Deprecated: The each() function is deprecated. This message will be suppressed on further calls in /home/zhenxiangba/zhenxiangba.com/public_html/phproxy-improved-master/index.php on line 456
JPH0524549B2 - - Google Patents
[go: Go Back, main page]

JPH0524549B2 - - Google Patents

Info

Publication number
JPH0524549B2
JPH0524549B2 JP58018824A JP1882483A JPH0524549B2 JP H0524549 B2 JPH0524549 B2 JP H0524549B2 JP 58018824 A JP58018824 A JP 58018824A JP 1882483 A JP1882483 A JP 1882483A JP H0524549 B2 JPH0524549 B2 JP H0524549B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
node
entry
tree
case
entries
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Lifetime
Application number
JP58018824A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JPS59146339A (en
Inventor
Tooru Sakaihara
Toshiro Jinnai
Hideki Sato
Toshuki Kuwana
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hitachi Ltd
Original Assignee
Hitachi Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hitachi Ltd filed Critical Hitachi Ltd
Priority to JP58018824A priority Critical patent/JPS59146339A/en
Publication of JPS59146339A publication Critical patent/JPS59146339A/en
Publication of JPH0524549B2 publication Critical patent/JPH0524549B2/ja
Granted legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/901Indexing; Data structures therefor; Storage structures
    • G06F16/9027Trees

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Description

【発明の詳細な説明】 〔発明の利用分野〕 本発明は、演算処理装置、主記憶装置、補助記
憶装置および入出力装置からなる電子計算機シス
テムにおける平衡木を用いた情報検索機構に係
り、特に情報の追加および削除を高速に行える情
報検索方式。
Detailed Description of the Invention [Field of Application of the Invention] The present invention relates to an information retrieval mechanism using a balanced tree in a computer system consisting of an arithmetic processing unit, a main storage device, an auxiliary storage device, and an input/output device. An information retrieval method that can quickly add and delete information.

〔従来技術〕[Prior art]

従来よりデイジタル型の電子計算機システムに
おいては、キーに対応する情報を検索するために
平衡木が用いられている。その代表的なものがB
−Tree(ビーツリー)と呼ばれているものであ
り、種々のB−Treeの変形も考えられている。
B−Treeについては、Do Comer:“The
Ubiqitous B−Tree”ACM Computing
Surveys、Vol.11、No.2、pp121〜138を参照のこ
と。B−Treeの変型の代表的なものにB+−Tree
があり、広く用いられている。
BACKGROUND ART Balanced trees have conventionally been used in digital computer systems to search for information corresponding to a key. The representative one is B
-Tree (B-Tree), and various modifications of B-Tree are also being considered.
For B-Tree, see Do Comer: “The
Ubiqitous B-Tree”ACM Computing
See Surveys, Vol. 11, No. 2, pp 121-138. A typical variation of B-Tree is B + −Tree.
and is widely used.

今、B+−Treeのエントリが満杯のNode(ノー
ド)にキーを追加することを考えてみる。この場
合、新しいNodeを確保して満杯のNodeの半分の
キーを新しいNodeに移すことにより、キーを追
加することができ、通常の処理をSplit処理と呼
んでいる。Split処理を行う場合には対象Nodeの
親のNodeも更新することが必要である。
Now, let's consider adding a key to a Node whose B + −Tree is full of entries. In this case, keys can be added by securing a new Node and moving half of the keys from the full Node to the new Node. This normal process is called Split processing. When performing split processing, it is necessary to also update the parent node of the target node.

一方、B+−TreeにおいてはNode内のエント
リの数を位数すなわちNodeに入り得る最大エン
トリ数の半分と最大エントリ数の間に入るように
制御する。このためエントリを削除することによ
りエントリの数が位数以下になる場合には隣りの
Nodeからエントリを融通したり、あるいは隣り
のNodeを併合する処理が必要で、この時Split処
理と同じく親Nodeの更新に行う。
On the other hand, in B + -Tree, the number of entries in a Node is controlled to be between half of the order, that is, the maximum number of entries that can fit into the Node and the maximum number of entries. Therefore, if the number of entries becomes less than the order by deleting an entry, the neighboring
Processing is required to accommodate entries from a node or merge neighboring nodes, and at this time, it is performed to update the parent node in the same way as Split processing.

従来、親のNodeを更新する時には、
RootNede(ルートノード)からたどりなおして、
該当Nodeを指すポインタを含むNodeを探してい
た。通常木を磁気デイスク装置(以外デイスクと
略す)等の補足記憶装置上に記憶しているので、
Root Nodeからたどりなおすのに補助記憶装置、
のアクセスが必要となり、性能上問題であつた。
Traditionally, when updating the parent Node,
Retracing from RootNede (root node),
I was looking for a Node that contains a pointer pointing to the relevant Node. Usually trees are stored on a supplementary storage device such as a magnetic disk device (abbreviated as disk), so
Auxiliary storage to trace back from the Root Node,
access was required, which caused performance problems.

〔発明の目的〕[Purpose of the invention]

本発明の目的はB+−Tree等のようにキーの追
加や削除を行なう時に親のNodeまで、更新処理
が必要となる可能性がある平衡木において、親
Nodeを探す処理を高速に行えるようにして、キ
ーの追加や削除処理を高速化することにある。
The purpose of the present invention is to use a balanced tree such as B + -Tree, which may require update processing up to the parent node when adding or deleting a key.
The purpose is to speed up the process of searching for nodes and speeding up the process of adding and deleting keys.

〔発明の概要〕[Summary of the invention]

B+−Tree等の平衡木では、キーの追加あるい
は削除を行うに先立つて、該当キーの入るべきあ
るいは入つているLeaf Node(リーフ ノード)
まで、Rootからたどる処理を行う必要であり、
この時に、Root Nodeから該当Left Nodeまで
のNode番号(Nodeを識別するための番号)を
Rootから順に主記憶装置上のテーブルに記憶し、
親NodeのNode番号が必要になつた場合には、こ
のテーブルをサーチして、該当Node番号を検索
する。このテーブルの該当Node番号を含むケー
スの1つの前に記憶されているNode番号が親
NodeのNode番号である。このようにして、高速
に親Nodeを知ることができる。
In a balanced tree such as B + −Tree, before adding or deleting a key, the Leaf Node that should contain or contains the key is checked.
It is necessary to trace from the root until
At this time, enter the Node number (number to identify the Node) from the Root Node to the applicable Left Node.
Stored in a table on the main storage in order from Root,
When the Node number of the parent Node is needed, this table is searched to find the corresponding Node number. The Node number stored before one of the cases containing the corresponding Node number in this table is the parent
This is the node number of the node. In this way, the parent node can be known quickly.

