(57)【要約】【課題】データベース管理システムのメイン処理量が不定期に変化する場合にも、サービスの低下を少なくするオンラインバックアップの実行時期を決定する。【解決手段】データベースのメインとなる業務処理の量（メイン処理量）を取得して蓄積した上で、直近に蓄積したメイン処理量を使用して、バックアップに要すると推定される時間におけるメイン処理量の推移を示す値（メイン処理指数）を求め、メイン処理指数とバックアップの実行可否を決めるしきい値であるバックアップ実行可否基準値とを比較し、メイン処理指数が小さい場合にはバックアップを実行し、メイン処理指数が大きい場合にはバックアップを実行せずに再度メイン処理量を取得してメイン処理指数を求めてバックアップ実行基準値と比較する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
データベース管理システムの運用中に、前記データベース管理システムの処理量が少ない時期にデータベースのバックアップの実行を判断する方法において、
バックアップを行なうための条件として、前記処理量のしきい値を受け取り、
バックアップ対象の処理量を取得し、取得した処理量からバックアップに要する時間における処理量の予測値を計算し、
前記計算したバックアップ対象の処理量の値と前記しきい値とを比較し、前記計算した処理量の値の方が小さければ、バックアップの実行が可能であると判断することを特徴とするデータベースのバックアップ実行判断方法。
【請求項２】
請求項１記載のデータベースのバックアップ実行判断方法において、
入力条件として、バックアップを実行する期限を受け取り、バックアップ中の処理量の予測値が、前記しきい値以下にならずに前記期限に達した場合に、バックアップの実行が可能な時期であると判断することを特徴とするデータベースのバックアップ実行判断方法。
【請求項３】
請求項１または２記載のデータベースのバックアップ実行判断方法において、
バックアップ中の処理量の予測値として、直近に取得した数回の処理量から近似式を算出し、
バックアップ中の処理量の最大値を求めることを特徴とするデータベースのバックアップ実行判断方法。
【請求項４】
請求項１または２記載のデータベースのバックアップ実行判断方法において、
バックアップ中の処理量の予測値として、直近に取得した数回の処理量の平均や最大値を含む統計的な計算に基づき求めることを特徴とするデータベースのバックアップ実行判断方法。
【請求項５】
請求項１から４のいずれかに記載のデータベースのバックアップ実行判断方法において、前記処理量として、単位時間当たりに占める、読み取り／書き込みのディスクアクセス時間の割合であるディスクのビジー率を用いることを特徴とするデータベースのバックアップ実行判断方法。
【請求項６】
請求項１から４のいずれかに記載のデータベースのバックアップ実行判断方法において、前記処理量として、データベースへのトランザクション量を用いることを特徴とするデータベースのバックアップ実行判断方法。
【請求項７】
請求項１から６のいずれかに記載のデータベースのバックアップ実行判断方法において、バックアップ中の処理量を計算するために取得する処理量を、バックアップに要する時間から決定することを特徴とするデータベースのバックアップ実行判断方法。
【請求項８】
請求項１記載のデータベースのバックアップ実行判断方法において、バックアップの実行可否の判断結果を出力手段に表示することを特徴とするデータベースのバックアップ実行判断方法。
【請求項９】
請求項１記載のデータベースのバックアップ実行判断方法において、バックアップの実行可否の判断結果を、関連情報と共に出力手段に表示することを特徴とするデータベースのバックアップ実行判断方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
データベース管理システムにおけるデータベースのバックアップの実行時期を決定する方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
データベース管理システム（ＤＢＭＳ）は、顧客管理システムや商品管理システムなどの幅広い分野で利用されている。信頼性や可用性を特徴とするこれらのＤＢＭＳでは、データのメンテナンスや障害に備えた運用保守が重要である。運用保守のひとつに、データベースのバックアップがある。
【０００３】
データベースのバックアップを取得する方法としては、ＤＢＭＳを停止して行なうオフラインバックアップと、ＤＢＭＳを稼動した状態で行なうオンラインバックアップがある。
