ACTIVIDAD 3 PROCESAMIENTO DE CONSULTAS DISTRIBUIDAS

 METODOLOGIA DE PROCESAMIENTO DE CONSULTAS DISTRIBUIDAS

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

BD CENTRALIZADA



BD DISTRUIBUIDA


Asi como tambien necesitamos contar con:

-Localizacion 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

ESTRATEGIAS DE PROCESAMIENTO DE CONSULTAS DE BASES DE DATOS DISTRIBUIDAS

Contamos con la estategia de Reformulacion 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, que consiste en que segun las fuentes que pidan cierto tipo de datos sean las atentidas con mayor velocidad.


El procesamiento de consultas tiene como objetivo principal transformar una consulta escrita en un lenguaje de alto nivel en una estrategia de ejecución correcta y eficiente expresada en un lenguajede bajo nivel y ejecutar la estrategia para extraer los datos requeridos. Particularmente, para construir la respuesta a una consulta, el usuario no tiene que especificar de manera precisa elprocedimiento que se debe seguir. 

OPTIMIZACION DE CONSULTAS DISTRIBUIDAS

Para poder optimizar una consulta necesitamos tener claras las propiedades del algebra relacional para asegurar la reformulacion de la consulta, al optimizar una consulta obtenemos los siguientes beneficios:

-minimizar costos
-Reducir espacios de comunicaciones
-Seguridad en envios de informacion

El problema de optimización de consultas es altamente demandante en

tiempo de ejecución y, en el caso general, es un problema de la clase

NP. Así existen dos estrategias para su solución: búsqueda exhaustiva oel uso de heurísticas. Los algoritmos de búsqueda exhaustiva tienen una

complejidad combinatorial en el número de relaciones de la consulta.

Obtienen la transformación óptima, pero sólo se aplican a consultas

simples dado su tiempo de ejecución.

Optimización Global de Consultas

Dada una consulta algebraica sobre fragmentos, el objetivo de esta capa

es hallar una estrategia de ejecución para la consulta cercana a la

óptima. La estrategia de ejecución para una consulta distribuida puede

ser descrita con los operadores del álgebra relacional y con primitivas de

comunicación para transferir datos entre nodos. Para encontrar una

buena transformación se consideran las características de los

fragmentos, tales como, sus cardinalidades.

Optimización Local de Consultas

El trabajo de la última capa se efectúa en todos los nodos con

fragmentos involucrados en la consulta. Cada subconsulta que se ejecuta

en un nodo, llamada consulta local, es optimizada usando el esquema

local del nodo. Hasta este momento, se pueden eligen los algoritmos

para realizar las operaciones relacionales. La optimización local utiliza los

algoritmos de sistemas centralizados