(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
時系列的に発生する複数の事象に対し、各事象の発生回数を複数のカウンタのそれぞれによりカウントして各事象ごとにカウンタに記録する統計情報採取装置において、
前記事象の発生によるカウントに際して、前記カウンタのカウント値を前記複数の事象のそれぞれに対応するカウント時刻に基づいて修正する必要があるか否かを判断し、必要に応じて修正を行うカウント値修正手段と、
前記カウント値修正手段によって修正されたカウンタのカウント値、及び、前記カウント値修正手段によって修正する必要がないと判断されたカウンタのカウント値が、前記事象の発生によってカウントアップされることにより、当該カウンタの最大カウント値を超えることとなるか否かを判断する最大値判断手段と、
前記カウント値が最大カウント値を超えると判断された場合には、該カウント値を所定の操作によって減少させてからカウントアップを行う一方、前記カウント値が最大カウント値を超えないと判断された場合には、前記操作を行わずカウントアップを行うカウンタ制御手段とを備えたことを特徴とする統計情報採取装置。
【請求項２】
請求項１に記載の統計情報採取装置において、
前記事象の最終カウント時刻を各事象ごとに保持する最終カウント時刻保持手段と、
前記カウント値が最大カウント値を超えると判断された場合に、該カウント値が前記所定の操作によって減少した時刻を所定の要素の数を有する大きさの配列に順に保持する最大値到達時刻保持手段とを備え、
前記カウント時刻に基づいて行われる前記カウント値の修正は、前記最終カウント時刻と、前記配列に基づいて行われることを特徴とする統計情報採取装置。
【請求項３】
請求項２に記載の統計情報採取装置において、
前記所定の操作は、一定カウントを減少させることであり、
前記配列の所定の要素の数は、（前記カウンタの最大値／一定カウント）であり、
前記カウント値修正手段は、前記最終カウント時刻と前記配列における各配列要素の時刻を比較し、前記最終カウント時刻が最新の配列要素の（ｎ−１）回前の配列要素とｎ回前の配列要素の間にあった場合、前記カウンタから（ｎ×一定カウント）を減少させることを特徴とする統計情報採取装置。
【請求項４】
請求項２に記載の統計情報採取装置において、
前記所定の操作は、前記カウンタの計数ビットを右にｍビットシフトすることであり、
前記配列の所定の要素の数は、（前記カウンタのビット数／ｍ）であり、
前記カウント値修正手段は、前記最終カウント時刻と前記配列における各配列要素の時刻を比較し、前記最終カウント時刻が最新の配列要素の（ｎ−１）回前の配列要素とｎ回前の配列要素の間にあった場合、前記カウンタを（ｎ×ｍ）ビット右にシフトさせることを特徴とする統計情報採取装置。
【請求項５】
請求項２乃至請求項４のいずれかに記載の統計情報採取装置において、
前記各事象毎の発生回数のカウント値、前記最終カウント時刻の少なくともいずれか１つを統計情報として記録した統計情報テーブルを備えたことを特徴とする統計情報採取装置。
【請求項６】
請求項５に記載の統計情報採取装置において、
前記統計情報テーブルを前記統計情報に基づいて管理するため、前記統計情報に基づいて定められる各事象の所定の順序を記録したリストを備えたことを特徴とする統計情報採取装置。
【請求項７】
請求項６に記載の統計情報採取装置において、
前記統計情報テーブルは階層状に設けられた上位統計情報テーブル及び下位統計情報テーブルを含み、
前記上位統計情報テーブル及び下位統計情報テーブルは、それぞれ前記リストにより個別に管理され、上層および下層のテーブル間で前記統計情報に応じて各統計情報テーブルに記録される事象を入れ替えて記録することを特徴とする統計情報採取装置。
【請求項８】
請求項６又は請求項７に記載の統計情報採取装置において、
全事象のうちの一部の事象が前記統計情報テーブルに記録される場合、
前記統計情報テーブルに存在しない新たな事象が発生した場合には、該リストにおける所定の順序に基づいて、前記統計情報テーブルの中の所定の事象を削除し、該新たに発生した事象を前記統計情報テーブルに記録することを特徴とする統計情報採取装置。
【請求項９】
請求項７又は請求項８に記載の統計情報採取装置において、
前記統計情報テーブルへの記録に際し、記録される事象のカウント値には前記統計情報に基づいて算出された所定の数が加算されることを特徴とする統計情報採取装置。
【請求項１０】
時系列的に発生する複数の事象に対し、各事象の発生回数を複数のカウンタのそれぞれによりカウントして各事象ごとにカウンタに記録する統計情報採取方法において、
前記事象の発生によるカウントに際して、前記カウンタのカウント値を前記複数の事象のそれぞれに対応するカウント時刻に基づいて修正する必要があるか否かを判断し、必要に応じて修正を行うカウント値修正ステップと、
前記カウント値修正手段によって修正されたカウンタのカウント値、及び、前記カウント値修正手段によって修正する必要がないと判断されたカウンタのカウント値が、前記事象の発生によってカウントアップされることにより、当該カウンタの最大カウント値を超えることとなるか否かを判断する最大値判断ステップと、
前記カウント値が最大カウント値を超えると判断された場合には、該カウント値を所定の操作によって減少させてからカウントアップを行う一方、前記カウント値が最大カウント値を超えないと判断された場合には、前記操作を行わずカウントアップを行うカウンタ制御ステップとを備えたことを特徴とする統計情報採取方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、時系列的に発生する複数の事象の統計情報を採取する統計情報採取装置及び統計情報採取方法に関し、特に、カウンタが最大値に到達してもカウントを停止することなく継続して各事象の発生回数をカウントすることができる統計情報採取装置及び統計情報採取方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
ディスクアレイ装置等においては、ブロックまたはファイル毎のリード／ライト等といった複数の事象に対するアクセス統計情報を採取するために統計情報採取機能（装置）が備えられていることが多い。そうしたアクセス統計情報を採取するにあたり、従来の統計情報採取装置では、統計情報を採取すべき事象が発生すると、先ず、事象発生検出手段が統計情報を採取すべき事象の発生を検出し、該検出を受けてカウント手段がカウンタをアップさせて事象の発生した回数をカウントする。このように事象が発生する度にカウンタが加算されていき、カウント値がカウンタの最大値に達すると、カウントを停止させる手段がこの状態を検出し、オーバーフローしないようカウントを停止する。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