【０００４】
オフラインバックアップを行なう場合、適切な時期にＤＢＭＳを停止する計画、すなわちバックアップ計画をデータベース管理者が予め作成することが一般的である。例えば、企業内で利用している業務ＤＢＭＳの場合は、ＤＢＭＳを停止できるのは業務時間外である。このため、平日の業務終了後と休日に計画的にＤＢＭＳを停止してバックアップを行なうバックアップ計画が考えられる。平日の業務終了後には短時間でバックアップを終了する必要があるため、前回のバックアップからの更新部分だけのバックアップを取得する差分バックアップを行なう。また、休日には十分な時間があるため、データベース全体のバックアップを取得するフルバックアップを行なう。
【０００５】
一方、業務の形態やＤＢＭＳの利用方法によりＤＢＭＳを計画停止できない場合には、オンラインバックアップを利用して、ＤＢＭＳを稼動した状態でバックアップを行なうことができる。しかし、オンラインバックアップはバックアップ実行中にＤＢＭＳのメインとなる業務処理（以下、メイン処理）に対して影響を与え、処理の遅延を引き起こす可能性がある。そのため、オンラインバックアップでもメイン処理の遅延を引き起こさないようにバックアップを行なうためには、データベースのメイン処理の量（メイン処理量）の少ない時間にバックアップを実行するバックアップ計画を作成する必要がある。
【０００６】
メイン処理量が少ない時間にオンラインバックアップを行なう従来技術では、メイン処理量を表す指標としてビジー率を利用している（例えば、特許文献１参照）。ビジー率とは、単位時間当たりに占める、読み取り／書き込みのディスクアクセス時間の割合である。
【０００７】
特許文献１の処理の流れを、図１２を用いて説明する。特許文献１では、ビジー率取得機能１２０８において、ビジー率取得ユーティリティ１２１０を利用してデータベースのビジー率を定期的に取得し、ビジー率蓄積機能１２０８においてビジー率データベース１２１１に蓄積することを前提としている。
【０００８】
バックアップ実行条件入力機能１２０１においては、バックアップを実行すべき日付と時間帯（バックアップ候補時間帯１２１４）、バックアップに必要と予測される時間（バックアップ予測時間１２１５）、及びバックアップ候補時間帯のそれぞれのビジー率を比較して、バックアップの実行可否を決めるためのしきい値（バックアップ実行可否基準値１２１６）を含む情報を入力する。
【０００９】
次に、ビジー率抽出機能１２０３において、業務には周期性があり、データベースのビジー率も周期的に変化するという仮定の元に、ビジー率データベース１２１２に蓄積したビジー率を抽出する。特許文献１の中では１年周期と仮定して、バックアップ候補時間帯の前年同月同週同曜日のビジー率１２１７を抽出する例で説明している。
【００１０】
次に、バックアップ実行時期決定機能１２０４において、ビジー率が十分に小さい時間帯、すなわち、抽出したビジー率の中で、ビジー率がバックアップ実行可否基準値１２１６以下の時間帯を探し、その時間帯にバックアップを行なうようにバックアップ実行管理機能１２０５に指示する（特許文献１では、この指示情報をバックアップ実行計画と呼ぶ）。特許文献１では、バックアップ実行可否基準値１２１６以下の時間帯が見つからない場合も考慮して、バックアップ実行可否基準値１２１６の値を引き上げ、再度ビジー率がバックアップ実行可否基準値１２１６以下の時間帯を探す方法も説明している。図１２の例では、バックアップ候補時間帯の前年同月同週同曜日のビジー率１２１７のうち、１：００−２：００のビジー率の値２０がバックアップ条件のバックアップ実行可否基準値１２１６である３０以下であるため、ビジー率が十分に小さい時間帯として、この時間帯にバックアップを実行するようにバックアップ実行計画を作成する。
【００１１】
バックアップ実行管理機能１２０５では、バックアップ実行計画作成機能１２０２で作成したバックアップ実行計画を管理し、前記バックアップ実行時期決定機能１２０４で決定した時間帯になるとバックアップ実行ユーティリティ１２０６を実行し、データベース管理システム１２０７のバックアップを行なう。
【００１２】
