JPWO2011118427A1 - Query device, query partitioning method, and query partitioning program - Google Patents

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Abstract

複数サイト・パーティション群で構成される分散ストレージ群を利用してシェアードナッシング（Ｓｈａｒｅｄ Ｎｏｔｈｉｎｇ：共有なし）並列検索を実行出来るデータベース管理システムにおいて、シェアードナッシング並列検索結果で不具合を発生させることなく、稼働率を最大にさせる運用を実現する。具体的には、シェアードナッシング並列検索結果で不具合が生じない様に検索処理途上でエラーが発生した際に対処する補償処理手法を複数選択する。また、前述分散ストレージ群に関する性能統計情報・信頼性情報から計算した稼働率・故障率等から補償処理を見込んだ総処理コスト期待値を当該補償処理手法の各々で計算し、総処理コスト期待値の小さい補償処理に基づき並列検索のクエリ分割を定める。In a database management system that can perform shared-nothing (Shared Nothing) parallel search using a distributed storage group consisting of multiple sites / partitions, the utilization rate without causing problems in the shared-nothing parallel search results Realize operation that maximizes. Specifically, a plurality of compensation processing methods are selected for dealing with errors that occur during the search process so that no trouble occurs in the shared nothing parallel search result. In addition, the expected total processing cost is calculated for each compensation processing method based on the operating rate and failure rate calculated from the performance statistics and reliability information related to the distributed storage group. The query division of the parallel search is determined based on a small compensation process.

Description

本発明は、クエリ装置に関し、特にシェアードナッシング（Ｓｈａｒｅｄ Ｎｏｔｈｉｎｇ：共有なし）並列検索のパーティショニング依存のエラー補償を見込んだクエリ装置に関する。   The present invention relates to a query device, and more particularly, to a query device that anticipates partitioning-dependent error compensation for shared nothing (Shared Nothing) parallel search.

２００９年現在でのシェアードナッシング並列検索のパーティショニング化に関する既存技術の最も先進的な方式は、＜非特許文献１＞に記載されている方式である。   The most advanced method of the existing technology relating to the partitioning of shared nothing parallel search as of 2009 is the method described in <Non-Patent Document 1>.

＜非特許文献１＞Ｙｕ Ｘｕ ｅｔ ａｌ， “Ｈａｎｄｌｉｎｇ Ｄａｔａ Ｓｋｅｗ ｉｎ Ｐａｒａｌｌｅｌ Ｊｏｉｎｓ ｉｎ Ｓｈａｒｅｄ−Ｎｏｔｈｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍｓ”， Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ＳＩＧＭＯＤ’０８ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ， ２００８．   <Non-Patent Document 1> Yu Xu et al, “Handling Data Skew in Parallel Joins in Shared-Nothing Systems”, Proceedings of SIGMOD'08 Conference, 2008.

ところが、＜非特許文献１＞に記載されている方式は、シェアードナッシング並列検索のパーティショニング化に関する既存技術を説明するに留まり、当該検索処理の実行品質が悪化する場合の対策を具体的に記述している訳ではない。   However, the method described in <Non-Patent Document 1> only describes the existing technology related to the partitioning of the shared-nothing parallel search, and specifically describes the countermeasure when the execution quality of the search processing deteriorates. I do not mean.

特許文献では、＜特許文献１＞が関係を持つが、＜非特許文献１＞と同様に、当該検索処理の実行品質が悪化する場合の対策を具体的に記述している訳ではない。   In Patent Literature, <Patent Literature 1> is related, but, as in <Non-Patent Literature 1>, a countermeasure when the execution quality of the search process deteriorates is not specifically described.

＜特許文献１＞特開２００４−２８０５２８号公報   <Patent Document 1> Japanese Patent Application Laid-Open No. 2004-280528

当該検索処理の実行品質が悪化する場合の対策に直接関係する既存技術は、＜特許文献２＞にて開示されている。そこで、当該＜特許文献２＞を基に、既存技術による装置構成を説明したものが、図１Ａ、図１Ｂであり、既存技術による従来手法の処理手順（従来手順）を記したものが、図２Ａ、図２Ｂである。   An existing technique directly related to measures when the execution quality of the search process is deteriorated is disclosed in <Patent Document 2>. Therefore, based on the <Patent Document 2>, the apparatus configuration according to the existing technology is illustrated in FIG. 1A and FIG. 1B, and the processing procedure (conventional procedure) of the conventional technique according to the existing technology is illustrated in FIG. 2A and FIG. 2B.

＜特許文献２＞特願２００７−５０３９１２号公報   <Patent Document 2> Japanese Patent Application No. 2007-503912

図１Ａ、図１Ｂの装置構成は、大きく１つ以上のネットワークと、少なくとも３つの機能層を含む。ネットワークとして、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）／ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）／Ｉｎｔｅｒｎｅｔ等、各種ネットワーク４００１、４００２を別のものとして定義しているが、これらと同じものと考えることも可能である。また、その種類に関して、ここでは区別する理由は存在しない。   1A and 1B includes one or more networks and at least three functional layers. As the network, various networks 4001 and 4002 such as LAN (Local Area Network) / WAN (Wide Area Network) / Internet are defined as different ones, but can be considered to be the same as these. Moreover, there is no reason to distinguish here about the kind.

３つの機能層のうち、第１の機能層は、データベースアクセスクライアント部４００５が含まれるアプリケーションプログラム１：４００３、並びにアプリケーションプログラムＬ：４００４に相当する機能層である。第２の機能層は、データベース・マスタノード部１：４００６、データベース・マスタノード部２：４００７、データベース・マスタノード部３：４００８が含まれる機能層である。第３の機能層は、データベース・スレーブノード部１−１：４００９、データベース・スレーブノード部１−２：４０１０、データベース・スレーブノード部１−３：４０１１、データベース・スレーブノード部２−１：４０１２、データベース・スレーブノード部２−２：４０１３、データベース・スレーブノード部２−３：４０１４、データベース・スレーブノード部３−１：４０１５、データベース・スレーブノード部３−２：４０１６、データベース・スレーブノード部３−３：４０１７が含まれる機能層である。各々の機能層は、ＬＡＮ／ＷＡＮ／Ｉｎｔｅｒｎｅｔ等、各種ネットワーク４００１、４００２を介して相互にアクセスする。   Of the three functional layers, the first functional layer is a functional layer corresponding to the application program 1: 4003 including the database access client unit 4005 and the application program L: 4004. The second functional layer is a functional layer including a database / master node unit 1: 4006, a database / master node unit 2: 4007, and a database / master node unit 3: 4008. The third functional layer includes database / slave node unit 1-1: 4009, database / slave node unit 1-2: 4010, database / slave node unit 1-3: 4011, and database / slave node unit 2-1: 4012. , Database / slave node unit 2-2: 4013, database / slave node unit 2-3: 4014, database / slave node unit 3-1: 4015, database / slave node unit 3-2: 4016, database / slave node unit 3-3: 4017 is a functional layer included. Each functional layer accesses each other via various networks 4001 and 4002 such as LAN / WAN / Internet.

当該データベース・マスタノード部１：４００６、当該データベース・マスタノード部２：４００７、当該データベース・マスタノード部３：４００８、当該データベース・スレーブノード部１−１：４００９、当該データベース・スレーブノード部１−２：４０１０、当該データベース・スレーブノード部１−３：４０１１、当該データベース・スレーブノード部２−１：４０１２、当該データベース・スレーブノード部２−２：４０１３、当該データベース・スレーブノード部２−３：４０１４、当該データベース・スレーブノード部３−１：４０１５、当該データベース・スレーブノード部３−２：４０１６、当該データベース・スレーブノード部３−３：４０１７は独立の計算機である。   The database / master node unit 1: 4006, the database / master node unit 2: 4007, the database / master node unit 3: 4008, the database / slave node unit 1-1: 4009, the database / slave node unit 1- 2: 4010, database / slave node unit 1-3: 4011, database / slave node unit 2-1: 4012, database / slave node unit 2-2: 4013, database / slave node unit 2-3: The database / slave node unit 3-1: 4015, the database / slave node unit 3-2: 4016, and the database / slave node unit 3-3: 4017 are independent computers.

このため、当該データベース・マスタノード部１：４００６は、データ処理部（ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）処理部）４０２４と、データキャッシュ管理部４０２５と、リソース管理／トランザクション処理部４０２６と、ストレージ４０２７を含む。   Therefore, the database / master node unit 1: 4006 includes a data processing unit (CPU (Central Processing Unit) processing unit) 4024, a data cache management unit 4025, a resource management / transaction processing unit 4026, and a storage 4027. .

同様に、当該データベース・マスタノード部２：４００７は、データ処理部（ＣＰＵ処理部）４０２８と、データキャッシュ管理部４０２９と、リソース管理／トランザクション処理部４０３０と、ストレージ４０３１を含む。   Similarly, the database / master node unit 2: 4007 includes a data processing unit (CPU processing unit) 4028, a data cache management unit 4029, a resource management / transaction processing unit 4030, and a storage 4031.

同様に、当該データベース・マスタノード部３：４００８は、データ処理部（ＣＰＵ処理部）４０３２と、データキャッシュ管理部４０３３と、リソース管理／トランザクション処理部４０３４と、ストレージ４０３５を含む。   Similarly, the database / master node unit 3: 4008 includes a data processing unit (CPU processing unit) 4032, a data cache management unit 4033, a resource management / transaction processing unit 4034, and a storage 4035.

同様に、当該データベース・スレーブノード部１−１：４００９は、データ処理部（ＣＰＵ処理部）４０３６と、データキャッシュ管理部４０３７と、リソース管理／トランザクション処理部４０３８と、ストレージ４０３９を含む。   Similarly, the database / slave node unit 1-1: 4009 includes a data processing unit (CPU processing unit) 4036, a data cache management unit 4037, a resource management / transaction processing unit 4038, and a storage 4039.

同様に、当該データベース・スレーブノード部１−２：４０１０は、データ処理部（ＣＰＵ処理部）４０４０と、データキャッシュ管理部４０４１と、リソース管理／トランザクション処理部４０４２と、ストレージ４０４３を含む。   Similarly, the database / slave node unit 1-2: 4010 includes a data processing unit (CPU processing unit) 4040, a data cache management unit 4041, a resource management / transaction processing unit 4042, and a storage 4043.

同様に、当該データベース・スレーブノード部１−３：４０１１は、データ処理部（ＣＰＵ処理部）４０４４と、データキャッシュ管理部４０４５と、リソース管理／トランザクション処理部４０４６と、ストレージ４０４７を含む。   Similarly, the database / slave node unit 1-3: 4011 includes a data processing unit (CPU processing unit) 4044, a data cache management unit 4045, a resource management / transaction processing unit 4046, and a storage 4047.

前述のデータベース・マスタノード部１は、主従関係定義４０１８を通して、前述のデータベース・スレーブノード部１−１：４００９と、前述のデータベース・スレーブノード部１−２：４０１０と、前述のデータベース・スレーブノード部１−３：４０１１と対応付けられる。   The above-described database / master node unit 1 includes the above-described database / slave node unit 1-1: 4009, the above-described database / slave node unit 1-2: 4010, and the above-described database / slave node through the master-slave relationship definition 4018. Part 1-3: Corresponds to 4011.

同様に、前述のデータベース・マスタノード部２は、主従関係定義４０１９を通して、前述のデータベース・スレーブノード部２−１：４０１２と、前述のデータベース・スレーブノード部２−２：４０１３と、前述のデータベース・スレーブノード部２−３：４０１４と対応付けられる。   Similarly, the above-described database / master node unit 2 passes through the master-slave relationship definition 4019, the above-described database / slave node unit 2-1: 4012, the above-described database / slave node unit 2-2: 4013, and the above-described database. Slave node section 2-3: Corresponds to 4014.

同様に、前述のデータベース・マスタノード部３は、主従関係定義４０２０を通して、前述のデータベース・スレーブノード部３−１：４０１５と、前述のデータベース・スレーブノード部３−２：４０１６と、前述のデータベース・スレーブノード部３−３：４０１７と対応付けられる。   Similarly, the above-mentioned database / master node unit 3 passes through the master-slave relationship definition 4020, the above-mentioned database / slave node unit 3-1: 4015, the above-mentioned database / slave node unit 3-2: 4016, and the above-mentioned database. Corresponding to slave node section 3-3: 4017.

また、データベース・スレーブノード部については、故障対策として２重化を実施しており、フェールオーバパートナーが定義される。この場合、同じデータが分散化環境上に２重化して保持されることになる。例えば、データベース・スレーブノード部１−１：４００９の一部のファイルは、前述のデータベース・スレーブノード部１−２：４０１０とフェールオーバパートナー関係定義４０２１を介して２重化が実施される。   The database / slave node unit is duplicated as a countermeasure against failure, and a failover partner is defined. In this case, the same data is duplicated and held on the distributed environment. For example, some files in the database / slave node unit 1-1: 4009 are duplicated via the database / slave node unit 1-2: 4010 and the failover partner relationship definition 4021 described above.

同様に、前述のデータベース・スレーブノード部１−２：４０１０の別ファイルは、前述のデータベース・スレーブノード部１−３：４０１１とフェールオーバパートナー関係定義４０２２を介して２重化が実施される。   Similarly, another file of the above-described database / slave node unit 1-2: 4010 is duplicated via the above-described database-slave node unit 1-3: 4011 and the failover partner relationship definition 4022.

同様に、前述のデータベース・スレーブノード部１−３：４０１１の別ファイルは、前述のデータベース・スレーブノード部１−１：４００９とフェールオーバパートナー関係定義４０２３を介して２重化が実施される。   Similarly, another file of the above-described database / slave node unit 1-3: 4011 is duplicated through the above-described database / slave node unit 1-1: 4009 and the failover partner relationship definition 4023.

従来手法の処理手順は、図２Ａ、図２Ｂに従い、下記の様に実施される。
前述のデータベースアクセスクライアント部４００５は、データベース・マスタノード部１：４００６をアクセスする場合、要求実行クエリ（ｑｕｅｒｙ）を当該データベース・マスタノード部１：４００６内のクエリ受付部にメッセージｓ４０１として送信する。そこにはＳＱＬ（Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄ Ｑｕｅｒｙ Ｌａｎｇｕａｇｅ）での記述が記されている。The processing procedure of the conventional method is performed as follows according to FIGS. 2A and 2B.
When accessing the database / master node unit 1: 4006, the database access client unit 4005 transmits a request execution query (query) to the query reception unit in the database / master node unit 1: 4006 as a message s401. There is a description in SQL (Structured Query Language).

当該データベース・マスタノード部１：４００６は、内部のデータ処理部（ＣＰＵ処理部）４０２４を用いて、要求実行クエリを並列に実行可能な形式に分解し、サブ要求実行クエリに変形・生成する。その変形方法は、図３を含めた方式によって実施される。   The database master node unit 1: 4006 uses the internal data processing unit (CPU processing unit) 4024 to decompose the request execution query into a form that can be executed in parallel, and transform and generate the sub request execution query. The deformation method is implemented by the method including FIG.

図３は、偏在データと、シェアードナッシング並列検索を実行する単位との関係を記した説明図である。ここで、データベース管理システムが保持するデータは、通常、分散ストレージを含めたストレージのデータベース上の表領域、索引領域上の表Ｔａｂｌｅとして表現される。ここで、ある任意の２つの表ＴａｂｌｅであるＴａｂｌｅ．（ｎ−１）とＴａｂｌｅ．（ｎ）の結合演算処理を実施する場合を想定する。FIG. 3 is an explanatory diagram showing the relationship between uneven distribution data and units for executing shared nothing parallel search. Here, the data held by the database management system is usually expressed as a table area on the database of the storage including the distributed storage and a table table on the index area. Here, Table 2 which is an arbitrary two table table. (N-1) and Table. Assume that the (n) join calculation process is performed.

表Ｔａｂｌｅ内のデータは、そのデータ値に応じて種々の分類により分類することが出来るが、特に結合演算処理を想定する場合、３つの分類を適用することが可能である。   The data in the table Table can be classified according to various classifications according to the data value, but three classifications can be applied particularly when assuming a join operation process.

一番目の分類は偏在データであり、ある結合演算処理の対象データに相当する結合カラムの値に対してある偏在性を持つもので、値の分布に一様性がないものを意味する。これに対して、二番目の分類は被偏在データであり、結合演算処理を行う相手表Ｔａｂｌｅの結合演算処理の対象データに相当する結合カラムの値に対してある偏在性を持つもので、値の分布に一様性がないものを意味する。最後のものは、一般データであり、上記一番目の分類、二番目の分類のいずれにも属さないものである。   The first classification is uneven distribution data, which means that there is a certain uneven distribution with respect to the value of the join column corresponding to the target data of a certain join operation process, and the value distribution is not uniform. On the other hand, the second classification is unevenly distributed data, which has a certain ubiquity with respect to the value of the join column corresponding to the target data of the join operation process of the partner table Table that performs the join operation process. This means that the distribution of is not uniform. The last one is general data, and does not belong to either the first category or the second category.

この場合、一番目の分類に属する表Ｔａｂｌｅ内のデータ集合、並びに二番目の分類に属する表Ｔａｂｌｅ内のデータ集合、並びに三番目の分類に属する表Ｔａｂｌｅ内のデータ集合の任意の２つの積集合は常に空集合として定義される。   In this case, any two product sets of the data set in the table Table belonging to the first category, the data set in the table Table belonging to the second category, and the data set in the table Table belonging to the third category Is always defined as an empty set.

以上の前述の三つの分類を前述の２つの表ＴａｂｌｅであるＴａｂｌｅ．（ｎ−１）とＴａｂｌｅ．（ｎ）に適用した場合、表Ｔａｂｌｅデータは、以下の様に分類されることになる。ここで、表Ｔａｂｌｅ．（ｎ−１）の偏在データをシンボルＴａｂｌｅ．（ｎ−１） （ｓ）：２００１で表現する。また、表Ｔａｂｌｅ．（ｎ−１）の被偏在データをシンボルＴａｂｌｅ．（ｎ−１） （ｊ）：２００２で表現する。最後に、表Ｔａｂｌｅ．（ｎ−１）の一般データをシンボルＴａｂｌｅ．（ｎ−１） （ｃ）：２００３で表現する。同様に、表Ｔａｂｌｅ．（ｎ）の偏在データをシンボルＴａｂｌｅ．（ｎ） （ｓ）：２００４で表現する。また、表Ｔａｂｌｅ．（ｎ）の被偏在データをシンボルＴａｂｌｅ．（ｎ） （ｊ）：２００５で表現する。最後に、表Ｔａｂｌｅ．（ｎ）の一般データをシンボルＴａｂｌｅ．（ｎ） （ｃ）：２００６で表現する。The above three classifications are divided into the two table tables, Table. (N-1) and Table. When applied to (n) , the table table data is classified as follows. Here, Table Table. The uneven distribution data of (n−1) is represented by the symbol Table. (N-1) (s) : Expressed in 2001. Also, Table Table. The unevenly distributed data of (n−1) is represented by the symbol Table. (N-1) (j) : Expressed in 2002. Finally, Table Table. The general data of (n-1) is represented by the symbol Table. (N-1) (c) : expressed in 2003 Similarly, Table Table. The uneven distribution data of (n) is represented by the symbol Table. (N) (s) : Expressed in 2004. Also, Table Table. The uneven distribution data of (n) is represented by the symbol Table. (N) (j) : Expressed in 2005. Finally, Table Table. The general data of (n) is converted into the symbol Table. (N) (c) : Expressed in 2006.

当該２つの表ＴａｂｌｅであるＴａｂｌｅ．（ｎ−１）とＴａｂｌｅ．（ｎ）の結合演算処理は、結合演算シンボル２０３２を用いて、図３の指定クエリ２００７の様に表現することが可能である。The two table tables, Table. (N-1) and Table. The join operation process (n) can be expressed like the specified query 2007 in FIG. 3 using the join operation symbol 2032.

ここで、前述の表Ｔａｂｌｅ．（ｎ−１）は、表Ｔａｂｌｅ．（ｎ−１）の偏在データＴａｂｌｅ．（ｎ−１） （ｓ）：２００１と、表Ｔａｂｌｅ．（ｎ−１）の被偏在データＴａｂｌｅ．（ｎ−１） （ｊ）：２００２と、表Ｔａｂｌｅ．（ｎ−１）の一般データＴａｂｌｅ．（ｎ−１） （ｃ）：２００３の和集合として計算することが可能である。Here, the table Table. (N-1) is shown in Table Table. (N-1) uneven distribution data Table. (N-1) (s) : 2001, Table Table. (N-1) uneven distribution data Table. (N-1) (j) : 2002, and Table Table. (N-1) general data Table. (N-1) (c) : can be calculated as the union of 2003

同様に、前述の当該表Ｔａｂｌｅ．（ｎ）は、表Ｔａｂｌｅ．（ｎ）の偏在データＴａｂｌｅ．（ｎ） （ｓ）：２００４と、表Ｔａｂｌｅ．（ｎ）の被偏在データＴａｂｌｅ．（ｎ） （ｊ）：２００５と、表Ｔａｂｌｅ．（ｎ）の一般データＴａｂｌｅ．（ｎ） （ｃ）：２００６の和集合として計算することが可能である。Similarly, the table Table. (N) shows Table Table. (N) uneven distribution data Table. (N) (s) : 2004 and Table Table. (N) Uneven distribution data Table. (N) (j) : 2005, and Table Table. (N) General data Table. (N) (c) : can be calculated as the union of 2006

当該和集合を用いると、図３の指定クエリ２００７を図３の指定クエリ２００８の様に変形することが可能になる。ここで、当該和演算と結合演算シンボル２０３２で表現される結合演算については、偏在データの場合に限り、図３の指定クエリ２００９の様に変形出来ることについて、前述の＜非特許文献１＞にて説明されている。   When the union is used, the specified query 2007 in FIG. 3 can be transformed into the specified query 2008 in FIG. Here, regarding the join operation expressed by the sum operation and the join operation symbol 2032, only in the case of uneven distribution data, it can be modified as in the specified query 2009 in FIG. Explained.

この結果、表Ｔａｂｌｅ．（ｎ−１）の偏在データＴａｂｌｅ．（ｎ−１） （ｓ）：２００１と、表Ｔａｂｌｅ．（ｎ）の被偏在データＴａｂｌｅ．（ｎ） （ｊ）：２００５間の結合演算による部分集合２０１０、並びに表Ｔａｂｌｅ．（ｎ）の偏在データＴａｂｌｅ．（ｎ） （ｓ）：２００４と、表Ｔａｂｌｅ．（ｎ−１）の被偏在データＴａｂｌｅ．（ｎ−１） （ｊ）：２００２間の結合演算による部分集合２０１１、並びに表Ｔａｂｌｅ．（ｎ−１）の一般データＴａｂｌｅ．（ｎ−１） （ｃ）：２００３と、表Ｔａｂｌｅ．（ｎ）の一般データＴａｂｌｅ．（ｎ） （ｃ）：２００６間の結合演算による部分集合２０１２、の和集合として表現されることになる。As a result, Table Table. (N-1) uneven distribution data Table. (N-1) (s) : 2001, Table Table. (N) Uneven distribution data Table. (N) (j) : A subset 2010 by a join operation between 2005, and a table Table. (N) uneven distribution data Table. (N) (s) : 2004 and Table Table. (N-1) uneven distribution data Table. (N-1) (j) : A subset 2011 by a join operation between 2002, and a table Table. (N-1) general data Table. (N-1) (c) : 2003 and Table Table. (N) General data Table. (N) (c) : expressed as a union of a subset 2012 by a join operation between 2006.

この場合、前述の部分集合２０１０、前述の部分集合２０１１、前述の部分集合２０１２は、共有するデータ等の依存性が存在しないため、独立に結合演算を実施することが可能である。そのため、複数の処理実行部にそれぞれの偏在データの任意部分間の結合演算を割り付けることで処理を実施させることが可能となる。   In this case, since the above-described subset 2010, the above-described subset 2011, and the above-described subset 2012 do not have dependency on shared data or the like, it is possible to perform a join operation independently. Therefore, it becomes possible to perform processing by assigning a join operation between arbitrary portions of the uneven distribution data to a plurality of processing execution units.

図３の例では、以下の様に実施される。
処理実行部１−１：２０１３では、表Ｔａｂｌｅ．（ｎ−１）の偏在データＴａｂｌｅ．（ｎ−１） （ｓ）：２００１の任意部分２０２０と、表Ｔａｂｌｅ．（ｎ）の被偏在データＴａｂｌｅ．（ｎ） （ｊ）：２００５の任意部分２０２１間の結合演算が割り付けられる。In the example of FIG. 3, it is implemented as follows.
In the process execution unit 1-1: 2013, the table Table. (N-1) uneven distribution data Table. (N-1) (s) : Arbitrary part 2020 of 2001 and Table Table. (N) Uneven distribution data Table. (N) (j) : Join operation between arbitrary parts 2021 of 2005 is allocated.

処理実行部１−２：２０１４では、表Ｔａｂｌｅ．（ｎ）の偏在データＴａｂｌｅ．（ｎ） （ｓ）：２００４の任意部分２０２３と、表Ｔａｂｌｅ．（ｎ−１）の被偏在データＴａｂｌｅ．（ｎ−１） （ｊ）：２００２の任意部分２０２２間の結合演算が割り付けられる。In the process execution unit 1-2: 2014, the table Table. (N) uneven distribution data Table. (N) (s) : Arbitrary part 2023 of 2004 and Table Table. (N-1) uneven distribution data Table. (N-1) (j) : Join operation between arbitrary portions 2022 of 2002 is allocated.

処理実行部１−３：２０１５では、表Ｔａｂｌｅ．（ｎ−１）の一般データＴａｂｌｅ．（ｎ−１） （ｃ）：２００３の任意部分２０２４と、表Ｔａｂｌｅ．（ｎ）の一般データＴａｂｌｅ．（ｎ） （ｃ）：２００６の任意部分２０２５間の結合演算が割り付けられる。In the process execution unit 1-3: 2015, the table Table. (N-1) general data Table. (N-1) (c) : Arbitrary part 2024 of 2003 and Table Table. (N) General data Table. (N) (c) : Join operation between arbitrary parts 2025 of 2006 is allocated.

また、別の装置に存在する処理実行部Ｎ−１：２０１６では、表Ｔａｂｌｅ．（ｎ−１）の偏在データＴａｂｌｅ．（ｎ−１） （ｓ）：２００１の任意部分２０２６と、表Ｔａｂｌｅ．（ｎ）の被偏在データＴａｂｌｅ．（ｎ） （ｊ）：２００５の任意部分２０２７間の結合演算が割り付けられる。In the process execution unit N-1: 2016 existing in another apparatus, the table Table. (N-1) uneven distribution data Table. (N-1) (s) : Arbitrary part 2026 of 2001 and Table Table. (N) Uneven distribution data Table. (N) (j) : Join operation between arbitrary parts 2027 of 2005 is allocated.

処理実行部Ｎ−２：２０１７では、表Ｔａｂｌｅ．（ｎ）の偏在データＴａｂｌｅ．（ｎ） （ｓ）：２００４の任意部分２０２９と、表Ｔａｂｌｅ．（ｎ−１）の被偏在データＴａｂｌｅ．（ｎ−１） （ｊ）：２００２の任意部分２０２８間の結合演算が割り付けられる。In the process execution unit N-2: 2017, the table Table. (N) uneven distribution data Table. (N) (s) : Arbitrary part 2029 of 2004 and Table Table. (N-1) uneven distribution data Table. (N-1) (j) : Join operation between arbitrary parts 2028 of 2002 is allocated.

処理実行部Ｎ−３：２０１８では、表Ｔａｂｌｅ．（ｎ−１）の一般データＴａｂｌｅ．（ｎ−１） （ｃ）：２００３の任意部分２０３０と、表Ｔａｂｌｅ．（ｎ）の一般データＴａｂｌｅ．（ｎ） （ｃ）：２００６の任意部分２０３１間の結合演算が割り付けられる。In the process execution unit N-3: 2018, the table Table. (N-1) general data Table. (N-1) (c) : Arbitrary part 2030 of 2003 and Table Table. (N) General data Table. (N) (c) : A join operation between arbitrary parts 2031 of 2006 is allocated.

ここで、前述の処理実行部１−１：２０１３と前述の処理実行部Ｎ−１：２０１６間の関係、並びに、前述の処理実行部１−２：２０１４と前述の処理実行部Ｎ−２：２０１７間の関係、並びに、前述の処理実行部１−３：２０１５と前述の処理実行部Ｎ−３：２０１８間の関係については、複製の場合、若しくは分割の場合が存在する。   Here, the relationship between the processing execution unit 1-1: 2013 and the processing execution unit N-1: 2016, and the processing execution unit 1-2: 2014 and the processing execution unit N-2: Regarding the relationship between 2017 and the relationship between the aforementioned process execution unit 1-3: 2015 and the aforementioned process execution unit N-3: 2018, there are cases of duplication or division.

複製の場合は、前述の処理実行部１−１：２０１３は、前述の処理実行部Ｎ−１：２０１６と同じ内容のデータが割り付けられる。その場合、前述の処理実行部１−２：２０１４は、前述の処理実行部Ｎ−２：２０１７と同じ内容のデータが割り付けられる。更に、前述の処理実行部１−３：２０１５は、前述の処理実行部Ｎ−３：２０１８と同じ内容のデータが割り付けられる。   In the case of duplication, the above-described processing execution unit 1-1: 2013 is assigned data having the same content as the above-described processing execution unit N-1: 2016. In this case, the above-described process execution unit 1-2: 2014 is assigned data having the same content as the above-described process execution unit N-2: 2017. Further, the above-described processing execution unit 1-3: 2015 is assigned data having the same contents as the above-described processing execution unit N-3: 2018.

これに対して、分割の場合は、前述の処理実行部１−１：２０１３と前述の処理実行部Ｎ−１：２０１６の両者で全体のデータ集合となる様に割付される。同様に、前述の処理実行部１−２：２０１４と前述の処理実行部Ｎ−２：２０１７の両者で全体のデータ集合となる様に割付される。同様に、前述の処理実行部１−３：２０１５と前述の処理実行部Ｎ−３：２０１８の両者で全体のデータ集合となる様に割付される。   On the other hand, in the case of division, the above-described process execution unit 1-1: 2013 and the above-described process execution unit N-1: 2016 are all allocated so as to form an entire data set. Similarly, the above-described process execution unit 1-2: 2014 and the above-described process execution unit N-2: 2017 are assigned so as to form an entire data set. Similarly, the above-described processing execution unit 1-3: 2015 and the above-described processing execution unit N-3: 2018 are all assigned so as to form an entire data set.

通常は、当該複製、若しくは当該分割が固定的に選択され、実施されることになる。特に計算結果の信頼性を実現する場合は、複製が選択される場合が一般的である。   Usually, the duplication or the division is fixedly selected and executed. In particular, in order to realize the reliability of the calculation result, it is common that a copy is selected.

前述の処理実行部１−１：２０１３、並びに前述の処理実行部Ｎ−１：２０１６、並びに前述の処理実行部１−２：２０１４、並びに前述の処理実行部Ｎ−２：２０１７、並びに、前述の処理実行部１−３：２０１５、並びに前述の処理実行部Ｎ−３：２０１８は、独立、且つ並列に実施して得られた結果を、集約処理として１箇所に集積し、結果Ｒ：２０１９を生成する。   The aforementioned process execution unit 1-1: 2013, the aforementioned process execution unit N-1: 2016, the aforementioned process execution unit 1-2: 2014, the aforementioned process execution unit N-2: 2017, and the aforementioned The process execution unit 1-3: 2015 and the above-described process execution unit N-3: 2018 accumulate the results obtained by performing the processing independently and in parallel as one aggregation process, and the result R: 2019 Is generated.

当該集約処理では、特に前述の複製で実施した結果を集約した結果、同じ内容のデータを重複して保持する場合は、重複部分から１つのみを選択して、重複を排除することが為される。   In the aggregation process, in particular, as a result of aggregating the results of the above-described duplication, when data having the same content is retained redundantly, it is possible to select only one of the overlapping parts and eliminate the duplication. The

図２Ａ、図２Ｂに戻り、その後、前述の主従関係定義４０１８に基づき、配下の前述のデータベース・スレーブノード部１−１：４００９に、当該サブ要求実行クエリのＳＱＬ記述を含んだメッセージｓ４０２を送信する。同様に、前述のデータベース・スレーブノード部１−２：４０１０に、当該サブ要求実行クエリのＳＱＬ記述を含んだメッセージｓ４０３を送信する。同様に、前述のデータベース・スレーブノード部１−３：４０１１に、当該サブ要求実行クエリのＳＱＬ記述を含んだメッセージｓ４０４を送信する。   Returning to FIGS. 2A and 2B, based on the master-slave relationship definition 4018, a message s402 including the SQL description of the sub-request execution query is transmitted to the subordinate database / slave node unit 1-1: 4009. To do. Similarly, a message s403 including the SQL description of the sub-request execution query is transmitted to the aforementioned database / slave node unit 1-2: 4010. Similarly, a message s404 including the SQL description of the sub-request execution query is transmitted to the above-described database / slave node unit 1-3: 4011.

前述のデータベース・スレーブノード部１−１：４００９は、内部のデータ処理部（ＣＰＵ処理部）４０３６を用いて、要求実行クエリを並列に実行可能な形式に分解し、サブ要求実行クエリに変形・生成する。その変形方法は、図３を含めた方式によって実施される。   The above-described database / slave node unit 1-1: 4009 uses the internal data processing unit (CPU processing unit) 4036 to decompose the request execution query into a form that can be executed in parallel and transform it into a sub-request execution query. Generate. The deformation method is implemented by the method including FIG.

