添付図面を参照して、本発明の実施の形� ��を説明する。

 1.階層型負荷
 本発明の実施の形態では、階層型負荷を推� ��するための技術が提供される。階層型負荷� ��は、複数の処理層を経て呼び出される処理� ��よって生じる負荷である。例えば、処理a ₁ ~a _p のそれぞれは処理b ₁ ~b _q のいずれかを呼び出し、処理b ₁ ~b _q のそれぞれは処理c ₁ ~c _r のいずれかを呼び出すとする。このとき、処 理c ₁ ~c _r によって生じる負荷は階層型負荷である。な ぜなら、処理c ₁ ~c _r は、処理a ₁ ~a _p からなる処理層と処理b ₁ ~b _q からなる処理層を経て、つまり複数の処理層 を経て呼び出される処理だからである。

 多層システムでは、上位層の処理が下位� ��の処理を呼び出すため、階層型負荷が発生� ��る。図1は、多層システムにおいて階層的に 呼び出される階層処理を説明するための概念 図である。ユーザーが直接呼び出す処理、ま たは、システムの最上位で呼び出される処理 は、以下「サービス」と参照される。それ以 外の処理は、以下「プロシージャ」と参照さ れる。階層処理において、サービスはプロシ ージャを呼び出す。また、階層処理において 、プロシージャが他のプロシージャを呼び出 すことが許される。このとき、呼び出す側(� �位層側)のプロシージャは「上位プロシージ� ��」と参照され、呼び出される側(下位層側)� �プロシージャは「下位プロシージャ」と参� �される。

 図1に示されるように、サービス(SA,SB,SC・ ・・)の各々は、プロシージャ(P1A,P1B,P1C・・� �)のうち少なくとも1つを呼び出す。このとき 、サービス(SA,SB,SC・・・)は最上位プロシー� �ャに相当し、プロシージャ(P1A,P1B,P1C・・・)� ��下位プロシージャに相当する。更に、プロ� ��ージャ(P1A,P1B,P1C・・・)は、プロシージャ(P2 A,P2B,P2C・・・)のうち少なくとも1つを呼び出� ��てもよい。このとき、プロシージャ(P1A,P1B,P 1C・・・)が上位プロシージャに相当し、プロ シージャ(P2A,P2B,P2C・・・)が下位プロシージ� �に相当する。同様にして、プロシージャ(PnA, PnB,PnC・・・)まで呼び出され得る。ここで、n は1以上の整数である。階層処理における最� �位のプロシージャ(PnA,PnB,PnC・・・)は、以下� ��最下位プロシージャ」と参照される。

 また、階層処理のうちある階層の処理(プ ロシージャ)は、データベース層を操作する� �めのデータベース操作文を発行する。例え� �、データベース操作文は、DML文である。デ� �タベース層に対してDML文等のデータベース� �作文を発行する処理は、データベース操作� �理と参照される。本実施の形態において、� �ータベース操作処理は、最下位プロシージ� �(PnA,PnB,PnC・・・)であるとする。

 階層処理の最下位プロシージャ(PnA,PnB,PnC� ��・・)は、それぞれ所定のDML文を発行する。 このDML文は、多層システムのうち最下位層で ある「データベース層」への処理要求として 発行される。最下位プロシージャは複数の処 理層を経て呼び出されるため、その最下位プ ロシージャによって発行されるDML文の負荷は 、階層型負荷である。すなわち、データベー ス層には、階層型負荷であるDML文の負荷がか かる。

 多層システムにおいて、データベース層� ��ボトルネック層となりがちであり、データ� ��ース層にかかる階層型負荷を見積もること� ��重要である。本発明の実施の形態によれば� ��設計フェーズにおいても、データベース層� ��かかる階層型負荷を定量的に推定すること� ��できる技術が提供される。そのためのシス� ��ムが、次に説明される「階層型負荷推定シ� ��テム」である。

 2.階層型負荷推定システム
 図2は、本実施の形態に係る階層型負荷推定 システム1の構成例を示すブロック図である� �階層型負荷推定システム1は、記憶装置2、処 理装置3、入力装置4、出力装置5を備えるコン ピュータシステムである。記憶装置2は、RAM(R andom Access Memory)やHDD(Hard Disk Drive)等である� ��処理装置3は、CPU(Central Processing Unit)を有し 、プログラムを実行することによって様々な 機能を提供する。入力装置4は、キーボード� �マウス、メディアドライブ、入力インター� �ェース等である。出力装置5は、ディスプレ� ��、メディアドライブ、出力インターフェー� ��等である。

 記憶装置2には、階層呼出情報10、DML発行� ��報20、DML負荷情報30、推定負荷情報RESなどが 格納される。階層呼出情報10は、外部呼出回� ��情報11とプロシージャ呼出情報12とを含んで いる。これら階層呼出情報10、DML発行情報20� �DML負荷情報30は、階層型負荷の算出に用いら れるデータであり、推定負荷情報RESは、その 算出結果を示す。つまり、階層型負荷推定シ ステム1は、階層呼出情報10、DML発行情報20、D ML負荷情報30を入力とし、推定負荷情報RESを� �力とする。