図１３を用いて、特許文献１におけるバックアップ時期の決定方法を、グラフを用いて説明する。図１３の例では、前述のようにビジー率が１年周期で変化するものと仮定する。図１３中のグラフは縦軸がビジー率、横軸が時間を表す。図１３のビジー率抽出機能１２０３において、前記ビジー率が１年の周期性を持つという仮定の元に、前年同月同週同曜日（ｔ１’〜ｔ２’）のビジー率１３０１を抽出し、バックアップ候補時間帯１２１４（ｔ１〜ｔ２）のビジー率の推定値１３０２として適用する。図１２のバックアップ実行時期決定機能１２０４において、前記抽出したバックアップ候補時間帯（ｔ１〜ｔ２）１３０２のビジー率の中でビジー率が低い区間、すなわち、ビジー率がバックアップ実行可否基準値１２１６以下の区間を見つけ、その時間帯をバックアップ実行時間帯１２１４とする。
【００１３】
【特許文献１】
特開２０００−３４７９１９号公報
【００１４】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、近年、ＤＢＭＳの利用形態が変化してきており、企業内のＤＢＭＳのように限られた人のみが利用するものだけではなく、インターネットに接続されたＤＢＭＳのように不特定多数の人が利用するものも増えてきた。国内からだけでなく世界中からのアクセスを２４時間受け付けるＤＢＭＳもあり、そのような場合には、メイン処理量が周期的に変化するとは限らない。
【００１５】
このような状況では、特許文献１のように周期的なメイン処理量の変化を前提としてバックアップ時期を決定する方法は適用できない。仮に適用しても、決定した時期に実際にＤＢＭＳのメイン処理量が予測どおりにならず、メイン処理量が多いときにバックアップを行なってしまう可能性がある。その結果、オンラインバックアップの実行中にメイン処理が多くなる可能性があり、ＤＢＭＳのメイン処理に遅延などの影響が発生してしまう。
【００１６】
そこで、ＤＢＭＳのオンラインバックアップによる遅延などの影響を防ぐには、ＤＢＭＳのメイン処理に影響しない時期にバックアップを取得する必要がある。
【００１７】
ＤＢＭＳのメイン処理量の変化が周期的でない場合にも、オンラインバックアップがメイン処理に与える影響を少なくするように、オンラインバックアップの実行を判断することが本発明の目的である。
【００１８】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するためのバックアップ実行判断方法を以下に示す。
【００１９】
本発明では、ＤＢＭＳのメインとなる業務処理（メイン処理量）の量が小さい時点を判断し、バックアップを実行する。ここで、メイン処理量とは具体的に、ディスクのビジー率やデータベースの単位時間当たりのトランザクション量などがある。
【００２０】
バックアップは一瞬で行われるものではないため、バックアップに要すると推定される期間の大小を判断するための指標としてメイン処理指数を用いる。メイン処理指数は、データベースのバックアップに要すると推定される期間中のメイン処理量の変化を、判断時点の直前におけるいくつかのメイン処理量から推定し、その期間中のメイン処理の大きさを最大値、平均値などにより、ひとつの値として代表する値である。メイン処理指数の求め方としては、まず、データベースのメイン処理量を取得し、取得したメイン処理量からメイン処理量の変化の近似式を求める。近似式としては、線形近似、２次、３次などの曲線による近似が考えられる。近似式のほか、最大値や平均値をとってもよい。次に、求めた近似式からバックアップ期間中のメイン処理量の最大値または平均値をメイン処理指数とする。また、データベースから取得したメイン処理量から、直接、その最大値や平均値を求め、メイン処理指数とすることも考えられる。上記の方法以外にもバックアップに要すると推定される期間におけるメイン処理量の大小を判断する指標を、メイン処理指数として用いることができる。
【００２１】
特許文献１では、データベースのメイン処理量が周期的に変化するものと仮定し、過去のメイン処理量を参考にバックアップ実行時期を決定しているが、本発明では、データベースのメイン処理量が周期的に変化しない場合においても、その時点のメイン処理量の負荷をメイン処理指数により判断し、バックアップの実行可否を判断している。
【００２２】
本発明により、直前のデータベースのメイン処理量を取得し、判断時点からのメイン処理量の変化を予測してバックアップの実行判断を行なうため、メイン処理量の変化が周期的でない場合にも、メイン処理量の多い時期を避け、オンラインバックアップがメイン処理に与える影響を少なくするように、オンラインバックアップの実行判断を行なうことができる。
【００２３】
【発明の実施の形態】
