Un método para la fragmentación vertical de bases de datos y su variante como evaluador de particiones

El diseño de bases de datos distribuidas es un problema de optimización que implica la solución de problemáticas como la fragmentación de los datos y su ubicación. Típicamente, los criterios que determinan si la fragmentación y la asignación son óptimas se establecen de manera independiente. Primero...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Rodríguez Morffi, Abel, Vega Ortiz, Yurisbel
Formato:	Objeto de conferencia
Lenguaje:	Español
Publicado:	2012
Materias:	Ciencias Informáticas Distributed databases base de datos Bases de datos distribuidas evaluador de particiones Data mining fragmentación vertical medida de afinidad método jerárquico regla de decisión
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/23741
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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description	El diseño de bases de datos distribuidas es un problema de optimización que implica la solución de problemáticas como la fragmentación de los datos y su ubicación. Típicamente, los criterios que determinan si la fragmentación y la asignación son óptimas se establecen de manera independiente. Primero se busca la “mejor” fragmentación y luego la “mejor” ubicación de los fragmentos obtenidos. La fragmentación vertical es más complicada que la partición horizontal, debido al incremento del número de posibles alternativas. En este trabajo se presenta un nuevo método para la fragmentación vertical, que se basa fundamentalmente en la Matriz de Atracción entre Atributos, suplantando la conocida Matriz de Afinidad entre Atributos. Se utiliza como heurística el enfoque de agrupamientos jerárquicos y una regla de decisión basada en la homogeneidad interna y la heterogeneidad externa de los grupos obtenidos. También se presenta una variante para que pueda ser usado como evaluador de particiones.
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Un método para la fragmentación vertical de bases de datos y su variante como evaluador de particiones

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