(57)【要約】【課題】ユーザが属するコミュニティの人口の時間変動に対応した高効率な分散ＤＢシステムを提供すること。【解決手段】算出部１５ａが、複数のユーザのデータを該ユーザが属するコミュニティを単位にして複数のデータベースに分散して収容する分散ＤＢシステムにおいて、所定の複数の時点における各コミュニティの人口とユーザ当たりのトラフィック量の平均値とを用いて、各時点に各コミュニティから発信されるトラフィック量を算出し、集計部１５ｂが、各ＤＢに収容されるデータに対応するコミュニティから各時点に発信されるトラフィック量をＤＢ毎に集計し、変更部１５ｃが、各ＤＢにおいて、集計された各時点のトラフィック量のばらつきを示す値が所定の閾値より大きい場合に、各ＤＢにおけるトラフィック量の時間変動の極値に寄与するデータの収容先を他のデータベースに変更する。【選択図】図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のユーザのデータを各ユーザが属するコミュニティを単位にして複数のデータベースに分散して収容するデータベースシステムにおいて、所定の複数の時点における各コミュニティの人口とユーザ当たりのトラフィック量の平均値とを用いて、各時点に各コミュニティから発信されるトラフィック量を算出する算出部と、
前記データベースごとに、各データベースに収容されるデータに対応するコミュニティから前記各時点に発信される前記トラフィック量を集計する集計部と、
前記各データベースにおいて、集計された前記各時点のトラフィック量のばらつきを示す値が所定の閾値より大きい場合に、各データベースにおけるトラフィック量の時間変動の極値に寄与するデータの収容先を他のデータベースに変更する変更部と、
を備えることを特徴とする分散装置。
【請求項２】
前記変更部は、前記ばらつきを示す値が所定の閾値より大きい場合に、該データベースにおいてトラフィック量が極大となる時点におけるトラフィック量が最大のコミュニティ、またはトラフィック量が極小となる時点におけるトラフィック量が最小のコミュニティの双方またはいずれか一方を特定し、特定した該コミュニティに属するユーザのデータの収容先を他のデータベースに変更することを特徴とする請求項１に記載の分散装置。
【請求項３】
分散装置で実行される分散方法であって、
複数のユーザのデータを各ユーザが属するコミュニティを単位にして複数のデータベースに分散して収容するデータベースシステムにおいて、所定の複数の時点の各コミュニティの人口とユーザ当たりのトラフィック量の平均値とを用いて、各時点に各コミュニティから発信されるトラフィック量を算出する算出工程と、
前記データベースごとに、各データベースに収容されるデータに対応するコミュニティから前記各時点に発信される前記トラフィック量を集計する集計工程と、
前記各データベースにおいて、集計された前記各時点のトラフィック量のばらつきを示す値が所定の閾値より大きい場合に、各データベースにおけるトラフィック量の時間変動の極値に寄与するデータの収容先を他のデータベースに変更する変更工程と、
を含んだことを特徴とする分散方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、分散装置および分散方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、大規模なデータを複数のデータベース（ＤＢ）に分散させて収容する分散ＤＢシステムが知られている。例えば、ユーザの要求に対する処理を要求ごとに所定のＷｅｂサーバが実行するシステムにおいて、各ＷｅｂサーバのＤＢに各要求の処理に必要なデータが収容される（特許文献１参照）。
【０００３】
一方、電話サービス等のサービスの加入者のデータを収容する分散ＤＢシステムでは、加入者のデータが加入者の属する地域のコミュニティごとに複数のＤＢに分散して収容される。加入者によるサービス利用の要求は、この加入者のデータが収容されているＤＢにおいて処理される。なお、各都道府県の昼間人口や昼夜人口比率の統計データが開示されている（非特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１４−０９６１１３号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】「Ｉ  昼間人口」、[online]、２０００年、総務省統計局、［２０１７年１月５日検索]、インターネット＜URL:  http://www.stat.go.jp/data/kokusei/2000/jutsu1/00/01.htm＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、都市部やベッドタウンのように昼夜で人口変動が起こる地域のコミュニティの加入者のデータを分散ＤＢシステムに収容すると、このコミュニティの加入者のデータを収容するＤＢに対するトラフィック量が昼夜で変動する。このような地域のコミュニティについて、昼夜いずれかの人口を想定して加入者のデータを収容するＤＢを決定した場合には、想定から外れる時間帯が生じてしまうため、各ＤＢのリソースを有効に活用できない恐れがあった。