最初に、本発明の原理を説明する。本発明は任意のある時期において、ＤＢＭＳのメインとなる業務処理の量（以下、メイン処理量）の大きさを判断し、メイン処理量が小さければバックアップを行なうものである。メイン処理量の大きさを測る指標としては、単位時間当たりに占める、ディスクの読み取り／書き込みのディスクアクセス時間の割合であるビジー率や、データベースのトランザクション量などを用いることができる。メイン処理量を表す値となるものであれば、上記以外のものでもよい。ここで、バックアップは一瞬で終わるものではないので、バックアップ中のメイン処理量が小さいままであることが望まれる。従って、瞬間のメイン処理量の大きさを推測する指標が必要である。以下、このような指標をメイン処理指数と呼ぶ。
【００２４】
メイン処理指数は、データベースのバックアップに要すると推定される期間中のメイン処理量の変化を、判断時点の直前におけるいくつかのメイン処理量から推定し、その期間中のメイン処理の大きさを最大値や平均値などにより、ひとつの値として代表する値である。メイン処理指数の求め方としては、まず、データベースのメイン処理量を取得し、取得したメイン処理量からメイン処理量の変化の近似式を求める。近似式としては、線形近似、２次、３次などの曲線による近似が考えられる。近似式のほか、最大値や平均値をとってもよい。次に、求めた近似式からバックアップ期間中のメイン処理量の最大値または平均値を求めてメイン処理指数とする。また、データベースから取得したメイン処理量から、直接、その最大値や平均値を求め、メイン処理指数とすることも考えられる。上記の方法以外にもバックアップに要すると推定される期間におけるメイン処理量の大小を判断する指標であれば、メイン処理指数として用いることができる。
【００２５】
バックアップ予測時間帯のメイン処理量の平均値を求める方法としては、抽出したメイン処理量取得回数のメイン処理量の平均値を求めることなども考えられる。バックアップ中のメイン処理量の変化を示すことができる指標であれば上記のもの以外でもよい。
【００２６】
次に、メイン処理指数と、予め設定したしきい値（バックアップ実行可否基準値）とを比較する。比較の結果、メイン処理指数がバックアップ実行可否基準値以下であれば、バックアップ中のメイン処理量に対する影響は小さいものとして、バックアップを実行する。
【００２７】
図１を用いて本発明の処理手順を説明する。ここでは、メイン処理量としてディスクのビジー率を用いて説明する。本発明ではデータベース管理者やスケジューラなどにより本発明の機能が起動されると、まず、バックアップ条件入力機能１０１で、バックアップの実行を判断するのに用いるパラメータ（バックアップ実行条件１０６）が入力される。バックアップ実行条件１０６は、バックアップの実行可否を判断するためのしきい値であるバックアップ実行可否基準値１０８、及びバックアップに要する予測時間であるバックアップ予測時間１１１を含む。
【００２８】
次に、バックアップ実行判断機能１０２が起動され、ビジー率抽出処理１０３で、メイン処理指数を求めるために必要なビジー率をビジー率データベース１２１１から抽出する。次に、メイン処理指数計算処理１０４で抽出したビジー率からメイン処理指数を計算し、バックアップ実行判断処理１０５で、メイン処理指数がバックアップ実行可否基準値１０８以下である場合にはバックアップが実行可能であると判断し、バックアップ実行判断機能１０２の処理を終了する。
【００２９】
本発明においては、バックアップ実行条件にメイン処理指数を求めるために用いるビジー率の取得回数を、入力するパラメータであるメイン処理量取得回数１０７に含めることで、メイン処理量を取得する回数を変更できる。メイン処理量取得回数１０７の値を大きくすれば、メイン処理指数の精度が向上する。
【００３０】
また、同様に、バックアップ条件にメイン処理量を取得する間隔を入力するパラメータに取得間隔１１０を含めることで、メイン処理量を取得する間隔を変更できる。取得間隔が短じかすぎると、メイン処理に対して処理量取得の負荷が増える可能性があり、パラメータとして、取得間隔を可変に設定できるようにすることでＤＢＭＳの利用形態や運用方法に応じて適切な値に調整できる。
【００３１】
図１においてデータベースのビジー率を取得するためのビジー率取得機能１２０８は、バックアップ実行条件入力後にバックアップ実行判断機能１０２によって起動され、メイン処理量取得回数１０７で指定されたビジー率を取得し、ビジー率蓄積機能１２０９によってビジー率データベース１２１１にビジー率を蓄積する。しかし、ビジー率取得機能１２０８をバックアップ実行判断機能１０２とは独立して起動し、予めビジー率データベース１２１１にビジー率を蓄積し、ビジー率抽出機能１２１２によって、メイン処理取得回数分のメイン処理量１１２をバックアップ実行判断機能１０２に提供することもできる。
