Recuperación de Datos
作者:Agustin Hill
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