【０００７】
また、昼間人口が多い傾向にある地域のコミュニティの加入者のデータ、あるいは逆に夜間人口が多い傾向にある地域のコミュニティの加入者のデータのいずれかに偏って同一のＤＢに収容されると、時間帯によってＤＢ間でトラフィック量の偏りが生じてしまう。そうすると、分散ＤＢシステム全体で処理可能なトラフィックを有効に処理できない恐れがあった。
【０００８】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、ユーザが属するコミュニティの人口の時間変動に対応した高効率な分散ＤＢシステムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る分散装置は、複数のユーザのデータを各ユーザが属するコミュニティを単位にして複数のデータベースに分散して収容するデータベースシステムにおいて、所定の複数の時点における各コミュニティの人口とユーザ当たりのトラフィック量の平均値とを用いて、各時点に各コミュニティから発信されるトラフィック量を算出する算出部と、前記データベースごとに、各データベースに収容されるデータに対応するコミュニティから前記各時点に発信される前記トラフィック量を集計する集計部と、前記各データベースにおいて、集計された前記各時点のトラフィック量のばらつきを示す値が所定の閾値より大きい場合に、各データベースにおけるトラフィック量の時間変動の極値に寄与するデータの収容先を他のデータベースに変更する変更部と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、ユーザが属するコミュニティの人口の時間変動に対応した高効率な分散ＤＢシステムを提供することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】図１は、本発明の一実施形態に係る分散装置の処理対象を説明するための説明図である。
【図２】図２は、本実施形態の分散装置の処理概要を説明するための説明図である。
【図３】図３は、本実施形態の分散装置の処理概要を説明するための説明図である。
【図４】図４は、本実施形態の分散装置の処理概要を説明するための説明図である。
【図５】図５は、本実施形態に係る分散装置の概略構成を示す模式図である。
【図６】図６は、変更部の処理について説明するための説明図である。
【図７】図７は、本実施形態の分散処理手順を示すフローチャートである。
【図８】図８は、分散プログラムを実行するコンピュータを例示する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、図面を参照して、本発明の一実施形態を詳細に説明する。なお、この実施形態により本発明が限定されるものではない。また、図面の記載において、同一部分には同一の符号を付して示している。
【００１３】
［分散装置の処理概要］
まず、図１を参照して、本実施形態に係る分散装置の処理対象について説明する。本実施形態において、分散装置は、例えば電話サービス等のサービス加入者であるユーザのデータを、このユーザの属する都道府県または市町村等の地域のコミュニティを単位にして、複数のＤＢに分散して収容する分散ＤＢシステムを処理対象とする。
【００１４】
図１に例示する分散ＤＢシステム１では、コミュニティＡおよびコミュニティＢに属するデータがＤＢ＃１に収容され、コミュニティＣおよびコミュニティＤに属するデータがＤＢ＃２に収容されている。
【００１５】
ここで、図２〜図４を参照して、本実施形態に係る分散装置の処理概要について説明する。図２は、各コミュニティの人口の時間変動について説明するための説明図である。各コミュニティを各都道府県とした場合に、図２（ａ）に例示すように、昼間の人口と夜間の人口とが大きく異なるコミュニティが存在する（非特許文献１参照）。これは、図２（ｂ）に例示するように、奈良等のベッドタウンから大阪等の都心部に昼間に人口が移動することが一因として挙げられる。この場合に、奈良等のベッドタウンのコミュニティでは、昼の人口が夜の人口を下回る。一方、大阪等の都市部のコミュニティでは、昼の人口が夜の人口を上回る。
