Una consulta paralela es una consulta que se ejecuta utilizando varios procesadores en paralelo. Esto puede hacerse utilizando múltiples CPUs en una sola máquina, o utilizando múltiples máquinas en un cluster. La consulta paralela puede mejorar en gran medida el rendimiento de la consulta de una base de datos, especialmente si los datos están repartidos en varios discos o máquinas.
¿Por qué se utiliza el paralelismo en las consultas SQL?
Hay varias razones por las que se utiliza el paralelismo en la ejecución de consultas SQL.
En primer lugar, cuando una consulta se ejecuta en paralelo, puede reducir potencialmente el tiempo total de ejecución. Esto se debe a que varios procesadores pueden trabajar en diferentes partes de la consulta al mismo tiempo, lo que puede conducir a un tiempo de finalización general más rápido.
En segundo lugar, el paralelismo puede mejorar el rendimiento al proporcionar un mejor uso de los recursos. Por ejemplo, si una consulta se ejecuta en paralelo en un servidor con múltiples procesadores, la consulta puede hacer un mejor uso de los recursos disponibles que si se ejecutara en serie en un único procesador.
En tercer lugar, el paralelismo puede mejorar la concurrencia y la escalabilidad. Cuando una consulta se ejecuta en paralelo, varios hilos pueden trabajar en diferentes partes de la consulta al mismo tiempo. Esto puede mejorar la concurrencia al permitir que otras consultas se ejecuten en paralelo con la primera. Además, el paralelismo puede mejorar la escalabilidad al permitir que una consulta se ejecute en varios procesadores o servidores.
¿Cuáles son las dos técnicas utilizadas en la evaluación de consultas en paralelo?
1. La primera técnica utilizada en la evaluación de consultas en paralelo se llama "pipelining". Esta técnica consiste en dividir la consulta en una serie de consultas más pequeñas, cada una de las cuales puede ejecutarse en paralelo. Los resultados de cada consulta se pasan a la siguiente consulta en el pipeline, hasta obtener los resultados finales.
2. La segunda técnica utilizada en la evaluación de consultas en paralelo se denomina "partición". Esta técnica consiste en dividir los datos a consultar en particiones más pequeñas, cada una de las cuales puede ser procesada en paralelo. Los resultados de cada partición se combinan para producir los resultados finales.
¿Cuál es la diferencia entre concurrente y paralelo?
La principal diferencia entre concurrente y paralelo es que la programación concurrente se ocupa de múltiples hilos de ejecución dentro del mismo proceso, mientras que la programación paralela se ocupa de múltiples procesos que se ejecutan al mismo tiempo.
La programación concurrente es una forma de programación paralela en la que múltiples hilos de ejecución se ejecutan simultáneamente dentro del mismo proceso. Cada hilo tiene sus propios datos locales y comparte una parte de los datos globales. La principal ventaja de la programación concurrente es que permite un uso más eficiente de los recursos, ya que varios hilos pueden estar ejecutándose en diferentes procesadores al mismo tiempo.
La programación paralela es una forma de programación concurrente en la que varios procesos se ejecutan simultáneamente en diferentes procesadores. Cada proceso tiene sus propios datos locales y comparte una parte de los datos globales. La principal ventaja de la programación paralela es que puede proporcionar un aumento significativo de la velocidad, ya que varios procesos pueden estar trabajando en el mismo problema al mismo tiempo.
¿Cuáles son los tipos de bases de datos paralelas?
Hay muchos tipos de bases de datos paralelas, pero las dos más comunes son las de disco compartido y las de nada compartido.
Las arquitecturas "shared-nothing" son el tipo más común de base de datos paralela. En un sistema "shared-nothing", cada nodo tiene su propia memoria y almacenamiento en disco. No hay un repositorio central de datos, y cada nodo es responsable de gestionar sus propios datos.
Las arquitecturas de disco compartido son menos comunes, pero ofrecen algunas ventajas sobre los sistemas "shared-nothing". En un sistema de disco compartido, todos los nodos tienen acceso a un sistema de almacenamiento común. Esto puede facilitar la gestión de los datos, ya que sólo hay una copia de los datos que gestionar. Sin embargo, los sistemas de disco compartido pueden ser más difíciles de escalar que los sistemas de nada compartido.
Paralelismo en las consultas SQL: ¿Por qué?
El paralelismo puede utilizarse en las consultas SQL por muchas razones. Por ejemplo, si una consulta está procesando una gran cantidad de datos, puede ser más rápido procesar los datos en paralelo que secuencialmente. Además, si una consulta utiliza varios procesadores, puede ser más eficiente procesar los datos en paralelo en lugar de que cada procesador trabaje en una parte separada de los datos. El paralelismo es también una forma de aumentar el rendimiento de la consulta al dividir los datos en trozos más pequeños que son más fáciles de procesar.