JP4832952B2 - データベース解析システム及びデータベース解析方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、データベースシステムの統合処理の効率化を図る技術に関し、例えば、同一業務に関する異なるシステムを統合する際のデータベースシステム統合処理の効率化を図る技術に関する。

従来のデータベース統合手法は、複数の異なるデータベースに属するテーブルの属性が有する属性値同士を比較することで、属性値同士の比較結果に基づいて、各テーブル内の属性項目同士を対応付けるマッピング・モデルを生成する手段を備え、その比較結果を出す際には、前述の属性値同士を比較して一致度が高いものから各テーブル内の属性項目同士を対応付けるマッピング・モデルを生成することでデータ統合を行っていた（例えば特許文献１）。
特開２００４−０８６７８２号公報 第１頁〜８頁、第１図

従来のデータベースシステム統合方法は、テーブルの属性値情報を確認してマッピングモデルを作成することで一致度を計算して同一項目候補を発見していたため、統合するデータベースシステムについてはテーブルの属性値情報を与えなくてはならず、システムの規模が大きくなると与えなくてはならない情報量が多くなり、またデータベース形式変更などの整合性もユーザが管理しなくてはならないという問題点があった。

この発明は上記のような問題点を解決することを主な目的としており、ユーザ入力・メンテナンスの工数削減を主な目的とする。
具体的には、ユーザがテーブル情報を与える必要なく、よく使用される１つ以上のキー項目に関する情報を与えるだけで、データベースシステム統合のための同一項目候補を知ることができる機構を実現することを主な目的とする。

本発明に係るデータベース解析システムは、
それぞれに複数のデータ項目が含まれる第１のデータベース及び第２のデータベースに対する解析を行うデータベース解析システムであって、
第１のデータベースに含まれる複数のデータ項目及び第２のデータベースに含まれる複数のデータ項目のうち第１のデータベース及び第２のデータベース間で項目属性が共通する一部のデータ項目を共通属性データ項目として示す共通属性データ項目情報を入力する共通属性データ項目情報入力部と、
共通属性データ項目情報入力部により入力された共通属性データ項目情報と第１のデータベースのアクセスログとを用いて、第１のデータベースの共通属性データ項目と第１のデータベースの共通属性データ項目以外のデータ項目の各々との相関関係を解析し、各データ項目の共通属性データ項目に対する相関値を示す第１の相関情報を生成する第１のデータベース相関解析部と、
共通属性データ項目情報入力部により入力された共通属性データ項目情報と第２のデータベースのアクセスログとを用いて、第２のデータベースの共通属性データ項目と第２のデータベースの共通属性データ項目以外のデータ項目の各々との相関関係を解析し、各データ項目の共通属性データ項目に対する相関値を示す第２の相関情報を生成する第２のデータベース相関解析部と、
第１の相関情報に示された各データ項目の共通属性データ項目に対する相関値と、第２の相関情報に示された各データ項目の共通属性データ項目に対する相関値とに基づき、第１のデータベースの共通属性データ項目以外のデータ項目及び第２のデータベースの共通属性データ項目以外のデータ項目から第１のデータベース及び第２のデータベース間で項目属性が共通するデータ項目の候補を共通属性データ項目候補として抽出する共通属性データ項目候補抽出部とを有することを特徴とする。

本発明によれば、第１のデータベースのアクセスログと第２のデータベースのアクセスログを使用して、共通属性データ項目とそれ以外のデータ項目との相関関係を求めて、相関関係の類似性から２つのデータベースにおける共通属性データ項目候補を抽出するようにしているので、データベースシステム統合時の工数を削減することができる。

実施の形態１．
図１は、本実施の形態に係るデータベース解析システム１００の構成例を示す図である。
図１において、本実施の形態に係るデータベース解析システム１００は、Ａ社システム１、Ｂ社システム２、及び同一項目候補抽出・表示システム１４に大別することができる。

処理ブロック１及び２はシステムを統合するＡ社システム、Ｂ社システムそれぞれにおける処理ブロックを表している。図示していないが、Ａ社システムのデータベースは第１のデータベースの例であり、Ｂ社システムのデータベースは第２のデータベースの例である。
ユーザ付加情報８はＡ社システム１とＢ社システム２のそれぞれのデータベースシステムにおける共通項目を示す情報である。つまり、ユーザ付加情報８は、Ａ社システムのデータベース（第１のデータベース）に含まれる複数のデータ項目及びＢ社システムのデータベース（第２のデータベース）に含まれる複数のデータ項目のうち両データベース間で項目属性が共通する一部の共通項目（共通属性データ項目）を示す情報であり、共通属性データ項目情報の例である。
そして、Ａ社システム１、Ｂ社システム２ともに、ユーザ付加情報８を入力するためのユーザ付加情報入力部１２（共通属性データ項目情報入力部）を備える。
アクセスログ３は、各システムにおける業務アプリケーション実行時のデータベースアクセスログである。Ａ社システムのアクセスログ３は第１のデータベースのアクセスログの例であり、Ｂ社システムのアクセスログ３は第２のデータベースのアクセスログの例である。
アクセスログ処理部４はアクセスログ３から解析に必要な情報を抽出する処理部である。
解析用ＤＢ（データベース）５はアクセスログ処理部４にて生成された解析用データベース群である。
相関関係抽出部６は解析用ＤＢ５とユーザ付加情報８で指定された情報から相関関係を求める処理部である。
項目の相関情報７は相関関係抽出部６で得られた相関情報である。
本実施の形態において、アクセスログ処理部４、解析用ＤＢ５、相関関係抽出部６は、データベース相関解析部を構成し、Ａ社システムのアクセスログ処理部４、解析用ＤＢ５、相関関係抽出部６は、第１のデータベース相関解析部を構成し、Ｂ社システムのアクセスログ処理部４、解析用ＤＢ５、相関関係抽出部６は、第２のデータベース相関解析部を構成する。
これら、アクセスログ処理部４、解析用ＤＢ５、相関関係抽出部６は、それぞれのシステムのデータベースにおけるデータ項目を示したデータ項目情報１３と、ユーザ付加情報８と、それぞれのデータベースのアクセスログ３とを用いて、それぞれのデータベースにおける共通項目と共通項目以外のデータ項目の各々との相関関係を解析し、各データ項目の共通項目に対する相関値を示す相関情報７を生成する。
なお、Ａ社システムの相関関係抽出部６により出力される相関情報７は第１の相関情報の例であり、Ｂ社システムの相関関係抽出部６により出力される相関情報７は第２の相関情報の例である。

