JP6531597B2 - Analysis processing program, analysis processing method and analysis processing apparatus - Google Patents

Description

本発明は、解析処理プログラム、解析処理方法および解析処理装置に関する。   The present invention relates to an analysis processing program, an analysis processing method, and an analysis processing apparatus.

例えば、所定の業務（処理）を行う情報処理システムで動作するアプリケーションプログラム（以下、アプリケーションと称する）に何らかの性能低下が発生した場合、性能低下の原因を調査するための解析処理が行われる。   For example, when a performance drop occurs in an application program (hereinafter referred to as an application) operating in an information processing system that performs a predetermined task (process), analysis processing is performed to investigate the cause of the performance drop.

関連する技術として、コンピュータシステムの障害解析を自動的に行う技術に関し、ユーザシステムの運用中に関し装置がログ情報を取得し、運用履歴データベースに蓄積する技術が提案されている（例えば、特許文献１を参照）。   As a related technology, there is proposed a technology in which a device acquires log information during operation of a user system and stores the log information in an operation history database as a technology for automatically performing failure analysis of a computer system (for example, Patent Document 1) See).

特開２００２−３０４３１１号公報JP 2002-304311 A

アプリケーションの性能低下の原因の解析は、解析情報に基づいて行われる。解析情報は、情報処理システムの所定の記憶装置に記憶される。該記憶装置の容量は有限であり、解析情報が常時取得されて、記憶装置に記憶されると、短時間で、記憶装置に記憶できる容量が少なくなる。   The analysis of the cause of the performance degradation of the application is performed based on the analysis information. The analysis information is stored in a predetermined storage device of the information processing system. The capacity of the storage device is limited, and when analysis information is constantly acquired and stored in the storage device, the capacity which can be stored in the storage device decreases in a short time.

１つの側面として、本発明は、解析処理を行うための解析情報を効率的に記憶させることを目的とする。   In one aspect, the present invention aims to efficiently store analysis information for performing analysis processing.

１つの態様では、解析処理プログラムは、コンピュータに、情報処理システムで実行される処理に対する解析処理で取得される解析情報を記憶部に記憶するか否かについて、前記処理が逐次処理である場合には前記逐次処理のレスポンス時間のうち前記情報処理システムによる前記処理の実行時間が所定の時間閾値を超えているかどうかに基づいて判定する、処理を実行させ、前記情報処理システムで実行される前記処理が開始された時刻から前記情報処理システムで実行される前記処理が中断された時刻までの時間をアクセス時間として、該アクセス時間に対して統計処理された時間を前記時間閾値とする、ことを特徴とする。 In one aspect, when the analysis processing program stores the analysis information acquired by the analysis processing on the processing executed by the information processing system in the storage unit in the computer, the processing is sequential processing. said processing execution time of the processing by the information processing system of the response time of the sequential processing is determined based on whether it exceeds a predetermined time threshold, to execute the process, it is executed in the information processing system The time from the time when the process is started to the time when the process performed by the information processing system is interrupted is an access time, and the time statistically processed with respect to the access time is the time threshold. I assume.

１つの側面によれば、解析処理を行うための解析情報を効率的に記憶させることができる。   According to one aspect, analysis information for performing analysis processing can be efficiently stored.

情報処理システムおよびクライアントの一例を示す図である。It is a figure showing an example of an information processing system and a client. 解析処理装置の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of an analysis processing apparatus. アプリケーションの種別に応じた閾値の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the threshold value according to the classification of application. アプリログの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of an application log. レスポンス時間とアクセス時間との関係の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the relationship between response time and access time. クライアントに表示される画面例を示す図（その１）である。It is a figure (the 1) showing an example of a screen displayed on a client. クライアントに表示される画面例を示す図（その２）である。It is a figure (the 2) showing an example of a screen displayed on a client. セッションと再ログインとの関係の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the relationship between a session and re-login. 図８に対応するアクセスログおよびアプリログの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the access log corresponding to FIG. 8, and an application log. コネクション強制切断時のアクセスログおよびアプリログの一例を示す図である。FIG. 6 is a diagram showing an example of an access log and an application log at the time of forced connection disconnection. ＳＱＬ文の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a SQL statement. アクセスプランおよび性能情報の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of an access plan and performance information. ＳＱＬ処理を時系列で示す表の一例である。It is an example of the table | surface which shows SQL processing in a time series. オンライン業務アプリケーションおよびバッチ業務アプリケーションのＳＱＬトレースの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the SQL trace of an online business application and a batch business application. ＳＱＬトレースの選択的保存の一例を説明する図である。It is a figure explaining an example of the selective preservation | save of SQL trace. バッチ業務アプリケーションにおける、アクセス時間および処理時間のグラフの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the graph of access time and processing time in a batch work application. オンライン業務アプリケーションにおけるアクセス時間のグラフの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the graph of the access time in an online business application. 時間閾値の生成および更新の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a production | generation and update of time threshold value. 速度閾値の生成および更新の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a production | generation and update of speed threshold value. 実施形態の処理の流れの一例を示すフローチャート（その１）である。It is a flowchart (the 1) which shows an example of the flow of the process of embodiment. 実施形態の処理の流れの一例を示すフローチャート（その２）である。It is a flowchart (the 2) which shows an example of the flow of a process of embodiment. 実施形態の処理の流れの一例を示すフローチャート（その３）である。It is a flowchart (the 3) which shows an example of the flow of a process of embodiment. 実施形態の処理の流れの一例を示すフローチャート（その４）である。It is a flowchart (the 4) which shows an example of the flow of a process of embodiment. 実施形態の処理の流れの一例を示すフローチャート（その５）である。It is a flowchart (the 5) which shows an example of the flow of a process of embodiment. 実施形態の処理の流れの一例を示すフローチャート（その６）である。It is a flowchart (the 6) which shows an example of the flow of a process of embodiment. 実施形態の処理の流れの一例を示すフローチャート（その７）である。It is a flowchart (the 7) which shows an example of the flow of a process of embodiment. 解析処理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the hardware constitutions of an analysis processing apparatus. クライアントのハードウェア構成の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the hardware constitutions of a client.

＜情報処理システムおよびクライアントの一例＞
以下、図面を参照して、実施形態について説明する。図１は、情報処理システム１およびクライアント２の一例を示す。情報処理システム１は、所定の業務（処理）を行うためのコンピュータシステムであり、例えば、クラウドサービスをクライアント２に提供する。 <Example of information processing system and client>
Hereinafter, embodiments will be described with reference to the drawings. FIG. 1 shows an example of the information processing system 1 and the client 2. The information processing system 1 is a computer system for performing a predetermined task (processing), and provides, for example, a cloud service to the client 2.

クライアント２は、情報処理システム１を利用する利用者により操作される端末である。クライアント２は、情報処理システム１にアクセスすることで、情報処理システム１が提供する各種サービスを利用する。図１の例では、クライアント２は１台の例を示しているが、クライアント２は複数であってもよい。   The client 2 is a terminal operated by a user who uses the information processing system 1. The client 2 accesses the information processing system 1 to use various services provided by the information processing system 1. Although one client 2 is shown in the example of FIG. 1, a plurality of clients 2 may be provided.

図１の例では、情報処理システム１は、Ｗｅｂサーバ３とアプリサーバ４とＤＢサーバ５とデータベース６と解析処理装置７とを含む。Ｗｅｂサーバ３は、クライアント２との間で通信を行う。図１の例では、データベースを「ＤＢ」と表記している。   In the example of FIG. 1, the information processing system 1 includes a Web server 3, an application server 4, a DB server 5, a database 6, and an analysis processing device 7. The web server 3 communicates with the client 2. In the example of FIG. 1, the database is described as "DB".

Ｗｅｂサーバ３は、アクセスログ記憶部３Ａを含む。アクセスログ記憶部３Ａは、情報処理システム１とクライアント２との間で行われる通信のアクセスログを記憶する。例えば、クライアント２が情報処理システム１にログインした場合、アクセスログには、該ログインの情報が記録される。   The web server 3 includes an access log storage unit 3A. The access log storage unit 3A stores an access log of communication performed between the information processing system 1 and the client 2. For example, when the client 2 logs in to the information processing system 1, the information on the login is recorded in the access log.

アプリサーバ４は、所定のアプリケーションを実行する。実施形態では、アプリケーションは、オンライン業務アプリケーションとバッチ業務アプリケーションとに大別されるものとする。   The application server 4 executes a predetermined application. In the embodiment, applications are roughly classified into online business applications and batch business applications.

オンライン業務アプリケーションは、クライアント２からのリクエストに応じて、所定の処理を実行し、レスポンスをクライアント２に返信する動作を行うアプリケーションである。オンライン業務アプリケーションは、逐次処理（オンライン処理）を行うアプリケーションである。   The on-line business application is an application that executes a predetermined process in response to a request from the client 2 and sends a response to the client 2. The online business application is an application that performs sequential processing (online processing).

バッチ業務アプリケーションは、所定の処理を一括して行うアプリケーションである。バッチ業務は、オンラインバッチ業務とオフラインバッチ業務とに大別される。オンラインバッチ業務は、情報処理システム１が稼動している間に行われる。オフラインバッチ業務は、情報処理システム１が稼動していない間に行われる。   The batch business application is an application that performs predetermined processing collectively. Batch operations are roughly divided into online batch operations and offline batch operations. Online batch work is performed while the information processing system 1 is operating. Offline batch work is performed while the information processing system 1 is not in operation.

アプリサーバ４は、アプリログ記憶部４Ａとシステムログ記憶部４Ｂとを含む。アプリログ記憶部４Ａは、アプリケーションのログ（ログデータ）を記憶する。アプリログは、アプリサーバ４で実行されるアプリケーションに関するログである。以下、アプリケーションを「アプリ」と略して表記することがある。   The application server 4 includes an application log storage unit 4A and a system log storage unit 4B. The application log storage unit 4A stores a log of application (log data). The application log is a log related to an application executed by the application server 4. Hereinafter, an application may be abbreviated as “app”.

システムログ記憶部４Ｂは、アプリサーバ４で実行されるアプリケーションのシステムに関するシステムログを記憶する。システムログは、例えば、アプリケーションに発生したイベントに関するログを含んでもよい。   The system log storage unit 4B stores a system log regarding a system of an application executed by the application server 4. The system log may include, for example, a log regarding an event that has occurred in an application.

ＤＢサーバ５は、データベース６を管理するサーバである。ＤＢサーバ５はＳＱＬトレース記憶部５Ａを含む。Structured Query Language(SQL)は、データベース６を操作するための文字情報である。   The DB server 5 is a server that manages the database 6. The DB server 5 includes an SQL trace storage unit 5A. Structured Query Language (SQL) is character information for operating the database 6.

実施形態では、情報処理システム１が実行する処理はＳＱＬ処理であり、該ＳＱＬ処理の解析（トレース）が行われることにより、ＤＢサーバ５の性能低下の原因の調査が行われる。   In the embodiment, the process executed by the information processing system 1 is an SQL process, and analysis (trace) of the SQL process is performed to investigate the cause of the performance degradation of the DB server 5.

ＳＱＬトレースは、ＳＱＬ処理ごとの実行計画（アクセスプランとも称される）や実行時間、実行情報等を表す情報である。ＳＱＬトレースは、ＳＱＬトレース記憶部５Ａに記憶される。ＳＱＬトレースは、解析情報の一例である。   The SQL trace is information representing an execution plan (also referred to as an access plan), an execution time, execution information, and the like for each SQL process. The SQL trace is stored in the SQL trace storage unit 5A. The SQL trace is an example of analysis information.

解析処理装置７は、所定の記憶装置にＳＱＬトレースを記憶し、記憶されたＳＱＬトレースに基づいて、ＤＢサーバ５に障害が生じた場合における原因を解析する。解析処理装置７は、ＳＱＬトレースを記憶するための記憶装置を含んでおり、該記憶装置にＳＱＬトレースが記憶される。   The analysis processing device 7 stores the SQL trace in a predetermined storage device, and analyzes the cause when a failure occurs in the DB server 5 based on the stored SQL trace. The analysis processing unit 7 includes a storage device for storing the SQL trace, and the SQL trace is stored in the storage device.

Ｗｅｂサーバ３とアプリサーバ４とはＤＢサーバ５とは、物理的に異なるサーバであってもよいし、１台のサーバが、Ｗｅｂサーバ３とアプリサーバ４とはＤＢサーバ５との機能を有してもよい。   The Web server 3 and the application server 4 may be physically different servers from the DB server 5, and one server has functions of the DB server 5 and the Web server 3 and the application server 4. You may

解析処理装置７は、Ｗｅｂサーバ３、アプリサーバ４およびＤＢサーバ５から独立したコンピュータであってもよいし、解析処理装置７の機能はＤＢサーバ５に含まれてもよい。この場合、ＤＢサーバ５を実現するコンピュータが解析処理装置７になる。   The analysis processing device 7 may be a computer independent of the Web server 3, the application server 4 and the DB server 5, and the function of the analysis processing device 7 may be included in the DB server 5. In this case, the computer that implements the DB server 5 is the analysis processing device 7.

＜解析処理装置の一例＞
次に、図２を参照して、解析処理装置７の一例について説明する。解析処理装置７は、処理部１０と記憶部２０とを含む。 <An example of analysis processing device>
Next, an example of the analysis processing device 7 will be described with reference to FIG. The analysis processing device 7 includes a processing unit 10 and a storage unit 20.

処理部１０は、主制御部１１と演算部１２と閾値処理部１３と推定部１４と判定部１５と記憶制御部１６と入出力部１７とを含む。記憶部２０は、アクセス時間記憶部２１と処理速度記憶部２２と時間閾値記憶部２３と速度閾値記憶部２４と保存対象記憶部２５とを含む。   The processing unit 10 includes a main control unit 11, an operation unit 12, a threshold processing unit 13, an estimation unit 14, a determination unit 15, a storage control unit 16 and an input / output unit 17. The storage unit 20 includes an access time storage unit 21, a processing speed storage unit 22, a time threshold storage unit 23, a speed threshold storage unit 24, and a storage target storage unit 25.

処理部１０の主制御部１１は、各種の処理を行う。演算部１２は、各種の演算を行う。閾値処理部１３は、閾値に関する処理を行う。推定部１４は、時間の推定を行う。判定部１５は、各種の判定を行う。例えば、判定部１５は、ＤＢサーバ５から取得されたＳＱＬトレースを保存対象記憶部２５に保存するか否かを判定する。   The main control unit 11 of the processing unit 10 performs various types of processing. The calculation unit 12 performs various calculations. The threshold processing unit 13 performs processing regarding a threshold. The estimation unit 14 estimates time. The determination unit 15 performs various determinations. For example, the determination unit 15 determines whether the SQL trace acquired from the DB server 5 is to be stored in the storage target storage unit 25.