 階層呼出情報10は、既出の図1で示される� ��うな階層処理の設計を示す。より詳細には� ��階層呼出情報10は、外部呼出回数情報11とプ ロシージャ呼出情報12とを含んでいる。

 外部呼出回数情報11は、外部から要求さ� �るサービスに関連する情報であり、サービ� �の想定される呼出回数を示す。図3は、外部� ��出回数情報11の一例を示している。図3に示� ��れるように、外部呼出回数情報11は、複数� �サービス(SA,SB,SC・・・)のそれぞれに関して� ��サービス名と想定される呼出回数との対応� ��係を示している。

 一方、プロシージャ呼出情報12は、階層� �理における上位プロシージャと下位プロシ� �ジャとの間の呼び出し関係を規定する情報� �ある。既出の図1に示されるように、階層処� ��の設計に応じて、プロシージャ呼出情報12� �、n種類のプロシージャ呼出情報12-1~12-nを含� ��得る(nは1以上の整数)。プロシージャ呼出情 報12-1は、サービス(SA,SB,SC・・・)と下位プロ� ��ージャ(P1A,P1B,P1C・・・)との間の呼び出し関 係を規定する。プロシージャ呼出情報12-2は� �上位プロシージャ(P1A,P1B,P1C・・・)と下位プ� ��シージャ(P2A,P2B,P2C・・・)との間の呼び出し 関係を規定する。プロシージャ呼出情報12-n� �、上位プロシージャと最下位プロシージャ(P nA,PnB,PnC・・・)との間の呼び出し関係を規定� ��る。

 図4Aは、プロシージャ呼出情報12の一例を 示している。例えばプロシージャ呼出情報12- 1は、「サービスSAがプロシージャP1Bを呼び出 すこと」、「サービスSCがプロシージャP1A及� ��P1Cを呼び出すこと」などを示している。プ� ��シージャ呼出情報12-2は、「プロシージャP1A がプロシージャP2A及びP2Bを呼び出すこと」な どを示している。

 図4Bは、プロシージャ呼出情報12の他の例 を示している。プロシージャ呼出情報12は、� ��位プロシージャが下位プロシージャを呼び� ��す回数を示していてもよい。例えば図4Bに� �いて、プロシージャ呼出情報12-2は、「プロ� ��ージャP1Aが、プロシージャP2Aを2回呼び出し 、プロシージャP2Bを1回呼び出すこと」など� �示している。

 再度図1を参照して、DML発行情報20は、最� ��位プロシージャ(PnA,PnB,PnC・・・)によって発 行されるDML文を規定する情報である。例えば 、DML発行情報20は、各エンティティに対して� ��行されるDML文の発行回数を、最下位プロシ� ��ジャ(PnA,PnB,PnC・・・)毎に示す。ここで、エ ンティティとは、データベース中のアクセス 対象のテーブル(データセット)を意味する。

 また、本実施の形態において、DML文は、� ��々なパラメータに基づいて分類されてもよ� ��。その様々なパラメータとしては、DML文の� ��類、CPU使用時間、エンティティ、データア� ��セス量、実行計画等が挙げられる。DML文が� ��類される場合、DML発行情報20は、発行され� �DML文の分類を、最下位プロシージャ(PnA,PnB,Pn C・・・)毎に示す。例えば、DML発行情報20は� �各エンティティに対して発行されるDML文の� �種類」を、最下位プロシージャ毎に示す。DM L文の種類としては、データ抽出を指示する� �select文”、データ更新を指示する“update文� �、データ挿入を指示する“insert文”、デー� �削除を指示する“delete文”などが挙げられ� �。

 図5は、DML発行情報20の一例を示している� ��図5で示される例では、DML文は、種類とエン ティティに基づいて分類されている。尚、“ C”は“insert”を、“R”は“select”を、“U” は“update”を、“D”は“delete”をそれぞれ� �し、このような図は一般にCRUD図と呼ばれて� ��る。このDML発行情報20は、最下位プロシー� �ャ(PnA,PnB,PnC・・・)の各々が、どのエンティ� ��ィに対してどのような種類のDML文を発行す� ��かを示している。例えば、最下位プロシー� ��ャPnBは、エンティティE1に対してselect文を� �行し、エンティティE3に対してselect文及びupd ate文を発行する。このようなDML発行情報20に� ��して、更に各分類のDML文の発行回数が付与� ��れていてもよい。

 DML負荷情報30は、DML文あたりの負荷を示� �情報である。負荷としては、CPU使用時間、CP U使用時間を正規化することにより得られるCP U使用率、ロック競合、容量(テーブル等が使� ��する記憶領域の大きさ)などが挙げられる。 DML文が分類される場合、DML負荷情報30は、DML� ��あたりの負荷を、DML文の分類毎に示す。例� ��ば、DML負荷情報30は、各エンティティに対� �て発行されるDML文あたりの負荷を、DML文の� �類毎に示す。