同一項目候補抽出部９はＡ社システム１とＢ社システム２のそれぞれの相関情報７から同一項目候補を発見する処理部である。同一項目候補表示部１１（表示部）は同一項目候補抽出部９で得られた情報である同一項目候補１０を表示する部分である。
同一項目候補抽出部９は、Ａ社システムの相関情報７に示された各データ項目の共通項目に対する相関値と、Ｂ社システムの相関情報７に示された各データ項目の共通項目に対する相関値とに基づき、両データベース間で項目属性が共通する可能性の高い同一項目候補（共通属性データ項目候補）を抽出し、同一項目候補表示部１１が表示する。同一項目候補抽出部９は、共通属性データ項目候補抽出部の例である。

本実施の形態では、同一業務を行う異なるシステムを統合する場合など、データベースシステムの統合を行うことを考える。ユーザはあらかじめ、氏名、支店番号といった統合する双方のデータベースの代表的な項目（キー項目）についての共通情報を与えておく。業務アプリケーション実行時のデータベースシステムへのアクセスログを採取し、このアクセスログをキー項目について相関分析することで各システムにおける項目間の相関関係を知ることができる。双方のデータベースシステムについて、キー項目に関する相関情報からデータベース統合時の同一項目候補を発見し表示することで、データ統合時の効率向上を図る。

ここで、本実施の形態に係るデータベース解析システム１００の動作を図１６を参照して概説する。
最初に、Ａ社システム１及びＢ社システム２の各々において、ユーザ付加情報入力部１２が両社のデータベース間で項目属性が共通することが既知である共通項目が示されているユーザ付加情報８を入力する（Ｓ１６０１）。詳細は、後述するが、ユーザ付加情報８は、例えば、図３に示すように、既知の共通項目が示される。
次に、アクセスログ処理部４がアクセスログ３内のＳＱＬ文を解析する（Ｓ１６０２）（第１のデータベース相関解析ステップ）（第２のデータベース相関解析ステップ）。詳細は、後述するが、アクセスログ３は図２に示すように、それぞれのデータベースに対してアクセスした際のＳＱＬ文が記録されており、ＳＱＬ文に含まれるデータ項目の出現回数等を解析する。
次に、相関関係抽出部６がアクセスログ処理部４の解析結果、ユーザ付加情報８等を用いて、それぞれのシステムのデータベースにおける共通項目とその他の項目との相関関係を項目ごとに解析し、各項目の共通項目に対する相関値を示す相関情報７を生成する（Ｓ１６０３）（第１のデータベース相関解析ステップ）（第２のデータベース相関解析ステップ）。以上のＳ１６０１〜Ｓ１６０３は、Ａ社システム１、Ｂ社システム２の各々において実施される。
次に、同一項目候補抽出・表示システム１４において、同一項目候補抽出部９が、Ａ社システム１からの相関情報７及びＢ社システム２からの相関情報７の相関値から類似度値を算出し、算出した類似度値に従ってＡ社システムのデータベースとＢ社システムのデータベースとの間で項目属性が共通する可能性が高い同一項目候補を抽出し（Ｓ１６０４）（共通属性データ項目候補抽出ステップ）、同一項目候補表示部１１が同一項目候補を表示する（Ｓ１６０５）。
これにより、複数のデータベース間で同一項目の可能性が高い同一候補項目を抽出してデータベース統合時の効率を向上させる。

図１では、Ａ社システム１、Ｂ社システム２、同一項目候補抽出・表示システム１４の各々を物理的に異なるコンピュータで構成する例を示しているが、これらの要素を１つのコンピュータに統合し、データベース解析システムを一つのコンピュータで実現してもよい。

次に、本実施の形態に係るデータベース解析システム１００、Ａ社システム１、Ｂ社システム２、同一項目候補抽出・表示システム１４のハードウェア構成例について説明する。

図１７は、本実施の形態及び以下に述べる実施の形態に示すデータベース解析システム１００、Ａ社システム１、Ｂ社システム２、同一項目候補抽出・表示システム１４のハードウェア資源の一例を示す図である。
図１７において、データベース解析システム１００、Ａ社システム１、Ｂ社システム２、同一項目候補抽出・表示システム１４は、プログラムを実行するＣＰＵ９１１（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、プロセッサともいう）を備えている。ＣＰＵ９１１は、バス９１２を介して、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）９１３、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）９１４、通信ボード９１５、表示装置９０１、キーボード９０２、マウス９０３、磁気ディスク装置９２０と接続され、これらのハードウェアデバイスを制御する。更に、ＣＰＵ９１１は、ＦＤＤ９０４（Ｆｌｅｘｉｂｌｅ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、コンパクトディスク装置９０５（ＣＤＤ）、プリンタ装置９０６、スキャナ装置９０７と接続していてもよい。また、磁気ディスク装置９２０の代わりに、光ディスク装置、メモリカード読み書き装置などの記憶装置でもよい。
ＲＡＭ９１４は、揮発性メモリの一例である。ＲＯＭ９１３、ＦＤＤ９０４、ＣＤＤ９０５、磁気ディスク装置９２０の記憶媒体は、不揮発性メモリの一例である。これらは、記憶装置あるいは記憶部の一例である。
通信ボード９１５、キーボード９０２、スキャナ装置９０７、ＦＤＤ９０４などは、入力部、入力装置の一例である。
また、通信ボード９１５、表示装置９０１、プリンタ装置９０６などは、出力部、出力装置の一例である。

通信ボード９１５は、図１に示すように、ネットワークに接続されている。例えば、通信ボード９１５は、ＬＡＮ（ローカルエリアネットワーク）、インターネット、ＷＡＮ（ワイドエリアネットワーク）などに接続されていても構わない。
磁気ディスク装置９２０には、オペレーティングシステム９２１（ＯＳ）、ウィンドウシステム９２２、プログラム群９２３、ファイル群９２４が記憶されている。プログラム群９２３のプログラムは、ＣＰＵ９１１、オペレーティングシステム９２１、ウィンドウシステム９２２により実行される。

