DIS
EÑ
O D
E B
AS
ES
DE
DIS
EÑ
O D
E B
AS
ES
DE
DIS
EÑ
O D
E B
AS
ES
DE
DIS
EÑ
O D
E B
AS
ES
DE
M.C. Vícto
r J. Sosa S
osa
DIS
EÑ
O D
E B
AS
ES
DE
DIS
EÑ
O D
E B
AS
ES
DE
DA
TO
S D
IST
RIB
UID
AS
DA
TO
S D
IST
RIB
UID
AS
DIS
EÑ
O D
E B
AS
ES
DE
DIS
EÑ
O D
E B
AS
ES
DE
DA
TO
S D
IST
RIB
UID
AS
DA
TO
S D
IST
RIB
UID
AS
Prob
lema d
e Diseñ
o
�En un marco
general
�tomar d
ecisiones acerca d
e la ubicació
n de lo
s datos y
los program
as, en los sitio
s de una red
de co
mputado-
ras, así como tam
bién posiblem
ente el d
iseño de la
M.C. Vícto
r J. Sosa S
osa
ras, así como tam
bién posiblem
ente el d
iseño de la
propia red
.
�En los SABDDs, la u
bicació
n de las ap
licaciones su
pone
�ubicació
n del so
ftware d
e los SABDDs, y
�ubicació
n de las ap
licaciones q
ue co
rren sobre la b
ase
de datos.
Dim
ension
es del P
roblem
a
Patró
n de acceso
Estático
Dinámico
Informació
n
parcial
M.C. Vícto
r J. Sosa S
osa
Compartim
iento
Nivel d
e
conocim
iento
Datos
Datos +
program
a
parcial
Informació
n
completa
Diseñ
o de la D
istribu
ción
�Descen
dente.
�Principalm
ente en
sistemas q
ue in
ician de cero
.
�Principalm
ente en
sistemas h
omogeneos.
M.C. Vícto
r J. Sosa S
osa
�Principalm
ente en
sistemas h
omogeneos.
�Ascen
dente.
�Cuando las b
ases de datos ya ex
isten en los diferen
tes
sitios.
Diseñ
o Descen
den
teA
nálisis d
ereq
uerim
ientos
Req
. del sistem
a(ob
jetivos)
Diseñ
ocon
ceptu
alD
iseño
de vistas
En
trada d
el usu
ario
Integración
de vistas
Esq
. conep
. global
Inform
aciónd
e accesoD
efinición
del
esqu
ema extern
o
M.C. Vícto
r J. Sosa S
osa
Esq
. conep
. global
de acceso
esqu
ema extern
o
Diseñ
o de la
distrib
ución
Esq
. concep
. local
Diseñ
o físico
Esq
uem
a físico
Ob
serv. y mon
it.
En
trada
del u
suario
Retroalim
entación
Retroalim
entación
�¿Por qué frag
mentar to
do?
�¿Cómo frag
mentar?
�¿Cuánto frag
mentar?
Prob
lemática d
el Diseñ
o de la D
istribu
ción
M.C. Vícto
r J. Sosa S
osa
�¿Cuánto frag
mentar?
�¿Cómo probar la co
rrectez?
�¿Cómo ubicar lo
s fragmentos?
�¿Qué req
uirim
ientos de in
formació
n?
�¿Podemos distrib
uir só
lo relacio
nes?
�¿Cuál es la u
nidad razo
nable d
e distrib
ución?
�Relació
n.
•Las v
istas son subconjuntos de relacio
nes (lo
calmente).
•Comunicació
n extra.
Fragm
entación
M.C. Vícto
r J. Sosa S
osa
•Comunicació
n extra.
�Fragmento de relació
n (su
b-relació
n).
•Ejecu
ción concurren
te de un número de tran
sacciones q
ue
accesan diferen
tes porcio
nes d
e una relació
n.
•Las v
istas que no puedan ser d
efinidas so
bre u
n solo frag
mento
requerirán
procesam
iento extra.
•El co
ntrol de la sem
ántica d
e datos (esp
ecialmente fo
rzar la
integridad) es m
ás complejo
.
Altern
ativas: Fragm
entación
Horizon
tal
J1 : Proyecto
s con presu
puesto
menor que $200,000.
J2 : Proyecto
s con presu
puesto
mayor o igual a $
200,000.
JJNO
JNA
ME
BU
DG
ET
LO
C
J1J2J3J4J5
Instru
mentatio
nDatab
ase Develop.
CAD/CAM
Maintenance
CAD/CAM
150000
135000
250000
310000
500000
Montreal
New York
New York
Paris
Boston
M.C. Vícto
r J. Sosa S
osa
mayor o igual a $
200,000.
J1
J2
J5CAD/CAM
500000
Boston
JNO
JNA
ME
BU
DG
ET
LO
C
J1J2Instru
mentatio
nDatab
ase Develop.150000
135000
Montreal
New York
JNO
JNA
ME
BU
DG
ET
LO
C
J3J4J5
CAD/CAM
Maintenance
CAD/CAM
250000
310000
500000
New York
Paris
Boston
Altern
ativas: Fragm
entación
Vertical
J1 : In
formació
n de lo
s presu
puesto
s
de lo
s proyecto
s.
J2 : In
formació
n de lo
s nombres d
e
los proyecto
s y su ubicació
n.
JJNO
JNA
ME
BU
DG
ET
LO
C
J1J2J3J4J5
Instru
mentatio
nDatab
ase Develop.
