New data structures and algorithms for the efficient management of large spatial datasets

Resumen

En esta tesis estudiamos la representación eficiente de matrices multidimensionales, presentando nuevas estructuras de datos compactas para almacenar y procesar grids en distintos ámbitos de aplicación. Proponemos varias estructuras de datos estáticas y dinámicas para la representación de matrices binarias o de enteros y estudiamos aplicaciones a la representación de datos raster en Sistemas de Información Geográfica, bases de datos RDF, etc. En primer lugar proponemos una colección de estructuras de datos estáticas para la representación de matrices binarias y de enteros: 1) una nueva representación de matrices binarias con grandes grupos de valores uniformes, con aplicaciones a la representación de datos raster binarios; 2) una nueva estructura de datos para representar matrices multidimensionales; 3) una nueva estructura de datos para representar matrices de enteros con soporte para consultas top-k de rango. También proponemos una nueva representación dinámica de matrices binarias, una nueva estructura de datos que proporciona las mismas funcionalidades que nuestras propuestas estáticas pero también soporta cambios en la matriz. Nuestras estructuras de datos pueden utilizarse en distintos dominios. Proponemos variantes específicas y combinaciones de nuestras propuestas para representar grafos temporales, bases de datos RDF, datos raster binarios o generales y datos raster temporales. También proponemos un nuevo algoritmo para consultar conjuntamente un conjuto de datos raster (almacenado usando nuestras propuestas) y un conjunto de datos vectorial almacenado en una estructura de datos clásica, mostrando que nuestra propuesta puede ser más rápida y usar menos espacio que otras alternativas. Nuestras representaciones proporcionan interesantes trade-offs y son competitivas en espacio y tiempos de consulta con representaciones habituales en los diferentes dominios.