上記プログラム群９２３には、以下に述べる説明において「〜部」、「〜手段」として説明している機能を実行するプログラムが記憶されている。プログラムは、ＣＰＵ９１１により読み出され実行される。
ファイル群９２４には、以下に述べる説明において、「〜の判定結果」、「〜の計算結果」、「〜の処理結果」、「〜の評価結果」等として説明している情報やデータや信号値や変数値やパラメータが、「〜ファイル」や「〜データベース」の各項目として記憶されている。「〜ファイル」や「〜データベース」は、ディスクやメモリなどの記録媒体に記憶される。ディスクやメモリになどの記憶媒体に記憶された情報やデータや信号値や変数値やパラメータは、読み書き回路を介してＣＰＵ９１１によりメインメモリやキャッシュメモリに読み出され、抽出・検索・参照・比較・演算・計算・処理・編集・出力・印刷・表示などのＣＰＵの動作に用いられる。抽出・検索・参照・比較・演算・計算・処理・編集・出力・印刷・表示のＣＰＵの動作の間、情報やデータや信号値や変数値やパラメータは、メインメモリ、レジスタ、キャッシュメモリ、バッファメモリ等に一時的に記憶される。
また、以下で説明するフローチャートの矢印の部分は主としてデータや信号の入出力を示し、データや信号値は、ＲＡＭ９１４のメモリ、ＦＤＤ９０４のフレキシブルディスク、ＣＤＤ９０５のコンパクトディスク、磁気ディスク装置９２０の磁気ディスク、その他光ディスク、ミニディスク、ＤＶＤ等の記録媒体に記録される。また、データや信号は、バス９１２や信号線やケーブルその他の伝送媒体によりオンライン伝送される。

また、以下に述べる説明において「〜部」、「〜手段」として説明しているものは、「〜回路」、「〜装置」、「〜機器」、「手段」であってもよく、また、「〜ステップ」、「〜手順」、「〜処理」であってもよい。すなわち、「〜部」、「〜手段」として説明しているものは、ＲＯＭ９１３に記憶されたファームウェアで実現されていても構わない。或いは、ソフトウェアのみ、或いは、素子・デバイス・基板・配線などのハードウェアのみ、或いは、ソフトウェアとハードウェアとの組み合わせ、さらには、ファームウェアとの組み合わせで実施されても構わない。ファームウェアとソフトウェアは、プログラムとして、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、ＤＶＤ等の記録媒体に記憶される。プログラムはＣＰＵ９１１により読み出され、ＣＰＵ９１１により実行される。すなわち、プログラムは、以下に述べる「〜部」、「〜手段」としてコンピュータを機能させるものである。あるいは、以下に述べる「〜部」、「〜手段」の手順や方法をコンピュータに実行させるものである。

このように、本実施の形態及び以下に述べる実施の形態に示すデータベース解析システム１００、Ａ社システム１、Ｂ社システム２、同一項目候補抽出・表示システム１４は、処理装置たるＣＰＵ、記憶装置たるメモリ、磁気ディスク等、入力装置たるキーボード、マウス等、出力装置たる表示装置、通信ボード等を備えるコンピュータであり、上記したように「〜部」、「〜手段」として示された機能をこれら処理装置、記憶装置、入力装置、出力装置を用いて実現するものである。

次に、本実施の形態に係るデータベース解析システム１００の動作を詳細に説明する。
まず、Ａ社システム１とＢ社システム２のそれぞれにおいて、アクセスログ３を採取する。これは業務アプリケーションがデータベースシステムにアクセスしたＳＱＬ文を一定期間採取したものである。データベースシステムが提供する採取ツールや市販のツール、あるいはＯＳに付属のツールを使用するなど手段は問わない。
業務アプリケーションのアクセスログの例を図２に示す。
２１はファイルフォーマットを表しており、２２がアクセスログである。各行は、アクセスログの情報を識別するための行ＩＤ２３と業務アプリケーションから使用されたＳＱＬ文の情報２４から成り立っている。また、ＳＱＬ文は抽出、削除、挿入、更新に関する命令を対象とする。

ここでユーザ付加情報８について説明する。
図３に示すように、Ａ社データベース３１とＢ社データベース３２が存在する場合に、両社の共通項目情報を３３のように意味とそれに対応するＡ社システムにおける項目名、Ｂ社システムにおける項目名を指定するものである。ユーザ付加情報８の指定方式については、ＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）による入力やファイル指定など方式は問わない。

アクセスログ処理部４は、図２に示すようなアクセスログから解析用ＤＢ５の生成、即ち図５〜７に示す各種テーブルを作成する処理を行う。アクセスログ処理部４の動作例は、例えば、図４に示す流れとなる。
まず、Ｓ４１〜Ｓ４４の処理にて図５に示す項目情報テーブル５０を作成する。
図５に示す解析用データベース５０はアクセスログに存在する全ての項目情報について、項目ＩＤ５１と項目名５２を対応づけるもので、Ａ社データベース３１、Ｂ社データベース３２のそれぞれに対して存在するものである。また、例えば３３で指定したＡ．Ａ１とＢ．Ｂ３、Ｂ．Ｂ１とＣ．Ｃ１のように同じ意味を表すものは複数の項目名と一つの項目ＩＤを対応させる。
Ｓ４１にてアクセスログを１行づつ読み込み、Ｓ４２で、読み込んだアクセスログ情報に含まれる項目情報の全てについて項目情報テーブルに登録済であるかどうかを見て、登録されていない場合には、Ｓ４３で、項目情報テーブルに登録する。このとき、ユーザ付加情報８に示された共通項目情報３３を参照して情報を反映する。このような操作をファイルの最後の行まで繰り返す。Ｓ４４でファイルの最後までチェックしたら、項目情報テーブル５０は完成する。
続けてＳ４５でファイルのカーソルを先頭行に戻し、Ｓ４６〜Ｓ４９で図６に示す解析用ＤＢ＿Ｉ６０及び図７に示す解析用ＤＢ＿ＩＩ７０を作成する。

図６及び図７はＳＱＬ文２４について行ＩＤ２３ごとに情報をまとめたものである。図２に示すアクセスログファイルは、抽出・削除・挿入・更新を対象としているため、各文の先頭にはＳＥＬＥＣＴ／ＤＥＬＥＴＥ／ＩＮＳＥＲＴ／ＵＰＤＡＴＥのいずれかの単語が記述されている。これを「ＤＭＬ種別」として番号化して表記する。また、多くの場合は特定の条件に対応する行に対する実行となるため、条件を指定する条件句が存在する。図２の場合は、ＳＱＬ文２４の各行におけるＷＨＥＲＥが条件句の区切りとなる。図２のそれぞれのＳＱＬ文について条件句より前の文から得た情報を図６の解析用ＤＢ＿Ｉ６０に、条件句より得た情報を図７の解析用ＤＢ＿ＩＩ７０に格納する。解析用ＤＢ＿Ｉ６０及び解析用ＤＢ＿ＩＩ７０はいずれも同じ形式のものであり、行ＩＤ２３、ＤＭＬ種別６１、項目情報６２または７２から成り立っている。解析用データベース６０及び７０に示される行ＩＤ２３は図２の行ＩＤ２３に対応し、ＤＭＬ種別６１は、ＳＱＬ文の命令ＳＥＬＥＣＴ、ＤＥＬＥＴＥ、ＩＮＳＥＲＴ、ＵＰＤＡＴＥを番号化したものである。また項目情報６２及び７２は項目ＩＤ５１を重複しないで横に並べたものである。

