Los procesos de negocios que soportan sus operaciones con aplicaciones que interactúan con sistemas de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS) pueden incrementar su productividad a través de la identificación de los factores que afectan el rendimiento de las ejecuciones de las sentencias SQL que conforman su carga de trabajo, especialmente las cargas generadas por aplicaciones implementadas en ambientes de producción, que son recurrentes en el tiempo. El artículo propone un modelo de identificación de factores que afectan el rendi miento de las ejecuciones de las sentencias SQL que se procesan en un RDBMS, valiéndose de algoritmos de aprendizaje de máquina estadístico (análisis de componentes principales y análi sis de correlación canónica) que explotan la información de los planes, estadísticas y métricas generadas durante el ciclo de vida de las ejecuciones de l...

El conocimiento de los factores que influencian la eficiencia de un sistema es importante para su correcta administración y mantenimiento. Múltiples organizaciones soportan sus operaciones con aplicaciones que interactúan con un sistema de gestión de bases de datos relacional (RDBMS), las cuales pueden mejorar su eficiencia a través del conocimiento de los factores que influyen en el rendimiento de las ejecuciones de las sentencias SQL que conforman sus cargas de trabajo, especialmente las cargas de trabajo generadas por aplicaciones implementadas en ambientes de producción que manifiestan recurrencia en el tiempo. El artículo de investigación que se presenta propone un modelo de reconocimiento de factores que afectan el rendimiento de las ejecuciones de las sentencias SQL que se procesan en un RDBMS y discute la implementación de una técnica de predicción de métrica de rendi...