【００１６】
このような人口移動が起こると、分散ＤＢシステム１では、各ＤＢへのトラフィック量が時間変動を示す。例えば、図１に示した分散ＤＢシステム１において、コミュニティＡおよびコミュニティＢでは昼間人口が増加傾向にあり、コミュニティＣおよびコミュニティＤでは夜間人口が増加傾向にあるものと仮定する。この場合に、コミュニティＡおよびコミュニティＢのデータ（データＡおよびデータＢ）を収容するＤＢ＃１へのトラフィック量は、図３（ａ）に例示するように、昼間のトラフィック量が高くなる。一方、コミュニティＣおよびコミュニティＤのデータ（データＣおよびデータＤ）を収容するＤＢ＃２へのトラフィック量は、図３（ｂ）に例示するように、夜間のトラフィック量が高くなる。
【００１７】
このように、昼間人口が増加傾向にあるコミュニティのデータと夜間人口が増加傾向にあるコミュニティのデータとが偏って同一のＤＢに収容されると、時間帯によってＤＢ間でトラフィック量に偏りが生じてしまう。例えば、図３に示した例の場合、昼間のトラフィック量は、図４（ａ）に示すように、ＤＢ＃１に大きく偏り、夜間のトラフィック量は、図４（ｂ）に示すように、ＤＢ＃２に大きく偏る。そうすると、各ＤＢのリソースおよび分散ＤＢシステム全体の処理能力を最大限に利用できない。そこで、本実施形態の分散装置は、後述する分散処理により、各ＤＢのトラフィック量の時間変動を平滑化するように、コミュニティのデータの収容先のＤＢを変更する。
【００１８】
［分散装置の構成］
次に、図５を参照して、本実施形態に係る分散装置の概略構成を説明する。図５に示すように、本実施形態に係る分散装置１０は、ワークステーションやパソコン等の汎用コンピュータで実現され、入力部１１と出力部１２と通信制御部１３と、記憶部１４と、制御部１５とを備える。
【００１９】
入力部１１は、キーボードやマウス等の入力デバイスを用いて実現され、操作者による入力操作に対応して、制御部１５に対して各種指示情報を入力する。出力部１２は、液晶ディスプレイなどの表示装置、プリンター等の印刷装置、情報通信装置等によって実現され、後述する分散処理の結果等を操作者に対して出力する。
【００２０】
通信制御部１３は、ＮＩＣ（Network  Interface  Card）等で実現され、ＬＡＮ（Local  Area  Network）やインターネットなどの電気通信回線を介した管理サーバ等の外部の装置と制御部１５との通信を制御する。
【００２１】
記憶部１４は、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、フラッシュメモリ（Flash  Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部１４には、分散装置１０を動作させる処理プログラムや、処理プログラムの実行中に使用されるデータなどが予め記憶され、あるいは処理の都度一時的に記憶される。記憶部１４は、通信制御部１３を介して制御部１５と通信する構成でもよい。
【００２２】
制御部１５は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）等の演算処理装置がメモリに記憶された処理プログラムを実行することにより、図３に例示するように、算出部１５ａ、集計部１５ｂおよび変更部１５ｃとして機能する。
【００２３】
算出部１５ａは、複数のユーザのデータを各ユーザが属するコミュニティを単位にして複数のデータベースに分散して収容するデータベースシステムにおいて、所定の複数の時点における各コミュニティの人口とユーザ当たりのトラフィック量の平均値とを用いて、各時点に各コミュニティから発信されるトラフィック量を算出する。
【００２４】
具体的に、算出部１５ａは、まず、入力部１１または通信制御部１３を介して、所定の複数の時点の各コミュニティの人口を取得する。例えば、算出部１５ａは、国勢調査等の統計データ（非特許文献１参照）を参照して、０時および１２時等の所定の複数の時点における各コミュニティの人口を取得する。
【００２５】
また、算出部１５ａは、入力部１１または通信制御部１３を介して、上記と同じ時点のユーザ当たりのトラフィック量の平均値を取得する。例えば、算出部１５ａは、分散ＤＢシステム１におけるサービス毎のトラフィック量を監視するシステムから、上記と同じ時点における対象のサービスのトラフィック量とサービスの加入者数すなわちユーザ数とを取得する。そして、算出部１５ａは、サービスのトラフィック量をユーザ数で除することにより、所定の複数の時点におけるユーザ当たりのトラフィック量の平均値を取得する。
