JPH01102656A - Estimation processing system for system performance - Google Patents
Estimation processing system for system performanceInfo
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- JPH01102656A JPH01102656A JP62259992A JP25999287A JPH01102656A JP H01102656 A JPH01102656 A JP H01102656A JP 62259992 A JP62259992 A JP 62259992A JP 25999287 A JP25999287 A JP 25999287A JP H01102656 A JPH01102656 A JP H01102656A
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- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
Description
【発明の詳細な説明】
〔概 要〕
リレーショナルデータベース等のデータベースシステム
のシステム性能の見積処理に関し、データベースを実際
に作成することを必要とせずに、システム性能を自動的
に算出することのできるシステム性能見積処理方式を目
的とし、問合せ入力に応じるデータベースシステムの検
索経路を、データの定義及び格納構造を示すシステム制
御用テーブルにより、所定の最適化条件を満足するよう
に決定して、該検索経路によるアクセスのためのプログ
ラム情報を生成する最適化処理手段を有し、該プログラ
ム情報に従って該検索経路によるアクセスを実行するシ
ステムの性能見積に際し、該システム制御用テーブルの
内容を擬似的に設定した擬似システム制御用テーブルと
、該プログラム情報で指定されるプログラムを構成する
単位処理ごとの性能情報データからなるシステム固有値
テーブルと、該プログラム情報に指定されたプログラム
を実行した場合の性能値を、該システム固有値テーブル
の性能情報データによって算出する見積処理手段とを設
け、所要の問合せ入力に応じ、該擬似システム制御用テ
ーブルに基づく該プログラム情報を、該最適化処理手段
によって生成させ、該プログラム情報によるアクセスを
実行すること無く、該プログラム情報を該見積処理手段
の入力として、該性能値を算出するように構成する。[Detailed Description of the Invention] [Summary] A system that can automatically calculate system performance without the need to actually create a database, regarding the process of estimating system performance of a database system such as a relational database. For the purpose of a performance estimation processing method, a search path of a database system that responds to a query input is determined so as to satisfy predetermined optimization conditions using a system control table that indicates data definition and storage structure, and the search path is determined so as to satisfy predetermined optimization conditions. When estimating the performance of a system that has an optimization processing means that generates program information for access using the program information and executes access using the search route according to the program information, a pseudo-processing means that sets the contents of the system control table in a pseudo manner is used. A system control table, a system-specific value table consisting of performance information data for each unit process that constitutes the program specified by the program information, and a system-specific value table that includes performance information data when the program specified by the program information is executed. an estimation processing means that calculates based on performance information data of the eigenvalue table; the optimization processing means generates the program information based on the pseudo system control table in response to a required inquiry input; The performance value is calculated by inputting the program information to the estimation processing means without executing the program information.
本発明はデータベースシステム特にリレーショナルデー
タベース等のように抽象度の高いデータモデルのシステ
ムの、システム性能の見積に係り、実際に≠−タベース
を設けることなく、データベースシステムの検索処理の
性能を自動的に算出することのできるシステム性能見積
処理方式に関する。The present invention relates to estimating the system performance of a database system, particularly a system with a highly abstract data model such as a relational database. This invention relates to a system performance estimation processing method that can be calculated.
公知のリレーショナルデータベース等のように、いわゆ
る抽象度の高いデータモデルのデータベースシステムに
おいては、利用者はどういうデータが欲しいかを要求と
して入力すれば、そのデータを得ることができ、そのた
めに如何に検索して目的のデータに到達するか等のデー
タ取得方法を指定する必要がない。In database systems with so-called highly abstract data models, such as well-known relational databases, users can obtain the data by inputting what kind of data they want as a request, and how to search for it. There is no need to specify the data acquisition method, such as how to reach the desired data.
そのように構成されたデータベースシステムには、利用
者の入力する問合せ文等を解析して、データベースの内
部の格納構造の情報に基づき、最もアクセスコストの小
さい検索経路を自動的に選択する最適化処理のための機
構が設けられる。A database system configured in this way has optimization technology that analyzes queries entered by users and automatically selects the search route with the lowest access cost based on information about the internal storage structure of the database. A mechanism is provided for processing.
第3図はこのようなデータベースシステムの構成例を示
すブロック図である。FIG. 3 is a block diagram showing an example of the configuration of such a database system.