その後、前述のデータベース・スレーブノード部１−１：４００９は、前述のサブ実行クエリを実施するため、内部のデータ処理部（ＣＰＵ処理部）４０３６を用いて、ストレージ４０３９への読み込みを行う。その際、前述のデータ処理部（ＣＰＵ処理部）４０３６は、読み込んだ結果を、データキャッシュ管理部４０３７に格納し、管理する。前述のデータベース・スレーブノード部１−１：４００９は、必要に応じて、リソース管理／トランザクション処理部４０３８を利用して中間生成表現を作成する。   Thereafter, the database / slave node unit 1-1: 4009 reads data into the storage 4039 using the internal data processing unit (CPU processing unit) 4036 in order to execute the above-described sub-execution query. At this time, the above-described data processing unit (CPU processing unit) 4036 stores and manages the read result in the data cache management unit 4037. The aforementioned database / slave node unit 1-1: 4009 creates an intermediate generation expression using the resource management / transaction processing unit 4038 as necessary.

その後、前述のデータベース・スレーブノード部１−１：４００９は、処理でエラーが発生していない場合は、前述のメッセージｓ４０２に対する正常応答として、検索結果を含んだメッセージｓ４０５を、前述のデータベース・マスタノード部１：４００６に送信する。   Thereafter, if no error has occurred in the processing, the database / slave node unit 1-1: 4009 sends the message s405 including the search result to the database master as a normal response to the message s402. Transmit to node unit 1: 4006.

続けて、前述のデータベース・スレーブノード部１−２：４０１０は、前述のサブ実行クエリを実施するため、内部のデータ処理部（ＣＰＵ処理部）４０４０を用いて、ストレージ４０４３への読み込みを行う。その際、前述のデータ処理部（ＣＰＵ処理部）４０４０は、読み込んだ結果を、データキャッシュ管理部４０４１に格納し、管理する。前述のデータベース・スレーブノード部１−２：４０１０は、必要に応じて、リソース管理／トランザクション処理部４０４２を利用して中間生成表現を作成する。   Subsequently, the database / slave node unit 1-2: 4010 reads the storage 4043 using the internal data processing unit (CPU processing unit) 4040 in order to execute the sub-execution query. At that time, the above-described data processing unit (CPU processing unit) 4040 stores and manages the read result in the data cache management unit 4041. The database / slave node unit 1-2: 4010 described above creates an intermediate generation expression using the resource management / transaction processing unit 4042 as necessary.

その後、前述のデータベース・スレーブノード部１−２：４０１０は、処理でエラーが発生していない場合は、前述のメッセージｓ４０３に対する正常応答として、検索結果を含んだメッセージｓ４０６を、前述のデータベース・マスタノード部１：４００６に送信する。   Thereafter, if no error has occurred in the processing, the database / slave node unit 1-2: 4010 sends the message s406 including the search result as the normal response to the message s403, and the database master. Transmit to node unit 1: 4006.

続けて、前述のデータベース・スレーブノード部１−３：４０１１は、前述のサブ実行クエリを実施するため、内部のデータ処理部（ＣＰＵ処理部）４０４４を用いて、ストレージ４０４７への読み込みを行う。その際、前述のデータ処理部（ＣＰＵ処理部）４０４４は、読み込んだ結果を、データキャッシュ管理部４０４５に格納し、管理する。前述のデータベース・スレーブノード部１−３：４０１１は、必要に応じて、リソース管理／トランザクション処理部４０４６を利用して中間生成表現を作成する。   Subsequently, the database / slave node unit 1-3: 4011 reads into the storage 4047 using the internal data processing unit (CPU processing unit) 4044 in order to execute the sub-execution query. At that time, the above-described data processing unit (CPU processing unit) 4044 stores and manages the read result in the data cache management unit 4045. The database / slave node unit 1-3: 4011 described above creates an intermediate generation expression using the resource management / transaction processing unit 4046 as necessary.

その後、前述のデータベース・スレーブノード部１−３：４０１１は、処理でエラーが発生していない場合は、前述のメッセージｓ４０４に対する正常応答として、検索結果を含んだメッセージｓ４０７を、前述のデータベース・マスタノード部１：４００６に送信する。   Thereafter, if no error has occurred in the processing, the database / slave node unit 1-3: 4011 sends a message s407 including a search result to the database master as a normal response to the message s404. Transmit to node unit 1: 4006.

前述のデータベース・マスタノード部１：４００６は、応答メッセージｓ４０５、応答メッセージｓ４０６、応答メッセージｓ４０７の全てを行うと、図３における集約処理を実施し、結果を統合化した後に、正常応答メッセージｓ４０８を生成し、要求元であるデータベースアクセスクライアント部４００５に送信する。   When all of the response message s405, the response message s406, and the response message s407 are performed, the database master node unit 1: 4006 described above performs the aggregation processing in FIG. 3 and integrates the results, and then sends the normal response message s408. It is generated and transmitted to the database access client unit 4005 that is the request source.

次に、既存技術による従来手法で故障が発生した場合の処理手順について、簡単に説明する。故障は大きくは、データベース・スレーブノード部で発生する場合とデータベース・マスタノード部で発生した場合に大別され、その各々で処理手順が異なる。   Next, a processing procedure in the case where a failure has occurred by the conventional technique based on the existing technology will be briefly described. A failure is roughly classified into a case where it occurs in the database / slave node unit and a case where it occurs in the database / master node unit.

データベース・スレーブノード部に故障が発生した場合について説明する。例えば、前述のデータベース・スレーブノード部１−１：４００９内の処理で問題が発生し、エラーを含んだ応答が前述の応答メッセージｓ４０５に含まれる場合、前述のデータベース・マスタノード部１：４００６は、送信出来る場合に限り、ロールバック要求を含んだメッセージｓ４０９を送信する。送信出来ない場合は、この処理は行わない。   A case where a failure occurs in the database / slave node unit will be described. For example, if a problem occurs in the processing in the database / slave node unit 1-1: 4009 and a response including an error is included in the response message s405, the database / master node unit 1: 4006 Only when transmission is possible, the message s409 including the rollback request is transmitted. This process is not performed when transmission is not possible.

続けて、前述のデータベース・マスタノード部１：４００６は、前述のデータベース・スレーブノード部１−２：４０１０に対して、前述のメッセージｓ４０２と同等のＳＱＬ記述を含んだメッセージｓ４１０を前述のメッセージｓ４０２の補償処理として、送信する。   Subsequently, the above-described database master node unit 1: 4006 sends a message s410 including an SQL description equivalent to the above-described message s402 to the above-described database / slave node unit 1-2: 4010. Is transmitted as compensation processing.

前述のデータベース・スレーブノード部１−２：４０１０は、当該メッセージｓ４１０を受信すると、前述のメッセージｓ４０３を受信した場合と同等の処理を実施する。この結果、処理でエラーが発生していない場合は、前述のメッセージｓ４１０に対する正常応答として、検索結果を含んだメッセージｓ４１１を前述のデータベース・マスタノード部１：４００６に送信する。   When the database / slave node unit 1-2: 4010 receives the message s410, the database / slave node unit 1-2: 4010 performs the same processing as when the message s403 is received. As a result, if an error does not occur in the processing, a message s411 including the search result is transmitted to the database master node unit 1: 4006 as a normal response to the message s410.

その後、前述のデータベース・マスタノード部１：４００６は、通常処理と同様に、図３における集約処理を実施し、結果を統合した後に、正常応答メッセージｓ４０８を生成し、要求元であるデータベースアクセスクライアント部４００５に送信する。   After that, the database master node unit 1: 4006 performs the aggregation process in FIG. 3 as in the normal process, integrates the results, generates a normal response message s408, and generates the requesting database access client. Unit 4005.

データベース・スレーブノード部が故障した場合は、以上の処理手順で対応する。これに対して、データベース・マスタノード部で故障が発生した場合、実行状況に応じて幾つかの対処方式が存在する。ここでは、代表的な方式である別のデータベース・マスタノード部を選択する方式を説明する。   If the database / slave node section fails, the above processing procedure is used. On the other hand, when a failure occurs in the database / master node unit, there are several countermeasures depending on the execution status. Here, a method of selecting another database / master node unit, which is a typical method, will be described.

この場合、前述のデータベース・マスタノード部１：４００６は、一部の処理実施が可能である場合、前述のデータベースアクセスクライアント部４００５の要求した前述のメッセージｓ４０１の内容を含んだ、異常発生を通知するメッセージｓ４１２を、別のデータベース・マスタノード部に送信する。通知先の選択方法を含めて、その方法については、種々の方式があり、ここでは特に説明しない。   In this case, the database master node unit 1: 4006 notifies the occurrence of an abnormality including the content of the message s401 requested by the database access client unit 4005 when a part of processing can be performed. Message s412 to be transmitted to another database / master node unit. There are various methods for selecting the notification destination, including the method for selecting the notification destination, and no particular description will be given here.

異常発生を通知する前述のメッセージｓ４１２を別のデータベース・マスタノード部２：４００７が受信した場合、当該データベース・マスタノード部２：４００７は、その処理を引き継ぐことを宣言するため、他のデータベース・マスタノード部に引継ぎを通知するメッセージｓ４１３を送信する。   When another database / master node unit 2: 4007 receives the above-described message s412 for notifying the occurrence of an abnormality, the database / master node unit 2: 4007 declares that it will take over the processing, A message s413 for notifying the master node unit of the takeover is transmitted.

図２Ａ、図２Ｂにおいては、他のデータベース・マスタノード部はデータベース・マスタノード部３：４００８に限定される。そこで、当該データベース・マスタノード部３：４００８は、当該メッセージｓ４１３を受信すると、引継ぎの是認を行うメッセージｓ４１４を送信することで、前述のデータベースアクセスクライアント部４００５の要求した前述のメッセージｓ４０１に対応するデータベース・マスタノード部が移動したことを確認・是認する。   In FIG. 2A and FIG. 2B, the other database / master node unit is limited to the database / master node unit 3: 4008. Therefore, when the database master node unit 3: 4008 receives the message s413, the database master node unit 3: 4008 responds to the message s401 requested by the database access client unit 4005 by transmitting a message s414 for approving the takeover. Confirm and approve that the database / master node has moved.

その後、当該データベース・マスタノード部２：４００７は、他のデータベース・マスタノード部全てから前述のメッセージｓ４１４を含む、引継ぎの是認を行うメッセージを受信する。   Thereafter, the database / master node unit 2: 4007 receives a message to approve the takeover including the above-described message s414 from all the other database / master node units.

新たに前述のメッセージｓ４０１に対応するデータベース・マスタノード部となった当該データベース・マスタノード部２：４００７は、最初に内部のデータ処理部（ＣＰＵ処理部）４０２８を用いて、前述のデータベース・マスタノード部１：４００６が持つ主従関係定義４０１８配下のデータベース・スレーブノード部１−１：４００９、データベース・スレーブノード部１−２：４０１０、データベース・スレーブノード部１−３：４０１１で実施されたサブ要求実行クエリの実行結果を無効にすることを実施する。   The database master node unit 2: 4007, which newly becomes the database master node unit corresponding to the message s401, first uses the internal data processing unit (CPU processing unit) 4028, and uses the database master node unit 2: 4007. The sub-units implemented in the database / slave node unit 1-1: 4009, the database / slave node unit 1-2: 4010, and the database / slave node unit 1-3: 4011 under the master / slave relationship definition 4018 of the node unit 1: 4006 Implement the invalidation of the execution result of the request execution query.

具体的には、当該データベース・マスタノード部２：４００７は、前述のデータベース・スレーブノード部１−１：４００９に、ロールバック要求を含むメッセージｓ４１５を送信する。   Specifically, the database / master node unit 2: 4007 transmits a message s415 including a rollback request to the aforementioned database / slave node unit 1-1: 4009.

同様に、当該データベース・マスタノード部２：４００７は、前述のデータベース・スレーブノード部１−２：４０１０に、ロールバック要求を含むメッセージｓ４１６を送信する。   Similarly, the database / master node unit 2: 4007 transmits a message s416 including a rollback request to the aforementioned database / slave node unit 1-2: 4010.

同様に、当該データベース・マスタノード部２：４００７は、前述のデータベース・スレーブノード部１−３：４０１１に、ロールバック要求を含むメッセージｓ４１７を送信する。   Similarly, the database / master node unit 2: 4007 transmits a message s417 including a rollback request to the database / slave node unit 1-3: 4011 described above.

その後、当該データベース・マスタノード部２：４００７は、内部のデータ処理部（ＣＰＵ処理部）４０２８を用いて、指定された前述のメッセージｓ４０１に含まれたＳＱＬの記述である実行要求クエリを改めて並列に実行可能な形式に分解し、サブ要求実行クエリに変形・生成する。その変形方法は、図３を含めた方式によって実施される。   Thereafter, the database / master node unit 2: 4007 uses the internal data processing unit (CPU processing unit) 4028 to re-execute the execution request query that is the SQL description included in the specified message s401. Is decomposed into an executable form, and transformed into a sub-request execution query. The deformation method is implemented by the method including FIG.

その後、前述のデータベース・マスタノード部２：４００７は、前述の主従関係定義４０１９に基づき、配下の前述のデータベース・スレーブノード部２−１：４０１２に、当該サブ要求実行クエリのＳＱＬ記述を含んだメッセージｓ４１８を送信する。同様に、前述のデータベース・スレーブノード部２−２：４０１３に、当該サブ要求実行クエリのＳＱＬ記述を含んだメッセージｓ４１９を送信する。同様に、前述のデータベース・スレーブノード部２−３：４０１４に、当該サブ要求実行クエリのＳＱＬ記述を含んだメッセージｓ４２０を送信する。   Thereafter, the database master node unit 2: 4007 includes the SQL description of the sub request execution query in the subordinate database slave node unit 2-1: 4012 under the master-slave relationship definition 4019. Send message s418. Similarly, a message s419 including the SQL description of the sub-request execution query is transmitted to the aforementioned database / slave node unit 2-2: 4013. Similarly, a message s420 including the SQL description of the sub-request execution query is transmitted to the database / slave node unit 2-3: 4014 described above.

前述のデータベース・スレーブノード部２−１：４０１２は、当該メッセージｓ４１８に含まれるサブ要求実行クエリのＳＱＬ記述を図３により記載された方法に基づき、並列に実行可能な形式に分解の上で実行する。その処理で、特にエラーが発生していない場合は、前述のメッセージｓ４１８に対する正常応答として、検索結果を含んだメッセージｓ４２１を、データベース・マスタノード部２：４００７に送信する。   The above-mentioned database / slave node unit 2-1: 4012 executes the SQL description of the sub-request execution query included in the message s418 after decomposing it into a form that can be executed in parallel based on the method described in FIG. To do. If no error has occurred in the process, a message s421 including the search result is transmitted to the database master node unit 2: 4007 as a normal response to the message s418.

前述のデータベース・スレーブノード部２−２：４０１３は、当該メッセージｓ４１９に含まれるサブ要求実行クエリのＳＱＬ記述を図３により記載された方法に基づき、並列に実行可能な形式に分解の上で実行する。その処理で、特にエラーが発生していない場合は、前述のメッセージｓ４１９に対する正常応答として、検索結果を含んだメッセージｓ４２２を、データベース・マスタノード部２：４００７に送信する。   The database / slave node unit 2-2: 4013 executes the SQL description of the sub-request execution query included in the message s419 after decomposing it into a form that can be executed in parallel based on the method described in FIG. To do. If no error has occurred in the processing, a message s422 including the search result is transmitted to the database master node unit 2: 4007 as a normal response to the message s419.

前述のデータベース・スレーブノード部２−３：４０１４は、当該メッセージｓ４２０に含まれるサブ要求実行クエリのＳＱＬ記述を図３により記載された方法に基づき、並列に実行可能な形式に分解の上で実行する。その処理で、特にエラーが発生していない場合は、前述のメッセージｓ４２０に対する正常応答として、検索結果を含んだメッセージｓ４２３を、データベース・マスタノード部２：４００７に送信する。   The above-described database / slave node unit 2-3: 4014 decomposes the SQL description of the sub-request execution query included in the message s420 into a form that can be executed in parallel based on the method described in FIG. To do. In the process, if no error has occurred, a message s423 including the search result is transmitted to the database master node unit 2: 4007 as a normal response to the message s420.

その後、前述のデータベース・マスタノード部２：４００７では、通常処理と同様に、図３における集約処理を実施し、結果を統合した後に、応答メッセージｓ４２４を生成し、要求元であるデータベースアクセスクライアント部４００５に送信することになる。   Thereafter, the database master node unit 2: 4007 performs the aggregation process in FIG. 3 as in the normal process, integrates the results, generates the response message s424, and generates the request source database access client unit 4005 is transmitted.

以上のように、従来のシェアードナッシング並列検索の技術領域では、大きく２系統の関連技術が存在する。   As described above, there are two related technologies in the technical field of conventional shared nothing parallel search.

第一の技術は、＜非特許文献１＞で言及されている様にシェアードナッシング並列検索を効果的に実行するためパーティショニング化において偏在データを考慮して結合演算処理を行い、最後に統合和演算処理、並びに射影・制限演算処理を行う方法である。   As described in <Non-Patent Document 1>, the first technique performs joint operation processing in consideration of unevenly distributed data in partitioning in order to effectively execute a shared-nothing parallel search. This is a method for performing arithmetic processing and projection / limit arithmetic processing.

第二の技術は、図１Ａ、図１Ｂ、図２Ａ、図２Ｂの様な＜特許文献２＞で言及されている様な方法であり、データベース・スレーブノード部とデータベース・マスタノード部の、エラー発生時の後処理に関するプロトコルを記したものである。   The second technique is a method such as that described in <Patent Document 2> as shown in FIGS. 1A, 1B, 2A, and 2B, and an error between the database / slave node unit and the database / master node unit. Describes the protocol for post-processing at the time of occurrence.

第一の技術により、効率的に並列検索を実施することが可能となるが、前述の通り、割り付けられた一つの処理実行部でエラーが発生した場合、それを補償しなければシェアードナッシング並列検索結果で不具合が発生する課題が存在する。しかし、＜非特許文献１＞では、その補償の方法は開示されていない。   The first technology makes it possible to perform parallel search efficiently. As described above, if an error occurs in one assigned processing execution unit, it is necessary to compensate for it. There is a problem that results in failure. However, <Non-Patent Document 1> does not disclose a compensation method.

第二の技術は、分散コミットメント方法に準拠した良く見られる方式であり、且つフェールオーバパートナー関係定義を記すことで、第一の技術で生じる課題について部分的に応じている様にも思われる。   The second technology is a common method that conforms to the distributed commitment method, and it seems that the problem that arises in the first technology is partially responded by describing the failover partner relationship definition.

しかし、第二の技術は、分散コミットメント方法に準拠している故にプロトコル上、不経済な点が２つの点で存在する。   However, since the second technique is based on the distributed commitment method, there are two points that are uneconomical in terms of the protocol.

第一の点として、常にフェールオーバパートナー関係定義を行う必要があるにも関わらず、シェアードナッシング並列検索での明示的な実行関係が定義されていないため、稼働率を最大化した運用について実現出来ない場合が存在する。   First, although it is necessary to always define a failover partner relationship, an operation that maximizes the operating rate cannot be realized because an explicit execution relationship in shared-nothing parallel search is not defined. There are cases.

第二の点として、＜非特許文献１＞で言及されている様な偏在データを考慮したパーティショニング化を実施した場合、クエリの実行途上でエラーが発生しても、分散コミットメント方法に準拠している故に局所的な対応が不可能となる場合が存在し、完全に当初結果から実行のし直しが必要になる、という可能性も存在する。   Secondly, when partitioning is performed in consideration of uneven distribution data as mentioned in <Non-Patent Document 1>, even if an error occurs during the execution of a query, it conforms to the distributed commitment method. Therefore, there is a case where local correspondence is impossible, and there is a possibility that re-execution from the initial result is required completely.

特開２００４−２８０５２８号公報JP 2004-280528 A 特願２００７−５０３９１２号公報Japanese Patent Application No. 2007-503912

Ｙｕ Ｘｕ ｅｔ ａｌ， “Ｈａｎｄｌｉｎｇ Ｄａｔａ Ｓｋｅｗ ｉｎ Ｐａｒａｌｌｅｌ Ｊｏｉｎｓ ｉｎ Ｓｈａｒｅｄ−Ｎｏｔｈｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍｓ”， Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ＳＩＧＭＯＤ’０８ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ， ２００８．Yu Xu et al, “Handling Data Skew in Parallel Joins in Shared Systems”, Proceedings of SIGMOD'08 Conference, 2008.

本発明の目的は、複数サイト（ｓｉｔｅ）・パーティション（ｐａｒｔｉｔｉｏｎ）群で構成される分散ストレージ群を利用してシェアードナッシング並列検索を実行出来るデータベース管理システムにおいて、シェアードナッシング並列検索結果で不具合が生じない様に検索処理途上でエラーが発生した際に対処する補償処理手法に関し、当該補償処理手法を複数選択し、前述の分散ストレージ群に関する性能統計情報・信頼性情報から計算した稼働率・故障率等から補償処理を見込んだ総処理コスト期待値を当該補償処理手法の各々で計算し、総処理コスト期待値が最も小さい補償処理に基づき並列検索のクエリ分割を定めることで、シェアードナッシング並列検索結果で不具合を発生させることなく、稼働率を最大にさせる運用を実現することである。   An object of the present invention is to provide a shared nothing nothing parallel search result in a database management system capable of executing a shared nothing parallel search using a distributed storage group composed of a plurality of sites and partitions. As for the compensation processing method to deal with when an error occurs during the search process, select multiple compensation processing methods, the operation rate, failure rate, etc. calculated from the performance statistics information and reliability information on the above-mentioned distributed storage group The total processing cost expectation value for which compensation processing is expected from the above is calculated for each compensation processing method, and the query processing for parallel search is determined based on the compensation processing with the smallest total processing cost expectation value. Operation that maximizes the operating rate without causing problems Is Rukoto.

上記目的を達成するため、本発明は第一の態様として補償処理手法を複数選択し、前述分散ストレージ群に関する性能統計情報・信頼性情報から計算した稼働率・故障率等から補償処理を見込んだ総処理コスト期待値を当該補償処理手法の各々で計算し、総処理コスト期待値が最も小さい補償処理に基づき並列検索のクエリ分割を定める機能を提供する。   In order to achieve the above object, the present invention selects a plurality of compensation processing methods as a first aspect, and expects compensation processing from the operation rate, failure rate, etc. calculated from the performance statistical information and reliability information related to the distributed storage group. A total processing cost expected value is calculated by each of the compensation processing methods, and a function for determining query division for parallel search based on the compensation processing having the smallest total processing cost expected value is provided.

上記目的を達成するため、本発明では、第二の態様として第一の態様に加え、分散ストレージ群に関する性能統計情報・信頼性情報を定期的に計測し、任意時点での稼働率・故障率を予め計算しておき、それを基に総処理コスト期待値を計算する機能を提供する。   In order to achieve the above object, in the present invention, in addition to the first mode as the second mode, performance statistics information / reliability information about the distributed storage group is periodically measured, and the operation rate / failure rate at an arbitrary time point Is provided in advance, and a function of calculating the total processing cost expectation value based on this is provided.

上記目的を達成するため、本発明は第三の態様として第一の態様に加え、クエリを構成する結合演算を複数の要素クエリに分解し、当該要素クエリを実施することで発生する中間成果と、要素クエリを改めて結合するクエリ最適化手法を利用することを前提とし、前述の要素クエリをシェアードナッシング並列検索結果で実施する度に、分散ストレージ群に関する性能統計情報・信頼性情報を定期的に計測した結果から、その時点での稼働率・故障率を取得し、当該稼働率・故障率を基に処理コスト期待値を計算の上で、最適化内容を変更する最適化部を提供する。   In order to achieve the above object, in addition to the first aspect, the present invention provides an intermediate result generated by decomposing a join operation constituting a query into a plurality of element queries and executing the element query. Assuming that you use a query optimization method that combines element queries anew, every time the above element queries are executed with shared-nothing parallel search results, performance statistics and reliability information on distributed storage groups are periodically Based on the measurement results, an operating rate / failure rate at that time is acquired, and an optimization unit is provided that changes the optimization content after calculating the expected processing cost based on the operating rate / failure rate.

上記目的を達成するため、本発明は第四の態様として第三の態様に加え、クエリ対象とするデータに偏在性があることを確認し、当該データを３種類に分割した上で要素クエリを実施する機能を提供する。   In order to achieve the above object, in addition to the third aspect as a fourth aspect, the present invention confirms that the data to be queried is unevenly distributed, divides the data into three types, and executes an element query. Provide the function to be implemented.

上記目的を達成するため、本発明は第五の態様として第三の態様に加え、クエリを構成する結合演算を複数の要素クエリに分解し、当該要素クエリを実施することで発生する中間成果と、要素クエリを改めて結合するクエリ最適化手法を利用することを前提とし、前述の要素クエリをシェアードナッシング並列検索結果で実施する場合、分散ストレージ群に関する性能統計情報・信頼性情報を定期的に計測した結果から、その時点から指定期間の推定稼働率・推定故障率を取得し、当該推定稼働率・推定故障率を基に処理コスト期待値を計算の上で、最適化内容を変更する最適化部を提供する。   In order to achieve the above object, in addition to the third aspect as a fifth aspect, the present invention includes an intermediate result generated by decomposing a join operation constituting a query into a plurality of element queries and executing the element query. Assuming that you use a query optimization method that combines element queries again, when you perform the above element queries with shared-nothing parallel search results, regularly measure performance statistics and reliability information about distributed storage groups From the results, obtain the estimated operating rate / estimated failure rate for the specified period from that point in time, calculate the expected processing cost based on the estimated operating rate / estimated failure rate, and change the optimization content Provide department.

上記目的を達成するため、本発明は第六の態様として第五の態様に加え、クエリ対象とするデータに偏在性があることを確認し、当該データを３種類に分割した上で要素クエリを実施する機能を提供する。   In order to achieve the above object, in addition to the fifth aspect as the sixth aspect, the present invention confirms that the data to be queried is unevenly distributed, divides the data into three types, and executes the element query. Provide the function to be implemented.

本発明により、大きくは２つの面で効果が見込める。
第一に、本発明では、予め補償処理が実施されることを前提としているため、従来第一の技術において不備であったエラー時の補償には対応出来る様になる。
第二に、本発明では、クエリを構成する結合演算を複数の要素クエリに分解し、当該要素クエリを実施することで発生する中間成果と、要素クエリを改めて結合するクエリ最適化手法を利用することを前提とし、前述の要素クエリをシェアードナッシング並列検索結果で実施する場合、分散ストレージ群に関する性能統計情報・信頼性情報を定期的に計測した結果から、その時点から指定期間の推定稼働率・推定故障率を取得し、当該推定稼働率・推定故障率を基に処理コスト期待値を計算の上で、最適化内容を変更するので、従来第二の技術が分散コミットメント方法に準拠している故に局所的な対応が不可能となり、不経済と為る課題に対しては対応出来る様になる。According to the present invention, effects can be expected from two aspects.
First, since the present invention is premised on that compensation processing is performed in advance, it is possible to cope with compensation at the time of error, which is inadequate in the first conventional technique.
Secondly, in the present invention, a query optimization method is used in which a join operation constituting a query is decomposed into a plurality of element queries, intermediate results generated by executing the element queries, and element queries are combined again. Assuming that the above-mentioned element query is executed with shared-nothing parallel search results, based on the results of periodic measurement of performance statistics and reliability information related to the distributed storage group, the estimated operating rate for the specified period from that point Obtain the estimated failure rate, calculate the processing cost expectation value based on the estimated operation rate / estimated failure rate, and then change the optimization content, so the second technology has been based on the distributed commitment method. Therefore, it becomes impossible to cope locally, and it becomes possible to cope with problems that are uneconomical.

「シェアードナッシング並列検索のパーティショニング依存のエラー補償を見込んだクエリ装置」の属する技術領域において、従来手法を実現し得る装置構成を記したブロック図である。It is the block diagram which described the apparatus structure which can implement | achieve a conventional method in the technical field to which the "query apparatus which anticipated the partitioning dependence error compensation of a shared nothing parallel search" belongs. 図１Ａに記した構成のうち、第３の機能層の構成の詳細を記したブロック図である。It is the block diagram which described the detail of the structure of the 3rd functional layer among the structures described in FIG. 1A. 従来手法を実現し得る装置構成の上で従来手法の処理内容を記した手順図である。It is the procedure figure which described the processing content of the conventional method on the apparatus structure which can implement | achieve the conventional method. 図２Ａに記した処理内容のうち、第３の機能層の処理内容の詳細を記した手順図である。It is the procedure figure which described the detail of the processing content of the 3rd functional layer among the processing content described in FIG. 2A. 本発明の「シェアードナッシング並列検索のパーティショニング依存のエラー補償を見込んだクエリ装置」を実現する上で取り扱われる偏在データと、シェアードナッシング並列検索を実行する単位との関係を記した説明図である。It is explanatory drawing which described the relationship between the uneven distribution data handled when implement | achieving the "partitioning dependence error compensation of a shared nothing parallel search" of this invention, and the unit which performs a shared nothing parallel search . 本発明の「シェアードナッシング並列検索のパーティショニング依存のエラー補償を見込んだクエリ装置」の内、最も複雑な手順を実現する装置構成を記したブロック図である。It is the block diagram which described the apparatus structure which implement | achieves the most complicated procedure among "the query apparatus which anticipated the partitioning dependence error compensation of a shared nothing parallel search" of this invention. 図４Ａに記した構成のうち、第３の機能層の構成の一部の詳細を記したブロック図である。FIG. 4B is a block diagram showing details of a part of the configuration of the third functional layer in the configuration shown in FIG. 4A. 図４Ａに記した構成のうち、第３の機能層の構成の残りの詳細を記したブロック図である。FIG. 4B is a block diagram showing the remaining details of the configuration of the third functional layer in the configuration shown in FIG. 4A. 本発明の「シェアードナッシング並列検索のパーティショニング依存のエラー補償を見込んだクエリ装置」を実現する装置構成の上で、最も基本的な第一実施例の全体処理内容を記した手順図である。FIG. 3 is a procedure diagram illustrating the entire processing contents of the most basic first embodiment on the device configuration for realizing the “query device that anticipates partitioning-dependent error compensation of shared nothing parallel search” according to the present invention. 図５Ａに記した処理内容のうち、第３の機能層の処理内容の一部の詳細を記した手順図である。FIG. 5B is a procedure diagram showing details of a part of the processing contents of the third functional layer among the processing contents shown in FIG. 5A. 図５Ａに記した処理内容のうち、第３の機能層の処理内容の残りの詳細を記した手順図である。FIG. 5B is a procedure diagram illustrating the remaining details of the processing contents of the third functional layer among the processing contents described in FIG. 5A. 本発明の「シェアードナッシング並列検索のパーティショニング依存のエラー補償を見込んだクエリ装置」を実現する上で取り扱われる評価式について記した説明図である。It is explanatory drawing which described the evaluation formula handled when implement | achieving "the query apparatus which anticipated the partitioning dependence error compensation of a shared nothing parallel search" of this invention. 本発明の「シェアードナッシング並列検索のパーティショニング依存のエラー補償を見込んだクエリ装置」を実現する装置構成の上で、第二実施例の全体処理内容を記した手順図である。FIG. 10 is a procedure diagram illustrating the entire processing contents of the second embodiment on the device configuration for realizing the “query device that anticipates partitioning-dependent error compensation for shared nothing parallel search” according to the present invention. 図７Ａに記した処理内容のうち、第３の機能層の処理内容の一部の詳細を記した手順図である。FIG. 7B is a procedure diagram showing details of a part of the processing contents of the third functional layer among the processing contents shown in FIG. 7A. 図７Ａに記した処理内容のうち、第３の機能層の処理内容の残りの詳細を記した手順図である。FIG. 7B is a procedure diagram showing details of the remaining processing contents of the third functional layer among the processing contents shown in FIG. 7A. 本発明の「シェアードナッシング並列検索のパーティショニング依存のエラー補償を見込んだクエリ装置」を実現する装置構成の上で、第三実施例、並びに第四実施例の全体処理内容を記した手順図である。FIG. 5 is a flowchart illustrating the entire processing contents of the third embodiment and the fourth embodiment on the device configuration that implements the “query device that anticipates partitioning-dependent error compensation for shared nothing parallel search” according to the present invention. is there. 図８Ａに記した処理内容のうち、第３の機能層の処理内容の一部の詳細を記した手順図である。It is the procedure figure which described the detail of a part of process content of the 3rd functional layer among the process details described in FIG. 8A. 図８Ａに記した処理内容のうち、第３の機能層の処理内容の残りの詳細を記した手順図である。It is the procedure figure which described the remaining details of the processing content of a 3rd functional layer among the processing content described in FIG. 8A. 本発明の「シェアードナッシング並列検索のパーティショニング依存のエラー補償を見込んだクエリ装置」を実現する装置構成の上で、第五実施例、並びに第六実施例の全体処理内容を記した手順図である。FIG. 5 is a flowchart showing the overall processing contents of the fifth embodiment and the sixth embodiment on the device configuration for realizing the “query device that anticipates partitioning-dependent error compensation for shared nothing parallel search” of the present invention. is there. 図９Ａに記した処理内容のうち、第３の機能層の処理内容の一部の詳細を記した手順図である。FIG. 9B is a procedure diagram illustrating details of a part of the processing contents of the third functional layer among the processing contents shown in FIG. 9A. 図９Ａに記した処理内容のうち、第３の機能層の処理内容の残りの詳細を記した手順図である。FIG. 9B is a procedure diagram illustrating the remaining details of the processing contents of the third functional layer among the processing contents shown in FIG. 9A.

以下に、本発明の第１実施形態について添付図面を参照して説明する。   Hereinafter, a first embodiment of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.