CAD/CAM
Maintenance
CAD/CAM
150000
135000
250000
310000
500000
Montreal
New York
New York
Paris
Boston
M.C. Vícto
r J. Sosa S
osa
los proyecto
s y su ubicació
n.
J1
J2
J5CAD/CAM
500000
Boston
JNO
BU
DG
ET
J1J2J3J4J5
150000
135000
250000
310000
500000
JNO
JNA
ME
LO
C
J1J2J3J4J5
Instru
mentatio
nDatab
ase Develop.
CAD/CAM
Maintenance
CAD/CAM
Montreal
New York
New York
Paris
Boston
Grad
o de F
ragmen
tación
Número finito de altern
ativas
M.C. Vícto
r J. Sosa S
osa
Encontrar el n
ivel ad
ecuado de particio
namiento
dentro de este ran
go.
Tuplas o
atributos
Relacio
nes
�Completez.
�La desco
mposició
n de una relació
n Ren frag
mentos R
1 , R2 ,
..., Rn , es co
mpleta si y
sólo si cad
a elemento de datos en
R
puede ser en
contrad
o en alg
ún Ri .
�Reconstru
cción.
Correctez d
e la Fragm
entación
M.C. Vícto
r J. Sosa S
osa
�Si la relació
n Rse d
escompone en
fragmentos R
1 , R2 , ..., R
n ,
debiera ex
istir un operad
or relacio
nal ∇
tal que R
= ∇Ri ,
Ri ∈FR .
�Excluyente.
�Si la relació
n Rse d
escompone en
fragmentos R
1 , R2 , ..., R
n ,
y datos del elem
ento di están
en R
j , entonces d
ino debiera
estar en alg
ún otro frag
mento R
k(j ≠
k).
�No Replicad
o.
�Particio
nada: cad
a fragmento resid
e en un solo sitio
.
�Replicad
o.
�Réplica co
mpleta: cad
a fragmento en cad
a sitio.
Altern
ativas de A
signación
M.C. Vícto
r J. Sosa S
osa
�Réplica co
mpleta: cad
a fragmento en cad
a sitio.
�Réplica p
arcial: cada frag
mento en alg
unos de lo
s
sitios.
�Regla d
el pulgar:
Si
≥ 1 rep
licación es v
entajo
sa,
de lo
contrario
la réplica p
uede cau
sar problem
as.
Consultas só
lo de lectu
ra
Consultas p
ara actualizar
Com
paración
de A
lternativas d
e Rép
lica
Rép
lica Total
Rép
lica Parcial
Particion
ado
PR
OC
ES
AM
IEN
TO
DE
CO
NS
UL
TA
SFácil
Misma
Dificu
ltad
AD
MIN
IST
RA
CIO
NFácil o
Misma
Dificu
ltad
M.C. Vícto
r J. Sosa S
osa
AD
MIN
IST
RA
CIO
ND
E D
ICC
ION
AR
IOFácil o
no existen
te
Misma
Dificu
ltad
CO
NT
RO
L D
EC
ON
CU
RR
EN
CIA
Moderad
oDifícil
Fácil
FIA
BIL
IDA
DMuy Alta
Alta
Baja
FA
CT
IBIL
IDA
DPosible
Aplicació
nRealista
Posible
Aplicació
n
�Cuatro
Categ
orías:
�Informació
n de la b
ase de datos.
�Informació
n de la ap
licación.
Req
uerim
ientos d
e Inform
ación
M.C. Vícto
r J. Sosa S
osa
�Informació
n de la ap
licación.
�Informació
n de la red
de co
municacio
nes.
�Informació
n del sistem
a de có
mputo.
�Fragmentació
n horizo
ntal (F
H).
�Fragmentació
n horizo
ntal p
rimaria (F
HP).
�Fragmentació
n horizo
ntal d
erivada (F
HD).
Tip
os de F
ragmen
tación
M.C. Vícto
r J. Sosa S
osa
�Fragmentació
n horizo
ntal d
erivada (F
HD).
�Fragmentació
n vertical (F
V).
�Fragmentació
n híbrida o mixta (F
M).
FH
P -
Req
uerim
ientos d
e Inform
ación
�Informació
n de la b
ase de datos:
�Relacio
nes
TITLE, SAL
S
M.C. Vícto
r J. Sosa S
osa
ENO, ENAME, TITLE
JNO, JN
AME, BUDGET, LOC
ENO, JN
O, RESP, D
UR
EJ
G
L1
L2
L3
�Cardinalid
ad de cad
a relación: ca
rd(R).
FH
P -
Req
uerim
ientos d
e Inform
ación
�Informació
n de la ap
licación:
�Predicad
os sim
ples: D
ada R
[A1 ,A
2 ,...An ], u
n predicad
o
simple p
j es
pj : A
i θ Valor
donde θ
∈{=, ≠
,<, ≤, >, ≥}, Valor
∈Dy Des el
M.C. Vícto
r J. Sosa S
osa
donde θ
∈{=, ≠
,<, ≤, >, ≥}, Valor
∈Di y D
i es el
dominio de A
i .
Ejem
plo:
JNAME = ‘M
aintenance’
BUDGET ≤200000.
�Predicad
os minterm
: Dado R
i y Pri = {pi1 , p
i2 , ..., pim}
defin
ir Mi = {mi1 , m
i2 , ..., miz } como
Mi = {mij |m
ij = vpik
∈Pri p
ik *}, 1
≤k≤m, 1
≤j≤z
donde p
ik *= pi o pik *= ¬
pi .
