Bases de Datos Distribuidas
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Questions and Answers

¿Cuál es uno de los objetivos de la replicación en una base de datos distribuida?

  • Mejorar el rendimiento al ejecutar tareas localmente.
  • Aumentar la disponibilidad y tolerancia a fallos. (correct)
  • Reducción de la latencia de red al dividir el conjunto de datos.
  • Dividir el conjunto de datos en segmentos más pequeños.
  • ¿En qué consiste el particionamiento en una base de datos distribuida?

  • Mantener copias consistentes de los datos para evitar respuestas conflictivas.
  • Realizar operaciones en tablas de nodos individuales antes de devolver la respuesta final al cliente.
  • Dividir el conjunto de datos en segmentos más pequeños y distribuirlos en diferentes nodos. (correct)
  • Duplicar los datos en múltiples nodos para mejorar la tolerancia a fallos.
  • ¿Qué ventaja ofrece el procesamiento de consultas en una base de datos distribuida?

  • Incrementa la consistencia al realizar operaciones en diferentes nodos.
  • Reduce la latencia de red al enviar todo el conjunto de datos.
  • Aumenta el almacenamiento al duplicar los datos.
  • Mejora la velocidad al realizar operaciones localmente. (correct)
  • ¿Cómo evitan los modelos de consistencia las respuestas conflictivas en una base de datos distribuida?

    <p>Manteniendo copias consistentes de los datos entre los nodos.</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué ocurre si un nodo falla en una base de datos distribuida con tolerancia a fallos?

    <p>Los nodos restantes toman copias de seguridad y se convierten en nuevos nodos primarios.</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué objetivo tiene la replicación en una base de datos distribuida?

    <p>Aumentar la disponibilidad y tolerancia a fallos.</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál es el propósito principal del particionamiento en una base de datos distribuida?

    <p>Equilibrar la carga entre múltiples máquinas</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué significa la replicación en una base de datos distribuida?

    <p>Duplicar los datos en múltiples instancias físicas</p> Signup and view all the answers

    ¿En qué consiste el procesamiento de consultas distribuidas en una base de datos?

    <p>Dividir las tareas de una operación entre múltiples nodos</p> Signup and view all the answers

    ¿Por qué es importante la tolerancia a fallos en una base de datos distribuida?

    <p>Para mantener la disponibilidad y confiabilidad del sistema</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué papel juega la consistencia en el contexto de bases de datos distribuidas?

    <p>Garantizar que los datos estén actualizados y correctos en todos los nodos</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué objetivo principal busca lograr la consistencia eventual en una base de datos distribuida?

    <p>Asegurar la convergencia a un valor correcto con el tiempo.</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál es una técnica utilizada con frecuencia para mejorar la tolerancia a fallos en bases de datos distribuidas?

    <p>Implementación de redundancia y fail-over.</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué implica la replicación en una base de datos distribuida?

    <p>Garantizar que las acciones realizadas se propaguen correctamente a todos los destinatarios.</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál es uno de los principales desafíos que pueden surgir al procesar consultas en una base de datos distribuida?

    <p>Complejidad añadida por las capas de software y protocolos de comunicación.</p> Signup and view all the answers

    ¿Por qué es importante la selección adecuada del hardware y software en bases de datos distribuidas?

    <p>Compensar los gastos adicionales asociados a factores como hardware y personal experto.</p> Signup and view all the answers

    Study Notes

    Distributed Databases

    A distributed database is a system that stores data across multiple machines instead of just one server. This distribution aims to handle large datasets and provide features like high availability and fault tolerance. Dividing the responsibility among multiple nodes improves performance by executing tasks locally.

    Partitioning

    Partitioning involves dividing the dataset into smaller segments, known as partitions, and spreading them across different nodes. This reduces network latency because queries do not need to traverse the whole dataset.

    Replication

    Replication duplicates data onto multiple nodes. This increases availability and fault tolerance because if one node goes offline, the others remain operational. Active-passive configurations route all data to one "active" node initially and then copy it to secondary ("passive") nodes.

    Query Processing

    Query processing combines operations on tables on individual nodes before returning the final answer to the client. Since most operations act locally, only limited data is sent over the network, improving speed.

    Consistency Models

    Consistent copies of data across nodes prevent situations where a user gets conflicting responses from different nodes. Consensus algorithms and distributed transactions ensure data consistency.

    Fault Tolerance

    If a node dies, the remaining live nodes take backups, becoming new primary nodes. Some databases automatically resync themselves after failures, ensuring continuous operation.

    Challenges and Strategies

    Managing distributed databases requires specialized knowledge, skill sets, and advanced networking technology. To mitigate risks, some implementations employ sophisticated protocols to ensure data consistency despite network delays, conflicts, or other challenges.

    Future Prospects

    Future trends suggest more emphasis on NoSQL databases, which can handle larger volumes of data than traditional relational databases. New SQL—also known as distributed SQL databases—offers a blend of robustness, scalability, and consistency guarantees. These advancements cater to the growing demand for real-time data processing in modern applications.

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    Quiz Team

    Description

    Explora los conceptos clave de las bases de datos distribuidas, desde la partición y replicación de datos hasta los modelos de consistencia y tolerancia a fallos. Aprende sobre los desafíos y estrategias para gestionar bases de datos distribuidas, así como las perspectivas futuras para NoSQL y bases de datos SQL distribuidas.

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