 図6は、DML負荷情報30の一例を示している� ��図6では、各エンティティ(E1、E2、E3)に対し� ��発行されるDML文あたりの負荷が、DML文の種� ��(select、update、insert、delete)毎に示されてい� �。負荷は、CPU使用率である。例えば、エン� �ィティE1に対して発行されるselect文のCPU使用 率は10であり、update文のCPU使用率は103である� ��同じエンティティに対するDML文であっても� ��DML文の種類に依存して負荷が異なることに� ��意されたい。

 以上に説明された外部呼出回数情報11、� �ロシージャ呼出情報12、DML発行情報20、及びD ML負荷情報30は、設計フェーズにおいて得る� �とができる設計情報であることに留意され� �い。

 再度図2を参照して、記憶装置2には更に� �階層型負荷推定プログラムPROGが格納される� ��階層型負荷推定プログラムPROGは、階層型負 荷推定システム1に階層型負荷の算出処理を� �行させるコンピュータプログラムである。� �型的には、階層型負荷推定プログラムPROGは� ��コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記� ��され、その記録媒体から記憶装置2に読み込 まれる。

 処理装置3は、階層型負荷推定プログラム PROGを実行することにより、階層型負荷の算� �処理を行う。具体的には、処理装置3は、呼� ��回数算出モジュール100、発行回数算出モジ� ��ール200、及び負荷算出モジュール300を有し� ��いる。これら呼出回数算出モジュール100、� ��行回数算出モジュール200、及び負荷算出モ� ��ュール300は、処理装置3が階層型負荷推定プ ログラムPROGを実行することにより実現され� �それぞれが所定のデータ処理機能を提供す� �。以下、呼出回数算出モジュール100、発行� �数算出モジュール200、及び負荷算出モジュ� �ル300によるデータ処理を詳細に説明する。

 3.処理フロー
 図7及び図8のそれぞれは、階層型負荷シス� �ム1による処理フローを示すブロック図及び� ��ローチャートである。

 ステップS100:
 呼出回数算出モジュール100は、記憶装置2か ら階層呼出情報10(外部呼出回数情報11及びプ� ��シージャ呼出情報12)を読み出す。そして、� ��出回数算出モジュール100は、階層呼出情報1 0を参照して、最下位プロシージャ(PnA,PnB,PnC� �・・)の呼出回数を算出する。上述の通り、� ��部呼出回数情報11は、最上位のサービス(SA,S B,SC・・・)のそれぞれの呼出回数を示してお� ��、プロシージャ呼出情報12は、上位プロシ� �ジャと下位プロシージャとの間の呼び出し� �係を規定している。従って、呼出回数算出� �ジュール100は、外部呼出回数情報11及びプロ シージャ呼出情報12を用いることによって、� ��層のプロシージャの呼出回数を上位層から� ��位層に向けて順番に算出することができる� ��結果として、最下位プロシージャ(PnA,PnB,PnC� ��・・)の呼出回数が算出される。算出された 呼出回数は、最下位呼出回数情報15として記� ��装置2に格納される。

 ステップS200:
 発行回数算出モジュール200は、記憶装置2か ら最下位呼出回数情報15とDML発行情報20を読� �出す。上述の通り、最下位プロシージャ(PnA, PnB,PnC・・・)に関して、最下位呼出回数情報1 5は呼出回数を示し、DML発行情報20は発行され るDML文を示している。従って、発行回数算出 モジュール200は、最下位呼出回数情報15とDML� ��行情報20を参照することにより、最下位プ� �シージャによって発行されるDML文の発行回� �を算出することができる。つまり、発行回� �算出モジュール200は、階層処理において発� �されるDML文の発行回数を算出する。DML文が� �述のように分類される場合、DML文の発行回� �は分類毎に算出されてもよい。算出されたDM L文の発行回数は、発行回数情報25として記憶 装置2に格納される。

 ステップS300:
 負荷算出モジュール300は、記憶装置2から発 行回数情報25とDML負荷情報30を読み出す。上� �の通り、発行回数情報25はDML文の発行回数を 示し、DML負荷情報30はDML文あたりの負荷を示� ��ている。従って、負荷算出モジュール300は� ��発行回数情報25とDML負荷情報30を参照するこ とにより、最下位プロシージャによって発行 されるDML文の負荷を算出することができる。 つまり、負荷算出モジュール300は、階層処理 において発行されるDML文の負荷を算出する。 DML文が上述のように分類される場合、DML文の 負荷は分類毎に算出されてもよい。算出され たDML文の負荷は、推定負荷情報RESとして記憶 装置2に格納される。算出されたDML文の負荷� �、多層システムのデータベース層にかかる� �荷の推定値(推定負荷)を表している。つまり 、推定負荷情報RESは、データベース層にかか る階層型負荷の推定値を示している。システ ム構築者は、推定負荷情報RESを参照すること によって、十分なシステム性能を達成するた めに必要な計算機資源を見積もることができ る。