【００３２】
本発明では、メイン処理指数がバックアップ実行可否基準値１０８以下にならければ、バックアップを実行しないため、いつまでもバックアップを行なえない場合もあり得る。そのような場合に対処するため、バックアップ実行条件１０６で最大延期期間１０９を設ける方法などが考えられる。バックアップ実行判断機能１０２の開始から最大延期期間１０９を過ぎてもバックアップが完了しないと判断した場合、つまり、現在時刻が「（バックアップ実行判断機能開始時刻＋最大延期期間）−バックアップ予測時間」を過ぎた場合には、メイン処理指数とバックアップ実行可否基準値１０８との比較結果とは関係なく、バックアップを開始する。
【００３３】
図２は本発明のメイン処理量算出の原理を説明した図である。本発明では、バックアップの実行を判断する時点２０７以前にメイン処理指数の計算に必要なメイン処理量を取得する（図２で示す、ｔ１，ｔ２，ｔ３の時点）。バックアップ実行判断時点２０７において、予め取得したメイン処理量から、メイン処理指数を計算する。図２の例は、ｔ１〜ｔ３からメイン処理量の近似式２０７を求め、バックアップ予測時間２０６中のメイン処理量の最大値をメイン処理指数とする。求めたメイン処理指数をバックアップ実行可否基準値１０８と比較し、メイン処理指数がバックアップ実行可否基準値１０８以下であればバックアップを行なう。
【００３４】
以下に本発明の第１の実施形態について説明する。
【００３５】
本実施形態では、データベースのメイン処理量を取得し、メイン処理指数を求める。その後、メイン処理指数とバックアップ実行可否基準値１０８とを比較し、バックアップ実行判断を行なう。メイン処理指数として、取得したメイン処理量を元に近似式を求め、近似式を用いてバックアップ予測時間中のメイン処理の最大値を求める。
【００３６】
図３は、本実施形態のシステムの構成を示す。本発明は、中央処理装置（ＣＰＵ）３０１、ディスプレイ３０２、キーボード３０３、可搬型媒体用ドライブ３０４、通信制御装置３０５、主メモリ３０６、磁気ディスク装置３０７、および、システムバス３２０から構成される一般的な計算機システムに対して適用できる。
【００３７】
中央処理装置３０１は、本発明で使用する各種プログラムを実行する。ディスプレイ３０２は、処理の実行状況や実行結果などを表示するために使用する。キーボード３０３は、データベース管理システムの実行などを指示するコマンドを入力するために使用する。可搬型媒体用ドライブ３０４は、フロッピー（Ｒ）ディスク、光磁気ディスクや、追記型光磁気ディスクなどの可搬型媒体３２２へのデータの読み書きのために使用する。通信制御装置３０５は、ネットワーク３２１を介した通信のために使用する。主メモリ３０６は、本発明で使用する各種プログラムと一時的なデータの格納に使用する。磁気ディスク装置３０７は、データベースやデータベースに関する定義情報を格納するために使用する。システムバス３２０は、これらの各種装置を接続するために使用する。
【００３８】
磁気ディスク装置３０７には、データベース格納領域３１７、バックアップ条件格納領域３１８、およびメイン処理量格納領域３１９が確保される。
【００３９】
主メモリ３０６には、アプリケーションプログラム３０８、データベース管理システムプログラム３０９、バックアップ実行判断プログラム３１１、システムプログラム３１５、およびワークエリア３１６が保持される。
【００４０】
また、データベース管理システムプログラム３０９にはデータベースのバックアップや状態解析などを行なうデータベース運用管理ユーティリティ３１０が含まれる。
【００４１】
アプリケーションプログラム３０８は、データベース管理システムプログラム３０９を利用して、ユーザにサービスを提供する。データベース管理システムプログラム３０９はデータベースの操作や管理などを行なう。
【００４２】
バックアップ実行判断プログラム３１１は、図５で示すバックアップの実行可否を決定するための条件を入力し、メイン処理量を元にバックアップの実行の判断を行なうプログラムである。
【００４３】
システムプログラム３１５は、周辺機器との間のデータの入出力など、本発明で使用する各種プログラムを実行するための基本的な機能を提供する。また、システムプログラム３１５は、内部にシステムクロックを有し、現在の日付・時刻を保持する。ワークエリア３１６は、プログラムの実行時に一時的に必要となるデータを記憶するために用いられる。
【００４４】
