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.
Transformaciones equivalentes
1.-el servidor recive una peticion 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 hibrida, 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 estandares marcados por las reglas formales y posteriormente realizamos el envio 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.
Métodos de ejecución del 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.
Existen diferentes algoritmos que pueden obtener transformaciones eficientes en el procesamiento de consultas.
Join en bucles (ciclos) anidados
Si z = r s, r recibirá el nombre de relación externa y s se llamará relación interna, el algoritmo de bucles anidados se puede presentar como sigue:
Para cada tupla tr en s si (tr,ts) si satisface la condición, entonces añadir tr * ts al resultado Donde tr * ts será la concatenación de las tuplas tr y ts. Como para cada registro de r se tiene que realizar una exploración completa de ts, y suponiendo el peor caso, en el cual la memoria intermedia sólo puede concatenar un bloque de cada relación, entonces el número de bloques a acceder es de sr bn b. Por otro lado, en el mejor de los casos si se pueden contener ambas relaciones en la memoria intermedia entonces sólo se necesitarían accesos a bloques.
Join en bucles anidados por bloques
Una variante del algoritmo anterior puede lograr un ahorro en el acceso a bloques, si se procesan las relaciones por bloques en vez de por tuplas. Para cada bloque Br dar a igual para cada bloque Bs de s, para cada tupla tr en Br.
La diferencia principal en costos de este algoritmo con el anterior es que en el peor de los casos cada bloque de la relación interna s se lee una vez por cada bloque de dr y no por cada tupla de la relación externa.
Join por mezcla
Este algoritmo se puede utilizar para calcular si un Join natural es óptimo en la búsqueda o consulta. Para tales efectos, ambas relaciones deben estar ordenadas para los atributos en común es decir se asocia un puntero a cada relación, al principio estos punteros apuntan al inicio de cada una de las relaciones. Según avance el algoritmo el puntero se mueve a través de la relación. De este modo se leen en memoria un grupo de tuplas de una relación con el mismo valor en los atributos de las relaciones.
¿Qué se debe de tomar en cuenta en este algoritmo?
•Se tiene que ordenar primero, para después utilizar este método.
•Se tiene que considerar el costo de ordenarlo / las relaciones.
•Es más fácil utilizar pequeñas tuplas.
Join por asociación.
Al igual que el algoritmo de join por mezcla, el algoritmo de join por asociación se puede utilizar para un Join natural o un equi-join. Este algoritmo utiliza una función de asociación h para dividir las tuplas de ambas relaciones. La idea fundamental es dividir las tuplas de cada relación en conjuntos con el mismo valor de la función de asociación en los atributos de join.
El número de bloques ocupados por las particiones podría ser ligeramente mayor que.
Debido a que los bloques no están completamente llenos. El acceso a estos bloques puede añadir un gasto adicional de 2·max a lo sumo, ya que cada una de las particiones podría tener un bloque parcialmente ocupado que se tiene que leer y escribir de nuevo.
Join por asociación híbrida
El algoritmo de join por asociación híbrida realiza otra optimización; es útil cuando el tamaño de la memoria es relativamente grande paro aún así, no cabe toda la relación s en memoria. Dado que el algoritmo de join por asociación necesita max +1 bloques de memoria para dividir ambas relaciones se puede utilizar el resto de la memoria (M – max – 1 bloques)para guardar en la memoria intermedia la primera partición de la relación s, esto es, así no es necesaria leerla ni escribirla nuevamente y se puede construir un índice asociativo.
Cuando r se divide, las tuplas de tampoco se escriben en disco; en su lugar, según se van generando, el sistema las utiliza para examinar el índice asociativo en y así generar las tuplas de salida del join. Después de utilizarlas, estas tuplas se descartan, así que la partición no ocupa espacio en memoria. De este modo se ahorra un acceso de lectura y uno de escritura para cada bloque de y.
Join Complejos
Los join en bucle anidado y en bucle anidado por bloques son útiles siempre, sin embargo, las otras técnicas de join son más eficientes que estas, pero sólo se pueden utilizar en condiciones particulares tales como join natural o equi-join. Se pueden implementar join con condiciones más complejas tales como conjunción o disyunción Dado un join de las forma se pueden aplicar una o más de las técnicas de join descritas anteriormente en cada condición individual, el resultado total consiste en las tuplas del resultado intermedio que satisfacen el resto de las condiciones. Estas condiciones se pueden ir comprobado según se generen las tuplas. La implementación de la disyunción es homóloga a la conjunción.
Outer Join (Join externos)
Un outer join es una extensión del operador join que se utiliza a menudo para trabajar con la información que falta.
Por ejemplo:
Suponiendo que se desea generar una lista con todos los choferes y los autos que manejan (si manejan alguno) entonces se debe cruzar la relación Chofer con la relación Móvil. Si se efectúa un join corriente se perderán todas aquellas tuplas que pertenecen a los choferes, en cambio con un outer join se pueden desplegar las tuplas resultado incluyendo a aquellos choferes que no tengan a cargo un auto.
El outer join tiene tres formas distintas: por la izquierda, por la derecha y completo. El join por la izquierda ( ) toma todas las tuplas de la relación de la izquierda que no coincidan con ninguna tupla de la relación de la derecha, las rellena con valores nulos en los demás atributos de la relación de la derecha y las añade al resultado del join natural.
Un outer join por la derecha ( ) es análogo al procedimiento anterior y el outer join completo es aquel que efectúa ambas operaciones.
Para el caso de un outer join completo se puede calcular mediante extensiones de los algoritmos de join por mezcla y join por asociación.
http://luisantoniosr.webcindario.com/BDD/bdd_unidad3.html#32