 以下、ステップS100とステップS200を、更� �詳しく説明する。

 3-1.ステップS100
 ステップS100において、呼出回数算出モジュ ール100は、階層呼出情報10から最下位呼出回� ��情報15を作成する。図9は、ステップS100を示 すフローチャートである。

 まず、ループ処理に用いられるカウンタi が1に設定される(ステップS110)。このループ� �理は、プロシージャ呼出情報12-1~12-nの数だ� �実施される。つまり、カウンタiは初期値1か ら最終値nまで1ずつ変化する。

 各ループ処理において、記憶装置2からプ ロシージャ呼出情報12-iが読み込まれる(ステ� ��プS120)。また、上位呼出回数情報が読み込� �れる(ステップS130)。ここで、「上位呼出回� �情報」とは、プロシージャ呼出情報12-i中の� ��位プロシージャのそれぞれの呼出回数を示� ��情報である。次に、その上位プロシージャ� ��呼出回数とプロシージャ呼出情報12-iに基づ いて、プロシージャ呼出情報12-i中の下位プ� �シージャのそれぞれの呼出回数が算出され� �(ステップS140)。下位プロシージャのそれぞ� �の呼出回数を示す情報が、「下位呼出回数� �報」である。カウンタiが最終値nに満たない 場合(ステップS160;No)、カウンタiに1が加算さ� ��(ステップS170)、次のループ処理が実施され� ��。

 具体的には、最初カウンタiは1であるた� �、プロシージャ呼出情報12-1が参照される。� ��のとき、上位プロシージャはサービス(SA,SB, SC・・・)であり、上位呼出回数情報は外部呼 出回数情報11(図3参照)である。従って、記憶� ��置2から外部呼出回数情報11が読み出される� ��外部呼出回数情報11は、サービス(SA,SB,SC・� �・)のそれぞれの呼出回数を示しており、プ� ��シージャ呼出情報12-1はそれらサービスとプ ロシージャ(P1A,P1B,P1C・・・)との間の呼び出� �関係を規定している。従って、外部呼出回� �情報11とプロシージャ呼出情報12-1から、下� �プロシージャ(P1A,P1B,P1C・・・)のそれぞれの� ��出回数を示す下位呼出回数情報を作成する� ��とができる。

 次に、カウンタiは2となり、プロシージ� �呼出情報12-2が参照される。このとき、上位� ��ロシージャはプロシージャ(P1A,P1B,P1C・・・) である。従って、前回のループ処理で作成さ れた下位呼出回数情報が、今回のループ処理 における上位呼出回数情報として利用される 。そして、プロシージャ呼出情報12-2と上位� �出回数情報に基づいて、下位プロシージャ(P 2A,P2B,P2C・・・)のそれぞれの呼出回数が算出� ��れる。

 カウンタiが最終値nに達するまで、同様� �ループ処理が繰り返される。最終的には、� �下位プロシージャ(PnA,PnB,PnC・・・)のそれぞ� ��の呼出回数が算出される。カウンタiが最終 値nの場合(ステップS160;Yes)、ループ処理は終� ��する。最終的に得られた最下位プロシージ� ��の呼出回数を示す情報が、最下位呼出回数� ��報15である(ステップS180)。このように、本� �施の形態によれば、各層のプロシージャの� �出回数が、上位層から下位層に向けて順番� �算出される。結果として、最下位プロシー� �ャの呼出回数が算出され、最下位呼出回数� �報15が作成される。

 上記ステップS140において下位プロシージ ャの呼出回数を算出する方法としては、様々 な方法が考えられる。図10は、その一例を示� ��フローチャートである。まず、下位エント� ��が作成される(ステップS141)。下位エントリ� ��は、下位プロシージャの識別子と呼出回数� ��フィールドからなるテーブルである。下位� ��ントリの各フィールド値を算出することが� ��テップS140の目的である。各フィールドの初 期値は全て0に設定される。

 次に、上位プロシージャのリストを示す� ��位リストが作成される(ステップS142)。続い� ��、上位リストから任意の1つの上位プロシー ジャが選択される(ステップS143)。次に、選択 上位プロシージャによって呼び出される下位 プロシージャのそれぞれの呼出回数が算出さ れる(ステップS150)。算出された下位プロシー ジャの呼出回数は、下位エントリ中の対応す るフィールド値に加算される。その後、選択 上位プロシージャが上位リストから削除され る(ステップS144)。上位リストに他の上位プロ シージャが残っていれば(ステップS145;Yes)、� �理はステップS143に戻る。上位プロシージャ� ��残っていなければ(ステップS145;No)、ステッ� ��S140は終了する。

