Actividad 15.

Estrategias de procesamiento de consultas distribuidas.

Consulta distribuida:

·         Las consultas distribuidas tienen acceso a datos de varios orígenes de datos heterogéneos.

·         Estos orígenes de datos pueden estar almacenado en el mismo equipo o en equipos diferentes.

·         El procesamiento de consultas tiene varias etapas a seguir para resolver una consulta en sql.

·         Las características del modelo relacional permiten que cada motor de base de datos elija su propia representación: álgebra relacional.

Existen varios medios para calcular la respuesta a una consulta.

Es preciso tener en cuenta otros factores como son:

·         El costo de transmisión de datos en la red.

·         Repetición y fragmentación.

·         Procesamiento de intersección simple.

Árboles de consultas:

Son estructuras de datos en forma de árbol, en donde, los datos al estar ordenados en la estructura, hace más ágiles las consultas.

Pasos:

– Parsing y traducción de la consulta

 – Optimización

 – Generación de código

 – Ejecución de la consulta

Transformaciones equivalentes.

Cuando una base de datos se encuentra en múltiples servidores y distribuye a un número determinado de nodos tenemos:

El servidor recibe una petición de un nodo.

El servidor es atacado por el acceso concurrente a la base de datos cargada localmente.

El servidor muestra un resultado y le da un hilo a cada una de las maquinas nodo de la red local.

Métodos de ejecución del join.

Existen diferentes algoritmos que pueden obtener transformaciones eficientes en el procesamiento de consultas:

•       Join externo.

Un outer join es una extensión del operador join que se utiliza a menudo para trabajar con la información que falta.

•      Join complejos.

Los join en bucle anidado y en bucle anidado por bloques son útiles siempre, sin embargo, las otras técnicas de join son más eficientes que estas, pero sólo se pueden utilizar en condiciones particulares tales como join natural o equi-join.

•     Join por asociación híbrida.

El algoritmo de join por asociación híbrida realiza otra optimización; es útil cuando el tamaño de la memoria es relativamente grande paro aún así, no cabe toda la relación s en memoria.

•          Join por asociación.

Al igual que el algoritmo de join por mezcla, el algoritmo de join por asociación se puede utilizar para un Join natural o un equi-join. Este algoritmo utiliza una función de asociación h para dividir las tuplas de ambas relaciones.

•    Join por mezcla.

Este algoritmo se puede utilizar para calcular si un Join natural es óptimo en la búsqueda o consulta.

•         Join en bucles anidados por bloques.

Una variante del algoritmo anterior puede lograr un ahorro en el acceso a bloques, si se procesan las relaciones por bloques en vez de por tuplas.