Base de datos distribuidas unidad3

INSTITUTO DE ESTUDIOS SUPERIORES de la SIERRA
PLANTEL CUETZALAN.

MATERIA:
BASE DE DATOS DISTRIBUIDAS

CATEDRATICO:
Lic. FRANCISCO JAVIER XILOT

TRABAJO:
ENSAYO UNIDAD 3

Alumno:
JAIME ROSAS GARCIA

INDICE:

INTRODUCCION
Unidad 3 Procesamiento de consultas distribuidas
3.1 Metodologia Procesamiento Consultas Distribuidas
3.2 Estrategias Procesamiento ConsultasDistribuidas
3.2.1 Arboles de Consultas
3.2.2 Transformaciones Equivalentes Consultas Distribuidas
3.2.3 Metodos Ejecucion del Join
3.3 Optimizacion de Consultas Distribuidas
3.3.1 Optimizacion Global Consultas Distribuidas
3.3.2 Optimizacion Local Consultas Distribuidas

INTRODUCCION:

A continuación se muestra una parte de información relacionada con base de datos distribuidas en la cualse muestra los tipos de estrategias, las optimizaciones etc. Que se pueden llegar a lograr uno de los principales objetivos del procesamiento de consultas en un ambiente distribuido es transformar una consulta sobre una base de datos distribuida en una especificación de alto nivel a una estrategia de ejecución eficiente expresada en un lenguaje de bajo nivel sobre bases de datos locales.
Losdiferentes 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 adicional requerido por los protocolos de comunicación es considerable. Así, los algoritmosdiseñados para trabajar en una WAN, por lo general, ignoran los costos de CPU y de I/O. En redes de área local (LAN) el costo de comunicación no es tan dominante, así que se consideran los tres factores con pesos variables.

3.1 METODOLOGIA DE PROCESAMIENTO DE CONSULTAS DISTRIBUIDAS

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

BD CENTRALIZADA

BD DISTRUIBUIDA

Así como también necesitamos contar con:

-Localización de los datos para generar reglas heuristicas
-Descomposicion 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 DATOS DISTRIBUIDAS
Contamos con la estategia deReformulacion de consultas, que nos sirve para encontrar q la informacion que nos va a proveer sea solo la que se le pidio por la fuente

Tambien se cuenta con la estrategia de descomposicion de las fuentes, q consiste en que segun las fuentes q pidan cierto tipo de datos sean las atentidas con mayor velocidad.
El procesamiento de consultas tiene varias etapas a seguir para resolver una consulta SQL,las características del modelo relacional permiten que cada motor de base de datos elija su propia representación que, comúnmente, resulta ser el álgebra relacional. La optimización de consultas es, entonces, una de estas etapas (que por cierto otros modelos de bases de datos no poseen).
Existen distintos métodos para optimizar consultas relacionales, sin embargo el enfoque de optimización basadaen costos combinado con heurísticas que permitan reducir el espacio de búsqueda de la solución es el método mayormente utilizado por los motores de base de datos relaciones de la actualidad, en todo caso, independiente del método elegido para optimizar la consulta, la salida de este proceso debe ser un plan de ejecución, el cual comúnmente es representado en su forma de árbol relacional.
Laoptimización de consultas en base a costos supone la utilización de una medida de costo que sea común a lo largo del proceso, esta medida debe representar el criterio de minimización en la utilización de recursos del sistema, la medida estándar para bases de datos relacionales es usualmente la cantidad de E/S (tanto de disco como de la’‘’ memoria intermedia). Este enfoque estima un costo que estará...