＜基本構成に関する説明＞
本発明である「シェアードナッシング（Ｓｈａｒｅｄ Ｎｏｔｈｉｎｇ）並列検索のパーティショニング依存のエラー補償を見込んだクエリ装置」は、図４Ａ〜図４Ｃ（図４Ａ、図４Ｂ、図４Ｃ）の様な装置構成を前提とし、その環境において、図３、図５Ａ〜図５Ｃ（図５Ａ、図５Ｂ、図５Ｃ）、図７Ａ〜図７Ｃ（図７Ａ、図７Ｂ、図７Ｃ）、図８Ａ〜図８Ｃ（図８Ａ、図８Ｂ、図８Ｃ）、図９Ａ〜図９Ｃ（図９Ａ、図９Ｂ、図９Ｃ）の様な手順で、図６の記述要素を含むことを前提として実施される。<Explanation on basic configuration>
The “query device that anticipates partitioning-dependent error compensation for shared nothing parallel search” according to the present invention is based on the device configuration shown in FIGS. 4A to 4C (FIGS. 4A, 4B, and 4C). 3 and 5A-5C (FIGS. 5A, 5B, 5C), 7A-7C (FIGS. 7A, 7B, 7C), 8A-8C (FIG. 8A, 8B and 8C) and FIGS. 9A to 9C (FIGS. 9A, 9B, and 9C) are performed on the assumption that the description elements of FIG. 6 are included.

図４Ａ〜図４Ｃの装置構成は、最も複雑な手順である実施例を実行する場合に必要となる構成要素を含んでいる。しかし、最も基本的な実施例を実行するに当たっては、その全てが必要となる訳ではない。このため、図５Ａ〜図５Ｃで定義する第一実施例を実施するに当たって利用していない要素群は省略可能であると伴に、図４Ａ〜図４Ｃ記載以外の構成要素を含んでも構わない。   The apparatus configuration of FIGS. 4A to 4C includes components necessary for executing the embodiment which is the most complicated procedure. However, not all of them are necessary to implement the most basic embodiment. For this reason, the element group which is not used in carrying out the first embodiment defined in FIGS. 5A to 5C can be omitted, and may include components other than those shown in FIGS. 4A to 4C.

図４Ａ〜図４Ｃに示す様に、本発明のクエリ装置は、大きく１つ以上のネットワークと、少なくとも３つの機能層を含む。ネットワークとして、ＬＡＮ／ＷＡＮ／Ｉｎｔｅｒｎｅｔ等、各種ネットワーク１００１、１００２を別のものとして定義しているが、これらと同じものと考えることも可能である。また、その種類に関して、ここでは区別する理由は存在しない。なお、各種ネットワーク１００１、１００２には、ルータやスイッチ等の中継装置も含まれるものとする。   As shown in FIGS. 4A to 4C, the query device of the present invention generally includes one or more networks and at least three functional layers. As the network, various networks 1001 and 1002 such as LAN / WAN / Internet are defined as different ones, but can be considered to be the same as these. Moreover, there is no reason to distinguish here about the kind. The various networks 1001 and 1002 include relay devices such as routers and switches.

３つの機能層のうち、第１の機能層は、アプリケーションプログラムであるデータベースアクセスクライアント部１００３が含まれる機能層である。第２の機能層は、データベースアクセス部１００４が含まれる機能層である。第３の機能層は、リソース管理／トランザクション制御部１０１７、１０１８、１０１９、１０２０や分散ストレージ１００５、１００６、１００７、１００８、１００９、１０１０、１０１１、１０１２等が含まれる機能層である。各々の機能層は、前述のＬＡＮ／ＷＡＮ／Ｉｎｔｅｒｎｅｔ等、各種ネットワーク１００１、１００２を介して相互にアクセスする。なお、各々の機能層は、ＰＣ（パソコン）、ワークステーション、メインフレーム、スーパーコンピュータ等の計算機により実現される。   Of the three functional layers, the first functional layer is a functional layer including a database access client unit 1003 that is an application program. The second functional layer is a functional layer including the database access unit 1004. The third functional layer is a functional layer including resource management / transaction control units 1017, 1018, 1019, 1020, distributed storages 1005, 1006, 1007, 1008, 1009, 1010, 1011, 1012, and the like. Each functional layer accesses each other via various networks 1001 and 1002 such as the above-mentioned LAN / WAN / Internet. Each functional layer is realized by a computer such as a PC (personal computer), a workstation, a main frame, or a supercomputer.

データベースアクセス部１００４は、クエリ受付部１０２１と、実行制御部１０２２と、クエリ解析部１０２３と、ディクショナリアクセス部１０２４と、最適化部１０２５と、処理実行部１：１０２７と、処理実行部２：１０２８と、処理実行部（Ｎ−１）：１０２９と、処理実行部Ｎ：１０３０を含む。クエリ受付部１０２１は、データベースアクセスクライアント部１００３からの要求実行クエリを受け付ける。ディクショナリアクセス部１０２４は、その要求実行クエリに含まれるべき定義情報を管理するディクショナリに対するアクセスを行う。クエリ解析部１０２３は、当該ディクショナリアクセス部１０２４の情報を基に要求実行クエリを分析する。最適化部１０２５は、解析した要求実行クエリの最適化を行う。処理実行部１：１０２７、処理実行部２：１０２８、処理実行部（Ｎ−１）：１０２９、及び処理実行部Ｎ：１０３０は、当該最適化部１０２５の結果を受けて、前述の要求実行クエリを分解し、個別の実行単位を実施する。実行制御部１０２２は、当該処理実行部のグループを制御する。   The database access unit 1004 includes a query reception unit 1021, an execution control unit 1022, a query analysis unit 1023, a dictionary access unit 1024, an optimization unit 1025, a process execution unit 1: 1027, and a process execution unit 2: 1028. And a process execution unit (N-1): 1029 and a process execution unit N: 1030. The query receiving unit 1021 receives a request execution query from the database access client unit 1003. The dictionary access unit 1024 accesses a dictionary that manages definition information to be included in the request execution query. The query analysis unit 1023 analyzes the request execution query based on the information of the dictionary access unit 1024. The optimization unit 1025 optimizes the analyzed request execution query. The process execution unit 1: 1027, the process execution unit 2: 1028, the process execution unit (N-1): 1029, and the process execution unit N: 1030 receive the result of the optimization unit 1025 and receive the request execution query described above. To implement individual execution units. The execution control unit 1022 controls the group of the process execution units.

更に、データベースアクセス部１００４は、統計情報管理部エージェント管理部１０２６と、レプリカ作成管理部１０９６も含む。統計情報管理部エージェント管理部１０２６は、実際の要求実行クエリの要素を実施した結果を収集し、前述の最適化部１０２５の処理に反映する。レプリカ作成管理部１０９６は、分散ストレージ１００５、１００６、１００７、１００８、１００９、１０１０、１０１１、１０１２上に同等なレプリカを作成する。   Further, the database access unit 1004 includes a statistical information management unit agent management unit 1026 and a replica creation management unit 1096. The statistical information management unit agent management unit 1026 collects the results of executing the elements of the actual request execution query and reflects them in the processing of the optimization unit 1025 described above. The replica creation management unit 1096 creates an equivalent replica on the distributed storage 1005, 1006, 1007, 1008, 1009, 1010, 1011, 1012.

前述のクエリ受付部１０２１は、実際に要求された要求実行クエリである指定クエリ１０３１を保持する。前述の処理実行部１：１０２７、前述の処理実行部２：１０２８、前述の処理実行部（Ｎ−１）：１０２９、並びに前述の処理実行部Ｎ：１０３０の各々は、当該指定クエリ１０３１を分解した実行単位である１０３２、１０３３、１０３４、並びに１０３５を含む。   The above-described query reception unit 1021 holds a designated query 1031 that is a request execution query that is actually requested. Each of the aforementioned process execution unit 1: 1027, the aforementioned process execution unit 2: 1028, the aforementioned process execution unit (N-1): 1029, and the aforementioned process execution unit N: 1030 decomposes the designated query 1031. Execution units 1032, 1033, 1034, and 1035 are included.

図４Ａ〜図４Ｃでは、前述のリソース管理／トランザクション制御部１０１７や前述の分散ストレージ１００５等が含まれる機能層に４つのサイトを記しているが、これに限定される訳ではない。各サイトは、各々、リソース管理／トランザクション制御部１０１７、１０１８、１０１９、１０２０を含む。   4A to 4C show four sites in the functional layer including the resource management / transaction control unit 1017 described above and the distributed storage 1005 described above, the present invention is not limited to this. Each site includes resource management / transaction control units 1017, 1018, 1019, and 1020, respectively.

更に、通常は、リソース管理／トランザクション制御部１０１７を持つサイト、リソース管理／トランザクション制御部１０１８を持つサイト、リソース管理／トランザクション制御部１０１９を持つサイト、リソース管理／トランザクション制御部１０２０を持つサイトは、同等レベルのレプリカに相当する。このため、前述のリソース管理／トランザクション制御部１０１７を持つサイト、リソース管理／トランザクション制御部１０１８を持つサイト、リソース管理／トランザクション制御部１０１９を持つサイト、リソース管理／トランザクション制御部１０２０を持つサイトは、互いに同じ構成を取ることを前提とする。   Further, normally, a site having a resource management / transaction control unit 1017, a site having a resource management / transaction control unit 1018, a site having a resource management / transaction control unit 1019, and a site having a resource management / transaction control unit 1020 are: Corresponds to an equivalent level replica. Therefore, the site having the resource management / transaction control unit 1017, the site having the resource management / transaction control unit 1018, the site having the resource management / transaction control unit 1019, and the site having the resource management / transaction control unit 1020 are: It is assumed that they have the same configuration.

しかし、要求に応じて、リソース管理／トランザクション制御部１０１７を持つサイト、リソース管理／トランザクション制御部１０１８を持つサイト、リソース管理／トランザクション制御部１０１９を持つサイト、リソース管理／トランザクション制御部１０２０を持つサイトのうち２つは等価である運用でも良い。   However, on request, a site having a resource management / transaction control unit 1017, a site having a resource management / transaction control unit 1018, a site having a resource management / transaction control unit 1019, and a site having a resource management / transaction control unit 1020 Two of them may be equivalent operations.

なお、本発明では、レプリカを維持管理する仕組みについては、言及しない。このため、レプリカの反映時間に遅れが出る方法を含めて、どの様な方法を採用しても良い。   In the present invention, the mechanism for maintaining and managing the replica is not mentioned. For this reason, any method may be adopted including a method in which the reflection time of the replica is delayed.

リソース管理／トランザクション制御部１０１７を持つサイトには、分散ストレージ１００５、並びに１００６が関係付けられて配置されている。当該分散ストレージ１００５は、データベースの表領域、索引領域を持つ。別の分散ストレージ１００６には、Ｌｏｇ（ログ），ジャーナル等が配置される。この場合、分散ストレージは２つとは限らず、１つ若しくは３つ以上でも良い。すなわち、分散ストレージは、少なくとも１つ存在する。   At the site having the resource management / transaction control unit 1017, distributed storages 1005 and 1006 are arranged in association with each other. The distributed storage 1005 has a database table area and an index area. In another distributed storage 1006, a log (log), a journal, and the like are arranged. In this case, the number of distributed storages is not limited to two and may be one or three or more. That is, at least one distributed storage exists.

更に、リソース管理／トランザクション制御部１０１７を持つサイトは、性能／エラー情報／統計情報サービス１０１３も含む。   Further, the site having the resource management / transaction control unit 1017 includes a performance / error information / statistical information service 1013.

当該分散ストレージ１００５内のデータベースの表領域、索引領域には、関係Ｒ１に相当し偏在データを扱う表Ｔａｂｌｅ．１ （ｓ）：１０３６と、被偏在データを扱う表Ｔａｂｌｅ．１ （ｊ）：１０３７と、一般データを扱う表Ｔａｂｌｅ．１ （ｃ）：１０３８と、関係Ｒ２に相当し偏在データを扱う表Ｔａｂｌｅ．２ （ｓ）：１０３９と、被偏在データを扱う表Ｔａｂｌｅ．２ （ｊ）：１０４０と、一般データを扱う表Ｔａｂｌｅ．２ （ｃ）：１０４１と、関係Ｒｎに相当し偏在データを扱う表Ｔａｂｌｅ．ｎ （ｓ）：１０４２と、被偏在データを扱う表Ｔａｂｌｅ．ｎ （ｊ）：１０４３と、一般データを扱う表Ｔａｂｌｅ．ｎ （ｃ）：１０４４が格納される。Database tablespaces in the distributed storage 1005, the index area, the table Table dealing with corresponding localized data in relation R 1. 1 (s) : 1036, and Table Table. 1 (j) : 1037 and a table Table. 1 (c): the 1038, the table Table dealing with corresponding localized data on the relationship R 2. 2 (s) : 1039 and the table Table. 2 (j) : 1040 and table Table. 2 (c) : 1041, and Table Table. Which corresponds to the relation R n and handles unevenly distributed data. n (s) : 1042 and a table Table. n (j) : 1043 and a table Table. n (c) : 1044 is stored.

また、索引領域には、索引１０４５が格納される。一時領域には、中間成果１：１０４６、中間成果２：１０９２が格納される。   An index 1045 is stored in the index area. In the temporary area, intermediate result 1: 1046 and intermediate result 2: 1092 are stored.

前述の分散ストレージ１００６は、Ｌｏｇ／ジャーナル１０４７と、性能情報／エラー情報１０４８と、オブジェクト毎の統計情報１０４９を含む。性能情報／エラー情報１０４８は、全般的な性能情報やエラー情報を管理する。なお、情報の管理手法としては、情報の統合／リスト化／グループ化／データベース化等が考えられる。但し、実際には、これらの例に限定されない。オブジェクト毎の統計情報１０４９は、分散ストレージ１００５上の前述の表Ｔａｂｌｅ．１ （ｓ）：１０３６、前述の表Ｔａｂｌｅ．１ （ｊ）：１０３７、前述の表Ｔａｂｌｅ．１ （ｃ）：１０３８、前述の表Ｔａｂｌｅ．２ （ｓ）：１０３９、前述の表Ｔａｂｌｅ．２ （ｊ）：１０４０、前述の表Ｔａｂｌｅ．２ （ｃ）：１０４１、前述の表Ｔａｂｌｅ．ｎ （ｓ）：１０４２、前述の表Ｔａｂｌｅ．ｎ （ｊ）：１０４３、前述の表Ｔａｂｌｅ．ｎ （ｃ）：１０４４、前述の索引１０４５に対するアクセス性能の統計情報を管理する。The distributed storage 1006 described above includes Log / journal 1047, performance information / error information 1048, and statistical information 1049 for each object. The performance information / error information 1048 manages general performance information and error information. As information management methods, information integration / listing / grouping / databaseing, etc. can be considered. However, actually, it is not limited to these examples. The statistical information 1049 for each object is stored in the table Table. 1 (s) : 1036, the aforementioned Table Table. 1 (j) : 1037, the aforementioned Table Table. 1 (c) : 1038, the aforementioned Table Table. 2 (s) : 1039, the aforementioned Table Table. 2 (j) : 1040, the aforementioned Table Table. 2 (c) : 1041, the aforementioned Table Table. n (s) : 1042, the aforementioned Table Table. n (j) : 1043, the above table Table. n (c) : 1044, managing statistical information of access performance for the index 1045 described above.

リソース管理／トランザクション制御部１０１８を持つサイトには、分散ストレージ１００７、並びに１００８が関係付けられて配置されている。当該分散ストレージ１００７は、データベースの表領域、索引領域を持つ。別の分散ストレージ１００８には、Ｌｏｇやジャーナル等が配置される。この場合、分散ストレージは２つとは限らず、１つ若しくは３つ以上でも良い。すなわち、分散ストレージは、少なくとも１つ存在する。   At the site having the resource management / transaction control unit 1018, distributed storages 1007 and 1008 are arranged in association with each other. The distributed storage 1007 has a database table area and an index area. In another distributed storage 1008, a log, a journal, and the like are arranged. In this case, the number of distributed storages is not limited to two and may be one or three or more. That is, at least one distributed storage exists.

更に、リソース管理／トランザクション制御部１０１８を持つサイトは、性能／エラー情報／統計情報サービス１０１４も含む。   Further, the site having the resource management / transaction control unit 1018 also includes a performance / error information / statistical information service 1014.

当該分散ストレージ１００７内のデータベースの表領域、索引領域には、関係Ｒ１に相当し偏在データを扱う表Ｔａｂｌｅ．１ （ｓ）：１０５０と、被偏在データを扱う表Ｔａｂｌｅ．１ （ｊ）：１０５１と、一般データを扱う表Ｔａｂｌｅ．１ （ｃ）：１０５２と、関係Ｒ２に相当し偏在データを扱う表Ｔａｂｌｅ．２ （ｓ）：１０５３と、被偏在データを扱う表Ｔａｂｌｅ．２ （ｊ）：１０５４と、一般データを扱う表Ｔａｂｌｅ．２ （ｃ）：１０５５と、関係Ｒｎに相当し偏在データを扱う表Ｔａｂｌｅ．ｎ （ｓ）：１０５６と、被偏在データを扱う表Ｔａｂｌｅ．ｎ （ｊ）：１０５７と、一般データを扱う表Ｔａｂｌｅ．ｎ （ｃ）：１０５８が格納される。Database tablespaces in the distributed storage 1007, the index area, the table Table dealing with corresponding localized data in relation R 1. 1 (s) : 1050, and Table Table. 1 (j) : 1051 and a table Table. 1 (c): the 1052, the table Table dealing with corresponding localized data on the relationship R 2. 2 (s) : 1053, and Table Table. 2 (j) : 1054 and a table Table. 2 (c): the 1055, the table Table dealing with corresponding localized data on the relationship R n. n (s) : 1056 and the table Table. n (j) : 1057 and the table Table. n (c) : 1058 is stored.

また、索引領域には、索引１０５９が格納される。一時領域には、中間成果１、１０６０、中間成果２、１０９３が格納される。   An index 1059 is stored in the index area. Intermediate results 1, 1060, intermediate results 2, 1093 are stored in the temporary area.

前述の分散ストレージ１００８には、Ｌｏｇ／ジャーナル１０６１と、オブジェクト毎の統計情報１０６３と、性能情報／エラー情報１０６２を含む。性能情報／エラー情報１０６２は、全般的な性能情報やエラー情報を管理する。オブジェクト毎の統計情報１０６３は、分散ストレージ１００７上の前述の表Ｔａｂｌｅ．１ （ｓ）：１０５０、前述の表Ｔａｂｌｅ．１ （ｊ）：１０５１、前述の表Ｔａｂｌｅ．１ （ｃ）：１０５２、前述の表Ｔａｂｌｅ．２ （ｓ）：１０５３、前述の表Ｔａｂｌｅ．２ （ｊ）：１０５４、前述の表Ｔａｂｌｅ．２ （ｃ）：１０５５、前述の表Ｔａｂｌｅ．ｎ （ｓ）：１０５６２、前述の表Ｔａｂｌｅ．ｎ （ｊ）：１０５７、前述の表Ｔａｂｌｅ．ｎ （ｃ）：１０５８、前述の索引１０５９に対するアクセス性能の統計情報を管理する。The above-mentioned distributed storage 1008 includes Log / journal 1061, statistical information 1063 for each object, and performance information / error information 1062. The performance information / error information 1062 manages general performance information and error information. The statistical information 1063 for each object is stored in the table Table. 1 (s) : 1050, the aforementioned Table Table. 1 (j) : 1051, the table Table. 1 (c) : 1052, the table Table. 2 (s) : 1053, the aforementioned Table Table. 2 (j) : 1054, the table Table. 2 (c) : 1055, the aforementioned Table Table. n (s) : 10562, the table Table. n (j) : 1057, the table Table. n (c) : 1058, managing statistical information of access performance for the index 1059 described above.

リソース管理／トランザクション制御部１０１９を持つサイトには、分散ストレージ１００９、並びに１０１０が関係付けられて配置されている。当該分散ストレージ１００９は、データベースの表領域、索引領域を持つ。別の分散ストレージ１０１０には、Ｌｏｇやジャーナル等が配置される。この場合、分散ストレージは２つとは限らず、１つ若しくは３つ以上でも良い。すなわち、分散ストレージは、少なくとも１つ存在する。   In a site having the resource management / transaction control unit 1019, distributed storages 1009 and 1010 are associated with each other. The distributed storage 1009 has a database table area and an index area. In another distributed storage 1010, a log, a journal, and the like are arranged. In this case, the number of distributed storages is not limited to two and may be one or three or more. That is, at least one distributed storage exists.

更に、リソース管理／トランザクション制御部１０１９を持つサイトは、性能／エラー情報／統計情報サービス１０１５も含む。   Further, the site having the resource management / transaction control unit 1019 also includes a performance / error information / statistical information service 1015.

当該分散ストレージ１００９内のデータベースの表領域、索引領域には、関係Ｒ１に相当し偏在データを扱う表Ｔａｂｌｅ．１ （ｓ）：１０６４と、被偏在データを扱う表Ｔａｂｌｅ．１ （ｊ）：１０６５と、一般データを扱う表Ｔａｂｌｅ．１ （ｃ）：１０６６と、関係Ｒ２に相当し偏在データを扱う表Ｔａｂｌｅ．２ （ｓ）：１０６７と、被偏在データを扱う表Ｔａｂｌｅ．２ （ｊ）：１０６８と、一般データを扱う表Ｔａｂｌｅ．２ （ｃ）：１０６９と、関係Ｒｎに相当し偏在データを扱う表Ｔａｂｌｅ．ｎ （ｓ）：１０７０と、被偏在データを扱う表Ｔａｂｌｅ．ｎ （ｊ）：１０７１と、一般データを扱う表Ｔａｂｌｅ．ｎ （ｃ）：１０７２が格納される。Database tablespaces in the distributed storage 1009, the index area, the table Table dealing with corresponding localized data in relation R 1. 1 (s) : 1064 and a table Table. 1 (j) : 1065 and a table Table. 1 (c): the 1066, the table Table dealing with corresponding localized data on the relationship R 2. 2 (s) : 1067, and a table Table. 2 (j) : 1068 and a table Table. 2 (c) : 1069 and Table Table. Which corresponds to the relation R n and handles unevenly distributed data. n (s) : 1070 and the table Table. n (j) : 1071 and the table Table. n (c) : 1072 is stored.

また、索引領域には、索引１０７３が格納される。一時領域には、中間成果１、１０７４、中間成果２、１０９４が格納される。   An index 1073 is stored in the index area. In the temporary area, intermediate results 1, 1074 and intermediate results 2, 1094 are stored.

前述の分散ストレージ１０１０は、Ｌｏｇ／ジャーナル１０７５と、性能情報／エラー情報１０７６と、オブジェクト毎の統計情報１０７７を含む。性能情報／エラー情報１０７６は、全般的な性能情報やエラー情報を管理する。オブジェクト毎の統計情報１０７７は、分散ストレージ１００９上の前述の表Ｔａｂｌｅ．１ （ｓ）：１０６４、前述の表Ｔａｂｌｅ．１ （ｊ）：１０６５、前述の表Ｔａｂｌｅ．１ （ｃ）：１０６６、前述の表Ｔａｂｌｅ．２ （ｓ）：１０６７、前述の表Ｔａｂｌｅ．２ （ｊ）：１０６８、前述の表Ｔａｂｌｅ．２ （ｃ）：１０６９、前述の表Ｔａｂｌｅ．ｎ （ｓ）：１０７０、前述の表Ｔａｂｌｅ．ｎ （ｊ）：１０７１、前述の表Ｔａｂｌｅ．ｎ （ｃ）：１０７２、前述の索引１０７３に対するアクセス性能の統計情報を管理する。The distributed storage 1010 described above includes Log / journal 1075, performance information / error information 1076, and statistical information 1077 for each object. The performance information / error information 1076 manages general performance information and error information. The statistical information 1077 for each object is stored in the table Table. 1 (s) : 1064, the table Table. 1 (j) : 1065, the table Table. 1 (c) : 1066, the table Table. 2 (s) : 1067, the aforementioned Table Table. 2 (j) : 1068, the above table Table. 2 (c) : 1069, the aforementioned Table Table. n (s) : 1070, the above table Table. n (j) : 1071, the aforementioned Table Table. n (c) : 1072 and manages the access performance statistical information for the index 1073 described above.

リソース管理／トランザクション制御部１０２０を持つサイトには、分散ストレージ１０１１、並びに１０１２が関係付けられて配置されている。当該分散ストレージ１０１１は、データベースの表領域、索引領域を持つ。別の分散ストレージ１０１２には、Ｌｏｇやジャーナル等が配置される。この場合、分散ストレージは２つとは限らず、１つ若しくは３つ以上でも良い。すなわち、分散ストレージは、少なくとも１つ存在する。   At the site having the resource management / transaction control unit 1020, the distributed storage 1011 and 1012 are arranged in association with each other. The distributed storage 1011 has a database table area and an index area. In another distributed storage 1012, a log, a journal, and the like are arranged. In this case, the number of distributed storages is not limited to two and may be one or three or more. That is, at least one distributed storage exists.

更に、リソース管理／トランザクション制御部１０２０を持つサイトは、性能／エラー情報／統計情報サービス１０１６も含む。   Further, the site having the resource management / transaction control unit 1020 includes a performance / error information / statistical information service 1016.

当該分散ストレージ１０１１内のデータベースの表領域、索引領域には、関係Ｒ１に相当し偏在データを扱う表Ｔａｂｌｅ．１ （ｓ）：１０７８と、被偏在データを扱う表Ｔａｂｌｅ．１ （ｊ）：１０７９と、一般データを扱う表Ｔａｂｌｅ．１ （ｃ）：１０８０と、関係Ｒ２に相当し偏在データを扱う表Ｔａｂｌｅ．２ （ｓ）：１０８１と、被偏在データを扱う表Ｔａｂｌｅ．２ （ｊ）：１０８２と、一般データを扱う表Ｔａｂｌｅ．２ （ｃ）：１０８３と、関係Ｒｎに相当し偏在データを扱う表Ｔａｂｌｅ．ｎ （ｓ）：１０８４と、被偏在データを扱う表Ｔａｂｌｅ．ｎ （ｊ）：１０８５と、一般データを扱う表Ｔａｂｌｅ．ｎ （ｃ）：１０８６が格納される。Database tablespaces in the distributed storage 1011, the index area, the table Table dealing with corresponding localized data in relation R 1. 1 (s) : 1078 and the table Table. 1 (j) : 1079 and a table Table. 1 (c): 1080, Table Table dealing with corresponding localized data on the relationship R 2. 2 (s) : 1081 and a table Table. 2 (j) : 1082 and a table Table. 2 (c) : 1083 and Table Table. Which corresponds to the relation R n and handles unevenly distributed data. n (s) : 1084 and the table Table. n (j) : 1085 and the table Table. n (c) : 1086 is stored.

また、索引領域には、索引１０８７が格納される。一時領域には、中間成果１、１０８８、中間成果２、１０９５が格納される。   An index 1087 is stored in the index area. In the temporary area, intermediate results 1, 1088 and intermediate results 2, 1095 are stored.

前述の分散ストレージ１０１１には、Ｌｏｇ／ジャーナル１０８９と、性能情報／エラー情報１０９０と、オブジェクト毎の統計情報１０９１を含む。性能情報／エラー情報１０９０は、全般的な性能情報やエラー情報を管理する。オブジェクト毎の統計情報１０９１は、分散ストレージ１０１２上の前述の表Ｔａｂｌｅ．１ （ｓ）：１０７８、前述の表Ｔａｂｌｅ．１ （ｊ）：１０７９、前述の表Ｔａｂｌｅ．１ （ｃ）：１０８０、前述の表Ｔａｂｌｅ．２ （ｓ）：１０８１、前述の表Ｔａｂｌｅ．２ （ｊ）：１０８２、前述の表Ｔａｂｌｅ．２ （ｃ）：１０８３、前述の表Ｔａｂｌｅ．ｎ （ｓ）：１０８４、前述の表Ｔａｂｌｅ．ｎ （ｊ）：１０８５、前述の表Ｔａｂｌｅ．ｎ （ｃ）：１０８６、前述の索引１０８７に対するアクセス性能の統計情報を管理する。The aforementioned distributed storage 1011 includes Log / journal 1089, performance information / error information 1090, and statistical information 1091 for each object. The performance information / error information 1090 manages general performance information and error information. The statistical information 1091 for each object is stored in the table Table. 1 (s) : 1078, the aforementioned Table Table. 1 (j) : 1079, the table Table. 1 (c) : 1080, the aforementioned Table Table. 2 (s) : 1081, the table Table. 2 (j) : 1082, the table Table. 2 (c) : 1083, the aforementioned Table Table. n (s) : 1084, the aforementioned Table Table. n (j) : 1085, the above table Table. n (c) : 1086, which manages the access performance statistical information for the index 1087 described above.

＜第一実施例＞
ここでは、本発明である「シェアードナッシング並列検索のパーティショニング依存のエラー補償を見込んだクエリ装置」の第一実施例について図５Ａ〜図５Ｃ、図６を用いて、説明する。<First Example>
Here, a first embodiment of the “query apparatus that anticipates partitioning-dependent error compensation for shared nothing parallel search” according to the present invention will be described with reference to FIGS. 5A to 5C and FIG.

第一実施例の特徴は、分散ストレージに関して別途計測された信頼性情報を基に、指定クエリの分割方針を変更することである。分散ストレージの信頼性が低い場合は、指定クエリの実行単位を多重化して実施し、信頼性が高い場合は、分割して並列に実施する。   The feature of the first embodiment is that the split policy of the designated query is changed based on the reliability information separately measured for the distributed storage. When the reliability of the distributed storage is low, the execution unit of the specified query is multiplexed, and when the reliability is high, it is divided and executed in parallel.

データベースアクセス部１００４配下にあるクエリ受付部１０２１は、データベースアクセスクライアント部１００３からＳＱＬ記述で表現される要求実行クエリを含んだメッセージｓ００１を受け付けると、指定クエリ１０３１として保持した後、処理実行部のグループを制御する実行制御部１０２２に要求実行クエリｓ００２として渡す。   When the query accepting unit 1021 under the database access unit 1004 accepts the message s001 including the request execution query expressed in the SQL description from the database access client unit 1003, the query accepting unit 1021 holds the specified query 1031 and then the group of process execution units Is passed as a request execution query s002 to the execution control unit 1022 that controls

当該実行制御部１０２２は、当該要求実行クエリｓ００２を分解し、個別の実行単位の実行クエリ群を生成するため、更に、クエリ解析部１０２３に要求実行クエリｓ００３として渡す。   The execution control unit 1022 further disassembles the request execution query s002 and generates an execution query group for individual execution units, and further passes it to the query analysis unit 1023 as the request execution query s003.

前述のクエリ解析部１０２３は、要求実行クエリｓ００３を受理すると、要求実行クエリｓ００３の構文解析を実施する。構文解析の際は、ディクショナリアクセス部１０２４を介してディクショナリから定義情報ｓ００４を検索して解析を実施する。   When receiving the request execution query s003, the query analysis unit 1023 described above performs syntax analysis of the request execution query s003. In the syntax analysis, the definition information s004 is searched from the dictionary via the dictionary access unit 1024 and the analysis is performed.

クエリ解析部１０２３は、その解析結果を中間解析結果ｓ００５として一度、前述の実行制御部１０２２に返信する。その後、当該実行制御部１０２２は、当該中間解析結果ｓ００５の最適化を実施するため、最適化部１０２５に当該中間解析結果ｓ００５を引数で含めた実行要求ｓ００６を送信する。   The query analysis unit 1023 returns the analysis result as an intermediate analysis result s005 once to the execution control unit 1022 described above. Thereafter, the execution control unit 1022 transmits an execution request s006 including the intermediate analysis result s005 as an argument to the optimization unit 1025 in order to optimize the intermediate analysis result s005.

最適化部１０２５は、図３に基づいた方式に基づき、前述の中間解析結果ｓ００５の変形を行う。特に、図６の（式１）に基づき、実際の要求実行クエリの要素を実行した結果により得られた性能統計情報・信頼性情報に基づいて評価を行うため、必要に応じて、統計情報管理部エージェント管理部１０２６から性能統計情報・信頼性情報ｓ００７を入手する。   The optimization unit 1025 modifies the above-described intermediate analysis result s005 based on the method based on FIG. In particular, based on (Equation 1) of FIG. 6, evaluation is performed based on performance statistical information / reliability information obtained as a result of executing an actual request execution query element. Performance statistical information / reliability information s007 is obtained from the local agent management unit 1026.

第一実施例では、実際の要求実行クエリの要素を実行した結果により得られた性能統計情報・信頼性情報を用いる訳ではなく、事前に別途計測された信頼性情報を用いるため、性能統計情報・信頼性情報ｓ００７は、事前に固定的に定義・登録された値となる。   In the first embodiment, instead of using the performance statistical information / reliability information obtained from the result of executing the actual request execution query element, the performance statistical information is used because the reliability information separately measured in advance is used. The reliability information s007 is a value that is fixedly defined and registered in advance.

当該最適化部１０２５は、実際の実行単位となる複数の要求実行要素クエリ群ｓ００８を生成することになる。その生成手法は、以降に示すエラー補償の手順に基づく。   The optimization unit 1025 generates a plurality of request execution element query groups s008 that are actual execution units. The generation method is based on the error compensation procedure described below.

＜シェアードナッシング並列検索のパーティショニング依存のエラー補償手法＞
以下に、シェアードナッシング並列検索のパーティショニング依存のエラー補償の手順について示す。<Partitioning-dependent error compensation method for shared nothing parallel search>
The error compensation procedure depending on partitioning for shared nothing parallel search is shown below.