記憶制御部１６は、判定部１５の判定結果に基づいて、取得されたＳＱＬトレースを保存対象記憶部２５に保存するか否かを制御する。入出力部１７は、各種サーバとの間でデータの入出力を行う。例えば、主制御部１１の制御により、入出力部１７は、ＤＢサーバ５からＳＱＬトレースを取得する。   The storage control unit 16 controls whether or not the acquired SQL trace is stored in the storage target storage unit 25 based on the determination result of the determination unit 15. The input / output unit 17 performs data input / output with various servers. For example, under the control of the main control unit 11, the input / output unit 17 acquires an SQL trace from the DB server 5.

次に、記憶部２０のアクセス時間記憶部２１について説明する。アプリサーバ４は、ＤＢサーバ５にアクセスして、ＤＢサーバ５は、データベース６に対して所定の処理を行う。アプリサーバ４は、ＤＢサーバ５との間でコネクションを確立して、コネクションの確立を終了する。   Next, the access time storage unit 21 of the storage unit 20 will be described. The application server 4 accesses the DB server 5, and the DB server 5 performs predetermined processing on the database 6. The application server 4 establishes a connection with the DB server 5 and ends the connection establishment.

実施形態では、アプリサーバ４とＤＢサーバ５との間のコネクションが確立してから、コネクションが終了するまでの時間をアクセス時間と称する。アクセス時間は、オンライン業務アプリケーションに関する時間である。アクセス時間記憶部２１は、コネクションを特定するコネクションIdentification(ID)ごとにアクセス時間を記憶する。   In the embodiment, the time from the establishment of the connection between the application server 4 and the DB server 5 to the end of the connection is referred to as the access time. Access time is the time for an online business application. The access time storage unit 21 stores an access time for each connection identification (ID) that specifies a connection.

処理速度記憶部２２は、１回のトランザクションに含まれるＳＱＬ処理のうち、コネクションＩＤごとに、ＳＱＬ処理により処理されるデータベース６のレコード数の合計をＳＱＬ処理の処理時間の合計で除算した処理速度を記憶する。処理速度は、バッチ業務アプリケーションに関する速度である。   The processing speed storage unit 22 is a processing speed obtained by dividing the total number of records of the database 6 processed by the SQL process by the total processing time of the SQL process for each connection ID among the SQL processes included in one transaction. Remember. Processing speed is the speed for batch business applications.

時間閾値記憶部２３は、時間閾値を記憶する。時間閾値は、アクセス時間に基づいて、ＳＱＬトレースを保存対象記憶部２５に保存するか否かを判定するための指標である。判定部１５は、アクセス時間が時間閾値よりも長い場合に、ＳＱＬトレースを保存対象記憶部２５に保存する。   The time threshold storage unit 23 stores a time threshold. The time threshold is an index for determining whether or not the SQL trace is to be stored in the storage unit 25 based on the access time. When the access time is longer than the time threshold, the determination unit 15 stores the SQL trace in the storage target storage unit 25.

速度閾値記憶部２４は、速度閾値を記憶する。速度閾値は、処理速度に基づいて、ＳＱＬトレースを保存対象記憶部２５に保存するか否かを判定するための指標である。判定部１５は、処理速度が速度閾値よりも低い場合に、ＳＱＬトレースを保存対象記憶部２５に保存する。   The speed threshold storage unit 24 stores a speed threshold. The speed threshold is an index for determining whether or not to save the SQL trace in the storage target storage unit 25 based on the processing speed. When the processing speed is lower than the speed threshold, the determination unit 15 stores the SQL trace in the storage target storage unit 25.

保存対象記憶部２５は、判定部１５により保存対象と判定されたＳＱＬトレースを記憶する記憶装置であり、ＳＱＬトレースが保存される。保存対象記憶部２５に保存されたＳＱＬトレースは、ＤＢサーバ５に性能低下が生じている場合における解析処理に利用される。保存対象記憶部２５は、保存部の一例である。   The storage target storage unit 25 is a storage device that stores the SQL trace determined to be the storage target by the determination unit 15, and stores the SQL trace. The SQL trace stored in the storage target storage unit 25 is used for analysis processing when the DB server 5 is degraded. The storage target storage unit 25 is an example of a storage unit.

ＤＢサーバ５は、多くのＳＱＬ処理を行うため、解析処理装置７は、ＤＢサーバ５から多くのＳＱＬトレースを取得する。このため、取得されるＳＱＬトレースの情報量は多くなり、全てのＳＱＬトレースの情報量が保存対象記憶部２５に保存されると、短時間で、保存対象記憶部２５にＳＱＬトレースを保存することができなくなる。   Since the DB server 5 performs many SQL processes, the analysis processing device 7 acquires many SQL traces from the DB server 5. For this reason, the amount of information of the acquired SQL trace is large, and when the amount of information of all the SQL traces is stored in the storage target storage unit 25, the SQL trace is stored in the storage target storage unit 25 in a short time. Can not

そこで、保存対象記憶部２５は、判定部１５により保存対象として判定されたＳＱＬトレースを記憶し、判定部１５により保存対象として判定されないＳＱＬトレースは記憶しない。実施形態では、判定部１５により保存対象として判定されないＳＱＬトレースは、保存されることなく、破棄される。   Therefore, the storage target storage unit 25 stores the SQL trace determined as the storage target by the determination unit 15, and does not store the SQL trace that is not determined as the storage target by the determination unit 15. In the embodiment, SQL traces that are not determined to be saved by the determination unit 15 are discarded without being saved.

＜アプリケーションの種別に応じた閾値の一例＞
次に、図３の例を用いて、アプリケーションの種別に応じた閾値の一例について説明する。上述したように、実施形態の閾値には、時間閾値および速度閾値の２種類の閾値がある。これら２種類の閾値は、アプリケーションの種別によって、使い分けがされる。 <Example of threshold according to application type>
Next, an example of the threshold according to the type of application will be described using the example of FIG. 3. As described above, in the embodiment, there are two types of thresholds: time threshold and speed threshold. These two types of threshold are used properly depending on the type of application.

オンライン業務アプリケーションに関するＳＱＬトレースが保存されるか否かは、時間閾値に基づいて判定される。バッチ業務アプリケーションに関するＳＱＬトレースが保存されるか否かは、速度閾値に基づいて判定される。   Whether or not the SQL trace regarding the online business application is saved is determined based on the time threshold. Whether or not the SQL trace for the batch business application is saved is determined based on the speed threshold.

以下、オンライン業務アプリケーションによる処理をオンライン処理と称することがあり、バッチ業務アプリケーションによる処理をバッチ処理と称することがある。   Hereinafter, processing by an online business application may be referred to as online processing, and processing by a batch business application may be referred to as batch processing.

オンライン処理は、情報処理システム１にアクセスしたクライアント２により行われる逐次処理である。バッチ処理は、情報処理システム１が１回のトランザクションのＳＱＬ処理を一括して行う一括処理である。   The on-line processing is sequential processing performed by the client 2 that has accessed the information processing system 1. Batch processing is batch processing in which the information processing system 1 collectively performs SQL processing of one transaction.

オンライン処理の場合、ＳＱＬ処理は、逐次的に処理されるため、処理されるレコード数（処理レコード数）は少ない。バッチ処理は、一括的に処理が行われるため、処理されるレコード数は多くなる。   In the case of on-line processing, SQL processing is sequentially processed, so the number of records to be processed (the number of processed records) is small. Since batch processing is performed collectively, the number of records to be processed increases.

オンライン処理の場合、処理レコード数は少なく、１つのオンライン処理が他のオンライン処理に与える影響は少ない。このため、オンライン処理が他のオンライン処理に与える影響を確認する必要はない。   In the case of on-line processing, the number of processing records is small, and the influence of one on-line processing on other on-line processing is small. Therefore, it is not necessary to confirm the influence of the online process on other online processes.

バッチ処理は、オフラインとオンラインとに大別される。オフラインのバッチ処理は、他のオンライン業務アプリケーションが稼動していない間に行われる。このため、オフラインのバッチ処理が、他のオンライン業務アプリケーションに影響を与えないため、該影響は確認されなくてもよい。   Batch processing is roughly divided into offline and online. Offline batch processing is performed while other online business applications are not running. For this reason, since the off-line batch processing does not affect other online business applications, the impact may not be confirmed.

オンラインのバッチ処理は、他のオンライン業務アプリケーションが稼動している間に行われる。このため、オンラインのバッチ処理は、他のオンライン業務アプリケーションに影響を与える可能性があるため、該影響の確認が行われる。   Online batch processing is performed while other online business applications are running. For this reason, since the online batch processing may affect other online business applications, confirmation of the impact is performed.

次に、ＳＱＬトレース保存の判断指標および閾値について説明する。ＤＢサーバ５から取得されたＳＱＬトレースは、判定部１５の判定結果に基づいて、保存対象記憶部２５に記憶される。判断指標は、判定部１５による判定が行われる際の指標である。   Next, the judgment index and the threshold of SQL trace storage will be described. The SQL trace acquired from the DB server 5 is stored in the storage target storage unit 25 based on the determination result of the determination unit 15. The determination index is an index when the determination by the determination unit 15 is performed.

オンライン処理の場合、指標は、アプリケーションのアクセス時間である。このアクセス時間は、アプリサーバ４とＤＢサーバ５との間のコネクションが確立して、コネクションが終了するまでの時間である。この場合の閾値（時間閾値）は、レスポンスに基づくアクセス時間に対して統計処理がされた値に設定される。   In the case of online processing, the indicator is the access time of the application. This access time is the time until the connection between the application server 4 and the DB server 5 is established and the connection is ended. The threshold (time threshold) in this case is set to a value statistically processed with respect to the access time based on the response.

バッチ処理の場合、指標は、上述した１回のトランザクションの処理速度である。この場合、指標は、上述した処理速度である。また、オンラインバッチ処理の場合、他のオンライン業務への影響の有無も指標として使用される。オンラインバッチ処理の場合、重複した時間帯に実行している他のオンライン業務のＳＱＬトレースにロックやその他の待ちが発生しているか否かも指標として使用される。   In the case of batch processing, the index is the processing speed of one transaction described above. In this case, the index is the processing speed described above. In addition, in the case of online batch processing, the presence or absence of influence on other online business is also used as an indicator. In the case of on-line batch processing, it is also used as an indicator whether a lock or other waiting has occurred in the SQL trace of another on-line operation that is being executed at the overlapping time zone.

＜アクセス時間の一例＞
次に、アクセス時間の一例について説明する。図４は、アプリサーバ４のアプリログ記憶部４Ａが記憶するアプリログの一例を示す。解析処理装置７の主制御部１１は、アプリログ記憶部４Ａから、例えば図４の例のアプリログを取得する。 <Example of access time>
Next, an example of the access time will be described. FIG. 4 shows an example of the application log stored by the application log storage unit 4A of the application server 4. The main control unit 11 of the analysis processing device 7 acquires, for example, the application log in the example of FIG. 4 from the application log storage unit 4A.

例えば、図４の例で示すアプリログには、「connection ID=20141203102355acdc」に対応する「disconnection ID=20141203102355acdc」が記録されている。２つのＩＤは同じである。前者は、コネクションＩＤが確立されたことを示し、後者は、同じコネクションＩＤの確立が終了したことを示す。   For example, in the application log illustrated in the example of FIG. 4, “disconnection ID = 20141203102355acdc” corresponding to “connection ID = 20141203102355acdc” is recorded. The two IDs are the same. The former indicates that a connection ID has been established, and the latter indicates that the establishment of the same connection ID has ended.

アプリログにおいて、両者のコネクションＩＤにはそれぞれ対応する時刻が記録されている。演算部１２は、両者のコネクションＩＤの時刻の差分を算出する。算出された差分が、アクセス時間である。図４の例では、該アクセス時間は「Ａ」で示される。同様に、別のコネクションＩＤのアクセス時間は「Ｂ」で示される。アクセス時間は、アクセス所要時間とも称される。   In the application log, the corresponding times are recorded in the connection IDs of the both. The calculation unit 12 calculates the difference between the connection IDs of the two. The calculated difference is the access time. In the example of FIG. 4, the access time is indicated by "A". Similarly, the access time of another connection ID is indicated by "B". The access time is also referred to as the access required time.

＜オンライン業務アプリケーションのＳＱＬトレースの選択的保存の一例＞
オンライン業務におけるＳＱＬトレースの選択的保存の一例について説明する。オンライン業務の場合、クライアント２が情報処理システム１に対して、リクエストを送信し、情報処理システム１では逐次的な処理を行い、処理結果をレスポンスとしてクライアント２に送信する。 <Example of Selective Storage of SQL Trace of Online Business Application>
An example of selective storage of SQL trace in online business will be described. In the case of on-line operation, the client 2 transmits a request to the information processing system 1, the information processing system 1 performs sequential processing, and transmits the processing result as a response to the client 2.

クライアント２が情報処理システム１にリクエストを送信してからレスポンスを受信するまでの時間が長くなると、ユーザは、処理を中断する操作をことが考えられる。例えば、ユーザは、上記の時間が長いと感じた場合、処理を中断する操作を行うことがある。   When the time from when the client 2 transmits a request to the information processing system 1 to when the response is received is long, the user may consider an operation to interrupt the process. For example, when the user feels that the above time is long, an operation may be performed to interrupt the process.

図５は、レスポンス時間とアクセス時間との関係の一例を示す。図５の例において、情報処理システム１がクライアント２からリクエストに基づいて、アプリケーションを開始した時刻をアプリ開始時刻とする。   FIG. 5 shows an example of the relationship between response time and access time. In the example of FIG. 5, the time when the information processing system 1 starts the application based on the request from the client 2 is set as the application start time.

アプリサーバ４とＤＢサーバ５との間のコネクションが確立した時刻をコネクション開始時刻とする。また、クライアント２が処理を中断する操作を受け付けた時刻を処理中断時刻とする。   The time when the connection between the application server 4 and the DB server 5 is established is defined as a connection start time. Further, the time at which the client 2 receives an operation for interrupting the process is taken as the process interruption time.

処理中断時刻は、クライアント２が受け付ける操作である。そこで、解析処理装置７の推定部１４は、処理中断時刻を推定する。また、操作開始時刻からコネクション開始時刻までの時間を他の処理時間とする。他の処理時間は、例えば、Ｗｅｂサーバ３やアプリサーバ４が行う処理時間である。   The processing interruption time is an operation accepted by the client 2. Therefore, the estimation unit 14 of the analysis processing device 7 estimates the processing interruption time. Also, the time from the operation start time to the connection start time is taken as another processing time. The other processing time is, for example, the processing time performed by the web server 3 or the application server 4.