このような従来の統計情報採取装置においては、カウンタの容量が有限である限り、カウントアップの継続により必ずカウンタがオーバーフローすることとなるため、カウンタのカウント値が最大値となった時点でカウントを停止せざるを得ない。従って、統計情報の採取を再開する場合には、カウンタのリセットが必要となる。そのため、統計情報の採取は、特定の区切られた区間での採取の繰り返しとなり、常時統計情報を採取することはできない。また長時間の統計情報の採取もできない。
【０００４】
本発明は、上述した事情に鑑みてなされたものであって、カウンタが最大値に到達してもカウントを停止することなく統計情報の収集を継続することができ、長時間あるいは常時統計情報を採取できる統計情報採取装置及び統計情報採取方法を提供することを目的としている。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
上述した課題を解決するため、本発明に係る統計情報採取装置は、時系列的に発生する複数の事象に対し、各事象の発生回数を複数のカウンタのそれぞれによりカウントして各事象ごとにカウンタに記録する統計情報採取装置において、前記事象の発生によるカウントに際して、前記カウンタのカウント値を前記複数の事象のそれぞれに対応するカウント時刻に基づいて修正する必要があるか否かを判断し、必要に応じて修正を行うカウント値修正手段と、前記カウント値修正手段によって修正されたカウンタのカウント値、及び、前記カウント値修正手段によって修正する必要がないと判断されたカウンタのカウント値が、前記事象の発生によってカウントアップされることにより、当該カウンタの最大カウント値を超えることとなるか否かを判断する最大値判断手段と、前記カウント値が最大カウント値を超えると判断された場合には、該カウント値を所定の操作によって減少させてからカウントアップを行う一方、前記カウント値が最大カウント値を超えないと判断された場合には、前記操作を行わずカウントアップを行うカウンタ制御手段とを備えたことを特徴とするものである。
【０００６】
このように、カウンタのカウント値が最大値を超える前にカウント値を減少させることによりカウンタがオーバーフローすることなくカウントを継続することができる。従って、常時統計情報採取、長時間の統計情報採取が可能となる。また、各事象の発生時におけるカウントの際に、該発生した事象のカウンタが修正されるため、適切な発生回数が得られる。なお、カウント値修正手段及びカウンタ制御手段の双方が行なう処理に関しては、本発明の実施の形態において、制御部の判断によりカウンタ修正部が行なうようにしている。
【０００７】
この事象には、複数の事象の時系列的発生パターンを含めることもでき、このような事象を含めることにより、事象Ａの発生後に事象Ｂが発生するパターンの発生回数のような時系列の統計情報の採取が可能となる。例えば、「パソコンにおいて、ワープロソフトを起動した後には、ファイルＦを読み込むことが多い」、「ディスクにおいて、エリアＡを読んだ後には、エリアＢを読むことが多い」等といったパターンの統計情報を収集することができるため、そうした情報を利用すれば「ワープロソフトの起動と同時に、ファイルＦを読み込ませる」、「ディスクでエリアＡを読んだ場合、同時にエリアＢも読み込ませる」等のように処理を自動化することに応用できる。
【０００８】
さらに、本発明に係る統計情報採取装置は、前記事象の最終カウント時刻を各事象ごとに保持する最終カウント時刻保持手段と、前記カウント値が最大カウント値を超えると判断された場合に、該カウント値が前記所定の操作によって減少した時刻を所定の要素の数を有する大きさの配列に順に保持する最大値到達時刻保持手段とを備え、前記カウント時刻に基づいて行われる前記カウント値の修正は、前記最終カウント時刻と、前記配列に基づいて行われることを特徴とするものである。
【０００９】
このような構成によれば、各事象のカウンタをカウントアップさせる際、既に他の事象のカウンタのカウント値が最大値を超えると判断されて当該カウンタのカウント値を減少させていた場合、その減少させた分のカウント値を考慮して、そのカウント値を修正し、且つカウントアップさせることができるため、各事象の発生回数における相対的な関係を維持しつつ発生回数をカウントし続けることができる。また、配列に最大値に達した時刻を保持することにより、各カウンタがカウントアップする時にそのカウント値をまとめて修正できるため、何らかの事象が最大値に到達する度に、その都度全事象のカウント値を修正せずとも、統計情報の採取を継続できる。その結果、実行すべき処理を最小限に抑え、統計情報を採取する際の負担を軽減でき、特に、統計情報を採取すべき事象が多数存在する場合には有用である。
【００１０】
さらに、本発明に係る統計情報採取装置において、前記所定の操作は、一定カウントを減少させることであり、前記配列の所定の要素の数は、（前記カウンタの最大値／一定カウント）であり、前記カウント値修正手段は、前記最終カウント時刻と前記配列における各配列要素の時刻を比較し、前記最終カウント時刻が最新の配列要素の（ｎ−１）回前の配列要素とｎ回前の配列要素の間にあった場合、前記カウンタから（ｎ×一定カウント）を減少させることを特徴とするものである。
【００１１】
さらに、本発明に係る統計情報採取装置において、前記所定の操作は、前記カウンタの計数ビットを右にｍビットシフトすることであり、前記配列の所定の要素の数は、（前記カウンタのビット数／ｍ）であり、前記カウント値修正手段は、前記最終カウント時刻と前記配列における各配列要素の時刻を比較し、前記最終カウント時刻が最新の配列要素の（ｎ−１）回前の配列要素とｎ回前の配列要素の間にあった場合、前記カウンタを（ｎ×ｍ）ビット右にシフトさせることを特徴とするものである。
【００１２】
このような構成によれば、各カウンタのカウント値をそれぞれ纏めて減少させる際に、それらのカウント値を一律に減少させることができ、もって、正確な相対的発生回数を保持することができる。
【００１３】
さらに、本発明に係る統計情報採取装置は、前記各事象毎の発生回数のカウント値、前記最終カウント時刻の少なくともいずれか１つを統計情報として記録した統計情報テーブルを備えたことを特徴とするものである。
【００１４】
このように、統計情報を記録する領域を設けることにより、採取すべき統計情報を確実に記録することができ、採取もれを防ぐことができると共に、必要な統計情報をテーブルに記録しておくことにより、統計情報を統括的に管理することができ、採取した統計情報の利用も容易になる。