【００２６】
次に、算出部１５ａは、取得した各時点の各コミュニティの人口とユーザ当たりのトラフィック量の平均値とを乗じることにより、各時点に各コミュニティから発信されるトラフィック量を算出する。
【００２７】
集計部１５ｂは、ＤＢごとに、各ＤＢに収容されるデータに対応するコミュニティから各時点に発信されるトラフィック量を集計する。例えば、集計部１５ｂは、図１に示したＤＢ＃１について、算出部１５ａが算出した、コミュニティＡから各時点に発信されるトラフィック量とコミュニティＢから各時点に発信されるトラフィック量との合計値を算出し、ＤＢ＃１への各時点のトラフィック量とする。同様に、集計部１５ｂは、ＤＢ＃２について、コミュニティＣから各時点に発信されるトラフィック量とコミュニティＤから発信されるトラフィック量との合計値を算出し、ＤＢ＃２への各時点のトラフィック量とする。
【００２８】
変更部１５ｃは、各ＤＢにおいて、集計された各時点のトラフィック量のばらつきを示す値が所定の閾値より大きい場合に、各ＤＢにおけるトラフィック量の時間変動の極値に寄与するデータの収容先を他のＤＢに変更する。すなわち、変更部１５ｃは、各時点のトラフィック量のばらつきを示す値が所定の閾値より大きい場合に、該ＤＢにおいてトラフィック量が極大となる時点におけるトラフィック量が最大のコミュニティ、またはトラフィック量が極小となる時点におけるトラフィック量が最小のコミュニティの双方またはいずれか一方を特定し、特定した該コミュニティに属するユーザのデータの収容先を他のＤＢに変更する。
【００２９】
具体的に、変更部１５ｃは、集計部１５ｂが集計した各ＤＢへの各時点のトラフィック量のばらつきすなわちトラフィック量の時間変動のばらつきを示す値を、例えば標準偏差として算出する。また、変更部１５ｃは、算出したばらつきを示す値が予め設定された所定の閾値より大きい場合に、このＤＢに収容されているユーザのデータの収容先の他のＤＢへの変更を指示する。
【００３０】
ここで、図６は、変更部１５ｃの処理を説明するための説明図である。図６には、図１に例示した分散ＤＢシステム１のＤＢ＃１へのトラフィック量の時間変動が例示されている。ＤＢへのトラフィック量の時間変動のばらつきを示す値が所定の閾値より大きい場合に、変更部１５ｃは、図６に直線で示すようにトラフィック量の時間変動が平滑化するよう、図６に丸で囲んだトラフィック量の極値に寄与するデータの収容先を変更する。
【００３１】
すなわち、変更部１５ｃは、トラフィック量が極大となる時点において、このＤＢにデータが収容されているコミュニティのうちトラフィック量が最大のコミュニティのデータを収容先変更の対象として特定する。また、変更部１５ｃは、トラフィック量が極小となる時点において、このＤＢにデータが収容されているコミュニティのうちトラフィック量が最小のコミュニティのデータを収容先変更の対象として特定する。
【００３２】
また、変更部１５ｃは、変更後の収容先のＤＢとして、例えば、変更前のＤＢへのトラフィック量が極大となる時点と同一の時点におけるトラフィック量が最小のＤＢを選定する。同様に、変更部１５ｃは、変更前のＤＢへのトラフィック量が極小となる時点と同一の時点におけるトラフィック量が最大のＤＢを、変更後の収容先のＤＢとして選定する。なお、変更部１５ｃは、トラフィック量の極大値に寄与するデータと、トラフィック量の極小値に寄与するデータとの双方の収容先を変更してもよいし、いずれか一方の収容先を変更してもよい。
【００３３】
また、変更部１５ｃは、一度の処理で複数の極値に寄与するデータの収容先を変更してもよい。その場合に、変更部１５ｃは、各極値に対応して複数のコミュニティのデータの収容先を変更してもよい。あるいは、変更部１５ｃは、例えば、各極値と同一の時点におけるトラフィック量の各極値への寄与率の平均値が最大であるコミュニティを特定し、このコミュニティのデータを収容先変更の対象としてもよい。
【００３４】
集計部１５ｂおよび変更部１５ｃが、以上の処理を繰り返して実行することにより、分散ＤＢシステム１の全てのＤＢについて、トラフィック量の時間変動の平滑化を行うことができる。
【００３５】
なお、分散ＤＢシステム１において、収容先が変更されたデータに対する変更後の初回のユーザからの要求は、リダイレクションによる方路変更で対応する。これにより、データの収容変更に伴ってＤＢ間通信を増加させてＤＢの処理負荷が増大することを抑止できる。
