Potencialidades de la Optimización Basada en Mallas Dinámicas para resolver el problema de la fragmentación vertical de bases de datos

• Autores: Yurisbel Vega Ortiz, Yandielys Reyes Plano
• Localización: Serie Científica de la Universidad de las Ciencias Informáticas, ISSN-e 2306-2495, Vol. 12, Nº. 8, 2019, págs. 18-26
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Potential of Dynamic Mesh Based Optimization to solve the problem of vertical database fragmentation
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• Resumen
  • español

    La fragmentación vertical es el proceso mediante el cual una relación es descompuesta en agrupaciones de datos en función de conjuntos disjuntos de sus atributos. Estos conglomerados de atributos deben ser generados de manera apropiada para su futura ubicación sobre una plataforma distribuida. La partición vertical reviste gran importancia debido a que defiende el principio de que aquellos datos que comúnmente son accedidos juntos deberían residir en el mismo fragmento. La partición vertical es un problema de optimización que tradicionalmente ha sido tratado con técnicas de análisis de clúster, métodos jerárquicos y heurísticas con dos enfoques fundamentales: aglomerativo o divisorio. En los últimos años, la aplicación de meta-heurística poblacional a este problema ha incrementado su énfasis y centrado las principales investigaciones. Por ello, el objetivo de este artículo es defender las potencialidades de la Optimización basada en Mallas Dinámicas como meta-heurística viable para resolver dicho problema y obtener resultados competitivos.

  • English

    Vertical fragmentation is the process by which a relationship is broken down into data groups based on disjoint sets of their attributes. These attribute clusters should be generated in an appropriate manner for their future location on a distributed platform. The vertical partition is of great importance because it defends the principle that those data that are commonly accessed together should reside in the same fragment. Vertical partitioning is an optimization problem that has traditionally been treated with cluster analysis techniques, hierarchical and heuristic methods with two fundamental approaches: agglomerative or divisive. In recent years, the application of population meta-heuristics to this problem has increased its emphasis and focused the main research. Therefore, the objective of this article is to defend the potential of Optimization based on Dynamic Meshes as a viable meta-heuristic to solve this problem and obtain competitive results.