Bases de datos

UNIDAD 3 PROCESAMIENTO DE CONSULTAS DISTRIBUIDAS
3.1 METODOLOGIA DE PROCESAMIENTO DE CONSULTAS DISTRIBUIDAS

Primeramente se debe de contar con heterogeneidad de los datos, para que puedan serusados para formular consultas. Tenemos los siguientes ejemplos:

Heterogeneidad de los datos:
Desafío de desarrollar lenguajes que puedan ser usados para formular consultas que envuelvan modalidadesmúltiples de datos
(ej. registros, texto, imágenes, video, sonido).

BD CENTRALIZADA

BD DISTRUIBUIDA

Así como también necesitamos contar con:

-Localización de los datos para generar reglasheurísticas
-Descomposición de consultas en paralelo en cada nodo
-Reducir la cantidad de datos a transferir en la red

3.2 ESTRATEGIAS DE PROCESAMIENTO DE CONSULTAS DE BASES DE DATOSDISTRIBUIDAS
Contamos con la estrategia de Reformulación de consultas, que nos sirve para encontrar q la información que nos va a proveer sea solo la que se le pidió por la fuente

También se cuenta con laestrategia de descomposición de las fuentes, q consiste en que según las fuentes q pidan cierto tipo de datos sean las atentadas con mayor velocidad.

3.3 OPTIMIZACION DE CONSULTAS DISTRIBUIDASObjetivos de la optimización de consultas
El objetivo del procesamiento de consultas en un ambiente distribuido es transformar una consulta sobre una base de datos distribuida en una especificación dealto nivel a una estrategia de ejecución eficiente expresada en un lenguaje de bajo nivel sobre bases de datos locales.
Así, el problema de optimización de consultas es minimizar una función de costotal que
función de costo total = costo de I/O + costo de CPU + costo de comunicación
Los diferentes factores pueden tener pesos diferentes dependiendo del ambiente distribuido en el que se trabaje.Por ejemplo, en las redes de área amplia (WAN), normalmente el costo de comunicación domina dado que hay una velocidad de comunicación relativamente baja, los canales están saturados y el trabajo...