Particionamento Dinâmico Espaço-Temporal para Séries de Dados Matriciais - Santos, Geovani P.; Kaster, Daniel S. (Anais do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD); 2025: Anais do XL Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados, 2025)
Séries temporais de dados matriciais normalmente demandam um grande volume de dados, tornando o particionamento crucial para consultas eficientes. As abordagens atuais particionam os dados de forma estática, no espaço ou no tempo. Este trabalho propõe um sistema de particionamento dinâmico que realiza a divisão dos dados no espaço e agrupamento no tempo conforme o contexto das consultas sobre regiões de interesse, gerenciando o particionamento espaço-temporal em blocos de mesmo tamanho para reduzir os acessos a blocos em memória secundária. Experimentos em conjuntos de dados geoespaciais indicam redução de até 75% no tempo de consulta, evidenciando o potencial da proposta.