JPH0916617A - データベースチューニング支援方法及び装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 データベースシステムにおける最適なチュー
ニング時期の決定、及び最適なチューニング手法の選択
を容易とする。 【構成】 パフォーマンス情報収集装置（１）によりデ
ータベースマネジメントシステム（１０２）から収集さ
れた性能指標情報はパフォーマンス情報記憶装置（２）
に時系列情報として格納され、この性能指標情報は適宜
に加工されてからパフォーマンス情報表示装置（３）に
表示される。パフォーマンス診断装置（４）は、上記性
能指標情報の中の２つの時間帯からそれぞれ一群の情報
を読み出してパフォーマンス劣化原因を診断する。デー
タベースチューニング装置起動装置（５）は、診断結果
に応じてデータベースチューニング装置（１０３）内の
最適なチューニングツールを自動的に起動する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明はデータベースチューニ
ング支援方法及び装置に係り、特にデータベースシステ
ムのパフォーマンス（性能）に劣化が生じた場合、その
旨及びその原因等をユーザに知らせて適切なるチューニ
ングが行われるように支援するデータベースチューニン
グ支援方法及び装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来のデータベースチューニング手法と
しては、例えば、データベースのトレース情報等を利用
してデータベースマネジメントシステム（ＤＢＭＳ）の
パラメータを変更するものや、データの分布等からデー
タベースのテーブル構造やインデックスの張りかたを変
更するもの（特開平５−２５１５号公報「データベース
の最適化編成方法」参照）等が知られている。

【０００３】これらチューニング手法のそれぞれは、対
象となるデータベースシステムが特定の原因により劣化
している場合に限り有効とされている。従って、対象と
なるデータベースシステムの劣化原因を的確に把握しな
い限り、それらのチューニング手法をもってしても、そ
の選択を誤れば、必ずしも十分なるパフォーマンス（性
能）の改善を図ることはできない。

【０００４】換言すれば、それらのチューニング手法を
用いてデータベースシステムのパフォーマンスを改善す
るためには、当該システムのパフォーマンス劣化が、デ
ータベースマネジメントシステムのパラメータが不適切
であることに起因するのか、マシンのパワー不足に起因
するのか、アプリケーションの構築方法が不適切である
ことに起因するのか、と言ったパフォーマンス劣化原因
を的確に把握する必要がある。システムのパフォーマン
ス劣化がアプリケーションの構築方法が不適切であるこ
とに起因するにも拘らず、データベースマネジメントシ
ステムのパラメータをチューニングすると言った誤った
チューニング手法選択を行うと、システムパフォーマン
スは一向に改善されない。言わば、システムのボトルネ
ックを知って初めて適切なるチューニング手法を適用で
きるのである。

【０００５】一方、前述のように、対象となるデータベ
ースシステムにパフォーマンス劣化が生ずる原因には、
データベースマネジメントシステムのパラメータが不適
切である場合、マシンのパワー不足に起因する場合、ア
プリケーションの構築方法が不適切である場合、の如く
様々なものがあるため、対象となるデータベースシステ
ムがチューニングを必要とする状態となる時期は、必ず
しも時間の関数として予測することができない。

【０００６】従来、データベースシステムのチューニン
グは、データベース管理者による経験と勘に依存してい
る。すなわち、データベース管理者は前回のチューニン
グから一定期間が経過した時期毎に、或いは経験と勘に
よりデータベースシステムのパフォーマンス低下が判断
される時期毎に、当該データベースシステムからそのパ
フォーマンスに関する情報を手作業により収集、整理し
てそのボトルネック（パフォーマンス劣化原因）を経験
と勘を頼りに判断し、その判断結果に基いて適用すべき
チューニングツールを決定するようにしている。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うな従来のデータベース管理者によるチューニング作業
にあっては、周期的に或いは経験と勘を頼りとしてチュ
ーニング時期を決定するため、チューニング時期を必ず
しも適切に決定し難いことに加え、膨大な情報を手作業
により収集、整理することから、パフォーマンス劣化原
因の究明に時間がかかり、またその収集、整理にはデー
タベースシステム全体についての知識が必要とされるた
め、高度な専門家を必要とする等の問題点があった。

【０００８】この発明は、上述の問題点に鑑みてなされ
たものであり、その目的とするところは、この種のデー
タベースシステムにおける最適なチューニング時期の決
定を容易ならしめるデータベースチューニング支援方法
及び装置を提供することにある。この発明の他の目的と
するところは、最適なチューニング手法の選択を容易な
らしめるデータベースチューニング支援方法及び装置を
提供することにある。

【０００９】

【課題を解決するための手段】この出願の第１の発明
は、データベースシステムの運用時の性能指標値を自動
収集し時系列情報として記憶するステップ（又は手段）
と、前記記憶された一連の性能指標値の中で指定された
第１の時間帯における性能指標値と指定された第２の時
間帯における性能指標値とを比較して当該性能指標の劣
化度合を生成するステップ（又は手段）と、前記生成さ
れた劣化度合を当該データベースのチューニング支援情
報として出力するステップ（又は手段）と、を具備する
ことを特徴とするデータベースチューニング支援方法
（又は装置）にある（請求項１又は請求項９）。

【００１０】ここで言う「劣化度合」とは、性能の劣化
の状態を表現する数値である。このの値が大きいほど劣
化が激しいと言うように定義される値でも良いし、逆
に、この値が小さいほど劣化が激しいと言うように定義
される値でも良く、更には、（第２の時間帯での性能指
標値）／（第１の時間帯での性能指標値）と言った両時
間帯での性能指数値の比でもよい。以下の実施例におい
ては、後述するように、「適合度平均」がこれに相当す
る。

【００１１】この出願の第２の発明は、前記第１の時間
帯における性能指標値は、当該データベースシステムに
おける前回チューニング直後の時間帯における性能指標
値であり、かつ前記第２の時間帯における性能指標値
は、最新の時間帯における性能指標値であること、を特
徴とする請求項１（又は請求項９）に記載のデータベー
スチューニング支援方法（又は装置）にある（請求項２
又は請求項１０）。

【００１２】この出願の第３の発明は、前記両時間帯に
おける性能指標値を比較してデータベースシステムの劣
化度合を生成するステップ（又は手段）は、前記第１の
時間帯に含まれる一連の性能指標値と前記第２の時間帯
に含まれる一連の性能指標値とを対応する時刻のもの同
士で比較することにより個々の時刻毎の劣化度合を算出
するステップ（又は手段）と、前記算出された個々の時
刻毎の劣化度合を統計処理することにより当該性能指標
の全体としての劣化度合を生成するステップ（又は手
段）とを具備すること、を特徴とする請求項１（又は請
求項９）に記載のデータベースチューニング支援方法
（又は装置）にある（請求項３又は請求項１１）。

【００１３】ここで言う「統計処理」とは、１群の数値
データに対する統計学的処理のことである。平均値算出
処理、最大値算出処理、最小値算出処理等がこれに相当
するものである。以下の実施例では、後述するように、
時刻毎の適合度から平均値を算出する処理がこれに相当
する。

【００１４】この出願の第４の発明は、データベースシ
ステムの運用時の性能指標値を自動収集し時系列情報と
して記憶するステップ（又は手段）と、前記記憶された
一連の性能指標値の中で指定された第１の時間帯におけ
る性能指標値と指定された第２の時間帯における性能指
標値とを複数の性能指標のそれぞれについて比較して各
性能指標毎の劣化度合を生成するステップ（又は手段）
と、前記生成された複数の性能指標毎の劣化度合に基づ
き、各性能指標の劣化度合と対応するデータベースシス
テム劣化原因との関係を示す知識を用いて、当該データ
ベースシステムの劣化原因を推論により求めるステップ
（又は手段）と、前記推論により求められたをデータベ
ースシステム劣化原因をチューニング支援情報として出
力するステップ（又は手段）と、を具備することを特徴
とするデータベースチューニング支援方法（又は装置）
にある（請求項４又は請求項１２）。

【００１５】ここで言う「知識」とは、エキスパートシ
ステムにおいて推論により結論を導く為に用いられる情
報のことである。一般的には、「〜は、…である。」と
言う事実を表す知識と、「〜ならば、…である。」と言
うルールを表す知識とから構成される。以下の実施例で
は、後述するように、ファジイルールが採用されてい
る。

