Tradicionalmente, los datos que contienen las bases de datos están estructurados en tuplas y son comparables a través de operadores relacionales. Para acelerar este tipo de consultas existen índices eficientes, tales como B+-Tree. Sin embargo, cada vez es más importante el almacenamiento de objetos no estructurados, que no se pueden comparar por igualdad, para los cuales dichos índices no son aplicables.
Algunos ejemplos son: imágenes (rostros, radiografías, pinturas, marcas, paisajes, etc.), texto plano y semiestructurado (documentos, archivos XML, etc.), sonidos (música, voz, etc.) y objetos espaciales (ciudades, rutas, puntos de interés, etc.). Ante esta situación, han surgido otras formas de consultas, siendo algunas de las más importantes las espaciales y las por similitud.
Un aspecto no estudiado aún, es la combinación de estos dos tipos de búsqueda, e.g. "encontrar objetos similares a uno dado, ubicados dentro de un área". Estos tipos de consultas son importantes en especial en los Sistemas de Información Geográfica y aún no existen métodos de acceso que los soporten.
En este proyecto estudiamos distintos aspectos referidos al procesamiento de consultas métricoespaciales, las funciones de distancia a utilizar, y el uso de paralelismo en GPU para hacer más eficiente el procesamiento de las mismas.