なお、ここでは記述の制約上サイトのみを記しているが、第五実施例では、図３で説明しているシェアードナッシング並列検索のパーティショニングを実施しており、実際には割付単位はサイトとは限らない。従って、本文説明ではサイト（パーティション）として記載する。   Although only the site is described here due to the limitation of description, in the fifth embodiment, the partitioning of the shared nothing parallel search described in FIG. 3 is performed, and the allocation unit is actually the site. Is not limited. Therefore, it is described as a site (partition) in the text description.

当該補償手法では、シェアードナッシング並列検索のパーティショニングの具体的な方法として、「再配分プロトコル」並びに「多重化プロトコル」が選択的に採用される。   In the compensation method, “redistribution protocol” and “multiplexing protocol” are selectively employed as a specific method for partitioning shared nothing parallel search.

「再配分プロトコル」とは、１つのクエリを分割して、シェアードナッシング並列検索のパーティショニングにおいて実施する際にエラーが発生し、その補償手法としてエラーの発生した要求実行要素クエリ部分の再実行を、エラーの発生したサイト以外の全てのサイトで再度、代替実施するものである。   “Redistribution protocol” means that when a query is divided and an error occurs when it is executed in the partitioning of shared-nothing parallel search, re-execution of the request execution element query part in which the error has occurred is performed as a compensation method. This is to be performed again at all sites other than the site where the error occurred.

これに対して「多重化プロトコル」とは、１つのクエリを分割して、シェアードナッシング並列検索のパーティショニングにおいて実施する際にエラーが発生しても対応出来る様に、同じクエリ内容を完全に多重化して行う方法であり、要求実行要素クエリ部分の再実行は行わない。   On the other hand, the "multiplexing protocol" is to completely multiplex the same query contents so that it can be handled even if an error occurs when partitioning one query and executing it in shared-nothing parallel search partitioning. The request execution element query part is not re-executed.

まず、手順が開始されると、当該最適化部１０２５は、前述の中間解析結果ｓ００５で表現されるクエリ内容に応じて部分多重化に対して多重化せず「シェアードナッシング」で処理する範囲を特定する（ステップ．１）。   First, when the procedure is started, the optimization unit 1025 sets a range to be processed by “shared nothing” without being multiplexed for partial multiplexing according to the query content expressed by the above-described intermediate analysis result s005. Specify (step 1).

その後、前述の最適化部１０２５は、独立して利用出来るリソース管理／トランザクション処理部を持つサイト（パーティション）群の集合を全て特定する。ここでは、そのサイト（パーティション）群集合をＳ：｛ｓ（１），．．．，ｓ（Ｎ）｝で表現する（ステップ．２）。Thereafter, the above-described optimization unit 1025 specifies all sets of sites (partitions) having resource management / transaction processing units that can be used independently. Here, the set of sites (partitions) is denoted by S: {s (1) ,. . . , S (N) } (step 2).

その後、前述の最適化部１０２５は、指定クエリの分割方針を決定するため、図６の（式１）を利用して、「再配分プロトコル」並びに「多重化プロトコル」の評価を実施する。まずは、「再配分プロトコル」に関する評価を実施する（ステップ．３）。   Thereafter, the optimization unit 1025 described above evaluates the “redistribution protocol” and the “multiplexing protocol” using (Equation 1) in FIG. 6 in order to determine the division policy of the designated query. First, an evaluation regarding the “redistribution protocol” is performed (step 3).

前述の最適化部１０２５は、「再配分プロトコル」として前述のサイト（パーティション）群集合Ｓから多重化向けに利用するサイト（パーティション）群集合ＳＲ：｛ｓｒ（１），．．，ｓｒ（ｍ）｝を指定する（ステップ．３．１）。その後、前述の最適化部１０２５は、前述のサイト（パーティション）群から多重化向けに利用しないサイト（パーティション）群集合Ｓ−ＳＲを指定する（ステップ．３．２）。The optimization unit 1025 described above uses a site (partition) group set SR: {sr (1) ,. . , Sr (m) } is specified (step 3.1). Thereafter, the above-described optimization unit 1025 designates a site (partition) group set S-SR that is not used for multiplexing from the above-described site (partition) group (step 3.2).

前述の（ステップ．３．２）に続いて、前述の最適化部１０２５は、多重化向けに利用しないサイト（パーティション）群集合Ｓ−ＳＲの台数ｎを求める（ステップ．３．３）。   Subsequent to the above-described (Step 3.2), the above-described optimization unit 1025 obtains the number n of site (partition) group sets S-SR that are not used for multiplexing (Step 3.3).

続けて、前述の最適化部１０２５は、実施クエリの想定件数を前述の台数ｎで均等割りし指定クエリの実行単位をｎ作成し、多重化向けに利用しないサイト（パーティション）群集合Ｓ−ＳＲの各サイト（パーティション）へ割付を行う（ステップ．３．４）。   Subsequently, the optimization unit 1025 described above equally divides the estimated number of execution queries by the number n described above to create n execution units for the specified query, and sets a site (partition) group set S-SR that is not used for multiplexing. Is assigned to each site (partition) (step 3.4).

前述の（ステップ．３．４）に続いて、前述の最適化部１０２５は、多重化向けに利用しないサイト（パーティション）群集合Ｓ−ＳＲから１サイト（パーティション）ｓ（ｋ）を順次選択する（ステップ．３．５）。Subsequent to the above (Step 3.4), the optimization unit 1025 sequentially selects one site (partition) s (k) from the site (partition) group set S-SR that is not used for multiplexing. (Step 3.5).

（ステップ．３．５）配下として、前述の最適化部１０２５は、失敗なしの検索コスト値を図６の（式１）中のｊｏｉｎｃｏｓｔ関数で計算する。前述の最適化部１０２５は、ｊｏｉｎｃｏｓｔ関数で計算する際、通常、結合演算コスト値を計算し、単一Ｔａｂｌｅを扱う場合、その検索コスト値を計算する。その際、前述の最適化部１０２５は、「再配分プロトコル」と発生するデータ件数を指定する（ステップ．３．５．１）。   (Step 3.5) As a subordinate, the optimization unit 1025 described above calculates a search cost value without failure using the joincost function in (Equation 1) in FIG. The above-described optimization unit 1025 normally calculates a joint operation cost value when calculating with the joincost function, and calculates the search cost value when handling a single table. At that time, the optimization unit 1025 described above designates the “redistribution protocol” and the number of data items to be generated (Step 3.5.1).

前述の（ステップ．３．５．１）に続いて、前述の最適化部１０２５は、指定サイト（パーティション）の性能統計情報・信頼性情報に基づく稼動率Ｒ（ｓ（ｋ））を前述のコスト値に重畳し、失敗なし時の期待ｊｏｉｎｃｏｓｔ１値（ｓ（ｋ））を計算する。前述の最適化部１０２５は、当該性能統計情報・信頼性情報に基づく稼動率Ｒ（ｓ（ｋ））を、前述の統計情報管理部エージェント管理部１０２６から入手した性能統計情報・信頼性情報ｓ００７、若しくはｓ１０７からその都度、読み込まれた値より求める（ステップ．３．５．２）。Subsequent to the above (Step 3.5.1), the optimization unit 1025 described above calculates the operation rate R (s (k) ) based on the performance statistical information / reliability information of the designated site (partition) as described above. Superimposed on the cost value, the expected joincost1 value (s (k) ) when there is no failure is calculated. The optimization unit 1025 described above obtains the operation rate R (s (k) ) based on the performance statistical information / reliability information from the performance statistical information / reliability information s007 obtained from the statistical information management unit agent management unit 1026. Alternatively, it is obtained from the read value each time from s107 (step 3.5.2).

前述の（ステップ．３．５．２）に続いて、前述の最適化部１０２５は、当該稼働率に対する故障率Ｆ（ｓ（ｋ））を前述のコスト値に重畳し、失敗時の期待ｊｏｉｎｃｏｓｔ２値（ｓ（ｋ））を計算する。前述の最適化部１０２５は、当該性能統計情報・信頼性情報に基づく故障率Ｆ（ｓ（ｋ））を、前述の統計情報管理部エージェント管理部１０２６から入手した性能統計情報・信頼性情報ｓ００７、若しくはｓ１０７からその都度、読み込まれた値より求める（ステップ．３．５．３）。Subsequent to the above (Step 3.5.2), the above-described optimization unit 1025 superimposes the failure rate F (s (k) ) on the operation rate on the above-described cost value, and the expected joincost 2 at the time of failure. The value (s (k) ) is calculated. The optimization unit 1025 described above obtains the failure rate F (s (k) ) based on the performance statistical information / reliability information from the statistical information management unit agent management unit 1026 and obtains the performance statistical information / reliability information s007. Alternatively, it is obtained from the value read from s107 each time (step 3.5.5.3).

前述の（ステップ．３．５．３）に続いて、前述の最適化部１０２５は、失敗した指定クエリの実行単位内容を（ｎ−１）分割し、現在選択していないサイト（パーティション）群集合Ｓ−ＳＲ−｛ｓ（ｋ）｝の各サイト（パーティション）に割付ける（ステップ．３．５．４）。Subsequent to the above (Step 3.5.5.3), the above-described optimization unit 1025 divides the execution unit contents of the failed designated query into (n−1) and the currently selected site (partition) group. Assign to each site (partition) in the set S-SR- {s (k) } (step 3.5.4).

前述の（ステップ．３．５．４）に続いて、前述の最適化部１０２５は、多重化に利用しないサイト（パーティション）群集合Ｓ−ＳＲ−｛ｓ（ｋ）｝から１サイト（パーティション）ｓ（ｌ）を選択する（ステップ．３．５．５）。Subsequent to the above (Step 3.5.5.4), the optimization unit 1025 described above generates a site (partition) from a site (partition) group set S-SR- {s (k) } that is not used for multiplexing. Select s (l) (step 3.5.5).

（ステップ．３．５．５）配下として、前述の最適化部１０２５は、失敗なしの検索コスト値を図６の（式１）中のｊｏｉｎｃｏｓｔ関数で計算する（ステップ．３．５．５．１）。   (Step 3.5.5) As a subordinate, the optimization unit 1025 described above calculates a search cost value without failure using the joincost function in (Equation 1) in FIG. 6 (Step 3.5.5.5. 1).

前述の（ステップ．３．５．５．１）に続いて、前述の最適化部１０２５は、指定サイト（パーティション）の性能統計情報・信頼性情報に基づく稼動率Ｒ（ｓ（ｌ））、前述の故障率Ｆ（ｓ（ｋ））を前述のコスト値に重畳し、期待ｊｏｉｎｃｏｓｔ３値（ｓ（ｌ））を計算する。前述の最適化部１０２５は、当該性能統計情報・信頼性情報に基づく稼動率Ｒ（ｓ（ｌ））、前述の故障率Ｆ（ｓ（ｋ））を、前述の統計情報管理部エージェント管理部１０２６から入手した性能統計情報・信頼性情報ｓ００７、若しくはｓ１０７からその都度、読み込まれた値より求める（ステップ．３．５．５．２）。Subsequent to the above (Step 3.5.5.1), the optimization unit 1025 described above performs the operation rate R (s (l) ) based on the performance statistics information / reliability information of the designated site (partition), The failure rate F (s (k) ) described above is superimposed on the cost value described above, and an expected joincost 3 value (s (l) ) is calculated. The optimization unit 1025 described above calculates the operating rate R (s (l) ) and the failure rate F (s (k) ) based on the performance statistical information / reliability information, and the statistical information management unit agent management unit described above. Each time, it is obtained from the read value from the performance statistical information / reliability information s007 or s107 obtained from 1026 (step 3.5.5.2).

前述の最適化部１０２５は、次のサイト（パーティション）ｓ（ｌ＋１）を選択する。前述の最適化部１０２５は、これを選択出来なくなるまで繰り返す（ステップ．３．５．５．３）。The optimization unit 1025 described above selects the next site (partition) s (l + 1) . The optimization unit 1025 described above repeats until it cannot be selected (step 3.5.5.3).

前述の（ステップ．３．５．５）に続いて、前述の最適化部１０２５は、サイト（パーティション）群集合Ｓ−ＳＲ−｛ｓ（ｋ）｝の全サイト（パーティション）ｓ（ｌ）に渡る期待ｊｏｉｎｃｏｓｔ３値（ｓ（ｋ））の合計値を求める（ステップ．３．５．６）。Subsequent to the above (Step 3.5.5.5), the optimization unit 1025 described above applies to all sites (partitions) s (l) of the site (partition) group set S-SR- {s (k) }. The total value of the expected expected joincost 3 values (s (k) ) is obtained (step 3.5.5.6).

前述の最適化部１０２５は、次のサイト（パーティション）ｓ（ｋ＋１）を選択する。前述の最適化部１０２５は、これを選択出来なくなるまで繰り返す（ステップ．３．５．７）。The optimization unit 1025 described above selects the next site (partition) s (k + 1) . The optimization unit 1025 described above repeats until it cannot be selected (step 3.5.5.7).

前述の（ステップ．３．５）に続いて、前述の最適化部１０２５は、多重化向けに利用しないサイト（パーティション）群集合Ｓ−ＳＲから任意サイト（パーティション）の組合せ集合ＳＣ：｛（ｓ（１），ｓ（２）），…，（ｓ（ｋ），ｓ（ｋ＋１））｝を定義する（ステップ．３．６）。Subsequent to the above (Step 3.5), the optimization unit 1025 described above sets a combination set SC of site (partition) group set S-SR not used for multiplexing to an arbitrary site (partition): {(s (1) , s (2) ),..., (S (k) , s (k + 1) )} are defined (step 3.6).

前述の（ステップ．３．６）に続いて、前述の最適化部１０２５は、前述のサイト（パーティション）の組合せ集合ＳＣから１組合せｓｃ（ｋ）（要素をｓ（ｋ１），ｓ（ｋ２）とする。）を順次選択する（ステップ．３．７）。Subsequent to the above-described (Step 3.6), the above-described optimization unit 1025 extracts one combination sc (k) (elements s (k1) and s (k2) from the combination set SC of the above-described sites (partitions ). Are sequentially selected (step 3.7).

（ステップ．３．７）配下として、前述の最適化部１０２５は、失敗なしの検索コスト値を図６の（式１）中のｊｏｉｎｃｏｓｔ関数を基に２回呼び出し、組合要素毎に計算する（ステップ．３．７．１）。   (Step 3.7) As a subordinate, the optimization unit 1025 described above calls the search cost value without failure twice based on the joincost function in (Equation 1) of FIG. Step 3.7.1).

前述の（ステップ．３．７．１）に続いて、前述の最適化部１０２５は、指定サイト（パーティション）の性能統計情報・信頼性情報に基づく故障率Ｆ（ｓ（ｋ１）），Ｆ（ｓ（ｋ２））を前述のコスト値に重畳し、失敗時の期待ｊｏｉｎｃｏｓｔ４値（ｓ（ｋ１））と期待ｊｏｉｎｃｏｓｔ４値（ｓ（ｋ２））を計算する。前述の最適化部１０２５は、当該性能統計情報・信頼性情報に基づく故障率Ｆ（ｓ（ｋ１）），Ｆ（ｓ（ｋ２））を、前述の統計情報管理部エージェント管理部１０２６から入手した性能統計情報・信頼性情報ｓ００７、若しくはｓ１０７からその都度、読み込まれた値より求める（ステップ．３．７．２）。Subsequent to the above (Step 3.7.1), the optimization unit 1025 described above performs the failure rate F (s (k1) ), F (based on the performance statistics information / reliability information of the designated site (partition). s (k2) ) is superimposed on the above-mentioned cost value, and an expected joincost 4 value (s (k1) ) and an expected joincost 4 value (s (k2) ) at the time of failure are calculated. The optimization unit 1025 obtains the failure rate F (s (k1) ), F (s (k2) ) based on the performance statistical information / reliability information from the statistical information management unit agent management unit 1026. From the performance statistics information / reliability information s007 or s107, it is obtained from the read value each time (step 3.7.2).

前述の（ステップ．３．７．２）に続いて、前述の最適化部１０２５は、失敗した指定クエリの実行単位内容を（ｎ−２）分割し、現在選択していないサイト（パーティション）群集合Ｓ−ＳＲ−｛ｓｃ（ｋ）：（ｓ（ｋ１），ｓ（ｋ２））｝の各サイト（パーティション）に割付ける（ステップ．３．７．３）。Subsequent to the above (Step 3.7.2), the above-described optimization unit 1025 divides the execution unit contents of the failed designated query into (n−2), and the currently selected site (partition) group Assign to each site (partition) of the set S-SR- {sc (k) :( s (k1) , s (k2) )} (step 3.7.3).

前述の（ステップ．３．７．３）に続いて、前述の最適化部１０２５は、多重化向けに利用しないサイト（パーティション）群集合Ｓ−ＳＲ−｛ｓｃ（ｋ）：（ｓ（ｋ１），ｓ（ｋ２））｝から１サイト（パーティション）ｓ（ｌ）を選択する（ステップ．３．７．４）。Subsequent to the above (Step 3.7.3), the optimization unit 1025 described above does not use the site (partition) group set S-SR- {sc (k) : (s (k1)) used for multiplexing. , S (k2) )}, select one site (partition) s (l) (step 3.7.4).

（ステップ．３．７．４）配下として、前述の最適化部１０２５は、失敗なしの検索コスト値を図６の（式１）中のｊｏｉｎｃｏｓｔ関数で計算する（ステップ．３．７．４．１）。   (Step 3.7.4) As a subordinate, the optimization unit 1025 described above calculates a search cost value without failure using the joincost function in (Equation 1) in FIG. 6 (Step 3.7.4. 1).

前述の（ステップ．３．７．４．１）に続いて、前述の最適化部１０２５は、指定サイト（パーティション）の性能統計情報・信頼性情報に基づく稼動率Ｒ（ｓ（ｌ））、並びに前述の故障率｛Ｆ（ｓ（ｋ１））＋Ｆ（ｓ（ｋ２））｝を前述のコスト値に重畳し、期待ｊｏｉｎｃｏｓｔ５値（ｓ（ｌ））を計算する。前述の最適化部１０２５は、当該性能統計情報・信頼性情報に基づく稼動率Ｒ（ｓ（ｌ））、並びに前述の故障率｛Ｆ（ｓ（ｋ１））＋Ｆ（ｓ（ｋ２））｝を、前述の統計情報管理部エージェント管理部１０２６から入手した性能統計情報・信頼性情報ｓ００７、若しくはｓ１０７からその都度、読み込まれた値より求める（ステップ．３．７．４．２）。Subsequent to the above (Step 3.7.4.1), the optimizing unit 1025 described above performs the operation rate R (s (l) ) based on the performance statistics information / reliability information of the designated site (partition), In addition, the expected failure rate {F (s (k1) ) + F (s (k2) )} is superimposed on the above-described cost value to calculate the expected joincost 5 value (s (l) ). The optimization unit 1025 described above calculates the operation rate R (s (l) ) based on the performance statistical information / reliability information and the failure rate {F (s (k1) ) + F (s (k2) )}. From the performance statistics information / reliability information s007 or s107 obtained from the above-described statistical information management unit agent management unit 1026, the value is obtained from the read value each time (step 3.7.4.2).

前述の（ステップ．３．７．４．２）に続いて、前述の最適化部１０２５は、サイト（パーティション）群集合Ｓ−ＳＲ−｛ｓｃ（ｋ）：（ｓ（ｋ１），ｓ（ｋ２））｝から次のサイト（パーティション）ｓ（ｌ＋１）を選択する。前述の最適化部１０２５は、これを選択出来なくなるまで繰り返す（ステップ．３．７．４．３）。Subsequent to the above (Step 3.7.7.4), the optimization unit 1025 described above performs the site (partition) group set S-SR- {sc (k) : (s (k1) , s (k2 ) )} To select the next site (partition) s (l + 1) . The optimization unit 1025 described above repeats until it cannot be selected (Step 3.7.4.3).

前述の（ステップ．３．７．４）に続いて、前述の最適化部１０２５は、サイト（パーティション）群集合Ｓ−ＳＲ−｛ｓｃ（ｋ）：（ｓ（ｋ１），ｓ（ｋ２））｝の全サイト（パーティション）ｓ（ｌ）に渡る期待ｊｏｉｎｃｏｓｔ５値（ｓｃ（ｋ））の合計値を求める（ステップ．３．７．５）。Subsequent to the above-described (Step 3.7.4), the optimization unit 1025 described above performs the site (partition) group set S-SR- {sc (k) : (s (k1) , s (k2) ) }, The total value of expected joincost 5 values (sc (k) ) over all sites (partitions) s (l) is obtained (step 3.7.5).

前述の（ステップ．３．７．５）に続いて、前述の最適化部１０２５は、前述のサイト（パーティション）の組合せ集合ＳＣから次の組合せｓｃ（ｋ＋１）を選択する（ステップ．３．７．６）。Subsequent to the above-described (Step 3.7.5), the above-described optimization unit 1025 selects the next combination sc (k + 1) from the above-described combination set SC of sites (partitions) (Step. 3.7). .6).

前述の（ステップ．３．７）に続いて、前述の最適化部１０２５は、前述のサイト（パーティション）群集合Ｓ−ＳＲの全サイト（パーティション）に渡る期待ｊｏｉｎｃｏｓｔ１値（ｓ（ｋ））＋期待ｊｏｉｎｃｏｓｔ２値（ｓ（ｋ））＋期待ｊｏｉｎｃｏｓｔ３値（ｓ（ｋ））の合計値を求める（ステップ．３．８）。Subsequent to the above (Step 3.7), the above-described optimization unit 1025 determines the expected joincost1 value (s (k) ) + over all the sites (partitions) of the above-described site (partition) group set S-SR. The total value of the expected joincost 2 value (s (k) ) + the expected joincost 3 value (s (k) ) is obtained (step 3.8).

前述の（ステップ．３．８）に続いて、前述の最適化部１０２５は、前述のサイト（パーティション）群集合Ｓ−ＳＲの全サイト（パーティション）組合せに対する期待ｊｏｉｎｃｏｓｔ４値（ｓ（ｋ））＋期待ｊｏｉｎｃｏｓｔ５値（ｓ（ｋ））の合計値を求める（ステップ．３．９）。Subsequent to the above (Step 3.8), the optimization unit 1025 described above obtains an expected joincost4 value (s (k) ) + for all site (partition) combinations of the site (partition) group set S-SR. The total value of the expected joincost 5 values (s (k) ) is obtained (step 3.9).

前述の（ステップ．３．９）に続いて、前述の最適化部１０２５は、３サイト（パーティション）以上で同時故障を考慮するべきか、否か（同時故障を評価するか、しないか）を判定する（ステップ．３．１０）。   Subsequent to the above (Step 3.9), the above-described optimization unit 1025 determines whether or not simultaneous failures should be considered at three sites (partitions) or more (whether or not simultaneous failures are evaluated). Determine (step 3.10).

「評価する」とした場合、前述の最適化部１０２５は、以下の２つのステップを連続して実施する。前述の最適化部１０２５は、最初に多重化向けに利用しないサイト（パーティション）群集合Ｓ−ＳＲから３以上のＮの任意サイト（パーティション）の組合せ集合ＳＣ：｛（ｓ（１），ｓ（２）…），…，（ｓ（ｋ），ｓ（ｋ＋１）…）｝を定義し直す（ステップ．３．１０．１）。In the case of “evaluate”, the optimization unit 1025 described above performs the following two steps in succession. The optimization unit 1025 described above first combines a set SC of three or more arbitrary sites (partitions) from a site (partition) group set S-SR that is not used for multiplexing: {(s (1) , s ( 2) ...), ..., (s (k) , s (k + 1) ...)} are redefined (step 3.10.1).

続けて、前述の最適化部１０２５は、前述の（ステップ．３．７）と同等の処理を行う（ステップ．３．１０．２）。   Subsequently, the optimization unit 1025 performs the same processing as (Step 3.7) described above (Step 3.10.2).

「評価しない」とした場合、前述の最適化部１０２５は、次の（ステップ．３．１１）に進む（ステップ．３．１０．３）。   When “not evaluated” is determined, the above-described optimization unit 1025 proceeds to the next (step 3.11) (step 3.10.3).

続けて、前述の最適化部１０２５は、多重化向けに利用するサイト（パーティション）群集合ＳＲからペアとなる２サイト（パーティション）ｓｒ（ｋ１）、ｓｒ（ｋ２）を順次選択する（ステップ．３．１１）。Subsequently, the optimization unit 1025 described above sequentially selects two sites (partitions) sr (k1) and sr (k2) to be paired from the site (partition) group set SR used for multiplexing (Step 3). .11).

（ステップ．３．１１）配下として、前述の最適化部１０２５は、失敗なしの検索コスト値を図６の（式１）中のｊｏｉｎｃｏｓｔ関数で計算する。その際、「多重化プロトコル」と発生するデータ件数が指定される（ステップ．３．１１．１）。   (Step 3.11) As a subordinate, the optimization unit 1025 described above calculates a search cost value without failure using the joincost function in (Equation 1) in FIG. At that time, “multiplexing protocol” and the number of generated data are specified (step 3.1.1.1).

前述の（ステップ．３．１１．１）に続いて、前述の最適化部１０２５は、指定サイト（パーティション）の性能統計情報・信頼性情報に基づく稼動率Ｒ（ｓｒ（ｋ１））、Ｒ（ｓｒ（ｋ２））を前述のコスト値に重畳し、失敗なし時の期待ｊｏｉｎｃｏｓｔ６値（ｓｒ（ｋ１））、ｊｏｉｎｃｏｓｔ６値（ｓｒ（ｋ２））を計算する。前述の最適化部１０２５は、当該性能統計情報・信頼性情報に基づく稼動率Ｒ（ｓｒ（ｋ１））、Ｒ（ｓｒ（ｋ２））を、前述の統計情報管理部エージェント管理部１０２６から入手した性能統計情報・信頼性情報ｓ００７、若しくはｓ１０７からその都度、読み込まれた値より求める（ステップ．３．１１．２）。Subsequent to the above (Step 3.11.1), the optimization unit 1025 described above operates the operating rates R (sr (k1) ), R (based on the performance statistics information / reliability information of the designated site (partition). sr (k2) ) is superimposed on the above-mentioned cost value, and the expected joincost6 value (sr (k1) ) and joincost6 value (sr (k2) ) when there is no failure are calculated. The optimization unit 1025 obtains the operation rate R (sr (k1) ) and R (sr (k2) ) based on the performance statistical information / reliability information from the statistical information management unit agent management unit 1026. It is obtained from the value read from the performance statistical information / reliability information s007 or s107 each time (step 3.1.2).

前述の（ステップ．３．１１．２）に続いて、前述の最適化部１０２５は、前述のサイト（パーティション）群集合ＳＲから次のペアとなる２サイト（パーティション）ｓｒ（ｋ１＋１）、ｓｒ（ｋ２＋１）を選択する（ステップ．３．１１．３）。Subsequent to the above (Step 3.1.12), the optimization unit 1025 described above, from the above-described site (partition) group set SR, two sites (partitions) sr (k1 + 1) sr ( k2 + 1) is selected (step 3.11.3).

前述の（ステップ．３．１１）に続いて、前述の最適化部１０２５は、前述のサイト（パーティション）群集合ＳＲから全サイト（パーティション）組合せに対する期待ｊｏｉｎｃｏｓｔ６値（ｓ（ｋ））の合計値を求める（ステップ．３．１２）。Subsequent to the above (Step 3.11), the optimization unit 1025 described above calculates the total value of the expected joincost 6 values (s (k) ) for all site (partition) combinations from the site (partition) group set SR. Is obtained (step 3.12.).

前述の（ステップ．３．１２）に続いて、前述の最適化部１０２５は、期待ｊｏｉｎｃｏｓｔ１値，期待ｊｏｉｎｃｏｓｔ２値，期待ｊｏｉｎｃｏｓｔ３値，期待ｊｏｉｎｃｏｓｔ４値，期待ｊｏｉｎｃｏｓｔ５値，期待ｊｏｉｎｃｏｓｔ６値の対象件数に対する和演算である図６の（式１）中のｕｎｉｔｏｎｃｏｓｔ値を計算する。更に、前述の最適化部１０２５は、射影演算である図６の（式１）中のｒｅｓｔｒｉｃｔｉｏｎｃｏｓｔ値を計算する（ステップ．３．１３）。   Subsequent to the above (Step 3.12.), The optimization unit 1025 calculates the sum of the expected joincost 1 value, the expected join cost 2 value, the expected join cost 3 value, the expected join cost 4 value, the expected join cost 5 value, and the expected join cost 6 value. The unit cost value in (Equation 1) of FIG. 6 is calculated. Further, the optimization unit 1025 described above calculates a restriction cost value in (Equation 1) of FIG. 6 which is a projection operation (step 3.13).

前述の（ステップ．３．１３）に続いて、前述の最適化部１０２５は、当該「再配分プロトコル」に対する図６の（式１）のＴｏｔａｌＣｏｓｔ１（Ｐ＝‘再配分プロトコル’，ｔ＝ｃｏｎｓｔａｎｔ）値を計算する（ステップ．３．１４）。   Subsequent to the above (Step 3.13), the optimization unit 1025 described above performs the TotalCost1 (P = 'redistribution protocol', t = constant) in FIG. 6 (expression 1) for the “redistribution protocol”. Calculate the value (step 3.14).

前述の最適化部１０２５は、「多重化プロトコル」としてシェアードナッシングによるクエリ実施の分割を想定せずに、全てを多重化する場合の評価を実施する（ステップ．４）。   The optimization unit 1025 described above performs evaluation when all are multiplexed without assuming the division of query execution by shared nothing as a “multiplexing protocol” (step 4).

（ステップ．４）配下として、前述の最適化部１０２５は、前述のリソース管理／トランザクション処理部を持つサイト（パーティション）群の集合Ｓ：｛ｓ（１），．．．，ｓ（Ｎ）｝全てを多重化向けに利用するサイト（パーティション）群集合ＳＲに指定する（ステップ．４．１）。(Step 4) As a subordinate, the optimization unit 1025 described above sets the set of site (partition) groups having the resource management / transaction processing unit S: {s (1) ,. . . , S (N) } is designated as a site (partition) group set SR to be used for multiplexing (step 4.1).

前述の（ステップ．４．１）に続いて、前述の最適化部１０２５は、前述のサイト（パーティション）群集合ＳＲからペアとなる２サイト（パーティション）ｓｒ（ｋ１）とｓｒ（ｋ２）を順次選択する（ステップ．４．２）。Subsequent to the above (Step 4.1), the optimization unit 1025 sequentially selects the two sites (partitions) sr (k1) and sr (k2) to be paired from the site (partition) group set SR. Select (step 4.2).

（ステップ．４．２）配下として、前述の最適化部１０２５は、失敗なしの検索コスト値を図６の（式１）中のｊｏｉｎｃｏｓｔ関数で計算する。その際、「多重化プロトコル」と発生するデータ件数が指定される（ステップ．４．２．１）。   (Step 4.2) As a subordinate, the optimization unit 1025 described above calculates a search cost value without failure using the joincost function in (Equation 1) of FIG. At that time, “multiplexing protocol” and the number of data to be generated are specified (step 4.2.1).

前述の（ステップ．４．２．１）に続いて、前述の最適化部１０２５は、指定サイト（パーティション）の性能統計情報・信頼性情報に基づく稼動率Ｒ（ｓｒ（ｋ１））、並びにＲ（ｓｒ（ｋ２））を前述のコスト値に重畳し、失敗なし時の期待ｊｏｉｎｃｏｓｔ７値（ｓｒ（ｋ１））、ｊｏｉｎｃｏｓｔ７値（ｓｒ（ｋ２））を計算する。前述の最適化部１０２５は、当該性能統計情報・信頼性情報に基づく稼動率Ｒ（ｓｒ（ｋ１））、Ｒ（ｓｒ（ｋ２））を、前述の統計情報管理部エージェント管理部１０２６から入手した性能統計情報・信頼性情報ｓ００７、若しくはｓ１０７からその都度、読み込まれた値より求める（ステップ．４．２．２）。Subsequent to the above (Step 4.2.1), the optimization unit 1025 described above performs the operation rate R (sr (k1) ) based on the performance statistical information / reliability information of the designated site (partition), and R (Sr (k2) ) is superimposed on the above-mentioned cost value, and the expected joincost7 value (sr (k1) ) and joincost7 value (sr (k2) ) without failure are calculated. The optimization unit 1025 obtains the operation rate R (sr (k1) ) and R (sr (k2) ) based on the performance statistical information / reliability information from the statistical information management unit agent management unit 1026. It is obtained from the value read from the performance statistical information / reliability information s007 or s107 each time (step 4.2.2).

前述の（ステップ．４．２．２）に続いて、前述の最適化部１０２５は、前述のサイト（パーティション）群集合ＳＲから次のペアとなる２サイト（パーティション）ｓｒ（ｋ１＋１）とｓｒ（ｋ２＋１）を選択する（ステップ．４．２．３）。Subsequent to the above (Step 4.2.2), the optimization unit 1025 described above, from the site (partition) group set SR, the two sites (partitions) sr (k1 + 1) and sr ( k2 + 1) is selected (step 4.2.3).

前述の（ステップ．４．２）に続いて、前述の最適化部１０２５は、前述のサイト（パーティション）群集合ＳＲの全サイト（パーティション）組合せに対する期待ｊｏｉｎｃｏｓｔ７値（ｓ（ｋ））の合計値を求める（ステップ．４．３）。Subsequent to the above (Step 4.2), the optimization unit 1025 described above calculates the total value of expected joincost 7 values (s (k) ) for all site (partition) combinations of the site (partition) group set SR. Is obtained (step 4.3).

