DISEÑO DE UNA ESTRUCTURA DE INDEXACION DE DATOS TOPOLOGICAMENTE CONTENIDO.

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1 DISEÑO DE UNA ESTRUCTURA DE INDEXACION DE DATOS TOPOLOGICAMENTE CONTENIDO

2 INTRODUCCION En este artículo presentamos una investigación en el campo de sistemas información geográfica. En este artículo presentamos una investigación en el campo de sistemas información geográfica. ¿Qué es una SIG? ¿Qué es una SIG? - Es una tecnología de información geográfica que permite almacenar, organizar, visualizar e integrar Datos Espaciales.

3 ¿Qué son datos espaciales? Son datos que permiten aproximar las características geométricas de un objeto. Son datos que permiten aproximar las características geométricas de un objeto. Estos pueden ser: Estos pueden ser: -Puntos -Rectángulos -Líneas -Superficies -Regiones -Volúmenes

4 Los tipos de consultas que se puedan realizar con estos datos espaciales son: - Consulta por rango

5 Consulta por vecino mas cercano

6 - Consulta por ranking

7 Objetos que están estructurados en una relación topológica de contenidos.

8 ¿Que estructura de datos espaciales usaremos? Condiciones que deben cumplir la estructura de datos a usar: Condiciones que deben cumplir la estructura de datos a usar: - Se debe mantener la jerarquía de los datos independientemente de las operaciones de independientemente de las operaciones de Inserción, eliminación y búsqueda. Inserción, eliminación y búsqueda. - Debe soportar eficientemente un gran numero de datos esto implica el menor numero de accesos a disco y un esto implica el menor numero de accesos a disco y un menor tiempo de respuesta. menor tiempo de respuesta. - Por el hecho de soportar consultas espaciales. Es necesario preservar la proximidad espacial de sus objetos. necesario preservar la proximidad espacial de sus objetos.

9 Nuestra Propuesta Es una asociación de estructuras: Es una asociación de estructuras: - Tablas Hash. - B-Tree. - R-Tree.

10 Tablas Hash ¿Por que? Su función principal: almacena para cada nombre de lugar su posición en la estructura de indexación B-Tree. Esto permite un acceso directo por medio de una palabra clave. Su función principal: almacena para cada nombre de lugar su posición en la estructura de indexación B-Tree. Esto permite un acceso directo por medio de una palabra clave. Porque es eficiente cuando la cantidad de datos es de tamaño fijo. Porque es eficiente cuando la cantidad de datos es de tamaño fijo.

11 B-Trees. ¿Por que? Es eficiente al momento de manejar grandes cantidades de información. Es eficiente al momento de manejar grandes cantidades de información. Mantiene un árbol balanceado y ordenado. Importante si se desea combinar una consulta Espacial y no espacial para obtener un resultado más exacto. Mantiene un árbol balanceado y ordenado. Importante si se desea combinar una consulta Espacial y no espacial para obtener un resultado más exacto. En nuestro diseño el B-tree va a contener información de claves homogeneas (objetos de la misma jerarquia). En nuestro diseño el B-tree va a contener información de claves homogeneas (objetos de la misma jerarquia).

12 R-Tree. ¿Por que? Esta estructura es adecuada para manejar consultas espaciales haciendo uso de una clave geométrica MBR (minum bouding rectangles) que da una aproximación de la geometría del objeto. Esta estructura es adecuada para manejar consultas espaciales haciendo uso de una clave geométrica MBR (minum bouding rectangles) que da una aproximación de la geometría del objeto. Utilizar el MBR como aproximación del objeto espacial original reduce la complejidad del objeto a los dos puntos que determinan el rectángulo mínimo (caras paralelas a los ejes coordenados) que cubre. Utilizar el MBR como aproximación del objeto espacial original reduce la complejidad del objeto a los dos puntos que determinan el rectángulo mínimo (caras paralelas a los ejes coordenados) que cubre. El MBR permite conservar las características mas importantes del objeto que son su posición (Punto) y extensión (área y perímetro). El MBR permite conservar las características mas importantes del objeto que son su posición (Punto) y extensión (área y perímetro).

13 ARQUITECTURA GENERAL DEL SISTEMA

14 CONSULTAS QUE SOPORTA Hallar una región del Brasil que contenga al punto (x, y). Hallar una región del Brasil que contenga al punto (x, y). Llamada consulta buena porque permite acceder directamente desde la tabla hash y realizar la consulta espacial respectiva en los objetos contenidos. Llamada consulta buena porque permite acceder directamente desde la tabla hash y realizar la consulta espacial respectiva en los objetos contenidos. Hallar todos estados de EEUU. que tengan un superficie mayor o igual a 5000Km2 Hallar todos estados de EEUU. que tengan un superficie mayor o igual a 5000Km2 De la misma manera que la anterior solo que esta se realiza con la característica geométrica derivada del objeto y la salida son varios objetos. Hallar todas las ciudades de Chile que tengan un perímetro de 12000 Km. Hallar todas las ciudades de Chile que tengan un perímetro de 12000 Km. Esta consulta es más compleja se analizará en el siguiente capitulo.

15 Complejidad y Costos La complejidad será analizada analizara de acuerdo a los siguientes algoritmos: La complejidad será analizada analizara de acuerdo a los siguientes algoritmos:

16 Complejidad y Costos

17 Conclusiones y Trabajos Futuros La relacion entre los objetos(inclusion o topologicamente contenidos)limitan el uso de una unica estructura espacial para la indexacion. La relacion entre los objetos(inclusion o topologicamente contenidos)limitan el uso de una unica estructura espacial para la indexacion. Mantener la proximidad entre los objetos es util cuando se hace las consultas espaciales por MBR. Mantener la proximidad entre los objetos es util cuando se hace las consultas espaciales por MBR. Las operaciones que realizan en el B-tree no perjudica a la jerarquia de objetos(de inclusion). Las operaciones que realizan en el B-tree no perjudica a la jerarquia de objetos(de inclusion). El uso de B-trees minimiza el numero de accesos a discos, ya que es eficiente con grandes cantidad de datos. El uso de B-trees minimiza el numero de accesos a discos, ya que es eficiente con grandes cantidad de datos.

18 Trabajos Futuros: Diseño de modelos de costo de B-Tree, R-Tree y toda estructura. Diseño de modelos de costo de B-Tree, R-Tree y toda estructura. Implementacion del sistema. Implementacion del sistema. Mejoramiento del Proyecto llevandolo a una definicion formal. Mejoramiento del Proyecto llevandolo a una definicion formal.

19 FIN