情報にリンクするステッ
プと、を含む、前記（５）記載の方法。 （７）前記分散データベースが分散リレーショナル・デ
ータベースである、前記（６）記載の方法。 （８）前記第１の情報ブロックが第１のマトリックス形
式により、どの前記プロセスが読出し動作及び書込み動
作において、前記関係のどの属性を、どの程度の頻度で
アクセスするかに関する情報を含み、前記第２の情報ブ
ロックが第２のマトリックス形式により、どの前記プロ
セスがどの位置において、どの程度の頻度で実行されて
いるかに関する情報を含み、前記第１及び第２のマトリ
ックスが一緒に乗算され、結果のマトリックスが計算さ
れ、前記結果のマトリックスが、前記関係のどの属性が
読出し動作及び書込み動作において、どの位置からどの
程度の頻度でアクセスされるかに関する情報を含む、前
記（７）記載の方法。 （９）少なくとも１つの加重関数が前記結果のマトリッ
クスに適用され、加重された結果のマトリックスが計算
される、前記（８）記載の方法。 （１０）分布関数が前記結果のマトリックスまたは前記
加重された結果のマトリックスに適用され、前記データ
・オブジェクトの分割を決定し、前記分散データベース
の様々な記憶手段にわたる前記データ・オブジェクトの
部分の配分を決定する、前記（８）または（９）記載の
方法。 （１１）データベースを構成するシステムであって、デ
ータ・オブジェクトがデジタル・データにより表され、
プロセスが前記データ・オブジェクトをアクセスするも
のにおいて、前記データ・オブジェクトに対する前記プ
ロセスのアクセスを収集する第１の手段と、前記データ
・オブジェクトに対する前記プロセスのアクセスを第１
の情報ブロックに記憶する第１の記憶手段と、前記第１
の情報ブロック内の情報を用いて、前記データベースを
構成する手段と、を含む、システム。 （１２）前記データベースがリレーショナル・データベ
ースであり、前記データ・オブジェクトが前記リレーシ
ョナル・データベースの「関係」であり、前記関係が属
性を有し、前記プロセスが前記関係の属性をアクセス
し、前記関係の前記属性への前記プロセスのアクセスが
収集される、前記（１１）記載のシステム。 （１３）前記データベースが分散データベースであり、
前記システムが、前記データ・オブジェクトを全体とし
て、前記データベースの記憶手段に割当てる手段、また
は前記データ・オブジェクトの部分を前記データベース
の様々な記憶手段に割当てる手段を含む、前記（１１）
または（１２）記載のシステム。 （１４）前記プロセスが実行される位置を第２の情報項
目として決定する第２の手段と、前記第２の情報を記憶
する第２の記憶手段と、前記第１の情報及び前記第２の
情報をリンクし、結果のマトリックスを形成する第１の
計算手段と、を含む、前記（１３）記載のシステム。 （１５）少なくとも１つの加重関数を前記結果のマトリ
ックスに適用する第２の計算手段を含む、前記（１４）
記載のシステム。 （１６）前記システムが前記データベース上で制御関数
を実行可能なコンピュータ・システムである、前記（１
１）乃至（１５）のいずれかに記載のシステム。 （１７）コンピュータ・プログラムを記憶するデータ・
キャリアであって、前記コンピュータ・プログラムが前
記（１１）乃至（１６）のいずれかによるコンピュータ
・システムを制御し、前記コンピュータ・システムが前
記（１）乃至（１０）のいずれかによる方法を実行する
ことを特徴とする、データ・キャリア。
て、前記データベースがデータ・オブジェクトを含み、
前記データ・オブジェクトがデジタル・データにより表
され、プロセスが前記データ・オブジェクトをアクセス
するものにおいて、前記データ・オブジェクトに対する
前記プロセスのアクセスを収集するステップと、前記収
集されたアクセスを第１の情報ブロックに記憶するステ
ップと、前記第１の情報ブロック内の情報にもとづき、
前記データベースを構成するステップと、を含む、方
法。 （２）前記データベースの構成が、該データベースの動
作中に動的に実行され、前記データベースの構成が、前
記データ・オブジェクトを分割することにより発生す
る、前記（１）記載の方法。 （３）前記データ・オブジェクトが、少なくとも２つの
プロセスが該データ・オブジェクトを同時にアクセスし
ようとするときに分割される、前記（１）または（２）
記載の方法。 （４）前記データベースがリレーショナル・データベー
スであり、前記データ・オブジェクトが前記リレーショ