【００１５】
さらに、本発明に係る統計情報採取装置は、前記統計情報テーブルを前記統計情報に基づいて管理するため、前記統計情報に基づいて定められる各事象の所定の順序を記録したリストを備えたことを特徴とするものである。
【００１６】
このように、各事象の順序を記録したリストを備えれば、そのリストに記録された順序に基づいて統計情報の管理を容易に行なうことができ、且つ採取した統計情報を有効に利用することができる。
【００１７】
この場合、前記所定の順序は、各事象のカウンタの値と前記最終カウント時刻と前記配列とに基づいて各事象の相対的発生回数を算出し、該算出された相対的発生回数に基づいて決定されるようにすることができる。カウンタを事象が発生した時点で修正するようにすると、ある時点のカウント値の大小だけを比較しても各事象の相対的な発生回数を比較することにはならないが、上述のような構成とすれば、各事象の相対的発生回数の順序が決定されるため、採取した統計情報（発生回数）を有効に利用できる。また、この場合、「多く発生した事象は、また発生する確率が高い」という前提に基づいて統計情報を採取する場合に、非常に有用である。例えば、「パソコンにおいて、過去何度も編集されたファイルは、また編集される」という前提ならば、相対的発生回数の順序を記録したリストを利用して、使用頻度の高いファイルをパソコンの起動時に予め読み込むように自動化することもできる。
【００１８】
また、前記所定の順序は、各事象の最終カウント時刻に基づいて決定されるようにしても良く、このような構成によれば、「最近発生した事象は、また近いうちに発生する」という前提に基づいて統計情報を採取する場合には非常に有効である。例えば、「パソコンにおいて、編集したファイル（編集中のファイル）は、近いうちにまた編集する」という前提ならば、上述した構成により決定された順序を記録したリストを利用して、最も最近編集したファイルをパソコンの起動時に予め読み込むように自動化することもできる。
【００１９】
さらに、前記所定の順序は、各事象のカウンタの値と前記最終カウント時刻と前記配列とに基づいて各事象の相対的発生回数を算出し、該算出された相対的発生回数に基づいて決定された各事象についての第１の所定の順序と、各事象の最終カウント時刻に基づいて決定された各事象についての第２の所定の順序とに基づいて決定されるようにしても良い。
【００２０】
このような構成によれば、発生回数による順序と、最終カウント時刻による順序の双方を考慮して各事象の順序が決定されるため、「多く発生した事象は、また発生する確率が高い」という前提、及び「最近発生した事象は、また近いうちに発生する」という前提の双方に基づいて統計情報を採取する場合に非常に有効となる。
【００２１】
さらに、本発明に係る統計情報採取装置において、前記統計情報テーブルは階層状に設けられた上位統計情報テーブル及び下位統計情報テーブルを含み、前記上位統計情報テーブル及び下位統計情報テーブルは、それぞれ前記リストにより個別に管理され、上層および下層のテーブル間で前記統計情報に応じて各統計情報テーブルに記録される事象を入れ替えて記録することを特徴とするものである。
【００２２】
このような構成によれば、例えば、発生頻度が低く突発的に発生するような事象については下位の統計情報テーブルに保持し、上位の統計情報テーブルには発生する確率の高いもののみを保持するような管理が可能となるため、重要度の異なる統計情報を採取する際には有用である。
【００２３】
さらに、本発明に係る統計情報採取装置は、全事象のうちの一部の事象が前記統計情報テーブルに記録される場合、前記統計情報テーブルに存在しない新たな事象が発生した場合には、該リストにおける所定の順序に基づいて、前記統計情報テーブルの中の所定の事象を削除し、該新たに発生した事象を前記統計情報テーブルに記録することを特徴とするものである。
【００２４】
このような構成によれば、新たに発生した事象を優先的に記録するため、「一度発生した事象は、今後また発生する」というような前提に基づいて統計情報を採取する場合には、非常に有用となり、さらに、全事象のうちの一部の事象の統計情報のみを保持できるため、効率よく統計情報を採取できると共に、統計情報を保持するための記憶容量が限られている装置にも十分対応できる。なお、前述のように統計情報テーブルが階層状に設けられた複数の統計情報テーブルからなる場合、発生頻度の高い事象を上位の統計情報テーブルに保持し、それ以外の事象を下位の統計情報テーブルに保持し、削除する事象を下位の統計情報テーブルに記録された事象のみに限定すれば、テーブル上にない新たな事象が発生したとしても、発生頻度の高い事象を削除することなく、突発的な事象の発生が上位の統計情報テーブルに影響することを防ぐことができる。
【００２５】
さらに、本発明に係る統計情報採取装置において、前記削除されるべき所定の事象は、前記リスト中の順序が最後尾の事象であることを特徴とするものである。
【００２６】
このような構成によれば、リストにおいて順序が最下位の事象に対する統計情報採取の必要性が小さい場合には、統計情報テーブルから該事象を削除することによって、採取した統計情報自体の持つ重要性は高まり、且つ効率的に統計情報を管理することができる。
【００２７】
ここで、前記統計情報テーブルへの記録に際して、記録される事象のカウント値には、前記統計情報に基づいて算出された所定の数が加算されるようにすることができ、このような構成によれば、「一度発生した事象は、今後また発生する」というような前提に基づいて統計情報を採取する場合には、発生した事象のカウント値に所定の数が加算されることによって、相対的な発生回数が増加され、新たに統計情報テーブルに加えた事象を重視した管理が可能となる。
【００２８】
また、本発明に係る統計情報採取方法は、時系列的に発生する複数の事象に対し、各事象の発生回数を複数のカウンタのそれぞれによりカウントして各事象ごとにカウンタに記録する統計情報採取方法において、前記事象の発生によるカウントに際して、前記カウンタのカウント値を前記複数の事象のそれぞれに対応するカウント時刻に基づいて修正する必要があるか否かを判断し、必要に応じて修正を行うカウント値修正ステップと、前記カウント値修正手段によって修正されたカウンタのカウント値、及び、前記カウント値修正手段によって修正する必要がないと判断されたカウンタのカウント値が、前記事象の発生によってカウントアップされることにより、当該カウンタの最大カウント値を超えることとなるか否かを判断する最大値判断ステップと、前記カウント値が最大カウント値を超えると判断された場合には、該カウント値を所定の操作によって減少させてからカウントアップを行う一方、前記カウント値が最大カウント値を超えないと判断された場合には、前記操作を行わずカウントアップを行うカウンタ制御ステップとを備えたことを特徴とするものである。
