Algoritmo bioinspirado Lobo Gris (Grey Wolf) para la optimización de índices en bases de datos relacionales

• Autor: Verástegui Sánchez, Fernando Guillermo
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Pontificia Universidad Católica del Perú
• Repositorio: PUCP-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:tesis.pucp.edu.pe:20.500.12404/27910
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.12404/27910
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Bases de datos relacionales; Algoritmos heurísticos; Bases de datos--Administración; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.00

Dentro del mundo empresarial actual, los datos cobran una importancia crucial para el desarrollo de una compañía, ya sea para análisis, seguimiento comercial, estrategias de negocios, entre otros. Por lo que, su almacenamiento y extracción son una parte importante para su uso. Las bases de datos sirven para almacenar esta información, para que luego puedan ser consultadas. Estas pueden ser tanto relacionales como no relacionales, siendo la primera en donde los datos que se almacenan están relacionados entre ellos. La información se organiza mediante tablas, que incluyen columnas y filas, pudiendo obtener acceso a estos datos de diferentes maneras (AWS, n.d.). Para los administradores de base de datos (DBA) e investigadores la mejora del rendimiento de las bases de datos ha sido un reto persistente a lo largo de los años. Este desafío está fuertemente relacionado con la forma de organización lógica de los registros y, especialmente, a la rapidez con la que se accede y procesa esos registros. En ese sentido, los índices ejercen como un modo de acceso más rápido a la información. Siendo un caso de ejemplo, cuando los datos son solicitados, el sistema de gestión de base de datos primero verifica si existe un índice y su estructura, la cual está ordenada y contiene la dirección física del dato, permitiendo así recuperar la información directamente en el disco duro, simplificando el trabajo de búsqueda (Pedrozo & Vaz, 2014). Si bien los índices sirven para acelerar la recuperación de los datos, uno mal diseñado deteriora el rendimiento general. Esto se debe a los diferentes factores que influyen en su creación, como lo son: El tipo de dato, la estructura de la tabla, el número de veces que se buscó un campo específico, la frecuencia de ciertas consultas, la frecuencia de valores distintos en una columna, la carga de trabajo, el número de operaciones de lectura y escritura, entre otros (Naik, 2018). En consecuencia, el propósito de este proyecto consiste en mejorar la eficiencia del tiempo de respuesta en las consultas mediante el uso de índices, brindando la mejor opción para la creación de estos, sobre las tablas dentro un sistema de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS). Para este proyecto se plantea utilizar un algoritmo metaheurístico aplicado al problema de selección de índices (ISP), el cual consiste en, dado una base de datos y un conjunto de consultas, seleccionar automáticamente un conjunto apropiado de índices (Chaudhuri, Datar, and Narasayya 2004). Este problema es considerado un “NP-Hard Problem”, la elección de utilizar un algoritmo metaheurístico, en combinación con la amplia gama de variables que pueden influir, se revela como una opción óptima en comparación con otros tipos de algoritmos.