前述の（ステップ．４．３）に続いて、前述の最適化部１０２５は、期待ｊｏｉｎｃｏｓｔ７値の対象件数に対する和演算である図６の（式１）中のｕｎｉｔｏｎｃｏｓｔ値を計算する。更に、前述の最適化部１０２５は、射影演算である図６の（式１）中のｒｅｓｔｒｉｃｔｉｏｎｃｏｓｔ値を計算する（ステップ．４．４）。   Subsequent to the above (Step 4.3), the above-described optimization unit 1025 calculates the unitoncost value in (Equation 1) in FIG. 6 that is a sum operation on the number of cases of the expected joincost 7 value. Further, the optimization unit 1025 described above calculates the restriction cost value in (Equation 1) of FIG. 6 that is a projection operation (step 4.4).

前述の最適化部１０２５は、当該「多重化プロトコル」に対する図６の（式１）ＴｏｔａｌＣｏｓｔ１（Ｐ＝‘多重化プロトコル’，ｔ＝ｃｏｎｓｔａｎｔ）値を計算する（ステップ．４．５）。   The optimization unit 1025 described above calculates the (Expression 1) TotalCost1 (P = 'multiplexing protocol', t = constant) value of FIG. 6 for the “multiplexing protocol” (step 4.5).

前述の（ステップ．４）に続いて、前述の最適化部１０２５は、前述のＴｏｔａｌＣｏｓｔ１（Ｐ＝‘再配分プロトコル’，ｔ＝ｃｏｎｓｔａｎｔ）値と、前述のＴｏｔａｌＣｏｓｔ１（Ｐ＝‘多重化プロトコル’，ｔ＝ｃｏｎｓｔａｎｔ）値とを比較して、値の小さい方を採用する（ステップ．５）。   Subsequent to the above (Step 4), the optimization unit 1025 described above performs the above TotalCost1 (P = 'redistribution protocol', t = constant) value and the above TotalCost1 (P = 'multiplexing protocol', (t = constant) value is compared and the smaller value is adopted (step 5).

前述の（ステップ．５）に続いて、前述の最適化部１０２５は、採用されたものにより要求実行要素クエリ群ｓ００８を生成する（ステップ．６）。
＜付記＞Subsequent to the above (Step 5), the above-described optimization unit 1025 generates a request execution element query group s008 according to the adopted one (Step .6).
<Appendix>

ここで、図６の（式１）は、クエリを実施する上での全体のコスト期待値を表現したものであり、当該コスト期待値とは、処理が完了するまでに費やす処理コスト全体の平均期待値を意味する。この場合、主に以下の３つの部分を含む。   Here, (Equation 1) in FIG. 6 expresses an overall cost expectation value for executing a query, and the cost expectation value is an average of the entire processing costs spent until the processing is completed. Means the expected value. In this case, the following three parts are mainly included.

第一の部分は、結合演算のコスト期待値であり、図６では３００１で記される項による。これはｊｏｉｎｃｏｓｔ関数の和により全体の期待値和が算出される。通常は、当該ｊｏｉｎｃｏｓｔ関数では、複数Ｔａｂｌｅを結合する結合演算コスト値を計算し、結合が伴わない単一Ｔａｂｌｅを扱う場合は、その検索コスト値を計算する。従って、対象となるデータ件数により変化し、且つ性能統計情報・信頼性情報を用いて、エラー発生の有無を評価し、エラーの場合は、前述の「再配分プロトコル」、前述の「多重化プロトコル」のいずれか指定された方式で終了するまで計算をする。   The first part is the expected cost value of the join operation, and depends on the term indicated by 3001 in FIG. In this case, the total expected value sum is calculated by the sum of the joincost functions. Usually, in the joincost function, a join operation cost value for joining a plurality of tables is calculated, and when a single table without joining is handled, the search cost value is calculated. Therefore, it varies depending on the number of target data, and the presence / absence of an error is evaluated using performance statistical information / reliability information. In the case of an error, the above-mentioned “Redistribution Protocol”, It will calculate until it finishes with one of the specified methods.

なお、性能統計情報・信頼性情報による稼働率や故障率は、状態を持ち、時間と伴に変化するため、第一は結合演算のコスト期待値では、時刻ｔにおける稼働率Ｒ（ｋ） （ｔ）をパラメータとして保持している。Note that the operating rate and failure rate based on the performance statistical information / reliability information have a state and change with time, so the first is that the operating rate R (k) ( t) is held as a parameter.

第二の部分は、統合和演算のコスト期待値であり、図６では３００２で記される項による。これは、個々の結果を統合する処理であり、対象となるデータ件数により変化する。図３では集約処理結果Ｒ：２０１９を求めるため、全ての結合演算結果を統合する。   The second part is an expected cost value of the integrated sum operation, and depends on a term indicated by 3002 in FIG. This is a process of integrating individual results, and varies depending on the number of data items to be processed. In FIG. 3, in order to obtain the aggregation processing result R: 2019, all the join operation results are integrated.

第三の部分は、統合和演算の結果、発生する同一の結果を排除し、適切な形式とする射影・制限演算のコスト期待値であり、図６では３００３で記される項による。これは、ソート処理等の後、重複しているものを排除する処理であるため、対象となるデータ件数により変化する。   The third part is an expected cost value of the projection / restriction calculation which eliminates the same result generated as a result of the integration sum operation and makes it an appropriate format, and depends on the term indicated by 3003 in FIG. This is a process of eliminating duplicates after a sort process or the like, and thus changes depending on the number of data items to be processed.

図６の（式２）では、第六実施例で利用出来る様に、状態を持ち時間と伴に変化する稼働率や故障率に関して、ある時刻ｔの近傍時間Δｔ：３００４における稼働率Ｒ（ｋ−１） （ｔ）、Ｒ（ｋ） （ｔ）、Ｒ（ｋ＋１） （ｔ）推定値を明示的に表現しており、連続実数である時刻ｔの代わりに、量子化された期間（ｋ−１）、（ｋ）、（ｋ＋１）で、それぞれＲ（ｋ−１） （ｔ）：３００５、Ｒ（ｋ） （ｔ）：３００６、Ｒ（ｋ＋１） （ｔ）：３００７で表現している。In (Equation 2) in FIG. 6, as can be used in the sixth embodiment, the operating rate R (k) in the neighborhood time Δt: 3004 at a certain time t with respect to the operating rate and the failure rate that have a state and change with time. -1) (t) , R (k) (t) , R (k + 1) (t) The estimated value is explicitly expressed, and instead of the continuous real number time t, the quantized period (k −1), (k), and (k + 1), R (k−1) (t) : 3005, R (k) (t) : 3006, and R (k + 1) (t) : 3007, respectively. .

以上を受けて、シェアードナッシング並列検索のパーティショニング依存のエラー補償の手順で「再配分プロトコル」の特徴的な事項を記すと、（ステップ．３．５）と（ステップ．３．７）と（ステップ．３．１０）になる。   In response to the above, when the characteristic items of the “redistribution protocol” are described in the partitioning-dependent error compensation procedure of shared nothing parallel search, (step .3.5), (step .3.7) and (step 3.7) Step 3.10).

（ステップ．３．５）では、１つのクエリを分割して、シェアードナッシング並列検索のパーティショニングにおいて実施する際に、任意サイト（パーティション）においてエラーが発生しない場合の結合演算コスト値、並びに任意１つのサイト（パーティション）においてエラーが発生した故に「再配分プロトコル」を実施した結果の結合演算コスト値の総和を求めている。   In (Step 3.5), when one query is divided and executed in the partitioning of shared nothing parallel search, the join operation cost value when no error occurs in any site (partition), and any 1 Since an error occurred in one site (partition), the sum of the combined operation cost values as a result of executing the “redistribution protocol” is obtained.

これに対して、（ステップ．３．７）では、１つのクエリを分割して、シェアードナッシング並列検索のパーティショニングにおいて実施する際に、任意２つのサイト（パーティション）の組合せにおいてエラーが発生した故に「再配分プロトコル」を実施した結果の結合演算コスト値の総和を求めている。   On the other hand, in (Step 3.7), when one query is divided and executed in the partitioning of shared nothing parallel search, an error occurs in the combination of any two sites (partitions). The total of the combined operation cost values as a result of executing the “redistribution protocol” is obtained.

また、（ステップ．３．１０）では、１つのクエリを分割して、シェアードナッシング並列検索のパーティショニングにおいて実施する際に、任意３つ以上のサイト（パーティション）の組合せにおいてエラーが発生した故に「再配分プロトコル」を実施した結果の結合演算コスト値の総和を求めている。   Further, in (Step 3.10), when one query is divided and executed in the partitioning of the shared nothing parallel search, an error occurs in a combination of any three or more sites (partitions). The sum of the combined operation cost values as a result of executing the “redistribution protocol” is obtained.

以上から、結合演算コスト値の総和を求めることが出来る。これに対して、シェアードナッシング並列検索のパーティショニング依存のエラー補償の手順で「多重化プロトコル」の特徴的な事項を記すと（ステップ．４）になる。この場合、多重化は完全同一のレプリカを１つ以上作成することを前提としており、（ステップ．４）では、レプリカは１つ作成されることとしている。１つ以上の場合でも大きな差異は存在しない。「多重化プロトコル」においては、前述の「再配分プロトコル」と異なり、故障率に関する評価については、不要のため、（ステップ．４）では斯様な評価は行わない。   From the above, it is possible to obtain the total sum of the join operation cost values. On the other hand, a characteristic item of “multiplexing protocol” is described in the partitioning-dependent error compensation procedure of shared nothing parallel search (step 4). In this case, multiplexing is based on the premise that one or more completely identical replicas are created. In (Step 4), one replica is created. There is no significant difference in one or more cases. In the “multiplexing protocol”, unlike the above-described “redistribution protocol”, since the evaluation regarding the failure rate is unnecessary, such an evaluation is not performed in (Step 4).

＜要求実行要素クエリ群ｓ００８の生成後＞
その後、実行制御部１０２２は、当該要求実行要素クエリ群ｓ００８を受理すると、その各々を各処理実行部に割り付けて行くことになる。例えば、図５Ａ〜図５Ｃでは、要求実行クエリに相当する前述の指定クエリ１０３１に対して、０より大きく１０００より小さい制限条件が付与されている場合、実行制御部１０２２は、検索の並列度を向上させるため、０より大きく５００以下の制限条件その１と５００より大きく１０００より小さい制限条件その２の２つに分解した上、事前に別途計測された信頼性情報を用いて、それぞれを２重化している。<After generation of request execution element query group s008>
Thereafter, when receiving the request execution element query group s008, the execution control unit 1022 assigns each request execution element query group s008 to each processing execution unit. For example, in FIGS. 5A to 5C, when a restriction condition greater than 0 and less than 1000 is given to the above-described designated query 1031 corresponding to the request execution query, the execution control unit 1022 sets the parallel degree of the search. In order to improve it, it is divided into two: restriction condition 1 that is greater than 0 and less than or equal to 500 and restriction condition 2 that is greater than 500 and less than 1000, and each is duplicated using reliability information separately measured in advance. It has become.

そして、実行制御部１０２２は、当該制限条件その１を処理実行部１：１０２７の指定クエリの実行単位１０３２に割り付けており、当該制限条件その１を２重化したものを処理実行部２：１０２８の指定クエリの実行単位１０３３に割り付けている。   Then, the execution control unit 1022 assigns the restriction condition 1 to the execution unit 1032 of the designated query of the process execution unit 1: 1027, and the duplicate of the restriction condition 1 is processed execution part 2: 1028. Is assigned to the execution unit 1033 of the designated query.

同様に、実行制御部１０２２は、当該制限条件その２を処理実行部（Ｎ−１）：１０２９の指定クエリの実行単位１０３４に割り付けており、当該制限条件その２を２重化したものを処理実行部Ｎ：１０３０の指定クエリの実行単位１０３５に割り付けている。   Similarly, the execution control unit 1022 assigns the restriction condition 2 to the execution unit 1034 of the designated query of the process execution unit (N-1): 1029, and processes the duplicate of the restriction condition 2 The execution unit N: 1030 is assigned to the execution unit 1035 of the designated query.

具体的な割り付けについては、前述の実行制御部１０２２から複数の処理実行部に要求実行要素クエリ群が渡されることになる。   For specific allocation, a request execution element query group is passed from the execution control unit 1022 to a plurality of process execution units.

例えば、前述の処理実行部１：１０２７には、要求実行要素クエリｓ００９が渡され、指定クエリの実行単位１０３２を生成することで起動され、割り付けが為される。   For example, the request execution element query s009 is passed to the processing execution unit 1: 1027 described above, and is activated and assigned by generating the execution unit 1032 of the designated query.

同様に、前述の処理実行部２：１０２８には、要求実行要素クエリｓ０１０が渡され、指定クエリの実行単位１０３３を生成することで起動され、割り付けが為される。   Similarly, the request execution element query s010 is passed to the above-described processing execution unit 2: 1028, and is activated and assigned by generating the execution unit 1033 of the specified query.

同様に、前述の処理実行部（Ｎ−１）：１０２９には、要求実行要素クエリｓ０１１が渡され、指定クエリの実行単位１０３４を生成することで起動され、割り付けが為される。   Similarly, the request execution element query s011 is passed to the above-described processing execution unit (N-1): 1029, which is activated and assigned by generating the execution unit 1034 of the specified query.

同様に、前述の処理実行部Ｎ：１０３０には、要求実行要素クエリｓ０１２が渡され、指定クエリの実行単位１０３５を生成することで起動され、割り付けが為される。   Similarly, the request execution element query s012 is delivered to the processing execution unit N: 1030 described above, and is activated and assigned by generating the execution unit 1035 of the designated query.

なお、第一実施例では、実行制御部１０２２の割り付けは１度のみの実行を想定している訳ではなく、指定クエリの内容に応じて複数回の割り付け〜実行を考慮する。   In the first embodiment, the allocation of the execution control unit 1022 is not assumed to be performed only once, but multiple allocations to executions are considered according to the contents of the specified query.

前述の実行制御部１０２２は、前述の指定クエリの実行単位１０３２を実行するため、前述の処理実行部１：１０２７に割り付いている指定クエリである要求実行要素クエリ１０３２をリソース管理／トランザクション処理部１０１７にメッセージｓ０１３を介して送信する。   The above-described execution control unit 1022 executes the above-described execution unit 1032 of the specified query, and thus the request execution element query 1032 that is the specified query assigned to the above-described process execution unit 1: 1027 is the resource management / transaction processing unit. 1017 via the message s013.

その後、前述のリソース管理／トランザクション処理部１０１７は、分散ストレージ１００５等に格納されている表Ｔａｂｌｅ群に問い合わせを行う。第一実施例では、前述のリソース管理／トランザクション処理部１０１７は、検索対象の関係は関係Ｒ１のみであるため、関係Ｒ１の偏在データを扱う表Ｔａｂｌｅ．１ （ｓ）：１０３６、関係Ｒ１の被偏在データを扱う表Ｔａｂｌｅ．１ （ｊ）：１０３７、関係Ｒ１の一般データを扱う表Ｔａｂｌｅ．１ （ｃ）：１０３８を含んだ関係Ｒ１を扱う表Ｔａｂｌｅ．１に対して、前述のメッセージｓ０１３に含まれた要求実行要素クエリｓ０１７を送信している。Thereafter, the resource management / transaction processing unit 1017 makes an inquiry to the table table group stored in the distributed storage 1005 or the like. In the first embodiment, resource management / transaction processing unit 1017 described above, because the relationship of the search target is only related R 1, Table Table dealing with uneven distribution data relationships R 1. 1 (s): 1036, deals with the uneven distribution data related R 1 Table Table. 1 (j): 1037, deals with general data relationships R 1 Table Table. 1 (c) : Table Table.1 dealing with relation R 1 including 1038. 1 , the request execution element query s017 included in the message s013 is transmitted.

その後、前述の分散ストレージ１００５は、当該要求実行要素クエリｓ０１７に対する検索結果ｓ０２１を、前述のリソース管理／トランザクション処理部１０１７に戻す。更に、前述のリソース管理／トランザクション処理部１０１７は、当該検索結果ｓ０２１を含んだメッセージｓ０２５により、当該検索結果を前述の処理実行部１：１０２７に送信することになる。   Thereafter, the distributed storage 1005 returns the search result s021 for the request execution element query s017 to the resource management / transaction processing unit 1017. Further, the resource management / transaction processing unit 1017 transmits the search result to the process execution unit 1: 1027 using the message s025 including the search result s021.

更に、前述の処理実行部１：１０２７は、前述の検索結果ｓ０２１と等価な検索結果ｓ０２９を前述の実行制御部１０２２に返信する。その後、前述の様に指定クエリの内容に応じて、複数回の割り付け〜実行があるまで、前述の処理実行部１：１０２７は、再起動待ちとなる。   Further, the process execution unit 1: 1027 returns a search result s029 equivalent to the search result s021 to the execution control unit 1022. Thereafter, as described above, the above-described process execution unit 1: 1027 waits for restart until a plurality of allocations and executions are performed according to the content of the designated query.

前述の実行制御部１０２２は、前述の指定クエリの実行単位１０３３を実行するため、前述の処理実行部２：１０２８に割り付いている指定クエリである要求実行要素クエリ１０３３をリソース管理／トランザクション処理部１０１８にメッセージｓ０１４を介して送信する。   The above-described execution control unit 1022 executes the above-described execution unit 1033 of the specified query, so that the request execution element query 1033, which is a specified query assigned to the above-described process execution unit 2: 1028, is a resource management / transaction processing unit. 1018 via the message s014.

その後、前述のリソース管理／トランザクション処理部１０１８は、分散ストレージ１００７等に格納されている表Ｔａｂｌｅ群に問い合わせを行う。第一実施例では、前述のリソース管理／トランザクション処理部１０１８は、検索対象の関係は関係Ｒ１のみであるため、関係Ｒ１の偏在データを扱う表Ｔａｂｌｅ．１ （ｓ）：１０５０、関係Ｒ１の被偏在データを扱う表Ｔａｂｌｅ．１ （ｊ）：１０５１、関係Ｒ１の一般データを扱う表Ｔａｂｌｅ．１ （ｃ）：１０５２を含んだ関係Ｒ１を扱う表Ｔａｂｌｅ．１に対して、前述のメッセージｓ０１４に含まれた要求実行要素クエリｓ０１８を送信している。Thereafter, the resource management / transaction processing unit 1018 makes an inquiry to the table table group stored in the distributed storage 1007 or the like. In the first embodiment, resource management / transaction processing unit 1018 described above, because the relationship of the search target is only related R 1, Table Table dealing with uneven distribution data relationships R 1. 1 (s): 1050, dealing with the uneven distribution data of the relationship between R 1 Table Table. 1 (j): 1051, deals with general data relationships R 1 Table Table. 1 (c): 1052 deals with relationships R 1 containing tables Table. 1 , the request execution element query s018 included in the message s014 is transmitted.

その後、前述の分散ストレージ１００７は、当該要求実行要素クエリｓ０１８に対する検索結果ｓ０２２を、前述のリソース管理／トランザクション処理部１０１８に戻す。更に、前述のリソース管理／トランザクション処理部１０１８は、当該検索結果ｓ０２２を含んだメッセージｓ０２６により、当該検索結果を前述の処理実行部２：１０２８に送信することになる。   Thereafter, the distributed storage 1007 returns the search result s022 for the request execution element query s018 to the resource management / transaction processing unit 1018. Further, the resource management / transaction processing unit 1018 transmits the search result to the process execution unit 2: 1028 using the message s026 including the search result s022.

更に、前述の処理実行部２：１０２８は、前述の検索結果ｓ０２２と等価な検索結果ｓ０３０を前述の実行制御部１０２２に返信する。その後、前述の様に指定クエリの内容に応じて、複数回の割り付け〜実行があるまで、前述の処理実行部２：１０２８は、再起動待ちとなる。   Further, the process execution unit 2: 1028 returns a search result s030 equivalent to the search result s022 to the execution control unit 1022. Thereafter, as described above, the above-described process execution unit 2: 1028 waits for restart until a plurality of allocations and executions are performed according to the contents of the designated query.

前述の実行制御部１０２２は、前述の指定クエリの実行単位１０３４を実行するため、前述の処理実行部（Ｎ−１）：１０２９に割り付いている指定クエリである要求実行要素クエリ１０３４をリソース管理／トランザクション処理部１０１９にメッセージｓ０１５を介して送信する。   The execution control unit 1022 executes resource management for the request execution element query 1034, which is the specified query assigned to the process execution unit (N-1): 1029, in order to execute the execution unit 1034 of the specified query. / Transmit to transaction processor 1019 via message s015.

その後、前述のリソース管理／トランザクション処理部１０１９は、分散ストレージ１００９等に格納されている表Ｔａｂｌｅ群に問い合わせを行う。第一実施例では、前述のリソース管理／トランザクション処理部１０１９は、検索対象の関係は関係Ｒ１のみであるため、関係Ｒ１の偏在データを扱う表Ｔａｂｌｅ．１ （ｓ）：１０６４、関係Ｒ１の被偏在データを扱う表Ｔａｂｌｅ．１ （ｊ）：１０６５、関係Ｒ１の一般データを扱う表Ｔａｂｌｅ．１ （ｃ）：１０６６を含んだ関係Ｒ１を扱う表Ｔａｂｌｅ．１に対して、前述のメッセージｓ０１５に含まれた要求実行要素クエリｓ０１９を送信している。Thereafter, the resource management / transaction processing unit 1019 makes an inquiry to the table table group stored in the distributed storage 1009 or the like. In the first embodiment, resource management / transaction processing unit 1019 described above, because the relationship of the search target is only related R 1, Table Table dealing with uneven distribution data relationships R 1. 1 (s): 1064, deals with the uneven distribution data related R 1 Table Table. 1 (j): 1065, deals with general data relationships R 1 Table Table. 1 (c): Table Table dealing with relationships R 1 containing 1066. 1 , the request execution element query s019 included in the message s015 is transmitted.

その後、前述の分散ストレージ１００９は、当該要求実行要素クエリｓ０１９に対する検索結果ｓ０２３を、前述のリソース管理／トランザクション処理部１０１９に戻す。更に、前述のリソース管理／トランザクション処理部１０１９は、当該検索結果ｓ０２３を含んだメッセージｓ０２７により、当該検索結果を前述の処理実行部（Ｎ−１）：１０２９に送信することになる。   Thereafter, the distributed storage 1009 returns the search result s023 for the request execution element query s019 to the resource management / transaction processing unit 1019. Further, the resource management / transaction processing unit 1019 transmits the search result to the process execution unit (N-1): 1029 by the message s027 including the search result s023.

更に、前述の処理実行部（Ｎ−１）：１０２９は、前述の検索結果ｓ０２３と等価な検索結果ｓ０３１を前述の実行制御部１０２２に返信する。その後、前述の様に指定クエリの内容に応じて、複数回の割り付け〜実行があるまで、前述の処理実行部（Ｎ−１）：１０２９は、再起動待ちとなる。   Further, the process execution unit (N-1): 1029 returns a search result s031 equivalent to the search result s023 to the execution control unit 1022. Thereafter, the processing execution unit (N-1): 1029 described above waits for restart until there are a plurality of allocations to executions according to the contents of the designated query as described above.

前述の実行制御部１０２２は、前述の指定クエリの実行単位１０３５を実行するため、前述の処理実行部Ｎ：１０３０に割り付いている指定クエリである要求実行要素クエリ１０３５をリソース管理／トランザクション処理部１０２０にメッセージｓ０１６を介して送信する。   Since the execution control unit 1022 executes the execution unit 1035 of the specified query described above, the resource management / transaction processing unit converts the request execution element query 1035 that is the specified query assigned to the process execution unit N: 1030. It is transmitted to the message 1020 via the message s016.

その後、前述のリソース管理／トランザクション処理部１０２０は、分散ストレージ１０１１等に格納されている表Ｔａｂｌｅ群に問い合わせを行う。第一実施例では、前述のリソース管理／トランザクション処理部１０２０は、検索対象の関係は関係Ｒ１のみであるため、関係Ｒ１の偏在データを扱う表Ｔａｂｌｅ．１ （ｓ）：１０７８、関係Ｒ１の被偏在データを扱う表Ｔａｂｌｅ．１ （ｊ）：１０７９、関係Ｒ１の一般データを扱う表Ｔａｂｌｅ．１ （ｃ）：１０８０を含んだ関係Ｒ１を扱う表Ｔａｂｌｅ．１に対して、前述のメッセージｓ０１６に含まれた要求実行要素クエリｓ０２０を送信している。Thereafter, the resource management / transaction processing unit 1020 makes an inquiry to the table table group stored in the distributed storage 1011 or the like. In the first embodiment, resource management / transaction processing unit 1020 described above, because the relationship of the search target is only related R 1, Table Table dealing with uneven distribution data relationships R 1. 1 (s): 1078, deals with the uneven distribution data related R 1 Table Table. 1 (j): 1079, deals with general data relationships R 1 Table Table. 1 (c) : Table Table. Dealing with relation R 1 including 1080. 1 , the request execution element query s020 included in the message s016 is transmitted.

その後、分散ストレージ１０１１は、当該要求実行要素クエリｓ０２０に対する検索結果ｓ０２４を、前述のリソース管理／トランザクション処理部１０２０に戻す。更に、前述のリソース管理／トランザクション処理部１０２０は、当該検索結果ｓ０２４を含んだメッセージｓ０２８により、当該検索結果を前述の処理実行部Ｎ：１０３０に送信することになる。   Thereafter, the distributed storage 1011 returns the search result s024 for the request execution element query s020 to the resource management / transaction processing unit 1020 described above. Further, the resource management / transaction processing unit 1020 transmits the search result to the process execution unit N: 1030 by the message s028 including the search result s024.

更に、前述の処理実行部Ｎ：１０３０は、前述の検索結果ｓ０２４と等価な検索結果ｓ０３２を前述の実行制御部１０２２に返信する。その後、前述の様に指定クエリの内容に応じて、複数回の割り付け〜実行があるまで、前述の処理実行部Ｎ：１０３０は、再起動待ちとなる。   Further, the process execution unit N: 1030 returns a search result s032 equivalent to the search result s024 described above to the execution control unit 1022. Thereafter, as described above, the process execution unit N: 1030 waits for restart until there is a plurality of allocations to executions according to the contents of the designated query.

前述の実行制御部１０２２は、前述の検索結果ｓ０２９、前述の検索結果ｓ０３０、前述の検索結果ｓ０３１、前述の検索結果ｓ０３２を入手すると、指定クエリの内容に応じて、複数回の割り付け〜実行が無い場合、図３の集約処理に相当する処理を実施し、その結果を生成し、当該結果を含む結果メッセージｓ０３３として、起動元であるデータベースアクセスクライアント部１００３に返信し、一連の処理を終了する。   When the execution control unit 1022 obtains the search result s029, the search result s030, the search result s031, and the search result s032, the execution control unit 1022 performs a plurality of allocations and executions according to the contents of the designated query. If there is not, the processing corresponding to the aggregation processing of FIG. 3 is performed, the result is generated, the result message s033 including the result is returned to the database access client unit 1003 that is the activation source, and the series of processing ends. .

＜第二実施例＞
ここでは、本発明である「シェアードナッシング並列検索のパーティショニング依存のエラー補償を見込んだクエリ装置」の第二実施例について、図７Ａ〜図７Ｃ、図６を用いて、説明する。<Second Example>
Here, the second embodiment of the “query device that anticipates partitioning-dependent error compensation for shared nothing parallel search” according to the present invention will be described with reference to FIGS. 7A to 7C and FIG.

第二実施例の特徴は、分散ストレージに関して適宜、信頼性情報を計測し、当該計測された信頼性情報を基に、指定クエリの分割方針を変更することである。分散ストレージの信頼性が低い場合は、指定クエリの実行単位を多重化して実施し、信頼性が高い場合は、分割して並列に実施する。   The feature of the second embodiment is that the reliability information is appropriately measured with respect to the distributed storage, and the division policy of the designated query is changed based on the measured reliability information. When the reliability of the distributed storage is low, the execution unit of the specified query is multiplexed, and when the reliability is high, it is divided and executed in parallel.

データベースアクセス部１００４配下にあるクエリ受付部１０２１は、データベースアクセスクライアント部１００３からＳＱＬ記述で表現される要求実行クエリを含んだメッセージｓ１０１を受け付けると、指定クエリ１０３１として保持した後、処理実行部のグループを制御する実行制御部１０２２に要求実行クエリｓ１０２として渡す。   When the query accepting unit 1021 under the database access unit 1004 accepts the message s101 including the request execution query expressed in the SQL description from the database access client unit 1003, the query accepting unit 1021 retains it as the specified query 1031, and then the group of processing execution units To the execution control unit 1022 that controls the request as a request execution query s102.

当該実行制御部１０２２は、当該要求実行クエリｓ１０２を分解し、個別の実行単位の実行クエリ群を生成するため、更に、クエリ解析部１０２３に要求実行クエリｓ１０３として渡す。   The execution control unit 1022 further passes the request execution query s102 to the query analysis unit 1023 as the request execution query s103 in order to generate an execution query group of individual execution units.

前述のクエリ解析部１０２３は、要求実行クエリｓ１０３を受理すると、要求実行クエリｓ１０３の構文解析を実施する。前述のクエリ解析部１０２３は、構文解析の際、ディクショナリアクセス部１０２４を介してディクショナリから定義情報ｓ１０４を検索して解析を実施する。   When receiving the request execution query s103, the query analysis unit 1023 described above performs syntax analysis of the request execution query s103. The above-described query analysis unit 1023 performs the analysis by retrieving the definition information s104 from the dictionary via the dictionary access unit 1024 at the time of syntax analysis.

前述のクエリ解析部１０２３は、その解析結果を中間解析結果ｓ１０５として一度、前述の実行制御部１０２２に返信する。その後、当該実行制御部１０２２は、当該中間解析結果ｓ１０５の最適化を実施するため、最適化部１０２５に当該中間解析結果ｓ１０５を引数で含めた実行要求ｓ１０６を送信する。   The query analysis unit 1023 returns the analysis result as the intermediate analysis result s105 once to the execution control unit 1022. Thereafter, the execution control unit 1022 transmits an execution request s106 including the intermediate analysis result s105 as an argument to the optimization unit 1025 in order to optimize the intermediate analysis result s105.

最適化部１０２５は、図３に基づいた方式に基づき、前述の中間解析結果ｓ１０５の変形を行う。最適化部１０２５は、特に図６の（式１）に基づき、実際の要求実行クエリの要素を実行した結果により得られた性能統計情報・信頼性情報に基づいて評価を行うため、必要に応じて、統計情報管理部エージェント管理部１０２６から性能統計情報・信頼性情報ｓ１０７を入手する。   The optimization unit 1025 modifies the above-described intermediate analysis result s105 based on the method based on FIG. Since the optimization unit 1025 performs evaluation based on the performance statistical information / reliability information obtained from the result of executing the elements of the actual request execution query, based on (Equation 1) of FIG. Then, the performance statistical information / reliability information s107 is obtained from the statistical information management unit agent management unit 1026.

第二実施例では、実際の要求実行クエリの要素を実行した結果により得られた性能統計情報・信頼性情報を用いるため、性能統計情報・信頼性情報ｓ１０７は、時間に応じて変動する値となる。   In the second embodiment, since the performance statistical information / reliability information obtained from the result of executing the elements of the actual request execution query is used, the performance statistical information / reliability information s107 has a value that varies with time, Become.

＜シェアードナッシング並列検索のパーティショニング依存のエラー補償手法＞
当該最適化部１０２５は、実際の実行単位となる複数の要求実行要素クエリ群ｓ１０８を生成することになる。その生成手法は、第一実施例と同様、シェアードナッシング並列検索のパーティショニング依存のエラー補償手法で記した手順に基づく。但し、（ステップ．３．５．２）、（ステップ．３．５．３）、（ステップ．３．５．５．２）、（ステップ．３．７．２）、（ステップ．３．７．４．２）、（ステップ．３．１１．２）、（ステップ．４．２．２）における稼働率と故障率は、第一実施例とは異なり、予め設定される固定的な値ではなく、時間に応じて変動する値を採用する。<Partitioning-dependent error compensation method for shared nothing parallel search>
The optimization unit 1025 generates a plurality of request execution element query groups s108 that are actual execution units. The generation method is based on the procedure described in the partitioning-dependent error compensation method of shared nothing parallel search as in the first embodiment. However, (Step.3.5.2), (Step.3.5.3), (Step.3.5.5.2), (Step.3.7.2), (Step.3.7) .4.2), (Step 3.1.2), and (Step 4.2.2), the operation rate and failure rate are different from those in the first embodiment, and are fixed values set in advance. Instead, a value that varies with time is adopted.

＜要求実行要素クエリ群ｓ１０８の生成後＞
その後、実行制御部１０２２は、当該要求実行要素クエリ群ｓ１０８を受理すると、その各々を各処理実行部に割り付けて行くことになる。例えば、図５Ａ〜図５Ｃでは、要求実行クエリに相当する前述の指定クエリ１０３１に対して、０より大きく１０００より小さい制限条件が付与されている場合、実行制御部１０２２は、検索の並列度を向上させるため、０より大きく５００以下の制限条件その１と５００より大きく１０００より小さい制限条件その２の２つに分解した上、事前に別途計測された信頼性情報を用いて、それぞれを２重化している。<After generation of request execution element query group s108>
Thereafter, upon receiving the request execution element query group s108, the execution control unit 1022 assigns each request execution element query group s108 to each processing execution unit. For example, in FIGS. 5A to 5C, when a restriction condition greater than 0 and less than 1000 is given to the above-described designated query 1031 corresponding to the request execution query, the execution control unit 1022 sets the parallel degree of the search. In order to improve it, it is divided into two: restriction condition 1 that is greater than 0 and less than or equal to 500 and restriction condition 2 that is greater than 500 and less than 1000, and each is duplicated using reliability information separately measured in advance. It has become.

