LAS DIFERENTES ESTRATEGIAS DE PROCESAMIENTO 

DE CONSULTAS DISTRIBUIDAS

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.

Existen distintos métodos para optimizar consultas relacionales, sin embargo el enfoque de optimización basada en 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.

Arboles de consultas

Transformaciones equivalentes 

1.-el servidor recibe una petición de un nodo

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

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

Una base de datos es accesada de esta manera la técnica que se utiliza es la de fragmentación de datos que puede ser híbrida, horizontal y vertical.

En esta fragmentación lo que no se quiere es perder la consistencia de los datos, por lo tanto se respetan las formas normales de la base de datos ok.

Bueno para realizar una transformación en la consulta primero desfragmentamos siguiendo los estándares marcados por las reglas formales y posteriormente realizamos el envió y la maquina que recibe es la que muestra el resultado pertinente para el usuario, de esta se puede producir una copia que sera la equivalente a la original.

Join

La sentencia Join en SQL permite combinar registros de dos o más tablas en una base de datos relacional. En el Lenguaje de Consultas Estructurado (SQL), hay tres tipo de JOIN: interno, externo, y cruzado.

En casos especiales una tabla puede unirse a sí misma, produciendo una auto-combinación,SELF-JOIN.

Matemáticamente, JOIN es composición relacional, la operación fundamental en el álgebra relacional, y generalizando es una función de composición.

Optimización de Consultas Distribuidas

El objetivo 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.

Así, el problema de optimización de consultas es minimizar una función de costo tal que función de costo total = costo de I/O + costo de CPU + costo de comunicación

Los diferentes 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 algoritmos diseñados 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.

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 cordialidades. Un aspecto importante de la optimización de consultas es el ordenamiento de juntas, dado que algunas permutaciones de juntas dentro de la consulta pueden conducir a un mejoramiento de varios órdenes de magnitud. La salida de la capa de optimización global es una consulta algebraica optimizada con operación de comunicación incluida sobre los fragmentos.

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. Optimizar las consultas distribuidas

Para mejorar el rendimiento, SQL Server 2005 realiza los siguientes tipos de optimización específicos de las consultas distribuidas:

Ejecución de consultas remotas utilizada con proveedores de comandos SQL de OLE DB.

Se considera que un proveedor OLE DB es un proveedor de comandos SQL si cumple los siguientes requisitos mínimos:

Admite el objeto Command y todas sus interfaces obligatorias.

Admite la sintaxis DBPROPVAL SQL SUBMINIMUM o SQL-92 de nivel de entrada o superior, u ODBC de nivel de núcleo o superior. El proveedor debe proporcionar este nivel de lenguaje mediante la propiedad DBPROP_SQL SUPPORT de OLE DB.