〔発明の実施例〕[Embodiments of the invention]

以下、本発明の一実施例を第1図〜第11図に
より説明する。第1図に本発明の全体の構成を示
す。1は磁気デイスク装置(以後デイスクと略
す)、2はB+−Treeからなるインデツクスフア
イル、21はインデツクスフアイル内のNodeの
使用未使用をビツトのon・offで管理するビツト
マツプ、22はB+−Treeの本体を含む部分であ
る。201〜208はB+−Treeを構成する
Nodeで、201はRoot Node、208〜208
はLeaf Nodeである。3はフアイルラベルエリ
アで31〜32はフアイルラベルである。フアイ
ルラベルには、311にフアイルのセクタアドレ
ス、312にビツトマツプの管理情報、313に
Root NodeのNode番号(すなわち、B+−Tree
本体22のエリアの先頭から順にNodeにつけら
れた番号)、314にキー長および315にレコ
ードサイズを含む。
An embodiment of the present invention will be described below with reference to FIGS. 1 to 11. FIG. 1 shows the overall configuration of the present invention. 1 is a magnetic disk device (hereinafter abbreviated as disk), 2 is an index file consisting of B + -Tree, 21 is a bit map that manages the used and unused nodes in the index file by turning on and off bits, and 22 is B + −This is the part that contains the body of the Tree. 201 to 208 constitute B + -Tree
Node, 201 is Root Node, 208 to 208
is a Leaf Node. 3 is a file label area, and 31 to 32 are file labels. The file label contains the file sector address in 311, bitmap management information in 312, and bitmap management information in 313.
Node number of Root Node (i.e., B + −Tree
(numbers assigned to Nodes in order from the beginning of the area of the main body 22), the key length in 314, and the record size in 315.

4は主メモリで、5はB+−Treeを制御するシ
ステムのプログラム群で、51はエントリを追加
する、52はエントリを削除する、53はエント
リを検索するプログラムである。54,55は、
51,52のプログラムが使用するサプルーチン
で、後に述べるNNLTに辿つたNodeのNode番
号を登録するプログラム、55は指定された
Nodeの親のNode番号を得るプログラムである。
4 is a main memory, 5 is a group of programs for the system that controls B + -Tree, 51 is a program for adding entries, 52 is a program for deleting entries, and 53 is a program for searching for entries. 54, 55 are
This is a subroutine used by programs 51 and 52, and 55 is a program that registers the Node number of the node that reached the NNLT, which will be described later.
This is a program to get the Node number of a Node's parent.

以降、54をNode番号登録プログラム、55
を親Node番号検策プログラムを呼ぶ。
Hereinafter, 54 is the Node number registration program, 55
Calls the parent Node number checking program.

なお、今まで木にキーを追加あるいは削除する
と表現したが、正確には、キーとレコードからな
るエントリを追加あるいは削除すると表現するの
が正しく、以後、後者のように記述する。8はデ
イスク上のNodeやビツトマツプを読むためのバ
ツフアである。6はユーザプログラムを含むエリ
アで、61はユーザプログラム本体で、B+
Treeを制御するプログラム51〜53を呼ぶ。
62は検策・追加あるいは削除するキーを、63
は追加するレコードをそれぞれ設定するエリア
で、これらのアドレスをB+−Tree制御プログラ
ムに渡すことにより所望の処理を行うことができ
る。7はNNLT(Node Number List)と呼んで
いるテーブルで、B+−TreeをRoot Nodeから対
象キーを含むLeaf Nodeまで辿つた時のNode番
号を先頭から順に記憶する。
Up to now, we have expressed this as adding or deleting a key to a tree, but more accurately, it is more correct to express this as adding or deleting an entry consisting of a key and a record, and henceforth we will use the latter. 8 is a buffer for reading nodes and bitmaps on the disk. 6 is the area containing the user program, 61 is the user program body, B + -
The programs 51 to 53 that control Tree are called.
62 is the key for checking/adding or deleting; 63 is the key to check/add or delete.
is an area where each record to be added is set, and desired processing can be performed by passing these addresses to the B + -Tree control program. 7 is a table called NNLT (Node Number List), which stores node numbers in order from the beginning when tracing B + -Tree from the Root Node to the Leaf Node containing the target key.

64〜68にはB+−Tree制御プログラムの処
理の中間情報を記憶する。64には追加するエン
トリのキーを記憶する。64には同じく追加する
エントリのレコード本体あるいは子NodeのNode
番号を記憶している。66にはエントリ追加対象
NodeのNode暗号を記憶する。
Intermediate information of processing of the B + -Tree control program is stored in 64 to 68. 64 stores the key of the entry to be added. 64 is the record body of the entry to be added or the Node of the child Node.
Remember the number. 66 is eligible for entry addition
Memorize Node's Node cipher.

67には、削除するエントリのNode内の相対
エントリ番号を、68にはエントリ削除対象
NodeのNode番号をそれぞれ記憶する。
67 is the relative entry number within the node of the entry to be deleted, and 68 is the entry to be deleted.
Memorize each node's Node number.

第2図にNodeの詳細な構造を示す。9はNode
の全体で、Root Leafあるいはこれら以外の
Nodeであるかの如何にかかわらず長さは1セク
タ固定とする。91はNodeの制御情報を含むエ
リアで固定長である。92〜93はエントリであ
る。エントリ内には921で示されるキーと、9
22で示されるレコード(Leaf Node時)ある
いは下位NodeのNode番号(Leaf Node以外の
時)を含む。
Figure 2 shows the detailed structure of Node. 9 is Node
Root Leaf or other
The length is fixed to 1 sector regardless of whether it is a node or not. 91 is an area containing node control information and has a fixed length. 92-93 are entries. The entry contains the keys indicated by 921 and 9.
Contains the record indicated by 22 (when it is a Leaf Node) or the node number of the lower node (when it is not a Leaf Node).

