Técnicas para la mejora del join paralelo y del procesamiento de secuencias temporales de datos.

A continuación se presenta la Tesis doctoral que lleva por título Técnicas para la mejora del join paralelo y del procesamiento de secuencias temporales de datos, llevada a cabo por Josep Aguilar Saborit y dirigida por el profesor Josep.L Larriba-Pey.<br><br/>Los Sistemas Gestores de Bas...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Aguilar Saborit, Josep
Tipo de recurso: tesis doctoral
Fecha de publicación:2006
País:España
Institución:Universitat Politècnica de Catalunya (UPC)
Repositorio:UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC
Idioma:español
OAI Identifier:oai:upcommons.upc.edu:2117/93310
Acceso en línea:https://hdl.handle.net/2117/93310
https://dx.doi.org/10.5821/dissertation-2117-93310
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:estructuras de datos
paralelismo
bases de datos
Bases de dades -- Gestió
Estructures de dades (Informàtica)
Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica
id ES_67d1bb8a97da0fed75720d590d0c9b59
oai_identifier_str oai:upcommons.upc.edu:2117/93310
network_acronym_str ES
network_name_str España
repository_id_str
spelling Técnicas para la mejora del join paralelo y del procesamiento de secuencias temporales de datos.Aguilar Saborit, Josepestructuras de datosparalelismobases de datosBases de dades -- GestióEstructures de dades (Informàtica)Àrees temàtiques de la UPC::InformàticaA continuación se presenta la Tesis doctoral que lleva por título Técnicas para la mejora del join paralelo y del procesamiento de secuencias temporales de datos, llevada a cabo por Josep Aguilar Saborit y dirigida por el profesor Josep.L Larriba-Pey.<br><br/>Los Sistemas Gestores de Bases de Datos (SGBDs) son las herramientas con las que se gestiona la información almacenada en una Base de Datos, ya sea para realizar consultas, actualizaciones o modificaciones. Los SGBDs se han convertido en una importante fuente de investigación y desarrollo encaminada a encontrar nuevas técnicas que hagan de los mismos unas herramientas lo más eficientes posible.<br><br/>Dentro del álgebra relacional, la operación más compleja y costosa de llevar a cabo por un SGBD, es la operación de join. Los métodos más conocidos y extendidos en la literatura para una ejecución rápida y eficaz de esta operación, son: Merge Sort Join, Nested Loop Join, Hash Join. Las dos primeras, para una ejecución eficiente, requieren de un cierto orden en los datos de sus relaciones fuente. Esto implica una ordenación previa o bien el soporte de una estructura auxiliar que de por si mantenga el orden de dichos datos. Por el contrario, la operación Hash Join no precisa de ningún orden sobre las relaciones fuente y utiliza hashing sobre los datos para resolver el join. Hash Join es una de las operaciones más utilizadas por los SGBDs y ha sido un importante foco de investigación con el fin de explotar al máximo sus posibilidades.<br><br/>Esta Tesis presenta cinco ténicas. Cuatro de ellas están destinadas a mejorar el rendimiento de la operación de join en SGBDs paralelos, tanto en configuraciones paralelas con recursos compartidos, como en configuraciones paralelas sin recursos compartidos. La última técnica, y que abarca un denso capítulo de la Tesis, presenta nuevas estructuras para representar de forma eficiente en espacio y tiempo secuencias temporales de datos.<br><br/>Todas las técnicas presentadas han sido publicadas. Los respectivos artículos también se adjuntan al final de esta documentación. Las referencias a dichos artículos se pueden consultar en el último apéndice de la Tesis.Universitat Politècnica de CatalunyaLarriba Pey, Josep20062006-07-1420112011-04-12doctoral thesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_db06VoRhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85info:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfhttps://hdl.handle.net/2117/93310https://dx.doi.org/10.5821/dissertation-2117-93310reponame:UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPCinstname:Universitat Politècnica de Catalunya (UPC)Españolspaopen accesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2info:eu-repo/semantics/openAccessoai:upcommons.upc.edu:2117/933102026-05-27T15:37:01Z
dc.title.none.fl_str_mv Técnicas para la mejora del join paralelo y del procesamiento de secuencias temporales de datos.
title Técnicas para la mejora del join paralelo y del procesamiento de secuencias temporales de datos.
spellingShingle Técnicas para la mejora del join paralelo y del procesamiento de secuencias temporales de datos.