【００２９】
このように、最大値に達したカウンタの値を減少させることにより、カウンタの最大値を超えてもカウンタを停止させることなくカウントを継続することができる。従って、常時統計情報採取、長時間の統計情報採取が可能となる。また、各事象の発生時におけるカウントの際に、該発生した事象のカウンタが修正されるため、適切な発生回数が得られる。また、各カウンタのカウント値は、カウントアップする時点で修正されるため、統計情報を採取すべき事象が多数存在する場合、カウンタが最大値に達する度に全事象のカウンタを修正する場合に比べ、実行すべき処理を最小限に抑えることができ、統計情報を採取する際の負担を軽減できる。
【００３０】
【発明の実施の形態】
以下、図を用いて、本発明の実施の形態を詳細に説明する。
図１は、本発明の統計情報採取装置の基本構成を簡略的に示したブロック図である。図において、統計情報採取装置１０１は、時系列的に発生する複数の事象に対する発生回数をカウントし統計情報を採取する装置であり、統計情報を採取するための各種機能が制御部１０２により制御されている。また、採取した統計情報を保持するためのテーブルである統計情報テーブル１０３、及び統計情報テーブル１０３を管理し、採取された統計情報を有効に利用できるよう設けられた管理リスト１０４を備えている。なお、統計情報テーブル１０３及び管理リスト１０４は、メモリ上に確保された記憶領域（図示せず）に設けられるものとする。
【００３１】
さらに、統計情報採取装置１０１には、前述の各種機能として、事象の発生を検出する事象発生検出部１０５、事象の発生時刻を求めるためのタイマ１０６、カウント値が最大値に達したか否かを判断する最大値検出部１０７、カウント値を修正するカウンタ修正部１０８、カウント値を増加させる発生回数カウント部１０９、管理リスト１０４を操作するためのリスト管理部１１０が備えられている。
【００３２】
図２は、統計情報テーブル１０３の構成の一例を示した図である。図に示されるように、各事象に関する統計情報（各事象統計情報）２０１と統計情報を採取する際に利用する情報（制御情報）２０２を保持している。各事象統計情報２０１は、事象の発生した回数（カウント値）を保持する事象発生回数カウンタ（２１１、２２１）及び事象の発生に際し最後にカウントした時刻を保持する最終カウント時刻（２２１、２２２）からなる。なお、本実施の形態において、カウントアップは事象の発生時に行なわれることから、最終カウント時刻は、事象の最終発生時刻に等しいものとしている。また、制御情報２０２は、事象発生回数カウンタ（２１１、２２１）が最大値に到達した時刻を保持する配列である最大値到達時刻配列２７０と、最新の最大値到達時刻を格納した配列要素を示す最新最大値到達時刻配列要素２６０からなる。なお、事象発生回数カウンタ（２１１，２２１）は、２進数のビット系列により構成されるものとする。
【００３３】
以下、統計情報採取装置１０１を用いて統計情報を採取する際のカウント処理の流れを説明する。図３は、カウント処理の流れの一例を示すフローチャートである。先ず、統計情報採取の対象となるシステムの運用が開始され（Ｓ３００）、統計情報を採取したい事象が発生すると、事象発生検出部１０５がその事象の発生を検出し、制御部１０２へと伝える（Ｓ３１０）。
【００３４】
制御部１０２は、事象発生検出部１０５より事象の発生を伝えられると、統計情報テーブル１０３の各事象統計情報２０１の当該事象の最終カウント時刻と、制御情報２０２における最大値到達時刻配列２７０の各配列に格納された時刻とを比較する（Ｓ３２０）。例えば、事象１が１回発生したとすると、制御部１０２は統計情報テーブル１０３における各事象統計情報２０１の事象１の最終カウント時刻２１２と、制御情報２０２の最大値到達時刻配列とを比較する。なお、この時点の最終カウント時刻２１２は、事象１の前回の発生時刻を示している。
【００３５】
この最終カウント時刻２１２が、最新最大値到達時刻配列要素２６０に示される配列に相当する最大値到達時刻配列を起点にして、（ｎ−１）回前の配列の時刻とｎ回前の配列の時刻との間に相当する場合（Ｓ３２０、ｎ回前）、制御部１０２はカウンタ修正部１０８を用い、事象１の事象発生回数カウンタ２１１をｎビットシフトさせて減少させる（Ｓ３２１）。最終カウント時刻２１２が、最新最大値到達時刻配列要素２６０に示される配列に相当する最大値到達時刻配列の時刻と同じかまたは後であった場合には（Ｓ３２０、同時刻または後）、ビットシフトは行なわれない。なお、最終カウント時刻２１２が、どの配列の時刻よりも前の時刻であった場合、配列要素の数だけビットシフトさせて減少させる。
【００３６】
なお、本発明では、ある事象の事象発生回数カウンタが最大値に達してビットシフトした場合、実行すべき処理を最小限に抑えるために、この時点では該事象以外の事象の事象発生回数カウンタはビットシフトされない。他の事象の事象発生回数カウンタが修正されるのは、他の各事象が発生した時点である。そのため、事象発生回数カウンタをカウントアップさせる際、当該発生した事象が前回発生した時刻から今回発生した時刻までの間に、他の事象の事象発生回数カウンタが最大値に達したためにビットシフトしたか否かを確認し、実行されたビットシフト分だけ事象発生回数カウンタが修正されなくてはならない。このように、事象の発生時に、事象発生回数カウンタを修正するためには、各事象の事象発生回数カウンタが最大値に達した時刻を配列に保持しておく必要がある。
【００３７】
次に制御部１０２は、発生回数カウント部１０９と最大値検出部１０７を用い、統計情報テーブル１０３における各事象統計情報２０１の当該事象発生回数カウンタ（ここでは事象１の事象発生回数カウンタ２１１）をカウントアップさせた場合に事象発生回数カウンタ２１１が最大値を超えるか否かを判断する（Ｓ３３０）。事象発生回数カウンタ２１１が最大値を超えると判断された場合（Ｓ３３０、ＹＥＳ）、制御部１０２はタイマ１０６を用い現時刻（事象１の発生時刻）を求め、それを統計情報テーブル１０３における制御情報２０２の最大値到達時刻配列の最新最大値到達時刻配列要素２６０に示される配列の１つ後の配列に格納する。また同時に、カウンタ修正部１０８を用いて、事象発生回数カウンタ２１１を１ビットシフトして減少させる（Ｓ３３１）。事象発生回数カウンタ２１１が最大値を超えないと判断された場合は（Ｓ３３０、ＮＯ）、ビットシフトは行なわない。
【００３８】
