Bases De Datos Distribuidas de Ciencia de Datos

Introducción

Las bases de datos distribuidas (DDB) son un tipo de base de datos que se compone de varias computadoras interconectadas, cada una de las cuales almacena parte de los datos. La ventaja clave de una DDB es que le permite a un usuario realizar consultas sobre los datos almacenados en varias computadoras simultáneamente. Esto significa que no tiene que esperar a que se transfieran todos los datos a una computadora antes de realizar una consulta. Esta tecnología es especialmente útil para los científicos de datos que trabajan con grandes volúmenes de datos. En esta clase, aprenderás los fundamentos de las Bases de Datos Distribuidas de Ciencia de Datos (DBDCD) y cómo aplicarlos a tu trabajo.

Teoría

Una base de datos distribuida se compone de varios nodos en una red. Cada nodo almacena y administra parte de los datos. Los nodos se comunican entre sí para garantizar que cada uno tenga una copia de los datos actualizados. Esto se conoce como replicación. Cada nodo también puede realizar consultas sobre los datos almacenados en los demás nodos. Esto significa que un usuario puede realizar consultas sobre los datos almacenados en varios nodos simultáneamente con una sola consulta.

Las Bases de Datos Distribuidas de Ciencia de Datos (DBDCD) se basan en la misma tecnología, pero se centran en la gestión de datos científicos. Esto significa que los datos están estructurados de manera que puedan ser fácilmente analizados por algoritmos de aprendizaje automático. Esto significa que las DBDCD son ideales para los científicos de datos que trabajan con grandes volúmenes de datos.

Ejemplos Prácticos

Ejemplo 1: Agregación de datos

Supongamos que tenemos una base de datos distribuida con tres nodos. Cada nodo almacena datos sobre el tráfico de una ciudad. Ahora, supongamos que queremos agregar los datos de tráfico para toda la ciudad. Esto se puede hacer con una operación de agregación en la base de datos distribuida.

La fórmula para calcular la agregación de los datos es la siguiente:

$$A = \sum_{i=1}^N \frac{D_i}{N}$$

Donde $A$ es la agregación, $D_i$ es el dato en el nodo $i$ y $N$ es el número de nodos.

A continuación, mostramos un ejemplo de código Python para calcular la agregación de los datos:

«`python
# Inicializar variables
num_nodes = 3
aggregate = 0

# Iterar sobre los nodos
for i in range(1, num_nodes + 1):
# Obtener el dato del nodo i
data = get_data_from_node(i)
# Actualizar la agregación
aggregate += data / num_nodes

# Imprimir el resultado
print(«Aggregate:», aggregate)
«`

Ejemplo 2: Regresión Lineal

Supongamos que tenemos una base de datos distribuida con tres nodos. Cada nodo almacena datos sobre el precio de las casas en una ciudad. Ahora, supongamos que queremos encontrar una relación entre el precio de las casas y el tamaño de las casas. Esto se puede hacer utilizando regresión lineal.

La fórmula para calcular el coeficiente de regresión lineal es la siguiente:

$$r = \frac{\sum_{i=1}^N x_i y_i – \frac{1}{N}\left(\sum_{i=1}^N x_i \right)\left(\sum_{i=1}^N y_i \right)}{\sqrt{\left(\sum_{i=1}^N x_i^2 – \frac{1}{N}\left(\sum_{i=1}^N x_i \right)^2\right)\left(\sum_{i=1}^N y_i^2 – \frac{1}{N}\left(\sum_{i=1}^N y_i \right)^2\right)}}$$

Donde $r$ es el coeficiente de regresión lineal, $x_i$ es el tamaño de la casa en el nodo $i$ y $y_i$ es el precio de la casa en el nodo $i$.

A continuación, mostramos un ejemplo de código Python para calcular el coeficiente de regresión lineal:

«`python
# Inicializar variables
num_nodes = 3
x_sum = 0
y_sum = 0
xy_sum = 0
x2_sum = 0
y2_sum = 0

# Iterar sobre los nodos
for i in range(1, num_nodes + 1):
# Obtener los datos del nodo i
x, y = get_data_from_node(i)
# Actualizar los totales
x_sum += x
y_sum += y
xy_sum += x * y
x2_sum += x**2
y2_sum += y**2

# Calcular el coeficiente de regresión
numerator = xy_sum – (x_sum * y_sum) / num_nodes
denominator = math.sqrt((x2_sum – (x_sum**2) / num_nodes) * (y2_sum – (y_sum**2) / num_nodes))
r = numerator / denominator

# Imprimir el resultado
print(«r:», r)
«`

Ejemplo 3: Clustering

Supongamos que tenemos una base de datos distribuida con tres nodos. Cada nodo almacena datos sobre el tiempo de vuelo de los pasajeros en un aeropuerto. Ahora, supongamos que queremos agrupar los pasajeros en grupos similares en función de su tiempo de vuelo. Esto se puede hacer utilizando clustering.

La fórmula para calcular la distancia entre dos pasajeros es la siguiente:

$$d(x,y) = \sqrt{\sum_{i=1}^N (x_i – y_i)^2}$$

Donde $d(x,y)$ es la distancia entre los pasajeros $x$ y $y$, $x_i$ es el tiempo de vuelo del pasajero $x$ en el nodo $i$ y $y_i$ es el tiempo de vuelo del pasajero $y$ en el nodo $i$.

A continuación, mostramos un ejemplo de código Python para calcular la distancia entre dos pasajeros:

«`python
# Inicializar variables
num_nodes = 3
dist = 0

# Iterar sobre los nodos
for i in range(1, num_nodes + 1):
# Obtener los datos de los dos pasajeros
x, y = get_data_from_node(i)
# Actualizar la distancia
dist += (x – y)**2

# Calcular la distancia
dist = math.sqrt(dist)

# Imprimir el resultado
print(«Distance:», dist)
«`

Conclusiones

En esta clase, hemos aprendido los fundamentos de las Bases de Datos Distribuidas de Ciencia de Datos (DBDCD) y cómo aplicarlos a nuestro trabajo. Hemos visto tres ejemplos prácticos de cómo se pueden utilizar las DBDCD para realizar tareas comunes de ciencia de datos, como la agregación de datos, la regresión lineal y el clustering.

Referencias

Wang, H., Wang, X., & Gao, W. (2020). Database distributed computing: A survey. IEEE Access, 8, 986-1003. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2964380

Xu, Y., & Li, J. (2020). A Survey of Database Systems for Machine Learning. IEEE Access, 8, 52409-52431. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2968616