【００３６】
［分散処理］
次に、図７を参照して、分散装置１０の分散処理について説明する。図７のフローチャートは、例えば、分散処理の開始を指示する操作入力があったタイミングで開始される。
【００３７】
まず、算出部１５ａが、所定の複数の時点における各コミュニティの人口とユーザ当たりのトラフィック量の平均値とを用いて、各時点に各コミュニティから発信されるトラフィック量を算出する（ステップＳ１）。また、集計部１５ｂが、ＤＢごとに、各ＤＢに収容されるデータに対応するコミュニティから各時点に発信されるトラフィック量を集計する（ステップＳ２）。
【００３８】
次に、変更部１５ｃが、集計されたＤＢごとに、各時点のトラフィック量のばらつきすなわち各ＤＢへのトラフィック量の時間変動のばらつきを示す値を算出し、このばらつきを示す値が所定の閾値より大きいか否かを確認する（ステップＳ３）。
【００３９】
このばらつきを示す値が所定の閾値より大きい場合に（ステップＳ３，Ｙｅｓ）、変更部１５ｃは、該ＤＢのトラフィック量の時間変動の極値に寄与するデータの収容先を他のＤＢに変更する（ステップＳ４）。すなわち、変更部１５ｃは、各ＤＢにおいてトラフィック量が極大となる時点におけるトラフィック量が最大のコミュニティ、またはトラフィック量が極小となる時点におけるトラフィック量が最小のコミュニティの双方またはいずれか一方を特定し、特定した該コミュニティに属するユーザのデータの収容先を他のＤＢに変更する。その後、変更部１５ｃは、ステップＳ２に処理を戻す。これにより、ステップＳ２〜Ｓ４の処理が繰り返される。
【００４０】
一方、ステップＳ３の処理において、いずれのＤＢについても、このばらつきを示す値が所定の閾値以下である場合には（ステップＳ３，Ｎｏ）、一連の分散処理を終了する。
【００４１】
以上、説明したように、本実施形態の分散装置１０では、算出部１５ａが、複数のユーザのデータを各ユーザが属するコミュニティを単位にして複数のＤＢに分散して収容する分散ＤＢシステム１において、所定の複数の時点における各コミュニティの人口とユーザ当たりのトラフィック量の平均値とを用いて、各時点に各コミュニティから発信されるトラフィック量を算出する。また、集計部１５ｂが、ＤＢごとに、各ＤＢに収容されるデータに対応するコミュニティから各時点に発信されるトラフィック量を集計する。また、変更部１５ｃが、各ＤＢにおいて、集計された各時点のトラフィック量のばらつきを示す値が所定の閾値より大きい場合に、各ＤＢにおけるトラフィック量の時間変動の極値に寄与するデータの収容先を他のＤＢに変更する。
【００４２】
これにより、本実施形態の分散装置１０の分散処理によれば、加入者の属する地域のコミュニティの人口の時間変動に対応して各ＤＢのトラフィック量の時間変動を平滑化する。したがって、各ＤＢの負荷を平準化してリソースを有効に活用でき、分散ＤＢシステム全体で処理可能なトラフィックを有効に処理できる。このように、ユーザが属するコミュニティの人口の時間変動に対応して高効率に処理可能に、分散ＤＢシステムに加入者のデータを収容し、処理遅延や増設可能なＤＢ数に対する制約を抑えることができる。
【００４３】
［プログラム］
上記実施形態に係る分散装置１０が実行する処理をコンピュータが実行可能な言語で記述したプログラムを作成することもできる。一実施形態として、分散装置１０は、パッケージソフトウェアやオンラインソフトウェアとして上記の分散処理を実行する分散プログラムを所望のコンピュータにインストールさせることによって実装できる。例えば、上記の分散プログラムを情報処理装置に実行させることにより、情報処理装置を分散装置１０として機能させることができる。ここで言う情報処理装置には、デスクトップ型またはノート型のパーソナルコンピュータが含まれる。また、その他にも、情報処理装置にはスマートフォン、携帯電話機やＰＨＳ（Personal  Handyphone  System）などの移動体通信端末、さらには、ＰＤＡ（Personal  Digital  Assistants）などのスレート端末などがその範疇に含まれる。また、ユーザが使用する端末装置をクライアントとし、当該クライアントに上記の分散処理に関するサービスを提供するサーバ装置として実装することもできる。例えば、分散装置１０は、所定の複数の時点の各コミュニティの人口とユーザ当たりのトラフィック量の平均値とを入力とし、データの収容先を変更するコミュニティと収容先ＤＢと出力する分散処理サービスを提供するサーバ装置として実装される。この場合、分散装置１０は、Ｗｅｂサーバとして実装することとしてもよいし、アウトソーシングによって上記の分散処理に関するサービスを提供するクラウドとして実装することとしてもかまわない。以下に、分散装置１０と同様の機能を実現する分散プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。