【００１６】この出願の第５の発明は、データベースシ
ステムの運用時の性能指標値を自動収集し時系列情報と
して記憶するステップ（又は手段）と、前記記憶された
一連の性能指標値の中で指定された第１の時間帯におけ
る性能指標値と指定された第２の時間帯における性能指
標値とを複数の性能指標のそれぞれについて比較して各
性能指標毎の劣化度合を生成するステップ（又は手段）
と、前記生成された各性能指標毎の劣化度合に基づき、
各性能指標の劣化度合と対応する劣化原因との関係を示
す知識を用いて、対応するデータベースシステム劣化原
因を推論により求めるステップ（又は手段）と、前記推
論により求められた各劣化原因に対応して、当該劣化原
因を解消するためのチューニングツールを自動的に起動
するステップ（又は手段）と、を具備することを特徴と
するデータベースチューニング支援方法（又は装置）に
ある（請求項５又は請求項１３）。

【００１７】ここで言うチューニングツールとは、当該
データベースシステムの性能を回復させる手段を広く総
称しており、具体的には、ディスク管理ツールやパラメ
ータ設定の為のツール等がこれに相当する。

【００１８】この出願の第６の発明は、所定操作にて入
力された性能指標値若しくはそれを適宜に加工して得ら
れた情報を当該データベースシステムの性能指標基準情
報として記憶するステップ（又は手段）と、当該データ
ベースシステムの運用時の性能指標現在値を自動収集す
るステップ（又は手段）と、前記記憶された性能指標基
準情報と前記収集された性能指標現在値とを比較して当
該性能指標の劣化度合を生成するステップ（又は手段）
と、前記生成された劣化度合を当該データベースのチュ
ーニング支援情報として出力するステップ（又は手段）
と、を具備することを特徴とするデータベースチューニ
ング支援方法（又は装置）にある（請求項６又は請求項
１４）。

【００１９】ここで言う「性能指標基準情報」とは、各
性能指標が現在どの程度劣化しているかの判定基準とし
て用いられるものである。以下の実施例では、キーボー
ドから入力された過去のデータや最大値、最小値等が
「性能指標」に相当し、また過去のデータに基いて算出
されたメンバシップ関数が「それを加工した情報」に相
当する。

【００２０】この出願の第７の発明は、所定操作にて入
力された性能指標値若しくはそれを適宜に加工して得ら
れた情報を当該データベースシステムの性能指標基準情
報として記憶するステップ（又は手段）と、当該データ
ベースシステムの運用時の性能指標現在値を自動収集す
るステップ（又は手段）と、前記入力記憶された性能指
標基準情報と前記自動収集された性能指標現在値とを複
数の性能指標のそれぞれについて比較して各性能指標毎
の劣化度合を生成するステップ（又は手段）と、前記生
成された各性能指標毎の劣化度合に基づき、各性能指標
の劣化度合と対応するデータベースシステム劣化原因と
の関係を示す知識を用いて、当該データベースシステム
の劣化原因を推論により求めるステップ（又は手段）
と、前記推論により求められたをデータベースシステム
劣化原因をチューニング支援情報として出力するステッ
プ（又は手段）と、を具備することを特徴とするデータ
ベースチューニング支援方法（又は装置）にある（請求
項７又は請求項１５）。

【００２１】この出願の第８の発明は、所定操作にて入
力された性能指標値若しくはそれを適宜に加工して得ら
れた情報を当該データベースシステムの性能指標基準情
報として記憶するステップ（又は手段）と、当該データ
ベースシステムの運用時の性能指標現在値を自動収集す
るステップ（又は手段）と、前記入力記憶された性能指
標基準情報と前記自動収集された性能指標現在値とを複
数の性能指標のそれぞれについて比較して各性能指標毎
の劣化度合を生成するステップ（又は手段）と、前記生
成された各性能指標毎の劣化度合に基づき、各性能指標
の劣化度合と対応するデータベースシステム劣化原因と
の関係を示す知識を用いて、当該データベースシステム
の劣化原因を推論により求めるステップ（又は手段）
と、前記推論により求められた各劣化原因に対応して、
当該劣化原因を解消するためのチューニングツールを自
動的に起動するステップ（又は手段）と、を具備するこ
とを特徴とするデータベースチューニング支援方法（又
は装置）にある（請求項８又は請求項１６）。

【００２２】この出願の第９の発明は、データベースシ
ステムの運用時に得られる各種の性能指標値を自動収集
する手段と、前記収集された各種の性能指標値を目的と
する診断対象別にグループ分けする手段と、前記グルー
プ分けされた性能指標値を各グループ毎に１画面に一括
してしてグラフ表示する手段と、を具備することを特徴
とするデータベースチューニング支援装置にある（請求
項１７）。

【００２３】この出願の第１０の発明は、データベース
本体を構成するユーザアプリケーションと、前記ユーザ
アプリケーションを管理するデータベースマネージメン
トシステムと、前記データベースマネージメントシステ
ムに対する各種のチューニングツールを備えたデータベ
ースチューニング装置とを有するデータベースシステム
に適用されるデータベースチューニング支援装置であっ
て、前記データベースマネジメントシステムからパフォ
ーマンス情報、トレース情報及びシステム情報を収集す
るパフォーマンス情報収集装置と、前記パフォーマンス
情報収集装置で収集されたパフォーマンス情報、トレー
ス情報及びシステム情報を時系情報として記憶するパフ
ォーマンス情報記憶装置と、前記パフォーマンス情報記
憶装置に記憶されたパフォーマンス情報、トレース情報
及びシステム情報を加工してユーザに表示するパフォー
マンス情報表示装置と、前記パフォーマンス情報記憶装
置に時系列的に記憶されたパフォーマンス情報、トレー
ス情報及びシステム情報の中で、時間的にかけ離れた２
つの時間帯の情報に基づいて当該データベースシステム
のパフォーマンス劣化原因を診断するパフォーマンス診
断装置と、前記パフォーマンス診断装置にて診断された
パフォーマンス劣化原因に対応して、前記データベース
チューニング装置内の該当するチューニングツールを起
動させるデータベースチューニング装置起動装置と、を
具備することを特徴とする。

【００２４】

【作用】この出願の第１の発明では、データベースシス
テムの運用時の性能指標値が自動収集されて時系列情報
として記憶され、その記憶された一連の性能指標値の中
で指定された第１の時間帯における性能指標値と指定さ
れた第２の時間帯における性能指標値とが比較されて当
該性能指標の劣化度合が生成され、生成された劣化度合
は当該データベースのチューニング支援情報として出力
される（請求項１又は請求項９）。

【００２５】この出願の第２の発明では、前記第１の時
間帯における性能指標値は、当該データベースシステム
における前回チューニング直後の時間帯における性能指
標値とされ、かつ前記第２の時間帯における性能指標値
は、最新の時間帯における性能指標値とされる（請求項
２又は請求項１０）。

【００２６】この出願の第３の発明では、前記両時間帯
における性能指標値を比較してデータベースシステムの
劣化度合を生成する処理には、前記第１の時間帯に含ま
れる一連の性能指標値と前記第２の時間帯に含まれる一
連の性能指標値とを対応する時刻のもの同士で比較する
ことにより個々の時刻毎の劣化度合を算出する処理と、
前記算出された個々の時刻毎の劣化度合を統計処理する
ことにより当該性能指標の全体としての劣化度合を生成
する処理とが含まれている（請求項３又は請求項１
１）。

【００２７】この出願の第４の発明では、データベース
システムの運用時の性能指標値が自動収集されて時系列
情報として記憶され、その中で指定された第１の時間帯
における性能指標値と指定された第２の時間帯における
性能指標値とが複数の性能指標のそれぞれについて比較
されて各性能指標毎の劣化度合が生成され、前記生成さ
れた複数の性能指標毎の劣化度合に基づき、各性能指標
の劣化度合と対応するデータベースシステム劣化原因と
の関係を示す知識を用いて、当該データベースシステム
の劣化原因が推論により求められ、推論により求められ
たをデータベースシステム劣化原因はチューニング支援
情報として出力される（請求項４又は請求項１２）。

