Seamlessly integrating similarity queries in SQL.
| dc.contributor | Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação – ICMC/USP | pt_BR |
| dc.contributor.author | Barioni, Maria Camila N. | |
| dc.contributor.author | Razente, Humberto | |
| dc.contributor.author | Traina, Agma Juci Machado | |
| dc.contributor.author | Traina Junior, Caetano | |
| dc.date.accessioned | 2018-08-21T12:58:12Z | |
| dc.date.available | 2018-08-21T12:58:12Z | |
| dc.date.issued | 2006-07 | |
| dc.description.abstract | Similarity search has received great attention on modern database applications involving complex objects, since the queries over such objects are seldom based on exact matches, but rather on some notion of similarity, specific to each domain. However, the SQL query language does not provide support for similarity queries. This paper proposes to include similarity queries to SQL, adding a powerful set of similarity operators. Two kinds of complex objects are considered: those monolithically stored as Binary Large Objects, and those stored as sets of attributes in a relation. Concerning monolithic objects, we regard specificallysimilarity search in image datasets. The paper also proposes ways to efficiently store and retrieve complex objects, showing a prototype developed to validate the concepts and the syntax presented. | pt_BR |
| dc.description.notes | Relatórios Técnicos do ICMC; 277 | pt_BR |
| dc.format | 17 p. | pt_BR |
| dc.identifier.uri | http://repositorio.icmc.usp.br//handle/RIICMC/6826 | |
| dc.language.iso | eng | pt_BR |
| dc.publisher.city | São Carlos, SP, Brasil. | pt_BR |
| dc.subject | Computação gráfica | pt_BR |
| dc.title | Seamlessly integrating similarity queries in SQL. | pt_BR |
| dc.title.alternative | Integração perfeita de consultas de similaridade no SQL. | pt_BR |
| dc.type.category | Relatórios técnicos | pt_BR |
| usp.description.abstracttranslated | A busca por similaridade tem recebido grande atenção em aplicações modernas de banco de dados objetos complexos, uma vez que as consultas sobre esses objetos raramente são baseadas em correspondências exatas, mas sim em alguma noção de similaridade, específica para cada domínio. No entanto, a linguagem de consulta SQL não fornece suporte para consultas de similaridade. Este artigo propõe incluir consultas de similaridade ao SQL, adicionando um poderoso conjunto de operadores de similaridade. Dois tipos de objetos complexos são considerados: aqueles armazenados monoliticamente como Objetos Binários Grandes, e aqueles armazenados como conjuntos de atributos em uma relação. Em relação aos objetos monolíticos, consideramos a busca por similaridade em conjuntos de dados de imagens. O artigo também propõe maneiras de armazenar e recuperar objetos complexos com eficiência, mostrando um protótipo desenvolvido para validar os conceitos e a sintaxe apresentada. | pt_BR |