そして、実行制御部１０２２は、当該制限条件その１を処理実行部１：１０２７の指定クエリの実行単位１０３２に割り付けており、当該制限条件その１を２重化したものを処理実行部２：１０２８の指定クエリの実行単位１０３３に割り付けている。   Then, the execution control unit 1022 assigns the restriction condition 1 to the execution unit 1032 of the designated query of the process execution unit 1: 1027, and the duplicate of the restriction condition 1 is processed execution part 2: 1028. Is assigned to the execution unit 1033 of the designated query.

同様に、実行制御部１０２２は、当該制限条件その２を処理実行部（Ｎ−１）：１０２９の指定クエリの実行単位１０３４に割り付けており、当該制限条件その２を２重化したものを処理実行部Ｎ：１０３０の指定クエリの実行単位１０３５に割り付けている。   Similarly, the execution control unit 1022 assigns the restriction condition 2 to the execution unit 1034 of the designated query of the process execution unit (N-1): 1029, and processes the duplicate of the restriction condition 2 The execution unit N: 1030 is assigned to the execution unit 1035 of the designated query.

具体的な割り付けについては、前述の実行制御部１０２２から複数の処理実行部に要求実行要素クエリ群が渡されることになる。   For specific allocation, a request execution element query group is passed from the execution control unit 1022 to a plurality of process execution units.

例えば、前述の処理実行部１：１０２７には、要求実行要素クエリｓ１０９が渡され、指定クエリの実行単位１０３２を生成することで起動され、割り付けが為される。   For example, the request execution element query s109 is passed to the processing execution unit 1: 1027 described above, and is activated and assigned by generating the execution unit 1032 of the designated query.

同様に、前述の処理実行部２：１０２８には、要求実行要素クエリｓ１１０が渡され、指定クエリの実行単位１０３３を生成することで起動され、割り付けが為される。   Similarly, the request execution element query s110 is passed to the processing execution unit 2: 1028 described above, and is activated and assigned by generating the execution unit 1033 of the specified query.

同様に、前述の処理実行部（Ｎ−１）：１０２９には、要求実行要素クエリｓ１１１が渡され、指定クエリの実行単位１０３４を生成することで起動され、割り付けが為される。   Similarly, the request execution element query s111 is passed to the above-described processing execution unit (N-1): 1029, which is activated and assigned by generating the execution unit 1034 of the specified query.

同様に、前述の処理実行部Ｎ：１０３０には、要求実行要素クエリｓ１１２が渡され、指定クエリの実行単位１０３５を生成することで起動され、割り付けが為される。   Similarly, the request execution element query s112 is passed to the processing execution unit N: 1030 described above, and is activated and assigned by generating the execution unit 1035 of the designated query.

なお、第二実施例でも、実行制御部１０２２の割り付けは１度のみの実行を想定している訳ではなく、指定クエリの内容に応じて複数回の割り付け〜実行を考慮する。   Also in the second embodiment, the allocation of the execution control unit 1022 is not assumed to be executed once, but multiple allocations to executions are considered according to the contents of the specified query.

前述の実行制御部１０２２は、前述の指定クエリの実行単位１０３２を実行するため、前述の処理実行部１：１０２７に割り付いている指定クエリである要求実行要素クエリ１０３２をリソース管理／トランザクション処理部１０１７にメッセージｓ１１３を介して送信する。   The above-described execution control unit 1022 executes the above-described execution unit 1032 of the specified query, and thus the request execution element query 1032 that is the specified query assigned to the above-described process execution unit 1: 1027 is the resource management / transaction processing unit. 1017 via the message s113.

その後、前述のリソース管理／トランザクション処理部１０１７は、分散ストレージ１００５等に格納されている表Ｔａｂｌｅ群に問い合わせを行う。第一実施例では、前述のリソース管理／トランザクション処理部１０１７は、検索対象の関係は関係Ｒ１のみであるため、関係Ｒ１の偏在データを扱う表Ｔａｂｌｅ．１ （ｓ）：１０３６、関係Ｒ１の被偏在データを扱う表Ｔａｂｌｅ．１ （ｊ）：１０３７、関係Ｒ１の一般データを扱う表Ｔａｂｌｅ．１ （ｃ）：１０３８を含んだ関係Ｒ１を扱う表Ｔａｂｌｅ．１に対して、前述のメッセージｓ０１３に含まれた要求実行要素クエリｓ１１７を送信している。Thereafter, the resource management / transaction processing unit 1017 makes an inquiry to the table table group stored in the distributed storage 1005 or the like. In the first embodiment, resource management / transaction processing unit 1017 described above, because the relationship of the search target is only related R 1, Table Table dealing with uneven distribution data relationships R 1. 1 (s): 1036, deals with the uneven distribution data related R 1 Table Table. 1 (j): 1037, deals with general data relationships R 1 Table Table. 1 (c) : Table Table.1 dealing with relation R 1 including 1038. 1 , the request execution element query s117 included in the message s013 is transmitted.

その後、前述の分散ストレージ１００５は、当該要求実行要素クエリｓ１１７に対する検索結果ｓ１２１を、前述のリソース管理／トランザクション処理部１０１７に戻す。更に、前述のリソース管理／トランザクション処理部１０１７は、当該検索結果ｓ１２１を含んだメッセージｓ１２５により、当該検索結果を前述の処理実行部１：１０２７に送信することになる。   Thereafter, the distributed storage 1005 returns the search result s121 for the request execution element query s117 to the resource management / transaction processing unit 1017. Further, the resource management / transaction processing unit 1017 transmits the search result to the process execution unit 1: 1027 using the message s125 including the search result s121.

更に、前述の処理実行部１：１０２７は、前述の検索結果ｓ１２１と等価な検索結果ｓ１２９を前述の実行制御部１０２２に返信する。その後、前述の様に指定クエリの内容に応じて、複数回の割り付け〜実行があるまで、前述の処理実行部１：１０２７は、再起動待ちとなる。   Further, the process execution unit 1: 1027 returns a search result s129 equivalent to the search result s121 to the execution control unit 1022. Thereafter, as described above, the above-described process execution unit 1: 1027 waits for restart until a plurality of allocations and executions are performed according to the content of the designated query.

前述の実行制御部１０２２は、前述の指定クエリの実行単位１０３３を実行するため、前述の処理実行部２：１０２８に割り付いている指定クエリである要求実行要素クエリ１０３３をリソース管理／トランザクション処理部１０１８にメッセージｓ１１４を介して送信する。   The above-described execution control unit 1022 executes the above-described execution unit 1033 of the specified query, so that the request execution element query 1033, which is a specified query assigned to the above-described process execution unit 2: 1028, is a resource management / transaction processing unit. 1018 via message s114.

その後、前述のリソース管理／トランザクション処理部１０１８は、分散ストレージ１００７等に格納されている表Ｔａｂｌｅ群に問い合わせを行う。第一実施例では、前述のリソース管理／トランザクション処理部１０１８は、検索対象の関係は関係Ｒ１のみであるため、関係Ｒ１の偏在データを扱う表Ｔａｂｌｅ．１ （ｓ）：１０５０、関係Ｒ１の被偏在データを扱う表Ｔａｂｌｅ．１ （ｊ）：１０５１、関係Ｒ１の一般データを扱う表Ｔａｂｌｅ．１ （ｃ）：１０５２を含んだ関係Ｒ１を扱う表Ｔａｂｌｅ．１に対して、前述のメッセージｓ１１４に含まれた要求実行要素クエリｓ１１８を送信している。Thereafter, the resource management / transaction processing unit 1018 makes an inquiry to the table table group stored in the distributed storage 1007 or the like. In the first embodiment, resource management / transaction processing unit 1018 described above, because the relationship of the search target is only related R 1, Table Table dealing with uneven distribution data relationships R 1. 1 (s): 1050, dealing with the uneven distribution data of the relationship between R 1 Table Table. 1 (j): 1051, deals with general data relationships R 1 Table Table. 1 (c): 1052 deals with relationships R 1 containing tables Table. 1 , the request execution element query s118 included in the message s114 is transmitted.

その後、分散ストレージ１００７は、当該要求実行要素クエリｓ１１８に対する検索結果ｓ１２２を、前述のリソース管理／トランザクション処理部１０１８に戻す。更に、前述のリソース管理／トランザクション処理部１０１８は、当該検索結果ｓ１２２を含んだメッセージｓ１２６により、当該検索結果を前述の処理実行部２：１０２８に送信することになる。   Thereafter, the distributed storage 1007 returns the search result s122 for the request execution element query s118 to the resource management / transaction processing unit 1018 described above. Further, the resource management / transaction processing unit 1018 transmits the search result to the above-described process execution unit 2: 1028 by the message s126 including the search result s122.

更に、前述の処理実行部２：１０２８は、前述の検索結果ｓ１２２と等価な検索結果ｓ１３０を前述の実行制御部１０２２に返信する。その後、前述の様に指定クエリの内容に応じて、複数回の割り付け〜実行があるまで、前述の処理実行部２：１０２８は、再起動待ちとなる。   Further, the process execution unit 2: 1028 returns a search result s130 equivalent to the search result s122 to the execution control unit 1022. Thereafter, as described above, the above-described process execution unit 2: 1028 waits for restart until a plurality of allocations and executions are performed according to the contents of the designated query.

前述の実行制御部１０２２は、前述の指定クエリの実行単位１０３４を実行するため、前述の処理実行部（Ｎ−１）：１０２９に割り付いている指定クエリである要求実行要素クエリ１０３４をリソース管理／トランザクション処理部１０１９にメッセージｓ１１５を介して送信する。   The execution control unit 1022 executes resource management for the request execution element query 1034, which is the specified query assigned to the process execution unit (N-1): 1029, in order to execute the execution unit 1034 of the specified query. / Transmit to transaction processing unit 1019 via message s115.

その後、前述のリソース管理／トランザクション処理部１０１９は、分散ストレージ１００９等に格納されている表Ｔａｂｌｅ群に問い合わせを行う。第一実施例では、検索対象の関係は関係Ｒ１のみであるため、関係Ｒ１の偏在データを扱う表Ｔａｂｌｅ．１ （ｓ）：１０６４、関係Ｒ１の被偏在データを扱う表Ｔａｂｌｅ．１ （ｊ）：１０６５、関係Ｒ１の一般データを扱う表Ｔａｂｌｅ．１ （ｃ）：１０６６を含んだ関係Ｒ１を扱う表Ｔａｂｌｅ．１に対して、前述のメッセージｓ１１５に含まれた要求実行要素クエリｓ１１９を送信している。Thereafter, the resource management / transaction processing unit 1019 makes an inquiry to the table table group stored in the distributed storage 1009 or the like. In the first embodiment, since the relationship of the search target is only related R 1, Table Table dealing with uneven distribution data relationships R 1. 1 (s): 1064, deals with the uneven distribution data related R 1 Table Table. 1 (j): 1065, deals with general data relationships R 1 Table Table. 1 (c): Table Table dealing with relationships R 1 containing 1066. 1 , the request execution element query s119 included in the message s115 is transmitted.

その後、分散ストレージ１００９は、当該要求実行要素クエリｓ１１９に対する検索結果ｓ１２３を、前述のリソース管理／トランザクション処理部１０１９に戻す。更に、前述のリソース管理／トランザクション処理部１０１９は、当該検索結果ｓ１２３を含んだメッセージｓ１２７により、当該検索結果を前述の処理実行部（Ｎ−１）：１０２９に送信することになる。   Thereafter, the distributed storage 1009 returns the search result s123 for the request execution element query s119 to the resource management / transaction processing unit 1019 described above. Further, the resource management / transaction processing unit 1019 transmits the search result to the process execution unit (N-1): 1029 using the message s127 including the search result s123.

更に、前述の処理実行部（Ｎ−１）：１０２９は、前述の検索結果ｓ１２３と等価な検索結果ｓ１３１を前述の実行制御部１０２２に返信する。その後、前述の様に指定クエリの内容に応じて、複数回の割り付け〜実行があるまで、前述の処理実行部（Ｎ−１）：１０２９は、再起動待ちとなる。   Further, the processing execution unit (N-1): 1029 returns a search result s131 equivalent to the search result s123 described above to the execution control unit 1022. Thereafter, the processing execution unit (N-1): 1029 described above waits for restart until there are a plurality of allocations to executions according to the contents of the designated query as described above.

前述の実行制御部１０２２は、前述の指定クエリの実行単位１０３５を実行するため、前述の処理実行部Ｎ：１０３０に割り付いている指定クエリである要求実行要素クエリ１０３５をリソース管理／トランザクション処理部１０２０にメッセージｓ１１６を介して送信する。   Since the execution control unit 1022 executes the execution unit 1035 of the specified query described above, the resource management / transaction processing unit converts the request execution element query 1035 that is the specified query assigned to the process execution unit N: 1030. 1020 via the message s116.

その後、前述のリソース管理／トランザクション処理部１０２０は、分散ストレージ１０１１等に格納されている表Ｔａｂｌｅ群に問い合わせを行う。第二実施例では、検索対象の関係は関係Ｒ１のみであるため、関係Ｒ１の偏在データを扱う表Ｔａｂｌｅ．１ （ｓ）：１０７８、関係Ｒ１の被偏在データを扱う表Ｔａｂｌｅ．１ （ｊ）：１０７９、関係Ｒ１の一般データを扱う表Ｔａｂｌｅ．１ （ｃ）：１０８０を含んだ関係Ｒ１を扱う表Ｔａｂｌｅ．１に対して、前述のメッセージｓ１１６に含まれた要求実行要素クエリｓ１２０を送信している。Thereafter, the resource management / transaction processing unit 1020 makes an inquiry to the table table group stored in the distributed storage 1011 or the like. In the second embodiment, since the relationship of the search target is only related R 1, Table Table dealing with uneven distribution data relationships R 1. 1 (s): 1078, deals with the uneven distribution data related R 1 Table Table. 1 (j): 1079, deals with general data relationships R 1 Table Table. 1 (c) : Table Table. Dealing with relation R 1 including 1080. 1 , the request execution element query s120 included in the message s116 is transmitted.

その後、分散ストレージ１０１１は、当該要求実行要素クエリｓ１２０に対する検索結果ｓ１２４を、前述のリソース管理／トランザクション処理部１０２０に戻す。更に、前述のリソース管理／トランザクション処理部１０２０は、当該検索結果ｓ１２４を含んだメッセージｓ１２８により、当該検索結果を前述の処理実行部Ｎ：１０３０に送信することになる。   Thereafter, the distributed storage 1011 returns the search result s124 for the request execution element query s120 to the resource management / transaction processing unit 1020 described above. Further, the resource management / transaction processing unit 1020 transmits the search result to the processing execution unit N: 1030 using the message s128 including the search result s124.

更に、前述の処理実行部Ｎ：１０３０は、前述の検索結果ｓ１２４と等価な検索結果ｓ１３２を前述の実行制御部１０２２に返信する。その後、前述の様に指定クエリの内容に応じて、複数回の割り付け〜実行があるまで、前述の処理実行部Ｎ：１０３０は、再起動待ちとなる。   Further, the process execution unit N: 1030 returns a search result s132 equivalent to the search result s124 to the execution control unit 1022. Thereafter, as described above, the process execution unit N: 1030 waits for restart until there is a plurality of allocations to executions according to the contents of the designated query.

前述の実行制御部１０２２は、前述の検索結果ｓ１２９、前述の検索結果ｓ１３０、前述の検索結果ｓ１３１、前述の検索結果ｓ１３２を入手すると、指定クエリの内容に応じて、複数回の割り付け〜実行が無い場合、図３の集約処理に相当する処理を実施し、その結果を生成し、当該結果を含む結果メッセージｓ１３３として、起動元であるデータベースアクセスクライアント部１００３に返信し、一連の処理を終了する。   When the execution control unit 1022 obtains the search result s129, the search result s130, the search result s131, and the search result s132, the execution control unit 1022 performs a plurality of allocations and executions according to the contents of the designated query. If there is not, a process corresponding to the aggregation process of FIG. 3 is performed, a result thereof is generated, a result message s133 including the result is returned to the database access client unit 1003 that is the activation source, and the series of processes is terminated. .

第二実施例では、前述の実行制御部１０２２は、時間に応じて変動する性能統計情報・信頼性情報ｓ１０７を維持するため、前述の性能／エラー情報／統計情報サービス１０１３，１０１４，１０１５，１０１６等により各分散ストレージ上の最新の性能統計情報・信頼性情報ｓ１５０，ｓ１５１，ｓ１５２，ｓ１５３を得る。   In the second embodiment, the above-described execution control unit 1022 maintains the above-described performance / error information / statistical information service 1013, 1014, 1015, 1016 in order to maintain the performance statistical information / reliability information s107 that varies with time. Thus, the latest performance statistical information / reliability information s150, s151, s152, s153 on each distributed storage is obtained.

このために、前述の実行制御部１０２２は、前述の要求実行要素クエリｓ１１７に一時的且つ仮更新系処理が含まれる場合は、前述の分散ストレージ１００６のＬｏｇ／ジャーナル１０４７に対して当該処理を記述すると伴に、前述の検索結果ｓ１２１に対して性能情報やエラー情報を記録するため、時刻印と伴に性能・エラー情報記録ｓ１３５を書き込む。   Therefore, when the above-described request execution element query s117 includes temporary and temporary update processing, the above-described execution control unit 1022 describes the processing in the Log / journal 1047 of the above-described distributed storage 1006. At the same time, the performance / error information record s135 is written together with the time stamp in order to record the performance information and error information in the search result s121.

前述の実行制御部１０２２は、概ね同時にアクセスしたＴａｂｌｅ，索引等の分散ストレージ内部のオブジェクト毎のアクセス性能統計を取るため、前述のオブジェクト毎の統計情報１０４９に時刻印と伴に統計情報ｓ１３４を書き込む。   The above-described execution control unit 1022 writes statistical information s134 with the time stamp in the above-described statistical information 1049 for each object in order to obtain access performance statistics for each object in the distributed storage such as a table and an index accessed almost simultaneously. .

前述の実行制御部１０２２は、前述の性能・エラー情報記録ｓ１３５を、前述の性能／エラー情報／統計情報サービス１０１３から性能・エラー情報記録ｓ１４３として取り出す。同様に、前述の実行制御部１０２２は、前述の統計情報ｓ１３４を、前述の性能／エラー情報／統計情報サービス１０１３から統計情報ｓ１４２として取り出す。その後、前述の実行制御部１０２２は、当該性能／エラー情報／統計情報サービス１０１３を、若干の加工処理を施した後、各分散ストレージ上の最新の性能統計情報・信頼性情報ｓ１５０として、前述の統計情報管理部・エージェント管理部１０２６に送信する。   The execution control unit 1022 extracts the performance / error information record s135 from the performance / error information / statistical information service 1013 as the performance / error information record s143. Similarly, the execution control unit 1022 extracts the statistical information s134 from the performance / error information / statistical information service 1013 as statistical information s142. Thereafter, the execution control unit 1022 performs some processing on the performance / error information / statistical information service 1013, and then uses the performance / error information / statistical information service 1013 as the latest performance statistical information / reliability information s150 on each distributed storage. The data is transmitted to the statistical information management unit / agent management unit 1026.

同様に、前述の実行制御部１０２２は、前述の要求実行要素クエリｓ１１８に一時的且つ仮更新系処理が含まれる場合は、前述の分散ストレージ１００８のＬｏｇ／ジャーナル１０６１に対して当該処理を記述すると伴に、前述の検索結果ｓ１２２に対して性能情報やエラー情報を記録するため、時刻印と伴に性能・エラー情報記録ｓ１３７を書き込む。   Similarly, when the above-described request execution element query s118 includes a temporary and temporary update system process, the execution control unit 1022 describes the process for the log / journal 1061 of the distributed storage 1008 described above. At the same time, in order to record performance information and error information in the above-described search result s122, a performance / error information record s137 is written along with the time stamp.

概ね同時にアクセスしたＴａｂｌｅ，索引等の分散ストレージ内部のオブジェクト毎のアクセス性能統計を取るため、前述のオブジェクト毎の統計情報１０６３に時刻印と伴に統計情報ｓ１３６を書き込む。   In order to obtain access performance statistics for each object in the distributed storage such as the table and index accessed almost simultaneously, statistical information s136 is written in the statistical information 1063 for each object together with the time stamp.

前述の実行制御部１０２２は、前述の性能・エラー情報記録ｓ１３７を、前述の性能／エラー情報／統計情報サービス１０１４から性能・エラー情報記録ｓ１４５として取り出す。同様に、前述の実行制御部１０２２は、前述の統計情報ｓ１３６を、前述の性能／エラー情報／統計情報サービス１０１４から統計情報ｓ１４４として取り出す。その後、前述の実行制御部１０２２は、当該性能／エラー情報／統計情報サービス１０１４を、若干の加工処理を施した後、各分散ストレージ上の最新の性能統計情報・信頼性情報ｓ１５１として、前述の統計情報管理部・エージェント管理部１０２６に送信する。   The execution control unit 1022 extracts the performance / error information record s137 from the performance / error information / statistical information service 1014 as the performance / error information record s145. Similarly, the execution control unit 1022 extracts the statistical information s136 from the performance / error information / statistical information service 1014 as statistical information s144. Thereafter, the execution control unit 1022 performs a slight processing on the performance / error information / statistical information service 1014, and then uses the performance / error information / statistical information service 1014 as the latest performance statistical information / reliability information s151 on each distributed storage. The data is transmitted to the statistical information management unit / agent management unit 1026.

同様に、前述の実行制御部１０２２は、前述の要求実行要素クエリｓ１１９に一時的且つ仮更新系処理が含まれる場合は、前述の分散ストレージ１０１０のＬｏｇ／ジャーナル１０７５に対して当該処理を記述すると伴に、前述の検索結果ｓ１２３に対して性能情報やエラー情報を記録するため、時刻印と伴に性能・エラー情報記録ｓ１３９を書き込む。   Similarly, when the above-described request execution element query s119 includes temporary and temporary update processing, the above-described execution control unit 1022 describes the processing for the Log / journal 1075 of the above-described distributed storage 1010. At the same time, in order to record performance information and error information in the search result s123, the performance / error information record s139 is written along with the time stamp.

前述の実行制御部１０２２は、概ね同時にアクセスしたＴａｂｌｅ，索引等の分散ストレージ内部のオブジェクト毎のアクセス性能統計を取るため、前述のオブジェクト毎の統計情報１０７７に時刻印と伴に統計情報ｓ１３８を書き込む。   The above-described execution control unit 1022 writes statistical information s138 along with a time stamp in the statistical information 1077 for each object in order to obtain access performance statistics for each object in the distributed storage such as a table and an index accessed almost simultaneously. .

前述の実行制御部１０２２は、前述の性能・エラー情報記録ｓ１３９を、前述の性能／エラー情報／統計情報サービス１０１５から性能・エラー情報記録ｓ１４７として取り出す。同様に、前述の実行制御部１０２２は、前述の統計情報ｓ１３８を、前述の性能／エラー情報／統計情報サービス１０１５から統計情報ｓ１４６として取り出す。その後、前述の実行制御部１０２２は、当該性能／エラー情報／統計情報サービス１０１５を、若干の加工処理を施した後、各分散ストレージ上の最新の性能統計情報・信頼性情報ｓ１５２として、前述の統計情報管理部・エージェント管理部１０２６に送信する。   The execution control unit 1022 extracts the performance / error information record s139 from the performance / error information / statistical information service 1015 as the performance / error information record s147. Similarly, the execution control unit 1022 extracts the statistical information s138 from the performance / error information / statistical information service 1015 as statistical information s146. After that, the execution control unit 1022 performs some processing on the performance / error information / statistical information service 1015, and then uses the performance / error information / statistical information service 1015 as the latest performance statistical information / reliability information s152 on each distributed storage. The data is transmitted to the statistical information management unit / agent management unit 1026.

同様に、前述の実行制御部１０２２は、前述の要求実行要素クエリｓ１２０に対して一時的且つ仮更新系処理が含まれる場合は、前述の分散ストレージ１０１２のＬｏｇ／ジャーナル１０８９に対して記述すると伴に、前述の検索結果ｓ１２４に対して性能情報やエラー情報を記録するため、時刻印と伴に性能・エラー情報記録ｓ１４１を書き込む。   Similarly, when the above-described request execution element query s120 includes temporary and temporary update processing, the above-described execution control unit 1022 describes the log / journal 1089 of the above-described distributed storage 1012 as a description. In addition, in order to record performance information and error information in the search result s124 described above, a performance / error information record s141 is written along with the time stamp.

前述の実行制御部１０２２は、概ね同時にアクセスしたＴａｂｌｅ，索引等の分散ストレージ内部のオブジェクト毎のアクセス性能統計を取るため、前述のオブジェクト毎の統計情報１０９１に時刻印と伴に統計情報ｓ１４０を書き込む。   The above-described execution control unit 1022 writes statistical information s140 with a time stamp in the above-described statistical information 1091 for each object in order to obtain access performance statistics for each object in the distributed storage such as a table and an index accessed almost simultaneously. .

前述の実行制御部１０２２は、前述の性能・エラー情報記録ｓ１４１を、前述の性能／エラー情報／統計情報サービス１０１６から性能・エラー情報記録ｓ１４９として取り出す。同様に、前述の実行制御部１０２２は、前述の統計情報ｓ１４０を、前述の性能／エラー情報／統計情報サービス１０１６から統計情報ｓ１４８として取り出す。その後、前述の実行制御部１０２２は、当該性能／エラー情報／統計情報サービス１０１６を、若干の加工処理を施した後、各分散ストレージ上の最新の性能統計情報・信頼性情報ｓ１５３として、前述の統計情報管理部・エージェント管理部１０２６に送信する。   The execution control unit 1022 extracts the performance / error information record s141 from the performance / error information / statistical information service 1016 as the performance / error information record s149. Similarly, the execution control unit 1022 extracts the statistical information s140 from the performance / error information / statistical information service 1016 as statistical information s148. Thereafter, the execution control unit 1022 performs some processing on the performance / error information / statistical information service 1016, and then uses the performance / error information / statistical information service 1016 as the latest performance statistical information / reliability information s153 on each distributed storage. The data is transmitted to the statistical information management unit / agent management unit 1026.

＜第三実施例、第四実施例＞
本発明である「シェアードナッシング並列検索のパーティショニング依存のエラー補償を見込んだクエリ装置」の第三実施例、第四実施例については、図８Ａ〜図８Ｃに記載している。<Third Example, Fourth Example>
A third embodiment and a fourth embodiment of the “query device that anticipates partitioning-dependent error compensation for shared nothing parallel search” according to the present invention are described in FIGS. 8A to 8C.

第三実施例の特徴は、第一実施例で一段構成された指定クエリを、複数段構成された指定クエリにまで拡張することである。このため、各段に分割された指定クエリに対して、第一実施例での手法を応用した手法を利用するが、エラーが発生した場合の対応を実行期待値として評価することで最小のコストを想定した実施を実現する。   A feature of the third embodiment is that the designated query configured in one stage in the first embodiment is extended to a specified query configured in a plurality of stages. For this reason, a method that applies the method of the first embodiment is used for the specified query divided into each stage, but the minimum cost is evaluated by evaluating the response when an error occurs as the expected execution value. Implementation that assumes

第四実施例の特徴は、第二実施例で一段構成された指定クエリを、複数段構成された指定クエリにまで拡張したことである。この場合、各段に分割された指定クエリに対して、第一実施例でのシェアードナッシング並列検索のパーティショニング依存のエラー補償手法を応用した手法を利用するが、エラーが発生した場合の対応を実行期待値として評価することで最小のコストを想定した実施を実現する。   A feature of the fourth embodiment is that the designated query configured in one stage in the second embodiment is extended to a specified query configured in a plurality of stages. In this case, a method that applies the partitioning-dependent error compensation method of the shared-nothing parallel search in the first embodiment is used for the specified query divided into each stage. Implementation with the lowest cost is realized by evaluating the expected execution value.

＜シェアードナッシング並列検索のパーティショニング依存のエラー補償手法を応用した手法＞
以下に、第一実施例でのシェアードナッシング並列検索のパーティショニング依存のエラー補償手法を応用した手法の手順について示す。<Applied partitioning-dependent error compensation method for shared nothing parallel search>
The procedure of the technique applying the partitioning-dependent error compensation technique of the shared nothing parallel search in the first embodiment will be described below.

なお、第一実施例での手法と同様に、ここでも記述の制約上サイトのみを記しているが、第五実施例では、図３で説明しているシェアードナッシング並列検索のパーティショニングを実施しており、実際には割付単位はサイトとは限らない。従って、本文説明ではサイト（パーティション）として記載する。   As with the method in the first embodiment, only the site is described here due to the restriction of description, but in the fifth embodiment, the shared nothing parallel search partitioning described in FIG. 3 is performed. Actually, the allocation unit is not always a site. Therefore, it is described as a site (partition) in the text description.

ここで、第一実施例での処理手順と比較して、本実施例における処理手順の特徴的な事項を簡単に概説する。一段構成された指定クエリを、複数段構成された指定クエリにまで拡張する場合、実行制御部１０２２の割り付けは１度のみの実行を想定している訳ではなく、指定クエリの内容に応じて複数回の割り付け〜実行が為される。しかし、当該処理手順は、１回呼び出されるのではなく、前回の結果を記録しながら複数回の割り付け〜実行の度に呼び出されることになる。当該処理手順を呼び出すのは、前述の最適化部１０２５になる。   Here, as compared with the processing procedure in the first embodiment, the characteristic items of the processing procedure in the present embodiment will be briefly outlined. When a designated query configured in one stage is expanded to a designated query configured in a plurality of stages, the allocation of the execution control unit 1022 is not assumed to be executed only once, but is determined according to the contents of the specified query. Allotment-execution is done. However, the processing procedure is not called once, but is called every time a plurality of times of allocation to execution while recording the previous result. The above-described optimization unit 1025 calls the processing procedure.

このため、本実施例の処理手順では、新たに（ステップ．１）と（ステップ．６）と（ステップ．７）と（ステップ．８）と（ステップ．１０）が追加される。これらは、前回の結果を記録しながら複数回の割り付け〜実行の度に呼び出されることに対応し、評価は複数段構成された指定クエリ全体に対して実施することである。   For this reason, in the processing procedure of the present embodiment, (Step 1), (Step 6), (Step 7), (Step 8), and (Step 10) are newly added. These correspond to being called each time a plurality of times of allocation to execution while recording the previous result, and the evaluation is performed for the entire designated query composed of a plurality of stages.

まず、本実施例の手順が開始されると、当該最適化部１０２５は、前段の要求実行要素クエリ群、並びにそれらの評価値が存在する場合は、読み込んだ上、一時的に保存する（ステップ．１）。   First, when the procedure of the present embodiment is started, the optimization unit 1025 reads and temporarily stores the request execution element query group in the previous stage and the evaluation values thereof, if they exist (step S1). .1).

前述の（ステップ．１）に続いて、前述の最適化部１０２５は、前述の中間解析結果ｓ００５で表現されるクエリ内容に応じて部分多重化に対して多重化せず「シェアードナッシング」で処理する範囲を特定する（ステップ．２）。   Subsequent to the above (Step 1), the optimization unit 1025 described above does not multiplex the partial multiplexing according to the query content expressed by the intermediate analysis result s005 and performs the process by “shared nothing”. The range to be specified is specified (step 2).

その後、前述の最適化部１０２５は、独立して利用出来るリソース管理／トランザクション処理部を持つサイト（パーティション）群の集合を全て特定する。ここでは、そのサイト（パーティション）群集合をＳ：｛ｓ（１），．．．，ｓ（Ｎ）｝で表現する（ステップ．３）。Thereafter, the above-described optimization unit 1025 specifies all sets of sites (partitions) having resource management / transaction processing units that can be used independently. Here, the set of sites (partitions) is denoted by S: {s (1) ,. . . , S (N) } (step 3).

その後、前述の最適化部１０２５は、指定クエリの再分割方針を決定するため「再配分プロトコル」並びに「多重化プロトコル」の評価を図６の（式１）を利用して実施する。まず「再配分プロトコル」に関する評価を実施する（ステップ．４）。   Thereafter, the optimization unit 1025 described above evaluates the “redistribution protocol” and the “multiplexing protocol” using (Equation 1) in FIG. 6 in order to determine the re-division policy of the designated query. First, the “redistribution protocol” is evaluated (step 4).

前述の最適化部１０２５は、「再配分プロトコル」として前述のサイト（パーティション）群集合Ｓから多重化向けに利用するサイト（パーティション）群集合ＳＲ：｛ｓｒ（１），．．，ｓｒ（ｍ）｝を指定する（ステップ．４．１）。その後、前述の最適化部１０２５は、前述のサイト（パーティション）群から多重化向けに利用しないサイト（パーティション）群集合Ｓ−ＳＲを指定する（ステップ．４．２）。The optimization unit 1025 described above uses a site (partition) group set SR: {sr (1) ,. . , Sr (m) } is designated (step 4.1). Thereafter, the above-described optimization unit 1025 designates a site (partition) group set S-SR that is not used for multiplexing from the above-described site (partition) group (step 4.2).

前述の（ステップ．４．２）に続いて、前述の最適化部１０２５は、多重化向けに利用しないサイト（パーティション）群集合Ｓ−ＳＲの台数ｎを求める（ステップ．４．３）。   Subsequent to the above-described (Step 4.2), the above-described optimization unit 1025 obtains the number n of site (partition) group sets S-SR that are not used for multiplexing (Step 4.3).

続けて、前述の最適化部１０２５は、実施クエリの想定件数を前述の台数ｎで均等割りし指定クエリの実行単位をｎ作成し、多重化向けに利用しないサイト（パーティション）群集合Ｓ−ＳＲの各サイト（パーティション）へ割付を行う。その際、前述の最適化部１０２５は、（ステップ．１）での前段の要求実行要素クエリ群との関係を維持する様に割り付けを実施する（ステップ．４．４）。   Subsequently, the optimization unit 1025 described above equally divides the estimated number of execution queries by the number n described above to create n execution units for the specified query, and sets a site (partition) group set S-SR that is not used for multiplexing. Assign to each site (partition). At that time, the optimization unit 1025 performs allocation so as to maintain the relationship with the preceding request execution element query group in (Step .1) (Step .4.4).