【００２８】この出願の第５の発明では、データベース
システムの運用時の性能指標値が自動収集されて時系列
情報として記憶され、その中で指定された第１の時間帯
における性能指標値と指定された第２の時間帯における
性能指標値とが複数の性能指標のそれぞれについて比較
されて各性能指標毎の劣化度合が生成され、生成された
各性能指標毎の劣化度合に基づき、各性能指標の劣化度
合と対応する劣化原因との関係を示す知識を用いて、対
応するデータベースシステム劣化原因を推論により求め
られ、推論により求められた各劣化原因に対応して、当
該劣化原因を解消するためのチューニングツールが自動
的に起動される（請求項５又は請求項１３）。

【００２９】この出願の第６の発明では、所定操作にて
入力された性能指標値若しくはそれを適宜に加工して得
られた情報が当該データベースシステムの性能指標基準
情報として記憶され、当該データベースシステムの運用
時の性能指標現在値が自動収集され、前記記憶された性
能指標基準情報と前記収集された性能指標現在値とを比
較して当該性能指標の劣化度合が生成され、生成された
劣化度合は当該データベースのチューニング支援情報と
して出力されることとなる（請求項６又は請求項１
４）。

【００３０】この出願の第７発明では、所定操作にて入
力された性能指標値若しくはそれを適宜に加工して得ら
れた情報が当該データベースシステムの性能指標基準情
報として記憶され、当該データベースシステムの運用時
の性能指標現在値が自動収集され、入力記憶された性能
指標基準情報と自動収集された性能指標現在値とが複数
の性能指標のそれぞれについて比較されて各性能指標毎
の劣化度合が生成され、生成された各性能指標毎の劣化
度合に基づき、各性能指標の劣化度合と対応するデータ
ベースシステム劣化原因との関係を示す知識を用いて、
当該データベースシステムの劣化原因を推論により求ら
れ、推論により求められたをデータベースシステム劣化
原因はチューニング支援情報として出力される（請求項
７又は請求項１５）。

【００３１】この出願の第８の発明では、所定操作にて
入力された性能指標値若しくはそれを適宜に加工して得
られた情報が当該データベースシステムの性能指標基準
情報として記憶され、当該データベースシステムの運用
時の性能指標現在値が自動収集され、入力記憶された性
能指標基準情報と自動収集された性能指標現在値とが複
数の性能指標のそれぞれについて比較されて各性能指標
毎の劣化度合が生成され、生成された各性能指標毎の劣
化度合に基づき、各性能指標の劣化度合と対応するデー
タベースシステム劣化原因との関係を示す知識を用い
て、当該データベースシステムの劣化原因を推論により
求められ、推論により求められた各劣化原因に対応し
て、当該劣化原因を解消するためのチューニングツール
が自動的に起動される（請求項８又は請求項１６）。

【００３２】この出願の請求項９の発明では、データベ
ースシステムの運用時に得られる各種の性能指標値が自
動収集され、収集された各種の性能指標値は目的とする
診断対象別にグループ分けされ、グループ分けされた性
能指標値は各グループ毎に１画面に一括してしてグラフ
表示される（請求項１７）。

【００３３】この出願の請求項１０の発明では、データ
ベースマネジメントシステムからパフォーマンス情報、
トレース情報及びシステム情報が収集され、収集された
パフォーマンス情報、トレース情報及びシステム情報は
時系情報として記憶され、記憶されたパフォーマンス情
報、トレース情報及びシステム情報は加工されてユーザ
に表示され、また記憶されたパフォーマンス情報、トレ
ース情報及びシステム情報の中で、時間的にかけ離れた
２つの時間帯の情報に基づいて当該データベースシステ
ムのパフォーマンス劣化原因が診断され、診断されたパ
フォーマンス劣化原因に対応して、データベースチュー
ニング装置内の該当するチューニングツールが起動され
る（請求項１８）。

【００３４】

【実施例】以下に、本発明の好適な一実施例を添付図面
に従って詳細に説明する。先ず、本発明に係るデータベ
ースチューニング支援装置の第１実施例の全体構成を図
１に示す。同図に示されるように、このデータベースチ
ューニング支援装置１００は、データベース本体を構成
するユーザアプリケーション１０１と、前記ユーザアプ
リケーションを管理するデータベースマネージメントシ
ステム（ＤＢＭＳ）１０２と、前記データベースマネー
ジメントシステムに対する各種のチューニングツールを
備えたデータベースチューニング装置１０３とを有する
データベースシステムに適用されている。尚、これらシ
ステム構成要素１０１〜１０３の詳細については、必要
に応じて後に詳細に説明する。

【００３５】一方、データベースチューニング支援装置
１００は、前記データベースマネジメントシステム１０
２からパフォーマンス情報、トレース情報及びシステム
情報を収集するパフォーマンス情報収集装置１と、前記
パフォーマンス情報収集装置で収集されたパフォーマン
ス情報、トレース情報及びシステム情報を時系列情報と
して記憶するパフォーマンス情報記憶装置２と、前記パ
フォーマンス情報記憶装置２に記憶されたパフォーマン
ス情報、トレース情報及びシステム情報を加工してユー
ザに表示するパフォーマンス情報表示装置３と、前記パ
フォーマンス情報記憶装置２に時系列的に記憶されたパ
フォーマンス情報、トレース情報及びシステム情報の中
で、時間的にかけ離れた２つの時間帯の情報に基づいて
当該データベースシステムのパフォーマンス劣化原因を
診断するパフォーマンス診断装置４と、前記パフォーマ
ンス診断装置４にて診断されたパフォーマンス劣化原因
に対応して、前記データベースチューニング装置内の該
当するチューニングツールを起動させるデータベースチ
ューニング装置起動装置５とから概略構成されている。
以下、これらの構成要素１〜５の詳細を順次に説明す
る。

【００３６】先ず、最初に、パフォーマンス情報収集装
置１の詳細について説明する。パフォーマンス情報収集
装置１は、例えばデータベースマネジメントシステム
（ＤＢＳ）から（１）データベースのパフォーマンスに
関する情報、（２）検索のトレース情報、及び（３）シ
ステム情報を当該データベースシステムの性能指標とし
て自動収集する。尚、図１では、それらの情報は、デー
タベースマネジメントシステム１０２から直接に収集す
るように記されているが、その他ファイル等の記憶媒体
から収集することもできる。それら情報（１）〜（３）
の詳細内容は以下の通りである。

【００３７】（１） パフォーマンス情報 パフォーマンス情報は、この例では、ログオン数、レス
ポンス時間、トランザクション数、解析されたＳＱＬ
数、ＳＱＬ文発行数等から構成されており、それらは全
て数値情報とされている。また、これらの情報は、デー
タベースマネジメントシステム１０２のデータディクシ
ョナリディレクトリ（ＤＤ／Ｄ）から読み出すことがで
きる。それら情報の意味するところは次の通りである。 ログオン数 ：データベースにログオンしているユーザの数 レスポンス時間 ：一定間隔で特定のＳＱＬ文を発行した場合のレス ポンス時間 トランザクション数 ：発行されたトランザクションの数 解析されたＳＱＬ数 ：解析されたＳＱＬ文の数 ＳＱＬ文発行数 ：単位時間当たりのＳＱＬ文発行数

【００３８】（２） トレース情報 トレース情報は、この例では、ＳＱＬ文、ＳＱＬ実行時
間等から構成されており、ＳＱＬ文は文字列情報、それ
以外は数値情報とされている。また、これらの情報は、
データベースマネジメントシステム１０２のデータディ
クショナリディレクトリ（ＤＤ／Ｄ）、或いはデータベ
ースマネジメントシステムが作成したトレースファイル
から読み出すことができる。それら情報の意味するとこ
ろは次の通りである。 ＳＱＬ文 ：発行されたＳＱＬ文 ＳＱＬ実行時間 ：発行されたＳＱＬ文の実行時間