次に、Ｓ４６でアクセスログを１行づつ読み込む。Ｓ４７にて条件句即ちＷＨＥＲＥより前の文について、ＷＨＥＲＥが含まれないときは文全体に対して、指定されている全ての項目名を取り出し、解析用ＤＢ＿Ｉ６０のフォーマットに従い、行ＩＤ２３、ＤＭＬ種別６１、項目情報６２の情報を作成して、解析用ＤＢ＿Ｉ６０に追加する。項目情報６２については、各項目ＩＤについて対応する項目の指定があった場合にＴｒｕｅ、なかった場合にＦａｌｓｅを設定する。例えば、図２の１行目では、ＷＨＥＲＥの前にＡ１、Ａ２、Ａ３、Ａ４が示されており、これを反映させて、図６では、項目１、２、３、４（項目３、４は図示されていない）がＴｒｕｅとなっており、これら以外の項目はＦａｌｓｅとなっている。
Ｓ４８にて条件句以降即ちＷＨＥＲＥ以降の文に対して、指定されている全ての項目名を取り出し、解析用ＤＢ＿ＩＩ７０のフォーマットに従い、行ＩＤ２３、ＤＭＬ種別６１、項目情報７２の情報を作成して、解析用ＤＢ＿ＩＩ７０に追加する。項目情報７２については、各項目ＩＤについて対応する項目の指定があった場合にＴｒｕｅ、なかった場合にＦａｌｓｅを設定する。またＷＨＥＲＥの指定がない場合は、項目情報７２の全ての項目ＩＤについてＦａｌｓｅを設定する。例えば、図２の１行目では、ＷＨＥＲＥの後にＡ２が示されており、これを反映させて、図７では、項目２がＴｒｕｅとなっており、これ以外の項目はＦａｌｓｅとなっている。

アクセスログ処理部４の処理が終了して、解析用ＤＢ５を作成したら、解析用ＤＢ５を入力として相関関係抽出部６の処理を行う。相関関係抽出部６の処理の流れを図８に示す。
ユーザ付加情報８で指定された情報３３について、Ｓ８１にて項目名一覧を整理する。
３３の例をＡ社データベースについて整理すると、１番＝Ａ．Ａ１、２番＝Ａ．Ａ４、３番＝Ｂ．Ｂ１、４番＝Ｃ．Ｃ２となる。
１番目から４番目のデータについてＳ８２からＳ８５の処理を行う。例えば１番目であるＡ．Ａ１に対して、Ｓ８２では解析用ＤＢ＿Ｉ６０のデータを使用して、Ａ．Ａ１をターゲットとして、その他全ての項目ＩＤを入力として、Ｓ８３にて相関分析を行ってその結果をファイルに出力する。
Ｓ８４にて解析対象を解析用ＤＢ＿ＩＩ７０に切り替えたり、ＤＭＬ種別６１に対する条件を指定するなど分析時の条件を変更し、Ｓ８３にて相関分析を行い、相関結果をファイルに出力する。全ての条件に対して相関分析を行ったらＳ８５にて結果をまとめて、例えば図９の表９０のような形式でまとめる。このような処理をＳ８１で整理した全ての項目について行い、項目の相関情報７としてファイル出力する。

以上の処理を図１のＡ社システム１、Ｂ社システム２の双方について行い、Ａ社システムにおける項目の相関情報７とＢ社システムにおける項目の相関情報７が生成される。図９に一例を示す。図３の３３のように、４つのユーザ付加情報を与えた場合は、Ａ社、Ｂ社、両社のシステムにて４つの項目に対する相関分析を行う。各相関分析結果において９０と９４、９１と９５、９２と９６、９３と９７がそれぞれ対応するものとなる。９０、９４についてＳ８４で３つの条件で相関分析を行った結果の例を示す。
図９において、相関情報７のＡ．Ａ４の相関結果９１、Ｂ．Ｂ１の相関結果９２、Ｃ．Ｃ２の相関結果９３は詳細は示していないが、Ａ．Ａ１の相関結果９０と同様な構成となる。また、システムＢの相関情報においても同様に、Ｘ．Ｘ５の相関結果９５、Ｙ．Ｙ１の相関結果９６、Ｚ．Ｚ３の相関結果９７は、Ｘ．Ｘ１の相関結果９４と同様な構成となる。

次に、同一項目候補抽出部９では、Ａ社システム１の相関情報７及びＢ社システム２の相関情報７を入力し、まず、相関分析結果９０〜９７の情報を点数化する処理を行う。
例えば相関結果表９０と相関結果表９４において、Ｓ８４で３つの条件を指定したならば、ケース１からケース３のそれぞれのケースにおける相関係数の単純和を各項目について求めて、図１０の１０２、１０４のような表にまとめる。また、それぞれのケースにおいて、２つの項目間で同時に相関があるとみなされた回数を集計したものを図１０の１０３、１０５のような表にまとめる。
例えば相関結果９０のケース１においては、Ａ．Ａ１に対してＡ．Ａ２、Ａ．Ａ４、Ｂ．Ｂ２、Ｂ．Ｂ５、Ｃ．Ｃ２が同時に相関ありとみなされたため、Ａ．Ａ２とＡ．Ａ４、Ａ．Ａ２とＢ．Ｂ２、Ａ．Ａ２とＢ．Ｂ５、Ａ．Ａ２とＣ．Ｃ２、Ａ．Ａ４とＢ．Ｂ２、Ａ．Ａ４とＢ．Ｂ５、Ａ．Ａ４とＣ．Ｃ２、Ｂ．Ｂ２とＢ．Ｂ５、Ｂ．Ｂ２とＣ．Ｃ２、Ｂ．Ｂ５とＣ．Ｃ２でそれぞれ１回づつカウントする。Ｓ８４で３つの条件を指定した場合は最大値が３となる。相関結果表９１〜９３及び９５〜９７についても同様な計算を行い、１０６〜１１７のように求める。システムＡについての結果が１００、システムＢについての結果が１０１である。

