@MASTERSTHESIS{ 2024:151804578,
 	title = {Indexa??o de chaves compostas por ?ndices aprendidos},
 	year = {2024},
 	url = "https://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/11657",
 	abstract = "Por meio do aprendizado de m?quina foi desenvolvida a primeira estrutura de indexa??o de dados aprendida, chamada de ?ndice de Modelo Recursivo (RMI), como um poss?vel substituto dos ?ndices tradicionais (por exemplo, B+tree), alcan?ando consultas notavelmente r?pidas. Ap?s a apresenta??o do RMI, muitas estruturas foram propostas por v?rios pesquisadores, usando estruturas com design e t?cnicas de constru??o diferentes para aprimorar a indexa??o dos dados e torn?-los competitivos com os ?ndices tradicionais existentes. Os ?ndices aprendidos, segundo os autores, podem melhorar o desempenho do processamento de consultas, evitando varreduras completas de tabelas, assim reduzindo a lat?ncia da consulta e o tamanho do ?ndice ocupado em disco. Os ?ndices aprendidos, em sua maioria, indexam dados do tipo inteiro por serem mais f?ceis a sua manipula??o e a extra??o de algum padr?o que possa existir. Neste trabalho, prop?em-se a indexa??o de chaves compostas, pela evolu??o de uma estrutura de indexa??o aprendida existente. Como caso de estudo, foi utilizado um conjunto de dados da ?rea educacional, contendo os dados das disciplinas. Espera-se com essa contribui??o, melhorar o processo de indexa??o aprendida de dados, tendo foco na indexa??o de chaves compostas",
 	publisher = {Pontif?cia Universidade Cat?lica do Rio Grande do Sul},
 	scholl = {Programa de P?s-Gradua??o em Ci?ncia da Computa??o},
 	note = {Escola Polit?cnica}
}