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競馬データベースサーバーソフトウェア「KeiBa DataBase Server(KBDBS)」
  Windows
競馬データベースサーバーソフトウェア「KeiBa DataBase Server(KBDBS)」
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テーブル構造(2006年06月04日更新)
・型について…全ての項目は、可変長文字列(VARCHAR)型とします。
・初期値について…「0」は半角数字ゼロ、「S」は全角スペース、「sp」は半角スペースを示しています。「S sp」は全半角スペースの混在が考えられます。
・データ内容について…基本的にJRA-VAN Data Lab.のデータに基づいた形式になっていますが、以下の部分において異なります。
 (1)各テーブルに対し、レコード種別IDは格納していない。
 (2)各テーブルの項目順序は、主キーとなる項目が上から順に並ぶように変更している。またデータ区分、データ作成年月日は一番下へ移動している。
 (3)各テーブルに対し、最後に予備の項目を付加している。
 (4)開催年と開催月日は、開催日としてひとつの項目にまとめている。
 (5)各テーブルのキー(主キー)は、KBDBS独自のものにしている。(例:レース検索のためのキーは、開催日+競馬場コード+レース番号)
 (6)各データに対し、文字列の後ろにある半角スペースおよび全角スペースは削除している。
 (7)Data Lab.でひとつのデータでも、KBDBSでは複数のテーブルに分けるものがある。(特別登録馬、票数1)
 (8)Data Lab.のデータのうち、KBDBSでは省略している項目がある。(競走馬:3代目の血統情報、産駒マスタ:2代目および3代目の血統情報)
 (9)Data Lab.のデータのうち、KBDBSでは複数の項目をひとつにまとめているものがある。 
全体: 開催年+開催月日 →開催日
レース詳細: コーナー+周回数+各通過順位 →コーナー通過順位
票数: 票数項目 →複数の票数をひとまとめ
オッズ: オッズ項目 →複数のオッズをひとまとめ
全体: 着回数項目 →1着〜5着、着外をひとまとめ
馬体重: 馬名+馬体重+増減符号+増減差 →馬体重情報
データマイニング予想: 予想走破タイム+
予想誤差(信頼度+)+予想誤差(信頼度−)
→マイニング予想
 
01−1.特別登録馬概要(TKBTMST)  
01−2.特別登録馬詳細(TKBTDTL)  

02−1.レース概要(RACEMST)
 
02−2.レース詳細(RACEDTL)  

03−1.払戻(RFD)
 

04−1.票数概要(VOTEMST)
 
04−2.票数[単複枠](VOTETFWK)  
04−3.票数[馬連](VOTEUREN)  
04−4.票数[ワイド](VOTEWIDE)  
04−5.票数[馬単](VOTEUTAN)  
04−6.票数[3連複](VOTETRIO)  
04−7.票数[3連単](VOTETRIF)  

05−2.オッズ[単複枠](ODDSTFWK)
 
05−3.オッズ[馬連](ODDSUREN)  
05−4.オッズ[ワイド](ODDSWIDE)  
05−5.オッズ[馬単](ODDSUTAN)
05−6.オッズ[3連複](ODDSTRIO)  
05−7.オッズ[3連単](ODDSTRIF)  
06−1.競走馬マスタ(HORSE)  
07−1.騎手マスタ(JKY) 
08−1.調教師マスタ(TRNR) 
09−1.生産者マスタ(BRDR) 
10−1.馬主マスタ(OWNR) 
11−1.繁殖馬マスタ(BRD) 
12−1.産駒マスタ(FOAL) 
13−1.レコードマスタ(RECORD)  

14−1.坂路調教(TRNG)
 

15−1.馬体重(WGHT)
 
16−1.天候馬場状態(WEATHER)  
17−1.出走取消・競走除外(WITHDRAW)  
18−1.騎手変更(JKYCHNG)  
19−1.データマイニング予想(DMTIP)  

20−1.開催スケジュール(SCHEDULE)
 

21−1.発走時刻変更(POSTTMCHNG)
 
22−1.コース変更(COURSECHNG)  

A−01.コード変換(CDCONV)
 
B−01.データベース管理(DBMNG)  
B−02.テーブル管理(TBMNG)
 
テーブル構造変更履歴
v2006.06.05
 06−1.競走馬マスタ(HORSE)
  ・項番8:馬名欧字のサイズを80→60に変更(ただし旧バージョンからの移行の場合は80のまま)
  ・項番9:JRA施設在きゅうフラグを追加
  ・項番10:予備を追加
  ・項番40:平地収得賞金累計の説明を追記
 13−1.レコードマスタ(RECORD)  
  ・項番45:データ区分の説明を変更
 
※詳細につきましては、JRA-VAN発表のJRA-VAN Data Lab. JVData 仕様書をご参照ください。