Aguilar Saborit, Josep
estructuras de datos
paralelismo
bases de datos
Bases de dades -- Gestió
Estructures de dades (Informàtica)
Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica
title_short Técnicas para la mejora del join paralelo y del procesamiento de secuencias temporales de datos.
title_full Técnicas para la mejora del join paralelo y del procesamiento de secuencias temporales de datos.
title_fullStr Técnicas para la mejora del join paralelo y del procesamiento de secuencias temporales de datos.
title_full_unstemmed Técnicas para la mejora del join paralelo y del procesamiento de secuencias temporales de datos.
title_sort Técnicas para la mejora del join paralelo y del procesamiento de secuencias temporales de datos.
dc.creator.none.fl_str_mv Aguilar Saborit, Josep
author Aguilar Saborit, Josep
author_facet Aguilar Saborit, Josep
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Larriba Pey, Josep
dc.subject.none.fl_str_mv estructuras de datos
paralelismo
bases de datos
Bases de dades -- Gestió
Estructures de dades (Informàtica)
Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica
topic estructuras de datos
paralelismo
bases de datos
Bases de dades -- Gestió
Estructures de dades (Informàtica)
Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica
description A continuación se presenta la Tesis doctoral que lleva por título Técnicas para la mejora del join paralelo y del procesamiento de secuencias temporales de datos, llevada a cabo por Josep Aguilar Saborit y dirigida por el profesor Josep.L Larriba-Pey.<br><br/>Los Sistemas Gestores de Bases de Datos (SGBDs) son las herramientas con las que se gestiona la información almacenada en una Base de Datos, ya sea para realizar consultas, actualizaciones o modificaciones. Los SGBDs se han convertido en una importante fuente de investigación y desarrollo encaminada a encontrar nuevas técnicas que hagan de los mismos unas herramientas lo más eficientes posible.<br><br/>Dentro del álgebra relacional, la operación más compleja y costosa de llevar a cabo por un SGBD, es la operación de join. Los métodos más conocidos y extendidos en la literatura para una ejecución rápida y eficaz de esta operación, son: Merge Sort Join, Nested Loop Join, Hash Join. Las dos primeras, para una ejecución eficiente, requieren de un cierto orden en los datos de sus relaciones fuente. Esto implica una ordenación previa o bien el soporte de una estructura auxiliar que de por si mantenga el orden de dichos datos. Por el contrario, la operación Hash Join no precisa de ningún orden sobre las relaciones fuente y utiliza hashing sobre los datos para resolver el join. Hash Join es una de las operaciones más utilizadas por los SGBDs y ha sido un importante foco de investigación con el fin de explotar al máximo sus posibilidades.<br><br/>Esta Tesis presenta cinco ténicas. Cuatro de ellas están destinadas a mejorar el rendimiento de la operación de join en SGBDs paralelos, tanto en configuraciones paralelas con recursos compartidos, como en configuraciones paralelas sin recursos compartidos. La última técnica, y que abarca un denso capítulo de la Tesis, presenta nuevas estructuras para representar de forma eficiente en espacio y tiempo secuencias temporales de datos.<br><br/>Todas las técnicas presentadas han sido publicadas. Los respectivos artículos también se adjuntan al final de esta documentación. Las referencias a dichos artículos se pueden consultar en el último apéndice de la Tesis.
publishDate 2006
dc.date.none.fl_str_mv 2006
2006-07-14
2011
2011-04-12
dc.type.none.fl_str_mv doctoral thesis
http://purl.org/coar/resource_type/c_db06
VoR
http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
dc.type.openaire.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
format doctoralThesis
dc.identifier.none.fl_str_mv https://hdl.handle.net/2117/93310
https://dx.doi.org/10.5821/dissertation-2117-93310
url https://hdl.handle.net/2117/93310
https://dx.doi.org/10.5821/dissertation-2117-93310
dc.language.none.fl_str_mv Español
spa
language_invalid_str_mv Español
language spa
dc.rights.none.fl_str_mv open access
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.openaire.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv open access
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universitat Politècnica de Catalunya
publisher.none.fl_str_mv Universitat Politècnica de Catalunya
dc.source.none.fl_str_mv reponame:UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC
instname:Universitat Politècnica de Catalunya (UPC)
instname_str Universitat Politècnica de Catalunya (UPC)
reponame_str UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC
collection UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC
repository.name.fl_str_mv
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1869409917262102528
score 15,300719