次に制御部１０２は、発生回数カウント部１０９を用い、事象発生回数カウンタ２１１を増加カウント分カウントアップさせ、先にタイマ１０６により求めた事象１の発生時刻を事象１の最終カウント時刻２１２に格納する（Ｓ３４０）。以上の操作をシステム運用停止要求が発行されるまで行なう（Ｓ３５０，Ｓ３９０）。なお、このようにして採取された事象発生回数は、いずれかの事象発生回数カウンタが最大値に達してビットシフトした時点で、絶対的発生回数ではなく、相対的発生回数を示すものとなることは言うまでもない。ただし、この場合、システムが停止した時点での事象発生回数カウンタの値は、そのまま相対的発生回数とはならず、管理リスト１０４により、後述するように各事象の順序が定められることとなる。
【００３９】
なお、上述した実施の形態においては、カウントアップ及びカウント値が最大値に到達した場合のビットシフトは、１ビット単位で行なわれたが、これは一例を示したにすぎず、ビット数を限定するものではない。なお、カウント修正の際、ｍビットシフトさせる場合には、必要な最大値到達時刻配列数は、（事象発生回数カウンタのビット数／ｍ）となる。さらにまた、カウントの修正の際、ビットシフトを用いる以外に、一定カウントを減算する方式も考えられる。この場合には、事象発生回数カウンタをｎビットシフトする代わりに（ｎ×一定カウント）分だけ減算することとなり、必要な最大値到達時刻配列数は、（最大値）／（一定カウント）となる。
【００４０】
次に、具体的数値を用いて、上述のカウント処理の流れを詳細に説明する。本実施の形態では、事象としては１、２、３が存在するものとする。各事象の事象発生回数カウンタは８ビットの領域を持ち、最大値は２進数で「１１１１  １１１１」、最小値は２進数で「００００  ００００」となる。さらに、最大値に到達した場合のカウンタ修正においては、１ビットシフトする方式を採用し、そのため最大値到達時刻配列に必要な配列の数は８つとなる。また、「時刻２００００８２５  ０２３６に事象２が１回発生（Ｓｔｅｐ１）」「時刻２０００  ０８２５  ０３２７に事象１が１回発生（Ｓｔｅｐ２）」「時刻２０００  ０８２５  ０３５０に事象３が１回発生（Ｓｔｅｐ３）」の順序で事象が発生するものとする。図４及び図５は、そのような事象の発生に応じて変更される統計情報テーブル１０３の状態を示した図である。
【００４１】
図４（ａ）はＳｔｅｐ１直前の統計情報テーブル１０３の状態を示した図である。Ｓｔｅｐ１直前における最新の最大値到達時刻は、最新最大値到達時刻要素４６０ｂが指し示している最大値到達時刻配列［３］４７３ａの「２０００  ０８２５  ０２３０」である。
【００４２】
この状態で、時刻「２０００  ０８２５  ０２３６」に事象２が１回発生（Ｓｔｅｐ１）したとする。先ず、事象２の発生前の最終カウント時刻４２２ａと制御情報４０２ａの最大値到達時刻配列（４７０ａ〜４７７ａ）とを比較すると、最終カウント時刻４２２ａ「２０００  ０８２５  ０１２３」は最大値到達時刻［３］４７３ａよりも１つ前の範囲（つまり、最大値到達時刻［３］と最大値到達時刻［２］の間）に相当していることがわかる。従って、事象２の事象発生回数カウンタ４２１ａを１ビットシフトし、「００１１  ００１１」から「０００１  １００１」とする。次に、発生回数が１であることから、事象２の事象発生回数カウンタ４２１ａを１増加させた場合に、カウンタ最大値を超えるか否かを確認すると超えないことがわかる。従って事象２の事象発生回数カウンタ４２１ａを１増加させて「０００１  １０１０」とする。また現時点の時刻を事象２の最終カウント時刻４２２ａに記録する。Ｓｔｅｐ１後の統計情報テーブル１０３の状態を図４（ｂ）に示す。
【００４３】
次に、時刻「２０００  ０８２５  ０３２７」に事象１が１回発生（Ｓｔｅｐ２）したとする。先ず、事象１の発生前の最終カウント時刻４１２ｂと制御情報４０２ｂの最大値到達時刻配列（４７０ｂ〜４７７ｂ）とを比較すると、最終カウント時刻４１２ｂ「２０００  ０８２５  ０２３２」が最大値到達時刻［３］４７３ｂよりも後の時刻となっている。従って、事象１の事象発生回数カウンタ４１１ｂのビットシフトは行なわない。次に、発生回数が１であることから、事象１の事象発生回数カウンタ４１１ｂを１増加させた場合に、カウンタ最大値を超えるか否かを確認すると超えることがわかる。従って、事象１の事象発生回数カウンタ４１１ｂを１ビットシフトし、「１１１１  １１１１」から「０１１１１１１１」とする。また、発生回数の１を事象発生回数カウンタ４１１ｂに加算し、「１０００  ００００」とする。また現時点の時刻を事象１の最終カウント時刻４２２ｂに記録し、さらに制御情報４０２ｂの最新最大値到達時刻要素４６０ｂを１増加させて３から４にし、それが指し示す最大値到達時刻［４］４７４ｂに現時点の時刻を記入する。Ｓｔｅｐ２後の統計情報テーブル１０３の状態を図５（ｃ）に示す。
【００４４】
次に時刻「２０００  ０８２５  ０３５０」に事象３が１回発生（Ｓｔｅｐ３）したとする。先ず、事象３の発生前の最終カウント時刻４３２ｃと制御情報４０２ｃの最大値到達時刻配列（４７０ｃ〜４７７ｃ）を比較すると、最終カウント時刻４３２ｃ「２０００  ０８２１  ００００」が最大値到達時刻［４］４７４ｃよりも、８つ前の範囲（つまり、どの配列要素よりも前の時刻）に当たることがわかる。従って、事象３の事象発生回数カウンタ４３２ｃを８ビットシフトし、「０００１  ００００」から「００００  ００００」とする。次に発生回数が１であることから、事象３の事象発生回数カウンタ４３１ｃを１増加させた場合にカウンタ最大値を超えるか否かを判断すると超えないことがわかる。従って、事象３の事象発生回数カウンタを１増加させて「００００  ０００１」とする。また現時点の時刻を事象３の最終カウント時刻４３２ｃに記録する。Ｓｔｅｐ３後の統計情報テーブル１０３の状態を図５（ｄ）に示す。
【００４５】
統計情報テーブル１０３を管理する方法としては様々な手段があるが、そのうちの１つとして、事象発生回数による管理がある。しかしながら本発明では、上述のようにカウンタの修正が行なわれるのは各事象の発生時点であるため、各事象発生回数カウンタの値がそのまま相対的な事象発生回数となっているわけではない。各最終カウント時刻と最大値到達時刻配列とを照合し事象発生回数カウンタを修正した値が、相対的な事象発生回数となる。各事象発生回数に応じた管理を行なう際には、そのような修正を考慮に入れる必要がある。図６（ａ）に、そのような修正を考慮に入れ各事象の発生回数による順序を示したリスト（以下、頻度リスト）の一例を示す。該リストに基づいて統計情報テーブル１０３の管理を行なうことにより、統計情報を有効に利用することができ、管理も容易となる。なお、該リストは、図１の管理リスト１０４にあたり、事象が発生して頻度リストを操作する必要が生じた場合には、リスト管理部１１０が最終カウント時刻と最大値到達時刻配列に基づいて、必要な事象の相対的発生回数を求め、その相対的発生回数の比較を行い、頻度リスト内での順序の変更を行なう。
