Consultas sobre espacios métricos en paralelo

Abstract

En este trabajo se proponen estrategias eficientes y escalables de procesamiento paralelo de consultas, sobre índices distribuidos para bases de datos compuestas de un gran número de objetos en espacios métricos. Las estrategias están diseñadas para satisfacer los requerimientos de las máquinas de búsqueda para la Web, que operan a una gran tasa de consultas por unidad de tiempo, lo cual en este trabajo se logra mediante la combinación de las siguientes estrategias: (a) Particionado del índice de tal manera de reducir el número de procesadores involucrados en la solución de cada consulta, (b) reducción del número de objetos de la base de datos que son directamente comparados con cada consulta, (c) planificación de consultas para balancear la carga de los procesadores, (d) asignación equitativa de recursos de hardware y software a las consultas siendo resueltas, y (e) reducción de latencias mediante una combinación de los modelos síncrono y asíncrono de computación paralela. La eficiencia y escalabilidad de las estrategias propuestas se evalúan utilizando diferentes bases de datos y clusters de computadores, y los resultados muestran que éstas logran mejor desempeño que estrategias alternativas presentadas en la literatura.