Las bases de datos métrico-temporales constituyen un nuevo modelo de bases de datos que combina espacios métricos con bases de datos temporales, con el fin de procesar consultas por similitud restringidas a un intervalo o a un instante de tiempo. Uno de los índices propuestos que ha demostrado ser competitivo para resolver este tipo de consultas es el Historical FHQT. En este artículo presentamos una mejora a este índice que consiste en permitir el uso de diferentes grupos de pivotes para árboles que corresponden a instantes de tiempo consecutivos. Los resultados experimentales muestran que esta modificación permite mejorar la capacidad de filtrado del índice.
El presente trabajo se desarrolla en el ámbito del Grupo de Investigación en Bases de Datos (Proy. Nro 25-
D040) perteneciente al Departamento de Sistemas de la Universidad Tecnológica Nacional, Facultad Regional Concepción del Uruguay, cuyo objetivo principal es el estudio de m´etodos de acceso, procesamiento de consultas y aplicaciones de bases de datos no tradicionales.
Las bases de datos métrico-temporales constituyen un nuevo modelo de bases de datos orientado al procesamiento de consultas por similitud en un intervalo o instante de tiempo. Este modelo está basado en la combinación de espacios métricos con bases de datos temporales. Para resolver eficientemente consultas métrico-temporales, se han propuesto varios índices cuyas evaluaciones empíricas demuestran que son competitivos. En este trabajo estamos interesado en el diseño de índices eficientes para el procesamiento de consultas métricos temporales.