911には右隣りのNodeのNode番号を、91
2にはNode内に含まれるエントリの数、913
にはRoot Nodeか否かを表示するフラグおよび
914にはLeaf Nodeか否かを表現するフラグ
をそれぞれ記憶している。
911 is the node number of the node on the right, 91
2 is the number of entries included in Node, 913
914 stores a flag indicating whether the node is a Root Node, and a flag 914 indicating whether the node is a Leaf Node.

Node内のエントリの数は、Nodeに入り得る最
大のエントリ数とこの値の1/2である位数との間
に入るように制御される。
The number of entries in a Node is controlled to be between the maximum number of entries that can fit in the Node and an order that is 1/2 of this value.

以上の構成に関する説明を基にして、以下エン
トリの追加および削除処理を述べ、本方式を詳細
に説明するとともに、本方式の有効性について述
べる。
Based on the above description of the configuration, entry addition and deletion processing will be described below, and this method will be explained in detail, as well as the effectiveness of this method.

第3図にエントリを追加するプログラムのフロ
ーチヤートを示す。このフローチヤートを第4図
および第5図に示したB+−Treeの例に基づいて
説明する。
FIG. 3 shows a flowchart of a program for adding entries. This flowchart will be explained based on the example of B + -Tree shown in FIGS. 4 and 5.

まず第4図のAに示したB+−Treeにキーの値
が25のエントリを追加することを考える。ここ
で第4図のAは追加前のB+−Tree、Bは追加後
のB+−Tree、211はRoot Nodeで、Node番
号iは、212〜215はLeaf Nodeで、Node
番号はそれぞれj、k、l、mである。第3図の
101にて、第1図の7で示したNNLTの全ケ
ースをゼロクリアする。第3図の102にて、第
1の313からRoot NodeのNode番号、第4図
の例ではiを得る。第3図の103にて、フアイ
ルエ管理にて通常行なわれているように第1図の
31にて示したフアイルラベル上の情報に基づい
て、Node番号iのデイスク上のセクタアドレス
を求め、このNodeを第1図の8のシステムバツ
フアに読む。第3図の104にて、読込んだ
NodeのNode番号iをNNLTに登録する。
First, consider adding an entry with a key value of 25 to B + -Tree shown in A of FIG. 4. Here, A in Fig. 4 is B + -Tree before addition, B is B + -Tree after addition, 211 is Root Node, Node number i is, 212 to 215 are Leaf Nodes, and Node
The numbers are j, k, l, and m, respectively. At step 101 in FIG. 3, all cases of NNLT shown at 7 in FIG. 1 are cleared to zero. At 102 in FIG. 3, the Node number of the Root Node, i in the example of FIG. 4, is obtained from the first 313. At 103 in Figure 3, the sector address on the disk of Node number i is determined based on the information on the file label shown at 31 in Figure 1, as is normally done in file management. Read Node in the system buffer number 8 in Figure 1. Read at 104 in Figure 3.
Register Node number i of Node to NNLT.

この処理は第1図の54で示したNode番号登
録プログラムによる。NNLTの詳細とNode番号
登録プログラムを第9図および第10図に示す。
This process is performed by the Node number registration program shown at 54 in FIG. Details of NNLT and Node number registration program are shown in Figures 9 and 10.

第9図にて、7はNNLTで全体で、各々のケ
ース71〜77は4バイトで構成され、71から
順にケース番号が振られる。71にはNNLTに
登録されているNodeの数を記憶する。72〜7
7には、B+−TreeをRoot Nodeから対象キーを
含むLeaf Nodeまで辿つた時のNode番号が先頭
から順に入る。登録できる最大のNodeの数は
NNLT内のケース数によるが、この値は想定で
きるB+−Treeの最大の段数分だけあればよく、
ここでは、フアイルの最大の大きさから15ケース
固定としている。
In FIG. 9, 7 is the NNLT as a whole, and each case 71 to 77 consists of 4 bytes, and case numbers are assigned sequentially starting from 71. 71 stores the number of nodes registered in NNLT. 72-7
In 7, the Node numbers when tracing the B + -Tree from the Root Node to the Leaf Node containing the target key are entered in order from the beginning. The maximum number of nodes that can be registered is
Depending on the number of cases in the NNLT, this value only needs to be equal to the maximum number of stages of B + −Tree that can be assumed,
Here, 15 cases are fixed due to the maximum file size.

第10図にNNLT登録プログラムのフローチ
ヤートを示す。701にて、NNLTの登録され
ているNode数(第9図の71に記憶)に1を加
える。この場合、最初0であつたので、701の
処理終了後、登録されているNode数は1となる。
Figure 10 shows a flowchart of the NNLT registration program. At 701, 1 is added to the number of registered nodes of the NNLT (stored at 71 in FIG. 9). In this case, since it was initially 0, the number of registered nodes becomes 1 after the processing in 701 is completed.

702では、NNLT先頭アドレス登録Node数
と1ケース当りのバイト数4を掛けたものを加
え、登録すべきNNLTのケースのアドレスを得
る。この場合、第9図の72で示したケースのア
ドレスが計算される。
In step 702, the NNLT start address is multiplied by the number of registered nodes and the number of bytes per case, 4, to obtain the address of the NNLT case to be registered. In this case, the address for the case shown at 72 in FIG. 9 is calculated.

703にて、702でアドレスを計算したケー
スに指定Node番号を設定する。この場合、Root
Node番号iが、第9図の72のケースに設定さ
れる。
At 703, a designated Node number is set for the case whose address was calculated at 702. In this case, Root
Node number i is set in case 72 in FIG.