前述の（ステップ．４．４）に続いて、前述の最適化部１０２５は、多重化向けに利用しないサイト（パーティション）群集合Ｓ−ＳＲから１サイト（パーティション）ｓ（ｋ）を順次選択する（ステップ．４．５）。Subsequent to the above (Step 4.4), the above-described optimization unit 1025 sequentially selects one site (partition) s (k) from the site (partition) group set S-SR that is not used for multiplexing. (Step 4.5).

（ステップ．４．５）配下として、前述の最適化部１０２５は、失敗なしの検索コスト値を図６の（式１）中のｊｏｉｎｃｏｓｔ関数で計算する。前述の最適化部１０２５は、ｊｏｉｎｃｏｓｔ関数で計算する際、通常、結合演算コスト値を計算し、単一Ｔａｂｌｅを扱う場合、その検索コスト値を計算する。その際、前述の最適化部１０２５は、「再配分プロトコル」と発生するデータ件数を指定する（ステップ．４．５．１）。   (Step 4.5) As a subordinate, the optimization unit 1025 described above calculates a search cost value without failure by the joincost function in (Equation 1) in FIG. The above-described optimization unit 1025 normally calculates a joint operation cost value when calculating with the joincost function, and calculates the search cost value when handling a single table. At this time, the optimization unit 1025 described above designates the “redistribution protocol” and the number of data items to be generated (Step 4.5.1).

前述の（ステップ．４．５．１）に続いて、前述の最適化部１０２５は、指定サイト（パーティション）の性能統計情報・信頼性情報に基づく稼動率Ｒ（ｓ（ｋ））を前述のコスト値に重畳し、失敗なし時の期待ｊｏｉｎｃｏｓｔ１値（ｓ（ｋ））を計算する。前述の最適化部１０２５は、当該性能統計情報・信頼性情報に基づく稼動率Ｒ（ｓ（ｋ））を、前述の統計情報管理部エージェント管理部１０２６から入手した性能統計情報・信頼性情報ｓ１０７、ｓ２０７、ｓ３０７からその都度、読み込まれた値より求める（ステップ．４．５．２）。Subsequent to the above (Step 4.5.1), the optimization unit 1025 described above calculates the operation rate R (s (k) ) based on the performance statistical information / reliability information of the designated site (partition) as described above. Superimposed on the cost value, the expected joincost1 value (s (k) ) when there is no failure is calculated. The optimization unit 1025 described above obtains the operation rate R (s (k) ) based on the performance statistical information / reliability information from the performance statistical information / reliability information s107 obtained from the statistical information management unit agent management unit 1026. , S207, and s307 each time, it is obtained from the read value (step 4.5.5.2).

前述の（ステップ．４．５．２）に続いて、前述の最適化部１０２５は、当該稼働率に対する故障率Ｆ（ｓ（ｋ））を前述のコスト値に重畳し、失敗時の期待ｊｏｉｎｃｏｓｔ２値（ｓ（ｋ））を計算する。前述の最適化部１０２５は、当該性能統計情報・信頼性情報に基づく故障率Ｆ（ｓ（ｋ））を、前述の統計情報管理部エージェント管理部１０２６から入手した性能統計情報・信頼性情報ｓ１０７、ｓ２０７、ｓ３０７からその都度、読み込まれた値より求める（ステップ．４．５．３）。Subsequent to the above (Step 4.5.5.2), the above-described optimization unit 1025 superimposes the failure rate F (s (k) ) on the operating rate on the above-described cost value, and the expected join cost 2 at the time of failure. The value (s (k) ) is calculated. The optimization unit 1025 described above obtains the failure rate F (s (k) ) based on the performance statistical information / reliability information from the statistical information management unit agent management unit 1026 described above. , S207, and s307 each time, it is obtained from the read value (step 4.5.5.3).

前述の（ステップ．４．５．３）に続いて、前述の最適化部１０２５は、失敗した指定クエリの実行単位内容を（ｎ−１）分割し、現在選択していないサイト（パーティション）群集合Ｓ−ＳＲ−｛ｓ（ｋ）｝の各サイト（パーティション）に割付ける（ステップ．４．５．４）。Subsequent to the above (Step 4.5.5.3), the above-described optimization unit 1025 divides the execution unit contents of the failed designated query into (n−1) and the currently selected site (partition) group. Assign to each site (partition) of the set S-SR- {s (k) } (step 4.5.5.4).

前述の（ステップ．４．５．４）に続いて、前述の最適化部１０２５は、多重化に利用しないサイト（パーティション）群集合Ｓ−ＳＲ−｛ｓ（ｋ）｝から１サイト（パーティション）ｓ（ｌ）を選択する（ステップ．４．５．５）。Subsequent to the above (Step 4.5.5.4), the optimization unit 1025 described above generates a site (partition) from a site (partition) group set S-SR- {s (k) } that is not used for multiplexing. Select s (l) (step 4.5.5.5).

（ステップ．４．５．５）配下として、前述の最適化部１０２５は、失敗なしの検索コスト値を図６の（式１）中のｊｏｉｎｃｏｓｔ関数で計算する（ステップ．４．５．５．１）。   (Step 4.5.5.5) As a subordinate, the optimization unit 1025 described above calculates a search cost value without failure using the joincost function in (Equation 1) in FIG. 6 (Step 4.5.5.5. 1).

前述の（ステップ．４．５．５．１）に続いて、前述の最適化部１０２５は、指定サイト（パーティション）の性能統計情報・信頼性情報に基づく稼動率Ｒ（ｓ（ｌ））、前述の故障率Ｆ（ｓ（ｋ））を前述のコスト値に重畳、期待ｊｏｉｎｃｏｓｔ３値（ｓ（ｌ））を計算する。前述の最適化部１０２５は、当該性能統計情報・信頼性情報に基づく稼動率Ｒ（ｓ（ｌ））、前述の故障率Ｆ（ｓ（ｋ））を、前述の統計情報管理部エージェント管理部１０２６から入手した性能統計情報・信頼性情報ｓ１０７、ｓ２０７、ｓ３０７からその都度、読み込まれた値より求める（ステップ．４．５．５．２）。Subsequent to the above (Step 4.5.5.1), the optimization unit 1025 described above performs the operation rate R (s (l) ) based on the performance statistics information / reliability information of the designated site (partition), The above-mentioned failure rate F (s (k) ) is superimposed on the above-mentioned cost value, and an expected joincost 3 value (s (l) ) is calculated. The optimization unit 1025 described above calculates the operating rate R (s (l) ) and the failure rate F (s (k) ) based on the performance statistical information / reliability information, and the statistical information management unit agent management unit described above. From the performance statistical information / reliability information s107, s207, and s307 obtained from 1026, it is obtained from the read value each time (step 4.5.5.2).

前述の最適化部１０２５は、次のサイト（パーティション）ｓ（ｌ＋１）を選択する。前述の最適化部１０２５は、これを選択出来なくなるまで繰り返す（ステップ．４．５．５．３）。The optimization unit 1025 described above selects the next site (partition) s (l + 1) . The optimization unit 1025 described above repeats until it cannot be selected (step 4.5.5.3).

前述の（ステップ．４．５．５）に続いて、前述の最適化部１０２５は、サイト（パーティション）群集合Ｓ−ＳＲ−｛ｓ（ｋ）｝の全サイト（パーティション）ｓ（ｌ）に渡る期待ｊｏｉｎｃｏｓｔ３値（ｓ（ｋ））の合計値を求める（ステップ．４．５．６）。Subsequent to the above (Step 4.5.5.5), the optimization unit 1025 described above applies to all sites (partitions) s (l) of the site (partition) group set S-SR- {s (k) }. The total value of the expected expected joincost 3 values (s (k) ) is obtained (step 4.5.5.6).

前述の最適化部１０２５は、次のサイト（パーティション）ｓ（ｋ＋１）を選択する。前述の最適化部１０２５は、これを選択出来なくなるまで繰り返す（ステップ．４．５．７）。The optimization unit 1025 described above selects the next site (partition) s (k + 1) . The optimization unit 1025 described above repeats until it cannot be selected (step 4.5.5.7).

前述の（ステップ．４．５）に続いて、前述の最適化部１０２５は、多重化向けに利用しないサイト（パーティション）群集合Ｓ−ＳＲから任意サイト（パーティション）の組合せ集合ＳＣ：｛（ｓ（１），ｓ（２）），…，（ｓ（ｋ），ｓ（ｋ＋１））｝を定義する（ステップ．４．６）。Subsequent to the above (Step 4.5), the optimization unit 1025 described above sets a combination set SC of sites (partitions) group set S-SR not used for multiplexing to an arbitrary site (partition): {(s (1) , s (2) ),..., (S (k) , s (k + 1) )} are defined (step 4.6).

前述の（ステップ．４．６）に続いて、前述の最適化部１０２５は、前述のサイト（パーティション）の組合せ集合ＳＣから１組合せｓｃ（ｋ）（要素をｓ（ｋ１）、ｓ（ｋ２）とする。）を順次選択する（ステップ．４．７）。Subsequent to the above-described (Step 4.6), the above-described optimization unit 1025 selects one combination sc (k) (elements s (k1) and s (k2) from the combination set SC of the sites (partitions ). Are sequentially selected (step 4.7).

（ステップ．４．７）配下として、前述の最適化部１０２５は、失敗なしの検索コスト値を図６の（式１）中のｊｏｉｎｃｏｓｔ関数を基に２回呼び出し、組合要素毎に計算する（ステップ．４．７．１）。   (Step 4.7) As a subordinate, the optimization unit 1025 described above calls the search cost value without failure twice based on the joincost function in (Equation 1) of FIG. Step 4.7.1).

前述の（ステップ．４．７．１）に続いて、前述の最適化部１０２５は、指定サイト（パーティション）の性能統計情報・信頼性情報に基づく故障率Ｆ（ｓ（ｋ１）），Ｆ（ｓ（ｋ２））を前述のコスト値に重畳し、失敗時の期待ｊｏｉｎｃｏｓｔ４値（ｓ（ｋ１））と期待ｊｏｉｎｃｏｓｔ４値（ｓ（ｋ２））を計算する。前述の最適化部１０２５は、当該性能統計情報・信頼性情報に基づく故障率Ｆ（ｓ（ｋ１））、Ｆ（ｓ（ｋ２））を、前述の統計情報管理部エージェント管理部１０２６から入手した性能統計情報・信頼性情報ｓ１０７、ｓ２０７、ｓ３０７からその都度、読み込まれた値より求める（ステップ．４．７．２）Subsequent to the above (Step 4.7.1), the optimization unit 1025 described above performs the failure rate F (s (k1) ), F (based on the performance statistics information / reliability information of the designated site (partition). s (k2) ) is superimposed on the above-mentioned cost value, and an expected joincost 4 value (s (k1) ) and an expected joincost 4 value (s (k2) ) at the time of failure are calculated. The optimization unit 1025 obtains the failure rates F (s (k1) ) and F (s (k2) ) based on the performance statistical information / reliability information from the statistical information management unit agent management unit 1026. From the performance statistical information / reliability information s107, s207, and s307, it is obtained from the read value each time (step 4.7.2).

前述の（ステップ．４．７．２）に続いて、前述の最適化部１０２５は、失敗した指定クエリの実行単位内容を（ｎ−２）分割し、現在選択していないサイト（パーティション）群集合Ｓ−ＳＲ−｛ｓｃ（ｋ）：（ｓ（ｋ１），ｓ（ｋ２））｝の各サイト（パーティション）に割付ける（ステップ．４．７．３）。Subsequent to the above (Step 4.7.7.2), the above-described optimization unit 1025 divides the execution unit contents of the failed designated query into (n−2), and the currently selected site (partition) group Assign to each site (partition) of the set S-SR- {sc (k) : (s (k1) , s (k2) )} (step 4.7.3).

前述の（ステップ．４．７．３）に続いて、前述の最適化部１０２５は、多重化向けに利用しないサイト（パーティション）群集合Ｓ−ＳＲ−｛ｓｃ（ｋ）：（ｓ（ｋ１）、ｓ（ｋ２））｝から１サイト（パーティション）ｓ（ｌ）を選択する（ステップ．４．７．４）。Subsequent to the above (Step 4.7.3), the optimization unit 1025 described above does not use the site (partition) group set S-SR- {sc (k) : (s (k1)) used for multiplexing. , S (k2) )}, select one site (partition) s (l) (step 4.7.4).

（ステップ．４．７．４）配下として、前述の最適化部１０２５は、失敗なしの検索コスト値を図６の（式１）中のｊｏｉｎｃｏｓｔ関数で計算する（ステップ．４．７．４．１）。   (Step 4.7.4) As a subordinate, the optimization unit 1025 described above calculates a search cost value without failure using the joincost function in (Equation 1) in FIG. 6 (Step 4.7.4. 1).

前述の（ステップ．４．７．４．１）に続いて、前述の最適化部１０２５は、指定サイト（パーティション）の性能統計情報・信頼性情報に基づく稼動率Ｒ（ｓ（ｌ））、並びに前述の故障率｛Ｆ（ｓ（ｋ１））＋Ｆ（ｓ（ｋ２））｝を前述のコスト値に重畳し、期待ｊｏｉｎｃｏｓｔ５値（ｓ（ｌ））を計算する。前述の最適化部１０２５は、当該性能統計情報・信頼性情報に基づく稼動率Ｒ（ｓ（ｌ））、並びに前述の故障率｛Ｆ（ｓ（ｋ１））＋Ｆ（ｓ（ｋ２））｝を、前述の統計情報管理部エージェント管理部１０２６から入手した性能統計情報・信頼性情報ｓ１０７、ｓ２０７、ｓ３０７からその都度、読み込まれた値より求める（ステップ．４．７．４．２）。Subsequent to the above-described (Step 4.7.4.1), the optimization unit 1025 described above performs the operation rate R (s (l) ) based on the performance statistics information / reliability information of the designated site (partition), In addition, the expected failure rate {F (s (k1) ) + F (s (k2) )} is superimposed on the above-described cost value to calculate the expected joincost 5 value (s (l) ). The optimization unit 1025 described above calculates the operation rate R (s (l) ) based on the performance statistical information / reliability information and the failure rate {F (s (k1) ) + F (s (k2) )}. The performance statistical information / reliability information s107, s207, and s307 obtained from the statistical information management unit agent management unit 1026 is obtained from the read value each time (step 4.7.4.2).

前述の（ステップ．４．７．４．２）に続いて、前述の最適化部１０２５は、サイト（パーティション）群集合Ｓ−ＳＲ−｛ｓｃ（ｋ）：（ｓ（ｋ１）、ｓ（ｋ２））｝から次のサイト（パーティション）ｓ（ｌ＋１）を選択する。前述の最適化部１０２５は、これを選択出来なくなるまで繰り返す（ステップ．４．７．４．３）。Subsequent to the above (Step 4.7.7.4), the optimization unit 1025 described above performs the site (partition) group set S-SR- {sc (k) : (s (k1) , s (k2 ) )} To select the next site (partition) s (l + 1) . The optimization unit 1025 described above repeats until it cannot be selected (Step 4.7.4.3).

前述の（ステップ．４．７．４）に続いて、前述の最適化部１０２５は、サイト（パーティション）群集合Ｓ−ＳＲ−｛ｓｃ（ｋ）：（ｓ（ｋ１）、ｓ（ｋ２））｝の全サイト（パーティション）ｓ（ｌ）に渡る期待ｊｏｉｎｃｏｓｔ５値（ｓｃ（ｋ））の合計値を求める（ステップ．４．７．５）。Subsequent to the above (Step 4.7.4), the optimization unit 1025 described above performs the site (partition) group set S-SR- {sc (k) : (s (k1) , s (k2) ) }, The total value of expected joincost 5 values (sc (k) ) over all sites (partitions) s (l) is obtained (step 4.7.5).

前述の（ステップ．４．７．５）に続いて、前述の最適化部１０２５は、前述のサイト（パーティション）の組合せ集合ＳＣから次の組合せｓｃ（ｋ＋１）を選択する（ステップ．４．７．６）。Subsequent to the above-described (Step 4.7.5), the above-described optimization unit 1025 selects the next combination sc (k + 1) from the above-described combination set SC of sites (partitions) (Step. 4.7). .6).

前述の（ステップ．４．７）に続いて、前述の最適化部１０２５は、前述のサイト（パーティション）群集合Ｓ−ＳＲの全サイト（パーティション）に渡る期待ｊｏｉｎｃｏｓｔ１値（ｓ（ｋ））＋期待ｊｏｉｎｃｏｓｔ２値（ｓ（ｋ））＋期待ｊｏｉｎｃｏｓｔ３値（ｓ（ｋ））の合計値を求める（ステップ．４．８）。Subsequent to the above-described (Step 4.7), the above-described optimization unit 1025 performs an expected joincost1 value (s (k) ) + over all sites (partitions) of the above-described site (partition) group set S-SR. The total value of the expected joincost2 value (s (k) ) + the expected joincost3 value (s (k) ) is obtained (step 4.8).

前述の（ステップ．４．８）に続いて、前述の最適化部１０２５は、前述のサイト（パーティション）群集合Ｓ−ＳＲの全サイト（パーティション）組合せに対する期待ｊｏｉｎｃｏｓｔ４値（ｓ（ｋ））＋期待ｊｏｉｎｃｏｓｔ５値（ｓ（ｋ））の合計値を求める（ステップ．４．９）。Subsequent to the above (Step 4.8), the above-described optimization unit 1025 performs the expected joincost4 value (s (k) ) + for all site (partition) combinations of the above-described site (partition) group set S-SR. The total value of the expected joincost 5 values (s (k) ) is obtained (step 4.9).

前述の（ステップ．４．９）に続いて、前述の最適化部１０２５は、３サイト（パーティション）以上で同時故障を考慮するべきか、否か（同時故障を評価するか、しないか）を判定する（ステップ．４．１０）。   Subsequent to the above (Step 4.9), the above-described optimization unit 1025 determines whether or not simultaneous failures should be considered at three sites (partitions) or more (whether or not simultaneous failures are evaluated). Judgment is made (step 4.10.).

「評価する」とした場合、前述の最適化部１０２５は、以下の２つのステップを連続して実施する。最初に多重化向けに利用しないサイト（パーティション）群集合Ｓ−ＳＲから３以上のＮの任意サイト（パーティション）の組合せ集合ＳＣ：｛（ｓ（１），ｓ（２）…），…，（ｓ（ｋ），ｓ（ｋ＋１）…）｝を定義し直す（ステップ．４．１０．１）。In the case of “evaluate”, the optimization unit 1025 described above performs the following two steps in succession. First, a combination set SC of three or more N arbitrary sites (partitions) from a site (partition) group set S-SR that is not used for multiplexing: {(s (1) , s (2) ...), ..., ( s (k) , s (k + 1) ...} are redefined (step 4.10.1).

続けて、前述の最適化部１０２５は、前述の（ステップ．４．７）と同等の処理を行う（ステップ．４．１０．２）。   Subsequently, the optimization unit 1025 performs the same processing as (Step 4.7) described above (Step 4.10.2).

「評価しない」とした場合、前述の最適化部１０２５は、次の（ステップ．４．１１）に進む（ステップ．４．１０．３）。   When “not evaluated” is selected, the optimization unit 1025 proceeds to the next (step 4.11) (step 4.10.3).

続けて、前述の最適化部１０２５は、多重化向けに利用するサイト（パーティション）群集合ＳＲからペアとなる２サイト（パーティション）ｓｒ（ｋ１）、ｓｒ（ｋ２）を順次選択する（ステップ．４．１１）。Subsequently, the above-described optimization unit 1025 sequentially selects two sites (partitions) sr (k1) and sr (k2) to be paired from the site (partition) group set SR used for multiplexing (step 4). .11).

（ステップ．４．１１）配下として、前述の最適化部１０２５は、失敗なしの検索コスト値を図６の（式１）中のｊｏｉｎｃｏｓｔ関数で計算する。その際、前述の最適化部１０２５は、「多重化プロトコル」と発生するデータ件数を指定する（ステップ．４．１１．１）。   (Step 4.11) As a subordinate, the optimization unit 1025 described above calculates a search cost value without failure using the joincost function in (Equation 1) in FIG. At this time, the optimization unit 1025 described above designates “multiplexing protocol” and the number of data items to be generated (step 4.1.1.1).

前述の（ステップ．４．１１．１）に続いて、前述の最適化部１０２５は、指定サイト（パーティション）の性能統計情報・信頼性情報に基づく稼動率Ｒ（ｓｒ（ｋ１））、Ｒ（ｓｒ（ｋ２））を前述のコスト値に重畳し、失敗なし時の期待ｊｏｉｎｃｏｓｔ６値（ｓｒ（ｋ１））、 ｊｏｉｎｃｏｓｔ６値（ｓｒ（ｋ２））を計算する。前述の最適化部１０２５は、当該性能統計情報・信頼性情報に基づく稼動率稼動率Ｒ（ｓｒ（ｋ１））、Ｒ（ｓｒ（ｋ２））を、前述の統計情報管理部エージェント管理部１０２６から入手した性能統計情報・信頼性情報ｓ１０７、ｓ２０７、ｓ３０７からその都度、読み込まれた値より求める（ステップ．４．１１．２）。Subsequent to the above (Step 4.11.1), the optimization unit 1025 described above operates the operating rates R (sr (k1) ), R (based on the performance statistics information / reliability information of the designated site (partition). sr (k2) ) is superimposed on the above-mentioned cost value, and an expected joincost6 value (sr (k1) ) and joincost6 value (sr (k2) ) when there is no failure are calculated. The optimization unit 1025 obtains the operation rate availability R (sr (k1) ) and R (sr (k2) ) based on the performance statistical information / reliability information from the statistical information management unit agent management unit 1026. From the obtained performance statistical information / reliability information s107, s207, s307, it is obtained from the read value each time (step 4.1.2).

前述の（ステップ．４．１１．２）に続いて、前述の最適化部１０２５は、前述のサイト（パーティション）群集合ＳＲから次のペアとなる２サイト（パーティション）ｓｒ（ｋ１＋１）、ｓｒ（ｋ２＋１）を選択する（ステップ．４．１１．３）。Subsequent to the above-described (Step 4.1.11.2), the above-described optimization unit 1025 includes two sites (partitions) sr (k1 + 1) and sr ( next to the next pair from the above-described site (partition) group set SR. k2 + 1) is selected (step 4.11.3).

前述の（ステップ．４．１１）に続いて、前述の最適化部１０２５は、前述のサイト（パーティション）群集合ＳＲから全サイト（パーティション）組合せに対する期待ｊｏｉｎｃｏｓｔ６値（ｓ（ｋ））の合計値を求める（ステップ．４．１２）。Subsequent to the above (Step 4.11), the optimization unit 1025 described above adds the expected joincost 6 values (s (k) ) for all site (partition) combinations from the site (partition) group set SR described above. Is obtained (step 4.12).

前述の（ステップ．４．１２）に続いて、前述の最適化部１０２５は、期待ｊｏｉｎｃｏｓｔ１値，期待ｊｏｉｎｃｏｓｔ２値，期待ｊｏｉｎｃｏｓｔ３値，期待ｊｏｉｎｃｏｓｔ４値，期待ｊｏｉｎｃｏｓｔ５値，期待ｊｏｉｎｃｏｓｔ６値の対象件数に対する和演算である、図６の（式１）中のｕｎｉｔｏｎｃｏｓｔ値を計算する。更に、前述の最適化部１０２５は、射影演算である図６の（式１）中のｒｅｓｔｒｉｃｔｉｏｎｃｏｓｔ値を計算する（ステップ．４．１３）。   Subsequent to the above (Step 4.12), the above-described optimization unit 1025 performs a sum operation on the target number of the expected joincost 1 value, the expected join cost 2 value, the expected join cost 3 value, the expected join cost 4 value, the expected join cost 5 value, and the expected join cost 6 value. The unitoncost value in (Equation 1) of FIG. 6 is calculated. Further, the optimization unit 1025 described above calculates a restriction cost value in (Equation 1) of FIG. 6 that is a projection operation (step 4.13).

前述の（ステップ．４．１２）に続いて、前述の最適化部１０２５は、当該「再配分プロトコル」に対する図６の（式１）ＴｏｔａｌＣｏｓｔ１（Ｐ＝‘再配分プロトコル’，ｔ＝ｃｏｎｓｔａｎｔ）値を計算する（ステップ．４．１４）。   Subsequent to the above (Step 4.12), the optimization unit 1025 described above performs (Equation 1) TotalCost1 (P = 'redistribution protocol', t = constant) value of FIG. Is calculated (step 4.14).

前述の最適化部１０２５は、「多重化プロトコル」としてシェアードナッシングによるクエリ実施の分割を想定せずに、全てを多重化する「多重化プロトコル実施」に関する評価を実施する（ステップ．５）。   The optimization unit 1025 described above performs an evaluation on “multiplex protocol implementation” in which all are multiplexed without assuming a query execution division by shared nothing as a “multiplex protocol” (step 5).

（ステップ．５）配下として、前述の最適化部１０２５は、前述のリソース管理／トランザクション処理部を持つサイト（パーティション）群の集合Ｓ：｛ｓ（１），．．．，ｓ（Ｎ）｝全てを多重化向けに利用するサイト（パーティション）群集合ＳＲに指定する（ステップ．５．１）。(Step 5) As a subordinate, the optimization unit 1025 described above sets the set of site (partition) groups having the resource management / transaction processing unit S: {s (1) ,. . . , S (N) } are designated as the site (partition) group set SR that is used for multiplexing (step 5.1.).

前述の（ステップ．５．１）に続いて、前述の最適化部１０２５は、前述のサイト（パーティション）群集合ＳＲからペアとなる２サイト（パーティション）ｓｒ（ｋ１）とｓｒ（ｋ２）を順次選択する（ステップ．５．２）。Subsequent to the above (Step 5.1), the optimization unit 1025 sequentially selects two sites (partitions) sr (k1) and sr (k2) that are paired from the site (partition) group set SR. Select (step 5.2).

（ステップ．５．２）配下として、前述の最適化部１０２５は、失敗なしの検索コスト値を図６の（式１）中のｊｏｉｎｃｏｓｔ関数で計算する。その際、前述の最適化部１０２５は、「多重化プロトコル」と発生するデータ件数を指定する（ステップ．５．２．１）。   (Step 5.2) As a subordinate, the optimization unit 1025 described above calculates a search cost value without failure using the joincost function in (Equation 1) in FIG. At this time, the optimization unit 1025 described above designates the “multiplexing protocol” and the number of data items to be generated (step 5.2.1).

前述の（ステップ．５．２．１）に続いて、前述の最適化部１０２５は、指定サイト（パーティション）の性能統計情報・信頼性情報に基づく稼動率Ｒ（ｓｒ（ｋ１））、並びにＲ（ｓｒ（ｋ２））を前述のコスト値に重畳し、失敗なし時の期待ｊｏｉｎｃｏｓｔ７値（ｓｒ（ｋ１））、ｊｏｉｎｃｏｓｔ７値（ｓｒ（ｋ２））を計算する。前述の最適化部１０２５は、当該性能統計情報・信頼性情報に基づく稼動率Ｒ（ｓｒ（ｋ１））、並びにＲ（ｓｒ（ｋ２））を、前述の統計情報管理部エージェント管理部１０２６から入手した性能統計情報・信頼性情報ｓ１０７、ｓ２０７、ｓ３０７からその都度、読み込まれた値より求める（ステップ．５．２．２）。Subsequent to the above (Step 5.2.1), the optimization unit 1025 described above performs the operation rate R (sr (k1) ) based on the performance statistical information / reliability information of the designated site (partition), and R (Sr (k2) ) is superimposed on the above-mentioned cost value, and the expected joincost7 value (sr (k1) ) and joincost7 value (sr (k2) ) without failure are calculated. The optimization unit 1025 obtains the operation rate R (sr (k1) ) and R (sr (k2) ) based on the performance statistical information / reliability information from the statistical information management unit agent management unit 1026. From the performance statistics information / reliability information s107, s207, and s307 thus obtained, the value is obtained from the read value each time (step 5.2.2).

前述の（ステップ．５．２．２）に続いて、前述の最適化部１０２５は、前述のサイト（パーティション）群集合ＳＲから次のペアとなる２サイト（パーティション）ｓｒ（ｋ１＋１）とｓｒ（ｋ２＋１）を選択する（ステップ．５．２．３）。Subsequent to the above (Step 5.2.2), the optimization unit 1025 described above, from the site (partition) group set SR described above, two sites (partitions) sr (k1 + 1) and sr ( k2 + 1) is selected (step 5.2.3).

前述の（ステップ．５．２）に続いて、前述の最適化部１０２５は、前述のサイト（パーティション）群集合ＳＲの全サイト（パーティション）組合せに対する期待ｊｏｉｎｃｏｓｔ７値（ｓ（ｋ））の合計値を求める（ステップ．５．３）。Subsequent to the above (Step 5.2), the optimization unit 1025 described above calculates the total value of the expected joincost 7 values (s (k) ) for all site (partition) combinations of the site (partition) group set SR. Is obtained (step 5.3).

前述の（ステップ．５．３）に続いて、前述の最適化部１０２５は、期待ｊｏｉｎｃｏｓｔ７値の対象件数に対する和演算である図６の（式１）中のｕｎｉｔｏｎｃｏｓｔ値を計算する。更に、射影演算である図６の（式１）中のｒｅｓｔｒｉｃｔｉｏｎｃｏｓｔ値を計算する（ステップ．５．４）。   Subsequent to the above (Step 5.3), the optimization unit 1025 described above calculates the unitoncost value in (Equation 1) of FIG. 6 which is the sum operation for the number of subjects of the expected joincost 7 value. Further, a restriction cost value in (Equation 1) of FIG. 6 which is a projection operation is calculated (step 5.4).

前述の最適化部１０２５は、当該「多重化プロトコル」に対する図６の（式１）ＴｏｔａｌＣｏｓｔ１（Ｐ＝‘多重化プロトコル’，ｔ＝ｃｏｎｓｔａｎｔ）値を計算する（ステップ．５．５）。   The optimization unit 1025 described above calculates the (Expression 1) TotalCost1 (P = 'multiplexing protocol', t = constant) value of FIG. 6 for the “multiplexing protocol” (step 5.5).

前述の（ステップ．５）に続いて、前述の最適化部１０２５は、前述のＴｏｔａｌＣｏｓｔ１（Ｐ＝‘再配分プロトコル’，ｔ＝ｃｏｎｓｔａｎｔ）値に対して前述の（ステップ．１）に関連する評価値を重畳し、拡張ＴｏｔａｌＣｏｓｔ１（Ｐ＝‘再配分プロトコル’，ｔ＝ｃｏｎｓｔａｎｔ）値を計算する（ステップ．６）。   Subsequent to the above (Step 5), the optimization unit 1025 described above evaluates the above TotalCost1 (P = 'redistribution protocol', t = constant) value related to the above (Step 1). The values are superimposed, and the extended TotalCost1 (P = 'redistribution protocol', t = constant) value is calculated (step 6).

前述の（ステップ．６）に続いて、前述の最適化部１０２５は、前述のＴｏｔａｌＣｏｓｔ１（Ｐ＝‘多重化プロトコル’，ｔ＝ｃｏｎｓｔａｎｔ）値に対して前述の（ステップ．１）に関連する評価値を重畳し、拡張ＴｏｔａｌＣｏｓｔ１（Ｐ＝‘多重化プロトコル’，ｔ＝ｃｏｎｓｔａｎｔ）値を計算する（ステップ．７）。   Subsequent to the above (Step 6), the optimization unit 1025 evaluates the above TotalCost1 (P = 'multiplexing protocol', t = constant) value related to the above (Step 1). The values are superimposed, and the extended TotalCost1 (P = 'multiplexing protocol', t = constant) value is calculated (step 7).

前述の（ステップ．７）に続いて、前述の最適化部１０２５は、拡張ＴｏｔａｌＣｏｓｔ１（Ｐ＝‘再配分プロトコル’，ｔ＝ｃｏｎｓｔａｎｔ）値と、拡張ＴｏｔａｌＣｏｓｔ１（Ｐ＝‘多重化プロトコル’，ｔ＝ｃｏｎｓｔａｎｔ）値とを比較して、値の小さい方を採用する（ステップ．８）。   Subsequent to the above (Step 7), the optimization unit 1025 described above performs the extended TotalCost1 (P = 'redistribution protocol', t = constant) value and the extended TotalCost1 (P = 'multiplexing protocol', t = (constant) value is compared and the smaller value is adopted (step 8).

前述の（ステップ．８）に続いて、前述の最適化部１０２５は、採用されたものにより要求実行要素クエリ群ｓ００８を生成する（ステップ．９）。   Subsequent to the above-described (Step 8), the above-described optimization unit 1025 generates a request execution element query group s008 according to the adopted one (Step 9).

前述の（ステップ．９）に続いて、前述の最適化部１０２５は、失敗したサイト（パーティション）を、独立して利用出来るリソース管理／トランザクション処理部を持つサイト（パーティション）群の集合Ｓ：｛ｓ（１），．．．，ｓ（Ｎ）｝から削除する（ステップ．１０）。Subsequent to the above-described (Step 9), the optimization unit 1025 described above sets the set S of sites (partitions) having resource management / transaction processing units that can use the failed sites (partitions) independently: S: { s (1) ,. . . , S (N) } (step 10).