【００３９】（３） システム情報 システム情報は、この例では、Ｂキャッシュミス率、Ｄ
キャッシュミス率、Ｌキャッシュミス率、ページアウト
数、スワップアウト数、読み込み物理ブロック、読み込
み要求、ディスパッチャ稼働率、ディスパッチャ待機時
間、ディスパッチャ数、共有サーバプロセス待機率、共
有サーバ数等から構成されており、それらの情報は全て
数値データとされている。また、これらの情報は、デー
タベースマネジメントシステム１０２のデータディクシ
ョナリディレクトリ（ＤＤ／Ｄ）及びコンピュータシス
テムから読み出すことができる。それら情報の意味する
ところは次の通りである。 Ｂキャッシュミス率 ：バッファのキャッシュミス率 Ｄキャッシュミス率 ：データディクショナリのキャッシュミス率 Ｌキャッシュミス率 ：ライブラリのキャッシュミス率 ページアウト数 ：単位時間当たりのページアウト数 スワップアウト数 ：単位時間当たりのスワップアウト数 読み込み物理ブロック ：ディスクへの読み込みと書き込みの割合 読み込み要求 ：読み込み要求と書き込み要求の割合 ディスパッチャ稼働率 ：ディスパッチャプロセスの稼働時間と待機時間 の割合 ディスパッチャ待機時間 ：ディスパッチャプロセスの待機時間とトータル 時間の割合 ディスパッチャ数 ：稼働しているディスパッチャプロセス数 共有サーバプロセス待機数：共有サーバプロセスの待機時間とトータル時間 の割合 共有サーバ数 ：稼働している共有サーバ数

【００４０】次に、パフォーマンス情報記憶装置２の詳
細について説明する。パフォーマンス情報記憶装置２
は、パフォーマンス情報収集装置１にて収集された各情
報（パフォーマンス情報、トレース情報、システム情
報）を時系列情報として例えばデータベースのテーブル
（パフォーマンス情報テーブル、トレース情報テーブ
ル、システム情報テーブル）に記憶する。尚、これらの
収集された情報については、その他データファイルに格
納することもできる。これらのテーブル（パフォーマン
ス情報テーブル、トレース情報テーブル、システム情報
テーブル）の構造の一例を図２〜図４にそれぞれ示す。

【００４１】それらの図から明らかなように、いずれの
テーブルにおいても、その先頭カラムには、収集された
時刻を示す「日時」が格納されており、後述する読み出
しの際のデータ検索に際してはこの「日時」が利用され
る。そして、「日時」カラムに続く各カラムには、前述
したパフォーマンス情報、トレース情報、システム情報
をそれぞれ構成する各データが順に格納される。

【００４２】パフォーマンス情報テーブルの具体的な一
例を図５に示す。ここで、各カラムに格納される情報の
定義は、以下の通りである。 レスポンス時間 ：収集時刻の平均のレスポンス時間（ＳＱＬの発 行から結果が帰ってくるまでの時間）である。 １秒間隔でレスポンス時間（リアルタイム）を 収集した場合は、３６００のレスポンス時間 （リアルタイム）の平均となる。 最大レスポンス時間 ：収集時間内で収集したレスポンス時間（リアル タイム）の最大値である。 ログオン数 ：収集時刻の平均のログオン数である。１分間隔 でログオン数（リアルタイム）を収集した場合 は、６０のログオン数（リアルタイム）の平均 となる。 最大ログオン数 ：収集時刻内で収集したログオン数（リアルタイ ム）の最大の値である。 トランザクション数 ：収集時刻の平均のトランザクション数である。 １分間隔でトランザクション数（リアルタイム） を収集した場合は、６０のトランザクション数 （リアルタイム）の平均となる。 最大トランザクション数 ：収集時刻内で収集したトランザクション数（リ アルタイム）の最大の値である。 解析ＳＱＬ数 ：収集時刻の平均の解析されたＳＱＬ数である。 １分間隔で解析ＳＱＬ数（リアルタイム）を収 集した場合は、６０の解析数（リアルタイム） の平均となる。 最大解析ＳＱＬ数 ：収集時刻内で収集した解析ＳＱＬ数（リアルタ イム）の最大値である。

【００４３】トレース情報テーブルのさらに具体的な一
例を図６に示す。ここで、各カラムに格納される情報の
定義は、以下の通りである。 ＳＱＬ ：発行されたＳＱＬ文そのものである。 ＳＱＬの発行数 ：収集時刻内で発行されたＳＱＬ文の発行数であ る。 実行時間 ：収集時刻内で発行されたＳＱＬ文の平均実行時 間である。 トータル実行時間 ：収集時刻内で発行されたＳＱＬ文の実行時間総 和である。

【００４４】次に、パフォーマンス情報表示装置３の詳
細について説明する。パフォーマンス情報表示装置３
は、パフォーマンス情報記憶装置２に格納されている時
系列情報を読み出し、これを適宜な加工処理を施したの
ち表示器の画面上にグラフ化して表示する。表示態様の
具体的な幾つかの例を以下に説明する。

【００４５】（１） トータルパフォーマンス情報表示
態様 この表示態様では、ユーザにより指定された日付に関し
て、各時刻のレスポンス時間情報、ログオン数情報、ト
ランザクション数情報、解析されたＳＱＬ数情報が前述
のパフォーマンス情報テーブル（図５参照）から読み出
され、それらの情報が折れ線グラフを用いて画面上に一
括表示される（図７参照）。この画面に基いて、ユーザ
は、レスポンス低下の原因がログオン数の増加にあるの
か、トランザクション数の増加にあるのか、或いは解析
されたＳＱＬ数の増加にあるのか、更にはそれ以外の原
因にあるのか等を知ることができ、それらの結果に基い
て、チューニングを実行すべき時期に達しているか、更
にはどのようなチューニングを実行すべきかを容易に判
断することができる。尚、図７に示される例では、各情
報は特定の日付について１種類しか示されていないが、
必要により２以上の日付についても同時に重ねて表示す
ることもでき、その場合には過去の状態と現在の状態と
を比較することにより、一層信頼性の高い判断を行うこ
とが可能となる。尚、グラフ化の為のツールとしては、
スプレッドシートやグラフ化ツールを採用することがで
きる。

【００４６】（２） バッファ情報表示態様 この表示態様では、Ｂキャッシュミス率情報、Ｄキャッ
シュミス率情報、Ｌキャッシュミス率情報、ページアウ
ト情報、スワップアウト情報、読み込み物理ブロック情
報、読み込み要求情報が前述のシステム情報テーブル
（図４参照）から読み出され、それらの情報が例えば折
れ線グラフを用いて指定された期間について時系列的に
一括画面表示される（図示省略）。この画面に基いて、
ユーザは、バッファの使用状況に関する変動を知ること
ができ、その結果に基いて、パフォーマンス低下の原因
がバッファの配分悪化にあることを容易に判断すること
ができる。

【００４７】（３） リソース情報表示態様 この表示態様では、ディスパッチャ使用率情報、ディス
パッチャ待機率情報、ディスパッチャプロセス数情報、
共有サーバプロセス情報、共有サーバ数情報が前述のシ
ステム情報テーブル（図４参照）から読み出され、それ
らの情報が例えば折れ線グラフを用いて指定された期間
について時系列的に一括画面表示される（図示省略）。
この画面に基いて、ユーザは、リソースの使用状況に関
する変動を知ることができ、その結果に基いて、パフォ
ーマンス低下の原因がリソースの配分悪化にあることを
容易に判断することができる。

【００４８】（４） ＳＱＬ情報表示態様 この表示態様では、前述のトレース情報テーブル（図３
参照）に基いて、収集された各ＳＱＬ文についての発行
数、平均実行時間、トータル実行時間（発行数×処理時
間）が求められ、それらの情報はパレート図を用いて画
面上に一括表示される（図８参照）。すなわち、図８の
例では、画面左上には横軸をＳＱＬ番号、縦軸を秒数と
してＳＱＬトータル実行時間が棒グラフにより描かれて
おり、同様にして、画面左下にはＳＱＬ平均実行時間が
棒グラフにより描かれている。また、画面右上には、横
軸をＳＱＬ番号、縦軸を回数としてＳＱＬ発行数が棒グ
ラフにより描かれ、さらに、画面右下には、ＳＱＬ番号
とＳＱＬ文との対応関係を示す表が描かれている。

