Técnicas de recuperación de información en grandes volúmenes de datos heterogéneos con bases de datos NOSQL
- Autores
- Barry, Damián; Buckle, Carlos; Jaramillo, Carlos; Samec, Gustavo; Pacheco, Cristian; Real, Ignacio; Aita, Ignacio; Cortez, Juan Manuel; Tinetti, Fernando Gustavo
- Año de publicación
- 2012
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión enviada
- Descripción
- El presente proyecto se enfoca en la evaluación de las técnicas existentes para recuperación eficiente de información sobre grandes volúmenes de datos heterogéneos.\nDichas técnicas permitirán establecer las capacidades necesarias con las que debería contar una base de datos de información masiva, tanto desde la perspectiva de almacenamiento y técnicas de indexación, como de distribución de las consultas, escalabilidad y rendimiento en ambientes heterogéneos.\nPara ello se diseñarán arquitecturas tanto centralizadas como distribuidas, y se realizarán las correspondientes verificaciones, estableciendo los porcentajes de mejora de rendimiento para cada arquitectura.
Eje: Procesamiento distribuido y paralelo - Materia
-
Ciencias Informáticas
Textual databases
Indexing methods
DATABASE MANAGEMENT
recuperación de información
bases de datos NoSQL
indexación
particionado horizontal
shards
escalabilidad
rendimiento - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Repositorio
- Institución
- Comisión de Investigaciones Científicas de la Provincia de Buenos Aires
- OAI Identificador
- oai:digital.cic.gba.gob.ar:11746/3307
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Técnicas de recuperación de información en grandes volúmenes de datos heterogéneos con bases de datos NOSQLBarry, DamiánBuckle, CarlosJaramillo, CarlosSamec, GustavoPacheco, CristianReal, IgnacioAita, IgnacioCortez, Juan ManuelTinetti, Fernando GustavoCiencias InformáticasTextual databasesIndexing methodsDATABASE MANAGEMENTrecuperación de informaciónbases de datos NoSQLindexaciónparticionado horizontalshardsescalabilidadrendimientoEl presente proyecto se enfoca en la evaluación de las técnicas existentes para recuperación eficiente de información sobre grandes volúmenes de datos heterogéneos.\nDichas técnicas permitirán establecer las capacidades necesarias con las que debería contar una base de datos de información masiva, tanto desde la perspectiva de almacenamiento y técnicas de indexación, como de distribución de las consultas, escalabilidad y rendimiento en ambientes heterogéneos.\nPara ello se diseñarán arquitecturas tanto centralizadas como distribuidas, y se realizarán las correspondientes verificaciones, estableciendo los porcentajes de mejora de rendimiento para cada arquitectura.Eje: Procesamiento distribuido y paralelo2012-01-01info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/submittedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdfhttps://digital.cic.gba.gob.ar/handle/11746/3307spainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/reponame:CIC Digital (CICBA)instname:Comisión de Investigaciones Científicas de la Provincia de Buenos Airesinstacron:CICBA2025-10-16T09:27:22Zoai:digital.cic.gba.gob.ar:11746/3307Institucionalhttp://digital.cic.gba.gob.arOrganismo científico-tecnológicoNo correspondehttp://digital.cic.gba.gob.ar/oai/snrdmarisa.degiusti@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:94412025-10-16 09:27:22.27CIC Digital (CICBA) - Comisión de Investigaciones Científicas de la Provincia de Buenos Airesfalse |
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El presente proyecto se enfoca en la evaluación de las técnicas existentes para recuperación eficiente de información sobre grandes volúmenes de datos heterogéneos.\nDichas técnicas permitirán establecer las capacidades necesarias con las que debería contar una base de datos de información masiva, tanto desde la perspectiva de almacenamiento y técnicas de indexación, como de distribución de las consultas, escalabilidad y rendimiento en ambientes heterogéneos.\nPara ello se diseñarán arquitecturas tanto centralizadas como distribuidas, y se realizarán las correspondientes verificaciones, estableciendo los porcentajes de mejora de rendimiento para cada arquitectura. |
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