データベース格納領域３１７は、データベースとデータベースに関する定義情報を格納するために用いられる。バックアップ条件格納領域３１８は、バックアップ実行判断プログラム３１１で入力するバックアップ条件を格納するために用いられる。メイン処理量格納領域３１９はバックアップ実行判断プログラム３１１で取得したメイン処理量を時系列に従って格納する。なお、バックアップ条件格納領域３１８やメイン処理量格納領域３１９は磁気ディスク装置３０７内でなく、メモリや通常のファイルに格納されていてもよい。
【００４５】
本発明で使用するプログラムは、可搬媒体３２２、あるいはネットワーク３２１を介して、主メモリ３０６中に設定される。なお、可搬媒体３２２を利用する場合は、プログラムは予め可搬媒体３２２に格納されているものとする。
【００４６】
図５はバックアップ実行判断プログラム３１１に入力するパラメータの例である。入力するパラメータの詳細を以下に示す。メイン処理取得回数５０１は、メイン処理指数を求めるためにメイン処理量を取得する回数を指定する。図５の例では、メイン処理指数を求めるために、事前にメイン処理量を３回取得することを表す。バックアップ実行可否基準値５０２は、バックアップの実行可否を決めるために、メイン処理指数と比較するしきい値である。図５はバックアップを行なうために十分小さいメイン処理量を指定する場合を示し、例えばビジー率をメイン処理量として用いたと仮定して、ビジー率が４０％以下の場合にバックアップを実行可能と判断するようにしきい値を設定したことを表す。
【００４７】
最大延期期間５０３は、バックアップ実行判断を続ける延期期限を設定する。バックアップ実行可否基準値５０２とメイン処理指数を比較した結果、メイン処理指数がバックアップ実行可否基準値５０２以上でバックアップ実行不可と判断した場合は、メイン処理量の取得、メイン処理指数の計算、バックアップ実行可否基準値との比較を再度行なう。しかし、長期間に渡ってメイン処理指数がバックアップ実行可否基準値５０２以下にならず、延々バックアップが実行されないことも考えられる。そこで、最大延期期間５０３を予め用意しておき、バックアップ実行判断プログラムの実行を開始した後、最大延期期間５０３が過ぎてもバックアップが終了しないと判断した場合、すなわち、現在時刻が「（バックアップ実行判断機能開始時刻＋最大延期期間）−バックアップ予測時間」を過ぎた場合には、メイン処理指数とバックアップ実行可否基準値５０２との比較結果とは関係なく、バックアップを開始するように設定する。図５の例ではバックアップ実行判断プログラムの開始から６０分を経過してもバックアップが終了しない場合、すなわち、バックアップ予測時間が２０分であるためバックアップ実行を判断してから４０分以上を経過した場合には、メイン処理指数とバックアップ実行可否基準値５０２との比較結果とは関係なく、バックアップ実行を開始するように設定したことを表す。
【００４８】
取得間隔５０４はメイン処理量を取得する間隔を設定する。図５の例では、１分ごとにメイン処理量を取得するように設定したことを表す。バックアップ予測期間５０５は、データベースのバックアップに要する時間の予測値である。図５の例では、バックアップに要する時間の予測値として、２０分と設定したことがわかる。バックアップの予測は、例えば、前回のバックアップにかかった時間を記憶しておき、システムが自動的に設定してもよい。
【００４９】
図６は第１の実施形態におけるバックアップ実行判断プログラム３１１の処理の流れ図である。
【００５０】
本実施形態ではメイン処理量をあらわす手段としてディスクのビジー率（以下、単にビジー率と記す）を用いる。ビジー率とは、単位時間当たりに占める、読み取り／書き込みのディスクアクセス時間の割合である。
【００５１】
従来技術では、日別、時間帯別に取得したメイン処理量からバックアップ予測時間の間のすべてのメイン処理量とバックアップ実行可否基準値とを比較して、バックアップ実行可否基準値以下となる時間帯を探している。一方、本発明では取得したメイン処理量からバックアップ中のメイン処理の大きさを表すメイン処理指数を求め、メイン処理指数とバックアップ実行可否基準値とを比較してバックアップの実行可否を決定する。即ち、運用中のデータベースのメイン処理量から、バックアップ時間中のメイン処理量を予測し、バックアップの実行可否を決定する。
【００５２】
