CL-raster: Uma Nova Abordagem para Compactação e Processamento de Séries de Dados Raster - Reis, Luana Pereira dos; Kaster, Daniel S. (Anais do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD); 2024: Anais do XXXIX Simpósio Brasileiro de Bancos de DadosDO - 10.5753/sbbd.2024.240879, 2024)
As operações da álgebra de mapas contribuíram para que o gerenciamento e processamento eficiente de dados espaciais se tornassem essenciais. Essas operações em séries de dados raster são custosas, contudo cruciais para obter insights valiosos. As estruturas de dados compactas que foram propostas para suportar essas operações enfrentam problemas de representação de dados ou desempenho. Este trabalho apresenta a CL-raster, uma nova estrutura que aplica compressão nos dados linha a linha. A CL-raster armazena dados raster de forma comprimida pronta para o processamento de operações. Os experimentos realizados mostram que a abordagem é eficiente, superando significativamente o concorrente em tempo de processamento e consumo de memória.