En años recientes, la disponibilidad de las bases de datos y de las redes de computadoras ha promovido el desarrollo de un nuevo campo denominado bases de datos




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4.7.3 Reducción para fragmentación híbrida



La fragmentación híbrida se obtiene combinando fragmentación horizontal y vertical. El objetivo de la fragmentación híbrida es ejecutar de manera eficiente consultas que involucran selección, proyección y junta. El programa para fragmentación híbrida utiliza uniones y juntas de fragmentos. Las consultas en fragmentos híbridos se pueden reducir combinando las reglas usadas para fragmentación horizontal primaria, fragmentación vertical y fragmentación horizontal derivada. Estas se pueden resumir de la manera siguiente:


  1. Remover las relaciones vacías generadas para por selecciones contradictorias en fragmentos horizontales.

  2. Remover las relaciones intermedias inútiles generadas por proyecciones en fragmentos verticales.

  3. Distribuir juntas sobre uniones a fin de aislar y remover juntas inútiles.

 

Ejemplo 4.16. Considere la siguiente fragmentación híbrida de la relación E:
E1 =  ENO  "E4" ( ENO,ENOMBRE (E))

E1 =  ENO > "E4" ( ENO,ENOMBRE (E))

E3 =  ENO,TITULO (E)
El programa de localización de para la relación E es
E = (E1  E2) ENO E3
Considere ahora la siguiente consulta en SQL
SELECT ENAME

FROM E

WHERE E.ENO = "E5"
La consulta genérica se presenta en la Figura 4.15a. Si se mueve hacia abajo la operación de selección se puede eliminar E1. Más aún, si, una vez eliminando E1, se mueve hacia abajo la operación de proyección, entonces, se puede eliminar E3. Así, la junta ya no es necesaria y se obtiene la consulta reducida de la Figura 4.15b.


Figura 4.15. Reducción para fragmentación horizontal derivada.

 

4.8 Optimización global de consultas



La optimización global de consultas es la tercera etapa del procesamiento de consultas distribuidas de acuerdo a la Figura 4.4. 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 salida de la capa de optimización global es una calendarización de una consulta optimizada en el álgebra relacional la cual indica el orden en que se ejecutan los operadores e incluye operaciones de comunicación sobre los fragmentos.
Ya que la selección del ordenamiento óptimo de operadores para una consulta es computacionalmente intratable, el objetivo del optimizador es encontrar la mejor estrategia, no necesariamente óptima, para ejecutar la consulta. La selección de la "mejor" estrategia requiere, por lo general, predecir los costos de ejecución de diferentes alternativas para ejecutar la consulta. El costo de ejecución se expresa como la combinación pesada de los costos de entrada/salida, de CPU y de comunicación.

 

4.8.1 Definiciones básicas



Antes de empezar los conceptos involucrados en la optimización de consultas, se revisarán brevemente algunos conceptos básicos en el proceso de optimización. En un proceso de optimización es necesario optimizar (minimizar o maximizar) una función objetivo, en nuestro caso llamada función de costo. El proceso de optimización selecciona el mejor miembro x de un conjunto que optimiza la función de costo. A este conjunto de posibles soluciones se le conoce como el conjunto solución. Dada la forma en que trabajan los algoritmos de optimización, al conjunto solución también se le conoce como el espacio de búsqueda. Los algoritmos, llamados de búsqueda, se mueven de elemento a elemento en este espacio hasta encontrar una buena solución. Existen diversas técnicas para el desarrollo de algoritmos de búsqueda: búsqueda ávida, programación dinámica, algoritmos heurísticos, mejoramiento iterativo, recocido simulado, algoritmos genéticos, búsqueda tabú, etc.

 
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