相関係数の単純和の表１０２、１０４と３３で入力したユーザ情報Ａ．Ａ１＝Ｘ．Ｘ１より、表１０２に含まれる項目群と１０４に含まれる項目群のいずれかが同一項目候補の可能性があると考えることができるため、相関係数の単純和の値と順位、その他同時に指定されている項目情報を各項目の相関詳細情報として記憶する。このような操作をユーザ付加情報で指定した全ての項目即ち相関分析を行った全ての項目ＩＤについてまとめる。図３の３３の例だとシステムＡについては、項目ＩＤ＝１（Ａ．Ａ１またはＢ．Ｂ３）、項目ＩＤ＝４（Ａ．Ａ４）、項目ＩＤ＝８（Ｂ．Ｂ１またはＣ．Ｃ１）、項目ＩＤ＝１２（Ｃ．Ｃ２）の４つ、システムＢについても同様に４つについてまとめる。
相関詳細情報の例を図１１に示す。
１１８はＡ社システムの相関詳細情報の例であり、縦軸がＡ社データベース３１の項目名からユーザ付加情報３３で指定した項目を除いた各項目、横軸がユーザ付加情報３３で指定した各項目になっており、図３の３３の場合だと横軸に４項目となる。相関関係を調べた際に有効な情報が得られた場合は、相関詳細情報テーブル１１９のＩＤ番号が格納されている。相関詳細情報テーブル１１９は、図１０の情報をまとめたものであり、識別するためのＩＤ番号と相関情報を調べた項目名、相関係数単純和、順位、回数、同時項目指定情報を含むものである。Ｂ社データベース３２の各項目についても、同様に相関詳細情報１１８と相関詳細情報テーブル１１９を作成する。

次に、相関詳細情報テーブル１１９の内容をＩＤごとに点数化して、１１８と同じ形式にまとめる。
この例を図１２に示す。１２０がＡ社データベース３１に関する相関結果点数化テーブル、１２１がＢ社データベース３２に関する相関結果点数化テーブルの一例である。

点数化の方法としては、例えば、次のような手順が考えられる。
１）図１１のテーブル１１９について、同一「項目名」（例えばＡ．Ａ１）について、相関係数単純和、順位、回数の偏差値をそれぞれ求める。図１１の例では、ＩＤ＝１〜ＩＤ＝４の４行のデータ間において、ＩＤ＝５〜ＩＤ＝９の５行のデータ間において、ＩＤ＝１０〜ＩＤ＝１３の４行のデータ間において、ＩＤ＝１４〜ＩＤ＝１９の６行のデータ間において、それぞれ偏差値化する。順位については逆順（降順）に変換してから偏差値を求める。これでＩＤごとに３種の偏差値が得られる。
２）各ＩＤにおいて３種の偏差値合計を求める。
３）「項目名」ごとに相関係数単純和の合計値「相関係数単純和＿項目名」と全ての「相関係数単純和＿項目名」の平均値を求める。
４）上記２）で求めた３種の偏差値（相関係数単純和、順位、回数）の合計値に上記３）で求めた「相関係数単純和＿項目名」÷「相関係数単純和＿項目名」をかけ合わせたものを端数処理して５点きざみの点数としたものを図１２のテーブル１２０のような形式にまとめる。
なお、図１２のテーブル１２０及びテーブル１２１は、点数化計算の結果のイメージを示すものであり、図１１の数値から上記の計算を行った結果を示しているものではない。

次に、相関結果点数化テーブル１２０と１２１との内容と相関詳細情報テーブル１１９の同時項目指定情報の内容を点数化することで類似度値を算出して、一定の条件を満たすものを同一項目候補１０として出力し、また、同一項目候補表示部１１で表示する。
例えば、図１２のテーブル１２０及びテーブル１２１から類似度値を計算し、図１２のテーブル１２３のように同一項目候補と類似値（得点）を示す。

類似度値の算出方法は、例えば、以下のような手順が考えられる。
１）図１２のテーブル１２０、テーブル１２１の各列が共通項目情報３３より同じ項目と判断できるため、そこに注目した処理を行う。テーブル１２０の各行（Ａ社システムの各項目）について、各列の点数配分の割合（％）と順位を求める。点数のない列について順位は“−”（該当なし）とする。１つ以上の列に点数が入っている行について、以下の２）以降の処理を行う。全ての列に点数が入っていない行については、類似情報を得ることができないため、スキップして次の行の処理に移る。
２）テーブル１２１の行について、１つ以上の列に点数がある場合は、各列の点数配分の割合（％）と順位を上記１）と同様に求めて、テーブル１２０の行の情報と比較することで、システムＡの該当項目とシステムＢの該当項目の類似度を算出する。各列について順位が一致した場合に１０点（“−”（該当なし）で一致した場合は０点）、割合が±５％以内で一致した場合に１０点（０％で一致した場合は０点）、各列の点数が±５点以内で一致した場合に１０点（“−”（該当なし）で一致した場合は５点、双方が１５０点以上の場合はさらに１０点プラス）を追加する。
３）テーブル１２０の各行に対して、テーブル１２１の全ての行に対する上記２）の操作を行うことで、全ての組み合わせの類似度値を算出して、図１２のテーブル１２３のようにまとめる。
なお、図１２のテーブル１２３は、同一項目候補及び類似度値の表示イメージを示すものであり、テーブル１２０及びテーブル１２１数値から上記の計算を行った結果を示しているものではない。

このように、図１２のテーブル１２３のように同一項目候補を表示することにより、データベースの統合を行う者は、両データベースにおいて同一項目である可能性が高いデータ項目を知ることができ、同一項目を選定する処理にかかる工数・労力を大幅に軽減することができる。

以上のように、２つの異なるシステムにおける業務アプリケーションのアクセスログを使用して、ユーザがあらかじめ入力した項目について相関関係を求めて、相関関係の類似情報から２つのシステムを統合する際の同一項目候補を表示するようにしているので、この情報を使用することによりシステム統合時の工数を削減する効果を期待することができる。

このように、本実施の形態に係るデータベース解析システムは、Ａ社システムのデータベース（第１のデータベース）に含まれる複数のデータ項目及びＢ社システムのデータベース（第２のデータベース）に含まれる複数のデータ項目のうち第１のデータベース及び第２のデータベース間で項目属性が共通する一部のデータ項目を共通項目（共通属性データ項目）として示すユーザ付加情報（共通属性データ項目情報）を入力するユーザ付加情報入力部（共通属性データ項目情報入力部）と、ユーザ付加情報入力部により入力されたユーザ付加情報とアクセスログとを用いて、共通項目と共通項目以外のデータ項目の各々との相関関係を解析し、各データ項目の共通項目に対する相関値を示す相関情報（第１の相関値、第２の相関値）を生成する相関解析部（第１のデータベース相関解析部及び第２のデータベース相関解析部）と、相関情報に示された各データ項目の共通項目に対する相関値に基づき、Ａ社システムのデータベース及びＢ社システムのデータベース間で項目属性が共通するデータ項目の候補を同一項目候補（共通属性データ項目候補）として抽出する同一項目候補抽出部（共通属性データ項目候補抽出部）とを有する。

