Tecno

Instituto Tecnológico De Ocotlán

Licenciatura en informática

Base De Datos Distribuidas

Unidad 3
Procesamiento de consultas distribuidas

Jesús Humberto García Flores

02 de noviembre de 2011

Contenido
Procesamiento de consultas distribuidas 2
Metodología Procesamiento Consultas Distribuidas. 3
Estrategias de procesamiento de consultas distribuidas 4
Árboles de consultas5
Transformaciones equivalentes 5
Métodos de ejecución del Join 6
Optimización global de consultas 7
Optimización local de consultas 7

Procesamiento de consultas distribuidas

Dado que la ejecución de consultas es un aspecto crítico en el rendimiento de un DBMS, el procesamiento de consultas ha recibido una gran atención tanto para bases de datos centralizadas como distribuidas. Sinembargo, el procesamiento de
consultas es mucho más difícil en ambientes distribuidos que en centralizados, ya que existe un gran número de parámetros que afectan el rendimiento de las consultas distribuidas.

El éxito creciente de la tecnología de bases de datos relacionales en el procesamiento de datos se debe, en parte, a la disponibilidad de lenguajes no procedurales los cuales puedenmejorar significativamente el desarrollo de aplicaciones y la productividad del usuario final. Ocultando los detalles de bajo nivel acerca de la localización física de datos, los lenguajes de bases de datos relacionales permiten la expresión de consultas complejas en una forma concisa y simple. Particularmente, para construir la respuesta a una consulta, el usuario no tiene que especificar de maneraprecisa el procedimiento que se debe seguir. Este procedimiento es llevado a cabo por un módulo del DBMS llamado el
Procesador de consultas
(Query processor).Dado que la ejecución de consultas es un aspecto crítica en el rendimiento de un DBMS, el procesamiento de consultas ha recibido una gran atención tanto para bases de datos centralizadas como distribuidas. Sin embargo, el procesamiento deconsultas es mucho más difícil en ambientes distribuidos que en centralizados, ya que existe un gran número de parámetros que afectan el rendimiento de las consultas distribuidas. En este capítulo revisaremos el procesamiento de consultas para bases de datos distribuidas.
Ejemplo de consulta distribuida

Partiremos de la siguiente situación:

NODO1:

El contenido de la relación EMPLEADO esel siguiente:
- 10,000 tuplas.
- Cada tupla tiene 100 bytes de longitud.
- El campo COD tiene 9 bytes de longitud.
- El campo Depto tiene 4 bytes de longitud.
- El campo Nombre tiene 15 bytes de longitud.
- El campo Apellido tiene 15 bytes de longitud.

- 100 tuplas.
- Cada tupla tiene 35 bytes de longitud.
- El campo NDpto tiene 4 bytes de longitud.
- El campo Responsable tiene 9 bytesde longitud.
- El campo Edificio tiene 10 bytes de longitud.

Metodología Procesamiento Consultas Distribuidas.

Las consultas distribuidas detienen acceso a datos de varios orígenes de datos heterogéneos. Estos orígenes de datos pueden estar almacenados en el mismo equipo o en equipos diferentes. Microsoft SQL server admite consultas distribuidas utilizando ole bd. Los usuarios de SQLserver pueden utilizar consultas distribuidas para obtener acceso a lo siguiente: datos distribuidos almacenados en varias estancias de SQL server. Datos heterogéneos almacenados en varios orígenes de datos relacionales y no relacionales a los que se obtienen acceso mediante un proveedor ole bd. Los proveedores ole bd exponen datos en objetos tabulares denominados conjuntos de filas. SQL server permitehacer referencia a conjunto de filas desde proveedores ole bd en instrucciones transac-sql como si fueran tablas de SQL server. En las instrucciones select, insert, update y delete de transac-sql, se puede hacer referencia directas a las tablas y vistas de orígenes de datos externos. Los lenguajes de bases de datos relacionales permiten la expresión de consultas complejas en una forma concisa y...