レスポンス時間のうちアクセス時間が占める割合が大きくなると、レスポンス時間が長くなった原因は、ＤＢサーバ５に性能低下が生じていることに起因していることが考えられる。   When the ratio of the access time to the response time is increased, it is conceivable that the cause of the increased response time is that the DB server 5 is degraded in performance.

実施形態において、オンライン業務アプリケーションの場合、ＳＱＬトレースを保存対象記憶部２５に保存するか否かは、時間閾値を基準として判定される。時間閾値は、演算部１２がアクセス時間に対して統計処理を行うことにより得られる。   In the embodiment, in the case of the online business application, whether or not the SQL trace is stored in the storage target storage unit 25 is determined based on the time threshold. The time threshold is obtained by the arithmetic unit 12 performing statistical processing on the access time.

レスポンス時間のうちアクセス時間が占める割合が小さい場合、レスポンス時間が長くなった原因は、ＤＢサーバ５に性能低下が生じていることに起因している可能性は低い。従って、レスポンス時間のうちアクセス時間が占める割合が所定の割合（例えば、５０％）未満の場合、該アクセス時間は、統計処理から除外される。   In the case where the proportion of the response time to the access time is small, the possibility that the response time is long is attributable to the performance degradation of the DB server 5 which is low. Therefore, when the ratio of access time to response time is less than a predetermined ratio (for example, 50%), the access time is excluded from statistical processing.

一方、レスポンス時間のうちアクセス時間が占める割合が大きい場合、レスポンス時間が長くなった原因は、ＤＢサーバ５に性能低下が生じていることに起因している可能性がある。従って、レスポンス時間のうちアクセス時間が占める割合が所定の割合以上の場合、該アクセス時間は、統計処理の対象（サンプル）になる。   On the other hand, when the proportion of the access time in the response time is large, the cause of the increase in the response time may be due to the performance degradation of the DB server 5. Therefore, when the ratio of the access time to the response time is equal to or more than the predetermined ratio, the access time is a target (sample) of statistical processing.

次に、図６および図７を参照して、処理の中断について説明する。図６は、クライアント２の画面部３０に表示される画面例を示す。図６の例において、アプリケーションは、クライアント２が実行するブラウザで動作するものとする。アプリケーションの動作例は、この例には限定されない。   Next, interruption of processing will be described with reference to FIGS. 6 and 7. FIG. 6 shows an example of a screen displayed on the screen unit 30 of the client 2. In the example of FIG. 6, it is assumed that the application operates in a browser that the client 2 executes. The operation example of the application is not limited to this example.

図６の画面例には、ブラウザ終了ボタン３０Ａが含まれる。また、画面部３０には、マウスポインタ３０Ｐが含まれる。マウスポインタ３０Ｐは、不図示のマウスに対する操作を反映する。   The screen example of FIG. 6 includes a browser exit button 30A. The screen unit 30 also includes a mouse pointer 30P. The mouse pointer 30P reflects an operation on a mouse (not shown).

例えば、ユーザがマウスを用いて、ブラウザ終了ボタン３０Ａを押下する操作を行ったとする。クライアント２は、この操作を受け付けて、ブラウザを終了する。ブラウザが終了すると、ブラウザで動作していたアプリケーションも強制終了する。これにより、処理が中断する。   For example, it is assumed that the user performs an operation of pressing the browser exit button 30A using a mouse. The client 2 accepts this operation and terminates the browser. When the browser is closed, the application running on the browser is also forcibly terminated. This interrupts the process.

図７は、クライアント２の画面部３０に表示される他の画面例を示す。図７の画面例において、アプリケーションは、情報処理システム１と連携しているものとする。図７の画面例には、中止ボタン３０Ｂが含まれる。   FIG. 7 shows another screen example displayed on the screen unit 30 of the client 2. In the screen example of FIG. 7, it is assumed that the application is in cooperation with the information processing system 1. The screen example of FIG. 7 includes a cancel button 30B.

例えば、ユーザがマウスを用いて、中止ボタン３０Ｂを押下する操作を行ったとする。該操作が行われると、アプリケーションは中断する。アプリケーションは、情報処理システム１と連携しているため、アプリケーションの中断操作を情報処理システム１は認識する。   For example, it is assumed that the user performs an operation of pressing the cancel button 30B using a mouse. The application is interrupted when the operation is performed. Since the application is in cooperation with the information processing system 1, the information processing system 1 recognizes the interruption operation of the application.

図６の画面例の場合、情報処理システム１は、クライアント２のブラウザが閉じられた時刻を認識しない。つまり、解析処理装置７は、コネクション中断の操作時刻を認識しない。なお、図６において、コネクション開始時刻は、ＳＱＬ処理の開始時刻としてもよい。   In the case of the screen example of FIG. 6, the information processing system 1 does not recognize the time when the browser of the client 2 is closed. That is, the analysis processing device 7 does not recognize the operation time of the connection interruption. In FIG. 6, the connection start time may be set as the start time of the SQL process.

図８（Ａ）は、１つのセッションにおける全セッション時間の途中でコネクション中断の操作が行われた例を示す。この場合、ＳＱＬ処理が実行中に、該アプリケーション処理が中断されたことが考えられる。   FIG. 8A shows an example in which the operation of interrupting connection is performed halfway through the entire session time in one session. In this case, it is conceivable that the application processing was interrupted while the SQL processing was being performed.

クライアント２のブラウザが閉じられた時刻を、解析処理装置７は認識しない。そこで、解析処理装置７の推定部１４は、中断を行ったユーザと同じユーザが情報処理システム１に再ログインした時刻を、コネクション中断の操作時刻と推定する。   The analysis processing device 7 does not recognize the time when the browser of the client 2 is closed. Therefore, the estimation unit 14 of the analysis processing device 7 estimates the time when the same user as the interrupted user re-logins to the information processing system 1 as the operation time of the connection interruption.

Ｗｅｂサーバ３は、ユーザのログインを認識するため、解析処理装置７は、同一ユーザが再ログインした時刻を認識することができる。推定部１４は、セッションが終了するまでに、同一ユーザによる再ログインがあった場合、再ログインした時刻をコネクション中断の時刻と推定する。   Since the Web server 3 recognizes the login of the user, the analysis processing device 7 can recognize the time when the same user logged in again. If there is re-login by the same user before the end of the session, the estimation unit 14 estimates that the time of re-login is the time of connection interruption.

例えば、ユーザがレスポンス時間の遅さに起因して、クライアント２のブラウザを閉じる操作を行った場合、該ユーザは、すぐに、ブラウザを再起動してアプリケーションを再開する操作を行うことが考えられる。   For example, when the user performs an operation to close the browser of the client 2 due to the slow response time, the user may immediately restart the browser to perform an operation to restart the application. .

図８（Ｂ）は、１つのセッションが終了した後に、情報処理システム１が、同一ユーザによる再ログインを認識した場合の例を示す。この場合、再ログインによるコネクション開始時刻は、全セッション時間の終了時刻よりも後になる。   FIG. 8B illustrates an example in which the information processing system 1 recognizes re-login by the same user after one session ends. In this case, the connection start time by re-login is later than the end time of all session times.

図８（Ｂ）の例の場合、コネクション中断の操作時刻と再ログインによるコネクション開始時刻との間の時間が長いため、推定部１４は、再ログインした時刻をコネクション中断の時刻と推定しない。この場合、同一ユーザによる再ログインの時刻は、統計処理の対象から除外される。   In the case of the example of FIG. 8B, since the time between the operation time of connection interruption and the connection start time by re-login is long, the estimation unit 14 does not estimate the time of re-login as the connection interruption time. In this case, the time of re-login by the same user is excluded from statistical processing.

図９（Ａ）は、図８（Ａ）に対応するアクセスログおよびアプリログの一例を示す。アプリログは、アプリサーバ４のアプリログ記憶部４Ａに記憶される。システムログは、アプリサーバ４のシステムログ記憶部４Ｂに記憶される。   FIG. 9A illustrates an example of the access log and the application log corresponding to FIG. The application log is stored in the application log storage unit 4A of the application server 4. The system log is stored in the system log storage unit 4 B of the application server 4.

この例において、ユーザ「ｕｓｅｒ１」のログインによりセッション「ＡＡＡ」が確立される。その後、このセッションが終了する前に、再び同一ユーザ「ｕｓｅｒ１」のログインによりセッション「ＢＢＢ」が確立される。   In this example, session "AAA" is established by login of user "user1." Then, before the session ends, the session "BBB" is established by login of the same user "user1" again.

この場合、コネクション中断の操作が行われてから、短時間で、再ログインの操作が行われたことをＷｅｂサーバ３は認識する。解析処理装置７の推定部１４は、再ログインによるコネクション開始時刻をコネクション中断の操作時刻と推定する。   In this case, the web server 3 recognizes that the re-login operation has been performed in a short time after the connection interruption operation has been performed. The estimation unit 14 of the analysis processing device 7 estimates the connection start time due to the re-login as the operation time of the connection interruption.

Ｗｅｂサーバ３は、アクセスログに基づいて、セッション「ＢＢＢ」が確立された後、セッション「ＡＡＡ」がエラー（エラーコネクション）であることを認識する。   The web server 3 recognizes that the session "AAA" is an error (error connection) after the session "BBB" is established based on the access log.

図９（Ｂ）は、図８（Ｂ）対応するＷｅｂサーバ３のアクセスログおよびアプリサーバ４のアプリログの一例を示す。この例において、ユーザ「ｕｓｅｒ１」のログインによりセッション「ＡＡＡ」が確立されて、このセッションが終了した後に、再び同一ユーザ「ｕｓｅｒ１」のログインによりセッション「ＢＢＢ」が確立される。   FIG. 9 (B) shows an example of the access log of the Web server 3 and the application log of the application server 4 corresponding to FIG. 8 (B). In this example, the session "AAA" is established by the login of the user "user1", and after this session ends, the session "BBB" is established again by the login of the same user "user1."

この場合、コネクション中断の操作が行われてから、再ログインの操作が行われるまでの時間が長いことから、解析処理装置７の推定部１４は、再ログインによるコネクション開始時刻をコネクション中断の操作時刻と推定しない。従って、同一ユーザによる再ログインの時刻は、統計処理の対象から除外される。   In this case, since the time from when the connection interruption operation is performed until the re-login operation is performed is long, the estimation unit 14 of the analysis processing device 7 determines the connection start time due to the re-login operation time as the connection interruption operation time. Do not estimate. Therefore, the time of re-login by the same user is excluded from the subject of statistical processing.

演算部１２は、図８（Ａ）および図９（Ａ）の場合、コネクションが確立されてから再ログインによるコネクション開始時刻までの時間をアクセス時間として算出する。一方、図８（Ｂ）および図９（Ｂ）の場合、アクセス時間は算出されない。   In the case of FIGS. 8A and 9A, the calculation unit 12 calculates the time from the connection establishment to the connection start time by re-login as the access time. On the other hand, in the case of FIG. 8 (B) and FIG. 9 (B), the access time is not calculated.

図１０は、アプリケーションの画面に中止ボタン３０Ｂが含まれている場合におけるアプリログおよびシステムログの一例を示す。中止ボタン３０Ｂが押下されると、コネクションが強制切断されたことをアプリサーバ４が認識する。システムログには、コネクションが強制切断されたことを示す情報が記録される。   FIG. 10 illustrates an example of the application log and the system log when the cancel button 30B is included in the screen of the application. When the cancel button 30B is pressed, the application server 4 recognizes that the connection has been forcibly disconnected. The system log records information indicating that the connection has been forcibly disconnected.

推定部１４は、コネクションが強制切断された時刻をコネクション中断時刻と推定する。アプリサーバ４は、中止ボタン３０Ｂの押下を認識するため、コネクションが強制切断された時刻はコネクション中断時刻とほぼ同じ時刻である。   The estimation unit 14 estimates the time when the connection is forcibly disconnected as the connection interruption time. Since the application server 4 recognizes pressing of the cancel button 30B, the time when the connection is forcibly cut is substantially the same time as the connection break time.

演算部１２は、アプリサーバのアプリログのうちコネクションが開始された時刻から、コネクション中断時刻までの時間をアクセス時間として算出する。   The calculation unit 12 calculates a time from the time when the connection is started in the application log of the application server to the time when the connection is interrupted as the access time.

以上のように算出されたアクセス時間は、コネクションＩＤごとに、アクセス時間記憶部２１に記憶される。演算部１２は、統計処理の対象となるアクセス時間をアクセス時間記憶部２１から取得して、取得されたアクセス時間に対して統計処理を行う。   The access time calculated as described above is stored in the access time storage unit 21 for each connection ID. The calculation unit 12 acquires an access time to be a target of statistical processing from the access time storage unit 21 and performs statistical processing on the acquired access time.

実施形態では、演算部１２は、取得されたアクセス時間の平均値および標準偏差を算出する。また、演算部１２は、平均値を基準として標準偏差の範囲内にあるアクセス時間の平均値を算出し、算出された平均値に所定の係数を乗じた値を時間閾値とする。係数は、任意の値（例えば、０．８）であってよい。   In the embodiment, the calculation unit 12 calculates the average value and the standard deviation of the acquired access times. In addition, the calculation unit 12 calculates an average value of access times within a standard deviation range based on the average value, and sets a value obtained by multiplying the calculated average value by a predetermined coefficient as a time threshold. The factor may be any value (eg, 0.8).

判定部１５は、演算部１２により算出されたアクセス時間を時間閾値と比較し、アクセス時間が時間閾値以上の場合、ＳＱＬトレースを保存対象記憶部２５に記憶すると判定する。この場合、記憶制御部１６は、ＳＱＬトレースを保存対象記憶部２５に保存する。   The determination unit 15 compares the access time calculated by the calculation unit 12 with the time threshold, and determines that the SQL trace is stored in the storage target storage unit 25 when the access time is equal to or more than the time threshold. In this case, the storage control unit 16 stores the SQL trace in the storage target storage unit 25.

オンライン業務アプリケーションにおいてアクセス時間が時間閾値を超えている場合、ＤＢサーバ５に性能問題が生じている可能性があるため、後の解析のために、ＳＱＬトレースは、保存対象記憶部２５に保存される。   If the access time exceeds the time threshold in the online business application, there may be a performance problem in the DB server 5, so the SQL trace is stored in the storage target storage unit 25 for later analysis. Ru.

一方、アクセス時間が時間閾値以下の場合、ＳＱＬトレースは、保存対象記憶部２５に保存されず、破棄される。これにより、ＳＱＬトレース（解析情報）を選択的に保存することができ、解析情報の効率的な保存が実現される。   On the other hand, when the access time is equal to or less than the time threshold, the SQL trace is not stored in the storage target storage unit 25 and is discarded. As a result, the SQL trace (analysis information) can be selectively stored, and efficient storage of analysis information is realized.

