JPH02190970A - インデクスの構造およびこれを用いるサーチ処理方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、データベース処理あるいはファイル処理に関
し、特に高速のデータアクセスを実現するに好適な、イ
ンデクスの構造およびこれを用いるサーチ処理方法に関
する。

〔従来の技術〕

例えば、オフィス環境においてデータベースシステムを
実現すると、テキストを中心に、画像。

図形、音声２文字数値等を含んだ文書データを。

蓄積、検索する必要がある。上記文書データは、画像、
Ｓ形、音声等の各メディアの表現自体に大量のデータを
必要とし、文字数値から成る大量のテキストを包含して
おり、また、各メディアにおいて構造が存在するし、そ
れら複数の文書データが集まり新しい文書データを生成
するので、階層構造を持ち得る。このような文書データ
を扱うデータベースシステムでは、１トランザクショ゛
ン当り１００ＫＢ〜ＩＯＭ　Ｂの処理データ量となる。

従来から、データベース処理あるいはファイル処理にお
いて、高速にデータをアクセスしたいという要求は強く
、これを具現化するために、インデクスが提案されてい
る０代表的なインデクスキーとしては、Ｂ木構造を採用
するものが一般的である（例えば、　Ｂ　ａｙａｒ、　
Ｒ、ｅｔ、ａｌ、　、”○ｒｇａｎｉ　ｚａｔｉｏｎａ
ｎｄ　ｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅ　ｏｆ　ｌａｒｇｅ　ｏ
ｒｄｅｒｅｄ　１ｎｄｅｘｅｓ”、ＡＣＴＡ　　Ｉｎｆ
ｏｒｍａｔｉｃａ　１，３（１９７２）、ｐｐ、１７３
−１８９等を参照のこと）。

また、高速にデータをアクセスする場合、複数の属性に
基づいてアクセスすることが多いと考えられれば、イン
デクスを単一属性ではなく、複数属性で張ることがある
。このようなインデクスはマルチキーインデクス（属性
をキーで呼び換える）構造をとると言われる。このよう
な構造を提案したもの（ｒＫＤ木」という）も存在する
（例えば。

Ｂ　ｅｎｔｌｙ、　Ｊ　、　Ｌ　、　、”Ｍｕｌｔｉｄ
ｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ　Ｂ　１ｎａｒｙＳｅａｒｃｈ　
Ｔｒｅｅｓ　Ｕｓｅｄ　ｆｏｒ　Ａｓ５ｏｃｉａｔｉｖ
ｅ　Ｓｅａｒ−ｃｈｉｎｇ”、　ＣＡ　ＣＭ　、ｖｏｌ
、１ｇ、　＆９．　Ｓ　ｅｐ、　Ｌ９７５．ｐｐ、５０
９−５１７等を参照のこと）。

また、従来提案されてきたＢ木構造およびＫＤ木ｌｌ造
を融合させ、ＫＤＢ木構造として、ＫＤ木のマルチキー
によるサーチ効率の向上、および。

Ｂ木の入出力効率の良さを期待するものが提案されてい
る（例えば、Ｒｏｂｉｎｓｏｎ、　Ｊ　、Ｔ、、Ｔｈｅ
　Ｋ−Ｄ−Ｂｔｒｅａ：　Ａ　　５ｅａｒｃｈ　５ｔｒ
ｕｃｔｕｒｅ　ｆｏｒ　ＬａｒｇｅＭｕｌｔｉｄｉｍｅ
ｎｓｉｏｎａｌ　Ｄｙｎａｍｉｃ　Ｉ　ｎｄｅｘｅｓ、
　Ｓ　Ｉ　Ｇ　ＭＯＤ８１．ρｐ、１Ｏ−１８）。

〔発明が解決しようとする課題〕

上記ＫＤ木構造またはＫＤＢ木構造は、当該データ構造
を構成する複数キーのすべてが指定されている場合はサ
ーチ効率が良いが、ある特定のキ、例えば、最上位のキ
ーが指定されていない状況では、結局、全データをアク
セスすることが必要であり、当該インデクスの利用価値
はない。

マルチキーに基づくインデクスキー全体としては、イン
デクスキー全体を単一キーとして扱う方式（特開昭５８
−５００４４号公報参照）、インデクスキーを記号化し
、圧縮する方式（特開昭５８−２９３８号公報参照）も
提案されているが、上記問題に対しては、実際には対処
することはできない。