ナル・データベースの「関係」であり、前記関係が属性
を有し、前記プロセスが前記関係の属性をアクセスし、
前記関係の属性への前記プロセスのアクセスが収集され
る、前記（１）乃至（３）のいずれかに記載の方法。 （５）前記データベースが分散データベースであり、前
記分散データベースのデータ・オブジェクトが異なる記
憶手段上に配置され、前記データ・オブジェクトを全体
として、前記データベースの記憶手段に割当てるか、ま
たは前記データ・オブジェクトの部分を前記データベー
スの様々な記憶手段に割当てるステップを含む、前記
（１）乃至（４）のいずれかに記載の方法。 （６）前記プロセスが実行される位置を決定するステッ
プと、前記位置情報を第２の情報ブロックに記憶するス
テップと、前記データ・オブジェクトの分割に関する決
定、並びに前記データ・オブジェクトの部分の割当てに
関する決定のために、前記第１の情報ブロックの情報
を、前記第２の情報ブロックの情報にリンクするステッ
プと、を含む、前記（５）記載の方法。 （７）前記分散データベースが分散リレーショナル・デ
ータベースである、前記（６）記載の方法。 （８）前記第１の情報ブロックが第１のマトリックス形
式により、どの前記プロセスが読出し動作及び書込み動
作において、前記関係のどの属性を、どの程度の頻度で
アクセスするかに関する情報を含み、前記第２の情報ブ
ロックが第２のマトリックス形式により、どの前記プロ
セスがどの位置において、どの程度の頻度で実行されて
いるかに関する情報を含み、前記第１及び第２のマトリ
ックスが一緒に乗算され、結果のマトリックスが計算さ
れ、前記結果のマトリックスが、前記関係のどの属性が
読出し動作及び書込み動作において、どの位置からどの
程度の頻度でアクセスされるかに関する情報を含む、前
記（７）記載の方法。 （９）少なくとも１つの加重関数が前記結果のマトリッ
クスに適用され、加重された結果のマトリックスが計算
される、前記（８）記載の方法。 （１０）分布関数が前記結果のマトリックスまたは前記
加重された結果のマトリックスに適用され、前記データ
・オブジェクトの分割を決定し、前記分散データベース
の様々な記憶手段にわたる前記データ・オブジェクトの
部分の配分を決定する、前記（８）または（９）記載の
方法。 （１１）データベースを構成するシステムであって、デ
ータ・オブジェクトがデジタル・データにより表され、
プロセスが前記データ・オブジェクトをアクセスするも
のにおいて、前記データ・オブジェクトに対する前記プ
ロセスのアクセスを収集する第１の手段と、前記データ
・オブジェクトに対する前記プロセスのアクセスを第１
の情報ブロックに記憶する第１の記憶手段と、前記第１
の情報ブロック内の情報を用いて、前記データベースを
構成する手段と、を含む、システム。 （１２）前記データベースがリレーショナル・データベ
ースであり、前記データ・オブジェクトが前記リレーシ
ョナル・データベースの「関係」であり、前記関係が属
性を有し、前記プロセスが前記関係の属性をアクセス
し、前記関係の前記属性への前記プロセスのアクセスが
収集される、前記（１１）記載のシステム。 （１３）前記データベースが分散データベースであり、
前記システムが、前記データ・オブジェクトを全体とし
て、前記データベースの記憶手段に割当てる手段、また
は前記データ・オブジェクトの部分を前記データベース
の様々な記憶手段に割当てる手段を含む、前記（１１）
または（１２）記載のシステム。 （１４）前記プロセスが実行される位置を第２の情報項
目として決定する第２の手段と、前記第２の情報を記憶
する第２の記憶手段と、前記第１の情報及び前記第２の
情報をリンクし、結果のマトリックスを形成する第１の
計算手段と、を含む、前記（１３）記載のシステム。 （１５）少なくとも１つの加重関数を前記結果のマトリ
ックスに適用する第２の計算手段を含む、前記（１４）
記載のシステム。 （１６）前記システムが前記データベース上で制御関数
を実行可能なコンピュータ・システムである、前記（１
１）乃至（１５）のいずれかに記載のシステム。 （１７）コンピュータ・プログラムを記憶するデータ・
キャリアであって、前記コンピュータ・プログラムが前
記（１１）乃至（１６）のいずれかによるコンピュータ
・システムを制御し、前記コンピュータ・システムが前
記（１）乃至（１０）のいずれかによる方法を実行する
ことを特徴とする、データ・キャリア。
【図１】様々なプロセスがアクセスするデータベースを
示す図である。
