Resumen de Técnicas de particionamiento multidimensional basadas en la utilización de índices multi-atributo en bases de datos paralelas
LOS REQUERIMIENTOS CADA DIA MAS EXIGENTES DE MODERNAS APLICACIONES DE BASES DE DATOS, TALES COMO GIS, CAD, CASE Y OTRAS, IMPONEN LA NECESIDAD DE ENCONTRAR NUEVAS VIAS DE SOLUCION AL PROBLEMA DEL TRATAMIENTO DE GRANDES VOLUMENES DE INFORMACION,LA POTENCIA DE PROCESAMIENTO DE COMPUTADORES PARALELOS ECONOMICAMENTE ABORDABLES, HA ATRAIDO LA ATENCION DE UNA GRAN COMUNIDAD DE INVESTIGADORES Y TECNICOS QUE ENCUENTRAN EN LOS SISTEMAS PARALELOS DE BASES DE DATOS LA RESPUESTA EFICIENTE A LAS EXIGENCIAS DE NUEVAS APLICACIONES.ESPECIFICAMENTE, LA TECNOLOGIA DEL PARALELISMO RESULTA UNA ATRACTIVA VIA DE SOLUCION A LA PROBLEMATICA TRADICIONAL DEL CUELLO DE BOTELLA QUE REPRESENTAN LAS OPERACIONES DE ENTRADA/SALIDA. CON OBJETO DE MINIMIZAR EL TIEMPO DE RESPUESTA A UNA CONSULTA, LOS SISTEMAS DE BASES DE DATOS PARALELAS PARTICIONAN LOS DATOS ENTRE UN CONJUNTO DE DISPOSITIVOS DE ALMACENAMIENTO, FAVORECIENDO EL ACCESO EN PARALELO A LOS MISMOS Y PERMITIENDO, EN DEFINITIVA LA PARTICIPACION CONCURRENTE DE VARIOS PROCESADORES EN LA EJECUCION DE UNA CONSULTA.
HABITUALMENTE, EL PARTICIONAMIENTO DE LAS RELACIONES SE EFECTUA POR UN SOLO ATRIBUTO, ENVIANDO LAS TUPLAS A DISTINTOS DISPOSITIVOS DEPENDIENDO DEL VALOR DE DICHA TUPLA SOBRE EL ATRIBUTO DE PARTICIONAMIENTO. ESTA FORMA DE FRAGMENTAR LOS DATOS RESULTA ADECUADA CUANDO EL PREDICADO DE LA CONSULTA INCLUYE EL ATRIBUTO DE PARTICIONAMIENTO. SIN EMBARGO, EN AQUELLOS CASOS EN QUE ESTO NO SEA ASI, LA CONSULTA DEBE SER DIRIGIDA HACIA TODOS LOS NODOS DE PROCESAMIENTO ENCARGADOS DE GESTIONAR ALGUN FRAGMENTO DE LA RELACION O RELACIONES IMPLICADAS EN LA CONSULTA. ESTE MODO DE PROCEDER AFECTA NEGATIVAMENTE NO SOLO AL TIEMPO DE EJECUCION DE LA CONSULTA, SINO TAMBIEN AL THROUGHPUT DEL SISTEMA.
EN LA TESIS QUE SE PRESENTA, SE PROPONEN MODELOS DE PARTICIONAMIENTO MULTIDIMENSIONAL, BASADOS EN LA CONSIDERACION DE MULTIPLES ATRIBUTOS. BASICAMENTE, LA TECNICA PROPUESTA CONSISTE EN REALIZAR UN PARTICIONAMIENTO POR MULTIPL