本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、その目的と
するところは、従来の技術における上述の如き問題を解
消し、インデクス中のある特定のキーが指定されていな
い状況においても、高速にデータをアクセス可能とする
インデクスの構造およびこれを用いるサーチ処理方法を
提供することにある。

【課題を解決するための手段〕

本発明の上記目的は、任意のフィールドから構成される
データと、該データを構成する単一あるいは複数のフィ
ールドを第１および第２のキーとするインデクスと、該
インデクスを構成する各節１のキーと関連する第２のキ
ーのハツシュ関数評価値を格納するシステムにおいて、
インデクスのリーフにおいて前記第１の各キーに関連す
る第２のキーのハツシュ関数評価値の論理積を保持する
とともに、インデクスのルートおよび非リーフにおいて
前記第１の各キーに関連する第２のキーが指す１つ下位
のインデクスを構成する第２のキーのハツシュ関数評価
値の論理積を保持することを特徴とするインデクスの構
造、および、サーチ処理の対象となるキーワードとサー
チ処理したいサーチキーとが木構造で示され、前記サー
チキーがキーワードの任意のレベルの部分木に含まれる
か否かをチェックするサーチ処理において、サーチキー
を前記木構造の同一レベルの各ノードを基にしてハツシ
ュ関数を適用し論理積を求めるステップと、前記キーワ
ードの任意のレベルのノードとサーチキーの最上位ノー
ドとが一致するか否かをチェックするステップと、前記
キーワードの当該ノードより下位の部分木の任意のレベ
ル（ｉ番目）のノードのハツシュ関数評価値と前記サー
チキーから求めたハツシュ積のｉ番目のエントリの否定
との論理和演算を行うことにより、サーチキーのノード
がキーワードに含まれるか否かをチェックするステップ
とを含むことを特徴とするサーチ処理方法によって達成
される。

〔作用〕

従来のマルチキーインデクス構造では、サーチ処理時に
、当該インデクスを構成する各キーのすべてが指定され
ていない場合は、指定したキーに関してアクセス対象と
なるデータの絞り込みができなかった。

これに対して、本発明に係るインデクスの構造において
は、各キーに関して張られたシーケンシャルポインタ群
を用いて、サーチ処理したいキーの１つ上位のキーに関
するシーケンシャルポインタを辿り、定数の包含関係は
１つ上位のキーのエントリを格納するデータページに設
定しているハツシュ値の論理積を用いて、効率の良い絞
り込み処理が実現できる。シーケンシャルポインタおよ
びハツシングは、従来技術を利用でき、各インデクスペ
ージに１つ下位のインデクスページ群に関するハツシュ
値の論理積情報を設定するフィールドを追加するだけで
、他インデクス保守処理は従来技術を利用して実現でき
、特別な構造は必要ではない。更に、追加するフィール
ドは、単一もしくは複数フィールド（高々士数バイト）
で済み、記憶効率が良い、従って、本発明のインデクス
を構成するキーに関して、高速なアクセスパスを提供す
るものである。また、ハツシュ積を利用しているので、
任意のレベルのサーチキーに対応できるという効果もあ
る。

〔実施例〕

以下、本発明の実施例を図面に基づいて詳細に説明する
。

第２図は、本発明が適用されたハードウェア構成の概要
を示す図である。図中、２０．２１はユーザからの入力
要求をソースとし、データ処理を行うワークステーショ
ン、２３は上記データ処理で要求されるデータ群を必要
に応じて読み書きするために用いられるディスク装置を
示している。また、２４．２５は上記ワークステーショ
ン２０．２１とプロセッサ２２との間での、ユーザの入
力要求およびデータ処理結果を転送するための経路、２
６はプロセッサ２２とディスク装置２３との間での、デ
ータ入出力のために用いられる経路を示している。

ここで、記法について説明しておく。

ｈ（ｘ）＝ａｏａ、ａ２ａ３＆＆ａ、ａ、ａＧａ。

ｈ　：ハッシュ関数 ＆＆：排他的論理和 第１図（ａ）は、本発明のインデクス構造の一例を示し
、同（ｂ）は、インデクスを構成するレコード構造の一
例を示し、同（ｃ）は、当インデクスで指示されるデー
タ構造の一例を示している。第１図（ａ）では、基本的
には、従来技術の項で説明したＢ木インデクス構造を採
用している。