Ejem
plos de predicad
os minterm
:
m1: JN
AME = ‘M
aintenance’
BUDGET ≤200000
FH
P -
Req
uerim
ientos d
e Inform
ación
M.C. Vícto
r J. Sosa S
osa
m1: JN
AME = ‘M
aintenance’
BUDGET ≤200000
m2: ¬
(JNAME = ‘M
aintenance’)
BUDGET ≤200000
m3: JN
AME = ‘M
aintenance’
¬ (BUDGET ≤200000)
m4: ¬
(JNAME = ‘M
aintenance’)
¬ (BUDGET ≤200000)
FH
P -
Req
uerim
ientos d
e Inform
ación
�Informació
n de la ap
licación:
�Selectiv
idad de predicad
os minterm
: sel(mj )
Número de tu
plas d
e la relación que so
n acced
idas p
or
una co
nsulta d
e usuario
la cual está esp
ecificada por un
M.C. Vícto
r J. Sosa S
osa
una co
nsulta d
e usuario
la cual está esp
ecificada por un
predicad
o minterm
mj dado.
�Frecu
encias d
e acceso: acc(q
j )
Frecu
encia co
n la cu
al la aplicació
n qj accesa d
atos.
Análogamente se p
uede defin
ir la frecuencia d
e
acceso para u
n predicad
o minterm
.
Fragm
entación
Horizon
tal Prim
aria
Defin
ición:
Rij = σ
Fj (R
i ), 1≤j≤w
donde F
j es la fórmula d
e selección usada para o
btener el frag
-
mento Rij , el cu
al es (preferen
temente) u
n predicad
o minterm
.
Por lo tan
to:
M.C. Vícto
r J. Sosa S
osa
Por lo tan
to:
�Una frag
mentació
n horizo
ntal R
i de una relació
n Rconsiste d
e
todas las tu
plas d
e Rlas cu
ales satisfacen un predicad
o minterm
.
�Dado un conjunto de predicad
os minterm
M, hay tan
tas
fragmentacio
nes h
orizo
ntales d
e la relación Rcomo predicad
os
minterm
existan
.
�A los frag
mentos horizo
ntales tam
bién se les llam
a fragmentos
minterm
.
FH
P -
Ob
tención
de P
redicad
os Sim
ples
Dados: U
na relació
n R, y el co
njunto de predicad
os sim
ples P
r.
Obtener: E
l conjunto de frag
mentos de R = {R1 , R
2 , ..., Rw }
los cu
ales obedecen
las reglas d
e fragmentació
n.
M.C. Vícto
r J. Sosa S
osa
los cu
ales obedecen
las reglas d
e fragmentació
n.
Prelim
inares:
�Prdebe ser co
mpleto
.
�Prdebe ser m
ínimo.
Com
pletez d
e los Pred
icados S
imp
les
Se dice q
ue un conjunto de predicad
os sim
ples P
res co
m-
pleto
si y sólo si el acceso
a las tuplas d
e los frag
mentos
minterm
defin
idos so
bre P
rrequiere q
ue dos tuplas d
el
M.C. Vícto
r J. Sosa S
osa
minterm
defin
idos so
bre P
rrequiere q
ue dos tuplas d
el
mismo frag
mento minterm
tengan la m
isma probabilidad
de ser accesad
as por todas y
cada una de las ap
licaciones.
Ejem
plo:
Suponemos que J(JN
O, JN
AME, BUDGET, LOC) tien
e dos
aplicacio
nes d
efinidas p
ara trabajar so
bre J:
Com
pletez d
e los Pred
icados S
imp
les
M.C. Vícto
r J. Sosa S
osa
aplicacio
nes d
efinidas p
ara trabajar so
bre J:
�Encontrar lo
s presu
puesto
s de lo
s proyecto
s en cad
a
localid
ad.
�Encontrar lo
s proyecto
s con presu
puesto
menor que
$200000.
Com
pletez d
e los Pred
icados S
imp
les
De acu
erdo a (1
)
Pr = {LOC=“Montreal”, L
OC=“New York”, L
OC=“Paris”}
lo cual n
o es co
mpleto
con resp
ecto a (2
).
M.C. Vícto
r J. Sosa S
osa
Si modificam
os
Pr = {LOC=“Montreal”, L
OC=“New York”, L
OC=“Paris”,
BUDGET
≤200000, BUDGET>200000}
el cual es co
mpleto
.
Min
imalid
ad d
e los Pred
icados S
imp
les
�Si un predicad
o influye en
cómo se ejecu
ta la fragmenta-
ción (v.g. provoca q
ue un frag
mento fse p
articione en
nuevos frag
mentos fi y
fj ), entonces d
ebiera ex
istir al
menos una ap
licación que accese a fi y
fj diferen
temente.
M.C. Vícto
r J. Sosa S
osa
menos una ap
licación que accese a fi y
fj diferen
temente.
�En otras p
alabras el p
redicad
o sim
ple d
eberá ser releva
nte
en determ
inar u
na frag
mentació
n.
�Si todos los predicad
os de un conjunto Prson relev
antes,
entonces P
res m
ínimo.