＜オフラインバッチ業務アプリケーションにおけるＳＱＬトレースの選択的保存の一例＞
次に、オフラインバッチ業務アプリケーションにおけるＳＱＬトレースの選択的保存の一例について説明する。入出力部１７は、ＳＱＬトレース記憶部５ＡからＳＱＬトレースを取得する。演算部１２は、１つのトランザクションに含まれる同一コネクションのＳＱＬ処理により処理されたレコード数を合計し、ＳＱＬ処理の処理時間を合計する。 <Example of Selective Storage of SQL Trace in Offline Batch Business Application>
Next, an example of selective storage of SQL traces in an offline batch business application will be described. The input / output unit 17 acquires an SQL trace from the SQL trace storage unit 5A. The operation unit 12 adds up the number of records processed by the SQL process of the same connection included in one transaction, and adds up the processing time of the SQL process.

演算部１２は、ＳＱＬ処理の合計レコード数を合計処理時間で除算して、処理速度を算出する。上述したように、ＳＱＬ処理は、ＳＱＬ文により実現される。図１１は、ＳＱＬ文の一例を示す。   The calculation unit 12 divides the total number of records in SQL processing by the total processing time to calculate the processing speed. As described above, SQL processing is realized by SQL statements. FIG. 11 shows an example of the SQL statement.

例えば、ＳＱＬ処理が「SELECT」であれば、ＳＱＬトレースのうち「record number」からレコード数を抽出する。ＳＱＬ文によって、レコード数の抽出箇所が異なる。ＳＱＬ処理は、図１１の例には限定されない。   For example, if the SQL process is "SELECT", the number of records is extracted from "record number" in the SQL trace. The extraction location of the number of records differs depending on the SQL statement. The SQL process is not limited to the example of FIG.

図１２は、ＳＱＬ処理が「SELECT」の場合のレコード数および処理時間の一例を示す。図１２の例に示すように、入出力部１７がＤＢサーバ５から入力するＳＱＬトレースは、実行計画を示すアクセスプランおよび性能情報を含む。   FIG. 12 shows an example of the number of records and the processing time when the SQL process is “SELECT”. As shown in the example of FIG. 12, the SQL trace input from the DB server 5 by the input / output unit 17 includes an access plan indicating performance plans and performance information.

主制御部１１は、アクセスプランの「Start time」と同じ時刻が記録されている性能情報のうち、「Total Time」の箇所から処理時間を抽出し、上記の「record number」からレコード数を抽出する。   The main control unit 11 extracts the processing time from the location of “Total Time” in the performance information in which the same time as “Start time” of the access plan is recorded, and extracts the number of records from the above “record number”. Do.

図１３は、１つのトランザクションについて、実行されたＳＱＬ処理を時系列で示す表である。破線で囲まれているコネクションＩＤは、全て同一のコネクションＩＤである。演算部１２は、同一のコネクションＩＤに対応する処理時間およびレコード数を合計する。また、演算部１２は、合計レコード数を合計処理時間で演算して、処理速度を算出する。   FIG. 13 is a table showing, in chronological order, executed SQL processing for one transaction. The connection IDs enclosed by broken lines are all the same connection ID. The operation unit 12 adds up the processing time and the number of records corresponding to the same connection ID. Further, the calculation unit 12 calculates the processing speed by calculating the total number of records by the total processing time.

以上のように算出された処理速度は、コネクションＩＤごとに、処理速度記憶部２２に記憶される。演算部１２は、記憶された処理速度をアクセス時間記憶部２１から取得して、取得された処理速度に対して統計処理を行う。   The processing speed calculated as described above is stored in the processing speed storage unit 22 for each connection ID. The calculation unit 12 acquires the stored processing speed from the access time storage unit 21 and performs statistical processing on the acquired processing speed.

実施形態では、演算部１２は、取得された処理速度の平均値および標準偏差を算出する。また、演算部１２は、平均値を基準として標準偏差の範囲内にある処理速度の平均値を算出し、算出された平均値に所定の係数を乗じた値を速度閾値とする。係数は、任意の値（例えば、０．８）であってよい。   In the embodiment, the calculation unit 12 calculates the average value and the standard deviation of the acquired processing speeds. In addition, the calculation unit 12 calculates an average value of processing speeds within a standard deviation range based on the average value, and sets a value obtained by multiplying the calculated average value by a predetermined coefficient as a speed threshold. The factor may be any value (eg, 0.8).

判定部１５は、演算部１２により算出された処理速度を速度閾値と比較し、処理速度が速度閾値より低い場合、ＳＱＬトレースを保存対象記憶部２５に記憶すると判定する。この場合、記憶制御部１６は、ＳＱＬトレースを保存対象記憶部２５に保存する。   The determination unit 15 compares the processing speed calculated by the calculation unit 12 with the speed threshold, and determines that the SQL trace is stored in the storage target storage unit 25 when the processing speed is lower than the speed threshold. In this case, the storage control unit 16 stores the SQL trace in the storage target storage unit 25.

バッチ業務アプリケーションにおいて、処理速度が速度閾値より低い場合、ＤＢサーバ５に性能問題が生じている可能性が高いため、後の解析のために、ＳＱＬトレースは、保存対象記憶部２５に保存される。   In the batch business application, if the processing speed is lower than the speed threshold, there is a high possibility that the DB server 5 has a performance problem, so the SQL trace is stored in the storage target storage unit 25 for later analysis. .

一方、処理速度が速度閾値以上の場合、ＳＱＬトレースは、保存対象記憶部２５に保存されない。これにより、ＳＱＬトレース（解析情報）を選択的に保存することができ、解析情報の効率的な保存が実現される。   On the other hand, when the processing speed is equal to or higher than the speed threshold, the SQL trace is not stored in the storage target storage unit 25. As a result, the SQL trace (analysis information) can be selectively stored, and efficient storage of analysis information is realized.

＜オンラインバッチ業務アプリケーションにおけるＳＱＬトレースの選択的保存の一例＞
次に、オンラインバッチ業務アプリケーションにおけるＳＱＬトレースの選択的保存の一例について説明する。 <Example of Selective Storage of SQL Trace in Online Batch Business Application>
Next, an example of selective storage of SQL traces in an online batch business application will be described.

オンラインバッチ業務アプリケーションの場合、上述したオフラインバッチ業務アプリケーションの判定方法だけでなく、該オンラインバッチ業務アプリケーションと重複した時間帯に動作している他のオンライン業務アプリケーションに対する影響も加味して、ＳＱＬトレース保存要否が判定される。   In the case of an online batch business application, not only the determination method of the offline batch business application described above, but also the effect on other online business applications operating in a time zone overlapping with the online batch business application, SQL trace storage The necessity is determined.

判定部１５により処理速度が速度閾値以上であると判定された場合、オンラインバッチ業務アプリケーションは正常に動作していると判定される。ただし、オンラインバッチ業務アプリケーションの場合、重複した時間帯に動作している他のオンライン業務アプリケーションの動作に影響を与える可能性がある。この場合、ＳＱＬトレースは、保存対象記憶部２５に保存される。   If the determination unit 15 determines that the processing speed is equal to or higher than the speed threshold, it is determined that the online batch business application is operating normally. However, in the case of an online batch business application, it may affect the operation of other online business applications operating at overlapping time zones. In this case, the SQL trace is stored in the storage target storage unit 25.

オンラインバッチ業務アプリケーションが他のオンライン業務アプリケーションに影響を与えるか否かは、以下の３つの条件に基づいて判定される。第１条件は「重複した時間帯であるか」であり、第２条件は「同じデータベース資源に対するアクセスであるか」であり、第３条件は「待ちが発生しているか」である。   Whether the online batch business application affects other online business applications is determined based on the following three conditions. The first condition is "is overlapping time zone?", The second condition is "is access to the same database resource?", And the third condition is "is waiting occurred?".

まず、第１条件について説明する。入出力部１７は、ＳＱＬトレース記憶部５Ａからオンライン業務アプリケーションのＳＱＬトレースおよびオンラインバッチ業務アプリケーションのＳＱＬトレースを取得する。   First, the first condition will be described. The input / output unit 17 acquires the SQL trace of the online business application and the SQL trace of the online batch business application from the SQL trace storage unit 5A.

判定部１５は、オンライン業務アプリケーションのＳＱＬトレースの開始時刻（Start time）および終了時刻（End time）と、オンラインバッチ業務アプリケーションのＳＱＬトレースの開始時刻および終了時刻とを比較する。   The determination unit 15 compares the start time (Start time) and end time (End time) of the SQL trace of the online business application with the start time and end time of the SQL trace of the online batch business application.

例えば、判定部１５は、２つのアプリケーションの開始時刻から終了時刻までの時間帯のうち一部でも重複している場合、２つのアプリケーションが動作している時間帯は同じであると判定してもよい。   For example, if the determination unit 15 overlaps even part of the time zone from the start time to the end time of the two applications, the determination unit 15 determines that the time zones in which the two applications are operating are the same. Good.

次に、第２条件について説明する。判定部１５は、２つのアプリケーションが同じデータベース資源にアクセスするか否かを判定する。同じデータベース資源に対するアクセスであるか否かは、テーブルおよびオブジェクトに基づいて、判定されてもよい。   Next, the second condition will be described. The determination unit 15 determines whether two applications access the same database resource. Whether the access is to the same database resource may be determined based on the table and the object.

例えば、判定部１５は、２つのアプリケーションが、同じテーブルおよび同じオブジェクトをアクセス対象としている場合に、２つのアプリケーションが同じデータベース資源にアクセスすると判定してもよい。   For example, the determination unit 15 may determine that two applications access the same database resource when the two applications target the same table and the same object.

図１４の例において、「table name」はテーブル名を示し、「dso name」はオブジェクト名を示す。判定部１５は、２つのアプリケーションのＳＱＬトレースに含まれるテーブル名が同じであり、且つオブジェクト名も同じである場合、２つのアプリケーションは同じデータベース資源にアクセスすると判定する。   In the example of FIG. 14, "table name" indicates a table name, and "dso name" indicates an object name. If the table names included in the SQL traces of the two applications are the same and the object names are the same, the determination unit 15 determines that the two applications access the same database resource.

次に、第３条件について説明する。第１条件および第２条件を満たしている場合であっても、オンライン業務アプリケーションに待ちが発生していなければ、判定部１５は、該オンライン業務アプリケーションに影響が与えられていないと判定する。   Next, the third condition will be described. Even when the first condition and the second condition are satisfied, if waiting is not generated in the online business application, the determination unit 15 determines that the online business application is not affected.

実施形態では、待ちは、ロックによる排他待ち（図１４の例で「LOCK」）、またはキャッシュアウトや入出力競合によるページのリード・ライト待ち（図１４の例で「WAITING」）であるものとする。   In the embodiment, the wait is the lock wait (“LOCK” in the example of FIG. 14) or the page read / write wait (“WAITING” in the example of FIG. 14) due to cache out or I / O contention. Do.

判定部１５は、オンライン業務アプリケーションのＳＱＬトレースのうち点線で囲まれた「LOCK」および「WAITING」の値がゼロの場合に、待ちは発生していないと判定する。一方、何れか一方の値が「１」以上の場合、待ちが発生していると判定する。   The determination unit 15 determines that no wait has occurred when the values of “LOCK” and “WAITING” surrounded by dotted lines in the SQL trace of the online business application are zero. On the other hand, when one of the values is “1” or more, it is determined that waiting is occurring.

以上の第１条件、第２条件および第３条件の全ての条件が満たされている場合、判定部１５は、ＳＱＬ処理の処理速度が速度閾値以上であっても、バッチ業務アプリケーションがオンライン業務アプリケーションに影響を与えていると判定する。   If all the conditions of the first condition, the second condition, and the third condition described above are satisfied, the determination unit 15 determines that the batch business application is an online business application even if the processing speed of the SQL process is equal to or higher than the speed threshold. It determines that it is affecting

＜２つの業務におけるＳＱＬトレースの選択的保存の比較＞
次に、図１５の例のグラフを参照して、２つの業務（オンライン業務アプリケーションおよびバッチ業務アプリケーション）における、ＳＱＬトレースの選択的保存の一例を説明する。図１５の例の２つのグラフにおいて、横軸は時間軸を示す。 Comparison of Selective Storage of SQL Traces in Two Businesses
Next, with reference to the graph of the example of FIG. 15, an example of selective storage of SQL traces in two business operations (on-line business application and batch business application) will be described. In the two graphs of the example of FIG. 15, the horizontal axis indicates a time axis.

図１５（Ａ）は、オンライン業務アプリケーションにおける、アクセス時間のグラフの一例を示す。アクセス時間は経時的に変化する。図１５（Ａ）における破線は、時間閾値を示す。   FIG. 15A shows an example of a graph of access time in the online business application. Access time changes with time. The broken line in FIG. 15A indicates a time threshold.

アクセス時間が時間閾値を超えたと判定部１５が判定した場合、記憶制御部１６は、ＤＢサーバ５から取得するＳＱＬトレースを保存対象記憶部２５に保存する。図１５（Ａ）に示されるように、アクセス時間が時間閾値を越えている間は、ＳＱＬトレースが保存対象記憶部２５に保存される。   When the determination unit 15 determines that the access time has exceeded the time threshold, the storage control unit 16 stores the SQL trace acquired from the DB server 5 in the storage target storage unit 25. As shown in FIG. 15A, while the access time exceeds the time threshold, the SQL trace is stored in the storage target storage unit 25.

一方、アクセス時間が時間閾値以下であると判定部１５が判定した場合、記憶制御部１６は、ＤＢサーバ５から取得するＳＱＬトレースを保存対象記憶部２５に保存することなく、破棄する。   On the other hand, when the determination unit 15 determines that the access time is equal to or less than the time threshold, the storage control unit 16 discards the SQL trace acquired from the DB server 5 without storing it in the storage target storage unit 25.

図１５（Ａ）に示されるように、アクセス時間が時間閾値以下の間は、ＳＱＬトレースが保存対象記憶部２５に保存されない。解析処理装置７は、ＤＢサーバ５から定期的にＳＱＬトレースを取得しているが、アクセス時間が時間閾値以下の間は、取得されたＳＱＬトレースは破棄される。   As shown in FIG. 15A, while the access time is equal to or less than the time threshold, the SQL trace is not stored in the storage target storage unit 25. The analysis processing device 7 periodically acquires the SQL trace from the DB server 5, but while the access time is equal to or less than the time threshold, the acquired SQL trace is discarded.