第3図の105にて読込んだNodeのLeaf
Node表示(第2図の914で示す。)を参照し
て、Leaf Nodeであるか判定する。この場合、
Leaf Nodeでないので、第3図の106にジヤ
ンプする。106では、読込んだNode内のエン
トリキーを第1エントリから順に比較して最初に
追加するエントリのキーの値を越えるエントリを
見つける。この場合キーの値が30の第1エント
リが該当する。このエントリのポインタ値(一般
には第2図の922にて示される。)から下位の
NodeのNode番号、この場合jを得る。この後第
3図の103へ戻り、下位のNodeすなわちNode
をシステムバツフアに読み、104にて、Node
番号登録プログラムを呼び込んだNodeのNode番
号jを、NNLTに登録する。この場合、第9図
の73のケースにjが設定され、71の登録
Node数は2となる。105においては、Leaf
Nodeであるので、107へ進み、ここで、第1
図の64〜66で示すワークにそれぞれ、追加す
るエントリのキー((すなわち25)、レコードお
よびエントリ追加対象NodeのNode番号(すなわ
ちj)を設定する。このように131〜137に
おいては、追加するエントリが入るべきLeaf
Nodeまで辿るとともに、NodeにRootからLeaf
まで辿つたNode番号を登録し、かつワーク上に
追加するエントリに関する情報を設定する。
NNLTは第4図のCのようになる。
Leaf of the node read at 105 in Figure 3
Referring to the Node display (indicated by 914 in FIG. 2), it is determined whether it is a Leaf Node. in this case,
Since it is not a Leaf Node, it jumps to 106 in Figure 3. In step 106, the entry keys in the read Node are compared in order from the first entry to find an entry whose key value exceeds the key value of the first entry to be added. In this case, the first entry with a key value of 30 corresponds. From the pointer value of this entry (generally indicated by 922 in Figure 2) to
Get the Node number of the Node, in this case j. After this, return to 103 in Fig. 3 and select the lower Node, that is, the Node.
Read in the system buffer, and at 104, Node
Register the Node number j of the Node that called the number registration program in the NNLT. In this case, j is set in case 73 in Figure 9, and registration in case 71 is
The number of nodes is 2. In 105, Leaf
Since it is a Node, proceed to 107, and here, the first
For the works shown in 64 to 66 in the figure, set the key of the entry to be added (i.e. 25), the record and the node number of the node to which the entry is added (i.e. j). In this way, in 131 to 137, Leaf where the entry should go
Trace from Root to Leaf to Node.
Register the Node number traced to this point, and set information regarding the entry to be added to the work.
NNLT looks like C in Figure 4.

第3図の108にて、現在にNode内に入つて
いるエントリ数(第2図の912に記憶)と
Nodeに入り得るエントリの数を比較する。Node
に入り得るエントリの数は、エントリ長すなわ
ち、Leaf Node時はキー長とレコード長を加え
た値、Leaf以外の時はキー長とポインタ値を入
れるエリアの長さ4バイト固定を加えた値で、
Nodeの制御情報を含む部分の長さ(固定値)を
除いた値を割ることにより求める。第4図のAの
場合、現在のエントリ数が4で、Nodeに入り得
るエントリの数が4であるので第5図の108の
判定では、109へ進む。109においては、
Nodeの制御情報の内のRoot表示(第2図の91
3で示す。)を参照して、追加対象NodeがRoot
Nodeであるかを判定する。この場合Rootのない
ので110へ進む。)ここでは、第1図の21で
示されるビツトマツプを参照して空Nodeを得る。
この場合、第4図のBの216で示したNodeが
新しく確保されたNodeであり、Node番号がnで
ある。
At 108 in Figure 3, the number of entries currently in the Node (stored at 912 in Figure 2) and
Compare the number of entries that can fit into Node. Node
The number of entries that can be entered is the entry length, which is the sum of the key length and record length for Leaf Nodes, and the sum of the key length and the fixed 4-byte length of the area for storing pointer values for non-Leaf nodes. ,
It is calculated by dividing the value excluding the length (fixed value) of the part containing the control information of the node. In the case of A in FIG. 4, the current number of entries is 4 and the number of entries that can enter the node is 4, so in the determination at 108 in FIG. 5, the process proceeds to 109. In 109,
Root display in Node control information (91 in Figure 2)
Indicated by 3. ) and make sure the node to be added is Root.
Determine whether it is a Node. In this case, since there is no Root, proceed to 110. ) Here, an empty node is obtained by referring to the bitmap shown at 21 in FIG.
In this case, the node indicated by 216 in B of FIG. 4 is the newly secured node, and the node number is n.

第3図の111のおいては、エントリ追加対象
Nodeの後半のエントリを、新しく確保したNode
へ移す。その後追加するエントリのキーと前半の
エントリ入つているNodeの最大キーとを比転し
て、追加するエントリの方が大きい場合には新し
く確保したNodeにエントリを追加する。もし、
追加するエントリの方が小さい場合には、前半の
エントリが入つているNodeに追加する。この場
合、第4図のBの216で示したNodeに、エン
トリが追加される。この処理をSplit処理と呼ぶ。
For 111 in Figure 3, entries are to be added.
The second half of the Node entry is the newly secured Node.
Move to. After that, compare the key of the entry to be added and the maximum key of the Node containing the entry in the first half, and if the entry to be added is larger, the entry is added to the newly secured Node. if,
If the entry to be added is smaller, it is added to the Node that contains the first half of the entry. In this case, an entry is added to the Node indicated by 216 in B of FIG. This process is called Split process.

第3図の113においては、親Node番号検索
プログラムを呼びSplitを起したNodeの親の
NodeのNode番号をNNLT7から求める。親
Node番号検索プログラムのフローチヤートを第
11図に示す。このフローチヤートをNNLTが
第4図のCに示したような場合を例にとつて説明
する。ここでエントリ追加対象NodeのNode番号
がjである。
At 113 in Figure 3, the parent node number search program is called and the parent node of the node that caused the split is called.
Obtain the Node number from NNLT7. parent
A flowchart of the Node number search program is shown in FIG. This flowchart will be explained by taking as an example the case where the NNLT is shown in C of FIG. Here, the node number of the entry addition target node is j.