Relevan
cia de los P
redicad
os Sim
ples
Sean m
i y m
j dos predicad
os minterm
idéntico
s en su defin
i-
ción, excepto que m
i contien
e el predicad
o sim
ple p
i mien-
tras que m
j contien
e ¬pi , y sean
fi y fj d
os frag
mentos defin
i-
dos de acu
erdo a m
y m; en
tonces p
es relevante si y
sólo si
M.C. Vícto
r J. Sosa S
osa
acc(m
i )
card(fi )
acc(m
j )
card(fj )
≠
dos de acu
erdo a m
i y m
j ; entonces p
i es relevante si y
sólo si
Min
imalid
ad d
e los Pred
icados S
imp
les
Ejem
plo
Pr = {LOC=“Montreal”, L
OC=“New York”, L
OC=“Paris”,
BUDGET
≤200000, BUDGET>200000}
M.C. Vícto
r J. Sosa S
osa
Sin em
bargo, si ag
regamosJNAME=“Instru
mentatio
n”
es mínimo además d
e ser completo
.
entonces P
rno es m
ínimo.
Algoritm
o CO
M-M
IN
Entrad
a: Una relació
n Ry un conjunto de predicad
os sim
ples
Pr.
Salid
a: Un conjunto de predicad
os sim
ples co
mpleto
y
mínimo Pr’ para P
r.
M.C. Vícto
r J. Sosa S
osa
mínimo Pr’ para P
r.
Regla I: U
na relació
n o frag
mento se p
articiona en
al menos
dos partes las cu
ales son accesad
as de m
anera
diferen
te por al m
enos una ap
licación.
Algoritm
o CO
M-M
IN
�Inicializació
n:
�Encontrar u
n pi∈∈∈ ∈
Prtal q
ue p
i particio
ne R
de acu
erdo
a la Regla 1
.
�Hacer P
r’ ←pi ; P
r ←Pr-pi ; F
←fi
�Agregar p
redicad
os iterativ
amente a P
r’hasta q
ue esté
M.C. Vícto
r J. Sosa S
osa
�Agregar p
redicad
os iterativ
amente a P
r’hasta q
ue esté
completo
.
�Encontrar u
n pj∈∈∈ ∈
Prtal q
ue p
j particio
ne alg
ún fk
defin
ido por un predicad
o minterm
de Pr’de acu
erdo
a la Regla 1
.
�Hacer P
r’ ←Pr’ ∪
pi ; P
r ←Pr-pi ; F
←F ∪fi
�Si ∃pk
∈∈∈ ∈Pr’ el cu
al no es relev
ante, en
tonces
Hacer P
r’ ←Pr’-pk ; F
←F -fk
Algoritm
o P-H
OR
IZO
NT
AL
Hacer u
so de COM-MIN para efectu
ar fragmentació
n.
Entrad
a: Una relació
n Ry un conjunto de predicad
os sim
-
ples P
r.
Salid
a: Un conjunto de frag
mentos minterm
Mde R.
M.C. Vícto
r J. Sosa S
osa
�Hacer P
r’ ←COM-MIN(R,Pr)
�Determ
inar el co
njunto Mde predicad
os minterm
�Determ
inar el co
njunto de im
plicacio
nes I
entre p
i∈
Pr
�Eliminar lo
s predicad
os minterm
contrad
ictorios de M
Salid
a: Un conjunto de frag
mentos minterm
Mde R.
�Dos relacio
nes can
didatas: S
y J.
�Fragmentació
n de la relació
n S:
�Aplicació
n: verificar salario
y determ
inar au
mento.
�Los reg
istros de em
plead
os se m
anipulan en dos sitio
s => la
aplicació
n corre en
dos sitio
s.
�Predicad
os sim
ples:
FH
P -
Ejem
plo
M.C. Vícto
r J. Sosa S
osa
�Predicad
os sim
ples:
p1: SAL ≤30000
p2: SAL > 30000
Pr: {p1 , p
2 } el cu
al es completo
y mínimo Pr’ =
Pr
�Predicad
os minterm
:
m1: (SAL ≤30000) (SAL >30000)
m2 : (S
AL ≤30000)
¬ (SAL >30000)
m3 : ¬
(SAL ≤30000) (SAL >30000)
m4 : ¬
(SAL ≤30000)
¬ (SAL >30000)
�Fragmentació
n de la relació
n S (co
ntinúa):
�Implicacio
nes:
i1: (SAL ≤30000) =
> ¬
(SAL >30000)
i2 : ¬
(SAL ≤30000) =
>(SAL >30000)
i3 : (S
AL >30000) =
>¬
(SAL ≤30000)
FH
P -
Ejem
plo
M.C. Vícto
r J. Sosa S
osa
i3 : (S
AL >30000) =
>(SAL ≤30000)
i4 : ¬
(SAL >30000) =
>(SAL ≤30000)
�m1es co
ntrad
ictorio a i1 , m
4es co
ntrad
ictorio a i2
TITLE
SAL
Mech. Eng.
Program
mer
27000
24000
TITLE
SAL
Elect. E
ng.
Syst. A
nal.
40000
34000
S2
S1
�Fragmentació
n de la relació
n J:
�Aplicacio
nes:
�Encontrar el n
ombre y
el presu
puesto
de lo
s proyecto
s dado su
número. Estas co
nsultas so
n em
itidas en
tres sitios.
�Accesar la in
formació
n del p
royecto
de acu
erdo a su
presu
puesto
.
FH
P -
Ejem
plo
M.C. Vícto
r J. Sosa S
osa
presu
puesto
.
�Predicad
os sim
ples p
ara la aplicació
n (1):
p1: LOC = “M
ontreal”
p2: LOC = “New York”
p3: LOC = “Paris”
�Predicad
os sim
ples p
ara la aplicació
n (2):
p4: BUDGET ≤200000
p5: BUDGET >200000
�Pr = Pr’ =
{p1 , p
2 , p3 , p
4 , p5 }
�Fragmentació
n de la relació
n J (co
ntinúa):
�Fragmentos minterm
después d
e la eliminació
n:
m1 : (L
OC =“Montreal”)
(BUDGET ≤200000)
m2 : (L
OC =“Montreal”)
(BUDGET >
200000)
FH
P -
Ejem
plo
M.C. Vícto
r J. Sosa S
osa
m2 : (L
OC =“Montreal”)
(BUDGET >
200000)
m3 : (L
OC =“New York”)
(BUDGET ≤200000)
m4 : (L
OC =“New York”)
(BUDGET >200000)
m5 : (L
OC =“Paris”)
(BUDGET ≤200000)
m6 : (L
OC =“Paris”)
(BUDGET >200000)
FH
P -
Ejem
plo
JNO
JNA
ME
BU
DG
ET
LO
C
J1Instru
mentatio
n150000
Montreal
JNO
JNA
ME
BU
DG
ET
LO
C
J2Datab
ase Develop.135000
New York
J1
J2
M.C. Vícto
r J. Sosa S
osa
JNO
JNA
ME
BU
DG
ET
LO
C
J3CAD/CAM
250000
New York
JNO
JNA
ME
BU
DG
ET
LO
C
J4Maintenance
310000
Paris
J4
J6
�Defin
ida so
bre u
na relació
n miem
bro de una lig
a según
una operació
n de selecció
n esp
ecificada so
bre su
relación
propietaria.
�Cada en
lace corresp
onde a u
na eq
uireu
nión.
Fragm
entación
Horizon
tal Derivad
a
S
M.C. Vícto
r J. Sosa S
osa
TITLE, SAL
ENO, ENAME, TITLE
JNO, JN
AME, BUDGET, LOC
ENO, JN
O, RESP, D
UR
S
EJ
G
L1
L2
L3
FH
D -
Defin
ición
Dado un enlace L
donde propieta
rio(L)=Sy miem
bro(L)=R,
la fragmentació
n horizo
ntal d
erivada de R
se defin
e como
Ri = R S
i , 1 ≤i ≤w
M.C. Vícto
r J. Sosa S
osa
Donde w
es el número máximo de frag
mentos que serán
defin
idos en
R,y Si = σ
Fi (S), donde F
i es la formula m
ediante
la cual se d
efine la frag
mentació
n horizo
ntal p
rimaria S
i .
FH
D -
Ejem
plo
Dado el en
lace L1 , donde p
ropieta
rio(L
1 )=S y
miem
bro(L
1 )=E
E1 = E S
1
E2 = E S
2
donde
M.C. Vícto
r J. Sosa S
osa
EN
OE
NA
ME
TIT
LE
E3
A. Lee
Mech. Eng.
E4
J. Miller
Program
mer
E7
R. Davis
Mech. Eng.
EN
OE
NA
ME
TIT
LE
E1
J. Doe
Elect. E
ng.
E2
M. Smith
Syst. A
nal.
E5
B. Casey
Syst. A
nal.
E6
L. Chu
Elect. E
ng.
E8
J. Jones
Syst. A
nal.
ΕΕΕ Ε111 1
ΕΕΕ Ε222 2
donde
S1 = σSAL ≤30000(S)
S2 = σSAL >30000(S)
FH
D -
Correctez
�Completez.
�Integridad referen
cial.
�Sea R
la relación miem
bro de un enlace cu
yo propieta-
rio es la relació
n Sla cu
al está fragmentada co
mo Fs=
{S1 , S
2 , ..., Sw }. Además sea A
el atributo de la reu
nión
M.C. Vícto
r J. Sosa S
osa
12
w
entre R
y S. Entonces p
ara cada tu
pla t
de R, debiera
existir u
na tu
pla t’ d
e Stal q
ue t[A
] = t’[A
]
�Reconstru
cción.
�Igual q
ue la d
e la fragmentació
n horizo
ntal p
rimaria.
�Exclusión.
�Si el g
rafo de la reu
nión entre el p
ropietario
y los frag
-
mentos miem
bro es sim
ple.
�Ha sid
o estu
diada dentro del co
ntexto cen
tralizado.
�Metodología d
e diseñ
o.
�Agrupamiento físico
.
Más d
ifícil que la h
orizo
ntal, d
ebido a que ex
isten más
Fragm
entación
Vertical
M.C. Vícto
r J. Sosa S
osa
�Más d
ifícil que la h
orizo
ntal, d
ebido a que ex
isten más
alternativ
as.
�Existen
dos técn
icas:
�Agrupamiento de atrib
utos en
fragmentos.
�Divisió
n de la relació
n en frag
mentos.
�Traslap
e de frag
mentos.
�Agrupamiento.
�Sin traslap
e de frag
mentos.
�Divisió
n. F
ragmen
tación V
ertical
M.C. Vícto
r J. Sosa S
osa
�Divisió
n.
No se co
nsidera traslap
e en los atrib
utos llav
e replicad
os.
Ventaja: facilita h
acer cumplir las d
ependencias fu
ncionales
(para v
erificar integridad, etc.)
FV
-R
equ
erimien
tos de In
formación
�Informació
n de la ap
licación:
�Afinidad de lo
s atributos, la cu
al es una m
edida que in
di-
ca qué tan
ta relación existe en
tre los atrib
utos.
�Esto se o
btien
e de las p
rimitivas d
e uso de lo
s datos.
M.C. Vícto
r J. Sosa S
osa
�Esto se o
btien
e de las p
rimitivas d
e uso de lo
s datos.