 ステップS150は、次の通りである。まず、 選択上位プロシージャによって呼び出される 下位プロシージャのリストを示す下位リスト が作成される(ステップS151)。続いて、下位リ ストから任意の1つの下位プロシージャが選� �される(ステップS152)。次に、選択下位プロ� �ージャの呼出回数が算出される。このとき� �選択上位プロシージャの総呼出回数は上位� �出回数情報によって与えられている。よっ� �、プロシージャ呼出情報12-iが上位プロシー� ��ャによって呼び出される下位プロシージャ� ��種類を示している場合(図4A参照)、選択上位 プロシージャの総呼出回数が選択下位プロシ ージャの呼出回数となる。また、プロシージ ャ呼出情報12-iが1回の選択上位プロシージャ� ��よって呼び出される選択下位プロシージャ� ��回数を示している場合(図4B参照)、その回数 に選択上位プロシージャの総呼出回数を掛け ることによって、選択下位プロシージャの呼 出回数が算出される。算出された選択下位プ ロシージャの呼出回数は、下位エントリ中の 対応するフィールド値に加算され、下位エン トリが更新される(ステップS153)。その後、選 択下位プロシージャが下位リストから削除さ れる(ステップS154)。下位リストに他の下位プ ロシージャが残っていれば(ステップS155;Yes)� �処理はステップS152に戻る。下位プロシージ� ��が残っていなければ(ステップS155;No)、ステ� ��プS150は終了する。

 3-2.ステップS200
 ステップS200において、発行回数算出モジュ ール200は、最下位呼出回数情報15及びDML発行� ��報20から発行回数情報25を算出する。図11は� ��ステップS200を示すフローチャートである。 まず、最下位呼出回数情報15が記憶装置2から 読み込まれる(ステップS210)。また、DML発行情 報20が記憶装置2から読み込まれる(ステップS2 20)。

 次に、エンティティエントリが作成され� ��(ステップS230)。エンティティエントリとは� ��DML発行情報20で示されるエンティティの識� �子とDML文の発行回数のフィールドからなる� �ーブルである。上述のようにDML文が分類さ� �る場合、発行回数のフィールドは、DML文の� �類毎に設けられる。このエンティティエン� �リの各フィールド値を算出することがステ� �プS200の目的である。各フィールドの初期値� ��全て0に設定される。

 次に、最下位リストが作成される(ステッ プS240)。最下位リストは、最下位呼出回数情� ��15で示される最下位プロシージャ(PnA,PnB,PnC� �・・)のリストである。続いて、最下位リス� ��から任意の1つの最下位プロシージャが選択 される(ステップS250)。

 次に、選択された最下位プロシージャに� ��って発行されるDML文の発行回数が算出され� ��。上述の通り、最下位呼出回数情報15は、� �最下位プロシージャの総呼出回数を示して� �り、DML発行情報20は、各最下位プロシージャ によって発行されるDML文を規定している。DML 発行情報20が、1回の最下位プロシージャによ るDML文の発行回数を示している場合を考える 。この場合、その発行回数に選択最下位プロ シージャの総呼出回数を掛けることによって 、選択最下位プロシージャによるDML文の発行 回数の合計が算出される。DML文が分類されて いる場合には、その分類毎に、DML文の発行回 数が同様に算出される。このようにして算出 されたDML文の発行回数は、エンティティエン トリ中の対応するフィールド値に加算され、 エンティティエントリが更新される(ステッ� �S260)。

 その後、選択最下位プロシージャが最下� ��リストから削除される(ステップS270)。最下� ��リストに他の最下位プロシージャが残って� ��れば(ステップS280;Yes)、処理はステップS250� �戻る。最下位プロシージャが残っていなけ� �ば(ステップS280;No)、DML文の発行回数の算出� �理は終了する。最終的なエンティティエン� �リが、発行回数情報25に相当する。つまり、 階層処理において発行されるDML文の発行回数 を示す発行回数情報25が決定される(ステップ S290)。

 4.処理例
 次に、本実施の形態に係る階層型負荷推定� ��ステム1による具体的な処理例を説明する。

 4-1.第1の処理例
 図12は、第1の処理例における外部呼出回数� ��報11を示している。外部呼出回数情報11は、 3種類のサービスSA、SB、SCのそれぞれの呼出� �数を示している。ここで、各呼出回数は、1� ��あたりに想定されるサービス要求回数であ� ��。尚、単位時間は、1秒に限られず、任意の 値に設定され得る。

 図13は、第1の処理例におけるプロシージ� ��呼出情報12を示している。簡単のため、パ� �メータnは1であるとする。つまり、最下位プ ロシージャは、サービスSA~SCによって呼び出� ��れるプロシージャP1A~P1Dであるとする。パラ メータnが2以上であっても、同様の議論が適� ��される。図13に示されるように、プロシー� �ャ呼出情報12-1は、サービスSA~SCとプロシー� �ャP1A~P1Dとの間の呼び出し関係を示している� ��具体的には、サービスSAはプロシージャP1A� �P1Bを呼び出し、サービスSBはプロシージャP1B 、P1Cを呼び出し、サービスSCはプロシージャP 1C、P1Dを呼び出す。

