Bases de Datos no Convencionales: Índices y Lenguajes de Consulta

Jorge Arroyuelo, Susana Esquivel, Alejandro Grosso, Verónica Ludueña, Cintia Martínez, Nora Reyes, Edgar Chávez, Karina Figueroa, Gonzalo Navarro, Manuel Hoffhein y Rodrigo Paredes

En la actualidad es muy comuún suministrar una imagen a un buscador y esperar que éste localice, imágenes parecidas a la provista. Escenarios como éste requieren el desarrollo de aplicaciones capaces de manipular datos no convencionales como imágenes, audio, video, secuencias de ADN, texto, huellas digitales, etc., almacenarlos y obtener información desde ellos, para responder eficientemente consultas que realicen los usuarios. Claramente, es necesario utilizar depósitos especializados de datos y técnicas de búsquedas no exactas sobre ellos, porque las soluciones tradicionales no permiten hacer frente a tales requerimientos. En este ámbito es muy raro comparar por igualdad exacta, siendo generalmente las consultas por objetos similares a uno dado. Por lo tanto, además de requerir una respuesta rápida y adecuada y un eficiente uso del espacio disponible, es necesario utilizar modelos generales en los cuales se puedan utilizar estructuras de datos especializadas que contemplen estos aspectos, como lo son las Bases de Datos Métricas y que si se consideran bases de datos masivas, dichas estructuras en particular sean estructuras de datos con I/O eficiente. Otro aspecto importante son los lenguajes de consulta, necesarios para la manipulación de una base de datos, que no siempre poseen el poder expresivo necesario para expresar las consultas consideradas de interés en este modelo. Así, nuestra investigación pretende contribuir a la consolidación de este nuevo modelo de bases de datos.