図１５（Ａ）において、点線の楕円で示される時間帯のＳＱＬトレースが保存対象記憶部２５に記憶される。つまり、アクセス時間が時間閾値を超えた場合にのみ、ＳＱＬトレースが保存対象記憶部２５に記憶される。   In FIG. 15A, an SQL trace of a time zone indicated by a dotted oval is stored in the storage target storage unit 25. That is, the SQL trace is stored in the storage target storage unit 25 only when the access time exceeds the time threshold.

図１５（Ｂ）は、バッチ業務アプリケーションにおける、処理速度のグラフの一例を示す。処理速度も経時的に変化する。図１５（Ｂ）における破線は、速度閾値を示す。なお、図１５（Ｂ）のバッチ業務アプリケーションは、オフラインのバッチ業務のアプリケーションであることを想定する。バッチ業務は、バッチ業務時間帯に行われる。   FIG. 15 (B) shows an example of the processing speed graph in the batch business application. The processing speed also changes over time. The broken line in FIG. 15 (B) indicates the speed threshold. In addition, it is assumed that the batch business application of FIG. 15 (B) is an application of an offline batch business. Batch work is performed during batch work hours.

処理速度が速度閾値より低くなったと判定部１５が判定した場合、記憶制御部１６は、ＤＢサーバ５にＳＱＬトレースを保存対象記憶部２５に保存する。処理速度が速度閾値より低い間は、ＳＱＬトレースが保存対象記憶部２５に保存される。   When the determination unit 15 determines that the processing speed is lower than the speed threshold, the storage control unit 16 stores the SQL trace in the DB server 5 in the storage target storage unit 25. While the processing speed is lower than the speed threshold, the SQL trace is stored in the storage target storage unit 25.

一方、処理速度が速度閾値以上であると判定部１５が判定した場合、記憶制御部１６は、ＤＢサーバ５から取得するＳＱＬトレースを保存対象記憶部２５に保存することなく、破棄する。   On the other hand, when the determination unit 15 determines that the processing speed is equal to or higher than the speed threshold, the storage control unit 16 discards the SQL trace acquired from the DB server 5 without storing the SQL trace in the storage target storage unit 25.

図１５（Ｂ）に示されるように、処理速度が速度閾値以上の間は、ＳＱＬトレースが保存対象記憶部２５に保存されない。この場合、上述したように、取得されたＳＱＬトレースは破棄される。   As shown in FIG. 15B, while the processing speed is equal to or higher than the speed threshold, the SQL trace is not stored in the storage target storage unit 25. In this case, as described above, the acquired SQL trace is discarded.

従って、オンライン業務アプリケーションの場合も、バッチ業務アプリケーションの場合も、ＳＱＬトレースを保存する対象となる時間帯は全時間帯のうち一部の時間帯になるため、保存対象記憶部２５に記憶されるＳＱＬトレースの情報が少なくなる。このため、ＳＱＬトレースが選択的に保存され、効率的なＳＱＬトレースの保存が図られる。   Therefore, even in the case of the online business application and in the case of the batch business application, the time zone for which the SQL trace is to be stored is a partial time zone among all the time zones, so Less information on SQL trace. Therefore, the SQL trace is selectively saved, and efficient saving of the SQL trace can be achieved.

オンライン業務アプリケーションの場合、処理の種別は逐次処理になる。逐次処理の場合、ＤＢサーバ５のアクセス時間を指標として、ＳＱＬトレースの保存要否が判定されることが好ましい。上述した例では、保存対象の情報はＳＱＬトレースであったが、保存対象の情報はＳＱＬトレース以外であってもよい。   In the case of an online business application, the type of processing is sequential processing. In the case of sequential processing, it is preferable to use the access time of the DB server 5 as an indicator to determine whether it is necessary to save the SQL trace. Although the information to be saved is the SQL trace in the example described above, the information to be saved may be other than the SQL trace.

例えば、情報処理システム１のうち、何らかの装置や機能に性能低下が生じた場合、装置や機能の解析情報（例えば、ログ等）を保存して、保存された解析情報に基づいて、性能低下の原因が解析される。   For example, if performance degradation occurs in any device or function in the information processing system 1, analysis information (for example, a log or the like) of the device or function is saved, and the performance degradation is performed based on the saved analysis information. The cause is analyzed.

処理の種別が逐次処理の場合、クライアント２が情報処理システム１にリクエストを送信してから、レスポンスを受信するまでのレスポンス時間に基づいて、解析情報の保存要否が判定されることが好ましい。つまり、逐次処理の場合、解析情報の保存要否の指標は、レスポンス時間になる。   When the type of processing is sequential processing, it is preferable that whether or not storage of analysis information is necessary is determined based on the response time from when the client 2 transmits a request to the information processing system 1 to when the response is received. That is, in the case of sequential processing, the indicator of necessity of storage of analysis information is the response time.

ＳＱＬトレースの場合、該ＳＱＬトレースの保存要否は、アクセス時間に基づいて判定される。アクセス時間はレスポンス時間に含まれるため、逐次処理の場合、レスポンス時間に基づいて、ＳＱＬトレースの保存要否が判定されることになる。   In the case of the SQL trace, the necessity of storing the SQL trace is determined based on the access time. Since the access time is included in the response time, in the case of sequential processing, it is determined whether it is necessary to save the SQL trace based on the response time.

一方、処理の種別が一括処理の場合、処理速度に基づいて、解析情報の保存要否が判定されることが好ましい。つまり、一括処理の場合、解析情報の保存要否の指標は、処理速度になる。   On the other hand, when the type of processing is batch processing, it is preferable that whether to save analysis information is determined based on the processing speed. That is, in the case of batch processing, the index of the necessity of storing analysis information is the processing speed.

従って、実施形態の解析処理装置７は、処理の種別が、逐次処理であるか、または一括処理であるかに応じて、異なる指標により、解析情報の保存要否を判定する。これにより、処理の種別に応じて、解析情報の保存要否を適切に判定することができ、解析情報が効率的に保存される。   Therefore, the analysis processing device 7 according to the embodiment determines whether or not the analysis information needs to be stored based on different indicators depending on whether the type of processing is sequential processing or batch processing. Accordingly, it is possible to appropriately determine whether or not the analysis information needs to be stored according to the type of processing, and the analysis information is efficiently stored.

図１６は、バッチ業務アプリケーションにおける、アクセス時間および処理時間のグラフの一例を示す。図１６の例のうち、棒グラフは、アクセス時間を示し、折れ線グラフは、処理速度を示す。   FIG. 16 shows an example of a graph of access time and processing time in a batch job application. In the example of FIG. 16, the bar graph indicates the access time, and the line graph indicates the processing speed.

バッチ業務アプリケーション（一括処理）の場合、ＳＱＬ処理により処理される情報量のばらつきが大きい。このため、処理時間のばらつきも大きくなる。従って、一括処理の場合、ＳＱＬトレースの保存要否は、処理速度を指標として判定されることが好ましい。   In the case of batch business applications (collective processing), the variation in the amount of information processed by SQL processing is large. For this reason, the dispersion | variation in processing time also becomes large. Therefore, in the case of batch processing, it is preferable that whether to save the SQL trace is determined using the processing speed as an index.

図１６の例において、アクセス時間に基づいてＳＱＬトレースの保存要否が判定されると、アクセス時間が閾値を超える時間が長くなる。このため、保存対象となるＳＱＬトレースの情報量が多くなる。   In the example of FIG. 16, if it is determined based on the access time whether the storage of the SQL trace is necessary or not, the access time exceeding the threshold becomes longer. For this reason, the amount of information of the SQL trace to be saved increases.

一方、図１６の例で、バッチ業務アプリケーションに応じた適切な指標である処理速度によりＳＱＬトレースの保存要否が判定されると、処理速度が閾値より低い時間は短くなる。このため、保存対象となるＳＱＬトレースの情報量が少なくなり、ＳＱＬトレースの効率的な保存が実現される。   On the other hand, in the example of FIG. 16, when it is determined whether it is necessary to save the SQL trace by the processing speed which is an appropriate index corresponding to the batch business application, the time when the processing speed is lower than the threshold becomes short. As a result, the amount of information of the SQL trace to be stored decreases, and efficient storage of the SQL trace is realized.

次に、図１７の例を参照して、オンライン業務アプリケーションにおけるアクセス時間のグラフの一例について説明する。図１７の例のグラフには、２つの閾値（閾値Ａおよび閾値Ｂ）がある。棒グラフは、アクセス時間を示す。   Next, an example of the graph of the access time in the online business application will be described with reference to the example of FIG. There are two thresholds (Threshold A and Threshold B) in the graph of the example of FIG. The bar graph shows the access time.

閾値Ａは、アクセス時間の全体の平均値である。閾値Ｂは、クライアント２による処理中断操作に基づくコネクション中断時刻を反映したアクセス時間に統計処理を行った閾値である。閾値Ａおよび閾値Ｂは、時間閾値である。   The threshold A is an average value of the entire access time. The threshold B is a threshold obtained by statistically processing the access time reflecting the connection interruption time based on the processing interruption operation by the client 2. The threshold A and the threshold B are time thresholds.

アクセス時間の全体の平均値である閾値Ａよりも、コネクション中断時刻を反映したアクセス時間に統計処理を行った閾値Ｂを基準として、ＳＱＬトレースの保存要否を判定した方が、保存対象となるＳＱＬトレースの情報量が少なくなる。このため、より効率的な解析処理の保存が図られる。   It is the target to be saved if it is determined whether or not the SQL trace is required to be saved based on the threshold B for which statistical processing is performed on the access time reflecting the connection interruption time rather than the threshold A which is the average value of the entire access time. The amount of SQL trace information decreases. Therefore, more efficient analysis processing can be saved.

＜時間閾値の生成および更新の一例＞
次に、図１８を参照して、時間閾値の生成および更新について説明する。図１８（Ａ）は、アクセス時間記憶部２１に記憶されるアクセス時間テーブルの一例を示す。 <Example of Generation and Update of Time Threshold>
Next, generation and update of the time threshold will be described with reference to FIG. FIG. 18A shows an example of the access time table stored in the access time storage unit 21.

アクセス時間テーブルは、ＰＩＤとプロセス名とセッションＩＤとコネクションＩＤとコネクション開始時刻コネクション終了時刻とアクセス総時間と中断フラグと時間閾値サンプルとの項目を含む。   The access time table includes the following items: PID, process name, session ID, connection ID, connection start time, connection end time, total access time, interruption flag, and time threshold sample.

ＰＩＤは、プロセスＩＤを示す。プロセス名は、プロセスの名称を示す。ＰＩＤおよびプロセス名は、アプリケーションを特定する情報でもある。   PID indicates a process ID. The process name indicates the name of the process. The PID and the process name are also information identifying the application.

時間閾値サンプルは、時間閾値を算出する際に、使用されるサンプルであり、アクセス時間である。中断フラグは、オンライン業務アプリケーションが中断されたか否か、および中断された原因を表す。   The time threshold sample is a sample used when calculating the time threshold, and is an access time. The interruption flag indicates whether the online business application has been interrupted and the cause of the interruption.

中断フラグが「０」の場合、オンライン業務アプリケーションは、中断されていないことを表す。   When the suspension flag is "0", it indicates that the online business application is not suspended.

中断フラグが「１」の場合、中止ボタン３０Ｂが押下されたことを原因（コネクション強制切断）として、オンライン業務アプリケーションが中断されたことを表す。中断フラグが「２」の場合、ブラウザが終了されたことを原因（エラーコネクション）として、オンライン業務アプリケーションが中断されたことを表す。   When the interruption flag is “1”, it indicates that the online business application is interrupted due to pressing of the cancellation button 30B (connection forced disconnection). If the suspension flag is "2", it indicates that the online business application has been suspended due to the termination of the browser (error connection).

中断フラグが「２」の場合、情報処理システム１は、オンライン業務アプリケーションが中断された時刻を認識しない。この場合、上述したように、セッション終了前に、同一ユーザから再ログインがあった場合には、推定部１４は、再ログインがあった時刻をコネクション中断時刻と推定する。   When the suspension flag is "2", the information processing system 1 does not recognize the time when the online business application was suspended. In this case, as described above, when re-login from the same user is performed before the end of the session, the estimation unit 14 estimates the time when the re-login is performed as the connection interruption time.

図１８（Ａ）において、中断フラグが「２」の場合、アクセス総時間（コネクションＩＤのコネクションの処理にかかる総時間）は、コネクション開始時刻からコネクション終了時刻までの時間「７２秒」である。   In FIG. 18A, when the suspension flag is “2”, the total access time (total time for processing of the connection of the connection ID) is “72 seconds” from the connection start time to the connection end time.

ただし、中断フラグが「２」であるコネクションは、エラーコネクションにより、コネクションが中断されている。推定部１４は、コネクション中断時刻を再ログイン時刻と推定し、演算部１２は、コネクション開始時刻から再ログインの時刻までの時間「３４秒」を算出する。閾値処理部１３は、時間閾値サンプルである「３４秒」を認識する。   However, the connection whose interruption flag is “2” is interrupted due to the error connection. The estimation unit 14 estimates the connection interruption time as the re-login time, and the operation unit 12 calculates the time “34 seconds” from the connection start time to the re-login time. The threshold processing unit 13 recognizes “34 seconds” which is a time threshold sample.

中断フラグが「０」のコネクションＩＤの時間は、時間閾値のサンプルには採用されない。中断フラグが「１」の場合、コネクション開始時刻からコネクション終了時刻までの時間が時間閾値サンプルとなる。図１８（Ａ）の場合、時間閾値サンプルは「２６秒」である。   The time of the connection ID whose interruption flag is “0” is not adopted for the sample of the time threshold. When the suspension flag is “1”, the time from the connection start time to the connection end time is the time threshold sample. In the case of FIG. 18A, the time threshold sample is “26 seconds”.

コネクションが確立されるごとに、アクセス時間テーブルの内容が更新される。閾値処理部１３は、アクセス時間テーブルの時間閾値サンプルに基づいて、時間閾値を生成し、生成した時間閾値を時間閾値記憶部２３に記憶する。   Each time a connection is established, the contents of the access time table are updated. The threshold processing unit 13 generates a time threshold based on the time threshold sample of the access time table, and stores the generated time threshold in the time threshold storage unit 23.

閾値処理部１３が、時間閾値を生成する場合、アクセス時間テーブルのうち、中断フラグが「１」または「２」の時間閾値サンプルを取得し、時間閾値サンプルに基づく統計処理を演算部１２に実行させる。   When the threshold processing unit 13 generates a time threshold, it acquires a time threshold sample whose interruption flag is “1” or “2” in the access time table, and executes statistical processing based on the time threshold sample in the calculation unit 12 Let

演算部１２は、時間閾値サンプルの平均値ＡＶＧおよび標準偏差σを算出する。図１８（Ｂ）の時間閾値サンプルの場合、平均値ＡＶＧは、「ＡＶＧ＝３７．８」であり、標準偏差σは、「σ＝１７．８９」である。   The calculation unit 12 calculates the average value AVG of the time threshold samples and the standard deviation σ. In the case of the time threshold value sample in FIG. 18B, the average value AVG is “AVG = 37.8”, and the standard deviation σ is “σ = 17.89”.