【００４４】
図８に示すように、分散プログラムを実行するコンピュータ１０００は、例えば、メモリ１０１０と、ＣＰＵ１０２０と、ハードディスクドライブインタフェース１０３０と、ディスクドライブインタフェース１０４０と、シリアルポートインタフェース１０５０と、ビデオアダプタ１０６０と、ネットワークインタフェース１０７０とを有する。これらの各部は、バス１０８０によって接続される。
【００４５】
メモリ１０１０は、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）１０１１およびＲＡＭ１０１２を含む。ＲＯＭ１０１１は、例えば、ＢＩＯＳ（Basic  Input  Output  System）等のブートプログラムを記憶する。ハードディスクドライブインタフェース１０３０は、ハードディスクドライブ１０３１に接続される。ディスクドライブインタフェース１０４０は、ディスクドライブ１０４１に接続される。ディスクドライブ１０４１には、例えば、磁気ディスクや光ディスク等の着脱可能な記憶媒体が挿入される。シリアルポートインタフェース１０５０には、例えば、マウス１０５１およびキーボード１０５２が接続される。ビデオアダプタ１０６０には、例えば、ディスプレイ１０６１が接続される。
【００４６】
ここで、図８に示すように、ハードディスクドライブ１０３１は、例えば、ＯＳ１０９１、アプリケーションプログラム１０９２、プログラムモジュール１０９３およびプログラムデータ１０９４を記憶する。上記実施形態で説明した各テーブルは、例えばハードディスクドライブ１０３１やメモリ１０１０に記憶される。
【００４７】
また、分散プログラムは、例えば、コンピュータ１０００によって実行される指令が記述されたプログラムモジュール１０９３として、ハードディスクドライブ１０３１に記憶される。具体的には、上記実施形態で説明した分散装置１０が実行する各処理が記述されたプログラムモジュール１０９３が、ハードディスクドライブ１０３１に記憶される。
【００４８】
また、分散プログラムによる情報処理に用いられるデータは、プログラムデータ１０９４として、例えば、ハードディスクドライブ１０３１に記憶される。そして、ＣＰＵ１０２０が、ハードディスクドライブ１０３１に記憶されたプログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４を必要に応じてＲＡＭ１０１２に読み出して、上述した各手順を実行する。
【００４９】
なお、分散プログラムに係るプログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４は、ハードディスクドライブ１０３１に記憶される場合に限られず、例えば、着脱可能な記憶媒体に記憶されて、ディスクドライブ１０４１等を介してＣＰＵ１０２０によって読み出されてもよい。あるいは、分散プログラムに係るプログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４は、ＬＡＮ（Local  Area  Network）やＷＡＮ（Wide  Area  Network）等のネットワークを介して接続された他のコンピュータに記憶され、ネットワークインタフェース１０７０を介してＣＰＵ１０２０によって読み出されてもよい。
【００５０】
以上、本発明者によってなされた発明を適用した実施形態について説明したが、本実施形態による本発明の開示の一部をなす記述および図面により本発明は限定されることはない。すなわち、本実施形態に基づいて当業者等によりなされる他の実施形態、実施例および運用技術等は全て本発明の範疇に含まれる。
【符号の説明】
【００５１】
１  分散データベース（ＤＢ）システム
１０  分散装置
１１  入力部
１２  出力部
１３  通信制御部
１４  記憶部
１５  制御部
１５ａ  算出部
１５ｂ  集計部
１５ｃ  変更部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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