【００４９】ＳＱＬ文の配列は、ＳＱＬ発行数、ＳＱＬ
平均実行時間、ＳＱＬトータル実行時間のいずれをキー
としてもソート可能になされており、またそのソート結
果の表示についても、所定のモード切り替え操作を行う
ことにより、それぞれのグラフ（ＳＱＬ発行数グラフ、
ＳＱＬ平均実行時間グラフ、ＳＱＬトータル実行時間グ
ラフ）を当該情報（ＳＱＬ発行数情報、ＳＱＬ平均実行
時間情報、ＳＱＬトータル実行時間情報）をキーとして
個別にソートする第１のモードと、全てのグラフを特定
の１個の共通情報（ＳＱＬ発行数情報、ＳＱＬ平均実行
時間情報、又はＳＱＬトータル実行時間情報）をキーと
してソートする第２のモードとに切り替え可能になされ
ている。図８に示された例では、上述の第２のモードが
選択されており、全てのグラフはＳＱＬトータル実行時
間を共通のキーとしてソートされているものである。

【００５０】この画面によれば、ユーザは、発行数が多
いか、或いは平均実行時間やトータル実行時間の多いＳ
ＱＬ文に着目することにより、いずれのＳＱＬ文がパフ
ォーマンス劣化に悪影響を与えているかを容易に判断す
ることができる。

【００５１】次に、パフォーマンス診断装置４の詳細に
ついて説明する。パフォーマンス診断装置４は、パフォ
ーマンス記憶装置２に記憶された時系列情報に基いて、
前回のチューニング直後に収集した情報とそれ以後に収
集した情報とを比較することにより、当該データベース
システムのパフォーマンス劣化度合を生成し、さらにそ
の生成された劣化度合を用いてファジイ推論によりその
劣化原因を診断するようになされている。特に、この例
では、診断に必要な情報は既にパフォーマンス記憶装置
２に格納されているため、データベースシステムの非運
用時においても診断動作を支承なく実行させることがで
きる。この劣化度合の生成方法及び劣化原因の診断方法
を以下に詳細に説明する。

【００５２】先ず最初に、ユーザは、パフォーマンス情
報記憶装置２に記憶された性能指標値である時系列情報
の中から、互いに比較されるべき一対の情報群が存在す
る２つの時間帯を指定する。この例では、時間帯の長さ
としては１日分の長さ（２４時間）が用いられている。
従って、ユーザは比較基準情報が存在する第１の時間帯
である前回チューニング直後の日付と、比較対象情報が
存在する第２の時間帯である最新の日付（例えば、昨
日）とを指定する。すると、それらの日付に相当する時
間帯にそれぞれ存在する一群の情報がパフォーマンス情
報記憶装置２から読み出される。尚、この例では、時間
帯の指定をユーザの選択に全て委ねているが、例えばこ
れをシステム側の制御に委ねることもでき、その際に例
えば最新の時間帯と前回チューニング直後の時間帯とが
自動的に指定されるように構成すれば、常に、チューニ
ング直後から現在までのデータベース運用に対する性能
指標の変動を的確に把握し、前回チューニング時の手法
が適切であったかの判断が容易となる。

【００５３】次いで、読み出された比較基準情報に基い
て、メンバシップ関数の作成が行われる。この例では、
比較基準及び比較対象となる性能指標情報としては、レ
スポンス時間情報、ログオン数情報、トランザクション
情報、及び解析されたＳＱＬ数情報が用いられている。
このメンバシップ関数は、例えばレスポンス時間がメン
バシップ関数の適合度０．０となる点、及び最大レスポ
ンス時間がメンバシップ関数の１．０となる点を求める
ことにより、０時から２３時までの各時刻毎に設定され
る。例えば、図５に示される具体的なパフォーマンス情
報テーブルを例にとり、１９９５年３月１日のレスポン
ス時間情報及び最大レスポンス時間情報を比較基準とな
る性能指標情報とした場合、それらの情報は図９のグラ
フにより表され、これを前提として作成された例えば同
日の４時及び１７時のメンバシップ関数は、図１０及び
図１１のグラフにより表される。

【００５４】次いで、それらの求められた各時刻のメン
バシップ関数と比較対象情報である最新情報の各時刻の
値とが同一時刻のもの同士で比較され、両者の適合度が
各性能指標情報（レスポンス時間情報、ログオン数情
報、トランザクション情報、及び解析されたＳＱＬ数情
報）毎に求められ、これら求められた各情報の各時刻毎
の適合度に基いて、平均化処理（統計処理）により当該
性能指標の劣化度合が生成される。この劣化度合は、こ
の例では、次式により定義される適合度平均として求め
られる。 適合度平均＝（０時から２３時までの適合度の総和）／
２４

【００５５】特に、上述の実施例の場合には、異なる日
付の一連の情報を同一時刻のもの同士で互いに比較して
各時刻毎の適合度を求め、さらにそれら各時刻の適合度
を統計処理することにより、最終的な劣化度合（適合度
平均）を求めているため、略同じ時刻には同じような運
用がデータベースシステムになされているものとの前提
の元に、信頼性の高い劣化度合を得ることができる。
尚、このようにして得られた劣化度合は、そのまま表示
画面を介してユーザに通知することもできるが、特にこ
の実施例では劣化度合情報をさらに劣化原因診断に利用
している。

【００５６】次いで、このようにして各情報毎に求めら
れた適合度平均（劣化度合）は、各情報毎の適合度平均
と当該データベースシステムのパフォーマンス劣化原因
との関係を規定するルール（知識）に当て嵌められ、以
下のようにして、当該データベースシステムの劣化原因
がファジイ推論により診断される。このファジイ推論に
おいては、入力値、出力値及びルールは以下のように定
義され、また、後述するルールにおける前件部のメンバ
シップ関数及び後件部のメンバシップ関数は、それぞれ
図１２及び図１３のグラフにより表される。 （入力値） レスポンス時間の特定の時刻の適合度 レスポンス時間の平均の適合度 トランザクション数の特定の時刻の適合度 トランザクション数の平均の適合度 解析されたＳＱＬ数の特定の時刻の適合度 （出力値） アプリケーションに原因がある可能性 パラメータ設定に原因がある可能性 フラグメンテーションに原因がある可能性 システムが拡張されたことに原因がある可能性 （ルール） （アプリケーションに関するルール） ＩＦ レスポンス時間の特定の時刻の適合度＝大 ＴＨＥＮ アプリケーションに原因がある可能性が大 ＩＦ トランザクション数の特定の時刻の適合度＝大 ＴＨＥＮ アプリケーションに原因がある可能性が大 ＩＦ レスポンス時間の特定の時刻の適合度＝大 ＡＮＤ トランザクション数の特定の時刻の適合度＝普通 ＴＨＥＮ アプリケーションに原因がある可能性が大 ＩＦ レスポンス時間の特定の時刻の適合度＝小 ＴＨＥＮ アプリケーションに原因がある可能性が小 ＩＦ トランザクション数の特定の時刻の適合度＝小 ＴＨＥＮ アプリケーションに原因がある可能性が小 （パラメータの設定に関するルール） ＩＦ レスポンス時間の特定の時刻の適合度＝大 ＴＨＥＮ パラメータの設定に原因がある可能性が大 ＩＦ トランザクション数の特定の時刻の適合度＝普通 ＡＮＤ 解析されたＳＱＬ数の特定の時刻の適合度＝大 ＴＨＥＮ パラメータの設定に原因がある可能性が大 （フラグメンテーションに関するルール） ＩＦ レスポンス時間の平均の適合度＝大 ＡＮＤ トランザクション数の平均の適合度＝普通 ＴＨＥＮ フラグメンテーションに原因がある可能性が大 ＩＦ トランザクション数の平均の適合度＝大 ＴＨＥＮ フラグメンテーションに原因がある可能性が小 （システムの拡張に関するルール） ＩＦ レスポンス時間の平均の適合度＝大 ＴＨＥＮ システムが拡張された可能性が大 ＩＦ トランザクション数の平均の適合度＝大 ＴＨＥＮ システムが拡張された可能性が大 ＩＦ レスポンス時間の平均の適合度＝小 ＴＨＥＮ システムが拡張された可能性が小 ＩＦ トランザクション数の平均の適合度＝小 ＴＨＥＮ システムが拡張された可能性が小