第11図の801にて、カウンタ(主メモリ
上のエリアでもレジスタでもよい)にNNLTの
Node登録数、この場合2を設定する。802に
て、+1番目のケース(この場合第4図のCの
73)のアドレスを計算し、803にて、802
にてアドレスを計算したケースに記憶されている
Node番号(この場合j)と指定されたNode番号
(この場合j)とを比較する。この場合一致する
ので805ジヤンプし、NNLTの番目のケー
ス(この場合、第4図のCの72で示すケース)
から親NodeのNode番号(この場合i)を得るこ
とができる。もし第11図の803で一致しない
場合には804へ進み、カウンタを1だけ減算
し、802へジヤンプし、指定Node番号を記憶
しているケースの検索処理を続行する。このよう
にして指定Nodeの親のNodeのNode番号を得る
ことができる。
At 801 in Figure 11, the counter (which can be an area on main memory or a register) is set to NNLT.
Set the number of registered nodes, in this case 2. At 802, the address of the +1st case (in this case, 73 of C in FIG. 4) is calculated, and at 803, the address of 802
is stored in the case where the address was calculated in
Compare the Node number (j in this case) with the specified Node number (j in this case). In this case, it matches, so jump 805, and the NNLT-th case (in this case, the case shown by 72 in C in Figure 4)
The Node number (i in this case) of the parent node can be obtained from . If there is no match at 803 in FIG. 11, the process advances to 804, the counter is decremented by 1, the process jumps to 802, and the search processing for the case in which the specified Node number is stored is continued. In this way, you can obtain the node number of the parent node of the specified node.

第3図の114においては、113で得た
Node番号にて親Nodeを読み、Splitを起した
Nodeをポイントしていた親Node内のエントリの
ポインタを、Splitのために追加したNodeの
Node番号に変更する。すなわち、第4図のAに
て212のNodeをポイントしていた親Node21
1のエントリのポインタの値jを第4図のBのよ
うにnに変更する。
At 114 in Figure 3, the value obtained at 113 is
Read the parent node by Node number and caused a Split
The pointer of the entry in the parent Node that was pointing to the Node is changed to the pointer of the entry in the parent Node that was pointing to the Node.
Change to Node number. In other words, parent Node 21 that was pointing to Node 212 at A in Figure 4
The value j of the pointer of entry No. 1 is changed to n as shown in B of FIG.

第3図の115において、追加対象Nodeをポ
イントするエントリを親Nodeを追加するための
追加エントリ情報を作成する。この場合、キーの
値としては15、ポインタ値j、追加対象Node番
号はiである。この処理後、108へ戻り、再び
Nodeへのエントリを追加する処理を開始する。
この場合、追加対象Nodeが満杯なので、109
へ進む。この時の追加対象NodeはRoot Nodeで
あるので、117へジヤンプする。117にて、
第4図のBの217で示すSplitを処理を行うた
めのNode用と218で示す新しいRoot Node用
をNodeを2ケ確保する。118,119は前に
述べたSplit処理である。120においては今ま
てのRoot Nodeがそうでなくなるので、第4図
のBの211で示すNodeのRoot表示をクリアす
る。第5図の121においては、Splitした2つ
のNodeを指す2個のエントリを含む新しいRoot
Nodeを作る。122にて、フアイルラベル内の
Root Nodeへのポインタ(第1図の313で示
す。)を新しいRoot Nodeへ更新する。この結
果、B+−Treeの形は図4のBのようになる。
At 115 in FIG. 3, additional entry information for adding a parent node to an entry pointing to the addition target node is created. In this case, the key value is 15, the pointer value j, and the node number to be added is i. After this process, return to 108 and again
Starts the process of adding an entry to Node.
In this case, the number of nodes to be added is full, so 109
Proceed to. Since the node to be added at this time is the Root Node, the process jumps to 117. At 117,
Two nodes are secured, one for the Split processing node shown at 217 in B of FIG. 4, and one for the new root node shown at 218. 118 and 119 are the split processing described above. At step 120, the current Root Node is no longer the same, so the root display of the node shown at 211 in B of FIG. 4 is cleared. At 121 in Figure 5, there is a new Root containing two entries pointing to the two Split Nodes.
Create a node. 122, in the file label
The pointer to the Root Node (indicated by 313 in FIG. 1) is updated to the new Root Node. As a result, the shape of B + -Tree becomes as shown in B in FIG.

このようにSplit処理にて、親Nodeを変更する
ことが必要となるが、NNLTにRootからLeaf
Nodeまで辿つた時に、これらのNode番号を記憶
しておくことにより、再びRoot Nodeから辿り
なおさずに親Node番号を得ることができ、高速
にエントリの追加処理を行うことができる。
In this way, it is necessary to change the parent node in the Split process, but it is necessary to change the parent node from Root to Leaf in NNLT.
By memorizing these Node numbers when tracing to a node, the parent node number can be obtained without tracing back from the Root Node, and entry addition processing can be performed at high speed.

Split処理が不要な場合を第5図を用いて説明
する。第5図のAのB+−Treeにキーの値が15の
エントリを追加する場合を考える。第3図の10
1〜107にて、Rootからエントリを追加する
対象のLeaf Nodeまで辿り、これらのNode番号
をNNLTに登録し、追加エントリ情報をワーク
上に設定する。第3図の108にて、Node内の
エントリの数が3個で、満杯でないので、116
へ進み、エントリを追加して処理を終了する。こ
の結果B++Treeは、第5図のBのようになる。
この場合には親Nodeの更新は不要である。
A case where split processing is not necessary will be explained using FIG. 5. Consider the case where an entry with a key value of 15 is added to B + -Tree in A in FIG. 10 in Figure 3
1 to 107, trace from the Root to the Leaf Node to which an entry is to be added, register these node numbers in the NNLT, and set additional entry information on the work. At 108 in Figure 3, the number of entries in the Node is 3 and it is not full, so 116
Go to , add an entry, and finish the process. As a result, B + +Tree becomes as shown in B in Fig. 5.
In this case, there is no need to update the parent node.

第6〜8図を用いてエントリ削除処理を説明す
る。まず、第7図のAのB+−Treeからキーの値
が10のエントリを削除することを考える。Aはエ
ントリを削除する前のB+−Tree、Bは削除後の
B+Treeである。第7図にて、501はRoot
Node、502,503,504および505は
Leaf Nodeであり、Node番号はそれぞれ、i、
j、k、lおよびmである。
Entry deletion processing will be explained using FIGS. 6 to 8. First, consider deleting an entry with a key value of 10 from B + -Tree in A of FIG. A is B + −Tree before deleting the entry, B is after deleting the entry
It is B + Tree. In Figure 7, 501 is Root
Nodes, 502, 503, 504 and 505 are
Leaf Node, and the node numbers are i,
j, k, l and m.

