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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.55.2004.tde-26062005-215844
Documento
Autor
Nome completo
Fábio Jun Takada Chino
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2004
Orientador
Banca examinadora
Traina, Agma Juci Machado (Presidente)
Falcão, Alexandre Xavier
Laender, Alberto Henrique Frade
Título em português
"Visualizando a organização e o comportamento de estruturas métricas: aplicações em consultas por similaridade"
Palavras-chave em português
Bases de Dados Multimídia
Consultas Baseadas em Conteúdo
Estruturas Métricas
Visualização de Informação
Resumo em português
O uso da computação em uma variedade cada vez maior de aplicações fez com que os Sistemas de Gerenciamento de Bases de Dados (SGBD) passassem a ser utilizados para armazenar os mais diversos tipos de dados complexos, como imagens, sons e cadeias de DNA entre outros. Consultas baseadas em relações de ordem total ou igualdade não podem ser aplicadas ou tem aplicações limitadas quando executadas nestes conjuntos de dados. Logo, efetua-se consultas por similaridade baseadas no conteúdo de dados desses tipos. Se tais conjuntos de dados podem ser representados em um espaço métrico, é possível utilizar os Métodos de Acesso Métricos (MAM), como a Slim-Tree, a M-Tree e a DBM-Tree, para otimizar as consultas por similaridade. Porém, os MAM são muito difíceis de compreender e analisar devido à complexidade de suas estruturas. Esta dissertação apresenta um sistema de visualização que permite a inspeção visual da organização e do comportamento de MAM, provendo aos desenvolvedores e administradores de SGBD uma forma rápida e fácil para obter informações essenciais sobre estas estruturas que podem levar a melhorias no desempenho de consultas e outras operações.
Título em inglês
Visualizing the organization and behavior of metric access methods: Applications in similarity queries
Palavras-chave em inglês
Content Based Queries
Information Visualization
Metric Access Methods
Multimedia Databases
Resumo em inglês
The use of computers by an increasing variety of applications led the Database Management Systems (DBMS) to be used to store a wide range of complex data types, such as images, sounds, DNA chains, etc. Queries based on the total order relationship and/or equality can not be applied or have a limited range of applications when performed over these datasets. It is necessary to use similarity queries based on the contents of the data. If these datasets can be represented as metric spaces, it is possible to use the Metric Access Methods (MAM), such as the Slim-Tree, the M-Tree and the DBM-Tree, to optimize similarity queries. However, MAM are very hard to understand and analyze due to their complex structures. This work presents a visualization system that allows the visual inspection of the organization and the behavior of MAM. The usage of this system provides to MAM developers and database administrators, an easy and fast way to acquire information about key aspects of these structures, which can lead to improvements on the performance of queries and other operations.
 
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Este trabalho é somente para uso privado de atividades de pesquisa e ensino. Não é autorizada sua reprodução para quaisquer fins lucrativos. Esta reserva de direitos abrange a todos os dados do documento bem como seu conteúdo. Na utilização ou citação de partes do documento é obrigatório mencionar nome da pessoa autora do trabalho.
msc_dis.pdf (3.00 Mbytes)
msc_dis_errata.pdf (22.73 Kbytes)
Data de Publicação
2005-10-31
 
AVISO: O material descrito abaixo refere-se a trabalhos decorrentes desta tese ou dissertação. O conteúdo desses trabalhos é de inteira responsabilidade do autor da tese ou dissertação.
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