【００５７】尚、上述のルールにおいて、「時間の特定
の時刻の適合度」とは、各時刻における適合度の最大値
を取ったものである。例えば、レスポンス時間の特定の
時刻の適合度は、次式により定義されるものである。 レスポンス時間の特定の時刻の適合度＝ＭＡＸ（レスポ
ンス時間の各時刻の適合度）

【００５８】次に、データベースチューニング装置起動
装置５の詳細について説明する。データベースチューニ
ング装置起動装置５は、パフォーマンス診断装置４によ
る診断結果をユーザに対して表示すると共に、データベ
ースチューニング装置１０３内の最適なチューニングツ
ールを自動的に起動して、当該パフォーマンス劣化原因
を解消させる。

【００５９】より具体的には、フラグメンテーションの
可能性が一番高かった場合には、フラグメンテーション
が発生していることをユーザに通知し、同時に、フラグ
メンテーションを解消するために最適なツール（ディス
ク管理ツール等）を起動する。フラグメンテーションを
解消する方法としては、ディスクのバックアップを取
り、フォーマットした後で、再度インストールを行うも
のが挙げられる。尚、フォーマットを行わずにフラグメ
ンテーションを解消するツールとしては、ｓｙｍａｎｔ
ｅｃ社製のノートンユーティリティ等がある。

【００６０】システムが拡張された可能性が一番高かっ
た場合には、システムが拡張（端末数、ユーザ数）され
ていることをユーザに通知する。この場合、パフォーマ
ンス情報表示装置２の画面上には所定のシステム情報が
表示され、これにより何が拡張されたかを確認するよう
ユーザに促される。

【００６１】アプリケーションに原因がある可能性が一
番高かった場合には、アプリケーションに原因がある可
能性が高い旨がユーザに通知される。この場合、パフォ
ーマンス情報表示装置２の画面上にはＳＱＬ情報が表示
され、どのＳＱＬ文に原因があるかを追及するようユー
ザに促される。

【００６２】パラメータ設定に原因がある可能性が一番
高かった場合には、パラメータ設定に原因がある旨がユ
ーザに通知され、同時に、パラメータを設定するための
ツールが自動的に起動される。

【００６３】尚、一番高い可能性の値を有するものが複
数あった場合には、それら複数の結果をユーザに対して
通知するものとし、最終的な判断はユーザ自身に委ねる
ものとする。また、ユーザに対して一番可能性の高い原
因だけを通知するのではなく、ある値より高い可能性を
有する原因の全てをユーザに通知するようにしても良
く、この場合にも最終的な判断はユーザに委ねられる。

【００６４】次に、本発明に係るデータベースチューニ
ング支援装置の第２実施例の全体構成を図１４に示す。
尚、同図において、図１の第１実施例と同一構成部分に
ついては、同符号を付すことにより説明は省略する。こ
の実施例では、前記第１実施例で説明した劣化度合の生
成を、パフォーマンス情報記憶装置２に記憶された自動
収集されたデータ（性能指標値）に基いて行うのではな
く、ユーザにより別途キーボード８から入力されたデー
タ（性能指標値）、或いは過去のデータ（性能指標値）
を適宜に加工することで別途ユーザにより作成され、か
つ予めファイル７に格納させたメンバシップ関数に基い
て行うようにしている。

【００６５】同図において、パフォーマンス指標入力装
置６はパフォーマンス診断装置４ａから呼び出され、指
定された入力方法によりパフォーマンス指標を入力す
る。ここで、指定可能な入力方法には、ファイル７から
入力するものと、キーボード８から入力するものとが用
意されている。すなわち、パフォーマンス診断装置４ａ
は、自動収集されてパフォーマンス情報記憶装置２に格
納されている過去のデータ（性能指標値）を用いるので
はなく、パフォーマンス指標入力装置６から読み込まれ
たデータ（性能指標値）とユーザにより選択された最新
のデータ（性能指数値）との比較により、劣化度合の生
成及び劣化原因の診断を行うのである。その為に、パフ
ォーマンス指標入力装置６では、以下の処理を行う。

【００６６】指定された入力方法がファイルからの入力
である場合、パフォーマンス指標入力装置６は、ファイ
ル７から事前に作成されているメンバシップ関数を読み
込む。このメンバシップ関数は、過去にデータを収集し
た際等に、そのデータの平均値、最大値、或いは分散等
から作成すれば良く、具体的には以下のようにして過去
のデータから求められた各時刻の平均値、各時刻の最大
値を利用して作成することができる。 （各時刻の平均値） Ｐ ｉｎｆ ａｖｇ（ｙ，ｚ）＝Σ（ｘ）／Ｎ ｘ：１つの日のデータ Ｎ：日数 ｙ：時刻 ｚ：データの種類（レスポンス時間、トランザクション
数、ログオン数、解析されたＳＱＬ数等） （各時刻の最大値） Ｐ ｉｎｆ ｍａｘ（ｙ，ｚ）＝ＭＡＸ（ｘ） （各時刻の分散：二乗平均） Ｐ ｉｎｆ ｄｉｓ（ｙ，ｚ）＝√（（ｘ ａｖｇ−
ｘ）² −ｘ² ） ｘ ａｖｇ：ｘの平均

【００６７】このようにして得られた各時刻の平均値、
各時刻の最大値、及び各時刻の分散に基いて、メンバシ
ップ関数の作成が行われる。その結果、作成されたメン
バシップ関数を図１５のグラフに示す。

【００６８】一方、指定された入力方法がキーボードか
らの入力である場合、パフォーマンス指標入力装置６
は、キーボード８からデータ（性能指標値）を読み込
む。この場合、それらのデータはユーザによりキーボー
ド８から入力される。入力されるデータとしては、例え
ば比較基準となるデータの最小値と最大値が用いられ、
これらのデータはパフォーマンス診断装置４ａへと送ら
れ、これらのデータに基いてメンバシップ関数の作成が
行われる。その結果作成されたメンバシップ関数を図１
６のグラフに示す。

【００６９】以後、パフォーマンス診断装置４ａにおい
ては、読み込まれたメンバシップ関数或いは作成された
メンバシップ関数に基いて、第１実施例の場合と同様に
して、劣化度合の生成及び劣化原因の診断が行われる。
尚、上述のキーボード８からの入力に際して、最大値と
最小値との２つの値を入力する代わりに、１つの値（閾
値として使用する）だけを入力するようにしても良く、
この場合には、最小値と最大値とが同じ値となり、その
結果、比較態様はファジイではなくてクリスプなものと
なる。

【００７０】この第２実施例においても、パフォーマン
ス診断装置４ａにおける劣化度合の生成及び劣化原因の
診断それ自体は自動的に行われるから、ユーザはチュー
ニング時期の判断及びチューニング手法の選択に必要な
情報を容易に入手することができる。

【００７１】

【発明の効果】この出願の第１の発明（請求項１又は請
求項９）によれば、データベースシステムのユーザは、
指定した２つの時間帯の相互間における性能指標の劣化
度合を容易に知ることができるため、その劣化度合の大
小やそれに関わる性能指標の種別により、チューニング
の時期や採用すべきチューニング手法の判断等を適切に
行うことが可能となる。

【００７２】この出願の第２の発明（請求項２又は請求
項１０）によれば、前回のチューニング直後から現在に
至る運用に関しての性能指標変動が判明する為、採用さ
れたチューニング手法の良否確認が容易となる。この出
願の第３の発明（請求項３又は請求項１１）によれば、
ほぼ同じ時刻には同じような運用がデータベースシステ
ムになされているとの前提の元に、劣化度合の生成精度
を向上させることができる。

【００７３】この出願の第４の発明（請求項４又は請求
項１２）によれば、データベースシステムの性能劣化の
原因又は有力な候補が判明する為、ユーザは性能向上の
為の対策を適切にとることができる。