演算部１２は、「ＡＶＧ−σ」から「ＡＶＧ＋σ」までの範囲の時間閾値サンプルを対象（図１８（Ｂ）で楕円の点線で囲まれた時間閾値サンプル）として、平均値を算出する。この場合、平均値は「３０秒」になる。閾値処理部１３は、この平均値を時間閾値として、時間閾値記憶部２３に記憶する。   The calculation unit 12 calculates an average value with time threshold samples in the range from “AVG−σ” to “AVG + σ” as targets (time threshold samples surrounded by dotted lines in an ellipse in FIG. 18B). In this case, the average value is "30 seconds". The threshold processing unit 13 stores this average value as a time threshold in the time threshold storage unit 23.

従って、コネクションが確立されるごとに、閾値処理部１３は、時間閾値サンプルに対して行われた統計処理の結果を時間閾値とすることで、時間閾値が自動的に生成され、且つ時間閾値が自動的に更新される。   Therefore, every time a connection is established, the threshold processing unit 13 automatically generates a time threshold by using the result of the statistical processing performed on the time threshold sample as the time threshold, and the time threshold Automatically updated.

＜速度閾値の生成および更新の一例＞
次に、図１９を参照して、速度閾値の生成および更新について説明する。図１９（Ａ）は、処理速度記憶部２２に記憶される処理速度テーブルの一例を示す。 <Example of Speed Threshold Generation and Update>
Next, generation and update of the speed threshold will be described with reference to FIG. FIG. 19A shows an example of the processing speed table stored in the processing speed storage unit 22.

処理速度テーブルは、ＰＩＤとプロセス名とコネクションＩＤとトランザクション開始時刻とトランザクション終了時刻と処理時間合計と処理レコード数合計と速度閾値サンプルとの項目を含む。   The processing speed table includes items of PID, process name, connection ID, transaction start time, transaction end time, total processing time, total number of processing records, and speed threshold sample.

速度閾値サンプルは、速度閾値を算出する際に、使用されるサンプルである。速度閾値サンプルは、処理レコード数合計を処理時間合計で除算した値である。   The velocity threshold sample is a sample used when calculating the velocity threshold. The velocity threshold sample is a value obtained by dividing the total number of processed records by the total processing time.

コネクションが確立されるごとに、処理速度テーブルの内容が更新される。閾値処理部１３は、処理速度テーブルの速度閾値サンプルに基づいて、速度閾値を生成し、生成した速度閾値を速度閾値記憶部２４に記憶する。   Each time a connection is established, the content of the processing speed table is updated. The threshold processing unit 13 generates a velocity threshold based on the velocity threshold sample of the processing velocity table, and stores the generated velocity threshold in the velocity threshold storage unit 24.

また、処理速度テーブルに変更があった場合には、閾値処理部１３は、速度閾値記憶部２４に記憶されている速度閾値を更新する。閾値処理部１３が、速度閾値を生成する場合、速度閾値サンプルに基づく統計処理を演算部１２に実行させる。   When the processing speed table is changed, the threshold processing unit 13 updates the speed threshold stored in the speed threshold storage unit 24. When the threshold processing unit 13 generates a velocity threshold, it causes the computing unit 12 to perform statistical processing based on the velocity threshold sample.

演算部１２は、速度閾値サンプルの平均値ＡＶＧおよび標準偏差σを算出する。図１８（Ｂ）の時間閾値サンプルの場合、平均値ＡＶＧは、「ＡＶＧ＝１５．０３２」であり、標準偏差σは、「σ＝２．５０７」である。   The calculation unit 12 calculates the average value AVG of the velocity threshold samples and the standard deviation σ. In the case of the time threshold value sample in FIG. 18B, the average value AVG is “AVG = 15.032”, and the standard deviation σ is “σ = 2.507”.

演算部１２は、「ＡＶＧ−σ」から「ＡＶＧ＋σ」までの範囲の速度閾値サンプルを対象（図１８（Ｂ）で楕円の点線で囲まれた速度閾値サンプル）として、平均値を算出する。この場合、平均値は１４．６０７秒になる。   The calculation unit 12 calculates the average value with the velocity threshold samples in the range from “AVG−σ” to “AVG + σ” as targets (velocity threshold samples surrounded by dotted lines in an ellipse in FIG. 18B). In this case, the average value is 14.607 seconds.

演算部１２は、算出した平均値に所定の係数（例えば、０．８）を乗じる。この場合、算出した平均値「１４．６０７秒」に「０．８」を乗じると、「１１．６８６秒」が算出される。閾値処理部１３は、この値を速度閾値とする。   The calculation unit 12 multiplies the calculated average value by a predetermined coefficient (for example, 0.8). In this case, when the calculated average value “14.607 seconds” is multiplied by “0.8”, “11.686 seconds” is calculated. The threshold processing unit 13 sets this value as a speed threshold.

係数は、「１．０」未満であれば、任意の値であってよい。この係数が乗じられることにより、速度閾値は、上述した平均値よりも低くなる。これにより、ＳＱＬトレースの保存要否を判定するための速度閾値が低くなるため、算出された平均値よりも、余裕を持って、ＳＱＬトレースの保存要否の判定を行うことができる。   The coefficient may be any value as long as it is less than "1.0". By multiplying this coefficient, the velocity threshold is lower than the above-described average value. As a result, the speed threshold for determining whether or not the SQL trace needs to be saved becomes lower, so that it is possible to determine whether or not the SQL trace needs to be saved with a margin more than the calculated average value.

＜実施形態の全体的な処理の流れを示すフローチャートの一例＞
次に、実施形態の処理の流れについて、フローチャートを参照して、説明する。図２０は、全体的な処理の流れの一例を示すフローチャートである。最初に、アプリケーションの種別の特定が行われる（ステップＳ１）。 <Example of Flowchart Showing Overall Processing Flow of Embodiment>
Next, the process flow of the embodiment will be described with reference to the flowchart. FIG. 20 is a flowchart showing an example of the overall processing flow. First, identification of the type of application is performed (step S1).

次に、オンライン業務アプリケーションのアクセス時間および時間閾値の算出処理が行われる（ステップＳ２）。また、バッチ業務アプリケーションの処理速度および速度閾値の算出処理が行われる（ステップＳ３）。   Next, a process of calculating the access time and time threshold of the online business application is performed (step S2). Further, processing for calculating the processing speed and speed threshold of the batch business application is performed (step S3).

以下、ステップＳ２の処理を第１の算出処理と称することもあり、ステップＳ３の処理を第２の算出処理と称することもある。   Hereinafter, the process of step S2 may be referred to as a first calculation process, and the process of step S3 may be referred to as a second calculation process.

次に、オンライン業務アプリケーションのＳＱＬトレースの記憶処理が行われる（ステップＳ４）。また、バッチ業務アプリケーションのＳＱＬトレースの記憶処理が行われる（ステップＳ５）。   Next, storage processing of SQL trace of the online business application is performed (step S4). Further, storage processing of the SQL trace of the batch business application is performed (step S5).

以下、ステップＳ４の処理を第１の記憶処理と称することもあり、ステップＳ５の処理を第２の記憶処理と称することもある。   Hereinafter, the process of step S4 may be referred to as a first storage process, and the process of step S5 may be referred to as a second storage process.

オンライン業務アプリケーションの場合、クライアント２は、情報処理システム１のＤＢサーバ５に所定のＳＱＬ処理を実行させるリクエストを発行する。一方、バッチ業務アプリケーションの場合、情報処理システム１の内部で、ＤＢサーバ５に所定のＳＱＬ処理を実行させるリクエストを発行する。   In the case of the online business application, the client 2 issues a request to cause the DB server 5 of the information processing system 1 to execute a predetermined SQL process. On the other hand, in the case of a batch business application, the information processing system 1 issues a request for causing the DB server 5 to execute a predetermined SQL process.

解析処理装置７は、リクエストの発行元のInternet Protocol(IP)アドレスが情報処理システム１の外部であるか否かを判定する（ステップＳ１１）。   The analysis processing device 7 determines whether the Internet Protocol (IP) address of the request issue source is outside the information processing system 1 (step S11).

リクエスト発行元のＩＰアドレスが情報処理システム１の外部の場合（ステップＳ１１でＹＥＳ）、判定部１５は、該リクエストは、外部のオンライン業務アプリケーションからのリクエストであると判定する。この場合、判定部１５は、アプリケーション種別がオンライン業務アプリケーションであると判定する（ステップＳ１２）。   If the IP address of the request issue source is outside the information processing system 1 (YES in step S11), the determination unit 15 determines that the request is a request from an external online business application. In this case, the determination unit 15 determines that the application type is an online business application (step S12).

一方、リクエスト発行元のＩＰアドレスが情報処理システム１の内部の場合（ステップＳ１１でＮＯ）、判定部１５は、該リクエストは、情報処理システム１の内部からのリクエストであると判定する。この場合、判定部１５は、アプリケーション種別がバッチ業務アプリケーションであると判定する（ステップＳ１３）。   On the other hand, when the IP address of the request issue source is inside the information processing system 1 (NO in step S11), the determination unit 15 determines that the request is a request from inside the information processing system 1. In this case, the determination unit 15 determines that the application type is a batch business application (step S13).

＜第１の算出処理のフローチャートの一例＞
次に、図２２および図２３を参照して、第１の算出処理について説明する。主制御部１１は、アプリサーバ４のアプリログ記憶部４Ａからアプリログを取得し、コネクションＩＤに基づいて、コネクション開始時刻およびコネクション終了時刻を認識する。 <Example of Flowchart of First Calculation Processing>
Next, the first calculation process will be described with reference to FIGS. 22 and 23. The main control unit 11 acquires the application log from the application log storage unit 4A of the application server 4, and recognizes the connection start time and the connection end time based on the connection ID.

演算部１２は、コネクション開始時刻からコネクション終了時刻までの時間をアクセス時間として算出する（ステップＳ２１）。算出されたアクセス時間は、コネクションＩＤごとに、アクセス時間記憶部２１に記憶される（ステップＳ２２）。   The calculation unit 12 calculates the time from the connection start time to the connection end time as the access time (step S21). The calculated access time is stored in the access time storage unit 21 for each connection ID (step S22).

主制御部１１は、オンライン業務アプリケーションのセッションＩＤに基づいて、アプリログから、アプリケーションにログインしたユーザ名およびアプリ開始時刻を取得する（ステップＳ２３）。   The main control unit 11 acquires, from the application log, the user name who logged in to the application and the application start time, based on the session ID of the online business application (step S23).

アプリログには、同一のユーザ名によるログインの情報が記録されている場合がある。主制御部１１は、アプリログから、同一ユーザ名の再ログインが記録されているか否かを判定する（ステップＳ２４）。   Information of login with the same user name may be recorded in the application log. The main control unit 11 determines whether re-login of the same user name is recorded from the application log (step S24).

アプリログに、同一ユーザ名による再ログインの記録がある場合（ステップＳ２４でＹＥＳ）、主制御部１１は、アプリログから、再ログインが行われた時刻を取得する（ステップＳ２５）。アプリログに、同一ユーザ名による再ログインの記録がない場合（ステップＳ２４でＮＯ）、ステップＳ２５の処理は行われない。   If there is a record of re-login with the same user name in the application log (YES in step S24), the main control unit 11 acquires the time at which re-login was performed from the application log (step S25). If there is no record of re-login with the same user name in the application log (NO in step S24), the process of step S25 is not performed.

判定部１５は、オンライン業務アプリケーションの中断操作が行われたか否かを判定する（ステップＳ２６）。   The determination unit 15 determines whether or not the interruption operation of the online business application has been performed (step S26).

例えば、システムログ記憶部４Ｂに記憶されているシステムログに、アプリログに記録されているコネクションＩＤと同一のコネクションＩＤにエラーコネクションやコネクション強制切断のメッセージが記録されている場合がある。この場合、判定部１５は、オンライン業務アプリケーションの中断操作が行われたと判定する。   For example, in a system log stored in the system log storage unit 4B, a message of an error connection or a connection forced disconnection may be recorded in the same connection ID as the connection ID recorded in the application log. In this case, the determination unit 15 determines that the online operation application has been interrupted.

また、アクセスログ記憶部３Ａに記憶されているアクセスログに、アプリログに記録されているセッションＩＤと同一のセッションＩＤにエラーコネクションが記録されている場合がある。この場合、判定部１５は、オンライン業務アプリケーションの中断操作が行われたと判定する。   Further, in the access log stored in the access log storage unit 3A, an error connection may be recorded in the same session ID as the session ID recorded in the application log. In this case, the determination unit 15 determines that the online operation application has been interrupted.

オンライン業務アプリケーションの中断操作が行われたと判定部１５が判定した場合（ステップＳ２６でＹＥＳ）、処理は「Ａ」に進む。オンライン業務アプリケーションの中断操作が行われていないと判定部１５が判定した場合（ステップＳ２６でＮＯ）、処理は「Ｂ」に進む。   If the determination unit 15 determines that the online business application interrupt operation has been performed (YES in step S26), the process proceeds to "A". If the determination unit 15 determines that the online business application interrupt operation has not been performed (NO in step S26), the process proceeds to "B".

「Ａ」以降の処理について、図２３のフローチャートを参照して、説明する。判定部１５は、オンライン業務アプリケーションの中断操作が行われた原因がエラーコネクションであるか否かを判定する（ステップＳ２７）。   The processes after “A” will be described with reference to the flowchart of FIG. The determination unit 15 determines whether the cause of the interruption operation of the online business application is an error connection (step S27).

中断の原因が強制切断の場合（ステップＳ２７でＮＯ）、アプリ中断時刻はコネクション終了時刻に設定される（ステップＳ２８）。中断の原因がエラーコネクションの場合（ステップＳ２８でＹＥＳ）、アプリ中断時刻は上記の再ログインの時刻に設定される（ステップＳ２９）。   If the cause of the interruption is forced disconnection (NO in step S27), the application interruption time is set to the connection end time (step S28). If the cause of the interruption is an error connection (YES in step S28), the application interruption time is set to the above-mentioned re-login time (step S29).

演算部１２は、アプリ中断時刻からコネクション開始時刻までの時間をアクセス時間として算出する（ステップＳ３０）。ステップＳ２７でＹＥＳの場合、アプリ中断時刻は、再ログイン時刻になり、ステップＳ２７でＮＯの場合、アプリ中断時刻は、コネクション終了時刻になる。   The calculation unit 12 calculates the time from the application interruption time to the connection start time as the access time (step S30). In the case of YES in step S27, the application interruption time is the re-login time, and in the case of NO in step S27, the application interruption time is the connection end time.

