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dc.date.accessioned 2015-05-06T12:06:31Z
dc.date.available 2015-05-06T12:06:31Z
dc.date.issued 2015-05-06
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/45514
dc.description.abstract Las bases de datos relacionales (RDBMS) se han utilizado tradicionalmente para resolver una amplia variedad de problemas asociados a datos de diversa naturaleza. Sin embargo, con el advenimiento de Big Data, se han presentado nuevos desafíos que esta arquitectura no ha podido resolver eficientemente. Dicha situación dio origen a nuevas tecnologías que no utilizan SQL como lenguaje de consulta y además plantean nuevas arquitecturas para el modelado de los datos. Son conocidas genéricamente bajo el nombre “NoSQL” y son alternativas que podrían resolver estas cuestiones asociadas con cantidades masivas de datos. El presente trabajo lleva adelante un estudio de campo para ver en qué casos se obtiene mejor resultado utilizando cada una de estas innovadoras tecnologías. es
dc.language es es
dc.subject SQL es
dc.subject Relational databases es
dc.subject Big Data es
dc.subject Query languages es
dc.subject NoSQL es
dc.subject persistencia políglota es
dc.title Utilización de NoSQL para resolución de problemas al trabajar con cantidades masivas de datos es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.creator.person Róttoli, Giovanni es
sedici.creator.person López Nocera, Marcelo es
sedici.creator.person Pollo Cattaneo, María Florencia es
sedici.description.note Eje: Base de Datos y Minería de Datos es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
sedici.date.exposure 2015-04
sedici.relation.event XVII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (Salta, 2015) es
sedici.description.peerReview peer-review es


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Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5) Excepto donde se diga explícitamente, este item se publica bajo la siguiente licencia Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)