システムの最適化処理部1は、利用者の入力する問合せ
文を解析して、所要のデータ検索条件を識別すると、デ
ータベースのいわゆるスキーマを保持するためのシステ
ムカタログ2に格納されているシステム制御用テーブル
3を参照することにより、そのデータ検索条件を実際の
データ格納構造にマツピングして、検索を実行するため
の検索経路を決定する。After analyzing the query input by the user and identifying the required data search conditions, the system optimization processing unit 1 analyzes the query statement input by the user and identifies the required data search conditions. By referring to Table 3, the data search conditions are mapped to the actual data storage structure and a search path for executing the search is determined.
即ち利用者は、第4図に例示するようなリレーショナル
データベースのテーブルを予め定義して、例えば、
5ELlliCT PRODUCT FROM 5TO
CK WHERE QOH<=50のような問合せ文に
よって、5TOCKテーブルから、008列の値が50
以下である行の、PRODUCT列のデータを取り出す
ことを要求するものとする。That is, the user defines a relational database table in advance as shown in FIG.
A query like CK WHERE QOH <= 50 will change the value of column 008 to 50 from the 5TOCK table.
Assume that a request is made to retrieve data in the PRODUCT column of the following row.
この利用者のテーブル5TOCRの構成等及びそれが実
際にどのように格納されているかは、システム制御用テ
ーブル3を構成するテーブルによって定義されるものと
し、システム制御用テーブル3は例えば第5図に示すよ
うな複数のテーブルからなる。The structure of this user's table 5TOCR and how it is actually stored shall be defined by the tables that constitute the system control table 3, and the system control table 3 is shown in FIG. 5, for example. It consists of multiple tables as shown.
第5図(a)は利用者のテーブルを定義するテーブル制
御テーブルであり、図の各テーブル第1行に示す列名を
参照して、「テーブル名」列にテーブル名を示し、同じ
行の「クラスタ」列には、データを検索するためのイン
デックスを格納したファイルを別に設ける、いわゆるク
ラスタリングの有り/無しくY/N)を示す。Figure 5 (a) is a table control table that defines the user's tables. Refer to the column names shown in the first row of each table in the figure, indicate the table name in the "Table Name" column, and The "cluster" column indicates whether there is so-called clustering (Y/N), in which a file storing an index for searching data is provided separately.
又、「格納行数」列はテーブルの最大行数を示し、「空
き率」列にこめデータを格納するブロックにデータの追
加に備えて設ける空き率の平均値をパーセント値で指定
する。Further, the "Stored Row Number" column indicates the maximum number of rows in the table, and the "Vacancy Rate" column specifies, as a percentage, the average value of the vacancy rate provided for the block storing the data in preparation for the addition of data.
第5図(b)は列制御テーブルであり、「テーブル名」
列のテーブル名と、「列名」列の列名で列が定義され、
その列のデータのデータ属性(例えば整数(INTII
り、日本語文字(NCHA)等)を「属性」列に示し、
「精度」列には必要な場合、文字数、精度等を指定する
。Figure 5(b) is a column control table, with "table name"
The column is defined by the table name of the column and the column name of the "Column name" column,
The data attributes of the data in that column (e.g. integer (INTII)
, Japanese characters (NCHA), etc.) in the “Attribute” column,
In the "Precision" column, specify the number of characters, precision, etc., if necessary.
第5図(e)はクラスタリングの有る場合に、インデッ
クスファイルを定義するインデックス制御テーブルで、
「インデックス名」列にインデックスファイルの名前、
「テーブル名」列にこのインデックスと関連するテーブ
ルの名前、「列数」列には、そのテーブルでこのインデ
ックスのキーに対応する列の数を示し、「空き率」列に
インデックスファイルに設ける平均空き率を指定する。Figure 5(e) is an index control table that defines index files when clustering is present.
The name of the index file in the "Index Name" column,
The "Table Name" column shows the name of the table associated with this index, the "Number of Columns" column shows the number of columns that correspond to the key of this index in that table, and the "Freedom Ratio" column shows the average number of columns to be set in the index file. Specify the vacancy rate.
第5図(d)はインデックスとテーブルの列との対応を
示す関連制御テーブルであって、「インデックス名」列
にインデックスの名前、「インデックス内定義番号」列
には、同じインデックスキーについて1から始まるキー
の要素番号を付し、そのインデックスに対応するテーブ
ル上の列を、「テーブル名」列と「テーブル内定義番号
」列で指定する。FIG. 5(d) is a related control table showing the correspondence between indexes and table columns. Add the starting key element number and specify the column on the table that corresponds to that index in the "Table name" column and "Table definition number" column.