【００７４】この出願の第５の発明（請求項５又は請求
項１３）によれば、データベースシステムの性能が劣化
しても、劣化原因を考慮して最適なチューニングツール
が自動的に起動される為、この種のデータベースシステ
ムをユーザの手を煩わせることなく、常に最適な状態に
維持することができる。

【００７５】この出願の第６の発明（請求項６又は請求
項１４）によれば、第１発明とほぼ同様な効果をより低
コストに実現することができる。

【００７６】この出願の第７の発明（請求項７又は請求
項１５）によれば、第４の発明とほぼ同様な効果をより
低コストに実現することができる。

【００７７】この出願の第８の発明（請求項８又は請求
項１６）によれば、第５の発明とほぼ同様な効果をより
低コストに実現することができる。

【００７８】この出願の第９の発明（請求項１７の発
明）によれば、チューニング時期やチューニング種別の
判断に当たり、相互に関連する複数の情報が１画面に一
括して表示される為、それらの判断が容易となる。

【００７９】この出願の第１０の発明（請求項１８の発
明）によれば、この種データベースシステムにおける総
合的な保守が容易となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１実施例に係るデータベースチュー
ニング支援装置の全体構成を示すブロック図である。

【図２】パフォーマンス情報テーブルの構造の一例を示
す図である。

【図３】トレース情報テーブルの構造の一例を示す図で
ある。

【図４】システム情報テーブルの構造の一例を示す図で
ある。

【図５】パフォーマンス情報テーブルの具体的な一例を
示す図である。

【図６】トレース情報テーブルの具体的な一例を示す図
である。

【図７】トータルパフォーマンス情報表示態様の一例を
示す図である。

【図８】ＳＱＬ情報表示態様の一例を示す図である。

【図９】図５に示されるパフォーマンス情報テーブルの
中で、特定の日付における最大レスポンス時間とレスポ
ンス時間との関係を取り出して示すグラフである。

【図１０】図９に示されるグラフを前提として作成され
た、４時のメンバシップ関数を示すグラフである。

【図１１】図９に示されるグラフを前提として作成され
た、１７時のメンバシップ関数を示すグラフである。

【図１２】性能劣化の原因診断のための推論ルールにお
ける前件部のメンバシップ関数の一例を示すグラフであ
る。

【図１３】性能劣化の原因診断のための推論ルールにお
ける後件部のメンバシップ関数の一例を示すグラフであ
る。

【図１４】本発明の第２実施例に係るデータベースチュ
ーニング支援装置の全体構成を示すブロック図である。

【図１５】入力された過去の性能指標データに基いて作
成されてファイルに格納される時刻ｘにおけるメンバシ
ップ関数の一例を示すグラフである。

【図１６】キーボートから入力された性能指標データに
基いて作成されたメンバシップ関数の一例を示すグラフ
である。

【符号の説明】

１００ データベースチューニング支援装置 １０１ ユーザアプリケーション １０２ データベースマネジメントシステム １０３ データベースチューニング装置 １ パフォーマンス情報収集装置 ２ パフォーマンス情報記憶装置 ３ パフォーマンス情報表示装置 ４ パフォーマンス診断装置 ４ａ パフォーマンス診断装置 ５ データベースチューニング装置起動装置

フロントページの続き (72)発明者 八竹 英紀 京都府京都市右京区花園土堂町10番地 オ ムロン株式会社内 (72)発明者 前川 浩二 京都府京都市右京区花園土堂町10番地 オ ムロン株式会社内 (72)発明者 堀内 雅之 京都府京都市右京区花園土堂町10番地 オ ムロン株式会社内