演算部１２は、アプリ開始時刻からアプリ中断時刻までの時間をレスポンス時間として算出する（ステップＳ３１）。そして、判定部１５は、レスポンス時間に占めるアクセス時間の割合が所定割合（例えば、５０％）以上であるか否かを判定する（ステップＳ３２）。   The calculation unit 12 calculates the time from the application start time to the application interruption time as a response time (step S31). Then, the determination unit 15 determines whether the ratio of the access time to the response time is equal to or more than a predetermined ratio (for example, 50%) (step S32).

実施形態では、レスポンス時間に占めるアクセス時間の割合が大きい場合、ＤＢサーバ５に性能低下が生じている可能性があると判定される。一方、レスポンス時間に占めるアクセス時間の割合が所定割合未満である場合（ステップＳ３２でＮＯ）、処理は「Ｂ」に進む。   In the embodiment, when the ratio of the access time to the response time is large, it is determined that there is a possibility that the DB server 5 is degraded in performance. On the other hand, when the ratio of the access time to the response time is less than the predetermined ratio (NO in step S32), the process proceeds to "B".

判定部１５は、同一ユーザによる再ログインがあったことがアクセスログに記録されている場合、再ログイン時刻がコネクション終了時刻より前であるか否かを判定する（ステップＳ３３）。   When it is recorded in the access log that re-login by the same user has been made, the determination unit 15 determines whether the re-login time is earlier than the connection end time (step S33).

再ログイン時刻がコネクション終了時刻より前である場合（ステップＳ３３でＹＥＳ）、閾値処理部１３は、コネクション開始時刻からコネクション中断時刻までのアクセス時間を時間閾値サンプルとして時間閾値記憶部２３に記憶する（ステップＳ３４）。   If the re-login time is before the connection end time (YES in step S33), the threshold processing unit 13 stores the access time from the connection start time to the connection interruption time in the time threshold storage unit 23 as a time threshold sample ( Step S34).

そして、演算部１２は、時間閾値記憶部２３に記憶されている時間閾値サンプルに対して統計処理を行い、時間閾値を算出する。閾値処理部１３は、算出された時間閾値を時間閾値記憶部２３に記憶する（ステップＳ３５）。   Then, the calculation unit 12 performs statistical processing on the time threshold samples stored in the time threshold storage unit 23 to calculate a time threshold. The threshold processing unit 13 stores the calculated time threshold in the time threshold storage unit 23 (step S35).

時間閾値記憶部２３に時間閾値が記憶されている場合、算出された時間閾値を時間閾値記憶部２３に記憶する。時間閾値記憶部２３に時間閾値が記憶されている場合、該時間閾値を、算出された時間閾値に更新する。   When the time threshold is stored in the time threshold storage unit 23, the calculated time threshold is stored in the time threshold storage unit 23. When the time threshold is stored in the time threshold storage unit 23, the time threshold is updated to the calculated time threshold.

そして、第１の算出処理が終了する。ステップＳ２６でＮＯの場合、処理は「Ｂ」に進み、第１の算出処理が終了する。この場合、ステップＳ２７乃至ステップＳ３５の処理は行われない。   Then, the first calculation process ends. In the case of NO at step S26, the process proceeds to "B", and the first calculation process ends. In this case, the processes of steps S27 to S35 are not performed.

ステップＳ３２でＮＯの場合、処理は「Ｂ」に進み、第１の算出処理が終了する。この場合、ステップＳ３３乃至ステップＳ３５の処理は行われない。ステップＳ３３でＮＯの場合、ステップＳ３４およびステップＳ３５の処理は行われず、第１の算出処理が終了する。   In the case of NO at step S32, the process proceeds to "B", and the first calculation process ends. In this case, the processes of steps S33 to S35 are not performed. In the case of NO at step S33, the processing of step S34 and step S35 is not performed, and the first calculation processing ends.

＜第２の算出処理のフローチャートの一例＞
次に、第２の算出処理の一例について、図２４のフローチャートを参照して、説明する。主制御部１１は、ＳＱＬトレースのアクセスプランから、トランザクションの開始時刻および終了時刻を取得する（ステップＳ４１）。 <Example of Flowchart of Second Calculation Processing>
Next, an example of the second calculation process will be described with reference to the flowchart in FIG. The main control unit 11 acquires the start time and end time of the transaction from the access plan of the SQL trace (step S41).

主制御部１１は、ＳＱＬトレースのアクセスプランに基づいて、コネクションＩＤで特定されるコネクションの最初のＳＱＬ処理が実行された時刻をトランザクションの開始時刻と認識する。   Based on the access plan of the SQL trace, the main control unit 11 recognizes the time when the first SQL process of the connection identified by the connection ID is executed as the start time of the transaction.

また、主制御部１１は、ＳＱＬトレースのアクセスプランに基づいて、上記コネクションＩＤと同一のコネクションＩＤのコネクションの「COMMIT」または「ROLLBACK」のＳＱＬ処理が実行された時刻をトランザクションの終了時刻と認識する。   Also, based on the access plan of the SQL trace, the main control unit 11 recognizes the time when the SQL process of “COMMIT” or “ROLLBACK” of the connection with the same connection ID as the connection ID is executed as the end time of the transaction. Do.

主制御部１１は、上記のコネクションＩＤのコネクションの開始時刻から終了時刻までの範囲内で、各ＳＱＬ処理の処理時間およびレコード数を取得する（ステップＳ４２）。   The main control unit 11 acquires the processing time and the number of records of each SQL process within the range from the start time to the end time of the connection of the connection ID described above (step S42).

演算部１２は、取得された各ＳＱＬ処理の処理時間を合計して、合計処理時間を算出する（ステップＳ４３）。また、演算部１２は、取得された各ＳＱＬ処理のレコード数を合計して、合計レコード数を算出する（ステップＳ４４）。   The calculation unit 12 calculates the total processing time by totaling the processing time of each acquired SQL process (step S43). In addition, the calculation unit 12 calculates the total number of records by adding up the acquired number of records of each SQL process (step S44).

演算部１２は、合計レコード数を合計処理時間で除算して、処理速度を算出する（ステップＳ４５）。閾値処理部１３は、算出された処理速度を処理速度サンプルとして、コネクションＩＤごとに、処理速度記憶部２２に記憶する（ステップＳ４５）。   The calculation unit 12 divides the total number of records by the total processing time to calculate the processing speed (step S45). The threshold processing unit 13 stores the calculated processing speed as a processing speed sample in the processing speed storage unit 22 for each connection ID (step S45).

演算部１２は、処理速度記憶部２２に記憶された処理速度サンプルに対して統計処理を行い、速度閾値を算出する（ステップＳ４７）。閾値処理部１３は、算出された速度閾値を速度閾値記憶部２４に記憶する（ステップＳ４８）。既に、速度閾値記憶部２４に速度閾値が記憶されている場合には、閾値処理部１３は、速度閾値の更新を行う。   The calculation unit 12 performs statistical processing on the processing speed samples stored in the processing speed storage unit 22 to calculate a speed threshold (step S47). The threshold processing unit 13 stores the calculated speed threshold in the speed threshold storage unit 24 (step S48). When the speed threshold is already stored in the speed threshold storage unit 24, the threshold processing unit 13 updates the speed threshold.

＜第１の記憶処理のフローチャートの一例＞
次に、第１の記憶処理の一例について、図２５のフローチャートを参照して、説明する。判定部１５は、アクセス時間記憶部２１に記憶されているアクセス時間テーブルから、アプリケーションごとのアクセス時間を抽出する（ステップＳ５１）。 <Example of Flowchart of First Storage Process>
Next, an example of the first storage process will be described with reference to the flowchart of FIG. The determination unit 15 extracts an access time for each application from the access time table stored in the access time storage unit 21 (step S51).

判定部１５は、抽出されたアクセス時間が時間閾値を越えているか否かを判定する（ステップＳ５２）。抽出されたアクセス時間が時間閾値を越えている場合（ステップＳ５２でＹＥＳ）、記憶制御部１６は、ＳＱＬトレースのうち、以下の２つの条件を満たすＳＱＬ処理のトレース情報を抽出する（ステップＳ５３）。   The determination unit 15 determines whether the extracted access time exceeds the time threshold (step S52). If the extracted access time exceeds the time threshold (YES in step S52), the storage control unit 16 extracts trace information of SQL processing that satisfies the following two conditions from the SQL trace (step S53) .

１つ目の条件は、ＳＱＬ処理の開始時刻から終了時刻までの時間が、アプリケーション（オンライン業務アプリケーション）の開始時刻から終了時刻までの範囲内である、という条件である。   The first condition is that the time from the start time to the end time of the SQL process is in the range from the start time to the end time of the application (online business application).

２つ目の条件は、上記のオンイラン業務アプリケーションのコネクションＩＤと同一のコネクションＩＤである、という条件である。   The second condition is a condition that the connection ID is the same as the connection ID of the on-LAN business application described above.

記憶制御部１６は、以上の２つの条件を満たすＳＱＬ処理のトレース情報を保存対象記憶部２５に記憶する（ステップＳ５４）。一方、ステップＳ５２でＮＯの場合、ステップＳ５３およびステップＳ５４の処理は行われない。   The storage control unit 16 stores trace information of SQL processing satisfying the above two conditions in the storage target storage unit 25 (step S54). On the other hand, in the case of NO at step S52, the processes of step S53 and step S54 are not performed.

＜第２の記憶処理のフローチャートの一例＞
次に、第２の記憶処理の一例について、図２６のフローチャートを参照して、説明する。判定部１５は、処理速度記憶部２２に記憶されている処理速度テーブルから、アプリケーションごとの処理速度を抽出する（ステップＳ６１）。 <Example of Flowchart of Second Storage Process>
Next, an example of the second storage process will be described with reference to the flowchart of FIG. The determination unit 15 extracts the processing speed for each application from the processing speed table stored in the processing speed storage unit 22 (step S61).

判定部１５は、抽出されたアクセス時間が速度閾値を下回ったか否かを判定する（ステップＳ６２）。抽出された処理速度が速度閾値以上の場合（ステップＳ６２でＮＯ）、記憶制御部１６は、ＳＱＬトレースのうち、以下の３つの条件を満たすＳＱＬ処理のトレース情報を抽出する（ステップＳ６３）。 The determination unit 15 determines whether the extracted access time has fallen below the speed threshold (step S62). If the extracted processing speed is equal to or higher than the speed threshold ( NO in step S62), the storage control unit 16 extracts trace information of SQL processing satisfying the following three conditions from the SQL trace (step S63).

１つ目の条件は、ＳＱＬ処理の開始時刻から終了時刻までの時間が、トランザクションの開始時刻から終了時刻までの範囲内である、という条件である。   The first condition is that the time from the start time to the end time of the SQL process is within the range from the start time to the end time of the transaction.

２つ目の条件は、重複した時間帯の他のオンライン業務アプリケーションに待ちが発生しているという条件である。上述した例の場合、他のオンライン業務アプリケーションの重複した時間帯のＳＱＬトレースに「WAITING」または「LOCK」のうち何れかの値が「１」以上である、という条件である。   The second condition is that another online business application in the overlapping time zone is waiting. In the case of the example described above, it is a condition that the value of either “WAITING” or “LOCK” is “1” or more in the SQL trace of the overlapping time zone of the other online business application.

３つ目の条件は、上記の他のオンライン業務アプリケーションとバッチ業務アプリケーションとで、アクセスするデータベース資源が同一である、という条件である。上述した例の場合、両者のＳＱＬトレースが、同じテーブル名および同じオブジェクト名を示している場合、アクセスするデータベース資源が同一であることを示す。   The third condition is that the database resources to be accessed are the same in the other online business application and the batch business application described above. In the case of the example described above, when both SQL traces indicate the same table name and the same object name, it indicates that the database resources to be accessed are the same.

以上、３つの条件が満たされている場合、バッチ業務アプリケーションが、他のオンライン業務アプリケーションに影響を与えている可能性がある。判定部１５は、上記の３つの条件が満たされているか否かを判定する（ステップＳ６４）。   As described above, if the three conditions are satisfied, the batch business application may be affecting other online business applications. The determination unit 15 determines whether the above three conditions are satisfied (step S64).

上記３つの条件が満たされている場合（ステップＳ６４でＹＥＳ）、記憶制御部１６は、ＳＱＬトレースを保存対象記憶部２５に記憶する（ステップＳ６５）。バッチ業務アプリケーションが他のオンライン業務アプリケーションに影響を与えている可能性があるためである。   If the above three conditions are satisfied (YES in step S64), the storage control unit 16 stores the SQL trace in the storage target storage unit 25 (step S65). This is because the batch business application may affect other online business applications.

一方、上記３つの条件の何れかが満たされていない場合（ステップＳ６４でＮＯ）、記憶制御部１６は、ＳＱＬトレースを保存対象記憶部２５に記憶しない。つまり、ステップＳ６４でＮＯの場合、ステップＳ６５の処理は行われない。   On the other hand, when any of the above three conditions is not satisfied (NO in step S64), the storage control unit 16 does not store the SQL trace in the storage target storage unit 25. That is, in the case of NO at step S64, the process of step S65 is not performed.

ステップＳ６２でＹＥＳの場合、処理速度が速度閾値を下回ったため、処理はステップＳ６５に移り、記憶制御部１６は、ＳＱＬトレースを保存対象記憶部２５に記憶する。 In the case of YES at step S62, since the processing speed has fallen below the speed threshold, the processing proceeds to step S65, and the storage control unit 16 stores the SQL trace in the storage target storage unit 25.

＜解析処理装置のハードウェア構成の一例＞
次に、図２７の例を参照して、解析処理装置７のハードウェア構成の一例を説明する。図２７の例に示すように、バス１００に対して、プロセッサ１１１とＲＡＭ１１２とＲＯＭ１１３と補助記憶装置１１４と媒体接続部１１５と通信インタフェース１１６と入出力インタフェース１１７とが接続されている。図１２において、インタフェースは「ＩＦ」と略して示されている。 <Example of hardware configuration of analysis processing device>
Next, an example of the hardware configuration of the analysis processing apparatus 7 will be described with reference to the example of FIG. As shown in the example of FIG. 27, the processor 111, the RAM 112, the ROM 113, the auxiliary storage device 114, the medium connection unit 115, the communication interface 116, and the input / output interface 117 are connected to the bus 100. In FIG. 12, the interface is shown abbreviated as "IF".