 図14は、第1の処理例におけるDML発行情報2 0を示している。第1の処理例では、簡単のた� ��、データベース層が1つのエンティティとし て扱われる。図14に示されるように、DML発行� ��報20は、そのエンティティに対するDML文の� �行回数を、最下位プロシージャP1A~P1D毎に示� ��ている。具体的には、最下位プロシージャP 1A~P1Dの各々は、1回の呼び出しあたり2つのDML� ��を発行する。

 図15は、第1の処理例におけるDML負荷情報3 0を示している。DML負荷情報30は、DML発行情報 20の形式に適合するように作成されている。� ��まり、データベース層が1つのエンティティ として扱われる。図15に示されるように、DML� ��荷情報30は、そのエンティティに対する1つ� ��DML文あたりの負荷を示している。ここで、� ��荷は、平均実行時間である。図15で示され� �例では、全てのDML文の平均実行時間は6msで� �る。

 ステップS100において、図12で示された外� ��呼出情報11と図13で示されたプロシージャ呼 出情報12に基づいて、最下位プロシージャP1A~ P1Dのそれぞれの呼出回数が算出される。ステ ップS140(図10参照)で使用される下位エントリ� ��上位リスト、及び下位リストは、プロシー� ��ャ呼出情報12から容易に作成される。すな� �ち、下位エントリは、最下位プロシージャP1 A~P1Dのそれぞれの呼出回数のフィールドを有� ��る。上位リストは、サービスSA、SB、SCを含� ��。サービスSAに対応する下位リストは、最� �位プロシージャP1A、P1Bを含む。サービスSBに 対応する下位リストは、最下位プロシージャ P1B、P1Cを含む。サービスSCに対応する下位リ� ��トは、最下位プロシージャP1C、P1Dを含む。� ��テップS100の結果、図16に示される最下位呼� ��回数情報15が得られる。最下位プロシージ� �P1A、P1B、P1C、P1Dのそれぞれの呼出回数は、� �れぞれ、3、13、35、25である。

 ステップS200において、図16で示された最� ��位呼出回数情報15と図14で示されたDML発行情 報20に基づいて、DML文の発行回数の合計が算� ��される。エンティティエントリは、DML発行� ��報20から容易に作成される。第1の例では、� ��ータベース層が1つのエンティティとして扱 われるため、エンティティエントリに含まれ るエンティティの識別子も1つだけである。� �テップS200の結果、図17に示される発行回数� �報25が得られる。最下位プロシージャP1A~P1D� �各々は、1回の呼び出しあたり2つのDML文を発 行するため、DML文の発行回数の合計は152回で ある。

 ステップS300において、図17で示された発� ��回数情報25と図15で示されたDML負荷情報30に� ��づいて、DML文の負荷が算出される。DML文の� ��行回数は合計152回であり、DML文あたりの平� ��実行時間は6msであるため、DML文の総実行時� ��は912ms(=152×6ms)と算出される。ここで、これ らDML文の発行は、1秒あたりに想定されるサ� �ビス要求(図12参照)の結果であることに留意� ��れたい。つまり、1秒あたり912msの期間が、� ��ービス要求の結果としてのDML文の実行に費� ��される。言い換えれば、CPU使用率は91.2%で� �る。このCPU使用率=91.2%が、本例によって推� �される負荷である。図18は、本例において作 成される推定負荷情報RESを示している。

 尚、DML文の発行回数(=152回)も負荷に関連� ��るパラメータである。よって、推定負荷情� ��RESには、ステップS300で算出される負荷だけ でなく、ステップS200で算出されるDML文の発� �回数が含まれていてもよい。あるいは、推� �負荷情報RESとして、ステップS200で算出され� ��DML文の発行回数だけが与えられてもよい。

 推定されたCPU使用率(91.2%)を利用して、シ ステム構築者は、十分なシステム性能を達成 するために必要な計算機資源を、設計フェー ズにおいても見積もることができる。例えば 、CPU使用率が92%以下であれば運用上問題ない 場合、CPUは1つで十分であることが推定され� �。CPU使用率を50%以下に保つ必要がある場合� �システム構築者は、CPU数を2つに増やすこと� ��検討することができる。あるいは、システ� ��構築者は、DML文とデータ構造の最適化をよ� ��高いレベルで実現する必要があることを推� ��できる。あるいは、システム構築者は、提� ��するサービスの量を抑制することを検討す� ��ことができる。