【００４６】
頻度リストの操作例を、図６を用いて説明する。図６（ａ）において、頻度リストの順序は、事象８、１、０、４、２、５、７、３、９、６となっており、最大値到達時刻配列の最新最大値到達時刻は、（０４００）とする。先ず、時刻０５３３に事象４が２回発生したとする。この時点で、統計情報テーブル１０３における事象４の事象発生回数カウンタの値が修正される。図６において、事象４の最終カウント時刻は（０２０２）であるから、最大値到達時刻配列と照合すると、２ビットシフトする必要がある。２ビットシフト後、事象４の事象発生回数カウンタは（００１０）となり、ここで発生回数は２であることから、さらに事象発生回数カウンタを２増加させ、（０１００）とする。
【００４７】
次に、相対的発生回数に基づいて、頻度リストの順序を変更する。事象４の発生前の順序は４であったため、事象４の発生前の順序が３であった事象０と比較する。事象０の相対的発生回数は００１１であるから、事象４の方が大きい。従って、事象０と事象４の順序を入れ替える。さらに事象４の発生前の順序が２であった事象１と比較する。この場合には、事象１の相対的発生回数は０１０１であるから、事象１の方が大きい。従って、順序の入れ替えは行なわない。このようにして必要最小限の計算及び比較を行い、結果として、頻度リストの順序は、事象８、１、４、０、２、５、７、３、９、６となる。入れ替え処理後の頻度リストの状態を図６（ｂ）に示す。
【００４８】
なお、本実施の形態では、相対的発生回数を常に計算しリスト上にその計算結果を保持しているのではなく、順序の入れ替えの際に必要な事象に関してのみ計算していくものとする。上述の例では、事象０と事象１のみを計算する。このため、実行すべき処理を最小限に抑えることができ、統計情報採取に係る負荷を軽減できる。
【００４９】
なお、頻度リストを使用した管理以外に、最終カウント時刻によるリスト（以下、ＬＲＵリスト）を用いた管理を行なっても良い。さらにまた、相対的発生回数と最終カウント時刻の双方を考慮に入れたリスト（以下、順序リスト）による管理を行なっても良い。
【００５０】
また、統計情報テーブルとして利用できる領域が限られており、採取すべき事象に対し、十分な統計情報テーブル領域を確保できない場合には、全事象の統計情報を常に保持するのではなく、一部分の事象の統計情報のみを保持し、事象の発生に応じて保持する統計情報を入れ替えるようにしても良い。入れ替え処理を行なう場合の流れを図７に示す。
【００５１】
図７において、事象が発生すると（Ｓ６１０）、制御部１０２は、発生事象の統計情報が統計情報テーブル１０３に存在するかを確認する（Ｓ６２０）。存在していれば（Ｓ６２０、ＹＥＳ）、統計情報テーブル１０３に対する入れ替え処理は行なわれず、前述の図３と同様にカウントの処理が行なわれる（Ｓ６３０〜Ｓ６９０）。存在していなければ（Ｓ６２０、ＮＯ）、管理リスト１０４に基づいて該発生した事象と統計情報テーブル１０３の保持する事象を入れ替える（Ｓ６２１）。入れ替え処理の後は、前述の図３と同様にカウントの処理が行なわれる（Ｓ６３０〜Ｓ６９０）。
【００５２】
以下、Ｓ６２１の入れ替え処理について詳細に説明する。図８に頻度リストを利用した入れ替え処理の例を示す。図８（ａ）は、全事象の相対的発生回数の順序を示した頻度リストである。図示されるように全事象の数は１０であるが、統計情報テーブル１０３には５事象の統計情報しか保持できないとする。この場合、統計情報テーブル１０３には頻度リストの上位５つの事象（事象８，１，０，４，２）が保持され、図８（ｂ）に示される頻度リストによって管理されている。
【００５３】
ここで時刻０５５０に統計情報テーブル１０３に存在しない事象５が１回発生すると、リスト管理部１１０は、頻度リストの最後尾にあたる事象２を破棄し、事象５を新たにリストに加える。また、制御部１０２は、該頻度リストに基づいて、統計情報テーブル１０３における事象２の統計情報を破棄し、事象５の統計情報を新たに挿入する。この際、事象発生回数は、発生回数（０００１）と頻度リストの最後尾の値（００１０）と一定カウント（００００）とを足し合わせた値（００１１）として事象発生回数カウンタに記録し、最終カウント時刻には発生時刻（０５５０）を記録する。入れ替え処理後の頻度リストの状態を図８（ｃ）に示す。
【００５４】
次に、ＬＲＵリストを利用した入れ替え処理について図９を用いて説明する。図９（ａ）は、全事象の最終カウント時刻による順序を示したＬＲＵリストである。図示されるように全事象の数は１０であるが、統計情報テーブル１０３には５事象の統計情報しか保持できないとする。この場合、統計情報テーブル１０３にはＬＲＵリストの上位５つの事象（事象８，０，１，３，２）が保持され、図９（ｂ）に示されるＬＲＵリストによって管理されている。
【００５５】
ここで時刻０５５０に統計情報テーブル１０３に存在しない事象５が１回発生すると、リスト管理部１１０は、ＬＲＵリストの最後尾にあたる事象２を破棄し、事象５を新たにリストに加える。また、制御部１０２は、該ＬＲＵリストに基づいて、統計情報テーブル１０３における事象２の統計情報を破棄し、事象５の統計情報を新たに挿入する。この際、事象発生回数は、発生回数（０００１）と一定カウント（０００１）とを足し合わせた値（００１０）として事象発生回数カウンタに記録し、最終カウント時刻には発生時刻（０５５０）を記録する。入れ替え処理後のＬＲＵリストの状態を図９（ｃ）に示す。
【００５６】
次に、頻度リストとＬＲＵリストとの組み合わせ（順序リスト）を利用した入れ替え処理について図１０を用いて説明する。図１０（ａ）は、全事象の頻度順序とＬＲＵ順序から計算した評価値に基づく独自の順序を示した順序リストである。順序リストは、頻度順とＬＲＵ順から計算された評価値に基づいて作成されるが、図では（頻度順＋ＬＲＵ順×２）の値を評価値として用いている。図示されるように全事象の数は１０であるが、統計情報テーブル１０３には５事象の統計情報しか保持できないとする。統計情報テーブル１０３には順序リストの上位５つの事象（事象８，０，１，３，２）が保持され、図１０（ｂ）に示される順序リストによって管理されている。
【００５７】
ここで時刻０５５０に統計情報テーブル１０３に存在しない事象５が１回発生すると、リスト管理部１１０は、順序リストの最後尾にあたる事象２を破棄し、事象５を新たにリストに加える。また、制御部１０２は、該順序リストに基づいて、統計情報テーブル１０３における事象２の統計情報を破棄し、事象５の統計情報を新たに挿入する。この際、事象発生回数は、発生回数（０００１）と頻度リストの最後尾の値（０００１）と一定カウント（００００）とを足し合わせた値（００１０）として事象発生回数カウンタに記録し、最終カウント時刻には発生時刻（０５５０）を記録する。入れ替え処理後の順序リストの状態を図１０（ｃ）に示す。