第１図（ａ）に示すインデクスは、ルート１０．非リー
フ１１．リーフ１２および１３から成っている。ルート
１０は、レコード１０１とレベルポインタ　１０２から
、非リーフ１１は、レコード１１０，１１１とレベルボ
インタ　１１２から、また、リーフ１２および１３は、
それぞれレコード１２０，１２１とレベルポインタ１２
２゜レコード１３０．１３１とレベルポインタ　１３２
から成っている。

第１図（ｂ）に示すインデクス１８では、各レコード１
８０が、キーとハツシュ値と下位ポインタから成り、レ
ベルポインタ　１８１を有することを示している。レコ
ード１８０内のキーは、インデクスで指すデータ構造の
キーを格納するためのもの、同ハツシュ値は、インデク
スで指すデータ構造を構成する任意のデータにハツシュ
関数りを適用したもの、同下位ポインタは、下位レベル
のインデクスを指すためのものである。

第１図（Ｃ）に示すキー１９は、インデクスのキーを示
しており、また、繰返しキーは、インデクスのキーに関
連するデータを示している。

次に、インデクスの具体的なデータ構造について説明す
る。

第１図（ａ）に示すインデクスの指すデータ１４゜＋５
．１６．１７は、それぞれ、（ＡＡ（２７，５４，６５
））。

（ＡＢ（１４，３７））、　　（ＣＤ（３、１２，６１
））、　　（ＥＥ（５３、６３））である。各ハツシュ
値は、各データ構造の各繰返しキーにハツシュ関数りを
適用し、それら評価値の論理積を設定したものである。

具体的には、各レコード１２０．１２１．１３０．１３
１のハツシュ値は、それぞれ、ｈ　（１４）△ｈ　（３
７）　＝　５　、　ｈ　（２７）△ｈ（５４）△ｈ　（
６５）　＝　１　、　ｈ　（５３）△ｈ（６３）＝５．
ｈ（３）△ｈ（１２）Δｈ　（６１）　＝　３となる。

非リーフ１１のレコード１１０のハツシュ値は、上述の
り−フ１３のハツシュ値５と３との論理積である１が、
非リーフ１１のレコード１１１のハツシュ値は、リーフ
１２のハツシュ値５と１との論理積である１が、それぞ
れ、設定される。更に、ルート１０のレコード１０１の
ハツシュ値は、非リーフ１１のハツシュ値１と１との論
理積である１が設定される。このように、任意のラベル
のインデクスにおいても、同様の方法を適用してシンデ
クス構造が得られる。

第３図〜第５図は、本実施例に係るインデクスに対する
挿入、削除、更新の各処理を実施する過程を示すもので
ある。以下、順次説明する。

第３図は、（ａ）に示すインデクスに（ＥＥ（５３゜６
３））を挿入する場合を示している。この例は、Ｂ木イ
ンデクスに従って、データ３３．３４が（Ａ　Ａ　（２
７、３４，６５））、　（Ａ　Ｂ　（１４，３７））と
指定されるインデクスである。このインデクスに、　（
Ｅ　Ｅ　（５３，６３））を挿入すると、リーフ３５に
レコード３５０が設定される。レコード３５０中のキー
には“ＥＥ”が、ハツシュ値にはｈ（５３）Δｈ　（６
３）＝　５が、下位ポインタにはデータ構造３６である
（Ｅ　Ｅ　（５３，６３））が設定される。次に、非リ
ーフ３１にレコード３１０が設定され、キーには＋１　
Ｅ　Ｅ　１′が、ハツシュ値には５が設定され、下位ポ
インタはリーフ３５を指すポインタとなる。更に、ルー
ト３０のレコード３００のハツシュ値には、非リーフ３
１のレコード３１０のハツシュ値の５と非リーフ３１の
レコード３１１のハツシュ値の１との論理積である１が
設定される。上述の過程により、挿入処理が終了し、第
３図（ｂ）のインデクス構造が得られる。

第４図は、（ａ）に示すインデクスから、データ（ＡＡ
（２７，５４，６５））を削除する場合を示している。

まず、データ構造３３である（ＡＡ（２７，５４，６５
））が削除され、リーフ３２のレコード３２１も削除さ
れる。

次に、非リーフ３１のレコード３１１のキーが“ＡＡ”
からＩｔ　Ａ　Ｂ　７１に、ハツシュ値が５に設定され
る。更に、ルート３０のレコード３００のキーが”ＡＡ
”からＬ（Ａ　Ｂ　＋ｊに、また、ハツシュ値が非リー
フ３１のレコード３１０の５と非リーフ３１のレコード
３１０の５との論理積である５と設定される。上述の過
程により、削除処理が終了し、第４図（ｂ）のインデク
ス構造が得られる。

