Bases de datos no convencionales

Autores
Alba, M. D.; Arroyuelo, Jorge; Di Genaro, M. E.; Grosso, Alejandro; Jofré, M.; Ludueña, Verónica; Reyes, Nora Susana; Welch, D.
Año de publicación
2023
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
El avance que han tenido las nuevas tecnologías en todos los ámbitos de la vida, ha ocasionado la producción de infinidad de datos digitales tan disímiles como lo son sus fuentes. Así, se generan datos provenientes de sensores de todo tipo, resultados de estudios médicos, datos científicos, secuencias biológicas, información obtenida de satélites, etc.; datos complejos que necesitan ser procesados para atender a los variados requerimientos del mundo actual. Este contexto motivo que las bases de datos debieran adaptarse, para ser capaces de administrar eficientemente grandes volúmenes de estos nuevos y diversos tipos de datos y así atender esos requerimientos. El enfoque que se ha vuelto popular en los últimos años, para manejar las diversas bases de datos emergentes de objetos complejos y no estructurados, es el de espacios métricos y es el utilizado en las investigaciones presentadas en este artículo. Las mismas pretenden contribuir a la madurez de este modelo de bases de datos, Bases de Datos Métricas, considerando distintas perspectivas: administración del espacio disponible (crucial por la gran cantidad de datos); formas más sofisticadas de búsqueda sobre las mismas; optimización de estos depósitos, o desarrollo de nuevos, entre otros.
Red de Universidades con Carreras en Informática
Materia
Ciencias Informáticas
bases de datos métricas
índices
búsquedas por similitud
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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