3.1 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
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
3.2 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, q consiste en que segun las fuentes q pidan cierto tipo de datos sean las atentidas con mayor velocidad.
Tambien se cuenta con la estrategia de descomposicion de las fuentes, q consiste en que segun las fuentes q pidan cierto tipo de datos sean las atentidas con mayor velocidad.
3.3 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
Samperio Mauricio. (06 de Diciembre de 2010). Blog Mauricio-ISO20000. Recuperado el 06 de Diciembre de 2010, de http://www.desarrolloweb.com/articulos/arquitectura-base-de-datos.html