示す図である。
【図２】データが記憶手段にわたって配分される分散デ
ータベースを示す図である。
ータベースを示す図である。
【図３】本発明に従いデータベースを構成する方法を示
す図である。
す図である。
【図４】データベースが分散リレーショナル・データベ
ースである、本発明による方法を示す図である。
ースである、本発明による方法を示す図である。
【図５】データベース内のデータ・オブジェクトを分割
するためのシステム５１０を示す図である。
するためのシステム５１０を示す図である。
【図６】どの事業サブプロセスがどの程度の頻度で属性
をアクセスするかを示す図である。
をアクセスするかを示す図である。
【図７】どの事業サブプロセスがどの程度の頻度で属性
をアクセスするかを示す図である。
をアクセスするかを示す図である。
【図８】どの事業サブプロセスがどの程度の頻度で属性
をアクセスするかを示す図である。
をアクセスするかを示す図である。
【図９】事業サブプロセスが位置をアクセスする頻度を
示す図である。
示す図である。
【図１０】事業サブプロセスが位置をアクセスする頻度
を示す図である。
を示す図である。
【図１１】事業サブプロセスが位置をアクセスする頻度
を示す図である。
を示す図である。
【図１２】書込み動作における位置と属性との関係を示
す図である。
す図である。
【図１３】読出し動作における位置と属性との関係を示
す図である。
す図である。
【図１４】読出し動作における位置と属性との関係を示
す図である。
す図である。
【図１５】読出し動作における位置と属性との関係を示
す図である。
す図である。
【図１６】総合的アクセスにおける位置と属性との関係
を示す図である。
を示す図である。
【図１７】行最適化法に従う総コストを示す図である。
【図１８】列最適化法に従う総コストを示す図である。
【図１９】事業プロセスにもとづいた、位置における属
性のクラスタを示す図である。
性のクラスタを示す図である。
【図２０】事業プロセスにもとづいた、位置における属
性の選択されたクラスタを示す図である。
性の選択されたクラスタを示す図である。
【図２１】事業プロセスにもとづいた、位置における属
性の選択されたクラスタのコスト評価を示す図である。
性の選択されたクラスタのコスト評価を示す図である。
１１０ データベース ２１０ 分散データベース ２２１、２２２、２２３、３０３、５２０ 記憶手段 ２３０ データ回線 ４０１ 第１のマトリックス ４０２ 第２のマトリックス ４０３ 結果のマトリックス ４１１、４１２、４１３ 情報 ５１０ システム ５３０ プロセッサ・ユニット ５４０ データ・リンク ５５０ 制御ライン
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 レイステン・ウド ドイツ国、ディ−70565 スタットガルト、 マルスウェグ ６ (72)発明者 リッターショファー・ニコル ドイツ国、ディ−68753 ワグハウセル、 オベレル・ハグウェグ 23シィ
Claims (17)
- 【請求項１】データベースを構成する方法であって、前
記データベースがデータ・オブジェクトを含み、前記デ
ータ・オブジェクトがデジタル・データにより表され、
プロセスが前記データ・オブジェクトをアクセスするも
のにおいて、 前記データ・オブジェクトに対する前記プロセスのアク
セスを収集するステップと、 前記収集されたアクセスを第１の情報ブロックに記憶す
るステップと、 前記第１の情報ブロック内の情報にもとづき、前記デー
タベースを構成するステップと、 を含む、方法。 - 【請求項２】前記データベースの構成が、該データベー
スの動作中に動的に実行され、 前記データベースの構成が、前記データ・オブジェクト
を分割することにより発生する、 請求項１記載の方法。 - 【請求項３】前記データ・オブジェクトが、少なくとも
２つのプロセスが該データ・オブジェクトを同時にアク
セスしようとするときに分割される、請求項１または請
求項２記載の方法。 - 【請求項４】前記データベースがリレーショナル・デー
タベースであり、 前記データ・オブジェクトが前記リレーショナル・デー
タベースの「関係」であり、 前記関係が属性を有し、 前記プロセスが前記関係の属性をアクセスし、 前記関係の属性への前記プロセスのアクセスが収集され
る、 請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の方法。 - 【請求項５】前記データベースが分散データベースであ