プロセッサ１１１は任意の処理回路である。プロセッサ１１１はＲＡＭ１１２に展開されたプログラムを実行する。実行されるプログラムとしては、実施形態の処理を行うプログラムを適用してもよい。ＲＯＭ１１３はＲＡＭ１１２に展開されるプログラムを記憶する不揮発性の記憶装置である。   The processor 111 is an arbitrary processing circuit. The processor 111 executes the program developed in the RAM 112. As a program to be executed, a program that performs the process of the embodiment may be applied. The ROM 113 is a non-volatile storage device that stores a program developed in the RAM 112.

補助記憶装置１１４は、種々の情報を記憶する記憶装置であり、例えばハードディスクドライブや半導体メモリ等を補助記憶装置１１４に適用してもよい。媒体接続部１１５は、可搬型記録媒体１１９と接続可能に設けられている。通信インタフェース１１６は、外部との間で通信を行うインタフェースである。   The auxiliary storage device 114 is a storage device for storing various information, and for example, a hard disk drive or a semiconductor memory may be applied to the auxiliary storage device 114. The medium connection unit 115 is provided to be connectable to the portable recording medium 119. The communication interface 116 is an interface that communicates with the outside.

可搬型記録媒体１１９としては、可搬型のメモリや光学式ディスク（例えば、Compact Disc(CD)やDigital Versatile Disc(DVD)等）を適用してもよい。この可搬型記録媒体１１９に実施形態の処理を行うプログラムが記録されていてもよい。   As the portable recording medium 119, a portable memory or an optical disc (for example, a Compact Disc (CD), a Digital Versatile Disc (DVD), or the like) may be applied. A program for performing the process of the embodiment may be recorded on the portable recording medium 119.

解析処理装置７のうち、処理部１０は、与えられたプログラムをプロセッサ１１１が実行することにより実現されてもよい。記憶部２０は、ＲＡＭ１１２や補助記憶装置１１４等により実現されてもよい。   The processing unit 10 of the analysis processing device 7 may be realized by the processor 111 executing a given program. The storage unit 20 may be realized by the RAM 112, the auxiliary storage device 114, and the like.

ＲＡＭ１１２、ＲＯＭ１１３、補助記憶装置１１４および可搬型記録媒体１１９は、何れもコンピュータ読み取り可能な有形の記憶媒体の一例である。これらの有形な記憶媒体は、信号搬送波のような一時的な媒体ではない。   The RAM 112, the ROM 113, the auxiliary storage device 114, and the portable recording medium 119 are all examples of a computer-readable tangible storage medium. These tangible storage media are not temporary media such as signal carriers.

＜クライアントのハードウェア構成の一例＞
次に、図２８の例を参照して、クライアント２のハードウェア構成の一例を説明する。図２８の例に示すように、バス２００に対して、プロセッサ２１１とＲＡＭ２１２とＲＯＭ２１３と補助記憶装置２１４と媒体接続部２１５と通信インタフェース２１６と入出力インタフェース２１７とが接続されている。 <Example of client hardware configuration>
Next, an example of the hardware configuration of the client 2 will be described with reference to the example of FIG. As shown in the example of FIG. 28, the processor 211, the RAM 212, the ROM 213, the auxiliary storage device 214, the medium connection unit 215, the communication interface 216, and the input / output interface 217 are connected to the bus 200.

プロセッサ２１１は任意の処理回路である。プロセッサ２１１はＲＡＭ２１２に展開されたプログラムを実行する。ＲＯＭ２１３はＲＡＭ２１２に展開されるプログラムを記憶する不揮発性の記憶装置である。   The processor 211 is an arbitrary processing circuit. The processor 211 executes the program developed in the RAM 212. The ROM 213 is a non-volatile storage device that stores a program developed in the RAM 212.

補助記憶装置２１４は、種々の情報を記憶する記憶装置であり、例えばハードディスクドライブや半導体メモリ等を補助記憶装置２１４に適用してもよい。媒体接続部２１５は、可搬型記録媒体２１９と接続可能に設けられている。   The auxiliary storage device 214 is a storage device for storing various information, and for example, a hard disk drive or a semiconductor memory may be applied to the auxiliary storage device 214. The medium connection unit 215 is provided to be connectable to the portable recording medium 219.

通信インタフェース２１６は、外部との間で通信を行うインタフェースである。入出力インタフェース２１７は、ディスプレイ２１７Ａやマウス２１７Ｂに接続される。例えば、画面部３０はディスプレイ２１７Ａにより実現されてもよい。   The communication interface 216 is an interface that communicates with the outside. The input / output interface 217 is connected to the display 217A and the mouse 217B. For example, the screen unit 30 may be realized by the display 217A.

可搬型記録媒体２１９としては、可搬型のメモリや光学式ディスク（例えば、Compact Disc(CD)やDigital Versatile Disc(DVD)等）を適用してもよい。この可搬型記録媒体１１９に実施形態の処理を行うプログラムが記録されていてもよい。   As the portable recording medium 219, a portable memory or an optical disc (for example, a Compact Disc (CD) or a Digital Versatile Disc (DVD) or the like) may be applied. A program for performing the process of the embodiment may be recorded on the portable recording medium 119.

ＲＡＭ２１２、ＲＯＭ２１３、補助記憶装置２１４および可搬型記録媒体２１９は、何れもコンピュータ読み取り可能な有形の記憶媒体の一例である。これらの有形な記憶媒体は、信号搬送波のような一時的な媒体ではない。   The RAM 212, the ROM 213, the auxiliary storage device 214, and the portable storage medium 219 are all examples of a computer-readable tangible storage medium. These tangible storage media are not temporary media such as signal carriers.

＜その他＞
本実施形態は、以上に述べた実施の形態に限定されるものではなく、本実施形態の要旨を逸脱しない範囲内で種々の構成または実施形態を取ることができる。 <Others>
The present embodiment is not limited to the embodiment described above, and various configurations or embodiments can be taken without departing from the scope of the present embodiment.

１ 情報処理システム
２ クライアント
３ Ｗｅｂサーバ
４ アプリサーバ
５ ＤＢサーバ
６ データベース
７ 解析処理装置
１０ 処理部
１１ 主制御部
１２ 演算部
１３ 閾値処理部
１４ 推定部
１５ 判定部
１６ 記憶制御部
１７ 入出力部
２０ 記憶部
２１ アクセス時間記憶部
２２ 処理速度記憶部
２３ 時間閾値記憶部
２４ 速度閾値記憶部
２５ 保存対象記憶部
１１１、２１１ プロセッサ
１１２、２１２ ＲＡＭ
１１３、２１３ ＲＯＭ Reference Signs List 1 information processing system 2 client 3 Web server 4 application server 5 DB server 6 database 7 analysis processing device 10 processing unit 11 main control unit 12 calculation unit 13 threshold processing unit 14 estimation unit 15 determination unit 16 storage control unit 17 input / output unit 20 Storage unit 21 Access time storage unit 22 Processing speed storage unit 23 Time threshold storage unit 24 Speed threshold storage unit 25 Storage target storage unit 111, 211 Processor 112, 212 RAM
113, 213 ROM

Claims (9)

コンピュータに、
情報処理システムで実行される処理に対する解析処理で取得される解析情報を記憶部に記憶するか否かについて、前記処理が逐次処理である場合には前記逐次処理のレスポンス時間のうち前記情報処理システムによる前記処理の実行時間が所定の時間閾値を超えているかどうかに基づいて判定する、
処理を実行させ、
前記情報処理システムで実行される前記処理が開始された時刻から前記情報処理システムで実行される前記処理が中断された時刻までの時間をアクセス時間として、該アクセス時間に対して統計処理された時間を前記時間閾値とする、
ことを特徴とする解析処理プログラム。 On the computer
With regard to whether or not analysis information acquired by analysis processing for processing executed by the information processing system is stored in the storage unit, if the processing is sequential processing, the information processing system within the response time of the sequential processing Determining based on whether the execution time of the process by the time exceeds a predetermined time threshold,
Run the process,
The time from the time when the process performed by the information processing system was started to the time when the process performed by the information processing system was interrupted As the time threshold,
Analysis processing program characterized by 前記コンピュータに、
前記レスポンス時間のうち前記アクセス時間が占める割合が所定の割合未満の場合、該アクセス時間を前記統計処理の対象から除外する、
処理を実行させることを特徴とする請求項１記載の解析処理プログラム。 On the computer
When the ratio of the access time to the response time is less than a predetermined ratio, the access time is excluded from the target of the statistical processing.
Analysis program according to claim 1, wherein the executing a process. 前記コンピュータに、
前記情報処理システムで実行される前記処理が終了するまでに、前記情報処理システムが再ログイン操作を受け付けた場合、該再ログイン操作を受け付けた時刻を、前記中断された時刻とする、
処理を実行させることを特徴とする請求項１または２記載の解析処理プログラム。 On the computer
When the information processing system receives a re-login operation before the process executed by the information processing system ends, the time when the re-login operation is received is set as the interrupted time.
The analysis processing program according to claim 1 or 2, wherein the processing is executed. コンピュータに、
情報処理システムで実行される処理に対する解析処理で取得される解析情報を記憶部に記憶するか否かについて、前記処理が一括処理である場合には前記一括処理の処理速度が所定の速度閾値を下回ったかどうかに基づいて判定する、
処理を実行させ、さらに
前記情報処理システムで実行される前記処理が一括処理である場合であって前記処理速度が前記速度閾値以上の場合、前記一括処理が前記情報処理システムで動作する何れかの逐次処理に影響を及ぼすと判定されたときに、前記解析情報を前記記憶部に記憶する、
処理を実行させることを特徴とする解析処理プログラム。 On the computer
As to whether or not to store analysis information acquired by analysis processing for processing executed in the information processing system in the storage unit, if the processing is batch processing, the processing speed of the batch processing is a predetermined speed threshold value. Judge based on whether it was below
Execute the process, and
If the process executed by the information processing system is a batch process and the processing speed is equal to or higher than the speed threshold, the batch process affects any one of the sequential processes operated by the information processing system Storing the analysis information in the storage unit when it is determined that
An analysis processing program characterized by performing processing. 前記コンピュータに、
前記一括処理と前記逐次処理との動作時間帯が重複し、同じ資源に対するアクセスであり、且つ前記逐次処理に待ちが発生している場合、前記一括処理が前記逐次処理に影響を及ぼすと判定する、
処理を実行させることを特徴とする請求項４記載の解析処理プログラム。 On the computer
It is determined that the batch process affects the sequential process when the operation time zones of the batch process and the sequential process overlap, access to the same resource, and waiting is occurring in the sequential process ,
The analysis processing program according to claim 4, wherein the processing is executed. コンピュータが、
情報処理システムで実行される処理に対する解析処理で取得される解析情報を記憶部に記憶するか否かについて、前記処理が逐次処理である場合には前記逐次処理のレスポンス時間のうち前記情報処理システムによる前記処理の実行時間が所定の時間閾値を超えているかどうかに基づいて判定する、
処理を実行し、
前記情報処理システムで実行される前記処理が開始された時刻から前記情報処理システムで実行される前記処理が中断された時刻までの時間をアクセス時間として、該アクセス時間に対して統計処理された時間を前記時間閾値とする、
ことを特徴とする解析処理方法。 The computer is
With regard to whether or not analysis information acquired by analysis processing for processing executed by the information processing system is stored in the storage unit, if the processing is sequential processing, the information processing system within the response time of the sequential processing execution time of the processing is determined based on whether it exceeds a predetermined time threshold by,
Execute the process ,
The time from the time when the process performed by the information processing system was started to the time when the process performed by the information processing system was interrupted As the time threshold,
Analysis processing method characterized by コンピュータが、The computer is
情報処理システムで実行される処理に対する解析処理で取得される解析情報を記憶部に記憶するか否かについて、前記処理が一括処理である場合には前記一括処理の処理速度が所定の速度閾値を下回ったかどうかに基づいて判定する、As to whether or not to store analysis information acquired by analysis processing for processing executed in the information processing system in the storage unit, if the processing is batch processing, the processing speed of the batch processing is a predetermined speed threshold value. Judge based on whether it was below
処理を実行し、さらにExecute the process and
前記情報処理システムで実行される前記処理が一括処理である場合であって前記処理速度が前記速度閾値以上の場合、前記一括処理が前記情報処理システムで動作する何れかの逐次処理に影響を及ぼすと判定されたときに、前記解析情報を前記記憶部に記憶する、If the process executed by the information processing system is a batch process and the processing speed is equal to or higher than the speed threshold, the batch process affects any one of the sequential processes operated by the information processing system Storing the analysis information in the storage unit when it is determined that
処理を実行することを特徴とする解析処理方法。An analysis processing method characterized in that processing is performed. 情報処理システムで実行される処理に対する解析処理で取得される解析情報を記憶部に記憶するか否かについて、前記処理が逐次処理である場合には前記逐次処理のレスポンス時間のうち前記情報処理システムによる前記処理の実行時間が所定の時間閾値を超えているかどうかに基づいて判定する処理を行う判定部、
を備え、
前記情報処理システムで実行される前記処理が開始された時刻から前記情報処理システムで実行される前記処理が中断された時刻までの時間をアクセス時間として、該アクセス時間に対して統計処理された時間を前記時間閾値とする、
ことを特徴とする解析処理装置。 With regard to whether or not analysis information acquired by analysis processing for processing executed by the information processing system is stored in the storage unit, if the processing is sequential processing, the information processing system within the response time of the sequential processing A determination unit that performs a process of determining based on whether the execution time of the process by the time exceeds a predetermined time threshold ,
Equipped with
The time from the time when the process performed by the information processing system was started to the time when the process performed by the information processing system was interrupted As the time threshold,
An analysis processing apparatus characterized by 情報処理システムで実行される処理に対する解析処理で取得される解析情報を記憶部に記憶するか否かについて、前記処理が一括処理である場合には前記一括処理の処理速度が所定の速度閾値を下回ったかどうかに基づいて判定する処理を行う判定部と、As to whether or not to store analysis information acquired by analysis processing for processing executed in the information processing system in the storage unit, if the processing is batch processing, the processing speed of the batch processing is a predetermined speed threshold value. A determination unit that performs processing to make a determination based on whether or not the value is below
前記情報処理システムで実行される前記処理が一括処理である場合であって前記処理速度が前記速度閾値以上の場合、前記一括処理が前記情報処理システムで動作する何れかの逐次処理に影響を及ぼすと判定されたときに、前記解析情報を前記記憶部に記憶する処理を行う制御部と、If the process executed by the information processing system is a batch process and the processing speed is equal to or higher than the speed threshold, the batch process affects any one of the sequential processes operated by the information processing system A control unit that performs processing of storing the analysis information in the storage unit when it is determined that
を備えることを特徴とする解析処理装置。An analysis processing apparatus comprising: