El documento trata sobre el procesamiento de consultas en bases de datos. Explica las fases típicas del procesamiento de consultas como la descomposición, optimización, generación de código y ejecución. También describe diferentes estrategias y reglas utilizadas para optimizar consultas como realizar operaciones de selección temprano, combinar productos cartesianos con selecciones, y almacenar estadísticas sobre las relaciones.

1. Escuela Ciencias de la Computación Base de datos Avanzada Procesamiento de Consultas Nombre: Elizabeth Margarita Nero O

2. 21.1 ¿Cuáles son los objetivos del procesamiento de consultas? Mejorar el rendimiento de las consultas a través de la utilización de algoritmos eficientes Transformar una consulta escrita en un lenguaje de alto nivel, normalmente SQL, en una estrategia de ejecución correcta y eficiente Ejecutar estrategias para extraer los datos requeridos

3. 21.2 ¿En qué sentido difiere el procesamiento de consultas en los sistemas relacionales del procesamiento de lenguaje de consultas de bajo nivel para sistemas de red y jerárquicos? Se diferencian en que los sistemas de red las operaciones se realizan en forma paralela mientras que en los sistema s jerárquicos las operaciones también se realizan de forma jerárquica

4. Las fases típicas son descomposición, optimización, generación de código y ejecución 21.3 Cuáles son las fases típicas del procesamiento de consultas

5. 21.4 ¿Cuáles son las etapas típicas de la descomposición de consultas? Las etapas típicas de la primera fase es decir de la descomposición de consultas son: análisis, normalización, análisis semántico , simplificación y restructuración de la consulta

6. 21.5 ¿ Cuál es la diferencia entre las formas normales conjuntivas y disyuntiva? La diferencia es que la forma normal conjuntiva es un secuencia de conjunciones conectadas mediante el operador and mientras que la forma normal disyunción es una secuencia de disyunciones conectadas mediante el operador or

7. 21.6 ¿ Cómo comprobaría la corrección semántica de una consulta? De dos maneras si sus componentes no contribuyen a la generación del resultado entonces la consulta es incorrecta y debe corregirse o si el predicado de una consulta es contradictorio es decir no abarca a ninguna tupla debido a la contradicción que existe en el predicado de la consulta

8. 21.7 Indique las reglas de transformación que pueden aplicarse a : Operaciones de selección.- las operaciones individuales de selección se pueden transformar en una cascada de operaciones conjuntivas de selección y viceversa, conmutatividad de las operaciones de selección Operaciones de proyección.- en una secuencia de proyecciones sólo se requiere la última proyección de la secuencia, conmutatividad de la selección y de la proyección Operaciones de combinación theta.- conmutatividad de la combinación theta, conmutatividad de la selección y de la combinación theta, conmutatividad de la proyección con la combinación theta, , asociatividad de la combinación theta

9. 21.8 Indique las reglas heurísticas que deberían aplicarse para mejorar el procesamiento de una consulta Realizar las operaciones de selección lo antes posible Combinar el producto cartesiano con una operación de selección subsiguiente cuyo predicado represente una condición de combinación, para formar una operación de combinación Utilizar la asociatividad de las operaciones binarias para reordenar los nodos hoja de modo que los nodos hoja con las operaciones de selección más restrictivas se ejecuten primero Realizar las operaciones de proyección lo antes posible Calcular una única vez las expresiones posibles

10. 21.9 ¿Qué tipos de estadísticas debe almacenar un SGBD para poder calcular estimaciones del coste de las operaciones de álgebra relacional Para cada relación base R .- número de tuplas en una relación es decir la Cardinalidad, el número de tuplas de R que caben en un bloque, el número de bloques requeridos para almacenar R Para cada atributo A de la relación base R.- El número de valores distintos que aparecen para el atributo A en la relación R, valores mínimos y máximos para cada atributo de la relación R, Cardinalidad de selección del atributo A en la relación B es decir en número medio de tuplas que satisfagan una condición de igualdad para el atributo A. Para cada índice de multinivel I sobre el conjunto de atributos A.- El número de niveles de I, el número de bloques hoja de I

11. 21.10 ¿En qué circunstancias tendrá que utilizar el sistema una búsqueda lineal a la hora de implementar una operación de álgebra relacional Cuando el predicado sea la clave de búsqueda El archivo no está ordenado Los bloques están numerados secuencialmente a partir de 1

12. 21.11 ¿Cuáles son las estrategias principales para implementar la operación de combinación? Combinación mediante bucle anidados por bloques Combinación de buche anidado indexado Combinación mediante ordenación-mezcla Combinación hash

13. 21.12 ¿Cuáles son las diferencias entre materialización y pipelining? En la materialización el resultado de las operaciones intermedias de álgebra relacional se escriben temporalmente en el disco de tal manera que la salida de una operación se almacena en una relación temporal para ser procesado por la siguiente operación mientras que en el pipelining procesa en cadena los resultados de las operaciones sin crear una relación temporal

14. 21.13 Explique la diferencia entre árboles de álgebra relacional lineales y no lineales. Proporcione ejemplos para ilustra su respuesta En los árboles lineales la relación en uno de los lados en cada operador es siempre un a relación base mientras que en una relación no lineal ambos nodos hijos poseen una relación base Por ejemplo un padre puede tener dos hijos y cada hijo tiene dos hijos ese sería arbol no lineal mientras que un padre tiene dos hijos pero siempre sólo uno de los dos hijos puede tener otro hijo y siempre el hijo del mismo lado puede tener descendientes sería un arbol lineal

15. 21.14 ¿Cuáles son las ventajas y desventajas de los árboles de profundidad izquierda? Las ventajas son reducir el espacio de búsqueda y permitir que el optimizador de consultas se base en técnicas de procesamiento dinámico. Las desventajas son que al reducir el espacio de búsquedas no se toma e cuenta muchas estrategias de ejecución alternativas algunas de las cuales pueden tener un coste menor al que se haya podido determinar utilizando el arbol lineal