 また、複数種類の外部呼出回数情報11に� �して、つまり、異なるサービス提供シナリ� �に対して、それぞれ負荷を推定することも� �きる。この場合、一部または全てのサービ� �提供シナリオを採用するのに十分な計算機� �源の量を推定することができる。または、� �定される計算機資源の範囲内で適用可能な� �ービス提供シナリオとそれ以外を選別する� �とができる。このように、本実施の形態は� �設計フェーズにおけるサービス提供シナリ� �の策定を支援することができる。

 本実施の形態に係る負荷推定は、新規に� ��ステムを構築する場合だけでなく、既存シ� ��テムが変更される場合にも実施され得る。� ��えば、既存システムのDML発行情報20とプロ� �ージャ呼出情報12に変更が反映された後、負 荷が推定される。また、サービス提供シナリ オが変更される場合、外部呼出回数情報11に� ��更が反映された後、負荷が推定される。ま� ��、システムを構成するハードウェアが変更� ��れる場合(例えば、CPUが置き換えられる場合 )、DML負荷情報30にハードウェアスペックの変 更が反映された後、負荷が推定される。

 4-2.第2の処理例
 第2の処理例において、外部呼出回数情報11� ��プロシージャ呼出情報12は第1の処理例と同� ��である。従って、ステップS100の結果は第1� �処理例と同じであり、最下位呼出回数情報15 は、既出の図16で示されたようになる。

 図19は、第2の処理例におけるDML発行情報2 0を示している。第2の処理例では、DML文は分� ��され、DML発行情報20は、発行されるDML文の� �類を最下位プロシージャP1A~P1D毎に示してい� ��。より詳細には、DML文は、「DML文の種類」� ��「エンティティ」に基づいて分類される。� ��こでは、4つのエンティティE1~E4と、4つの種 類“C(insert)”、“R(select)”、“U(update)”、“ D(delete)”が考慮される。最下位プロシージャ P1A~P1Dの各々は、エンティティE1~E4の少なくと もいずれかに対して、いずれかの種類のDML文 を発行する。図19に示されるように、DML発行� ��報20は、最下位プロシージャP1A~P1Dのそれぞ� ��によって発行されるDML文のエンティティと� ��類を示している。例えば、1回の最下位プロ シージャP1Aは、エンティティE1に対してselect� ��を発行し、また、エンティティE4に対してde lete文を発行する。

 図20は、第2の処理例におけるDML負荷情報3 0を示している。DML負荷情報30は、DML発行情報 20の形式に適合するように作成されている。� ��まり、DML負荷情報30は、DML文あたりの負荷� �、DML文の分類毎に示している。第1の処理例� ��同様に、負荷は平均実行時間である。例え� ��、エンティティE1に対するselect文の平均実� �時間は2msであり、エンティティE3に対するupd ate文の平均実行時間は14msである。尚、空白� �フィールドが残されているのは、発行され� �いDML文の実行時間は不要であるためである� �

 ステップS200において、図16で示された最� ��位呼出回数情報15と図19で示されたDML発行情 報20に基づいて、DML文の発行回数が算出され� ��。このとき、DML文の発行回数は、上記DML文� ��分類毎に算出される。従って、エンティテ� ��エントリ(発行回数情報25)は、DML文の発行回 数を分類毎に示すテーブルとなる。そのよう なテーブル形式は、DML負荷情報30において負� ��(実行時間)が発行回数で置き換えられたも� �と同じである。ステップS200の結果、図21に� �される発行回数情報25が得られる。例えば、 エンティティE1に対してselect文が合計28回発� �され、エンティティE3に対してupdate文が合計 35回発行される。

 ステップS300において、図21で示された発� ��回数情報25と図20で示されたDML負荷情報30に� ��づいて、DML文の負荷が算出される。このと� ��、DML文の負荷は、上記DML文の分類毎に算出� ��れる。ステップS300の結果、図22に示される� ��定負荷情報RESが得られる。図22に示される� �定負荷情報RESは、1秒あたりのDML文の実行時� ��[ms]、すなわち、1秒あたりのCPU使用時間[ms]� ��、DML文の分類毎に示している。尚、1秒あた りのCPU使用時間[ms]を10で割れば、CPU使用率[%] が得られる。また、図22で示される推定負荷� ��報RESには、「total行」と「total列」が付加さ れている。total行には種類毎のCPU使用時間の� ��分和が示されている。一方、total列にはエ� �ティティ毎のCPU使用時間の部分和が示され� �いる。total行とtotal列の双方に属するフィー� ��ドには、全DML文のCPU使用時間の総和(851ms)が 示されている。

 推定負荷情報RESには、ステップS200で算出 されたDML文の分類毎の発行回数が含まれてい てもよい。第2の処理例で作成された推定負� �情報RESは、第1の処理例と同様に利用できる� ��更に、DML文の負荷や発行回数が分類毎に算� ��されているため、次のような利用方法も可� ��である。

