Resumo: A estimativa de seletividade é uma importante métrica para escolha de planos de execução eficientes em banco de dados espaciais. Trabalhar com tal métrica exige que os objetos espaciais sejam representados por aproximações. Uma das técnicas mais utilizadas é o uso de MBRs. No entanto, para alguns tipos de objetos espaciais, como as linhas, o MBR gera uma alta taxa de erro na estimativa de seletividade. Diante desta situação, foi verificado que existem trabalhos que propõe a decomposição do objeto como método para diminuição do erro da estimativa. Contudo, poucos trabalhos investigaram o impacto da decomposição nos objetos do tipo linha, objetos estes que tendem a gerar mais erros quando simplificados pelos métodos existentes. Neste trabalho realizamos uma avaliação exaustiva considerando a decomposição de objetos em dois, três e quatro componentes. Constatamos que a decomposição de objetos espaciais complexos não interfere significativamente na redução do erro da estimativa de seletividade em histogramas de grade.

Palavras-chave: Dados Espaciais; Histograma de Grade; MBR.

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Citação: Isabella de Freitas Nunes. Validação da Precisão da Estimativa de Seletividade em Histogramas de Grade para Objetos Espaciais do Tipo Linha Decompostos. Monografia. Bacharelado em Ciências da Computação. Universidade Federal de Goiás, Regional Jataí. Jataí, GO, Brasil. 2018. 58p.

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