Tecnologías avanzadas de bases de datos

La evolución de las tecnologías han hecho surgir almacenamientos no estructurados de información. Además de requerir nuevos tipos de datos, en algunos casos no es posible estructurar los datos en forma tradicional mediante claves y registros convencionales. Las nuevas aplicaciones requieren recuperación de información por cualquier atributo, ya sean claves o no, requiriendo hacer uso de herramientas tales como las provistas por la Inteligencia Computacional. Ello ha requerido de nuevos modelos más generales para recuperar y administrar información de este tipo tales como las bases de datos espacio-temporales, de texto, espacios métricos, entre otros.Eje: Base de datosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Tecnologías avanzadas de bases de datos

La evolución de las tecnologías han hecho surgir almacenamientos no estructurados de información. Además de requerir nuevos tipos de datos, en algunos casos no es posible estructurar los datos en forma tradicional mediante claves y registros convencionales. Las nuevas aplicaciones requieren recuperación de información por cualquier atributo, ya sean claves o no, requiriendo hacer uso de herramientas tales como las provistas por la Inteligencia Computacional. Ello ha requerido de nuevos modelos más generales para recuperar y administrar información de este tipo tales como las bases de datos espacio-temporales, de texto, espacios métricos, entre otros.Eje: Base de datosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Efficient disk allocation for fast similarity searching

As databases increasingly integrate non-textual information it is becoming necessary to support efficient similarity searching in addition to range searching. Recently, declustering techniques have been proposed for improving the performance of similarity searches through parallel I/O. In this paper, we propose a new scheme which provides good declustering for similarity searching. In particular, it does global declustering as opposed to local declustering, exploits the availability of extra disks and does not limit the partitioning of the data space. Our technique is based upon the cyclic declustering schemes which were developed for range and partial match queries. We establish, in general, that cyclic declustering techniques outperform previously proposed techniques