そして、相関解析部は、アクセスログに示されたデータベースへのアクセスに用いられたデータ項目を参照し、共通項目とともにデータベースへのアクセスに用いられた共通項目以外のデータ項目を解析して、共通項目と共通項目以外のデータ項目の各々との相関関係を解析する。
より具体的には、相関解析部は、アクセスログに示されたデータベースへのＳＱＬ文に記述されているデータ項目を参照し、共通項目と同じＳＱＬ文に記述されている共通項目以外のデータ項目を解析して、共通項目と共通項目以外のデータ項目の各々との相関関係を解析する。

また、相関解析部は、各データ項目の共通項目に対する相関値を複数算出し、算出した複数の相関値を示す相関情報を生成し、同一項目候補抽出部は、相関情報に示された各データ項目の共通項目に対する複数の相関値に基づき、データ項目間の類似度値を算出し、算出した類似度値に基づいて同一項目候補を抽出する。そして、同一項目候補表示部は、同一項目候補抽出部により抽出された同一項目候補と、同一項目候補抽出部より算出された類似度値とを表示する。

実施の形態２．
以上の実施の形態１では、相関分析を行う際に異なる条件を指定することで複数のケースでの相関分析結果を得ることができるようにしたものであるが、次に、相関分析結果から同一項目を算出する際に相関分析結果の情報の要素が選択できる実施の形態を示す。

図１３は、このような場合の相関分析結果の情報の要素を選択する画面の一例である。
図１１の相関詳細情報テーブル１１９には、相関項目単純和、順位、回数、同時項目指定情報が含まれている。図１３の要素指定テーブル１３０では、相関詳細情報テーブル１１９の横軸に示される相関分析結果の要素となる項目一覧に対する使用有無を指定するものとなっている。使用する項目に○、使用しない項目に×を指定する。
例えば、図１３のように「相関単純総和」と「回数」を使用、「順位」と「同時項目指定情報」を使用しないと指定した場合には、図１２に示す相関結果点数化テーブル作成時に段階において「相関単純総和」と「回数」の項目情報のみを使用して点数を算出する。

このように、本実施の形態では相関分析結果の要素の中から使用する要素を指定するようにしているが、これを実現するために、例えば、図１の同一項目候補抽出・表示システム１４に相関値指定情報入力部を設け、相関値指定情報入力部が図１３の情報を出力するとともに、同一項目候補の抽出に用いる相関値を指定する相関値指定情報を図１３の画面より入力するようにすればよい。

本実施の形態に係るデータベース解析システムは、相関分析を行う際に、アクセスログから得られる情報を変更する手段を備えている場合に、同一候補算出の際の計算方法を変更できることを特徴としている。このように、２つの異なるシステムにおける業務アプリケーションのアクセスログから得られる相関関係の類似情報から２つのシステムを統合するための同一項目候補を得る際に、算出方法を変更可能とすることで、様々な見方での同一項目候補を示すことができるため、ユーザが追加作業を行う際に、どの資料が不足しているか、どの部分を追加するべきか知ることができ、システム統合時の工数を削減する効果を期待することができる。

以上のように、本実施の形態では、データベース解析システムは、相関情報に示される複数の相関値のうち同一項目候補の抽出に用いる相関値を指定する相関値指定情報を入力する相関値指定情報入力部を有し、同一項目候補抽出部は、相関情報に示される複数の相関値のうち相関値指定情報により指定された相関値に基づき、同一項目候補を抽出する旨を説明した。

実施の形態３．
以上の実施の形態では、Ａ社システム、Ｂ社システムと２つの異なるシステムの統合時のデータベースの同一項目候補を求めて表示するものであるが、表示方法について、同一項目一覧表示、Ａ社システム形式に基づいた表示形式、Ｂ社システム形式に基づいた表示形式と切り替えることのできる実施の形態を示す。

図１４は、表示形式を切り替えた場合の例を示したものである。１４０が対応する項目を得点順に表示した場合（図１２のテーブル１２３と同じ内容）、１４１がＡ社のデータベース３１の形式に合わせて表示した場合、１４２がＢ社のデータベース３２の形式に合わせて表示した場合である。
１４０では、得点の高い順、即ち同一項目候補として可能性の高い順に表示しているものであり、同一項目候補としてのくらいの項目がどの程度の可能性で示されているかを知る場合に有効である。
テーブル１４１及びテーブル１４２では、各データベースシステムの形式に基づいて表示されていて、各データベースの項目仕様書などを参照しながら調査する際に、テーブル数や項目数が多い場合に、対応する項目を探す手間を必要とせずに調査・確認を行うことができる。

本実施の形態に係るデータベース解析システムは、システムＡ、システムＢの２つのデータベースシステム統合時の同一項目候補を表示する際に、同一項目候補の一覧表示、システムＡのデータベース情報に基づいた同一項目候補の表示、システムＢのデータベース情報に基づいた同一項目候補の表示、といった表示方法の切り替えができることを特徴としている。このように、類似項目候補の表示方法を切り替え可能とすることで、システム統合時に人手で追加作業を行う際に、各システムにおいてどの部分についての調査や情報開示が必要であるかを把握することができ、システム統合のための効率向上効果を期待することができる。

以上のように、本実施の形態では、同一候補表示部が、Ａ社システムのデータベースに合わせた表示形式及びＢ社システムのデータベースに合わせた表示形式のいずれかを選択して同一項目候補を表示することを説明した。

実施の形態４．
以上の実施の形態３では、Ａ社システム、Ｂ社システムと２つの異なるシステムの統合時のデータベースの同一項目候補を求めて表示する場合に、同一項目一覧表示、Ａ社システム形式に基づいた表示形式、Ｂ社システム形式に基づいた表示形式と切り替えて表示することを可能としたものであるが、それぞれの方式で表示する際に、一定得点以上のものをわかりやすく表示することのできる実施の形態を示す。

図１５は、一例として図１４と同じものを６０点以上の項目を太字で表示した例である。１５０、１５１、１５２はそれぞれ１４０、１４１、１４２の６０点以上の項目を太字表示にしたものである。
この他に別色表示にするなど別名表示方式にしたり、基準値を７０点以上、５０点以上と順次切り替えて表示することで同一項目候補の傾向を知ることも可能である。

