modelos avanzados de bases de datos base de datos distribuidas

Base de Datos Distribuidas
domina dado que hay una velocidad de comunicación relativamente baja. Es por esto que los
algoritmos diseñados para trabajar en entornos WAN suelen despreciar el coste de CPU y de
entrada/salida. En redes LAN el peso las comunicaciones no es tan dominante y los tres factores
se equiparan.
Otro factor importante a tener en cuenta a la hora de optimizar consultas en bases de datos
distribuidas es saber la complejidad computacional de los diferentes tipos de operaciones que se
pueden hacer. Antes hemos visto que ganábamos eficiencia al eliminar un producto cartesiano,
que como veremos ahora, es la operación más compleja.
Veamos un listado de las principales operaciones del álgebra relacional junto con su
complejidad:
• Selección y proyección sin eliminar duplicados: O(n)
• Proyección (con eliminación de duplicados) y agrupación: O(n*log n).
• Junta, semijunta, división, operaciones con conjuntos: O(n*log n).
• Producto cartesiano: O(n^2).
Características de los procesadores de consultas
Comparar un sistema centralizado con uno distribuido es una tarea complicada ya que
ambos difieren en una gran cantidad de aspectos, desde su arquitectura hasta la forma de tratar
una consulta. Vamos a enumerar las principales características de los procesadores de consultas
distribuidas y que los diferencias de los procesadores de los sistemas centralizados:
• Tipo de optimización.
• Granularidad de la optimización.
• Tiempo de optimización
• Estadísticas
• Nodos de decisión.
• Topología de la red.
Arquitectura del procesamiento de consultas
El procesamiento de consultas distribuidas podemos separarlo en cuatro fases o niveles,
desde que la consulta llega hasta que se optimiza al máximo posible:
• Descomposición de consultas.
• Localización de datos.
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