この例のシステム制御用テーブルによって、第4図のテ
ーブルが、実際には第6図に示すように、CLUSTE
Rインデックス10と、INDEXIインデックス11
と、それらでクラスタリングされた構造で格納されるデ
ータ本体12とから構成される°データ格納構造をとる
ことが示されている。With the system control table in this example, the table in FIG. 4 actually becomes CLUSTE, as shown in FIG.
R index 10 and INDEXI index 11
, and a data body 12 that is stored in a clustered structure.
なお、この例でCLUSTERインデックスIOはPN
O列の値を大きさの順に分類したキーから各データのあ
るブロックをポイントする、いわゆるノンデンスインデ
ックスであり、INDEXIインデックス11はWHN
O列の所要値をキーとして検索して、そのデータの所在
レコードのアドレスを知るようにしたデンスインデック
スで、いわゆるインバーテツドキ一方式のインデックス
である。Note that in this example, CLUSTER index IO is PN
It is a so-called non-dense index that points to a block with each data from a key that sorts the values in column O in order of size, and INDEXI index 11 is a WHN
This is a dense index that uses the required value in column O as a key to find the address of the record where the data is located, and is a so-called inverted index.
最適化処理部1は、このようなシステム制御用テーブル
3を参照して、例えばデータベースを格納する外部記憶
装置との入出力回数が最も少ないと予想される検索経路
を最適経路として、クラスタリングの利用や、空き率等
を考慮した適当な論理で決定し、その検索経路によるア
クセスを実行するための手順表4を生成して検索実行部
5に渡す。The optimization processing unit 1 refers to such a system control table 3 and uses clustering, for example, by selecting a search route that is expected to have the least number of inputs and outputs from an external storage device that stores a database as the optimal route. A procedure table 4 for executing access using the search route is generated and passed to the search execution unit 5.
手順表4は、検索アクセスに必要な基本機能を実行する
プログラム単位を、要すれば繰り返し等の指示と共に、
実行順に指定した手順表であって、検索実行部5はこの
手順表4に従って、それらの所要のプログラム単位を順
次呼び出すことにより、実際のデータベース6ヘアクセ
スして検索処理を実行する。なお、手順表4を前記のよ
うな手順表形式にしないで、検索処理を実行するプログ
ラムの、いわゆる実行形式モジュールを生成するように
してもよい。Procedure table 4 shows the program unit that executes the basic functions necessary for search access, along with instructions such as repetition if necessary.
The search execution unit 5 accesses the actual database 6 and executes the search process by sequentially calling the required program units according to the procedure table 4, which is specified in the order of execution. Note that instead of creating the procedure table 4 in the procedure table format as described above, a so-called executable module of a program for executing the search process may be generated.
前記のようなデータベースシステムを構成する場合に、
その検索処理のシステム性能を予め評価する等のための
見積を行う場合に、従来は問合せ文、データベースの定
義、データの格納状態等を見積者が解析して定めるパラ
メータ値を、計算式に当てはめることにより算出するが
、前記のように動的に最適検索経路が決定される場合に
は、その条件を考慮する必要があるので、データベース
の高度、複雑化と共に上記方法では見積作業が次第に困
難になる。又、パイロットシステムを実際に作成して運
転し、性能を測定することも行われるが、パイロットシ
ステムの作成には相当のコストと期間を要するという問
題がある。When configuring a database system like the one above,
When making an estimate to pre-evaluate the system performance of the search process, conventionally the estimator analyzes the query statement, database definition, data storage status, etc. and applies the parameter values determined by the estimator to a calculation formula. However, when the optimal search route is dynamically determined as described above, it is necessary to take these conditions into account, so as the database becomes more sophisticated and complex, the estimation work using the above method becomes increasingly difficult. Become. Additionally, a pilot system is actually created and operated to measure its performance, but there is a problem in that creating a pilot system requires considerable cost and time.
本発明は、データベースを実際に作成することなく、シ
ステム性能を自動的に算出することのできるシステム性
能見積処理方式を目的とする。The present invention aims at a system performance estimation processing method that can automatically calculate system performance without actually creating a database.
第1図は、本発明の構成を示すブロック図である。 FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of the present invention.
図はデータベースシステムの構成を示し、21はシステ
ムカタログ22のシステム制御用テーブル3又は擬似シ
ステム制御用テーブル23を参照して最適検索経路の手
順表4を生成する最適化処理部、25はシステム固有値
テーブル26の性能データにより、手順表4に示された
処理の実行性能値を算出する見積処理部である。The figure shows the configuration of a database system, where 21 is an optimization processing unit that generates an optimal search route procedure table 4 by referring to the system control table 3 or pseudo system control table 23 of the system catalog 22, and 25 is a system-specific value. This is an estimation processing unit that calculates the execution performance value of the process shown in the procedure table 4 based on the performance data in the table 26.