本実施の形態に係るデータベース解析システムは、システムＡ、システムＢの２つのデータベースシステム統合時の同一項目候補を表示する際に、各表示形式において、指定した得点以上のものを有効値として太字表示にするなどわかりやすく表示することを特徴としている。このように、類似項目候補を表示する際に、一定基準値以上のものの表示をわかりやすく表示してさらに基準値を変更することを可能にしたことで、どのテーブルのどの項目が同一項目候補としてどの程度有効であるかを認識することができ、システム統合時に人手で追加作業を行う際に、各システムにおいてどの部分についての調査や情報開示が必要であるかの共通認識を深めることができ、システム統合のための効率向上効果を期待することができる。

以上のように、本実施の形態では、同一候補表示部が、一定値以上の類似度値の同一項目候補を強調表示することを説明した。

なお、以上の実施の形態では、Ａ社システムのデータベース、Ｂ社システムのデータベースという二つの会社のデータベースを統合する場合の例を説明したが、会社間のデータベース統合に限るものではなく、共通のデータ項目を含む二つのデータベースの統合であればどのような形態でも以上の実施の形態で説明したデータベース解析システムを適用可能である。

また、以上の実施の形態では、アクセスログの解析として、アクセスログに示されたＳＱＬ文の実行結果を解析することとしたが、ＳＱＬ文に限るものではなく、アクセスログにデータ項目ごとのアクセス実績が示されていればデータ項目ごとにアクセス実績を解析することで同様の解析を行うことができる。

また、共通項目とその他の項目との相関値計算の方法は、以上の実施の形態に記載されたものに限るものではなく、共通項目とその他の項目間の相関が得られるものであれば、どのような計算方法であってもよい。

実施の形態１に係るデータベース解析システムの構成例を示す図。 実施の形態１に係るアクセスログの例を示す図。 実施の形態１に係るユーザ付加情報の例を示す図。 実施の形態１に係るアクセスログ処理部の動作例を示すフローチャート図。 実施の形態１に係る項目情報テーブルの例を示す図。 実施の形態１に係るアクセスログ処理部の処理結果の例を示す図。 実施の形態１に係るアクセスログ処理部の処理結果の例を示す図。 実施の形態１に係る相関関係抽出部の動作例を示す図。 実施の形態１に係る相関情報の例を示す図。 実施の形態１に係る同一項目抽出部の点数化の経過を示す図。 実施の形態１に係る相関詳細情報の例を示す図。 実施の形態１に係る類似度値の計算結果及び同一項目候補の表示例を示す図。 実施の形態２に係る同一項目候補の抽出に使用する要素を指定する画面の例を示す図。 実施の形態３に係る表示形式を変更して同一項目候補を表示する例を示す図。 実施の形態４に係る同一項目候補の表示の際に強調表示を行う例を示す図。 実施の形態１に係るデータベース解析システムの動作例を示すフローチャート図。 実施の形態１に係るデータベース解析システムのハードウェア構成例を示す図。

符号の説明

１ Ａ社システム、２ Ｂ社システム、３ アクセスログ、４ アクセスログ処理部、５ 解析用ＤＢ、６ 相関関係抽出部、７ 相関情報、８ ユーザ付加情報、９ 同一項目候補抽出部、１０ 同一項目候補、１１ 同一項目候補表示部、１２ ユーザ付加情報入力部、１３ データ項目情報、１４ 同一項目候補抽出・表示システム、１００ データベース解析システム。

Claims (12)