また、第５図は、（ａ）に示すインデクスのデータ（Ａ
　Ｂ　（１４））を（Ａ　Ｂ　（７４））に変更する場
合を示している。まず、リーフ３２のレコード３２０の
ハツシュ値に、ｈ　（３１）Δｈ　（７４）　＝　３が
設定される。続いて、非リーフ３１のレコード３１１の
ハツシュ値に、３が設定される。更に、ルート３０のレ
コード３１１のハツシュ値が、非リーフ３１のレコード
３１０のハツシュ値５と、非リーフ３１のレコード３１
１のハツシュ値３との論理積である１が設定される。上
述の過程により、更新処理が終了し、第５図（ｂ）のイ
ンデクス構造が得られる。

次に、サーチ処理の実施例を説明する。

第６図は、サーチ処理過程を説明するためのデータ構造
を示すものである。第６図（ａ）には、サーチ処理対象
となるキーワードが木構造で示されており、また、同（
ｂ）には、サーチ処理したいサーチキーが木構造で示さ
れており、更に、同（ｃ）は、同（ｂ）に示すサーチキ
ーを木構造の同一レベルの各ノードを基にしてハツシュ
関数を適用し、論理積を求めたものである。

第６図（ａ）は、キーワードにであり、第１レベルはＫ
　４１０．第２レベルはに４２０〜４２３、第３レベル
はに４３０〜４３９、第４レベルはＫ　４４００〜４４
０３゜Ｋ４４１０〜４４１３．　Ｋ４４２０〜４４２３
．　Ｋ４４３０〜４４３３．　Ｋ４４４０〜４４４３．
　Ｋ４４５０〜４４５３．　Ｋ４４６０〜４４６３．　
Ｋ４４７０〜４４７３．　Ｋ４４８０〜４４８３．　Ｋ
４４９０〜４４９３から成立っている。第６図（ｂ）は
、サーチキーＳであり、第ルベルは５５１０、第２レベ
ルはＳ　５２０．５２１、第３レベルはＳ　５３０〜５
３４から成立っている。

第６図（Ｑ）は、サーチキーを基にして得られたハツシ
ュ積ＨＰ６０のデータ構造を示している。サーチキーは
、深さが３レベルであるので、ＨＦ６０は、サーチキー
の各レベルに対応して、ＨＰｌ。

ＨＦ２．ＨＦ２の三つのフィールドから成立っている。

このハツシュ積ＨＰ６０の各フィールドは、次のように
して求める。

ＨＰｉ＝八ｈ（へｊｊ） ここで、ｉニレベル数（ｉ≠１） ｈ：ハツシュ関数 Ｓｉｊ：第ｉレベルの５番目ノード を示している。この例では、次の値が設定される。

ＨＰ　ｌ　＝　ｈ　（Ｓ５１０） ＨＰ　２　＝　ｈ　（Ｓ５２０）Ａ　ｈ　（Ｓ５２１）
ＨＰ　３　＝　ｈ　（Ｓ　５３０）△ｈ（Ｓ５３１）へ
ｈ（８５３２）Δｈ（Ｓ５３３）Δ ｈ（Ｓ５３４） 第６図（Ｑ）に示すハツシュ積ＨＰ６０は、サーチキー
の任意のレベルに合せて作成すれば良い、ハツシングに
よるので、任意のレベルのサーチキーに適用できる。

次に、上述のデータ構造を用いたサーチ処理過程を示す
。サーチキー、キーワードは、木構造で表現でき、キー
ワードにサーチキーが含まれるか（部分マツチング処理
）どうかチェックするものである。

ステップ１：（サーチキーのコード化）ｅｇｉｎ ｆｏｒ　ｉ＝２　ｔｏ　５ｅａｒｃｈ−ｋｅｙ−１ｅｖ
ｅｌＩＨＰＣ△ｈ（Ｓｉｊ）； ｅｎｄ； ＨＰ１＝Ｓ１１； ｅｎｄ； ステップ２：（最上位ノードとのマツチング処理）ｅｇ
ｉｎ すｈｉｌａ（キーワードの全ノードを探索していない）
　ｄ。