システムの見積モードにおいて、最適化処理部21は問
合せ文人力を解析して、所要のデータ検索条件を識別す
ると、システムカタログ22に格納されている擬似シス
テム制御用テーブル23を優先的に参照することにより
、問合せのデータ検索条件を実際のデータ格納構造にマ
ツピングして、検索を実行するための最適検索経路を決
定し、その検索経路によるアクセスを実行するための手
順表4を生成する。In the system estimation mode, the optimization processing unit 21 analyzes the query literary ability and identifies the required data search conditions, and then preferentially refers to the pseudo system control table 23 stored in the system catalog 22. Accordingly, the data search conditions of the query are mapped to the actual data storage structure, an optimal search route for executing the search is determined, and a procedure table 4 for executing access using the search route is generated.
この手順表4を見積処理部25が受は取り、システム固
有値テーブル26を参照して、手順表4の指定順序に各
プログラム単位が走行した場合の性能値を積算すること
により検索処理のシステム性能を算出する。システム固
有値テーブル26は各プログラムの走行ステップ数その
他の性能の基礎データを定義する各種テーブルからなる
テーブルとして予め格納しておく。The estimation processing unit 25 receives this procedure table 4, refers to the system specific value table 26, and calculates the system performance of the search process by integrating the performance values when each program unit runs in the order specified in the procedure table 4. Calculate. The system specific value table 26 is stored in advance as a table consisting of various tables defining the number of running steps of each program and other basic performance data.
以上の方式により、実際のデータベースの有無に関わら
ず擬似システム制御用テーブルを設けることにより、該
テーブルで定義されるデータベースへの検索処理性能を
見積もることができる。With the above method, by providing a pseudo system control table regardless of the presence or absence of an actual database, it is possible to estimate the search processing performance for the database defined by the table.
第1図のシステムの最適化処理部21は、通常のモード
では利用者の入力する問合せ文を解析して、所要のデー
タ検索条件を識別すると、前記従来の場合と同様にして
、システムカタログ22に格納されているシステム制御
用テーブル3を参照することにより、そのデータ検索条
件を実際のデータ格納構造にマツピングして、検索を実
行するための検索経路を決定する。In the normal mode, the optimization processing unit 21 of the system shown in FIG. By referring to the system control table 3 stored in the system control table 3, the data search conditions are mapped to the actual data storage structure, and a search path for executing the search is determined.
又、見積モードが指定されている場合には、問合せ文人
力を解析すると、擬似システム制御用テーブル23を優
先的にシステム制御用テーブルとして参照し、前記のよ
うに検索経路を決定する。Further, when the estimate mode is specified, when the query literary ability is analyzed, the pseudo system control table 23 is preferentially referred to as the system control table, and the search route is determined as described above.
なお、実際のシステム制御用テーブル3のみで、擬似シ
ステム制御用テーブルを兼ねこともできるものとする。Note that the actual system control table 3 alone can also serve as a pseudo system control table.
擬似システム制御用テーブル23は、実際のデータベー
スを設けること無く、例えば前記第5図に示す構成のテ
ーブル群を定義することにより、利用者のテーブル及び
その格納構造を擬似的に定義するものである。The pseudo system control table 23 is used to pseudo-define user tables and their storage structure by defining a group of tables having the configuration shown in FIG. 5, for example, without providing an actual database. .
最適化処理部21は、前記従来のように、例えばデータ
ベースを格納する外部記憶装置との入出力回数が最も少
ないと予想される検索経路を最適経路として、クラスタ
リングの利用や、空き率等を考慮した適当な論理で検索
経路を決定し、その検索経路によるアクセスを実行する
ための前記のような手順表4を生成する。As in the conventional case, the optimization processing unit 21 sets the search route that is expected to have the least number of input/outputs to/from the external storage device storing the database as the optimal route, and takes into account the use of clustering, the vacancy rate, etc. A search route is determined using appropriate logic, and the above-mentioned procedure table 4 for executing access using the search route is generated.
見積モードでない場合には、前記従来のように検索実行
部5がこの手順表4に従って、それらの所要のプログラ
ム単位を順次呼び出すことにより、実際のデータベース
6にアクセスして検索処理を実行する。If it is not the estimate mode, the search execution unit 5 accesses the actual database 6 and executes the search process by sequentially calling the required program units according to the procedure table 4, as in the prior art.
見積モードの場合には、見積処理部25が手順表4を受
は取り、システム固有値テーブル26を参照して、手順
表4に従う各プログラム単位の走行性能を積算すること
により検索処理のシステム性能を算出する。 −
このためにシステム固有値テーブル26には、各プログ
ラムの走行ステップ数等のテーブル、出力画や検索処理
の最大作業域のテーブル、ハードウェアの性能条件に関
するテーブル、その他の各種のテーブルによって性能の
基礎データを定義するうにする。In the case of the estimation mode, the estimation processing unit 25 receives the procedure table 4, refers to the system specific value table 26, and calculates the system performance of the search process by integrating the running performance of each program according to the procedure table 4. calculate. - For this purpose, the system specific value table 26 includes a table for the number of running steps of each program, a table for the maximum work area for output images and search processing, a table for hardware performance conditions, and various other tables to determine the basis of performance. Define the data.
例えばアクセスモジュールといわれるプログラム単位の
走行ステップ数のテーブルが第2図に示すような形式で
保持される。第2図において、「アクセス名」列は、手
順表4で指定される各プログラム単位の名前を示し、「
ステップ」列にそのプログラムの走行ステップ数を算出
するための計算式を指定する。 −
なお、図の例で計算式中のp、q等の変数は、データの
格納構造等に依存して決定する値であり、例えばアクセ
ス名から必要なインデックスが定まり、その結果そのイ
ンデックスの構成を示す定義値から例えばインデックス
キー比較の平均的なループ回数やバイナリサーチ回数を
見積もり、それから平均的な110回数を決定する等の
処理によって、性能計算に加える。For example, a table of the number of running steps for each program called an access module is held in a format as shown in FIG. In Figure 2, the "Access Name" column indicates the name of each program unit specified in Procedure Table 4, and the "Access Name" column indicates the name of each program unit specified in Procedure Table 4.
Specify the calculation formula for calculating the number of running steps of the program in the "Step" column. - In addition, variables such as p and q in the calculation formula in the example in the figure are values determined depending on the data storage structure, etc. For example, the required index is determined from the access name, and as a result, the configuration of that index For example, the average number of loops and binary search times of index key comparison are estimated from the defined value indicating , and then the average number of times of 110 is determined and added to the performance calculation.
見積処理部25は算出した結果をプリンタ又はデイスプ
レィ等の出力装置に出力する。The estimate processing unit 25 outputs the calculated results to an output device such as a printer or a display.
以上から明らかなように、本方式によれば見積に際して
、データベースの実体を必要としないので、短期低度に
見積もりを得ることができる。又実体を必要としないの
で、実際と全く異なる計算機を使用して、システム固有
値テーブルによって定義する擬似システムの見積を実行
することもできる。As is clear from the above, according to this method, an actual database is not required when making an estimate, so an estimate can be obtained in a short period of time. Furthermore, since no real system is required, a computer completely different from the actual system can be used to estimate the pseudo system defined by the system eigenvalue table.
〔発明の効果〕
以上の説明から明らかなように本発明によれば、データ
ベースシステムのシステム性能の見積において、データ
ベースを実際に作成する必要無しにシステム性能を自動
的に算出することができるので、特にリレーショナルデ
ータベース等の抽象度の高いシステムの、性能見積のコ
スト及び期間を減少するという著しい工業的効果がある
。[Effects of the Invention] As is clear from the above description, according to the present invention, in estimating the system performance of a database system, it is possible to automatically calculate the system performance without actually creating a database. There is a significant industrial effect of reducing the cost and period of performance estimation, especially for highly abstract systems such as relational databases.