【００５８】
上述した入れ替え処理においては、「一度発生した事象は、今後また発生する」という前提により、新たな事象を優先的に統計情報テーブルに加えることとしている。また、各リストの最後尾にある事象については、統計情報として保持する必要性が低いとして破棄するようにしている。また、上述のように発生した事象のカウント値を発生回数＋各リスト最後尾のカウント＋一定カウントとしたのは、所定の数が加算されることによって、相対的な発生回数が増加され、それによりその直後に別の新たな事象が発生したとしても、破棄される確率が低くなり新たに加えた事象を重視した管理が可能となるためである。
【００５９】
上述のような単一の管理リストを用いた統計情報の管理手法の他に、統計情報テーブル１０３を複数のサブ統計情報テーブルに分け、それらを階層的に用い、それぞれ独自の管理リストにて統計情報を管理し、必要に応じて各統計情報テーブル間で保持する統計情報を入れ替えるような管理方法を用いても良い。以下、そのような場合の入れ替え処理について図１１を用いて詳細に説明する。
【００６０】
図１１は、統計情報テーブル１０３を２つに分け、上位統計情報テーブルは頻度リストを用いて、下位統計情報テーブルは順序リストを用いて管理する例を示した図である。統計情報を採取する全１０事象のうち、統計情報テーブル１０３には６事象の統計情報しか保持できない。このうち３事象（事象８，１，０）を上位統計情報テーブルが保持し、残り３事象（事象４，２，５）を下位統計情報テーブルが保持するものとする。この時の統計情報テーブル１０３の状態を図１１（ａ）に示す。なお、本実施の形態では、上位統計情報テーブルの最後尾の事象のカウント値を閾値として用い、下位統計情報テーブル内で、閾値を超えた事象を上位のテーブルの最後尾の事象と入れ替えることとする。
【００６１】
ここで時刻０５３３に統計情報テーブル１０３には存在しない事象７が１回発生すると、リスト管理部１１０は、下位統計情報テーブルを管理する順序リストの最後尾にあたる事象５を破棄し、事象７を新たにリストに加える。また、制御部１０２は、該順序リストに基づいて、下位統計情報テーブルにおける事象５の統計情報を破棄し、事象７の統計情報を新たに挿入する。この際、事象発生回数は発生回数（０００１）と一定カウント（０００１）とを足し合わせた値（００１０）として事象発生回数カウンタに記録し、最終カウント時刻には発生時刻（０５３３）を記録する。この時点での統計情報テーブル１０３の状態を図１１（ｂ）に示す。
【００６２】
次に時刻０５４４に下位統計情報テーブルに存在する事象４が１回発生すると、リスト管理部１１０は、事象４の相対的発生回数が閾値（００１１）を超えたことを検出し、下位統計情報テーブルを管理する順序リストの事象４と上位統計情報テーブルを管理する頻度リストの最後尾にあたる事象０とを入れ替える。このような各リストの変更に基づいて、制御部１０２は、上位統計情報テーブルの保持する事象０の統計情報と下位統計情報テーブルの保持する事象４の統計情報を入れ替えて記録する。この際、上位統計情報テーブルでは、事象４の事象発生回数には、発生回数（００１１）と頻度リストの最後尾の値（００１１）と一定カウント（０００１）を足し合わせた値（０１１１）を記録し、最終カウント時刻には発生時刻（０５４４）を記録する。下位統計情報テーブルでは、事象０の統計情報として上位統計情報テーブルで用いられていた統計情報そのままを用いて挿入する。入れ替え処理後の統計情報テーブル１０３の状態を図１１（ｃ）に示す。
【００６３】
さらにまた、ある事象が発生した後の一定期間に発生する事象の発生回数を事象毎にカウントすることにより、時系列的な統計情報を採取しても良い。図１２に時系列統計情報を保持する統計情報テーブルの例を示す。図１２において、事象０が発生した後に、事象１が発生した回数は００１１、事象２が発生した回数は０００１、事象４が発生した回数は０００１、事象８が発生した回数は０００１、、、、となっている。この場合も、事象毎にその事象が発生した後の一定時間に発生した事象の発生回数を時系列統計情報として、前述と同様にカウントしていく。さらにまた、限られた記憶容量下においては、全ての時系列的情報（事象数をＮとするとＮ×Ｎ個の時系列的情報）を保持するのではなく、前述のように頻度リストやＬＲＵリストを用いて、頻度が多いもしくは最近発生した時系列的な情報のみを保持するというような管理を行なっても良い。
【００６４】
以上、本発明の様々な実施の形態を説明したが、本発明は上述した実施の形態に限定されることはなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において適用可能であることはもちろんである。
【００６５】
（付記１）時系列的に発生する複数の事象に対し、各事象の発生回数を複数のカウンタのそれぞれによりカウントして各事象ごとにカウンタに記録する統計情報採取装置において、前記事象の発生によるカウントに際して、前記カウンタのカウント値を前記複数の事象におけるカウント時刻に基づいて修正する必要があるか否かを判断し、必要に応じて修正を行うカウント値修正手段と、必要に応じて修正されたカウンタのカウント値が、前記事象の発生によってカウントアップされることにより、当該カウンタの最大カウント値を超えることとなるか否かを判断する最大値判断手段と、前記カウント値が最大カウント値を超えると判断された場合には、該カウント値を所定の操作によって減少させてからカウントアップを行う一方、前記カウント値が最大カウント値を超えないと判断された場合には、前記操作を行わずカウントアップを行うカウンタ制御手段とを備えたことを特徴とする統計情報採取装置。
（付記２）前記事象には、複数の事象の時系列的発生パターンが含まれることを特徴とする付記１に記載の統計情報採取装置。
（付記３）前記事象の最終カウント時刻を各事象ごとに保持する最終カウント時刻保持手段と、前記カウント値が最大カウント値を超えると判断された場合に、該カウント値が前記所定の操作によって減少した時刻を所定の数だけ設けられた配列に順に保持する最大値到達時刻保持手段とを備え、前記カウント時刻に基づいて行われる前記カウント値の修正は、前記最終カウント時刻と、前記配列に基づいて行われることを特徴とする付記１又は付記２に記載の統計情報採取装置。