Dado un conjunto de co
nsultas Q
= {q1 , q
2 , ..., qq } que
corren
sobre la relació
n R[A
1 , A2 , ..., A
n ],
uso(qi ,A
j ) = 1 si el atrib
uto Aj es referid
o en la co
nsulta q
i
0 en caso
contrario
uso(qi,••• •) se p
uede defin
ir análogamente.
FV
-E
jemp
lo de uso(q
i , Aj )
Considerar las sig
uientes 4
consultas p
ara la relación J:
q1 : S
EL
EC
TBUDGET
FR
OM
J
WH
ER
EJNO=Valor
q3 : S
EL
EC
TJNAME
q2 : S
EL
EC
TJNAME, BUDGET
FR
OM
J
q4 : S
EL
EC
TS
UM(BUDGET)
M.C. Vícto
r J. Sosa S
osa
3
FR
OM
J
WH
ER
ELOC=Valor
q4 : S
EL
EC
TS
UM(BUDGET)
FR
OM
J
WH
ER
ELOC=Valor
Sean A
1 =JNO, A
2 =JNAME, A
3 =BUDGET, A
4 =LOC
A1
A2
A3
A4
q1
10
10
q2
01
10
q3
01
01
q4
00
11
FV
-M
edid
a de A
finid
ad aff(A
i , Aj )
La m
edida de afin
idad entre d
os atrib
utos A
i y Aj de una rela-
ción R[A
1 , A2 , ..., A
n ] con resp
ecto al co
njunto de ap
licaciones
Q = {q1 , q
2 , ..., qn } se d
efine co
mo sigue
M.C. Vícto
r J. Sosa S
osa
aff(A
i , Aj ) = Σtodas las co
nsultas q
ue accesan
Aiy Aj Σ
refl (q
k ) acc(q
k )∀Sl
FV
-C
álculo d
e aff(A
i , Aj )
Suponemos que cad
a consulta en
el ejemplo anterio
r accesa
los atrib
utos una vez d
urante cad
a ejecución.
También suponemos las
frecuencias d
e acceso
S1
S2
S3
q1
1520
10q
25
00
M.C. Vícto
r J. Sosa S
osa
frecuencias d
e acceso
Entoncesa
ff(A1 , A
3 ) = 15*1 + 20*1 +10*1
= 45
y la m
atriz de afin
idad de
atributos AAes
q2
50
0
q3
2525
25q
43
00
A1
A2
A3
A4
A1
450
450
A2
080
575
A3
455
533
A4
075
378
FV
-Algoritm
o de A
grup
amien
to
�Toma la m
atriz de afin
idad de atrib
utos AAy reo
rganiza el
orden de lo
s atributos para fo
rmar g
rupos donde lo
s atribu-
tos en
cada grupo demuestran
alta afinidad unos co
n otros.
�El alg
oritm
o de en
ergía d
e cohesió
n (BEA) se u
sado para
agrupamiento de en
tidades. B
EA encuentra u
n orden de
M.C. Vícto
r J. Sosa S
osa
agrupamiento de en
tidades. B
EA encuentra u
n orden de
atributos tal q
ue la m
edida de afin
idad global
AM = Σ
Σ (afin
idad de A
i y Aj con sus vecin
os)
se maximiza. i j
Algoritm
o de E
nergía d
e Coh
esión
Entrad
a: La m
atriz AA.
Salid
a: La m
atriz de afin
idad CAagrupada, la cu
al es una
deriv
ación de AA.
�Inicia
lización: Colocar y
ajustar u
na de las co
lumnas d
e
M.C. Vícto
r J. Sosa S
osa
Inicia
lización: Colocar y
ajustar u
na de las co
lumnas d
e
AAen CA.
�Iteració
n: Colocar las n
-i columnas restan
tes en el resto
de
i +1 posicio
nes en
la matriz C
A. Por cad
a columna, eleg
ir
el lugar q
ue m
ás contribuya a la m
edida de afin
idad global.
�Ordenar filas: O
rdenar las filas d
e acuerdo al o
rden de
columna.
Algoritm
o de E
nergía d
e Coh
esión
La “m
ayor co
ntribución” se en
cuentra d
e acuerdo a la sig
uien-
te fórmula:
cont(A
i , Ak , A
j ) = 2bond(A
i , Ak ) +
2bond(A
k , Aj ) -2bond(A
i , Aj )
M.C. Vícto
r J. Sosa S
osa
cont(A
i , Ak , A
j ) = 2bond(A
i , Ak ) +
2bond(A
k , Aj ) -2bond(A
i , Aj )
donde:
bond(A
x , Ay ) =
Σ aff(A
z , Ax ) a
ff(Az , A
y ) z=1
n
BE
A -
Ejem
plo
Considerar la sig
uiente m
atriz AA y la co
rrespondiente m
atriz CA
donde A
1y A2han sido ubicad
os co
mo sigue:
AA =
CA =
A1
A2
A3
A4
A1
450
50
A2
080
575
A3
455
533
A1
A2
A1
450
A2
080
A3
455
M.C. Vícto
r J. Sosa S
osa
A3
455
533
A4
075
378
A3
455
A4
075
Ordenar (0
-3-1):
cont(A0 , A
3 , A1 ) =
2bond(A0 , A
3 ) + 2bond(A3 , A
1 ) -2bond(A0 , A
1 )
= 2*0 + 2*4410 -2*0 = 8820
Ordenar (1
-3-2):
cont(A1 , A
3 , A2 ) =
2bond(A1 , A
3 ) + 2bond(A3 , A
2 ) -2bond(A1 , A
2 )
= 2*4410 + 2*890 -2*225 = 10150
Ordenar (2
-3-4):
cont(A2 , A
3 , A4 ) =
1780
BE
A -
Ejem
plo
Por lo tan
to la m
atriz CA tien
e la forma
A1
A3
A2
A1
455
0A
20
580
A3
4553
5A
40
375
A4
M.C. Vícto
r J. Sosa S
osa
La fo
rma fin
al de la m
atriz CA (después d
e organizar las
filas) es
A1
A3
A2
A4
A1
4545
00
A3
4553
53
A2
05
8075
A4
03
7578
A4
03
75
FV
-Algoritm
o
¿Cómo puede dividirse u
n conjunto de atrib
utos ag
rupados {A1 ,
A2 , ..., A
n } en dos (o
más) co
njuntos {A1 , A
2 , ..., Ai } y {Ai+1 , ...,
An } tal q
ue no haya (o
sea mínimo el n
úmero de) ap
licaciones
que accesen
ambos (o
más d
e un) co
njuntos?