第6図にて、401〜403にて、エントリの
追加処理と同様にRoot Nodeから削除エントリ
を含むLeaf Nodeまで辿り、辿つたNodeの
Node番号をNNLTに登録する。この結果
NNLTは第7図のCのようになる。403にて、
第1図の67に削除エントリ情報すなわち削除す
るエントリのNode内相対エントリ番号および6
8に削除対象NodeのNode番号を設定する。
In Figure 6, in steps 401 to 403, the process is traced from the Root Node to the Leaf Node containing the deleted entry in the same way as in the process of adding entries, and the traced nodes are
Register the Node number to NNLT. As a result
NNLT looks like C in Figure 7. At 403,
67 in Figure 1 shows the deletion entry information, that is, the relative entry number within the node of the entry to be deleted, and 6
8, set the Node number of the node to be deleted.

第6図の404にて、削除体操Node内のエン
トリ数と位数すなわち、Node内に入り得るエン
トリの数の最大値の1/2とを比べる。最大エント
リ数はエントリの追加の所で述べた方法により求
める。この場合のNode内のエントリ数が2で位
数と同じであるので、405へ進む。
At step 404 in FIG. 6, the number of entries in the deletion exercise node is compared with the order, that is, 1/2 of the maximum number of entries that can fit in the node. The maximum number of entries is determined by the method described in the section on adding entries. In this case, the number of entries in the Node is 2, which is the same as the order, so the process advances to 405.

第6図の405においてエントリ削除対象
NodeがRoot Nodeかどうか判定する。これはエ
ントリ追加の場合と同様の方法にて行う。この第
7図の例では、Root Nodeでないので、406
へ進む。
Entry to be deleted at 405 in Figure 6
Determine whether the Node is the Root Node. This is done in the same way as adding an entry. In this example in Figure 7, it is not the Root Node, so it is 406
Proceed to.

第9図の406においては、親Node番号検索
プログラムを呼び、NNLTのNode番号の記憶し
ているケースをサーチして、エントリ削除対象
NodeのNode番号が記憶されているケースを探
し、このケースの直前のケースに入つている
Node番号を得る。これが親NodeのNode番号で
ある。この場合、第7図のCのNNLTをjで検
索し、jの入つているケースの直前のケースの入
つているNode番号iが親Node番号である。
In step 406 in Figure 9, the parent node number search program is called to search for cases where the NNLT node number is stored and to delete the entry.
Find the case where Node's Node number is stored, and find the case that is in the case immediately before this case.
Get the Node number. This is the node number of the parent node. In this case, the NNLT of C in FIG. 7 is searched by j, and the node number i containing the case immediately before the case containing j is the parent node number.

407にて親Nodeを読む。 Read the parent Node at 407.

第6図の408においては、親Node内の削除
対象Nodeをポイントするエントリの隣のエント
リから削除対象Nodeここでは第7図の503の
Nodeの隣のNodeのNode番号Rを得て、この
Nodeをシステムバツフアに読み込む。409に
おいて、今読込んだNode内のエントリ数、ここ
では3と位数、ここでは2とを比較する。エント
リ数が位数より大きいので、410へ進む。
At 408 in FIG. 6, the deletion target node is selected from the entry next to the entry pointing to the deletion target node in the parent node. Here, at 503 in FIG.
Get the Node number R of the Node next to Node and use this
Load Node into the system buffer. In step 409, the number of entries in the node just read, 3 in this case, is compared with the order, 2 in this case. Since the number of entries is greater than the order, the process advances to 410.

第6図の410においては、第7図のAの50
1,502および503のNodeを第7図のBの
501,502および503のNodeのようにす
る。すなわち削除エントリ情報(第1図の67,
68に記憶されている。)により指定されたエン
トリを削除後、隣のNodeからエントリ両方のエ
ントリの数が均等になるように融通して、Node
内のエントリ数が位数より小さくならないように
する。この処理を均衡化処理と呼ぶ。これでエン
トリ削除処理を終了する。この結果、B+−Tree
は第7図のBのようになる。
At 410 in Figure 6, 50 at A in Figure 7
Nodes 1,502 and 503 are set like Nodes 501, 502 and 503 in B of FIG. In other words, deletion entry information (67 in Figure 1,
It is stored in 68. ) After deleting the entry specified by
Ensure that the number of entries in is not less than the order. This process is called balancing process. This completes the entry deletion process. As a result, B + −Tree
becomes like B in Figure 7.

第8図のB+−Treeからキーの値が70のエン
トリを削除することを考える。
Consider deleting an entry with a key value of 70 from the B + -Tree in FIG. 8.

第6図にて、401〜407までで、第7図の
例と同様の処理が行われる。ただし、NNLTは
第8図のCに示したようになり、601と603
のNodeがシステムバツフアに読込まれる。40
8では、親Node内の対象Nodeのエントリの隣の
エントリから隣のNodeのNode番号を得て、この
Nodeシステムバツフアに読み込む。
In FIG. 6, the same processing as in the example of FIG. 7 is performed in steps 401 to 407. However, NNLT becomes as shown in Figure 8C, 601 and 603
Node is loaded into the system buffer. 40
In step 8, get the Node number of the next Node from the entry next to the entry of the target Node in the parent Node, and
Load into the Node system buffer.

第6図の409にて、隣のNodeのエントリ数と、
位数とを比較する。この場合、エントリ数が2
で、位数が2であるので、411へジヤンプす
る。411においては、指定エントリを削除後、
左隣のNodeへ残りのエントリを移し、このNode
を空Nodeとして返却する。この処理を併合処理
と呼ぶ。
At 409 in Figure 6, the number of entries of the adjacent Node and
Compare with order. In this case, the number of entries is 2.
Since the order is 2, it jumps to 411. In 411, after deleting the specified entry,
Move the remaining entries to the Node on the left, and
is returned as an empty Node. This process is called merging process.

