Asesor de índices de base de datos usando algoritmos genéticos

• Autor: Ttito Amezquita, Josue Joel
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2023
• Institución: Universidad Católica San Pablo
• Repositorio: UCSP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucsp.edu.pe:20.500.12590/17830
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12590/17830
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Bases de Datos; Asesor de Índices; Algoritmos Genéticos; Optimización de Cargas de Trabajo Compartidas; Configuración en Bases de Datos; Algoritmos Genéticos Paralelos; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01

En la actualidad, la mayoría de aplicaciones o sistemas requieren una base de datos. De acuerdo al tipo, tamaño y/o carga de trabajo de la aplicación es que se suele escoger entre bases de datos relacionales y no relacionales. Por ejemplo, las aplicaciones mas conocidas en redes sociales, como Twitter, Facebook, LinkedIn, etc, tienden a usar bases de datos no relacionales, mientras que sistemas profesionales como aplicaciones de banca, utilizan Base de Datos relacionales, debido a que necesitan cumplir las propiedades de Atomicidad, Consistencia, Insolación y Duración (ACID). Una de las características principales de las bases de datos relacionales, es la capacidad de crear índices. Los índices son estructuras de datos que ayudan a agilizar las consultas. La tarea de crear índices es usualmente un trabajo manual, y es el Administrador de la Base de Datos, el encargado en realizarlo. Hay que considerar que cada índice creado, requiere un espacio en disco adicional. Así que indexar toda las Base de Datos no es tan buena idea. El presente trabajo, busca generar de manera autómatica índices en una Base de Datos haciendo uso de los Algoritmos Genéticos. Para ello se considera el problema de la indexación de las tablas, como una tarea a optimizar, donde el resultado deseado es un equilibrio entre reducir el espacio generado por los archivos de los índices y reducir el tiempo de la ejecución de consultas.