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Abstract
La frenetica evoluzione sociale e culturale, data dal crescente e continuo bisogno di conoscenza dell’uomo, ha portato oggi a navigare in un oceano sconfinato di dati e informazioni. Esse assumono una propria peculiare importanza, un valore sia dal punto di vista del singolo individuo, sia all’interno di un contesto sociale e di un settore di riferimento specifico e concreto. La conseguente mutazione dell’interazione e della comunicazione a livello economico della società, ha portato a parlare oggi di economia dell’informazione. In un contesto in cui l’informazione rappresenta la risorsa principale per l’attività di crescita e sviluppo economico, è fondamentale possedere la più adeguata strategia organizzativa per la gestione dei dati grezzi. Questo per permetterne un’efficiente memorizzazione, recupero e manipolazione in grado di aumentare il valore dell’organizzazione che ne fa uso. Un’informazione incompleta o non accurata può portare a valutazioni errate o non ottimali. Ecco quindi la necessità di gestire i dati secondo specifici criteri al fine di creare un proprio vantaggio competitivo.
La presente rassegna ha lo scopo di analizzare le tecniche di ottimizzazione di accesso alle basi di dati. La loro efficiente implementazione è di fondamentale importanza per il supporto e il corretto funzionamento delle applicazioni che ne fanno uso: devono garantire un comportamento performante in termini di velocità, precisione e accuratezza delle informazioni elaborate. L’attenzione si focalizzerà sulle strutture d’indicizzazione di tipo gerarchico: gli alberi di ricerca. Verranno descritti sia gli alberi su dati ad una dimensione, sia quelli utilizzati nel contesto di ricerche multi dimensionali (come, ad esempio, punti in uno spazio). L’ingente sforzo per implementare strutture di questo tipo ha portato gli sviluppatori a sfruttare i principi di ereditarietà e astrazione della programmazione ad oggetti al fine di ideare un albero generalizzato che inglobasse in sé tutte le principali caratteristiche e funzioni di una struttura di indicizzazione gerarchica, così da aumentarne la riusabilità per i più particolari utilizzi. Da qui la presentazione della struttura GiST: Generalized Search Tree. Concluderà una valutazione dei metodi d’accesso esposti nella dissertazione con un riepilogo dei principali dati relativi ai costi computazionali, vantaggi e svantaggi.
Abstract
La frenetica evoluzione sociale e culturale, data dal crescente e continuo bisogno di conoscenza dell’uomo, ha portato oggi a navigare in un oceano sconfinato di dati e informazioni. Esse assumono una propria peculiare importanza, un valore sia dal punto di vista del singolo individuo, sia all’interno di un contesto sociale e di un settore di riferimento specifico e concreto. La conseguente mutazione dell’interazione e della comunicazione a livello economico della società, ha portato a parlare oggi di economia dell’informazione. In un contesto in cui l’informazione rappresenta la risorsa principale per l’attività di crescita e sviluppo economico, è fondamentale possedere la più adeguata strategia organizzativa per la gestione dei dati grezzi. Questo per permetterne un’efficiente memorizzazione, recupero e manipolazione in grado di aumentare il valore dell’organizzazione che ne fa uso. Un’informazione incompleta o non accurata può portare a valutazioni errate o non ottimali. Ecco quindi la necessità di gestire i dati secondo specifici criteri al fine di creare un proprio vantaggio competitivo.
La presente rassegna ha lo scopo di analizzare le tecniche di ottimizzazione di accesso alle basi di dati. La loro efficiente implementazione è di fondamentale importanza per il supporto e il corretto funzionamento delle applicazioni che ne fanno uso: devono garantire un comportamento performante in termini di velocità, precisione e accuratezza delle informazioni elaborate. L’attenzione si focalizzerà sulle strutture d’indicizzazione di tipo gerarchico: gli alberi di ricerca. Verranno descritti sia gli alberi su dati ad una dimensione, sia quelli utilizzati nel contesto di ricerche multi dimensionali (come, ad esempio, punti in uno spazio). L’ingente sforzo per implementare strutture di questo tipo ha portato gli sviluppatori a sfruttare i principi di ereditarietà e astrazione della programmazione ad oggetti al fine di ideare un albero generalizzato che inglobasse in sé tutte le principali caratteristiche e funzioni di una struttura di indicizzazione gerarchica, così da aumentarne la riusabilità per i più particolari utilizzi. Da qui la presentazione della struttura GiST: Generalized Search Tree. Concluderà una valutazione dei metodi d’accesso esposti nella dissertazione con un riepilogo dei principali dati relativi ai costi computazionali, vantaggi e svantaggi.
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(Laurea)
Autore della tesi
Marini, Umberto
Relatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
basi di dati indicizzazione metodi d'accesso gist dati spaziali multidimensionali alberi di ricerca btree rtree kdbree
Data di discussione della Tesi
24 Novembre 2011
URI
Altri metadati
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(?? triennale ??)
Autore della tesi
Marini, Umberto
Relatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
basi di dati indicizzazione metodi d'accesso gist dati spaziali multidimensionali alberi di ricerca btree rtree kdbree
Data di discussione della Tesi
24 Novembre 2011
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