第6図の411の併合処理によりエントリを移
したNodeの最大キーが変わる、すなわち第8図
のNode602の最大キーが、50から仮想的最
大キー(B+−Treeに対する処理を簡易にするた
めにあらかじめ、B+−Treeに加えておくキー)
に変わつたのに伴い、親Node内のこのNodeをポ
イントしているエントリのキーをNode内の新し
い最大キーに更新し、削除されたNodeをポイン
トしているエントリを削除するように、削除エン
トリの情報を第1図の67,68に設定する。こ
の場合、67に削除エントリのNode内相対エン
トリ番号2、68に削除対象NodeのNode番号iを
設定する。
The maximum key of the Node to which the entry was transferred changes due to the merging process at 411 in FIG. 6. In other words, the maximum key of Node 602 in FIG . (Keys added to B + −Tree in advance)
, update the key of the entry pointing to this Node in the parent Node to the new maximum key in the Node, and delete the entry pointing to the deleted Node. Set the information to 67 and 68 in FIG. In this case, the intra-node relative entry number 2 of the deletion entry is set in 67, and the node number i of the deletion target node is set in 68.

第6図にて親Nodeから削除したNodeをポイン
トしていたエントリを削除すべく404へ戻る。
404にて、Node内のエントリ数は2で位数に
等しいので、405へ進む。405にて対象
NodeはRoot Nodeであるので、413ヘジヤン
プする。413にて、対象NodeはLeaf Nodeで
ないので、414へ進む。414にて対象Node
内のエントリ数は2個であるので、415へ進
む。415にて併合により1個になつたNoNode
を新しいRoot Nodeとし、今までのRoot Node
を返却する。この結果B+−Treeは第8図のBの
ようになる。
The process returns to step 404 to delete the entry pointing to the node deleted from the parent node in FIG.
At 404, the number of entries in the Node is 2, which is equal to the order, so the process proceeds to 405. Targeted at 405
Since the Node is the Root Node, it jumps 413. At 413, the target node is not a Leaf Node, so the process proceeds to 414. Target Node in 414
Since the number of entries within is 2, the process advances to 415. NoNode merged into one in 415
as the new Root Node, and set the old Root Node as the new Root Node.
to be returned. As a result, B + -Tree becomes as shown in B in FIG.

一方、Nodeが1個のB+−Treeで、しかもエ
ントリ数が位数以下の場合には、第6図にて40
1〜405,413と処理が進み、413にて4
16へジヤンプして指定エントリを削除して終
る。
On the other hand, if the number of nodes is one B + -Tree and the number of entries is less than the order, 40 in Figure 6.
Processing progresses from 1 to 405, 413, and 4 at 413.
The process jumps to 16, deletes the specified entry, and ends.

また、削除対象のエントリを含むLeaf Node
に位数より多いエントリが存在している場合は、
第6図にて、401〜404と処理進み、404
から416へジヤンプして指定エントリを削除し
て終る。
Also, the Leaf Node containing the entry to be deleted
If there are more entries than orders, then
In FIG. 6, the process progresses from 401 to 404, and 404
The process jumps to step 416, deletes the specified entry, and ends the process.

さらに、エントリの削除が下位のNodeから
Root Nodeまで波及し、Root Node内のエント
リ数が3個以上で、位数以下の場合は、第6図の
414の判定で416へジヤンプし、エントリを
削除して処理を終了する。これは、Root Node
のエントリ数は位数以下も認めるためである。
Additionally, deletion of entries from subordinate Nodes
If the ripple effect extends to the Root Node and the number of entries in the Root Node is 3 or more but less than the order, the process jumps to 416 at the determination of 414 in FIG. 6, the entry is deleted, and the process ends. This is the Root Node
This is because the number of entries in is also allowed to be less than the order.

このようにエントリ削除処理においても、併合
および均衡化を行う場合、親Nodeを更新する必
要があり。この時に、NNLTを検索するだけで、
親NodeのNode番号を得ることができる。
In this way, even in entry deletion processing, when merging and balancing, it is necessary to update the parent node. At this time, just search for NNLT,
You can get the node number of the parent node.

〔発明の効果〕〔Effect of the invention〕

B+−Treeに対してエントリを追加することに
よるSplit処理およびエントリを削除することに
よる均衡化あるいは併合処理にて、処理対象
Nodeの親のNodeを参照および更新する必要があ
る。本発明によれば、親NodeをRoot Nodeから
辿りなおさずに知ることが出来、高速に親Node
の参照あるいは更新することが可能となり、B+
−Treeへのエントリ追加および削除処理を高速
に小野うことができる。
In split processing by adding entries to B + −Tree and balancing or merging processing by deleting entries, processing target
A Node's parent Node must be referenced and updated. According to the present invention, the parent node can be known without retracing from the Root Node, and the parent node can be determined at high speed.
It is now possible to refer to or update B +
- Enables high-speed processing of adding and deleting entries to the Tree.

【図面の簡単な説明】[Brief explanation of the drawing]