1. それぞれに複数のデータ項目が含まれる第１のデータベース及び第２のデータベースに対する解析を行うデータベース解析システムであって、
   第１のデータベースに含まれる複数のデータ項目及び第２のデータベースに含まれる複数のデータ項目のうち第１のデータベース及び第２のデータベース間で項目属性が共通する一部のデータ項目を共通属性データ項目として示す共通属性データ項目情報を入力する共通属性データ項目情報入力部と、
   共通属性データ項目情報入力部により入力された共通属性データ項目情報と第１のデータベースのアクセスログとを用いて、第１のデータベースの共通属性データ項目と第１のデータベースの共通属性データ項目以外のデータ項目の各々との相関関係を解析し、各データ項目の共通属性データ項目に対する相関値を示す第１の相関情報を生成する第１のデータベース相関解析部と、
   共通属性データ項目情報入力部により入力された共通属性データ項目情報と第２のデータベースのアクセスログとを用いて、第２のデータベースの共通属性データ項目と第２のデータベースの共通属性データ項目以外のデータ項目の各々との相関関係を解析し、各データ項目の共通属性データ項目に対する相関値を示す第２の相関情報を生成する第２のデータベース相関解析部と、
   第１の相関情報に示された各データ項目の共通属性データ項目に対する相関値と、第２の相関情報に示された各データ項目の共通属性データ項目に対する相関値とに基づき、第１のデータベースの共通属性データ項目以外のデータ項目及び第２のデータベースの共通属性データ項目以外のデータ項目から第１のデータベース及び第２のデータベース間で項目属性が共通するデータ項目の候補を共通属性データ項目候補として抽出する共通属性データ項目候補抽出部とを有することを特徴とするデータベース解析システム。
2. 前記第１データベース相関解析部は、
   第１のデータベースのアクセスログに示された第１のデータベースへのアクセスに用いられたデータ項目を参照し、第１のデータベースの共通属性データ項目とともに第１のデータベースへのアクセスに用いられた第１のデータベースの共通属性データ項目以外のデータ項目を解析して、第１のデータベースの共通属性データ項目と第１のデータベースの共通属性データ項目以外のデータ項目の各々との相関関係を解析し、
   前記第２データベース相関解析部は、
   第２のデータベースのアクセスログに示された第２のデータベースへのアクセスに用いられたデータ項目を参照し、第２のデータベースの共通属性データ項目とともに第２のデータベースへのアクセスに用いられた第２のデータベースの共通属性データ項目以外のデータ項目を解析して、第２のデータベースの共通属性データ項目と第２のデータベースの共通属性データ項目以外のデータ項目の各々との相関関係を解析することを特徴とする請求項１に記載のデータベース解析システム。
3. 前記第１データベース相関解析部は、
   第１のデータベースのアクセスログに示された第１のデータベースへのＳＱＬ文に記述されているデータ項目を参照し、第１のデータベースの共通属性データ項目と同じＳＱＬ文に記述されている第１のデータベースの共通属性データ項目以外のデータ項目を解析して、第１のデータベースの共通属性データ項目と第１のデータベースの共通属性データ項目以外のデータ項目の各々との相関関係を解析し、
   前記第２データベース相関解析部は、
   第２のデータベースのアクセスログに示された第２のデータベースへのＳＱＬ文に記述されているデータ項目を参照し、第２のデータベースの共通属性データ項目と同じＳＱＬ文に記述されている第２のデータベースの共通属性データ項目以外のデータ項目を解析して、第２のデータベースの共通属性データ項目と第２のデータベースの共通属性データ項目以外のデータ項目の各々との相関関係を解析することを特徴とする請求項２に記載のデータベース解析システム。
4. 前記第１のデータベース相関解析部は、
   各データ項目の共通属性データ項目に対する相関値を複数算出し、算出した複数の相関値を示す第１の相関情報を生成し、
   前記第２のデータベース相関解析部は、
   各データ項目の共通属性データ項目に対する相関値を複数算出し、算出した複数の相関値を示す第２の相関情報を生成し、
   前記共通属性データ項目候補抽出部は、
   第１の相関情報に示された各データ項目の共通属性データ項目に対する複数の相関値と、第２の相関情報に示された各データ項目の共通属性データ項目に対する複数の相関値とに基づき、共通属性データ項目候補を抽出することを特徴とする請求項１の記載のデータベース解析システム。
5. 前記データベース解析システムは、更に、
   前記共通属性データ項目候補抽出部により抽出された共通属性データ項目候補を表示する表示部を有することを特徴とする請求項１に記載のデータベース解析システム。
6. 前記共通属性データ項目候補抽出部は、
   第１の相関情報に示された各データ項目の共通属性データ項目に対する相関値と、第２の相関情報に示された各データ項目の共通属性データ項目に対する相関値とに基づき、第１のデータベースの共通属性データ項目以外のデータ項目及び第２のデータベースの共通属性データ項目以外のデータ項目においてデータ項目間の類似度値を算出し、算出した類似度値に基づいて共通属性データ項目候補を抽出することを特徴とする請求項１に記載のデータベース解析システム。
7. 前記データベース解析システムは、更に、
   前記共通属性データ項目候補抽出部により抽出された共通属性データ項目候補と、前記共通属性データ項目候補抽出部により算出された共通属性データ項目候補の類似度値とを表示する表示部を有することを特徴とする請求項６に記載のデータベース解析システム。
8. 前記データベース解析システムは、更に、
   第１の相関情報及び第２の相関情報に示される複数の相関値のうち前記共通属性データ項目候補抽出部における共通属性データ項目候補の抽出に用いる相関値を指定する相関値指定情報を入力する相関値指定情報入力部を有し、
   前記共通属性データ項目候補抽出部は、
   第１の相関情報及び第２の相関情報に示される複数の相関値のうち相関値指定情報により指定された相関値に基づき、共通属性データ項目候補を抽出することを特徴とする請求項４の記載のデータベース解析システム。
9. 前記表示部は、
   第１のデータベースに合わせた表示形式及び第２のデータベースに合わせた表示形式のいずれかを選択して共通属性データ項目候補を表示することを特徴とする請求項５に記載のデータベース解析システム。
10. 前記表示部は、
    一定値以上の類似度値の共通属性データ項目候補を強調表示することを特徴とする請求項６に記載のデータベース解析システム。
11. それぞれに複数のデータ項目が含まれる第１のデータベース及び第２のデータベースに対する解析を行うデータベース解析方法であって、
    第１のデータベースに含まれる複数のデータ項目及び第２のデータベースに含まれる複数のデータ項目のうち第１のデータベース及び第２のデータベース間で項目属性が共通する一部のデータ項目を共通属性データ項目として示す共通属性データ項目情報を入力する共通属性データ項目情報入力ステップと、
    共通属性データ項目情報入力ステップにより入力された共通属性データ項目情報と第１のデータベースのアクセスログとを用いて、第１のデータベースの共通属性データ項目と第１のデータベースの共通属性データ項目以外のデータ項目の各々との相関関係を解析し、各データ項目の共通属性データ項目に対する相関値を示す第１の相関情報を生成する第１のデータベース相関解析ステップと、
    共通属性データ項目情報入力ステップにより入力された共通属性データ項目情報と第２のデータベースのアクセスログとを用いて、第２のデータベースの共通属性データ項目と第２のデータベースの共通属性データ項目以外のデータ項目の各々との相関関係を解析し、各データ項目の共通属性データ項目に対する相関値を示す第２の相関情報を生成する第２のデータベース相関解析ステップと、
    第１の相関情報に示された各データ項目の共通属性データ項目に対する相関値と、第２の相関情報に示された各データ項目の共通属性データ項目に対する相関値とに基づき、第１のデータベースの共通属性データ項目以外のデータ項目及び第２のデータベースの共通属性データ項目以外のデータ項目から第１のデータベース及び第２のデータベース間で項目属性が共通するデータ項目の候補を共通属性データ項目候補として抽出する共通属性データ項目候補抽出ステップとを有することを特徴とするデータベース解析方法。
12. それぞれに複数のデータ項目が含まれる第１のデータベース及び第２のデータベースに対する解析を行うコンピュータに、
    第１のデータベースに含まれる複数のデータ項目及び第２のデータベースに含まれる複数のデータ項目のうち第１のデータベース及び第２のデータベース間で項目属性が共通する一部のデータ項目を共通属性データ項目として示す共通属性データ項目情報を入力する共通属性データ項目情報入力処理と、
    共通属性データ項目情報入力処理により入力された共通属性データ項目情報と第１のデータベースのアクセスログとを用いて、第１のデータベースの共通属性データ項目と第１のデータベースの共通属性データ項目以外のデータ項目の各々との相関関係を解析し、各データ項目の共通属性データ項目に対する相関値を示す第１の相関情報を生成する第１のデータベース相関解析処理と、
    共通属性データ項目情報入力処理により入力された共通属性データ項目情報と第２のデータベースのアクセスログとを用いて、第２のデータベースの共通属性データ項目と第２のデータベースの共通属性データ項目以外のデータ項目の各々との相関関係を解析し、各データ項目の共通属性データ項目に対する相関値を示す第２の相関情報を生成する第２のデータベース相関解析処理と、
    第１の相関情報に示された各データ項目の共通属性データ項目に対する相関値と、第２の相関情報に示された各データ項目の共通属性データ項目に対する相関値とに基づき、第１のデータベースの共通属性データ項目以外のデータ項目及び第２のデータベースの共通属性データ項目以外のデータ項目から第１のデータベース及び第２のデータベース間で項目属性が共通するデータ項目の候補を共通属性データ項目候補として抽出する共通属性データ項目候補抽出処理とを実行させることを特徴とするプログラム。