 分類毎に算出された負荷は、設計段階に� ��いて特に注意を払うべきDML文の特定に有効� ��ある。例えば、図22で示された推定負荷情� �RESから、エンティティE3に対するupdate文の負 荷(490ms)が総負荷(851ms)の半分以上を占めてい� ��ことがわかる。そのため、システム構築者� ��、性能を向上させるためにはエンティティE 3に対するupdate文を最適化することが効率的� �あると判断することができる。

 また、エンティティ毎の負荷の部分和は� ��設計段階において特に注意を払うべきエン� ��ィティの特定に有効である。例えば、図22� �示された推定負荷情報RESから、エンティテ� �E3に関する負荷(560ms)が総負荷(851ms)の半分以� ��を占めていることが分かる。そのため、シ� ��テム構築者は、性能を向上させるためには� ��ンティティE3の設計を最適化することが効� �的であると判断することができる。一方、� �ンティティE2に関する負荷の総負荷への寄与 は小さいため、システム構築者は、エンティ ティE2の設計を最適化することによるメリッ� ��は小さいと判断できる。

 また、DML文の種類及びエンティティ毎に� ��出された発行回数を分析することにより、� ��ック競合の可能性を定量的に推定できる。� ��本的に、異なるエンティティにアクセスす� ��DML文は、同じデータにアクセスすることは� ��い。一方で、同一のエンティティにアクセ� ��するDML文は同じデータにアクセスするため� ��その場合、ロック競合が発生する可能性が� ��る。ロック競合はDML文のCPU使用時間を増加� ��せるとともに遅延を増大させるため、設計� ��ェーズの段階から考慮すべき問題である。� ��えば既出の図21で示される例の場合、エン� �ィティE1、E2に対しては、select文によるデー� ��読み出しのみが発生する。従って、それら� ��ンティティE1、E2に関するロック競合が起き る可能性は極めて低いと考えられる。一方、 エンティティE4に対しては、insert文とdelete文� ��よるデータ書き込みも発生するため、ロッ� ��競合が起きる可能性がある。更に、エンテ� ��ティE3に関しては、多数のupdate文によるデ� �タ書き込みと多数のselect文によるデータ読� �出しが発生するため、ロック競合が起きる� �能性はエンティティE4よりも更に高くなると 考えられる。このように、設計フェーズから ロック競合の可能性を定量的に評価すること により、エンティティの分割等の対応を検討 することが可能となる。

 また、算出された発行回数をDML文の種類� ��に分析することは、設計フェーズにおける� ��ータベースの容量設計に有効である。例え� ��図21で示される発行回数情報25から、エンテ ィティE4に対しては1秒間に、insert文が13回、d elete文が3回発行されることが分かる。insert文 が1行挿入を実施し、delete文が1行削除を実施� ��るとすれば、エンティティE4の全行数は1秒� ��に10行ずつ増えると推定される。1行が64バ� �トの場合、エンティティE4が必要とする記憶 容量は、1秒毎に640バイト、1日に5Mバイト以� �増えると推定される。このような定量的な� �定は、データベースの容量設計に際して有� �である。

 また、DML文が分類される場合、複数の異� ��る外部呼出回数情報11に対する負荷推定の� �度を高めることができる。分類別にDML文の� �行時間が異なる場合、DML文の比率が異なれ� �DML文の平均実行時間も異なる。比率別に平� �実行時間を求めるのは一般に困難なので、� �なるDML文の比率、つまり異なる外部呼出回� �情報11に対する負荷推定精度は低くなってし まう。よって、分類別の平均実行時間を使え ば、負荷推定精度を高めることができる。

 5.効果
 本発明の実施の形態によれば、少なくとも� ��の効果が得られる。つまり、想定されるサ� ��ビス要求に対して、階層処理において発行� ��れるDML文の数が定量的に算出される。DML文� ��発行回数はデータベース層にかかる負荷に� ��連しているため、算出されたDML文の発行回� ��に基づいて、データベース層にかかる負荷� ��見積もることができる。つまり、多層シス� ��ムにおける階層型負荷を定量的に推定する� ��とができる。

 その階層型負荷の推定において、実際に� ��ステムを構築することは不要である。たと� ��設計フェーズの段階であっても、階層型負� ��を定量的に推定することが可能となる。シ� ��テム構築者は、推定された階層型負荷を参� ��することによって、十分なシステム性能を� ��成するために必要な計算機資源を見積もる� ��とができる。つまり、設計フェーズにおい� ��、想定されるサービス要求に対する階層型� ��荷を定量的に推定し、必要な計算機資源を� ��積もることができる。その結果、運用フェ� ��ズから設計フェーズへの戻りが防止され、� ��ステム構築コストが削減される。

 以上、本発明の実施の形態が添付の図面� ��参照することにより説明された。但し、本� ��明は、上述の実施の形態に限定されず、要� ��を逸脱しない範囲で当業者により適宜変更� ��れ得る。

 本出願は、2007年10月3日に出願された日本 国特許出願2007-259947を基礎とする優先権を主� ��し、その開示の全てをここに取り込む。