A,A,A, ..., A
A, ..., A
M.C. Vícto
r J. Sosa S
osa
A1 ,A
2 ,A3 , ..., A
iAi+1 , ..., A
nA1
A2
A3
Ai
Ai+1
An
TA
BA
... .... .... .... .... .... .
Defin
ir
TQ= conjunto de las ap
licaciones q
ue accesan
sólo TA,
BQ= conjunto de las ap
licaciones q
ue accesan
sólo BA,
OQ= conjunto de las ap
licaciones q
ue accesan
TAy BA,
yCTQ= número total d
e accesos a lo
s atributos por las ap
lica-
FV
-Algoritm
o
M.C. Vícto
r J. Sosa S
osa
CTQ= número total d
e accesos a lo
s atributos por las ap
lica-
ciones q
ue accesan
sólo TA,
CBQ= número total d
e accesos a lo
s atributos por las ap
lica-
ciones q
ue accesan
sólo BA,
COQ= número total d
e accesos a lo
s atributos por las ap
lica-
ciones q
ue accesan
TAy BA.
Entonces en
contrar el p
unto sobre la d
iagonal q
ue m
aximiza
CTQ*CBQ-COQ2
FV
-Algoritm
o
Dos problem
as:
�Un frag
mento a la m
itad de la m
atriz CA.
�Cambiar la co
lumna m
ás izquierd
a hasta la d
erecha,
reordenar las filas, y
aplicar el alg
orimo para en
contrar
el “mejor” p
unto de particio
namiento.
Hacer esto
para to
dos los cam
bios posibles.
M.C. Vícto
r J. Sosa S
osa
�Hacer esto
para to
dos los cam
bios posibles.
�Costo O(n2).
�Para m
ás de dos grupos.
�Particio
namiento en ngrupos.
�Probar 1
, 2, ..., n
-1 puntos de divisió
n a lo
largo de la
diagonal y
tratar de en
contrar el m
ejor punto para cad
a
uno de ésto
s.
�Costo O(2n).
�Completez. L
o siguiente d
ebiera satisfacerse:
A= ∪Ai
Reconstru
cción. La reco
nstru
cción puede efectu
arse
FV
-C
orrectez
Una relació
n R, defin
ida so
bre u
n conjunto de atrib
utos A
y clav
e K, genera la p
artición vertical F
R ={R1 , R
2 , ..., Rr }.
M.C. Vícto
r J. Sosa S
osa
�Reconstru
cción. La reco
nstru
cción puede efectu
arse
mediante
R = K
Ri , ∀
Ri∈FR
�Exclusión.
�Los identificad
ores n
o se co
nsideran
para ser trasla-
pados ya que so
n mantenidos por el sistem
a.
�Las llav
es duplicad
as no se co
nsideran
para ser
traslapadas.
Fragm
entación
Híb
rida
R
FH
FH
M.C. Vícto
r J. Sosa S
osa
R1
R2
R11
R12
R21
R22
R23
FV
FV
FV
FVFV
Distrib
ución
de F
ragmen
tos
Planteam
iento del p
roblem
a:
Dado
F= {F1 , F
2 ,...,Fn } es el co
njunto de frag
mentos.
S= {S1 , S
2 , ..., Sm} es el co
njubto de sitio
s en la red
, y
M.C. Vícto
r J. Sosa S
osa
S= {S1 , S
2 , ..., Sm} es el co
njubto de sitio
s en la red
, y
Q= {q1 , q
2 , ..., qq } es el co
njunto de ap
licaciones,
encontrar la d
istribución “óptima” d
e F en S.
Distrib
ución
de F
ragmen
tos
�Costo minimo.
�Comunicació
n + Almacen
amiento + Procesam
iento (lectu
ra
y actu
alizaciones).
�Costo en térm
inos de tiem
po (usualm
ente).
Optimalid
ad
M.C. Vícto
r J. Sosa S
osa
�Costo en térm
inos de tiem
po (usualm
ente).
�Eficien
cia.
�Tiem
po de resp
uesta.
�Restriccio
nes.
�Restriccio
nes p
or sitio
(almacen
aje y procesam
iento).
�Informació
n de la b
ase de datos.
�Selectiv
idad de frag
mentos.
�Tamaño de un frag
mento.
�Informació
n de la ap
licación.
�Tipos de acceso
y número.
�Acceso
a sitios.
Req
uerim
ientos d
e Inform
ación
M.C. Vícto
r J. Sosa S
osa
�Acceso
a sitios.
