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ODBC es un intermediario entre bases de datos y aplicaciones, cuya tarea es sostener una conversación de preguntas y respuestas entre dos "sujetos" que no hablan el mismo idioma y que gestionan sus recursos de forma diferente.
En este articulo se describen todos los detalles al respecto.
Básicamente, un cursor es un conjunto de punteros a las filas devueltas por una consulta, la mayoría, son como un conjunto de resultados, excepto por que los datos reales generalmente permanecen en el servidor.
Un buffer es un depósito RAM en el lado del cliente donde se guardan los datos del conjunto de resultados de manera temporal hasta que pueden llevarse a otro lugar para su almacenamiento.
La administración de orígenes de datos ODBC (Open Database Connectivity) es una utilidad general de Windows NT. Permite que las aplicaciones accedan a los datos a través usando SQL como lenguaje estándar. Se administran a través de la ventana ODBC del Panel de Control. Se pueden configurar tres diferente fuentes de datos ODBC, la forma más interesante es la de DSN del Sistema, que presenta la ventaja de poder ser accedida por cualquier usuario, siendo el tipo usado en aplicaciones ASP.
Para procesar documentos XML, la mayoría de las herramientas XML trabajan con los APIs SAX o DOM. En este artículo, veremos una forma de implementar los mismo APIs directamente sobre una base de datos, permitiendo a las herramientas de XML tratar con bases de datos como si fueran documentos XML. De esta forma, podemos obviar la necesidad de convertir una base de datos.
Se describe la implementación de sistemas de bases de datos relacionales sobre un cluster de computadores, y el proceso de consultas sobre los datos utilizando el paralelismo disponible en las distintas máquinas. Nuestra estrategia de implementación consiste en la combinación de software existente, entre los que se destaca una biblioteca de comunicación y sincronización de procesadores que soporta un modelo de computación paralela con características de portabilidad y predicción de desempeño. El modelo de computación difiere de los enfoques tradicionales tales como paso de mensajes o memoria compartida, y hasta ahora su utilidad no ha sido probada en sistemas de bases de datos. Resultados experimentales muestran de que es posible obtener buena eficiencia utilizando nuestra estrategia. Dado que los datos son almacenados en el conjunto de máquinas que forman el cluster, existen varias alternativas de distribución de datos en las máquinas. Proponemos un método simple para la evaluación de tales alternativas, el cual permite al diseñador tomar decisiones antes de realizar la implementación física de la base de datos. Para este propósito realizamos una extensión a la metodología de predicción de desempeño del modelo de computación empleado.