Bases de datos no convencionales : Índices y operaciones
Debido a que en la actualidad se generan gran cantidad de datos digitales, desde fuentes muy disimiles, los repositorios especializados en datos no estructurados se vuelven cada vez más necesarios. Por este motivo, los mismos deben adaptarse rápidamente, para administrar de manera eficiente el gran...
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| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2021
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| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/120005 |
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Ciencias Informáticas Base de datos métrica Indice Búsquedas por similitud Alba, M. D. Arroyuelo, Jorge Di Genaro, María E. Grosso, Alejandro Jofré, M. Ludueña, Verónica Reyes, Nora Susana Chávez, Edgar Figueroa, Karina Paredes, Rodrigo Bases de datos no convencionales : Índices y operaciones |
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Debido a que en la actualidad se generan gran cantidad de datos digitales, desde fuentes muy disimiles, los repositorios especializados en datos no estructurados se vuelven cada vez más necesarios. Por este motivo, los mismos deben adaptarse rápidamente, para administrar de manera eficiente el gran volumen de datos generados, al igual que el tipo de requerimientos al que son sometidos los mismos; éstos pueden ser tan dispares como los tipos de datos que puede ser necesario administrar, dado que pertenecen a campos muy diferentes. Para ello, se investigan distintos aspectos relacionados con este tipo de bases de datos, como la administración del espacio disponible, que se vuelve crucial debido a la gran cantidad de datos que se debe manipular; formas más sofisticadas de búsqueda sobre las mismas, que permitan enfrentar tales requerimientos; optimización de estos depósitos, o desarrollo de nuevos, considerando incluso la arquitectura del procesador. Un modelo de base de datos no convencionales que se adapta a tales requerimientos, en el cual se pueden utilizar métodos de acceso que contemplen estos aspectos, son las <i>Bases de Datos Métricas</i>. Esta investigación pretende contribuir a la madurez de este nuevo modelo de bases de datos considerando distintas perspectivas. |
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Alba, M. D. Arroyuelo, Jorge Di Genaro, María E. Grosso, Alejandro Jofré, M. Ludueña, Verónica Reyes, Nora Susana Chávez, Edgar Figueroa, Karina Paredes, Rodrigo |
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