�Informació
n de la red
de co
municacio
nes.
�Ancho de banda.
�Distan
cias entre sitio
s.
�Sobrecarg
a de protocolos.
�Informació
n del sistem
a de có
mputo.
�Unidad de co
sto de alm
acenar d
atos en
un
sitio.
�Unidad de co
sto de procesar d
atos en
un sitio
.
�Los frag
mentos no pueden tratarse co
mo arch
ivos indivi-
duales.
�Se tien
en que to
mar en
cuenta su
s relaciones.
Distrib
ución
Problem
a de distrib
ución de arch
ivos (F
AP) vs. problem
a de
distrib
ución de base d
e datos (D
AP).
M.C. Vícto
r J. Sosa S
osa
�Se tien
en que to
mar en
cuenta su
s relaciones.
�El acceso
a la base d
e datos es m
ás complicad
o.
�El modelo de acceso
a archivos rem
otos no aplica.
�Relació
n entre d
istribución y procesam
iento de
consultas.
�El co
sto de m
antener la in
tegridad debe co
nsiderarse.
�El co
sto del co
ntrol de co
ncurren
cia debe co
nsiderarse.
Distrib
ución
-R
equ
erimien
tos de In
formación
�Informació
n de la b
ase de datos:
�Selectiv
idad de frag
mentos minterm
.
�Tamaño de lo
s fragmentos.
�Informació
n de las ap
licaciones:
�Número de acceso
s de lectu
ra de una co
nsulta a u
n
M.C. Vícto
r J. Sosa S
osa
�Número de acceso
s de lectu
ra de una co
nsulta a u
n
fragmento.
�Número de acceso
s de actu
alización a un frag
mento.
�Una m
atriz que in
dique cu
áles consultas actu
alizan qué
fragmentos.
�Una m
atriz similar p
ara las lecturas.
�Sitio de origen de cad
a consulta.
Distrib
ución
-R
equ
erimien
tos de In
formación
�Informació
n de lo
s sitios:
�Unidad de co
sto de alm
acenar d
atos en
un sitio
.
�Unidad de co
sto de procesar d
atos en
un sitio
.
�Informació
n de la red
:
M.C. Vícto
r J. Sosa S
osa
�Informació
n de la red
:
�Costo de co
municació
n de una tram
a entre d
os sitio
s.
�Tamaño de la tram
a.
Mod
elo de D
istribu
ción
Forma general
min(costo total)
sujeto
arestricciones d
e tiempo de resp
uesta
M.C. Vícto
r J. Sosa S
osa
restricciones d
e tiempo de resp
uesta
restricción de alm
acenaje
restricción de procesam
iento
variab
les de decisió
n:
1 si el frag
mento Fi se alm
acena en
el sitio Sj
0 en caso
contrario
xij =
Mod
elo de D
istribu
ción
�Costo Total:
Σtodas las co
nsultas co
sto de procesam
iento de co
nsulta +
Σtodos los sitio
s Σtodos los frag
mentos costo de alm
acenaje d
e un frag
. en un
sitio
�Costo de alm
acenaje (d
el fragmento Fen S):
M.C. Vícto
r J. Sosa S
osa
�Costo de alm
acenaje (d
el fragmento Fj en Sk ):
(unidad de co
sto de alm
acenaje en
Sk ) * (tam
año de F
j ) * xjk
�Costo de procesam
iento de co
nsulta:
componente d
e procesam
iento + componente d
e transmisió
n
Mod
elo de D
istribu
ción
�Componente d
e procesam
iento:
costo de acceso
+ costo de m
antenimiento de in
tegridad
+ costo de co
ntrol de co
ncurren
cia
�Costo de Acceso
:
M.C. Vícto
r J. Sosa S
osa
�Costo de Acceso
:
Σ todos los sitio
sΣ
todos los frag
mentos (no. de acceso
s de actu
alización
+ no. de acceso
s de lectu
ra) * xjk
* costo de procesam
iento local en
un sitio
�Los co
stos de m
antenimiento de in
tegridad y de co
ntrol de
concurren
cia se pueden formaular d
e una m
anera sim
ilar.
Mod
elo de D
istribu
ción
�Componente d
e Transmisió
n:
costo de procesar actu
alizaciones +
costo de procesar
lecturas
�Costo de actu
alizaciones:
M.C. Vícto
r J. Sosa S
osa
�Costo de actu
alizaciones:
Σtodos los sitio
s Σtodos los frag
mentos costo del m
ensaje d
e actualizar +
Σtodos los sitio
s Σtodos los frag
mentos costo de co
nfirm
ación
�Costo de lectu
ras:
Σtodos los frag
mentos min
todos los sitio
s (costo del co
mando de recu
peració
n +
costo de en
viar lo
s resultad
os)
Mod
elo de D
istribu
ción
�Restriccio
nes:
�Tiem
po de resp
uesta:
tiempo de ejecu
ción de la co
nsulta
≤ max. tiem
po de resp
. perm
isible p
ara esa consulta
�Almacen
amiento:
M.C. Vícto
r J. Sosa S
osa
�Almacen
amiento:
Σtodos los frag
mentos req
s. de alm
acenaje d
e un frag
mento en ese sitio
≤capacid
ad de alm
acenaje d
e ese sitio
�Procesam
iento:
Σtodas las co
nsultas carg
a de proc. de una co
nsultas en
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Prob
lema -
Sep
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o
Relacio
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FRAGMENTACION
M.C. Vícto
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Fragmentos de Relacio
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DISTRIBUCION
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