前述の（ステップ．１０）に続いて、前述の最適化部１０２５は、当段における当該要求実行要素クエリ群、並びにそれらの評価値、独立して利用出来るリソース管理／トランザクション処理部を持つサイト（パーティション）群の集合Ｓ：｛ｓ（１），．．．，ｓ（Ｎ）｝を一時的に保存する（ステップ．１１）。Subsequent to the above-mentioned (Step 10), the above-described optimization unit 1025 includes the request execution element query group at this stage, the evaluation value thereof, and a site (resource management / transaction processing unit that can be used independently) ( Partition) group set S: {s (1) ,. . . , S (N) } are temporarily stored (step 11).

上記のシェアードナッシング並列検索のパーティショニング依存のエラー補償手法を応用した手法の処理手順を用いることで、前述の最適化部１０２５は、実際の実行単位となる複数の要求実行要素クエリ群ｓ１０８を生成することになる。   The optimization unit 1025 generates a plurality of request execution element query groups s108, which are actual execution units, by using the processing procedure of the method applying the partitioning-dependent error compensation method of the shared nothing parallel search described above. Will do.

特に（ステップ．４．５．２）、（ステップ．４．５．３）、（ステップ．４．５．５．２）、（ステップ．４．７．２）、（ステップ．４．７．４．２）、（ステップ．４．１１．２）、（ステップ．５．２．２）における稼働率と故障率は、第三実施例では、予め設定される固定的な値となる。これに対して、第四実施例では、前述の性能／エラー情報／統計情報サービス１０１３，１０１４，１０１５，１０１６等により得た各分散ストレージ上の最新性能統計情報・信頼性情報ｓ２８５，ｓ２８６，ｓ２８７，ｓ２８８から算出された値を用いる。   In particular, (Step 4.5.2), (Step 4.5.5.3), (Step 4.5.5.2), (Step 4.7.2), (Step .4.7. The operating rate and failure rate in 4.2), (Step 4.1.1.2), and (Step 5.2.2) are fixed values set in advance in the third embodiment. On the other hand, in the fourth embodiment, the latest performance statistical information / reliability information s285, s286, s287 on each distributed storage obtained by the performance / error information / statistical information service 1013, 1014, 1015, 1016, etc. described above. , S288 is used.

＜第五実施例、第六実施例＞
ここでは、図９Ａ〜図９Ｃを参照して、本発明である「シェアードナッシング並列検索のパーティショニング依存のエラー補償を見込んだクエリ装置」の第五実施例、第六実施例について説明する。<5th Example, 6th Example>
Here, with reference to FIG. 9A to FIG. 9C, fifth and sixth embodiments of “a query apparatus that anticipates partitioning-dependent error compensation for shared nothing parallel search” according to the present invention will be described.

第五実施例の特徴は、第四実施例で偏在データの存在を明示的に扱い、指定クエリで、当該偏在データの対処をした分割を行う方法である。第一実施例〜第四実施例では、検索対象の関係は関係Ｒ１のみであるため、関係Ｒ１の偏在データを扱う表Ｔａｂｌｅ．１ （ｓ）：１０７８、関係Ｒ１の被偏在データを扱う表Ｔａｂｌｅ．１ （ｊ）：１０７９、関係Ｒ１の一般データを扱う表Ｔａｂｌｅ．１ （ｃ）：１０８０を含んだ関係Ｒ１を扱う表Ｔａｂｌｅ．１に対して、前述の処理実行部１：１０２７、前述の処理実行部２：１０２８、前述の処理実行部（Ｎ−１）：１０２９、前述の処理実行部Ｎ，１０３０の割付では偏在データの存在を考慮しない粗い割付となる。The feature of the fifth embodiment is a method of explicitly handling the existence of unevenly distributed data in the fourth embodiment and performing division by dealing with the unevenly distributed data with a specified query. In the first embodiment to fourth embodiment, since the relationship of the search target is only related R 1, Table Table dealing with uneven distribution data relationships R 1. 1 (s): 1078, deals with the uneven distribution data related R 1 Table Table. 1 (j): 1079, deals with general data relationships R 1 Table Table. 1 (c) : Table Table. Dealing with relation R 1 including 1080. 1 , the above-described process execution unit 1: 1027, the above-described process execution unit 2: 1028, the above-described process execution unit (N-1): 1029, and the above-described process execution units N and 1030 are assigned uneven distribution data. Coarse allocation without considering existence.

これに対して、第一実施例〜第四実施例では、図３の様な偏在データと非偏在データとを考慮するため、図３における前述の処理実行部１−１：２０１３、前述の処理実行部１−２：２０１４、前述の処理実行部１−３：２０１５、前述の処理実行部Ｎ−１：２０１６、前述の処理実行部Ｎ−２：２０１７、前述の処理実行部Ｎ−３：２０１８の様な細かい割付となる。   On the other hand, in the first to fourth embodiments, in order to consider the uneven distribution data and the non-uniform distribution data as shown in FIG. Execution unit 1-2: 2014, the aforementioned process execution unit 1-3: 2015, the aforementioned process execution unit N-1: 2016, the aforementioned process execution unit N-2: 2017, the aforementioned process execution unit N-3: The allocation is as fine as 2018.

更に、シェアードナッシング並列検索のパーティショニング依存のエラー補償手法を応用した手法における処理手順でも、サイト毎の割付単位ではなく、パーティション毎の割付単位を前提とする。   Furthermore, even in the processing procedure in the method that applies the partitioning-dependent error compensation method of the shared nothing parallel search, the allocation unit for each partition is assumed instead of the allocation unit for each site.

第五実施例では、パーティション毎の割付単位とするが、性能統計情報・信頼性情報の計測単位は分散ストレージ全体に対して計測されたものになる。特に、第五実施例では、複数段で構成される指定クエリの実行単位１０３２，１０３３，１０３４，１０３５に分割し、実行する度に当該性能統計情報・信頼性情報に基づく稼動率Ｒ（ｓ（ｋ））、故障率Ｆ（ｓ（ｋ））を前述の統計情報管理部エージェント管理部１０２６から入手した性能統計情報・信頼性情報ｓ１０７、ｓ２０７、ｓ３０７からその都度、読み込まれた値より求めており、実行時点の最新情報に基づき、シェアードナッシング並列検索のパーティショニング依存のエラー補償手法を応用した手法の処理手順で指定クエリの割付処理を実施する。In the fifth embodiment, the allocation unit for each partition is used, but the measurement unit of performance statistical information / reliability information is measured for the entire distributed storage. In particular, in the fifth embodiment, the operation rate R (s ( based on the performance statistical information / reliability information) is divided into execution units 1032, 1033, 1034, and 1035 of a designated query composed of a plurality of stages. k) ), the failure rate F (s (k) ) is obtained from the read values from the performance statistical information / reliability information s107, s207, and s307 obtained from the statistical information management unit agent management unit 1026 described above. Based on the latest information at the time of execution, the allocation process of the specified query is performed by the processing procedure of the method applying the partitioning-dependent error compensation method of the shared nothing parallel search.

これに対して、第六実施例では、図６の（式２）で記されるある時刻ｔの近傍時間Δｔ：３００４における稼動率Ｒ（ｓ（ｋ））、故障率Ｆ（ｓ（ｋ））の推定値を利用することを前提とする。そして、ある時刻ｔの近傍時間Δｔ：３００４の２倍時間以内であれば、当該稼働率と故障率の変動は予め見込めるものとする。この結果、（ステップ．４．５．２）、（ステップ．４．５．３）、（ステップ．４．５．５．２）、（ステップ．４．７．２）、（ステップ．４．７．４．２）、（ステップ．４．１１．２）、（ステップ．５．２．２）において、その都度、稼動率Ｒ（ｓ（ｋ））（ｔ）、故障率Ｆ（ｓ（ｋ））（ｔ）を読み込むのではなく、一度、読み込んだものを利用する。そして、一度、当該稼動率Ｒ（ｓ（ｋ））（ｔ）、故障率Ｆ（ｓ（ｋ））（ｔ）を読み込み、近傍時間Δｔ：３００４の２倍時間以上を経過した場合は、改めて読み直す様にする。この様にすることで、前述の統計情報管理部・エージェント管理部１０２６を必要以上にアクセスすることが抑制出来る様になる。On the other hand, in the sixth embodiment, the operation rate R (s (k) ) and the failure rate F (s (k)) in the vicinity time Δt: 3004 at a certain time t indicated by (Equation 2) in FIG. ) Is assumed to be used. And if it is less than twice the time Δt: 3004 in the vicinity of a certain time t, the fluctuations in the operating rate and failure rate can be expected in advance. As a result, (Step.4.5.2), (Step.4.5.3), (Step.4.5.5.2), (Step.4.7.2), (Step.4. 7.4.2), (Step 4.1.2.2), (Step 5.2.2), the operating rate R (s (k) ) (t) and the failure rate F (s ( k) ) Instead of reading (t) , use what has been read once. Then, once the operating rate R (s (k) ) (t) and the failure rate F (s (k) ) (t) are read and the time of the neighborhood time Δt: 3004 or more has passed, Read it again. By doing so, it becomes possible to suppress the above-described access to the statistical information management unit / agent management unit 1026 more than necessary.

＜まとめ＞
以上のように、本発明は、データベース管理システムの内、検索処理を複数独立なサイトに分割して並列に実施するシェアードナッシング方式の並列処理に関するもので、当該検索処理を最適化するための最適化部に関連する。特に、単一のシステム内の機能モジュールからネットワーク全体に広く、且つ緩やかに連携する環境に分散し、大規模に展開された結果、当該検索処理の実行品質が悪化することに対して、適性検索品質で最大限に検索処理能力を上げる手法に関するものである。<Summary>
As described above, the present invention relates to a shared-nothing parallel process in which a search process is divided into a plurality of independent sites and executed in parallel in a database management system, and is optimal for optimizing the search process. Related to In particular, it is suitable search against the fact that the execution quality of the search process deteriorates as a result of being distributed on a large scale and widely distributed over the entire network from functional modules in a single system. It relates to a technique for maximizing search processing capability with quality.

本発明のクエリ装置は、複数サイト・パーティション群で構成される分散ストレージ群を利用してシェアードナッシング並列検索を実行出来るデータベース管理システムにおいて、シェアードナッシング並列検索結果で不具合が生じない様に検索処理途上でエラーが発生した際に対処する補償処理手法に関するものである。本発明のクエリ装置は、当該補償処理手法を複数選択し、前述の分散ストレージ群に関する性能統計情報・信頼性情報から計算した稼働率・故障率等から補償処理を見込んだ総処理コスト期待値を当該補償処理手法の各々で計算し、総処理コスト期待値が最も小さい補償処理に基づき並列検索のクエリ分割を定める。   The query device according to the present invention is a database management system capable of executing a shared nothing parallel search using a distributed storage group composed of a plurality of sites and partitions. The present invention relates to a compensation processing method to deal with when an error occurs. The query device of the present invention selects a plurality of compensation processing methods, and calculates the expected total processing cost expected from the operation rate and failure rate calculated from the performance statistical information and reliability information related to the distributed storage group described above. The query division of the parallel search is determined based on the compensation processing which is calculated by each of the compensation processing methods and has the smallest total processing cost expected value.

また、本発明のクエリ装置は、分散ストレージ群に関する性能統計情報・信頼性情報を定期的に計測し、任意時点での稼働率・故障率を予め計算しておき、それを基に総処理コスト期待値を計算する。   In addition, the query device of the present invention periodically measures performance statistical information / reliability information related to the distributed storage group, pre-calculates the operation rate / failure rate at an arbitrary time point, and based on this, the total processing cost Calculate the expected value.

また、本発明のクエリ装置は、クエリを構成する結合演算を複数の要素クエリに分解し、当該要素クエリを実施することで発生する中間成果と、要素クエリを改めて結合するクエリ最適化手法を利用することを前提とする。   In addition, the query device of the present invention uses a query optimization method that decomposes a join operation constituting a query into a plurality of element queries and combines the intermediate results generated by executing the element queries and the element queries again. Assuming that

また、本発明のクエリ装置は、前述の要素クエリをシェアードナッシング並列検索結果で実施する度に、分散ストレージ群に関する性能統計情報・信頼性情報を定期的に計測した結果から、その時点での稼働率・故障率を取得し、当該稼働率・故障率を基に処理コスト期待値を計算の上で、最適化内容を変更する最適化部を含むことを特徴とする。   The query device according to the present invention operates at the time from the result of periodically measuring the performance statistical information / reliability information related to the distributed storage group every time the above-described element query is executed with the shared-nothing parallel search result. It includes an optimization unit that acquires a rate / failure rate, calculates an expected processing cost based on the operation rate / failure rate, and changes the optimization content.

また、本発明のクエリ装置は、クエリ対象とするデータに偏在性があることを確認し、当該データを３種類に分割した上で要素クエリを実施することを前提とする。   The query device of the present invention is based on the premise that the query target data is confirmed to be unevenly distributed, and the element query is performed after the data is divided into three types.

また、本発明のクエリ装置は、前述の要素クエリをシェアードナッシング並列検索結果で実施する場合、分散ストレージ群に関する性能統計情報・信頼性情報を定期的に計測した結果から、その時点から指定期間の推定稼働率・推定故障率を取得し、当該推定稼働率・推定故障率を基に処理コスト期待値を計算の上で、最適化内容を変更する最適化部を含むことで、計算上の効率を向上させることを図る。   Further, the query device of the present invention, when performing the above-described element query with the shared nothing parallel search result, from the result of periodically measuring the performance statistical information / reliability information regarding the distributed storage group, the specified period from that point Calculation efficiency is obtained by acquiring an estimated operation rate / estimated failure rate, calculating an expected processing cost based on the estimated operation rate / estimated failure rate, and then including an optimization unit that changes the optimization content. To improve.

また、本発明のクエリ装置は、前述の要素クエリをシェアードナッシング並列検索結果で実施する場合、分散ストレージ群に関する性能統計情報・信頼性情報を定期的に計測した結果から、その時点から指定期間の推定稼働率・推定故障率を取得し、当該推定稼働率・推定故障率を基に処理コスト期待値を計算の上で、最適化内容を変更する最適化部を含むことで、計算上の効率を向上させることを図る。   Further, the query device of the present invention, when performing the above-described element query with the shared nothing parallel search result, from the result of periodically measuring the performance statistical information / reliability information regarding the distributed storage group, the specified period from that point Calculation efficiency is obtained by acquiring an estimated operation rate / estimated failure rate, calculating an expected processing cost based on the estimated operation rate / estimated failure rate, and then including an optimization unit that changes the optimization content. To improve.

本発明のクエリ分割方法では、１つのクエリを分割して複数の要求実行要素クエリ（要求実行要素クエリ群）を定義しシェアードナッシング並列検索のパーティショニングにおいて実施する際に任意の要求実行要素クエリでエラーが発生した場合、エラーの発生した要求実行要素クエリの再実行を、エラーの発生したサイト若しくはパーティション以外の全てで再度、代替実施することで補償する再配分プロトコルを選択する。また、シェアードナッシング並列検索のパーティショニングにおいて実施する際に、エラーが発生しても対応出来る様に、同じ要求実行要素クエリを完全多重化して補償し、再度、代替実施することは行わない多重化プロトコルを選択する。また、分散ストレージ群に関する推定稼働率・推定故障率を取得し、当該推定稼働率・推定故障率を基に前述の再配分プロトコル、及び多重化プロトコルの総処理コスト期待値を計算する。また、前述の再配分プロトコルの総処理コスト期待値、及び前述の多重化プロトコルの総処理コスト期待値を比較し小さい方に基づき最適化された並列検索のクエリ分割を決める。   In the query splitting method of the present invention, a single query is split to define a plurality of request execution element queries (request execution element query group), and any request execution element query can be used when executed in shared nothing parallel search partitioning. When an error occurs, a redistribution protocol that compensates by re-executing the re-execution of the request execution element query in which the error has occurred at all other than the site or partition in which the error occurred is selected. Also, when executing in shared nothing parallel search partitioning, the same request execution element query is fully multiplexed and compensated so that it can be handled even if an error occurs. Multiplexing is not performed again. Select a protocol. Further, the estimated operation rate / estimated failure rate for the distributed storage group is acquired, and the total processing cost expectation value of the redistribution protocol and the multiplexing protocol is calculated based on the estimated operation rate / estimated failure rate. Further, the total processing cost expectation value of the redistribution protocol described above and the total processing cost expectation value of the multiplexing protocol described above are compared, and optimized query division for parallel search is determined based on the smaller one.

本発明のクエリ分割用プログラムは、複数サイト・パーティション群で構成される分散ストレージ群を利用してシェアードナッシング並列検索を実行出来るデータベース管理システムにおいて、シェアードナッシング並列検索結果で不具合が生じない様に検索処理途上でエラーが発生した際に対処する補償処理手法に関するものであり、当該補償処理手法を複数選択し、前述の分散ストレージ群に関する性能統計情報・信頼性情報から計算した稼働率・故障率等から補償処理を見込んだ総処理コスト期待値を当該補償処理手法の各々で計算し、総処理コスト期待値が最も小さい補償処理に基づき並列検索のクエリ分割を定める処理をコンピュータに実行させるためのソフトウエアである。なお、本発明のクエリ分割用プログラムは、記憶装置や記憶媒体に格納することが可能である。   The query partitioning program according to the present invention is a database management system capable of executing a shared nothing parallel search using a distributed storage group composed of a plurality of sites / partition groups so that no trouble occurs in the shared nothing parallel search result. This is related to compensation processing methods to deal with when an error occurs during processing. Select multiple compensation processing methods, and calculate the operation rate and failure rate calculated from the performance statistics and reliability information related to the aforementioned distributed storage group. Software for calculating the expected total processing cost from each compensation processing method and causing the computer to execute a process for determining query division for parallel search based on the compensation processing with the smallest total expected processing cost value Wear. The query dividing program of the present invention can be stored in a storage device or a storage medium.

また、本発明のクエリ分割用プログラムは、分散ストレージ群に関する性能統計情報・信頼性情報を定期的に計測し、任意時点での稼働率・故障率を予め計算しておき、それを基に総処理コスト期待値を計算する処理をコンピュータに実行させるためのソフトウエアである。   In addition, the query partitioning program of the present invention periodically measures performance statistical information and reliability information related to a distributed storage group, calculates the operation rate and failure rate at an arbitrary time point in advance, and based on this, calculates the total. This is software for causing a computer to execute processing for calculating the expected processing cost.

また、本発明のクエリ分割用プログラムでは、クエリを構成する結合演算を複数の要素クエリに分解し、当該要素クエリを実施することで発生する中間成果と、要素クエリを改めて結合するクエリ最適化手法を利用することを前提とする。   Further, in the query partitioning program of the present invention, the query optimization method for recombining the intermediate query and the intermediate result generated by executing the element query by decomposing the join operation constituting the query into a plurality of element queries. It is assumed that is used.

また、本発明のクエリ分割用プログラムは、前述の要素クエリをシェアードナッシング並列検索結果で実施する度に、分散ストレージ群に関する性能統計情報・信頼性情報を定期的に計測した結果から、その時点での稼働率・故障率を取得し、当該稼働率・故障率を基に処理コスト期待値を計算の上で、最適化内容を変更する処理をコンピュータに実行させるためのソフトウエアである。   In addition, the query partitioning program according to the present invention is based on the result of periodically measuring the performance statistical information / reliability information about the distributed storage group every time the above-described element query is executed with the shared-nothing parallel search result. This is software for obtaining the operating rate / failure rate of the computer, calculating the expected processing cost based on the operating rate / failure rate, and causing the computer to execute processing for changing the optimization content.

また、本発明のクエリ分割用プログラムでは、クエリ対象とするデータに偏在性があることを確認し、当該データを３種類に分割した上で要素クエリを実施することを前提とする。   The query dividing program of the present invention is based on the premise that the query target data is confirmed to be unevenly distributed, and the element query is executed after dividing the data into three types.

また、本発明のクエリ分割用プログラムは、前述の要素クエリをシェアードナッシング並列検索結果で実施する場合、分散ストレージ群に関する性能統計情報・信頼性情報を定期的に計測した結果から、その時点から指定期間の推定稼働率・推定故障率を取得し、当該推定稼働率・推定故障率を基に処理コスト期待値を計算の上で、最適化内容を変更することで、計算上の効率を向上させるための処理をコンピュータに実行させるためのソフトウエアである。   The query partitioning program of the present invention is specified from the result of periodically measuring the performance statistical information / reliability information related to the distributed storage group when the above-described element query is executed with the shared-nothing parallel search result. Obtain the estimated operating rate and estimated failure rate for the period, calculate the expected processing cost based on the estimated operating rate and estimated failure rate, and change the optimization content to improve the computational efficiency. This is software for causing a computer to execute processing for this purpose.

また、本発明のクエリ分割用プログラムは、前述の要素クエリをシェアードナッシング並列検索結果で実施する場合、分散ストレージ群に関する性能統計情報・信頼性情報を定期的に計測した結果から、その時点から指定期間の推定稼働率・推定故障率を取得し、当該推定稼働率・推定故障率を基に処理コスト期待値を計算の上で、最適化内容を変更することで、計算上の効率を向上させるための処理をコンピュータに実行させるためのソフトウエアである。   The query partitioning program of the present invention is specified from the result of periodically measuring the performance statistical information / reliability information related to the distributed storage group when the above-described element query is executed with the shared-nothing parallel search result. Obtain the estimated operating rate and estimated failure rate for the period, calculate the expected processing cost based on the estimated operating rate and estimated failure rate, and change the optimization content to improve the computational efficiency. This is software for causing a computer to execute processing for this purpose.

本発明は、並列処理データベース管理システムの内、特にシェアードナッシングによる検索の高速化を行うものであり、並列処理データベース管理システムの要素技術が、単一のシステム内の機能モジュールからネットワーク全体に広く、且つ緩やかに連携する環境に分散し、大規模に展開された結果、従来の環境を前提としているクエリ並列化の手法も影響を受け、ネットワーク全体に分散した環境を前提とし、且つ当該環境下で最適に実施する手法に進化する際の一形態と考えることが出来る。   The present invention is a parallel processing database management system, particularly for speeding up searches by shared nothing, and the element technology of the parallel processing database management system is widely used from the functional modules in a single system to the entire network, As a result of being distributed in a loosely collaborative environment and being deployed on a large scale, the query parallelization method that assumes the conventional environment is also affected, and the environment is assumed to be distributed throughout the network. It can be considered as a form of evolution to an optimally implemented technique.

以上、本発明の実施形態を詳述してきたが、実際には、上記の実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の変更があっても本発明に含まれる。   As mentioned above, although embodiment of this invention was explained in full detail, actually, it is not restricted to said embodiment, Even if there is a change of the range which does not deviate from the summary of this invention, it is included in this invention.

＜付記＞
上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記の様記載することも可能である。但し、実際には、以下の記載例に限定されない。<Appendix>
Part or all of the above-described embodiment can be described as in the following supplementary notes. However, actually, it is not limited to the following description examples.

（付記１）
１つのクエリを分割して複数の要求実行要素クエリを定義し、シェアードナッシング（Ｓｈａｒｅｄ Ｎｏｔｈｉｎｇ）並列検索のパーテショニングにおいて実施する際に任意の要求実行要素クエリでエラーが発生した場合、エラーの発生した要求実行要素クエリの再実行を、エラーの発生したサイト若しくはパーティション以外の全てで再度、代替実施して補償する再配分プロトコルを選択することと、
シェアードナッシング並列検索のパーテショニングにおいて実施する際に、同じ要求実行要素クエリを完全多重化して補償し、再度、代替実施することは行わない多重化プロトコルを選択することと、
前記分散ストレージ群に関する推定稼働率・推定故障率を取得し、前記推定稼働率・推定故障率を基に前記再配分プロトコル、及び多重化プロトコルの総処理コスト期待値を計算することと、
前記再配分プロトコルの総処理コスト期待値、及び前記多重化プロトコルの総処理コスト期待値を比較し小さい方に基づき最適化された並列検索のクエリ分割を決めることと
を含む
クエリ分割方法。(Appendix 1)
If an error occurs in an arbitrary request execution element query when a query is divided and multiple request execution element queries are defined and executed in shared-nothing (Shared Nothing) parallel search partitioning, an error has occurred. Selecting a redistribution protocol that compensates for the re-execution of the request execution element query by substituting and recompensating all but the error site or partition;
Selecting a multiplexing protocol that fully multiplexes and compensates for the same request execution element query when implemented in shared nothing parallel search partitioning and does not perform the alternative again;
Obtaining an estimated operating rate / estimated failure rate for the distributed storage group, calculating a total processing cost expectation value of the redistribution protocol and a multiplexing protocol based on the estimated operating rate / estimated failure rate;
Comparing the expected total processing cost value of the redistribution protocol and the expected total processing cost value of the multiplexing protocol, and determining optimized query search for parallel search based on the smaller one.

＜備考＞
なお、本出願は、日本出願番号２０１０−０６８８３５に基づく優先権を主張するものであり、日本出願番号２０１０−０６８８３５における開示内容は引用により本出願に組み込まれる。<Remarks>
In addition, this application claims the priority based on the Japanese application number 2010-068835, and the disclosed content in the Japanese application number 2010-068835 is incorporated in this application by reference.

Claims (13)

複数サイト・パーティション群で構成される分散ストレージ群を利用してシェアードナッシング（Ｓｈａｒｅｄ Ｎｏｔｈｉｎｇ）並列検索を実行出来るデータベース管理システムにおいて、シェアードナッシング並列検索処理途上でエラーが発生した際に対処する補償処理手法を複数選択する手段と、
前記分散ストレージ群に関する性能統計情報・信頼性情報から稼働率・故障率を計算する手段と、
前記計算された稼働率・故障率から補償処理を見込んだ総処理コスト期待値を前記複数の補償処理手法の各々で計算する手段と、
総処理コスト期待値が最も小さい補償処理に基づき並列検索のクエリ分割を定める手段と
を具備する
クエリ装置。Compensation processing method to cope with an error in the process of shared-nothing parallel search in a database management system that can execute shared-nothing parallel search using a distributed storage group composed of multiple sites / partitions Means for selecting a plurality of;
Means for calculating an operation rate / failure rate from performance statistical information / reliability information about the distributed storage group;
Means for calculating a total processing cost expectation value for which compensation processing is expected from the calculated operation rate / failure rate in each of the plurality of compensation processing methods;
A query apparatus comprising: means for determining query division for parallel search based on a compensation process having a minimum total processing cost expectation value. 請求項１に記載のクエリ装置であって、
前記分散ストレージ群に関する性能統計情報・信頼性情報を定期的に計測する手段と、
任意時点での稼働率・故障率を予め計算しておき、任意時点での稼働率・故障率を基に、総処理コスト期待値を計算する手段と
を更に具備する
クエリ装置。The query device according to claim 1,
Means for periodically measuring performance statistical information and reliability information related to the distributed storage group;
A query apparatus further comprising means for calculating an operation rate / failure rate at an arbitrary time in advance and calculating an expected total processing cost based on the operation rate / failure rate at an arbitrary time. 請求項１又は２に記載のクエリ装置であって、
クエリを構成する結合演算を複数の要素クエリに分解する手段と、
前記複数の要素クエリの各々を実施することで発生する中間成果と前記各要素クエリとを改めて結合するクエリ最適化手法を利用する手段と
を更に具備する
クエリ装置。The query device according to claim 1 or 2, wherein
Means for decomposing the join operations constituting the query into a plurality of element queries;
A query apparatus further comprising: means for using a query optimization technique that combines intermediate results generated by executing each of the plurality of element queries and the element queries. 請求項３に記載のクエリ装置であって、
前記各要素クエリをシェアードナッシング並列検索結果で実施する度に、前記分散ストレージ群に関する性能統計情報・信頼性情報を定期的に計測した結果に基づいて、その時点での稼働率・故障率を取得する手段と、
前記稼働率・故障率を基に処理コスト期待値を計算し、最適化内容を変更する手段と
を更に具備する
クエリ装置。The query device according to claim 3, wherein
Each time each element query is executed as a shared-nothing parallel search result, the current operation rate and failure rate are obtained based on the results of periodic measurement of performance statistics and reliability information related to the distributed storage group. Means to
A query device further comprising means for calculating an expected processing cost based on the operating rate / failure rate and changing optimization contents. 請求項３又は４に記載のクエリ装置であって、
クエリ対象とするデータに偏在性があることを確認する手段と、
前記データを３種類に分割した上で要素クエリを実施する手段と
を更に具備する
クエリ装置。The query device according to claim 3 or 4, wherein
A means of confirming that the data being queried is unevenly distributed,
And a means for executing an element query after dividing the data into three types. 請求項３乃至５のいずれか一項に記載のクエリ装置であって、
前記各要素クエリをシェアードナッシング並列検索結果で実施する場合、前記分散ストレージ群に関する性能統計情報・信頼性情報を定期的に計測した結果に基づいて、その時点から指定期間の推定稼働率・推定故障率を取得する手段と、
前記推定稼働率・推定故障率を基に処理コスト期待値を計算し、最適化内容を変更する手段と
を更に具備する
クエリ装置。The query device according to any one of claims 3 to 5,
When each element query is executed as a shared-nothing parallel search result, based on a result of periodically measuring performance statistical information / reliability information related to the distributed storage group, an estimated operation rate / estimated failure for a specified period from that point A means of obtaining a rate;
A query device further comprising means for calculating a processing cost expectation value based on the estimated operation rate / estimated failure rate and changing optimization contents. 複数サイト・パーティション群で構成される分散ストレージ群を利用してシェアードナッシング（Ｓｈａｒｅｄ Ｎｏｔｈｉｎｇ）並列検索を実行出来るデータベース管理システムにおいて、シェアードナッシング並列検索処理途上でエラーが発生した際に対処する補償処理手法を複数選択することと、
前記分散ストレージ群に関する性能統計情報・信頼性情報から稼働率・故障率を計算することと、
前記計算された稼働率・故障率から補償処理を見込んだ総処理コスト期待値を前記複数の補償処理手法の各々で計算することと、
総処理コスト期待値が最も小さい補償処理に基づき並列検索のクエリ分割を定めることと
を含む
クエリ分割方法。Compensation processing method to cope with an error in the process of shared-nothing parallel search in a database management system that can execute shared-nothing parallel search using a distributed storage group composed of multiple sites / partitions Selecting more than one,
Calculating an operation rate / failure rate from performance statistical information / reliability information about the distributed storage group;
Calculating a total processing cost expectation value for which compensation processing is expected from the calculated operation rate and failure rate by each of the plurality of compensation processing methods;
A query partitioning method including determining query partitioning for parallel search based on a compensation process having the smallest expected total processing cost. 請求項７に記載のクエリ分割方法であって、
前記分散ストレージ群に関する性能統計情報・信頼性情報を定期的に計測することと、
任意時点での稼働率・故障率を予め計算しておき、任意時点での稼働率・故障率を基に総処理コスト期待値を計算することと
を更に含む
クエリ分割方法。The query partitioning method according to claim 7, wherein
Periodically measuring performance statistics and reliability information related to the distributed storage group;
A query division method further comprising: calculating in advance an operation rate / failure rate at an arbitrary time point and calculating an expected total processing cost based on the operation rate / failure rate at an arbitrary time point. 請求項７又は８に記載のクエリ分割方法であって、
クエリを構成する結合演算を複数の要素クエリに分解することと、
前記複数の要素クエリの各々を実施することで発生する中間成果と前記各要素クエリを改めて結合するクエリ最適化手法を利用することと
を更に含む
クエリ分割方法。The query dividing method according to claim 7 or 8, comprising:
Decomposing the join operations that make up the query into multiple element queries,
A query partitioning method further comprising: using an intermediate result generated by executing each of the plurality of element queries and a query optimization technique for rejoining the element queries. 請求項９に記載のクエリ分割方法であって、
前記各要素クエリをシェアードナッシング並列検索結果で実施する度に、前記分散ストレージ群に関する性能統計情報・信頼性情報を定期的に計測した結果に基づいて、その時点での稼働率・故障率を取得することと、
前記稼働率・故障率を基に処理コスト期待値を計算し、最適化内容を変更することと
を更に含む
クエリ分割方法。The query partitioning method according to claim 9, wherein
Each time each element query is executed as a shared-nothing parallel search result, the current operation rate and failure rate are obtained based on the results of periodic measurement of performance statistics and reliability information related to the distributed storage group. To do
A query partitioning method further comprising: calculating an expected processing cost based on the operating rate / failure rate and changing the optimization content. 請求項９又は１０に記載のクエリ分割方法であって、
クエリ対象とするデータに偏在性があることを確認することと、
前記データを３種類に分割した上で要素クエリを実施することと
を更に含む
クエリ分割方法。The query dividing method according to claim 9 or 10, wherein:
Make sure that the data you're querying is unevenly distributed,
A query dividing method further comprising: dividing the data into three types and performing an element query. 請求項９乃至１１のいずれか一項に記載のクエリ分割方法であって、
前記各要素クエリをシェアードナッシング並列検索結果で実施する場合、前記分散ストレージ群に関する性能統計情報・信頼性情報を定期的に計測した結果に基づいて、その時点から指定期間の推定稼働率・推定故障率を取得することと、
前記推定稼働率・推定故障率を基に処理コスト期待値を計算し、最適化内容を変更することと、
を更に含む
クエリ分割方法。The query dividing method according to any one of claims 9 to 11,
When each element query is executed as a shared-nothing parallel search result, based on a result of periodically measuring performance statistical information / reliability information related to the distributed storage group, an estimated operation rate / estimated failure for a specified period from that point Getting rates,
Calculate the expected processing cost based on the estimated operating rate and estimated failure rate, and change the optimization content;
The query splitting method further comprising: 請求項９乃至１２のいずれか一項に記載のクエリ分割方法を、計算機に実行させるためのプログラム。   The program for making a computer perform the query division | segmentation method as described in any one of Claims 9 thru | or 12.
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