図６に示すバックアップ実行時期判断プログラム３１１は、データベース管理者が定めたバックアップ計画に従い定期的に起動されるか、あるいは必要に応じて起動される、図５で示したバックアップ条件を入力とした後に実行される。ステップ６０１で現在のビジー率を取得し、ステップ６０２で取得したビジー率を蓄積する。ステップ６０３では本フローが開始されてからビジー率をメイン処理量取得回数５０１以上取得したかを判断する。ビジー率をメイン処理量取得回数以上取得していたらステップ６０４へ進み、ビジー率を取得していなければステップ６０７へ進む。ステップ６０４ではステップ６０２で蓄積したビジー率から、メイン処理量取得回数で指定した個数の直近のビジー率を抽出する。ステップ６０５ではステップ６０２で蓄積したビジー率から、メイン処理指数を計算する。
【００５３】
メイン処理指数を計算するステップ６０５の詳細を図７に示す。ステップ７０１で、取得したビジー率からビジー率の変化の近似式を求める。ステップ７０２で求めた近似式を用いて、現時点からバックアップ予測時間５０５の間のビジー率の最大値を求める。ステップ７０３でその値をメイン処理指数として設定する。図２のように線形近似式を用いれば、バックアップ予測時間内の両端におけるメイン処理の最大値でよい。２次、３次のような曲線での近似の場合は、バックアップ予測時間内における最大値を求める必要がある。これらは、一般的な数学手法を用いて求めることができる。
【００５４】
ステップ６０６でメイン処理指数とバックアップ条件で指定したバックアップ実行可否基準値５０２とを比較し、メイン処理指数がバックアップ実行可否基準値５０２以下であれば本フローは終了して、バックアップを実行する。メイン処理指数がバックアップ実行可否基準値５０２より大きければ、ステップ６０７へ進む。ステップ６０７では、バックアップ条件で指定した取得間隔５０４だけ待つと、最大延期期間５０３までにバックアップが終了するかを判断する。バックアップが終了するかの判断は、現在時刻からバックアップ予測時間を経過した場合に、最大延期期間を過ぎるかどうかで行なう。最大延期期間５０３を経過する場合は、ステップ６０６の比較結果に関わらずバックアップを実行する。最大延期期間５０３を経過しない場合は、ステップ６０８で取得間隔５０４だけ待ってステップ６０１に戻る。
【００５５】
図６ではビジー率の取得をバックアップ実行判断プログラム３１１内で行なう方法を示しているが、ステップ６０１及びステップ６０２で行なっているビジー率の取得および蓄積を、図８に示すように、別途ビジー率を取得する処理を行なう機能を作成し、バックアップ実行判断プログラム３１１とは別に実行し、バックアップ実行判断プログラム３１１とは独立にビジー率の取得や蓄積を行ってもよい。
【００５６】
なお、ここではメイン処理指数を求める際に、取得したビジー率の近似式を利用したが、取得したメイン処理量のうちの最大値をメイン処理指数とするなどの統計的手法を用いることもできる。
【００５７】
本発明のデータベースのバックアップ実行判断方法により得られたバックアップ実行の可否の判断結果は、図３のディスプレイ３０２に表示される。その際、図２に示すグラフを合わせて表示することにより、バックアップ実行の可否の判断の根拠となる関連情報を利用者に提示することもできる。また、バックアップ実行が不可の判断結果が得られた場合、図３のキーボード３０３によって、バックアップ実行条件１０６を再設定して、本発明の方法を実施することにより、適切なバックアップ時期を選択できる。
【００５８】
本実施形態により、データベースのメイン処理量の変化が周期的でない場合にも、メイン処理量の多い時期を避け、データベースのメイン処理に最も影響が少ない時期にバックアップを実行できる。
【００５９】
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。本実施形態では、データベースのメイン処理量を取得し、メイン処理指数を求める。その後、メイン処理指数とバックアップ実行可否基準値とを比較し、バックアップ実行判断を行なう。メイン処理指数として、取得したメイン処理量の平均値を求める。
【００６０】
本実施形態のシステム構成は、図４に示した構成と同じである。バックアップ実行条件の入力パラメータは第１の実施形態の図６で説明したものと同じである。バックアップ実行判断機能は第１の実施形態の図６で説明したものと同じである。
【００６１】
本実施形態では、図６のバックアップ実行判断機能のメイン処理指数を計算するステップ６０５が図９のステップ９０１のように変更され、メイン処理指数に直前のメイン処理取得回数分のビジー率の平均値が適用される。例えば、取得したビジー率が４０、５０及び３０である場合、メイン処理指数としてこれら３つのビジー率の平均値４０を用いる。