第1図は本発明の全体構成を示し、第2図は
Nodeの内部構成を示し、第3図はB+−Treeへ
エントリを追加するプログラムのフローを示し、
第4図および第5図はB+−Treeへエントリを追
加する例を示し、第6図はB+−Treeからエント
リ削除するプログラムのフローを示し、第7図お
よび第8図はB+−Treeからエントリを削除する
例を示している。第9図はNNLT、第10図は
NNLTにNode番号登録するプログラムのフロー
チヤート、第11図は親Node番号をNNLTから
検索するプログラムのフローチヤートを示す。 1……磁気デイスク装置、2……B+−Treeに
より構成されるフアイル、21……フアイル内の
エリアを管理するビツトマツプ、22……B+
Tree本体、3……フアイルラベル群、4……主
メモリ、5……B+−Treeを管理するプログラム
群、51……B+−Treeへエントリを追加するプ
ログラム、52……B+−Treeからエントリを削
除するプログラム、53……B+−Treeを検索す
るプログラム、54……Node番号登録プログラ
ム、55……親Node番号検索プログラム、6…
…ユーザプログラムエリア、61……ユーザープ
ログラム、7……NNLT、8……システムワー
クエリア、9……Node、91……Nodeのコント
ロール部、92,93……エントリ、10……
B+−Treeのエントリ追加プログラム、211〜
215,310〜304,501〜505および
601〜603……B+−TreeのNode。
Fig. 1 shows the overall configuration of the present invention, and Fig. 2 shows the overall structure of the present invention.
The internal structure of Node is shown, and Figure 3 shows the flow of a program that adds an entry to B + -Tree.
Figures 4 and 5 show an example of adding an entry to B + -Tree, Figure 6 shows the flow of a program to delete an entry from B + -Tree, and Figures 7 and 8 show an example of adding an entry to B + -Tree. An example of deleting an entry from Tree is shown. Figure 9 is NNLT, Figure 10 is
A flowchart of a program for registering a Node number in the NNLT, and FIG. 11 shows a flowchart for a program for searching a parent Node number from the NNLT. 1...Magnetic disk device, 2...File composed of B + -Tree, 21...Bit map for managing area within the file, 22...B + -
Tree body, 3... File labels, 4... Main memory, 5... Programs that manage B + -Tree, 51... Program that adds entries to B + -Tree, 52... B + -Tree 53...Program to search for B + -Tree, 54...Node number registration program, 55...Parent Node number search program, 6...
...User program area, 61...User program, 7...NNLT, 8...System work area, 9...Node, 91...Node control section, 92, 93...Entry, 10...
B + -Tree entry addition program, 211~
215, 310-304, 501-505 and 601-603... Nodes of B + -Tree.

Claims (1)

【特許請求の範囲】 1 演算処理装置と主メモリと補助記憶装置と入
出力装置からなる電子計算機システムにおいて、 前記補助記憶装置に、キーにて情報を検索する
ための平衡木を記憶し、 前記主メモリに、前記平衡木に対して、ルート
ノードからリーフノードまで辿つたノードを識別
するための識別情報を記憶するテーブルを記憶
し、 前記テーブルには、識別情報として、登録され
たノード数及び前記平衡木に対して、ルートノー
ドから対象キーを含むリーフノードまで辿つた時
のノード番号が、ケース番号順に、順次記憶さ
れ、 処理中のノードの親のノードの識別情報が必要
になつた場合、 カウンタとして前記登録されたノード数をセ
ツトする処理と、 +1番目のケースに記憶されたノード番号と
指定されたノード番号が一致するか否か判定する
判定処理と、 前記判定結果が一致する場合は、+1番目の
ケースに記憶されたノード番号を親のノードのノ
ード番号とし、 前記判定結果が不一致の場合は、カウンタを
1だけ減算して、前記判定処理を行なうことを特
徴とする情報検索方式。
[Scope of Claims] 1. In an electronic computer system comprising an arithmetic processing unit, a main memory, an auxiliary storage device, and an input/output device, the auxiliary storage device stores a balanced tree for retrieving information using keys; A table storing identification information for identifying nodes traced from the root node to the leaf nodes for the balanced tree is stored in the memory, and the table includes the number of registered nodes and the balanced tree as the identification information. , the node numbers traced from the root node to the leaf node containing the target key are stored sequentially in order of case number, and when the identification information of the parent node of the node being processed is needed, it is used as a counter. a process for setting the number of registered nodes; a determination process for determining whether the node number stored in the +1st case matches the specified node number; and +1 if the determination results match. An information retrieval system characterized in that the node number stored in the second case is set as the node number of the parent node, and if the determination results do not match, a counter is decremented by 1 and the determination process is performed.
JP58018824A 1983-02-09 1983-02-09 Information retrieving system Granted JPS59146339A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP58018824A JPS59146339A (en) 1983-02-09 1983-02-09 Information retrieving system

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP58018824A JPS59146339A (en) 1983-02-09 1983-02-09 Information retrieving system

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JPS59146339A JPS59146339A (en) 1984-08-22
JPH0524549B2 true JPH0524549B2 (en) 1993-04-08

Family

ID=11982304

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP58018824A Granted JPS59146339A (en) 1983-02-09 1983-02-09 Information retrieving system

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JPS59146339A (en)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH1040255A (en) * 1996-07-29 1998-02-13 Nec Software Ltd Hash table control device

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5261088A (en) * 1990-04-26 1993-11-09 International Business Machines Corporation Managing locality in space reuse in a shadow written B-tree via interior node free space list
KR20000037515A (en) * 1998-08-19 2000-07-05 윤종용 How to configure a non-plus tree for history management
DE102006034407A1 (en) * 2006-07-25 2008-01-31 Robert Bosch Gmbh Update procedure for databases, in particular navigation databases

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS5410801B2 (en) * 1971-12-25 1979-05-10
JPS57103181A (en) * 1980-12-19 1982-06-26 Fujitsu Ltd Main storage residing system for index
JPS57139848A (en) * 1981-02-23 1982-08-30 Hitachi Ltd Picture control system of display data input terminal equipment

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH1040255A (en) * 1996-07-29 1998-02-13 Nec Software Ltd Hash table control device

Also Published As

Publication number Publication date
JPS59146339A (en) 1984-08-22

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US4677550A (en) Method of compacting and searching a data index
US7647334B2 (en) Method for checking index consistency in database
JP2770715B2 (en) Structured document search device
US20070118547A1 (en) Efficient index versioning in multi-version databases
JPH02501514A (en) How to combine software application programs that use attribute data model databases
JPH0916607A (en) Index management method in database management system
JP3003915B2 (en) Word dictionary search device
JP3205406B2 (en) Reference target variable determination processing method and translation processing system
US4780810A (en) Data processor with associative memory storing vector elements for vector conversion
JPH0524549B2 (en)
CN111581440A (en) Hardware acceleration B + tree operation device and method thereof
US6085036A (en) Data base structure and management
JP3636773B2 (en) Information processing device for database check
JPH0561758A (en) Information link device
JPS59139451A (en) Information processing method
JP4056622B2 (en) Database management device
JP2604787B2 (en) Two-dimensional data storage method
JPH06214849A (en) Data base system
JP2922956B2 (en) File area allocation method
JPS6136654B2 (en)
JPH0283640A (en) Data base updating method
JPH05265821A (en) Index managing system for data base
JP3298935B2 (en) File management device
JPH08328929A (en) Database partition management system
JPS623328A (en) Control system for hierarchical structure data