Preoptimización de consultas en fuentes de datos con capacidades limitadas
- Autores: Elsa Tovar, María Esther Vidal
- Localización: Interciencia: Revista de ciencia y tecnología de América, ISSN 0378-1844, Vol. 33, Nº. 3, 2008 (Ejemplar dedicado a: Valoración económica de árboles con usos medicinales), págs. 179-186
- Idioma: español
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Resumen
Tecnologías emergentes tales como Web Semántica, P2P y Grid Semántico han hecho accesible una gran cantidad de fuentes de datos, caracterizadas por propiedades que impactan en la complejidad de la optimización tradicional de consultas y en las tareas de procesamiento. En este trabajo se describe el efecto de las capacidades de consulta limitadas en el proceso de encontrar un buen plan para evaluar una consulta. Este problema es NP-Completo y diferentes enfoques han sido utilizados para encontrar soluciones aproximadas. Se considera el proyecto WebSrcMed, que implementa una estrategia de optimización de dos fases para encontrar planes de ejecución buenos en términos de bajo costo y seguros ya que, al menos, una combinación de fuentes de datos puede responder la consulta. En la primera fase, las descripciones de capacidades limitadas son consideradas para particionar el espacio de búsqueda en conjuntos de preplanes donde las capacidades de la consulta son satisfechas y se selecciona un buen preplán entre ellos. En la fase, el espacio de planes inducidos por el preplán es explorado y se produce un buen plan de ejecución. Debido a que espacio de búsqueda de los preplanes puede ser grande, se requieren técnicas eficientes para explorarlo adecuadamente. Se presenta un algoritmo evolutivo que encuentra eficientemente preplanes seguros y buenos. En un estudio experimental se observó que la solución encuentra buenos preplanes para consultas complejas. La eficiencia del algoritmo utilizado (número de soluciones diferentes respecto al número de soluciones encontradas) es superior a la eficiencia mostrada en técnicas aleatorias existentes.