ｅｇｉｎ （キーワードにの任意のノードとサーチキーＳの最上位
のノードとの比較） ｉｆ（一致したノードが見つかった）ｔｈｅｎ　ｃａｌ
ｌｔｅｐ３ ｅｌｓｅ（次のキーワードにのノードを辿る）ｅｎｄ　
； （サーチ処理の終了） ｅｎｄ　ニ ステップ３：（サーチキーにとのマツチング処理）ｅｇ
ｉｎ ｉｒｈｉｌｅ（当キーワードにより下位の部分木を最大
サーチキーＳのレベル数ｎすべで辿っていない）ｄ。

ｅｇｉｎ （当キーワードにより下位の部分木の１番目レベルのノ
ードのハツシュ関数評価値と ＨＰｉの否定との論理和演算） ｉｆ　ｆａｌｓｅ　ｔｈｅｎ　ｒｅｔｕｒｎ；（当キー
ワードにより一つ下位のｉ＋１番目レベルのノードを辿
る） ｅｎｄ　； （サーチキーＳとマツチングするものがキーワードＫに
見つかった） ｅｎｄ　； 以上で、サーチ処理過程の説明を終了する。

第７図は、ジョイン処理過程を説明するためのデータ構
造を示すものである。ジョイン処理は、基本的には、サ
ーチ処理の組合せであるので、前述のサーチ処理の手順
が、そのまま、適用可能であることは言うまでもない、
基本的なデータ構造は、前述の第一の実施例に示した、
第１図（ｂ）の（キー、ハツシュ値、下位ポインタ）、
および同（ｃ）の（キー、繰り返しキー）であり、第７
図（ａ）の７０が（Ａ　Ａ　、　１　、！７００）、（
Ａ　Ｂ　、　５　、・７０１）、（ＣＤ、３゜＠７０２
）、（Ｅ　Ｅ　、　５　、＠７０３）、第７図（ｂ）（
７）７１が、　（ＡＢ　、　３　、＠７１０）、（Ｅ　
Ｅ　、　５　、＠７１１）がら成立ち、第７図（ａ）の
７００〜７０３が、　（ＡＡ、（２７，５４，６５））
、（ＡＢ、（１４，３７））、（ＣＤ、（３，１２，６
１））、（Ｅ　Ｅ　、（５３゜６３））　、第７図（ｂ
）の７１０．７１１が（Ａ　Ｂ　、（３７，７４））、
（Ｅ　Ｅ　、（５３，６３））から成立っている。

以下、第７図（ａ）および（ｂ）を用いて、ジョイン処
理例を示す。

ステップ１： 第７図（ａ）の７０．７００〜７０３を作成する。これ
は、前述のサーチ処理におけるサーチキーのコード化に
対応する。

ステップ２： 第７図（ｂ）の７１．７１０から、　（Ａ　Ｂ　、（３
７））を読込み、７０のキーと７１の１１　Ａ　Ｂ　ｊ
ｌとの一致比較、および７０のハツシュ評価値の否定と
７１のｈ　（３７）との論理和演算が真であるので７０
１を読込み、（Ａ　Ｂ　、　（３７））と一致するか否
かをチェックする。この場合は、該当するレコードを含
むので、ジョイン演算を満足するキーとして取出す。

ステップ３： 第７図（ｂ）の７１．７１０から、　（Ａ　Ｂ　、（７
４））を読込み、７０のキーと７１の“ＡＢ”との−数
比較、および７０のハツシュ評価値の否定と７１のｈ　
（７４）との論理和演算が真であるか否かをチェックす
る。この場合は、論理和演算が真でないので、ジョイン
演算を満足するキーがないことが判断できる。

ステップ４： 第７図（ｂ）の７１．７１１から、（ＥＥ、（５３））
を読込み、７０のキーと７１の“ＥＥ”との−数比較、
および７０のハツシュ評価値の否定と７１のｈ　（５３
）との論理和演算が真であるので７０３を読込み、（Ｅ
Ｅ、（５３））と一致するか否かをチェックする。この
場合は、該当するレコードを含むので、ジョイン演算を
満足するキーとして取出す。

