Recuperación de Datos

1. Algoritmos y Métodos

1.1. Algoritmos de Búsqueda: -Búsqueda secuencial -Búsqueda binaria

1.2. Métodos de Indexación: -Árboles B+ -Hashing

1.3. Técnicas de Clasificación: -Ordenación de resultados -Paginación

2. Componentes Principales

2.1. Consulta (Query): -SQL (Lenguaje de consulta estructurada) -NoSQL

2.2. Índices: -Índices primarios y secundarios

2.3. Optimizaciones. -Uso de índices -Particionamiento de datos

3. Técnicas de Recuperación

3.1. Consultas Directas: -SELECT en SQL -Proyecciones en NoSQL

3.2. Recuperación Basada en Texto: -Búsqueda de texto completo -Motores de búsqueda (e.g., Elasticsearch)

3.3. Recuperación Basada en Contenido: -Imágenes -Audio y Video

4. Aplicaciones

4.1. Sistemas de Información: -Recuperación de información empresarial

4.2. Motores de Búsqueda: -Google, Bing

4.3. Sistemas de Recomendación: -Amazon, Netflix

5. Definicion

5.1. -Proceso de obtener información relevante de una base de datos. -Implica localizar, extraer y presentar datos.

6. Desafíos y Consideraciones

6.1. Escalabilidad: -Manejo de grandes volúmenes de datos

6.2. Rendimiento: -Tiempos de respuesta -Carga del sistema

6.3. Precisión y Relevancia: -Algoritmos de relevancia -Filtros y facetas

7. Bases de Datos y Herramientas

7.1. Bases de Datos Relacionales: -MySQL -PostgreSQL

7.2. Bases de Datos NoSQL: -MongoDB -Cassandra

7.3. Herramientas de Recuperación: -ElasticSearch -Apache Solr