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.