【００６２】
本実施形態により、データベースのメイン処理量の変化が周期的でない場合にも、メイン処理量の多い時期を避け、第１の実施形態よりも適切な時期として、データベースへの負荷が少ない時期を決定できるため、データベースのメイン処理に最も影響が少ない時期にバックアップを実行できる。
【００６３】
以下に本発明の第３の実施形態について説明する。本実施形態では、データベースのメイン処理量を取得し、メイン処理指数を求めた後、メイン処理指数とバックアップ実行可否基準値とを比較してバックアップ実行判断を行なう。メイン処理指数として、取得したメイン処理量をそのまま利用する。
【００６４】
本実施形態のシステム構成は、図４に示した構成と同じである。本実施形態は、図１０で示すバックアップ実行条件を入力とする。本バックアップ実行条件のパラメータには、メイン処理量取得回数１００１及びバックアップ予測時間１００２はないが、その他のバックアップ実行条件のパラメータは、図６に示したパラメータと同じである。
【００６５】
本実施形態はメイン処理量を取得するため、図１１で示すように、図６に示したステップ６０２からステップ６０４が不要である。本実施形態では、図１０に示すバックアップ実行条件を入力し、メイン処理指数として取得したビジー率をそのまま適用するため、ステップ６０５も必要なく、ステップ１１０２においてビジー率をそのまま用いることが第１及び第２の実施形態と異なる。
【００６６】
本実施形態により、データベースのメイン処理量の変化が周期的でない場合にも、メイン処理量の多い時期を避け、第１及び第２の実施形態より簡単な方法でデータベースへの負荷が少ない時期を決定できるため、データベースのメイン処理に最も影響が少ない時期にバックアップを実行できる。
【００６７】
図４は、第１の実施形態の図３に示すシステム構成とは異なる構成を示す。図４の構成では、磁気ディスク装置３０７はすべてシステムバス３２０に直結されたネットワークに直接接続して使用するファイルサーバ専用機（ＮＡＳ（ＮｅｔｗｏｒｋＡｔｔａｃｈｅｄ  Ｓｔｏｒａｇｅ））４０２で管理されている。図３では主メモリ上のバックアップ実行時期自動決定プログラム３１１で行なっていた処理を、ＮＡＳ４０２内部で行なう。この場合ＮＡＳ４０２との連携を行なうためにＮＡＳ連携プログラム４０１が必要となる。また、第２及び第３の実施形態についても図５の構成を適用できる。
【００６８】
【発明の効果】
本発明によるバックアップ実行判断方法では、現在のデータベースのメイン処理量からバックアップの実行判断を行なうことで、メイン処理量の変化が周期的でない場合にも、メイン処理量の多い時期を避け、データベースのメインの処理に最も影響が少ない時期にバックアップを行なうことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明におけるバックアップ実行決定方法の処理の流れを示す。
【図２】本発明におけるバックアップ実行決定方法の原理を示す。
【図３】第１の実施形態におけるシステム構成を示す。
【図４】第１の実施形態における別のシステム構成を示す。
【図５】第１の実施形態におけるバックアップ実行条件の一例を示す。
【図６】第１の実施形態におけるバックアップ実行決定方法のフローチャートである。
【図７】第１の実施形態におけるメイン処理指数を求めるフローチャートである。
【図８】第１の実施形態におけるビジー率を取得する処理プログラムのフローチャートである。
【図９】第２の実施形態におけるメイン処理指数を求めるフローチャートである。
【図１０】第３の実施形態におけるバックアップ実行条件の一例を示す。
【図１１】第３の実施形態におけるバックアップ実行決定方法のフローチャートである。
【図１２】従来技術の処理の流れを示す。
【図１３】従来技術のバックアップ時期の決定方法を示す。
【符号の説明】
１０１：バックアップ実行条件入力機能、１０２：バックアップ実行判断機、１０３：ビジー率抽出手段、１０４：メイン処理指数計算手段、１０５：バックアップ実行判断手段、１０６：バックアップ実行ユーティリティ、１０７：メイン処理量取得回数、１０８：バックアップ実行可否基準値、１０９：最大延期期間、１１０：取得間隔、１１１：バックアップ予測時間、１１２：メイン処理量取得回数分のメイン処理量
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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