Claims (18)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 データベースシステムの運用時の性能指
   標値を自動収集し時系列情報として記憶するステップ
   と、 前記記憶された一連の性能指標値の中で指定された第１
   の時間帯における性能指標値と指定された第２の時間帯
   における性能指標値とを比較して当該性能指標の劣化度
   合を生成するステップと、 前記生成された劣化度合を当該データベースのチューニ
   ング支援情報として出力するステップと、 を具備することを特徴とするデータベースチューニング
   支援方法。
2. 【請求項２】 前記第１の時間帯における性能指標値
   は、当該データベースシステムにおける前回チューニン
   グ直後の時間帯における性能指標値であり、かつ前記第
   ２の時間帯における性能指標値は、最新の時間帯におけ
   る性能指標値であること、 を特徴とする請求項１に記載のデータベースチューニン
   グ支援方法。
3. 【請求項３】 前記両時間帯における性能指標値を比較
   して当該性能指標の劣化度合を生成するステップは、 前記第１の時間帯に含まれる一連の性能指標値と前記第
   ２の時間帯に含まれる一連の性能指標値とを対応する時
   刻のもの同士で比較することにより個々の時刻毎の劣化
   度合を算出するステップと、 前記算出された個々の時刻毎の劣化度合を統計処理する
   ことにより当該性能指標全体としての劣化度合を生成す
   るステップとを具備すること、 を特徴とする請求項１に記載のデータベースチューニン
   グ支援方法。
4. 【請求項４】 データベースシステムの運用時の性能指
   標値を自動収集し時系列情報として記憶するステップ
   と、 前記記憶された一連の性能指標値の中で指定された第１
   の時間帯における性能指標値と指定された第２の時間帯
   における性能指標値とを複数の性能指標のそれぞれにつ
   いて比較して各性能指標毎の劣化度合を生成するステッ
   プと、 前記生成された各性能指標毎の劣化度合に基づき、各性
   能指標の劣化度合と対応するデータベースシステム劣化
   原因との関係を示す知識を用いて、当該データベースシ
   ステムの劣化原因を推論により求めるステップと、 前記推論により求められたをデータベースシステム劣化
   原因をチューニング支援情報として出力するステップ
   と、 を具備することを特徴とするデータベースチューニング
   支援方法。
5. 【請求項５】 データベースシステムの運用時の性能指
   標値を自動収集し時系列情報として記憶するステップ
   と、 前記記憶された一連の性能指標値の中で指定された第１
   の時間帯における性能指標値と指定された第２の時間帯
   における性能指標値とを複数の性能指標のそれぞれにつ
   いて比較して各性能指標毎の劣化度合を生成するステッ
   プと、 前記生成された各性能指標毎の劣化度合に基づき、各性
   能指標の劣化度合と対応する劣化原因との関係を示す知
   識を用いて、当該データベースシステムの劣化原因を推
   論により求めるステップと、 前記推論により求められた各劣化原因に対応して、当該
   劣化原因を解消するためのチューニングツールを自動的
   に起動するステップと、 を具備することを特徴とするデータベースチューニング
   支援方法。
6. 【請求項６】 所定操作にて入力された性能指標値若し
   くはそれを適宜に加工して得られた情報を当該データベ
   ースシステムの性能指標基準情報として記憶するステッ
   プと、 当該データベースシステムの運用時の性能指標現在値を
   自動収集するステップと、 前記記憶された性能指標基準情報と前記収集された性能
   指標現在値とを比較して当該性能指標の劣化度合を生成
   するステップと、 前記生成された劣化度合を当該データベースのチューニ
   ング支援情報として出力するステップと、 を具備することを特徴とするデータベースチューニング
   支援方法。
7. 【請求項７】 所定操作にて入力された性能指標値若し
   くはそれを適宜に加工して得られた情報を当該データベ
   ースシステムの性能指標基準情報として記憶するステッ
   プと、 当該データベースシステムの運用時の性能指標現在値を
   自動収集するステップと、 前記入力記憶された性能指標基準情報と前記自動収集さ
   れた性能指標現在値とを複数の性能指標のそれぞれにつ
   いて比較して各性能指標毎の劣化度合を生成するステッ
   プと、 前記生成された各性能指標毎の劣化度合に基づき、それ
   ら性能指標の劣化度合と対応するデータベースシステム
   劣化原因との関係を示す知識を用いて、当該データベー
   スシステムの劣化原因を推論により求めるステップと、 前記推論により求められたをデータベースシステム劣化
   原因をチューニング支援情報として出力するステップ
   と、 を具備することを特徴とするデータベースチューニング
   支援方法。
8. 【請求項８】 所定操作にて入力された性能指標値若し
   くはそれを適宜に加工して得られた情報を当該データベ
   ースシステムの性能指標基準情報として記憶するステッ
   プと、 当該データベースシステムの運用時の性能指標現在値を
   自動収集するステップと、 前記入力記憶された性能指標基準情報と前記自動収集さ
   れた性能指標現在値とを複数の性能指標のそれぞれにつ
   いて比較して各性能指標毎の劣化度合を生成するステッ
   プと、 前記生成された各性能指標毎の劣化度合に基づき、それ
   ら性能指標の劣化度合と対応するデータベースシステム
   劣化原因との関係を示す知識を用いて、当該データベー
   スシステムの劣化原因を推論により求めるステップと、 前記推論により求められた各劣化原因に対応して、当該
   劣化原因を解消するためのチューニングツールを自動的
   に起動するステップと、 を具備することを特徴とするデータベースチューニング
   支援方法。
9. 【請求項９】 データベースシステムの運用時の性能指
   標値を自動収集し時系列情報として記憶する手段と、 前記記憶された一連の性能指標値の中で指定された第１
   の時間帯における性能指標値と指定された第２の時間帯
   における性能指標値とを比較して当該性能指標の劣化度
   合を生成する手段と、 前記生成された劣化度合を当該データベースのチューニ
   ング支援情報として出力する手段と、 を具備することを特徴とするデータベースチューニング
   支援装置。
10. 【請求項１０】 前記第１の時間帯における性能指標値
    は、当該データベースシステムにおける前回チューニン
    グ直後の時間帯における性能指標値であり、かつ前記第
    ２の時間帯における性能指標値は、最新の時間帯におけ
    る性能指標値であること、 を特徴とする請求項９に記載のデータベースチューニン
    グ支援装置。
11. 【請求項１１】 前記両時間帯における性能指標値を比
    較して当該性能指標の劣化度合を生成する手段は、 前記第１の時間帯に含まれる一連の性能指標値と前記第
    ２の時間帯に含まれる一連の性能指標値とを対応する時
    刻のもの同士で比較することにより個々の時刻毎の劣化
    度合を算出する手段と、 前記算出された個々の時刻毎の劣化度合を統計処理する
    ことにより当該性能指標全体としての劣化度合を生成す
    る手段とを具備すること、 を特徴とする請求項９に記載のデータベースチューニン
    グ支援装置。
12. 【請求項１２】 データベースシステムの運用時の性能
    指標値を自動収集し時系列情報として記憶する手段と、 前記記憶された一連の性能指標値の中で指定された第１
    の時間帯における性能指標値と指定された第２の時間帯
    における性能指標値とを複数の性能指標のそれぞれにつ
    いて比較して各性能指標毎の劣化度合を生成する手段
    と、 前記生成された各性能指標毎の劣化度合に基づき、各性
    能指標の劣化度合と対応するデータベースシステム劣化
    原因との関係を示す知識を用いて、当該データベースシ
    ステムの劣化原因を推論により求める手段と、 前記推論により求められたをデータベースシステム劣化
    原因をチューニング支援情報として出力する手段と、 を具備することを特徴とするデータベースチューニング
    支援装置。
13. 【請求項１３】 データベースシステムの運用時の性能
    指標値を自動収集して時系列情報として記憶する手段
    と、 前記記憶された一連の性能指標値の中で指定された第１
    の時間帯における性能指標値と指定された第２の時間帯
    における性能指標値とを複数の性能指標のそれぞれにつ
    いて比較して各性能指標毎の劣化度合を生成する手段
    と、 前記生成された各性能指標毎の劣化度合に基づき、各性
    能指標の劣化度合と対応するデータベースシステムの劣
    化原因との関係を示す知識を用いて、当該データベース
    システムの劣化原因を推論により求める手段と、 前記推論により求められた各劣化原因に対応して、当該
    劣化原因を解消するためのチューニングツールを自動的
    に起動する手段と、 を具備することを特徴とするデータベースチューニング
    支援装置。
14. 【請求項１４】 所定操作にて入力された性能指標値若
    しくはそれを適宜に加工して得られた情報を当該データ
    ベースシステムの性能指標基準情報として記憶する手段
    と、 当該データベースシステムの運用時の性能指標現在値を
    自動収集する手段と、 前記記憶された性能指標基準情報と前記収集された性能
    指標現在値とを比較して当該性能指標の劣化度合を生成
    する手段と、 前記生成された劣化度合を当該データベースのチューニ
    ング支援情報として出力する手段と、 を具備することを特徴とするデータベースチューニング
    支援装置。
15. 【請求項１５】 所定操作にて入力された性能指標値若
    しくはそれを適宜に加工して得られた情報を当該データ
    ベースシステムの性能指標基準情報として記憶する手段
    と、 当該データベースシステムの運用時の性能指標現在値を
    自動収集する手段と、 前記入力記憶された性能指標基準情報と前記自動収集さ
    れた性能指標現在値とを複数の性能指標のそれぞれにつ
    いて比較して各性能指標毎の劣化度合を生成する手段
    と、 前記生成された各性能指標毎の劣化度合に基づき、各性
    能指標の劣化度合と対応するデータベースシステム劣化
    原因との関係を示す知識を用いて、当該データベースシ
    ステムの劣化原因を推論により求める手段と、 前記推論により求められたをデータベースシステム劣化
    原因をチューニング支援情報として出力する手段と、 を具備することを特徴とするデータベースチューニング
    支援装置。
16. 【請求項１６】 所定操作にて入力された性能指標値若
    しくはそれを適宜に加工して得られた情報を当該データ
    ベースシステムの性能指標基準情報として記憶する手段
    と、 当該データベースシステムの運用時の性能指標現在値を
    自動収集する手段と、 前記入力記憶された性能指標基準情報と前記自動収集さ
    れた性能指標現在値とを複数の性能指標のそれぞれにつ
    いて比較して各性能指標毎の劣化度合を生成する手段
    と、 前記生成された各性能指標毎の劣化度合に基づき、それ
    ら性能指標の劣化度合と対応するデータベースシステム
    劣化原因との関係を示す知識を用いて、当該データベー
    スシステムの劣化原因を推論により求める手段と、 前記推論により求められた各劣化原因に対応して、当該
    劣化原因を解消するためのチューニングツールを自動的
    に起動する手段と、 を具備することを特徴とするデータベースチューニング
    支援装置。
17. 【請求項１７】 データベースシステムの運用時に得ら
    れる各種の性能指標値を自動収集する手段と、 前記収集された各種の性能指標値を目的とする診断対象
    別にグループ分けする手段と、 前記グループ分けされた性能指標値を各グループ毎に１
    画面に一括してしてグラフ表示する手段と、 を具備することを特徴とするデータベースチューニング
    支援装置。
18. 【請求項１８】 データベース本体を構成するユーザア
    プリケーションと、前記ユーザアプリケーションを管理
    するデータベースマネージメントシステムと、前記デー
    タベースマネージメントシステムに対する各種のチュー
    ニングツールを備えたデータベースチューニング装置と
    を有するデータベースシステムに適用されるデータベー
    スチューニング支援装置であって、 前記データベースマネジメントシステムからパフォーマ
    ンス情報、トレース情報及びシステム情報を収集するパ
    フォーマンス情報収集装置と、 前記パフォーマンス情報収集装置で収集されたパフォー
    マンス情報、トレース情報及びシステム情報を時系列情
    報として記憶するパフォーマンス情報記憶装置と、 前記パフォーマンス情報記憶装置に記憶されたパフォー
    マンス情報、トレース情報及びシステム情報を加工して
    ユーザに表示するパフォーマンス情報表示装置と、 前記パフォーマンス情報記憶装置に時系列情報として記
    憶されたパフォーマンス情報、トレース情報及びシステ
    ム情報の中で、時間的にかけ離れた２つの時間帯の情報
    に基づいて当該データベースシステムのパフォーマンス
    劣化原因を診断するパフォーマンス診断装置と、 前記パフォーマンス診断装置にて診断されたパフォーマ
    ンス劣化原因に対応して、前記データベースチューニン
    グ装置内の該当するチューニングツールを起動させるデ
    ータベースチューニング装置起動装置と、 を具備することを特徴とするデータベースチューニング
    支援装置。