Al referirnos a lo que es bloqueo en bases de datos en realidad utilizamos lo que se conoce como granularidad del bloqueo.
La granularidad se refiere a que tan fino se quiere que sea un bloqueo. Por ejemplo ¿descea bloquear la tabla completa (un bloqueo de granularidad gruesa) o solo decea bloquear una fila especifica (un bloqueo de granularidad fina)?.
Deben tenerse en cuenta ciertas cuestiones relacionadas con la profundidad de los bloqueos. Con un bloqueo de granularidad fina se adquieren muchos recursos para administrar el bloqueo, pero se acegura la consistencias de los datos. Con un bloqueo de granularidad gruesa se utilizan menos recursos pero se aumenta el riesgo de inconsistencia de los datos, y tal vez hasta se evite que otros usuarios realicen sus tareas. Por lo general SQL Server 2000 se encarga del bloqueo por nosotros.
Pero ¿que pasa si se decea establecer específicamente un nivel de bloqueo? por lo general esto no es necesario en aplicaciones que tienen solo unos cuantos usuarios, pero tal vez algunas veces encontremos que los bloqueos no se liberan tan rápido como uno quisiera, si esto ocurre se puede especificar la granularidad del bloqueo que se requiera.
PARALELISMO DE GRANO GRUESO
En un modelo de granularidad gruesa, el programa se divide en varias partes que precisan poca comunicación entre si. Los sistemas paralelos formados por procesadores potentes y débilmente interconectados , parecen mas adecuados para aplicaciones de granularidad gruesa.
Con este tipo de paralelismo existe una sinconización entre procesos pero a un nivel muy bajo. Esta clase de situación esta claramente entendible como un grupo de procesos concurrentes encuitándose en un monoprocesador multiprogramado y puede ser soportado en un multiprocesador con un pequeño o no cambio al software del usuario.
MINERÍA DE DATOS
La minería de datos se define como la extracción no trivial de información implícita, previamente desconocida y potencial mente útil atravez de datos.
La minería de datos hace uso de todas las técnica que puedan aportar información útil, desde un sencillo análisis gráfico, pasando por métodos estáticos mas o menos complejos, complementados con métodos o algoritmos del campo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático que resuelven problemas típicos de agrupamiento, clarificación, predicción de valores, detección de patrones, asociación de atributos. etc.
Una aplicación especial de la minería de datos es la minería web (o minería de uso de la web, web mining) que consiste en extraer información y conocimiento útil específicamente de la actividad de un sitio web: análisis de tráfico (visitas y visitantes), contenidos más accedidos, procedencia, tipo de usuarios, navegadores y sistemas operativos, reglas de asociación entre páginas (tasa de conversión).
La granularidad se refiere a que tan fino se quiere que sea un bloqueo. Por ejemplo ¿descea bloquear la tabla completa (un bloqueo de granularidad gruesa) o solo decea bloquear una fila especifica (un bloqueo de granularidad fina)?.
Deben tenerse en cuenta ciertas cuestiones relacionadas con la profundidad de los bloqueos. Con un bloqueo de granularidad fina se adquieren muchos recursos para administrar el bloqueo, pero se acegura la consistencias de los datos. Con un bloqueo de granularidad gruesa se utilizan menos recursos pero se aumenta el riesgo de inconsistencia de los datos, y tal vez hasta se evite que otros usuarios realicen sus tareas. Por lo general SQL Server 2000 se encarga del bloqueo por nosotros.
Pero ¿que pasa si se decea establecer específicamente un nivel de bloqueo? por lo general esto no es necesario en aplicaciones que tienen solo unos cuantos usuarios, pero tal vez algunas veces encontremos que los bloqueos no se liberan tan rápido como uno quisiera, si esto ocurre se puede especificar la granularidad del bloqueo que se requiera.
PARALELISMO DE GRANO GRUESO
En un modelo de granularidad gruesa, el programa se divide en varias partes que precisan poca comunicación entre si. Los sistemas paralelos formados por procesadores potentes y débilmente interconectados , parecen mas adecuados para aplicaciones de granularidad gruesa.
Con este tipo de paralelismo existe una sinconización entre procesos pero a un nivel muy bajo. Esta clase de situación esta claramente entendible como un grupo de procesos concurrentes encuitándose en un monoprocesador multiprogramado y puede ser soportado en un multiprocesador con un pequeño o no cambio al software del usuario.
MINERÍA DE DATOS
La minería de datos se define como la extracción no trivial de información implícita, previamente desconocida y potencial mente útil atravez de datos.
La minería de datos hace uso de todas las técnica que puedan aportar información útil, desde un sencillo análisis gráfico, pasando por métodos estáticos mas o menos complejos, complementados con métodos o algoritmos del campo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático que resuelven problemas típicos de agrupamiento, clarificación, predicción de valores, detección de patrones, asociación de atributos. etc.
Una aplicación especial de la minería de datos es la minería web (o minería de uso de la web, web mining) que consiste en extraer información y conocimiento útil específicamente de la actividad de un sitio web: análisis de tráfico (visitas y visitantes), contenidos más accedidos, procedencia, tipo de usuarios, navegadores y sistemas operativos, reglas de asociación entre páginas (tasa de conversión).
muy buen post pero por la gran puta escribi bien...
ResponderEliminarRIP ortografia
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