ステップ５： 第７図（ｂ）の７１．７１１から、（ＥＥ、（６３））
を読込み、７０のキーと７１のＩＩ　Ｅ　ＥＩＩとの一
致比較、および７０のハツシュ評価値の否定と７１のｈ
　（６３）との論理和演算が真であるので７０３を読込
み、（ＥＥ、（６３））と一致するか否かをチェックす
る。この場合は。

該当するレコードを含むので、ジョイン演算を満足する
キーとして取出す。

以上で、ジョイン処理過程の説明を終了する。

先にも述べた通り、ジョイン処理は、サーチ処理の応用
と考えられるので、本発明の適用対象とすることができ
る。

〔発明の効果〕

以上述べた如く、本発明によれば、各キーに関して張ら
れたシーケンシャルポインタ群を用い、サーチ処理した
いキーの１つ上位のキーに関するシーケンシャルポイン
タを辿り、定数の包含関係は１つ上位のキーのエントリ
を格納するデータページに設定しているハツシュ値の論
理積を用いて効率の良い絞り込み処理が実現できるので
、インデクス中のある特定のキーが指定されていない状
況においても、高速にデータをアクセス可能とするイン
デクスの構造およびこれを用いるサーチ処理方法を実現
できるという効果がある。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明のインデクス構造の一例を示す図、第２
図は本発明が適用されたハードウェア構成の概要を示す
図、第３図〜第５図は本実施例に係るインデクスに対す
る挿入、削除、更新の各処理を実施する過程を示す図、
第６図はサーチ処理過程を説明するためのデータ構造を
示す図、第７図はジョイン処理過程を説明するためのデ
ータ構造を示す図である。 １０．３０：ルート、１１，３１：非リーフ、１２．１
３゜３２．３５：リーフ、　２０．２１　：ワークステ
ーション、２３：ディスク装置、 ２４゜ ２５：データ転送経路、 ：データ入出力経路。 代 理 人 弁 理 士 磯 村 雅 俊 第 図（その２） ｆｂ） 第 図（その１） （ａ） 第 図 （ａ） （ａ） 第 第 第 （ｂ） 図（その２） 第 図

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、任意のフィールドから構成されるデータと、該デー
   タを構成する単一あるいは複数のフィールドを第１およ
   び第２のキーとするインデクスと、該インデクスを構成
   する各第１のキーと関連する第２のキーのハッシュ関数
   評価値を格納するシステムにおいて、インデクスのリー
   フにおいて前記第１の各キーに関連する第２のキーのハ
   ッシュ関数評価値の論理積を保持するとともに、インデ
   クスのルートおよび非リーフにおいて前記第１の各キー
   に関連する第２のキーが指す１つ下位のインデクスを構
   成する第２のキーのハッシュ関数評価値の論理積を保持
   することを特徴とするインデクスの構造。 ２、前記第１のキーが単一あるいは複数のフィールドか
   ら構成され、前記第２のキーが単一あるいは複数のフィ
   ールドから構成され、また、各第２のキーに単一あるい
   は複数のハッシュ関数が適用されることを特徴とする請
   求項１記載のインデクスの構造。 ３、サーチ処理の対象となるキーワードとサーチ処理し
   たいサーチキーとが木構造で示され、前記サーチキーが
   キーワードの任意のレベルの部分木に含まれるか否かを
   チェックするサーチ処理において、サーチキーを前記木
   構造の同一レベルの各ノードを基にしてハッシュ関数を
   適用し論理積を求めるステップと、前記キーワードの任
   意のレベルのノードとサーチキーの最上位ノードとが一
   致するか否かをチェックするステップと、前記キーワー
   ドの当該ノードより下位の部分木の任意のレベル（ｉ番
   目）のノードのハッシュ関数評価値と前記サーチキーか
   ら求めたハッシュ積のｉ番目のエントリの否定との論理
   和演算を行い、サーチキーのノードがキーワードに含ま
   れるか否かをチェックするステップとを含むことを特徴
   とするサーチ処理方法。 ４、請求項１または２に記載の構造を有するインデクス
   を用いて、前記第２のキーに関してサーチ処理を行う場
   合、インデクスを構成する各第２のキーのハッシュ関数
   評価値の否定と当該サーチキーのハッシュ関数評価値と
   の論理和をとり、当該サーチキーと等しい第２のキーを
   含むデータが存在することを判定するステップを含むこ
   とを特徴とする請求項３記載のサーチ処理方法。