第1図は本発明の構成を示すブロック図、第2図はシス
テム固有値テーブルの説明図、第3図は従来の構成例を
示すブロック図、第4図は利用者のテーブル例を示す図
、第5図はシステム制御用テーブルの説明図、第6図は
データ格納構造例の説明図
である。
図において、
1.21は最適化処理部、 2.22はシステムカタロ
グ、3はシステム制御用テーブル、
4は手順表、 5は検索実行部、6 はデー
タベース、 10はCLUSTERインテック
ス、11はINDEXIインデックス、 12
はデータ本体、23は擬似システム制御用テーブル、FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of the present invention, FIG. 2 is an explanatory diagram of a system eigenvalue table, FIG. 3 is a block diagram showing an example of a conventional configuration, and FIG. 4 is a diagram showing an example of a user's table. FIG. 5 is an explanatory diagram of a system control table, and FIG. 6 is an explanatory diagram of an example of a data storage structure. In the figure, 1.21 is an optimization processing unit, 2.22 is a system catalog, 3 is a system control table, 4 is a procedure table, 5 is a search execution unit, 6 is a database, 10 is a CLUSTER index, and 11 is an INDEXI index. , 12
is the data body, 23 is the pseudo system control table,
Claims (1)
、データの定義及び格納構造を示すシステム制御用テー
ブルにより、所定の最適化条件を満足するように決定し
て、該検索経路によるアクセスのためのプログラム情報
を生成する最適化処理手段(21)を有し、該プログラ
ム情報に従って該検索経路によるアクセスを実行するシ
ステムの性能見積に際し、 該システム制御用テーブルの内容を擬似的に設定した擬
似システム制御用テーブル(23)と、該プログラム情
報で指定されるプログラムを構成する単位処理ごとの性
能情報データからなるシステム固有値テーブル(26)
と、 該プログラム情報に指定されたプログラムを実行した場
合の性能値を、該システム固有値テーブルの性能情報デ
ータによって算出する見積処理手段(25)とを設け、 所要の問合せ入力に応じ、該擬似システム制御用テーブ
ル(23)に基づく該プログラム情報(4)を、該最適
化処理手段(21)によって生成させ、該プログラム情
報によるアクセスを実行すること無く、該プログラム情
報(4)を該見積処理手段(25)の入力として、該性
能値を算出するように構成されていることを特徴とする
システム性能見積処理方式。[Claims] A search route of a database system in response to a query input is determined based on a system control table indicating data definition and storage structure so as to satisfy a predetermined optimization condition, and access via the search route is determined. The content of the system control table is set in a pseudo manner when estimating the performance of a system that executes access using the search route according to the program information. A pseudo system control table (23) and a system specific value table (26) consisting of performance information data for each unit process that constitutes the program specified by the program information.
and an estimation processing means (25) that calculates a performance value when the program specified in the program information is executed, based on the performance information data of the system-specific value table, and in response to a required inquiry input, the pseudo system The program information (4) based on the control table (23) is generated by the optimization processing means (21), and the program information (4) is generated by the estimation processing means without accessing the program information. (25) A system performance estimation processing method, characterized in that the system performance estimation processing method is configured to calculate the performance value as an input.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP62259992A JPH01102656A (en) | 1987-10-15 | 1987-10-15 | Estimation processing system for system performance |
Applications Claiming Priority (1)
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---|---|---|---|
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Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
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Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH01102656A (en) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH05506529A (en) * | 1991-03-29 | 1993-09-22 | ブル・エス・アー | Improved adaptive performance evaluation device |
JPH1153401A (en) * | 1997-08-01 | 1999-02-26 | Nec Corp | Automatic index geenration system for database |
WO2008139936A1 (en) * | 2007-05-11 | 2008-11-20 | Nec Corporation | Database structuring support system |
KR100960196B1 (en) * | 2006-03-06 | 2010-05-27 | 다이킨 고교 가부시키가이샤 | Freezer |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS6079441A (en) * | 1983-10-07 | 1985-05-07 | Hitachi Ltd | Processing system for enquiry to data base |
JPS6214243A (en) * | 1985-07-11 | 1987-01-22 | Fujitsu Ltd | Program cost estimation method |
-
1987
- 1987-10-15 JP JP62259992A patent/JPH01102656A/en active Pending
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS6079441A (en) * | 1983-10-07 | 1985-05-07 | Hitachi Ltd | Processing system for enquiry to data base |
JPS6214243A (en) * | 1985-07-11 | 1987-01-22 | Fujitsu Ltd | Program cost estimation method |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH05506529A (en) * | 1991-03-29 | 1993-09-22 | ブル・エス・アー | Improved adaptive performance evaluation device |
JPH1153401A (en) * | 1997-08-01 | 1999-02-26 | Nec Corp | Automatic index geenration system for database |
KR100960196B1 (en) * | 2006-03-06 | 2010-05-27 | 다이킨 고교 가부시키가이샤 | Freezer |
WO2008139936A1 (en) * | 2007-05-11 | 2008-11-20 | Nec Corporation | Database structuring support system |
US8280876B2 (en) | 2007-05-11 | 2012-10-02 | Nec Corporation | System, method, and program product for database restructuring support |
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