り、 前記分散データベースのデータ・オブジェクトが異なる
記憶手段上に配置され、 前記データ・オブジェクトを全体として、前記データベ
ースの記憶手段に割当てるか、または前記データ・オブ
ジェクトの部分を前記データベースの様々な記憶手段に
割当てるステップを含む、請求項１乃至請求項４のいず
れかに記載の方法。 - 【請求項６】前記プロセスが実行される位置を決定する
ステップと、 前記位置情報を第２の情報ブロックに記憶するステップ
と、 前記データ・オブジェクトの分割に関する決定、並びに
前記データ・オブジェクトの部分の割当てに関する決定
のために、前記第１の情報ブロックの情報を、前記第２
の情報ブロックの情報にリンクするステップと、 を含む、請求項５記載の方法。 - 【請求項７】前記分散データベースが分散リレーショナ
ル・データベースである、請求項６記載の方法。 - 【請求項８】前記第１の情報ブロックが第１のマトリッ
クス形式により、どの前記プロセスが読出し動作及び書
込み動作において、前記関係のどの属性を、どの程度の
頻度でアクセスするかに関する情報を含み、 前記第２の情報ブロックが第２のマトリックス形式によ
り、どの前記プロセスがどの位置において、どの程度の
頻度で実行されているかに関する情報を含み、 前記第１及び第２のマトリックスが一緒に乗算され、結
果のマトリックスが計算され、 前記結果のマトリックスが、前記関係のどの属性が読出
し動作及び書込み動作において、どの位置からどの程度
の頻度でアクセスされるかに関する情報を含む、 請求項７記載の方法。 - 【請求項９】少なくとも１つの加重関数が前記結果のマ
トリックスに適用され、加重された結果のマトリックス
が計算される、請求項８記載の方法。 - 【請求項１０】分布関数が前記結果のマトリックスまた
は前記加重された結果のマトリックスに適用され、前記
データ・オブジェクトの分割を決定し、前記分散データ
ベースの様々な記憶手段にわたる前記データ・オブジェ
クトの部分の配分を決定する、請求項８または請求項９
記載の方法。 - 【請求項１１】データベースを構成するシステムであっ
て、データ・オブジェクトがデジタル・データにより表
され、プロセスが前記データ・オブジェクトをアクセス
するものにおいて、 前記データ・オブジェクトに対する前記プロセスのアク
セスを収集する第１の手段と、 前記データ・オブジェクトに対する前記プロセスのアク
セスを第１の情報ブロックに記憶する第１の記憶手段
と、 前記第１の情報ブロック内の情報を用いて、前記データ
ベースを構成する手段と、 を含む、システム。 - 【請求項１２】前記データベースがリレーショナル・デ
ータベースであり、 前記データ・オブジェクトが前記リレーショナル・デー
タベースの「関係」であり、 前記関係が属性を有し、 前記プロセスが前記関係の属性をアクセスし、 前記関係の前記属性への前記プロセスのアクセスが収集
される、 請求項１１記載のシステム。 - 【請求項１３】前記データベースが分散データベースで
あり、 前記システムが、 前記データ・オブジェクトを全体として、前記データベ
ースの記憶手段に割当てる手段、または前記データ・オ
ブジェクトの部分を前記データベースの様々な記憶手段
に割当てる手段を含む、請求項１１または請求項１２記
載のシステム。 - 【請求項１４】前記プロセスが実行される位置を第２の
情報項目として決定する第２の手段と、 前記第２の情報を記憶する第２の記憶手段と、 前記第１の情報及び前記第２の情報をリンクし、結果の
マトリックスを形成する第１の計算手段と、 を含む、請求項１３記載のシステム。 - 【請求項１５】少なくとも１つの加重関数を前記結果の
マトリックスに適用する第２の計算手段を含む、請求項
１４記載のシステム。 - 【請求項１６】前記システムが前記データベース上で制
御関数を実行可能なコンピュータ・システムである、請
求項１１乃至請求項１５のいずれかに記載のシステム。 - 【請求項１７】コンピュータ・プログラムを記憶するデ
ータ・キャリアであって、 前記コンピュータ・プログラムが請求項１１乃至請求項
１６のいずれかによるコンピュータ・システムを制御
し、 前記コンピュータ・システムが請求項１乃至請求項１０
のいずれかによる方法を実行することを特徴とする、 データ・キャリア。
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