（付記４）  前記所定の操作は、一定カウントを減少させることであり、前記配列の所定の数は、（前記カウンタの最大値／一定カウント）であり、前記カウント値修正手段は、前記最終カウント時刻と前記配列における各配列要素の時刻を比較し、前記最終カウント時刻が最新の配列要素の（ｎ−１）回前の配列要素とｎ回前の配列要素の間にあった場合、前記カウンタから（ｎ×一定カウント）を減少させることを特徴とする付記３に記載の統計情報採取装置。
（付記５）前記所定の操作は、前記カウンタの計数ビットを右にｍビットシフトすることであり、前記配列の数は、（前記カウンタのビット数／ｍ）であり、前記カウント値修正手段は、前記最終カウント時刻と前記配列における各配列要素の時刻を比較し、前記最終カウント時刻が最新の配列要素の（ｎ−１）回前の配列要素とｎ回前の配列要素の間にあった場合、前記カウンタを（ｎ×ｍ）ビット右にシフトさせることを特徴とする付記３又は付記４に記載の統計情報採取装置。
（付記６）前記各事象毎の発生回数のカウント値、前記最終カウント時刻の少なくともいずれか１つを統計情報として記録した統計情報テーブルを備えたことを特徴とする付記３乃至付記５のいずれかに記載の統計情報採取装置。
（付記７）  前記統計情報テーブルを前記統計情報に基づいて管理するため、前記統計情報に基づいて定められる各事象の所定の順序を記録したリストを備えたことを特徴とする付記６に記載の統計情報採取装置。
（付記８）前記所定の順序は、各事象のカウンタの値と前記最終カウント時刻と前記配列とに基づいて各事象の相対的発生回数を算出し、該算出された相対的発生回数に基づいて決定されることを特徴とする付記７に記載の統計情報採取装置。
（付記９）前記所定の順序は、各事象の最終カウント時刻に基づいて決定されることを特徴とする付記７に記載の統計情報採取装置。
（付記１０）前記所定の順序は、各事象のカウンタの値と前記最終カウント時刻と前記配列とに基づいて各事象の相対的発生回数を算出し、該算出された相対的発生回数に基づいて決定された各事象についての第１の所定の順序と、各事象の最終カウント時刻に基づいて決定された各事象についての第２の所定の順序とに基づいて決定されることを特徴とする付記７に記載の統計情報採取装置。
（付記１１）前記統計情報テーブルは階層状に設けられた複数の統計情報テーブルを含み、前記複数の統計情報テーブルは、それぞれ前記リストにより個別に管理され、上層および下層のテーブル間で前記統計情報に応じて各統計情報テーブルに記録される事象を入れ替えて記録することを特徴とする付記７乃至付記１０のいずれかに記載の統計情報採取装置。
（付記１２）全事象のうちの一部の事象が前記統計情報テーブルに記録される場合、前記統計情報テーブルに存在しない新たな事象が発生した場合には、該リストにおける所定の順序に基づいて、前記統計情報テーブルの中の所定の事象を削除し、該新たに発生した事象を前記統計情報テーブルに記録することを特徴とする付記７又は付記１１に記載の統計情報採取装置。
（付記１３）  前記削除されるべき所定の事象は、前記リスト中の順序が最後尾の事象であることを特徴とする付記１２に記載の統計情報採取装置。
（付記１４）前記統計情報テーブルへの記録に際し、記録される事象のカウント値には前記統計情報に基づいて算出された所定の数が加算されることを特徴とする付記１１乃至付記１３のいずれかに記載の統計情報採取装置。
（付記１５）時系列的に発生する複数の事象に対し、各事象の発生回数を複数のカウンタのそれぞれによりカウントして各事象ごとにカウンタに記録する統計情報採取方法において、前記事象の発生によるカウントに際して、前記カウンタのカウント値を前記複数の事象におけるカウント時刻に基づいて修正する必要があるか否かを判断し、必要に応じて修正を行うカウント値修正ステップと、必要に応じて修正されたカウンタのカウント値が、前記事象の発生によってカウントアップされることにより、当該カウンタの最大カウント値を超えることとなるか否かを判断する最大値判断ステップと、前記カウント値が最大カウント値を超えると判断された場合には、該カウント値を所定の操作によって減少させてからカウントアップを行う一方、前記カウント値が最大カウント値を超えないと判断された場合には、前記操作を行わずカウントアップを行うカウンタ制御ステップとを備えたことを特徴とする統計情報採取方法。
【００６６】
【発明の効果】
本発明は、ある事象の発生回数カウンタが最大値に達した時刻を最大値到達時刻配列として記憶し、また事象毎に最終カウント時刻を保持し、それらを事象発生回数カウント時に照合し、照合結果に応じてカウンタの値を修正するようにしたので、カウンタの最大値を超えてもカウントを継続できるという効果を奏する。さらにまた、複数の事象発生回数の相対的な関係を保持したまま、発生回数をカウントしつづけることができ、結果として長期間・常時の統計情報採取が可能となる。
【００６７】
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の統計情報採取装置の基本構成を簡略的に示したブロック図である。
【図２】統計情報テーブルの構成の一例を示した図である。
【図３】カウント処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図４】事象の発生に応じて変更される統計情報テーブルの状態を示した図である。
【図５】事象の発生に応じて変更される統計情報テーブルの状態を示した図である。
【図６】頻度リストによる統計情報テーブルの管理の一例を示した図である。
【図７】入れ替え処理を行なう場合の統計情報採取処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】保持する統計情報の数が限られている場合の頻度リストによる統計情報テーブルの管理の一例を示した図である。
【図９】保持する統計情報の数が限られている場合のＬＲＵリストによる統計情報テーブルの管理の一例を示した図である。
【図１０】保持する統計情報の数が限られている場合の順序リストによる統計情報テーブルの管理の一例を示した図である。
【図１１】統計情報テーブルが複数のサブ統計情報テーブルに分けられている場合の管理の一例を示した図である。
【図１２】時系列統計情報を保持する統計情報テーブルの一例を示した図である。
【符号の説明】
１０１  統計情報採取装置、１０２  制御部、１０３  統計情報テーブル、１０４  管理リスト、１０７  最大値検出部、１０８  カウンタ修正部、１０９  発生回数カウント部、１１０  リスト管理部、２１１  事象発生回数カウンタ、２１２  最終カウント時刻、２６０  最新最大値到達時刻配列要素、２７０  最大値到達時刻配列
【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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