Implementación de una metodología para el diseño físico de un Data Warehouse

Abstract

Las aplicaciones de Soporte de Decisiones involucran consultas complejas en base de datos muy grandes. Partiendo de que los tiempos de respuestas deberían ser pequeños, la optimización de consultas o querys es muy crítica y difícil de evaluar. Los usuarios ven los datos como cubo de datos multidimensionales. Cada celda del cubo de datos es una view que consiste en una agregación de interés, como puede ser el total de ventas. Los valores de muchas de aquellas celdas son dependientes de valores de otras celdas en un cubo de datos. Una poderosa técnica de optimización de las consultas o querys es la materialización de todas o algunas de las celdas en lugar de calcular directamente desde los datos bases en cada momento.Aquí se aplica una metodología de diseño y se implementa una herramienta sobre el problema de qué views se deberán materializar cuando es muy costoso poder precomputar (materializar) todas las views. Se usa el concepto de retículo para expresar dependencias entre views. Se utiliza un algoritmo greedy para seleccionar un subconjunto de views a materializar, de manera de minimizar el costo de evaluación de todas las consultas representadas por las views consideradas. La limitación en el número de views a materializar está dada por restricciones de espacio. El algoritmo selecciona aquellas views que producen el mayor beneficio, no solo en la evaluación de si mismas, sino en la evaluación de otras views que dependen de ella. La contribución de este Trabajo de Grado, será la construcción de una herramienta de ayuda que permita obtener un eficaz diseño físico de un Data Warehouse, con el fin de optimizar la ejecución de consultas, el ahorro de espacio en disco y minimizar el tiempo de respuestas a los querys deseados; mediante la utilización una metodología de diseño.